ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Journal influence

Higher Attestation Commission (VAK) - К1 quartile
Russian Science Citation Index (RSCI)

Bookmark

Next issue

4
Publication date:
09 September 2024

The article was published in issue no. № 4, 2003
Abstract:
Аннотация:
Authors: Palyukh B.V. (pboris@tstu.tver.ru) - Tver State Technical University, Tver, Russia, Ph.D, Bogatikov V.N. (VNBGTK@mail.ru) - Tver State Technical University, Tver, Russia, Ph.D, () - , D.P. Vent (dvent@list.ru) - Novomoskovsk Institute “Dmitry Mendeleev University of Chemical Technology of Russia” (Professor), Novomoskovsk, Russia, Ph.D
Ключевое слово:
Page views: 22546
Print version
Full issue in PDF (1.06Mb)

Font size:       Font:

Наиболее трудоемкими этапами разработки информационных систем (ИС) в настоящее время являются этапы анализа и проектирования, в процессе которых CASE-средства обеспечивают качество принимаемых технических решений и подготовку проектной документации. При этом большую роль играют методы визуального представления информации. Графические средства моделирования предметной области позволяют разработчикам в наглядном виде изучать существующую ИС, перестраивать ее в соответствии с поставленными целями и имеющимися ограничениями.

В данной работе за основу было взято CASE-средство фирмы Rational Software Corporation (США) – Rational Rose. Главной составляющей Rational Rose является построение различного рода диаграмм и спецификаций, определяющих логическую и физическую структуры модели, ее статические и динамические аспекты [3,5,12,13]. Общий процесс работы над проектом заключается в добавлении на диаграммы соответствующих графических элементов, в установлении отношений между этими элементами, их спецификации и документировании.

При создании информационных систем часто возникает задача оценки текущих состояний системы, с помощью которых принимаются решения по дальнейшему управлению системой. На рисунке 1 приведена обобщенная структура принятия решений на основе текущих состояний системы, которая может использоваться для промышленных объектов разных типов. В настоящей работе состояние системы с точки зрения технологической безопасности [1,2,10] определяется состоянием технологического процесса, состоянием оборудования и системы управления. На основе состояния системы принимается решение по управлению промышленным объектом.

Подпись:  
Рис. 1
В первом блоке рисунка 1 схематично отображается структура объекта управления.

Второй блок содержит формулы, применяемые при оценке состояния технологических процессов и для прогнозирования будущих состояний системы на основе текущих параметров процесса [1,2,4]. Для анализа и прогноза состояния технологических процессов использованы дискретные модели.

В третьем блоке отображены графики функции принадлежности для оценки состояний оборудования и систем управления (СУ), которые обычно определяются на основе экспертных оценок. Обычно состояние этих объектов зависит от сроков эксплуатации, с ростом продолжительности которых, как правило, возрастает вероятность отказа.

Четвертый блок содержит формулы для оценки текущих состояний в целом для всей системы на основе расчета степеней нечеткого включения и нечеткого равенства состояний так называемым эталонным состояниям. Текущее состояние системы определяется по алгоритмам оценки состояний на основе степеней включения и степеней нечеткого равенства состояний [6]. Для этих целей в работе было выполнено построение набора алгоритмов, для оценки принадлежности текущих состояний исследуемой системы эталонным состояниям на основе анализа степеней нечеткого включения и нечеткого равенства между ними. Эталонные состояния, в свою очередь, фор- мируются из набора “типовых” состояний, определяемых экспертом в процессе экспертного опроса [6].

В данной работе на примере технологии выпаривания электролитических щелоков производства хлора и каустика рассматривается построение информационной модели системы контроля состояний непрерывных технологических процессов. Понятие информационного моделирования опирается на это понятие, принятое в технологии UML. Структура модели технологической системы выпарной установки дана в виде набора различных диаграмм, реализованных в CASE-средстве Rational Rose.

Построение информационной структуры системы контроля состояний непрерывных технологических процессов

При построении информационной модели контроля состояний непрерывных технологических процессов были решены две основные задачи:

·         построение информационной структуры системы контроля состояний непрерывных технологических процессов на примере выпарной установки для производства хлора и каустика с применением объектно-ориентированного анализа и проектирования (ООАП), унифицированного языка моделирования (UML) и CASE-средства Rational Rose;

·         разработка набора алгоритмов определения состояний технологического процесса и объектов установки по производству хлора и каустика

Подпись:  
Рис. 2
Для построения информационной модели необходимо было провести предварительный анализ предметной области с целью выявления компонентов, необходимых для решения поставленной задачи, то есть концептуализацию предметной области. При этом под компонентой обычно понимают некоторую абстрактную единицу, которая обладает функциональностью. Отдельные компоненты были выбраны так, чтобы при последующей разработке их было удобно представить в форме классов и объектов. Результатом данного этапа работы явилась концептуальная схема, содержащая описание основных компонентов и тех функций, которые они должны выполнять.

Построенная информационная модель представляет собой набор классов, отображающий связи, атрибуты и операции каждого класса. Диаграмма классов (class diagram) служит для представления статической структуры модели системы в терминологии классов объектно-ориентированного программирования. С этой точки зрения диаграмма классов является дальнейшим развитием концептуальной модели проектируемой системы.

