WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 ||

Генератор и терминатор являются интерфейсными элементами модели. Каждый генератор осуществляет опрос одного параметра и в соответствии с заданными настройками порождает описывающие его токены. Терминатор, наоборот, служит для экспорта результатов работы модели во внешнюю вычислительную среду.

Вычислительные элементы МПВА — актор и валидатор — реализуют преобразования токенов согласно заданному алгоритму и проверку соответствия результатов наложенным семантическим ограничениям. В свою очередь каналы, моделирующие реальные сетевые соединения, выполняют функции пересылки токенов между потоковыми элементами с промежуточным их хранением в очереди ограниченной длинны. Все потоковые элементы модели функционируют автономно и асинхронно Важной особенностью МПВА является правило автоматического "срабатывания" элементов при поступлении всех необходимых данных. Оно позволяет адекватно моделировать асинхронные по своей природе вычисления РССОИ. В отличие от МПВА на сегодняшний день в большинстве эксплуатирующихся систем используется принцип циклического срабатывания, при котором все расчетные параметры вычисляются вне зависимости от темпа поступления измерительных данных.

Генератор, выполняющий импорт данных из внешней вычислительной среды, позволяет абстрагировать МПВА от особенностей реализации взаимодействия с конкретными системами АСУ ТП. В общем виде алгоритм функционирования генератора выглядит следующим образом. В начале цикла j–го генерации запоминается значение наблюдаемого параметра xi,0, после чего он опрашивается с фиксированным, заранее заданным периодом t. Результат каждого очередного опроса xj,i сравнивается с предыдущим опросом xj,i–1 и вычисляется разность xj,i = xj,i–xj,i–1. В зависимости от режима работы, генерация токена производится либо после K0 циклов опроса, либо при выходе значения измеряемого параметра за заданную апертуру (т.е. когда |xj,i–xj,0| > D), после K

Интервал значения X j–го токена определяется диапазоном значений параметра, зарегистрированных за время генерации токена K с учетом всех возможных неточностей, задаваемых параметром Error:

x = min {xj,i}–Error, x = max {xj,i}+Error.

i=1,K i=1,K Электронный журнал «ИССЛЕДОВАНО В РОССИИ» 2253 http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2002/205.pdf Временная метка T формируется на основе информации о длительности периода генерации токена с поправкой Delay = [Delaymin, Delaymax] на задержку между моментом получения результата опроса параметра генератором и временем, регистрации соответствующей физической величины в объекте контроля и управления:

t =tj–Delaymax, t =tj–Delaymin.

Динамическая характеристика k, описывающая максимальную скорость изменения регистрируемого параметра за период генерации токена, определяется в соответствии со следующим выражением:

max{| x |} j,i i=1,K k = TVRatio.

t Здесь TVRatio представляет размерностный коэффициент соотношения использующихся единиц измерения времени и регистрируемого параметра.

Иллюстрация принципа формирования токенов генератором приведена на рисунках 1 и 2.

x x2·Error xxxx0=xt t t0,0 t0,1 t0,2 t0,3 t0,4 t1,0 t1,1 t1,2 t2,0 t2,1 t2,2 t2,3 t2,4 t3,t2,t0,5 t1,t0 t1 t0 t2 t1 tРисунок 1. Определение компонентов токенов, формируемых генератором Электронный журнал «ИССЛЕДОВАНО В РОССИИ» 2254 http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2002/205.pdf x xxxxx0=xt t0,0 t1,0 t2,0 t3,t1 t0 t2 t1 ttРисунок 2. Токены, формируемые генератором Актор представляет собой самостоятельный фрагмент вычислительной схемы Канторовича (см. [2]). У актора имеется некоторое количество конфигурируемых входных (NI > 0) и выходных (NO > 0) портов, которые служат интерфейсом с каналами передачи данных. Программа работы актора представляется последовательностью унарных и бинарных операций над токенами. При получении всех необходимых данных актор поглощает токены из входных портов, выполняет над ними заданные операции, а результаты также в форме токенов помещает в порты вывода.

