УДК 004.89:004.4:681.5
САМИГУЛИНА Г.А., САМИГУЛИНА З.И.
Институт проблем информатики и управления МОН РК, Алматы, Казахстан ОРГАНИЗАЦИЯ СБОРА ДАННЫХ С РЕАЛЬНОГО ОБЪЕКТА ДЛЯ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННЫХ ИММУННЫХ СИСТЕМ
Современное высокотехнологичное производство нуждается в повышенных требованиях к системам промышленной автоматизации. В настоящее время актуальной задачей является использование специальных технологий для передачи данных в системе автоматизации технологических процессов и производств. С другой стороны актуально использование новых нетрадиционных интеллектуальных биологических подходов при построении систем управления сложными реальными объектами с различными видами неопределенностей параметров. В таких системах при обработке огромных потоков данных используются принципы имитационного моделирования естественных систем. Наиболее успешное развитие и применение в последнее время получили нейронные системы и эволюционные алгоритмы.
Интересны с данных позиций результаты по искусственным иммунным системам (ИИС).
Это относительно новое направление в искусственном интеллекте [1] с использованием которого разработан ряд приложений для дистанционного обучения в среде Internet [2], при компьютерном молекулярном дизайне лекарственных препаратов [3], в системах безопасности и защите компьютеров от вредоносного программного обеспечения [4] и др.
Разработана оригинальная интеллектуальная технология построения систем прогнозирования и управления на основе иммунносетевого моделирования [5, 6].
Эта технология (рисунок 1) включает в себя ряд модулей:
- Предварительная обработка данных на основе различных подходов (факторный анализ, нейронные сети, генетические алгоритмы и др.).
- Решение задачи распознавания образов на основе нахождения минимальной энергии связи между пептидами с использованием сингулярного разложения матриц.
- Оценка энергетических погрешностей и расчет коэффициентов риска прогнозирования.
В данной работе описана процедура сбора данных с реального объекта промышленной автоматизации и организация информационного обмена данными для разработанной интеллектуальной системы управления на основе ИИС.
Для решения поставленной задачи применяется технология OPC (OLE for Process Control), которая предназначена для обмена данными с системой измерения и управления.
Данная технология представляется двумя классами программ: ОРС - сервер (OPC server) и ОРС - клиент (OPC client).
Первая программа предназначена для взаимодействия с аппаратурой, а вторая получает данные от сервера для последующей обработки и передачи команд управления на сервер [7].
Механизм организации информационного обмена с реального объекта представляет собой систему, которая состоит из управляющей и исполнительной частей.
Рисунок 1. Система управления на основе ИИС
Управляющая часть воздействует на исполнительную часть через исполнительные устройства. Она состоит из одного или более программируемых логических контроллеров (Modicon M340, под управлением программы Unity Pro L), роль которых заключается в реализации алгоритмов управления в процессе обработки данных, связанных с исполнительной частью, и человеко-машинный интерфейс (Superviseur PcVue 32), обеспечивающий отладочные функции и управляющие воздействия со стороны человека (оператора) на процесс.
В качестве исполнительной части рассматриваются датчики и исполнительные устройства, обеспечивающие связь между исполнительной и управляющей частями. Датчики информируют управляющую часть о состоянии исполнительной части. Они преобразуют физические величины в стандартные электрические сигналы. Исполнительные устройства изменяют состояние исполнительной части в соответствии с командами, которые формируются управляющей частью [8].
Алгоритм организации сбора данных с помощью OPC технологии показан на рисунке 2.
Информация с контроллера Modicon M340, через коммутатор поступает на сервер OPC. Благодаря протоколу OPC/DCOM организуется передача данных разным клиентам.
Рисунок 2. Технология OPC для организации информационного обмена
Сбор и обработку данных можно разделить на несколько этапов:
- Сбор данных с помощью программы OPC Factory Server.
- Локализация данных в специальных макросах Exel (OPC - client).
- Организация человеко–машинного интерфейса с помощью программы Superviseur PcVue 32.
- Обработка данных в среде MATLAB.
Для установки связи с сервером необходимо c помощью пакета прикладных программ Uniry Pro L осуществить конфигурацию сети. Далее сконфигурировать основные настройки OPC Factory Server. На следующем этапе осуществляется подключение OPC – client. После этого полученные с помощью технологии OPC данные могут передоваться в пакет прикладных программ MATLAB для дальнейшего анализа на основе иммунных сетей.
Предложенная технология открывает широкий спектр возможностей по организации многостороннего информационного обмена между интеллектуальной системой управления на основе ИИС и реальным объектом, обеспечивая дополнительные возможности по контролю, диагностике, анализу данных в условиях промышленной эксплуатации.
На разработанное программное обеспечение по интеллектуальной технологии ИИС получены авторские свидетельства о государственной регистрации объекта интеллектуальной собственности, зарегистрированные в Комитете по правам интеллектуальной собственности Министерства юстиции Республики Казахстан.
Литература
1. Tarakanov A.O. Formal peptide as a basic of agent of immune networks: from natural prototype to mathematical theory and applications / A.O. Tarakanov // Proc. of the I Int. workshop of central and Eastern Europe on Multi-Agent Systems (CEEMAS’99). -St. Petersburg, Russia, June 1- 4, 1999. -P.P.
281-292.
2. Самигулина Г.А. Математическое моделирование дистанционного обучения на основе искусственных иммунных сетей // Информатика. –Минск: Объединенный институт информатики РБ, 2010. -№ 4(28). -С. 105-111.
3. Самигулина Г.А., Чебейко С.В. Разработка технологий иммунносетевого моделирования для компьютерного молекулярного дизайна лекарственных препаратов // Вестник Харьковского Университета. Тематический выпуск: информатика и моделирование. - Харьков, 2011. №17. – С.142-148.
4. Самигулина Г.А., Чебейко С.В., Ширяева О.И., Самигулина З.И. Монография. Разработка технологий иммунносетевого моделирования для решения различных прикладных задач. – Алматы, 2011. – 217 c.
5. Самигулина Г.А. Разработка интеллектуальных экспертных систем прогнозирования и управления на основе искусственных иммунных систем // Проблемы информатики. – Новосибирск, 2010. № 1. –С. 15-22.
6. G. Samigulina. Development of the decision support systems on the basis of the intellectual technology of the artificial immune systems // Automatic and remold control. – М., 2012. - №2. -С.334- 441.
7. http://www.novosoft.by/Ency/opc.htm
8. Philippe Warin. Введение в промышленную автоматизацию //«Шнейдер Электрик». – Москва, 2005.