CC BY
77
События:
Н мя канала Кодировка Сообщение"
Т ип
Дата
Время
Т емперагура в норме
ІИІ м 11.10.200G 09:05.12.4 IN М Т емпераггура выше нормы
* 11.10.2006 09:05.33.0 STOP 02
* * 11.10.200G 09:06.58.0 LOGIN 0
* 11.10.2006 09:07.00.0 START 02
ІЛІ м 11.10.2006 09:07.01.0 OUT М 00 00 00 ... Т емпераггура выше нормы
ІИІ м 11.10.2006 09:07.02.0 Раскод 00 00 00 ... Т емпераггура ниже нормы
0 □ 11.10.2006 09:07.02.6 Раскод 00 00 00 ... Т емпераггура в норме
н А 11.10.2006 09:07.03.1 IN М Аварийно низкая температура
и А 11.10.2006 09:07.03.1 Раскод 00 00 00 ... П ерегрузка датчика температуры
[Щ М 11.10.2006 09:07.04.2 IN М Т емпераггура ниже нормы
0 и 11.10.2006 09:07.06.5 IN М Т емперагура в норме
Рис. 5. Бланк отчета тревог
Практическая ценность использования тренажерного комплекса очевидна. Он позволяет изучать работу современного оборудования и программных средств, вопросы создания АСУТП на основе SCADA-системы TRACE MODE, дает возможность проверить на практике результаты идентификации объекта и работу различных алгоритмов управления, сравнить результаты теоретического моделирования и реального эксперимента.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИМ СПИСОК
1. Руководство пользователя Трейс Моуд. Версия 6.4. М.: AdAstra Research Group, Ltd. 2006. - 814 c.
2. Пьявченко Т.А. Расчет параметров ПИД закона управления для объектов с транспортным запаздыванием. Известия ТРТУ. Тематический выпуск: Материалы Всероссийской научно-технической конференции с международным участием “Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении”. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2006, №5(60). - C. 83 - 88.
В.В.Шадрина, Е.М.Колесников АВТОМАТИЗАЦИЯ СИСТЕМ ДАЛЬНЕГО ТРАНСПОРТА ГАЗА
Одной из ведущих отраслей топливно-энергетического комплекса страны является газовая промышленность. Ставится задача проектирования информационно-управляющей системы. Наличие диспетчера в контуре управления и ведение процесса координации на естественном языке приводит к необходимости учета трудностей представления знаний диспетчера в виде алгоритмов и согласованности полученного ЭВМ решения с его оценкой. Крайне важной представляется возможность использования для описания и формализации допустимых режимов работы технологического оборудования теории нечетких множеств.
Основным управляющим элементом в комплексе сооружений, входящих в магистральный газопровод, служат компрессорные станции (КС). Практически именно параметрами работы КС определяется режим работы газопровода. Наличие КС позволяет регулировать режим работы газопровода при колебаниях потребления, максимально использовать аккумулирующую способность газопровода. [1,4-7]. Решение задачи автоматизации для систем дальнего
транспорта рассмотрена на примере решения задачи автоматизации управлением компрессорной станцией.
Для принятия решений при управлении работой КС необходима информация
о нечетких множествах, о давлении газа на всосе Рвс и нагнетенном давлении Рнаг, температуре газа Твс и Тнаг, о давлении газа в магистрали, скорости вращения вала V для кажд°г° момента времени t: С[Рм_г, РвС1, Рнаг1 ,Твс1, Тнаг1, у, *], 7 = 1, N, где
N - число газоперекачивающих агрегатов на компрессорной станции. Это нечеткое множество должно отражать степень эффективности и допустимости расхода газа и соответствующих давлений с позиций увеличения пропускной способности газопровода. Так как цели, ограничения и состояние системы являются нечеткими, множество может быть задано функцией
принадлежности /Лр (Рм_г , Рвс, , Рнаг,, Твс , Тнаг,, У, /*) . В свою очередь
соответствующее нечеткое множество режимов работы отдельной 1-ой подсистемы КС представляет совокупность частных ограничений и координирующих функций со стороны различных физических процессов. Ввиду нечеткости всех основных технологических ограничений для подсистем КС функция принадлежности может быть задана следующим образом:
Ир (Рм-г , Рвс, , Рнаг, , Твс , Тнаг, ,У / *) = М (Рм-г ,/ *) Л
^2 (Рс , Рнаг1, Твсг , Тнг, У / *) Л ^3 (Рм-г , Р вс, , Рнаг, , Тс , Тнаг, , У / *) ,
где ^ (рж_г / *) - ограничение на режим работы подсистем КС со стороны возможного разрушения участка газопровода или в связи с выходом оборудования из строя; 1Л2(РвЫ,Рнг,ТвЫ,Тнаг1 ,У/*) - ограничение на режим работы i
подсистемы КС, которые накладываются параметрами работы
газоперекачивающих агрегатов; ^3(Рм-г , Рвс, , Рнаг1 ,Твс ,Тнаг,,У / * ) -
координирующая функция, характеризующая степень принадлежности режима работы i подсистемы КС к подмножеству эффективных режимов с позиций рациональной работы газопровода.
