аспирант с 01.01.2021 по настоящее время
Алчевск, Ростовская область, Россия
Целью настоящего исследования является разработка нового метода редукции информации в системах сбора данных технологических параметров, реализованных на базе сетей полевого уровня на основе стандарта ANSI/TIA/EIA-485 для снижения количества избыточной информации, формируемой вторичными преобразователями измерительных приборов на основе показаний первичных преобразователей, транспортируемой в сетях передачи данных и хранимой в устройствах хранения. Для решения указанной задачи предлагается применение нового метода обработки исходных данных на этапе дискретизации при помощи модифицированного микропрограммного обеспечения встроенной микро-ЭВМ вторичного преобразователя измерительного прибора. В основе предлагаемого метода – выбор из ряда исходных дискретных величин такого количества дискретных значений (опорных точек), относительно которых существует возможность описания остальных значений каким-либо математическим способом с контролем точности восстановления значений расчетным путем на каждом шаге с последующим отбрасыванием элементов ряда, не являющихся опорными точками (редукцией). С целью проверки изложенного метода разработан способ снижения избыточности информации в сетях полевого уровня с сохранением требуемой точности измерений на базе линейной аппроксимации. Программная реализация разработанного способа показала его применимость для редукции данных в системах реального времени в потоке преобразования дискретных величин исходного сигнала. Разработанный способ, основанный на предложенном методе, обеспечивает значительное сокращение объема избыточной информации, тем большее, чем более равномерны изменения величин значений исходного ряда. Это позволяет сократить количество хранимых дискретных значений, снизить нагрузку на сетевые коммуникации систем реального времени, обеспечить возможность опроса большего количества устройств, подключенных к сети полевого уровня шинной топологии без изменения скорости обмена данными.
редукция данных, ряд значений, способ кодирования сигнала, восстановление сигнала, режим реального времени, дискретизация, вторичный преобразователь
Проблема хранения и транспортировки избыточной информации в автоматизированных системах управления технологическим процессом
Технологические процессы металлургического производства в целом характеризуются большим количеством различных факторов, оказывающих влияние на качество и номенклатуру продукции, выпускаемой предприятиями черной металлургии. Ввиду уникальности металлургических агрегатов протекание технологических процессов на них даже в сходных условиях родственных предприятий имеет отличия, обусловленные, например, различными температурными условиями функционирования агрегатов, различиями химических и физических свойств сырьевых материалов, различиями теплотворной способности газов, применяемых при производстве продукции, особенностями статических и динамических характеристик исполнительных механизмов подачи энергоносителей, тепловыми свойствами применяемых огнеупорных материалов, конфигурацией и протяженностью трасс энергоносителей и т. д. [1].
С ростом предприятия, модернизацией технологического оборудования, увеличением номенклатуры продукции, ужесточением требований к ее качеству возрастает количество источников информации (различного рода датчиков), что приводит к увеличению нагрузки на каналы транспортировки данных, а также устройства их хранения.
В настоящее время большинство информационных систем металлургических предприятий развивается экстенсивным путем: при нехватке средств хранения данных увеличивается объем хранилищ, что негативно сказывается на их производительности [2], при увеличении количества передаваемой информации в каналах передачи данных с пакетной коммутацией до 100 % пропускной способности – увеличивается количество каналов, что особенно актуально в случае использования сетей полевого уровня шинной топологии (построенных, например, на основе стандарта TIA/EIA – 485-A) [3, 4].
Тем не менее, учитывая тот факт, что данные технологических процессов металлургических агрегатов необходимо и целесообразно хранить в течение всего периода эксплуатации металлургического агрегата [5], указанных мер оказывается недостаточно, что приводит к переполнению хранилищ и, в конечном итоге, к безвозвратной потере низкоприоритетной информации и информации с наибольшим сроком хранения [2].
