CC BY
23
Информатика, вычислительная техника и управление. Моделирование. Приборостроение. Метрология. Информационно-измерительные приборы и системы
m
Даны рекомендации по выбору пропускной способности сегментов промышленной компьютерной сети, производительности процессоров и объема памяти микроконтроллеров при выборе конфигурации управляющих вычислительных систем в промышленных компьютерных сетях.
Предложен метод расчета объема данных, передающихся по промышленной компьютерной сети, в зависимости от решаемых задач и количества промышленного оборудования, формализующий процедуру выбора сетевой технологии, пропускных способностей сегментов промышленной компьютерной сети.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Гусев С. Краткий экскурс в историю промышленных сетей // Современные технологии автоматизации. 2000. №. 4. С. 78-84.
2. Ведьгун. Универсальная платформа // Мир автоматизации: компоненты, технологии, решения. 2008. Вып. 6. С. 14-15.
3. Майская В. Сигнальные процессоры поражают новые цели // Электроника: наука, технология, бизнес. 2006. Вып. 4. С. 50-56.
4. Зозуля Д. С. Контроллеры Axioline от Phoenix Contact - совершенство дизайна и высокая производительность // ИСУП. 2013. Вып. 5.
С. 65-66.
5. Воропаева В.Я., Шапо В.Ф. Анализ требований к серверной подсистеме при построении информационных систем предприятия // Науковi пращ Донецького нащонального техшчного ушверситету. Сер.: Обчислювальна техшка та автоматизащя. 2009. Вип. 17 (148). С. 14-21.
6. Оптимизация ресурсов и управление процессами информационного обмена в сетях АСУТП на основе полевых шин / Афонин С.И. и др. // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2011. №. 9. С. 46-49.
7. Червинский, В. В. Исследование влияния временных параметров шины РгойЬш на качество процессов управления в распределенных системах автоматизации / В.В. Червинский, В.И. Бессараб, Н.В. Жукова // Науковi пращ Донецького нащонального техшчного ушверситету. Сер.: Обчислювальна техшка та автоматизащя. 2006. Вип. 107. 208 С. 30-35.
8. Молоковский, И. А., Турупалов В.В., Игнатен-ко Е.Г. Расчет основных параметров передачи данных в сетях промышленных телекоммуникаций // Науковi пращ Донецького нащонального техшчного ушверситету. Сер.: Обчислювальна техшка та автоматизащя. 2012. Вип.22 (200). С. 115-119.
УДК 621.331:621.311.025:621.319.4 Табанаков Павел Валерьевич,
аспирант, Иркутский государственный университет путей сообщения, тел. 89041404997
формирование масштабных коэффициентов и представление тяговых расчетов в имитационном моделировании, реализуемом в среде matlab
P. V. Tabanakov
formation of scale factors and presentation traction calculations in simulations, implemented in matlab
Аннотация. При анализе работы систем электрической тяги используются различные модели - аналоговые, физические, математические, имитационные. Недостаточно высокий уровень развития универсальных цифровых вычислительных машин в прошлом не позволял выполнить имитационные модели на ПК, поэтому реализо-вывались идеи их создания на принципах физического моделирования. Существенным преимуществом физических моделей по сравнению с моделями, реализованными на ПК, является достаточно быстрое решение задач токо-распределения, какой бы сложной ни была схема системы тягового электроснабжения. Однако это преимущество по мере роста быстродействия ПК утрачено. Важной задачей при имитационном моделировании является проблема длительности машинного эксперимента при решении задач вероятностного характера. Так известны имитационные модели NORD и СИБИРЬ, первая из которых разработана во ВНИИЖТ, а вторая в МИИТ. Эти модели предполагают остановку имитационного моделирования по усмотрению исследователя. При этом не исключается ошибка в выборе продолжительности эксперимента в силу субъективной ее оценки. Использование имитационных моделей для анализа систем тягового электроснабжения продолжает ставить вопросы, требующие своего разрешения. Ряд из них решен, другие решаются, апробируются и обсуждаются через научные публикации. В настоящей статье рассматриваются задача о масштабировании параметров входных и выходных величин, которыми оперирует имитационная модель.
