1) С неограниченным временем пребывания заявок;

2) С относительными ограничениями на время пребывания заявок;

3) С абсолютными ограничениями на время пребывания заявок;

В качестве критерия эффективности системы выбирается коэффициент потери качества функционирования из-за задержек обслуживания заявок, который характеризуется функцией штрафа.

Для системы с неограниченным временем пребывания заявок функция штрафа имеет вид :

(3.1)

 

где  _i — штраф за задержку одной заявки типа i на единицу времени;  _i — интенсивность потока заявок типа i; w_i - среднее время ожидания заявок типа i.

Для системы с относительными ограничениями на время пребывания заявок налагаются ограничения на средние времена пребывания (ожидания) заявок всех типов и задаются в виде неравенства:

где w_i^* - предельное ограничение на время ожидания заявки типа i,

i = 1,...M.

Для системы с абсолютными ограничениями на время пребывания заявок накладываются более жесткие требования. Показателем качества функционирования таких систем при одномерном потоке заявок может служить вероятность превышения допустимого времени ожидания Pr(W>w^*). Чем меньше эта вероятность, тем выше качество функционирования ВС.

В случае М потоков заявок потеря качества функционирования характеризуется функцией штрафа:

где  _i^' - штраф за превышение одной заявкой типа i допустимого ограничения.

Произведение  _i^' _iPr(W_i > w_i^*) определяет штраф за превышение допустимого ограничения на время ожидания заявок типа i, поступающих в систему за единицу времени. Использование указанного критерия вызывает трудности, связанные с необходимостью нахождения вероятностей Pr(W_i > w_i^*). Они определяются, если известны законы распределения времени ожидания для различных типов заявок. Аналитический вид законов распределения может быть получен лишь для простейших дисциплин обслуживания, а в случае более сложных дисциплин обслуживания ориентируются на использование только двух первых моментов распределения. Это обстоятельство ограничивает возможность применения указанного критерия.

В процессе исследования на статистических моделях установлено, что для широкого класса дисциплин обслуживания распределение времени ожидания можно аппроксимировать выражением вида:

где w - среднее время ожидания заявок в очереди; w^*- предельно допустимое время ожидания; R - суммарная загрузка процессора.

Задача синтеза СРВ может быть разбита на 3 этапа.

На первом этапе синтеза определяется нижняя оценка быстродействия процессора, обеспечивающая как минимум существование стационарного режима, а при наличии ограничений на время ожидания заявок - существование некоторой дисциплины обслуживания, удовлетворяющей этим ограничениям. В стационарном режиме, когда времена ожидания и пребывания заявок в системе имеют конечные значения, суммарная загрузка системы от всех входящих потоков должна быть меньше единицы,

, (3.2)

Среднее время обслуживания заявки  _i определяется значением :

, (3.3)

где  _i - трудоемкость обслуживания заявок (программ); B - среднее быстродействие процессора.

С учетом (3.2) и (3.3) для систем с неограниченным временем пребывания минимально необходимое быстродействие процессора, при котором существует стационарный режим работы системы, определяется из условия :

(3.4)

При наличии относительных ограничений на время пребывания заявок минимально необходимое быстродействие определяется из условия:

(3.5)

При w_i^*   выражение (3.5) совпадает с выражением (3.4).

На втором этапе выбирается дисциплина обслуживания заявок, обеспечивающая минимум значения критерия эффективности:

 

где произведение  _{i i}w_i определяет штраф за задержку обслуживания заявок i - го типа, поступающих в систему за единицу времени; C_w - штраф за задержку в обслуживании всех заявок.

Если штрафы для всех заявок одинаковы, то

Задержки, т.е. времена ожидания w₁, w₂, …, w_M зависят от двух факторов: быстродействия процессора В и дисциплины обслуживания заявок. Увеличение быстродействия приводит к уменьшению всех значений, w₁, w₂, …, w_M а следовательно, к уменьшению величины C_w. Максимальная эффективность системы достигается при бесконечном быстродействии процессора, что свидетельствует о некорректности использования критерия 3.1 для выбора быстродействия процессора.

Этот критерий может быть использован в задаче выбора дисциплины обслуживания. Дисциплина обслуживания считается оптимальной для определенной системы, если ей соответствует минимальное значение C_w по сравнению с другими дисциплинами обслуживания.

Задача оптимального назначения приоритетов сводится к расположению приоритетов в порядке убывания величины

. (3.6)

Выражение (3.6) - условие выигрыша от введения относительных или абсолютных приоритетов в сравнении с бесприоритетными дисциплинами обслуживания.

В случае равных коэффициентов  _p в выражении (3.6) получим условие  _p <  _p+1 выигрыша при использовании дисциплин обслуживания с относительными приоритетами: заявкам с меньшей длительностью обслуживания должны присваиваться более высокие относительные приоритеты. Для дисциплин обслуживания с абсолютными приоритетами приоритеты должны назначаться в порядке, обратном номерам потоков заявок.

На третьем этапе определяется оптимальное быстродействие процессора. Для выбранной оптимальной дисциплины обслуживания необходимо уточнить быстродействие процессора, обеспечивающее заданное качество обслуживания заявок при минимально возможном простое процессора.

В качестве критерия эффективности при таком подходе может быть использован функционал вида

(3.7)

где  - коэффициент простоя;  _i - некоторые весовые коэффициенты, задаваемые при проектировании системы. Задание весовых коэффициентов должно осуществляться исходя из назначения системы и требований, предъявляемых к ней.

В системах с жесткими требованиями ко времени реакции должны присваиваться более высокие значения коэффициентов  _i, а системы, основное требование к которым - минимум материальных затрат, должны иметь наибольшее значение  ₀.

Функция C_B имеет минимум, которому соответствует оптимальное значение быстродействия процессора B_opt. Для системы с неограниченным временем пребывания заявок оно равно

(3.8)

где k - некоторый коэффициент пропорциональности, равный

;

;

;

Для системы, к которой не предъявляются никакие требования на время пребывания заявок, кроме требований, чтобы все заявки были обслужены за конечное время и для которых k=0, оптимальное значение B_opt совпадает с нижней оценкой быстродействия процессора. Это означает, что быстродействие процессора для таких систем должно выбираться только из условия максимальной загрузки системы. Но чем выше требования, предъявляемые к качеству обслуживания заявок, т.е. чем больше k, тем более высокое быстродействие процессора должно быть выбрано по сравнению с нижней оценкой.

Для систем с относительными ограничениями на время пребывания заявок, кроме ограничений на время ожидания заявок, задается ограничение на коэффициент простоя процессора ^* и задача определения оптимального быстродействия формулируется следующим образом: найти такое значение быстродействия B, которое обеспечивает минимум критерия эффективности C_B (3.7) при ограничениях:

При использовании системы с бесприоритетной дисциплиной обслуживания и относительными ограничениями на время пребывания заявок оптимальное быстродействие процессора определяется на основе решения неравенства:

Оптимальное значение быстродействия процессора получают при условии:

, (6)

Где:

;

w^* - среднее предельно допустимое время ожидания заявок;

 ^* - ограничение на коэффициент простоя процессора.

Решением этой системы неравенств является область S допустимых значений быстродействия процессора B (рисунок 3.1). Верхней границе B соответствует зависимость B = B( ^*)

нижней - зависимость B = B(w^*)

Рисунок 3.1 - Область допустимых значений быстродействия процессора

В случае абсолютных ограничений на время пребывания заявок к настоящему времени аналитических зависимостей определения оптимального быстродействия не получено, поскольку задача сводится к решению трансцендентных уравнений.

• Особенности КС АСУ ТП

К компьютерным системам реального времени АСУ ТП предъявляются повышенные требования по надежности и производительности. Так, время наработки на отказ в таких системах должно быть не менее сотен тысяч часов, а производительность должна быть достаточной для управления сложными динамическими процессами с числом контуров управления несколько десятков и даже сотен.

Интерфейсы таких систем должны обеспечивать подключение большого числа датчиков и управляющих устройств дискретного и аналогового типа, причем эти устройства могут быть территориально удалены от центра контроля и управления на расстояния от нескольких сотен метров до десятков километров.

Важную роль в системах для АСУ ТП играет подсистема связи оператора-технолога с контролируемым объектом. При ее построении используются средства отображения информации в виде традиционных мнемосхем, а также используются графические средства компьютера для построения на экране монитора структуры контролируемого объекта и его параметров.

Используются для этой цели специализированные графические пакеты, позволяющие наряду с функциями контроля подавать управляющие воздействия на объект контроля.

Рис. 1. Упрощенная структурная схема АСУ ТП с управляю­щим вычислительным комплексом

• Этапы развития КС АСУ ТП

На первом этапе развития АСУ ТП основными средствами автоматизации нефтегазовой отрасли стран СНГ были пнев­моавтоматика и громоздкие телемеханические системы, а централизованные автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУТП) строились на базе специализированных управляющих вычисли­тельных комплексов (УВК) типа

М-6000, СМ-2,СМ-4.

