Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ состояния задачи. формулирование требований к алгоритмическому и специальному програшному обеспечению информационных подсистем и подсистем идентификации в асутп прокатного производства 16
1.1. Исследование обобщенной структуры технологического процесса прокатки и задача оптимального управления реверсивным обжимным прокатным станом 16
1.2. Анализ состояния задачи, классификация и выбор методов оценки состояний и параметров работоспособных в реальном масштабе времени в системах управления прокатного производства 29
1.3. Постановка задачи 42
2. Исследование и разработка алгоритмических и программных модулей оценки состояний 46
2.1. Анализ вычислительных свойств алгоритмов рекуррентной оценки сигналов выполненных на основе фильтра Калмана-Бьюси 46
2.2. Некоторые условия сходимости линейной оптимальной оценки состояний и субоптимальные процедуры фильтрации 52
2.3. Алгоритмы субоптимальной фильтрации для скалярных систем 60
2.4. Исследование свойств сходимости для упрощенных алгоритмов оценивания 66
2.5. Результаты моделирования, эффективность и программная реализация алгоритмов фильтрации 75
2.6. Выводы 94
3. Исследование и разработка алгоритмических и програшних средств идентификации 97
3.1. труктура и функциональные особенности организации подсистемы программ идентификации в АСУТП прокатного производства 97
3.2. Организация и основные характеристики пакета программ стратегической идентификации 101
3.3. Алгоритмические особенности организации вычислительного процесса в некоторых задачах стратегической идентификации 109
3.4. Алгоритмические особенности реализации процесса вычислений в модулях оперативной идентификации 118
3.5. Программная реализация и сравнительная эффективность модулей идентификации 131
3.6. Выводы 138
4. Применение программных срщств и модулей идентификации в асутп обжимных и балочных прокатных станов 141
4.1. Подсистема прикладных программ идентификации характеристик сигналов объекта и параметров моделей процессов по данным, полученным в ходе промышленного эксперимента 141
4.2. Некоторые алгоритмические особенности организации сбора и обработки информации в подсистеме программ идентификации 148
4.3. Результаты исследований некоторых информационных сигналов АСУТП процессами прокатки с помощью программных средств ПСП ИХПМ 154
4.4. Результаты исследований алгоритмов измерения длины балочной заготовки 165
4.5. Исследование локальных адаптивных моделей энергосиловых параметров процесса прокатки 175
4.6. Выводы 195
Заключение 199
Список использованных источников 204
Приложение
- Анализ состояния задачи, классификация и выбор методов оценки состояний и параметров работоспособных в реальном масштабе времени в системах управления прокатного производства
- Некоторые условия сходимости линейной оптимальной оценки состояний и субоптимальные процедуры фильтрации
- Организация и основные характеристики пакета программ стратегической идентификации
- Некоторые алгоритмические особенности организации сбора и обработки информации в подсистеме программ идентификации
Введение к работе
"Основными направлениями экономического и социального развития СССР на I98I-I985 годы и на период до 1990 года" предусматривается дальнейший экономический прогресс общества,глубокие качественные сдвиги в материально-технической базе на основе ускорения научно-технического прогресса, интенсификации общественного производства, повышения его эффективности.
В том числе в черной металлургии производство фасонных и высокоточных профилей проката должно быть увеличено в 1,5-2,5 раза [I].
В этой связи особо важное значение приобретает разработка и внедрение высокоэффективных автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСЛИ) на вновь строящихся и реконструируемых объектах, в том числе на реверсивных обжимных и балочных прокатных станах (РБС).
Особое расположение обжимных станов - в начале всего прокатного производства - выдвигает на первый план задачу обеспечения максимальной их производительности за счет оптимизации загрузки оборудования, сокращения простоев и снижения отходов металла. Не менее важно обеспечить заданное качество проката. Получение высококачественных заготовок на обжимных станах (отсутствие наружных и внутренних дефектов, точное соблюдение геометрических размеров проката и др.) позволяет на.последующих переделах избежать многих дорогостоящих операций по зачистке, вырубке металла, существенно снизить отходы металла, а также обеспечить рациональный раскрой [2]. Поэтому применение новых высоко-
эффективных технологий, позволяющих сократить число переделов до получения готового продукта, требует значительного увеличения точности полупродукта, выпускаемого обжимными и заготовочными станами [2], что в свою очередь является ключевым местом для получения высокоточного проката на балочных станах и в частности на универсальном балочном стане Нижнетагильского металлургического комбината (УБС НТМК).
