WikiDer > EICASLAB - Википедия

EICASLAB - Wikipedia
EICASLAB
Разработчики)EICAS Automazione S.p.A.
Операционная системаWindows / Linux
ТипТехнические вычисления
ЛицензияПроприетарный
Интернет сайтwww.eicaslab.com

EICASLAB это программный пакет обеспечение лаборатории для автоматический контроль дизайн и временные ряды прогнозирование разработан как окончательный результат европейского проекта ACODUASIS IPS-2001-42068[1][2][3][4] финансируется Европейским сообществом в рамках инновационной программы. Проект - в течение его жизненного цикла - был направлен на то, чтобы предоставить в области робототехники научный прорыв новой методологии проектирования автоматического управления.[5]

Чтобы облегчить такую ​​передачу знаний, EICASLAB был оснащен программным механизмом «автоматизированный алгоритм и генерация кода»,[6] Это позволяет получить алгоритм алгоритма управления даже без глубоких знаний теории и методологии, которые обычно требуются при использовании традиционных методологий проектирования управления.

EICASLAB был и фактически принят в других европейских исследовательских проектах, связанных с робототехникой (ARFLEX IST-NMP2-016880[7] и проект PISA NMP2-CT-2006-026697)[8] и автомобилестроение (проект HI-CEPS TIP5-CT-2006-031373[9] и проект ERSEC FP7 247955).[10] EICASLAB используется в европейских отраслях промышленности, исследовательских институтах и ​​академических кругах для разработки систем управления и прогнозирования временных рядов, документированных в научной и технической литературе.[11][12][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22]

EICASLAB включает инструменты для моделирования заводов, проектирования и тестирования. встроенный Системы управления, помогая на этапах процесса разработки стратегии управления, от концепции системы до генерации кода управляющего программного обеспечения для конечной цели.

Организация программного обеспечения

EICASLAB - это программный пакет, состоящий из основной программы под названием MASTER, способной помогать и управлять всеми этапами разработки системы управления с помощью набора инструментов, соответственно:

  • инструмент SIMBUILDER, предназначенный для программирования имитационных моделей объекта и алгоритмов управления;
  • инструмент SIM, предназначенный для моделирования и оценки характеристик алгоритмов управления;
  • инструмент POST, предназначенный для анализа результатов путем постобработки записанных данных моделирования;
  • инструмент MPI / CPO, предназначенный для идентификации параметров модели и оптимизации параметров управления;
  • инструмент RCP Manager, предназначенный для управления действиями Rapid Control Prototyping;
  • инструмент SLOW MOTION, предназначенный для автономного повторения экспериментальных испытаний, выполняемых в полевых условиях, для расширенной отладки и настройки.

Функции для поддержки контроля этапов проектирования

Поддержка концепции системы

EICASLAB включает следующие функции для поддержки концепции системы:

  • Проектирование архитектур многопроцессорного управления
  • Разработка многоуровневых иерархических алгоритмов управления

Рассмотрены архитектуры оборудования, включая мультипроцессоры, и архитектуры программного обеспечения, включающие многоуровневое иерархическое управление. Программное обеспечение управления подразделяется на функции, которые разработчик назначает различным процессорам. Каждая функция управления имеет свою частоту дискретизации и временное окно для ее выполнения, которые планируются разработчиком с помощью EICASLAB. планировщик.

Обмен данными может осуществляться между функциями управления, назначенными одному и тому же процессору, и между различными процессорами, принадлежащими системе управления предприятием. Учитывается время задержки при передаче данных.

Окончательное «прикладное программное обеспечение», созданное в C подразделяется на файлы, каждый из которых относится к определенному процессору.

Поддержка системного моделирования

EICASLAB включает в себя определенные рабочие области для разработки, оптимизации и тестирования алгоритмов и программного обеспечения, связанного с «контроллером предприятия», включая как «автоматический контроль»И« траектория генерации »и«беспорядки"воздействуя на завод. Для выполнения такой задачи доступны три различных рабочих зоны, как показано ниже.

  • Площадь завода, которая будет использоваться для моделирования динамического поведения растения с помощью «точной модели растений»,
  • Область управления, которая будет использоваться для разработки функций, связанных с автоматическим управлением и генерацией траектории,
  • Район миссии, который будет использоваться для планирования смоделированных испытаний. Он разделен на две части, соответственно, задачи установки и задачи управления. Первый генерирует возмущение, воздействующее на установку во время смоделированных испытаний, и планирует любые другие события, касающиеся производительности установки, такие как изменения параметров установки. Второй генерирует команду хоста, которая будет отправлена ​​системе управления установкой во время моделирования испытаний.

