CC BY
44
Cloud of Science. 2017. T. 4. № 2 http:/ / cloudofscience.ru
Программно-аппаратные средства промышленной автоматизации в управлении дистанционным контролем герметичности изделий
А. А. Косач, Е. Е. Ковшов
Научно-исследовательский и конструкторский институт монтажной технологии - Атомстрой 127410, Москва, Алтуфьевское шоссе, 43, стр. 2,
e-mail: ek177@bk.ru
Аннотация. Рассматривается архитектура и концепция построения автоматизированной системы дистанционного контроля герметичности, в частности — сбора и обработки информации. Как показывает практика, разработка подобных систем является длительным и трудоемким процессом, включающим в себя управление разнородным оборудованием и анализ большого количества данных. Для реализации задачи предлагается использовать промышленный стандарт SCADA, универсальные протоколы обмена данными, а для обработки данных — системы управления базами данных с открытым кодом и алгоритмы кластерного анализа. Рассмотрен характер течения газа через сквозные дефекты и его связь с чувствительностью контроля. Приведен универсальный подход, позволяющий разработать масштабируемую проблемно-ориентированную систему. Данный подход учитывает особенности информации, получаемой и обрабатываемой в процессе контроля герметичности. Ключевые слова: дистанционный контроль герметичности, SCADA, OPC-сервер, распределенная архитектура управления, методы кластерного анализа.
1. Введение
Контроль герметичности — вид неразрушающего контроля, предназначенный для выявления сквозных дефектов. Он основан на регистрации пробного вещества, проходящего через дефекты. При проведении контроля герметичности необходимо обеспечить безопасность персонала при работе, высокую чувствительность контроля и интеграцию системы контроля непосредственно в технологическую линию производства изделия. Обычно используются аппаратурные методы контроля герметичности [1], которые предполагают управление комплексом сложного оборудования и операции с большим количеством слабоструктурированных данных. Такие системы дистанционного контроля герметичности являются уникальными, создан-
ными специально для решения конкретных задач, и при их автоматизации нет единого универсального подхода.
На сегодняшний день существует большое количество средств и систем автоматизации технологических процессов, в том числе неразрушающего контроля. Отсутствие универсального подхода, разрозненность и, зачастую, несочетаемость используемого оборудования, анализ большого количества неструктурированных данных делают создание каждой автоматизированной системы контроля длительной и трудоемкой работой. В результате для подобных систем характерны плохо согласующиеся компоненты, малоэффективные алгоритмы обработки данных и сложность поддержания работоспособности. Кроме этого, требования современного предприятия предполагают использование единого информационного пространства, и измерительное оборудование и системы контроля должны быть тщательно подобраны по характеристикам для включения в это пространство.
2. Постановка цели и задач
Целью представляемой работы является разработка системы управления автоматизированного дистанционного контроля герметичности.
Для достижения поставленной цели должны быть решены следующие научные задачи:
- разработка архитектуры управления и выбор инструментальных средств для внедрения оборудования в единое информационное пространство;
- разработка аппарата анализа данных, получаемых в результате контроля;
- разработка унифицированного подхода к автоматизации систем контроля герметичности, в том числе на основе ОРС-серверов.
3. Аппарат анализа данных
Оценка годности изделия во время контроля герметичности основывается на сравнении значения потока пробного вещества, проникающего через сквозные дефекты, с браковочным уровнем, зависящим от норм герметичности (рис. 1). При превышении браковочного уровня изделие считается негерметичным. До проведения оценки необходимо «очистить» сигнал от фона и возможных артефактов — искаженных значений, возникающих в результате ошибок измерения и передачи данных.
Кроме того, в любой системе возникают флуктуации сигнала, которые возможно сгладить при помощи усреднения. Подобные фильтры применяются при обработке растровых изображений для изменения их резкости [2]. В данном случае
Программно-аппаратные средства промышленной автоматизации в управлении дистанционным контролем герметичности изделий
каждая точка на графике заменяется взвешенным средним по окрестности, что дает сглаживание сигнала. Ядро фильтра (веса каждого значения при расчете среднего) можно изменять в зависимости от требуемого результата.
а а, м3Па/с
/ \ браковочный уровень
1, с
Рисунок 1. График зависимости потока пробного вещества от времени
Компенсация фоновой составляющей производится как в статическом, так и в динамическом режиме. Статический режим предполагает вычитание из сигнала постоянного значения фона, полученного при настройке системы. Динамическая компенсация основана на отслеживании тангенса угла наклона кривой сигнала и вычитания прямой с угловым коэффициентом tga.
0 = а-1 • tga, (1)
0-2 - о
tga =
(2)
где 0 — поток пробного вещества после динамической компенсации; О — суммарный поток; t — время.
