Proiect KNOWLEDGE – POSDRU1591.5S134398 [613891]
Proiect KNOWLEDGE – POSDRU/159/1.5/S/134398
Dezvoltarea resurselor umane din cercetarea dpctorală și postdoctorală: motor al societății bazate pe
cunoaștere
UNIVERSITATEA POLITEHNICA DIN BUCUREȘTI
ȘCOALA DOCTORALĂ ETTI -B
Facultatea Electronică, Telecomunicații și Tehnologia Informației
Departamentul Dispozitive, Circuite și Arhitecturi Electronice
Nr. Decizie Senat _________din ___________
TEZĂ DE DOCTORAT
Analiza complex ă a datelor din sisteme SCADA industriale
Complex Analysis of Data from Industrial SCADA Systems
Autor: Ing. Vlad -Cristian GEORGESCU
Conducător de doctorat: Prof. Dr. Ing. Gheorghe ȘTEFAN
COMISIA DE DOCTORAT
Președinte Prof. Dr. Ing. Gheorghe Brezeanu de la Univ. Politehnica București
Conducător
de doctorat Prof. Dr. Ing. Gheorghe Ștefan de la Univ. Politehnica București
Referent Prof. Dr. Ing. Claudius Dan de la Univ. Politehnica București
Referent Conf . Dr. Ing. Ioan Jiveț de la Univ. Politehnica Timișoara
Referent Conf . Dr. Ing. Liviu Marin Viman de la Univ. Tehnica Cluj -Napoca
București 2016
_____________
i
Mulț umiri
O dată cu finalizarea acestei etape din viața mea, îmi doresc să adresez câteva cuvinte
de mulțumire celor care m -au îndrumat sau mi -au acordat suportul pe parcursul
acestei lucrări de doctorat.
În primul rând îmi doresc să mulțumesc coordonatorului meu științific,
domnului Prof. dr. ing. Gheorghe ȘTEFAN, pentru entuziasmul cu care a acceptat să
conducă teza, dar și pentru sprijinirea de -a lungul acestei perioade.
În egală măsură, doresc să îi mu lțumesc domnului Prof. dr. ing. Claudius
DAN, cel care m -a îndrumat spre a realiza o teză care să pună cât mai bine în valoare
munca depusă.
În continuare, doresc să îmi exprim gratitudinea față de membrii comisiei de
îndrumare a lucrării, doamna Conf.dr.i ng. Monica DASCĂLU și domnul Ș.l.dr.ing.
Lucian PETRICĂ, pentru sfaturile și sugestiile oferite.
Mulțumesc tuturor celor cu care am colaborat la proiecte și articole pe
parcursul acestor ani.
Rezultatele prezentate în aceast ă lucrare au fost ob ținute cu s prijinul
Ministerului Fondurilor Europene prin Programul Opera țional Sectorial Dezvoltarea
Resurselor Umane 2007 -2013, Contract nr. POSDRU/159/1.5/S/134398.
Suportul acordat prin proiectul românesc PN-II-PT-CA13/2014 (UEFISCDI)
este apreciat.
ii
Cuprins
Mulțumiri ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………… i
Lista tabelelor ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………. iv
Lista figurilor ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………….. v
Lista abrevierilor ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………. vii
1. Introducere ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………… 1
1.1 Prezentarea domeniului tezei de doctorat ………………………….. ……………………… 2
1.2 Scopul tezei de doctorat ………………………….. ………………………….. ………………… 3
1.3 Conținutul tezei de doctorat ………………………….. ………………………….. …………… 3
2. Stadiul actual al sistemelor SCADA ………………………….. ………………………….. ……. 5
2.1 Sisteme SCADA: definiție și structură ………………………….. …………………………. 6
2.2 Modalități de analiză a datelor din sisteme SCADA ………………………….. …….. 10
2.2.1 Analize folosind ecuații și inecuații matematice ………………………….. ……. 10
2.2.2 Analize folosind sisteme bazate pe logica Fuzzy ………………………….. …… 16
2.2.3 Analize folosind sisteme bazate pe rețele neurale ………………………….. ….. 18
3. Sisteme de tip simulator ………………………….. ………………………….. …………………… 21
3.1 Aplicație software de tip simulator ………………………….. ………………………….. .. 21
3.1.1 Principii folosite în realizarea aplicației software ………………………….. ….. 22
3.1.2 Realizarea aplicației software ………………………….. ………………………….. …. 25
3.1.3 Rezultate și concluzii ………………………….. ………………………….. …………….. 30
3.2 Platforme hardware de tip simulator ………………………….. ………………………….. 34
3.2.1 Platformă didactică simulator sistem SCADA industrial …………………….. 34
3.2.2 Platformă didactică simulator sistem de control ………………………….. …….. 39
3.2.3 Platformă didactică simulator sistem monitorizare și control ………………. 42
4. Realizarea unui sistem SCADA ………………………….. ………………………….. ………… 47
4.1 Componente hardware ale sistemului ………………………….. ………………………… 48
4.2 Componente software ale sistemului ………………………….. ………………………….. 56
iii
4.3 Date obținute și concluzii ………………………….. ………………………….. …………….. 60
5. Analiza datelor folosind sisteme bazate pe logică Fuzzy ………………………….. …. 63
5.1 Elemente de teorie Fuzzy ………………………….. ………………………….. …………….. 63
5.2 Analiza datelor folosind sisteme Fuzzy ………………………….. ……………………… 67
6. Analiza datelor folosind sisteme bazate pe rețele neurale ………………………….. .. 73
6.1 Elemente de teorie a rețelelor neura le ………………………….. ………………………… 74
6.2 Analiza datelor folosind rețele neurale ………………………….. ……………………….. 77
7. Concluzii ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………….. 83
7.1 Rezultate obținute ………………………….. ………………………….. ……………………….. 83
7.2 Co ntribuții originale ………………………….. ………………………….. ……………………. 87
7.3 Lista lucrărilor originale ………………………….. ………………………….. ………………. 88
7.4 Perspective de dezvoltare ulterioară ………………………….. ………………………….. . 91
Anexe ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………… 95
A.1 Desfășurarea lucrării ”Platformă simulator sistem SCADA industrial” ……… 95
A.2 Desfășurarea lucrării ”Platformă simulator sistem de control” ………………… 105
A.3 Desfășurarea lucrării ”Platformă simulator sistem monitorizare și control” 111
A.4 Foaie de catalog fotodioda BPW34 ………………………….. …………………………. 119
A.5 Foaie de catalog senzor de temperatură LM335 ………………………….. ……….. 121
A.6 Foaie de catalog modul de achiziție I -7017F ………………………….. ……………. 123
A.7 Comenzi ale protocolului DCON ………………………….. ………………………….. .. 125
A.8 Exemple de date obtinute de la sistemul SCADA ………………………….. ……… 127
Bibliografie ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………… 129
iv
Lista tabelelor
Tabelul 3.1 Rezultate obținute folosind o anumită geometrie ………………………………31
Tabelul 5.1 Rezultate obținute … …………………………………………………………….. ……….71
v
Lista figurilor
Fig. 2.1 Arhitectura unui sistem SCADA tipic …………………………………………………… 8
Fig. 3.1 Structur ă acceleratoare de tip Wideroe ………………………………………………… 23
Fig. 3.2 Structură acceleratoare cu intervale succesive de accelerare, excitate de
generatoare de pulsuri de înaltă tensiune ….. ……………………………… ………………… …..24
Fig. 3.3 Interfața grafică a aplicației software ….. ………………………………………… …….27
Fig. 3.4 Diagrama (codul) aplicației software ….. ………………………………………. ………29
Fig. 3 .5 Simularea accelerării a 4 ioni de He+2 la 3 MeV . ……………………………. ……30
Fig. 3.6 Prima rulare a simulării (0 la 0,9 MeV) …….. ……………………………………. …..32
Fig. 3.7 A doua rulare a simulării (0,9 la 1,8 MeV) . ………………………………………. ….32
Fig. 3.8 Schema platformei sistem SCADA industrial ……………………………………….35
Fig. 3.9 Distribuția terminalelor pentru modulul I -7055 ……………………………………..36
Fig. 3.10 Schema internă a modulului I -7055 ……………………………………………………37
Fig. 3.11 Schema platformei sistem de control ………………………………………………….40
Fig. 3.12 Schema electrică a PLC -ului …. ………………………………………………………….41
Fig. 3.13 Schema platformei sistem de monitorizare și control ……………………………42
Fig. 3.14 Distribuția terminalelor pentru modulul I -7012 …………………………. ………..44
Fig. 3.15 Schema internă a modulului I -7012 ……………………………………………………45
Fig. 3.16 Schema de conectare a controler -ului TPD -280 ………………………………….45
Fig. 4.1 Sarcina sistemului …….. ………………………………………………………………………49
Fig. 4.2 Fotodioda BPW34 ……………………………………………………………………………..50
Fig. 4.3 Schema electrică a implementării senzorilor de temperatură……………………51
vi
Fig. 4.4 Schema electrică a circuitului imprimat ………………………………………………..52
Fig. 4.5 Placa electronică, cu componentele montate …………………………………………53
Fig. 4 .6 Distribuția terminalelor pentru modulul I -7017F ……………………………………55
Fig. 4.7 Schema internă a modulului I-7017F ……………………… ………………… …………56
Fig. 4.8 Interfața aplicației software ………….. …………………………………………………….57
Fig. 4.9 Diagrama aplicației software ………………………………………………………………59
Fig. 4.10 Modalitatea de amplasare a panoului fotovoltaic ………………… ………………60
Fig. 4.11 Graficul variației iradianței solare [W/m2] ………………………………………….62
Fig. 4.12 Graficul variației puterii de ieșire [W] ………………………………………………..62
Fig. 5.1 Arhitectur a unui sistem fuzzy ……………………………………………………………..66
Fig. 5.2 Funcțiile de apartenență ale a) temperaturilor și b) iradianței solare …………68
Fig. 5.3 Funcțiile de apartenență ale ieșirii ………………… …………………………………….69
Fig. 5.4 Sistem de reguli pentru trei valori ale intrărilor ……………………………………..70
Fig. 6.1 Arhitectura unității funcționale a rețelelor neurale …………………………………75
Fig. 6.2 Arhitectura unei rețele neurale de tip feed -forward ………………………………..76
Fig. 6.3 Tipuri de funcții de transfer ………………………………………………………………..78
Fig. 6.4 Rezultate ale rețelei neural e lin-tan pentru date din 20.08.2014 ……………….80
Fig. 6.5 Rezultate ale rețelei neurale lin -lin pentru date din 20.08.2014 ……………….80
Fig. 6.6 Rezultate ale rețelei neurale lin -tan pentru date din 21.08.2014 ……………….81
Fig. 6.7 Rezultate ale rețelei neurale lin -lin pentru date din 21.08.2014 ……………….82
vii
Lista abrevierilor
SCADA – Supervisory Control And Data Acquisition
BMS – Building Management System
HMI – Human Machine Interface
PLC – Programmable Logic Controller
PID – Proportional Integral Derivative
VIG – Vector Inversion Generators
RF – RadioFrecvență
PCB – Printed Circuit Board
LD – Ladder Diagram
CAD – Computer Added Design
IoT – Internet of Things
IIoT – Industrial Internet of Things
Capitolul 1
Introducere
Subiectul acestei teze de doctorat, ”Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA
industriale” a fost ales din dorința de a aprofunda un dome niu pe care l -am abordat de
la începutul carierei profesionale și academice, acela al sistemelor de achiziție de date .
În privința studiilor, atât lucrarea de licență, cât și lucrarea de dizertație, pe
care le -am re alizat în cadrul Facultății de Electronic ă, Telecomunicații și Tehnologia
Informației din cadrul Universității ”Politehnica” din București, au avut ca subiect
sisteme le de achizi ție de date, respectiv sisteme le SCADA industriale .
Activitatea didactică pe care o realizez are loc în cadrul laborato rului de
”Circuite Integrate și Sisteme de Achiziție” , din cadrul facultății menționate mai sus .
Acest laborator este împărțit în două jumătăți, iar activitatea mea se desfășoară în
partea de sisteme de achiziție.
Experiența profesională a fost orientată în aceeași direcție, fiind angajat în
cadrul unei companii al cărei principal domeniu de activitate î l constituie proiectarea,
realizarea și punerea în func țiune a unor sisteme complexe de monitorizare și control,
cu aplica ții în domeniul automatiz ărilor i ndustriale și echipamentelor de m ăsurare și
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
2
testare. Pe parcursul desfășurării activității mele în această companie am avut ocazia
să lucrez cu echipamente hardware și medii de dezvoltare software moderne pentru a
proiecta și implementa sisteme de automati zare de tip SCADA.
1.1 Prezentarea domeniului tezei de doctorat
Sistemele de achiziție de date sunt o parte esențială a proceselor industriale. Cu
ajutorul acestor sisteme se realizează monitorizarea întregului proces, putându -se
astfel observa starea acestuia. În funcție de starea actuală și de starea dorită, se iau
decizii, automate sau manuale, legate de păstrarea sau modificarea valorilor
parametrilor de intrare ai procesului.
Sistemele de control au ca scop m odificarea valorilor parametrilor de
intrare ai procesulu i. Sistemul de control , împreuna cu sistemul de achiziție de date,
formează sistemul de automatizare. Acronimul utilizat pentru sistemele de
automatizare industriale este SCADA . Acesta reprezintă prescurtarea pentru
Monitorizare, Control și Achiziție de Date (Supervisory Control And Data
Acquisition ).
Un sistem SCADA este alcătuit din echipamente hardware (senzori , actuatori ,
echipamente de achiziție de date, echipamente de control, echipamente de
comunicație a datelor, servere) și aplicații software.
Realizarea unui sistem SCADA complet este o sarcină ce presupune
cunoștințe din mai multe domenii:
electronică, în zona de senzori , actuatori și echipamente de achiziție de
date și control;
telecomunicații, în zona de echipamente de co municație a datelor;
tehnologia informației, în zona de servere de procesare și a aplicației
software;
automatizări, în zona de arhitectură a întregului sistem.
Introducere
3
Partea software a sistemului SCADA trebuie să îndeplinească mai multe
funcții, printre care:
prezentarea stării actuale a procesului;
stocarea tuturor datelor achiziționate;
trimiterea de comenzi automate către proces, în funcție de valorile
achiziționate.
În această teză se va pune accent pe modalitatea prin care aplicația software a
sistemului SCADA analizează datele achiziționate, în scopul luării de decizii
automate.
1.2 Scopul tezei de doctorat
Majoritatea sistemelor de automatizări industriale folosesc , pentru luarea deciziilor ,
comparația între valorile curente ale parametrilor sistemu lui și valorile considerate
ideale .
Desigur, modalitatea de prelucrare a valorilor acestor parametri poate fi
realizată folosind sisteme matematice alcătuite din ecuații complexe, însă luarea
deciziilor este bazată pe sisteme matematice clasice.
Scopul ac estei teze de doctorat este realizarea unor noi studii și încercări în
vederea folosirii unor metode de control alternative, pr ecum cele bazate pe logică tip
fuzzy sau rețele neurale.
1.3 Conținutul tezei de doctorat
Structura acestei teze de doctorat urmărește pașii necesari studierii, proiectării și
implementării unui sistem SCADA, dar și analiza datelor achiziționate de acesta.
Capitolul 2 – ”Stadiul actual al sistemelor SCADA ” – prezintă în prima parte
elemente de teorie legate de sistemele SCADA și structura acestora.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
4
În a doua parte a capitolului este realizată o trecere în revistă a stadiului actual
al tipurilor de analize efectuate în sisteme SCADA. Această analiză este însoțită de
comentarii privind diferențe le între lucrările analizate și metodele ce vor fi folosite în
cadrul tezei.
Capitolul 3 – ”Sisteme de tip simulator ” – este de asemenea împărțit în două
zone. În prima parte este prezentată dezvoltarea unei aplicații software de tip
simulator, cu ajutoru l căreia pot fi obținute informații privind valorile optime ale
parametrilor constructivi ai unui sistem fizic.
În a doua parte a capitolului este prezentată realizarea a trei platforme
didactice, de tip simulator hardware, bazate pe principiile sistemelor SCADA
industriale.
Capitolul 4 – ”Realizarea unui sistem SCADA ” – conține descrierea
implementării unui sistem SCADA complet (hardware și software). Datele
achiziționate cu ajutorul acestui sistem vor fi folosite în capitolele următoare pentru a
realiza diferite tipuri de analize.
Capitolul 5 – ”Analiza datelor folosind sisteme bazate pe logic ă Fuzzy ” –
prezintă în prima parte un număr de elemente de teorie a logicii fuzzy. În a doua parte
este descrisă realizarea unei aplicații software ce implementează logică fuzzy pentru a
realiza un sistem de control.
Capitolul 6 – ”Analiza datelor folosind sisteme bazate pe rețele neurale” –
prezintă în prima parte un număr de elemente de teorie ale rețelelor neurale. În a doua
parte este descrisă realizarea unei ap licații software ce implementează o rețea neurală
pentru a realiza un sistem de control.
Capitolul 7 – ”Concluzii” prezintă rezultatele obținute pe par cursul
desfășurării studiilor doctorale, contribuțiile originale, lista lucrărilor realizate, dar și
perspective de dezvoltare ulterioară a studiilor începute în această perioadă.
Capitolul 2
Stadiul actual al sistemelor
SCADA
Sistemele SCADA sunt folos ite pentru gestionarea eficientă a oric ărui tip de
echipament sau proces, dar, în general, acestea sunt utilizate pentru automatizarea
unor procese industriale complexe, unde controlul manual nu este practic : sisteme
distribuite pe arii geografi ce mari, sisteme cu multiplii parametri de monitorizat și
corectat sau sisteme cu vitez ă mare de modificare a datelor de proces, unde controlul
uman este greoi și ineficient.
Dintre a riile generale ale aplica țiilor SCADA enumerăm :
sisteme de utilit ăți (energie electric ă, apă și canalizare, petrol și gaze):
Utilitățile din zona energiei electrice folosesc sisteme SCADA pentru
monitori zarea circula ției curentului electric, citirea tensiunii de linie,
monitorizarea și operarea întrerup ătoarelor, punerea sa u scoaterea de
sub tensiune a unor sec țiuni din re țeaua energetic ă.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
6
În zona de ap ă și canalizare, rețe lele na ționale și regionale de ap ă
utilizeaz ă sisteme SCADA pentru monitorizarea și regularizarea
debitelor, a nivelurilor de ap ă din rezervoare, a presiunii din conducte ,
a parametri lor de calitate a apei.
În zona de petrol și gaze, sistemele SCADA sunt folosite atât în
controlul extragerii, cât și în cel al monitorizării distribuției.
sisteme BMS – Sistem de Management al Cl ădirilor (Building
Management System):
Sistemele SCADA sunt extrem de utile în monitorizarea și
regularizarea condi țiilor de mediu intern (temperatur ă, umiditate în
depozite, camere frigorifice, sere), controlul iluminatului, al lifturilor și
accesului în clădire, coordonarea dintre sistemul de supraveghere video
și alte sisteme din cl ădire.
industrie:
Printre aplicațiile din acest domeniu se numără: gestionarea
automatiz ărilor și robo ților industriali, monitorizarea proceselor și a
controlului calit ății, regul arizarea fluxurilor de produc ție pentru
creșterea eficien ței și dimensionarea optim ă a stocurilor.
managementul traficului:
Automatizarea traficului feroviar, controlul semnalelor luminoase și al
macazurilor; descongestionarea traficului rutier prin inte grarea
sistemelor de supraveghere video cu telecomandarea semafoarelor.
Practic , soluțiile SCADA sunt utile în orice proiect de infrastructur ă și în orice
industrie în care automatizarea contribuie la creșterea eficien ței.
2.1 Sisteme SCADA: definiție și structură
SCADA reprezintă prescurtarea pentru Monitorizare, Control și Achizi ție de Date
(Supervisory Control And Data Acquisition ). Termenul se refer ă la un sistem amplu
de masur ă și control. Sistemul SCADA conține de obicei un centru de comand ă care
monitorizează și controleaz ă un areal întins .
Stadiul actual al sistemelor SCADA
7
Un sistem SCADA îndepline ște patru funcții :
achiziția datelor;
comunica ția datelor;
prezen tarea datelor;
controlul procesului.
Aceste funcții sunt îndeplinite de către comp onentele sistemului SCADA.
O arhitectură de tip ierarhic a unui sistem SCADA clasic este prezentată în
Fig. 2.1.
În partea inferioară a reprezentării din Fig. 2.1 se află nivelul procesului fizic.
Componentele hardware ale sistemului, (prezentate în figu ră de jos în sus ), sunt:
senzorii (digitali sau analogici) și actuatorii: se interfațează direct cu
procesul;
echipamentele de achiziție de date: fac legătura între senzori și
actuatori și echipamentele de comunicație a datelor. Exemple: module
distribuite de achiziție de date, plăci pentru PC cu intrări analogice sau
digitale.
echipamentele de comunicație a datelor: sunt instalate pentru a
transmite datele și comenzile între diferite componente ale sistemului.
Exemple: convertoare media, switch -uri, echipa mente celulare sau
wireless, gateway -uri de protocol, routere.
serverele de procesare: servesc drept punct central al întregului sistem.
Beneficiază de o interfață grafică HMI – Interfață Om -Mașină (Human
Machine Interface), prin care utilizatorul are acce s la toate datele din
proces și poate da comenzi pentru modificarea acestuia. De asemenea,
există corecții cu caracter automat, astfel încât la modificarea unor
parametri, stația master transmite comenzi corective, fără necesitatea
intervenției unui operat or.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
8
Fig. 2.1 Arhitectura unui sistem SCADA tipic
Stadiul actual al sistemelor SCADA
9
În sistemele SCADA de mici dimensiuni, serverul de procesare poate fi un
singur PC. În sistemele de dimensiuni mai mari, acest nivel ierarhic poate include mai
multe servere, aplica ții software distribuite și unit ăți de salvare în caz de dezastre.
Serverul îndepline ște mai multe func ții [1]:
monitorizeaz ă permanent toate punctele critice ale sistemului și
alarmeaz ă operatorul la depa șirea pragurilor de alert ă prestabilite;
prezint ă o imagine de ansamblu a procesului monitorizat și detaliaz ă
informa țiile, dacă este necesar ;
proceseaz ă datele culese;
păstreaz ă liste de tip jurnal și un istoric al datelor culese.
Componenta software a unui sistem SCADA este cea care prezint ă
operatorulu i informa țiile din proces sub forma unei schi țe sugestive, o reprezentare a
instala ției supravegheate , numită schem ă sinoptic ă.
Industria de software HMI / SCADA a ap ărut din nevoia unui terminal
prietenos pentru utilizator, într-un sistem alc ătuit din unități PLC – Controler Logic
Programabil (Programmable Logic Controller). Un PLC este programat s ă controleze
automat un proces, însă din cauz ă că unitățile PLC sunt distribuite într-un sistem
amplu, colectarea manual ă a datelor procesate de PLC este dif icilă. De asemenea,
informa țiile din PLC sunt de obicei stocate într-o form ă brută, dificil de interpretat .
Pachetul HMI / SCADA include de obicei un program de creare / modificare a
interfe ței grafice. Aceste reprezentăr i pot lua forme ma i simple sau mai complicate, în
funcție de uneltele puse la dispozi ție de program.
Deși fiecare proces este diferit și pentru fiecare aplica ție software -ul trebuie s ă
fie personalizat, exist ă unele caracteristici comune, pe care un software SCADA
trebuie s ă le îndeplineasc ă [2]:
conectarea cu diferite tipuri de echipamente hardware, de la diferi ți
furnizori;
prezentarea datelor î n timp real, pentru utilizatori locali sau aflați la
distan ță;
arhivarea fluxurilor mari de date, cu compresie ridicat ă, cu rate mari de
achizi ție;
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
10
gestionarea alarmelor (parametri ce au dep ășit limitele admise);
suportarea modific ărilor topologiei de re țea a echipamentelor , în mod
transparent pentru utilizator ;
suportul pentru redundan ță;
furnizarea de indicatori de calitate, efici ență și performan ță a
procesului;
furnizarea de date pentru realizarea mentenan ței predictiv e.
2.2 Modalități de analiză a datelor din sisteme
SCADA
În acest subcapitol este realizată o trecere în revistă a literaturii de specialitate
referitor la metodele de analiză a datelor obținute din sisteme SCADA industriale .
