Сиротин Э.Е. Автоматизированные системы управления технологическими процессами. Конспект лекций

Подождите немного. Документ загружается.

131

всех 3-х основных структурных компонентов систем диспетчерского управ-

ления и сбора данных RTU, MTU, CS, что позволило значительно увеличить

их возможности; так, число контролируемых удаленных точек в современной

SCADA-системе может достигать 100000.

Основная тенденция развития технических средств (аппаратного и про-

граммного обеспечения) – это SCADA миграция в сторону полностью откры-

тых систем. Открытая архитектура позволяет независимо выбирать различ-

ные компоненты системы от различных производителей; в результате расши-

рение функциональных возможностей, облегчение обслуживания и снижение

стоимости SCADA-систем.

Главная тенденция развития удаленных терминалов увеличение скоро-

сти обработки и повышение их интеллектуальных возможностей. Современ-

ные терминалы строятся на основе микропроцессорной техники, работают

под управлением операционных систем реального времени, при необходимо-

сти объединяются в сеть, непосредственно или через сеть взаимодействуют с

интеллектуальными электронными датчиками объекта управления и компью-

терами верхнего уровня.

Конкретная реализация RTU зависит от области применения. Это могут

быть специализированные (бортовые) компьютеры, в том числе мультипро-

цессорные системы, обычные микрокомпьютеры или персональные ЭВМ

(РС); для индустриальных и транспортных систем существует два конкури-

рующих направления в технике RTU индустриальные (промышленные) PC и

программируемые логические контроллеры (в русском переводе часто встре-

чается термин промышленные контроллеры ) PLC.

Индустриальные компьютеры представляют собой, как правило, про-

граммно совместимые с обычными коммерческими РС машины, но адапти-

рованные для жестких условий эксплуатации буквально для установки на

производстве, в цехах, газокомпрессорных станциях и т.д. Адаптация отно-

сится не только к конструктивному исполнению, но и к архитектуре и схемо-

технике, так как изменения температуры окружающей среды приводят к

дрейфу электрических параметров. В качестве устройств сопряжения с объ-

ектом управления данные системы комплектуются дополнительными плата-

ми (адаптерами) расширения, которых на рынке существует большое разно-

образие от различных изготовителей (как, впрочем, и самих поставщиков

промышленных РС). В качестве операционной системы в промышленных PC,

работающих в роли удаленных терминалов, все чаще начинает применяться

ОС на основе Windows NT, в том числе различные расширения реального

времени, специально разработанные для этой операционной системы (под-

робнее см. ниже).

Промышленные контроллеры (PLC) представляют собой специализи-

рованные вычислительные устройства, предназначенные для управления

процессами (объектами) в реальном времени. Промышленные контроллеры

имеют вычислительное ядро и модули ввода-вывода, принимающие инфор-

132

мацию (сигналы) с датчиков, переключателей, преобразователей, других уст-

ройств и контроллеров, и осуществляющие управление процессом или объ-

ектом выдачей управляющих сигналов на приводы, клапаны, переключатели

и другие исполнительные устройства. Современные PLC часто объединяются

в сеть (RS-485, Ethernet, различные типы индустриальных шин Fieldbus), а

программные средства, разрабатываемые для них, позволяют в удобной для

оператора форме программировать и управлять ими через компьютер, нахо-

дящийся на верхнем уровне SCADA-системы диспетчерском пункте управ-

ления (MTU). Наиболее развитой архитектурой, программным обеспечением

и функциональными возможностями обладают контроллеры фирм Siemens,

Fanuc Automation (General Electric), Allen-Bradley (Rockwell), Mitsubishi.

Представляет интерес также продукция фирмы CONTROL MICROSYSTEMS

промышленные контроллеры для систем мониторинга и управления нефте- и

газопромыслами, трубопроводами, электрическими подстанциями, город-

ским водоснабжением, очисткой сточных вод, контроля загрязнения окру-

жающей среды.

Можно выделить основную тенденцию: там, где требуется повышенная

надежность и управление в жестком реальном времени, применяются PLC. В

первую очередь это касается применений в системах жизнеобеспечения (на-

пример, водоснабжение, электроснабжение), транспортных системах, энерге-

тических и промышленных предприятиях, представляющих повышенную

экологическую опасность. Примерами могут служить применение PLC се-

мейства Simatic (Siemens) в управлении электропитанием монорельсовой до-

роги в Германии или применение контроллеров компании Allen-Bradley

(Rockwell) для модернизации устаревшей диспетчерской системы аварийной

вентиляции и кондиционирования на плутониевом заводе в Лос-Аламосе.

