Применение цифровых двойников в АСУ ТП с точки зрения теории ограничения систем

Авторы:

Авторы:
Олейников В.С.- старший преподаватель высшей школы киберфизических систем и управления.
Пересвет В.А., Курочкина В.С., Бурячек И.Ю. - студенты.

Источник: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44226186

Современная сфера ЖКХ с каждым днем все больше внедряет в свои структуры автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП), приобретая как все преимущества автоматизации, так и новые задачи, требующие решения. Внедрение локальных автоматизированных систем, рассредоточенных по городу, влечет за собой необходимость более внимательного контроля за состоянием объектов и регулярного вмешательства высококвалифицированных специалистов для обслуживания систем.

В классическом варианте верхний уровень АСУ ТП, а именно SCADA-система, может оповещать только об уже случившихся авариях, действуя по алгоритму нижнего уровня АСУ ТП, заданному заранее и загруженному в программируемый логический контроллер (ПЛК). Данный процесс чаще всего осуществляется отслеживанием выхода параметров за определённые пределы и сбором аварийных дискретных сигналов, выдаваемых аварийными реле или логикой оборудования. Оператор узнает о нештатной ситуации только по факту её возникновения. После выдачи аварийного сообщения автоматизированной системой и до момента устранения аварии неизбежен простой оборудования: оператор передает информацию оперативно-ремонтной службе, которой необходимо добраться до объекта и локализовать аварию. Этот промежуток времени часто может быть критичным при аварии производственных линий. Такая ситуация также может являться особенно критичной для энергетической промышленности по ряду причин:

· Простой важного оборудования может являться причиной простоя всего производства.

· Снижение качества жизни конечных потребителей энергии.

· Возможный простой предприятий, зависящих от поставок энергии.

· Возможная угроза окружающим из-за неконтролируемого технологического процесса.

· Повреждение оборудования и снижение его ресурса при нештатных условиях работы.

Важнейшими задачами сферы ЖКХ являются введение новых методов конкурентной борьбы и снижение затрат на обслуживание. Функционирование в данной сфере носит большей частью реактивный характер, так как доля общей деятельности, составляющая 50-70%, уходит на аварийное обслуживание. Одним из инструментов повышения эффективности предприятия, призванным справляться с подобными задачами, является теория ограничения систем [1].

Организационные ограничения систем делятся на несколько типов [2]:

· Ограничения в строении организации, когда структура предприятия становится главнее его функции и под решения появившейся задачи учреждают новые подразделения.

· Ограничения в организационных отношениях, проявляющиеся в конфликтах, возникающих между структурами.

· Ограничения в управленческих решениях, отражающиеся в неспособности к новациям, маятниковых решениях, разрыве между решением и исполнением.

Исходя из всего вышесказанного, можно определить, что высокие затраты в сфере ЖКХ и ориентированность на аварийные работы являются ограничениями системы и мешают повышению эффективности предприятий, занимающихся ЖКХ.

Проблема носит масштабный характер, так как специалистам необходимо регулярно совершать плановые осмотры сотен и тысяч объектов автоматизации для предупреждения возможных нештатных ситуаций, а в случае произошедшей аварии ущерб уже неизбежен.

С точки зрения теории ограничений, такой подход и является узким местом всей системы. Рабочая сила направляется на обслуживание объектов, не требующих вмешательства на момент осмотра, в то время как ряд объектов, находящихся в предаварийном состоянии, остаётся без внимания [3].

В качестве одного из путей решения данной проблемы рассматривается прогнозирование технологических параметров, нештатных ситуаций и выхода из строя технологических звеньев путём создания цифрового двойника технологического процесса, используя который возможно прогнозировать поведение технологического процесса, предсказывать возможные нештатные ситуации и предотвращать их до момента возникновения. На основе реальных и исторических данных, поступающих с технологического объекта, строится программная модель объекта управления, позволяющая делать предположения о будущем поведении системы и создавать для оператора рекомендации по обслуживанию автоматизированных систем. Это позволит направлять силы непосредственно на те объекты, где, по оценке системы прогнозирования, скоро может понадобиться вмешательство, что значительно снизит затраты на выезды на объекты, находящихся в рабочем состоянии, и уменьшит общее количество нештатных ситуаций.

Для внедрения прогнозирования с помощью цифровых двойников не требуется больших дополнительных затрат. Система прогнозирования встраивается в общую структуру управления как отдельный модуль интеллектуальной аналитики. Необходимые данные собираются существующими датчиками, передаются по уже развернутым информационным сетям и собираются в базах данных диспетчерских и операторских пунктов. По полученным данным строятся модели технологических систем. Также необходимо учитывать недопустимость понижения надежности существующих автоматизированных систем и недопустимость внесения неконтролируемых управляющих сигналов. Чтобы этого достигнуть, желательно логически отделить основную АСУ и систему прогнозирования односторонней связью, а рекомендательную информацию от системы прогнозирования отображать только для оператора (см. рис. 1).