Sunt analizate mai multe lucrări , împărțite în funcție de tipul de analiză a
datelor:
analiză folosind ecuații și inecuații matematice;
analiză folosind logică f uzzy;
analiză folosind rețele neurale.
În urma analizei fiecărui articol este menționată și legătura dintre contribuțiile
respectivilor autori și subiectul tratat în această teză: asemănări, diferențe, unghiuri
diferite de abordare, completări, etc.
2.2.1 Analize folosind e cuații și inecua ții matematice
Cea mai uzuală metodă de analiză a datelor obținute din sisteme de achiziție este
utilizarea instrumentelor matematice precum ecuațiile și inecuațiile .
Ecuațiile ajută la p relucrarea datelor brute ( valori de tensiune sau cu rent
electric), cu scopul obținerii valorilor mărimilor fizice măsurate (temperaturi,
presiuni, etc).
Stadiul actual al sistemelor SCADA
11
Inecuațiile conțin un termen reprezentat de datele achiziționate , în stare brută
sau prelucrată și un termen care este de obicei reprezentat de o valoare prestabilită .
Această valoare prestabiltă , poate fi o constantă teoretică, o valoare obținută prin
calcule sau o valoare experimentală, cunoscută din practică.
O serie de lucrări de doctorat ce au ca temă aceste metode de analiză a datelor
provenite din si steme SCADA este prezentat ă în continuare.
În lucrarea de doctorat [ 3] sunt tratate metode de îmbunătățire a calității
energiei electrice, folosind un sistem SCADA, care permite utilizatorului, situat
într-un post central, să supervizeze și să comande un număr mare de controlere de
sistem , aflate la distanțe mari față de dispeceratul central .
Sistemul realizat de autor este structurat ca un sistem distribuit de achiziție a
datelor, în care unitățile de achiziție sunt plasate cât mai aproape de zona în car e sunt
situate semnalele ce urmează a fi achiziționate. Cu ajutorul acestor unități de achiziție
de date , programul de calcul preia mărimil e de natură electrică din statorul
generatorului principal, din rotorul generatorului principal și din statorul gener atorului
auxiliar. De asemenea, se pot determina diverși parametri de calitate d in timpul
funcțion ării normal e și anormal e a unui grup energetic, puteri vehiculate între
diversele componente ale grupului energetic, precum și din sistemul energetic. [3]
Programul de analiză pentru formele de undă vizualizate permite determinarea
mai multor mărimi, inclusiv a puterilor vehiculate între diferitele componente ale
grupului energetic, dar și compararea cu valorile de funcționare normală a diferitelor
component e ale grupului energetic, dând în acest fel posibilitatea luării un or decizii
corecte privind lucrările de mentenanță. [ 3]
Se poate astfel detecta în timp util apariția unor defecte (cum ar fi de exemplu
scurtcircuite între spirele înfășurării de excitație de la generatorul principal), care au
ca efect scurtarea duratei de viață a generatorului principal și eventuala scoatere din
funcțiune a grupului energetic. Detectarea la timp a acestor defecte are drept con –
secință efectuarea lucrărilor de mentenanță co respun zătoare, la momentul oportun. [3 ]
Lucrarea de doctorat [3] are ca subiect realizarea unui sistem SCADA,
hardware și software, ce are ca scop monitorizarea parametrilor funcționali ai
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
12
diferitelor echipamente din sistemul energetic. Aceste date sunt s tocate într -o bază de
date, iar mai apoi sunt analizate folosind diferite aplicații software.
Metoda de analiză folosită în unelte le software descrise în lucrarea [3] este
comparația parametrilor măsurați cu diferite valori teoretice de referință, cu
principalul scop de a realiza mentenanță predictivă, prin descoperirea valorilor
neconforme, imediat după apariție.
Astfel, deși au o aplicare practică foarte importantă, în lucrare a [3] metodele
de analiză a datelor sunt destul de simple.
O altă lucrare de doctorat [ 4] prezintă realizarea unui sistem SCADA, ca
platformă de integrare a strategiilor de conducere.
Sistemul permite monitorizarea unui număr mare de intrări bin are și analogice,
precum și transmiterea unor comenzi binare pentru dispozitivele electrice de câmp,
utilizând echipamente hardware și software. [ 4]
Utilizarea unor servere de rezervă (redundante) și aplicații bazate pe web
permit e acționarea la distanță ș i monitorizarea continuă a procesului. Caracteristicile
software și hardware ale sistemului SCADA converg către un sistem robust, pregătit
pentru a accepta soluții de conducere automată. De asemenea, lucrarea prezintă și
realizarea unor simulatoare, utiliz ând principii moderne, pentru testare, validare și
integrare rapidă a strat egiilor de conducere propuse. [4 ]
Sistemul prezintă următoarele caracteristici:
operare și monitorizare la distanță;
imagini sinoptice sugestive;
grafice de evoluție bazate pe arhiv e;
arhivare și sistem de alarmare ușor de interpretat;
avantaje fizice: flexibilitate, scalabilitate și structură puternic
modulară, având ca sco p un sistem fiabil și robust. [4 ]
În afara realizării sistemului de monitorizare, lucrarea are ca scop abordar ea
fenomenelor fizice din proces , prin implementare a, extindere a și adaptare a a trei
modele (model de ordin redus, model complex cu parametri distribuiți bazat pe legi
fizice bine definite, model bazat pe aproximări liniare) . [4]
Stadiul actual al sistemelor SCADA
13
De asemenea, este prezenta tă proiectare a, implementare a și testare a a două
strategii de conducere automată pentru sistemul centralizat SCADA. [4]
Lucrarea [4] prezintă pe lângă realizarea unui sistem SCADA, dezvoltarea
unor modele matematice pentru fenomenele fizice din proces. Ac este modele sunt
dezvoltate pe baza unor ecuații fizice bine stabilite și a unor aproximări liniare.
Modelele matematice sunt apoi implementate în strategii de control automat al
procesului, folosind sistemul SCADA ca platformă.
Lucrare a [4] prezintă un sistem complex de monitorizare și control automat,
bazat însă pe modele matematice și ecuații precise ce descriu procesele fizice.
Teza de doctorat [ 5] prezintă preocuparea față de realizarea unor interfețe om –
mașină moderne, pentru dispozitivele mobile.
Sistemele SCADA wireless au început să se dezvolte în ultimii ani și sunt
folosite în special în industrii cum ar fi cele ale energiei solare și eoliene, acolo unde
sunt locații dificil de accesat sau în medii rurale. Interfețele vizu ale SCADA au
început doar recent să apară pe dispozitive mobile. Primele astfel de aplicații au fost
fie aplicații cu o interfață de tip text, fie aplicații web care nu aveau o grafică foar te
avansată sau contemporană. [5 ]
Lucrarea [5] are ca obiectiv real izarea unui pachet de aplicații și biblioteci ,
care să permită realizarea soluțiilor de monitorizare și control , folosind dispozitive
mobile: un set de biblioteci de componente grafice , care pot fi folosite pentru
realizarea de scheme bloc și / sau de moni torizare; unelte pentru dezvoltarea mai
rapidă a aplicațiilor; servicii web folosite pentru citirea datelor de la dispozitivele din
teren , precum și un set de clienți mobili , care îi permit utilizatorului să vizualizeze
datele din proces pe dispozitive mob ile. [5]
Lucrarea [5 ] abordează un alt aspect al analizei datelor: modalitatea în care
acestea sunt vizualizate de cătro operatori, pe terminal e mobile. Această idee este de
actualitate, fiind principalul motiv care a dus la apariția unor noi produse în i ndustrie,
precum software -ul Proficy Mobile de la General Electric Digital. De asemenea,
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
14
realizarea de interfe țe grafice eficiente este un subiect aflat atât în atenția
producătorilor de software SCADA, cât și a anumitor org anizații de reglementare în
industrie.
O lucrare de doctorat în care se amintesc mai multe modalități de analiză a
datelor este [ 6].
Progresul rapid în domeniul tehnicii de calcul și al componentelor hardware
din ultimii ani a permis elaborarea mai multor direcții de dezvoltare a unor s trategii de
modelare și conducere automată, bazate pe regulatoare predictive, adaptive,
regulatoare neurale sau neuro -fuzzy , în scopul perfecționării funcționalității
instalațiil or industriale. [6 ]
Cele mai implementate structuri de reglare în ari a de prod ucere a energiei
termo electrice se bazează pe conceptul clasic al reglării cu regulatoare PID. În cele
mai multe cazuri, buclele de reglare sunt implementate folosind structuri liniare
pentru sisteme SISO (Single Input, Single Output) , cu regulatoare PI și PID. În
ultimele decenii s -a făcut posibilă implementarea unor structuri de tip MIMO
(Multiple Input, Multiple Output) , liniare și neliniare, predictive bazate pe model,
adaptive sau structuri inteligente de forma unor sisteme expert, bazate pe modele
neuronale sau algoritmi genetici. [6 ]
Sistemele de conducere distribuite proiectate pe platforme SCADA oferă
posibilitatea de a monitoriza și regla anumite mărimi critice dintr -un spațiu de
producție . În funcție de situație , se pot activa alarme , care să aten ționeze sau să
împiedice apariția unor avarii. Existența acestor sisteme de reglare distribuită
combinată cu implementarea unor strategii avansate de conducere contribuie la
optimizarea resurselor și siguranța în funcționare. [6 ]
În lucrarea [6 ] este implementată o aplicație SCADA pentru un sistem de
distribuție a agentului termic către mai mulți consumatori industriali. Prin
intermendiul acestei aplicații sunt monitorizate mărimile fizice din proces, precum
debitul apei de alimentare, debitele de abur spre consumatorii industriali, presiunea
aburului. De asemenea, prin intermediul platformei SCADA și a interfeței sugestive
se pot transmite comenzi, atât în regim manual, cât și automat, pentru reglarea
mărimilor de interes, precum nivelul amestec ului de apă -abur din tamburul unui boiler
Stadiul actual al sistemelor SCADA
15
de abur sau pentru rejectarea perturbațiilor apărute pe coloana de alimentare cu apă
rece. [ 6]
Lucrarea [6] dezvoltă o serie de metode și algoritmi de proiectare a unor
strategii de modelare matematică și conducere avansată , adecvate unor procese din
domeniul energetic:
modelul matematic neliniar introdus stă la baza implementării
simulatorului și ilustrează funcționarea unui cazan de abur;
fundamentele teoretice referitoare la discretizarea unui model matematic ;
este propus un algoritm neliniar pentru procesele complexe și neliniare ce
nu pot fi liniarizate. Rezultatele simulărilor sunt discutate comparativ cu
rezultatele obținute cu regulatorul clasic PID.
Lucrarea [6 ] tratează algoritmi avansați de control, în m od special a proceselor
cu dinamică dificilă, folosind doi algoritmi de reglare predictivă în domeniul discret δ:
unul pentru sistemele ce încorporează un element integrator și altul pentru sistemele
fără componentă integratoare. În finalul lucrării este i mplementată o aplicație SCADA
clasică, pentru un sistem de distribuție a agentului termic.
În lucrare sunt amintite și analize de tip fuzzy sau rețele neurale, dar acestea
nu constituie obiectul lucră rii, aplica ția SCADA implementat ă fiind clasic ă, iar
algoritmii de control al procesului sunt bazați pe sisteme matematice.
Lucrările prezentate în această subsecțiune au atins următoarele subiecte:
realizarea unor sisteme SCADA, hardware și software pentru achiziția
de date distribuită și controlul sistemul ui;
realizarea unor modele matematice de comparare a datelor
achiziționate cu valori prestabilite;
luarea unor decizii pe baza comparațiilor realizate și implementarea
unor algoritmi de control;
realizarea interfețelor grafice, pentru terminale fixe sau mobile.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
16
2.2.2 Analize folosind sisteme bazate pe logica Fuzzy
În articolul [7 ] este prezentată o aplicație fuzz y, instalată pe un sistem SCADA, într -o
rețea energetică. Elementele unei astfel de rețele sunt frecvent supuse la condiții de
operare dificile sau din afara parametrilor uzuali. Astfel, pot apărea defecte la anumite
echipamente , fiind important ca acestea să fie deconectate cît mai repede din sistem.
Determinarea echipamentelor care au fost primele afectate (cauzele primare) este o
condiție foarte importantă în funcționarea sistemelor energetice.
Aplicația software fuzzy analizează elementele sistemului, folosind ca mărimi
de intrare anumiți parametri specifici fiecărui echipament. Aceste mărimi de intrare
sunt introduse într -un sistem de reguli, alcătuit aici din 36 de reguli, din care se obține
valoarea unei mărimi de ieșire.
Mărimea de ieșire stabilește dacă elementul analizat a cauzat o eroare primară,
secundară sau terțiară.
Articolul [7 ] prezintă o implemetare a unui sistem fuzzy peste un sistem
SCADA, într -o rețea energetică, pentru a descoperi, în cazul unei avarii, care au fost
cauzele primare.
În articolul [ 8] este prezentat un s istem de control a nivelului unui lichid
într-un rezervor .
Sistemu l SCADA folosit este unul clasic, din punct de vedere al
echipamentelor folosite:
un senzor, pentru măsurarea nivelului;
un modul de achiziție date cu intrări analogice, ce preia semnalul de la
senzor;
un PLC simplu, fără module speciale de logică f uzzy [8].
Sistemul SCADA este astfel folosit pentru monitorizare, iar partea de control
este realizată folo sind un sistem bazat pe logică f uzzy, de tip Sugeno.
Aplicația fuzzy are două variabile de intrare:
e(t) – diferența între valoarea prescrisă și cea măsurată;
de(t) / dt – derivata erorii [8].
Stadiul actual al sistemelor SCADA
17
Variabila de ieșire a sistemului fuzzy controlează în mod direct semnalul către
actuator. Fiind un sistem de tip Sugeno, funcțiile de ieșire sunt de tip liniar . Sistemul
de decizie este alcătuit din patru reguli [8].
Articolul [8 ] prezintă o metodă de a crea un sistem de control al unui proces
fizic, folosind două subsi steme interconectate: SCADA și f uzzy.
Un sistem asemănător este prezentat în articolul [ 9]. Unui sistem SCADA
complex, folosit într -o stație de epurare a apelor uzate, îi este adăugată o aplic ație
software bazată pe logică f uzzy, pentru controlarea eficientă din punct de vedere
energetic a pompelor de apă.
Sistemul SCADA este alcătuit din:
senzori pentru măsurarea nivelului lichidului în rezervoar e;
module de achiziție de date cu intrări analogice, ce preiau semnalele de
la senzori;
PLC-uri simple, fără module speciale de logică fuzzy;
actuatori de tip valvă electromagnetică, pentru controlul curgerii apei
prin sistem;
echipamente de comunicație wi reless (WiFi sau celular), pentru
transmiterea semnalelor din teren către serverul central;
server SCADA local, pe care este instalat software -ul SCADA;
server web, pentru a facilita accesul de la distanță asupra sistemului
(folosind clienți web) [9].
Aplicația de tip f uzzy este asemănătoare cu cea d escrisă în articolul precedent:
două variabile de intrare: diferența între nivelul prescris al apei din
rezervor și cel măsurat ; derivata erorii între nivelul prescris și cel
măsurat;
două variabile de ieșire: poziția valvelor și numărul de pompe active;
sistem tip Sugeno, cu funcții liniare [9].
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
18
Articolul [9 ] descrie un sistem SCADA complet, în care este introdus un
sistem f uzzy de control, pentru a mări eficiența energetică.
O abordare diferită este prezen tată în articolul [ 10]. Aplicația f uzzy folosită în
acest caz nu are rol de analiză a datelor colectate din sistemul SCADA, ci de a
descoperi erorile ce pot fi introduse de către echipamente [10].
Diferite sisteme au fost concepute pentru a monitoriza și diagnostica
anomaliile apărute în sistemele SCADA. Unul din sisteme are la bază un sist em fuzzy
de tip Mamdani. Acesta preia datele de la senzori, detectează anomaliile pe baza
statisticilor anterio are, iar mai apoi le clasifică.
Articol ul [10] prezintă o altă perspectiv ă asupra utilizării sistemelor f uzzy în
cadrul analizei de date, însă teza nu se va concentra pe această variantă.
2.2.3 Analize folosind sisteme bazate pe rețele neurale
Analiza datelor folosind rețele neurale este mai recentă decât celelalte metode descrise
în subsecțiunile anterioare.
Articolul [ 11] prezintă un prim exemplu de combinare a sistemelor SCADA
cu rețelele neurale.
Datele provenite din sistemul SCADA al unui p arc eolian sunt analizate pentru
a realiza un sistem de mentenanță predictivă, astfel încât să se obțină din timp
avertizări asupra eventualelor defecțiuni sau scăderi a performaței. Articolul [11 ]
prezintă două încercări, cu două tipuri diferite de rețele neurale.
În sistemele cu un număr mare de date de intrare este folosită o analiză bazată
pe funcții liniare , ce produce la ieșire principalele direcții ce trebuiesc monitorizate,
pentru a observa modificări impor tante în sistem. Autorii folosesc o rețea n eurală
asociativă, pe ntru a implementa o analiză non liniară.
Rețeaua are o structură complexă, cu un strat de intrare, trei straturi ascunse și
un strat de ieșire. Între straturi sunt folosite funcții liniare sau neliniare. Rețeaua
dezvoltă în timp o propr ie carto grafiere a datelor de intrare [11 ].
Stadiul actual al sistemelor SCADA
19
Datele de intrare sunt cele din funcționarea normală a turbinelor eoliene. Din
aceste date, rețeaua prezintă prin stratul de ieșire un set de date esențiale ce trebuiesc
monitorizate în timp pentru a detecta schi mbări importante în funcționare [11 ].
Tot în acest articol se prezintă și o altă abordare, folosind un alt tip de rețea
neurală. Aceasta este de tip clustering , clasificând în mod automat vectorii de intrare.
Această rețea are ca parametri de intrare datel e de funcționare din mo mentul apariției
unor defecte [11 ].
Rețeaua își schimbă în mod automat legăturile din straturile interioare, în
funcție doar de datele de intrare. Ea are rol în clasificarea defectelor ce apar în timpul
funcționării. După ce există c lase corespunzătoare diferitelor defecte, prin
monitorizarea stării de funcționare normală, se poate prezice dacă sistemul se
îndreaptă spre unul din defectele cunoscute.
Cu ambele rețele neurale s -au obțin ut răspunsuri distincte între modul de
funcționare normală și momentele în care apar defecte. Totuși testele realizate nu au
oferit rezultate concludente, în ciuda folosi rii de date obținute pe parcursul a doi ani.
Acest lucru s -a datorat și faptului că în momentul apariției unui defect nu au existat
date achiziționate din zilele premergătoare acestuia.
Articol ul [11] prezintă două rețele neurale diferite folosite în analiza datelor
provenite de la sistemul SCADA al unui parc eolian.
Prima rețea neurală implementată reduce numărul mare de date de intrare la un
set esențial, a cărui monitorizare poate indica o posibilă eroare în sistem.
A doua rețea neurală implementată are nevoie de date obținute în momentul
defectelor, pentru a clasifica aceste defecte. Ea va putea mai apoi prezice apariția doar
a acelo r defecte care au fost detectate în trecut.
O perspectivă interesantă este analizată și în articol ele [12] și [13]. O rețea
neurală de tip back -propagation este utilizată pentru a analiza legătura dintre anumiți
parametri și datele de intrare, în momentul producerii unui defect.
Astfel, se dorește reducerea automată a datelor ce trebuiesc monitorizate,
păstrându -se doar un set de parametri țintă. Rețeaua a fost implementată tot în cadrul
unui parc eolian [ 12].
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
20
Acest e articol e prezintă implementarea unei rețele neurale pentru a alege
numărul optim de parametri ce trebuiesc monitorizați într -un sistem SCADA. Este o
aplicație interesantă, care nu va fi însă dezvoltată în lucrarea de față.
În urma analize i realizate în acest capitol , în lucrarea de față voi implementa
un sistem SCADA hardware și software, cu ajutorul căruia voi strânge un set de date
brute . Pe baza acestora, voi realiza analize în urma cărora vor putea fi luate anumite
decizii. Analizele asupra datelor, nu vor fi însă de tipul comparațiilor cu un model
predefinit, ci vor utiliza elemente de logică fuzzy sau rețele neurale.
Capitolul 3
Sisteme de tip simulator
Acest capitol prezintă o etapă premergătoare realizării unui sistem de achiziție de
date, aceea a simulării . Vor fi prezentate două tipuri de simulări , una software și alta
hardware, pe care le -am realizat pe parcursul studiilor doctorale.
3.1 Aplicație software de tip simulator
Aplicația de tip simulator prezentată în acest subcapitol a fost realizată ca o primă
etapă în procesul de dezvoltare a unui nou tip de accelerator liniar de particule . Acest
nou tip de accelerator ar trebui să aibă dimensiuni și greutate re duse, dar și să
funcționeze cu o cantitate de energie mai mică. De asemenea, ar trebui să fie capabil
să accelereze diferite tipuri de specii de ioni, la diferite energii finale.
Folosind acest simulator, parametrii constructivi ai acceleratorului pot fi
variați, calculându -se în același timp impactul asupra vitezelor și câștigurilor de
energie ale particulelor.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
22
3.1.1 Principii folosite în realizarea aplicației software
Necesitatea a cestei aplicații software a provenit din dorința de a realiza un nou tip de
accelerator liniar de particule. Noutatea acestui accelerator este dată de înlocuirea
tehnicii de accelerare bazată pe radiofrecvență (RF) cu folosirea unor surse de
tensiune cu voltaj ridicat, compacte, conectate la zone le (intervalele) succesive de
accelerare ale particulelor. Sursele sunt pornite la momente de timp convenabil alese,
în funcție de momentele de timp la care particulele trec prin zone le de accelerare.
Pulsurile de tensiune pot fi de tip dreptunghiular sau semisinusoidal, de
diferite amp litudini și aplicate cu diferiți timpi de întârziere.
Folosind aplicația software dezvoltată, se pot testa diferite geometrii de
accelerare, pentru a obține particule accelerate la energii pornind de la 0,1 MeV și
până la 3MeV sau chiar mai mult.
Producer ea câmpurilor electrice de valori mari a fost întotdeauna una dintre
principalele probleme în realizarea acceleratoarelor de particule. Pentru sursele de
curent continuu de înaltă tenisune, o primă soluție a fost deplasarea mecanică a
sarcinilor electrosta tice (generatoare Van de Graaf sau Pelletron, redresoare
multiplicatoare Cockroft -Walton).
Pentru sursele de înaltă tensiune de curent alternativ, s -au folosit cavități
rezonante RF ce lucrează la zeci sau sute de MHz sau generatoare de pulsuri de înaltă
tensiune , ca generatoa rele Marx sau generatoare VIG (Vector Inversion G enerators)
[14][15][16].
O altă problemă la sursele de curent continuu de înaltă tenisune este cea a
izolării zonei de înaltă tensiune [15 ]. De asemenea, cele de curent alternativ au
probleme cu dimensiunea cavităților rezonante.
Aceste probleme legate de dimensiuni au dus la apariția unor noi tipuri de
acceleratoare, în care particulele traversează o succesiune de zone de accelerare, în
fiecare dintre acestea aplicându -se un câmp ele ctric de dimensiuni mai mici. Aceste
zone sunt intercalate cu zone în care nu există câmp electric, numite zone de drift.
Aceste sisteme , în care câștigul de energie se face prin repetarea forțelor de
accelerare pe o traiectorie liniară , se numesc accelera toare liniare ( linacs ). Cel mai
Sisteme de tip simulator
23
cunoscut exemplu este structura de tip Wideroe [17 ], prezentată în Fig. 3.1, în care o
serie de tuburi cilindrice sunt aliniate într -un spațiu vidat, fiind conectate la o sursă
RF [18].
Fig. 3.1 Structur ă acceleratoare de tip Wideroe
Acest accelerator liniar are o caracteristică importantă, accea că particulele
trebuie să fie sincronizate cu faza RF a câmpu lui accelerator, pentru a produce o
accelerare constantă pe întreaga lungime a acceleratorului [1 9].
Dacă un ion pozitiv va fi emis și intră în primul interval de accelerare , din
momentul în care în acesta este aplicat câmpul electric cu tensiune negativă maximă,
ionul va fi accelerat până la intrarea în tubul de drift. Lungimea tubului de drift
trebuie aleasă astfel încât sincronizarea cu câmpul electric să se păstreze și la
următorul interval de accelerare. Dar , din cauză că ionul are viteze din ce în ce mai
mari, tuburile de drift trebuie să aibă la rândul lor lungimi din ce în ce mai mari.