иркутским государственный университет путей сообщения
Ключевые слова: имитационное моделирование, среда MatLab, система тягового электроснабжения, масштабные коэффициенты процесса, входные и выходные параметры режима.
Abstract. When analyzing the work of electric traction systems different models are used - analog, physical, mathematical, simulation. Low level of development of universal digital computers in the past did not allow to execute simulation models on a PC, however, their ideas were realized on the principles of physical modeling. A significant advantage of physical models compared to the models that are implemented on the PC is fast enough problem solving current distribution, no matter how difficult the traction power supply system diagram was. However, this advantage is being lost as PC speed grows. An important task in simulation modeling is the problem of the duration of computer simulation for solving the probabilistic nature. So simulation models NORD and Siberia were developed, the first one in VNIIZhT, and the second one in MIIT. These models assume a stop simulation at the discretion of the investigator. This does not prevent the error in the choice of the duration of the experiment by virtue of its subjective assessment
Using simulation models for the analysis of traction power supply systems raises issues requiring permission. Some of them are solved, others are being solved, tested and discussed through scientific publications. In this paper we consider the problem of input and output variables operated by the simulation model parameters scaling.
Keywords: simulation, MatLab, traction power supply system, scale factors of the process, input and output parameters of the regime.
Введение
Имитационное моделирование включает конструирование модели реальной системы, постановку модельного эксперимента для изучения системы и выбор стратегии решения задач. Поэтому сам процесс моделирования тесно связан с системным анализом (анализом динамики реального процесса, составлением и структуризацией модели). Основным преимуществом имитационных моделей по сравнению с аналитическими является возможность решения задач исключительной сложности, к которым относятся многие задачи проектирования и оптимального управления СТЭ. Система тягового электроснабжения, которая может содержать ряд сложных регулируемых энергетических объектов, например устройства компенсации реактивной мощности [3, 4], взаимодействует с внешней сетью, нетяговыми потребителями, электроподвижным составом, с системой организации движения поездов и др., что оправдывает использование имитационных моделей.
Алгоритм формирования масштабных коэффициентов
Наряду с вопросами, определяющими длительность имитационного моделирования процессов систем тягового электроснабжения [1], встает задача масштабирования электрических величин, таких как ток, напряжение, мощность, и некоторых других, составляющих характеристики процесса моделирования, а также входных параметров и результатов моделирования. Это диктуется рядом требований, связанных с безопасностью моделирования, оптимизацией массы и размеров моделей. Эти масштабы используются для формирования критериев подобия, обеспечивающих адекватность моделирования. Виртуальное компьютерное моделирование, например в среде «Ма1ЬаЬ», в отличие от физического моделирования, позволяет выполнять моделирование электрических цепей с использованием действитель-
ных значений электрических величин, упомянутых выше. В этом случае снимаются требования к безопасности, массе, габаритам, потребляемой мощности и другим параметрам. Однако при компьютерном моделировании очень часто, так же как и при физическом моделировании, необходимо вводить масштабирование времени, поскольку моделирование с реальным ходом времени занимает многие часы, делая имитационное моделирование неэффективным. При имитации работы систем тягового электроснабжения (СТЭ) с перемещающимся электроподвижным составом (ЭПС) по заданному графику движения время моделирования определяется отношением времени следования поездов по реальному участку к времени хода по участку, реализованного в модели. Тяговая сеть моделируется ячеечной схемой замещения, где каждая из ячеек отражает элементарный участок, и, следовательно, целесообразно оперировать временем хода по ним. Следует отметить, что при рассматриваемом моделировании необходимо иметь в виду два вида масштабирования времени -масштаб времени динамических процессов, связанных с периодическим изменением форм кривых тока и напряжения, и масштаб времени хода по расчетному участку. Что касается масштабирования динамических процессов, то во многих случаях его масштаб целесообразно принимать равным единице, то есть в моделях электроэнергетических объектов частота тока и напряжения принимается такой же, как и в реальном объекте.
