DIAGNOSTYKA PROCESÓW W STRUKTURZE ZDECENTALIZOWANEJ
|
|
- Halina Lipińska
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 XV Krajowa Konferencja Automatyki, Warszawa czerwca 2005 DIAGNOSTYKA PROCESÓW W STRUKTURZE ZDECENTALIZOWANEJ Paweł WNUK *, Michał SYFERT ** Politechnika Warszawska, Instytut Automatyki i Robotyki ul. Św. A. Boboli 8, Warszawa, *(p.wnuk)**( m.syfert)@mchtr.pw.edu.pl Streszczenie: W artykule zaprezentowano wybrane zagadnienia związane z tworzeniem rozproszonych systemów diagnostycznych dla złożonych procesów przemysłowych. Zaprezentowano także strukturę oraz ogólne właściwości systemu diagnostycznego AMandD, który powstał w ramach projektu UE CHEM. System ten posiada wiele cech pozwalających na zakwalifikowanie go do omawianej grupy systemów. Słowa kluczowe: systemy diagnostyczne, procesy przemysłowe, systemy rozproszone, systemy wspomagania decyzji. WSTĘP Współczesne systemy sterowania i monitorowania procesów przemysłowych coraz częściej realizują bardziej zaawansowane funkcje, wykraczające poza tradycyjny zakres związany z realizacją algorytmów sterowania, zbierania, archiwizowania i wizualizacji zmiennych procesowych, zarządzania alarmami lub generowania podstawowych raportów dotyczących poziomu i jakości produkcji. Do nowo realizowanych zadań zalicza się przykładowo diagnostykę urządzeń automatyki i procesu, zaawansowaną optymalizację czy wykorzystanie symulatorów procesu. Jednocześnie można zaobserwować znaczny wzrost złożoności systemów, szczególnie w warstwie przetwarzania informacji. Dla osób prowadzących proces (zarówno na poziomie operatorów automatyki jak i specjalistów do spraw wdrożeń i remontów, dyrektorów, itd.) dostępnych jest coraz więcej źródeł informacji różniących się stopniem szczegółowości i poziomem rozproszenia (aparat technologiczny, dział, ciąg technologiczny). W artykule poruszono wybrane problemy związane z projektowaniem i uruchamianiem systemów (modułów) diagnostycznych procesów przemysłowych, które powinny stanowić część złożonego systemu wspomagania decyzji stanowiącego rozszerzenie tradycyjnego systemu sterowania i monitorowania procesów. Skoncentrowano się na problemie integracji różnych źródeł wiedzy o stanie procesu połączonego z potrzebą prowadzenia wnioskowania diagnostycznego w strukturze rozproszonej. Niniejszy artykuł jest pewnego rodzaju podsumowaniem prac badawczych i wdrożeniowych projektu CHEM Advanced Decision Support System for Chemical and Petrochemical Industry [2] realizowanego w latach , w ramach 6 Programu Ramowego Unii Europejskiej. Projekt ten poświęcony był projektowaniu środowiska i algorytmów złożonego systemu wspomagania decyzji w przemyśle chemicznym i petrochemicznym. Pomimo wyraźnego ukierunkowania na wyżej wspomniane gałęzie przemysłu, w trakcie projektu opracowano standardy i systemy mające ogólny charakter i nadające się do implementacji także w innych dziedzinach. 2. SPECYFIKA DIAGNOSTYKI ZŁOŻONYCH PROCESÓW PRZEMYSŁOWYCH Poniżej podano kilka wybranych elementów wpływających na specyfikę diagnostyki złożonych procesów przemysłowych. Poruszono te zagadnienia, które, według autorów, mają aktualnie największy wpływ na kształtowanie się zaawansowanych systemów monitorowania i diagnostyki procesów (dalej ZMiD). Złożoność systemów sterowania oraz uwarunkowania ekonomiczne. Złożone procesy przemysłowe są w coraz większym stopniu nasycone urządzeniami automatyki. Instalacje technologiczne dużej skali składają się z kilku kilkudziesięciu urządzeń procesowych nadzorowanych i sterowanych poprzez wielokrotnie większą liczbę urządzeń automatyki, poczynając od prostych czujników pomiarowych, a kończąc na komputerach wchodzących w skład systemów nadzoru instalacji. Skala nagromadzenia elementów automatyki i ich wzajemne interakcje powodują, że pomimo wzrostu niezawodności poszczególnych urządzeń ryzyko poważnych uszkodzeń nie maleje. Nie można także pomijać dużej zmienności struktury procesu w czasie eksploatacji: poszczególne części instalacji mogą być wyłączane lub włączane, zmienia się zbiór urządzeń pomiarowych, itp. Jednocześnie wymogi współczesnego rynku powodują ograniczenie liczby zatrudnionych osób nadzoru oraz przeglądów remontowych do niezbędnego minimum, przy jednoczesnym wydłużeniu czasu pracy instalacji oraz prowadzenia procesu w okolicach maksymalnej wydajności instalacji. Wspomniane fakty powodują wymaganie maksymalnie elastycznej i autonomicznej pracy systemu ZMiD.
2 Zbiory archiwalne zmiennych procesowych, modele procesu. Komputerowe systemy automatyki tworzą archiwa zmiennych procesowych, które można wykorzystać zarówno do identyfikacji modeli poszczególnych urządzeń, jak i dostrajania modeli fizykochemicznych. Rosnąca moc obliczeniowa komputerów pozwala na stosowanie w identyfikacji sztucznych sieci neuronowych i logiki rozmytej do budowy dużej liczby modeli o zaawansowanej strukturze. Jednocześnie wzrasta zastosowanie symulatorów procesu, np. w procesie szkolenia operatorów. Symulatory takie coraz częściej otrzymywane są w ramach zawieranych kontraktów na budowę instalacji. Inną grupą stanowią modele procesu wykorzystywane w algorytmach optymalizacji. Różne źródła wiedzy o procesie. Istnieje dużo różnych źródeł wiedzy o procesie, które mogą być przydatne w systemie zaawansowanego monitorowania i diagnozowania. Coraz więcej informacji jest dostępne na drodze transmisji cyfrowej, w formie, która może być bezpośrednio wykorzystana w półautomatycznym lub automatycznym procesie konfiguracji systemów ZMiD. Do takich informacji można zaliczyć projekty instalacji oraz oprzyrządowania (Process & Instrumentation Diagram), informacje z inteligentnych urządzeń automatyki (także posiadających wbudowane elementy diagnostyki), bazy danych urządzeń procesowych, opracowaną analizę zagrożeń (HAZOP) dla instalacji niebezpiecznych, itp. 3. WYMAGANIA STAWIANE ZAAWANSO- WANYM SYSTEMOM DIAGNOSTYCZNYM Diagnostyka w tradycyjnych systemach sterowania i monitorowania w zasadzie ogranicza się do dwóch głównych zadań: obsługi systemu alarmowego ostrzegającego operatorów o nieprawidłowych stanach procesu bez podania ich przyczyny, oraz systemu blokad zabezpieczającego instalację przed zniszczeniem poprzez jej bezpieczne odstawienie. Wydaje się, że wykorzystanie dostępnej obecnie wiedzy o procesie w połączeniu z nowymi możliwościami technicznymi oraz odpowiednio dobraną architekturą systemu diagnostycznego pozwoliłoby w sposób znaczący minimalizować negatywne skutki występujących uszkodzeń lub wręcz je eliminować. W prezentowanych wymaganiach stawianych skupiono się na problemach związanych z integracją różnych źródeł wiedzy o procesie, potrzebą decentralizacji wnioskowania co do stanu procesu oraz metod rozpowszechniania i prezentacji diagnoz. 