CC BY
5УДК 65.011.56
С.А. Даденков, В.В. Чмыков
РЕШЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ МАСШТАБИРУЕМОСТИ ПРОГРАММНОЙ МОДЕЛИ ПРИКЛАДНОЙ ПОДСИСТЕМЫ УЗЛА РАСПРЕДЕЛЁННОЙ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩЕЙ СИСТЕМЫ
В работе решается проблема масштабируемости программной имитационной модели прикладной подсистемы узла распределённой информационно-управляющей системы. Предложенный подход к разработке модели обеспечивает возможность её применения для оценки вероятностно-временных характеристик с минимальными трудовременными затратами на её перестроение при анализе исходных данных изменяющихся в широких диапазонах.
Ключевые слова: гибкость, масштабируемость, приложение узла, программная имитационная модель, промышленная сеть, распределённая информационно-управляющая система, характеристики, LonWorks.
Современные распределённые информационно-управляющие системы являются эффективным инструментом автоматизации и представляют собой сложную гетерогенную систему, оперирующую большими объемами различной информации в реальном времени. Одной из важных задач при построении распределённой системы является обеспечение её функционирования с заданными вероятностно-временными характеристиками (ВВХ), обеспечивающими качество управления техническими объектами и технологическими процессами. Решение данной задачи определяет необходимость использования адекватных средств (моделей и методов) количественной оценки характеристик системы.
Анализ известных работ [1-6] определяет недостаточность проработанности вопросов адекватной оценки характеристик распределённых систем на основе fieldbus технологий (промышленных систем), что затрудняет их применение в промышленности. На ряду с задержкой вносимой обработкой передачи информации, особенно на фоне растущих скоростей передачи, необходимым является оценка и учёт задержки вносимой прикладной подсистемой узла (обработкой информации узлом на верхнем уровне коммуникационного стека протоколов (КСП)) промышленной системы в процесс обработки информации [4]. В виду высокой вычислительной сложности решаемой задачи оценки ВВХ промышленной системы -целесообразным является применение программного имитационного инструментария. Целью настоящей работы является проработка вопросов связанных с разработкой программной модели функционирования прикладной подсистемы узла и интеграции её в предложенную ранее инфраструктуру имитационной модели промышленной системы [7]. В частности, решается задача обеспечения гибкой масштабируемости разрабатываемой модели, что необходимо для выполнения оценки характеристик системы при её проектировании с малыми трудовременными затратами на перестроение модели.
В работе выполняется анализ и моделирование прикладной подсистемы узла, характерной широкому классу промышленных систем со стеком транспортных протоколов на основе методов случайного множественного доступа CSMA: LonWorks, Modbus TCP, EtherNet/IP (DeviceNet), ProfiNet (Profibus поверх Ethernet), HSE (Foundation Fielbus), Interbus-TCP/IP, EIB/KNX и другие. Приложения промышленных узлов программируются с использованием стандартов IEC 61850, 61499 и др. Дисциплина обслуживания информационных событий приложением производится по циклической схеме с приоритетами, подробное описание и анализ функционирования которой представлены в [8]. Моделирование приложения выполняется в распространённой системе AnyLogic, характеризующейся сочетанием преимуществ языка программирования (Java) и графических средств разработки и визуализации, позволяющих выполнять адекватную оценку широкого спектра вероятностно-временных характеристик [9].
Принципы функционирования прикладной подсистемы узла.
Прикладной подсистемой узла выполняется циклический контроль (when) технологической информации (измерительной от сенсоров и управляющей от контроллеров) и решение задач (task) по обработке информации (рис. 1).
© Даденков С.А., Чмыков В.В., 2016.
