Ист-2014 секция 3 электронные сети и телекоммуникации



Дата27.06.2016
өлшемі43.28 Kb.
#159868

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 lму агенту управления для реализации некоторой функции управления необходима информация о некотором множестве параметров объектов , где Rn(l) – размерность вектора параметров . 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 . Сенсорами на объектах системы воспринимаются контролируемые параметры состояния объектов ( ) и формируют векторные процессы , отображающие процессы в объектах () в образы состояния объектов агентам управления. Качество (верность) представления контролируемых процессов можно представить как расстояние в некотором метрическом пространстве между образом действительных процессов в объектах и представлением этих процессов агенту управления . При использовании метрики гильбертова пространства групповой показатель верности представления многомерного процесса Gj в j –ом объекте можно определить как где: nsj – размерность вектора представления кодируемого процесса в j –ом объекте, (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 определяется задаваемой апертурой сжатия ε(j,i), т.е. (i)=ε(j,i). Вектор представления компоненты процесса на временном интервале представляется как: , где - система базисных функций представления процесса, - размерность вектора представления. Длительность -ого интервала представления определяется как: . Последовательности векторов представления процессовформируют потоки данных , которые через промышленную сеть передачи данных Profibus поступают на устройства представления контролируемых процессов () 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 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 используем глобальный показатель качества мониторинга; , где - весовой коэффициент i-ого объекта контроля. Локальный групповой показатель качества (верности) представления процессов в объекте Gi можно представить как: , где - весовой коэффициент j-ой компоненты i - ого процесса. Задача оптимизации мониторинга распределенной системы заключается в минимизации глобального показателя верности представления процессов агентам управления:



при ограничениях: и , где - 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, чтобы . Зададим апертуры приоритетного сжатия как: , где X – базовая апертура системы. Алгоритм настройки апертур имеет вид:



,

где r – номер цикла настройки, - задаваемые ограничения потока данных в цикле (r-1) с i – ого объекта, - начальный объем потока данных с i-ого объекта в цикле r-1, -шаг настройки. Апертура сжатия данных в j-ом канале i-ого объекта в r-ом цикле определяется как: ,

где - апертура сжатия данных в j-ом канале i-ого объекта в r-ом цикле, -шаг настройки апертуры , - объем потока данных в j –ом канале i-ого объекта r-ого цикла, - пропускная способность j-ого канала передачи данных с i-ого объекта.

Адаптация задаваемых ограничений объемов потоков данных с объектов в узлах сети передачи данных к потокам данных с объектов ,



где g- шаг настройки объемов передаваемых данных в узлах сети.




Каталог: IST
IST -> Қазақстан республикасының Ғылым және ғылым министрлігі
IST -> Русская правда в краткой редакции
IST -> Сабақтың тақырыбы Мазмұны Сағат саны 1 Сабатың бастапқы кесіндісі
IST -> Судьба архивных фондов Донецкой области в годы ВОВ
IST -> Сабақтың тақырыбы Мазмұны Сағат саны 1 2 3 4
IST -> Исследовательская работа ученицы 9 класса Акуловой Натальи
IST -> Тест тапсырмалары
IST -> Школьный этап Всероссийской олимпиады по истории 2010-2011 учебный год
IST -> Сабақтың тақырыбы Мазмұны Сағат саны 1 Сабатың бастапқы кесіндісі


Достарыңызбен бөлісу:




©dereksiz.org 2022
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет