Моделирование подсистемы обработки информации в киберфизических системах с использованием UML Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 519.876.5

Макарова Е.Ю., Гудкова Е. А. , Ярославцева Д.А.

ФГОБУ ВО «Пензенский государственный технологический университет», Пенза, Россия АО «Научно-исследовательский институт «Физических измерений»», Пенза, Россия

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОДСИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В КИБЕРФИЗИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ иМ1.

В статье проведено моделирование подсистемы обработки информации в киберфизической системе измерения массового расхода основанной на кориолисовом расходомере с использованием языка ЦЫЬ Рассмотрены варианты построения подсистемы обработки информации, выявлены основные актёры и смоделированы алгоритмы их взаимодействия. Представлены алгоритмы действий и состояний, происходящих в системе. Описаны программные и аппаратные составляющие. Ключевые слова:

киберфизическая система, кориолисов расходомер, модель, плотность вещества, резонансная частота, скорость потока

В современных кориолисовых расходомерах вычислительных ресурсы и средства интегрированы в физические процессы, при этом датчики, оборудование и информационные системы соединены на протяжении всей цепочки измерения, учета и контроля продукта, Системы измерения взаимодействуют друг с другом с помощью стандартных интернет-протоколов для прогнозирования, самонастройки и адаптации к изменениям

Наиболее часто и в полном объеме это используется при измерении количества расходуемой жидкости в трубопроводах, как в транспортных сред-

ствах, так и на промышленных предприятиях разного рода. В киберфизических системах кориоли-совы расходомеры наиболее востребованы[4]. Данный вид расходомеров основан на эффекте Корио-лиса, а именно на изменениях фаз механических колебаний трубок, по которым движется среда. Сдвиг фаз пропорционален величине массового расхода. Расходомеры позволяют измерять жидкости с различными химико-физическими свойствами [1].

Для описания основных вариантов использования проектируемой системой со стороны основных актёров разработана use-case модель, представленную на рисунке 1 [2].

Рисунок 1 - диаграмма вариантов использования

Для вычисления массового расхода жидкости необходимо знать скорость потока соответствующей жидкости и её плотность.

Расходомерные трубки колеблются с собственной частотой. Привод заставляет трубки вибрировать. Электромагнитный привод состоит из катушки и магнита. На катушку подается переменный ток, который заставляет магнит периодически то притягиваться, то отталкиваться. Когда поток отсутствует и происходит вибрация, значение напряжения минимальное и различия в показаниях двух датчиков в точках отсутствуют. Если есть поток жидкости и привод создает вибрацию трубок, то силы Кориолиса создают вторичную изгибающую вибрацию, которая проявляется в небольшой разнице фаз относительных движений трубок, значение напряжения меняется, и резонансная частота также изменяет свое значение. Так как трубка сенсора колеблется с собственной резонансной частотой, создаваемой электромагнитным приводом, которая зависит от размеров и массы трубки с жидкостью, а размеры и масса трубки постоянны, то резонансная частота колебаний трубки будет пропорциональна плотности жидкости. Плотность вещества

будет зависеть от его температуры, так как с повышением или понижением температуры плотность меняется. Температура измеряется с помощью датчика температуры [3] .

Скорость потока жидкости обратно пропорциональна временной задержке, которая фиксируется датчиками давления. Для вычисления скорости потока выбираются средние значения за определённый период времени, которые предварительно проходят процесс шумоочистки. Все данные обрабатываются в модуле обработки данных [4].

Сведения о массовом расходе заносятся в базу данных. На основании информации, содержащиеся в базе, формируют отчёт о расходе. Это делает оператор системы. Он также настраивает необходимые параметры системы [5] .

Диаграмма последовательности (sequence diagram) (рисунок 2) отражает взаимодействие объектов системы, упорядоченных по времени их проявления. Как только через трубу начинает течь жидкость с определённой плотностью, труба начинает колебаться с резонансной частотой, отличной от начальной. Зная значение резонансной частоты можно определить плотность жидкости.