Аппаратные средства PLC позволяют эффективно строить отказоустойчивые

системы для критических приложений на основе многократного резервиро-

вания. Индустриальные РС применяются преимущественно в менее критич-

ных областях (например, в автомобильной промышленности, модернизация

производства фирмой General Motors), хотя встречаются примеры и более от-

ветственных применений (метро в Варшаве управление движением поездов).

По оценкам экспертов, построение систем на основе PLC, как правило, явля-

ется менее дорогостоящим вариантом по сравнению с индустриальными

компьютерами.

Каналы связи для современных диспетчерских систем отличаются

большим разнообразием; выбор конкретного решения зависит от архитекту-

ры системы, расстояния между диспетчерским пунктом (MTU) и RTU, числа

контролируемых точек, требований по пропускной способности и надежно-

сти канала, наличия доступных коммерческих линий связи.

Тенденцией развития CS как структурного компонента SCADA-систем

можно считать использование не только большого разнообразия выделенных

каналов связи (ISDN, ATM и пр.), но также и корпоративных компьютерных

133

сетей и специализированных индустриальных шин.

В современных промышленных, энергетических и транспортных сис-

темах большую популярность завоевали индустриальные шины специализи-

рованные быстродействующие каналы связи, позволяющие эффективно ре-

шать задачу надежности и помехоустойчивости соединений на разных ие-

рархических уровнях автоматизации. Существует три основных категории

индустриальных шин, характеризующие их назначение (место в системе) и

сложность передаваемой информации: Sensor, Device, Field. Многие индуст-

риальные шины охватывают две или даже все три категории.

Из всего многообразия индустриальных шин, применяющихся по всему

миру следует выделить промышленный вариант Ethernet и PROFIBUS, наи-

более популярные в настоящее время и, по-видимому, наиболее перспектив-

ные. Применение специализированных протоколов в промышленном Ethernet

позволяет избежать свойственного этой шине недетерминизма (из-за метода

доступа абонентов CSMA/CD), и в то же время использовать его преимуще-

ства как открытого интерфейса. Шина PROFIBUS в настоящее время являет-

ся одной из наиболее перспективных для применения в промышленных и

транспортных системах управления; она обеспечивает высокоскоростную (до

12 Мбод) помехоустойчивую передачу данных на расстояние до 90 км.

Главной тенденцией развития MTU (диспетчерских пунктов управле-

ния) является переход большинства разработчиков SCADA-систем на архи-

тектуру клиент-сервер , состоящую из 4-х функциональных компонентов.

1. Интерфейс пользователя/оператора (User (Operator) Interface).

Для нее характерны:

а) стандартизация интерфейса пользователя вокруг нескольких плат-

форм;

б) все более возрастающее влияние ОС семейства Windows NT;

в) использование стандартного графического интерфейса пользователя

(GUI);

г) технологии объектно-ориентированного программирования: DDE,

OLE, Active X, OPC (OLE for Process Control), DCOM;

д) стандартные средства разработки приложений, наиболее популярные

среди которых, Visual Basic for Applications (VBA), Visual C++;

е) появление коммерческих вариантов программного обеспечения

класса SCADA/MMI для широкого спектра задач.

Объектная независимость позволяет интерфейсу пользователя пред-

ставлять виртуальные объекты, созданные другими системами. Результат

расширение возможностей по оптимизации HMI-интерфейса.

2. Управление данными (Data Management) отход от узкоспециали-

зированных баз данных в сторону поддержки большинства корпоративных

реляционных баз данных (Microsoft SQL, Oracle). Функции управления дан-

ными и генерации отчетов осуществляются стандартными средствами SQL,

4GL; эта независимость данных изолирует функции доступа и управления

134

данными от целевых задач SCADA, что позволяет легко разрабатывать до-

полнительные приложения по анализу и управлению данными.

3. Сети и службы (Networking & Services) переход к использованию

стандартных сетевых технологий и протоколов. Службы сетевого управле-

ния, защиты и управления доступом, мониторинга транзакций, передачи поч-

товых сообщений, сканирования доступных ресурсов (процессов) могут вы-

полняться независимо от кода целевой программы SCADA, разработанной

другим производителем.