Astfel, lun gimea totală a sistemului crește [17 ].
Desigur această sincronizare este în strânsă legătură cu tipul de ion accelerat,
astfel încât o anumită geometrie a acceleratorului (cu anumite lungimi ale tuburilor de
drift) se potrivește unui singur tip de particul ă și unei singure energii finale.
Astfel de acceleratoare sunt folosite în cercetări de fizică fundamental ă, de la
energii de sute de MeV până la TeV, dar nu sunt practice în domeniul fizicii aplicate.
Pentru acest domeniu este nevoie de acceleratoare cu u tilizare versatilă, ce pot
accelera diferite specii de ioni, la diferite energii finale.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
24
Această aplicație software de tip simulator a fost realizată pentru creearea unui
nou tip de accelerator liniar. Scopul este de a înlocui cavitățile rezonante cu o se rie de
generatoare de pulsuri de înaltă tensiune, care să fie sincronizate în funcție de profilul
de viteză al fiecărui tip de particulă. În acest fel, se pot folosi mai multe generatoare
de înaltă teniune, fiecare de până la 500kV (disponibile comercial î n acest moment) ,
pentru a excita un anumit număr de intervale de accelerare, obținându -se astfel energii
de pînă la 3MeV sau mai mult.
Într-un astfel de accelerator, lungimea tuburilor de drift poate fi redusă în
funcție de timpul minim de întârziere într e două acționări succesive ale
generatoarelor . De asemenea, o altă caracteristică interesantă este aceea că putem
selecta energia finală, în funcție de numărul de generatoare care vor fi acționate.
O astfel de structură este prezentată în Fig. 3.2. Pentru a o putea simula,
aplicația software trebuie să ia în calcul mai mulți parametri pe care utilizatorul să îi
poată varia (tipul de puls aplicat, amplitudinile și întârzierile acestora, sarcina și masa
particulelor accelerate).
Fig. 3.2 Structură acceleratoare cu intervale succesive de accelerare, excitate de
generatoare de pulsuri de înaltă tensiune
În Fig. 3.2 sunt folosite următoarele notații:
d0: spațiul între sursa de ioni și primul interval de accelerare;
Sisteme de tip simulator
25
di: lungimea intervalului de accelerare cu numărul i (distanță în care
particula este accelerată prin aplicarea unui câmp electric);
li: lungimea tubului de drift cu numărul i (distanță în care particula nu
este accelerată);
Ui: valoarea cîmpului ce excită intervalul de accelerare cu numărul i.
3.1.2 Realizarea aplicației software
Aplicația software simulează valoarea finală a energiei particulei accelerate, după ce a
trecut prin acceleratorul liniar. Pentru a realiza acest calcul, se iau în considerare
diverși parametri:
numărul și poziția intervalelor de accelerare;
lungimea tuburilor de drift;
intensitățile câmpurilor electrice aplicate în intervalele de accelerare;
timpii de întârziere între pulsuri;
masa și energia particulei accelerate.
Formulele teoretice ce stau la baza calculelor provin din legile mișcării
Newtoniene, deoarece vitezele particulelor nu intră în domeniul relativității.
Intensitatea câmpului electric (3.1) și accelerația particulelor (3.2) sunt
calculate pe axa de deplasare Ox.
2** *
tneSm
neam
neFE
(3.1)
SmtUne
mtEne
mFta** *
(3.2)
În formulele (3.1) și (3.2) s-au făcut următoarele notații:
E – intensitatea câmpului electric;
F – forța electrică;
ne – sarcina ionilor dintr -un fascicul;
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
26
m – masa particulelor din fascicul;
a – accelerația particulelor;
S – distanța parcursă de particule;
t – timpul;
U – tensiunea câmpului electric aplicat.
Formula folosită în aplicația software pentru a calcula energia particulelor, în
orice moment în spațiu și timp este (3.3).
)](*)([ * tStUdtdnedtdW
(3.3)
Aplicația este realizată pentru a simula trei intervale succesive de accelerare.
Dacă se dorește simularea comportamentului unui accelerator liniar de particule cu
mai mult de trei intervale de accelerare, rezultatele din prima simulare (cu 3 intervale
de accelerare) pot fi folosite ca parametri inițiali într -o nouă simulare, putându -se
astfel face simulări pentru un accelerato r cu oricâte intervale de accelerare.
Mediul de dezvoltare software folosit pentru realizarea acestui simulator a fost
LabVIEW de la National Instruments. Ca orice aplicație LabVIEW și aceasta are
două părți: interfața și codul (diagrama) din spatele inter feței.
În primul rând a trebuit dezvoltată o interfață grafică ( HMI – Human Machine
Interface ) pentru ca utilizatorul să poată introduce datele și să vizualizeze rezultatele.
Interfața este prezentată în Fig. 3.3. Aceasta are două zone:
introducerea valor ilor parametrilor de intrare;
vizualizarea rezultatelor asupra fasciculului de particule și a geometriei
acceleratorului.
Sisteme de tip simulator
27
Fig. 3.3 Interfața grafică a aplicației software
Introducerea valorilor de intrare se face în partea stangă și în partea de jos a
interfeței grafice. În partea stîngă se pot introduce datele legate de condițiile inițiale:
”n charges”: numărul de sarcini din fasciculul de partic ule;
” A [uamu ]”: masa atomică a particulelor;
” Half sine On or Off”: forma impulsului electric (dreptungh iular sau
semisinusoidă);
” E0 [eV]”: energia inițială a particulelor.
De asemenea, mai sunt doi parametri care influențează funcționarea
programului, în special nivelul de granularitate al realizării calculelor ("maximum
number of points", "dt").
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
28
În partea de jos a interfeței se introduc datele legate de geometria
acceleratorului și de câmpurile aplicate fiecărui interval de accelerare:
” gap [m]”: lungimea intervalului de accelerare cu numărul m;
” Upk [V]”: valoarea câmpului electric aplicat în inte rvalul de
accelerare;
” pulse t [s]”: durata pulsului electric aplicat în intervalul de accelerare;
” pulse delay [s]”: momentul la care este aplicat pulsul de tensiune.
Partea de vizualizare a rezultatelor este de asemenea împărțită în două zone.
Graficu l din zona centrală reprezintă energia particulelor accelerate, în fiecare
interval de accelerare (desenat cu galben pe grafic) și în tuburile de drift (desenat cu
alb pe grafic).
De asemenea, pe grafic se poate vizualiza intensitatea și forma câmpurilor
electrice aplicate (desenat cu roșu pe grafic).
Linia albă reprezintă distanța parcursă de particule, iar axa Oy asociată este pe
partea dreaptă a graficului.
A doua zonă de vizualizare a rezultatelor se află în partea dreaptă a interfeței
grafice. În poziț ie verticală este reprezentată geometria acceleratorului rezultat.
Diagrama (codul) din spatele interfeței este prezentată în Fig. 3.4. Aceasta este
împărțită în 3 zone:
în stânga se află zona de procesare a datelor de intrare ;
în partea central -stângă a diagramei se află zona de implementare a
formulelor pentru fiecare moment discret de timp ;
în dreapta este zona de pregătire a vizualizării rezultatelor în grafice.
Valorile introduse în interfață ajung în partea stângă a diagramei. De aici,
folosind oper atori adiționali, sunt create formulele ce controlează mișcarea și energia
particulelor în fiecare moment discret de timp.
Aceste formule calculează pentru fiecare punct de pe axă energia particulelor,
ținând cont dacă acestea se află în interval de accele rare sau în tub de drift. După ce
particulele au parcurs intervalul de accelerare, rezultatele r evin în această zonă de
program, pentru a se calcula comportarea în următoarea zonă de accelerare. Cum am
Sisteme de tip simulator
29
menționat mai sus, programul calculează comp ortamentul particulelor pentru trei
intervale de accelerare.
Fig. 3.4 Diagrama (codul) aplicației software
După ce au fost tranzitate cele trei intervale de accelerare, rezultatele sunt
trimise în zona de grafice. Diferite caracteristici ale graficelor sunt stabilite în această
zonă, de la numele curbelor de pe grafic (legenda graficului), până la stilul și culorile
liniilor de pe grafice.
De asemenea, în această zonă este stabilită și reprezentarea vizuală a
acceleratorului liniar, bazată pe distanțele intro duse de utilizator în interfață.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
30
3.1.3 Rezultate și concluzii
Au fost realizate diferite simulari folosind aplicația software, care au confirmat
posibilitatea construirii unui accelerator liniar compact, dedicat fizicii aplicate. Acesta
are posibili tatea de a accelera diferite tipuri de ioni la diferite energii finale.
Un exemplu relevant este prezentat în Fig. 3.5: accelerarea a 4 ioni de He+2
până la 3 MeV. Acest tip de fascicul este folosit în practică pentru analiză și
caracterizare de materiale, în spectroscopia Rutherford Backscattering.
Fig. 3.5 Simularea accelerării a 4 ioni de He+2 la 3 MeV
Geometria a fost aleasă după un număr de simulări. Au fost analizate
accelerările diferi telor tipuri de ioni, cu pulsuri de tensiune între 200 și 500 kV, de
diferite durate. Pe baza rezultatelor obținute, lungimea intervalelor de accelerare a fost
optimizată pentru a maximiza energia preluată de particule în timpul deplasării prin
acestea.
Sisteme de tip simulator
31
Rezultatele , prezentate în Tabelul 3.1 , arată că , folosind aceeași geometrie și
același tip de pulsuri de tensiune , se pot accelera la diferite energii, particule de mase
și sarcini diferite.
Singurul parametru a cărui valoare trebuie schimbată este întârzierea dintre
pulsurile de tensiune.
Dacă schimb ăm și valoarea tensiunii pulsurilor , atunci energia finală poate
căpăta orice valoare.
Tab. 3.1 Rezultate obținute folosind o anumită geometrie
Geometria (folosind notațiile din Fig. 3.2):
d0=2cm, d1=2cm, l1=15cm, d2=2cm l2=15cm, d3=2cm, l3=15cm; TOTAL=53cm
Ioni Energie
finală
[MeV] Pulsul de tensiune
Întârzieri
[ns] U
[kV] Formă Durată
[ns]
1H+1 1,5 500 dreptunghiular 10 tl1=25, tl2=38.5, tl3=51
4He+2 3 500 dreptunghiular 10 tl1=50, tl2=75, tl3=95.5
6Li+2 3 500 dreptunghiular 10 tl1=65, tl2=93, tl3=117
14N+2 3 500 dreptunghiular 10 tl1=100, tl2=146, tl3=179
4He+2 1,2 200 dreptunghiular 10 tl1=50, tl2=90, tl3=120
Valorile folosite în simulările din tabelul 3.1 au luat în considerare
caracteristicile generatoarelor de pulsuri de tensiune disponibile pe piață [ 20][21][22].
Rezultatele din tabelul 3.1, ce indică o lungime fizică de numai 53 cm, arată
fezabilitatea acestei soluții propuse pentru construirea unui accelerator liniar compact.
De asemenea, este demonstrată utilitatea apl icației software pentru a optimiza
parametrii constructivi și funcționali.
Am menționat în acest capitol că aplicația a fost realizată pentru simularea a
trei intervale de accelerare, iar dacă se dorește un sistem cu mai multe intervale de
accelerare, apl icația poate fi rulată de mai multe ori, folosind rezultatele unei rulări pe
postd e condiții inițiale pentru următoarea rulare.
În Fig. 3.6 și 3.7 este prezentată o astfel de simulare.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
32
Fig. 3.6 Prima rulare a simulării (0 la 0,9 MeV)
Fig. 3.7 A doua rulare a simulării (0,9 la 1,8 MeV)
Sisteme de tip simulator
33
Lungimile tuburilor de drift alese duc la o lungime totală a sistemului (cinci
tuburi de drift și șase intervale de accelerare) de 127 cm. Desigur, această lungime
poate fi aleasă mai mare, din eventuale motive constructive.
Pulsurile de tensiune au avut valori de 300 kV, iar energia finală a particulei
este de aproape 1,8 MeV.
Particula câștigă energie după trecerea prin fiecare interval de accelerare,
astfel încât viteza ei crește. Lungimile intervalelo r de accelerare au fost menținute
constante pentru fiecare rulare. Prin urmare, durata pulsurilor de tensiune a trebuit să
scadă: de la 11 ns în primul interval de accelerare, la 3 ns la ultimul interval de
accelerare.
Aplicația prezentată în acest capito l ajută la realizarea unui nou tip de
accelerator liniar de particule, cu următoarele avantaje:
dimensiuni mai mici , deoarece lungimile tuburilor de drift nu mai
trebuie să fie corelate cu sursa de tensiune RF (25% din lungimea celui
mai mic accelerator de tip tandem experimental [ 20] și mult mai mic
decât cele cu sursă RF);
versatilitate, deoarece pot fi accelerate diferite tipuri de ioni, la diferite
energii finale, în funcție de momentul la care generatoarele de pulsuri
sunt pornite;
consum de energie ma i mic (10 -20 kW, față de 50 kW pentru
acceleratoarele de tip tandem și câteva sute de kW pentru cele cu
cavități rezonante), datorită duratei mici a pulsului față de timpul de
repetiție.
Studii mai aprofundate trebuiesc făcute pentru a optimiza distribuț ia spațială a
câmpului electric în intervalele de accelerare.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
34
3.2 Platforme hardware de tip simulator
În capitolul 2, subcapitolul 2.1 a fost prezentată structura unui sistem SCADA
industrial. Bazat pe această structură, î n acest subcapitol sunt pre zentate trei
simulatoare de sisteme SCADA. Acestea au fost realizate în scop didactic și
implementate în cadrul laborator ului de ”Informatică Industrială” din cadrul Facultății
de Electronică Telecomunicații și Tehnologia Informației din Universitatea
Politehnica București.
În următoarele subcapitole sunt prezentate structura și scopul implementării
acestor simulatoare.
Desigur, principalul scop a fost familiarizarea studenților cu domeniul
automatizărilor, cu sistemele SCADA industriale, cu echipamente le hardware și
aplicații le software folosite în practică, pentru a se putea integra astfel mai ușor în
piața muncii , după finalizarea studiilor .
3.2.1 Platform ă didactică simulator sistem SCADA industrial
Obiectivele acestei lucrări constau în familiarizarea studenților cu mediile software tip
SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition). De asemenea, lucrarea conține
și un echipament hardware de achiziție de date , pentru a putea realiza un sistem
SCADA complet (hardware și software).
Cel m ai important modul al unui program de monitorizare și control este
software -ul SCADA. Acesta are la bază o platformă ce trebuie configurată și adaptată
în funcție de aplicația la care se lucrează. Principala funcție pe care trebuie să o
îndeplinească este legătura cu echipamentele din proces, prin intermediul cărora se
obțin informațiile privind starea intrărilor și ieșirilor din sistem.
Interfața om -mașină HMI (Human Machine Interface) are rolul de a reda într -o
formă grafică și numerică toate evenimentel e din proces. Totodată , prin intermediul
interfeței om -mașină , utilizatorul poate interacționa cu procesul.
Sisteme de tip simulator
35
Programele software de tip Historian au ca scop înregistrarea și stocarea unor
cantități mari de date. Spre deosebire de bazele de date relaționale , programele de tip
Historian pot achiziționa un volum mai mare de date la viteze de achiziție superioare,
date pe care le stochează într -un spațiu mult mai redus.
În acest program se păstrează toate tipurile de date venite din procesul
industrial efectiv (de la sistemul SCADA): mărimi analogice, mărimi digitale,
comentarii introduse de operatori, alarme, etc. Ținând cont de aceste considerente
putem spune că Historian -ul este partea centrală a unui sistem de monitorizare și
control, deoarece colectează și stochează datele, iar mai apoi le pune la dispoziție
întregului sistem. Astfel, module superioare de analiză și raportare pot compara
procesele actuale cu cele din trecut, pot face analize predictive și pot raporta situația
exactă în care se află sistemul.
Schema generală a acestei platforme este prezentată în Fig. 3.8 .
Fig. 3.8 Schema platformei sistem SCADA industrial
Componentele sistemului (prezentate de la stânga la dreapta în Fig. 3.8):
butoane (i ntrări) și LED -uri (ieșiri), implementate împreună pe o placă
electronic ă PCB (Printed Circuit Board) ;
un modul de achiziție de date cu intrări și ieșiri digitale și comunicație pe
seriala industrială RS -485;
un convertor între seriala industrială RS -485 ș i calculator (port USB);
un calculator cu program SCADA și baza de date industrială tip Historian.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
36
Câteva caracteristici ale modului de achiziție de date sunt prezentate în
continuare.
Modulul ICPDAS I -7055, a cărui distribuți e a terminalelor este prezentată în
Fig. 3.9 și diagramă internă este prezentată în Fig. 3.10, are 8 intrări digitale și 8 ieșiri
digitale. Pentru canalele de intrare, `0` logic este între 0 și 4 Vc.c., iar `1` logic este
între 10 și 50 Vc.c. Canalele de ie șire pot furniza tensiune între 0 și 40 Vc .c.
Modulul poate fi alimentat între 10 și 30 Vc.c., cu protecție la supratensiune
de ± 35 Vc.c, iar consumul este de 1,2 W. Funcționează între -25 și +75 ˚C.
Fig. 3.9 Distribuția terminalelor pentru modulul I-7055 [23]
Sisteme de tip simulator
37
Fig. 3.10 Sche ma internă a modulului I-7055 [23]
Mediul SCADA folosit în această lucrare este Proficy iFIX de la General
Electric Digital . Acesta este un motor SCADA ce respectă standardele industriale,
fiind astfel partea centrală a sistemului IT de gestionare a datelor în timp real. [24]
Printre caracteristicile sale se numără:
arhitectură client-server , ce oferă scalabilitate sistemului în funcție de
mărimea aplicației;
integrare cu alte aplicații , asigurată de faptul că se bazează pe Visual
Basic și oferă suport pentru tehnologii precum ActiveX, VisiconX sau
ODBC/SQL; [25]
conectivitate cu un număr mare de echipamente, indiferent de
producător, deoarece se bazează pe protocoale standard;
suport pentru realizarea interfețelor cu util izatorul, având posibilitatea
de a afișa date în timp real sau istorice;
tratarea alarmelor din sistem în mod prioritar;
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
38
securitate , asigurată prin folosirea autentificării cu parole, dar și prin
existența suportului pentru semnături electronice.
Baza de date industrială folosită este Proficy Historian de la General Electric
Digital . Aceasta este o bază de date industrială, performantă , care preia date de la
nivelul procesului și care colectează, arhivează și distribuie volume mari de informații
în timp real, cu o viteză mare de transmisie. [24]
Alte caracteristici ale sale:
colectarea datelor în numeroase moduri ; [26]
suport pentru redu ndanță;
securitate , asigurată prin folosirea autentificării cu parole, dar și prin
existența suportul ui pentru semnături electronice.
Desfășurarea lucrării este prezentată în Anexa A .1. Pe parcursul acesteia,
studentul trebuie să:
creeze un nou proiect;
configureze parametrii de comunicație cu echipamentele hardware;
achiziționeze date de la echipamente;
realizeze conexiunea cu baza de date și să configureze parametrii de
stocare a datelor;
realizeze o interfață pentru utilizator.
Această lucrare a fost inspirată din aplicațiile de tip centre de comandă, în care
unul sau mai mulți operatori au sarcina de a monitoriza starea globală a unui proces, a
unei instalații, a unei fabrici sau a unei stații electrice.
Accentul este pus pe partea software a sistemu lui, în special pe interfața
om-mașină. Aceasta trebuie să fie construită într -un mod eficient, să respecte principii
ergonomice, pentru ca operatorul să poată descoperi rapid orice problemă apărută în
funcționare. [27]
Sisteme de tip simulator
39
3.2.2 Platform ă didactică simulat or sistem de control
Obiectivele acestei lucrări constau în familiarizarea studenților cu echipamentele
industriale de tip PLC, cu mediile software în care sunt programate aceste
echipamente și cu realizarea unor aplicații cu caracter industrial. De aseme nea, se
prezintă structura unui sistem SCADA, pentru a înțelege poziția și importanța PLC –
urilor în cadrul sistemelor industriale.
Un PLC (Programmable Logic Controller) este un dispozitiv electronic digital
folosit în automatizarea proceselor electromecan ice, precum controlul liniilor de
asamblare dintr -o fabrică sau alte aplicații industriale. Spre deosebire de
calculatoarele de uz general, PLC -urile sunt proiectate astfel încat să facă față lucrului
la temperaturi mari, să nu fie influențate de zgomot el ectric și să fie rezistente la
vibrații. [28]
O caracteristică importantă a PLC -urilor o reprezintă numărul mare de intrări
și ieșiri digitale. De asemenea, acestea dispun și de intrări și ieșiri analogice, la care
pot fi conectați senzori, traductori sau actuatori pentru măsurarea și controlul
mărimilor analogice , precum temperaturi sau presiuni.
Funcționarea dispozitivului se bazează pe scanarea intrărilor, executarea
secventială a instrucțiunilor stocate in memoria nevolatilă și generarea semnalului de
ieșire. Acest proces se repetă cu frecvență mare, astfel încât să existe posibilitatea
funcționării în timp real a sistemului. [28]
Comunicația cu PLC -ul se face de obicei folosind un port serial RS -232 cu 9
pini, dar se poate face și prin Ethernet sau RS -485. Ca protocoale de comunicații se
folosesc printre altele Modbus, DeviceNet, Profibus, CAN, EtherNet/IP, etc.
Majoritatea PLC-urilor pot comunica în rețea cu alte sisteme, cum ar fi un sistem
SCADA sau un browser web.
Cele mai multe PLC -uri se programează cu ajutorul unui calculator și a unui
program utilitar creat special pentru acest scop, folosind un limbaj de programare
regleme ntat prin standardul IEC61131 -3, care definește 5 limbaje de programare:
function block diagram (FBD), l adder diagram (LD), structured text (ST), instruction
list (IL) and sequential function chart (SFC). Aceste tipuri de programare variază de la
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
40
text (sim ilar cu Pascal), cod mașină (similar limbajului de asamblare) la modalități
grafice.
Cel mai folosit limbaj este Ladder Diagram (LD). Structura de scară (ladder)
are în partea stângă linia de putere, iar în dreapta lina de masă. Prin conectarea celor
două linii verticale cu linii orizontale se asigură curgerea curentului prin elementele
virtuale de pe linia orizontală și astfel funcționarea lor. Elementele virtuale variază de
la întrerupătoare închise sau deschise la elemente complicate , precum timer -e sau
blocuri ce calculează funcții complexe. Prin adăugarea de elemente virtuale , în serie
sau paralel , se pot obține funcții logice complexe, ce permit astfel PLC -ului să
controleze procese complicate.
Schema generală a acestei platforme este prezentată în F ig. 3.11.
Fig. 3. 11 Schema platformei sistem de control
Componentele sistemului (prezentate de la stânga la dreapta în Fig. 3. 11):
butoane și fototranzistor (intrări) , LED -uri și un motor de curent continuu
(ieșiri), implementate împreună pe o placă electronic ă PCB;
un PLC cu intrări și ieșiri digitale , intrări analogice și comunicație pe
seriala RS -232 și Ethernet ;
un convertor între seriala RS -232 și calculator (port USB);
un calculator cu software pentru programarea PLC -ului (dar fără altă
funcție în sistem, odată ce programarea a fost realizată) .
Sisteme de tip simulator
41
Câteva caracteristici ale PLC -ului, a cărui schemă electrică este prezentată în
Fig. 3.12 sunt prezentate în continuare:
40 intrări digitale pentru 24 Vc.c. , d ouă intrări analogice pentru
0÷10Vcc;
24 ieșiri digitale de 24 Vc.c. ;
4 numărătoare de mare viteză;
alimentare: 19,2 Vc.c. ÷ 30 Vc.c.
Fig. 3.12 Schema electrică a PLC -ului [29]
Desfășurarea lucrării este prezentată în Anexa A .2. Pe parcursul acesteia,
studentul trebuie să:
creeze un nou proiect;
configureze parametrii de comunicație cu echipamentele hardware;
deschidă un program deja realizat, pentru a îi analiza structura și
funcțiile folosite în programarea PLC -ului;
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
42
realizeze un program nou , bazat pe cerințele primite;
încarce programul realizat în PLC și să verifice funcționarea acestuia
conform cerințelor .