Рисунок 2 - диаграмма последовательности

Колебания фиксируют датчики давления. Сигналы с датчиков поступают в модуль обработки данных, где проходят стадии фильтрации, вычисления временной задержки между сигналами на входе и выходе трубки, выборки усредняющего значения и вычисления скорости потока, которая обратно пропорциональна временной задержке. Зная плотность вещества и скорость потока, можно вычислить значение массового расхода. Результат заносится в базу данных. По занесённым значениям массового расхода, возможно сгенерировать отчёт о расходе, протекающего вещества [6].

Для описания поведения на основе указания потоков управления и потоков данных разработана диаграмма деятельности (activity diagram) , представленная на рисунке 3

Как только значение резонансной частоты становится отличной от начальной, то это значит, что по трубе протекает вещество. Плотность жидкости может быть определена путем измерения резонансной частоты колебаний трубок [7].

При протекании жидкости по трубке начинают считываться колебания трубки датчиками давления. Затем полученные сигналы с датчиков проходят процесс шумоочистки, после которой вычисляется временная задержка между входным и выходным потоком, выбираются средние значения и находится скорость протекания вещества. После вычисления плотности и скорости потока, находится массовый расход. Значение заносится в базу данных. На основе значений из базы формируется отчёт о расходе [8].

В свою очередь, диаграмма классов (class diagram) (рисунок 4) служит для структурного описания системы со стороны её проектирования.

Представленная диаграмма содержит набор классов описывающих снятие данных и их обработку в кориолисовом расходомере. Ключевую роль в данной системе играет класс TheDataProcessingModule, в котором происходит обработка данных и вычисление массового расхода.

В систему входят классы ElectromagneticDrive, в котором определяется значение резонансной частоты и Sensor, хранящий информацию с двух датчиков. Они являются частью класса TheDataProcessingModule и между данными классами существует связь композиция [9].

ActivilyInitial

Определение резонансной частоты колебаний трубки

V

С

[Считывание колебаний f [расходомерной трубки! I '

J й

V

Вычисление плотности жидкости

Шумоочистка

Вычисление временной задержи

Выборка усредняющего значения

о

V

Вычисление скорости потока

V

В

(З

3

V

V

Вычисление массового расхода

Ж

Запись результата в базу данных

О

у

| Создание отчёта о | расходе

Acti vityFi nal

Рисунок 3 - диаграмма деятельности

TheDataProcessingModule

Type: char

PipeArea: float

PipeLength: float

ResonantFrequency: float

Density: float

TemporaryDelay: float

FlowRate: float

FilteredSignal: float

AverageValue: float

MassFlow: float

TemperatureSensor a: float

PressureSensor b: float

DataBase d: float

+ read() : void

+ write() : void

+ calculatingTheDensity() : void

+ calculatingTheTemporaryDelay() : void

+ calculatingTheFlowRate() : void

+ filtration() : void

+ calculatingTheAverageValue() : void

+ calculatingTheMassFlow() : void

DataBase

ID: int

DateAndTi m e: i nt

Type: char

ValueMassFlow: float

Report: float

+ read() : void

+ write() : voi d

+ reportCreation() void

Рисунок 4 - диаграмма классов

Класс Sensor содержит классы наследники PressureSensor, в который заносятся значения сигналов с датчиков давления и

TemperatureSensor, в него вносятся значения температуры протекающей жидкости. Между классами ElectromagneticDrive и Sensor существует связь ассоциация, потому что значение резонансной частоты связано с тем, что по расходомерной трубке начинает течь жидкость и датчики, в свою очередь, начинают читывать соответствующие параметры потока. Помимо этого, существует класс DataBase, который является частью класса TheDataProcessingModule, между ними связь агрегация. В базу данных записывается значение массового расхода. По занесённым значениям массового расхода, можно сгенерировать отчёт о расходе протекающего вещества [10].

Заключение

Смоделирована подсистема обработки информации в кориолисовом расходомере посредством языка иМЪ. За счет моделирования можно лучше представить процессы, которые происходят в системе и алгоритмы их работы. На основании разработанных иМЪ-моделей возможен синтез подсистемы обработки информации в кориолисовом расходомере на основе объектно-ориентированного подхода на языке С++ и с использованием среды моделирования МаЦаЬ. Синтез иМЪ-моделей позволит существенно сократить время на разработку информационной системы и провести её всесторонний анализ ещё на стадии моделирования.

