Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Анализ подходов к созданию программного обеспечения систем управления технологическими процессами и методик управления при наличии запаздывания и возмущений 10
1.1 Эффективность предприятия и комплексная интеграция 10
1.2 Обзор интегрируемых систем оперативного сбора информации и управления 11
1.2.1 Характеристики SCADA-систем 12
1.2.1.1 Функциональные возможности 12
1.2.2 Технические характеристики 14
1.2.3 Открытость систем 16
1.2.4 Интеграция многоуровневых систем автоматизации 20
1.3 Математическое описание динамических систем в пространстве состояния 21
1.4 Влияние запаздывания на переменные состояния 24
1.4.1 Временные свойства систем с запаздыванием 24
1.4.2 Устойчивость систем с запаздыванием 25
1.4.3 Об исследовании точности систем с запаздыванием 27
1.5 Методы регулирования объектов с запаздыванием 28
1.5.1 Рекомендации по выбору систем регулирования объектов 29
1.6 Постановка задачи диссертационного исследования 30
Выводы 31
Глава 2 Методики синтеза моделей компенсатора запаздывания и оптимальной системы управления 33
2.1 Критерии управления объектами при наличии запаздывания 34
2.2 Построение модели компенсатора запаздывания 35
2.2.1 Модель компенсации по способу Смита 36
2.2.2 Построение модели компенсатора запаздывания в пространстве состояния при наличии возмущений 38
2.2.3 Моделирование эффективности модели компенсации запаздывания при наличии помех 43
2.3 Модели основанные на повышении порядка уравнения 47
2.3.1 Аппроксимацию звена чистого запаздывания рядом Паде 47
2.3.2 Аппроксимацию звена чистого запаздывания апериодическими звеньями 49
2.4 Синтез управления в пространстве состояния без учета возмущений с использованием упредителя Смита 51
2.5 Оптимальная стабилизация в пространстве состояния при наличии возмущений 54
2.5.1 Синтез оптимального управления с учетом возмущения 54
2.5.2 Устранение ошибки в установившемся состоянии процесса 59
2.6 Устойчивость и точность системы управления 65
2.7 Параметрическая идентификация системы с запаздыванием с использованием полиномиальных рядов 73
2.8 Особенности конструирования системы управления 80
Выводы ...81
Глава 3 Исследование математических моделей объектов с запаздыванием 83
3.1 Обобщенная методика выбора математической модели технологического процесса 84
3.2 Промышленные технологические объекты с запаздыванием 87
3.3 Процессы полимеризации, математические модели, влияние запаздывания 88
3.3.1 Классификация химических реакторов 88
3.3.2 Технологическое и аппаратурное оформление процессов растворной полимеризации 91
3.3.3 Качественные показатели технологических процессов 95
3.3.4 Кинетика процесса полимеризации 101
3.3.5 Реактор идеального перемешивания 106
3.3.6 Каскад реакторов идеального перемешивания 113
3.3.7 Молекулярно массовое распределение при протекании реакции полимеризации 117
3.3.8 Причины возникновения запаздывание в реакторе 122
3.4 Действие возмущений на динамическую систему с запаздыванием.. 122
3.5 Постановка задачи и методов исследования 125
Выводы 126
Глава 4 Математическое и программное обеспечение автоматизированной системы управления процессом полимеризации 127
4.1 Постановка задачи управления 128
4.2 Синтез математического обеспечения 129
4.2.1 Математическая модель процесса 129
4.2.2 Параметрическая идентификация 131
4.2.3 Синтез оптимального управления 131
4.3 Разработка программного обеспечения системы управления процессом полимеризации 135
4.3.1 Разработка алгоритмического обеспечения 135
4.4 Интеграция программного обеспечения разработанного в Matlab в АСУТП 140
4.5 Промышленные испытания и эффективность системы управления 149
4.6 Рекомендации по использованию полученных результатов 152
Выводы 153
Заключение 155
Библиографический список 157
Список используемых сокращений 169
- Математическое описание динамических систем в пространстве состояния
- Построение модели компенсатора запаздывания в пространстве состояния при наличии возмущений
- Технологическое и аппаратурное оформление процессов растворной полимеризации
- Интеграция программного обеспечения разработанного в Matlab в АСУТП
Введение к работе
Актуальность темы. Одним из перспективных путей повышения эффективности технологических процессов на предприятиях является совершенствование систем автоматического управления ключевыми стадиями, а также разработка и внедрение единой системы сбора данных и оперативного диспетчерского управления информационно-управляющей системы предприятия (SCADA), охватывающей все стадии производства.