Поддержка разработки алгоритма управления

EICASLAB включает следующие инструменты и функции для поддержки разработки алгоритма управления:

  • AAG: автоматическая генерация алгоритма
  • MPI: идентификация параметров модели
  • CPO: Оптимизация параметров управления

Инструмент автоматического создания алгоритма, начиная с «упрощенной модели предприятия» и с «требуемой производительности управления», генерирует алгоритм управления. На основе проектных данных станции применяемая методология проектирования управления позволяет проектировать контроллеры с гарантированной производительностью без необходимости какой-либо настройки в полевых условиях, несмотря на неизбежную неопределенность, которая всегда существует между любой математической моделью, построенной на основе проектных данных станции, и фактическая производительность предприятия (основные принципы управления при наличии неопределенности см. [23][24]Разработчик может выбрать одну из трех базовых схем управления, и для каждой он имеет возможность выбрать алгоритмы управления разного уровня сложности. При синтезе автоматически сгенерированное управление осуществляется как результат трех действий:

  • действие разомкнутого контура, которое задается командами, необходимыми для отслеживания опорных сигналов, вычисленных на основе упрощенной модели объекта;
  • компенсация возмущения в установке, которая рассчитывается на основе возмущения, спрогнозированного наблюдателем состояния объекта;
  • то замкнутый цикл действие, которое вычисляется как действие, необходимое для исправления ошибки состояния объекта по отношению к эталонной.

Растения государственный наблюдатель задача может быть расширена для оценки и прогнозирования возмущения, действующего на установку. Прогнозирование и компенсация нарушений в работе оборудования - это оригинальная функция управления, которая позволяет значительно уменьшить ошибку управления. Идентификация параметров модели - это инструмент, который позволяет идентифицировать наиболее подходящие значения параметров упрощенной модели из записанных экспериментальных данных или смоделированных испытаний, выполненных с использованием «точной модели завода». «Истинное» значение параметра не существует: модель является приблизительным описанием завода, а затем «наилучшее» значение параметра зависит от функции затрат, принятой для оценки разницы между моделью и заводом. Метод идентификации оценивает лучшие значения параметров упрощенной модели с точки зрения конструкции управления с обратной связью. Оптимизация параметров управления - это инструмент, который выполняет настройку параметров управления в моделируемой среде. Оптимизация выполняется численно в рамках предварительно определенного смоделированного испытания, то есть для данной задачи (последовательность команд хоста и возмущение, действующее на установку, и любое другое потенциальное событие, связанное с производительностью установки) и для заданных функциональных затрат, связанных с производительностью управления установкой. .

Поддержка генерации кода для конечной цели

Инструмент автоматической генерации кода EICASLAB обеспечивает ANSI C исходный код, связанный с разработанным алгоритмом управления. Конечным результатом работы дизайнера является «прикладное программное обеспечение» в ANSI C, отлажен и протестирован, готов к компиляции и компоновке в процессорах управления предприятием. «Прикладное программное обеспечение» включает программное обеспечение, относящееся к функциям «автоматического управления» и «создания траектории». Смоделированные функции управления - это строго те же функции, которые проектировщик может передать в полевых условиях в фактический контроллер установки.

Поддержка управления настройкой

EICASLAB включает следующие инструменты для поддержки настройки управления:

Slow Motion View - это инструмент, который будет использоваться на этапе настройки управления установкой, предоставляющий переменный путем переменного анализа производительности управляющего программного обеспечения во время экспериментальных испытаний, выполняемых с помощью реальной установки.

Ввод и вывод установки, а также команды хоста, отправляемые контроллеру, записываются во время экспериментальных испытаний, а затем они могут быть обработаны EICASLAB следующим образом. Записанные входные и выходные переменные установки используются в области установки внутри входных и выходных переменных, полученных при моделировании установки. Записанные команды хоста используются в области Control Mission внутри команды хоста, сгенерированной функцией Control Mission.