Автоматизированный комплекс по прокатке широкополочных балок с мощным блюмингом 1500 и полунепрерывным универсальным балочным станом является примером тому, как большой народнохозяйственный эффект, требуемое качество, широкий сортамент проката и производительность указанных станов стало возможным обеспечить лишь при функционировании АСУТП [3,4]. Особенно весом вклад АСУТП в управление такими технологическими процессами, как прокатка в универсальных клетях УБС со скоростью 10,5 м/с при заданной точности позиционного управления +0,05 мм, осуществляемая по жестким или корректируемым программам прокатки; рациональный раскрой проката и оптимизация процесса нагрева металла [3].
Эффективность функционирования АСУТП с УВМ в значительной степени определяется возможностями и характеристиками общего и функционального (специального) программного обеспечения (ПО), стоимость которого проявляет тенденцию к непрерывному росту. Так по данным, приведенным в [5-Ю], затраты на разработку систем общего и специального программного обеспечения возросли в настоящий момент до 80$ от общей стоимости самой АСУТП.
Причем в динамике затрат на разработку общего и специального программного обеспечения (СПО) наблюдается устойчивый рост затрат на создание СПО [5,8, II] .
В связи с увеличением затрат на проектирование и разработку алгоритмического и программного обеспечения АСУТП, а также существенным увеличением числа разрабатываемых АСУТП, количество которых в XI пятилетке возрастет более чем в два раза, особую актуальность приобретают вопросы исследования и разработки широкого набора типовых алгоритмических и программных модулей и средств обеспечения эффективного выполнения основных функций АСУТП [5,8, 12,13], позволяющих уменьшить время проектирования и разработки алгоритмического и функционального программного обеспечения, наиболее полно использовать возможности технических средств АСУТП.
Обсуждаемые выше вопросы актуальны для большинства АСУТП металлургической промышленности, создаваемых на базе программируемых устройств автоматики и тем более для АСУТП прокатного производства, включая АСУТП РБС, где можно выявить достаточно общий круг задач, которые значительным, а порой и определяющим образом влияют на эффективность функционирования данной АСУТП и вполне поддаются выделению в самостоятельные программные, алгоритмические модули и подсистемы. К таким задачам прежде всего относятся задачи реализующие информационные и близкие к ним функции АСУТП, т.е. измерения и первичной обработки текущей или экспериментальной информации; построения математических моделей технологических процессов и регулируемых параметров с целью оптимизации процессов управления как в реальном, так и в фоновом режиме функционирования данной АСУТП ; контроля за недопустимым изменением технологических параметров; обобщенной оценки и прогноза состояний автоматизированного технологического комплекса (АТК) и его оборудования; формирования и выдачи данных оперативному персоналу АСУТП или АТК и некоторые другие.
Причем наличие широкого набора типовых алгоритмических,
программных модулей и подсистем на основе достаточно развитой методологии проектирования ПО АСУТП [14-19,21,22], совместно с средствами автоматизированного проектирования СПО [19-22], позволит не менее чем в три раза сократить сроки и стоимость разработки таких систем [12].
Однако в настоящее время, несмотря на достаточно высокий уровень развития общего программного обеспечения систем с УБМ типов АСВТ-М и СМ ЭВМ [9,10,23], современных теоретических и прикладных проблем управления [24-44], уровень функционального программного обеспечения и его алгоритмической части в смысле существования проблемно-ориентированных на решение указанных выше задач АСУТП типовых наборов программных и алгоритмических модулей, их унификации и применимости в тех или иных условиях АСУТП одного класса и тем более в АСУТП различных классов оставляет желать лучшего.
Кроме того, при применении ряда известных математических методов обработки информации и идентификации [29-33, 37,38,42-46] в системах реального времени (СРВ) , в частности в АСУТП РБС, как правило возникает ряд трудностей тесно связанных с решением вопросов теоретической и алгоритмической проработки вариантов реализации этих методов [25,26,34,431, выявлением возможностей их программной или аппаратной реализации [18-20,46] и, как правило, с выполнением значительного объема отладочных работ, что зачастую сдерживает построение высокоэффективных систем прямого цифрового управления электроприводами основного прокатного оборудования, оптимизирующего управления режимами обжатий, скоростными режимами, синхронизацией скоростей и др. для рассматриваемого класса объектов.
Приведенное выше тесно связано со специфическими для каждо-
го объекта условиями получения информации, особенностями имеющихся средств измерительной и вычислительной техники, уровнем развития ее программного обеспечения, и конечно с целевыми функциями возлагаемыми на данную АСУШ.