Концептуальная модель процесса выпаривания

На основании рассмотрения технологии процесса выпаривания, можно построить следующее дерево объектов:

ПРОЦЕСС ВЫПАРИВАНИЯ

БАК СЛАБЫХ ЩЕЛОКОВ

НАСОС 1

НАСОС 1–1

НАСОС 1–2

ПОДОГРЕВАТЕЛЬ ЭЛЕКТРОЩЕЛОКОВ

ВЫПАРНОЙ АППАРАТ 1

ВЫПАРНОЙ АППАРАТ 2

ВЫПАРНОЙ АППАРАТ 3

БАК СРЕДНИХ ЩЕЛОКОВ

НАСОС 2

НАСОС 2–1

НАСОС 2–2

НАПОРНЫЙ БАК

ЦЕНТРИФУГА

ЦЕНТРИФУГА 1

ЦЕНТРИФУГА 2

СБОРНИК СРЕДНИХ ЩЕЛОКОВ

ВЫПАРНОЙ АППАРАТ 4

НАСОС 3

НАСОС 3–1

НАСОС 3–2

БАК КАУСТИКА

БАРОМЕТРИЧЕСКИЙ КОНДЕНСАТОР

РЕГУЛЯТОР ДАВЛЕНИЯ

Каждому из выделенных объектов в процессе проектирования был сопоставлен класс на диаграмме классов, описывающий связи объектов друг с другом и их функциональность. На рисун- ке 2 приведена диаграмма классов, отображающая связи агрегации между выделенными объектами выпарной установки.

Разработка набора алгоритмов определения состояний технологического процесса и объектов установки по производству хлора и каустика

Для разработки набора алгоритмов определения состояний технологического процесса и объектов выпарной установки, кроме описанных выше диаграмм классов, отображающих связи объектов друг с другом и их функциональность, была построена информационная модель процесса оценки состояний, изображенная на рисунке 3, а также обобщенная модель перехода аппаратов между допустимыми состояниями, приведенная на рисунке 4.

Подпись:  	 
Рис. 3 											Рис. 4
Одним из свойств среды Rational Rose является возможность генерации программного кода после построения модели. Общая последовательность действий, которые необходимо выполнить для этого, состоит из шести этапов.

1.       Проверка модели независимо от выбора языка генерации кода.

2.       Создание компонентов для реализации классов.

3.       Отображение классов на компоненты.

4.       Установка свойств генерации программного кода.

5.       Выбор класса, компонента или пакета.

6.       Генерация программного кода.

Пример сгенерированных шаблонов классов на C++ представлен в таблице.

Алгоритм, приведенный на рисунке 5, служит для непосредственной оценки текущих состояний аппаратов или технологического процесса. Использованный при этом подход основан на методах определения текущего состояния через набор эталонных состояний посредством определения степеней нечеткого включения и степеней нечеткого равенства состояний [3,11,12,14].

Основной целью работы являлось построение информационной модели системы контроля состояний непрерывных технологических процессов на примере выпарной установки для производства хлора и каустика. В процессе выполнения использовались современные средства разработки информационных систем. Применялись ООАП, язык UML, CASE-средство Rational Rose и другие программные продукты.

К основным результатам работы можно отнести следующие:

·         концептуализацию предметной области;

·         построение информационной модели системы контроля состояний непрерывных технологических процессов на примере выпарной установки по производству хлора и каустика;

·         построение информационной модели определения состояний Подпись:  
 Рис. 5
объектов установки по производству хлора и каустика;

·         построение обобщенной модели перехода аппаратов в состояния;

·         получение набора шаблонов классов на C++ для каждого из рассмотренных объектов в информационной модели системы контроля состояний непрерывных технологических процессов на примере выпарной установки по производству хлора и каустика;

·         разработку набора алгоритмов определения состояний технологического процесса и объектов установки по производству хлора и каустика.

Список литературы

1. Богатиков В.Н. Построение дискретных моделей непрерывных химико-технологических процессов. Вычислительный эксперимент и моделирование в системах "Технологические процессы - природные комплексы". - Апатиты, 1992. - С.77-86.

2. Богатиков В.Н. Построение дискретных автоматных моделей химико-технологических систем (ХТС). - Апатиты, 1994. - 24 с. - (Препр. ИИМ. Кольский науч. центр РАН).

3. Боггс У., Боггс М. UML и Rational Rose.- М.: ЛОРИ, 2001. - 580с.: ил.

4. Иванов В.А., Кафаров В.В., Палюх Б.В., Бабий И.И. Проблемы обеспечения безопасности и эксплуатационной надежности химических производств. // Итоги науки и техники. Сер. Процессы и аппараты химической технологии. - 1991. - Т. 19. - 189 с.

5. Леоненков А.В. Самоучитель UML.- СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 304с.: ил.

6. Бернштейн Л.С., Коровин С.Я., Мелихов А.Н. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой.-М.: Наука, 1990. – 270 с.: ил.

7. Гринберг А.С., Колосков В.П., Михалев С.Б., Сеге- дов Р.С., Сидоров Ю.И., Шорин В.Г. Автоматизированные системы управления предприятиями (методы создания). Справочное пособие. - М.: Энергия, 1978. - 224с.: ил.

8. Кафаров В.В., Макаров В.В. Гибкие автоматизированные производственные системы в химической промышленности. - М.: Химия, 1990. - 320 с.

9. Глебов М.Б., Кафаров В.В. Математическое моделирование основных процессов химических производств. - М.: Высш. шк., 1991. - 400 с.

10. Богатиков В.Н., Вент Д.П., Гордеев Л.С., Егоров А.Ф., Фридман А.Я. Применение концептуального моделирования к исследованию безопасности химических технологий на примере выпарной установки для производства хлора и каустика. - Апатиты, 2000. - С.44-60.

11. www.interface.ru

12. www.omg.org

13. www.rational.com

14. www.izlabs.com

15. www.citforum.ru


Permanent link:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=617&lang=en
Print version
Full issue in PDF (1.06Mb)
The article was published in issue no. № 4, 2003

Perhaps, you might be interested in the following articles of similar topics: