О стандартной схеме обработки информации автоматизированных систем управления технологическими процессами

Стандартная схема обработки информации автоматизированных систем включает в себя; проверку достоверности информации и контроль по отклонениям; цифровую фильтрацию; определение измеряемой величины по значению выходного сигнала датчика; статистическую обработку измеренных значений технологических параметров.

Порядок выполнения операций может не совпадать с предложенным. Обычно преобразование в технические единицы (выражаемые, как правило, выражаемые, как правило с плавающей запятой) стремятся выполнить в последнюю очередь и всю обработку провести с кодами, снимаемыми с АЦП о формате с фиксированной запятой (операции в том формате выполняются в программируемых логических контроллерах (ПЛК) намного быстрее).

Проверка достоверности данных и контроль по отклонениям. Проверка обычно заключается в сравнении величины или скорости ее изменения с данным числом. Любая такая проверка преследует одну из двух целей: обнаружить данные, дающие неправильное представление о режиме технологического процесса, либо обнаружить ненормальный режим этого процесса. Выделение ошибочных данных носит название проверки достоверности; контроль режима процесса носит название контроля по отклонениям.

Причины недостоверности выходного сигналя АЦП систем управления технологическими процессами: неправильная ра­бота подсистемы аналогового входа; наличие электрических помех в линиях связи; неисправность датчике.

Неправильную работу подсистемы систем управления технологическими процессами обнаруживают специальными тес­тами.

Электрические помехи снижают с помощью нормирующих фильтров. Однако их применение неэффективно, если помеха состоит из случайных всплесков, которые устраняются либо в источнике, либо программным путем.

Неисправность датчика обнаруживают с помощью программ, сравнением цифрового отсчета с контрольной величиной или со значением высшего и низшего пределов, установленных для каждой технологической переменной.

Контроль процесса включает в себя проверку технологических данных я предупреждение оператора об обнаружении ненормальности технологического режима. При его реализации необходимо избежать сигнализация от помехи дли повторного включения звукового сигнала для величин, колеблющихся около предела. Для исключения таких колеблющихся сигналов вводят киты нечувствительности. Чтобы избежать сигнализации от помехи применяют счетчик, и сигнал об отклонении возникает только после нескольких последовательных отсчетов за пределами нормы. Такие повторные проверки особенно необходимы, когда сравнение с предельными значениями производится до цифровой фильтрации. Иногда устанавливают две группы пределов: внутренние (для предупреждения) и внешние (как контрольные величины для сильного корректирующего воздействия).

Обычными операциями, предпринимаемыми при нарушении предела, являются звуковой сигнал в печать сообщения.

Цифровые фильтры систем управления технологическими процессами, уменьшающие колебания сигнала технологической величины, снижают скорость реакции на большие изменения сигнала, вызванные выходом из строя датчика. Поэтому проверку достоверности необходимо производить до цифровой фильтрации, хотя контроль процесса обычно производится после фильтрации.

Цифровая фильтрация систем управления технологическими процессами. Для устранения влияния не поддающихся подавлению возмущений используют цифровые фильтры. В АСУ ТП чаше всего применяют два типа фильтров — усредняющий и экспоненциального сглаживания.

Усредняющий фильтр реализуется двумя различными способами: с равномерным опросом и с накапливанием данных. В усред­няющем фильтре с равномерным опросом значение на выходе фильтра появляется после каждого отсчета. При этом требуется память для хранения последних значений входа. В фильтре с накапливанием данных вначале накапливаются п последовательных измерений, и только затем выдается новое значение у с выхода фильтра, причем для накопления измерений требуется лишь одно слово в памяти. Частотная характеристика такого фильтра сущест­венно отличается от характеристики фильтра с равномерным опросом. Поскольку интервал между опросами короче, ошибка дискретности возникает только на верхних частотах. С другой стороны, низкочастотные помехи не так хорошо подавляются, поскольку опрос происходит по группам, а не равномерно.

Опрос с накапливанием данных может привести к более сложной программе считывания сигналов, хотя это усложнение незначительно. Главный недостаток такого опроса заключается в неэффективном использовании АЦП.

Экспоненциальный фильтр дает меньший фазовый сдвиг, чем усредняющий.  Предыдущие значения входа экспоненциального взвешиваются, чтобы обеспечить передаточную функцию

Для программы экспоненциального фильтра меньше, чем программы любого усредняющего фильтра. Время выполнения также меньше. Эти преи­мущества при программировании, а также меньший фазовый сдвиг определяют популярность экспоненциального фильтра в АСУ ТП.

Определение измеряемой величины по значению выходного сигнала датчика. Код, снимаемый с АЦП, определяет не измеряемую величину, а значение выходного сигнала датчика. Свойства конкретных датчиков и характер произведенных в них преобразований определяют функциональную зависи­мость измеряемой величины от выходного сигнала датчика. В случае нелинейной записи функцию можно либо выразить через известные алгебраические и трансцендентные функции, либо задать в табличном виде, либо аппроксимировать полиномом. Градуировку таких датчиков определяют экспериментально по точкам.

В случае табличного задания для определения измеряемой величины (линеаризация показаний датчика) можно воспользоваться линейной интерполяцией таблицы.

Неудобством табличной записи является необходимость занесения всей таблицы в память машины. При этом алгоритм определения складывается из определения, отвечающего ближайшему к табличному значению.

При аппроксимации функции с помощью полинома степени в память машины вносятся только коэффициенты полинома.

Статическая обработка измеренных значений технологических параметров программируемых логических контроллеров (ПЛК).

• Вычисление среднего значения
• Привидение процесса к нулевому среднему значению.
• Вычисление среднего значения квадрата
• Вычисление среднего квадратического отклонения.
• Вычисление корреляционной функции и спектральной плотности;
• Объем выборки и длина реализации;
• Число степеней свободы и средняя квадратическая ошибка;
• Вычисление корреляционной функции.

Данные автоматизированных систем - представление фактов и идей в формализованном виде для передачи или обработки их при помощи некоторого процесса (алгоритма) в программируемых логических контроллерах (ПЛК).

Структура данных автоматизированных систем —  совокупность правил и ограничений, которые отражают связи, существующие между отдельными частями данных программируемых логических контроллеров (ПЛК).

Структуры данных можно классифицировать следующим образом:

• линейные структуры, в которых связи между значениями элементов линейны, а указатели от одного элемента к другому не зависят oт логических условий;
• нелинейные структуры, в которых связи между значениями элементами и указатели от одного элемента структуры к другому зависят от значения выполнения логического условия.

Существуют три разновидности линейных структур автоматизированных систем: прямоугольные, ряды и списковые. Нелинейные структуры подразделяются на деревья, графы и сплетения.

Для каждой разновидности типа структур данных характерны свои особенности в структурировании данных, определении совокупности структур данных, представляемых пользователю. Каждая разновидность задается фиксированным набором порождающих типов структур, к которым относятся: элемент. т.е. элементарные (простейшие) данные, группа (групповые данные), групповое отношение (тип связей в групповом данном), запись данных, массив данных (файл), базы данных.

В качестве основы для обшей характеристики каждой разновидности (класса) структур данных выбрана запись, которая обычно используется для представления объектов обработки в конкретных информационных вычислительных системах (ПЛК).

Запись является набором элементарных и групповых данных, связанных групповыми отношениями. В этом наборе только одна группа (определяющая или основание реквизита) не принадлежит и не подчиняется какой-либо другой группе.  Каждая запись может состоять из одного или нескольких машинных слов. Машинные слова, разделенные части, называются полями. Адрес записи называется указателем или базисом ее, так как определяет местоположение первого слова записи в памяти ПЛК.