Удаление артефактов и дальнейший поиск максимального значения выполняется на основе метода кластерного анализа по взвешенному попарному среднему [3]. Результатом кластерного анализа является выделение групп многомерных объектов (кластеров), представленных точками геометрического пространства [4].
Представим п исследуемых объектов как множество I = [1Х, 12,..., 1п}, тогда вектор X = [х ^ ] соответствует каждому ряду измерений г-й характеристики для у-ого объекта. Исходя из этого, множество I можно описать множеством векторов
измерений X = |Х15 X2,..., Хп}, а N измерений можно представить в виде матрицы:
X - [Х! , Х2, ..., Хп ] "
Хц Х[2 ... Хщ Х21 Х22 ... Х2п
(3)
В качестве критерия объединения в кластеры рассчитывается евклидово расстояние между парами векторов ё (Х;, X.):
ё (X'Х,) =ЛЕ( ХИ - хк] )2,
(4)
которое можно представить в виде матрицы:
А =
0
12 0
ёп1 ёп 2
ё1п
0
(5)
Применяется алгоритм распределения значений по кластерам, в результате которого значения объединяются группы, так что расстояния между объектами внутри кластера меньше любого расстояния между объектами кластера и остальной частью множества.
Поиск оптимального количества кластеров проводится по индексу эффективности [5]:
Р1 = £(ё2(ск,Х) -ё2(лд,Ск)), (6)
q=\ к=1
где Q — количество объектов; К — количество кластеров; ыск — степень принадлежности объекта к кластеру ыдк е [0,1]; ё — евклидово расстояние; ск — вектор
центра кластера (средние значения признаков у объектов класса); Х — среднее арифметическое всех векторов.
Индекс эффективности состоит из разности двух частей: межкластерного и внутрикластерного отличия, и его максимум соответствует оптимальному количеству кластеров.
Поскольку для кривых зависимости потока от времени характерно плавное изменение, можно предположить, что артефакты будут составлять кластеры с минимальным количеством членов. Для удаления искаженных значений достаточно пренебречь самыми малочисленными кластерами.
к=1
Программно-аппаратные средства промышленной автоматизации в управлении дистанционным контролем герметичности изделий
Благодаря использованию метода кластерного анализа сокращаются ресурсы, затрачиваемые на поиск максимального значения. Используется линейный алгоритм поиска, при котором сначала ищется кластер с максимальным средним значением его членов. После этого из самого кластера выбирается максимум. При использовании данного алгоритма можно быть уверенным, что превышение браковочного уровня не будет вызвано ни колебаниями фона, ни случайными артефактами.
В реализуемом программном обеспечении предусмотрена возможность моделирования и документирования данных в режиме off-line. Режим включает в себя: построение графика зависимости потока пробного вещества от времени, повторную фильтрацию данных и оценку годности изделия. По результатам контроля формулируются технологические документы (протоколы и заключения) как в электронном виде, так и (опционно) на бумажных носителях.
4. Моделирование прохождения пробного вещества через дефект
Данная концепция применена при создании автоматизированной системы дистанционного контроля герметичности масс-спектрометрическим методом замыкающего сварного шва контейнеров после загрузки радиоактивных отходов.
Поскольку контролируемый шов является замыкающим, необходимо создать в объеме контейнера концентрацию пробного вещества, достаточную для обеспечения требуемой чувствительности контроля. В качестве пробного вещества применяется гелий. Высокая концентрация пробного вещества достигается за счет вакуу-мирования и последующей опрессовки гелием внутреннего объема контейнера до сварки. Во время опрессовки гелий сорбируется на поверхности контейнера и его содержимого и поддерживает достаточную концентрацию; также сразу после опрессовки контейнер накрывается крышкой, которая к нему приваривается. Процесс контроля герметичности состоит из помещения на контролируемый сварной шов локальной вакуумной камеры и анализа газовой пробы в камере на содержание пробного вещества.
При наличии в сварном шве сквозных дефектов через них будут проходить, как гелий, оставшийся после опрессовки, так и воздух, попавший в контейнер перед сваркой. Можно утверждать, что характер течения газовой смеси через сквозные дефекты будет молекулярный [6], так как при проведении контроля герметичности выявлению подлежат дефекты с соответствующим потоком пробного вещества в диапазоне 110-4 ... 110-9 м Па/с. Указанные значения характерны для течей с молекулярным потоком вещества вне зависимости от конфигурации течи. Рас-
смотрим уравнение Кнудсена для молекулярного течения через цилиндрический канал (7) и щелевидный канал (8):
2лг3 I8RT
Q -winM (Р - Р)• (7)
Qщ - Ш < Р2 - р > • т
где Qц и Qщ — поток вещества через течь цилиндрической или щелевидной формы соответственно; г, Н, 5,1 — геометрические характеристики течи, Я — универсальная газовая постоянная; Т — абсолютная температура; М — молярная масса проходящего через течь вещества; Р2 и Р1 — давление на входе и выходе течи.
