автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Разработка средств математического и имитационного моделирования для исследования и построения систем управления газоизмерительными станциями

на правах рукописи

БЕЛИКОВ АЛЕКСАНДР БОРИСОВИЧ

Разработка средств математического и имитационного моделирования для исследования систем управления газоизмерительными станциями

Специальность: 05.13.11- Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

АВТОРЕФЕРАТ

диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва, 2004 г.

Работа выполнена в Московском государственном институте электроники и математики (техническом университете) на кафедре «Автоматизация и интеллектуализация процессов управления»

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Кравченко Виктор Алексеевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Музыкин Сергей Николаевич кандидат технических наук Погожев Михаил Викторович

Ведущая организация:

Институт проблем управления РАН

Защита диссертации состоится « 27 » апреля 2004 г. в часов на заседании диссертационного совета Д212.133.01 в Московском государственном институте электроники и математики (техническом университете) по адресу: 109028, Москва, Б. Трехсвятительский пер., д. 1-3/12.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГИЭМ (ТУ)

Автореферат разослан « 25 »_марта 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д212.133.01

к.т.н., доцент.

Бузников С. Е.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Развитие рыночной экономики в России потребовало ускоренной выработки новых технических решений для получения оперативной и достоверной информации о количестве и качестве добываемого, транспортируемого, поставляемого природного газа потребителям России и на экспорт. Эта задача может быть решена только при условии комплексного подхода к автоматизации управления сбором и обработкой указанной информации, состоянием и надежностью функционирования технологического и измерительного оборудования.

В целях проведения единой технической политики в области создания систем управления в ОАО «ГАЗПРОМ» была разработана и утверждена «Программа поэтапного развертывания работ по созданию отраслевой системы оперативно-диспетчерского управления (ОСОДУ) Единой системы газоснабжения России (ЕСГ)». Неотъемлемой частью ОСОДУ является отраслевая система учета расхода газа (ОСУРГ), предназначенная для сбора, обработки и анализа данных по учету газа. ОСУРГ позволит достигнуть существенного повышения оперативности и объективности полученной информации о количестве и качестве добываемого, транспортируемого, поставляемого потребителям природного газа.

Основным источником информации для ОСУРГ служат газоизмерительные станции (ГИС). ГИС представляют собой самостоятельный технологический объект магистральных газопроводов, производящий коммерческий учет проходящего через него газа. ГИС оснащается автоматизированными измерителями расхода газа и автоматизированной системой управления (АСУ) ГИС. АСУ ГИС обеспечивает точность, оперативность и достоверность результатов измерения расхода газа, представляющих коммерческую ценность, а также надежность, непрерывность и безопасность функционирования ГИС.

Важность возложенных на АСУ функций требует проведения комплексных испытаний перед внедрением ее на реальный объект. Однако, из-за невозможности проведения испытаний, связанных с угрозой для жизни персонала и возможностью вывода из строя дорогостоящего оборудования, а также ввиду отсутствия средств имитации ГИС, возникает необходимость создания математических и программных средств моделирования для исследования АСУ ГИС с целью проверки их соответсвия требованиям, повышения надежности и сокращении времени проектирования новых АСУ, а также обучения персонала станции.

Цель работы - разработка математической модели и программных средств имитации газоизмерительных станций, предназначенных, для исследования систем их управления.

БИБЛИОТЕКА

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие основные задачи.

1. Анализ предметной области, выявление обобщенной структуры, состава ГИС, алгоритмов управления и требований к АСУ ГИС.

2. Построение математической модели ГИС, включающей модель АСУ ГИС.

3. Разработка программного средства имитации ГИС и АСУ ГИС с возможностью настройки его на конкретную конфигурацию исследуемой ГИС.

4. Разработка методики тестирования существующих и проектируемых АСУ ГИС с помощью созданных программных средств имитации. Методы исследования. Результаты получены на основе комплексного

использования теории моделирования систем, теории экспертных систем, теории проектирования АСУ и аппарата имитационного моделирования.

Научная новизна. Разработаны теоретические основы и на их базе построены математическая и имитационная модели ГИС и АСУ ГИС. Основные положения, которые выносятся на защиту:

1. математическая модель ГИС и АСУ ГИС,

2. комплекс программных средств имитации ГИС и АСУ ГИС,

3. методики тестирования АСУ ГИС.

Практическая ценность работы заключается в возможности использования разработанного программного средства имитации для:

1. проведения системных исследований АСУ ГИС на разработанных моделях, включая эксперименты, которые не могут быть осуществлены на реальном объекте,

2. проектирования новых АСУ ГИС, что приводит к ускорению и повышению эффективности процесса проектирования,

3. обучения технического персонала ГИС.

Реализация'_результатов работы. Результаты работы реализованы предприятием ОАО «ГАЗАВТОМАТИКА» ОАО «ГАЗПРОМ» при разработке комплекса программно-технических средств автоматизации ГИС МГ «Смоленск III» в соответствии с договором № 1/1522 от 22 октября 2002 г. и внедрены в учебный процесс Московского Государственного института электроники и математики (технического университета).

Апробация результатов. Основные положения диссертации

докладывались и обсуждались на XXX Юбилейной международной конференции «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе». IT+SE'03"(Украина, Ялта-Гурзуф 2003), международной студенческой школе-семинаре «Новые информационные технологии» (Украина, Судак 2001, 2002, 2003), научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МГИЭМ

(Москва, 2001, 2002, 2003), совместном семинаре кафедр АИПУ и кафедры Кибернетики МГИЭМ (Москва, 2003).

Публикации, Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 7 печатных работах.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 115 наименований и 3-х приложений. Работа изложена на 143 страницах текста, содержит 24 рисунка и 11 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проблемы, определена научная новизна и практическая ценность работы, сформулированы цели и основные задачи исследований, приведено краткое описание структуры диссертации.

В первой главе на основе анализа структуры, компонентного состава, процессов и средств управления ГИС выявлены и обоснованы принципиальные положения, необходимые для построения математической и имитационной модели ГИС.

Для построения математической модели ГИС выполнено исследование предметной области. Проанализированы структура и компонентный состав наиболее ответственных ГИС. Структура одной из ГИС, расположенной на границе России, представлена на рис. 1.

Рис. 1 Вариант структуры ГИС

Выявлена обобщенная структура, обязательный набор технологического оборудования и систем обеспечения ГИС. Станция подключена к одному или двум магистральным трубопроводам, имеет несколько измерительных линий

(ИЛ) между входным и выходным коллекторами. Каждая ИЛ снабжена линейными вычислителями (ЛВ) расхода газа. В структурную схему входят магистральные (1), входные (2) и выходные (3), линейные (4) и свечные (5) пневмоприводные краны станции с фиксированным расположением на схеме.

В состав обобщенной ГИС входит Блок-бокс управления (ББУ), предназначенный для мониторинга и контроля функционирования станции. Для выполнения этих функций в ББУ размещается следующий комплекс средств автоматизации: программируемый логический контроллер (ПЛК), синоптическая панель, АСУ ГИС и системы обеспечения безопасности. В состав обобщенной ГИС также входит Блок-бокс анализаторов (ББА), предназначенный для сбора информации о количественных и качественных характеристиках проходящего через станцию газа. Обязательный состав ББА: автоматический газохроматограф, вычислительные комплексы расхода газа и системы обеспечения безопасности.

Анализ обязательного состава и обобщенной структуры ГИС позволил выявить следующий набор конфигурационных параметров, необходимых для построения модели, конкретные значения которых полностью задают определенную ГИС:

• количество измерительных линий (1 -6),

• количество магистралей (1-2),

• количество магистральных (1-4) и свечных кранов (0-2),

• идентификаторы информационных и управляющих сигналов пневмоприводными кранами,

• аварийные события, связанные с безопасностью персонала и станции,

• аварийные события, связанные с выходом из строя технологического оборудования.

Для построения математической модели необходимо знание типа линейного вычислителя (ЛВ) расхода газа. В настоящее время существует множество типов ЛВ, основанных на различных физических принципах и методах измерения. В результате анализа было установлено, что 95% измерений расхода природного газа осуществляется методом переменного перепада давления с применением сужающего диафрагменного устройства, и в ближайшее время эта ситуация значительно не изменится. Этот метод обладает серьезными преимуществами перед другими методами: широкий диапазон измерения давления, температур и расхода газа; удобство массового производства; отсутствие необходимости в образцовых расходомерных устройствах. Поэтому именно, этот метод был использован при построении математической модели.

На основе исследования целей, процессов управления и информационных потоков ГИС сформулированы требования к ручному и автоматическому управлению как ГИС в целом, так и ее основных объектов и систем, к которым относятся пневмоприводные краны, табло аварий, противопожарные системы,

система газообнаружения, системы несанкционированного доступа, системы кондиционирования и энергоснабжения.