Таким образом, для обеспечения максимально возможного периода хранения данных на базе существующих программно-аппаратных комплексов, эффективного использования сетевых коммуникаций полевого уровня требуется разработка нового метода обработки данных источников информации о технологическом процессе в части снижения их избыточности, но, вместе с тем, с сохранением точности измерений, регламентированной государственными стандартами или же стандартами предприятия в каждой точке измерения.
Применение для обработки сигналов вычислительных ресурсов вторичных приборов
В общем виде типовую систему сбора данных технологических процессов для получения значений единичного параметра можно представить структурой, изображенной на рис. 1.
Рис. 1. Типовая структура системы сбора данных единичного технологического параметра
Fig. 1. Typical structure of a data acquisition system of a single process parameter
Источник сигнала посредством физического воздействия на чувствительный элемент первичного аналогового преобразователя сообщает ему некоторое количество энергии, которая затем трансформируется в непрерывный (аналоговый) электрический сигнал, поступающий по линиям связи канала передачи аналоговых данных на вход вторичного преобразователя. Вторичный преобразователь по запросу блока задания интервала времени опроса производит фильтрацию, дискретизацию и аналого-цифровое преобразование полученного электрического сигнала. После проведенных преобразований данные, сформированные в пакет, транспортируются по линиям связи сетей полевого уровня канала передачи цифровых данных на вход системы архивации, представленной блоком приема данных, блоком архивации и собственно хранилищем в виде базы данных.
Для обеспечения упорядочения и сокращения количества данных (редукции) в блоках системы необходимо наличие программно-аппаратной платформы, позволяющей производить вычисления в потоке информации с минимальной задержкой при обработке.
При детальном рассмотрении структуры системы можно сделать вывод о том, что потенциальных мест редукции данных может быть 2:
– вторичный преобразователь;
– блок архивации.
Редукции информации в применяемых промышленных системах сбора технологических параметров, входящих в состав автоматизированных систем управления технологическим процессом (АСУ ТП), внимание уделяется на этапе архивации, причем на данном этапе происходит, как правило, только сжатие данных без снижения количества избыточной информации.
В работе [6] предложен метод сокращения объема данных, передаваемых в сетях шинной топологии на базе RS-485 (ANSI/TIA/EIA-485), однако:
– для реализации предложенного метода необходимо включение в сеть дополнительных устройств сбора данных;
– предложенный метод обработки позволяет сократить объем информации в случае, если данные не изменяются, что в системах сбора технологических параметров наблюдается достаточно редко;
– метод не позволяет адаптировать период опроса вторичных преобразователей сообразно изменяющимся условиям поступления информации от источника сигнала.
В [7] показано, что снижение частоты дискретизации и опроса источников сигнала позволяет сократить объем информации, передаваемой по сети, но достаточность точности измерений полученных данных требованиям производственного процесса в этом случае неизвестна.
Таким образом, возникает дилемма:
– для сокращения объема информации частоту опроса источников сигнала необходимо снижать;
– для обеспечения точности частоту опроса источников сигнала следует увеличивать.
Следует отметить, что на текущий момент возможности микро-ЭВМ, входящей в состав практически любого современного вторичного преобразователя, в части редукции данных не используются.
При этом применение метода редукции данных в структуре блока вторичного преобразователя является наиболее перспективным:
– ввиду возможности обеспечения максимальной частоты дискретизации аналоговой величины источников сигнала;
– возможности снижения количества избыточной цифровой информации в функции точности измерений;
– возможности обработки данных в режиме реального времени.
Метод редукции данных
Предлагаемый метод редукции данных в составе блока вторичного преобразователя состоит
в том (рис. 2), что для повторения формы исходного сигнала (показан штриховой линией) при декодировании достаточно иметь ряд значений, по которым будет проводиться упорядочение данных (опорных точек (показаны в черной рамке)), знать их порядковые номера в ряду исходного сигнала (номера пакетов, временные метки и т. д.) и способ кодирования/восстановления.