Această lucrare a fost inspirată din aplicațiile industriale de control al
proceselor, de exemplu: în fabrici (controlul liniilor de producție), în utilități
(controlul pompelor de apă) sau în echipamente complexe (roboți industriali). [30]
Calculatorul folosit în lucrare are rol doar în programarea PLC -ului. După ce
programul a fost încărcat în PLC, calculatorul poate fi deconectat, PL C-ul urmând să
funcționeze independent, conform programului. Programarea a fost realizată cu
ajutorul unui software specific pentru această cerință, ce respectă standardul IEC
61131 -3, folosind cea mai uzuală variant ă a acestuia, L adder Diagram . [31]
3.2.3 Platform ă didactică simulator sistem monitorizare ș i control
Obiectivele acestei lucrări constau în familiarizarea studenților cu echipamentele de
automatizări de tip controler și module de achiziție de date, cu mediile software în
care sunt program ate aceste echipamente și realizarea unor aplicații cu acestea. De
asemenea, lucrarea conține și senzori de temperatură și un circuit electronic pentru
implementarea acestora.
Interfața om -mașină HMI (Human Machine Interface) reprezintă una din cele
mai importante părți ale unui proiect , întrucât are rolul de a reda într -o formă grafică
și numerică toate evenimentele din proces. Totodată , prin intermediul interfeței
om-mașină , utilizatorul poate interacționa cu procesul.
În această aplicație vom utiliza un controler cu ecran tactil creat pentru a fi
folosit în automatizările de locuințe (home/building automation). Aceste echipamente
au diverse tipuri de interfețe de comunicație, cum ar fi interfețele seriale RS -485,
RS-232, USB sau Ethernet.
Aceste ech ipamente au un software ușor de utilizat, fiind puse la dispoziție
atât intrumente grafice, cât și posibilitatea de a programa în Ladder Diagram (utilizat
pentru programarea PLC -urilor) sau în limbaj C.
Sisteme de tip simulator
43
Cel mai folosit limbaj de programare este Ladder Dia gram (LD). Structura de
scară (ladder) are în partea stângă linia de putere, iar în dreapta masa. Prin conectarea
celor două ramuri verticale cu linii orizontale se asigură curgerea curentului prin
elementele virtuale de pe linia orizontală și astfel funcț ionarea lor.
Elementele virtuale variază de la întrerupătoare închise sau deschise la
elemente complicate , precum timer -e sau blocuri ce calculează funcții complexe. Prin
adăugarea de elemente virtuale , în serie sau paralel , se pot obține funcții logice
complexe, ce permit astfel PLC -ului să controleze procese complicate.
Schema generală a acestei platforme este prezentată în Fig. 3.13.
Fig. 3.13 Schema platformei sistem de monitorizare și control
Componentele sistemului (prezentate de la stânga la dre apta în Fig. 3.13):
senzori de temperatură (intrări) și LED -uri (ieșiri), implementate împreună
pe o placă electronic ă PCB;
un controler cu ecran tactil și un modul de achiziție de date cu intrări și
ieșiri digitale, intrări analogice și comunicație pe ser iala industrială
RS-485;
un calculator cu software pentru programarea controler -ului (dar fără altă
funcție în sistem, odată ce programarea a fost realizată).
Câteva caracteristici ale modului de achiziție de date sunt prezentate în
continuare.
Modulul ICPDAS I -7012, a cărui distribuție a terminalelor este prezentată în
Fig. 3.14 și diagramă internă este prezentată în Fig. 3.15, are o intrare analogică
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
44
diferențială izolată, o intrare digitală și 2 ieșiri digitale. Pentru canal ul de intrare
digital , `0` l ogic este între 0 și 1 Vc.c., iar `1` logic este între 3,5 și 30 Vc.c. Intrarea
analogică poate primi tensiune între 0 și 10 Vc .c, cu o viteză maximă de 10 eșantioane
pe secundă și are o rezoluție de 16 biți.
Modulul poate fi alimentat între 10 și 30 Vc.c ., cu protecție la supratensiune
de ± 35 Vc.c, iar consumul este de 1, 3 W. Funcționează între -25 și +75 ˚C.
Fig. 3. 14 Distribuția terminalelor pentru modulul I -7012 [32]
Sisteme de tip simulator
45
Fig. 3.1 5 Schema internă a modulului I-7012 [32]
Controler -ul cu ecran tactilc folosit este ICPDAS TPD -280 (Fig. 3.16). Acesta
este un echipament hardware HMI echipat cu un ecran tactil TFT de înaltă rezoluție,
ușor de integrat cu o multitudine de module de achiziție I/O, care oferă atât interfața
de vizualizare, cât și posib ilitatea de a interactiona cu procesul.
Fig. 3.16 Schema de conectare a controler -ului TPD -280 [33]
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
46
Printre caracteristicile TPD -280 se numără:
procesor RISC pe 32 biți;
memorie 16 MB SDRAM și 8 MB Flash
Real-Time Clock;
interfață de comunicație seria lă RS -485 și USB;
ecran LCD TFT de 2,8 " și rezoluție 240 x 320;
luminozitate 160 cd/m2;
alimentare între 10 și 30 Vc.c., cu consum de 1,2 W;
temperatură de funcționare între -25 și +75 ˚C.
Desfășurarea lucrării este prezentată în Anexa A .3. Pe parcursul acesteia,
studentul trebuie să:
creeze un nou proiect;
configureze parametrii de comunicație cu echipamentele hardware;
creeze interfața om -mașină pentru controler;
realizeze programul logic pentru controler, bazat pe cerințele primite;
încarce programul r ealizat în controler și să verifice funcționarea
acestuia conform cerințelor.
Această lucrare este inspirată din monitorizarea parametrilor de mediu din
zonele de tip depozit industrial sau a cabinetelor de echipamente. Calculatorul folosit
are rol doar în programarea controler -ului, Programarea are două părți: realizarea
logicii controler -ului (similar cu cea pentru PLC -uri) și realizarea interfeței pentru
operator.
Capitolul 4
Realizarea unui sistem SCADA
În acest capitol este prezentată realizarea unui sistem SCADA complet, hardware și
software. Scopul cu care a fost proiectat sistemul a fost colectarea unui volum mare
de date brute, care să fie folosit pentru diferite analize ulterioare.
Datorită interesul ui general în studierea eficienței parcurilor fotovoltaice , a
fost proiectat și re alizat un sistem conținând un panou fotovoltaic porta bil.
Eficienț a sistemelor fotovoltaice este inf luențată de mai mulți factori:
randamentul celulelor solare din care este alcătuit panoul, unghiul sub care cad razele
solare pe panou, orientarea geografică a panoului, eventuale umbre ce pot apărea, etc.
[34] [35]
Este prezentată realizarea unui sistem de achiziție de date ce monitorizează în
timp real diferiți parametri ai panoului fotovoltaic și stochează toate aceste date într -o
bază de date, pentru analize ulterioare. Sistemul este portabil și poate fi instalat în
diferite poziții și sub diferite înclinări.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
48
Înaintea începerii proiectării sis temului, s -au determinat parametrii necesari a
fi monitorizați. Desigur, cel mai important parametru este puterea furnizată de panoul
fotovoltaic. Pentru ca aceasta să fie calculată, curentul și tens iunea trebuie să fie
măsurate . [36]
Măsurători ale anumit or parametri de mediu au trebuit să fie făcute, deoarece
acești parametri influențează randamentul celulelor fotovoltaice.
Proiectul din anii 1990 al celor de la PVUSA (Photovoltaics for Utility Scale
Applications) a avut ca scop realizarea unei metodologi i de măsurare a performanțelor
panourilor fotovoltaice. Acest proiect s -a bazat pe colectarea de date privind condițiile
meteorologice și puterea oferită de panouri, într -o perioadă de timp. Astfel, s -a obținut
o ecuație ce cuprinde iradianța solară, vitez a vântului și temperatura ambiantă. [37]
Iradianța solară are cel mai mare impact asupra puterii furnizate. Pe lângă
aceasta, temperatura panoului este și ea importantă, deoarece anumite materiale
fotovoltaice produc mai puțină putere la temperaturi ridica te. Temperatura panoului
este influențată de temperatura ambientală, vânt și prezența norilor. [38] [39]
Am ales însă măsurarea directă a temperaturii panoului. Aceasta este măsurată
de obicei folosind un set de termocupluri, plasate pe spatele panoului , deoarece
temperatura poate să nu fie uniformă pe întreaga suprafață [40]. Având în vedere
faptul că sistemul creat trebuie să fie portabil, dimensiunea panoului fotovoltaic
folosit este relativ mică: L x l x h: 260mm x 154mm x 18mm. Astfel, am folosit un
singur termocuplu, amplasat pe partea frontală a panoului, unde temperatura este mai
ridicată decât sub acesta. Termocuplul a fost amplasat în contact direct cu celulele
solare, însă fără a produce umbră pe panou.
În concluzie, pe lângă puterea furnizată (c alculată din valorile curentului și
tensiunii), au fost măsurați și parametri de mediu: iradianța solară, temperatura
panoului fotovoltaic și temperatura ambientală.
4.1 Componente hardware ale sistemului
Echipamentele necesare au fost stabilite în funcție de mărimile ce trebuiesc măsurate.
Pentru a măsura puterea furnizată de panou a fost nevoie de o sarcină, a cărei
valoare a fost calculată în funcție de caracteristicile panoului [41]. Acesta este de tip
Realizarea unui sistem SCADA
49
monocristalin și furnizează o tensiune maxim ă de 18,57 V și un curent maxim de
0,27 A.
Astfel, a fost aleasă o sarcina rezistivă (4.1) , a cărei valoare a fost calculată
pentru a se obține puterea maximă, de aproximativ 5 W.
77.6827.057.18
mpmp
IV
(4.1)
Pentru a avea o bună acuratețe, curentul a fost măs urat pe un rezistor șunt cu
valoare de 1 Ω, care face însă parte din sarcina totală de 68 Ω.
Tensiunea maximă oferită de panou, de 18,57 V, este mai ma re decât
tensiunea maximă permisă pe intrarea analogică a modului de achiziție de date ce a
fost folosit. Din acest motiv, tensiunea a fost măsurată pe un divizor de tensiune, cu
valoare mult mai mare decât a sarcinii rezistive, pentru a nu influența măsur area
curentului.
Schema sarcinii rezistive este prezentată în Fig. 4.1.
Fig. 4.1 Sarcina sistemului
Cel mai important parametru de mediu este iradianța solară [ 42]. Pentru a o
măsura s -a folosit o fotodiodă (BPW34 – Fig. 4.2 ) cu senzitivitatea în spectrul vizibil
și infraroșu. Curentul pe care îl produce aceasta când este expusă la lumină este
proporțional cu iradianța solară.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
50
Fig. 4.2 Fotodioda BPW34
Folosind un rezistor, tensiunea poate fi măsurată cu ajutorul unui modul de
achiziție de date cu intrări analogice, iar curentul corespunzător poate fi calculat. [43]
Dependența curentului electric cu iradianța solară este dată într -un grafic din
foaia de catalog a fotodiodei prezentată în Anexa A.4 . Din acest grafic, a fost dedusă
formula de calcu l a iradianței solare (4.2) :
680*7.410*][] /[6
2 VVmWIr
(4.2)
Pentru măsurarea temperaturii pe suprafața panoului și temperaturii
ambientale au fost folosiți senzori de temperatură de tipul LM335. Ei au fost
amplasați pe suprafața panoului (fără a provoca umbră pe panou) și într -un loc umbrit
și fără curenți de aer (pentru temperatura ambientală).
Schema electrică a implementării senzorilor de temperatură este prezentată în
Fig. 4. 3.
Realizarea unui sistem SCADA
51
Fig. 4. 3 Schema electrică a implementării senzorilor de temperatură
Regulatorul de tensiune (LM7805), condensatoarele alăturate , de 0,1 µF și
rezistoarele de 1,5 kΩ au rol în alimentarea senzorilor de temperatură. Tensiunea de la
terminalele acestora este trimisă către modulele de achiziție de date.
Formula ce face legătura între tensiunea electrică și temperatură (4.3) a fost
dedusă din foaia de catalog a senzorului de temperatură prezentată în Anexa A.5 :
15.273 100*][ ][ VVCT
(4.3)
Pentru a implementa toți senzorii, a fost nevoie de realizarea unui circuit
imprimat, proiectat folosind un software de tip CAD (Computer Added Design).
Partea principală a schemei electrice este prezentată în Fig. 4. 4.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
52
Fig. 4. 4 Schem a electrică a circuitului imprimat
Prima componentă din stânga ( R-Irradiance1 ) este rezistorul folosit pentru
limitarea curentului prin fotodiodă.
Restul componentelor din partea stângă a schemei, reprezintă implementarea
sarcinii sistemului, prezentată anterior în Fig. 4.1.
În partea dreaptă este implementarea senzorilor de temperatură, conform
schemei prezentată în Fig. 4. 3.
După realizarea proiectului în software -ul TARGET 3001!, am realizat fizic
placa electronică. Procesul folosit este descris în co ntinuare. [44]
Din programul TARGET 3001! am exportat schema PCB -ului în format pdf,
pe care am tipărit -o apoi pe calc.
Pentru realizare am folosit plăcuțe cu cupru pe o singură față, acoperit cu un
strat fotosensibil pozitiv. Am așezat schema tipărită pe placă și am iluminat -o cu un
bec cu ultraviolete (aproximativ 3 minute, de la o distanță de 40 ÷ 50 cm).
După această o perație, placa a fost introdusă într -o soluție revelatoare, stratul
fotosensibil rămânând numai în zonele care nu au fost expuse la lumină (din cauza
schemei tipărite). Astfel, traseul de cupru dorit rămâne protejat.
Realizarea unui sistem SCADA
53
Pasul următor a fost corodarea cuprulu i neprotejat. Acest lucru se poate face
folosind și clasica clorură ferică, dar în acest caz am folosit o soluție pe bază de
persulfat de sodiu. Aceasta este incoloră, nu pătează și este mai prietenoasă cu mediul.
Dezavantajul este că trebuie încălzită (la cel puțin 25 ÷ 30˚C) pentru a își face efectul.
După ce cuprul nedorit a fost îndepărtat (în aproximativ 10 ÷ 15 minute), am
șters cablajul cu acetonă pentru a îndepărta soluția fotosensibilă ce acoperă cuprul
traseului. Apoi, am acoperit întreaga suprafa ță cu un strat subțire de lac (am folosit un
tub de tip spray) și după ce s -a uscat am găurit plăcuța. Ultima etapă a fost evident
lipirea componentelor electronice.
Rezultatul final este prezentat în Fig. 4. 5.
Sarcina rezistivă este alcătuită din rezisto are ceramice (cele albe din stânga
imaginii) , alese pentru a avea o bună disipație termică.
Cele două rezistoare de culoare aurie sunt rezistoarele șunt, de 0,5 Ω fiecare.
Acestea au fost folosite datorită preciziei, pentru a avea o bună acuratețe la măsu rarea
curentului electric debitat de panoul fotovoltaic.
Cei doi conectori de culoare verde ajută a interconectarea panoului și a
senzorilor cu placa electronică.
Fig. 4. 5 Placa electronică, cu componentele montate
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
54
Odată realizată partea electronică, ur mătoarea etapă a fost transmiterea datelor
achiziționate către calculator. Pentru aceasta s -au folosit module de achiziție de date,
cu comunicație pe seriala industrială RS -485 și un convertor de la serială la Ethernet,
pentru a avea datele disponibile ori unde în rețea.
Modulele de achiziție folosite au canale diferențiale ce pot prelua tensiuni în
următoarele game: +/ -150 mV, +/ -500 mV , +/ -1 V, +/ -5 V, +/ -10 V [ 32]. Deoarece
majoritatea tensiunilor achiziționate sunt în intervalul 0 ÷ 10 V, însă tensiunea
măsurată pe rezistoarele șunt este în gama 0 ÷ 500 mV, am ales folosirea a două
module, pentru a avea o acuratețe mai mare la măsurarea curentu lui. Această măsură
nu este neapărat necesară , adăugând însă o precizie de una sau două zecimale la
măsurarea cu rentului furnizat de către panoul fotovoltaic.
Câteva caracteristici ale modului de achiziție de date sunt prezentate în
continuare.
Modulul ICPDAS I -7017F, a cărui diagramă este prezentată în Fig. 4.6, are 8
intrări diferențiale sau 6 diferențiale și 2 s ingle -ended (cu masă comună).
Intrările sunt în tensiune, cu o impedanță de intrare de 20 MΩ și izolare optică
de 3 kVc.c. Gama maximă de tensiuni acceptate la intrare este de ±10 Vc.c.
Modulul s e alimentează la 10 ÷ 30 Vc.c., cu protecție la supratensiun e de ± 35
Vc.c, iar consumul este de 1,3 W. Funcționează între -25 și +75 ˚C. Poate funcționa
atât în regim normal (10 eșantioane / secundă) , cât și in regim rapid (Fast) (60
eșantioane / secundă).
Realizarea unui sistem SCADA
55
Fig. 4. 6 Distribuția terminalelor pentru modulul I -7017F [32]
În schema sa internă , reprezentată în Fig. 4. 7, este prezent un convertor
analogic -digital de tip sigma -delta pe 24 biți, din care sunt folosiți doar 16, rezoluția
fiind astfel de 16 biți.
În memoria EEPROM sunt păstrate setările interne privind comunicația pe seriala
RS-485. De asemenea , are un stabilizator intern de 5 V c.c. și un multiplexor pentru
canalele de intrare. Totul este controlat de un controler încorporat.
Despre protocolul DCON pe care c omunică aceste module se găsesc mai multe
informații în Anexa A .7.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
56
Fig. 4. 7 Schema internă a modulului I-7017F [32]
Pentru a face disponibile datele achiziționate am folosit un convertor de la
seriala industrială RS -485 la Ethernet (server serial). Astfel, orice calculator poate
accesa datele în timp real.
4.2 Componente software ale sistemului
Pentru a vizualiza și stoca datele achiziționate de la panou și din mediu a fost realizată
o aplicație software. Mediile de dezvoltare alese au fost LabV IEW de la National
Instruments și baza de date gratuită MySQL.
În primul rând a fost necesară dezvoltarea aplicației în LabVIEW, pentru a
comunica cu echipamentele și pentru a realiza interfața grafică pentru utilizator ( HMI
– Human Machine Interface ). Ca orice aplicație LabVIEW și aceasta are două părți:
interfața și codul (diagrama) din spatele interfeței. [45]
Realizarea unui sistem SCADA
57
Diagrama acestei aplicații are 3 părți componente:
partea de comunicații: conține setările necesare realizării comun icației
cu echipamentele hardware (modulele de achiziție), dar și cu baza de
date (MySQL);
preluarea și procesarea datelor: interogarea modulelor de achiziție de
date, prelucrarea datelor obținute și afișarea lor pe interfață;
stocarea datelor: formatarea datelor pentru a fi stoca te în baza de date.
Design -ul intefeței grafice este prezentat în Fig. 4.8.
Fig. 4.8 Interfața aplicației software
În partea stângă sunt setările pentru interfațarea cu modulele de achiziție de
date:
ComPort: numărul portului serial (fizic sau virtual) pe care se face
comunicația;
CheckSum: prezența sau nu a verificării de tip checksum;
Baud Rate: viteza de comunicație în biți;
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
58
TimeOut: timpul în milisecunde după care comunicația se incheie, în
caz că nu se primește nici un răspuns;
Adresa: adre sele pe serială ale celor două module de achiziție.
În partea dreaptă se află indicatorii valorilor achiziționate în timp real:
I (mA): valoarea curentului furnizat de panou;
U (V): valoarea tensiunii furnizată de panou;
P (W): valoarea puterii instantane e furnizată de panou, calculată din
valorile curentului și tensiunii;
Iradianța (W/m2): valoarea iradianței solare;
Tpanou (C): valoarea temperaturii la suprafața panoului fotovoltaic;
Taer (C): valoarea temperaturii ambientale.
Butonul ”STOP Program” din partea inferioară a interfeței oprește achiziția de
date de la module.
Diagrama aplicației este prezentată în Fig. 4.9.
Partea din stânga a diagramei conține setările de comunicație cu modulele de
achiziție de date.
În partea stângă a zonei centrale a d iagramei se află subprogramele de citire a
datelor (cele două pătrate albe pe care scrie “DG Read AI” și “DG Read AI All”).
Aceste subprograme primesc setările din zona de comunicație și oferă datele în format
brut.
În centrul diagramei se află zona de pro cesare a datelor, a cărei scop este
transformarea valorilor electrice în valori ale mărimilor fizice:
valoarea tensiunii furnizate de panou este înmulțită cu 2, deoarece a
fost folosit un divizor de tensiune;
curentul măsurat în mA este împărțit cu 1.000 p entru a obține valoarea
în A;
prin înmulțirea celor două valori anterioare (tensiunea în V și curentul
în A) obținem valoarea puterii în W;
Realizarea unui sistem SCADA
59
pentru valorile parametrilor de mediu, se folosesc formulele (4.2) și
(4.3) descrise anterior.
Fig. 4.9 Diagrama aplicației software
În partea din dreapta sus a zonei din centrul diagramei se află vectorul cu
datele ce vor fi stocate în baza de date:
numărul măsurătorii;
timpul și data măsurătorii;
curentul furnizat de panou , în mA;
tensiunea furnizată de panou , în V;
puterea furnizată de panou , în W;
temperatura panoului , în ˚C;
temperatura ambiantă , în ˚C.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
60
Legătura între aplicația LabVIEW și baza de date MySQL a fost realizată
folosind interfața din Windows a Microsoft Open Database Connectivity (ODBC).
[46]
4.3 Date obținute și concluzii
Scopul principal al realizării acestui sistem a fost obținerea unui volum de date asupra
cărora să po ată fi realizate diferite tipuri de analiz e. Însă primul pas după
achiziționarea și stocarea datelor a fost verificarea corectitudinii acestora.
Sistemul a fost funcțional în perioada verii, în lunile august și septembrie
2014, în București.
În Fig. 4.10 este o poză cu modalitatea de amplasare a panoului fotovoltaic.
Acesta a fost amplasat pe o fereastră în acop eriș, putând fi înclinat împreună cu
aceasta la diferite unghiuri. Cablurile , care se văd în partea din stânga jos a imaginii ,
conectează panoul și senzorii de temperatură la placa electronică prezentată anterior în
Fig. 4.5.
Fig. 4.10 Modalitatea de am plasare a panoului fotovoltaic
Realizarea unui sistem SCADA
61
Pentru analiză au fost folosite ca exemplu datele din ziua de 20 august 2014.
Conform unui tabel cu valorile iradianței solare în București [ 47], maximul se atinge
între orele 12:00 și 15:00 și este de 775 W/m2. Valoarea maximă înregistrată cu
aparatul a fost în acea zi de 758 W/m2, la ora 11:41:49.
În graficul din Fig. 4.11 este reprezentată variația iradianței solare (în W/m2)
pe parcursul zilei, iar în Fig. 4.12 este reprezentată variația puterii furnizate de către
pano ul fotovoltaic.
Corespondența între cele două mărimi poate fi observată ușor.
Un tabel cu date achiziționate poate fi găsit în Anexa A .8. Aceste date sunt
folosite în capitolele următoare pentru a se face diferite analize.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
62
Fig. 4.11 Graficu l variației iradianței solare [W/m2]
Fig. 4.1 2 – Graficul variației puterii de ieșire [W]
Capitolul 5
Analiza datelor folosind sisteme
bazate pe logică Fuzzy
În capitolele anterioare au fost prezentate diferite tipuri de simulatoare, dar și exemple
de realizare a unor sisteme SCADA, cu scopul de a monitoriza și controla un proces.
În acest capitol se vor folosi datele achiziționate cu ajutorul unui sistem de
monitorizare , pentru a realiza un mecanism de control, utilizând elemente de logică
fuzzy.
5.1 Elemente de teorie Fuzzy
Sintagma de „sisteme fuzzy” include mulțimi fuzzy, logică fuzzy, algoritmi și control.