3.. Integracja źródeł wiedzy diagnostycznej System ZMiD powinien posiadać możliwość możliwie szerokiego wykorzystania informacji pochodzącej z różnego rodzaju źródeł wspomnianych w punkcie 2. Jeden z możliwych podziałów źródeł wiedzy o stanie procesu (implikujących różne typy realizowanych testów diagnostycznych) przedstawiono w poniżej. Bieżąca analiza zmiennych procesowych. Do tej grupy można zaliczyć klasyczne źródła wiedzy o procesie oraz metody jej przetwarzania stosowane już od kilkunastu lat w proponowanych schematach systemów diagnostycznych, np: redundancja sprzętowa czujników pomiarowych, analiza statystyczna sygnałów i związków pomiędzy nimi (np. metoda PCA), wykorzystanie równań parzystości i banków obserwatorów, itd. Na szczególną uwagę zasługują testy diagnostyczne wykorzystujące zarówno proste, jak i bardziej złożone zależności heurystyczne pomiędzy zmiennymi procesowymi, np. analiza gradientu temperatur w kolumnach i piecach, gradient spadku ciśnienia w rurociągach czy bilansowanie strumieni mediów. Zależności tego typu są często niedoceniane i pomijane przy tworzeniu systemów diagnostycznych. Tymczasem doświadczenie projektowe wskazuje, iż stanowią one bardzo istotne i pewne źródło informacji o stanie procesu i występujących w nim uszkodzeniach. Wiedza o tego typu związkach jest często w posiadaniu technologów, automatyków i operatorów procesu. Ciekawym i nie do końca rozwiązanym problemem jest projektowanie i dostarczanie odpowiednich narzędzi służących do zbierania tej wiedzy i jej automatycznego wykorzystania. Na uwagę zasługuje także wykorzystanie modeli cząstkowych wybranych urządzeń i fragmentów instalacji przemysłowej oraz poszczególnych sygnałów. Wykorzystywane mogą być różnego typu modele począwszy od modeli budowanych na podstawie zależności fizykochemicznych czy równań bilansowych, a skończywszy na sztucznych sieciach neuronowych. System diagnostyczny wykorzystuje modele do śledzenia przebiegu zmiennych procesowych. Pojawienie się znaczących różnic pomiędzy wartościami zmiennych procesowych a wyjściami modeli cząstkowych może być sygnałem wskazującym na wystąpienie uszkodzenia. Szczególnie ciekawe jest zastosowanie technik pozwalających na modelowanie związku pomiędzy sygnałami bez znajomości jego matematycznej postaci, jedynie wykorzystując zbiory archiwalnych zmiennych procesowych. W takim przypadku możliwe jest utworzenie modelu jednego sygnału (wyjściowego) w oparciu o jeden bądź więcej sygnałów wejściowych przy wykorzystaniu identyfikacji. Współczesne procedury identyfikacyjne oraz oprogramowanie je implementujące pozwala uzyskiwać dynamiczne i statyczne modele różnych typów (liniowe, wielomianowe, rozmyte, neuronowe). Rozwój tej dziedziny wiedzy w połączeniu ze wzrostem mocy obliczeniowej komputerów powoduje coraz większą automatyzację samego procesu identyfikacji, co przekłada się na możliwość uzyskiwania w drodze identyfikacji nie tylko parametrów, ale również struktury poszczególnych modeli cząstkowych czy nawet automatycznego doboru wejść do modelu []. Modele instalacji tworzone do innych zadań niż diagnostyka. Czasami dostępne są modele instalacji (procesu) tworzone pierwotnie dla innych potrzeb niż diagnostyka. Są to zwykle modele globalne, pokrywające cały proces lub jego większą część. Są one wykorzystywane, np. do różnorodnych procedur optymalizacyjnych, testowania algorytmów regulacji czy szkolenia operatorów. Modele takie mogą być także wykorzystane dla potrzeb diagnostyki. Po dostrojeniu ich parametrów,
3 wyjście (wyjścia) z modelu można wykorzystywać podobnie jak wyjścia modeli cząstkowych. Przy czym, ponieważ model już istnieje, nie zachodzi potrzeba jego identyfikacji, a co za tym idzie, potrzeba posiadania zbiorów danych identyfikujących pokrywających cały zakres zmienności modelowanych sygnałów. Zwykle modele takie są mniej dokładne niż modele uzyskiwane w procesie identyfikacji, ale w zamian bardziej ogólne, tzn. są w stanie opisać pracę instalacji w każdym stanie, włączając w to np. uruchomienie. Inteligentne urządzenia automatyki. Nowoczesne urządzenia automatyki są coraz częściej wyposażane w układy diagnostyki własnej, często także i pewnego fragmentu procesu, w którym pracują (np. układ regulacji, zawór regulacyjny i czujniki). Nowoczesne protokoły komunikacyjne, takie jak FieldBus czy ModBus umożliwiają przekazywanie takiej informacji do systemu zarządzania i nadzorowania procesem czy do systemu ZMiD. Dzięki temu jest możliwe śledzenie wykrytego uszkodzenia oraz analiza jego wpływu na inne fragmenty procesu. Informacje z niezależnych (specjalizowanych) systemów diagnostycznych. Czasami w zakładzie działają niezależne systemy (lub moduły systemów automatyki) realizujące pewne zadania diagnostyczne. Są to zwykle systemy wyspecjalizowane, obejmujące swoim działaniem ograniczone fragmenty instalacji lub wybrane rodzaje urządzeń. Przykładem może być system diagnostyki monitorujący pracę inteligentnych zaworów danego producenta, system diagnostyczny kotła bloku energetycznego lub procedury diagnostyczne realizowane w systemach DCS (diagnostyki własnej, jak i zaprojektowane przez użytkownika elementy diagnostyki procesu). Informacja diagnostyczna wypracowana przez te systemy jest zwykle bardzo precyzyjna i nie może być pominięta na etapie formułowania ogólnej diagnozy co do stanu procesu. Informacje pochodzące od obsługi instalacji. Złożone procesy przemysłowe prawie nigdy nie są w stanie pełnej sprawności i nie pracują w swojej nominalnej konfiguracji. Istnieje konieczność umożliwienia ręcznego (lub automatycznego poprzez komunikację z systemem sterowania) wprowadzenia informacji o konfiguracji procesu oraz obecnych uszkodzeniach (niesprawnych podzespołach, czujnikach, itp.) do systemu ZMiD. Wykorzystanie informacji pochodzącej od obsługi procesu pozwala znacznie uprościć strukturę algorytmów diagnostycznych i zwiększyć poprawność i dokładność wypracowywanych diagnoz dla konkretnej konfiguracji diagnozowanego procesu Wnioskowanie w strukturze zdecentralizowanej i hierarchicznej Duże zakłady przemysłowe najczęściej składają się z wielu różnych, aczkolwiek silnie ze sobą powiązanych, instalacji. Powoduje to, że symptomy uszkodzeń powstałych w jednym podobiekcie mogą być obserwowane także w innych sprzężonych podobiektach [5]. Nie pozwala to na ich zupełnie rozłączne monitorowanie i diagnozowanie. System diagnostyczny powinien umożliwiać stworzenie elastycznej, hierarchicznej i jednocześnie zdecentralizowanej struktury odpowiadającej strukturze procesu oraz systemu automatyki. Rys.. Hierarchiczna struktura systemu diagnostycznego oraz różne źródła wiedzy o stanie procesu. Decentralizacja struktury wnioskowania pozwala na prowadzenie, w miarę niezależne, wnioskowania co do stanu