Конспект лекций предназначен для студентов очной и заочной форм
обучения специальности “Управление и информатика в технических
системах”. Содержание курса лекций:
1. Основные понятия
2. Информационно-управляющие системы реального времени
2.1. Особенности ИУС реального времени
2.1.1. Определение и основные характеристики ИУ СРВ
2.1.2. Ядра и операционные системы реального времени (ОСРВ)
2.1.3. Обзор систем реального времени
2.2. Построение ИУС реального времени на базе операционной системы QNX
2.3. Сравнение SCADA – систем
2.4. SCADA – система TRACE MODE
2.4.1. Обзор системы TRACE MODE
2.4.2. Функциональная структура пакета
2.5. Программно-технический комплекс DeltaV
2.5.1. Обзор системы DeltaV
2.5.2. Концепции системы DeltaV
2.5.3. Программные приложения DeltaV
2.6. Полнофункциональный программно-технический комплекс Квинт (Государственный научный центр РФ НИИТЕПЛОПРИБОР)
2.6.1. Описание
2.6.2. Программно-технический комплекс Квинт
2.7. Siemens
2.7.1. Состав SIMATIC Totally Integrated Automation
2.7.2. Примеры автоматизации АСУ ТП
2.8. АВВ
2.8.1. Основные направления деятельности
2.8.2. Системы управления, предлагаемые АББ Автоматизация в России
3. Обеспечивающие подсистемы информационно-управляющих систем и их характеристики
3.1. Программное обеспечение цифровой фильтрации сигналов и трендов
3.2. Программное обеспечение управления непрерывными процессами
3.2.1. Реализация языков программирования стандарта МЭК 6-1131/3 в системе TRACE MODE
3.2.2. Описание языков программирования
3.2.3. Реализация регуляторов и объектов управления в SCADA-системе TraceMode
3.3. Программное обеспечение секвенциально-логического управления
3.3.1. Программируемые логические контроллеры
3.3.2. Языки программирования ПЛК
3.3.3. Пример реализации секвенциально-логических алгоритмов в TRACE MODE
3.4. Средства идентификации и оптимизации
3.4.1. Идентификация характеристик технологических объектов
3.4.2. Идентификация характеристик технологических объектов с использованием стандартных методов Excel
3.4.3. Решение задачи оптимизация технологических объектов
3.5. Средства интеллектуального анализа данных
3.5.1. Общие представления о Data Mining
3.5.2. Задачи Data Mining
3.5.3. Классы систем Data Mining
3.5.4. Основные этапы Data Mining
1. Основные понятия
2. Информационно-управляющие системы реального времени
2.1. Особенности ИУС реального времени
2.1.1. Определение и основные характеристики ИУ СРВ
2.1.2. Ядра и операционные системы реального времени (ОСРВ)
2.1.3. Обзор систем реального времени
2.2. Построение ИУС реального времени на базе операционной системы QNX
2.3. Сравнение SCADA – систем
2.4. SCADA – система TRACE MODE
2.4.1. Обзор системы TRACE MODE
2.4.2. Функциональная структура пакета
2.5. Программно-технический комплекс DeltaV
2.5.1. Обзор системы DeltaV
2.5.2. Концепции системы DeltaV
2.5.3. Программные приложения DeltaV
2.6. Полнофункциональный программно-технический комплекс Квинт (Государственный научный центр РФ НИИТЕПЛОПРИБОР)
2.6.1. Описание
2.6.2. Программно-технический комплекс Квинт
2.7. Siemens
2.7.1. Состав SIMATIC Totally Integrated Automation
2.7.2. Примеры автоматизации АСУ ТП
2.8. АВВ
2.8.1. Основные направления деятельности
2.8.2. Системы управления, предлагаемые АББ Автоматизация в России
3. Обеспечивающие подсистемы информационно-управляющих систем и их характеристики
3.1. Программное обеспечение цифровой фильтрации сигналов и трендов
3.2. Программное обеспечение управления непрерывными процессами
3.2.1. Реализация языков программирования стандарта МЭК 6-1131/3 в системе TRACE MODE
3.2.2. Описание языков программирования
3.2.3. Реализация регуляторов и объектов управления в SCADA-системе TraceMode
3.3. Программное обеспечение секвенциально-логического управления
3.3.1. Программируемые логические контроллеры
3.3.2. Языки программирования ПЛК
3.3.3. Пример реализации секвенциально-логических алгоритмов в TRACE MODE
3.4. Средства идентификации и оптимизации
3.4.1. Идентификация характеристик технологических объектов
3.4.2. Идентификация характеристик технологических объектов с использованием стандартных методов Excel
3.4.3. Решение задачи оптимизация технологических объектов
3.5. Средства интеллектуального анализа данных
3.5.1. Общие представления о Data Mining
3.5.2. Задачи Data Mining
3.5.3. Классы систем Data Mining
3.5.4. Основные этапы Data Mining