Михаил Шехтман. АСУ ТП плюс искусственный интеллект. Часть 3. Функции АСУ ТП. Расчеты, диагностика

Главный редактор
By Главный редактор Сентябрь 17, 2018 17:06

Михаил Шехтман. АСУ ТП плюс искусственный интеллект. Часть 3. Функции АСУ ТП. Расчеты, диагностика

Продолжаем серию публикаций «АСУ ТП плюс искусственный интеллект – как сложить?».

 

 

 

 

 

Михаил Шехтман, к.т.н., Председатель Совета директоров НПФ «КРУГ», г. Пенза

 

Какова может быть общая концепция применения искусственного интеллекта (ИИ) в АСУ ТП и ключевые направления развития? Какие задачи могут решаться посредством ИИ при автоматизации в технологических процессах?

Ссылки на предыдущие 2 части – в конце статьи.

 

Часть 3. Функции АСУ ТП. Расчеты, диагностика

В предыдущих публикациях мы охарактеризовали место человека в автоматизированном управлении технологическими процессами и специфику искусственного интеллекта, а также рассмотрели целесообразность применения ИИ на различных этапах АСУ ТП, в т.ч. на этапах работы с данными и управляющих действий.

Следующая функция в нашей классификации в АСУ ТП – расчеты. Выполнение расчетно-учетных операций не требует применения средств ИИ.

 

Функция 8.

Расчеты

 

Расчеты и вычисления, необходимые для реализации автоматизированного управления

Не требует ИИ

 

Важнейшая функция в рамках АСУ ТП – диагностика технологического объекта управления (ТОУ). Здесь применение ИИ очень возможно и перспективно, причем следует, очевидно, различать два типа задач:

  • онлайн-мониторинг работоспособности собственно технологического оборудования и его компонентов
  • мониторинг корректности ведения технологического процесса (режима).

Аналогично дистанционному управлению, в диагностике также можно предложить использовать цифрового советника, который бы оказывал оперативную поддержку пользователей. Среди таковых будут и оператор, и специалисты-технологи, и специалисты служб главного механика и главного энергетика. Тогда среди функций цифрового ассистента назовем:

  • контроль соответствия фактических условий эксплуатации оборудования паспортным;
  • формирование предупреждающих сообщений об отклонениях, возможных нарушениях и вероятных неблагоприятных последствиях эксплуатации оборудования;
  • формирование рекомендаций по безопасной работе оборудования

Очевидно, это потребует создания базы знаний по оборудованию (БЗО) и цифровых моделей оборудования (в данной статье не рассматриваются). БЗО должна состоять из двух основных разделов – базового и дополнительного.

Базовый раздел тогда содержит паспортные характеристики оборудования, и они должны быть достаточно детально приведены в технической документации, то есть предоставляться предприятием-изготовителем.

В свою очередь, дополнительный раздел будет формироваться и обновляться службами главных технологов и механиков непосредственно в рамках эксплуатации при износе оборудования, из-за специфики его взаимодействия с другими видами оборудования, и, что характерно, содержать данные, которые не измеряются АСУ ТП, такие как механические свойства оборудования, разрешенный срок службы после переосвидетельствования и т.д. Система БЗО должна быть простой по интерфейсу и дружественной целевым категориям пользователей.

Представим пример работы оператора и цифрового помощника. Паспорт на насос содержит указание, что температура подшипника насоса выше 90°С является недопустимой для эксплуатации. Цифровой советчик, во-первых, может сформировать предупреждение для оператора: «Температура подшипника насоса Н-42/1 близка к критической последние 15 минут. Примите меры». Во-вторых, помощник предложит совет: «Рекомендую отключить насос Н-42/1 и включить резервный насос Н-42/2. Вызовите механика для осмотра». А в-третьих, помощник сможет сформулировать и возможную причину сложившейся ситуации: «Возможная причина нагрева подшипника – недостаток смазки. Вторая возможная причина – усиление вибрации двигателя насоса. Проверьте возможные причины». Конечно, помощник должен получать от оператора/механика обратную связь. Интерфейс этой связи – естественная речь или ввод данных с клавиатуры.

 

Функция 9.

Диагностика ТОУ

 

Мониторинг как оборудования, так и технологического процесса

Перспективное направление для ИИ в формате цифрового советника

 

Другой вид диагностики – диагностика ПТК (программно-технического комплекса АСУ ТП). Это служебная функция системы, ее пользователями являются специалисты службы эксплуатации АСУ ТП. Опять же, логично отдать этот функционал цифровому помощнику, который:

  • проконтролирует условия эксплуатации ПТК
  • сформирует предупреждающие сообщения в случае выхода значений из заданных диапазонов;
  • сформирует рекомендательные сообщения для предотвращения развития неблагоприятных сценариев в эксплуатации ПТК.

Опять же, потребуется создание Базы знаний ПТК (БЗ ПТК), а также его цифровой модели. В идеале БЗ ПТК будет входить в комплект поставки ПТК. Как может выглядеть предупреждение? «Температура в шкафу ПТК №3 выше 45 градусов последние 30 минут. Возможно повышение до 50 градусов. Вероятная причина №1 – забивка фильтров вентилятора шкафа. Сменить фильтр. Вероятная причина №2 – приближение температуры в помещении к критическому значению. Вызвать специалиста по обслуживанию кондиционера операторной по телефону 24-32». Очевидно, реализован такой функционал может быть как на основе экспертной системы, так и других методов и средств ИИ.

Заметим, что помощник в диагностике ПТК непосредственно связан с этапом верификации данных, иначе не получится корректно продуцировать выводы о возможных ошибках и их первопричине в канале измерения «датчик – модуль ввода/вывода контроллера».