poszczególnych instalacji przez poszczególne podsystemy diagnostyczne (lokalne warstwy wnioskowania, rys. 3). W podsystemach takich zwykle możliwe jest wypracowanie bardziej pewnej (choć nie zawsze bardziej precyzyjnej) diagnozy niż dla bardziej złożonych procesów [3],[5]. Dla mniejszych obiektów bardziej uzasadnione jest przyjęcie założenia o występowaniu wyłącznie uszkodzeń pojedynczych [4] (często stosowane w praktyce) oraz ogranicza się wpływ powstałych uszkodzeń na zdolność realizacji funkcji diagnostycznych. Dodatkowo, decentralizacja pozwala na rozdzielenie funkcji diagnostycznych na wiele równolegle pracujących jednostek komputerowych w celu zmniejszenia nakładów obliczeniowych. Dodatkowe warstwy wnioskowania w strukturze hierarchicznej (nadrzędna warstwa wnioskowania oraz nadrzędna warstwa decyzyjna, rys. 3) pozwalają na uwzględnienie powiązań pomiędzy poszczególnymi obiektami składowymi w celu wypracowania bardziej pewnej i precyzyjnej diagnozy dla całego ciągu technologicznego. Warstwy wyższe struktury pozwalają na integrację informacji diagnostycznej o różnym stopniu szczegółowości, pochodzącej z różnych źródeł. Elastyczność struktury oznacza możliwość uwzględniania różnego rodzaju informacji diagnostycznej pochodzącej z różnych źródeł oraz jej integrację z bazami danych zawierającymi dokumentacje urządzeń, procedury postępowania, diagramy procesu, itp Rozpowszechnianie diagnoz Rola systemu diagnostycznego nie powinna ograniczać się do detekcji, lokalizacji i ewentualnie identyfikacji uszkodzeń. Bardzo ważnym zagadnieniem jest przekazanie odpowiednim osobom stosownych informacji o odpowiednim stopniu szczegółowości, w odpowiednim czasie oraz w odpowiedniej formie. Przykładowo można wyróżnić następujące grupy osób, różniące się rodzajem informacji jakie powinny otrzymać po wykryciu uszkodzenia:
4 Operator. Operator oprócz informacji o wystąpieniu uszkodzenia powinien otrzymać zalecaną instrukcję dalszego postępowania. Informacja ta powinna być prezentowana w tym samym systemie i na podobnych synoptykach, jakie wykorzystywane są do sterowania procesem i obsługi zadań alarmowych. Przy czym powinna być ona prezentowana niezależnie od alarmów, w sposób bardziej intuicyjny i z większym priorytetem. Automatyk obiektowy. Spędza on zwykle większość czasu na obiekcie a nie przed ekranem monitora. Dla niego bardziej przydatna będzie informacja np. w formie raportu o fizycznym położeniu uszkodzonego elementu wraz z jego instrukcją obsługi, ewentualnie naprawy. Korzystne też będzie przekazanie informacji o dostępnych częściach zapasowych potrzebnych do usunięcia uszkodzenia. Inżynier ds. utrzymania ruchu. Osoba odpowiedzialna za utrzymania ruchu nie potrzebuje wszystkich szczegółów dotyczących uszkodzonego elementu. Dla niej bardziej przydatna może być analiza sytuacji zawierająca możliwości rekonfiguracji układu sterowania bądź samego procesu tak, aby minimalizować szkody i, jeśli to możliwe, utrzymać proces w ruchu. Bardzo ważna jest także dla niego informacja o przewidywanym czasie naprawy. Kierownictwo. Te grupy operują na najbardziej ogólnej informacji. W optymalnym przypadku osoby z kierownictwa powinny być informowane o fakcie zaistnienia uszkodzenia oraz jego wpływie na poziom i jakość bieżącej produkcji, możliwościach i koszcie naprawy, itp. Pewnym niezależnym i istotnym odbiorcą informacji diagnostycznej są systemy sterowania tolerujące uszkodzenia. Systemy takie zdolne są do wykonywania półautomatycznej lub automatycznej rekonfiguracji struktury sterowania tak aby umożliwić dalszą pracę instalacji pomimo obecności uszkodzeń. Problem odpowiedniego sformułowania i przekazania wypracowanych diagnoz jest szczególnie istotny w przypadku dużych zakładów przemysłowych zatrudniających tysiące ludzi. W takich zakładach system podejmowania decyzji jest z natury rzeczy rozproszony i hierarchiczny. Powoduje to trudności kto i w jaki sposób powinien zostać poinformowany o wystąpieniu uszkodzenia. W omawianym podejściu rozszerzony został obszar działania klasycznie pojmowanego systemu diagnostyki procesu o elementy ekspertowe doradcze. Pozwala to nie tylko na wykrycie uszkodzenia w instalacji, lecz także na dokonanie analizy jego skutków i skierowanie odpowiednio sformułowanych komunikatów do odpowiednich osób. System diagnostyczny powinien być wyposażony w mechanizmy pozwalające na łatwe i szybkie konfigurowanie oraz zarządzanie systemem pomocy i komunikatów związanych z poszczególnymi uszkodzeniami oraz listą osób i stanowisk, do których mają być one dostarczane. Takie postrzeganie roli systemu diagnostycznego wpisuje się w coraz częściej stosowane zarówno w informatyce, jak i w zarządzaniu, wykorzystywanie informacji o specyficznym aspekcie (punkcie widzenia) danego faktu. 4. SYSTEM ZAAWANSOWANEGO MONITO- ROWANIA I DIAGNOSTYKI AMandD W niniejszym rozdziale przedstawiono wybrane aspekty Zaawansowanego Systemu Monitorowania i Diagnozowania Procesów AMandD związane z poruszanymi w referacie problemami. System AMandD powstał w Instytucie Automatyki i Robotyki Politechniki Warszawskiej w trakcie prac związanych z grantem V Ramowego Programu UE Advanced Decision Support System for Chemical and Petrochemical Industry CHEM jako jeden z modułów zawansowanego systemu wspomagania decyzji dla procesów przemysłu chemicznego i petrochemicznego. W projekcie CHEM brało udział kilkanaście ośrodków naukowych, firm i zakładów przemysłowych z krajów należących oraz kandydujących do UE. Z Polski, oprócz grupy, której zadaniem było przygotowanie systemu diagnostycznego, w projekcie brały udział Zakłady Azotowe Puławy. Zakłady te udostępniły jedną ze swoich instalacji do celów testowych, w tym do uruchomienia pilotowej aplikacji systemu AMandD. W projekcie CHEM powstało szereg modułów systemu wspomagania decyzji realizujących współzależne i dopełniające się zadania, np budowę modeli bilansowych i fizykochemicznych, budowę modeli przyczynowych procesu, analizę statystyczną (PCM) zmiennych procesowych, optymalizację procesów wsadowych, zarządzanie informacją i dokumentami powstałymi podczas analizy zagrożeń (HAZOP), itp. Część tych modułów może być bezpośrednio wykorzystana przez system AMandD jako źródło informacji diagnostycznej. Podczas projektowania struktury systemu AMandD podjęto próbę stworzenia prototypu systemu spełniającego znaczną część wymagań stawianych przed systemami diagnostycznymi nowej generacji. W skład systemu AMandD wchodzi kilka różnorodnych, niezależnych modułów realizujących odrębne funkcje. Wymiana danych i komunikatów pomiędzy modułami odbywa się z wykorzystaniem platformy komunikacyjnej opracowanej na potrzeby projektu CHEM (bazująca na oprogramowaniu XML- Blaster). Ogólną strukturę systemu przedstawiono na rys. 2.
5 Proces (D CS, SCADA) Serwer OPC ihistorian Moduł y IO DTMLink OPCLink OleDBLink OSALink Supervisor (nadzorca) Komunik acja Platforma CHE M (G2) DTM (tymczasowe archiwum) CCUI (wizualizacja) RTM (nadzorca) Moduł y użytk owe InView (wizualizacja) MRIaS (serwer komunikacji) XMLBlaster Inni użytkownicy Moduł y obliczeniowe Archiwa Dane konfiguracyjne (XML) Dane archiwalne (baza danych SQL) Moduł y dodatk owe PVPlayer (odtwarzanie archiwów) CCOMScan (m onitoring kom unikacji) PVGraber (archiwizacja zmiennych) Pliki danych archiwalnych MITforRD RTS (symulator modeli) ifuzzyfdi RTFI (moduł diagnostyczny) CalcPaths (tory przetwarzania) WebPoster (server W W W ) Rys. 2. Moduły systemu AMandD Głównymi modułami systemu AMandD są moduły obliczeniowe. Są one odpowiedzialne za przetwarzanie zmiennych procesowych w celu prowadzenia monitorowania i diagnostyki procesu. Aktualnie dostępny jest moduł ogólnego przetwarzania torów zmiennych procesowych (CalcPaths) umożliwiający zapis wiedzy heurystycznej oraz dwa wyspecjalizowane moduły: budowy i symulacji cząstkowych modeli parametrycznych (MITforRD [7]) oraz wnioskowania diagnostycznego (ifuzzyfdi). 4.. Diagnozowanie w strukturze zdecentralizowanej i hierarchicznej Struktura systemu AMandD z natury rzeczy przystosowana jest do pracy rozproszonej. Każdy z modułów może być uruchomiony niezależnie, w wielu kopiach, na różnych jednostkach obliczeniowych. Każdy z takich modułów może realizować zadania modelowania i diagnostyki dla niezależnych fragmentów instalacji. Algorytmy diagnostyczne zaimplementowane w obecnej wersji systemu posiadają dwupoziomową strukturę hierarchiczną odpowiadającą poziomom lokalnej i nadrzędnej warstwy wnioskowania (rys. 3). W warstwie lokalnej prowadzone jest rozmyte wnioskowanie diagnostyczne dla wybranych podsystemów według zmodyfikowanego algorytmu dynamicznych tablic stanu i- DTS [6] oraz systemu FIS. Zakłada się przy tym, że podzbiory generowanych residuów (sygnałów diagnostycznych) w tych podsystemach są rozłączne, natomiast podzbiory wykrywanych uszkodzeń mogą mieć części wspólne. W warstwie nadrzędnej prowadzone jest uzgadnianie i uściślanie diagnoz wypracowanych w warstwie lokalnej dla podsystemów zależnych (podsystemy, w których występują wspólne uszkodzenia). Przykład dekompozycji systemu diagnozowania pokazano na rys. 3. f f 2 f 3 f 4 f 5 f 6 f 7 f 8 f 9 f 0 S Podsystem S 2 I S 3 S 4 S 5 Podsystem S 6 II S 7 S 8 S 9 Podsystem Globalny system lokalizacji III S 0 uszkodzeń FIS (nadrzędna warstwa wnioskowania) fok Rys. 3. Przykład dekompozycji systemu diagnozowania w dwupoziomowej strukturze hierarchicznej (f uszkodzenia, S sygnały diagnostyczne). Właściwości algorytmu diagnostycznego. W module diagnostycznym i-fuzzy FDI zaimplementowano algorytm wnioskowania dynamicznych tablic stanu w wersji przemysłowej, i-dts [6]. Najważniejsze cechy algorytmu można podsumować następująco: wykorzystanie logiki rozmytej do wielowartościowej oceny residuów oraz wnioskowania diagnostycznego pozwalające na uwzględnienie różnego rodzaju niepewności, możliwość uwzględnienia dynamiki pojawiania się symptomów uszkodzeń w celu zwiększenia ich rozróżnialność oraz ograniczenia występowania fałszywych diagnoz, realizacja wnioskowania szeregowo - równoległego pozwalająca na uzyskanie aktualnej diagnozy w każdym kroku wnioskowania, wykorzystanie dynamicznie tworzonych wątków diagnostycznych (zmniejszenie możliwości wypracowania fałszywych diagnoz oraz umożliwienie detekcji i lokalizacji uszkodzeń krotnych), implementacja dwupoziomowej struktury wnioskowania możliwością wykorzystania dekompozycji,
6 wypracowana diagnoza ma postać par: uszkodzenie wraz ze współczynnikiem pewności jego obecności, implementacja automatycznej rekonfiguracji systemu wnioskowania w zależności od zbioru dostępnych zmiennych procesowych, wiarygodnych sygnałów diagnostycznych i możliwych uszkodzeń. Ocena testów diagnostycznych Wykrycie zaniku uszkodzenia Formułowanie diagnozy Rekonfiguracja struktury wnioskowania Detektor uszkodzeń Nadzorca Nadrzędna warstwa wnioskowania Lokalna warstwa wnioskowania FIS FIS FIS Wątek diagnostyczny Wątek diagnostyczny Wątek diagnostyczny Rys. 4. Schemat blokowy modułu wnioskowania diagnostycznego systemu AMandD. Integracja sygnałów diagnostycznych. W obecnej wersji systemu AMandD nie została jeszcze zaimplementowana nadrzędna warstwa decyzyjna odpowiedzialna za pełną integrację informacji diagnostycznej pochodzącej z różnych źródeł. Istnieje jednak możliwość wprowadzenia jej elementów wykorzystując moduł przetwarzania torów zmiennych systemowych CalcPaths. W module CalcPaths mogą być projektowane dowolne ścieżki przetwarzania zmiennych, w tym integrujące informację wypracowaną przez moduł diagnostyczny systemu AMandD oraz zewnętrzne źródła informacji diagnostycznej. Ze względu na zastosowanie technologii wtyczek, istnieje możliwość łatwego i szybkiego stworzenia specjalizowanych bloków przetwarzania pomocnych w realizacji tego typu zadań. Otwarta architektura systemu AMandD oraz wykorzystanie serwera komunikacyjnego XMLBlaster pozwala na bardzo prostą integrację z zewnętrznymi systemami komputerowymi. Rozpowszechnianie diagnoz. System AMandD w aktualnej postaci umożliwia jedynie szczątkową realizację postulatów zawartych w wymaganiach odnośnie metod prezentacji wyników diagnostyki procesu. Umożliwia on przedstawianie diagnozy zarówno za pomocą własnego modułu wizualizacyjnego jak i na synoptykach obsługiwanych przez system automatyki (SCADA, DCS). Zastosowana metoda opisu instalacji we wspólnej bazie danych, opracowana w ramach projektu CHEM, pozwala na uwzględnienie powiązania pomiędzy uszkodzeniem a urządzeniami procesowymi. W trakcie badań są algorytmy wykorzystywania takiego opisu do automatycznej analizy i generowania informacji specyficznej dla danego odbiorcy. 5. PODSUMOWANIE W referacie przedstawiono wybrane zagadnienia projektowania i struktury oraz kierunki rozwoju zaawansowanych systemów diagnostycznych dla złożonych procesów przemysłowych. Zwrócono szczególną uwagę na konieczność projektowania systemów o strukturze rozproszonej, dostosowanej do struktury instalacji i systemów sterowania i zarządzania. Jednocześnie konieczna jest integracja różnych źródeł wiedzy o stanie procesu dokonywana przez system nadrzędny. Tego typu system będzie w stanie w jednolity sposób zarządzać (opracowywać, zbierać i rozsyłać) wiedzą o stanie całej instalacji przemysłowej. Z przeprowadzonych rozważań wynika, że współczesny system diagnostyczny powinien ewoluować w stronę systemu wspomagania decyzji. Jako przykład rozwiązania spełniającego w dużym stopniu sformułowane wymagania przedstawiono system zaawansowanego monitorowania i diagnozowania procesów przemysłowych AMandD. System ten powstał w ramach projektu CHEM [2], jako jeden z modułów zaawansowanego systemu wspomagania decyzji dla przemysłu chemicznego i petrochemicznego. DIAGNOSTICS OF PROCESSES IN DECENTRALIZED STRUCTURE Abstract: This paper presents selected topics in area of developing of distributed diagnostic systems for huge-scale industrial processes. The structure and general characteristic of AMandD system developed in the frame of UE project CHEM is described. AMandD system has implemented many of features of distributed diagnostic system. Literatura [] Babuska R.: Fuzzy Modeling for Control. Kluwer Academic Publishers, Boston 998 [2] Oficjalne strony projektu CHEM - Advanced Decision Support System for Chemical and Petrochemical Industry : [3] Korbicz, J., Kościelny J., Kowalczuk Z. Cholewa W.: Diagnostyka procesów. WNT, 2002 [4] Kościelny J.M.: Problem uszkodzeń wielokrotnych w diagnostyce procersów przemysłowych. V Krajowa Konferencja N-T Diagnostyka Procesów Przemysłowych, Łagów 200, [5] Kościelny J.M.: Diagnostyka procesów w strukturach zdecentralizowanych jednopoziomowych. V Krajowa Konferencja N-T Diagnostyka Procesów Przemysłowych, Łagów 200, [6] Kościelny J.M., Syfert M.: On-line fault isolation algorithm for industrial processes. 5th IFAC Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety for Technical Process SAFEPROCESS 2003, USA, Washington, June 9-, 2003, [7] Wnuk P.: Genetic Optimization of Structure and Parameters of TSK Fuzzy Models, Elektronika 8-9/2004, Warszawa, 2004, -3
DiaSter - system zaawansowanej diagnostyki aparatury technologicznej, urządzeń pomiarowych i wykonawczych. Politechnika Warszawska
Jan Maciej Kościelny, Michał Syfert DiaSter - system zaawansowanej diagnostyki aparatury technologicznej, urządzeń pomiarowych i wykonawczych Instytut Automatyki i Robotyki Plan wystąpienia 2 Wprowadzenie
Diagnostyka procesów i jej zadania
Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski Wykład 1 Literatura 1 J. Korbicz, J.M. Kościelny, Z. Kowalczuk, W. Cholewa (red.): Diagnostyka procesów. Modele, metody sztucznej
AUTOMATYZACJA PROCESÓW CIĄGŁYCH I WSADOWYCH
AUTOMATYZACJA PROCESÓW CIĄGŁYCH I WSADOWYCH kierunek Automatyka i Robotyka Studia II stopnia specjalności Automatyka Dr inż. Zbigniew Ogonowski Instytut Automatyki, Politechnika Śląska Plan wykładu pojęcia
ANALIZA METOD DETEKCJI I LOKALIZACJI USZKODZEŃ W SYSTEMACH PRODUKCYJNYCH ODLEWNI
39/10 Archives of Foundry, Year 2003, Volume 3, 10 Archiwum Odlewnictwa, Rok 2003, Rocznik 3, Nr 10 PAN Katowice PL ISSN 1642-5308 ANALIZA METOD DETEKCJI I LOKALIZACJI USZKODZEŃ W SYSTEMACH PRODUKCYJNYCH
Diagnostyka procesów przemysłowych Kod przedmiotu
Diagnostyka procesów przemysłowych - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Diagnostyka procesów przemysłowych Kod przedmiotu 06.0-WE-AiRP-DPP Wydział Kierunek Wydział Informatyki, Elektrotechniki
SiR_13 Systemy SCADA: sterowanie nadrzędne; wizualizacja procesów. MES - Manufacturing Execution System System Realizacji Produkcji
System informatyczny na produkcji: Umożliwi stopniowe, ale jednocześnie ekonomiczne i bezpieczne wdrażanie i rozwój aplikacji przemysłowych w miarę zmiany potrzeb firmy. Może adoptować się do istniejącej
Bibliografia...210. xiii
Spis treści 1. Wprowadzenie J. M. Kościelny.... 1 1.1. Struktury systemów sterowania........1 1.2. Kierunki rozwoju współczesnych systemów automatyki...5 1.3. Nowe funkcje zaawansowanych systemów automatyki...