С середины 80-х годов в системах управления все чаше стали использо­ваться персональные компьютеры. Сначала они играли роль инженерных станций для конфигурирования DCS (Distributed Control System) и технической диагностики. С появле­нием персональных компьютеров в промышленном нсполненни и развитием программного обеспечения их все чаще стали использовать в качестве опера­торских станций в системах мониторинга и диспетчерского управления.

С середины 90-х годов в системах управления постепенно стала прояв­ляться тенденция сосредоточения функций управления на т.н. промышлен­ных компьютерах. Это было связано с резким падением цен на компьютеры и комплектующие изделия, платы ввода/вывода и средства коммуникации, а также с появлением универсального прикладного программного обеспечения типа SCADA и средств программирования контроллеров на базе IBM PC.

Использование IBM PC-платформы в контроллерах за рубежом называ­ется "softlogic" (софтлоджик), а сами PC-совместимые контроллеры - "soft РLС"(софтПЛК).

Появление микропроцессоров поло­жило начало эры программируемых логических контроллеров - ПЛК (Pro­grammable Logic Controller,- PLC). Первые PLC пришли на замену дискрет­ным системам управления на базе электромеханических реле.

В соответствии с требованиями задач, для решения которых они предна­значались, для PLC было характерно преобладание дискретных входных и выходных сигналов (поэтому контроллеры и назвали логическими), высокое быстродействие, слаборазвитое программное обеспечение, не способное вы­полнять операции с плавающей запятой и функции ПИД-регулирования.

Одна из сфер применения PLC - системы телемеханики. PLC в этих сис­темах играют роль контролируемых пунктов (КП) и называются RTU (Remote Terminal Unit - удаленное терминальное устройство). Для дистанци­онной передачи данных PLC (RTU) снабжаются дополнительными коммуни­кационными модулями и программным обеспечением, реализующим какой-либо протокол передачи данных по проводным или радиоканалам. В нефте­газовой отрасли они нашли широкое применение при автоматизации процес­сов добычи и транспорта нефти и газа.

Несколько позже на замену аналоговым приборам (регуляторам) при­шли DCS-системы (Distributed Control System) - распределенные системы управления), адаптированные для управления непрерывными технологиче­скими процессами. Это уже не просто контроллер, а целый комплекс техни­ческих и программных средств:

• набор процессоров с четко распределенными функциями (например, управляющий, интерфейсный, прикладной);

• рабочие станции (станции оператора);

• каналы связи;

• ПО для конфигурирования (программирования) контроллеров и для создания человеко-машинного интерфейса.

В 80-е годы оба рассмотренных выше класса микропроцессорных сис­тем (на базе PLC и DCS) имели свои сферы применения и своих производи­телей.

В силу своей дороговизны DCS применялись, как правило, в крупных системах управления. В некоторых случаях в крупных системах PLC использовались как подсистема для решения задач противоаварийной зашиты и блокировок.

Затем PLC стали приобретать некоторые свойства, которые позволили им успешно внедриться в сферу небольших систем управления непрерывны­ми процессами.

К этим свойствам можно отнести достаточно развитый ввод/вывод аналоговых сигналов и возможности ПИД-регулирования. Такие контроллеры получили название SLC (Single Loop Controller), так как они по­зволяли реализовать 1-2 контура регулирования. Подобные контроллеры бы­ли в номенклатуре многих производителей DCS и некоторых фирм- произво­дителей PLC.

Современные многоуровневые системы АСУ ТП.

Большое число современных систем контроля и управления имеет распределенный характер и имеет иерархическую структуру, приведенную на рис.1

Как правило, это двух- или трехуровневые системы, и именно на этих уровнях реализуется непосредственное управление технологическими про­цессами. Специфика каждой конкретной системы управления определяется используемой на каждом уровне программно - аппаратной платформой.

- Нижний уровень - уровень объекта (контроллерный) - включает различные датчики (измерительные преобразователи) для сбора информации о ходе технологического процесса, электроприводы и исполнительные устройства для реализации регулирующих и управляющих воздействий. Датчики поставляют информацию локальным контроллерам (PLC), кото­рые могут обеспечить реализацию следующих функций:

• сбор, первичная обработка и хранение информации о состоянии оборудования и параметрах технологического процесса;

• автоматическое логическое управление и регулирова-ние; исполнение команд с пункта управления

Для рассредоточенных объектов, таких, как нефтяные и газовые про­мыслы, а также для объектов транспорта нефти и газа применяют SCADA-системы.

Задачей таких систем является обеспечение автоматического дис­танционного наблюдения и дискретного управления функциями большого количества распределенных устройств (часто находящихся на большом рас­стоянии друг от друга и от диспетчерского пункта).