 

Функция 10.

Диагностика ПТК

 

Вспомогательная функция в АСУ ТП, мониторинг ПТК

Перспективное направление для ИИ в формате цифрового советника

 

Заключительные две функции – человеко-машинный интерфейс (ЧМИ) – подразумевается весь комплекс задач взаимодействия пользователей с компонентами ПТК АСУ ТП. Здесь также видится очень перспективное поле деятельности по применению ИИ. Основные задачи ЧМИ:

  1. формирование информации для её отображения пользователям в удобном для них виде (разные пользователи – разный вид)
  2. ввод данных/информации в систему
  3. ввод команд управления и др.

Традиционно информация отображается на мониторах одним и тем же способом:

  • на этапе проектирования создаются наборы кадров («дисплеи»), на которых есть как статическая, так и графическая часть, а также жестко заданные в кадре поля, в которых выводятся динамически изменяемые данные;
  • на этапе проектирования также создается заранее предопределенная «жесткая» карта переходов между кадрами;
  • во время работы оператор производит переходы между кадрами, пользуясь различными вариантами навигации (выпадающие меню, «горячие» клавиши и др.). Даже в небольших АСУ ТП количество кадров составляет много десятков, а в больших – уже сотни. Тогда задача быстрого доступа к нужному в данной технологической ситуации кадру становится крайне важной и нетривиальной, причем она может потребовать определенного времени.

В ЧМИ часто используется многооконный (многоэкранный) режим, что ещё больше усложняет работу персонала, особенно в предаварийных, нештатных ситуациях. Кроме того, сценарии (карты переходов) должны быть разными как для разных типов пользователей, так для различных режимов работы. Поэтому перед ЧМИ с применением ИИ главной целью будет существенное ускорение вывода оптимального состава информации оператору во всех режимах работы ТОУ.

Как это может быть реализовано:

  • на этапе проектирования ЧМИ, помимо создания классических готовых полноэкранных видеокадров, могут быть созданы отдельные блоки информации (окна), отображающие группу данных;
  • на этапе проектирования будет создан базовый («жесткий») сценарий переходов между кадрами…
  • … а также определены различные режимы работы технологического оборудования и различные состояния технологического процесса;
  • для каждого режима/стадии/этапа будут описаны схемы динамической (в отличии от классической статической) компоновки кадров, т.е. такого рода видеокадры будут автоматически «собираться» из различных окон в зависимости от ситуации;
  • в режиме реального времени подсистема распознавания речевых команд пользователя будет их интерпретировать для «собирания» необходимого в текущий момент времени видеокадра. При этом ключевыми словами для распознавания ситуации и команд должны стать названия технологических агрегатов, процессов, параметров и т.д.

Например, при голосовой команде пользователя «Насосная 5 пуск» графическая подсистема ЧМИ с ИИ должна автоматически сформировать (из окон) видеокадр, состоящий из окна с отображением схемы с насосом вместе со смежным оборудованием, окна с группой трендов, необходимых для контроля пуска, окно с виртуальными клавишами управления. При этом окна должны автоматически масштабироваться на кадре, чтобы не перекрывать важную информацию.

 

Функции 11,12

Человеко-машинный интерфейс

 

Весь комплекс задач взаимодействия пользователей с компонентами ПТК АСУ ТП

Перспективное направление для ИИ

 

Итак, подведем итоги всех 3 публикаций.

Мы пришли к выводу, что главной целью применения искусственного интеллекта в автоматизированных системах управления технологическими процессами должно стать уменьшение влияния «человеческого фактора» и, как следствие, снижение количества нештатных ситуаций и ущерба от них.

Для различных функций АСУ ТП перспективы их интеллектуализации не одинаковы.

Применение искусственного интеллекта, заменяющего человека, целесообразно на этапах проверки данных на достоверность, восстановления достоверности, сигнализации о нарушениях, а также диагностики (как ТОУ, так и ПТК), и человеко-машинного интерфейса.

Характерно, что для реализации противоаварийных защит пока использование ИИ представить сложно из-за недопустимости фактора неопределенности.

Особенно же участие ИИ актуально для функций автоматического регулирования и дистанционного управления, очевидно, здесь возникают наибольшие вызовы в ближайшее время. Реализован ИИ здесь может быть в формате электронного помощника, при создании и обновлении соответствующих библиотек и баз знаний и цифровых моделей.

Очевидно, в самое ближайшее время исследовательские усилия будут направлены на поиск ответов на указанные вызовы, и промышленность получит для пилотирования первые системы АСУ ТП нового уровня, основанные на ИИ.

 

Предыдущие части материала:

Михаил Шехтман. АСУ ТП плюс искусственный интеллект. Часть 1. Функции работы с данными

 

Михаил Шехтман. АСУ ТП плюс искусственный интеллект. Часть 2. Функции АСУ ТП. Действия – защиты, регулирование, дистанционное управление

 

Больше оперативных новостей   в Телеграм-канале energoatlas

Новости о технологических изменениях и цифровизации – в телеграм-канале  Остров Шрёдингера

Присоединяйтесь к ЕА
на Facebook

Главный редактор
By Главный редактор Сентябрь 17, 2018 17:06
Добавить комментарий

Нет комментариев

Нет Комментариев!

Вы можете быть первым, кто прокомментирует эту статью.

Написать комментарий
Просмотреть комментарии

Добавить комментарий

Ваш E-mail адрес не будет опубликован.
Обязательные к заполнению поля помечены*

*

code

Избранное в Telegram