Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Автоматизация аналитического контроля на металлургических предприятиях 16
1.1 Состояние аналитического контроля на предприятиях металлургии с непрерывно-периодическим технологическим циклом производства 16
1.2 Применение АСАК в металлургии 21
1.2.1 Пример функционирования АСАК НПО «Джезказганцветмет» 21
1.2.2 АСАК процессов обогащения руд НПО «РИВС» 27
1.2.3 АСАК промпродуктов ОАО «Союзцветметавтоматика» 29
1.3 Выводы 30
Глава 2. Проектирование архитектуры АСАК как SCADA-системы 31
2.1 АСАК как SCADA-система 31
2.2 Примеры применения SCADA-систем 38
2.3 WebSCADA 40
2.4 Проблемы применения УМП как подсистемы АСАК 43
2.5 Интеграция моделей знаний в экспертных системах 44
2.6 Интеграция технологий экспертных систем и пакетов прикладных программ 48
2.7 Общесистемный подход к проектированию архитектуры ПО 51
2.8 Методы проектирования архитектуры ПО 53
2.9 Концептуальное проектирование SCADA системы 59
2.10 Архитектурное проектирование SCADA-системы 61
2.11 М етодика проектирования интеллектуальной подсистемы АСАК 64
2.12 Выводы 65
Глава 3. Проектирование и программная реализация SCADA-интерфейса для подсистемы интеллектуализации АСАК 67
3.1 Разработка технологии интеграции ЭС и ППП 67
3.2 Структурное проектирование SCADA-системы 77
3.3 UML-моделирование процессов обмена данными между структурными единицами 88
3.4 Программная реализация интерфейса интеграции ЭС с ППП 91
3.4.1 Описание ППП 91
3.4.2 Теоретические основы моделирования уравнений связи 92
3.4.3 Пример моделирования интенсивностей рентгеновской флуоресценции в образцах легированных сталей 94
3.5 Выводы 101
Глава 4. Оценка эффективности конфигурации интерфейса интеграции СППП 103
4.1 Сети Петри 103
4.2 Моделирование интерфейса интеграции с помощью сети Петри 105
4.3 Общие принципы систем массового обслуживания 109
4.4 Адаптация модели СМО для оценки производительности интерфейса с ППП 112
4.4.1 Программная реализация модели СМО 112
4.4.2 Анализ результатов моделирования 115
4.5 Выводы 118
Заключение 118
Список литературы 120
Приложение 131
- Пример функционирования АСАК НПО «Джезказганцветмет»
- Методы проектирования архитектуры ПО
- Структурное проектирование SCADA-системы
- Моделирование интерфейса интеграции с помощью сети Петри
Введение к работе
Актуальность. Улучшение экономических показателей в металлургии возможно как за счет совершенствования технологии, так и за счет совершенствования средств и систем контроля и управления. Так как целью управления на металлургических предприятиях является получение определенного количества продукта при заданном химическом составе, возрастает роль аналитической информации о составе производственных продуктов. На современных металлургических предприятиях аналитическая информация формируется в автоматизированных системах аналитического контроля (АСАК), которые объединяют в единый автоматизированный комплекс: автоматический отбор проб; автоматизированную доставку отобранных проб на анализ; автоматизированную и механизированную подготовку доставленных проб к инструментальному анализу; автоматизированный экспрессный анализ проб; сбор, обработку, регистрацию и передачу результатов анализа оперативно-производственному персоналу; ввод и вывод информации в ЭВМ автоматизированных систем управления технологическим процессом (АСУТП)1.
С этой целью в промышленности используют SCADA-системы. SCADA (аббр. от англ. supervisory control and data acquisition, диспетчерское управление и сбор данных)— программный пакет, предназначенный для разработки или обеспечения работы в реальном времени систем сбора, обработки, отображения и архивирования информации об объекте мониторинга или управления. Термин SCADA обычно относится к централизованным системам контроля и управления всей системой, или комплексами систем, осуществляемого с участием человека. Компоненты SCADA-систем являются гетерогенными, поэтому для их иЕїтеграции необходимо создавать SCADA-интерфейсы - интерфейсы обмена данными между SCADA и другими приложениями.
Вопросам разработки теории и практики создания и внедрения автоматизированных систем контроля и управления на предприятиях металлургии посвящены труды отечественных исследователей: Абрамова А.А., Арунянца Г.Г., Брегмана И.И., Верховского Б.И, Иванова В.А., Карпова Ю.А, Лисовского Д.И., Машевского Г.А., Межевича А.Н, Мустафаева Г.А., Овчаренко, Е.Л., Раннева Г.Г., Реуцкого Ю.В., Рут-ковского А.Л., Салихова З.Г., Тихонова. Н., Топчаева В.П., Тохтабаева Г.М., Хасцаева Б.Д., Цимехмана Л.Ш., Хмара В.В., Бондаренко А.В. и др.
Из работ зарубежных ученых наиболее известны исследования в этом направлении выполненные сотрудниками фирмы Оутокумпу Оу (Финляндия):Ьерра1а А., Koskinen J., Leskinen Т. и Vanninen P.
' Хмара В. В. Основы теории и практика создания автоматизированных систем аналитического контроля состава продуктов предприятий цветной металлургии: Автореф. дпс. ... доктора технических наук: 05.13.06 Владикавказ, 2006.
Разработкой SCADA-систем активно занимаются фирмы «Chemstations Inc.», «Wonderware», «Juniper Networks Inc.», «Communication Technologies, Inc.», в России МГТУ «СТАНКИН», НИИ Измерительных систем им. Ю.Е. Седакова, МГУПИ, ГУП «ИПТЭР», фирма «AdAstra».
Таким образом, АСАК можно представить как разновидность SCADA-системы. Метод анализа, применяемый в АСАК, должен быть обеспечен унифицированными методическими и программными средствами. Весьма перспективным методом для использования в АСАК является рентгеноспектральный флуоресцентный анализ (РФА), который широко внедряется в аналитическую практику предприятий черной и цветной металлургии. РФА обладает развитой теорией, и для решения своих задач традиционно привлекает аппарат математического моделирования, математическую статистику, теорию планирования эксперимента, что дает возможность автоматизации и его использования в структуре АСАК. Часто поставляемые на предприятия аналитические комплексы заранее сконфигурированы для решения конкретной задачи. Решение каждой новой аналитической задачи требует обращения в фирму-разработчика аналитического комплекса. Вместе с тем, методические исследования в полном объеме можно выполнять на производстве имея доступ к моделирующим и оптимизирующим программам.
Опыт внедрения такого программного обеспечения показал, что даже при открытом описании вычислительных алгоритмов, их реализация на практике требует высокой квалификации методиста и не всегда обеспечивает желаемый результат. Целесообразно использовать методы искусственного интеллекта для целей поддержки принятия решений инженером-методистом в процессе разработки методик аналитического контроля. Можно предложить использовать экспертную систему (ЭС), позволяющую автоматически выполнить построение градуировочной функции методики анализа, основываясь на знаниях экспертов в области РФА.
По литературным данным ЭС остаются весьма сложными, дорогими, а главное, узкоспециализированными, что сдерживает их более широкое распространение.
Стоимость внедрения и эксплуатации в режиме консультации интегрированных ЭС можно существенно снизить за счет коллективного доступа конечных пользователей к базам знаний и данных посредством Web-технологий. Наиболее перспективной является сейчас «рассеянная» («облачная») обработка данных — технология обработки данных, в которой компьютерные ресурсы и мощности предоставляются пользователю как Интернет-сервис. Пользователь имеет доступ к собственным данным, но не должен заботиться об операционной системе и программном обеспечении, с которым он работает. Разрабатываемое для этих целей программное обеспечение и модели представления знаний не могут уже оставаться узкоспециализированными. Следова-
тельно, исследования направленные на разработку рассеянных технологий интеллектуализации АСАК, являются актуальными, теоретически и практически значимыми.
Научная задача заключается в разработке моделей и алгоритмов интеграции методов управления в эргатических (человеко-машинных) системах управления процессами и производствами, основанных на методах интеллектуальной поддержки принятия решений.
Целью настоящих исследований является интеллектуализация автоматизированных систем аналитического контроля в металлургии за счет разработки информационного и алгоритмического обеспечения в контексте «рассеянной» обработки данных.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
-
Разработать архитектуру интеллектуальной эргатической системы управления процессом аналитического контроля производства как SCADA-системы.
-
Разработать технологию интеграции подсистемы автоматизированной системы аналитического контроля, выполняющей вычисления по моделям процессов в аналитическом виде, в экспертную систему для последовательной увязки управления по иерархическим уровням в контексте рассеянных вычислений.