Ideea fundamentală comună pentru toate aceste „domenii fuzzy” este exploatarea
conceptului „fuzzy”. Conceptul cheie este: permite o tranziție graduală și continuă, să
spunem, de la 0 la 1. Acest lucru ar părea să fie prea simplu, dar teoria tradițională a
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
64
mulțimilor și logicii are de -a face doar cu valori discrete. De exemplu, un element
dintr -o mulțime obișnuită fie aparține mulțimii (lucru reprezentat prin valoarea 1), fie
nu aparține (lucru reprezentat prin valoarea 0). În mod similar, în logica obișnuită, o
propoziție fie este adevărată (lucru reprezentat prin valoarea 1), fie este falsă (lucru
reprezentat prin valoarea 0). Sistemele fuzzy extind câmpurile tradiționale prin
încorporarea unor adevăruri parțiale precum: un element apar ține unei mulțimi în
propor ție de 30% sau o propozi ție este pe jumătate adevărată . [48]
Sistemele fuzzy sunt perfecte pentru ra ționamentul nesigur sau aproximativ,
mai ales pentru sistemele a căror model matematic este greu de derivat. Logica fuzzy
permite luarea de decizii cu valori estimative luate din cadrul unei informa ții
incomplete. Pentru probleme grele, metodele conven ționale non fuzzy sunt de obicei
scumpe și depind de aproxima ții ma tematice (de exemplu , liniarizarea unor probleme
nonlineare), care ar putea duce la niște performan țe scăzute. În astfel de condi ții,
sistemele fuzzy , de obicei , depășesc performan ța metodel or conven ționale , cum ar fi
un control propor țional, integral și d iferen țial (PID). [48]
Un prim element fundamental al logicii fuzzy este dat de mulțimile fuzzy .
Noțiunea de mulțime fuzzy a fost introdusă de Lotfi A. Zadeh începând cu anul 1965,
cu scopul de a modela caracterul imprecis al apartenenței. El a propus gen eralizarea
conceptului de apartenență binară a unui element la o mulțime, deoarece teoria clasică
a mulțimilor crisp limitează posibilitatea descrierii matematice a unor situații reale.
Dacă pentru mulțimile clasice crisp apartenența unui element la o mul țime este
de tip binar (da/nu), în cazul mulțimilor fuzzy este vorba de un grad de apartenență.
[49] Astfel, un element aparține unei mulțimi fuzzy cu o anumită probabilitate, care
variază între 0 și 100 % , probabilitate dată de o funcție de apartenență .
Un al doilea element de teorie fuzzy este reprezentat de regulile fuzzy . Acestea
sunt de tipul Dacă – Atunci (IF – THEN), însă spre deosebire de logică clasică , unde
atunci când regula antecedentă este adevărată, consecin ța este de asemenea adevărată ,
în sistemele fuzzy, când regula antecedentă este adevărată într -un anumit grad de
apartenen ță, atunci consecin ța este de asemenea adevărată , în acela și grad de
apartenență . [48]
Analiza datelor folosind sisteme bazate pe logică Fuzzy
65
Aplicarea regulilor fuzzy pentru a ajunge de la o valoare de intrare dată la o
valoare de ie șire, folosind teoria mul țimilor fuzzy , este numită inferență fuzzy . [50]
În general, un sistem fuzzy include nu una , ci mai multe reguli , care descriu
cunostin țele exper ților. Ieș irea fiecărei reguli este o mul țime fuzzy , dar de obicei
trebuie să ob ținem un singur număr care să reprezinte ie șirea sistemului fuzzy . Cu alte
cuvinte, dorim să ob ținem o solu ție precisă, nu una fuzzy. Pentru a ob ține o singură
soluție pentru variabila de ie șire, un sistem fuzzy reune ște toate ie șirile mul țimilor
fuzzy si apoi transformă mulțimea fuzzy într -un singur număr , operație denumită
defuzzificare . [48]
Două dintre cele mai utilizate tehnici de defuzzificare sunt metoda centrului de
greutate și media maximului.
În metoda centrului de greutate, valoarea cris p de ieșire este variabila a cărei
apartenență la mulțimea fuzzy de ieșire se află în centrul de greutate al valorilor
funcției de apartenență. Folosind media maximului, valoarea crisp de ieșire se alege
din mulțimea valorilor care au apartenența maximă la mulțimea fuzzy care este supusă
defuzzificării.
Un sistem de control fuzzy utilizeaz ă o colec ție de func ții de apartenen ță și
reguli pentru a ra ționa pe baza cuno ștințelor date. Valorile crisp care reprezint ă
intrările unui astfel de sistem , sunt transfo rmate în valori fuzzy , pentru a putea fi
folosite în aplicarea regulilor sistemului. Cele mai multe sisteme fuzzy transform ă și
concluzia lingvistic ă obținută în valoare crisp. [49]
Un proces tipic în dezvoltarea unui sistem fuzzy include următorii pași [48]:
specificarea problemei și definirea variabilelor;
determinarea mulțimilor fuzzy;
deducerea și construirea regulilor fuzzy;
realizarea procedurilor de executare a inferențelor fuzzy;
realizarea defuzzificării;
evaluarea și reglarea sistemului.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
66
În Fig. 5.1 este ilustrată arhitectura unui sistem fuzzy.
Fig. 5.1 Arhitectura unui sistem fuzzy [49]
Așa cum se observă în Fig. 5.1, componentele unui sistem fuzzy sunt [49]:
modulul de fuzzificare, care transformă valorile de intrare crisp în
mulțimi de tip fuzzy , pentru a putea calcula valoarea de adevar a
fiecărei reguli din baza de reguli. În multe aplicații se normalizează
domeniul intrărilor folosindu -se următorul tip de partiție: NB (negativ
mare), NM (negativ mediu), NS (negativ mic), ZE (zero), P S (pozitiv
mic), PM (pozitiv mediu), PB (pozitiv mare);
modulul de inferență, calculează valoarea de adevăr a premizelor din
baza de reguli, în raport cu datele de intrare, obținându -se astfel câte o
mulțime fuzzy de ieșire pentru fiecare regulă;
modulul d e agregare combină toate mulțimile fuzzy asignate
concluziilor regulilor de catre modulul de inferen ță, pentru a forma o
singur ă mulțime fuzzy ;
modulul de defuzzificare are rolul de a converti mul țimea fuzzy
obținuta de modulul de agregare , într-o valoare crisp , care va fi
valoarea de ie șire a sistemului pentru intrarea dat ă.
Analiza datelor folosind sisteme bazate pe logică Fuzzy
67
5.2 Analiza datelor folosind sisteme Fuzzy
Datele achiziționate folosind sistemul SCADA descris în Capitolul 4 – ”Realizarea
unui sistem SCADA” sunt folosite ca date de intrare într -un sistem fuzzy, cu scopul
de a implementa un mecani sm de control.
Panourile fotovoltaice sunt deseori amplasate pe acoperișul clădirilor
industriale (hale industriale) pentru a asigura co nsumul de electricitate al
echipamentelor industriale din interior. Desigur, sunt folosite împreună cu alimentarea
de la rețeaua electrică națională, însă în timpul zilei, când se realizează consumul
industrial, panourile aduc un aport semnificativ.
O moda litate pentru a avea o alimentare electrică stabilă, indiferent de
variațiile parametrilor de mediu este folosirea sistemelor de stocare a energiei
electrice. Din punct de vedere economic, valoarea acestui sistem de stocare a energiei
este foarte mare și c rește odată cu creșterea numărului de echipamente ce se dorește a
fi alimen tate de la sistemul fotovoltaic. [35]
O soluție pentru a reduce dimensiunea sistemului de stocare sau de a
eficientiza folosirea sistemului d eja instal at este o predicție cât mai corectă a
numărului echipamentelor ce vor fi alimentate de la sistemul fotovoltaic și a celor
care vor fi alimentate de la rețeaua națională.
Pentru a implementa această soluție, trebuie măsurate valorile electrice
furnizate de si stemul fotovoltaic, dar și parametrii de mediu. Folosind aceste date și
poate anumite date din prognoza meteorologică, se po ate folosi un sistem cu logică
fuzzy, care să determine numărul optim de echipamente ce pot fi alimentate de la
sistemul fotovoltaic .
Soluția propusă are trei etape :
realizarea sistemului hardware de achiziție de date (prezentată în
subcapitolul 4.1 ”Componentele hardware ale sistemului ”);
realizarea aplicației software de achiziție, prezentare și stocare a
datelor (prezentată în subc apitolul 4.2 ”Componentele software ale
sistemului ”);
realizarea aplicației software bazată pe logică fuzzy, ce folosește datele
stocate de aplicația software de achiziție de date, pentru a stabili
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
68
numărul de echipamente ce vor fi alimentate de la sistemul fotovoltaic
și numărul de echipamente ce vor fi alimentate de la rețeaua națională
(prezentată în acest subcapitol).
După realizarea primelor două etape ale soluției, avem disponibile date asupra
iradianței solare, a temperaturii la nivelul panourilor fo tovoltaice și a temperaturii
ambientale. Ultimul pas este folosirea acestor date ca mărimi de intare într -un sistem
fuzzy.
Mediul software folosit a fost MATLAB, produs de MathWorks. Acesta are
integrate unel te pentru dezvoltarea unui sistem fuzzy, folosin d cod de program sau
folosind o interfață grafică de configurare, numită FIS Editor. [51]
Parametrii de mediu au fost aleș i ca intrări ale sistemului fuzzy. Pentru fiecare
din cei trei parametrii a fost aleasă o funcție de apartenență de tip triunghiular, ce
acoperă întregul interval de valori posibile (Fig. 5. 2).
În urma analizei datelor stocate, a fost determinat intervalul de valori pe care îl
acoperă fiecare din cei trei parametrii de intrare. Pentru a obține o acoperire optimă,
numărul de funcții de apartenență ales a fost trei pentru temperaturi și cinci pentru
iradianța solară.
După extragerea datelor celor trei mărimi de intrare din baza de date, acestea
au fost importate în MATLAB.
Fig. 5.2 Funcțiile de apartenență ale a) temperaturilor și b) iradianței solare
Analiza datelor folosind sisteme bazate pe logică Fuzzy
69
Sistemul f uzzy proiectat are o singură ieșire, care decide numărul de
echipamente ce vor fi alimentate de către sistemul fotovoltaic. Intervalul de variație al
acestei ieșiri variază de la caz la caz, în funcție de numărul de echipamente
disponibile. În funcție de mărimea acestui interval se alege și numărul de funcții de
apartenență ale ieșirii sistemului.
Pentru a avea o valoare a ieșirii cât mai precisă, am ales un număr mai mare de
funcții de apartenență decât în cazul intrărilor. De aceea, pentru un interval similar cu
cel al temperaturilor folosite ca mărimi de intrare, avem două funcții în plus: cinci
pentru ieșire, față de trei pentru intrări.
O altă diferență față de intrări este forma funcțiilor de apartenență. Pentru
ieșire a fo st aleasă o formă trapezoidală (Fig. 5. 3), deoarece aceasta este mai potrivită
pentru metode de de fuzzificare ce folosesc valoarea maximă a formei finale, precum
punctele de pe palierul valorii maximului. Dacă s -ar fi folosit forma triunghiulară,
maximul f ormei rezultate ar fi fost un singur punct și nu un palier.
Fig. 5.3 Funcțiile de apartenență ale ieșirii
Sistemul fuzzy pr oiectat are 3 intrări, din care două cu trei funcții de
apartenență și una cu cinci funcții de apartenență. Astfel, un sistem complet de reguli
de inferență are trebui să aibă 45 de reguli (3 x 3 x 5). Un exemplu cu mai puține
reguli este prezentat în Fig 5. 4.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
70
În partea din dreapta jos a figurii se află ieșirea: numărul de echipamente ce
vor fi alimentate de la sistemul fotovolta ic.
Fig. 5.4 Sistem de reguli pe ntru trei valori ale intrărilor
În urma analizei, s -a considerat că cele mai potrivite metode de de fuzzificare
sunt ”Centroid” (centrul de greutate al figurii rezultate) și ”Middle of Maximum”
(mijlocul palierului valorii de maxim a figurii rezultate).
Interfața grafică din MATLAB poate analiza un set de valori de intrări și
returna valoarea corespunzătoare a ieș irii, dar pentru a analiza toate datele
achiziționate folosind sistemul SCADA, trebuie folosită o variantă automată. Pentru
aceasta, s -a folosit funcția evalfis din MATLAB.
Această funcție primește ca argumente valorile parametrilor de intrare și
returneaz ă valorile parametrilor de ieșire. Prin introducerea acestei funcții într -o
structură repetitivă, se pot analiza toate datele din baza de date.
Au fost analizate datele, folosind cele două metode de de fuzzificare
menționate mai sus: Centroid și MoM. În Tab elul 5.1 sunt prezentate concluziile ,
obținute în urma analizării datelor brute de pe parcursul unei zile.
Analiza datelor folosind sisteme bazate pe logică Fuzzy
71
Tab. 5 .1 Rezultate obținute
Centroid MoM Centroid MoM
Întreaga zi Perioada
însorită
Nr. mediu de echipamente alimentate 17,71 17,96 20,97 21,64
Nr. de comutări 1128 1421 547 652
După cum era de așteptat, prin metoda MoM se obține un număr mediu de
echipamente alimentate mai mare decât folosind metoda de de fuzzificare Centroid,
dar și valoarea ieșirii sistemului fuzzy se modifică mai des. Această modificare duce
la un număr mai mare de comutări ale alimentării echipamentelor (dacă sunt
alimentate de la sistemul fotovoltaic sau trec la alimentarea clasică de la rețeaua
națională).
Din rezultatele obținute , analizând datele din întreaga zi, m etoda Centroid se
evidențiază a fi mai potrivită : aproximativ același număr de echipamente alimentate,
dar seminficativ mai puține comutări.
Dacă luăm în calcul însă doar datele din perioadele însorite ale zilei, putem
observa că avantajele metodei MoM cre sc: numărul de echipamente alimentate crește,
iar diferența de comutări se micșorează.
Astfel, rezultă trei posibilități de a folosi metodele de de fuzzificare , în funcție
de ce este mai important pentru utilizator: să aibă cât mai multe echipamente
conecta te la alimentarea de la sistemul fotovoltaic sau să aibă un număr de comutări
cât mai redus :
pentru mai multe echipamente aliementate: MoM;
pentru mai puține comutări: Centroid;
pentru o combinație eficientă: Centroid când iradianța solară este
scăzută și MoM în rest.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
72
Capitolul 6
Analiza datelor folosind sisteme
bazate pe re țele neurale
Vom desemna prin termenul generic de calcul neural, calculul folosit în rezolvarea
problemelor de asociere, care se bazează pe extragerea unui model pe bază de
exemple (învățare pe bază de suficient de multe exemple) . [48]
Rețelele neurale reprezintă suportul pentru calculul neural. După Simon
Haykin [52] o rețea neurală e ste un calculator distribuit, masiv paralel, care are ca și
caracteristică principală achiziționarea de noi cunostințe pe baza experienței
anterioare și de a le face disponibile pentru utilizarea ulterioară.
În acest capitol se vor folosi datele achizițio nate cu ajutorul sistem ului
SCADA descris în Capitolul 4 – ” Realizarea unui sistem SCADA” , pentru a obține
un mecanism de predicție , folosind rețele neurale .
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
74
6.1 Elemente de teorie a rețelelor neurale
Modul convențional de a construi un sistem exper t necesită un specialist uman care să
formuleze regulile cu ajutorul cărora să fie analizate datele de intrare. Numărul
acestor reguli poate fi foarte mare. Pe de altă parte, de multe ori este dificil de
formulat aceste reguli. Deoarece rețelele neurale po t fi instruite fără să încapsuleze
cunoștințele în reguli , ele pot fi aplicate ca o alternativă la sist emele expert
convenționale. [53]
Rețelele neurale pentru diagnosticare, defectoscopie, predicție, recunoașterea
form elor rezolvă în esență probleme de cl asificare, asociere și generalizare. Aceste
rețele pot achiziționa cunoștințe fără să extragă reguli de tip IF – THEN – ELSE de la
un specialist uman. După instruire, ele pot funcționa ca sisteme expert. Ceea ce va
lipsi este explicarea: un sistem expert n eural nu poate explica utilizatorului
raționamentul deciziilor luate. [53]
Rețelele de tip feedforward multistrat pot fi aplicate cu succes la multe
probleme de clasificare și de recunoaștere . Pentru aceasta nu este necesar s ă fie
cunoscut un model formal de clasificare sau recunoa ștere. Este su ficient s ă se
utiliz eze o arhitectur ă potrivit ă și o mul țime su ficient ă de modele de instruire , apoi să
se aplic e algoritmul de instruire , prin propagarea î n urm ă a erorii . Soluția se ob ține
deci prin experimentare și simulare , nu printr -o abordare formal ă riguroas ă. [53]
Atunci c ând o rețea instruit ă este testat ă cu un model substan țial diferit de cele
folosite pentru instruire , răspunsul ob ținut se presupune c ă rezolv ă o problem ă de
generalizare . Exemple tipice de generalizare sunt diagnosticarea și predic ția. [53]
O rețea neurală este determinată prin [48]:
tipul unităților funcționale (elemente de procesare numite neuroni);
arhitectură (modul în care sunt amplasate unitățile funcționale unele
față de celelalte);
algoritm de funcționare (modul prin care rețeaua transformă un semnal
de intrare în unul de ieșire);
algoritm de învățare (algoritmul prin care rețeaua achiziționează noi
cunostințe pe bază de exemple).
Analiza datelor folosind sisteme bazate pe re țele neurale
75
Arhitectura unui neuron este prezentată în Fig. 6.1.
Fig. 6.1 Arhitectura unității funcționale a rețelelor neurale
Notațiile din Fig. 6.1 sunt:
X – vectorul de intarare, de mărime N;
W – vectorul ponderilor, cu elementul w0 ponderea de tip bias;
u – valoarea de intrare în funcția de transfer;
y – valoarea de ieșire a neuronului.
Funcția de transfer a neuronului poate fi de mai multe tipuri: treaptă, rampă,
liniară sau sigmoidală.
Arhitectura generală a unei rețele de tip feed -forward, cu un strat ascuns și
unul de ieșire este prezentată în Fig. 6.2 .
Fiecare din cele două straturi conține câte un singur neuron.
Funcțiile de transfer sunt de tip sigmodal pentru primul neuron și de tip liniar
pentru cel de -al doilea neuron.
Acest tip de rețea poate fi folosită pentru a apro xima orice fel de funcție,
depinzând de numărul de neuroni adăugați în fiecare din cele două straturi. [54]
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
76
Fig. 6.2 Arhitectura unei rețele neurale de tip feed -forward [54]
Există două tipuri de algoritmi de func ționare:
iterativi (la re țelele recurente, cu conexiuni inverse);
neiterativi (la re țelele, fără conexiuni inverse).
La algoritmii iterativi de func ționare avem o îmbunătă țire în timp a iterațiilor,
în funcție de valorile obținute la ieșire, iar l a algoritm ii neiterativi, semnalul de ieșire
este generat doar pe pe baza semnalului de intrare, a funcției de antrenare și a
ponder ilor. [48]
Algoritmii de învățare pot fi de două tipuri: supervizați sau nesupervizați.
În cazul algoritmilor de func ționare neiterativi, avem de a face cu o invă țare
nesupervizată, bazată pe autoor ganizare. În acest caz, rețeaua prime ște semnale din
partea mediului și pe baza acestora construi ește o reprezentare a mediului codificată
în ponderi, reprezentare care poate fi utilizată ulterior la al ți stimuli proveni ți din
acela și mediu [48].
În cazul învățării supervizat e se utilizează o mul țime cunoscută de exemple,
numită set de antrenare, sub forma unor perechi (i, r), unde i este semnalul de intrare,
iar r este rezultatul corect corespunzător intrării i (în cazul învățării supervizate
propriu -zise) sau un indicator de corectitudine (în cazul celei de tip recompensă /
penalizare).
Pe baza unei submul țimi a setului de antrenare se construiesc iterativ
ponderile, urmărindu -se maximizarea unui indice de performan ță în paralel cu
minimizarea unei func ții de eroare. O altă parte a setului de antrenare este păstrată ca
Analiza datelor folosind sisteme bazate pe re țele neurale
77
submul țime martor, pe care se testează apoi re țeaua antrenată (dacă testul nu este
satisfăcător se impune lărgirea setului de antrenare). În acela și timp se urmăreste
asigurarea unei bune capacită ți de generalizare, prin evitarea supra învățării (învă țarea
detaliilor nesemnificative din cadrul exemplelor).
6.2 Analiza datelor folosind reț ele neurale
Datele achiziționate folosind sistemul SCADA descris în Capitolul 4 – ”Realizarea
unui sistem SCADA” au fost folosite în Capitolul 5 – ”Analiza datelor folosind
sisteme bazate pe logic ă Fuzzy ” ca date de intrare într -un sistem fuzzy, cu scopul de a
implem enta un mecani sm de control.
În Capitolul 5 s -a încercat găsirea unei soluții de a a reduce dimensiunea
sistemului de stocare a unui sistem de p anouri fotovoltaice prin obținerea unei
predicții cât mai corecte a numărului echipamentelor ce vor fi alimenta te de la
sistemul fotovoltaic și a celor care vor fi alimentate de la rețeaua națională.
Folosind valorile electrice furnizate de sistemul fotovoltaic, dar și un număr de
parametri de mediu, măsurați cu ajutorul sistemului SCADA s-a folosi t un sistem cu
logică fuzzy, care să determine numărul optim de echipamente ce pot fi alimentate de
la sistemul fotovoltaic.
Având în vedere că cel mai important parametru de mediu al aplicație i este
iradianța solară, î n acest capitol se încearcă predicția puterii electri ce furnizate de
panourile fotovoltaice în funcție de valorile iradianței solare.
Pentru a realiza această aplicație software s -a folosit MATLAB de la
MathWorks. Acest mediu de dezvoltare are integrate unelte pentru folosirea rețelelor
neurale, folosind cod de program sau folosind o interfață grafică de configurare,
numită nntool .
În urma testelor realizate pe datele achiziționate cu sistemul SCADA, a fost
aleasă o rețea neurală de tip feed -forward supervizată, recurentă, cu 2 straturi (unul
ascuns și unul de ieșire).
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
78
Numărul de neuroni din stratul ascuns a fost stabilit la 10. Cu un număr mai
mic s -au obținut rezultate mai slabe, iar un număr mai mare de neuroni nu aducea
îmbunătățiri semnificative ale rezultatelor.
Pentru alegerea tipului de funcții de tr ansfer pentru fiecare strat de neuroni
s-au luat în calcul trei variante: sigmoidală , tangentă hiperbolică sigmoidală și liniară,
conform Fig. 6.3.
Fig. 6.3 Tipuri de funcții de transfer
Combinațiile care au dat rezultate utile au fost:
purelin pentru stratul ascuns și tansig pentru stratul de ieșire (pe care
am denumit -o rețeaua lin -tan);
purelin pentru stratul ascuns și purelin pentru stratul de ieșire (pe care
am denumit -o rețeaua lin -lin).
Fiind o rețea supervizată și recurentă, a trebuit a les un algoritm de antrenare a
rețelei și un criteriu de oprire a antrenării. Algoritmul de antrenare (învățare) ales a
fost cel dat de funcția trainlm din MATLAB, ce are la bază algoritmul Levenberg –
Marquardt . [54]
Dupa ce ponderile re țelei au fost ini țializate, re țeaua este pregatit ă pentru a fi
antrenat ă. Procesul de antrenare necesit ă un set de valori privind comportarea re țelei:
intrarea în rețea și ținta (ie șirea dorită ). În timpul antren ării, ponderile re țelei sunt
ajustate iterativ , pentru a minimiz a valoarea funcției de performan ță a rețelei.
Analiza datelor folosind sisteme bazate pe re țele neurale
79
Funcția trainlm este de obicei cea mai rapidă metodă de antrenare a rețelelor
de tip feed -forward , ce au o m ărime moderat ă (până la câteva sute de ponderi) , deși
nu necesită mai multe resurse de memorie din partea sistemului. Este recomandată ca
o primă variantă pentru rețelele de tip supervizat. [54]
Funcția implicită de măsurare a performa nței antrenării rețele lor de tip
feed-forward este mse – eroare a medie pătratică (Mean Squared Error). Aceasta
măsoară eroarea dintre ieșirea rețelei și setul de valori folosite ca țintă (valori
presupuse corecte) în procesul de învățare.
Au fost folosite aceleași date ca și în capitolele anterioare: datele achiziționate
de sistemul SCADA în ziua de 20 august 2014. Un set de aproximativ 300 de valori
au fost folosite ca date de antrenare: valorile iradianței solare ca vector de intrare și
valorile puterii electrice furnizate de panou ca mărimi de ieșire dorite.
În urma antrenării celor două rețele (lin -tan și lin -lin), s -a trecut la testarea lor
pentrul restul de date. Astfel, au fost folosite 6.000 de valori de intrare ale iradianței
solare din ziua de 20 august 2014 și 5.000 de valori din ziua de 21 august 2014.