Для организации эффективного функционирования систем управления компрессорной станцией целесообразно применять системы с элементами искусственного интеллекта [8-9]. Применение моделей искусственного интеллекта требует сбора и обработки экспертной информации.
Для построения базы знаний проводится опрос специалистов, являющихся экспертами в области управления дальним транспортом газа. Затем знания систематизируются и снабжаются указателями.
Экспертами на базовых множествах входных факторов ХЬХ2,...,ХП для элементов х1 ,х2,.. ,,хп, принадлежащих соответствующим базовым множествам х1еХ1, задаются степени принадлежности значений переменных базовым множествам. Экспертами формулируются правила принятия решений. Затем для момента времени ^ принятия решения вводятся, как параметры соответствующих моделей, текущие значения координат входных факторов (Х0Х0,...,Х0) е X X Х2 X... X X = X _ Л
4 1 2’ ’ т' 1 2 п . Работа модели происходит по схеме,
показанной на рис. 1.
Рис. 1. Работа модели принятия решений
Экспертным путем определяются эталонные ситуации, которым будут сопоставлены определенные решения. Таким образом, для конкретного момента времени для некоторой реальной ситуации, сложившейся в процессе функционирования системы, находится наиболее «близкая» эталонная ситуация, на основании которой формируется соответствующее решение.
Для функционирования системы экспертами определены входные переменные в виде лингвистических переменных (ЛП). Лингвистическая
переменная задается набором: <а^Т(а),XI,О,М >, 1 = 1,п, где а1 - название
1 - й ЛП; Т(а1) - терм-множество ЛП а1; XI - область определения каждого элемента множества Т(а1); в - синтаксическое правило (грамматика), порождающее элементы (]-е переменные) а! е Т(а) ; М - семантическое правило, которое
ставит в соответствие каждой переменной а/ е Т (а ) е множество С (а.).
Переменные а:!, составляющие терм-множества лингвистических переменных а1, задаются в виде тройки множеств: <а{,Х1 ,С(а!) >, ! = 1,т, где а:! - наименование переменной; XI - базовое множество;
С(а) = {< Ц„, (Х)/ Х >}, X е XI - подмножество множества XI;
С (аг )
№ Л (Х) - функции принадлежности, задание которых происходит путем
С (а7 )
экспертного опроса.
Полученная экспертная информация представляется в виде системы условных высказываний, например:
Определим ЛП Р - «давление газа», терм-множество которой имеет вид Т(Р)={Р1,Р2,Р3}, где: Р1 - «малое давление»; Р2 - «достаточное давление»; Р3 -«высокое давление».
Определим ЛП V - «скорость вращения вала», терм-множество которой имеет вид Т(У)=(УЬ^^3), где: V - «небольшая скорость»; V - «средняя скорость»; V - «большая скорость».
Определим ЛП Тг - «температура газа», терм-множество которой имеет вид Т(Тг)=(Тг1,Тг2,Тг3), где: Тг1 - «небольшая температура»; Тг2 - «нормальная
температура»; Тг3 - «большая температура».
Пример задания на базовом множестве функции принадлежности ЛП приведен на рис.2.
■ небольшая
■ средняя большая
Рис. 2. Функции принадлежности лингвистической переменной V (скорость
вращения вала)
Экспертами определяется множество Н - управляющих сигналов, например: И={ЬьЬ2,Ь3,Ь4, И5}, где: ^ - «резко снизить обороты вала»; h2 - «снизить обороты вала»; ^ - «оставить без изменения обороты вала»; ^ - «повысить обороты вала», И5 - «открыть антипомпажный клапан».