Как показывает анализ процессов, время имитации одной мгновенной схемы в течение одного периода питающего напряжения удовлетворительно отражает энергетические процессы в схеме ЭПС - действующее значение тока, форма кривых тока и напряжения, коэффициент мощности и др.
Имитационное моделирование СТЭ по характеру воспроизводства процессов во времени
Информатика, вычислительная техника и управление. Моделирование. Приборостроение. Метрология. Информационно-измерительные приборы и системы
ш
может быть реализовано двумя способами. Один из них - метод статистических испытаний (метод Монте-Карло) [2], другой основан на реальной последовательности хода времени. Первый позволяет решать широкий круг задач, результатом которых являются статистические характеристики искомых величин. Второй - решение задач, результаты которых зависят от реальной последовательности хода событий. В частности, к таковым следует отнести тепловое старение изоляции трансформаторов, определяемое ходом изменения тяговой нагрузки, напряжение на расчетных (лимитирующих) перегонах, определяемое последовательностью времени хода поездов, которая, в свою очередь, определяется графиком движения, некоторые другие задачи. Ниже рассмотрены вопросы, относящиеся ко второму методу моделирования.
Дискретная имитация перемещения ЭПС с одной ячейки на другую может выполняться за время, равное периоду питающего напряжения, и при частоте 50 Гц составлять 20 мс. Имея в качестве исходных данных тяговый расчет в виде функции изменения тока по пути (или времени /) 1ЭПС = /(С). можно определить среднее значение
действующего тока за время пребывания ЭПС на рассматриваемой ячейке. С учетом вышеизложенного результаты тягового расчета могут быть преобразованы к виду, необходимому для имитационного моделирования в среде MatLab: /эяс = /(N ), где N - номер текущей ячейки. Как правило, шаг дискретизации тягового расчета
меньше времени дискретизации хода ЭПС. Вот почему в границах каждой ячейки следует определять среднее значение действующего тока ЭПС, о котором упоминалось ранее. Следующим шагом представления результатов тягового расчета в модели как исходных данных является определение номера ячейки с наименьшим временем хода по ней ЭПС. Это легко установить из результатов тягового расчета, поскольку, как это уже упоминалось, такая возможность определяется наличием информации в виде !эпс = / (г), как это представлено на рис. 1.
Тогда для этой ячейки принимается минимально возможное из изложенных выше соображений время моделирования - 20 мс. Для всех остальных ячеек время моделирования процессов в ЭПС увеличивается пропорционально увеличению реальных времен хода по участкам, замещаемым рассматриваемыми ячейками, по отношению к реальному времени по ячейке, замещающей участок с наименьшим временем хода.
Заключение
Таким образом, целесообразно для моделирования явлений в СТЭ, определяемых графиком движения поездов в среде MatLab, принять коэффициенты для всех элементов, отражающих реальные объекты СТЭ, равными единице. Времена хода по отдельным ячейкам и, следовательно, в целом по участку следует определять с привлечением масштаба, равного отношению реального времени хода в границах ячейки, замещающей
Исходные результаты тяговых расчетов
Преобразованные для имитационного моделирования результаты тяговых расчетов
, г; , г' г' х+3 г'
II I 1з I 1 I I+2 I+3 I+4 I+5 I+6 I
Л =—| Ч^; [л] г) = 20т^ [ мс].
V _ V ¿х 1.