Количество возможных устройств, работающих под управлением систем диспетчерского контроля и управления, велико и может достигать нескольких сотен.

Для этих систем наиболее характерной задачей является сбор и передача данных, которая реа­лизуется дистанционно расположенными терминальными устройствами (RTU).

Рис. 2.1 Обобщенная архитектура системы КС АСУ ТП

самодиагностика работы программного обеспечения и состояния

са­мого контроллера;

- обмен информацией с пунктами управления.

Так как информация в контроллерах предварительно обрабатывается и частично используется на месте, существенно снижаются требования к про­пускной способности каналов связи.

В качестве локальных PLC в системах контроля и управления различ­ными технологическими процессами в настоящее время применяются кон­троллеры как отечественных, так и зарубежных производителей. На рынке представлены многие десятки и даже сотни типов контроллеров, способных обрабатывать от нескольких десятков до нескольких тысяч и даже десятков тысяч переменных.

Разработка, отладка и исполнение программ контроллерами осуществ­ляется с помощью специализированного программного обеспечения . Это, прежде всего, многочисленные пакеты про­грамм для программирования контроллеров, предлагаемые производителями аппаратных средств. К этому же классу инструментального ПО относятся и пакеты ISaGRAF (CJ International France), InConrol (Wonderware, USA), Paradym 31 (Intellution, USA), имеющие открытую архитектуру.

Среди наиболее популярных производителей аппаратных и программных средств для АСУ ТП можно назвать фирмы ABB, Advantech, Allen-Bradley, Bristol Babcock, Control Microsystems, Fisher-Rosemount, Foxboro, GE Fanuc, Hewlett Packard, Hitachi, Honeywell, Koyo, Mitsubishi, Motorola, Omron, PEP Modular Computer, Samsung, Schneider Electric, Siemens, Toshiba, Yokogawa и другие.

Ознакомимся боле детально с аппаратно-программными средствами GE Fanuc.

Информация с локальных контроллеров может направляться в сеть диспетчерского пункта непосредственно, а также через контроллеры верхнего уровня (см. рис.2-1). В зависимости от поставленной задачи контроллеры верхнего уровня (концентраторы, коммуникационные контроллеры) реали­зуют различные функции. Некоторые из них перечислены ниже:

• сбор данных с локальных контроллеров;

• обработка данных, включая масштабирование;

• поддержание единого времени в системе;

• синхронизация работы подсистем;

• организация архивов по выбранным параметрам;

• обмен информацией между локальными контроллерами и верхним уровнем;

• работа в автономном режиме при нарушениях связи с верхним уровнем;

• резервирование каналов передачи данных и др.

• Верхний уровень - диспетчерский пункт (ДП) - включает одну или несколько станций управления, представляющих собой автоматизированное рабочее место (АРМ) диспетчера/оператора. Здесь же может быть установлен сервер базы данных.

На верхнем уровне могут быть организованы рабочие места (компьютеры) для специалистов, в том числе и для инженера по авто­ матизации (инжиниринговые станции). Часто в качестве рабочих станций используются ПЭВМ типа IBM PC различных конфигураций.

Станции управления предназначены для отображения хода технологиче­ского процесса и оперативного управления. Эти задачи и призвано решать прикладное программное обеспечение SCADА, ориентированное на разра­ботку и поддержание интерфейса между диспетчером/оператором и системой управления, а также на обеспечение взаимодействия с внешним миром.

- Все аппаратные средства системы управления объединены между собой каналами связи. На нижнем уровне контроллеры взаимодействуют с датчиками и исполнительными устройствами, а также с блоками удаленного распределенного ввода/вывода с помощью специализированных сетей удаленного ввода/вывода и полевых шин.

Связующим звеном между локальными контроллерами и контроллерами верхнего уровня, а часто и пультами оператора являются управляющие сети.

Связь различных АРМ оперативного персонала между собой, с контрол­лерами верхнего уровня, а также с вышестоящим уровнем осуществляется посредством информационных сетей

Основные технические характеристики контроллеров и программно-технических комплексов.

Современный рынок контроллеров и программно-технических комплек­сов весьма разнообразен. Выбор наиболее приемлемого варианта автомати­зации представляет собой многокритериальную задачу, решением которой является компромисс между стоимостью, техническим уровнем, надежно­стью, комфортностью, затратами на сервисное обслуживание, полнотой про­граммного обеспечения и многим другим. Одной из популярных систем контроля и управления технологическими процессами является комплекс GE Fanuk.