Кроме того, были сформулированы основные алгоритмы управления ГИС в штатном и аварийном режиме управления станцией. При штатном режиме АСУ осуществляет управление количеством открытых ИЛ для удержания значений измеряемых параметров природного газа в оптимальных диапазонах измерения приборов. Основным аварийным алгоритмом управления ГИС является аварийный останов станции, заключающийся в экстренном отключении ГИС от магистральных трубопроводов. Установлены требования к первому пуску ГИС (процедура пуска), где указаны действия по приведению всех агрегатов и систем станции в исходное состояние. Это состояние взято в качестве начального состояния математической модели.

Для выявления принципов построения интерфейса взаимодействия разрабатываемого средства имитации ГИС и существующих средств автоматизации станции были рассмотрены способы взаимодействия используемых АСУ ГИС с внешними измерительными устройствами. В настоящее время на ответственных ГИС в России внедрены и освоены две системы автоматизированного управления, соответствующие

сформулированным основным функциональным требованиям: АСУ итальянской фирмы «Nuovo Pignone» версия 2.8 и АСУ российской фирмы «СОВТИГАЗ». Для осуществления связи с внешними устройствами (линейные вычислительные комплексы, ПЛК, газохроматограф и другие) обе рассматриваемые АСУ используют интерфейс RS-232/RS-485 и протоколы типа Modbus. Это единообразие в способе обмена информацией позволяет создать единый интерфейс взаимодействия между разрабатываемым имитатором ГИС и действующими АСУ ГИС, что полностью определяет алгоритмы и форматы передаваемых и получаемых данных в соответствии с используемыми протоколами.

Во второй главе на основе анализа схем моделирования систем управления сложными объектами обосновано использование основных подходов к разработке и создана математическая модель ГИС, включающая модель АСУ ГИС.

В связи с тем, что объект моделирования не может быть адекватно описан при помощи какой-либо одной из известных схем, было принято решение использовать агрегативный подход, предложенный Н.П. Бусленко. Сложный объект (ГИС) был представлен нами в виде следующих взаимодействующих агрегатов: агрегат «Внешняя среда», информационный агрегат, управляющий агрегат и технологический агрегат (рис. 2).

Для рассматриваемой системы внешней средой является газовый поток, проходящий через ГИС. Для построения математической модели агрегата «Внешняя среда» был использован общий способ задания модели в теории моделирования систем:

Рис. 2 Агрегатная схема ГИС

X - входное воздействие на внешнюю среду, представляющее собой тенденцию изменения количества проходящего через ГИС природного газа:

X = к,, 8ил-к). где тенденция изменения расхода газа

{1 - значение увеличения, 0 - остается неизменным, -1 - уменьшается};

1к.1 - линейныйкоэффициентувеличения/уменьшения; Бил-* - состояние к-ой измерительной линии {1 — ИЛ* открыта, 0 - ИЛк закрыта}.

8 - состояние агрегата «Внешняя среда», в качестве которого был принят набор параметров природного газа <Р, Т, М„ АР* > , где Р - давление газа, Т -температура газа, М, - молярная доля компонентов газа, ДР^ - перепад давления на ИЛ. По значениям этих параметров в соответствии с ГОСТ 30319.3-96 рассчитываются необходимые физические свойства природного газа. Изменение состояния внешней среды происходит в заданные моменты времени в зависимости от входного воздействия X.

Y - выход агрегата «Внешняя среда». Выходом является текущее состояние агрегата «Внешняя среда»: Y = S.

F - закон функционирования агрегата «Внешняя среда» в зависимости от входного воздействия X и текущего состояния S.

Установлены диапазоны изменения параметров природного газа (Р, Т, М^ АРк) и их значения, определяющие начальное состояние агрегата.

В информационном агрегате осуществляется сбор и обработка данных, поступающих от измерительных устройств: линейных вычислителей расхода газа и газохроматографа.

Входным воздействием для этого агрегата является состояние внешней среды, то есть четыре параметра природного газа:

Выходным воздействием информационного агрегата служат значения мгновенного расхода природного газа по измерительным линиям

Внутренними параметрами информационного агрегата являются технические характеристики сужающего устройства и измерительного трубопровода, присущие конкретной станции, которые оказывают влияние на измерение расхода газа.

Закон функционирования информационного агрегата задан нами в виде системы уравнений газодинамики, удовлетворяющей требованиям действующих государственных стандартов.

I ДКхР

(?к = Кй х Е х С х Кш х К„ х с! х е х ,-5-, где

У рхТхК

КЙ = 0,68,

Е = ^ — коэффициент скорости входа =

Б - внутренний диаметр измерительного трубопровода, <1 - диаметр отверстия диафрагмы,

С - коэффициент истечения:

С= Кгех0,5959+0,0312Р2 '-0,1840Р*+0,090^1 х -ру' - о,0337^/?'

Кге - поправочный коэффициент на число Рейнольдца (Яе) к _ 0,0029/?» 10' „,75 1,426

ГС"1 ЗГ"1^1 1 + С„ '

64,28/?"

Кш - поправочный коэффициент на шероховатость,

К„ - поправочный коэффициент на приступ входной кромки,

б = 1 - (0,41 + 0,35Р4)^ - коэффициент расширения,

к - показатель адиабаты,

р= р *у*^ ~ плотность газа (рс - плотность при стандартные условия),

К= 1,556(1+0,074М,)-3,9х 10"4Тх(1 - 0,68 М.) - 0,208 рс +

+(Р/Г)мз5[384(1 - X, (Р/Т)0,8 +26,4 М,] - коэффициент сжимаемости

М„, Му - молярный процент азота и углерода ц = Сцх 3,24 + 2 ад7 П(ММ ) " динамическая вязкость,

См- поправочный множитель.

Управляющий агрегат осуществляет контроль и управление всеми объектами и системами ГИС. Для описания агрегата нами было предложено использовать метод ситуационного управления, выбор которого был обусловлен невозможностью адекватного описания объекта при помощи традиционных средств формализации, отсутствием возможности формализации цели управления, динамичностью объекта управления и отсутствием ярко выраженной последовательности действий, осуществляющих управление объектом. Ситуационное управление решено было проводить на основе экспертных знаний.

Использование экспертной системы было оправдано следующими соображениями: рассматриваемая система относится к классу систем псевдореального времени, поэтому принятие решения по управлению объектом должно происходить быстрее, чем значимые изменения в информации об ее состоянии, что затруднительно для человека; задача имеет эвристическую, а не алгоритмическую природу, поэтому ее решение требует применения эвристических правил, рассуждений, а не действий; проблема является достаточно узкой; необходимо учесть в дальнейшем возможность внесения изменений в уже существующую модель при модификации требований к системе.

Для построения экспертной системы были определены: состав представляемых знаний, способ описания сущностей предметной области и модель представления знаний.

Определение состава знаний потребовало проведения предварительных работ по созданию базы сведений об объекте управления и способах управления им. Для этого управляющий агрегат был рассмотрен как черный ящик, для которого определили и описали его входы и выходы. Набор входных параметров полностью определяется установленным на ГИС технологическим оборудование. Набор представлен таблицей, в которой указано наименование и описание входных сигналов, их источник и перечень возможных значений. Аналогичная процедура была выполнена для описания выходных параметров.

Для определения взаимосвязи между входами и выходами совместно с технологами был сформирован список возможных состояний объектов управляющего агрегата, в котором для каждого состояния указывалось его наименование, описание состояния на естественном языке с указанием, является оно внешним, непосредственно связанным с выходом агрегата, или внутренним. Для каждого состояния было разработано описание причин, задающих переход управляющего агрегата в данное состояние, на естественном языке с использованием терминологии, введенной в таблицах входов, выходов

и событий, что позволило в дальнейшем значительно упростить переход от описания на естественном языке к формальному описани о. Такое описание на естественном языке определяет состав знаний о поведении объекта управления.

Рис. 3. Общая диаграмма классов ГИС

Для системного описания структуры, состава и отношений между объектами и системами станции использован объектно-ориентированный язык UML. Для построения диаграмм языка UML была использована инструментальная среда Rational Rose. На рис. 3 представлена диаграмма -классов языка UML.

Атрибуты всех классов взяты из таблиц входов и выходов управляющего агрегата в соответствии с принадлежностью к конкретному объекту или системе ГИС. На рис. 4 представлена диаграмма состава и взаимосвязи одного из классов - класс «Табло».

Диаграммы последовательностей языка UML были также использованы для отображения роли оператора в управлении ГИС.