Выбор управляющего воздействия осуществляется на основании эталонных ситуаций, представленных в таблице соответствий вида:
S Р T V H
Si Pi Ti Vi h2
S2 Pi Ti V2 h2
S3 Pi Ti V3 h2
Например, для ситуации «Давление газа» - 70кПа, что соответствует значению - «Низкое», «Температура газа» - 300С, что соответствует значению «нормальная температура», «Скорость вращения вала» - 4000 об/мин, что соответствует значению «средняя скорость вращения вала», ставим в соответствие управляющее действие «Открыть АПК».
В силу своей простоты, компактности и доступности в качестве программного обеспечения может выступать SCADA-система. Диспетчерское управление и сбор данных - SCADA (от Supervisory Control And Data Acquisition) -являются в настоящее время основными методами автоматизированного управления сложными динамическими системами и процессами в жизненно важных и критичных с точки зрения безопасности и надёжности областях. На принципах диспетчерского управления строятся крупные автоматизированные системы в промышленности и энергетике, на транспорте, в военной и космической промышленности, в различных государственных структурах и частных компаниях.
Традиционная концепция создания систем управления производственными процессами предусматривает весьма ограниченную формализацию этапов проектирования АСУТП (например, анализа свойств целей и синтеза критериев управления), относя эти действия к творческим актам, успех выполнения которых почти полностью определяется профессиональными и личностными качествами управленческого персонала.
Однако практика эксплуатации сложных производственных систем показывает, что ограниченная формализация основополагающих этапов проектирования АСУТП может привести к невозможности достижения
поставленных целей, к получению результатов, отличных от ожидаемых, а также к несоответствию между изменившимися условиями и целями и оставшимися неизменными моделями, методами, алгоритмами и критериями, используемыми для поиска рационального (оптимального) управления в изменившихся условиях. От качественного сопровождения программного обеспечения (ПО) для автоматизации ТП во многом зависит не только производительность и безаварийность работы технологических агрегатов, но и жизненный цикл спроектированной и сданной в промышленную эксплуатацию АСУТП.
В настоящее время в практике проектирования АСУТП появились так называемые «коробочные» решения в области проектирования АСУТП нижнего (уровня контроллера) и верхнего уровня (уровень SCADA-систем), а также уровня предприятия (уровня АСУП - MES- и ERP-систем). Однако применение SCADA-систем (особенно для разработчиков проектов) - это огромный набор технологий.
Средством достижения поставленной цели является теоретическое обобщение существующих в этой области локальных результатов и разработка новых подходов к формализации основных этапов проектирования АСУТП.
Толчком к появлению работы послужила отечественная SCADA-система Трейс Моуд (Trace Mode) компании AdAstra, опыт работы с которой накоплен в учебно-научном центре «Интеллектуальные системы» при МГТУ им. Н. Э. Баумана с 1994 г. Трейс Моуд создана в 1992 г. и благодаря универсальности, высокой производительности, поддержке российских контроллеров и гибкой ценовой политике завоевала популярность в странах СНГ. К настоящему времени она имеет свыше 15000 инсталляций, 1500 драйверов, встроенных практически ко всем отечественным и зарубежным промышленным контроллерам, отличается использованием собственных инновационных технологий, среди которых наиболее интересными являются идеи автопостроения и интеграции SCADA- и Soft logic-систем.[10]
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Казаченко А.Н. Эксплуатация компрессорных станций магистральных газопроводов. - М.: Нефть и газ, 1999. - 463 с.
2. ТелегинЛ.Г. Сооружение газонефтепроводов. - М.: Недра, 1984 -127с.
3. Александров А.В. Применение ЭВМ для расчета и управления в системах дальнего транспорта газа. - М.:Недра,1970.
4. Темпель Ф.Г. Оптимальные параметры технологического процесса транспорта газа для эксплуатирующейся трубопроводной системы - Л.: Недра, 1970.
5. Рем Я.Б. Термодинамика сжатия природного газа и характеристики нагнетателей для компрессорных станций магистральных газопроводов. - Л. : Недра, 1974.
6. Седых З.С. Эксплуатация газоперекачивающих агрегатов с газотурбинным приводом. - Л.: Недра, 1990.
7. Поршаков Б.П. Газотурбинные установки на магистральных газопроводах. - М.: Недра, 1990.
8. Георгиев В.О. Модели представления знаний предметных областей диалоговых систем // Техн. кибернетика. - 1993. №5. - С.24-44.
9. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Крумберг О.А. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. - Рига, Зинатне, 1982. - 256 с.
10. Деменков Н.П. SCADA-системы как инструмент проектирования АСУ ТП: Учеб. пособие. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. - 328 с.