Объектом исследования дирсертационной работы является алгоритмическое и специальное программное обеспечение информационных подсистем современных АСУТП с УВМ прокатного производства, в том числе АСУТП реверсивных обжимных и балочных прокатных станов,характеризующихся высоким темпом протекания технологического процесса и повышенными требованиями к точностным и надежностным показателям.
Целью работы является исследование и разработка комплексов эффективных алгоритмических и программных средств обработки информации и идентификации, работоспособных в системах с ограниченными временными и пространственными ресурсами, позволяющих уменьшить время создания алгоритмического и специального программного обеспечения информационной части АСУТП, включая подсистемы идентификации и управления в АСУТП прокатного производства.
Новыми научными результатами и основными положениями, выносимыми на защиту, являются:
а/ обсуждаемый, с единых позиций подход к рассмотрению проблем обработки информации и идентификации в АСУТП прокатного производства на основе математических методов теории оптимального оценивания, который может быть использован на всех этапах проектирования алгоритмического и специального программного обеспечения АСУТП для:
построения подсистем сбора и обработки информации,
построения подсистем идентификации характеристик сигналов и параметров моделей процессов работоспособных в реальном ма-
сштабе времени (РМВІ,
построения подсистем контроля за измерительными или получаемыми косвенным путем технологическими параметрами процесса прокатки,
разработки цифровых контуров управления АСУТП с адаптивным идентификатором в цепи обратной связи,
построения подсистем обработки данных научно-технического эксперимента работоспособных в реальном масштабе времени функционирования объекта с целью совершенствования как технологического процесса, так и процессов управления,
автоматизации процесса создания специального программного обеспечения, путем его компоновки из предлагаемых наборов программных модулей;
б/ методика построения последовательности коэффициентов в, усиления^ишторитмах оценки состояний с оптимальными и субоптимальными свойствами сходимости, позволяющая уменьшить время реализации полученных алгоритмов за счет построения последовательности коэффициентов усиления фильтра в явном виде;
в/ методы и теоремы выбора "упрощенной" последовательности коэффициентов усиления фильтра, обеспечивающие несмещенность и асимптотическую среднеквадратическую оптимальность оценок при их минимальной вычислительной сложности;
г/ алгоритм сглаживания измерительных данных, обобщающий процедуру текущего среднего;
д/ алгоритмы рекуррентной оптимальной оценки параметров типа метода апостериорной вероятности и наименьших квадратов с улучшеной вычислительной эффективностью, определяемой примерно в 1,5 пг операций умножения в вещественных числах, где П -размерность задачи идентификации, что позволяет применять разра-
ботанные программные модули получения этих оценок в адаптивных системах управления с ограниченными временными, пространственными и вычислительными ресурсами;
е/ алгоритмическое и программное обеспечение подсистемы программ идентификации характеристик сигналов и параметров моделей, позволяющей в реальном времени функционирования объекта управления или в ходе промышленного эксперимента производить начальную настройку контуров управления, изучать характеристики измерительных каналов и сигналов от датчиков объекта, а также выявлять математические взаимосвязи между отдельными параметрами объекта;
ж/ алгоритмическое и программное обеспечение библиотеки программных модулей рекуррентной оценки состояний и параметров систем в АСУ работоспособных в реальном масштабе времени;
з/ разработка и исследование локальных адаптивных математических моделей давления на горизонтальные и вертикальные валки главной универсальной клети балочного прокатного стана, а также разработка локальных моделей давления для калибров клети блюминга 1500 НШ.
диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка использованных источников и приложений.
В первом разделе выполнен анализ обобщенной структуры технологического процесса прокатки на реверсивных обжимных и балочных прокатных станах, сформулирована задача оптимального управления и рассмотрена структура системы алгоритмов адаптивного управления этими объектами. На основании проведенного анализа обоснована целесообразность включения в состав математического обеспечения АСУ1ЇЇ прокатного производства алгоритмических и программных средств (подсистем, модулей и библиотек) стратегической
и оперативной оценки состояний и параметров работоспособных в реальном масштабе времени данной АСУТП.
Поставлена задача исследования и разработки комплексов алгоритмических и программных средств оценки состояний и параметров, обеспечивающих повышение эффективности разработки и синтеза алгоритмического и программного обеспечения информационной части АСУТП процессами прокатки на базе УВМ с ограниченными временными и пространственными ресурсами.