În graficele prezentate mai jos sunt reprezentate valorile p uterilor electrice
furnizate de panoul fotovoltaic (cu albastru) și valorile prognozate de către rețeaua
neurală (cu roșu):
Fig. 6.4 – rețeaua lin -tan în data de 20 august 2014;
Fig. 6.5 – rețeaua lin -lin în data de 20 august 2014;
Fig. 6.6 – rețeaua lin -tan în data de 21 august 2014;
Fig. 6.7 – rețeaua lin -lin în data de 2 1 august 2014.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
80
Fig. 6.4 Rezultate ale rețelei neurale lin -tan pentru date din 20.08.2014
Fig. 6.5 Rezultate ale rețelei neurale lin -lin pentru date din 20.08.2014
Analiza datelor folosind sisteme bazate pe re țele neurale
81
Fig. 6.6 Rezultate ale rețelei neurale lin -tan pentru date din 21.08.2014
Fig. 6.7 Rezultate ale rețelei neurale lin -lin pentru date din 21.08.2014
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
82
Se poate observa din grafice că valoarea de ieșire a rețelelor, este foarte
apropiată de valoarea puterii electric e măsurată de sistemul SCADA. În funcție de
aplicație și de intervalul de variație a seturilor de valori, se pot ajusta diferite valori
ale parametrilor rețelelor, precum numărul de neuroni din stratul ascuns.
De asemenea, este foarte important ce set de valori de test este ales, nu
neapărat prin mărime, ci prin tipul de dependență a valorilor de intrare cu cele țintă
din acel set.
O astfel de aplicație poate fi folosită , ca și cea din capitolul anterior , pentru a
ajuta la stabilirea numărului de echipame nte ce pot fi alimentate de la un sistem
fotovoltaic.
Prin obținerea unor prognoze meteorologice asupra nivelului iradianței solare
și folosind aceste date ca seturi de intrare în rețeaua neurală, se poate prezice nivelul
de putere electrică ce va fi disp onibil.
În timp , rețeaua neurală se va antrena pe acel sistem fotovoltaic, reușind să
învețe caracteristicile lui specifice, înglobând astfel o serie de parametri care a r fi
altfel greu de introdus în ecuații: caracteristici constructive ale panourilor, eventuale
umbre apărute periodic, defecte de instalare, etc.
Capitolul 7
Concluzii
În acest capitol sunt prezentate rezultatele și contribuțiile originale obținute pe
parcursul studiilor doctorale . De asemenea, este prezentată modalitatea în care acestea
se îmbină cu activitatea anterioară, dar și modalitățile de dezvoltare în viitor.
7.1 Rezultate obținute
Principalele r ezultate obținute pe parcursul p erioadei de doctorat au fost evidențiate
pe larg în capitolele 3, 4, 5 și 6. De asemenea, sunt prezentate anumite rezultate ale
unor proiecte care s -au finalizat sau au fost începute în timpul studiilor doctorale.
Capitolul 3 – ”Sisteme de tip simulator ” – este împărțit în două zone. În prima
parte este prezentată dezvoltarea unei aplicații software de tip simulator, cu ajutorul
căreia pot fi obținute informații privind valorile optime ale parametrilor constructivi ai
unui sistem fizic.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
84
Aplicația de tip si mulator prezentată a fost realizată ca o primă etapă în
procesul de dezvoltare a unui nou tip de accelerator liniar de particule. Acest nou tip
de accelerator ar trebui să aibă dimensiuni și greutate reduse, dar și să funcționeze cu
o cantitate de energie mai mică. De asemenea, ar trebui să fie capabil să accelereze
diferite tipuri de specii de ioni, la diferite energii finale.
Folosind acest simulator, parametrii constructivi ai acceleratorului pot fi
variați, calculâ ndu-se în același timp impactul asupra vitezelor și câștigurilor de
energie ale particulelor.
În a doua parte a capitolului este prezentată realizarea a trei platforme
didactice, de tip simulator hardware, bazate pe principiile sistemelor SCADA
industrial e.
Scopul celor trei platforme: ”Sistem SCADA industrial”, ”Sistem de control”
și ”Sistem monitorizare și control” este acela de a familiariza studenții cu
echipamente hardware, medii de dezvoltare software și tipuri de aplicații ce sunt
folosite în indust rie, pentru ca aceștia să fie cât mai bine pregătiți pentru cerințele
pieții muncii.
Capitolul 4 – ”Realizarea unui sistem SCADA ” – conține descrierea
implementării unui sistem SCADA complet (hardware și software). Datele brute
achiziționate cu ajutorul a cestui sistem au fost folosite ulterior pentru a realiza diferite
tipuri de analize.
În acest sens, a fost proiectat și realizat un sistem conținând un panou
fotovoltaic porta bil. Motivul acestei alegeri a fost interesul general în studierea
eficienței sis temelor fotovoltaice.
Sistem ul implementat monitorizează în timp real diferiți parametri ai panoului
fotovoltaic și stochează toate aceste date într -o bază de date, pentru analize ulterioare.
Sistemul este portabil și poate fi instalat în diferite poziții și sub diferite înclinări.
Capitolul 5 – ”Analiza datelor folosind sisteme bazate pe logic ă Fuzzy ” –
prezintă realizarea unei aplicații software ce implementează logică fuzzy , pentru a
realiza un sistem de control.
Concluzii
85
Aplicația software are rol în a prezice cât mai corect numărul de echipamente
ce vor fi alimentate de la sistemul fotovoltaic și a celor care vor fi alimentate de la
rețeaua națională.
În urma analizelor realizate, rezultă trei posibilități de a folosi aplicația, în
funcție de ce este mai important pentru utilizator:
să aibă cât mai mul te echipamente alimentate de la sistemul
fotovoltaic;
să aibă un număr de comutări (între cele două surse de alimentare) cât
mai redus;
să obțină o combinație eficientă.
Capitolul 6 – ”Analiza datelor folosind sisteme bazate pe rețele neurale” –
prezintă realizarea unei aplicații software ce implementează o rețea neurală , pentru a
realiza un sistem de control.
Aplicația software are ca scop predicția puterii electrice furnizate de panourile
fotovoltaice în funcție de valorile iradianței solare, pentru a a juta la stabilirea
numărului de echipamente ce pot fi alimentate de la un sistem fotovoltaic.
Prin obținerea unor prognoze meteorologice asupra nivelului iradianței solare
și folosind aceste date ca seturi de intrare în rețeaua neurală, se poate prezice n ivelul
de putere electrică ce va fi disponibil.
La începutul perioadei studiilor doctorale am finalizat implementarea
aplicației software de tip SCADA pentru un dispecerat local pentru centrale ce produc
energie regenerabil ă (parcuri solare, parcuri eoliene și centrale în cogenerare). [55]
[56]
În articolul publicat în anul 2013 [55], este descris sistemul SCADA
(hardware și software) și modul în care acesta folosește câteva din ultimele tehnologii
de comunicații industriale și software SCADA, pentru a se obține o eficiență și
disponibilitate mărită a sistemului.
Printre tehnologii le folosite se numără:
sincronizarea timpului în rețea ;
tipuri de redundanță a comunicațiilor ;
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
86
software SCADA specific stațiilor electrice.
În articolul publicat în anul 2014 [56] este descrisă mai în detaliu partea de
aplicație software și modificările ce au trebuit realizate pentru a asigura conformitatea
cu legislația locală din domeniu.
Sunt prezentate în articol câteva dintre punctele cheie al e realizării aplicației
software:
drivere pentru comunicații pe protocoale speciale pentru industria
energetică;
interfețe grafice (HMI -uri) realizate special pentru dispeceri energetici;
bază de date industrială pentru achiziția simultană a datelor provenite
de la un număr mare de centrale.
Spre sfârșitul studiilor doctorale am participat în cadrul unui contract de
cercetare numit ”Nas electronic pentru detecția concentrațiilor mici de gaze poluante
și explozive” (e-NOSE), la care au colaborat mai multe institute de cercetare.
Scopul acestui proiect este realizarea unui ”nas electronic” pentru detecția
poluanților și a gazelor explozibile în concentrații foarte mici. Pentru a obține un
astfel de dispozitiv, se fabrică o rețea de microsenzori, utiliz ând traductori
miniaturizați, integrați pe bază de siliciu. [57]
Rețelele de microsenzori sunt încapsulate și cuplate cu un modul electronic
care va permite realizarea unei interfețe cu calculatorul. În cadrul proiectului sunt
elaborate și testate o platf ormă de laborator și un aparat mobil pentru detecția gazelor,
în special pentru microclimatul de interior. [57]
Partea care mi -a revenit în cadrul proiectului a fost acea de proiectare și
realizare a aparatului mobil de detecție a gazelor, acest demers inc luzând:
proiectarea schemei electronice a aparatului;
stabilirea tuturor componentelor și echipamentelor electronice ce intră
în alcătuirea aparatului ;
achiziționarea, stocarea și prelucrarea datelor provenite de la senzorii
de gaze;
Concluzii
87
trimiterea tuturor inf ormațiilor de la senzori către utilizatorii
aparatului, at ât local prin realizarea unei interfețe grafice, cât și la
distanță, prin asigurarea posibilității comunicării datelor, folosind
diferite protocoale de comunicație.
7.2 Contribuț ii originale
Lista contrib uțiilor originale obținute în activitatea desfășurată pe parcursul studiilor
doctorale (la fiecare contribuție sunt preciza te lucrările originale unde contribuția a
fost publicată , în funcție de numerotarea din subcapitolul 7.3 ):
1. Realizarea un ei aplicații software ce implementează logică fuzzy,
pentru a prezice cât mai corect numărul de echipamente ce vor fi
alimentate de la un sistem fotovoltaic [3];
2. Realizarea unei aplicații software ce implementează rețele neurale,
pentru a prezice puterea e lectrică furnizată de panourile fotovoltaice în
funcție de valorile iradianței solare;
3. Realizarea unei aplicații software de tip simulator, ca o primă etapă în
procesul de dezvoltare a unui nou tip de accelerator liniar de particule
[6];
4. Proiectarea și rea lizarea unui aparat mobil de detecție a gazelor, ce
folosește noi tipuri de senzori;
5. Realizarea unei aplicații software particularizate pentru un dispecerat
local pentru centrale ce produc energie regenerabilă [1, 2].
Primele două contribuții reprezintă realizarea unor noi tipuri de analiză de
date. În Capitolul 2 – ” Stadiul actual al sistemelor SCADA ” – se poate observa că
majoritatea analizelor din literatura de specialitate se referă la descoperirea diferitelor
defecte sau la tipuri de control a proce selor industriale, pe baza datelor existente.
Aplicațiile de analiză a datelor din această teză se axează pe funcționarea în timp real
a sistemelor sau chiar pe predicția valorilor mărimilor de ieșire ale sistemelor
analizate.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
88
7.3 Lista lucrărilor origi nale
În acest subcapitol este prezentată lista lucrărilor publicate din postura de autor sau
coautor, lista celor cinci rapoarte de cerce tare din programul de doctorat ș i un raport
aferent unui contract de cercetare.
Lista articolelor publicate, în ordine cronologică a publicării :
1. V. Georgescu , ”Optimized SCADA Systems for Electrical Substations”, at
ATEE 2013 (Advanced Topics in Electrical Engineering), Bucuresti, in Proceedings
of the 8th International Symposium on ATEE, ISBN: 97 8-1-4673 -5979 -5, pp. 1 -4,
Thomson -Reuters ISI -CPCI, WOS:000332928500163 , IEEE Xplore, INSPEC:
13778502, DOI: 10.1109/ATEE.2013.6563509. [55]
Abstract
Este descris un sistem SCADA modern ( hardware și software) ce prezintă
caracteristici specifice substațiil or electrice . Acest sistem folosește cele mai noi
tehnologii disponibile și prezintă un mod de a le implementa, cu scopul de a avea o
rețea de comunicații pentru energetică precisă și securizată.
Tehnologiile incluse în sistem sunt: sincronizarea timpului în rețea, redundanță
a comunicației folosind diferite tipuri de topologii de tip inel, software SCADA
specific pentru substa ții electrice .
2. V. Georgescu , ”SCADA Software used in Dispatch Centre for Photovoltaic
Parks ”, at ECAI 2014 (Electronics, Computers and Artificial Intelligence ), Bucuresti,
in Proceedings Vol. 6, No. 5, pp. 1 -4, ISSN: 1843 -2115, ISBN: 978 -1-4799 -5478 -0,
IEEE Xplore, INSPEC: 15076368, DOI:10.1109/ECAI.2014.7090201 . [56]
Abstract
În acest articol este folosit un software SCADA clasic ca bază pentru
implementarea unui dispecerat local pentru centrale ce produc energie regenerabilă, ce
trebuie să respecte ultimele cerințe din legislația României.
Pentru a adapta software -urile existente, au fost implementate următoarele
tehnologii peste mediul de dezvoltare SCADA: driver e pentru protocoale de
Concluzii
89
comunicații specifice industriei energetice, interfețe om -mașină specifice dispecerilor
energetici, bază de date industrială pentru stocarea datelor colectate.
3. V. Georgescu , A. Văduva , ”Controlling the number of equipments powered
from photovoltaic panels with fuzzy logic ”, at ATEE 201 5 (Advanced Topics in
Electrical Engineering) , Bucuresti, in Proceedings of the 9th International Symposium
on ATEE, ISSN: 2068 -7966, pp. 834 -837, Thomson -Reuters ISI -CPCI ,
WOS: 000368159800153 , IEEE Xplore, INSPEC: 15240853,
DOI:10.1109/ATEE.2015.7133941 . [58]
Abstract
În acest articol este prezentată o soluție pentru îmbunătățirea controlului
numărului de echipamente ce pot fi alimentate de la un sistem fotovoltaic.
Un sistem hardware și software este folosit pentru achiziționarea de date
legate de mediu. Aceste date sunt trimise către o aplicație software bazată pe logică
fuzzy, ce decide numărul de echipamente ce vor fi alimentate direct de la panourile
fotovoltaice, restul rămânând alimentate de la rețeaua națională .
Diferite moduri de a implementa logica fuzzy sunt discutate, în funcție de
cerințe: mai puține echipamente alimentate de la rețeaua națională sau mai puține
acțiuni de comutare a alimentări i.
4. V. Georgescu , ”Test System for the Emplacement of Photovoltaic Panels ”, in
Revista Electrotehnică, Electronică, Automatică , Vol. 63, nr. 3 iulie -septembrie,
2015, pp. 16 -22, ISSN: 1582 -5175, Elsevier, Scopus, Compendex, ProQuest, EBSCO,
Ulrich’s . [59]
Abstract
Acest articol prezintă proiectarea și implementarea unui sistem portabil de
monitorizare a panourilor fotovoltaice, ce are rol de a prezenta date, cu scopul de a
ajuta utilizatorul să decidă cea mai bună poziție în care ar trebui instalate pan ourile
fotovoltaice, într -o anumită locație.
Sistemul (hardware și software) este realizat cu scopul de a fi folosit înainte de
instalarea finală a panourilor, fiind astfel diferit de echipamentele uzuale de măsurare
a parametrilor panourilor , ce se montea ză după instalarea acestora.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
90
5. V. Georgescu , ”Development of Three Didactical Laboratory Modules Based
on Industrial SCADA Principles”, in Carpathian Journal of Electronic and Computer
Engineering , Vol. 8, nr. 1, 2015, pp. 13 -16, ISSN: 1844 -9689, Index C opernicus,
Google Scholar, ProQuest, EBSCO, Citeseer, Cite Factor, OAJI . [60]
Abstract
Acest articol prezintă proiectarea și implementarea a trei platforme didactice,
bazate pe principiile și arhitectura sistemelor SCADA. Principii din aplicații
industriale reale au fost folosite în aceste trei module, pentru a familiariza studenții cu
domeniul automatizărilor industriale și de a le permite obținerea de abilități practice.
Astfel, după ce își vor termina studiile, vor putea să se integreze mai rap id pe piața
muncii și să aibă cunoștințele necesare unui inginer.
6. D. Dudu , V. Georgescu , ”Simulation Software for New Type of Charged
Particles Accelerator ”, in Buletinul Științific UPB, Seria C , Vol. 78, nr. 3, 2016, pp.
169-178, ISSN: 2286 -3540 , Else vier, Scopus, INSPEC, Ulrich’s, Cambridge,
Metadex . [61]
Abstract
Acest articol prezintă realizarea unui software de simulare pentru dezvoltarea
unui nou tip de accelerator liniar de particule, ajutând la optimiz area dimensiunii și
greutății, dar și la reducerea consumului de energie. De asemenea, acest echipament
va fi capabil să accelereze diferite specii de ioni, la diferite energii finale.
Cu acest software de simulare pot fi variați toți parametrii constructivi și se
pot realiza calcule privind câșt igurile energetice ale particulelor. Rezultatele
demonstrează posibilitatea obținerii unui accelerator compact prin folosirea în serie a
generatoarelor de pulsuri de înaltă tensiune .
Cele cinci rapoarte de cercetare elaborate pe parcursul studiilor doctor ale, au
fost realizate respectând indicația școlii doctorale de a prezenta ca rapoarte de
cercetare lucrăril e trimise spre publicare în reviste sau prezentate la conferințe.
Lista rapoartelor de cercetare, în ordine cronologică:
1. ”Software SCADA folosit înt r-un dispecerat de parcuri fotovoltaice ”:
prezintă articolul cu numărul 2 din lista articolelor publicate; [62]
Concluzii
91
2. ”Sistem de test pentru amplasarea panourilor fotovoltaice ”:
prezintă articolul cu numărul 4 din lista articolelor publicate; [63]
3. ”Controlul numărului de echipamente alimentate de la panouri
fotovoltaice folosind logic ă Fuzzy ” [64]:
prezintă articolul cu numărul 3 din lista articolelor publicate;
4. ” Dezvoltarea a trei platforme didactice de laborator bazate pe principii
ale sistemelor SCADA indu striale ” [65]:
prezintă articolul cu numărul 5 din lista articolelor publicate;
5. ”Aplica ție software de tip simulator pentru un nou tip de accelerator
liniar de particule ” [66]:
prezintă articolul cu numărul 6 din lista articolelor publicate.
În cadrul proiectului de cercetare ”Nas electronic pentru detecția
concentrațiilor mici de gaze poluante și explozive” (e -NOSE) am avut un raport de
cercetare de realizat:
1. ”ETAPA 2. Modelare, fabricație senzori, microstructuri și module
electronice. Depuneri de s traturi nanostructurate.”
Capitol 3.2. Proiectare PCB pentru implementare electronică de
prelucrare semnal, proiectare interfață grafică
7.4 Pers pective de dezvoltare ulterioar ă
Activitatea întreprinsă până în acest moment a fost orientată spre domen iul achiziției
și analizei de date. Atât lucrarea de licență, cât și lucrarea de dizertație, pe care le -am
realizat în cadrul Facultății de Electronică, Telecomunicații și Tehnologia Informației
din cadrul Universității ”Politehnica” din București, au avut ca subiect sisteme de
achiziție de date, respectiv sisteme SCADA industriale.
Activitatea didactică pe care o realizez are loc în cadrul laboratorului de
”Circuite Integrate și Sisteme de Achiziție”, din cadrul facultății menționate mai sus.
Acest laborat or este împărțit în două jumătăți, iar activitatea mea se desfășoară în
partea de Sisteme de achiziție.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
92
Experiența profesională a fost orientată spre aceeași direcție, fiind angajat în
cadrul unei companii al cărei principal domeniu de activitate îl consti tuie proiectarea,
realizarea și punerea în funcțiune a unor sisteme complexe de monitorizare și control,
cu aplicații în domeniul automatizărilor industriale și echipamentelor de măsurare și
testare. Pe parcursul desfășurării activității mele în această co mpanie am avut ocazia
să lucrez echipamente hardware și medii de dezvoltare software moderne, pentru a
proiecta și implementa sisteme de automatizare de tip SCADA.
Activitatea din timpul studiilor doctorale a fost de asemenea centrată pe
sisteme SCADA indu striale și analiza datelor obținute din acestea.
Astfel, dezvoltarea ulterioară va avea loc în mod natural, pe toate cele trei
fronturi de activitate: studii postdoctorale, activitate didactică și activitate profesională
practică.
Realizarea de a nalize a profundate (folosind un volum mai mare de
date, din industrie):
Principala direcție de dezvoltare este cea legată de analiza complexă a datelor
obținute din sisteme SCADA industriale. În prezenta lucrare de doctorat am folosit
analize de tip fuzzy sau rețe le neurale asupra datelor achiziționate cu un sistem
realizat dintr -un singur panou fotovoltaic.
În viitor doresc să aplic aceste programe software de analiză asupra datelor din
dispeceratul local pentru centrale ce produc energie regenerabilă (parcuri s olare,
parcuri eoliene și centrale în cogenerare) [55] [56]. Acest dispecerat achiziționează
date de la aproximativ 15 parcuri fotovoltaice, 6 eoliene și 3 centrale în cogenerare, în
regim permanent (24 ore pe zi).
Folosind acest volum important de date, provenite de la centrale din diferite
zone ale țării, se pot realiza analize mai detaliate decât cele realizate în această
lucrare.
Implementarea m ai mult or tipuri de analiză:
Deoarece lucrez în continuare la introducerea de noi centrale în dispecerat și a
dezvoltării continue a capabilităților acestuia , am în vedere implementarea diferitelor
tipuri de analiză a datelor, folosind mai multe tipuri de rețele neurale. În lucrarea de
față, s -au folosit două metode de defuzzificare, pentru aplicația descrisă în Capitolul
Concluzii
93
5. În capitolul 6, a fost folosită o rețea neurală de tip feed -forward supervizată,
recurentă, cu 2 straturi. Un volum de date ce provine din diferite surse poate duce la
posibilitatea folosirii mai multor tipuri de analiză.
Îmbunătățirea echip amentului mobil de analiză (reducerea
dimensiunilor constructive):
În cadrul contractului de cercetare la care am participat am realizat un aparat
mobil de detecție a gazelor, ce folose ște senzori dezvoltați în cadrul proiectului. După
finalizarea acestui prototip, se poate trece la îmbunătățirea aparatului, în special în
privința dimensiunii și costului de producție.
Utilizarea platformelor de tip cloud:
O altă direcție de dezvoltare o reprezintă folosirea platformelor de tip IIoT
(Industrial Internet of Things), pentru a realiza analize asupra datelor stocate în cloud .
Num ărul de echipamente conectate la Internet va atinge în 2016 valoarea de 6,4
miliarde, cu 30% mai mult dec ât în 2015, sus țin anali știi Gartner, care estimeaz ă
pentru 2020 un volum total d e aproape 21 miliarde. Expansiunea IoT (Internet of
Things) este sustinu ță, în continuare, de c ătre zona consumer , care înregistreaz ă cel
mai rapid ritm de cre ștere, urmat ă de dezvolt ările specifice pe sectoare industriale.
Un exemplu de astfel de platformă, special concepută pentru datele provenite
din industrie, este cea dezvoltată de General Electric. În această platformă, numită
Predix, se pot dezvolta aplicații de analiză a datelor provenite de la sistemele SCADA
industr iale.
Analiza complexă a datelor din sisteme SCADA industriale
94
Anexe
A.1 Desfăș urarea lucr ării ”Platform ă simulator
sistem SCADA industrial ”
4. Desfășurarea lucrării
4.1. Configurarea sistemului. Crearea unui proiect nou
– Lansați programul SCU.EXE care se găseste în "C: \Program Files \Proficy \Proficy
iFIX \SCU.exe" sau din Start ->All Programs ->Proficy HMI SCADA -iFIX5.5 –
>System Configuration.
– Dublu click pe câmpul „NODE:”. În fereastra nou apărută modificați câmpurile
„Local Node Name:” și „Local Logical Name:” sub forma „SCADA#”, unde „#”
reprezintă inițialele voastre. Bifați „Local Node Alias” și apăsați „OK”.
– Setați calea unde vor fi salvate datele noului proiect. În fereastra SCU:
1. Din meniul „Configure” selectați „ Paths”.
2. Câmpurile din zona „Location of System Software and Data Files” nu se
modifică.
96
3. Setați calea noului proiect prin modificarea câmpului „Project” din zona
„Application Paths In Current Project Configuration”: „C: \iFIX \LED#”, unde
# reprezintă iniți alele voastre.
4. Click pe „Change Project”, apoi „YES”.
5. Click pe „OK” pentru a finaliza configurarea căilor de pe HDD pentru noul
proiect, apoi „Create All” și „Proceed”.