Для описания поведения объектов и систем ГИС было решено разместить установленные наборы правил поведения этих объектов внутри методов соответствующих им классов UML. Знания о поведении было предложено представлять в виде продукционных правил. Продукционная система была выбрана с учетом ряда ее преимуществ при описании знаний о поведении объектов ГИС: причинно-следственный характер знаний; близость конструкций продукционных правил типам операций логики ПЛК, которая определяет управление ГИС; система продукций обладает свойством автономности, что делает ее гибкой и легко адаптируемой к любым изменениям в предметной области; в продукционных системах отсутствуют ограничения на вид условий

применимости продукций, описывающих ситуации, складывающиеся на объекте управления. Для продукционной системы были описаны ее основные компоненты.

К »нал СГО ЧйЧомопр«* *Воп»«_10%(-ПЭ ^еоп»»_20У.НПВ_

тдц»«и_По«»д—«иК)

Рис. 4. Диаграмма состава и взаимосвязей класса «Табло»

База знаний продукционной системы представляет собой наборы продукционных правил, разработанных на основе проведенного комплексного анализа технологических требований к ГИС, и данных от экспертов-технологов, поведения различных объектов станции, а также правил построения структурных схем станций данного класса.

Механизм выбора правил определяется последовательностью активации объектов математической модели управляющего агрегата и вызова их методов, которым приданы наборы правил, определяющие поведение самих объектов и их взаимодействие с другими объектами модели и последовательностью проверки условий выполнения правил внутри каждого метода. Основным принципом при определении указанных последовательностей являлся фактор использования одинаковых атрибутов в условных частях продукционного правила и в частях, определяющих следствие срабатывания правила. Соответственно для сокращения времени отклика управляющего агрегата на изменения состояния объекта управления целесообразно сначала активировать правила, которые устанавливают значения атрибутов, используемых остальными правилами в своих условиях. Если же между некоторыми правилами нет подобной взаимосвязи, то их место в последовательности относительно друг друга не обусловливается каким-либо принципом и может быть выбрано произвольно.

База данных динамической продукционной системы представляет собой наборы атрибутов всех объектов модели управляющего агрегата. Текущие

значения атрибутов определяются текущим состоянием технологического оборудования ГИС.

Как уже было сказано выше, управляющий агрегат получает и обрабатывает изменяющуюся во времени информацию от внешних источников. Поэтому базой для модели управляющего агрегата была выбрана динамическая экспертная система, а для эффективного управления и при выборе механизма описания системы необходимо учитывать временной фактор. Для описания временных процессов в продукционную систему введены следующие предикаты времени:

т) - событие Я появилось на интервале т=[1о, СЬ(Я, т) - событие Я сохранилось на интервале Оз(Д, т) - событие Я исчезло на интервале т=[1о, 11].

Таким образом математической моделью управляющего агрегата является совокупность описаний структуры, состава и отношений между объектами и системами ГИС на объектно-ориентированном языке ИМЬ в сочетании с описанием их поведения в виде динамических продукционных правил, приданных методам соответствующих классов ИМЬ.

Технологический агрегат включает технологические объекты и системы ГИС. Состояние технологического агрегата является источником информации для базы данных продукционной системы управляющего агрегата. В качестве состояния технологического агрегата принята совокупность значений параметров технологического оборудования ГИС. Начальное состояние агрегата было установлено в соответствии с требованиями к процедуре пуска станции. Дальнейшие изменения состояний различных систем технологического агрегата происходят либо в результате управляющих воздействий со стороны управляющего агрегата, которые вырабатываются динамической продукционной системой, либо под воздействием некоторых случайных факторов. Моделирование случайных факторов осуществляли в методах «Имитация_Поведения» классов ЦМЬ (см. рис. 4) в соответствии с установленными для этих случайных факторов законами распределения.

Для определения функции распределения случайной величины - времени на открытие/закрытие пневмоприводного крана - бвшо проведено статистическое исследование этой случайной величины на реальной ГИС. Так как проведение большого числа измерений времен перестройки запорных кранов на реально функционирующем объекте невозможно, то были получена выборка из п=15 случайных величин Ау. Так как на величину X, влияет большое число случайных параметров, было сделано предположение, что она подчиняется нормальному закону распределения. В то же время, пневмоприводной кран не может быть открыт или закрыт быстрее, чем некоторый фиксированный временной предел А=10 секундам. Поэтому нами была выдвинута гипотеза, что статистическая функция распределения данной случайной величины соответствует усеченному нормальному закону

распределения /"■*(*). Исследуемая случайная величина определена на

интервале (А, <»), а, следовательно, теоретическая функция распределения будет иметь следующий вид:

где /(*)- функция нормального закона распределения со следующими значениями математического ожидания ^=21) и дисперсии (стг=4) , полученными на основе эмпирических данных. Для проверки выдвинутой гипотезы был выбран критерий Колмогорова-Смирнова. Вероятность того, что исследуемая случайная величина действительно распределена по усеченному нормальному закону, определяется из соответствующей таблицы по значению: Д = ,0x7/1=0,76. Полученное значение вероятности Р{Х) »0,8 достаточно велико, чтобы принять выдвинутую гипотезу. Пневмоприводной кран считается вышедшим из строя, если случайная величина, соответствующая времени на открытие/закрытие крана, превышает установленное значение.

Такие события, как выход из строя технологического оборудования, пожар, повышенная загазованность относятся к разряду маловероятных, редких событий, которые наиболее адекватно описываются экспоненциальным законом распределения. Интенсивность потока отказов для конкретного оборудования вычисляется как величина обратная наработке устройства на отказ, которая взята из паспорта конкретного технологического оборудования, а для случаев пожара, загазованности и несанкционированного доступа определяются на основе экспертных оценок.

В качестве закона распределения времен восстановления оборудования и систем ГИС после аварий нами был принят нормальный закон распределения, параметры которого устанавливались на основе нормативов на ремонт соответствующего оборудования и оценок экспертов.

В третьей главе рассматриваются основные принципы построения на основе разработанной математической модели программного средства имитации (далее имитатор) динамики изменения параметров проходящего через станцию газа, функционирования измерительного и технологического оборудования станции, а также системы управления ГИС. Разработанное программное средство позволяет экспериментатору автоматизировать процесс проведения экспериментов либо над уже существующими АСУ ГИС, либо над проектами АСУ ГИС.

В качестве объекта управления может выступать сам реальный объект (измерительные устройства и ПЛК) или разработанная машинная модель станции, входящая, как компонент, в имитатор. Для обеспечения возможности подключения не только существующих АСУ ГИС, разработанных в различных операционных системах, но и реального оборудования ГИС для проведения полунатурного моделирования, компоненты имитатора размещались на разных

компьютерах, а связь между ними осуществлялась через Corn-порты по интерфейсу RS-232/485 и протоколам, используемым в настоящее время на реальных ГИС.

Для ГИС, являющейся сложной дискретной системой, нами выбран метод сканирования активностей, так как он наиболее соответствует механизму функционирования продукционных систем, являющихся важнейшей частью создаваемой имитационной модели. Указанная продукционная система после каждого продвижения модельного времени осуществляет проверку условий всех возможных изменений состояний объектов и систем ГИС и, если условие выполняется, происходит имитация соответствующих действий, что приводит к изменению состояния системы и возможности выполнения новых действий.

При проектировании имитатора нами был реализован способ задания модельного времени по «принципу ДТ», так как его использование наиболее целесообразно при выбранном нами подходе, ориентированном на действия. Кроме того, на реальной ГИС сканирование активностей происходит периодически, поэтому для максимального приближения работы имитатора к функционированию ГИС наиболее подходящим является также «принцип ДТ». При моделировании по «принципу ДТ» существенное влияние на ход процесса и его результаты оказывает выбор величины ДТ. Для ГИС была выбрана величина ДТ равная 1,0 с.

Ввиду узости предметной области и отсутствия наработок в этом направлении, неэффективности использования языка имитационного моделирования и, учитывая необходимость создания единого программного средства моделирования ГИС, имеющего различные структуры, нами было решено разработать имитатор, как проблемно-ориентированную систему моделирования ГИС с использованием в качестве базового язык общего назначения Delphi. При проектировании проблемно-ориентированной системы моделирования ГИС был использован принцип модуляризации, в соответствии с которым весь комплекс программных средств имитации был разделен на модули. Такой подход позволяет пользователям разрабатывать и пополнять имеющийся комплекс своими собственными программными модулями. Основные модули для ГИС, в том числе выделенные на этапе разработки математической модели, представлены на рис. 5.