4. Службы реального времени (Real-Time Services) освобождение

MTU от нагрузки перечисленных выше компонентов дает возможность скон-

центрироваться на требованиях производительности для задач реального и

квазиреального времени. Данные службы представляют собой быстродейст-

вующие процессоры, которые управляют обменом информацией с RTU и

SCADA-процессами, осуществляют управление резидентной частью базы

данных, оповещение о событиях, выполняют действия по управлению систе-

мой, передачу информации о событиях на интерфейс пользователя (операто-

ра).

Несмотря на продолжающиеся споры среди специалистов по системам

управления на тему что лучше UNIX или Windows NT? , рынок однозначно

сделал выбор в пользу последней. Решающими для быстрого роста популяр-

ности Windows NT стала ее открытая архитектура и эффективные средства

разработки приложений, что позволило многочисленным фирмам-

разработчикам создавать программные продукты для решения широкого

спектра задач.

Рост применения Windows NT в автоматизированных системах управ-

ления обусловлен в значительной степени появлением ряда программных

продуктов, которые позволяют использовать ее в качестве платформы для

создания ответственных приложений в системах реального времени, а также

во встраиваемых конфигурациях. Наиболее известными расширениями ре-

ального времени для Windows NT являются продукты компаний VenturCom,

Nematron, RadiSys.

Решения фирмы VenturCom стали стандартом де-факто для создания

ответственных приложений жесткого реального времени на платформе Win-

dows NT. При разработке интерфейса для приложений реального времени

разработчики фирмы пошли по пути модификации модуля Windows NT слоя

аппаратных абстракций (HAL Hardware Abstraction Layer), отвечающего за

выработку высокоприоритетных системных прерываний, мешающих задаче

осуществлять управление в жестком реальном времени. Программный про-

дукт Component Integrator компании VenturCom является средством ускорен-

ной разработки и внедрения приложений реального времени для Windows

NT; он поставляется в виде интегрированного пакета, состоящего из инстру-

ментов для создания встраиваемых приложений (ECK Embedded Component

Kit) и собственно расширений реального времени (RTX 4.1), позволяющих

135

приложениям, создаваемым для работы под Windows NT, работать а режиме

реального времени.

Компания RadiSys применила другой подход к разработке расширений

реального времени: Windows NT загружается как низкоприоритетная задача

под хорошо проверенной и известной вот уже лет 20 операционной системой

реального времени iRMX. Все функции обработки и управления реального

времени выполняются как высокоприоритетные задачи под iRMX, изолиро-

ванные в памяти от приложений и драйверов Windows NT механизмом защи-

ты процессора. Данный подход имеет то преимущество по сравнению с ре-

шением VenturCom, что задача реального времени не зависит от работы Win-

dows NT: в случае сбоя или катастрофической системной ошибки в работе

Windows NT управляющая задача реального времени будет продолжать ра-

ботать. Это решение позволяет информировать основную задачу о пробле-

мах, возникших в работе NT, и оставлять только за ней право продолжения

работы или останова всей системы.

Следует отметить, что в SCADA-системах требование жесткого реаль-

ного времени (т.е. способность отклика/обработки событий в четко опреде-

ленные, гарантированные интервалы времени) относится, как правило, толь-

ко к удаленным терминалам; в диспетчерских пунктах управления (MTU)

происходит обработка/управление событиями (процессами, объектами) в ре-

жиме мягкого (квази-) реального времени.

Ориентация на открытые архитектуры при построении систем диспет-

черского управления и сбора данных позволяет разработчикам этих систем

сконцентрироваться непосредственно на целевой задаче SCADA сбор и об-

работка данных, мониторинг, анализ событий, управление, реализация HMI-

интерфейса.

Как правило, целевое программное обеспечение для автоматизирован-

ных систем управления разрабатывается под конкретное применение самими

поставщиками этих систем. Однако в последнее время на рынке появилось

большое количество программных продуктов класса SCADA/MMI для инду-

стриальных систем, позволяющих решать задачи автоматизации для дис-

кретного производства, индустрии процессов, производства электроэнергии.

Рассмотрим один из программных продуктов SCADA/MMI для инду-

стриальных систем TRACE MODE® 6 Российского производства.

