Методология системной организации лабораторных занятий в условиях интегрированного комплекса сетевых автоматизированных лабораторий

НА ГЛАВНУЮ

Прошин Иван Александрович,

доктор технических наук, профессор,

Прошин Дмитрий Иванович,

кандидат технических наук, доцент,

Прошина Раиса Дмитриевна,

соискатель.

Пензенская государственная технологическая академия.

Методология организации и проведения лабораторных занятий в условиях интегрированного комплекса сетевых автоматизированных лабораторий (ИКСАЛ) обусловливается принятой концепцией. Суть концепции ИКСАЛ состоит в интеграции всех видов учебных занятий, тренажа и научной деятельности по всем дисциплинам специальностей ВУЗа в единый универсальный интегрированный комплекс сетевых автоматизированных лабораторий вуза. ИКСАЛ сочетает в себе методы и методики автоматизированного исследования в виртуально-физической среде физических многофункциональных объектов (МОИ), технических средств автоматизации, программно-технических комплексов и их математических моделей, в целом интегрированных автоматизированных систем управления, объединяющих автоматизированные системы управления технологическими (АСУТП) и производственными процессами (АСУП) [1, 2].

В качестве объектов исследования по всем курсам используются единые интегрированные многофункциональные комплексы. При этом разработанная технология обеспечивает сочетание проведения занятий на реальных установках и математических моделях.

Создание ИКСАЛ предусматривает переход от специализированных лабораторий кафедр по отдельным дисциплинам и специальностям к интегрированным системам на всех уровнях (лекции, практические, лабораторные, семинарские и др. виды занятий) преподавания по различным специальностям и обеспечивает методическую, математическую, информационную, программно-техническую и организационную совместимость, целостность всего учебного процесса на основе интеграции различных педагогических технологий.

Объединение в единый универсальный комплекс с одной стороны разнородных многофункциональных объектов, а с другой – множество различающихся как по методологии, так и по содержанию дисциплин обусловливает противоречивость требований к методикам проведения исследований на таких объектах. Указанные противоречия порождают в свою очередь проблему построения единого методического комплекса, обеспечивающего проведение всех видов исследований и занятий, необходимых для профессиональной подготовки по специальности или по комплексу специальностей вуза.

С использованием предлагаемой методологии эта проблема решается посредством сбалансированного проведения исследований на математических моделях и реальных физических объектах, использованием единых принципов и подходов организации научных исследований и профессиональной подготовки, созданием единой системы обработки экспериментально-статистической информации [3, 4]. Технология организации лабораторных занятий, основанная на их автоматизированном комплексном проведении, позволяет расширить возможности исследования различных систем, обеспечивает более глубокое и детальное изучение предмета при значительном повышении надёжности и снижении стоимости оборудования.

Методология организации лабораторных занятий в автоматизированном режиме объединяет ряд методик проведения исследований, специфика которых определяется особенностями проводимых исследований и объектов:

· методика параллельного исследования единственного объекта со смещением моментов получения информации для каждого обучающегося;

· методика последовательного исследования одного и того же объекта;

· методика комплексного проведения исследований с использованием физических и математических моделей;

· методика комплексного проведения исследований нескольких объектов с использованием физических и математических моделей;

· методика комплексного проведения исследований с использованием накопленных и синтезированных экспериментальных данных, а также трендов, снятых с реальных промышленных установок.

1. Методика параллельного исследования единственного объекта со смещением моментов получения информации для каждого обучающегося

Проведение лабораторных работ по направлению «Автоматизация и управление» в условиях ИКСАЛ, например, снятие переходной характеристики может быть обеспечено на единственном объекте исследования для целой группы студентов. При исследовании управляемых вентильно-электромеханических систем – это может быть снятие переходной характеристики по моменту или скорости, току в обмотке возбуждения генератора. Для систем регулирования температурой – зависимость температуры объекта от времени при мгновенном отключении нагревательного элемента.

Пусть построение переходной характеристики и идентификация объекта исследования обеспечивается n экспериментальными значениями за интервал времени исследования на p автоматизированных рабочих местах (АРМ).

Для реализации рассматриваемой методики в системе предусмотрена возможность управляемого задания периода дискретизации времени исследования и распределения всей снимаемой с объекта информации между отдельными рабочими местами. Моменты регистрации выходного сигнала с объекта управляемы и могут быть распределены между отдельными исследователями (студентами). Передача сигналов с расширенного объекта исследования на каждое рабочее место производится последовательно. Причём текущее значение измеряемого сигнала на каждое рабочее место поступает со сдвигом по времени Δ относительно соседнего АРМ.

Значение Δ в простейшем случае можно определить по формуле

Каждый i–ый обучающийся получает текущее j–ое значение исследуемого сигнала в моменты времени определяемые формулой

Таким образом, за один эксперимент каждый студент снимает индивидуальный набор экспериментальных данных, который является i-ой частью всего снятого массива данных. В результате обработки своего массива экспериментально-статистической информации каждый студент получает свои оценки параметров модели объекта.

Полностью все экспериментальные точки регистрируются на АРМ преподавателя. В этом случае, преподавателю легко контролировать работу студентов, точность снятия и обработки данных. Появляется возможность исследовать погрешность аппроксимации статистическими методами, делая несколько экспериментов с разным количеством точек, можно сравнивать точность обработки отдельных наборов данных с разных АРМ и полного массива у преподавателя, можно объединять несколько наборов с разных АРМ, тем самым, варьируя количество точек в эксперименте.

Студенты группы связаны одной задачей, хотя каждый выполняет свою часть индивидуально, но от его работы зависит общий результат. Это повышает ответственность студентов и качество получаемых ими знаний, воспитывает навыки одновременно и индивидуальной, и групповой работы.

Предлагаемая методика проведения экспериментальных исследований приемлема при исследовании динамических процессов в том случае, если скорость протекания процессов в объекте исследования не превышает определённой величины, которая ограничена возможностями (быстродействием) используемого контроллера.

Снятие экспериментальных статических характеристик на рабочем участке и исследование относительно медленно протекающих технологических процессов регулирования уровня, температуры, состава и др. по рассматриваемой технологии не накладывает никаких ограничений.

В тоже время исследование относительно быстро протекающих процессов, например исследование электроприводов, электрических генераторов, электронных элементов, предъявляет жёсткие требования к быстродействию контроллеров и других технических средств.

2. Методика последовательного исследования единственного объекта

Рассмотренная выше методика проведения экспериментальных исследований приемлема для сравнительно медленных процессов. Для быстропротекающих процессов в системе предусмотрен отдельный компьютер с быстродействующими аналогово-цифровыми и цифро-аналоговыми преобразователями, который регистрирует и накапливает информацию и передаёт по сети на все рабочие места. Такое построение системы позволяет проводить исследования, как технологических процессов (регулирование уровня, расхода, температуры и т.д.), так и процессов изменения скорости вращения и, более того, электрических процессов с длительностью в несколько миллисекунд.

Методика последовательного исследования одного и того же объекта состоит в поочерёдном получении каждым обучающимся всего массива информации, необходимого для построения всей исследуемой зависимости. При таком подходе время проведения всех исследований определяется суммарным временем, затрачиваемым на каждый отдельный эксперимент с каждого АРМ.

Снятие экспериментальных характеристик в этом случае ограничено двумя факторами.

Во-первых, при включении электрических машин во время переходного процесса в них выделяется повышенная энергия, что приводит к их нагреванию. Поэтому количество возможных включений электрических машин за определённый интервал времени ограничено.

Увеличение времени снятия одного эксперимента ведёт к увеличению общего времени проведения всех исследований и ограничено временем учебного занятия. Такая методика оказывается неприемлемой, если продолжительность эксперимента превышает длительность занятия , делённую на количество рабочих мест .

Применительно к получению экспериментальных переходных характеристик электрических машин такая методика приемлема и позволяет зарегистрировать при наличии шестнадцати АРМ всю информацию не более чем за десять минут.