Система конфигурирования введена для настройки проблемно-ориентированной системы моделирования исследователем на конкретный вариант ГИС без внесения изменений в программный код. Настройка осуществляется с использованием выявленных конфигурационных параметров в режиме диалога с пользователем на языке предметной области, для чего разработан специальный экран системы.

Система ведения архива предназначена для занесения информации о событиях, происходящих во время проведения экспериментов над моделью реального объекта, в специальный протокол для последующего детального

Имитатор ГИС

Имитатор нерегулярных событий

Имитатор протекания газа через ГИС

Имитаторы внешних устройств

Рис. 5 Структура программного имитатора ГИС

анализа результатов эксперимента. Были разработаны таблицы событий, связанных с дискретными и аналоговыми сигналами от объектов и систем ГИС. В таблице событий, связанных с дискретными сигналами, для каждого изменения значения сигнала устанавливается соответствующее информационное сообщение, которое заносится в архив. Для аналоговых сигналов в разработанной таблице указываются нижние и верхние предаварийные и аварийные границы с указанием информационных сообщений, соответствующих выходу значения сигнала за установленные границы. В архив вносятся начальные условия эксперимента. Далее система ведения архива осуществляет циклическое сканирование сигналов, определяющих события на ГИС. При изменении их значений производится проверка условий наступления соответствующего события. Если условия истинны, то в протокол эксперимента выводится соответствующее информационное сообщение с указанием времени его наступления. Такой вид протокола предоставляет исследователю отчет о процессах, проходящих на станции, в удобной для понимания форме, что значительно упрощает анализ результатов эксперимента.

Система визуализации обеспечивает необходимую информацию о состоянии объектов и систем станции и основных аварийных ситуаций на ГИС во время проведения экспериментов над объектом. Так как одной из целей разработки имитатора является возможность использования его для обучения технического персонала ГИС, то был спроектирован интерфейс имитатора с

максимальным приближением к реальным элементам мониторинга и управления ГИС. При этом система визуализации разрабатывалась с учетом требований к составу и представлению данных о станции, изложенных в требованиях к ГИС. Кроме того, система визуализации предоставляет исследователю наглядное средство для имитации любого изменения состояния технологических объектов и систем ГИС, включая те, которые невозможно осуществить на реальном оборудовании.

Система имитации нерегулярных событий разработана для моделирования времен наступления нерегулярных событий. Для получения в разрабатываемом имитаторе случайной величины (t), подчиняющейся экспоненциальному закону распределения с интенсивностью потока отказов (А.), выразим ее из функции распределения экспоненциального закона: t = -1п(х)Л,. Величина х может быть получена при помощи существующего в языке Delphi генератора случайных чисел с равномерным законом распределения на интервале [0, 1). Для генерации случайных величин (t*), подчиняющихся нормальному закону распределения с математическим ожиданием (ш) и дисперсией (а2), использован метод, основанный на центральной предельной

теореме: /*=^]г(-6^хсг+т. Где Ц - равномерно распределенные случайные

величины, значения которых могут быть получены при помощи генератора случайных чисел языка Delphi Для получении усеченного нормального распределения достаточно игнорировать и заново разыгрывать значения времени открытия/закрытия крана, которые выпали меньшими, чем нижняя граница, установленная в 10 секунд.

Имитатор протекания газа через ГИС объединяет в себе три функционально независимые части: имитатор газового потока, имитатор измерительной системы ГИС и имитаторы измерительных устройств.

Имитатор газового потока соответствует агрегату «Внешняя среда» математической модели. Основным назначением этого блока является имитация изменения указанных параметров природного газа во время проведения экспериментов. Для этого в имитаторе предусмотрено три режима управления уровнями факторов: поддержание постоянного значения параметра; нарастание или уменьшение значения параметра по некоторому линейному закону; изменение параметра в соответствии с собранным статистическим материалом.

Имитатор измерительной системы ГИС соответствует измерительному агрегату математической модели ГИС. Методы расчета параметров газа часто претерпевают изменения, поэтому они были выделены в отдельный блок и оформлены в виде динамической подгружаемой библиотеки (DLL), которая может быть изменена или заменена на новую без модификации самого имитатора ГИС.

Имитаторы измерительных устройств, а именно, вычислителей

расхода газа и газохроматографа, осуществляют формирование и передачу данных о качестве и количестве природного газа по интерфейсу RS-232/485 и протоколам Modbus, используемым в настоящее время для связи с реальным измерительным оборудованием на станциях. Таким образом обеспечивается прозрачность для АСУ ГИС источника информации будь то реальные измерительные приборы или их имитаторы. Это приближает условия проведения экспериментов над моделью к реальным, повышает объективность результатов моделирования, а также позволяет проводить полунатурное моделирование.

Имитатор АСУ ГИС соответствует управляющему агрегату математической модели. Имитатор АСУ ГИС осуществляет управление станцией на основе экспертных знаний, представленных в виде продукционных правил, хранящихся в базе знаний. Правила было решено хранить в текстовых файлах, что не только позволило на основе информации от системы конфигурирования генерировать проект АСУ ГИС для конкретно варианта структуры ГИС, но и обеспечило возможность внесения изменений в правила поведения объектов ГИС без проведения последующей перекомпиляции всего программного средства при помощи разработанного редактора правил. Наборы правил поведения объектов и систем ГИС загружаются в имитатор из соответствующих файлов базы знаний и приписываются соответствующим объектам модели. Одной из целей разработки имитатора ГИС являлась идея получения проекта АСУ ГИС и на его основе создание программы для ПЛК станции. Сгенерированный проект АСУ ГИС может быть использован для перекодирования его в формат программ, понятных для ПЛК. В настоящее время ведутся работы по созданию такого кодировщика для наиболее часто используемого на ГИС контролера Fanuc 90-30 фирмы General Electric. При использовании имитатора ГИС для тестирования существующих АСУ ГИС данный блок не принимает участия в моделировании, поэтому необходимо в системе конфигурирования отключить использование блока имитации АСУ ГИС.

Редактор базы знаний предназначен для модификации и добавления правил в базе знаний динамической экспертной системы. В редакторе для выбранного объекта можно просмотреть, при необходимости модифицировать и сохранить приписанные ему правила для данного варианта структуры ГИС. Продукционные правила представляют собой нормальную дизъюнктивную или конъюнктивную форму, и для их удобного и наглядного представления пользователю был предложен способ отображения правил в виде И-ИЛИ дерева. Объектами И-ИЛИ дерева являются узлы следующих видов: узел «ИЛИ», узел «И», узел «НЕ», узел «Таймер», узел «Атрибут» одного из объектов ГИС и узел «Результат».

Система инициализации обеспечивает установление начального состояния всех компонент имитатора ГИС в зависимости от выбранной

структуры станции. Выбор начального состояния технологического оборудования ГИС осуществляется в соответствии с требованиями к пуску станции. Начальное состояние внешней среды устанавливается в соответствии с описанием математической модели внешней среды.

В четвертой главе изложены результаты разработки методик детерминированного и имитационного тестирования. Эти методики и средства имитации апробированы при тестировании находящейся в настоящее время в эксплуатации АСУ ГИС фирмы <^што Pignone». При тестировании выявлены некоторые несовершенства в работе исследуемой АСУ в автоматическом режиме управления станцией. Разработанные методики ориентированы, прежде всего, на испытания АСУ ГИС на моделях станций, что позволяет включить в программу испытаний и эксперименты, неосуществимые на реальном объекте. К таким экспериментам относятся нештатные ситуации, связанные с опасностью для жизни персонала и выводом из строя оборудования.

В результате анализа методов тестирования на предмет их использования для исследования АСУ ГИС были выбраны динамические методы, так как разработчики программного обеспечения АСУ, как правило, по коммерческим соображениям не представляют возможности использовать свои исходные тексты. Эффективность тестирования повышается при проверке программного продукта не одним , а несколькими методами тестирования, поэтому из группы динамических методов нами были выбраны методы детерминированного и имитационного тестирования, которые основаны на различных принципах и в определенном смысле дополняют друг друга. Детерминированный метод позволяет проверить правильность выполнения АСУ ГИС основных ее функций, а имитационное тестирование контролирует функционирование АСУ на длительных промежутках времени при стрессовых нагрузках.

Методика детерминированного тестирования построена на следующих принципах: на вход имитатора подаются конкретные значения тестовых параметров, разработанных на основе требований к АСУ ГИС. В результате выполнения тестового набора на имитаторе получаются выходные параметры. Этим параметрам ставятся в соответствие конкретные значения эталонных выходных параметров

Документирование детерминированного тестирования оформляется в виде разработанной таблицы тестов, состоящей из следующих колонок: номер теста, требование к АСУ ГИС, входные параметры, эталонные выходные параметры, полученные в результате тестирования выходные параметры и результат проведенного теста. Перед введением входных тестовых данных имитатор должен быть приведен в свое исходное состояние, которое описано в системе инициализации. Выбранные значения входных параметров через интерфейс имитатора ГИС поступают на вход АСУ ГИС, вызывая изменение состояния станции под влиянием управляющих воздействий, выработанных АСУ ГИС на основе заложенных в нее экспертных правил. Результаты

воздействий отражаются системой визуализации имитатора (на экране) и фиксируются системой архивирования (в файлах), что и является выходными параметрами АСУ ГИС. Для оценки правильности реакции АСУ на заданные входные воздействия исследователю необходимо установить соответствие между полученными выходными параметрами и эталонными выходными значениями для данного теста и зафиксировать эту оценку.

Методика имитационного тестирования основана на построении для процесса функционирования исследуемой системы некоего моделирующего алгоритма, имитирующего поведение системы с учетом случайных воздействий, и реализации этого алгоритма на ЭВМ. В результате такого тестирования получается серия значений выходных параметров, обработка которых позволяет получить сведения о правильности поведения АСУ. Методика позволяет достаточно легко и эффективно автоматизировать генерацию значений входных параметров, установить повышенные уровни нагрузки АСУ ГИС маловероятными сочетаниями редких критических событий.

Для имитационного тестирования АСУ необходимо обеспечить ее следующими входными параметрами: динамически изменяющимися значениями перепадов давлений на измерительных линиях и временами наступления нерегулярных событий. В разработанном имитаторе были предусмотрены автоматизированные средства, генерирующие указанные входные параметры. Генерация параметров осуществляется на основе собранных статистических данных с использованием выбранных и обоснованных законов распределения случайных величин. Разработана рабочая таблица, в которой указывается: тип технологического оборудования, вид нерегулярного события, закон распределения времени наступления этого события и параметры этого закона.

Для сокращения времени тестирования и повышения вероятности совместного появления нескольких нерегулярных событий следует повысить частоты их наступления, то есть увеличить значения интенсивностей потоков отказов для экспоненциальных законов и уменьшить величины

математических ожиданий для нормальных законов распределения времен восстановления технологического оборудования.

Для активации режима имитационного тестирования необходимо привести имитатор в исходное положение, затем перевести систему в автоматический режим управления ГИС и установить флаг «Статистические данные». Результаты тестирования фиксируются системой ведения архива, в которой отмечаются события, произошедшие за время тестирования на ГИС с указанием точного времени их наступления. Архивные данные подвергаются экспертной оценке. Ошибкой в АСУ ГИС при имитационном тестировании следует считать любое несоответствие реакции АСУ на некоторые события эталонным для него выходным параметрам.

С помощью разработанных методик выполнено тестирование АСУ ГИС фирмы «№стуо Pignone» на примере реальной ГИС «Сохрановка I» Волгоградтрансгаз. Для настройки имитатора на ГИС «Сохрановка I» вся необходимая информация была взята из паспорта этой станции. Были зафиксированы наименования и обозначения 23-х аварийных событий на этой ГИС.

Для проведения детерминированного тестирования был составлен набор из 126 тестов. Результаты тестирования документированы в виде таблицы установленного вида. Для тестов, соответствующих ручному режиму управления ГИС, получено полное соответствие выходных параметров эталонным. Для тестов №№27 и 28, соответствующих переводу станции в автоматический режим управления, полученные выходные параметры не соответствуют эталонным.

, Для имитационного тестирования данного объекта при формировании входных параметров законов распределения нерегулярных событий в целях сокращения продолжительности испытаний был установлен масштаб времени 1:1000. В связи с этим величины интенсивностей потоков отказов (А,) для экспоненциальных законов увеличены в тысячу раз, а величины математических ожиданий нормальных законов распределений соответственно уменьшены. Составлена таблица установленного типа, где указаны принятые значения параметров законов распределения нерегулярных событий для всех •ввдов технологических объектов ГИС. Для получения входного параметра, представляющего собой зависимость перепада давления на

измерительных линиях, использована коммерческая информация со станции «Сохрановка I», представляющая собой среднечасовые значения перепадов давлений по каждой измерительной линии станции. При использовании этой информации для тестирования был задействован принятый масштаб времени. Результаты тестирования зафиксированы в архиве имитатора. Экспертный анализ последовательности событий выявил ряд несоответствий реакции исследуемой АСУ установленным требованиям при работе АСУ в автоматическом режиме.

Таким образом совместное детерминированное и имитационное тестирование АСУ фирмы «Киото Pignone» показало, что при ручном режиме управления ошибки в работе АСУ не выявлены, что вполне объяснимо тем, что исследуемая АСУ уже несколько лет эксплуатируется на ряде ГИС системы «Газпром» в ручном режиме управления. В то же время тестирование АСУ в автоматическом режиме выявило ряд замечаний. Результаты выполненного тестирования позволяют дать следующие рекомендации: при переводе газоизмерительных станций в автоматический режим управления необходимо провести тщательное тестирование используемой АСУ ГИС, в том числе, с помощью разработанных нами методик тестирования и средств имитации.

Основные результаты диссертационной работы

1. На основе анализа структуры, состава объектов ГИС, информационных и управляющих потоков, а также целей функционирования ГИС выявлены конфигурационные параметры ГИС, необходимые для построения ее универсальной модели, и сформулированы требования к АСУ ГИС и основные алгоритмы управления ГИС в штатном и нештатном режимах. На основе анализа существующих схем моделирования сложных объектов, способов проектирования их АСУ, а также принципов построения программных средств имитации сформулированы и обоснованны наиболее важные принципы построения математической и имитационной модели ГИС.

2. Разработана универсальная математическая модель ГИС. Реализованы выбранные схемы моделирования всех агрегатов, включая АСУ ГИС. Для построения математической модели АСУ ГИС использованы следующие подходы: ситуационное управление объектами ГИС осуществлено на основе экспертных знаний; знания о структуре ГИС представлены средствами UML; поведение объектов ГИС описано через их методы в терминах теории моделирования и представлено в виде продукционных правил,. Созданная математическая модель позволяет описывать существующие ГИС различной конфигурации и предусматривает возможности дальнейшего развития модели при совершенствовании объекта моделирования. Обоснован выбор законов распределения стохастических параметров модели на основе статистических данных.

3. Разработано программное средство имитации ГИС на ЯОН Delphi на основе принципов модуляризации, сканирования активностей и «принципа At». Созданное средство комплексного исследования позволяет производить автоматическое тестирование существующих АСУ ГИС для различных конфигураций ГИС и методик расчета характеристик природного газа. Кроме того, разработанное средство осуществляет генерацию прототипа управляющего блока АСУ ГИС при проектировании новых АСУ, предоставляет возможность проведения отладки и совершенствования этого прототипа и позволяет проводить испытания АСУ ГИС даже в тех ситуациях, которые не могут быть смоделированы на реальном оборудовании.

4. Разработана методика тестирования АСУ ГИС на созданном средстве исследования с совместным использованием детерминированного функционального тестирования и имитационного тестирования с повышенной нагрузкой стохастическими событиями. Проведено комплексное тестирование АСУ фирмы «Nuovo Pignone», установленное в настоящее время на реальных ГИС, с использованием имитатора ГИС «Сохрановка I» и разработанной методики. Полученные результаты позволили выявить ошибки тестируемой АСУ, подтвердили эффективность

и практическую ценность разработанных средств исследования и методик тестирования.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Беликов А.Б., Наровлянский А.В. Математическое и полунатурное моделирование систем реального времени с непрерывным циклом на примере газоизмерительной станции. //Новые информационные технологии. Тезисы докладов IX Международной студенческой школы-семинара. М.: МГИЭМ, 2001, с 73-75

2. Беликов А.Б. Анализ и применение механизмов обмена данными между приложениями АСУ реального времени. Тезисы доклада. //Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МГИЭМ. М.: МГИЭМ, 2002, с. 158-160

3. Беликов А.Б., Фомичев А.О. Опыт применения языка ИМЬ на этапе проектирования ПО автоматизированных систем мониторинга и управления газоизмерительных станций. //Новые информационные технологии. Тезисы докладов X Международной студенческой школы-семинара в 2-х томах. М.: МГИЭМ, 2002, стр 495-497

4. Беликов А.Б. Опыт построения моделей АСУ ТП на основе продукционных систем на примере газоизмерительной станции. //Новые информационные технологии. Тезисы докладов XI Международной студенческой школы-семинара в 2-х томах. М.: МГИЭМ, 2003, с 190-192

5. Беликов А.Б. Математическое и имитационное моделирование систем реального времени на примере газоизмерительной станции. Тезисы доклада. //Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МГИЭМ. М.: МГИЭМ, 2003, с.274-276

6. Беликов А.Б., Кравченко В.А. Разработка проблемно-ориентированной системы моделирования газоизмерительных станций. //Межвузовский сборник научных трудов «Программное и информационное обеспечение систем различного назначения на базе персональных ЭВМ». М.: МГАПИ, 2003, с.47-50

7. Беликов А.Б., Кравченко В.А. Опыт применения динамических продукционных систем для моделирования АСУТП на примере газоизмерительной станции. //XXX Юбилейная международная конференция. I международная конференция молодых ученых «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе». 1Т+8Е'03". Украина, Крым, Ялта-Гурзуф 2003, с.355-356

Подписано к печати "15" 03 2004 г. Отпечатано в типографии МИЭМ. Москва, ул. М. Пионерская, 12 Заказ № 59 . Объем 1.0 п.л. Тираж 100 экз.

