10-04 artykul1p, PLC, plcc, PLC II
[ Pobierz całość w formacie PDF ]
Pomiary Automatyka Robotyka 10/2004
Zastosowanie programu SIMIT SCE
do modelowania właściwości obiektu
i połączenia z fizycznym sterownikiem PLC
Artur Król
Joanna Moczko-Król *
R
ozwiązując problem sterowania procesem fi-
zycznym z użyciem sterownika PLC, należy spo-
rządzić przede wszystkim odpowiedni opis
obiektu. Automatyk szuka zatem matematycznego mo-
delu w postaci układu zależności zachodzących w pro-
cesie, którego rozwiązanie dawałoby wyniki zgodne
z obserwacjami.
Współczesne środowisko wspomagania projektowa-
nia układów automatyki pomaga użytkownikom w bu-
dowie i testowaniu złożonych algorytmów sterowania
oraz daje możliwość symulacyjnej weryfikacji pracy za-
projektowanego układu.
Przeprowadźmy analizę układu rozmytego sterowania
poziomem cieczy (rys. 1).
(2)
q
we
— strumień masy na wejściu układu,
A
— powierzchnia przekroju poprzecznego zbiornika.
Do analizy takiego układu wykorzystaliśmy metodę
hardware-in-the-loop
[3] polegającą na podłączeniu,
w naszym przypadku, sterownika PLC do komputera,
w którym wykonywany jest program symulujący zacho-
wanie obiektu w czasie rzeczywistym.
W pierwszej fazie realizacji projektu określiliśmy i spa-
rametryzowaliśmy podstawowe bloki układu sterowa-
nia (rys. 2):
model obiektu zrealizowany w programie symula-
cyjnym SIMIT SCE
regulator zrealizowany za pomocą fizycznego ste-
rownika S7-314.
Modelowanie właściwości obiektu
Intensywny rozwój zastosowań wszelkiego rodzaju pa-
kietów programowych wspomagających projektowa-
nie układów automatyki zmusił wiele firm, zajmujących
się dotychczas produkcją wyłącznie elementów auto-
matyki, do tworzenia programów symulacyjnych.
Jedną z takich ciekawych ofert jest oprogramowanie
SIMIT SCE proponowane przez firmę SIEMENS. Jest to
pakiet stworzony z myślą o testowaniu różnego rodza-
Rys. 1.
Zbiornik z wodą
Strumień masy (masowe natężenie przepływu) na
wyjściu zbiornika można zapisać następującym wzo-
rem:
(1)
p
1
— ciśnienie przed zaworem,
p
a
— ciśnienie zewnętrzne,
— stała zaworu,
r
— gęstość cieczy.
Stosując zasadę zachowania masy,
otrzymamy nieliniowe równanie róż-
niczkowe dla wysokości słupa cieczy:
* mgr inż. Artur Król — UDT O/Opole,
mgr inż. Joanna Moczko-Król
— ECO Opole
Rys. 2.
Schemat blokowy układu sterowania
5
Pomiary Automatyka Robotyka 10/2004
ju układów regulacji przez ka-
drę inżynierską oraz nauko-
we grupy badawcze. Pakiet
ten pozwala użytkownikowi
na:
modelowanie obiektu
testowanie całego układu
automatyki w czasie rze-
czywistym
połączenie z rzeczywistym
sterownikiem
możliwość stworzenia spe-
cjalnej nakładki graficznej
pozwalającej na zmianę pa-
rametrów obiektu
wizualizację zmiennych
dynamicznych
połączenie z innymi pro-
gramami
wykorzystanie bogatej bi-
blioteki gotowych elemen-
tów
tworzenie własnych bibliotek z elementami zdefi-
niowanymi za pomocą wzorów matematycznych.
Rys. 3.
Schemat blokowy modelu oraz okno
wizualizacji
elementów umożliwiających pomiar:
– stopnia otwarcia zaworu
– poziomu cieczy w zbiorniku
elementów umożliwiających wykonanie potrzeb-
nych obliczeń matematycznych.
Na podstawie schematu blokowego modelu wygene-
rowaliśmy okno wizualizacji procesu (rys. 3), które
umożliwiło
on line
:
graficzny podgląd stopnia otwarcia poszczególnych
zaworów
graficzny podgląd poziomu cieczy
wprowadzanie wartości zadanej poziomu
cyfrowy podgląd poziomu cieczy w zbiorniku
wyświetlenie w formie cyfrowej stopnia otwarcia za-
worów.
