CC BY
342
УДК 004.891
Е.М. Самойлова, А.А. Игнатьев ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И МОНИТОРИНГА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ SCADA-СИСТЕМЫ
Описывается интеллектуализация scada-систем.
Интеллектуализация, scada-система, экспертная система, автоматизированное управление, база знаний, АСУ ТП
E.M. Samoylova, A.A. Ignatiev INTELLECTUALIZATION DESIGN AND MONITORING PROCESS BASED ON THE USE OF SCADA-SYSTEM
The paper describes the intellectualization scada-systems.
Intellectualization, scada-system, expert system, automated management, knowledge base, process control systems
В настоящее время тематика искусственного интеллекта охватывает огромный перечень научных направлений, начиная с таких задач общего характера, как обучение и восприятие (программы решения интеллектуальных задач и системы, основанные на знаниях), заканчивая специальными задачами (нейроподобные структуры, интеллектуальное программирование и интеллектуальные системы) [1].
При решении современных задач управления сложными многопараметрическими и сильносвязанными системами, объектами, производственными и технологическими процессами приходится сталкиваться с решением неформализуемых либо трудноформализуемых задач, поэтому всем новейшим информационно-управляющим системам должно быть присуще свойство интеллектуальности.
В настоящее время одним из направлений и весьма эффективной технологией автоматизированного управления динамическими системами во многих отраслях промышленности являются системы класса SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition, диспетчерское управление и сбор данных) [2, 3].
Например, рассмотрим SCADA-систему TRACE MODE 6. Этот программный комплекс содержит рекордное количество библиотек ресурсов, готовых к использованию в прикладных проектах, имеет встроенные бесплатные драйверы к более чем 1600 контроллерам и платам ввода/вывода, свыше 600 анимационных объектов, более 150 алгоритмов обработки данных и управления, комплексные технологические объекты. Режим автопостроения, применяемый в TRACE MODE 6, мгновенно формирует базу тегов для операторских станций, контроллеров и ОРС серверов, настраивает сетевые связи, строит систему документирования и графический интерфейс.
Преимущества SCADA-системы TRACE MODE 6 как системы диспетчеризации:
— графическое, наглядное отображение информации;
— круглосуточный контроль технологических процессов;
— снижение влияния человеческого фактора;
— снижение эксплуатационных расходов;
— быстрая и достоверная диагностика состояния объектов;
— контекстные подсказки оператору в аварийных ситуациях;
— авторизованный доступ к информации и управлению;
— ведение журнала событий в автоматическом режиме;
— документальное определение причин аварий, потерь, и их виновников.
SCADA-система является графической инструментальной системой для проектировщиков АСУ ТП и инженерных служб автоматизации предприятий. Технология интегрированной разработки
АСУТП единым инструментом, объединяющая как программирование операторского интерфейса (SCADA/HMI), так и промышленных контроллеров (SOFTLOGIC) позволяет пользователям TRACE MODE исключить ненужное дублирование инструментов, баз данных контроллеров и операторских станций и тем самым снизить стоимость проекта, число ошибок проектирования, увеличить производительность труда, масштабируемость и производительность АСУТП.
Основной частью ее применения является разработка верхнего уровня систем промышленной автоматизации. Созданные проекты состоят из набора файлов, описывающих используемые сигналы, промежуточные переменные, структуру математической обработки данных, документирования и архивирования, а так же файлы, содержащие графические формы представления информации управления, шаблоны генерируемых отчетов, файлы технологических и аварийных сообщений и пр.
Система содержит набор программных средств, позволяющих разрабатывать и отлаживать системы управления не прибегая к использованию языков программирования.
Система ориентирована на стандартные, надежные аппаратно-программные средства, а, следовательно, создаваемые с её помощью разработки имеют не высокую стоимость. Данное качество является большим плюсом.
Система допускает плавное обновление программных и аппаратных средств.
Операторские станции, разработанные с помощью TRACE MODE, отличаются многообразием эргономических решений, обусловленных богатством графических форм отображения информации. Одна и та же величина может быть представлена 200-ми видами.