Во втором разделе исследуются методы рекуррентной оптимальной фильтрации сигналов, вводится определение субоптимальных алгоритмов оценки состояния и разрабатывается методика синтеза таких процедур. Предлагаются методы выбора "упрощенной" последовательности коэффициентов усиления для алгоритмов скалярной фильтрации и доказываются теоремы о среднеквадратической сходимости и несмещенности оценок из них. Рассматриваются результаты программной реализации модулей оценки состояний и изучается их вычислительная эффективность в смысле временной и пространственной сложности.
В третьем разделе рассмотрены.особенности структуры и организации подоиотемы программ идентификации характеристик сигналов и параметров моделей, ориентированной на применение в АСУШ современных обжимных и балочных прокатных станов, В указанной подсистеме выделены уровни стратегической и оперативной идентификации, сбора и обработки информации. Приводится исследование и разработка алгоритмического и программного обеспечения основных задач стратегической идентификации, а также модулей оперативной идентификации. При этом изучаются схемы "ускоренных" алгоритмов оптимального рекуррентного оценивания основанные на методах апостериорной вероятности и наименьших квадратов с мини-
мальной вычислительной сложностью этих процедур примерно в 1,5а2 операций умножения выполняемых в формате с плавающей запятой, где п - размер задачи идентификации. Обсуждаются результаты программирования и проводится сравнение вычислительной эффективности рассматриваемых модулей идентификации.
В четвертом разделе рассматриваются на базе предложенных программных средств подсистемы идентификации применения разработанного алгоритмического и программного обеспечения для решения задач исследования информационных каналов АСУТП, вычисления длины балочной заготовки и построения локальных адаптивных математических моделей давления на горизонтальные и вертикальные валки главной универсальной клети балочного стана. Исследуются возможности построения локальных математических моделей давления в калибрах клети блюминга 1500.
В заключении представлены основные результаты диссертационной работы и рекомендации по их применению.
В приложениях содержатся дополнительные материалы включающие: обзор методов идентификации работоспособных в реальном масштабе времени, доказательство теорем сходимости, тексты программных модулей, контрольные распечатки, а также акты о внедрении и практическом использовании результатов диссертационной работы.
Практическая ценность работы заключается в разработке и исследовании методов, алгоритмов и программ обеспечивающих повышение эффективности создания алгоритмического и функционального программного обеспечения информационной и управляющей части АСУТП на базе УВМ, включая создание программных подсистем адаптивной идентификации в цепи обратной связи контура управления; в сокращении сроков разработки и отладки СІЮ таких подсистем; в обеспе-
чении возможностей автоматизации процесса проведения исследований технологического объекта управления (ТОУ) и начальной настройки контуров управления АСУТП с помощью предлагаемых программных средств; в разработке и исследовании локальных адаптивных математических моделей энергосиловых параметров процесса прокатки, а также в разработке и промышленной апробации отдельных программных модулей подсистем и средств сбора и обработки информации, контроля и идентификации в АСУЇЇІ процессами прокатки.
Основное содержание и результаты диссертационной работы опубликованы в 14-ти печатных работах [47-60J, в двух авторских свидетельствах на изобретение [153,I54J, в 21-й публикации по алгоритмическим и программным модулям (I67-I87J, а также в пяти отчетах по НИР [I55-I59J .
Апробация работы. Научные и практические результаты работы докладывались и обсуждались на Всесоюзной конференции "Автоматизированные системы управления технологическими процессами" Киев,1974 г. , Всесоюзной научно-технической конференции "Разработки и внедрение АСУ прокатными станами" Киев,1979 г. , П-й Всесоюзной научно-технической конференции "Проблемы разработки и внедрения математического и информационного обеспечения АСУ технологическими процессами Черновцы,1979 г. , Ш-й Всесоюзной научно-технической конференции "Проблемы разработки и внедрения математического, программного и информационного обеспечения АСУ технологическими процессами" Черновцы, 1981 г. , республиканской научно-технической конференции молодых ученых "Вычислительная техника в системах управления" Киев, 1975 г. .республиканской школе-семинаре по теме "Моделирование и управление прокатными станами" Киев, 1978 г. республиканских научно-техниче-
ских семинарах общества "Знание" и Научного совета по проблеме "Кибернетика" АН УССР "Программные методы обеспечения эффективности функционирования систем реального времени на базе МИНИ-ЭВМ" Киев,1981 г. , "Задачи совершенствования комплексов программ систем управления и обработки информации" Киев, 1983 г. , а также на ряде других семинарах и конференциях.
Основные результаты диссертационной работы внедрены в составе специального программного обеспечения информационно-управляющей системы с УВМ универсальных клетей УБС (йУС-УК) Нижнетагильского металлургического комбината, в качестве отдельных программных средств идентификации вошли в состав специального программного обеспечения АСУТП с УВМ Лукомской ГРЭС и Киевской теплоэлектроцентрали J 5, использованы при создании "Библиотек программных модулей сбора и обработки информации, моделирования и управления в АСУТП черной металлургии" (№ гос.регистрации 76023223), а также составляют основное содержание "Пакета программ и алгоритмов обнаружения, оценки параметров и состояний в АСУ" и "Библиотеки программ и алгоритмов рекуррентной оценки параметров в АСУ, подпрограммы матричной алгебры" переданных в Киевское отделение ОФАП ПКБ АСУ Минприбора и Гос#АП ($ гос.регистрации П00389І).
Анализ состояния задачи, классификация и выбор методов оценки состояний и параметров работоспособных в реальном масштабе времени в системах управления прокатного производства
С 1956 г., когда появилось первое упоминание о цифровых системах f69] внедряемых на обжимных станах, работы по автоматизации обжимных и балочных прокатных станов в нашей стране и за рубежом ведутся достаточно интенсивно [6,7,8,70,71]. Наблюдавшееся в 60-70 годах положение в различии уровней автоматизации обжимных и балочных станов, начиная с программного управления перемещением нажимного устройства [72,73J и вплоть до автоматической работы центральной части стана [74,78], привело в настоящий момент к реализации на базе современных мини- и микро-ЭВМ систем комплексного автоматического адаптивного управления агрегатами центральной части [2,75,76,79,80J и всей технологической линии стана с оптимизацией схем прокатки и максимизацией производительности прокатного стана [2,3,6,77,81-86], с учетом взаимодействия данных АСУТП с организационно-технологической системой управления цехом [8,87,88]. При этом в функции системы управления современным обжимным или балочным станом входит оптимизация скоростных и энергосиловых режимов прокатки, что как правило позволяет увеличить производительность прокатного стана на 2-8$ [2,70, 72,80,81,84,91,92]; увеличить экономию металла на 2-3$, а порой и более, за счет реализации возможности прокатки в минусовых допусках, минимизации обрези, немерных длин [90] и применения рациональных раскройных планов [84,93]; приводит к увеличению сохранности и срока службы электро- и механооборудования стана за счет регламентации или оптимизации режимов прокатки и соответственного снижения механических нагрузок [94]; к уменьшению расхода электроэнергии на 2-3$ [2]; улучшению условий труда операторов стана; улучшению организации работ на технологической линии стана за счет оперативного сбора, обработки и представления ин -формации о параметрах процесса прокатки, состояния электро- и механооборудования и т.п. широко известны отечественные работы по проблемам автоматизации обжимных и балочных станов [2,3,4,66,67,68,70,71,72,92], включая такую крупную разработку, как создание АСУТП комплекса станов по прокатке широкополочных балок на Нижнетагильском ме -таллургическом комбинате (НТМК) [2,3,4]. Причем накопленный опыт при автоматизации технологических процессов обжимных и заготовочных прокатных станов [66,67,68,70,71,72,92] существенно помог при автоматизации технологического процесса по прокатке широкополочных балок на универсальном балочном стане НІЖ [3,4] .Внедрение систем технической и программной автоматики на этом комплексе позволило получить экономический эффект около 2 млн.руб лей в год.
Для решения задач дальнейшего увеличения производительности обжимных и балочных прокатных станов, получения качественных высокоточных профилей проката, требуется комплексное решение на базе современных технических средств АСУТП задач оптимизации программ прокатки и энергосиловых режимов работы прокатного оборудования, скоростных режимов прокатки с учетом межклетьевых натяжений металла, синхронизации скоростей и как правило более глубокое изучение свойств технологического процесса прокатки, сути сопутствующих ему явлений, возникающих аварийных ситуаций и имеющихся возмущений. При этом на вычислительные и информационные средства АСУТП возлагается решение в реальном масштабе времени задач сбора и обработки технологической экспериментальной) информации с достаточной для последующих выводов степенью точности;, построения и адаптации коэффициентов математических моделей процесса прокатки, моделей процессов управления; контроля за ходом технологического процесса, состоянием электро- и механооборудования прокатного стана, за правильностью функционирования вычислительных средств и вычислительного процесса в УВМ и подчиненных системах; задач:, непосредственно выработки и выдачи управляющих воздействий, а также ряд задач, касающихся связи с оператором стана, с предоставлением ему оперативной технологической информации с предоставлением руководству цеха и обслуживающим АСУТП службам различных справочных данных о загрузке механооборудования, энергосиловых, скоростных и других параметрах процесса прокатки.
Решению перечисленных выше задач включая вопросы исследования экономических критериев эффективности [6I,62,64,92j, построения схем калибровок и оптимизации работы обжимного прокатного стана на основе математических методов оптимизации [61,62,95], выбо pa оптимальной подпрограммы прокатки из множества имеющихся подпрограмм с учетом результатов прокатки в тестовом пропуске [58, 66,67], оптимизации скоростных режимов процесса прокатки с изучением моделей захвата, выброса и недокатанной длины [2,96-Юі] посвящена достаточно обширная литература отечественных авторов. Заметим, что большой опыт решения подобных задач накоплен в работах по автоматизации толстолистовых [95,I02,I03j и тонколистовых прокатных станов [104,105].
Широкое использование в современных АСУТП комплексов технических средств блочной или модульной структуры включая мини- и микро ЭВМ позволило качественно изменить процесс создания АСУТП, расширило круг решаемых АСУТП задач и породило новые проблемы. Так, является общеизвестным, что в настоящее время значительно сократились стоимость и сроки выполнения проектных и наладочных работ по материальной части АСУТП. Соответственно затраты на ее разработку в настоящий момент составляют 20-40$, а порой и менее, от общего объема средств отпущенных на создание данной АСУТП [5].
Некоторые условия сходимости линейной оптимальной оценки состояний и субоптимальные процедуры фильтрации
Программная реализация рассматриваемых в данном разделе алгоритмов оценки состояний выполнена на языках ФОРТРАН и МНЕМОКОД для УВМ типа М-7000, СМ-2. Процедуры по вычислительной схеме обработки данных выполнены в двух вариантах. Первый-обра-ботка данных в целых числах, второй - обработка результатов измерений или каких-то массивов) в формате с плавающей запятой. При обработке данных по подпрограммам фильтрации в целых числах (Ж1, ЕК2, ЕР, ГО, СА) достигается максимальная скорость вычислений за счет выполнения наиболее коротких стандартных подпрограмм и машинных операций с 16-ти разрядными словами, при этом точность оценки состояний практически не ухудшается благодаря специально введенному масштабному преобразованию при представлении входных и промежуточных переменных. Результаты фильтрации наблюдений о помощью подпрограммы оптимальной фильтрации F0 и экспоненциального сглаживания ЖІ выполняемые в целых числах отображены на рис.2.7-2.9. Сглаживание скорости электропривода (см.рис.2.10, 2.її) выполнено с помощью подпрограммы двойного экспоненциального сглаживания ЕК2. Подпрограмма ЕР реализует алгоритм экспоненциального сглаживания с прогнозом состояния на М шагов, а подпрограмма СА - алгоритм текущего среднего (т.е. простейший вариант стохастической аппроксимации).
Аналогом указанных подпрограмм, выполняющим обработку в ве щественных числах, являются процедуры E2\,EIZ,Py, F0V, СДХ Кроме перечисленных разработаны также подпрограммы оптимальной L0P и субоптимальной фильтрации LS для сигналов с линейной моделью, подпрограмма стохастической фильтрации SF1L реализующая обобщенную процедуру текущего среднего, подпрограмма фильтра Калмана К A LMN для расширенных систем с п -вектором состояний и последовательностью скалярных измерений в присутствии возмущений и шумов (результаты отработки указанных подпрограмм приводятся на рис.2.1-2.6 данного подраздела), а также ряд других подпрограмм оценивания, алгоритмы которых здесь не рассматривались.
Программные модули (ИМ) реализованные на МНЕМОКОДе в виде служебных и параллельно используемых подпрограмм содержат средства контроля, обеспечивающие обнаружение искажений ПМ в результате сбоев и неправильных переходов к ним при их выполнении, проверки правильности организации циклов, контроля обращений к ПМ, проверки их постоянных частей перед выполнением.
Сравнительные пространственно-временные характеристики рассматриваемых выше ПМ, выполненных на языках МНЕМОКОД и ФОРТРАН без привлечения команд расширенной арифметики для УВМ типа М-7000 приведены в табл.2.4. Из табл.2.4 видно, что наибольшим быстродействием при минимальных объемах памяти обладают ПМ экспоненциального сглаживания EKI, простейшего случая оптимальной фильтрации F0 и стохастической аппроксимации СА. Время реализации аналогичных программ (EZ1,FOV,CAX) выполненных в форме с плавающей запятой на порядок больше, чем у приведенных выше. Кроме того, из табличных данных следует, что коэффициент временной оптимизации для ПМ фильтрации в целых числах выполненных на МНЕМОКОДе примерно равен трем, при тех же объемах занимаемой памяти, что и для аналогичных ПМ выполненных на ФОРТРАНе. Последнее подчеркивает необходимость программирования эффективных процедур оценки состояний для систем с ограниченными временными и пространственными ресурсами на языке АССШБЛЕРа.