Однако, несмотря на наличие стандартных пакетов стабилизации и управления, ощущается недостаток в разработке методов синтеза систем управления для объектов с запаздыванием, связанных с решением задач оптимизации, использующих стационарную линейную динамическую математическую модель объекта управления в пространстве состояния.
Применение моделей компенсации запаздывания и эффективной методики идентификации параметров объекта позволит в значительной мере повысить эффективность системы управления. Поэтому разработка математического и программного обеспечения адаптивных систем управления на основе моделей компенсации, устраняющих влияния запаздывания и неконтролируемых возмущений, способных настраиваться на меняющиеся условия производства и интегрироваться в современные SCADA системы, решает задачи совершенствования управления и повышения качества выпускаемой продукции.
Необходимость решения конкретных задач автоматизации для широкого класса объектов с запаздыванием в условиях наличия возмущений и параметрической неопределенности свидетельствует об актуальности данной работы.
Диссертационная работа выполнена в рамках научного направления Воронежского государственного технического университета - "Вычислительные системы и программно-аппаратные электротехнические комплексы".
Цель и задачи исследования. Целью работы является исследование и разработка моделей компенсации запаздывания, алгоритмов параметрической идентификации и оптимальной стабилизации, программного обеспечения системы автоматического управления и синтез программного обеспечения, реализующего оптимальное управление в пространстве состояния (на примере процесса полимеризации) и его интеграция в SCAD А системы.
Объектом исследования является квазистационарная линейная динамическая система с запаздыванием (полимеризационная батарея реакторов в производстве синтетического каучука).
В соответствии с поставленной целью сформулированы следующие основные задачи исследования:
Выполнить научный анализ современных распределенных информационных систем управления и методов интеграции программных продуктов, созданных во внешней среде разработки, в современные SCADA системы. Обобщить анализ современного состояния исследований в области применения методов компенсации эффекта запаздывания в задачах управления технологическими процессами.
Разработать математические модели компенсации запаздывания, параметрической идентификации и оптимального управления с устранением ошибки в установившемся состоянии.
Разработать алгоритмы и программные средства с обеспечением
их совместимости с современными интегрируемыми системами управления. 4. На основе анализа полученных результатов, работоспособности программного обеспечения дать предложения по практическому использованию разработанных методов, алгоритмов и программ. Методы исследований. В работе использованы методы теории моделирования и управления динамическими объектами.
Научная новизна работы. В диссертационной работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
многомерная модель компенсации запаздывания, особенностью которой является учет возмущений в канале управления, малая чувствительность к рассогласованию параметров модели объекта в контуре управления;
модель и алгоритм параметрической полиномиальной идентификации, основанный на использовании полиномиальных рядов, позволяющий упростить процедуру идентификации при наличии запаздывания;
адаптивная модель компенсации запаздывания с идентификацией параметров объекта управления;
модель и алгоритм оптимального управления с устранением ошибок в установившемся состоянии на основе корректировки, используя идентифицированные параметры модели объекта управления.
Практическая ценность. Разработан пакет прикладных программ в системе компьютерной математики и программирования Matlab 6.5, реализующий модель компенсации запаздывания, алгоритмы оптималь-
ной стабилизации и полиномиальной идентификации.
Результаты работы апробированы в НПП «Центравтоматика» и рекомендованы к использованию при проектировании систем управления нефтехимических производств.
Апробация результатов. Основные результаты диссертационной работы докладывались на V Международной электронной научной конференции "Современные проблемы информатизации" (Воронеж, 2000); Международной научной конференции "Математические методы в технике и технологиях" (Санкт-Петербург, 2000); ХХХХ научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава, научных работников, аспирантов и студентов (Воронеж, 2000); VI Международной открытой научной конференции "Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике" (Воронеж, 2001); VII Международной открытой научной конференции "Современные проблемы информатизации в технике и технологиях" (Воронеж, 2002); ХХХХИ научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава, научных работников, аспирантов и студентов (Воронеж, 2002); VIII Международной открытой научной конференции "Современные проблемы информатизации в технике и технологиях" (Воронеж, 2003); Региональной научно-технической конференции "Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве" (Воронеж, 2003); IX Международной открытой научной конференции "Современные проблемы информатизации в системах моделирования, программирования и телекоммуникациях" (Воронеж, 2004).