Таким образом, в отличие от предыдущей технологии проведения исследований технология последовательного исследования одного объекта с нескольких АРМ приемлема для быстропротекающих процессов. Применение её для продолжительных процессов приводит к значительным затратам времени.

3. Методика комплексного проведения исследований с использованием физических и математических моделей

Рассмотренные выше методики проведения экспериментальных исследований удовлетворяют в совокупности практически всем потребностям. Однако, ряд режимов работы различных установок, которые подвергаются исследованию, не может быть обеспечен без снижения надёжности системы. К ним следует отнести исследования динамических, аварийных и других режимов.

Основа анализа и синтеза систем управления является математическая модель. Поэтому практически при изучении всех курсов используются математические модели. Это модели: «Вход – выход», «Вход – состояние – выход», модели, описывающие различные характеристики и физические свойства объектов.

Таким образом, необходимость применения математических моделей обусловлена тремя следующими обстоятельствами.

Первое обстоятельство состоит в том, что для полного изучения процесса режимы, связанные с трудностями получения информации и со значительными потерями, переходные и аварийные целесообразно исследовать на математических моделях.

Второе обстоятельство определяется технологией проектирования автоматизированных систем, необходимостью построения математических моделей с целью анализа и синтеза автоматизированных систем.

Третье обстоятельство обусловлено использованием математических моделей в контурах систем оптимального и адаптивного управления.

Таким образом, методика комплексного проведения исследований с использованием физических и математических моделей является необходимым звеном в общей методологи проведения лабораторных занятий в условиях ИКСАЛ.

4. Методика комплексного проведения исследований нескольких объектов с использованием физических и математических моделей

При проведении занятий в нескольких группах одновременно возникает потребность одновременного проведения лабораторных исследований на нескольких объектах. В разработанном ИКСАЛ предусмотрен режим параллельной работы нескольких объектов с использованием комплексного подхода, объединяющего методики непосредственного снятия информации с объекта, накопления информации, получения информации на моделях.

5. Методика комплексных исследований с использованием накопленных и синтезированных экспериментальных данных, трендов

Данная методика расширяет возможности ИКСАЛ, количество возможных вариантов и заданий по самостоятельной работе с использованием накопленных и синтезированных экспериментальных данных, а также трендов, снятых с промышленных установок, и обеспечивает комплексное исследование не только лабораторных, но и промышленных объектов.

Интегрированный комплекс сетевых автоматизированных лабораторий является открытым для свободного наращивания количества каналов измерения и управления, а также варьирования объектов исследования в рамках выбранного тематического направления. Ввиду этого, он выполняется по блочно-модульному принципу с использованием отечественных и международных стандартов в части применения конструктивных решений (АСЭТ и Евромеханика), технических и программных средств интерфейса (LabCard, VME, VXI, PXI, LabWindows/CVI, Component Works, Pspice и др.).

Разработанный методический комплекс обеспечивает проведение научных исследований на множестве разнотипных объектов с использованием единого математического обеспечения и единой системы обработки информации.

Литература

1. Прошин И.А., Прошин Д.И., Прошина Р.Д. Интегрированная система комплексных сетевых автоматизированных лабораторий / Академия профессионального образования. – Санкт- Петербург. – 2006. – № 2. – С. 23 – 29.

2. Прошин И.А., Прошин Д.И., Прошина Р.Д. Концепция интегрированных комплексов сетевых автоматизированных лабораторий с использованием виртуально-физической среды / Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. – Курск. – 2008. – № 12. – С. 33 – 37.

3. Математическое моделирование и обработка информации в исследованиях на ЭВМ / И. А. Прошин, Д. И. Прошин, Н. Н. Мишина, А. И. Прошин, В. В. Усманов; Под ред. И. А. Прошина. – Пенза: ПТИ, 2000. – 422 с.

4. Прошин И.А., Прошин Д.И., Прошина Н.Н. Структурно-параметрический синтез математических моделей в задачах обработки экспериментально-статистической информации. – Пенза: Изд-во Пенз. гос. технол. акад., 2007. – 178 с.

Поступила в редакцию 02.11.2009 г.