3. Реалізація управляючих функцій в програмованих логічних контролерах фірми ”Мікрол”.

Програмування контролера виконується за допомогою клавіш передньої панелі або по послідовному інтерфейсу за допомогою спеціального програмного забезпечення - візуального редактора FBDпрограм АЛЬФА. Програмний пакет редактор FBD - програм АЛЬФА поширюється безкоштовно.

У процесі конфігурування для кожного входу кожного функціонального блоку задається джерело сигналу. Всі можливості конфігурування однакові як для входів, так і для параметрів. Не може бути вільних (непідключених) входів функціонального блоку. Сигнали, що подаються на вхід надходять із виходів функціональних блоків. При конфігурації для входів задається номер функціонального блоку і номер виходу, до якого підключається даний вхід. Зазначені конфігураційні можливості дозволяють будувати керуючі структури різних конфігурацій і виконувати складну алгоритмічну обробку сигналів. Аналогічний зв'язок параметрів функціональних блоків дозволяє виконати автоматичну зміну будь-якого параметра настроювання (автопідстроювання). Можливості конфігурування не залежать від функціонального блоку і визначаються наступними правилами:

• Не може бути вільних (непідключених) входів функціонального блоку.

• На будь-якому вході функціонального блоку сигнал можна інвертувати (у вихідному стані інверсія відсутня).

• До будь-якого входу будь-якого функціонального блоку можна підключити спеціальний функціональний блок, що задає сигнал у вигляді значення (константи або коефіцієнта).

• Виходи функціонального блоку можуть залишатися вільними (непідключеними).

Білет 23

1. Робочі процеси раціонального уніфікованого процесу.

Статична структура RUP складається з дисциплін, в які групуються роботи, задачі, артефакти і ролі. Для опису осмисленої послідовності виконання робіт і завдань використовуються робочі процеси (дисципліни). Вони описують хто, що, як і коли виконує в процесі.

Робочий процес - опис осмисленої послідовності задач і їх взаємодії між ролями, що створюють видимий результат.

Основні робочі процеси RUP

• моделювання бізнес процесів – дослідження предметної галузі та визначення високорівневих вимог;

• керування вимогами – узгодження вимог із замовниками та користувачами, визначення функціональних можливостей системи та бази для планування робіт;

• аналіз та проектування – перетворення вимог до системи в специфікації, які описують реалізацію кінцевого продукту. Специфікації, які отримані при аналізі, не залежать від платформи та технології. Специфікації проектування є точним представленням системи;

• реалізація – організація програмного коду в рамках підсистем, перетворення вихідного коду в компоненти, що виконуються, тестування компонентів та їх інтеграція в підсистеми та системи;

• тестування – визначення та контроль якості продуктів, що створюються, виявлення повноти реалізації вимог та відсутність помилок;

• розгортання – доставка продукту кінцевому користувачу (випуск версії системи, розповсюдження, встановлення, навчання користувачів, технічна підтримка, бета-тестування тощо).

Допоміжні робочі процеси RUP

• конфігураційне керування та керування змінами – організація роботи з артефактами проекту, контроль та керування доступом до них, ведення історії змін, взаємодія учасників проекту;

• керування проектом – формування умов для ефективного виконання проекту в цілому, визначення керівних принципів для планування, формування команди і моніторингу проекту, виявлення та керування ризиками, організація роботи учасників проекту, формування бюджету, планування фаз та ітерацій;

• керування середовищем – підтримка учасників проекту, що передбачає вибір інструментарію, його встановлення та налагодження, конфігурування процесу, доробку та адаптацію методології, яка використовується для супроводження проекту, навчання.

2. Використання штучних нейронних мереж в адаптивних системах автоматичного регулювання.

ШНМ представляють собою систему з'єднаних і взаємодіючих між собою простих процесорів(штучних нейронів). Такі процесори зазвичай достатньо прості, особливо в порівнянні з процесорами, що використовуються в персональних комп'ютерах. Кожен процесор схожої мережі має справу тільки з сигналами, які він періодично отримує, і сигналами, які він періодично посилає іншим процесорам. І тим не менш, будучи з'єднаними в досить велику мережу з керованою взаємодією, такі локально прості процесори разом здатні виконувати достатньо складні завдання. З точки зору машинного навчання, нейронна мережа являє собою окремий випадок методів розпізнавання образів, дискримінантного аналізу, методів кластеризації тощо З точки зору кібернетики, нейронна мережа використовується в задачах адаптивного управління і як алгоритми для робототехніки. Нейронні мережі не програмуються в звичайному розумінні цього слова, вони навчаються. Можливість навчання — одна з головних переваг нейронних мереж перед традиційними алгоритмами. Технічно навчання полягає в знаходженні коефіцієнтів зв'язків між нейронами. У процесі навчання нейронна мережа здатна виявляти складні залежності між вхідними даними і вихідними, а також виконувати узагальнення. Це означає, що у разі успішного навчання мережа зможе повернути вірний результат на підставі даних, які були відсутні в навчальній вибірці, а також неповних та / або «зашумленних», частково перекручених даних.

Завдяки властивостям ШНМ, загальним для різних нелінійних динамічних об'єктів чином вирішуються завдання ідентифікації, синтезу систем керування, їхнього аналізу й апаратної реалізації. Результати, отримані із застосуванням ШНМ у рамках адаптивної постановки основного завдання теорії управління, легко можуть використовуватися й класичними підходами.

Необхідною умовою застосування традиційних методів оптимального адаптивного управління є наявність великого обсягу інформації про об'єкт управління, наприклад, даних математичного моделювання. Завдяки здатності нейронних мереж до навчання і самонавчання для нейроконтролера такий обсяг інформації не потрібно. У зв'язку з цим можна вважати, що нейроконтролери придатні для управління в умовах суттєвих невизначеностей. Для вирішення подібних завдань необхідна або постійна робота групи кваліфікованих експертів, або адаптивні системи автоматизації, якими є нейронні мережі. Якщо створення експертних систем може виконуватися як на базі самоадаптивних систем, так і з використанням класичних алгоритмів, то завдання управління агрегатами знаходяться цілком у компетенції систем з самостійної адаптацією.

3. Реалізація управляючих функцій в програмованих логічних контролерах фірми ”Schneider Electric”.

Используя новые процессоры Premium в контоллерах линейки Unity, можно не волноваться об ограничениях…

• 5 языков МЭК: LD, ST, FBD, SFC, IL.

• Высокопроизводительные ЦП со скоростью 37 нс на инструкцию и до 7 Мб для программы

• Многозадачная система высокого уровня

• Компактная система (модули с очень большим количеством каналов) в расширенных архитектурах (распределение до 16 стоек в режиме реального времени без повторителя)

• Обширный каталог прикладных модулей (модули безопасности, обработка рефлексов, счетчики, позиционное управление, движение, взвешивание, хранение данных)

• Новые процессоры высокого уровня

• Все службы Ethernet TCP/IP Transparent Ready: cканирование ввода/вывода, Глобальные Данные, веб-сервер, обмен сообщениями по электронной почте, прямой доступ к базам данных, TCP Open, Network Time Protocol и т.д.

• Множество встроенных портов: USB-порт, порт Ethernet TCP/IP с веб-сервером, CANopen или порт FIP-мастер, последовательный порт Modbus

• Самое широкое на рынке предложение интерфейсов обмена данными: AS-Interface, Modbus Plus, INTERBUS или PROFIBUS DP

MODIKON

Білет 24