Валидатор представляет собой автономный элемент, реализующий функции семантического контроля данных. У валидатора имеется некоторое число (NIO > 0) конфигурируемых входных и такое же число выходных портов, которые служат интерфейсом с каналами передачи данных. Как и актор, валидатор "срабатывает" при получении токенов во все порты ввода и производит последовательную проверку всех семантических ограничений. Семантические ограничения валидатора задаются в виде упорядоченного набора пар вида "отношение – коэффициент достоверности": (i, сi), где сi[0,1], i = 1, M. Коэффициент достоверности отражает степень уверенности составителя модели в справедливости соответствующего отношения в различных режимах функционирования системы.

Отношения, которые после подстановки в них соответствующих значений токенов не выполняются, считаются нарушенными, они индицируют присутствие в полученных токенах "плохих" данных. Уровни достоверности токенов, входящих в состав нарушенного отношения j, умножаются на коэффициент достоверности этого отношения сj. После проверки всех отношений токены с уровнями достоверности не превышающими критического порога rmin уничтожаются, а остальные токены переносятся из портов ввода в порты вывода.

Терминатор осуществляет уничтожение токенов и экспорт из МПВА представленных ими результатов вычислений. Он как и генератор позволяет абстрагировать модель от деталей взаимодействия с внешними вычислительными системами.

Канал в МПВА осуществляет передачу данных между потоковыми элементами и является единственным средством взаимодействия компонентов модели. Канал функционирует независимо от других элементов СВПЭ и параллельно с ними. Каналы Электронный журнал «ИССЛЕДОВАНО В РОССИИ» 2255 http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2002/205.pdf осуществляют передачу токенов из выходного порта элемента–источника во входной порт элемента–приемника с промежуточным хранением пересылаемых данных в ограниченной очереди с настраиваемой дисциплиной обслуживания.

Программная реализация МПВА С целью практического тестирования разработанной модели была создана ее программная реализация — диагностическое приложение Dataflow SVC Simulator.

Данное приложение предназначено для использования в составе АСУ ТП для решения задач оценки точности и достоверности расчетных данных. Оно позволяет сформировать модель, по которой осуществляются вычисления, и исследовать ее поведение на реальных данных без внесения изменений в программную и аппаратную архитектуру системы.

Приложение Dataflow SVC Simulator работает в среде операционных систем Windows NT/2000 и в качестве основного источника данных использует SCADA–систему WinCC.

На рисунке 3 показан внешний вид приложения и приведен пример потоковой схемы вычислений.

Рисунок 3. Пример потоковой схемы в Dataflow SVC Simulator Электронный журнал «ИССЛЕДОВАНО В РОССИИ» 2256 http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2002/205.pdf Практическое применение модели и ее программной реализации Апробирование предложенной МПВА и диагностического пакета Dataflow SVC Simulator проводилось в ряде реальных систем АСУ ТП. В качестве примера одной из успешно решенных проблем можно привести задачу поиск оптимального периода усреднения текущих значений в подсистеме расчета технико–экономических параметров (ТЭП) первого блока Тольяттинской ТЭЦ (ТоТЭЦ).

Приведенный расход пара является одним из наиболее важных ТЭП и используется при расчете практически всех остальных показателей. Он находится по следующей формуле [4]:

(273 + tр ) * Р iп - iпв Дпр = Д * *, (273 + t) * Рр iр.п - iр.пв где Д — измерянный расход пара (сумма по сечениям), т/ч;

t — текущая температура пара (среднее по сечениям), °C;

tр. — температура пара при расчетных параметрах, °C;

P — текущее давление пара (среднее по сечениям), кгс/см2;

Pр. — давление пара при расчетных параметрах, кгс/см2;

i — текущая энтальпия пара, кДж;

iр. — энтальпия пара при расчетных параметрах, кДж;

iпв — текущая энтальпия питательной воды, кДж;

i р.пв— энтальпия питательной воды при расчетных параметрах, кДж.

Определение энтальпии пара и питательной воды, зависящих от температуры и давления, производится с помощью аппроксимации двумерных графиков. Номинальные значения tр и Pр также находятся по таблицам. Значения используемых функций в узлах аппроксимации хранятся в базе данных Sybase, а сама процедура аппроксимации вынесена в динамически подключаемую библиотеку DLL. В связи с тем, что расчет номинальных значений вызывает значительную загрузку АРМ, обновление их значений производится значительно реже, чем обновление непосредственно измеряемых значений.

В частности, текущие значения расхода, давления и температуры пара усредняются за некоторый период T, и лишь по истечении этого периода производится расчет номинальных характеристик. Данный подход позволяет снизить загрузку АРМ, но с очевидностью приводит к появлению методической погрешности.