S PECJALNO S C I NTELIGENTNE S YSTEMY D ECYZYJNE
KATEDRA SYSTEMÓW DECYZYJNYCH POLITECHNIKA GDA N SKA S PECJALNO S C I NTELIGENTNE S YSTEMY D ECYZYJNE prof. dr hab. inz. Zdzisław Kowalczuk Katedra Systemów Decyzyjnych Wydział Elektroniki Telekomunikacji
Wykład organizacyjny
Automatyka - zastosowania, metody i narzędzia, perspektywy na studiach I stopnia specjalności: Automatyka i systemy sterowania Wykład organizacyjny dr inż. Michał Grochowski kiss.pg.mg@gmail.com michal.grochowski@pg.gda.pl
Mechatronika i inteligentne systemy produkcyjne. Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl
Mechatronika i inteligentne systemy produkcyjne Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl 1 Program przedmiotu Wprowadzenie definicja, cel i zastosowania mechatroniki Urządzenie mechatroniczne - przykłady
Opracowanie ćwiczenia laboratoryjnego dotyczącego wykorzystania sieci przemysłowej Profibus. DODATEK NR 4 Instrukcja laboratoryjna
Wydział Informatyki i Zarządzania Opracowanie ćwiczenia laboratoryjnego dotyczącego wykorzystania sieci przemysłowej Profibus DODATEK NR 4 Instrukcja laboratoryjna. Opracował: Paweł Obraniak Wrocław 2014
Tabela odniesień efektów kierunkowych do efektów obszarowych
Umiejscowienie kierunku w obszarze kształcenia Kierunek studiów automatyka i robotyka należy do obszaru kształcenia w zakresie nauk technicznych i jest powiązany z takimi kierunkami studiów jak: mechanika
Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn
Uniwersytet Technologiczno Przyrodniczy im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich w Bydgoszczy Wydział Mechaniczny Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn Bogdan ŻÓŁTOWSKI W pracy przedstawiono proces
Podstawy diagnostyki środków transportu
Podstawy diagnostyki środków transportu Diagnostyka techniczna Termin "diagnostyka" pochodzi z języka greckiego, gdzie diagnosis rozróżnianie, osądzanie. Ukształtowana już w obrębie nauk eksploatacyjnych
Dostawa oprogramowania. Nr sprawy: ZP /15
........ (pieczątka adresowa Oferenta) Zamawiający: Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Nowym Sączu, ul. Staszica,33-300 Nowy Sącz. Strona: z 5 Arkusz kalkulacyjny określający minimalne parametry techniczne
INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy
INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy 1. Wyjaśnić pojęcia problem, algorytm. 2. Podać definicję złożoności czasowej. 3. Podać definicję złożoności pamięciowej. 4. Typy danych w języku C. 5. Instrukcja
Systemy Wspomagania Zarządzania Produkcją (MES) ABB Sp. z o.o.
Dział Automatyki Procesowej Systemy Wspomagania Zarządzania Produkcją (MES) ABB Sp. z o.o. na bazie Artur Zabielski Copyright 2007 ABB Systemu Sterowania Freelance800F Wprowadzenie ES/OS Freelance 800F
Zagadnienia egzaminacyjne AUTOMATYKA I ROBOTYKA. Stacjonarne I-go stopnia TYP STUDIÓW STOPIEŃ STUDIÓW SPECJALNOŚĆ
(ARK) Komputerowe sieci sterowania 1.Badania symulacyjne modeli obiektów 2.Pomiary i akwizycja danych pomiarowych 3.Protokoły transmisji danych w systemach automatyki 4.Regulator PID struktury, parametry,
Katedra Systemów Decyzyjnych. Kierownik: prof. dr hab. inż. Zdzisław Kowalczuk ksd@eti.pg.gda.pl
Katedra Systemów Decyzyjnych Kierownik: prof. dr hab. inż. Zdzisław Kowalczuk ksd@eti.pg.gda.pl 2010 Kadra KSD profesor zwyczajny 6 adiunktów, w tym 1 z habilitacją 4 asystentów 7 doktorantów Wydział Elektroniki,
Oferta dydaktyczna. INSTYTUTU METROLOGII, ELEKTRONIKI i INFORMATYKI
Oferta dydaktyczna INSTYTUTU METROLOGII, ELEKTRONIKI i INFORMATYKI Zielona Góra, 2015 Na Wydziale Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki prowadzone są studia: stacjonarne (dzienne), niestacjonarne (zaoczne).
IFTER EQU. sygnalizacji pożaru (SSP), kontroli dostępu (SKD), sygnalizacji włamania i napadu (SSWiN), telewizji
IFTER EQU Firma IFTER jest uznanym oprogramowania zarządzającego budynkowymi, których do producentem systemami zaliczamy: systemy sygnalizacji pożaru (SSP), kontroli dostępu (SKD), sygnalizacji włamania
Kurs Wizualizacja z WinCC SCADA - Zaawansowany. Spis treści. Dzień 1. I VBS w WinCC podstawy programowania (zmienne, instrukcje, pętle) (wersja 1410)
Spis treści Dzień 1 I VBS w WinCC podstawy programowania (zmienne, instrukcje, pętle) (wersja 1410) I-3 VBS w WinCC - Informacje ogólne I-4 Zastosowanie VBS w WinCC Runtime I-5 Wykorzystanie i wydajność
Metodyka projektowania komputerowych systemów sterowania
Metodyka projektowania komputerowych systemów sterowania Andrzej URBANIAK Metodyka projektowania KSS (1) 1 Projektowanie KSS Analiza wymagań Opracowanie sprzętu Projektowanie systemu Opracowanie oprogramowania
Automatyka przemysłowa na wybranych obiektach. mgr inż. Artur Jurneczko PROCOM SYSTEM S.A., ul. Stargardzka 8a, 54-156 Wrocław
Automatyka przemysłowa na wybranych obiektach mgr inż. Artur Jurneczko PROCOM SYSTEM S.A., ul. Stargardzka 8a, 54-156 Wrocław 2 Cele prezentacji Celem prezentacji jest przybliżenie automatyki przemysłowej
WYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI
WYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskiego 8, 04-703 Warszawa tel. (0)
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: SYSTEMY INFORMATYCZNE WSPOMAGAJĄCE DIAGNOSTYKĘ MEDYCZNĄ Kierunek: Inżynieria Biomedyczna Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy moduł specjalności informatyka medyczna Rodzaj zajęć: wykład, projekt
1 Spotkanie Użytkowników Systemów B&R, 9 10 października Hotel Ossa Congress & SPA, Ossa, Rawa Mazowiecka - -
1 Spotkanie Użytkowników Systemów B&R, 9 10 października 2013 Hotel Ossa Congress & SPA, Ossa, 96200 Rawa Mazowiecka 2 Spotkanie Użytkowników Systemów B&R, 9 10 października 2013 Zaprezentujemy szereg
Baza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny.