Публикации. Основное содержание диссертационной работы отраженно в 13 печатных работах, в том числе 2 без соавторов. В работах,
опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежит: в [37; 38; 40; 53; 57] - основные принципы компенсации запаздывания, в [41] - разработка модели компенсации запаздывания, в [58; 59; 60] - методика построения программных средств системы управления, в [39] - алгоритм параметрической полиномиальной идентификации, в [42] - алгоритм расчета настроек оптимального регулятора.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения. Работа изложена на 151 страницах, содержит 57 рисунков, 102 библиографических наименований.
Математическое описание динамических систем в пространстве состояния
В силу тех требований, которые предъявляются к системам SCADA, спектр их функциональных возможностей определен и реализован практически во всех пакетах. Перечислим основные возможности и средства, присущие всем системам и различающиеся только техническими особенностями реализации: автоматизированная разработка, дающая возможность создания программного обеспечения (ПО) системы автоматизации без реального программирования; средства сбора первичной информации от устройств нижнего уровня; средства управления и регистрации сигналов об аварийных ситуациях; средства хранения информации с возможностью ее пост-обработки (как правило, реализуется через интерфейсы к наиболее популярным базам данных); средства обработки первичной информации; средства визуализации представления информации в виде графиков, гистограмм и т.п.; возможность работы прикладной системы с наборами параметров, рассматриваемых как единое целое. Основу большинства SCADA-пакетов составляют несколько программных компонентов (база данных реального времени, ввода-вывода, предыстории, аварийных ситуаций) и администраторов (доступа, управления, сообщений).
Так iFIX имеет в своем составе один основной компонент, называемый Workspace, который в режиме исполнения реализует практически все функции SCADA системы. A GENESIS32 включает в себя три основных компонента (GraphWorX32, TrendWorX32 и AlarmWorX32), каждый из которых способен работать автономно и выполняет свою часть функций, в том числе в части интерфейса с оператором [7].
Следует отметить, что технология проектирования систем автоматизации на основе различных SCADA-систем во многом схожа и включает следующие этапы. Разработка архитектуры системы автоматизации в целом. На этом этапе определяется функциональное назначение каждого узла системы автоматизации. Решение вопросов, связанных с возможной поддержкой распределенной архитектуры, необходимостью введения узлов с горячим резервированием и т.п. Создание прикладной системы управления для каждого узла. На этом этапе специалист в области автоматизируемых процессов наполняет узлы архитектуры алгоритмами, совокупность которых позволяет решать задачи автоматизации. Приведение параметров прикладной системы в соответствие с информацией, которой обмениваются устройства нижнего уровня (например, программируемые логические контроллеры ПЛК) с внешним миром (датчики температуры, давления и др.). Отладка созданной прикладной программы в режиме эмуляции (в некоторых системах, например IGSS, режим отладки практически отсутствует) и в реальном режиме.
Перечисленные выше возможности систем SCADA в значительной мере определяют стоимость и сроки создания ПО, а также сроки ее окупаемости. Перечислим характеристики, важные для оценки функциональности SCADA-систем, с кратким их анализом.
Программно-аппаратные платформы, на которых реализована SCADA-система. Анализ перечня таких платформ необходим, поскольку от него зависит ответ на вопросы распространения SCADA-системы на имеющиеся вычислительные средства, а также оценка стоимости эксплуатации системы (прикладная программа, разработанная в одной операционной среде, может выполняться в любой другой, которую поддерживает выбранный SCADA-пакет). В различных SCADA-системах этот вопрос решен по разному. Так, FactoryLink имеет весьма широкий список поддерживаемых программно-аппаратных платформ. В то же время в таких SCADA-системах, как RealFlex и Sitex основу программной платформы принципиально составляет единственная, хотя и удовлетворяющая многим требованиям, операционная система реального времени QNX.
Подавляющее большинство SCADA-систем реализовано на платформах MS Windows NT/2000. Именно такие системы предлагают наиболее полные и легко наращиваемые человеко-машинные интерфейсные (Man Machine Interface MMI) средства.
Имеющиеся средства сетевой поддержки. Одна из основных особенностей современного мира систем автоматизации высокая степень интеграции этих систем. В любой из них могут быть задействованы объекты управления, исполнительные механизмы, аппаратура, регистрирующая и обрабатывающая информацию, рабочие места операторов, серверы баз данных и т.д. В разнородной среде SCADA-система должна обеспечивать высокий уровень сетевого сервиса. Желательно, чтобы она поддерживала работу в стандартных сетевых средах (ARCNET, ETHERNET и т.д.) с использованием стандартных протоколов (NETBIOS, TCP/IP и др.), а также обеспечивала поддержку наиболее популярных сетевых стандартов из класса промышленных интерфейсов (PROFIBUS, CANBUS, LON, MODBUS и т.д.) Обобщенная схема подобной системы приведена на рис. 1.1.
Этим требованиям в той или иной степени удовлетворяют практически все рассматриваемые SCADA-системы, с тем только различием, что набор поддерживаемых сетевых интерфейсов, конечно же, разный.
Встроенные командные языки. Большинство SCADA-систем имеют встроенные языки высокого уровня, VBasic-подобные языки, позволяющие сгенерировать адекватную реакцию на события, связанные с изменением значения переменной, с выполнением некоторого логического условия, с нажатием комбинации клавиш, а также с выполнением некоторого фрагмента с заданной частотой относительно всего приложения или отдельного окна.
Поддерживаемые базы данных. Практически все SCADA-системы, в частности, Genesis, InTouch используют синтаксис ANSI SQL, который не зависит от типа базы данных. Таким образом, приложения виртуально изолированы, что позволяет менять базу данных без серьезного изменения самой прикладной задачи, создавать независимые программы для анализа информации, использовать уже наработанное программное обеспечение, ориентированное на обработку данных.
Графические возможности. Для специалиста-разработчика системы автоматизации, также как и для специалиста- технолога, чье рабочее место создается, очень важен графический пользовательский интерфейс (Graphic Users Interface MMI). Функционально графические интерфейсы SCADA-систем очень похожи. В каждой из них существует графический объектно-ориентированный редактор с определенным набором анимационных функций. Используемая векторная графика дает возможность осуществлять широкий набор операций над выбранным объектом, а также быстро обновлять изображение на экране, используя средства анимации.
Построение модели компенсатора запаздывания в пространстве состояния при наличии возмущений
При одних и тех же параметрах настройки регуляторов запас устойчивости САУ с регулятором Смита выше, чем обычных САУ. Это означает, что при одинаковом запасе устойчивости САУ (например, при одной и той же степени затухания переходных процессов) для регулятора Смита можно принять больший коэффициент усиления, что обеспечит лучшее качество регулирования. К недостаткам регулятора Смита, кроме сложности его структуры и аппаратурной реализации, относится высокая чувствительность к параметрам настройки модели. Ошибки в настройке модели, вызванные неточностью априорных знаний о характеристиках объекта или нестационарностью его свойств, могут привести не только к ухудшению качества переходных процессов, но и к потере устойчивости системы регулирования [90; 92; 100; 101].
Применение нечетких алгоритмов регулирования не дает каких-либо явных преимуществ перед классическими методами управления. А проблема устойчивости в системе с нелинейным алгоритмом регулирования существенно усложняется [23; 44; 49; 69; 71].
Практические рекомендации по выбору систем регулирования объектов с чистым запаздыванием заключаются в следующем [77]: 1. использование специальных регуляторов с компенсацией запаздывания целесообразно лишь при отношении т/Т 0,5-0,7; 2. при изменении параметров объекта более чем на 20% от номинальных значений требуется коррекция настроек параметров модели; 3. реализация регуляторов с компенсацией запаздывания программным способом наиболее эффективна при использовании ЭВМ в режиме супервизорного или непосредственного цифрового управления. Данные рекомендации справедливы и для большинства крупнотоннажных технологических объектов. Для некоторых процессов динамические характеристики объекта таковы, что наилучший (в отношении качества переходных процессов) способ регулирования неэкономичен, поэтому в почти статическом режиме регулирующее воздействие должно либо отсутствовать, либо иметь минимально возможное значение. Однако в ряде случаев экономическая целесообразность получения даже небольшого прироста критерия качества, может быть основанием для использования сложных систем управления в особенности для крупнотоннажных объектов. На основе анализа теоретических и практических аспектов применения существующих методик синтеза систем управления, можно сделать следующие выводы о необходимости: разработки новых моделей компенсации запаздывания и основанных на их использовании моделей оптимального управления; разработки программного обеспечения реализующего данные модели. В связи с этим поставлена цель диссертационной работы - исследование и разработка моделей компенсации запаздывания, алгоритмов параметрической идентификации и оптимальной стабилизации, программного обеспечения системы автоматического управления и синтез программного обеспечения, реализующего оптимальное управление в пространстве состояния (на примере процесса полимеризации) и его интеграция в SCADA системы.
Необходимо осуществить апробацию полученных методик применительно к задаче оптимального управления процессом растворной полимеризации синтетического каучука и выработать рекомендации по использованию полученных результатов исследований. Выводы Произведенный анализ подходов к созданию программного обеспечения систем управления технологическими процессами и методик управления при наличии запаздывания и возмущений. При использовании SCADA-систем для разработки АСУТП необходимо решать более сложную и ответственную задачу оптимизации эффективности управления ключевыми стадиями технологических процессов, отличающихся наличием запаздывания и возмущений, с применением встроенных методик регулирования. Существующие модели запаздывания и математические модели систем с компенсацией запаздывания: математическая модель Смита, модель, основанная на разложении функции запаздывания в ряды, модель, основанная на аппроксимации Паде, как показывают проведенные исследования, недостаточно эффективны как в части чувствительности к возмущениям, так и повышения устойчивости. Произведенный критический анализ существующих методик управления объектами с запаздыванием позволяет сделать вывод о необходимости разработки математических моделей прогнозирования запаздывания в пространстве состояния, обладающих универсальными свойствами, обеспечивающими возможность использования в алгоритмах управления, основанных на использовании модели в пространстве состояния. Выполненный обзор современного состояния данной проблемы указывает на целесообразность использования программного обеспечения, созданного во внешних специализированных программных математических пакетах, обеспечивающих средства создания и моделирование программного обеспечения (Matlab). Это вызвано необходимостью получения исполняемого кода высокого быстродействия (Си или Си++), а не средствами интерпретируемых языков программирования, встроенных в SCADA системы (Visual Basic). Системы разработки программного обеспечения сбора данных и управления для промышленных контроллеров хотя и обладают средствами разработки программ на языке Си, но они не обладают обширным набором оптимизированных математических алгоритмов, встроенных в Matlab. На основе проведенного обзора поставлена цель исследования и определены задачи для ее выполнения.
Технологическое и аппаратурное оформление процессов растворной полимеризации
Химические реакторы отличаются разнообразием протекающих в них реакции, принципов действия и конструкций. Так, по фазовому состоянию реагентов различают гомогенные реакции, протекающие в газовой, жидкой или твердой фазах, и гетерогенные, протекающие в диффузионной или кинетической областях. Реакции могут быть некаталитическими и каталитическими, иметь разный порядок, различаться типом механизма (необратимые, обратимые, последовательные, параллельные), а также условиями проведения (изотермические, неизотермические, при постоянном давлении, адиабатические, неадиабатические и т. д.). Предполагается, что в изотермических реакторах теплообмен через стенку близок к идеальному, тепло, выделяемое в результате химической реакции или поглощаемое в ходе реакции, почти мгновенно отводится от реагирующей смеси, так что температура в реакторе практически не изменяется.
При отсутствии теплообмена через стенку реактора в нем протекает адиабатический процесс. Весьма важным является разделение реакторов по режиму их работы на периодические и непрерывные. Если в ходе реакции в аппарат не подаются реагенты и из него не выводятся продукты реакции, процесс в нем называют периодическим. Реакторы непрерывного действия — это аппараты, в которых осуществляются непрерывная подача реагентов и непрерывный отвод реакционной смеси. Задачи управления непрерывными и периодическими реакторами существенно различны. Для первых характерны задачи стабилизации параметров на заданных значениях в стационарном режиме, для вторых — проведение процесса но заданной программе (например, изменение температуры в реакторе по определенному закону). Стационарный процесс в таком реакторе невозможен. В зависимости от гидродинамики процесса различают два крайних режима работы реакторов: идеальное (полное) смешение и идеальное вытеснение (поршневой режим). В первом случае считается, что поступающая реагирующая смесь мгновенно перемешивается со всем содержимым реактора. При этом концентрации реагентов и температуры во всех точках аппарата в любой момент времени одинаковы и равны концентрации и температуре в выходном потоке. Диффузионный поток вещества и передача тепла внутри реактора теплопроводностью отсутствуют, а режим идеального смешения достигается в результате интенсивного перемешивания мешалками. Реакторы с мешалкой широко распространены в химической промышленности. В случае идеального вытеснения предполагается поршневое течение реагирующей смеси в аппарате, когда полностью отсутствует перемешивание вдоль потока и каждый элементарный слой в реакторе независим от соседних. В то же время градиенты концентраций и температуры в направлении, перпендикулярном движению потока, отсутствуют. Такой режим обычно предполагается в трубчатых реакторах. Химические реакции разделяются на экзотермические (с выделением тепла) и эндотермические (с поглощением тепла). Более сложными для управления являются экзотермические процессы, когда сравнительно небольшое изменение температуры в реакторе может приводить к значительным изменениям степени конверсии. В некоторых случаях это может вызвать даже неустойчивость процесса, если изменение количества выделяемого при реакции тепла не может быть скомпенсировано соответствующим изменением скорости отвода тепла. Неустойчивость процесса может приводить к взрывам и аварийной остановке реактора. Некоторые промышленные процессы целесообразно осуществлять в режимах, близких к неустойчивым, так как они могут соответствовать более высокой производительности процесса. Реализация работы реактора в неустойчивой области может быть обеспечена с помощью автоматическои системы регулирования. В тех случаях, когда такая система не справляется с быстрым изменением температуры, должна срабатывать специальная система автоматической защиты, останавливающая развитие процесса отключением подачи сырья или сбросом реагирующей смеси из реактора [48]. Процесс, протекающий в реакторе растворной полимеризации, можно классифицировать следующим образом: - протекает гомогенная каталитическая изотермическая реакция в жидкой фазе; - используется изотермический ректор непрерывного действия и идеального перемешивания. Основными методами получения каучуков в промышленности являются полимеризация в растворе и эмульсионная полимеризация. Полимеризацией в растворе производят основные типы каучуков: 1,4 цис-бутадиеновый (СКД) и 1,4 цис-изопреновый (СКИ-3). Эмульсионная полимеризация также широко используется в промышленном производстве бутадиен-стирольных (а метилстирольных) каучуков. Технология растворной полимеризации дает возможность использовать в процессе синтеза эффективные современные каталитические системы, позволяющие получить стереорегулярные каучуки СКД и СКИ. Высокая активность каталитических систем дает возможность достигнуть высоких степеней превращения мономера в одном полимеризаторе. Однако трудности теплоотвода, особенно в начальной стадии процесса, высокая вязкость полимеризата, наличие побочных процессов, ведущих к сшитым структурам макромолекул, приводят к более целесообразной реализации - в батарее полимеризаторов. Для обеспечения необходимого качества получаемого продукта предъявляются высокие требования к чистоте исходных мономеров и растворителю. Так как содержание мономеров в шихте не превышает 15-20%, в растворной полимеризации увеличиваются затраты на регенерацию и транспортирование большого количества растворителя. Технологическое и аппаратурное оформление процессов растворной полимеризации имеет много общего, различаясь отдельными стадиями, определяющими особенности процессов и количеством полимеризаторов в батарее.
Каучук СКД является продуктом полимеризации бутадиена, макромолекулы которого содержат различные звенья (рис. 3.2). Для синтеза полимера с высоким содержанием 1,4 цис-звеньев, применяются спаренные каталитические системы на основе титана. Наиболее широкое применение имеют каталитические системы типа Циглера-Натта [80].
Интеграция программного обеспечения разработанного в Matlab в АСУТП
Заметим, что исполнение моделей в системе «MATLAB+Sirnulink» обычно происходит в интерпретирующем режиме. Это означает, что каждая команда или функция сначала анализируется, и только затем исполняется, что ведет к относительно медленной работе системы. Впрочем, следует отметить, что, даже будучи интерпретатором, MATLAB выгодно отличается от других систем компьютерной математики повышенной скоростью работы. Это достигнуто усовершенствованием используемых в MATLAB матричных алгоритмов.
Компиляция означает, что этапы интерпретации и сборки становятся не нужны, поскольку они уже были выполнены в процессе создания исполняемых файлов. В результате скорость вычислений значительно возрастает — от нескольких раз до нескольких десятков раз. Это позволяет заметно ускорить моделирование типовых систем, особенно когда нужно проводить его многократно с изменением тех или иных параметров. А при использовании системы MATLAB для управления внешними системами и устройствами, работающими в реальном масштабе времени, компиляция моделей просто жизненно необходима.
Заметим, что в подавляющем большинстве системы компьютерной математики не позволяют создавать исполняемые в реальном масштабе времени файлы своих моделей. Это означает, что работать с моделями можно только при загруженной математической системе. Система MATLAB в этом отношении уникальна, поскольку позволяет (при полном наборе нужных для этого средств, включая внешний компилятор C/C++) создавать исполняемые файлы. Это свойство особенно ценно при использовании созданных файлов совместно с внешними программами и периферийным оборудованием, которое может быть подключено к компьютеру.
На приведенной диаграмме (см. рис. 4.8) схематично показано, как происходит работа с внешними устройствами. Файл modeL.exe используется с их платами расширения (то есть с аппаратными средствами — hardware). Внешние устройства используются для запуска пакета Simulink в режиме внешнего управления. Таким образом, в данном случае образуется замкнутая система управления внешними устройствами. Она дает широкие возможности для программного управления ими и обработки поступающей из них информации.
Режим внешнего управления позволяет осуществлять динамическую настройку параметров исполнения программ, созданных пакетом RTW, на основе применения механизма API (Application Program Interface, интерфейс прикладных программ), имеющегося у операционных систем класса Windows 95/98/NT. Реализуемая пакетом система разработки программного кода получила название среды быстрого макетирования (rapid prototyping program framework).
Работа системы «MATLAB+Simulink» в режиме внешнего управления происходит следующим образом. Вначале, при соответствующих начальных установках параметров, выполняется моделирование и строится SF-диаграмма. После этого Simulink переходит в ждущий режим и ожидает модификации параметров. Это может осуществляться пользователем вручную (в среде Simulink) или по сигналам от внешнего оборудования. Опуская описание самого механизма такой передачи, отметим, что таким образом реализуется замкнутый цикл управления моделью с возможностью вмешательства оператора, осуществляющего общее управление.
Подобный режим управления имеет свои ограничения можно моделировать лишь системы с неизменяемой структурой. Тем не менее, пакет RTW (а также ряд других па кетов) позволяет вести эффективную работу с самыми различными периферийными устройствами, такими как устройства для обработки сигналов от различных датчиков, устройства контроля напряжений и токов, аппаратные средства для управления роботами (в том числе промышленными и бытовыми) и др.
Как правило, периферийные устройства такого рода требуют приобретения довольно специфичных и дорогих аппаратных средств (плат расширения), стоимость которых нередко намного превышает стоимость современного компьютера с установленным на нем базовым пакетом «MATLAB + Simulink». Но и возможности такого применения системы MATLAB становятся почти фантастическими [19].
Для создания исполняемого файла в нормальном режиме моделирования надо прежде всего запустить MATLAB, Simulink и те пакеты расширения, которые нужны для создания компилируемой модели. Затем надо опробовать модель и убедиться в ее правильной работе в интерпретирующем (обычном) режиме работы системы MATLAB.
Затем указать имя tic-файла, который будет использоваться для создания RTW-кода. По умолчанию это файл grt.tlc, но это имя можно изменить. Выбор tic-файла зависит от типа создаваемого программного кода и вида целевого оборудования (target). Списком всех tic-файлов представлен на рис. 4.8). В этом окне можно выбрать файл, подходящий для решения конкретной задачи. Кнопка ОК данного окна фиксирует выбор файла.
При успешной компиляции исполняемый файл и сопровождающие его файлы размещаются в директории WORK, расположенной в директории системы MATLAB. Вместе с исполняемым файлом создаются пусковой файл с расширением .bat и файл на языке Си с расширением .с. Исполняемый файл можно запустить прямо в командном окне системы MATLAB, указав имя файла после восклицательного знака, то есть в виде !Имя_файла. Заметим, что такой знак означает вызов команды операционной системы. Командой save Имя_файла можно записать результаты. Здесь надо использовать то же имя, которое было выбрано для исполняемого файла.