Рис. 1. Схема циклического алгоритма обслуживания задач
Последовательность обработки прикладных модулей (when-task) приложения осуществляется по круговой дисциплине обслуживания (Round-robin) с двумя уровнями приоритетов. Приложение содержит цикл приоритетных задач (ЦПЗ), в рамках которого происходит последовательное выполнение приоритетных проверок (priority when), при успешном выполнении которых производится решение соответствующих задачи модуля (task), а после - возврат к началу цикла в точку завершения критической секции (ТЗКС, точку входа). Переход к циклу неприоритетных задач (ЦНПЗ) происходит в случае завершения ЦПЗ без выполнения успешных проверок. Цикл обслуживания неприоритетных задач (ЦНПЗ) включает в состав ряд неприоритетных задач узла. За один этап неприоритетного цикла выполняется лишь один модуль (в порядке следования), после чего управление передаётся в точку входа, а после - начинается новый приоритетный цикл.
Разработка модели прикладной подсистемы узла.
Одним из основных требований, определяющих сложность разработки программной модели промышленной системы в целом и приложения узла в частности, является обеспечение высокой гибкости моделирования. Уровень гибкости должен обеспечить возможность применения модели для анализа вероятностно-временных характеристик системы при исследовании исходных данных варьируемых в широких диапазонах при минимальных трудовременных затратах этапов подготовки и редактирования модели в процессе её эксплуатации. В данной постановке задачи одним из основных показателей гибкости является масштабируемость модели, определяющая сложность изменения (перестроения) модели под необходимые исходные данные.
Проблема обеспечения масштабируемости модели тесно связана с сложностью её программной реализации. Современные системы имитационного моделирования (СИМ) активно внедряют механизмы уменьшения сложности разработки, в общем случае использованием визуального блочного инструментария построения модели. Модель строится с использованием запрограммированных разработчиками СИМ блоков-состояний, переходов между ними, оснащённых параметрами и методами работы с ними. В распоряжение исследователя предоставляется, как правило, определённый спектр программных директив, необходимых для дополнения модели требуемым логическим функционалом. Известны практические недостатки визуального блочного моделирования. Так масштабирование модели может производиться только путём ручного изменения исследователем структуры модели и связей между её элементами. Указанный недостаток получен в работе при разработке первоначальной имитационной модели приложения узла (рис. 2). Изменение числа приоритетных и неприоритетных задач приложения узла определяет необходимость ручного удаления/добавления блоков и изменения связей между ними.
Рис. 2. Имитационная модель № 1
Таким образом, данный подход не может быть использован для решаемой авторами задачи оценки и исследования ВВХ, поскольку не может обеспечить гибкость моделирования для различных исходных данных и приведёт к высоким трудовременным затратам перестроения модели приложений каждого узла системы.
Известным подходом к обеспечению высокого уровня масштабируемости является подход на основе полной программной реализации модели, без использования инструментария блочной разработки. Однако, такой подход характеризуется крайне высокой сложностью и трудоёмкостью реализации, поскольку по мимо реализуемого логического функционала модели, объектов различного класса, методов их взаимодействия, необходимо обеспечение системной части моделирования (продвижение модельного времени, синхронизация и организация последовательностей цепей событий и др.). Таким образом, по мнению авторов, эффективным и целесообразным является поиск оптимального, с точки зрения простоты реализации необходимого уровня масштабируемости модели, подхода к разработке модели. Поиск заключается в определении оптимального сочетания преимуществ средств систем имитационного моделирования, в том числе визуального блочного моделирования, с программными средствами разработки. Процесс поиска в работе выполняется путём последовательного обобщения модели, сокращения однотипных блоков и связей между ними, переводом их представления из визуального в программный формат.
Для повышения масштабируемости модели произведём замену однотипных блоков задач и проверок с одинаковым уровнем приоритета на общие блоки (рис.2, модель №2). Предложенная структура не нуждается в блочном масштабировании, однако необходима разработка программной процедуры определения текущих номеров обрабатываемых модулей приложения. Недостатком модели является её не универсальность по отношению к возможному числу уровней приоритетов (разработана для 2х уровней), а также необходимость раздельного получения, хранения и использования исходных данных о индивидуальных параметрах модулей приложения узла.
