139_Саладаев_

Международная научно-техническая конференция «Информационные системы и технологии»
ИСТ-2014
СЕКЦИЯ 3 ЭЛЕКТРОННЫЕ СЕТИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
Е.Н.САЛАДАЕВ (к.т.н., доцент)
(Нижегородский государственный технический университет)
АДАПТИВНЫЙ МОНИТОРИНГ МНОГОМЕРНЫХ ПРОЦЕССОВ В УДАЛЕННЫХ
ОБЪЕКТАХ С АПЕРТУРНЫМ СЖАТИЕМ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ PROFIBUS
В системах мониторинга многомерных процессов в удаленных объектах агентам
управления для реализации функций управления объектами необходима информация о процессах
в объектах управления в определенных аспектах. При этом l–му агенту управления для


реализации некоторой функции управления Cl  l (l ) (l  1, L ) необходима информация о

некотором множестве параметров объектов Tj (t )  {1l (t ), 2l (t ),....., Rl (l ) } , где Rn(l) – размерность

вектора параметров  l (t ) . В интегрированных системах управления (ИСУ) на нижних уровнях
управления контроль процессов и управление процессами в технических объектах реализуется
распределенными системами управления нижнего уровня DCS и системами оперативного
диспетчерского управления SCADA. Для связи объектов с компонентами управления все чаще
применяются промышленные шины на основе технологии PROFIBUS.
Рассматриваемая система мониторинга на основе технологии PROFIBUS обеспечивает
контроль процессов в распределенной системе из m объектов контроля и управления O1 ....Om .
Сенсорами на объектах системы воспринимаются контролируемые параметры состояния объектов



 j (t ) ( j  1, m ) и формируют векторные процессы S j (t )  A j  j (t ) , отображающие процессы в


объектах  j (t ) ( j  1, m ) в образы состояния объектов Ri агентам управления. Качество
(верность) представления контролируемых процессов можно представить как расстояние в

некотором метрическом пространстве между образом
Ri
действительных процессов в объектах
и представлением этих процессов агенту управления R i . При использовании метрики
гильбертова пространства групповой показатель верности представления многомерного процесса
*
Gj 
Gj в j –ом объекте можно определить как
1
ns j
ns
 QS
i 1
(i ) *  j (i ) , где: nsj –
2
j
размерность вектора представления кодируемого процесса в j –ом объекте,  j (i) – показатель
верности представления i-ой компоненты контролируемого векторного процесса в j –ом объекте,
QSj(i) – относительный коэффициент качества представления i-ой компоненты кодируемого
процесса в j –ом объекте. При апертурном сжатии показатель верности представления i-ой

компоненты контролируемого векторного процесса S j (t ) определяется задаваемой апертурой


сжатия ε(j,i), т.е.  (i)=ε(j,i). Вектор представления C ji (k ) компоненты процесса S j (t ) на
временном
t  [t k , t k   ] представляется
интервале
rij
C ji (k , )  arg min{  [ Sij (tk   ),  cl l ( )]} , где
l 0
как:
{ l ( )} - система базисных функций
представления процесса, rij - размерность вектора представления. Длительность k -ого интервала

представления Tk определяется как: Tk  max{[  (Cij (k ), )   ( j, i)]} . Последовательности векторов
{ }

представления процессов C ji (k ) формируют потоки данных CS ji , которые через промышленную
сеть передачи данных Profibus поступают на устройства представления контролируемых
процессов DVi ( i  1, L ) агентов управления системы. Кодирование процессов с апертурным
сжатием обеспечивает воспроизведение сжатых процессов с некоторой задаваемой при
кодирование апертурой (погрешностью) ε. Увеличение ε повышает коэффициент сжатия
(уменьшает поток данных с объекта) при увеличивающейся погрешности воспроизведения
139
Международная научно-техническая конференция «Информационные системы и технологии»
ИСТ-2014
СЕКЦИЯ 3 ЭЛЕКТРОННЫЕ СЕТИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
контролируемых процессов. В сети Profibus с логической топологией кольца для передачи потоков
данных используется метод передачи маркера. При этом управление потоками данных с объектов
производится через управление интервалами времени доступа адаптивных устройств сбора
данных (ADG) к сети. Управление апертуами сжатия устройсв ADG должно обеспечивать
согласование формируемых потоков данных с пропускной способностью сети Profibus с учетом
заданных показателей качества представления компонентов процессов в объектах..
Для формирования апертур сжатия 1   n используем глобальный показатель качества
1 m
мониторинга; GG   Qi Gi , где Qi - весовой коэффициент i-ого объекта контроля. Локальный
m i 1
групповой показатель качества (верности) представления процессов в объекте Gi можно
1
представить как: Gi 
ni
n
W 
i
j
j 1
i2
j
, где W ji - весовой коэффициент j-ой компоненты i - ого
процесса. Задача оптимизации мониторинга распределенной системы заключается в минимизации
глобального показателя верности представления процессов агентам управления:
1 m
1
GG   Qi [
m i1
ni
m
при ограничениях:
 CS
i 1
i
n
W 
j 1
i
j
i2
j
]
min
{ ij }
 CMN и C ij  Cmi ( j ) , где CS i - поток данных с i-ого объекта, CMN –
пропускная способность сети. Задача оптимизации мониторинга системы распределенных
объектов заключается в распределении ресурсов сети по локальным системам мониторинга
объектов. Обозначим через CD(i) поток данных с i-ого объекта контроля. При этом необходимо,
m
чтобы
 CD( j )  CMN . Зададим апертуры приоритетного сжатия как:  ij  W ji * X , где X –
i 1
базовая апертура системы. Алгоритм настройки апертур имеет вид:
CDi (r  1)  CS 1 (r  1)
X (r )  X (r  1)   0
CDi (r  1)
i
i
i
r  1,2,3... ,
где r – номер цикла настройки, CDi (r  1) - задаваемые ограничения потока данных в цикле (r-1) с
i – ого объекта, CS i (r  1) - начальный объем потока данных с i-ого объекта в цикле r-1,  i 0 -шаг
настройки. Апертура сжатия данных в j-ом канале i-ого объекта в r-ом цикле  ij (r ) определяется
 ij ( r  1)   ij [ j ( r  1)  X i ( r )W ji ], при сij  cmi ( j )

i
 ij ( r  1), при сij  cmi ( j )
как:  j ( r )  
,
i
i
i
i

 j ( r  1)(1   j ), при с j ( r )  cm ( j )

где  ij (r ) - апертура сжатия данных в j-ом канале i-ого объекта в r-ом цикле,  ij -шаг настройки
апертуры  ij , C ij (r ) - объем потока данных в j –ом канале i-ого объекта r-ого цикла, Cmi ( j ) пропускная способность j-ого канала передачи данных с i-ого объекта.
Адаптация задаваемых ограничений объемов потоков данных с объектов CD i (r ) в узлах
сети передачи данных к потокам данных с объектов
Q CS i (r  1)
CDi (r )  CDi (r  1)(1  g )  g m i
CMN ,
i
 QiCS (r  1)
i 1
где g- шаг настройки объемов передаваемых данных в узлах сети.
140