Dla tak przygotowanego schematu blokowego obiek-
tu dodatkowo sparametryzowaliśmy moduł umożliwia-
jący komunikację modelu ze sterownikiem PLC oraz
moduł graficzny, który wykreślał przebiegi w interesu-
jących nas punktach (rys. 5).
Przed rozpoczęciem procesu symulacji program SIMIT
SCE wymaga, aby użytkownik zaprojektował tzw. plan,
czyli model obiektu, całego układu regulacji lub proce-
su fizycznego (rys. 3). Tworzy się go przy wykorzystaniu
elementów z bibliotek, definiując dodatkowo np. spo-
sób komunikacji z rzeczywistym sterownikiem PLC lub
programem pracującym w środowisku Windows. Na-
stępnie, na podstawie tak stworzonego planu można
wygenerować graficzne okno, dzięki któremu użytkow-
nik wpływa (zmienia), w trakcie pracy
on line
, wybra-
ne wartości parametrów obiektu lub całego układu au-
tomatyki (rys. 3). Dodatkowo istnieje możliwość
zdefiniowania zmiennych, które dzięki specjalnemu
modułowi mogą być wyświetlane i wykreślane w trak-
cie symulacji w czasie rzeczywistym.
Tak stworzony projekt zostaje następnie poddany
procesowi kompilacji, w wyniku czego otrzymujemy
specjalne pliki, które umożliwiają jego wykonanie w śro-
dowisku Windows w czasie rzeczywistym.
W naszym przykładzie projekt stworzony w progra-
mie SIMIT SCE wymagał zdefiniowania następujących
elementów (rys. 3):
modelu zbiornika scharakteryzowanego przez:
– pojemność
– pole powierzchni zbiornika
– sposób ustawienia zbiornika
– ciśnienie zewnętrzne
– początkową temperaturę cieczy w zbiorniku
– początkowy poziom cieczy
zaworów opisanych przez:
– charakterystykę zaworu
– parametry przepływu
elementów wymuszających przepływ cieczy
elementów umożliwiających komunikację z ze-
wnętrznym sterownikiem PLC
Projektowanie regulatora rozmytego
W pierwszej fazie realizacji postawionego zadania zde-
finiowaliśmy kryterium, jakie musi spełniać regulator.
Założyliśmy, że przy skokowym otwarciu zaworu po-
ziom cieczy w zbiorniku powinien bez przeregulowa-
nia osiągnąć poziom zadany.
Proces projektowania regulatora rozmytego (FLC)
rozpoczęliśmy od przyjęcia jako zmiennych wejścio-
wych regulatora: wysokości słupa cieczy
h
i zmiany
D
h
,
a jako zmiennej wyjściowej: stopnia otwarcia zaworu
k
.
W następnym kroku wyznaczyliśmy przestrzenie oraz
funkcje przynależności zbiorów rozmytych związanych
z etykietami lingwistycznymi dla wybranych zmiennych.
Dla
h
i
D
h
przestrzenie dobraliśmy w przedziale (0, 2),
a dla
k
w przedziale (0, 100).
6
Pomiary Automatyka Robotyka 10/2004
Natomiast funkcje przynależności zbiorów rozmy-
tych są związane ze zbiorami terminów: wysokość słu-
pa cieczy, zmiany poziomu cieczy i stopień otwarcia za-
woru. Zbiory terminów podzieliliśmy na następujące
etykiety lingwistyczne:
dla
h
— „niski
N
”, „odpowiedni
OK
”, „wysoki
W
”
dla
D
h
— „mały
M
”, „bez zmian
BZ
”, „duży
D
”
dla
k
— „zamknij szybko
ZS
”, „zamknij wolno
ZW
”,
„nie zmieniaj
NZ
”, „otwórz wolno
OW
”, „otwórz szyb-
ko
OS
”.
W opisanym przykładzie funkcja wiążąca zależności
h
,
D
h
i
k
jest wyrażona za pomocą modelu rozmytego
i została przez nas wyznaczona na podstawie wiedzy
eksperta [7].
