Алгоритмы контроля, работающие в режиме реального времени

Типичными алгоритмами этого уровня являются:

1. алгоритмы циклического и адресного опроса датчиков;

2. алгоритмы по аналитической градуировк е датчиков;

3. алгоритмы фильтрации измеряемых сигналов от помех;

4. алгоритмы экстраполяции и интерполяции дискретно-измеряемых величин;

5. алгоритмы контроля достоверности информации о процессе;

6. алгоритмы дискретного интегрирования и дифференцирования;

7. алгоритмы по оценке значений контролируемой величины по измерению косвенных показателей

Алгоритмы циклического опроса датчиков предполагают их периодический опрос и сравнение каждого из опрошенных датчиков с нормой.

Опрос начинается с датчика, номер которого условно принят за начальный и заканчивается датчиком, имеющим последний номер. В случае выхода параметров датчика за пределы нормы производится печать времени выхода, значений параметра и номера датчика. При адресном опросе, контроль за состоянием датчиков осуществляется оператором, который запрашивает параметры датчика, набирая адрес запрашиваемого датчика с пульта управления.

При соединении датчика с управляющей вычислительной машиной (УВМ) значение выходного сигнала датчика преобразуется в число. Однако это число определяет не измеряемую величину, а значение выходного сигнала датчика. Процедура преобразования выхода датчика в измеряемую величину и называется аналитической градуировкой датчиков.

Сглаживание сигналов ЭВМ реализуется с помощью дискретных фильтров. На практике наиболее широко используются дискретные фильтры экспоненциального сглаживания.

Важное место в обработке дискретных сигналов занимают алгоритмы интерполяции и экстраполяции.

Интерполяция - это процедура построения аналитического выражения по конечному ряду заданных дискретных точек.

Интерполяцию используют в следующих задачах АСУТП:

1. при интерполяции сигналов датчика;

2. при формировании непрерывно-изменяющегося сигнала;

3. при решении задач статической и динамической идентификации;

4. при определении каких-либо параметров по готовым таблицам, диаграммам, хранящихся в памяти ЭВМ.

Экстраполяция - это процедура распространения результатов, полученных из наблюдения над одной частью явления на другую его часть.

Используется в следующих задачах АСУТП:

1. Для повышения качества управления, за счет введения производных в закон управления.

2.Прогнозирование возмущающих воздействий, при создании оптимальных систем комбинированного типа.

3. Предсказание аварийных ситуаций.

4 Предсказание редко измеряемых переменных, когда для цели управления требуется более частый опрос переменных.

Для повышения точности и надежности работы в АСУТП широко используются алгоритмы по контролю достоверности исходной информации.

Задача повышения надёжности может решаться двумя путями:

1. одновременным замером одной и той же величины несколькими датчиками;

2. сравнением измеренной величины с результатом вычислений по математической модели.

Использование математической модели позволяет либо обнаружить и скорректировать источник недостоверной информации, либо установить нарушение математической модели, что может служить сигналом об аварийной ситуации.

Алгоритмы дискретного интегрирования и дифференцирования используются при расчёте суммарных показателей и формировании законов управления. Из существующих методов дискретного интегрирования на АСУТП наиболее широко используются:

1. Метод прямоугольников;

2. Метод трапеций;

3. Метод парабол.

Метод прямоугольников является простейшим методом дискретного интегрирования, однако дает самую высокую погрешность вычисления.

Методы трапеций и парабол, позволяют уменьшить погрешность, но требуют более сложных вычислений.

Цифровое дифференцирование является более сложным, чем интегрирование. При реализации на УВМ алгоритмов дифференцирования чаще всего пользуются рекуррентными формулами.

Алгоритмы по оценке значений контролируемой величины по измерению косвенных показателей используется в тех случаях, когда по ряду причин ту или иную переменную технологического процесса измерить невозможно, но для реализации закона управления она необходима. В этом случае производится измерение некоторой переменной, функционально связанной с искомой переменной. Значение же искомой переменной определяется решением функциональной зависимости, связывающей измеряемую и искомую переменные. В большинстве случаев эта зависимость в явном виде не задана, а может быть получена лишь в результате анализа экспериментальных данных. Поскольку в этом случае связь между переменными будет уже не детерминированная, а стохастическая она должна описываться регрессионными уравнениями.

Регрессионные уравнения – это аналитические зависимости, которые приближенно описывают связи между двумя или несколькими случайными величинами в результате обработки экспериментальных данных.