Введение.

Глава 1. Анализ методов и средств построения информационно-метрологического обеспечения газоизмерительной станции.

1.1 Анализ структуры, компонентного состава и основных систем газоизмерительной станции.

1.2 Анализ современных интеллектуальных устройств и методов измерения параметров природного газа.

1.3 Требования к системам управления ГИС.

1.4 Анализ существующих программных средств автоматизации ГИС.

1.5 Выводы по главе 1.

Глава 2. Разработка математической модели газоизмерительной станции

2.1 Агрегатная схема ГИС.

2.2 Агрегат внешняя среда.

2.3 Информационный агрегат.

2.4 Управляющий агрегат.

2.5 Технологический агрегат ■.

2.6 Выводы к главе 2.

Глава 3. Разработка программного имитатора газоизмерительной станции

3.1 Анализ и выбор основных подходов к построению имитатора.

3.2 Выбор средства разработки имитатора.

3.3 Система конфигурирования.

3.4 Система ведения архива.

3.5 Система визуализации.

3.6 Система имитации нерегулярных событий.

3.7 Имитации протекания газа через ГИС.

3.8 Система инициализации.

3.9 Имитатор системы управления ГИС.

3.10 Редактор базы знаний.

3.11 Выводы по главе 3.

Глава 4. Разработка методики тестирования систем управления газоизмерительной станции.

4.1 Анализ и выбор методов тестирования программных продуктов.

4.2 Методика детерминированного тестирования.

4.3 Методика имитационного тестирования.

4.4 Тестирование системы управления ГИС фирмы Nuovo Pignone на примере ГИС «Сохрановка I» с использованием разработанной методики.

4.5 Выводы по главе 4.

Развитие рыночной экономики потребовало ускоренной выработки новых технических решений в целях получения оперативной и достоверной информации о количестве и качестве добываемого и транспортируемого природного газа, поставляемого потребителям России и на экспорт. Эта задача может быть решена только при условии комплексного подхода к автоматизации сбора и обработки указанной информации, повышению точности измерений за счет использования современных технических средств [1].

Для проведения единой технической политики в области создания систем управления в ОАО «ГАЗПРОМ» была разработана и утверждена «Программа поэтапного развертывания работ по созданию отраслевой системы оперативно-диспетчерского управления (ОСОДУ) Единой системы газоснабжения России (ЕСГ)» [2, 3]. ОСОДУ ЕСГ России предназначена для централизованного управления единым технологическим комплексом добычи, транспорта, хранения и переработки газа.

Неотъемлемой частью ОСОДУ является отраслевая система учета расхода газа (ОСУРГ), предназначенная для сбора, обработки и анализа данных по учету газа. ОСУРГ позволяет достигнуть существенного повышения оперативности и объективности полученной информации о количестве и качестве добываемого, транспортируемого, поставляемого потребителям природного газа, что, в свою очередь, повышает эффективность управления процессами транспорта и распределения газа, а также точность сведений материальных балансов [4, 5].

Одним из основных источников информации для ОСУРГ являются газоизмерительные станции (ГИС) [6]. ГИС представляют собой самостоятельный технологический объект магистральных газопроводов, производящий коммерческий учет проходящего через него газа. ГИС оснащается автоматизированными измерителями расхода газа и системой управления ГИС.

Система управления ГИС обеспечивает точность, оперативность и достоверность результатов измерения расхода газа, представляющих коммерческую ценность, а также надежность, непрерывность и безопасность функционирования ГИС.

Ввиду важности возложенных на систему управления ГИС функций необходимо провести исследования процессов управления ГИС и разработать средства проведения экспериментов над системой управления ГИС с целью проверки правильности принятия ею решений по управлению станцией. Из-за невозможности проведения некоторых важных групп экспериментов на реальных ГИС возникает необходимость создания модели объекта управления - ГИС, а также модели системы управления ГИС.

Цель диссертационной работы — разработка математической и программного обеспечения систем анализа, управления и обработки информации ГИС.

Для достижения поставленной цели в работе решались следующие основные задачи:

1. Анализ предметной области, выявление обобщенной структуры, состава ГИС, алгоритмов управления и требований к системам управления ГИС.

2. Построение математической модели ГИС, включающей модель системы управления ГИС.

3. Разработка программных средств, реализующих математическую модель ГИС, с возможностью настройки этих средств на конкретную конфигурацию исследуемой ГИС.

4. Разработка методики тестирования существующих и проектируемых систем управления ГИС с помощью созданных программных средств.

В качестве методов исследования используются теоретические основы теории моделирования, теории проектирования систем управления, теории экспертных систем и аппарата имитационного моделирования.

Научная новизна: Обоснованы и разработаны теоретические основы математического и имитационного моделирования ГИС и систем управления ГИС.

Основные положения, которые выносятся на защиту:

1. Математическая модель ГИС и систем управления ГИС,

2. Комплекс программных средств имитации ГИС и систем управления ГИС,

3. Методики тестирования систем управления ГИС.

Практическая ценность работы заключается в построении математической модели ГИС, включающей модель системы управления ГИС, создании программных средств, реализующих математическую модель ГИС, с возможностью настройки этих средств на конкретную конфигурацию исследуемой ГИС, которые использовались при:

1. Проведении комплексных испытаний систем управления ГИС на разработанных моделях, включая эксперименты, которые в силу специфики объекта, не могут быть осуществлены на реальном объекте,

2. Проектировании новых систем управления ГИС, что приводит к ускорению и повышению эффективности процесса проектирования,

3. Обучении технического персонала ГИС. Результаты работы реализованы:

• предприятием ОАО «ГАЗАВТОМАТИКА» ОАО «ГАЗПРОМ» при разработке комплекса программно-технических средств автоматизации ГИС МГ «Смоленск III».

• внедрены в учебный процесс Московского Государственного института электроники и математики (технического университета).

Основные положения диссертации изложены на международных и всероссийских научных конференций и опубликованы в сборниках научных трудов:

• Отраслевой экспертный совет по автоматизации ОАО «Газпром» (Россия, Сочи, 2001)

• XXX Юбилейная международная конференция. I международная конференция молодых ученых «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе». IT+SE'03" (Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 2003),

• Межвузовский сборник научных трудов «Программное и информационное обеспечение систем различного назначения на базе персональных ЭВМ» (Москва, 2003),

• Международная студенческая школа-семинар «Новые информационные технологии» (Украина, Крым, Судак, 2001, 2002, 2003),

• Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МГИЭМ (Москва, 2001,2002, 2003).

Основные результаты опубликованы в 7 печатных работах. Автор выражает глубокую благодарность за постоянное внимание, поддержку и совместную научную работу своему научному руководителю д.т.н., проф. Кравченко Виктору Алексеевичу; за ценные обсуждения и полезные советы к.т.н., доцентам Байкальцеву Борису Петровичу и Никольскому Сергею Николаевичу, а также всему коллективу кафедры АИЛУ МГИЭМ за доброжелательное отношение и содействие в работе.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения списка литературы из 115 наименований и 3-х приложений.

4.5 Выводы по главе 4

1. Проанализированы методы автоматизированного тестирования программных продуктов и обоснована эффективность использования детерминированного и имитационного тестирования систем управления ГИС.

2. Разработана методика детерминированного тестирования систем управления ГИС на созданном программном средстве имитации с формированием тестов на основе требований, предъявляемых к системам управления ГИС.

3. Разработана методика имитационного тестирования систем управления ГИС с повышенной нагрузкой нерегулярными событиями.

4. Для увеличения эффективности тестирования систем управления ГИС предложено тестирование осуществлять обоими методами.