Zbiór doświadczeń eksperta odzwierciedlają nastę-
pujące rozważania:
jeśli poziom cieczy w zbiorniku jest równy zadanemu,
to nie należy zmieniać stopnia otwarcia zaworu
jeśli poziom cieczy w zbiorniku jest niższy od zada-
nego, to należy otworzyć maksymalnie zawór
jeśli poziom cieczy w zbiorniku jest wyższy od zada-
nego, to należy zamknąć zawór
jeśli poziom cieczy w zbiorniku jest bliski zadane-
mu, a jego przyrost jest duży, to należy zawór zamy-
kać powoli
jeśli poziom cieczy w zbiorniku jest bliski zadane-
mu, a jego przyrost jest mały, to należy zawór otwie-
rać powoli.
Na podstawie tych rozważań otrzymaliśmy część wie-
dzy o systemie w postaci zbioru reguł:
Reguła 1:
JEŚLI (h = OK), TO (k = NZ).
Reguła 2:
JEŚLI (h = N), TO (k = OS).
Reguła 3:
JEŚLI (h = W), TO (k = ZS).
Reguła 4:
JEŚLI (h = OK) I (
D
h = D), TO (k = ZW).
Reguła 5:
JEŚLI (h = OK) I (
D
h = M), TO (k = OW).
Rys. 4.
Funkcje przynależności dla
h
i
k
oraz wynikowa płasz-
czyzna decyzyjna regulatora FL
Ponieważ zbiór powyższych reguł jest uboższy od
mentalnego (zbiór zawierający wiedzę świadomą i pod-
świadomą o systemie rzeczywistym), to wszystkie dodat-
kowe informacje muszą być uzupełnione na zasadzie
domniemania (intuicji) przez kolejnego eksperta, tym
razem eksperta modelowania rozmytego.
Jego zadaniem było:
określenie rodzaju fuzyfikacji (określenie kształtu
i parametrów funkcji przynależności)
określenie na podstawie wyjściowych stopni przy-
należności tzw. wynikowej funkcji przynależności na
podstawie ściśle zdefiniowanych elementów — bazy
reguł, mechanizmów inferencji, funkcji przynależ-
ności dla wyjścia modelu
określenie na podstawie wyjściowej funkcji przyna-
leżności ostrej wartości wyjścia
dostrojenie modelu rozmytego.
Do budowy naszej struktury rozmytej wykorzystaliśmy
program Fuzzy Control++ firmy SIEMENS [6]. Ponie-
waż wymusił on pewne ograniczenia, to w naszym za-
daniu przyjęliśmy dla wejść
h
i
D
h
trójkątne funkcje
przynależności i singletonowe funkcje dla wyjścia
k
,
rozmieszczone w sposób pokazany na rys. 4.
Do określenia ostrej wartości sygnału
k
mogliśmy wy-
korzystać jedynie metodę środka ciężkości, co w rezul-
tacie dało płaszczyznę wiążącą wartości parametrów
h
,
D
h
i
k
przedstawioną na rys. 4. Przy zastosowaniu sing-
letonowych funkcji przynależności wyjścia znacznie
uprościł się proces defuzyfikacji oparty na metodzie
środka ciężkości. Jest to bardzo ważne, bo pozbywamy
się wtedy dużego nakładu obliczeniowego związanego
z całkowaniem powierzchni o nieregularnym kształcie.
Do fizycznej realizacji regulatora rozmytego wybrali-
śmy rzeczywisty sterownik SIMATIC z jednostką cen-
tralną S7-314. Następnie za pomocą oprogramowania
Fuzzy Control++ skonfigurowaliśmy blok danych
(DB30), który zawierał wszelkie informacje potrzebne
do obliczeń dla specjalnego bloku funkcyjnego FB30.
Blok ten zapisaliśmy do sterownika, dzięki utworzone-
mu wcześniej kanałowi w SIMATIC NET S7.
Komunikacja między programem SIMIT SCE a S7-314
odbywała się poprzez interfejs MPI, dzięki czemu zre-
alizowaliśmy podstawową cechę metody
hardware-
in-the-loop
.
7
Pomiary Automatyka Robotyka 10/2004
Po uruchomieniu symulacji w programie SIMIT SCE,
dzięki jego możliwościom graficznym, mogliśmy ob-
serwować zmiany poziomu cieczy w zbiorniku przy
jednoczesnych zmianach poziomu zadanego. Jak widać
na rys. 5 układ nie wykazuje przeregulowań, a więc za-
projektowany regulator umożliwił zrealizowanie zało-
żonego kryterium.