Для устранения указанных недостатков предлагается выполнить обобщение блочной структуры модели. Путём замены блоков проверки и задач с разными уровнями приоритетов получена обобщённая блочная модель №3 (рисунок 3) приложения узла промышленной системы. Предложенная модель, по мнению авторов, представлена оптимальным сочетанием преимуществ визуального блочного моделирования СИМ и программной реализации логики функционирования (смены номеров обслуживаемых модулей). Блочная структура обеспечивает архитектуру модели, последовательность прохождения элементов приложения, обеспечивает моделирование с течением времени. Программная реализация служит для определения текущего номера обслуживаемого модуля (в зависимости от предыстории обслуживания и реализуемой логики функционирования), что позволяет в автоматическом, а не ручном, как в модели №1, выбрать необходимые индивидуальные исходные данные по текущему обслуживаемому модулю приложения (проверке и задаче). Таким образом, решена задача обеспечения требуемого уровня масштабируемости и соответственно гибкости применения модели, без необходимости её ручного перестроения на этапе эксплуатации.
Рис. 3. Имитационная модель № 2 (слева) и № 3 (справа)
Заключение и выводы.
В работе решена проблема обеспечения требуемого уровня масштабируемости модели с целью обеспечения возможности её эксплуатации с минимальными трудовременными затратами связанными с перестроением модели. Установлено, что требуемый уровень масштабирования обеспечивается определённым сочетанием преимуществ средств визуального блочного моделирования и программной реализации.
Библиографический список
1. Даденков С. А., Кон Е. Л. Подход к построению аналитической модели информационно-управляющей сети LonWorks на основе нейро-чипов. // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. М.: Радиотехника, 2013. №11. С. 64-69.
2. Даденков С.А., Кон Е.Л. Исследование производительности алгоритма доступа к среде predictive p-persistent CSMA протокола // Вестник ПНИПУ. Электротехника, информационные технологии, системы управления. 2012. № 6. С. 217-230.
3. Miskowicz M. Latency Characteristics of Event-Driven Task Scheduler Embedded in Neuron Chip // IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, 2007, VOL.7 No.12, P. 132-149.
4. Даденков С.А., Кон Е.Л. Метод расчета числа узлов-соперников за канал в сети со случайным множественным доступом, построенной на основе нейрочипов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. М.: Радиотехника, 2015. № 10. С. 26-32.
5. Даденков С.А., Кон Е.Л., Южаков А.А. Алгоритм проектирования промышленной информационно -управляющей сети требуемой производительности (на примере технологии LonWorks) // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия: Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. 2014. № 5 (24). С.35-43.
6. Даденков С.А., Кон Е.Л. Оценка степени влияния некоторых факторов на производительность LonWorks сети // Образовательные ресурсы и технологии. 2014. № 2 (5). С. 72-76.
7. Даденков С.А., Кон Е.Л. Чмыков В.В. Имитационная модель промышленной сети (на примере технологии LonWorks) // Проблемы техники и технологии телекоммуникаций ПТиТТ-2014: Материалы XV Международной научно-технической конференции. -Казань: Изд-во Казан. гос. техн. ун-та, 2014. Т.1. С. 82-84.
8. Дитрих Д., Лой Д., Швайнцер Г.Ю. LON-технология, построение распределенных приложений / Пер. с нем.- под ред. О.Б. Низамутдинова. - Пермь: Звезда, 1999 - 242 с.
9. Даденков С.А., Кон Е.Л. Анализ моделей и методов агентного и дискретно-событийного имитационного моделирования // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2015. № 5. С. 35-41.
ДАДЕНКОВ СЕРГЕЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ - старший преподаватель кафедры «Автоматика и телемеханика», Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Россия.
ЧМЫКОВ ВЛАДИМИР ВЛАДИМИРОВИЧ - магистрант электротехнического факультета, Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Россия.
