Способ управления производственным процессом в режиме мягкого реального времени
PRODUCTION PROCESS CONTROL METHOD IN SOFT REAL-TIME MODE

Изобретение относится к самонастраивающимся системам управления и может быть использовано в организациях, производственный процесс которых характеризуется высокой степенью неопределенности.
Уточним смысловое наполнение использованных терминов.
Неопределенность - это состояние полного или частичного отсутствия информации, необходимой для понимания события, его последствий и их вероятностей.
Управление - процесс формирования целенаправленных воздействий на объект управления. Данное определение предполагает, что для достижения цели требуется сформировать множество воздействий в ходе функционирования объекта управления. Причем результаты воздействий могут отличаться от ожидаемых результатов за счет непредсказуемого изменения состояния объекта. Эффективное управление предполагает достижение предсказуемых результатов воздействий. Одним из путей повышения эффективности управления является снижение неопределенности в оценке текущей ситуации. Текущая ситуация характеризуется совокупностью необходимых изменений в состоянии объекта управления и допустимого интервала времени на реализацию этих изменений. Превышение допустимого интервала времени может привести к переходу объекта в состояние, требующее иного управляющего воздействия для достижения поставленной цели или изменения цели управления.
Будем называть управлением в режиме мягкого реального времени процесс формирования управляющих воздействий за априорно известное время сохранения состояния объекта управления (предельное время формирования и реализации управляющих воздействий - deadline). Известно, что требования к системам мягкого реального времени можно задать только в вероятностных терминах. Нарушение режима управления мягкого реального времени приводит к непроизводственным затратам ресурсов.
Сущность предлагаемого технического решения заключается в сборе данных о статистических характеристиках параметров выполнения производственного процесса и формировании сигналов, пропорциональных указанным статистическим характеристикам, формировании сигнала оценки верхней границы (супремума) отрезка времени, который может быть использован в процессе самонастройки для формирования и реализации управляющего воздействия при сохранении режима мягкого реального времени, а затем формирование управляющего воздействия, которое может быть реализовано без превышения верхней границы отрезка времени. Иными словами, в условиях неопределенности текущей ситуации выполняются действия, позволяющие повысить определенность и сформировать эффективное управляющее воздействие без нарушения режима мягкого реального времени. Под управляющим воздействием понимается изменение параметров реализации производственного процесса и соответствующих привлекаемых ресурсов. Выбор варианта управляющего воздействия определяется допустимым интервалом времени с учетом всесторонней оценки последствий.
Технический результат, достигаемый изобретением, состоит в том, что обеспечивается возможность повышения точности формируемых управляющих воздействий в условиях неопределенности на основе прогнозирования допустимого интервала времени для изменения параметров самонастраивающейся системы.
Указанный технический результат позволяет снизить риск возникновения аварийных ситуаций, исключить или уменьшить неплановый расход ресурсов.
Известны способ и устройство для повышения в реальном времени эффективности работы трубопровода для транспортировки текучей среды, патент RU 2525369 С2 (Опубликовано: 10.08.2014 Бюл. №22).
Данный способ по косвенным признакам выявляет дестабилизирующие события в реальном масштабе времени и принимает меры к их устранению превентивно, до возникновения нештатной ситуации.
К недостаткам способа следует отнести его узкую направленность, возможность использования только для повышения в реальном времени эффективности работы трубопровода.
Также известен способ регулирования параметров конструктивных элементов изготавливаемой штамповой оснастки, патент RU 2448826 С2 (Опубликовано: 27.04.2012 Бюл. №12). Данный способ обеспечивает возможность прогнозирования качества деталей, изготавливаемых в штампах, еще на стадии подготовки конструкторско-технологической документации на основе статистического моделирования, выявления факторов, которые в наибольшей степени влияют на точность размеров изготавливаемых в штампе деталей и корректировки исходных диапазонов допускаемых изменений параметров.
К недостаткам данного способа следует отнести невозможность его использования в режиме мягкого реального времени в процессе работы штампов. Также затруднительно обобщение данного подхода на производственные процессы иной природы.
Также известен способ автоматической корректировки параметров сбора данных, описанный в патенте RU 2700905 С2 (Опубликовано: 23.09.2019 Бюл. №27). С целью увеличения продолжительности безаварийной работы группы машин способ реализует активный вариант диагностического технического обслуживания, включающий в себя сбор различных наборов данных, сравнение их с эталонными значениями и изменение состава наборов данных в зависимости от результатов анализа данных. Рекомендации техническому специалисту по проведению технического обслуживания формируются по результатам анализа трех наборов данных.
Данный способ предполагает измерение ограниченного числа параметров сравнительно простых машин и выбор формы периодического технического обслуживания в зависимости от результатов измерений.
Данный способ не эффективен для производственных процессов, которые характеризуются высокой степенью неопределенности в оценке ситуации и выборе управляющих воздействий в режиме мягкого реального времени.
Наиболее близким техническим решением является способ адаптивной автоматической самонастройки многопараметрических систем автоматического управления на оптимальные условия по патенту RU 2254602 С2 (Опубликовано: 20.06.2005 Бюл. №17). Данный способ сокращает время автоматической самонастройки многопараметрических систем за счет использования вероятностного подхода к описанию оптимизируемых параметров.
К недостаткам данного способа следует отнести невозможность выполнения самонастройки в режиме мягкого реального времени. Задание комбинаций случайных значений оптимизируемых параметров в процессе самонастройки системы реализуется без оценки допустимого интервала времени самонастройки, что не позволяет использовать данный способ в режиме мягкого реального времени.
Рассмотрим вероятностную модель управления производственным процессом в режиме мягкого реального времени.
1
2
1
2
С точки зрения управления можно ограничиться рассмотрением двух состояний указанного процесса: штатное (оптимальное, рабочее) и нештатное (далекое от оптимальности, не рабочее). Обозначим вероятности принадлежности производственного процесса указанным состояниям P(t) и P(t). Для любого момента времени t выполняется нормировочное условие P(t)+P(t)=1, t≥0. Это следует из того, что в любой момент t указанные состояния образуют полную группу несовместных событий.
1
2
Поместим начало координат в момент времени, для которого P(0)=1, а Р(0)=0. Внутренние и внешние возмущающие воздействия приводят к изменениям значений параметров производственного процесса и создают поток событий, который способствует переходу производственного процесса из штатного состояния в нештатное состояние. Система управления контролирует изменения значений параметров производственного процесса и формирует релевантные управляющие воздействия. Реализация управляющих воздействий, в свою очередь, изменяет параметры производственного процесса, что создает поток событий, который препятствует переходу производственного процесса из штатного состояния в нештатное состояние. Плотность указанных потоков w, m (количество событий в единицу времени) для устойчивого производственного процесса на ограниченном отрезке времени может считаться постоянной. Очевидно, что w≥0, m≥0. С учетом изложенного текущее состояние производственного процесса можно представить уравнением Колмогорова (1) и с учетом нормировочного условия (2):
После подстановки и разделения переменных проинтегрируем уравнение (1):
Из таблицы интегралов следует:
Тогда для уравнения (1) решение выразится формулой:
0
1
1
0
Для момента времени t=t, P(t)=P(t), и тогда получим
0
1
Если рассматривать значения t и t, как последовательные моменты времени чтения датчиков и последующей оценки параметров потоков событий, то выражения 7 и 8 можно использовать для рекуррентных вычислений изменения вероятности P(t) нахождения производственного процесса в штатном состоянии.
1
0
1
1
мин
Если задать конкретное значение вероятности P(t) для момента времени t, то можно оценить интервал времени t-t, за который вероятность P(t) нахождения производственного процесса в штатном состоянии уменьшится до заданного минимального значения P(t)=Р.
0
1
мин
Подставим (8) в (7) и для снижения неопределенности выразим верхнюю границу интервала времени t-t, в течение которого производственный процесс при текущих оценках плотности потоков событий w, m останется в исходном штатном состоянии. Это означает P(t)=Р≥0.5+ε, где 0.5>ε>0 выбирается в зависимости от размера потерь при переходе производственного процесса в нештатное состояние.
Тогда верхняя граница интервала времени определяется формулой:
Предлагаемое техническое решение может быть реализовано с помощью устройства, структура которого представлена на фиг. 1.
Производственная система 1 реализует многопараметрический производственный процесс. Состояние производственного процесса контролирует множество датчиков 3, которые передают данные на контроллеры нижнего уровня, используя протокол RS-485.
Будем называть датчиками все терминальные устройства формирования данных о текущих значениях параметров производственного процесса. Передачу собранных данных контроллеры 2 осуществляют по сети Ethernet. Через концентратор сети Ethernet (хаб) 4 данные датчиков передаются на запоминающее устройство 5, управляемое собственным контроллером (на рисунке не показано). Периодичность формирования запросов на чтение датчиков задается синхрогенератором 10. Устройство отображения информации 6 позволяет визуализировать динамику изменения параметров производственного процесса.
Блок управления 8 считывает данные с запоминающего устройства и обращается к базе прецедентов 9. В базе прецедентов 9 накапливается информация о частоте использования прецедентов, положительных и отрицательных исходах выбора прецедента с оценкой последствий данного выбора. Рассматриваемое устройство реализует ситуационное управление и предполагает предварительное «обучение», создание и пополнение базы прецедентов с последующим «переобучением». С учетом текущих ограничений на время реализации управляющих воздействий блок управления 8 выбирает из базы прецедентов 9 управляющие воздействия в большей степени отвечающие текущей ситуации. Управляющие коды блока управления 8 передаются на совокупность устройств различной природы, которые будем называть исполнительными механизмами 7, по аналогичным каналам связи: по сети Ethernet на контроллеры нижнего уровня. Цепи датчиков и цепи управления разделены для повышения надежности работы устройства.
Фиг. 2 по результатам моделирования иллюстрирует работу устройства на концептуальном уровне.
Верхняя горизонтальная ось демонстрирует совместное распределение во времени элементарных событий:
w
δ (отрицательные импульсы) образуют поток событий, который способствует переходу производственного процесса из штатного состояния в нештатное состояние;
m
δ (положительные импульсы) образуют поток событий, который способствует переходу производственного процесса из нештатного состояния в штатное состояние.
Ниже расположены:
- сглаженная по четырем последовательным интервалам плотность потока событий, который способствует переходу производственного процесса из штатного состояния в нештатное состояние;
- сглаженная по четырем последовательным интервалам плотность потока событий, который способствует переходу производственного процесса из нештатного состояния в штатное состояние;
1
P(t) - оценка текущей вероятности сохранения производственным процессом штатного состояния;
0
t-t оценка верхней границы интервала времени, в течение которого производственный процесс при текущих плотностях потоков событий  останется в штатном состоянии. Данная оценка вычисляется при выборе управляющего воздействия.
Представленные графики демонстрируют значительную вариабельность допустимого интервала времени реализации управляющих воздействий. Данный факт учитывается при формировании управляющих воздействий в конкретных производственных ситуациях.
Использованные источники информации:
1. Борисов М. Доступный мониторинг производственных процессов // Открытые системы. СУБД. 2015. №3. - С. 13-15. Режим доступа: https://www.osp.ru/os/2015/03/13046892/
2. Габасов Р., Кириллова Ф.М., Поясок Е.И. Оптимальное управление в реальном времени // Известия Иркутского государственного университета. Серия: Математика. 2009. Том 2, №1. - С. 132-169.
3. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей. - М.: Наука, 1973. - 367 с.