Рассматриваемое программное обеспечение задач фильтрации сигналов от измерителей технических средств АСУШ прошло промышленную апробацию, включено в состав "Библиотек программных модулей сбора и обработки информации, моделирования и управления технологическими процессами в АСУТП черной металлургии", а также передано в составе "Пакета программ и алгоритмов обнаружения, оценки параметров и состояний в АСУ" в Киевское отделение специализированного фонда алгоритмов и программ Минприбора ПКБ АСУ.
Организация и основные характеристики пакета программ стратегической идентификации
Рассматриваемый ШШ ИХП является проблемно-ориентированным пакетом. Он предназначен для уточнения структуры, начальной настройки и исследования коэффициентов линейных или условно-нелинейных моделей управления технологическим процессом прокатки на базе регрессионных методов, а также для получения статистических характеристик информационных и управляющих сигналов (кана лов)АСУТП.
Пакет имеет гибкую структуру, позволяющую в зависимости от целей пользователя, ограничений со стороны данного комплекта УЖ типа М-7000, СМ-2 и его СПО использовать модули ШШ в однозадачном (рис.3.3), в виде пакета с автономными программами, или в многозадачном, под управлением организующей программы (рис.3.4), режимах. MOGV - модуль построения графических изображений до пяти массивов данных (МГУ, II520 слов), M0RV - модуль печати, редакции и подготовки структуризиро ванных массивов исходных данных (МЕВ, 15674 слова), где в скобках указаны имя загрузочного модуля и его объем в шестнадцатиразрядных словах. Блок-схема структуры функциональной задачи ШШ, пояс няющая возможность использования данного модуля пакета в автоном ном или многозадачном режимах, приведена на рис.3.5. При вызове модуля в автономном режиме выполнения с помощью стандартных средств операционной системы ему передаются до пяти значений параметров. Обычно это: логический номер файла данных, начальный номер сектора расположения данных, длина считываемого файла и режимы обработки данных. Выполнение модулей пакета в автоматическом режиме о помощью задачи M0DZ начинается с запуска программы начального пуска MCWP , которая считывает файл начальной настройки ПО ППП с диска, запускает задачу контроля состояний выполнения модулей ППП M0KD и передает управление редактору связей MORC , В задаче MORC осуществляется в диалоговом режиме работы с пользователем ППП, в случае игнорирования стандартного маршрута вычислений, настройка списка ключей последовательности выполнения модулей, который впоследствии обрабатывается диспетчером задач пакета. На рис.3.5, где показана общая структура функциональной задачи пакета, самостоятельным блоком выделена содержательная часть - ядро модуля, реализующая по сути основной вычислительный алгоритм данной задачи. К особенностям организации ядер модулей данного ППП следует отнести их направленность и настраиваемоеть на переработку как целочисленных данных, поставляемых средствами измерительной части АСУТП и УСО УВМ в ходе технологического или промышленного эксперимента, так и на обработку преобразованных к форме-плавающей запятой данных, при их представлении в физиче ских единицах. Последнее обуславливает наличие в составе библиотек, обслуживающих ПП ИХЇЇ,широкого набора ПМ, обеспечивающего переработку экспериментальных данных представленных как в целых, так и в вещественных числах. 3.3.2. На рис.3.8, на примере блок-схемы вычислительного ядра модуля MOST, показана организация статистической обработки данных в целых и вещественных числах. В состав ядра модуля входят четыре подпрограммы, наименования и функции которых представлены на блок-схеме. 3.3.3. Аналогично, приведенной на рис.3. построены структуры обработки данных в ПМ расчета корреляционных связей (MOR Кj , расчета и построения гистограмм (MOGTJ и построения графических изображений (MOGVJ . МОдА) используются экспериментальные данные прошедшие перекодировку в вещественный формат и (или) предварительную нормализующую обработку в задаче МОЛ//) согласно формуле
Некоторые алгоритмические особенности организации сбора и обработки информации в подсистеме программ идентификации
Наиболее ответственной и сложной в смысле сбора и обработки данных в ДСП ЮШМ является задача SDL . В функции этой задачи (см.пп.4.1.2) входит сбор и первичная обработка основной части доступных измерению параметров процесса прокатки в определенные фазы технологического процесса прокатки с периодическим уточнением цены деления импульсного датчика (Дй) для прокатной части заготовки, коэффициентов вытяжки по пропускам, вычисления длины балочной заготовки по пропускам и предоставление этой информации в ОБ ОЗУ и на печать для последующей целей исследования и вторичной обработки (построения моделей энергосиловых параметров процесса прокатки).
Блок-схема задачи 5DL приведена на рис.4.2. Из блок-схемы видно, что после появления в системе сигнала "первый пропуск", в задаче SDL осуществляется подпрограммой Zf\X\f поиск состояния "захват" металла валками. После определения захвата в задаче запускается счетчик импульсов от ДИ установленного на валу главного привода (ГП). Затем,по определению прокатки в установившемся режиме с помощью подпрограммы POLK , осуществляется сбор и первичная обработка аналоговых и дискретных сигналов от датчиков АСУТП при циклическом уточнении цены деления ДИ подпрограммой IZM Здесь в качестве первичной обработки используется рекуррентное уточнение подпрограммой СА средних значений аналоговых сигналов. В случае определения состояния "выброс" подпрограммой yiBR в задаче SDL происходит блокировка счетчика импульсов ДИ, расчет вытяжки и длины заготовки в текущем пропуске и если это последний пропуск прокатки данной заготовки, то осуществля ется полная печать всех собранных и обработанных данных о параметрах процесса прокатки и длине заготовки. Далее при необходимости продолжения выполнения задачи SDL , в ее теле осуществляется переход на поиск захвата в первом пропуске прокатки следующей заготовки и описанный цикл вычислений повторяется.
В теле подпрограмм Z/W4 Vf BR и POLK , в которые для целей исследования положения металла в валках введена параметрическая настройка на заданный аналоговый сигнал, с целью сокращения интервала обнаружения основных состояний технологического процесса реверсивной прокатки (захват, прокатка на полке, выброс) использован комбинированный подход типа фильтр - обнаружитель. Подобная структура обнаружителя рассматривалась в [2, 149], где использовано свойство отбеливания "цветных" шумов алгоритмами стохастической аппроксимации в схеме комбинированного обнаружителя. Однако в данном случае для этих же целей используется алгоритм двойного экспоненциального сглаживания (подпрограмма ЕК2, см.раздел 2). В качестве решателя наличия металла в валках используется знаковый обнаружитель, согласно которому число знаков превышения заданного уровня ИВ текущими сглаженными с помощью процедуры ЕК2 значениями измерений непрерывно под-считывается и сравнивается с заданным порогом C-NGRAN (см. текст подпрограммы ZAXV или VIBR в приложении 7). В случае отсутствия сигнала (здесь сигнала давления или момента взятого относительно нулевого уровня число положительных (I) и отрицательных (0) знаков в текущей выборке (в окне объемом из А/элемен-тов} равновероятно [162]. При этом предполагается, что на данном интервале наблюдений помеха стационарна и имеет симметричное относительно нуля распределение.
Таким образом, решение в подпрограммах ZAXV и VIBR при нимается на основании текущей сглаженной выборки данных по следующему алгоритму: где J - текущий номер из генеральной совокупности измерений, і - текущий индекс суммирования в скользящем окне выборки, ty - текущее сглаженное значение сигнала подпрограммой EZZ по исходному измерению 1Z , 12D - нулевой уровень данного сигнала в канале (или назначенная специальным образом граница знакообразования), который определяется с помощью задачи данной подсистемы SBORT При этом порог С (в подпрограммах С=А/#/?/У)определяется заданной вероятностью d ложных решений [162] и в случае сС= 0.01 при реальных размерах текущей выборки в 10 или 20 элементов соответственно равен CJQ = 9 и C Q = 15,
Для уточнения цены деления Ш для прокатной части за готовки в подпрограмме IZM использован рекуррентный адаптивный алгоритм простейшей апостериорной переоценки типа текущего сред него. Уточнение цены деления CPU) выполняется для каждого про пуска отдельно с учетом его априорного значения содержащегося в памяти УВМ после прокатки предыдущей заготовки. Исходными значе ниями для работы алгоритма адаптации являются текущие эксперимен тальные данные о цене деления Cj(i) . вычисляемые путем деления базовых растояний между фотореле, установленными на технологиче ской линии прокатки (см.рий4.3), на подсчитанное в подпрограмме JZM (CENf\) число импульсов ДИ, пришедшихся на прохождение передним концом заготовки этого расстояния, т.е.