Затем, когда выполняется смоделированное испытание, функция управления получает записанные выходные данные фактического предприятия и соответствующие записанные команды хоста внутри смоделированных. Поскольку функция управления, выполняемая в EICASLAB, строго такая же, как и в реальном контроллере предприятия, то команды, полученные в результате моделирования функции управления и отправленные из моделируемого управления в моделируемую установку, должны быть строго такими же, как и в случае с моделируемой функцией управления. записанные входные данные предприятия (если нет числовых ошибок, зависящих от различий между процессором, на котором работает EICASLAB, и процессором, используемым в реальном контроллере предприятия, но опыт показал, что влияние таких различий незначительно). Экспериментальные испытания, выполняемые реальным контроллером установки, полностью повторяются в EICASLAB, с той разницей, что теперь процесс может выполняться в замедленном режиме и, если это необходимо, пошагово с использованием программы-отладчика.

Инструмент автоматической генерации кода может использоваться для вставки кода контроллера в Linux Операционная система реального времени (RTOS) (в двух доступных версиях, а именно Linux RTAI и Linux RT с вытеснение ядра), чтобы протестировать алгоритм управления в среде ПК вместо конечного целевого оборудования, выполняя тесты Rapid Control Prototyping (RCP). EICASLAB RCP включает планировщик в реальном времени на основе многопоточность методы программирования и возможность работать на многоядерный процессор.

Инструмент автоматической генерации кода может использоваться для вставки кода контроллера в конечную цель оборудования. После выполнения такой операции, Оборудование в петле (HIL) тесты могут быть выполнены, состоящие из пилотного - вместо реального завода - завода, смоделированного в EICASLAB и запущенного на вашем ПК, подходящего настроенного и связанного через необходимые аппаратные интерфейсы с конечной аппаратной целью.