Операторские станции, созданные на базе TRACE MODE, можно объединять в локальную сеть и создавать многоканальные системы телеуправления. В рамках пакета можно создавать сетевые комплексы, включающие до 200 сетевых узлов.
Система обеспечивает обработку информации от 64000 каналов ввода/вывода.
Следует отметить, что технология проектирования систем автоматизации на основе различных SCADA-систем во многом схожа и включает следующие этапы:
• Разработка архитектуры системы автоматизации в целом. На этом этапе определяется функциональное назначение каждого узла системы автоматизации.
• Решение вопросов, связанных с возможной поддержкой распределенной архитектуры, необходимостью введения узлов с горячим резервированием и т.п.
• Создание прикладной системы управления для каждого узла. На этом этапе специалист в области автоматизируемых процессов наполняет узлы архитектуры алгоритмами, совокупность которых позволяет решать задачи автоматизации.
• Приведение параметров прикладной системы в соответствие с информацией, которой обмениваются устройства нижнего уровня (например, ПЛК) с внешним миром (датчики температуры, давления и др.).
• Отладка созданной прикладной программы (включая реальный режим).
Известно, что проект системы управления - это совокупность всех математических и графических элементов системы, функционирующих на различных операторских станциях и контроллерах одной АСУ ТП, объединенных информационными связями и единой системой архивирования. Под проектом в TRACE MODE 6 понимается вся совокупность данных и алгоритмов функционирования распределенной АСУ (АСУТП и/или T-FACTORY), заданных средствами TRACE MODE.
Итогом разработки проекта является создание файлов, содержащих необходимую информацию об алгоритмах работы АСУ. Эти файлы затем размещаются на аппаратных средствах (компьютерах и контроллерах) и выполняются под управлением исполнительных модулей TRACE MODE [3, 4].
Технологические процессы, для которых традиционно применяют SCADA-системы, являются многопараметрическими и трудноформализуемыми, что часто отражается информационной перегрузкой оператора за счет генерации слишком большого количества событий и тревог, а то и их игнорированием.
Принимая во внимание то, что человек-диспетчер в условиях неопределенности и жесткого дефицита времени решает такие задачи, как:
• анализ проблемной ситуации;
• идентификация возникшего отклонения от нормального (штатного) режима функционирования
объекта;
• поиск возможных корректирующих решений по воздействию на объект;
• прогнозирование ситуаций;
• оценка последствий принимаемых решений;
• выдача команд на отработку необходимых управляющих воздействий;
и учитывая международный опыт анализа большинства аварий в промышленности, энергетике и происшествий на транспорте, актуальной задачей при построении автоматизированных систем реального времени является перенос функций диспетчера по анализу данных, прогнозированию ситуаций и принятию соответствующих решений на компоненты интеллектуальных систем поддержки принятия и исполнения решений (на рис.1 это серый прямоугольник) [5].
Внешние воздействия *
Рис. 1. Обобщенная модель интеллектуальной системы управления качеством продукции
в реальном времени
Таким образом, функции интеллектуальных 8СЛБЛ-систем должны включать, помимо традиционных, ситуационный и логический анализ событий и состояний, прогноз поведения ТП во времени и оперативный поиск действий персонала при возникновении нештатных ситуаций.
В данном аспекте одним из наиболее перспективных направлений становится применение экспертных систем (ЭС), которые позволят, используя знания специалистов (экспертов) о некоторой конкретной узкоспециализированной предметной области, и в пределах этой области принимать решения на уровне эксперта-профессионала [5-7].
Любая экспертная система включает в себя основные блоки: подсистема логического вывода, которая использует информацию из базы знаний (БЗ), генерирует рекомендации по решению искомой задачи; модуль приобретения знаний и модуль отображения и объяснения решений (рис.1). А основными категориями решаемых ЭС задач являются: диагностика, управление (в том числе технологическими процессами), интерпретация, прогнозирование, проектирование, отладка и ремонт, планирование, наблюдение (мониторинг), обучение. Одновременная работа со знаниями и большими объемами информации позволяет ЭС получать неординарные результаты и управлять в реальном времени сложным объектом или процессом, являясь одним из вариантов решения проблемы интеллектуализации управления и информационного обеспечения [5,6]. .
Таким образом, интеллектуализация традиционных 8СЛБЛ-систем путем применения экспертных систем - один из главных путей развития средств искусственного интеллекта. Создание экспертной системы может значительно ускорить процесс проектирования сложной системы управления
ТП, повысить качество решения задачи и дать экономию ресурсов за счет эффективного распределения функций центрального управления и локальных измерительных и управляющих подсистем. Такой эффект достигается за счет открытости системы представления знаний об объекте управления, адаптивности системы к условиям функционирования, автоматической коррекции управляющих воздействий при изменении существенных параметров в процессе функционирования.
В частности, внедрение многопараметрового активного контроля деталей подшипников на ОАО «Саратовский подшипниковый завод» [8] способствовало снижению в 2-3 раза значений отклонений от круглости и гранности поверхностей качения и на 60-80% средних квадратических отклонений значений указанных параметров, а также на 60% снизить брак по прижогам. Однако передача в систему мониторинга в реальном времени и накопление в базе данных огромного количества параметров точности заготовок и оценок динамического состояния станка для принятия решения по управлению качеством формообразования делает задачу трудноформализуемой и приводит к возникновению проблем информационной перегрузки, чего легко можно избежать внедрением интеллектуальной SCADA-системы.
Именно интеллектуальные технологии оказываются наиболее конструктивными и экономически оправданными при разработке современных систем автоматизированного проектирования и управления.
ЛИТЕРАТУРА
1. Рассел C. Искусственный интеллект: современный подход / C. Рассел, П. Норвиг; пер. с англ. 2-е изд.: М. Изд. дом «Вильямс», 2006. 1408 с.
2. Тарасов В. Б.Интеллектуальные SCADA-системы: истоки и перспективы / В.Б.Тарасов, М. Н. Святкина // Наука и образование. Электрон. журн. МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2011. №10.
3. Самойлова Е.М. Проектирование системы автоматизации на основе применения SCADA-системы / Е.М. Самойлова, А.Н. Колябин // Автоматизация и управления в машино- и приборостроении: сб. науч. тр. Саратов: СГТУ, 2011. С.196-201.
4. www.adastra.ru
5. Игнатьев А.А. Совершенствование управления качеством продукции на основе системы мониторинга с элементами искусственного интеллекта / А.А. Игнатьев, Е.М. Самойлова // Вестник СГТУ. 2009. № 3 (41). С. 207-209.
6. Самойлова Е.М. Интеграция искусственного интеллекта в автоматизированные системы управления и проектирование технологических процессов / Е.М. Самойлова, А.А. Игнатьев // Вестник СГТУ. 2010. № 2 (44). С. 117-119.
7. Lange T. Intelligent SCADA Systems // Engineer IT. Automation and Technical.Control April 2007. P. 26-30.
8. Игнатьев С.А. Мониторинг технологического процесса как элемент системы управления качеством продукции // С.А. Игнатьев, В.В. Горбунов, А.А. Игнатьев // Саратов: СГТУ, 2009. 160 с
Самойлова Елена Михайловна -
кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматизация и управление технологическими процессами» Саратовского государственноготех-нического университета
Samoilova Elena Mikhailovna -
Ph.D., Associate Professor of «Automation and process control» Saratov State Technical University
Игнатьев Александр Анатольевич -
доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Автоматизация и управление технологическими процессами» Саратовского государственного технического университета
Ignatyev Alexander Anatolevich -
Dr.Sci.Tech., the professor,
Managing chair «Automation and management of technological processes»
The Saratov state technical university
Статья поступила в редакцию 30.05.2011, принята к опубликованию 24.06.2011