Рис. 2. Иллюстрация метода редукции данных
Fig. 2. Illustration of the data reduction method
Все остальные элементы ряда исходного сигнала могут быть отброшены на этапе редукции, а затем восстановлены расчетными значениями (показаны без рамки) в восстановленном сигнале (показан непрерывной линией) по имеющейся информации.
В качестве критерия, определяющего принадлежность каждого значения, в технических системах применяется понятие точности измерений, которая определяет достоверность значений в каждой точке измерений [8].
Поиск опорных точек необходимо вести таким образом, чтобы значения (Xi), находящиеся между двумя опорными точками (Xrpk, Xrpm), не отличались бы от расчетных (Xspi) при декодировании (восстановлении) сигнала на величину, большую допустимых погрешностей относительно шкалы измерений на каждом этапе вычислений:
, (1)
где Xi – значение исходного сигнала, не являющееся опорной точкой, отн. ед.; Xspi – значение восстановленного сигнала, эквивалентное значению входного, отн. ед.; ∆ – допустимая погрешность измерения, отн. ед.; k – порядковый номер предыдущей опорной точки в ряду значений исходного сигнала; i – порядковый номер значений в рядах исходного и восстановленного сигнала; m – порядковый номер следующей опорной точки в ряду значений исходного сигнала.
Определение эффективности предложенного метода редукции данных
C целью проверки предлагаемого метода был разработан алгоритм (рис. 3), отражающий процесс редукции данных исходного сигнала для обработки потоковой информации.
На рис. 4 представлена блок-схема подпрограммы оценки отклонений, которая, по сути, и определяет способ кодирования.
Вид способа кодирования/восстановления принципиальной разницы в случае выполнения условия (1) не имеет, кроме трудоемкости обработки данных и возможности реализации его исполнения в реальном режиме времени при помощи микро-ЭВМ вторичного преобразователя. По этой причине в качестве способа кодирования/восста-
новления применен модифицированный автором метод линейной интерполяции [9], наиболее простой в реализации и не требовательный к ресурсам микро-ЭВМ.
Рис. 3. Блок-схема алгоритма редукции данных
Fig. 3. Diagram of the data reduction algorithm
Рис. 4. Блок-схема подпрограммы вычисления отклонений
Fig. 4. Diagram of the variance calculation routine
По предложенным алгоритмам была выполнена программная обработка двух произвольных фрагментов сигнала (рис. 5), равных по количеству элементов ряда и требуемой точности измерений, но отличающихся характером изменений.
а
б
Рис. 5. Графики исходных сигналов для проведения редукции: а – фрагмент сигнала 1; б – фрагмент сигнала 2
Fig. 5. Graphs of initial signals for reduction: a – fragment of signal 1; б – fragment of signal 2
В результате редукции фрагментов данных установлено, что на точность восстановленных после редукции данных достаточно просто влиять
и обеспечивать ее поддержание на заданном уровне в потоке данных в реальном режиме времени (рис. 6).
а
б
Рис. 6. Отклонение значений исходных и восстановленных сигналов:
а – в процессе редукции фрагмента сигнала 1; б – в процессе редукции фрагмента сигнала 2
Fig. 6. Deviation of the values of the initial and restored signals:
a – in the process of reduction of fragment of signal 1; б – in the process of reduction of fragment of signal 2
В численном представлении эффективность применения редукции данных анализируемых фрагментов сигнала на этапе дискретизации представлена в таблице.
Эффективность предлагаемого метода редукции данных по отношению к исходному потоку данных
Efficiency of the proposed data reduction method relative to the original data stream
|
Показатель |
Исходный поток данных |
Предлагаемый метод |
||
|
Фрагмент |
Фрагмент |
Фрагмент |
Фрагмент |
|
|
Количество опорных точек, шт. |
1 440 |
1 440 |
870 |
43 |
|
Количество расчетных точек, шт. |
0 |
0 |
570 |
1 397 |
|
Объем данных для кодирования фрагмента, байт |
5 760 |
5 760 |
3 480 |
172 |
|
Снижение объема данных по отношению |
– |
– |
1,655172 |
33,48837 |
Таким образом, численные показатели эффективности предложенного метода, представленные в таблице, говорят о целесообразности применения редукции данных на этапе дискретизации исходного сигнала.
Выводы
На основании полученных результатов применения предложенного метода с применением реализованного способа редукции данных можно сделать следующие выводы:
– для различных типов фрагментов рядов данных исходных сигналов в зависимости от характера их изменений снижение объема данных для обеспечения кодирования значений не является постоянной величиной и тем больше, чем меньше скорость изменения сигнала;
– редукция данных на этапе дискретизации исходного сигнала обеспечивает снижение объема передаваемых данных, что дает возможность передачи большего, по сравнению с исходным, количества уникальной информации по сети шинной топологии при неизменной установленной скорости сетевого обмена;
– применение предложенного метода редукции данных при их получении по отношению к существующему за равные промежутки времени приводит к снижению объема хранимой информации, что ведет к увеличению возможного периода хранения значений величин параметров технологического процесса без изменений программно-аппаратных средств хранилищ;
– предложенный метод редукции данных позволяет поддерживать точность расчетных значений по отношению к исходным в рамках требуемой точности измерений за счет определения новых опорных точек в случае, если результаты восстановления сигнала показывают превышение величины погрешности по отношению к заданной;
– приведенные блок-схемы алгоритмов показывают, что представленный метод редукции данных применим в реальном режиме времени для обработки непрерывного потока значений исходного сигнала, что позволяет использовать его в составе микропрограммного обеспечения микро-ЭВМ вторичных преобразователей.
1. Липухин Ю. В. Автоматизация основных металлургических процессов. М.: Металлургия, 1990. 278 с.
2. Батьков В. О. Анализ проблем современных хранилищ данных // Надежность и качество: тр. Междунар. симп. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2013. Т. 1. С. 259-261.
3. Perrin B. The art and science of RS-485. URL: https://www2.htw-dresden.de/~huhle/ArtScienceRS485.pdf (дата обращения: 02.04.2022).
4. ANSI/TIA/EIA-485-A-1998. URL: http://caxapa.ru/thumbs/876528/eia485.pdf (дата обращения: 02.04.2022).
5. Об утверждении Перечня типовых архивных документов, образующихся в научно-технической и производственной деятельности организаций, с указанием сроков хранения: приказ Росархива от 28 декабря 2021 г. № 142. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_408338/ (дата обращения: 02.04.2022).
6. Шершень С. А., Бизянов Е. Е. Разработка метода опроса устройств на основе стандарта RS-485 для систем реального времени // Вестн. кибернетики. 2021. № 2 (42). С. 31-37.
7. Шершень С. А., Будков С. Ю. Разработка комплексного критерия оценки информации в одномастерной сети RS-485 // Актуальные проблемы современной науки: взгляд молодых ученых: сб. тез. докл. Междунар. науч.-практ. конф. (Алчевск, 19 марта 2020 г.) / под общ. ред. С. В. Куберского. Алчевск: Изд-во ДонГТУ, 2020. С. 70-72.
8. РМГ 29-2013 ГСИ. Метрология. Основные термины и определения. Рекомендации по межгосударственной стандартизации от 05 декабря 2013 г. № 29-2013 (применяется с 01 января 2015 г. взамен РМГ 29-99). URL: https://metrcons.ru/upload/iblock/feb/feb4f18a54120293bf0fe6973539d7e4.pdf (дата обращения: 02.04.2022).
9. Дьяконов В. П. Справочник по алгоритмам и программам на языке Бейсик для персональных ЭВМ. М.: Наука, 1989. 240 с.