TRACE MODE® 6 состоит из инструментальной системы – интегриро-

ванной среды разработки и из набора исполнительных модулей. Инструмен-

тальная система инсталлируется на рабочем месте разработчика АСУ. В ней

создается набор файлов, который называется проектом TRACE MODE.

С помощью исполнительных модулей TRACE MODE® проект АСУ

запускается на исполнение в реальном времени. TRACE MODE позволяет

создавать проект сразу для нескольких исполнительных модулей - узлов про-

екта. Каждому узлу проекта соответствует одна инсталляция исполнительно-

го модуля.

136

Интегрированная среда включает полный набор средств разработки

систем автоматизации технологических процессов (АСУТП), а именно сред-

ства создания:

операторского интерфейса (SCADA/HMI);

распределенных систем управления (РСУ);

промышленной базы данных реального времени;

программ для промышленных контроллеров (SOFTLOGIC);

TRACE MODE® 6 удобна и проста в использовании. Тем не менее ар-

хитектура системы позволяет создавать крупные АСУ корпоративного уров-

ня.

Решение столь масштабных задач автоматизации в TRACE MODE®

возможно благодаря специальным технологиям, повышающим производи-

тельность труда разработчиков.

Среди них:

1. Единая база данных распределенного проекта.

2. Автопостроение проекта.

3. Богатые библиотеки драйверов, алгоритмов и графических объектов.

4. Мощные средства отладки.

5.Встроенная система горячего резервирования.

6. Собственный генератор отчетов.

7. Промышленная база данных реального времени SIAD/SQL 6.

ЛЕКЦИЯ №7. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМ АВТО-

МАТИЗАЦИИ

АНАЛИЗ ОБЪЕКТА АВТОМАТИЗАЦИИ. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЕГО

СТАТИЧЕСКОЙ И ДИНАМИЧЕСКОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ

Методы получения математического описания

Существуют аналитические, экспериментальные и комбинированные

методы получения математического описания объектов управления.

Аналитические методы базируются на использовании уравнений описываю-

щих физико-химические и энергетические процессы, протекающие в иссле-

дуемом объекте управления. Это, например, законы сохранения вещества и

энергии (уравнения материального баланса). В настоящее время для многих

классов объектов управления получены их математические модели. В част-

ности для аэрокосмических объектов (ракет, самолетов, вертолетов), для тех-

нологических объектов (химические реакторы), для энергетических процес-

сов (ядерные реакторы, паровые турбины, генераторы, двигатели). При полу-

чении таких описаний обычно оперируют с дифференциальными уравнения-

137

ми в частных производных, т.к. переменные изменяются как во времени, так

и в пространстве.

Экспериментальные методы предполагают проведение серии экспери-

ментов на реальном объекте управления. Обработав результаты эксперимен-

тов, оценивают параметры динамической модели объекта, задавшись предва-

рительно ее структурой.

Наиболее эффективными оказываются комбинированные методы по-

строения математической модели объекта, когда, используя аналитически

полученную структуру объекта, ее параметры определяют в ходе натурных

экспериментов.

Аналитические методы

В качестве примера рассмотрим аналитическую процедуру получения

передаточной функции бака с жидкостью [32] (рис. 7.1).

Рисунок 7.1. Объект управления - бак с жидкостью.

В баке будет осуществляться стабилизация уровня жидкости на номи-

нальном значении

h const

. Регулирование притока

осуществляется через

верхнюю трубу. Слив жидкости идет через нижнюю трубу через установлен-

ный на ней клапан

. Степень открытия клапана α может изменяться от 0 до

1, устанавливая тем самым нужную величину стока. Площадь сечения бака S.

Очевидно, что в установившемся режиме работы приток равен стоку

00nc

QQ

Таким образом, управляющей величиной является приток жидкости, управ-

ляемой - величина уровня, а главным возмущением - изменение величины

степени открытия клапана α.

Пусть приток жидкости в бак увеличился на

Q

. В это случае текущее

значение притока будет равно

0n n n

Q Q Q  

. Тогда за время

t

уровень воз-

растет на величину

h

и составит

h h h  

. Очевидно, что количество жид-

138

кости накопленной во времени должно равняться количеству жидкости нако-

пленной в объеме. Отсюда следует уравнение материального баланса

()

S h t Q Q   

Для анализа изменения уровня преобразуем это уравнение к виду

()







. (7.1)

Из физики известно, что величина стока связана с уровнем соотношени-

ем





. (7.2)

Эта зависимость носит нелинейный характер. Для получения линейного

дифференциального уравнения объекта и его передаточной функции необхо-

димо произвести линеаризацию нелинейности в окрестности рабочей точки

регулирования. Такой подход справедлив, т.к. при использовании регулятора

стабилизации, отклонения текущего значения уровня от заданного будут ма-

лыми.

Для линеаризации необходимо разложить функцию (7.2) в ряд Тейлора и

отбросить все нелинейные члены. Получим

Q h h



  

С учетом этой зависимости уравнение (7.1) примет вид

()

h Q Q h h





      



Беря предел, при

0t

, произведя замену переменных

h x Q u  

, и

учитывая, что

00n

Q a h

получим дифференциальное уравнение объекта

()

dt S





. (7.3)

Известно, что инерционное звено первого порядка с коэффициентом

усиления K и постоянной времени T описывается дифференциальным урав-

нением

139

( ) ( ) ( )

x t x t u t

  

. (7.4)

Тогда, из сравнения формул (7.3) и (7.4) получим следующие выражения

для постоянной времени и коэффициента усиления бака с жидкостью

S h h





Достоинства аналитических методов:

– не требуют проведения экспериментов на реальном объекте;

– позволяют определить математическое описание еще на стадии проек-

тирования системы управления;

– позволяют учесть все основные особенности динамики объекта управ-

ления;

– обеспечивают получение универсального математического описания,

пригодного для широкого класса аналогичных объектов управления.

Недостатки:

– трудность получения достаточно точной математической модели, учи-

тывающей все особенности реального объекта;

– проверка адекватности модели и реального процесса требуют проведе-

ния натурных экспериментов;

– многие математические модели имеют ряд трудно оцениваемых в чис-

ленном выражении параметров (например, константы скоростей химических

реакций).

Методы экспериментального определения динамических характе-

ристик объектов управления

В настоящее время при расчете настроек регуляторов локальных систем

широко используются достаточно простые динамические модели промыш-

ленных объектов управления. В частности, использование моделей инерци-

онных звеньев первого или второго порядка с запаздыванием для расчета на-

строек регуляторов обеспечивает в большинстве случает качественную рабо-

ту реальной системы управления.

В связи с этим возникает задача определения численных значений пара-

метров динамических моделей промышленных объектов управления. Опыт

показывает, что значительно проще, но с достаточной точность, определить

эти параметры экспериментально на реальном объекте управления. Особенно

оправдан такой подход для одномерных объектов управления, работающих

совместно с системой автоматической стабилизации.

В зависимости от вида переходной характеристики (кривой разгона),

140

чаще всего пользуются одним из трех видов передаточной функции объекта

управления:

– в виде передаточной функции инерционного звена первого порядка с

запаздыванием для объекта управления с самовыравниванием:

()









, (7.5)

где

,,KT



– коэффициент усиления, постоянная времени и запаздывание, ко-

торые должны быть определены в окрестности номинального режима работы

объекта.

Для объекта управления без самовыравнивания передаточная функция

имеет вид

()







(7.6)

Более точно динамику объекта описывает модель второго порядка с за-

паздыванием:

()

( 1)( 1)

T p T p









. (7.7)

Экспериментальные методы определения динамических характеристик

объектов управления делятся на два класса:

1. Методы определение временных характеристик объекта управления.

2. Методы определение частотных характеристик объекта управления.

Временные методы определения динамических характеристик делятся,

в свою очередь, на активные и пассивные.

Активные методы предполагает подачу на вход объекта пробных тес-

тирующих сигналов, каковыми являются

– регулярные функции времени (ступенчатый или прямоугольный им-

пульсы, гармонический сигнал, периодический двоичный сигнал);

– пробные сигналы случайного характера (белый шум, псевдослучай-

ный двоичный сигнал - ПСДС).

В зависимости от вида пробного сигнала выбирают соответствующие

методы обработки выходного сигнала объекта управления. Так, например,

при подаче ступенчатого управляющего сигнала, снимают кривую разгона

объекта, а при подаче прямоугольного импульсного сигнала снимают кривую

отклика. Кривая отклика снимается для объектов, не допускающих подачу на

вход объекта ступенчатых сигналов.

Достоинствами активных методов являются:

– достаточно высокая точность получения математического описания;