Рекомендации

  1. ^ ACODUASIS IPS-2001-42068: Сайт проекта ACODUASIS В архиве 2008-04-17 на Wayback Machine
  2. ^ CORDIS Выпуск № 44 - сентябрь 2003 г., Технологические возможности сегодня, стр. 16: "EICASLAB: семейство инструментов CAE, использующих автоматизированную генерацию алгоритмов для проектирования систем управления.". Опубликовано Европейской комиссией - инновации, онлайн[постоянная мертвая ссылка]
  3. ^ Барометр EVCA, апрель 2006 г., стр. 5: "Простой в использовании инструмент для автоматизированных систем управления", онлайн В архиве 2006-12-07 на Wayback Machine
  4. ^ CORDIS - Результаты ИКТ: ведущие результаты: "Простой в использовании инструмент для автоматизированных систем управления", Опубликовано Европейской комиссией, онлайн
  5. ^ Профессор Франческо Донати (Туринский политехнический университет, Италия): «Инновационная методология и проект ACODUASIS», Семинар ACODUASIS "Еще один шаг в проектировании автоматического управления", Турин (Италия), 3 октября 2005 г., онлайн В архиве 2011-07-19 на Wayback Machine
  6. ^ Габриэлла Капоралетти (EICAS Automazione, Италия): «Проект ACODUASIS: профессиональный программный инструмент, поддерживающий дизайн управления в робототехнике», 6-я Международная конференция по альпинистским и шагающим роботам и технологиям поддержки мобильных машин. CLAWAR 2003 17–19 сентября 2003 г., Катания, Италия
  7. ^ Проект ARFLEX IST-NMP2-016880: Сайт проекта ARFLEX/
  8. ^ Проект PISA NMP2-CT-2006-026697 Сайт проекта PISA
  9. ^ Проект HI-CEPS TIP5-CT-2006-031373: Веб-сайт проекта HI-CEPS
  10. ^ Проект ERSEC FP7 247955: Сайт проекта ERSEC:
  11. ^ Габриэлла Капоралетти (EICAS Automazione, Италия), Руи Невеш да Силва и Мария Маркес (UNINOVA, Португалия): "Программное обеспечение для создания передовых автоматизированных алгоритмов в управлении солнечной электростанцией"- MIC 2004 Двадцать третья Международная конференция IASTED по моделированию, идентификации и контролю, аннотация онлайн
  12. ^ Кершер, Зеллнер и Диллман (Университет Карлсруэ, Германия), Стелла и Капоралетти (EICAS Automazione, Италия): "Моделирование и управление суставами, управляемыми жидкостными мышцами, с помощью передового программного обеспечения для автоматической генерации алгоритмов»- CLAWAR 2005 8-я Международная конференция по альпинистским и шагающим роботам и технологиям поддержки мобильных машин.
  13. ^ Кей Ч. Фюрстенберг (IBEO Automobile Sensor GmbH, Германия), Пьер Баро (Peugeot Citroën Automobile, Франция), Габриэлла Капоралетти (EICAS Automazione, Италия), Сильвия Сителли (Исследовательский центр Fiat, Италия), Зафрир Эйтан (TAMAM / IAI, Израиль), Ульрих Lages (IBEO Automobile Sensor GmbH, Германия), Christophe Lavergne (Renault SA, Франция) Разработка предаварийной сенсорной системы: проект CHAMELEON, онлайн[постоянная мертвая ссылка]
  14. ^ А. Боттеро и Д. Мартинелло (COMAU Robotics, Италия):Имитационные модели промышленных роботов для проектирования и анализа систем управления, Семинар ACODUASIS "Еще один шаг в проектировании автоматического управления", Турин (Италия), 3 октября 2005 г., онлайн В архиве 2011-07-19 на Wayback Machine
  15. ^ Ф. Мотто и А. Рамойно (EICAS Automazione, Италия), А. Боттеро и Д. Мартинелло (COMAU Robotics, Италия: Управление промышленными роботами с помощью подхода EICASLAB: промышленное прототипирование и результаты экспериментов, Семинар ACODUASIS "Еще один шаг в проектировании автоматического управления", Турин (Италия), 3 октября 2005 г., онлайн В архиве 2011-07-19 на Wayback Machine
  16. ^ Я. Фоттнер (ММАС, Германия), Т. Кершер (Университет Карлсруэ, Германия), Дж. Ди Гропелло и А. Стелла (EICAS Automazione, Италия): Моделирование и управление автоматизированными транспортными средствами (AGV) для транспортировки еды, белья и отходов в сфере здравоохранения, Семинар ACODUASIS "Еще один шаг в проектировании автоматического управления", Турин (Италия), 3 октября 2005 г., онлайн В архиве 2011-07-19 на Wayback Machine
  17. ^ Г. Капоралетти и А. Стелла (EICAS Automazione, Италия), П. Пина (UNINOVA, Португалия), В. Абади (CYBERNETIX, Франция):«Управление гидравлическим сервоприводом с помощью генератора автоматизированных алгоритмов», Семинар ACODUASIS "Еще один шаг в проектировании автоматического управления", Турин (Италия), 3 октября 2005 г., онлайн В архиве 2011-07-19 на Wayback Machine
  18. ^ Ю. Додеман и Н. Мойсан (IPSIS, Франция), Дж. Ди Гропелло (EICAS Automazione, Италия):«Синтез многопараметрического управления ТЭЦ», Семинар ACODUASIS "Еще один шаг в проектировании автоматического управления", Турин (Италия), 3 октября 2005 г., онлайн В архиве 2011-07-19 на Wayback Machine
  19. ^ Проф. Р. Бухер и К. Кауфманн - (SUPSI, Швейцария): "Прототипирование быстрого управления с помощью EICASLAB и Linux RTAI", Семинар ACODUASIS" Еще один шаг в проектировании автоматического управления ", Турин (Италия), 3 октября 2005 г., онлайн В архиве 2011-07-19 на Wayback Machine
  20. ^ Проф. Сильвано Балеми (Университет прикладных наук Южной Швейцарии, Лугано-Манно, Швейцария): "Платформа быстрого прототипирования контроллеров для высокоточных приложений", Материалы 6-й Международной конференции Евспен - Баден-бай-Вена - май 2006 г., онлайн[постоянная мертвая ссылка]
  21. ^ Паола Донати и Франческо Донати: «Моделирование и прогнозирование кривой доходности в условиях неопределенности модели, Паола Донати и Франческо Донати», серия рабочих документов 917, Европейский центральный банк (ЕЦБ), онлайн
  22. ^ Паола Донати: «Эффективность денежно-кредитной политики в период кризиса: данные о денежном рынке зоны евро», Европейский центральный банк (ЕЦБ) семинар декабрь 2009 г., онлайн
  23. ^ Проф. Ф. Донати, проф. Д. Карлуччи: "Контроль нормы неопределенных систем", IEEE Transactions on Automatic Control, vol.20-AC, 1975, pp.792-795.
  24. ^ Проф. Ф. Донати, проф. М. Валлаури: "Гарантированное управление почти линейными установками", IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 29-AC, 1984, pp. 34-41.