Рис. 1. UML-диаграмма структуры АСУ ТП распределенных технологических объектов с интегрированным в систему модулем интеллектуальной аналитики.

Для исследований моделирования и построения цифровых двойников технологических объектов в Санкт-Петербургском Политехническом университете Петра Великого был разработан проект мобильного стенда для изучения принципов промышленной автоматизации и моделирования технологических процессов (см. рис.2) [4].

Рис. 2. Структура стенда.

На базе стенда ведутся работы по разработке методов построения цифровых двойников технологических объектов. Применяются методики математического моделирования на базе ПЛК [5], изучаются методики построения нейросетевых моделей при помощи уже полученных математических моделей, разрабатываются методы применения нечеткой логики на ПЛК. Для примера была разработана модель индивидуального отопительного пункта с элеваторным узлом (см. рис. 3).

Рис. 3. Схема элеваторного узла: К1 – задвижка, Т1, Т01, Т02 – термометры, ВЭ1 – водоструйный элеватор, G1, G2 – расход теплоносителя в подающем и обратном трубопроводах на вводе (G1 = G2), G3 – расход теплоносителя через перемычку, G0 – расход теплоносителя в системе отопления здания.

При использовании полученной модели совершены работы по проектированию системы управления и моделированию поведения данного технологического объекта с разработанной автоматизированной системой погодного регулирования в экстремальных условиях быстрого изменения температуры наружного воздуха (см. рис. 4). Данная система поддерживает температуру в помещении на заданном уровне, регулируя расход теплоносителя.

Рис. 4. График зависимость температур от времени. Ту – температура наружного воздуха, Тп – регулируемая температура в помещении, Т1 – температура теплоносителя из теплосети, Т21 и Т11 – температуры теплоносителя в прямом и обратном трубопроводах.

Кроме того, на основе реальных данных с технологического объекта управления была построена нейромодель, при помощи которой проводился прогноз состояния независящего от воздействий системы управления параметра (см. рис. 4-5)

Рис. 5. Прогнозирование независимого параметра на часовой шкале.

Рис. 6. Прогнозирование независимого параметра на минутной шкале.

Таким образом, продемонстрирована возможность реализации цифровых двойников технологических объектов и предложена структура АСУ ТП с внедряемым модулем интеллектуальной аналитики. Учитывая всё вышесказанное, можно сделать вывод, что построение цифровых двойников и интеллектуальный анализ технологических объектов позволит снизить затраты на плановое обслуживание систем, исключив выезды на заведомо исправные объекты. Силы специалистов могут быть направлены на объекты, где возникновение нештатной ситуации наиболее вероятно. Повышение эффективности выездов ремонтных служб с помощью заблаговременного определения объектов, требующих обслуживания, и снижение количества возникающих аварийных ситуаций значительно повысит конкурентоспособность предприятий сферы ЖКХ.

Список литературы

1. Колларж, В. В. Анализ сбалансированности деятельности предприятия сферы ЖКХ на основе теории энтропии и теории ограничения систем / В. В. Колларж // Экономический вектор. – 2016. – № 2 (5). – С. 66−73.

2. Владыкин, А. А. Теория ограничений систем в реализации инновационных изменений на промышленных предприятиях / А. А. Владыкин. – DOI 10.15862/25EVN216. – Текст : электронный // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ». – 2016. – Т. 8, № 2. – С. 259−270. – URL: http://naukovedenie.ru/PDF/25EVN216.pdf (дата обращения: 12.11.2020)

3. Голдратт, Э. М. Цель. Процесс непрерывного совершенствования = The Goal: A Process of Ongoing Improvement / Элияху М. Голдратт, Джефф Кокс ; перевод с английского П. А. Самсонова. – Минск : Попурри, 2009. – 496 с. – 7000 экз. – ISBN 978-985-15-0641-1
(в пер.). – Текст : непосредственный.

4. Применение аппаратно-программного моделирования при разработке прикладного программного обеспечения АСУ ТП на базе мобильного стенда изучения принципов промышленной автоматизации и моделирования технологических процессов / В. Н. Хохловский, В. С. Олейников, И. Ю. Бурячек, В. С. Курочкина, В. А. Пересвет // XIII Международная научно-техническая конференция «Современные проблемы машиностроения» : материалы конференции, 26−30 Октября 2020 г. – Томск : ТПУ, 2020. – С. 212−213.

5. Совершенствование процесса разработки программного обеспечения для ПЛК путем генерации кода из созданной математической модели объекта управления / В. Н. Хохловский, В. С. Олейников, В. А. Пересвет, В. С. Курочкина, И. Ю. Бурячек // Modern Science. – 2020. – № 9-2. – С. 347−359.