PI-14 01/12 Baza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny.! Likwidacja lub znaczne ograniczenie redundancji (powtarzania się) danych! Integracja danych!
Opis systemu CitectFacilities. (nadrzędny system sterowania i kontroli procesu technologicznego)
Opis systemu CitectFacilities (nadrzędny system sterowania i kontroli procesu technologicznego) I. Wstęp. Zdalny system sterowania, wizualizacji i nadzoru zostanie wykonany w oparciu o aplikację CitectFacilities,
RAPORT. Gryfów Śląski
RAPORT z realizacji projektu Opracowanie i rozwój systemu transportu fluidalnego w obróbce horyzontalnej elementów do układów fotogalwanicznych w zakresie zadań Projekt modelu systemu Projekt automatyki
WYBRANE ZAGADNIENIA OPTYMALIZACJI PRZEGLĄDÓW OKRESOWYCH URZĄDZEŃ ELEKTRONICZNYCH
Problemy Kolejnictwa Zeszyt 149 89 Dr inż. Adam Rosiński Politechnika Warszawska WYBRANE ZAGADNIENIA OPTYMALIZACJI PRZEGLĄDÓW OKRESOWYCH URZĄDZEŃ ELEKTRONICZNYCH SPIS TREŚCI 1. Wstęp. Optymalizacja procesu
Przetwarzanie energii elektrycznej w fotowoltaice lato 2015/16. dr inż. Łukasz Starzak
Przetwarzanie energii elektrycznej w fotowoltaice lato 2015/16 dr inż. Łukasz Starzak Politechnika Łódzka Wydział Elektrotechniki, Elektroniki, Informatyki i Automatyki Katedra Mikroelektroniki i Technik
Kurs OPC S7. Spis treści. Dzień 1. I OPC motywacja, zakres zastosowań, podstawowe pojęcia dostępne specyfikacje (wersja 1501)
Spis treści Dzień 1 I OPC motywacja, zakres zastosowań, podstawowe pojęcia dostępne specyfikacje (wersja 1501) I-3 O czym będziemy mówić? I-4 Typowe sytuacje I-5 Klasyczne podejście do komunikacji z urządzeniami
Systemy zabezpieczeń
Systemy zabezpieczeń Definicja System zabezpieczeń (safety-related system) jest to system, który implementuje funkcje bezpieczeństwa konieczne do utrzymania bezpiecznego stanu instalacji oraz jest przeznaczony
Mechatronika i inteligentne systemy produkcyjne. Modelowanie systemów mechatronicznych Platformy przetwarzania danych
Mechatronika i inteligentne systemy produkcyjne Modelowanie systemów mechatronicznych Platformy przetwarzania danych 1 Sterowanie procesem oparte na jego modelu u 1 (t) System rzeczywisty x(t) y(t) Tworzenie
2.2.P.07: Komputerowe narzędzia inżynierii powierzchni
2nd Workshop on Foresight of surface properties formation leading technologies of engineering materials and biomaterials in Białka Tatrzańska, Poland 29th-30th November 2009 2 Panel nt. Produkt oraz materiał
Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza.
Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza. Wprowadzenie W wielu dziedzinach działalności człowieka analiza zebranych danych jest jednym z najważniejszych mechanizmów podejmowania decyzji.
Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Wydział Matematyki i Informatyki Wydział Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej Instytut Fizyki
Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Wydział Matematyki i Informatyki Wydział Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej Instytut Fizyki Tomasz Pawłowski Nr albumu: 146956 Praca magisterska na kierunku
TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu
TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu Wykład dla studentów II roku studiów II stopnia na kierunku Zarządzanie Semestr zimowy 2009/2010 Wykładowca: prof. dr hab. inż. Michał Inkielman Literatura Literatura
1.2 SYSTEMY WIZUALIZACJI I NADZORU PROCESU HMI/SCADA
1.2 SYSTEMY WIZUALIZACJI I NADZORU PROCESU HMI/SCADA WONDERWARE INTOUCH przemysłowe oprogramowanie klasy HMI/SCADA zaprojektowane do wizualizacji oraz kontroli procesów produkcyjnych. Pozwala na szybkie
ECTS - program studiów kierunku Automatyka i robotyka, Studia I stopnia, rok akademicki 2015/2016
- program studiów kierunku Automatyka i robotyka, Studia I stopnia, rok akademicki 20/206 Automatyka i robotyka Profil ogólnoakademicki studia stacjonarne I stopnia w c l p w c l p w c l p w c l p w c
Zdalne monitorowanie i zarządzanie urządzeniami sieciowymi
Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Wydział Matematyki i Informatyki Wydział Fizyki, Astronomii i Infomatyki Stosowanej Piotr Benetkiewicz Nr albumu: 168455 Praca magisterska na kierunku Informatyka
Modelowanie niezawodności prostych struktur sprzętowych
Modelowanie niezawodności prostych struktur sprzętowych W ćwiczeniu tym przedstawione zostaną proste struktury sprzętowe oraz sposób obliczania ich niezawodności przy założeniu, że funkcja niezawodności
Wykład wprowadza do podstawowych definicji związanych z Systemami Sterowania Rozproszonego (DCS Distributed Process Control) a zwłaszcza zwraca uwagę
Wykład wprowadza do podstawowych definicji związanych z Systemami Sterowania Rozproszonego (DCS Distributed Process Control) a zwłaszcza zwraca uwagę na dwa podstawowe nurty rozwoju sprzetu automatyki
ZAMAWIAJĄCY. CONCEPTO Sp. z o.o.
Grodzisk Wielkopolski, dnia 11.02.2013r. ZAMAWIAJĄCY z siedzibą w Grodzisku Wielkopolskim (62-065) przy ul. Szerokiej 10 realizując zamówienie w ramach projektu dofinansowanego z Programu Operacyjnego
System wizualizacji i wspomagania zarządzania procesami produkcji
System wizualizacji i wspomagania zarządzania procesami produkcji Pełna wiedza o procesach produkcyjnych Wszędzie tam, gdzie istotne jest śledzenie przebiegów procesów produkcyjnych, system Proman okazuje
Rok szkolny 2015/16 Sylwester Gieszczyk. Wymagania edukacyjne w technikum. ADMINISTROWANIE BAZAMI DANYCH kl. 4c
Wymagania edukacyjne w technikum ADMINISTROWANIE BAZAMI DANYCH kl. 4c Lp. 1 2 4 5 Temat Zasady dotyczące zarządzania projektem podczas prac związanych z tworzeniem bazy oraz cykl życiowy bazy Modele tworzenia
ROBOTYKA I SYSTEMY DECYZYJNE
POLITECHIK GDŃSK SPECJLOŚĆ ROBOTYK I SYSTEMY DECYZYJE prof. dr hab. inż. Zdzisław Kowalczuk Katedra Systemów Decyzyjnych i Robotyki Wydział Elektroniki Telekomunikacji i Informatyki Oczekiwania względem
Komputerowe Systemy Sterowania
KSS 2011 Komputerowe Systemy Sterowania Struktury Sterowania wprowadzenie - Częśd I - dr inż. Tomasz Rutkowski Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Inteligentny czujnik w strukturze sieci rozległej
Inteligentny czujnik w strukturze sieci rozległej Tadeusz Pietraszek Zakopane, 13 czerwca 2002 Plan prezentacji Problematyka pomiarów stężenia gazów w obiektach Koncepcja realizacji rozproszonego systemu
Efekty kształcenia dla kierunku studiów INFORMATYKA, Absolwent studiów I stopnia kierunku Informatyka WIEDZA
Symbol Efekty kształcenia dla kierunku studiów INFORMATYKA, specjalność: 1) Sieciowe systemy informatyczne. 2) Bazy danych Absolwent studiów I stopnia kierunku Informatyka WIEDZA Ma wiedzę z matematyki
InPro BMS InPro BMS SIEMENS
InPro Siemens OPC InPro BMS Produkt InPro BMS jest w sprzedaży od 2000 roku. W ostatnich kilku latach staliśmy się liderem wśród dostawców informatycznych rozwiązań dla systemów bezpieczeństwa. Oferowane
KOMPUTEROWY MODEL UKŁADU STEROWANIA MIKROKLIMATEM W PRZECHOWALNI JABŁEK
Inżynieria Rolnicza 8(117)/2009 KOMPUTEROWY MODEL UKŁADU STEROWANIA MIKROKLIMATEM W PRZECHOWALNI JABŁEK Ewa Wachowicz, Piotr Grudziński Katedra Automatyki, Politechnika Koszalińska Streszczenie. W pracy
Zaawansowany WinCC SCADA. Spis treści. Dzień 1. I VBS w WinCC podstawy programowania (zmienne, instrukcje, pętle) (wersja 1708)
Spis treści Dzień 1 I VBS w WinCC podstawy programowania (zmienne, instrukcje, pętle) (wersja 1708) I-3 VBS w WinCC - Informacje ogólne I-4 Zastosowanie VBS w WinCC Runtime I-5 Wykorzystanie i wydajność
Mariusz Nowak Instytut Informatyki Politechnika Poznańska
Inteligentne budynki () Politechnika Poznańska Plan. BMS. Integracja systemów budynkowych 3. Poziomy integracji systemów budynkowych. Klasyfikacja IB 5. Kategorie instalacji w IB 6. Integracja instalacji
SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia
SZKOLENIE: Administrator baz danych. Cel szkolenia Kurs Administrator baz danych skierowany jest przede wszystkim do osób zamierzających rozwijać umiejętności w zakresie administrowania bazami danych.
