Современные информационные технологии. Компьютерная  инженерия

Дубовик Т.Н., Черняк А.О

Украинский государственный химико-технологический университет

Об одном подходе к агрегированию каналов управления многоканальной системы

В современном обществе сложные производственные системы, технологические комплексы и технические системы в большинстве являются многоканальными структурами с самым разнообразным спектром связей между каналами управления. Для многоцелевого производства характерны многономенклатурные, быстропереналаживаемые автоматические комплексы, линии, которые включают в себя оборудование с числовым программным управлением, управляющие ЭВМ, группы оборудования. Такое производство в значительной мере по своему строению становится модульным, многоканальным. В нем выделяются группы основных, вспомогательных и управляющих модулей, которые составляют гибкие автоматизированные производства (ГАП). Структура ГАП зависит от его состава, соотношения основных и вспомогательных модулей, принципов управления. Одним из наиболее распространенных является принцип централизованного управления, при котором управляющий модуль является общим управляющим элементом для всех модулей ГАП. В системах управления, основанных на таком принципе, управляющий модуль решает две задачи: сбор информации со всех модулей с определенной дискретностью, последующим определением объекта управления, подключения к нему и реализации управления в подключенном модуле. С помощью управляющего модуля, характеристики которого в значительной мере определены возможностями существующих ЭВМ, имеющими высокое, но все же ограниченное быстродействие, может быть организовано, как правило, лишь локальное управление, т. е. охвачена обратной связью лишь часть управлений [1]. В каждом модуле ГАП осуществляется формирование набора сигналов и передача их на управляющий модуль. При оптимальной группировке модулей для управления, каждой группе модулей (подсистем) требуется меньшее количество информации. Следует также учитывать ограниченные возможности линий связи. Таким образом, ставится задача агрегирования сигналов, максимально сохраняющего их информационную ценность. Свойства независимости подсистем (каналов) и агрегирования позволяют совместить синтез каждой из подсистем с выбором структуры управления системой в целом. Ставится задача переключения управляющего модуля с одной подсистемы на другую. Такая задача может решаться с применением функций состояния подсистем [2,3], которые являются, по сути, формой агрегирования контролируемых переменных. Оптимальное разбиение множества элементов технологической системы на незаданное число слабо связанных между собой подсистем решает задачу оптимизации алгоритма переключений и состава контролируемых переменных каждой подсистемы. В связи с этим ставится задача оценки связей между каналами (модулями) сложной технической системы с целью оптимизации алгоритма переключения управляющего блока из одной подсистемы гибкого автоматизированного производства в другую. На основе анализа мощностей связей между каналами осуществляется агрегирование каналов, что позволяет реализовать иерархические подходы к задаче управления: управление агрегированными модулями могут осуществляться автономно, тем самым упрощаются алгоритмы управления и контроль за состоянием системы.

Для этих целей разработан подход, основанный на разработке модуля анализа связей между каналами управления. Создаются две базы данных. Первая содержит дискретную или непрерывную информацию о состоянии каналов управления. При этом разработаны вспомогательные вычислительные модули, которые позволяют преобразовать непрерывные сигналы в цифровые. Таким образом, формируется модифицированная база данных, которая содержит только дискретную информацию. Задавая число отсчетов сигналов в каналах системы, определяются массивы информации на заданном интервале наблюдения. Массивы информации нормируются для удобства дальнейшего анализа, преобразованием на интервал 0 –1 по формуле:

где х – нормированное значение сигнала; - текущее значение студентом; - максимольно значение сигнала на выбранном интервале наблюдения; - минимальное значение сигнала.

Далее выполняется расчет линейных коэффициентов корреляции Пирсона. Затем проверяется надежность анализа. Для этого вся описанная вычислительная процедура повторяется для другого интервала наблюдения, далее рассчитывается коэффициент надежности R по формуле Спирмена - Брауна[2]. При значении R > 0,9 редукция системы и ее разбиение на агрегированные модули принимается.

Результаты анализа и разбиения на модули (агрегаты) представлены базой данных выходной информации программы. Программа написана при помощи языка C# и .NET framework в среде программирования Visual Studio и может быть запущена только на операционной системе Microsoft Windows с установленым фреймворком.NET версии 3.5 и выше. Интерфейс содержит панель задания каналов управления, панель выбора числа отсчетов и информационную консоль. После окончания анализа всплывает окно результатов, в котором реализован экспорт базы данных анализа в файл.

Литература:

1.Алпатов АП. Подвижное управление механическими системами. Киев: Наук. думка, 1999.–200с.

2.Бююль А., Цефер П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. – Москва, Санкт-Петербург, Киев: Торгово-издательский дом DiaSoft, 2002. – 460 с.

3.Васильев В.И. Принцип редукции в задачах обнаружения закономерностей. I // Кибернетика и системный анализ. – 2003. – № 5. – С. 69–81.