-
Предложить методику проектирования интеллектуальной подсистемы автоматизированной системы аналитического контроля. Вьшолнить функциональное и дискретно-событийное моделирование процессов управления данными и знаниями при интеграции подсистем.
-
Выполнить проектирование архитектуры программного обеспечения имитационного моделирования, отличающегося возможностью моделирования рассеянных вычислений в интегрированных системах как системах массового обслуживания и расчетом количественных характеристик.
-
Разработать методы проведения имитационных экспериментов для оценки эффективности спроектированного интерфейса.
Работа выполнялась в соответствии с инициативной темой ИРГУПС №01200954282.
Объектом исследования являются автоматизированные системы аналитического контроля химического состава продукта в металлургической отрасли.
Предметом исследования служат методы и модели управления данными и знаниями, а также интеграции технологий сбора, обработки данных и оперативного управления в человеко-машинных системах аналитического контроля технологических процессов.
Методами и средствами исследования являются методологические основы теории представления структур данных и знаний, методы дискретной математики - ап-
парат теории множеств и отношений, алгебраическая теория моделей, формальных систем и теория графов, методы инженерии знаний, методы имитационного моделирования, объектного подхода (анализ, проектирование, программирование), методы математической статистики для обработки результатов экспериментов.
Научную новизну работы составляют и на защиту выносятся следующие положения:
-
Архитектура интеллектуальной эргатической системы управления процессом аналитического контроля металлургического производства, отличающаяся рассмотрением компонентов как компонентов WebSCADA-системы.
-
Оригинальная технология интеграции подсистемы АСАК, выполняющей вычисления по моделям процессов в аналитическом виде, в экспертную систему отличающаяся последовательной увязкой управления по иерархическим уровням в контексте рассеянных вычислений.
-
Методика проектирования интеллектуальной подсистемы автоматизированной системы аналитического контроля, отличающаяся объединением этапов структурного анализа и моделирования проектируемого программного обеспечения (метод SADT и процессный подход) и проведения имитационных экспериментов для оценки эффективности конфигурации подсистемы, а также полученные на этапах проектирования функциональные и дискретно-событийные модели (в нотациях IDEF0, Процедура и ЕРС) иерархии процессов управления данными и знаниями при интеграции подсистем.
-
Архитектура программного обеспечения имитационного моделирования, отличающегося возможностью моделирования рассеянных вычислений в интегрированных системах как СМО и расчетом количественных характеристик.
-
Методы проведения имитационных экспериментов для количественной оценки эффективности конфигурации SCADA-интерфейса, отличающиеся: построением имитационной модели интегрировашюй ЭС как СМО с помощью разработанного программного обеспечения и сопоставлением количественных данных с результатами моделирования с использованием раскрашенной сети Петри для подтверждения корректности используемых алгоритмов.
Практическая реализация результатов работы. Система опробована при интеграции программного продукта, используемого в системе АСАК Челябинского металлургического комбината ОАО «Мечел», в прототип ЭС инженера-методиста. Это дает возможность автоматизированного построения градуировочной (функции в виде аналитических моделей) методики контроля химического состава продукции. Получено свидетельство Роспатента об официальной регистрации программы для ЭВМ №2011615348.
На основе результатов исследования разработан программный комплекс (ПК)" для моделирования обработки данных в гетерогершых распределенных системах «QSysSim», апробированный при создании подсистемы интеграции в интеллектуальной АСАК (SCADA-интерфейс), выполняющей вычисления по моделям процессов в аналитическом виде, в ЭС.
Разработанные в диссертации методики и модели на основе использования информационно-программных эмуляторов интегрируемых систем использованы в учебном процессе кафедры «Информационные системы» ИрГУПС в курсе для студентов «Современные методы и средства проектирования информационных систем».
Предложенные технологии и модели интегрируемых подсистем могут быть использованы при проектировании и разработке интеллектуальных АСАК в контексте рассеянных вычислений в АСУТП.
Степень достоверности результатов и выводов. Достоверность полученных результатов и выводов подтверждается разработкой и тестированием прототипа ЭС для автоматизированного построения градуировочной функции, использующей рассеянные вычисления. Результаты моделирования интеллектуальной подситсемы АСАК, с использованием программного обеспечения «QSysSim» сопоставлены с данными, полученными с помощью свободно распространяемого пакета CPNTools.
Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на: третьей всероссийской научно-практической интернет-конференции «Проблемы и перспективы образовательного пространства в условиях становления информационного общества» (Иркутск, 2010), международной научно-практической конференции «Современные проблемы и пути их решения в науке, транспорте, производстве и образование» (Одесса, 2010), второй межвузовской научно-практической конференции «Транспортная инфраструктура сибирского региона» (Иркутск, 2011), третьей межвузовской научно-практической конференции «Транспортная инфраструктура сибирского региона» (Иркутск, 2012), XVII Байкальской Всероссийской конференция «Информационные и математические технологии в науке и управлении» (Иркутск, 2012).
Личный вклад. Результаты, составляющие новизігу и выносимые на защиту, получены лично автором.
Публикации. Основное содержание работы опубликовано в 14 статьях, 3 из них в изданиях рекомендованных ВАК, получено свидетельство о регистрации.
Программный комплекс - набор взаимодействующих программ, согласованных по функциям и форматам данных, предназначенный для решения крупномасштабных задач [Брукс Ф. Мифический челозеко-месяц, или как создаются программные системы: Пер. с англ. - СПб.: Символ-Плюс, 1999.]
Объем и структура работы. Диссертация объемом 131 стр. состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 111 наименований и приложения, основной текст изложен на 119 стр. СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Пример функционирования АСАК НПО «Джезказганцветмет»
АСАК является системой, содержащей достаточно большое количество устройств с высоким уровнем организации и сложными функциональными связями, как между её собственными устройствами, так и с внешними системами и лицами. В период эксплуатации системы часто возникает необходимость её оптимизации, результатом чего является модернизация эксплуатируемой системы.-В работах [9-12] приводятся основные положения теории оптимизации АСАК металлургического производства на примере АСАК медеплавильного завода НПО «Джезказганцветмет».
Как отмечено автором работы [1] АСАК представляют собой совокупность комплексов технических средств: методического, алгоритмического, программного, информационного и организационного обеспечений, объединенных в единую систему общностью решаемых задач и общим алгоритмом функционирования. Обязательной составной частью системы является его обслуживающий персонал.
В состав технических средств АСАК входит:
- периферийное аналитическое оборудование - одноточечные и многоточечные анализаторы и концентратомеры, устанавливаемые непосредственно у точек контроля; - периферийное оборудование централизованных систем аналитического контроля - устройства отбора проб и средства скоростной доставки проб на анализ;
- периферийное оборудование ЭВМ и систем передачи данных - видеотерминалы, устройства ввода-вывода информации и т.п.;
- аналитическое оборудование централизованных систем аналитического контроля - квантометры, спектрометры, анализаторы и т.п.;
- вспомогательное оборудование централизованных систем аналитического контроля - проборазделочныс агрегаты, оборудование для поверки и наладки, испытательные стенды и т.п.;
- оборудование информационно-управляющего комплекса системы -одна или несколько ЭВМ с необходимым набором устройств связи с объектами АСАК и ЭВМ других систем;
- сервисное оборудование системы - средства диспетчеризации, пожаротушения, сигнализации, блокировки и т.п.
Методическое обеспечение системы предназначено для осуществления процесса измерения состава вещества с помощью принятого комплекса аналитической техники и состоит из инструкций, схем, формул расчета и другой документации.
Алгоритмическое обеспечение системы содержит свод правил, действий и логики, предназначенных для последовательного осуществления операций в процессе измерения состава вещества, обработки, регистрации и распределения полученной аналитической информации.
Программное обеспечение системы предназначено для описания проектных решений по программному обеспечению, для установления требований к комплексу программ, для описания решений, обеспечивающих изготовление, сопровождение и эксплуатацию комплекса программ, и для проверки их работоспособности. Информационное обеспечение системы представляет собой проектные документы, описание массивов информации, перечень входных и выходных сигналов и данных, описание технологического процесса обработки данных.
Организационное обеспечение системы предназначено для описания изменений в организационной структуре управления, связанных с созданием АСАК, описание действий персонала по обеспечению функционирования АСАК (технологические инструкции, инструкции по эксплуатации) и для установления функций, прав и обязанностей должностных лиц по обеспечению функционирования АСАК (должностные инструкции).
Обслуживающий систему персонал обеспечивает нормальный режим её функционирования и дальнейшее развитие этой системы.