Dodatkowo możliwości programu Fuzzy Control++
pozwoliły na stały podgląd
on line
stopnia aktywacji
poszczególnych reguł w procesie dochodzenia do war-
tości zadanej poziomu cieczy w zbiorniku (rys. 6).
czytelność dużych schematów blokowych
bogata firmowa biblioteka różnorodnych elemen-
tów pomocnych do modelowania obiektów, całych
procesów technologicznych
otwartość systemu wyrażająca się możliwością do-
łączania nowych bibliotek i korzystania z innych pro-
gramów
łatwość porównywania wykresów otrzymanych dla
różnych wartości zmiennych
standardowy interfejs do komunikacji z użytkowni-
kiem
dodatkowo — symulacja regulatora w sposób zapew-
niający reakcję na sygnały z rzeczywistego obiektu.
Takie podejście do wspomagania projektowania au-
tomatyki daje praktycznie nieograniczone możliwości,
a jego zastosowanie może być w łatwy sposób rozsze-
rzone na testowanie:
zaawansowanych algorytmów PID (z kompensacją
opóźnienia, przestrajanym wzmocnieniem, samona-
strajających się, wielowymiarowych)
regulatorów optymalnych, sterowania predyktyw-
nego i adaptacyjnego
algorytmów sztucznej inteligencji (regulatorów wy-
korzystujących sztuczne sieci neuronowe, algoryt-
my genetyczne lub logikę rozmytą).
Rys. 5.
Przebieg zmian poziomu cieczy w zbiorniku
Wydaje się, że w dobie wszelkiego rodzaju specjali-
zowanych, zaawansowanych układów regulacji, współ-
czesny projektant musi sięgać po niekonwencjonalne
metody rozwiązywania skomplikowanych problemów
automatyki.
Bibliografia
1. Fuzzy Control++. User's Manual. SIEMENS AG 1998.
2. Kahlert J., Frank H.: Fuzzy-Logik und Fuzzy-Control.
Vieweg & Sohn Verlag GmbH, Braunschweig/Wies-
baden 1994.
3. Kołek K., Sochacki M.: Hardware-in-the-loop w pro-
gramowaniu sterowników PLC. PAR 12/1999 s. 5–8.
4. Kowal J.: Podstawy automatyki. Uczelniane Wydaw-
nictwo Naukowo-Dydaktyczne. Kraków 2003.
5. Król A., Moczko-Król J.: S5/S7 Windows. Programo-
wanie i symulacja sterowników PLC firmy SIEMENS.
Wydawnictwo NAKOM, Poznań 2000.
6. Król A., Moczko-Król J.: Zastosowanie metody hard-
ware-in-the-loop do budowy regulatora adaptacyj-
nego PI wykorzystującego logikę rozmytą w sterow-
nikach PLC. PAR 1/2003 s. 8–11.
7. Piegat A.: Modelowanie i sterowanie rozmyte. Aka-
demicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 1999.
8. Rojek R., Bartecki K., Korniak J.: Zastosowanie
sztucznych sieci neuronowych i logiki rozmytej
w automatyce. Skrypt nr 234 Politechniki Opol-
skiej. Opole 2000.
9. SIMIT BASIC. Bedienungshandbuch. SIEMENS AG
2003.
10. SIMIT SCE. Telestart Übungsaufgaben. SIEMENS
AG 2003.
Rys. 6.
Stopnie aktywacji poszczególnych reguł
Podsumowanie
Zastosowanie metody
hardware-in-the-loop
w znaczny
sposób wspomaga proces projektowania prostych, jak
i zaawansowanych układów sterowania. Mając dodat-
kowo dobre oprogramowanie do symulacji wszelkie-
go rodzaju obiektów, metoda ta pozwala na ocenę dzia-
łania całego układu regulacji. Ogranicza tym samym
czas testowania w warunkach przemysłowych, a dla
obiektów nietypowych umożliwia wstępny wybór stra-
tegii sterowania.
Dobry program symulacyjny powinny cechować:
łatwość konstruowania schematów blokowych
dostępność złożonych funkcji matematycznych, bez
konieczności ich modelowania
8
[ Pobierz całość w formacie PDF ]