Для анализа влияния интервала усреднения на точность результата вычисления приведенного расхода пара был выбран типичный получасовой фрагмент ежесекундного архива значений технологических параметров первого котлоагрегата ТоТЭЦ. В системе Dataflow SVC Simulator была сформирована потоковая схема, соответствующая алгоритму вычисления Дпр в штатном ПО расчета ТЭП. После этого данные ежесекундного архива, усредняемые по периоду T посредством вспомогательной программы SimulateTEP подавались на вход потоковой схемы. Полученные результаты записывались в файл и в последствии обрабатывались в пакете Excel. Параметры генераторов (оценки максимальных ошибок в значениях соответствующих параметров) задавались согласно паспортным данным, используемого измерительного оборудования и оценкам погрешности аппроксимации аппр, предоставленным разработчиками DLL.

Эксперименты проводились со значениями T 15 сек., 30 сек., 60 сек., 100 сек., 300 сек., 600 сек. и 900 сек. Полученные данные указывают на то, что при расчете ТЭП близким к оптимальному значению T можно считать интервал порядка одной минуты. С одной стороны, более короткий интервал практически не сказывается на точности получаемых интервальных оценок, но приводит к увеличению загрузки процессора (100% в течение приблизительно 1–5 сек. для расчета всех ТЭП, в зависимости от конфигурации компьютера АРМ). С другой стороны, более длинный интервал заметно расширяет Электронный журнал «ИССЛЕДОВАНО В РОССИИ» 2257 http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2002/205.pdf результирующий интервал. В соответствии с результатами период обновления ТЭП был установлен равным одной минуте.

Заключение В настоящее время проверка точности и достоверности расчетных данных РССОИ в большинстве случаев не производится в силу отсутствия простых и эффективных методов учета измерительных, вычислительных и апертурных погрешностей. Для решения данной задачи была разработана модель потоковых вычислений с автовалидацией, позволяющая оценивать точность и надежность получаемых результатов автоматически в ходе вычислительного процесса.

На основе предложенной модели вычислений было создано диагностическое приложение Dataflow SVC Simulator, позволяющее отслеживать упомянутые характеристики расчетных параметров в реальных РССОИ без внесения изменений в программную и аппаратную архитектуру системы. В ходе апробации модели и ее программной реализации в составе подсистемы расчета ТЭП первого блока ТоТЭЦ были получены ценные с практической точки зрения результаты, подтверждающие реальную полезность предложенных методов.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Житников В.П., Шерыхалина Н.М. Оценка достоверности численных результатов при наличии нескольких методов решения задачи //Вычислительные технологии. 1999.

Том 4; №6. С. 77–87.

2. Канторович Л.В. О математической символике, удобной для выполнения машинных вычислений. //ДАН СССР. 1957. № 113. С. 738–741.

3. Колосовский А.П. Организация вычислений, управляемых потоками данных, в распределенных системах автоматизации эксперимента: Дисс. на соиск. уч. ст. к.т.н.

— Куйбышев: Куйбышевский филиал института машиноведения им. А.А.Благонравова, 1990. — 248с.

4. Отчет о НИОКР ОАОЭиЭ "Самараэнерго". Разработка информационной системы АСУ ТП оперативного мониторинга ТЭП станции и отдельных единиц оборудования (котел, турбина) (Тольяттинская ТЭЦ). Самара: Научно–внедренческая фирма "Сенсоры, Модули, Системы", 2000. — 51с.

5. Юровицкий В.М. Аппроксиметика. — М.: ИАА ФинИст, 1995. 223с.

6. Hyvnen E. Evaluation of Cascaded Interval Function Constraints. — Proceedings of the International Workshop on Constraint–Based Reasoning CONSTRAINT–95, Melbourne Beach, USA, 1995.

7. Moore R.E. The automatic analysis and control of error in digital computing based on the use of interval numbers. //Error in Digital Computation, L.B. Rall, Ed., John Wiley and Sons, Inc., New York, 1965, Vol. I, pp. 61–130.

8. Silc J., Robic B., Ungerer T. Asynchrony in Parallel Computing: From Dataflow to Multithreading. — Parallel and Distributed Computing Practices, 1998, Vol.1, No.1, pp. 3– 30.

Pages:     | 1 ||



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.