– În fereastra SCU, dublu click pe „NODE:” și setați calea pentru „Configuration
File:”: ”C: \IFIX \LED# \LOCAL \SCADA#.SCU”. Modificati campul „File Name” cu
textul: SCADA# și click pe Open. Click OK, apoi Yes.
– Salvați fișierul de configurare prin click în fereastra SCU pe File>Save As…;
Completați File Name: SCADA#, apoi click pe Sav e. Închideți SCU (System
Configuration Utility) prin File>Exit.
– Lansați iFIX.exe utilizand shortcut -ul de pe desktop (iFIX 5.5) sau din ”C: \Program
Files \Proficy \Proficy iFIX \launch.exe”.
– În fereastra nou deschisă creați un shortcut nou pentru acest proiect prin efectuarea
unui click pe „Create a desktop shortcut”. Denumiți acest shortcut „LED#”, apoi click
pe Create. Pe desktop va apărea un shortcut prin intermediul căruia se va lansa noul
proiect. Click pe Exit.
În acest moment am terminat configur ația sistemului pentru un proiect nou.
4.2. Configurarea task -urilor
– Lansați iFIX cu shortcut -ul nou creat: LED#.exe. Așteptați până la deschiderea
ferestrei Proficy iFIX WorkSpace. În cadrul acestei ferestre se va desfășura în mare
măsură dezvoltarea aplicației SCADA (Fig.3).
Fig. 3 – Meniul Applications din Proficy i FIX Workspace
97
– Lansați configuratorul de sistem SCU, aflat în meniul Applications, zona System &
Security – Fig. 3, secțiunea 1.
În continuare vom defini task -urile necesare a fi executate la lansarea Proficy
iFIX, respectiv vom adăuga 2 task -uri noi p entru ca iFIX să lanseze automat: serverul
OPC prin intermediul căruia vom schimba informații cu echipamentele hardware, dar
și colectorul iFIX, prin intermediul căruia vom trimite datele către arhivatorul Proficy
Historian.
– Din fereastra SCU selectați din meniul Configure -> Tasks. În linia Filename se
introduce ''C: \PROGRAM
FILES \MOXA \ACTIVEOPC \SERVER \ACTIVEOPC.EXE'' sau click pe browse și
selectăm fișierul NAPOPC.exe din folderul în care s -a instalat. Setați opțiunea
Minimized. Apăsați butonul ADD. Cu butonul săgeată în sus se mută acest task pe
prima poziție din listă.
– Se adaugă un nou task, cel pentru colectorul iFIX. În linia Filename se introduce
''C:\PROGRAM FILES \PROFICY \PROFICY IFIX \IHFIXCOLLECTOR.EXE''. În
linia Command introduceți RUNASDOS. Setați opțiunea Background și apăsați
butonul ADD.
Se obține o imagine similară cu cea din figura Fig. 4.
– Apasați OK și apoi File ->Save. Nu inchideți SCU.
Fig. 4 – Configurarea task -urilor
4.3. Configurarea server -ului OPC
– Din fereastra SCU se s electează din meniul Configure ->SCADA. Se selectează
SCADA Support pe opțiunea Enable. În câmpul Database Name se intoduce
LEDPDB#, ca și nume asociat bazei de date de proces. În linia I/0 Driver Name
apăsați butonul de browse și selectați driverul OPC ”OP C Client v7.41.f”. Apăsați OK
și ADD.
– Apăsați OK, iar la mesajul următor dați Yes și apoi File ->Save. – Pentru
configurarea driverului OPC revenim la meniul Configure ->SCADA. În lista
Configured I/O Drivers selectați ”OPC – OPC Client v7.41f” și apăsați butonul
Configure. Se va deschide o nouă fereastră.
98
– Apăsați Connect… După stabilirea conexiuni se deschide aplicația PowerTool
specifică driverului. Deschideți meniul Options ->Setup. Activați tab -ul Default Paths.
Introduceți în câmpul ”Default confi guration file name:” SCADA#, iar în ”Default
path for configuration file:” ''C: \IFIX \LED# \PDB \''.
– Selectați tab -ul Advanced. În opțiunile pentru ”I/O Server” (dreapta jos) setați Auto
Create , Auto Enable, Auto Start pe ON și bifați câmpul Enable Children. Click pe
OK. Vezi Fig.5.
Fig. 5 – Setările Advanced din Power Tool
– Accesați meniul File -> Save As, care vă propune pentru fișierul de configurare
numele SCADA#.OPC în directorul PDB. Apăsați Save.
– Selectați meniul Edit -> Add Server sau primul buton din stânga jos. Se deschide o
fereastră de selectare a serverului în care apăsați Next. Din l ista de servere OPC
apărute selectați NAPOPC.Svr și apăsați Finish.
– Redenumiți serverul cu numele ”SERVER1”, prin modificarea câmpului Server
Name. Bifați căsuța Enable. Din lista de tip tree din partea stăngă a ferestrei faceți
click dreapta pe SERVER1 și bifați opțiunile: Start, Enable și Enable Children.
– Selectați meniul Edit ->Add Group sau folosiți al doilea buton din stânga jos.
– Redenumiti Group Name cu numele ”I -7055” și selectați Enable. Click dreapta pe I –
7055 din lista de tip tree și verificați dacă aveți bifate opțiunile: Start, Enable, Enable
Children și Asynchronous.
99
– Accesați meniul Edit -> Add Multiple Items sau apăsaț i al patrulea buton din stânga
jos.
– Selectați I -7055 din Browser, aflat sub serverul NAPOPC. Debifați ”Enable iFix
PDB Tag Auto -creation”.
– Selectați toate elementele din zona Items și dați click pe OK.
– Asigurați -vă că sunteți în modul Start, verif icând dacă butonul corespunzător (Fig.6,
secțiunea 1) este apăsat.
– Apăsați butonul Statistics (Fig.6, secțiunea 2). Selectați Item 1 și verificați dacă Data
uality are valoarea Good. (Fig.6, secțiunea 3)
– Salvați configurația cu File ->Save și închideț i aplicația PowerTool.
– Ne întoarcem la SCU > SCADA Configuration și apăsați OK, Yes apoi File ->Save.
– Închideți aplicația SCU.
Fig. 6 – Setări ale server -ului OPC
4.4. Importarea tag -urilor în PDB (Process Data Base)
– Din Workspace, meniul Appl ications, lansați aplicația Discovery & Cofiguration
(DAC) – Fig.3, secțiunea 3.
100
– Se va deschide aplicația Discovery and Auto Configure. Apăsați Next. Selectați
OPC Dicovery Agent și apoi apăsați Next. Selectați Use Local OPC Server și apoi
apăsați Next. Din lista de servere OPC selectați NAPOPC.Svr și apoi Next. În
fereastra Sumary apăsați Finish. Selectați I -7055 și subcategoria DIs din meniul tree
din partea stângă.
– Bifați cele 8 intrări digitale marcate cu DI. Cu un click dreapta pe zona selectată va
apărea un meniu din care selectați IFIX All Wizards sau apăsați butonul aferent din
toolbar.
– Introduceți în câmpul TagName Prefix „LOGIK -”, iar în Tag Name Sufix „ -#” apoi
Next. Selectați la Block Type DI (Digital Input). Click pe Next. Selectați dri verul
OPC ”OPC Client v7.41f” și apoi Next. Selectați din serverul OPC SERVER 1 grupul
I7055 și Next, iar în următoar ea fereastră apăsați Finish.
– Selectați toate tagurile. Cu un click dreapta pe zona selectată va apărea un meniu din
care selectați ”Add t o iFIX”. Click Yes. Veți obține următoarea imagine Fig. 7.
Verificați ultima coloană, Last Action Status, ca starea ultimei acțiuni să fie OK.
– Deselectați intrările digitale și repetați operațiunea pentru ieșirile di gitale DO: DO –
00 până la DO -07.
Fig. 7 – Adăugarea intrărilor digitale
– Vor fi 2 operațiuni în total: cu blocuri de tip DI și DO.
– Se salvează configurația cu File ->Save As cu numele I7055#.DAC
– Se închide aplicația Discovery and Auto Configure.
– Din Workspace se deschide Database M anager – Fig.3, secțiunea 2.
– Se selectează Open Local Node și se apasă OK. Rezultatul trebuie să fie similar cu
cel din Fig.8.
101
Fig. 8 – Tag-uri în PDB
– Se verifică prezența tuturor tag -urilor descoperite anterior cu DAC.
– Apăsați butonul Rename the database – Fig.8 (butonul de stânga sus cu discheta, cel
de lângă Open) – iar în câmpul Enter Database Name introduceți „LEDPDB#”, apoi
click pe Save As.
– Apăsați butonul Add și selectați AI (Analog Input). În noua fereastră selectați
TagName="AI", Driver "SIM -Simulation Driver", I/O Address "RH".
– Închideți Database Manager.
– Cu Windows Explorer se verifică prezența fișierului LEDPDB#.PDB în folderul
„C:\Program Files \Proficy \Proficy iFIX \LED# \PDB”.
În acest moment baz a de date de proces (PDB) are configurate tag -urile
aferente echipamentului de achiziție de date.
4.5. Setarea Proficy Historian să arhiveze date din PDB
– Lansați aplicația ”Historian for SCADA Administrator” utilizând shortcut -ul de pe
desktop.
– Verificați dacă iFix Collector este pornit – Status: Running – Fig.9, secțiunea 1.
– Daca statusul NU este Running, atunci: închideți fereastra Workspace, apoi în
fereastra Proficy iFix Startup selectați Options > Shutdown iFix. Asteptați închiderea
tuturor proceselor, apoi relansați proiectul utilizând shortcut -ul de pe desktop
LED#.exe.
– Accesați meniul Collectors. Din lista de colectori selectați colectorul iFIX, apoi click
pe tab -ul Configuration. Asigurați -vă că blocurile de tip DI, DO au bifată doar
opțiunea F_CV. Click pe Update dacă este disponibil.
102
– Asigurați -vă că în câmpul ”Nodes To Browse” aveți numele nodului, anume LED#.
– Accesați meniul Tags (Fig.9, secțiunea 2). Selectați ”Add Tags From Collectors.”
– În câmpul Collector se selectează iF IX , apoi Browse. Selectați tag -ul aferent
canalului digital DI0, cu terminația F_CV (Float_Current Value) și apăsați butonul
”Add Selected Tags”.
În acest moment Proficy Historian stochează valorile tag -ului aferent canalului
digital 0.
– Pentru verific are reveniți în meniul Tags și click pe ”Search Historian Database”,
apoi OK. Click dreapta pe tag -ul căutat și selecați ”Last 10 Values”.
Fig. 9 – Interfața Historian
4.6. Construirea interfeței cu utilizatorul
– Din meniul din stânga de tip tree al Workspace dezvoltați folderul Dynamo Sets. În
acest folder se regăsesc elementele grafice predefinite din iFIX.
– Dați dublu click pe ”PanelButtonsMedium”, iar din fereastra deschisă selectați un
element grafic utili zând procedura drag -and-drop.
103
– Dați dublu click pe obiectul nou introdus. În fereastra ”Basic Animation Dialog”
care apare, apăsați butonul din dreptul câmpului Command.
– În ”Select Action to Append” selectați tab -ul ”Write value to tag”, apoi la ”Fix
Database Tag” selectați în câmpul ”Nodes Names” LED#. Din Tag Names selectați o
ieșire digitală DO, iar în FIELD NAME selectați F_CV (float_current value), apoi
OK. – Selectați Numeric și Value=0.
– Mai introduceți un obiect asemănator, de altă culoare, cu singura diferență, la sfârșit
Value =1.
– Introduceți un nou Dynamo din categoria ”PilotLightsMedium”.
– În fereastra ce apare selectați la Data Source (folosind butonul de browse) ieșirea
digitală DO pe care ați folosit -o mai devreme. Pentru ea selectați tot F_CV
(float_current value), apoi OK.
– Selectați din Toolbar, din meniul Insert, Objects/Links>Datalink. – În pagina de
lucru trasați cu mouse -ul un dreptunghi sub obiectul introdus mai dev reme.
– La Data Source vom selecta din nou tagul DO, ca la pasul anterior. – Introduceți un
nou Dynamo din categoria ”PilotLightsMedium”.
– În fereastra ce apare selectați la Data Source (folosind butonul de browse) o intrare
digitală DI. Pentru ea selec tați tot F_CV (float_current value), apoi OK.
– Selectați din Toolbar, din meniul Insert, Objects/Links>Datalink.
– În pagina de lucru trasați cu mouse -ul un dreptunghi sub obiectul introdus mai
devreme.
– La Data Source vom selecta din nou tagul DI, ca la pasul anterior.
– Pașii de până acum ar trebui repetați de 4 ori, pentru cele 4 ieșiri digitale și 4 intrări
digitale de pe placa electronică.
– Introduceți un nou Dynamo din categoria ”Storage TanksAnim”.
– În fereastra ce apare selectați la Data S ource (folosind butonul de browse) variabila
analogică AI pe care ați creat -o mai devreme. Pentru ea selectați tot F_CV
(float_current value), apoi OK.
– Debifați ”Fetch values from data source”. Click pe OK.
– Bifați opțiunea ”Animate Tank Level Color”. Click OK.
– Selectați din Toolbar, din meniul Insert, Objects/Links>Datalink.
– În pagina de lucru trasați cu mouse -ul un dreptunghi sub obiectul introdus mai
devreme.
104
– La Data Source vom selecta din nou tagul AI, ca la pasul anterior.
– Click pe Typ e, care inițial este cu valoarea ”Alpha -Numeric”, dar se va schimba
automat în Numeric. Setați Whole Digits la 3 și Decimal la 2. Apoi click pe OK.
– Pentru a testa funcționalitatea apăsați de la tastatură Ctrl+W sau click pe pentru a
intra în modul Run. Pentru a reveni în modul editare se apasă din nou Ctrl+W.
– În Fig. 10 aveți un exemplu de interfață modul -soft, cu 4 butoane deschis/închis
conectate la DO si 4 Led -uri. Mai este atașată o intrare digitală conectată la masă
(DI3) și un rezervor ce își mo difică culoarea în funcție de volum.
Fig. 10 – Exemplu de interfață
105
A.2 Desfăș urarea lucr ării ”Platform ă simulator
sistem de control ”
4. Desfășurarea lucrării
Pornire, generalități
– Se observă componentele sistemului și modul în care sunt interconectate.
– Se alimentează sursa de 24Vcc.
– Se trece comutatorul de pe placuță pe poziția A.
– Se pornește programul Proficy Machine Edition.
– Se alege spre deschidere programul „test”.
– Se observă zonele ferestrei.
Verificare setări comunicație
– În zona „Navigator” -> Hardware Configuration se exapandează Main Rack. Se dă
dublu click pe CPU. În zona principală, apare un nou tab. Se observă setările de
comunicație, în special pentru Port1.
– În zona „Navigator” se selectează Target1, iar în zona „Inspector” se observă
numărul p ortului serial (Physical Port).
– Se deschide Device Manager din Windows (de ex. Click dreapta pe My Computer ->
Manage -> Device Manager). Se expandează zona Ports și se deschide MOXA USB
Serial Port. În tab -urile General și Port Settings se veri fică asemănarea cu proprietățile
din Proficy.
4.1. Analiza programului sursă – ”Test”
Programul creat respectă urmatoarea cerință: „Se va porni un număr de leduri
în funcție de gradul de luminozitate primit de un fototranzistor.”
106
– În Proficy, în zon a „Navigator” se expandează Logic ->Program Blocks. Se dă dublu
click pe „_MAIN”. În zona principală, apare un nou tab.
– Imediat sub zona „Navigator” se află mai multe tab -uri. Se trece din tab -ul „Project”
în cel din dreapta lui, „Variables”. Aici sunt d efinite variabilele aferente programului.
După selectarea unora dintre ele, se observă proprietățile lor în zona „Inspector” (în
special proprietatea Ref Address).
– Se dă click pe diferite elemente ale programului și se observă descrierea lor în partea
din stânga jos (zona „Companion”).
– Se discută modalitatea de implementare a cerinței.
– Din meniul Target, se alege „Validate Target” (F7) și se verifică în zona „Feedback
zone” mesajele.
Scrierea programului în PLC
– Se trece butonul Run/Stop de pe PLC în poziția Stop.
– Se trece înapoi în tab -ul „Project” din zona „Navigator” și se selectează Target1. Se
apasă click dreapta și „Go Online”. În zona „Feedback zone” se verifică mesajul
„Connected to the device”.
Indicație: Ȋn cazul în care nu apare m esajul „Connected to the device” deși
toate instrucțiunile de mai sus au fost executate, se recomandă scoaterea cablului USB
de la PC si reintroducerea acestuia după câteva secunde.
– Se dă click dreapta pe Target1 ->Online Commands -> Set Programmer Mod e. – Se
dă click dreapta pe Target1 ->Download & Start (F9). Se apasă OK pentru a
downloada și din nou OK la sfârșit pentru Outputs Enabled. Se verifică mesajele din
zona „Feedback zone” și se trece butonul Run/Stop de pe PLC în poziția Run.
– Se verifică funcționarea pe placuța de test. Se observă și valorile de pe ecran.
Întrebare : valorile implicite pentru IN2 de la fiecare comparator se pot
modifica în funcție de gradul de iluminare din laborator, dar nu și cea corespunzătoare
ieșirii 5 (cea de pe pr ima ramură a codului). Acea valoare trebuie menținută mereu la
0. De ce? Ȋncercați să aflați de ce studiind schema electronică a plăcuței.
107
Oprire
– În tab -ul „Project” din zona „Navigator” se selectează Target1. Se apasă click
dreapta și „Go Offline”. În zona „Feedback zone” se verifică mesajul „Disconnected
from the device”.
– Se observă că PLC -ul funcționează în continuare, în funcție de starea butonului
Run/Stop. Se trece butonul în poziția Stop.
– Din meniul File se alege Close Project.
– Se trece comutatorul de pe placuță pe poziția B.
4.2. Realizarea programului sursă – ”Problemă”
Programul creat trebuie să respecte următoarea cerință: „Apasând de un
anumit număr de ori pe un buton (implicit 5), un motor va începe să funcționeze.
Apasând o data pe al doilea buton, motorul va continua sa funcționeze o perioadă de
timp (implicit 5 sec) după care se va opri”.
Crearea unui nou proiect
– Din meniul File se alege New Project.
– În fereastra ce apare se introduce numele. Se alege Project Template „GE Intelligent
Platforms VersaMax Nano/Micro PLC”.
– Se apasă OK.
– În zona „Navigator” -> Hardware Configuration se expandează Main Rack. Se dă
click pe CPU și se observă proprietățile din zona „Inspector”. Se apasă butonul de
browse de lângă opțiunea Catalog Number și se alege din noua fereastră opțiunea
„IC200UDD064/164”. S e apasă OK și Yes de 2 ori.
– Se verifică din nou setările de comunicație serială (la proprietățile Target1 posibil să
se fii schimbat numarul COM -ului. Se alege cel corespunzător convertorului RS232 –
USB MOXA).
– La proprietățile Target1 din zona „Inspec tor” se modifică Con troller Target Name în
DEFAULT.
108
Fig. 5 – Schema logică a programului ”Problemă”
Realizarea programului sursă
SCHEMA
– În zona „Navigator” se expandează Logic ->Program Blocks. Se dă dublu click pe
„_MAIN”. În zona principală, apa re un nou tab.
– Se realizează programul din figura Fig. 5, folosind elementele din bara de
instrumente de deasupra. Variabilele se vor asigna ulterior. (Blocul timer este Off –
delay timer, blocul de numărare este Up -counter).
VARIABILE
– În zona „Navigator” trecem în tab -ul „Variables”. Click dreapta -> New Variable –
>BOOL. Îi dăm numele „In1”.Se selectează, și în zona „Inspector” se alege
proprietatea „Ref Address”. Se apasă butonul browse aferent, iar în noua fereastră,în
zona Memory Ar ea alegem „I – Discrete Input”. Se păstrează Index -ul 1 și se apasă
OK.
– Click dreapta pe variabila „In1” -> Duplicate. Se selectează 1 și OK. Se observă că
noua variabilă are deja adresa modificată.
– Cu Drag&Drop se asignează variabilele celor 2 intrăr i corespunzătoare.
– Se mai crează o variabilă BOOL cu numele „Out 5”. Adresa ei va fi din zona de
memorie „Q – Discrete Output” și Index 5.
– Se asignează noua variabilă ieșirii.
TIMERE ȘI NUMĂRĂTOARE
– Se dă click pe Timer și se observă în zona „Comp anion” descrierea sa, în special
partea legată de adrese. Se discută ce trebuie făcut.
109
– Se crează o nouă variabilă, de tip WORD, cu nume WORD11. În zona „Inspector”
se selectează Adress și butonul browse aferent. În zona de adresă de memorie anoii
ferest re se alege „R – Register” și Index 1.
– Se duplică variabila de 2 ori, cu proprietățile pentru noile variabile: nume:
WORD21, Index 4 (se modifică la Ref Address cu %R00004) nume: Delay, Index 2
(se modifică la Ref Address cu %R00002).
– Se asignează var iabila Delay conform desenului, la intrarea PV a timerului. Cu
variabila selectată, în zona „Inspector” se alege proprietatea „Initial Value” și se scrie
50. Se observă modificarea în zona programului.
– Se selectează Timerul și în zona „Inspector” se ale ge proprietatea „Address”. De la
sfârșitul listei dropdown se alege WORD11,G. Similar pentru Counter se alege
WORD21,G.
– Se dă click dreapta pe celula din stânga intrării PV a counterului ->Edit. Se
introduce valoarea 5 și se apasă Enter.
– Din meniul T arget, se alege „Validate Target” (F7) și se verifică în zona „Feedback
zone” mesajele.
Scrierea programului în PLC
– Se trece butonul Run/Stop de pe PLC în poziția Stop.
– Se trece înapoi în tab -ul „Project” din zona „Navigator” și se selectează Target1. Se
apasă click dreapta și „Go Online”. În zona „Feedback zone” se verifică mesajul
„Connected to the device”.
Indicație: Ȋn cazul în care nu apare mesajul “Connected to t he device”, se
verifică numărul COM -ului de la Physical Port din Inspector și se modifică conform
convertorului RS232 -USB MOXA din Device Manager.
– Se dă click dreapta pe Target1 ->Online Commands -> Set Programmer Mode.
– Se dă click dreapta pe Target 1 ->Download & Start (F9). Se apasă OK pentru a
downloada și din nou OK la sfârșit pentru Outputs Enabled. Se verifică mesajele din
zona „Feedback zone” și se trece butonul Run/Stop de pe PLC în poziția Run.
– Se verifică funcționarea apăsând pe butoanele de pe plăcuța de test, conform
cerințelor aplicației. Se observă și valorile de pe ecran.
110
Oprire
– În tab -ul „Project” din zona „Navigator” se selectează Target1. Se apasă click
dreapta și „Go Offline”. În zona „Feedback zone” se verifică mesajul
„Disc onnectedfrom the device”.
– Se observă că PLC -ul funcționează în continuare, în functie de starea butonului
Run/Stop. Se trece butonul în poziția Stop.
– Din meniul File se alege Close Project.
111
A.3 Desfăș urarea lucr ării ”Platform ă simulator
sistem monitorizare și control ”
5. Desfășurarea lucrării
Aplicația care va fi realizată va indica temperatura ambientală, starea unui
contact magnetic și va aprinde un LED de pe placă. Pe ecran se va aprinde un obiect
dacă temperatura ambientală depășește o anumită valoare. Se va implementa pe ecran
și un buton prin care se va lua la cunoștință că alarma a fost recepționată.
– Se va verifica dacă switch -ul rotativ de pe spatele ecranului se află pe modul 9,
Update AP și se va apăsa butonul de reset de lângă ecran.
– Se va deschide de pe Desktop software -ul HMI Works_Standard.
– Se va selecta în partea stângă New Project.
– În fereastra nou deschisă se va selecta: – în partea stângă TPD -280, – Project Name:
HMI_nume student, – Location: cea implicită, – Orientation: Landscape, – Default
Programming Type: [2]Lad der. Se apasă OK.
– Selectați tabul Workspace→click dreapta pe Connection→New Connection→se va
deschide fereastra următoare și se vor face setările: 9600, 8, None, 1. Se apasă OK.
– Se extinde tabul Tags→se face click dreapta pe Device→New Device și se v or face
setările ca în figura Fig. 7.