ЛИТЕРАТУРА

1. Гудкова Е.А., Макарова Е.Ю. Обработка информации в кориолисовых расходомерах // Сборник статей международной конференции «Методы и средства измерений в системах контроля и управления». ПензГТУ. - 2016. - С. 146-154.

2. Арлоу, Д. UML 2 и унифицированный процесс. Практический объектно-ориентированный анализ и проектирование/ 2-е изд./ Д. Арлоу.- М.: Изд-во Символ-Плюс, 2013.- 624 с.

3. Гудков, К.В. Синтез имитационной модели кориолисова расходомера с гибкими участками // Современные информационные технологии. ПензГТУ. - 2011. - №13. - С. 42-47.

4. Гудков, К.В. Анализ тенденций развития обобщенных структур кориолисовых расходомеров // Современные информационные технологии. ПензГТУ. - 2009. - №9. - С. 64-68.

5. Юрманов, В.А., Гудков, К.В. Анализ некоторых погрешностей кориолисовых расходомеров // Современные информационные технологии. ПензГТУ. - 2006. - №4. - С. 48-50.

6. Юрманов, В.А., Кирин, Ю.П., Гудков, К.В. Анализ конструкций кориолисовых расходомеров // Современные информационные технологии. ПензГТУ. - 2005. - №2. - С. 58-61.

7. Жашкова Т.В., Михев М.Ю., Роганов В.Р. Интеллектуальные системы и технологии. Учебно-методическое пособие. - Пенза, -2015. - Том Часть 1.

8. Михеев М.Ю., Новиков А.В., Сёмочкина И.Ю. Использование систем поддержки и принятия решений для моделирования профессиональной деятельности специалиста в процессе практико-ориентированного обучения // Труды международного симпозиума Надежность и качество. - 2009. - Т. 1. - С. 174-175.

9. Михеев М.Ю., Юрманов В.А., Пискаев К.Ю. Интегрирующие АЦП с частотно-импульсной модуляцией // Труды международного симпозиума Надежность и качество. - 2014. - Т. 1. - С. 315-318.

10. Гудков К.В., Михеев М.Ю., Юрманов В.А., Юрков Н.К. Способ автоматической поверки кориолисовых расходомеров на месте их эксплуатации // Измерительная техника. - 2012. - № 2. - С. 29-32.

УДК 615.035.4

Кудрявцева Д.А., Беляева Е.В., Кудрявцев А.А.

АО «Научно-исследовательский институт физических измерений», Пенза, Россия АНАЛИТИЧЕСКОЕ И ЧИСЛЕННОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ЧАСТОТ КОЛЕБАНИЙ КРЕМНИЕВОГО РЕЗОНАНСНОГО ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ ДАВЛЕНИЯ

Проведен анализ существующих конструкций резонансных преобразователей давления. Предложена конструкция резонансного преобразователя давления с кремниевой струной, изготовленная с применением МЭМС-технологий. Данное техническое решение позволяет улучшить воспроизводимость и управляемость метрологических характеристик. Обоснованы, преимущества изготовления кремниевой струны интегральным способом из монокристаллического кремния. Проведен расчет относительных погрешностей частот колебаний струны в плоскости ширины и толщины струны. Выбраны оптимальные геометрические параметры, позволяющие создавать резонансные системы с минимальной погрешностью измерения. На основе метода конечных элементов в программе CAESolidWorks проведено численное моделирование кремниевой струны для точного определения характеристик резонатора. Проведенные математические расчеты и численное моделирование однородной балки показали, что для данных соотношений размеров струны (диапозон от 20^120 мкм) отклонения от линейного закона наблюдались при малых размерах струны. В связи с этим появляется необходимость учета особенностей построения конечноэлементной сетки.

Ключевые слова:

резонансный преобразователь давления, МЭМС-технологии, чувствительный элемент, относительная погрешность измерения