По функциональному назначению АСАК относится к классу информационно-измерительных систем, предназначенных для сбора, систематизации и регистрации аналитической информации, а также для информирования потребителей аналитической информации о ходе контролируемого процесса по графику или при выходе параметров за установленные пределы.
Одной из центральных частей АСАК является информационно управляющий вычислительный комплекс (ИУК), который предназначен для:
управления автоматическим пробоотбором и контейнерным пневмотранспортом проб;
сбора информации от аналитических измерительных приборов; первичной обработки этой информации и вычисления концентраций;
вывода результатов измерений на регистрацию и устройства отображения информации;
связи с ЭВМ АСУ;
технической диагностики состояния оборудования АСАК; координации работы всех подсистем АСАК и соблюдения очередности и приоритета выполнения задач [205,206].
Обработанная аналитическая информация из УВК АСАК передается в ЭВМ АСУ в определенных форматах с указанием шифра анализируемого продукта и времени отбора пробы на анализ. Результаты анализа, преобразованные в символьный вид, регистрируются в виде документа «Результаты анализов, выводимые из АСАК».
Главной функцией АСАК является получение аналитической информации в темпе протекания технологического процесса.
Иерархическая структура объединения модулей системы программного и информационного обеспечения (СПИО) АСАК представляет собой несколько уровней входимости. Эта совокупность иерархических уровней характеризуется последовательным усложнением функций и увеличением количества команд, действующих на каждом уровне. Кроме того, программы верхнего уровня имеют право вмешательства и координации функционирования программ нижнего уровня.
Информационная совместимость технических средств должна обеспечиваться полным или частным (в выбранном диапазоне) совпадением форм представления информации, видов машинных носителей, языков, кодов и т.п.
Система программного и информационного обеспечения АСАК делится по своему назначению на три части: общее и специальное программное обеспечение, информационное обеспечение.
Общее программное обеспечение поставляется совместно с ЭВМ.
Специальное программное обеспечение (СПО) АСАК, реализующее общий алгоритм получения аналитической информации, представляет собой открытую систему программных модулей, которая в совокупности с общим программным обеспечением вычислительного комплекса является исходным материалом для компоновки системы, соответствующей требуемому режиму работы и выполняемым функциям на заданной конфигурации аппаратных средств [199], СПО АСАК состоит из программных комплексов, ряда функциональных и обеспечивающих подсистем (см. рисунок 1.1.).
Методы проектирования архитектуры ПО
Проектирование архитектуры системы может проводиться структурным, объектно-ориентированным, компонентным и др. методами, каждый из которых предлагает свой путь построения архитектуры, включая концептуальную, объектную и др. модели и соответствующие им конструктивные элементы (блок-схемы, графы объектов и компонентов и др.).
Разработка автоматизированных систем (АС) выполнялась на основе стандарта ГОСТ 34.601-90, регламентирующего стадии и этапы процесса разработки АС с учетом особенностей АС и средств объединения подсистем.
К методам проектирования относятся стандартный подход к проектированию, основанный на сформировавшейся общесистемной технологии традиционного проектирования программных систем.
Данный стандарт обеспечивает:
концептуальное проектирование, которое состоит в построении концептуальной модели, уточнении и согласовании требований;
архитектурное проектирование, которое состоит в определении главных структурных особенностей создаваемой системы;
техническое проектирование - это отображение требований определение задач и принципов их реализации в среде функционирования системы;
детальное рабочее проектирование, которое состоит в спецификации алгоритмов задач, построении БД и программного обеспечения системы.
При концептуальном проектировании определяются:
источники поступления данных от заказчика, который несет ответственность за их достоверность;
объекты системы и их атрибуты;
способы материализации связей между объектами и виды организации данных.
интерфейсы с потенциальными пользователями системы для оказания им помощи при формулировке целей и функций системы;
методы взаимодействия пользователей с системой для обеспечения скорости реакции системы.
Организация интерфейсов базируется на ключевых понятиях, связанных с конкретными экранами и форматами обмена данными, а также включает:
1. термины, образы и понятия, которые имеют значение для пользователя и домена;
2. модель организации, представления данных, функций и ролей, а также результаты их просмотра;
3. визуальные приемы отображения на экране элементов системы, наглядных для пользователя;
4. методы взаимодействия подсистем.
Сущность стиля проектирования в рамках унифицированного процесса RUP4 состоит в предоставлении всех видов деятельности, выполняемых на моделях (анализа, проектирования, разработки и тестирования) процесса ЖЦ.
Модели охватывают все аспекты построения системы, структуру и поведение. В состав архитектуры системы входят модели процессов, содержащие статические и динамические объекты, их связи и интерфейсы между ними. В ней отображаются структура выделенных подсистем, справочников, словарей, а также результаты всех процессов.
Результаты архитектурного проектирования представляются нотациями в виде диаграмм (сущность-связь, переходы состояний, потоки данных и действий и т.п.) в модели анализа требований. Объекты диаграмм детализируют заданные функциональные требования к разработке системы и отображают процесс решения задач проекта.
Выделенные в модели анализа объекты объединяются в систему путем:
сборки объектов;
логического объединения объектов;
объединения по времени, т.е. сборка для заданного промежутка времени;
коммуникативного объединения объектов через общий источник данных;
процедурного объединения с помощью операторов вызова;
функционального объединения объектов;
Техническое проектирование состоит в отображении архитектуры системы в среду функционирования путем привязки элементов системы к особенностям платформы реализации: СУБД, ОС, оборудование и др.
Для научного исследования системы прибегают к определенным допущениям, касающимся се функционирования. Эти допущения, как правило, имеющие вид математических или логических отношений, составляют модель, с помощью которой можно получить представление о поведении соответствующей системы. Если отношения, образующие модель, достаточно просты для получения точной информации по интересующим нас вопросам, то можно использовать математические методы. Такого рода решение называется аналитическим. Однако большинство существующих систем являются очень сложными, и для них невозможно создать реальную модель, описанную аналитически. Такие модели принято изучать с помощью моделирования. При моделировании компьютер используется для численной оценки модели, а с помощью полученных данных рассчитываются се реальные характеристики.
Дискретно-событийное моделирование используется для построения модели, отражающей развитие системы во времени, когда состояния переменных меняются мгновенно в конкретные моменты времени. В такие моменты происходят события, при этом событие определяется как мгновенное возникновение, которое может изменить состояние системы. Динамическая природа дискретно-событийных имитационных моделей требует, чтобы мы следили за текущим значением имитационного времени по мере функционирования имитационной модели. В имитационном моделировании переменная, обеспечивающая текущее значение модельного времени, называется часами модельного времени. Единица измерения модельного времени никогда не устанавливается явно, подразумевается, что она будет указываться в тех же единицах, что и входные параметры. Существует два основных подхода к продвижению модельного времени: от события к событию и продвижение с постоянным интервалом. При использовании продвижения от события к событию модельное время в исходном состоянии устанавливается в 0 и определяется время возникновения будущих событий. После этого часы модельного времени переходят на время возникновения ближайшего события, и в этот момент обновляется состояние системы с учетом произошедшего события. Далее определяется время возникновения будущего события и т.д.
Процесс - это упорядоченная последовательность взаимосвязанных действий, выполняющихся с момента возникновения исходных данных до получения требуемого результата. Поскольку интегрируемые компоненты SCADA-систем являются гетерогенными, рассмотрим методы моделирования процессов, применяемые для таких систем.
Модель процессов, согласно методологии SADT5, создается на основе принципа декомпозиции: «...декомпозиция заключается в начальном разделении объекта на более мелкие части и последующем соединении их в более детальное описание объекта». На верхнем уровне модели рассматриваемая система представляется в виде одного процесса, далее он декомпозируется на совокупность процессов верхнего уровня. Каждый из процессов верхнего уровня декомпозируется на ряд подпроцессов. Для согласования процессов между собой их можно связать по входам и выходам с помощью междиаграммных ссылок (нотации Процедура, Процесс) или интерфейсов процессов (нотация ЕРС). Нотация - (от лат. notatio - записывание, обозначение) — система условных обозначений, принятая в какой-либо области знаний или деятельности. Нотация включает множество символов, используемых для представления понятий и их взаимоотношений, составляющее алфавит нотации, а также правила их применения.
Структурное проектирование SCADA-системы
Термин «дискретно-событийное моделирование» исторически закрепился за моделированием систем обслуживания потоков объектов некоторой природы: клиентов банка, автомобилей на заправочной станции, телефонных вызовов, пациентов в поликлиниках и т.п. Именно такие системы называются системами массового обслуживания. В основе данного вида моделирования лежит концепция заявок (транзактов, entities), ресурсов и потоковых диаграмм (flowcharts), определяющих потоки заявок и использование ресурсов. Заявки - это пассивные объекты, представляющие людей, детали, документы, задачи, сообщения и т.п. Они путешествуют через flowchart, стоя в очередях, обрабатываясь, захватывая и освобождая ресурсы, разделяясь, соединяясь и т.д. Ресурсы в моделировании представляют собой сущности, имеющие конечную емкость. На рис.3.9 представлена потоковая диаграмма дискретно-событийной модели интегрированной ЭС в нотации Процедура [76]. Данная нотация служит для представления алгоритма выполнения процесса (нотация класса workflow) и соответствует методологии проектирования SADT. Используются графические элементы: событие, процесс, решение, два типа стрелок -стрелки предшествования и стрелки «Поток объектов». Дополнительно к этим графическим элементам, применяемым в нотации Процесс, используются дорожки (Swim Lanes), обозначающие организационные единицы - исполнителей действий процесса (табл. 3.2). Нотация Процедура поддерживает декомпозицию на подпроцессы, ее можно применять для моделирования отдельных процессов компании, а также на нижнем уровне модели бизнес-процессов, созданной в нотации IDEF0.
Если в процессе поиска решения необходим запуск внешней программы, то CLIPS формирует новую заявку, которая попадает в очередь заявок Демона CLIPS. Если ресурс свободен, то заявка покидает очередь, происходит обработка заявки и запускается внешняя программа. После се завершения, полученные данные обрабатываются Демоном CLIPS и передаются в машину выводов CLIPS, продолжается поиск решения. Когда решение найдено, полученные в результате поиска данные отправляются в Обозреватель БЗ CLIPS, который формирует Web-страницу для отображения пользователю. Если запуск решателя не выполняется, то происходит извлечение или запись данных в БЗ, физически расположенную на сервере БД. После чего, Обозреватель БЗ CLIPS формирует Web-страницу, которая выдается пользователю посредством Web-сервера. Работа с Редактором БЗ CLIPS на Flowchart-диаграмме представлена аналогично.
Выделим подсистему интерфейса интеграции с ППП, построив дискретно-событийную модель в нотации ЕРС.
Диаграмма процесса в нотации ЕРС, представляет собой упорядоченную комбинацию событий и действий, релевантным ресурсам. Для каждой функции могут быть определены начальные и конечные события, участники, исполнители, материальные и документальные потоки, сопровождающие её, а также проведена декомпозиция на более низкие уровни. Декомпозиция может производиться только в нотации ЕРС. Диаграмма в нотации ЕРС состоит из следующих графических элементов:
Событие - состояние, которое является существенным для целей управления бизнесом и оказывает влияние или контролирует дальнейшее развитие одного или более бизнес-процессов. Элемент отображает события, активизирующие действия или порождаемые действия. Внутри блока помещается наименование события.
Действие — действие или набор действий, выполняемых над исходным объектом (ресурсом) с целью получения заданного результата.
Стрелка - отображает связи элементов диаграммы процесса ЕРС между собой. Связь может быть направленной и ненаправленной в зависимости от соединяемых элементов и типа связи.
Ресурс - это элемент системы, внутренней структурой которого можно пренебречь. Ресурсами интегрированной ЭС могут являться физически существующие объекты, такие как машина вывода CLIPS, программы и очереди сообщений. Оператор - используется для ветвления, как действий, так и событий. В нотации ЕРС поддерживаются такие операторы как «И», «ИЛИ», «Исключающее ИЛИ».
Графическое представление элементов нотации ЕРС представлено в таблице 3.3.
Интегрированную ЭС можно представить как множество ресурсов, взаимодействующих между собой. С другой стороны его свойства важны для описания. Ресурсами интегрированной ЭС могут являться физически существующие объекты, такие как машина вывода CLIPS, программы и очереди сообщений.
Ресурсы одного типа имеют одни и те же свойства и ведут себя одинаковым образом. Ресурсами интегрированной ЭС являются: «ПВФ CLIPS» -отвечает за обмен данными между программой демоном и решателем, «Очередь сообщений демона CLIPS», «Демон CLIPS», «Обслуживающее устройство» - количество одновременно выполняемых ППП, «Внешняя программа» — ППП, вызывающийся решателем, «Машина вывода CLIPS» (табл. 3.4).