112
Fig. 7 – Setări pentru adăugarea dispozitivului
5.1. Realizarea primului frame
Introducem obiectele pe ecran.
– Selectăm Toolbox→Widget→Label. Luăm obiectul și îl introducem pe ecran. Pe
zona din dreapta, în ca re sunt caracteristicile obiectului, vom schimba valoarea
câmpului TagName=canalul 0 al modulului de achizitie (AI0). La FillColor se alege o
culoare.
– Selectăm Toolbox→Drawing→Text, introducem obiectul pe ecran deasupra
obiectului introdus la pasul ante rior. În zona cu proprietăți modificăm câmpul
Text=TEMPERATURA.
– Selectăm Toolbox→System→ObjectList. Introduce, obiectul LÂNGĂ ecran, facem
dublu click pe el, ajungem la fereastra următoare și facem setările prezente în figura
Fig. 8 (dublu click pe nume le obiectului pentru a fi adăugat în partea dreapta a
ferestrei).
– Selectăm Toolbox→Widget→Checkbox, iar la caracteristici selectăm
RefObject=objectlist1. La Checkbox selectăm TagName=ieșirea digitală (DO0).
113
Fig. 8 – Setări pentru objectlist1
– Selectăm Toolbox→Widget→Checkbox. Introducem obiectul sub imaginea cu
LED -ul și modificăm la TagName=ieșirea digitală a modulului (DO0). Câmpul
RefObject rămâne liber.
– Selectăm Toolbox→System→ObjectList. Introduce, obiectul LÂNGĂ ecran, facem
dublu cl ick pe el, ajungem la fereastra următoare și facem setările prezente în figura
Fig. 9.
114
Fig. 9 – Setări pentru objectlist2
– Creăm un nou frame din Meniu→Layout→ NewFrame.
– Selectăm Toolbox→Widget→TextPushButton. Introducem obiectul pe ecran și
selectăm la Reference=Frame2.
– Selectăm Toolbox→Drawing→Picture. Se dă dublu click, iar în noua fereastră
apăsăm butonul Load. Folosind browser -ul alegem poza dorită.
– Se dă un c lick pe ecran într -o zonă liberă. În partea dreapta, la proprietăți, se alege la
Background Color o culoare.
– Salvăm cu File→Save. Primul frame ar trebui să arate ca în figura Fig. 10.
115
Fig. 10 – Primul frame al aplicației
5.2. Realizarea celui de -al doilea frame
Introducem obiectele pe ecran.
– Selectăm Toolbox→Widget→Label. Luăm obiectul și îl introducem pe ecran. Pe
zona din dreapta, în care sunt caracteristicile obiectului, vom schimba valoarea
câmpului TagName= intrarea digitală a modulului de achiziție (DI0). La FillColor se
alege o culoare.
– Selectăm Toolbox→System→ObjectList. Introduce, obiectul LÂNGĂ ecran, facem
dublu click pe el, ajungem la fereastra următoare și facem setările prezente în figura
Fig. 11.
– Selectăm Toolbox→Widget→Chec kbox, iar la caracteristici selectăm Refobject și
alegem objectlist3. La câmpul Reference selectăm Frame1.
– Selectăm Toolbox→Drawing→Picture. Se dă dublu click, iar în noua fereastră
apăsăm butonul Load. Folosind browser -ul alegem poza dorită.
– Se dă u n click pe ecran într -o zonă liberă. În partea dreapta, la proprietăți, se alege la
Background Color o culoare.
– Selectăm Toolbox→System→ObjectList. Introduce, obiectul LÂNGĂ ecran, facem
dublu click pe el, ajungem la fereastra următoare și facem setăril e prezente în figura
Fig. 12.
116
– Selectăm Toolbox→Widget→CheckBox, iar la caracteristici selectăm
RefObject=objectlist4. Modificăm la TagName=ieșirea digitală a modulului de
achiziție (DO1).
– Selectăm Toolbox→Widget→CheckBox, iar la caracteristici selec tăm
TagName=ieșirea digitală a modulului de achiziție (DO1) și Text=Aprindere LED.
– Salvăm cu File→Save.
Fig. 11 – Setări pentru objectlist3
117
Fig. 12 – Setări pentru objectlist4
Al doilea frame ar trebui să arate ca în figura Fig. 13.
Fig. 13 – Al doilea frame al aplicației
5.3. Realizarea logicii aplicației
Vom crea 2 variabile virtuale, ce vor reprezenta două obiecte pe ecran.
118
– Selectăm Workspace→extindem tabul Tags→click dreapta pe Virtual→New
VirtualTag.
În fereastra ce apare s e fac setările:
pentru prima variabilă virtuală introducem în câmpul Name "v1",
celelate valori râmânând cele implicite.
pentru cea de -a doua variabilă virtuală introducem în câmpul Name
"v2", celelalte valori rămânând nemodificate.
Urmează să realizăm schema din figura Fig. 14.
Fig. 14 – Schema logică
– Selectăm HMI→Ladder Designer.
– Apăsăm butonul F6 de la tastatură.
– Facem dublu click pe dreptunghiul apărut, iar în fereastra nou deschisă selectăm
Default→Function Name=GE. A păsăm OK.
– În afara dreptunghiului, lângă in1 facem dublu click, iar în fereastra nou deschisă
selectăm intrarea analogică a modulului de achiziție (AI0).
– În afara dreptunghiului, lângă in2 facem dublu click, iar în fereastra nou deschisă
selectăm Ent er Constant și valoarea 29.
– Selectăm zona din dreapta dreptunghiului. Din zona cu butoane apăsăm F3, apoi
selectăm contactul nou introdus și apăsăm tasta Space. Facem dublu click și selectăm
ca variabilă v2.
– Facem dublu click pe ieșire (cercul din ca păt) și selectăm ca variabilă v1.
– Salvăm cu File→Save.
5.4. Încărcarea programului în controler
– Se verifică dacă switch -ul rotativ de pe spatele controler -ului se află pe modul 9,
Update AP și se va apăsa de două ori butonul de reset de lângă ecran .
– Selectăm Run→Run.
119
A.4 Foaie de catalog fotodioda BPW34
120
121
A.5 Foaie de catalog senzor de temperatur ă LM335
122
123
A.6 Foaie de catalog modul de achizi ție I-7017F
124
125
A.7 Comenzi ale protocolului DCON
126
127
A.8 Exemple de date obtinute de la sistemul SCADA
idvalori timp I U P iradianta Tpanou Taer
2398 08:26:35 14,31 1,288 0,018431 50 19,05 20,85
2399 08:26:39 14,32 1,288 0,018444 50 19,05 20,85
2400 08:26:44 14,33 1,29 0,018486 50 19,05 20,85
2401 08:26:49 14,35 1,292 0,01854 50 19,05 20,85
2402 08:26:54 14,36 1,292 0,018553 50 19,05 20,85
2403 08:26:59 14,37 1,294 0,018595 50 19,05 20,85
2404 08:27:04 14,37 1,294 0,018595 50 19,05 20,85
2405 08:27:09 14,37 1,294 0,018595 50 19,05 20,75
2406 08:27:14 14,39 1,294 0,018621 50 19,05 20,75
2407 08:27:19 14,4 1,296 0,018662 51 19,05 20,85
2408 08:27:24 14,24 1,298 0,018484 51 19,05 20,85
2409 08:27:29 14,42 1,298 0,018717 51 19,05 20,75
2410 08:27:34 14,44 1,3 0,018772 51 19,05 20,75
2411 08:27:39 14,45 1,3 0,018785 51 19,05 20,75
2412 08:27:44 14,46 1,302 0,018827 51 19,05 20,75
2413 08:27:49 14,47 1,302 0,01884 51 19,05 20,75
2414 08:27:54 14,48 1,304 0,018882 51 19,05 20,75
2415 08:27:59 14,49 1,304 0,018895 51 19,05 20,75
2416 08:28:04 14,5 1,306 0,018937 51 19,05 20,75
2417 08:28:09 14,51 1,306 0,01895 51 19,05 20,75
2418 08:28:14 14,51 1,306 0,01895 51 19,05 20,75
2419 08:28:19 14,51 1,306 0,01895 51 19,05 20,85
2420 08:28:24 14,52 1,306 0,018963 51 19,05 20,85
2421 08:28:29 14,51 1,308 0,018979 51 19,05 20,85
2422 08:28:34 14,53 1,308 0,019005 51 19,05 20,85
2423 08:28:39 14,54 1,308 0,019018 51 19,05 20,85
2424 08:28:44 14,54 1,31 0,019047 51 19,05 20,95
2425 08:28:49 14,57 1,31 0,019087 51 19,05 20,95
2426 08:28:54 14,57 1,312 0,019116 51 19,15 20,95
2427 08:28:59 14,58 1,312 0,019129 51 19,05 20,95
2428 08:29:04 14,59 1,314 0,019171 51 19,15 20,95
2429 08:29:09 14,6 1,314 0,019184 51 19,15 20,95
2430 08:29:14 14,62 1,316 0,01924 51 19,15 20,95
2431 08:29:19 14,62 1,316 0,01924 51 19,15 20,95
2432 08:29:24 14,62 1,316 0,01924 51 19,15 20,95
2433 08:29:29 14,63 1,318 0,019282 51 19,15 20,95
2434 08:29:34 14,64 1,318 0,019296 51 19,15 20,95
2435 08:29:39 14,65 1,318 0,019309 51 19,15 20,95
2436 08:29:44 14,66 1,32 0,019351 52 19,15 20,95
2437 08:29:49 14,67 1,32 0,019364 52 19,15 20,95
2438 08:29:54 14,68 1,322 0,019407 52 19,15 20,95
128
2439 08:29:59 14,69 1,322 0,01942 52 19,15 20,95
2440 08:30:04 14,69 1,322 0,01942 52 19,15 20,85
2441 08:30:09 14,71 1,324 0,019476 52 19,15 20,85
2442 08:30:14 14,71 1,324 0,019476 52 19,15 20,85
2443 08:30:19 14,73 1,326 0,019532 52 19,15 20,85
2444 08:30:24 14,74 1,326 0,019545 52 19,15 20,85
2445 08:30:29 14,75 1,328 0,019588 52 19,15 20,85
2446 08:30:34 14,76 1,328 0,019601 52 19,15 20,85
2447 08:30:39 14,77 1,33 0,019644 52 19,25 20,85
2448 08:30:44 14,77 1,33 0,019644 52 19,25 20,85
2449 08:30:49 14,79 1,332 0,0197 52 19,25 20,85
2450 08:30:54 14,8 1,332 0,019714 52 19,25 20,85
2451 08:30:59 14,81 1,332 0,019727 52 19,25 20,85
2452 08:31:04 14,81 1,332 0,019727 52 19,25 20,85
2453 08:31:09 14,81 1,334 0,019757 52 19,25 20,85
2454 08:31:14 14,82 1,334 0,01977 52 19,25 20,85
2455 08:31:19 14,83 1,334 0,019783 52 19,25 20,85
2456 08:31:24 14,83 1,336 0,019813 52 19,25 20,95
2457 08:31:29 14,84 1,336 0,019826 52 19,25 20,95
2458 08:31:34 14,84 1,336 0,019826 52 19,25 20,95
2459 08:31:39 14,86 1,338 0,019883 52 19,25 20,95
2460 08:31:44 14,88 1,34 0,019939 52 19,25 20,95
2461 08:31:49 14,87 1,338 0,019896 52 19,25 20,95
2462 08:31:54 14,88 1,34 0,019939 52 19,25 20,95
2463 08:31:59 14,89 1,34 0,019953 52 19,35 20,95
2464 08:32:04 14,91 1,342 0,020009 52 19,35 20,95
2465 08:32:09 14,9 1,342 0,019996 52 19,35 20,95
2466 08:32:14 14,91 1,342 0,020009 52 19,35 21,05
2467 08:32:19 14,91 1,342 0,020009 52 19,35 21,05
2468 08:32:24 14,91 1,342 0,020009 52 19,35 21,05
2469 08:32:29 14,92 1,344 0,020053 52 19,35 21,05
2470 08:32:34 14,95 1,346 0,020123 53 19,35 21,05
2471 08:32:39 14,94 1,346 0,020109 53 19,35 21,05
2472 08:32:44 14,96 1,346 0,020136 53 19,35 20,95
2473 08:32:49 14,97 1,348 0,02018 53 19,35 20,95
2474 08:32:54 14,99 1,35 0,020237 53 19,35 20,95
2475 08:32:59 15,01 1,35 0,020264 53 19,35 20,95
2476 08:33:04 15,01 1,352 0,020294 53 19,35 20,95
2477 08:33:09 15,01 1,352 0,020294 53 19,35 20,95
2478 08:33:14 15,03 1,354 0,020351 53 19,35 20,95
2479 08:33:19 15,06 1,356 0,020421 53 19,35 20,85
2480 08:33:24 15,06 1,356 0,020421 53 19,45 20,85
Bibliografie
[1] – D. Bailey, E. Wright, Background to SCADA, in: Practical SCADA for Industry , Elsevier,
Burlington, MA, 2003, pp 3, 37 -40.
[2] – IDC Tecnologies, Practical SCADA Systems for Industry , Revision 3.1, West Perth,
Western Australia, 2010, pp 37.
[3] – G. Vlăduț, Contribuții teoretice și experimentări privind monitorizarea indicatorilor de
calitate a energiei electrice într -un sistem energetic zonal , Rezumat teza de doctorat,
Universitatea din Craiova, 2009.
[4] – M. Iacob, Soluții de Conducere Automată cu Hardware ‐In‐The‐Loop și Sistem SCADA
pentru Proces Tip Boiler ‐Turbină în Centrale Electrice de Termoficare , Rezumat teza de
doctorat, Universitatea Politenica din Timișoara, 2012.
[5] – I.F. Badea, Sisteme de monitorizare și control bazate pe tehnologie GSM cu aplicații în
sistemele de distribuție a energiei termice , Rezumat teza de doctorat, Universitatea din
Petroșani, 2013.
[6] – C. Halaucă, Tehnici avansate de control pentru procese energetice , Rezu mat teza de
doctorat, Universitatea Tehnică din Iași, 2009.
[7] – I. Petrovic, L. Jozsa, Z. Baus, Use of fuzzy logic systems for assessment of primary faults ,
Journal of Electrical Engineering, Vol. 66, No. 5, pp. 257 –263, 2015.
[8] – Z. Aydogmus, Implemen tation of a fuzzy -based level control using SCADA , Expert
Systems with Applications, Vol. 36, No. 3, pp. 6593 –6597, 2009.
[9] – V. Nikolic, Z. Cojbasic, I. Ciric, E. Petrovic, Intelligent decision making in wastewater
treatment plant SCADA system , Automatic Control and Robotics, Vol. 9, No. 1, pp. 69 –77,
2010.
130
[10] – K. E. Holbert, Intrusion detection through SCADA systems using fuzzy logic -based state
estimation methods , Int. J. Critical Infrastructures, Vol. 3, No. 1, p. 58 -87, 2007.
[11] – K. Kim, G. Parthasarathy, O. Uluyol, W. Foslien, Use of SCADA Data for Failure
Detection in Wind Turbines , 2011 Energy Sustainability Conference and Fuel Cell Conference,
Washington DC, 2011.
[12] – Y. Yan, J. Li, D.W. Gao, Condition Parameter Modeling for Anomaly Detection in Wind
Turbines , Energies, Vol. 7, pp. 3104 -3120, 2014.
[13] – Y. Yan, J. Li, D.W. Gao, A method based on artificial neural network to estimate the
health of wind turbine , 27th Chinese Control and Decision Conference CCDC 2015, pp. 9 19 –
922, 2015.
[14] – S. Shkuratov, E. Talantsev, J. Baird, Application of Piezoelectric Materials in Pulsed
Power Technology and Engineering , Piezoelectric Ceramics, Ernesto Suaste -Gomez (Ed.),
2010.
[15] – G. Staines, H. Hofmann, J. Dommer, Compact Piez o-Based High Voltage Generator –
Part II: Quasi -Static Measurements , Electromagnetic Phenomena, No.4(12), pp. 477 -489, 2003.
[16] – M.F. Rose, Z. Shotts, Z. Robers, High Efficiency Compact High Voltage Vector Inversion
Generators , Pulsed Power Conference 2 005.
[17] – S. Brandenburg, Accelerator physics course , University of Groningen, 2007.
[18] – T. Wangler, RF linear accelerators , John Wiley and Sons, Weinheim, 2008.
[19] – S. Fedotova, Cooling of highly charged ions —the HITRAP facility and Cooler trap ,
Physica Scripta 2013.T156: 014095, 2013.
[20] – S. Shkuratov, E. Talantsev, J. Baird, Completely explosive ultracompact high -voltage
nanosecond pulse -generating system , Review of Scientific Instruments, 77, 2006.
[21] – http://www.fidtechnology.com/products /fpg-overview.html.
[22] – http://www.ionphysics.com/generators.html.
[23] – ICP DAS, I-7000 and M -7000 DIO User Manual , 2016.
[24] – V. Georgescu , Platformă didactică – Simulator sistem SCADA industrial, Lucrare de
dizertație , Universitatea Politenica din București, pp. 14 -18, 2013.
[25] – General Electric Intelligent Platforms, Proficy HMI/SCADA iFIX Fundamentals , GFS –
154E, capitol 1, 2010.
[26] – General Electric Intelligent Platforms, Proficy Historian Development , GFS -345A,
capitol 1, 2005.
[27] – P. Bullemer, Dal Vernon Reinsing, Effective Console Operator HMI Design ,, Second
Edition , ASM Consortium, 2013.
131
[28] – B. Florea, Informatică industrială – note de curs , Universitatea Politenica din București,
2012.
[29] – General Electric Intelligent Platform s, VersaMax Micro PLCs and Nano PLCs User’s
Manual , GFK -1645J, 2009.
[30] – M.M. Lashin, Different Applications of Programmable Logic Controller (PLC) ,
International Journal of Computer Science, Engineering and Information Technology
(IJCSEIT), Vol. 4, No. 1, 2014.
[31] – K.H. John, M. Tiegelkamp, IEC 61131 -3: Programming Industrial Automation Systems ,
Springer, 1995, pp. 141 –151.
[32] – ICP DAS, I-7012/12D/12F/12FD, I -7014D, I -7017/17F User’s Manual , 2001.
[33] – ICP DAS, TPD/VPD Series HMI Device User Man ual, 2015.
[34] – I. Băjenescu, Present and Future of Photovoltaics , EEA Magazine, Vol. 63, Nr. 1, Art. 4,
2015.
[35] – The German Energy Society(DGS), Planning and Installing Photovoltaic Systems: A
Guide for Installers, Architects and Engineers (Second edition) , London: Eartscan, 2008.
[36] – L. Alboteanu, Sisteme fotovoltaice autonome performante , Editura Universitaria, 2013.
[37] – D. Meyers, Evaluation of the Performance of the PVUSA Rating Methodolgy Applied to
Dual Junction PV Technology , American S olar Energy Society Annual Conference, pp. 1 ‐11,
Buffalo, NY, 2009.
[38] – M. Buday, Measuring irradiance, temperature and angle of incidence effects on
photovoltaic modules in Auburn Hills , Michigan, Report No. CSS11 -12, Center for Sustainable
Systems, pp. 3‐5, University of Michigan, 2011.
[39] – A.D. Jones, C.P. Underwood, A thermal model for photovoltaic systems , Solar energy
70.4, pp. 349 -359, Elsevier Ltd., 2001.
[40] – J. Munoz, Procedure to carry out quality checks in photovoltaic grid -connected s ystems:
Six cases of study , Applied Energy, Vol. 88, pp. 2863 –2870, 2011.
[41] – R.A. Messenger, J. Ventre, Photovoltaic Systems Engineering , Third Edition, CRC Press,
New York, 2010.
[42] – L. Fara, M. Mitroi, C. Cincu, Fizica si Tehnologia celulelor sol are si sistemelor
fotovoltaice , Editura Academiei Oamenilor de Stiinta din Romania, Bucuresti, 2009.
[43] – P. Svasta, Componente electronice pasive – Rezistoare , Ed. Cavallioti, pp. 56 -58, 2007.
[44] – V. Georgescu , Sistem de securitate și supraveghere vi deo a unei clădiri , Lucrare de
licență, Universitatea Politenica din București, pp. 12, 2011.
[45] – L.K Wells, J. Travis, LabVIEW for everyone: graphical programming made even easier ,
Prentice -Hall, Inc., New Jersey, 1996.
132
[46] – K. Geiger, inside ODBC , Microsoft Press, Washington, 1995.
[47] – http://www.energie -solara.com.ro.
[48] – I. Dzitac, Inteligență artificială , Ed. Universitatii Aurel Vlaicu, 2008, pp. 98, 104, 169 –
172
[49] – E. Colhon, Elemente de logică fuzzy , Craiova, 2012, cap. 2
[50] – O. Gr igore, Rețele neurale și sisteme fuzzy – note de curs , Universitatea Politenica din
București, 2011.
[51] – http://www.mathworks.com/products/fuzzy -logic/.
[52] – S. Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation , Macmillan/IEEE Press,
1994.
[53] – R. Andone, A. Cațaron, Inteligență computațională , Universitatea Transilvania Brașov,
2002, pp. 95.
[54] – MathWorks, Matlab Help.
[55] – V. Georgescu , Optimized SCADA Systems for Electrical Substations , at ATEE 2013
(Advanced Topics in Electrical Engineerin g), Bucuresti, in Proceedings of the 8th International
Symposium on ATEE, pp. 1 -4, 2013.
[56] – V. Georgescu , SCADA Software used in Dispatch Centre for Photovoltaic Parks , at
ECAI 2014 (Electronics, Computers and Artificial Intelligence), Bucuresti, in Pr oceedings Vol.
6, No. 5, pp. 1 -4, 2014.
[57] – M. Gartner, …, V. Georgescu , Raport de cercetare , etapa 2, la P roiecte Colaborative de
Cercetare Aplicativă PN -II-PT-PCCA -2013 -4, Nas electronic pentru detectia concentratiilor
mici de gaze poluante si explozive, Anexa 3.1, 2013.
[58] – V. Georgescu , A. Văduva, Controlling the number of equipments powered from
photovoltaic panels with fuzzy logic , at ATEE 2015 (Advanced Topics in Electrical
Engineering), Bucuresti, in Proceedings of the 9th International Symposium on ATEE, pp. 834 –
837, 2015.
[59] – V. Georgescu , Test System for the Emplacement of Photovoltaic Panels , in Revista
Electrotehnică, Electronică, Automatică, Vol. 63, nr. 3 iulie -septembrie, pp. 16 -22, 2015.
[60] – V. Georgescu , Development of Th ree Didactical Laboratory Modules Based on
Industrial SCADA Principles , in Carpathian Journal of Electronic and Computer Engineering,
Vol. 8, nr. 1, pp. 13 -16, 2015.
[61] – D. Dudu, V. Georgescu , Simulation Software for New Type of Charged Particles
Accele rator , in Buletinul Științific UPB, Seria C, Vol. 78, nr. 3, 2016, pp. 169 -178, 2016.
[62] – V. Georgescu , Software SCADA folosit într -un dispecerat de parcuri fotovoltaice ,
Referat de doctorat nr. 1, iunie 2014.
133
[63] – V. Georgescu , Sistem de test pentru amplasarea panourilor fotovoltaice , Referat de
doctorat nr. 2, decembrie 2014.
[64] – V. Georgescu , Controlul numărului de echipamente alimentate de la panouri fotovoltaice
folosind logică Fuzzy , Referat de doctorat nr. 3, iunie 2015.
[65] – V. Georgescu , Dezvoltarea a trei platforme didactice de laborator bazate pe principii ale
sistemelor SCADA industriale , Referat de doctorat nr. 4, decembrie 2015.
[66] – V. Georgescu , Aplicație software de tip simulator pentru un nou tip de accelerator liniar
de particule , Referat de doctorat nr. 5, iunie 2016.
Copyright Notice
© Licențiada.org respectă drepturile de proprietate intelectuală și așteaptă ca toți utilizatorii să facă același lucru. Dacă consideri că un conținut de pe site încalcă drepturile tale de autor, te rugăm să trimiți o notificare DMCA.
Acest articol: Proiect KNOWLEDGE – POSDRU1591.5S134398 [613891] (ID: 613891)
Dacă considerați că acest conținut vă încalcă drepturile de autor, vă rugăm să depuneți o cerere pe pagina noastră Copyright Takedown.