Рис. 1. Преобразование тяговых расчетов при подготовке исходных данных для имитационного моделирования
г
участок с наименьшим временем хода, к модельному времени хода по этой ячейке, то есть 20 мс.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Бардушко В.Д. Формирование расчетных периодов имитационного моделирования работы системы тягового электроснабжения вероятностным методом // Известия Транссиба / Омский гос. ун-т путей сообщения. 2013. № 4 (16). С.58-62.
2. Ермаков С.М Метод Монте-Карло в вычислительной математике // СПб : Изд-во СПбГУ, 2008. С.58-62.
3. Бардушко В.Д. Параметричнии синтез системи паралельных eмнicних компенсуючих при-строiв в тяговоiв мережi в сучасних умовах // Елек^фшащя транспорту. 2013. № 6. С. 8-13.
4. Бардушко В.Д. Новые подходы в формировании законов регулирования средств повышения энергетической эффективности систем электрической тяги // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2010. №3 (27)С. 134-138.
5. Бардушко В.Д., Петрякова Е.А. Анализ и параметрический синтез устройства продольной компенсации в тяговой сети с консольным питанием // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2010. № 1 (25) С. 13-19.
6. Бардушко В.Д. Закон регулирования мощности параллельной компенсирующей установки на посту секционирования контактной сети // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2009. № 3 (23). С. 154-160.
УДК 004.4 '22 Воевода Александр Александрович,
д. т. н., профессор, кафедра автоматики, ФГБОУ ВПО НГТУ, e-mail: voevoda@ucit.ru
Марков Александр Владимирович,
аспирант, кафедра автоматики, ФГБОУ ВПО НГТУ, тел. + 7 (952) 926-14-04, e-mail: muviton3@gmail.com
методика автоматизированного проектирования программного обеспечения функционирования сложных систем на основе совместного использования uml-диаграмм и сетей петри
A. A. Voevoda, A. V. Markov
methodology of computer-aided design software of complex systems based on combined use of uml diagrams and petri nets
Аннотация. За последние годы разработка программных продуктов стала многомиллиардной индустрией, а создание качественного программного обеспечения (ПО) стало приоритетной задачей, которая реализуется при использовании различных методов, языков программирования и инструментов. К инструментам можно отнести UML-диаграммы для моделирования систем и математический аппарат сетей Петри, способный проанализировать полученные диаграммы. Предлагается методика совместного использования UML-диаграмм и сетей Петри, которая получена при анализе рекомендаций и правил совместного использования этих двух сущностей. Поскольку рекомендации, предложенные ранее, не имели чёткой логической последовательности либо имели избыточность, что влияло на временные ресурсы при проектировании, была разработана методика проектирования ПО. Данная методика состоит из семи этапов и включает использование диаграммы вариантов, диаграммы классов и объектов, а также диаграммы деятельности. Диаграмма деятельности анализируется при помощи пространства состояний, полученного из соответствующей сети Петри. Работоспособность данной методики демонстрируется на примерах различной сферы деятельности: передвижение манипулятора в замкнутом пространстве, система «Умный светофор», взаимодействие пользователя с банкоматом, что доказывает возможность её применения для широкого круга задач.
Ключевые слова: UML, сети Петри, методика проектирования ПО, диаграмма вариантов использования, диаграмма классов, диаграмма деятельности, пространство состояний, анализ спроектированных диаграмм.
Abstract. Over recent years the development of software products has become a multibillion-dollar industry, and creation of quality software has become a top priority, which is implemented using a variety of methods, programming languages and tools. These tools include UML diagrams for modeling systems and mathematical formalism of Petri nets that can analyze this diagrams. The technique of sharing UML diagrams and Petri nets is obtained in the analysis of recommendations and rules for applying these two entities is proposed. Since recommendations proposed earlier had no clear logical sequence, or had redundancy which influenced design of temporary resources, a software design technique was developed. This technique consists of seven stages and involves use of use case diagrams, class diagrams and objects, as well as activity diagrams. Activity diagram is analyzed using state space obtained from corresponding Petri net. The effi-