Systemy wbudowane. Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl
Systemy wbudowane Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl 1 Program przedmiotu Wprowadzenie definicja, zastosowania, projektowanie systemów wbudowanych Mikrokontrolery AVR Programowanie mikrokontrolerów
Efekty kształcenia na kierunku AiR drugiego stopnia - Wiedza Wydziału Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki Politechniki Opolskiej
Efekty na kierunku AiR drugiego stopnia - Wiedza K_W01 K_W02 K_W03 K_W04 K_W05 K_W06 K_W07 K_W08 K_W09 K_W10 K_W11 K_W12 K_W13 K_W14 Ma rozszerzoną wiedzę dotyczącą dynamicznych modeli dyskretnych stosowanych
Architektura Systemu. Architektura systemu umożliwia kontrolowanie iteracyjnego i przyrostowego procesu tworzenia systemu.
Architektura Systemu Architektura systemu umożliwia kontrolowanie iteracyjnego i przyrostowego procesu tworzenia systemu. Architektura jest zbiorem decyzji dotyczących: organizacji systemu komputerowego,
SYSTEM MONITOROWANIA DECYZYJNEGO STANU OBIEKTÓW TECHNICZNYCH
Aleksander JASTRIEBOW 1 Stanisław GAD 2 Radosław GAD 3 monitorowanie, układ zasilania w paliwo, diagnostyka SYSTEM MONITOROWANIA DECYZYJNEGO STANU OBIEKTÓW TECHNICZNYCH Praca poświęcona przedstawieniu
Projektowanie oprogramowania cd. Projektowanie oprogramowania cd. 1/34
Projektowanie oprogramowania cd. Projektowanie oprogramowania cd. 1/34 Projektowanie oprogramowania cd. 2/34 Modelowanie CRC Modelowanie CRC (class-responsibility-collaborator) Metoda identyfikowania poszczególnych
Dr hab. inż. Jan Duda. Wykład dla studentów kierunku Zarządzanie i Inżynieria Produkcji
Automatyzacja i Robotyzacja Procesów Produkcyjnych Dr hab. inż. Jan Duda Wykład dla studentów kierunku Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Podstawowe pojęcia Automatyka Nauka o metodach i układach sterowania
System kontroli eksploatacji bloków energetycznych i ciepłowniczych
System kontroli eksploatacji bloków energetycznych i ciepłowniczych Nadzór online i optymalizacja procesów wytwarzania energii System Meskan to nowoczesne narzędzie kontroli eksploatacji bloków energetycznych
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: MODELOWANIE I SYMULACJA UKŁADÓW STEROWANIA Kierunek: Mechatronika Rodzaj przedmiotu: Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE C1.
HYDRO-ECO-SYSTEM. Sieciowe systemy monitoringu w instalacjach przemysłowych i ochrony środowiska
HYDRO-ECO-SYSTEM Sieciowe systemy monitoringu w instalacjach przemysłowych i ochrony środowiska 1000 1100 0001 0110 1011 1100 0001 0110 1011 1100 0001 0110 1011 1100 0001 0110 1011 1100 1001 1101 0010
SERWERY KOMUNIKACYJNE ALCATEL-LUCENT
SERWERY KOMUNIKACYJNE ALCATEL-LUCENT OmniPCX Enterprise Serwer komunikacyjny Alcatel-Lucent OmniPCX Enterprise Communication Server (CS) to serwer komunikacyjny dostępny w formie oprogramowania na różne
15 lat doświadczeń w budowie systemów zbierania i przetwarzania danych kontrolno-pomiarowych
O Firmie 15 lat doświadczeń w budowie systemów zbierania i przetwarzania danych kontrolno-pomiarowych Kilkaset systemów zbierania i przetwarzania danych kontrolno pomiarowych zrealizowanych na terenie
A P L I K A C Y J N A
N O T A A P L I K A C Y J N A P R Z E M Y S Ł S P O Ż Y W C Z Y Kraft Foods Polska Olza w Cieszynie System nadzoru linii produkcji wafli System sterowania myciem linii NIEZAWODNE ROZWIĄZANIA SYSTEMÓW AUTOMATYKI
Spis treści. Analiza i modelowanie_nowicki, Chomiak_Księga1.indb :03:08
Spis treści Wstęp.............................................................. 7 Część I Podstawy analizy i modelowania systemów 1. Charakterystyka systemów informacyjnych....................... 13 1.1.
USTAWNIK TOLERUJĄCY USZKODZENIA TORU SPRZĘśENIA ZWROTNEGO
USTAWNIK TOLERUJĄCY USZKODZENIA TORU SPRZĘśENIA ZWROTNEGO Przykład zintegrowanego systemu mechatronicznego Michał Bartyś Wprowadzenie Schemat blokowy Funkcje ustawnika Model przyczynowo-skutkowy Środowisko
EXSO-CORE - specyfikacja
EXSO-CORE - specyfikacja System bazowy dla aplikacji EXSO. Elementy tego systemu występują we wszystkich programach EXSO. Może on ponadto stanowić podstawę do opracowania nowych, dedykowanych systemów.
Marek Parfieniuk, Tomasz Łukaszuk, Tomasz Grześ. Symulator zawodnej sieci IP do badania aplikacji multimedialnych i peer-to-peer
Marek Parfieniuk, Tomasz Łukaszuk, Tomasz Grześ Symulator zawodnej sieci IP do badania aplikacji multimedialnych i peer-to-peer Plan prezentacji 1. Cel projektu 2. Cechy systemu 3. Budowa systemu: Agent
Projektowanie funkcji bezpieczeństwa. z wykorzystaniem podsystemu transmisji danych bezpieczeństwa
Projektowanie funkcji bezpieczeństwa z wykorzystaniem podsystemu transmisji danych bezpieczeństwa Tomasz Strawiński Wstęp Efektywna realizacja systemów sterowania dużych zespołów maszyn lub linii produkcyjnych
Izabela Zimoch Zenon Szlęk Biuro Badań i Rozwoju Technologicznego. Katowice, dnia 13.08.2013 r.
System informatyczny wspomagający optymalizację i administrowanie produkcją i dystrybucją wody przeznaczonej do spożycia przez ludzi subregionu centralnego i zachodniego województwa śląskiego Izabela Zimoch
Wizualizacja procesu produkcyjnego w Hucie Cynku Miasteczko Śląskie S.A.