5. Проведено тестирование системы управления фирмы «Nuovo Pignone» с использованием имитатора ГИС «Сохрановка I» и разработанных ft методик. Тестирование выявило ряд несоответствий требованиям к системам управления ГИС, что свидетельствует об эффективности разработанного имитатора и методик тестирования. Полученные результаты представляют практический интерес для эксплуатационников ГИС.

Заключение

Основными результаты диссертационной работы:

1. На основе анализа структуры, состава объектов ГИС, информационных и управляющих потоков, а также целей функционирования ГИС выявлены конфигурационные параметры ГИС, необходимые для построения ее универсальной модели, и сформулированы требования к системам управления ГИС и основные алгоритмы управления ГИС в штатном и нештатном режимах. На основе анализа существующих схем моделирования сложных объектов, способов проектирования их систем управления, а также принципов построения программных средств имитации сформулированы и обоснованны наиболее важные принципы построения математической и имитационной модели ГИС.

2. Разработана универсальная математическая модель ГИС. Реализованы выбранные схемы моделирования всех агрегатов, включая систему управления ГИС. Для построения математической модели системы управления ГИС использованы следующие подходы: ситуационное управление объектами ГИС осуществлено на основе экспертных знаний; знания о структуре ГИС представлены средствами UML; поведение объектов ГИС описано через их методы в терминах теории моделирования и представлено в виде продукционных правил. Созданная математическая модель позволяет описывать существующие ГИС различной конфигурации и предусматривает возможности дальнейшего развития модели при совершенствовании объекта моделирования. Обоснован выбор законов распределения стохастических параметров модели на основе статистических данных.

3. Разработано программное средство имитации ГИС на ЯОН Delphi на основе принципов модуляризации, сканирования активностей и «принципа At». Созданное средство комплексного исследования позволяет производить автоматическое тестирование существующих систем управления ГИС для различных конфигураций ГИС и методик расчета характеристик природного газа. Кроме того, разработанное средство осуществляет генерацию . прототипа управляющего блока системы управления ГИС при проектировании новых систем управления, предоставляет возможность проведения отладки и совершенствования этого прототипа и позволяет проводить испытания системы управления ГИС даже в тех ситуациях, которые не могут быть смоделированы на реальном оборудовании.

4. Разработана методика тестирования системы управления ГИС на созданном средстве исследования с совместным использованием детерминированного функционального тестирования и имитационного тестирования с повышенной нагрузкой стохастическими событиями. Проведено комплексное тестирование системы управления фирмы «Nuovo Pignone», установленное в настоящее время на реальных ГИС, с использованием имитатора ГИС «Сохрановка I» и разработанной методики. Полученные результаты позволили выявить ошибки в тестируемой системе управления, подтвердили эффективность и практическую ценность разработанных средств исследования и методик тестированияик.

1. Панкратов В. С., Вербило А. С. Автоматизированные системы диспетчерского управления ГТС. — М.: ООО «ИРЦ Газпром», 2001.

2. Подмарков В. Ю., Миронов Н. К., Гончаров В. В., Сужов И. Е. Автоматизация диспетчерского управления на уровне ЦПДУ «Газпром». -М.: ОАО «Газпром», 2000

3. Александрова И.С. Основные требования к комплексу автоматизации ГИС / Материалы НТС ОАО «Газпром» Состояние и основные этапы создания единой отраслевой автоматизированной системы учета расхода газа ООО «Газпром». М.: ООО «ИРЦ Газпром», 2000. С. 9-14

4. Апостолов А. А., Вербило А. С., Панкратов В. С. Автоматизация диспетчерского управления газотранспортным предприятием. М.: ООО «ИРЦ Газпром», 1999

5. Васильев Н. К., Учет расхода газа на объектах магистральных газопроводов.-Л.: Недра, 1990г, 128с.

6. Кремлевский П. П. Расходомеры и счетчики количества. -4-е изд. Л.: Машиностроение, 1989-70с.

7. Ю.Фридман В. Е., Константинова И. М., Соловьева Н. А. Проектирование базы данных для АСДУ транспорта газа (на примере ЦПДУ ОАО «Газпром»). -М.: ОАО «Газпром», 2000.

8. ГОСТ 8.563.2-97 Методика выполнения измерений с помощью сужающих устройств.

9. Васильев Н. К., Повышение точности измерения расхода природного газа расходомерами переменного перепада давления: Диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук.: СПб, 1998

10. Аграновский Е.А., Лактионов А.Г., Захаров Н.А., Меньшиков В.В. Газоизмерительная станция "Смоленская", Промышленные контроллеры АСУ, №8, 200216.www.qnx.ru17. www.opcfoundation.org

11. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука 1978,400 с.

12. Бусленко Н. П., Калашников В. В., Коваленко Н. Н. Лекции по теории больших систем. М.: Сов. Радио, 1971.

13. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем. 2-е изд. - М.: Высшая школа., 1998.- 319с. -ф 21.Архипова Н. И., Кульба В. В. "Управление в чрезвычайных ситуациях".1. Москва. 1998г.

14. ГОСТ 30319.1-96 Газ природный. Методы расчета физических свойств.

15. Панкратов В. С., Герке В. Г., Сарданашвили С.А., Митичкин С. К. Комплекс моделирования и оптимизации режимов работы ГТС. М.: ООО «ИРЦ Газпром», 2002, 56с.

16. Панкратов В. С., Дубинский А. В., Сиперштейн Б. И. Информационно-вычислительные системы в диспетчерском управлении газопроводом. -Л.: Недра, 1988

17. Harrington J., and К. Tumay, Simulation Modeling Methods: An Interactive Guide to Results-Based Decision, McGraw-Hill, 1998.

18. Григорьев Л. И. Имитационное моделирование газотранспортных систем в задачах диспетчерского управления: конспект лекций. М.:МИНГ, 1989 -51с.

19. Bequette В., Process Dynamics; Modeling, Analysis and Simulation, Prentice * Hall, 1997.

20. Banks J., (Ed.), Handbook of Simulation, John Wiley, 1998.

21. Кирсанов B.B., Горячев В.Д. и др., Основы математического моделирования, Тверь: ТВВПИ, 1990, 140с.

22. ГОСТ 8.563.1-97 Диафрагмы, сопла ИСА 1932 и трубы Вентури, установленные в заполненных трубопроводах круглого сечения.

23. Tornambe A., Discrete-event System Theory: An Introduction, World Scientific, 1995.ft

24. Поспелов Д.А. Ситуационное управление, теория и практика. М.: Наука, 1986

25. Evans J., Structures of Discrete Event Simulation: An Introduction to the Engagement Strategy, Ellis Horwood ; Chichester, Halsted Press, New York,1988.

26. Evans J., Structures of Discrete Event Simulation: An Introduction to the Engagement Strategy, Ellis Horwood ; Chichester, Halsted Press, New York, 1988.

27. Бусленко В. H. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука, 1977.

28. Попов Э.В. и др. Статические и динамические экспертные системы. Уч. пособие, М.: Финансы и Статистика, 1996. - 320 с.р

29. Экспертные системы. Принципы работы и примеры./ А.Брукинг, П. Джонс, Ф. Кокс, и др./ под ред. Р. Форсайта. М.: Радио и Связь, 1987. -224 с.

30. Ignizio J.P. Introduction to Expert Systems: The Development and Implementation of Rule=Based Expert Systems. New York: McGraw-Hill, 1991

31. Expert System Quality Control/ Raggad Bel Gacem/ Inf. Process and Man.1996.-32., №2,-P. 171-183

32. Clements B.R. and Preto F. Evaluting Commercial Real Time Expert System Software for Use in the Process Industries. -C&I.-1993. -P. 107-114.

33. Липаев B.B. Проектирование математического обеспечения АСУ. М. Советское радио, 1977.

34. Giarratano J. and Riley G. Expert Systems: Principles and Programming. PWS-Kent Publishing Co, 19891. Ji

35. Попов Э.В. Экспертные системы решения неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987

36. Люгер Джордж Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-ое издание. : Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. - 864 с.

37. Hoover S., and R. Perry, Simulation: A Problem-Solving Approach, Addison Wesley, 1989

38. Нильсон H. Принципы искусственного интеллекта. -M.: Радио и связь, 1985.