Моделирование интерфейса интеграции с помощью сети Петри
Проведение натурных экспериментов для различных конфигураций SCADA-систем является трудно реализуемым в связи с чем, предложено использовать вычислительный эксперимент.
Построение интегрированной ЭС как облачного сервиса предполагает использование параллельных процессов для обслуживания запросов, поступающих от удаленных пользователей, что позволяет рассматривать се как СМО. Анализ опыта моделирования дискретных событийных систем свидетельствует о том, что приблизительно 80% этих моделей основаны на системах массового обслуживания (СМО) [51]. Особое значение приобрели такие системы при изучении процессов в информатике. Это, прежде всего, компьютерные системы сети передачи информации, операционные системы, базы и банки данных. Дискретно-событийная модель интегрированной ЭС, рассмотренная выше, содержит такие элементы как заявки, очереди и ресурсы. Таким образом, мы можем рассматривать ее как СМО.
При изучении любой системы, важно оценить характер ее рабочей нагрузки (например, при моделировании компьютерной системы важно знать, когда новые сообщения поступают в систему; сколько времени нужно процессору для выполнения любой из них; как часто программа обращается к устройству ввода-вывода). Для количественной оценки характеристик системы опишем СМО, задав входящий поток заявок, которые поступают на обслуживание, дисциплину постановки в очередь и выбор из нее, а также правило, по которому осуществляется обслуживание и выходящий поток заявок. Чтобы задать входящий поток заявок, необходимо описать моменты времени их поступления в систему (закон поступления). В общем случае входящий поток заявок описывается распределением вероятностей интервалов времени между соседними заявками. Обслуживание может организовываться с помощью одного устройства (это так называемые системы с одним устройством (каналом) обслуживания) или системы с несколькими идентичными устройствами обслуживания. Системы с идентичными устройствами обслуживания называются многоканальными системами.
Для построения модели многоканальной СМО воспользуемся теорией временных сетей Петри. Воспользуемся теоретико-множественного подходом к описанию СП и определим ее как пятерку вида:
N = {P,T,E,M0,Z}(4.1),
где Р — множество позиций, Т - множество переходов, Е - множество дуг, соединяющих переходы и позиции, МО- начальная разметка, Z- множество времени задержки меток.
Позиции и переходы задаются с помощью множеств:
P = {pj, і = 1,..., n, где n- количество позиций,
T = {tj}, j = 1,..., m, где m- количество переходов,
РПТ = 0.
Маркировка используется для фиксирования состояний СП и осуществляется путем применения одномерного вектора, число компонентов которого равно числу позиций сети п=Р, а значение і-го компонента есть натуральное число m(pi), определяющее количество меток в позиции pi, тогда начальная разметка МО (как и текущая разметка М, которая соответствует некоторому состоянию сети в текущий момент модельного времени) имеет вид:
МО = (m(pi)}, где m(pi) - число меток в позиции pi, i=l,...,n.
Здесь значение m(pj) - целое неотрицательное число (включая "О").
Переход может сработать, если для всех позиций перехода tj (piel(tj)) выполняется условие m (pi) 1. Переход, для которого выполняется это условие, называется возбужденным. Таким образом, если в сети задано начальная разметка, при котором хотя бы один переход возбужден, то в ней начинается движение меток, отображающее смену состояний сети. Если в сети одновременно возбуждено несколько переходов, то порядок их срабатывания не определен и, следовательно, может существовать несколько последовательностей срабатывания переходов. Это является следствием того, что активизация возбужденного перехода в сетях Петри может произойти через любой конечный промежуток времени после его возбуждения.
Множество времени задержек Z задается в виде вектора Z = (z(tj)}, где z(tj) - функция задержки времени перехода tj, j=l,...,m.
Рассмотрим граф операций для случая функционирования интегрированной ЭС с одним потоком обслуживания (рис. 4.1).
В качестве инструмента для построения модели по графу переходов воспользуемся свободно распространяемым программным комплексом CPN Tools [99].
На рис. 4.3 приведен пример СП для случая функционирования интегрированной ЭС на конфигурации сервера с четырьмя параллельными потоками, что соответствует различным вариантам архитектуры. Более подробно рассмотрим пример для одного потока.
Выполненный анализ показал, что построенная модель является активной, то есть в СП отсутствуют «мертвые» переходы, однако в CPN Tool отсутствует возможность количественной оценки характеристик модели [100,101,102].