Используя уравнения (7) и (8), можно получить соотношение потоков газов, протекающих через течь:
\| lr± He 1 атм
где QHe — поток гелия; B — характеристика течи; MB и MHe — молярные массы воздуха и гелия соответственно; Ратм — атмосферное давление.
При подстановке значений молярных масс газов становится ясно, что поток гелия превышает поток воздуха через дефект примерно в три раза. Это дает основание полагать, что даже при низкой концентрации гелия в контейнере будет достигнута необходимая чувствительность контроля герметичности.
5. Программная реализация системы
Для решения поставленных задач в части автоматизации дистанционного контроля герметичности были применены ОРС-серверы и технология SCADA. Технология SCADA [7] (Supervisory Control And Data Acquisition) представляет собой программно-аппаратный комплекс, предназначенный для управления производственными процессами, в реальном времени. Программное обеспечение, реализующее данную технологию позволяет связываться с объектами автоматизации через драйверы ввода-вывода или серверы. Таким образом, достигается синхронизированное управление системами с любым количеством оборудования, включенное в поточную линию производства.
ОРС — технология, использующая единый интерфейс для управления устройствами [8]. Ее применение особенно актуально при автоматизации дистанционных систем контроля герметичности. Обычно разработчикам приходится включать в
Программно-аппаратные средства промышленной автоматизации в управлении дистанционным контролем герметичности изделий
состав системы управления множество готовых драйверов и использовать инструменты для разработки оригинального программного обеспечения для взаимодействия с нестандартными устройствами нижнего уровня. При замене устройства на аналогичное другого производителя необходимо изменять часть программного обеспечения для его управления. Унифицированный интерфейс OPC позволяет различным программным модулям, производимым самими различными компаниями, взаимодействовать друг с другом.
Помимо упомянутых выше программно-аппаратных средств, используется протокол Modbus — открытый коммуникационный протокол, основанный на архитектуре ведущий-ведомый (master-slave). Протокол Modbus широко применяется в системах автоматизации для организации связи между различными промышленными контроллерами и электронными устройствами. Он используется для передачи данных через последовательные линии связи и интерфейсы RS-232, RS-422, RS-485 (Modbus RTU, Modbus ASCII), а также — сети Ethernet, поддерживающие стек протоколов TCP/IP (Modbus TCP).
Система управления дистанционным контролем герметичности построена на основе распределенной архитектуры вычислений (рис. 2). Данная архитектура состоит из нескольких управляющих центров, соединенных в общий контур управления. Из-за этого распределенная архитектура управления не имеет ограничений по производительности управляющего центра и протяженности каналов связи. Также для нее характерны широкие возможности модернизации, изменения и наращивания мощности, компонентный подход, легкий ввод в эксплуатацию и поддержка. Основная программа, реализующая алгоритм работы, находится на компьютере оператора, который через ОРС-сервер получает данные с контроллера и течеиска-теля, подключенных через концентратор (HUB). Контроллер обменивается цифровыми и аналоговыми сигналами с датчиками давления, клапанами, форвакуумными насосами.
Для разработки ПО системы дистанционного контроля герметичности были использованы открытые библиотека Pascal SCADA и среда разработки Lazarus на языке Object Pascal для компилятора Free Pascal. Эти инструментальные средства кроссплатформенные, относятся к концепции RAD (Rapid Application Development) и являются не проприетарными, за счет чего постоянно совершенствуются. Для обмена информацией между частями системы используются OPC-серверы (OPC UA, OPC DA) и протоколы обмена данными Modbus RTU и Modbus TCP. Обмен данными организован в формате CSV, в качестве СУБД (системы управления базами данных) используется PostgreSQL с открытым программным кодом [9]. Выбор реляционной СУБД PostgreSQL обусловлен компактностью представления данных,
четкой иерархией уровней, определяющих степень детализации данных, малой вероятностью появления ошибок и несоответствия данных.
6. Заключение
В результате проведенной работы была определена и сформирована программно-аппаратная архитектура управления системой дистанционного контроля герметичности, включая инструментальные средства для интеграции оборудования в единое информационное пространство, разработана концепция аппарата анализа данных, получаемых в результате контроля, и разработан унифицированный подход к автоматизации систем контроля герметичности, в том числе на основе ОРС-серверов.
Рисунок 2. Схема управления автоматизированной системой дистанционного контроля герметичности
Благодаря использованию технологий SCADA и ОРС управление системой реализуется независимо от различных протоколов обмена данными между физическими устройствами и может быть встроено в технологическую линию предприятия.
Литература
[1] ПНАЭГ-7-019-89. Унифицированная методика контроля основных материалов (полуфабрикатов), сварных соединений и наплавки оборудования и трубопроводов АЭУ. Контроль герметичности. Газовые и жидкостные методы. Введ. 1990-07-01. — М. : Гос-атомэнергонадзор СССР, 1990. 37 с.
Программно-аппаратные средства промышленной автоматизации в управлении дистанционным контролем герметичности изделий
[2] Митропольский Н. Н., Ковшов Е. Е., Хуэ Н. Н., Минь Н. Ч. Агломеративная стратегия при сегментации растровых изображений методом среднего сдвига в прикладной компьютерной системе // Системы управления и информационные технологии. 2009. № 3 (37). С. 80-83.
[3] Электронный учебник по статистике [Электронный ресурс]. URL: http://www.statsoft.ru
[4] Кузнецов Д. Ю., Трошина Т. Л. Кластерный анализ и его применение // Ярославский педагогический вестник. 2006. Вып. 4. С. 103-107.
[5] Баргесян А. А., Куприянов М. С., Степаненко В. В., Холод И. И. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. 2-е изд., перераб. и доп. — СПб. : БХВ-Петербург, 2008.
[6] Неразрушающий контроль: справочник / под общ. ред. В. В. Клюева Т. 2. Евлампи-ев А. И., Попов Е. Д. Контроль герметичности. — М. : Машиностроение, 2004.
[7] Pascal SCADA. HMI/SCADA for developers [Электронный ресурс]. URL: http://www.pascalscada.com
[8] Каратаев А. А., Пальшин В. П., Ярмухамедова З. М. Технология OPC как средство интеграции автоматизированных систем // ВестникКазНТУ. 2014. № 3. С. 138-145.
[9] Ковшов Е. Е., Волков А. Э., Чараев Г. Г. Сокращение затрат на разработку и эксплуатацию прикладной информационной системы на основе открытых программных решений // ВестникМГТУ Станкин. 2013. № 4 (27). С. 136-140.
Авторы:
Алиса Анатольевна Косач — инженер-технолог, АО «Научно-исследовательский и конструкторский институт монтажной технологии — Атомстрой»
Евгений Евгеньевич Ковшов — доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник, АО «Научно-исследовательский и конструкторский институт монтажной технологии — Атомстрой»
Software and hardware for industrial automation in the management of remote leakage detection control
A. A. Kosach, E. E. Kovshov
JSC «NIKIMT-Atomstroy» Altufevskoe highway, 43/2, Moscow, Russia 127410
e-mail: ek177@bk.ru
Abstract. The architecture and the concept of building an automation remote leakage detection system, in particular — a system for collection and processing of information are under consideration. As practice shows, the development of those systems is a lengthy and time-consuming process involving management of heterogeneous hardware and analysis of large amounts of data. To implement the task, it is proposed to use the SCADA industry standard, universal communication protocols, and for data processing — open source database management systems and cluster analysis algorithms. A universal approach makes it possible to develop a scalable problem-oriented system. This approach takes into account the information received and processed during the leakage detection process.
Key words: remote leakage detection, mass-spectrometry, SCADA, OPC-Server, Modbus.
References
[1] PNAEG-7-019-89. (1990) Unifitsirovannaya metodika kontrolya osnovnykh materialov (polufabri-katov), svarnykh soyedineniy i naplavki oborudovaniya i truboprovodov AEU. Kontrol' germetich-nosti. Gazovyye i zhidkostnyye metody. Vved. 1990-07-01. M, Gosatomenergonadzor SSSR [In Rus]
[2] MitropoVskiy N. N, Kovshov Ye. Ye., Khue N. N, Min] N. Ch. (2009) Sistemy upravleniya i informatsionnyye tekhnologii, 3(37):80-83. [In Rus]
[3] http://www.statsoft.ru
[4] Kuznetsov D. Yu, Troshina T. L. (2006) Yaroslavskiypedagogich. vestnik, 4:103-107. [In Rus]
[5] Bargesyan A. A. et al. (2008) Tekhnologii analiza dannykh: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. Saint-Petesburg, BKHV-Peterburg [In Rus]
[6] Nerazrushayushchiy kontrol': spravochnik. (2004) T. 2. Kontrol' germetichnosti. Moscow, Mashinostroyeniye [In Rus]
[7] http://www.pascalscada.com
[8] Karatayev A. A., PaVshin V. P, Yarmukhamedova Z. M. (2014) Vestnik KazNTU, 3:138-145.
[9] Kovshov Ye. Ye,, Volkov A. E, Charayev G. G. (2013) Vestnik MGTU Stankin, 4(27):136-140. [In Rus]