39. Buchanan B.G. and Shortliffe Е.Н. ed. Rule-Based Expert systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. Reading, MA: Addison-Wesley, 1984

40. Mitrani I., Simulation Techniques for Discrete Event Systems, Cambridge University Press, 1982

41. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. Пер. с франц. -М.: Мир, 1991

42. Панченко В. М. Системный анализ. Метод имитационного моделирования. Уч. пособие /МГИРЭА, М. 1998

43. Woods W. What's in a link: Foundations for Semantic Networks. In Brachman andLevesque (1985), 1985.

44. Koller D. and Pfeffer A. Probabilistic frame-based systems. Proceeding of the Fifteenth Annual Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. San Francisco: Morgan Kaufmann,1998

45. Nguyen T.A. Verifying consistency of Production Systems// Proc. Of Con. On AI Applications (CAIA), 3rd, Kissimee, Fl, 1987. P. 4-8

46. Поспелов И.Г., Поспелова Л.Я., Диномическое описание систем продукций и проверка непротиворечивости продукционных экспертных систем, -изв. АН СССР, тк, 1987, с. 184-192.55.www.gefanuc.ru56.www.geindustrial.com

47. Zobrist G. and Leonard J. (eds), Progress in Simulation, Volumes I and II, Ablex Publishing, Norwood, NJ., 1995.

48. Буч Г.Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++, 2-е издание. Пер. с англ. М.: «Издательство Бином», СПб «Невский диалект», 1998. - 560 с.

49. Harmon P., Maus R. and Morrisey W. Expert System: Tools and Applications. New-York: Wiley, 1988

50. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя, пер. с англ. М.: ДМК, 2000. - 432 с.

51. Боггс У., Боггс М. UML и Rational Rose. Пер. с англ. М.: Издательство «ЛОРИ», 2000. - 582 с

52. Буч Г., Рамбо Дж., Якобсон А. Язык UML. Руководство пользователя. Пер. с англ. М.: ДМК, 2000. - 432 с.

53. Ларман К. Применение UML и шаблонов проектирования, 2-е издание. Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. - 624 с.

54. Якобсон А., Буч Г., Рамбо Дж. Унифицированный процесс разработки программного обеспечения. СПб.: Питер, 2002. - 496 с.

55. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения: Учеб. пособие для студентов высш. техн. учеб. заведений. -М.: Высш.шк., 2000. -383с

56. Бодунов Н.А., Назаров А.И., Назаров И.А. Элементы теории вероятностей и математической статистики: Учеб.пособие, -СПб, 1993. -60 е.

57. Бондаренко В. Н., Орлов В. А. Статистические методы оценки результатов имитационного моделирования. /Под ред. Свиридова А. П. М.: Изд-во. МЭИ, 1990-74с.

58. Кухаренко Л.А., Малошевский С.Г. Математическая статистика: Учеб.пособие/. -СПб, 1993. -137 с

59. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учеб.пособие. -М.: Высш.шк., 2002. -575 с.

60. Емельянов В. В., Ясиновский С. И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. М.: «АНВИК», 1998.

61. Самарский А.А. Математическое моделирование и вычислительный эксперимент. -Вестник АН СССР, 1979, N5, с. 32-37

62. Ghosh S., and Т. Lee, Modeling & Asynchronous Distributed Simulation: Analyzing Complex Systems, IEEE Publications, 2000.

63. Hamilton, J., D. Nash, and U. Pooch, (eds.), Distributed Simulation, CRC Press, 1997.

64. Андрианов Д. JI. и др. Имитационное моделирование и сценарный подход в системах поддержки принятия решений // Проблемы теории и практики управления. № 12. 2002

65. Fiedler В., (ed.), Handbook of Dynamical Systems, Elsevier Science, 2002.

66. Coyle R., System Dynamics Modelling, Chapman & Hall, London, 1996.

67. Zeigler В., H. Praehofer, and T-G. Kim, Theory of Modeling and Simulation: Integrating Discrete Event and Continuous Complex Dynamic Systems, Academic Press, 2000.

68. Шеннон P. Имитационное моделирование систем Искусство и наука. М.: Мир, 1978-128-172с.

69. Kreutzer W., System Simulation: Programming Styles & Languages, Addison Wesley, 1986.

70. Karian Z., and E. Dudewicz, Modern Statistical Systems and GPSS Simulation, CRC Press, 1998.

71. Hauge J., and K. Paige , Learning SIMUL8: The Complete Guide, NovaSim Company, Bellingham, WA, 2001.

72. Pritsker A., J. O'Reilly, and D. LaVal, Simulation with Visual SLAM and AweSim, Wiley, 1997.

73. Дарахвелидзе П.Г., Марко Е.П., Котенок О.А. Программирование в Delphi 5. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. - 784 с.

74. Хомоненко A. Delphi 7. Наиболее полное руководство. СПб.: BHV-Санкт-Петербург, 2003.

75. Соломатин Н.А., Беляев Г.В. и др. Имитационное моделирование в оперативном управлении производством. -М.: Машиностроение, 1984, 208 с.

76. Williams B.C. and Nayak P.P. A model-based approach to reactive self-configuring systems. Proceeding of the AAAI-96, P. 971-978. Cambridge, MA: MIT Press, 1996

77. Fishman G., Discrete-Event Simulation: Modeling, Programming and Analysis, Springer-Verlag, Berlin, 2001.

78. Woods R., and K. Lawrence, Modeling and Simulation of Dynamic Systems, Prentice Hall, 1997.

79. Dagpunar J., Principles of Random Variate Generation, Clarendon Press, Oxford, 1988.

80. Binder K., and D. Heermann, Monte Carlo Simulation in Statistical Physics: An Introduction, Springer Verlag, 1998.

81. Архангельский Г.В., Черняховский В.В. Поиск устойчивых ошибок в программах. -М.: Радио и связь, 1989,240 с.

82. Проблемы разработки новых информационных технологий: Сб.ст./ Под ред. Бетелина В. Б. -М., 1992. -111 е.: ил.Вопросы кибернетики РАН. Науч. совет по комплекс, пробл. "Кибернетика";ВК-177). Библиогр.

83. Липаев В.В. Отладка сложных программ. Методы, средства, технология. М. Энергатомиздат, 1993,184 с.

84. Липаев В.В. Тестирование программных средств. Методическое руководство, М.: МГТУ "Станкин", 1999. 118с., ил.

85. Липаев В.В. Надежность программных средств. М.: СИНТЕГ.1998. 220 с.

86. Липаев В.В. Выбор и оценивание характеристик качества программных средств. Методы и стандарты. М.:СИНТЕГ. 2001. 224 с.

87. Майерс Г. Искусство тестирования программ. Пер. с англ. -М.: Финансы и статистика., 1982, 176 с.

88. Гласс Р. Руководство по надежному программированию. -М.: Финансы и статистика, 1982,256 с.

89. Долганюк Д.Д., Карповский Е.Я. Классификация задач и методов тестирования программ РВ/УсиМ, 1985.-N2,c.57-62.

90. Асутурян В.И. Теория планирования эксперимента. М.: Финансы и статистика, 1983. 234с.

91. Ermakov, S., and V. Melas, Design and Analysis of Simulation Experiments, Kluwer, Boston, 1995.

92. Кудрин К.А. Разработка методов автоматизированного тестирования программного обеспечения систем автоматизации эксперимента: Дис. на соиск. учен. ст. канд. тех. наук. г.Самара, 1998 г. 160 с.

93. Shanbhag D., and С. Rao, (eds.), Stochastic Processes: Modeling and Simulation, Elsevier, 2003

94. Костогрызов А.И., Липаев B.B. Сертификация качества функционирования автоматизированных информационных систем. Изд. "Вооружение. Политика. Конверсия." М. 1996.

95. Коварцев А.Н. Автоматизация разработки и тестирования программных средств, s Самарский государственный аэрокосмический университет, Самара, 1999 г. 150 с.

96. Коган Б.И. Экспериментальное исследование программ. М. Наука, 1988-184с.

97. Severance F., System Modeling and Simulation: An Introduction, Wiley, 2001.

98. Kulkarni V., Modeling and Analysis of Stochastic Systems, Chapman & Hall, 1995.

99. Беликов А.Б. Анализ и применение механизмов обмена данными между приложениями АСУ реального времени. Тезисы доклада. //Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МГИЭМ. М.: МГИЭМ, 2002, с.158-160

100. Беликов А.Б. Опыт построения моделей АСУ ТП на основе продукционных систем на примере газоизмерительной станции. //Новые информационные технологии. Тезисы докладов XI Международной студенческой школы-семинара в 2-х томах. М.: МГИЭМ, 2003, с 190-192

101. Беликов А.Б. Математическое и имитационное моделирование систем реального времени на примере газоизмерительной станции. Тезисы доклада. //Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МГИЭМ. М.: МГИЭМ, 2003, с.274-276

102. Беликов А.Б., Кравченко В.А. Опыт применения динамических продукционных систем для моделирования АСУТП на примере газоизмерительной станции. //XXX Юбилейная международная конференция. I международная конференция молодых ученых

103. Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации бизнесе». IT+SE'03". Украина, Крым, Ялта-Гурзуф 2003, с.v г