Wizualizacja procesu produkcyjnego w Hucie Cynku Miasteczko Śląskie S.A. Miejsce wdrożenia Oprogramowanie Proficy wdrożone zostało w Hucie Cynku Miasteczko Śląskie S.A. w Miasteczku Śląskim. Cel wdrożenia
Oferta przedmiotów wybieralnych 2017/2018. Studia I stopnia Elektronika i telekomunikacja
Oferta przedmiotów wybieralnych 2017/2018 Studia I stopnia Elektronika i telekomunikacja Elektronika Medyczna Przetwarzanie i analiza przetwarzanie obrazów oraz sygnałów Inteligentne obliczenia w medycynie
Stosowane metody wykrywania nieszczelności w sieciach gazowych
Stosowane metody wykrywania nieszczelności w sieciach gazowych Andrzej Osiadacz, Łukasz Kotyński Zakład Systemów Ciepłowniczych i Gazowniczych Wydział Inżynierii Środowiska Politechniki Warszawskiej Międzyzdroje,
Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania Studia II stopnia (magisterskie)
Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania Studia II stopnia (magisterskie) Temat: Analiza właściwości pilotażowych samolotu Specjalność: Pilotaż lub Awionika 1. Analiza stosowanych kryteriów
Budowa i oprogramowanie komputerowych systemów sterowania
Budowa i oprogramowanie komputerowych systemów sterowania Literatura Niederliński A.: Systemy komputerowe automatyki przemysłowej Grega W.: Sterowanie cyfrowe w czasie rzeczywistym Winiecki W.: Organizacja
BADANIA SYSTEMÓW STEROWANIA RUCHEM KOLEJOWYM W PROCESIE ICH CERTYFIKACJI
Problemy Kolejnictwa Zeszyt 152 221 Dr inż. Lech Konopiński, Mgr inż. Paweł Drózd Politechnika Warszawska BADANIA SYSTEMÓW STEROWANIA RUCHEM KOLEJOWYM W PROCESIE ICH CERTYFIKACJI 1. Wstęp 2. Zakres i warunki
Diagnostyka, wiadomości podstawowe
Podstawowe pojęcia: Diagnostyka, wiadomości podstawowe Diagnostyka z gr.: diagnostikós oznacza "umiejący rozpoznawać To nauka początkowo wiązana głównie z medycyną nauka o sposobach rozpoznawania chorób.
Teraz bajty. Informatyka dla szkół ponadpodstawowych. Zakres rozszerzony. Część 1.
Teraz bajty. Informatyka dla szkół ponadpodstawowych. Zakres rozszerzony. Część 1. Grażyna Koba MIGRA 2019 Spis treści (propozycja na 2*32 = 64 godziny lekcyjne) Moduł A. Wokół komputera i sieci komputerowych
Spis treści. Dzień 1. I Wprowadzenie (wersja 0906) II Dostęp do danych bieżących specyfikacja OPC Data Access (wersja 0906) Kurs OPC S7
I Wprowadzenie (wersja 0906) Kurs OPC S7 Spis treści Dzień 1 I-3 O czym będziemy mówić? I-4 Typowe sytuacje I-5 Klasyczne podejście do komunikacji z urządzeniami automatyki I-6 Cechy podejścia dedykowanego
PR172012 15 kwietnia 2012 Automatyka budynkowa, Technologia sterowania Oprogramowanie Strona 1 z 5
Automatyka budynkowa, Technologia sterowania Oprogramowanie Strona 1 z 5 System TwinCAT BACnet/IP pomaga spełniać wszelkie wymagania automatyki budynkowej, pozostając w zgodzie ze standardem BACnet Sterowniki
Tom 6 Opis oprogramowania
Część 4 Narzędzie do wyliczania wielkości oraz wartości parametrów stanu Diagnostyka stanu nawierzchni - DSN Generalna Dyrekcja Dróg Krajowych i Autostrad Warszawa, 30 maja 2012 Historia dokumentu Nazwa
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Automatyki
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Automatyki Kazimierz Kosmowski k.kosmowski@ely.pg.gda.pl Opracowanie metod analizy i narzędzi do komputerowo wspomaganego zarządzania bezpieczeństwem
Zastosowania mikrokontrolerów w przemyśle
Zastosowania mikrokontrolerów w przemyśle Cezary MAJ Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Literatura Ryszard Pełka: Mikrokontrolery - architektura, programowanie, zastosowania Projektowanie
Szybkie prototypowanie w projektowaniu mechatronicznym
Szybkie prototypowanie w projektowaniu mechatronicznym Systemy wbudowane (Embedded Systems) Systemy wbudowane (ang. Embedded Systems) są to dedykowane architektury komputerowe, które są integralną częścią
POPRAWA EFEKTYWNOŚCI EKSPLOATACJI MASZYN
POPRAWA EFEKTYWNOŚCI EKSPLOATACJI MASZYN AGENDA 1. O NAS 2. IDEA ELMODIS 3. SYSTEM ELMODIS 4. KORZYŚCI ELMODIS 5. ZASTOSOWANIE ELMODIS O NAS ELMODIS TO ZESPÓŁ INŻYNIERÓW I SPECJALISTÓW Z DŁUGOLETNIM DOŚWIADCZENIEM
Wykład I. Wprowadzenie do baz danych
Wykład I Wprowadzenie do baz danych Trochę historii Pierwsze znane użycie terminu baza danych miało miejsce w listopadzie w 1963 roku. W latach sześcdziesątych XX wieku został opracowany przez Charles
Produkty. MKS Produkty
Produkty MKS Produkty czerwiec 2006 COPYRIGHT ArkaNET KATOWICE CZERWIEC 2006 KOPIOWANIE I ROZPOWSZECHNIANIE ZABRONIONE MKS Produkty czerwiec 2006 Wersja dokumentu W dokumencie użyto obrazków zaczerpniętych
Księgarnia PWN: Kazimierz Szatkowski - Przygotowanie produkcji. Spis treści
Księgarnia PWN: Kazimierz Szatkowski - Przygotowanie produkcji Spis treści Wstęp... 11 część I. Techniczne przygotowanie produkcji, jego rola i miejsce w przygotowaniu produkcji ROZDZIAŁ 1. Rola i miejsce
ASKOM Sp. z o. o. nie bierze żadnej odpowiedzialności za jakiekolwiek szkody wynikłe z wykorzystywania zawartych w publikacji treści.
ASKOM i asix to zastrzeżone znaki firmy ASKOM Sp. z o. o., Gliwice. Inne występujące w tekście znaki firmowe bądź towarowe są zastrzeżonymi znakami ich właścicieli. Wszelkie prawa zastrzeżone. Nieautoryzowane
POLITECHNIKA GDAŃSKA
POLITECHNIKA GDAŃSKA SEMINARIUM Z AUTOMATYKI CHŁODNICZEJ Budowa, działanie, funkcje uŝytkowe i przykłady typowego zastosowania sterowników do urządzeń chłodniczych i pomp ciepła Wykonał: Jan Mówiński SUCHiKl
Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania. Studia: II stopnia (magisterskie)
Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania Studia II stopnia (magisterskie) Temat: Układ sterowania płaszczyzną sterową o podwyższonej niezawodności 1. Analiza literatury. 2. Uruchomienie
SYLABUS/KARTA PRZEDMIOTU
. NAZWA PRZEDMIOTU SYLABUS/KARTA PRZEDMIOTU Systemy wizyjne w automatyce przemysłowej. NAZWA JEDNOSTKI PROWADZĄCEJ PRZEDMIOT Instytut Politechniczny. STUDIA kierunek stopień tryb język status przedmiotu
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: ADMINISTROWANIE INTERNETOWYMI SERWERAMI BAZ DANYCH Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: moduł specjalności obowiązkowy: Programowanie aplikacji internetowych Rodzaj zajęć: wykład,
Informatyka studia stacjonarne pierwszego stopnia
#382 #379 Internetowy system obsługi usterek w sieciach handlowych (The internet systems of detection of defects in trade networks) Celem pracy jest napisanie aplikacji w języku Java EE. Główne zadania
Zagadnienia egzaminacyjne INFORMATYKA. Stacjonarne. I-go stopnia. (INT) Inżynieria internetowa STOPIEŃ STUDIÓW TYP STUDIÓW SPECJALNOŚĆ
(INT) Inżynieria internetowa 1. Tryby komunikacji między procesami w standardzie Message Passing Interface 2. HTML DOM i XHTML cel i charakterystyka 3. Asynchroniczna komunikacja serwerem HTTP w technologii