Typowy element rozproszonego ukªadu regulacji realizuje zadanie sterowania, b¦d¡c jednocze±nie w¦zªem sieci telekomunikacyjnej, a w wielu przypadkach jest on zaimplementowany jako system
komputerowy czasu rzeczywistego. Dlatego przy projektowaniu rozproszonych ukªadów sterowania konieczne jest wykorzystanie i poª¡czenie wiedzy z nast¦puj¡cych trzech dyscyplin:
1. Teorii sterowania. 2. Telekomunikacji.
3. Komputerowych systemów czasu rzeczywistego.
Warto w tym miejscu wspomnie¢, »e rozproszone systemy sterowania nie s¡ jedynym polem, na którym teoria sterowania spotyka si¦ z telekomunikacj¡. Okazuje si¦ bowiem, »e typowe algorytmy wykorzystywane w automatyce do sterowania obiektami regulacji mog¡ znale¹¢ równie» zastosowanie w sterowaniu sieciami telekomunikacyjnymi. Przykªady znale¹¢ mo»na w pracach [2] oraz [83], gdzie opisano, jak predyktor Smitha pomaga zapobiega¢ zatorom komunikacyjnym w sieci ATM.
O jako±ci pracy rozproszonego ukªadu regulacji decyduje zarówno zastosowany w nim algorytm sterowania, jak i algorytm organizuj¡cy przesyª danych w sieci telekomunikacyjnej (dost¦pu do me-dium b¡d¹ harmonogramowania zada« transmisji). Wymagan¡ jako±¢ sterowania w takim systemie mo»na osi¡gn¡¢ na kilka ró»nych sposobów:
1. Najprostsza metoda polega na zaprojektowaniu ukªadu regulacji bez uwzgl¦dnienia obecno±ci sieci, z wykorzystaniem klasycznych narz¦dzi teorii sterowania. W podej±ciu tym projektant godzi si¦ z nieuchronnym pogorszeniem wªasno±ci ukªadu, wynikaj¡cym z wprowadzenia do niego sieci telekomunikacyjnej. Jest to podej±cie mocno zachowawcze, wymagaj¡ce zapewnie-nia znacznego zapasu stabilno±ci, co przekªada si¦ zazwyczaj (w ukªadach regulacji z obiektami asymptotycznie stabilnymi) na maªe warto±ci wzmocnie« regulatora.
2. Inny sposób post¦powania polega na doborze typu i struktury sieci lub mody kowaniu proto-koªów transmisji tak, by do minimum ograniczy¢ niekorzystne zjawiska. Algorytmy sterowania pozostaj¡ takie same jak w poprzednim przypadku, ale wpªyw zjawisk sieciowych na jako±¢ regulacji jest pomniejszony. Tutaj wykorzystuje si¦ nie tylko wiedz¦ z teorii sterowania, ale te» z zakresu telekomunikacji b¡d¹ harmonogramowania zada«.
3. Kolejne rozwi¡zanie polega na przyj¦ciu sieci telekomunikacyjnej tak¡, jaka jest i zastoso-waniu zmody kowanych algorytmów sterowania, przy projektozastoso-waniu których uwzgl¦dnia si¦ obecno±¢ sieci ze wszystkimi jej wªasno±ciami. Dzi¦ki temu algorytmy te potra ¡ kompenso-wa¢, w wi¦kszym lub mniejszym stopniu, wpªyw niekorzystnych zjawisk sieciowych. Algorytmy sieciowe pozostaj¡ przy tym niezmienione.
4. Ostatni ze sposobów polega na jednoczesnym projektowaniu algorytmu sterowania procesem i algorytmu sterowania ruchem w sieci telekomunikacyjnej. Podej±cie to pozwala na wprowa-dzenie powi¡za« mi¦dzy algorytmami i uzale»nieniu pracy ka»dego z nich od stanu drugiego. Pierwsze z opisanych rozwi¡za« jest najprostsze, jednak wi¡»e si¦ z niepeªnym wykorzystaniem dost¦pnych ±rodków. By wpªyw zjawisk transmisyjnych byª pomijalny, trzeba bowiem stosowa¢ cz¦stotliwo±ci próbkowania du»o mniejsze od maksymalnych, wynikaj¡cych z przepustowo±ci sieci. Atrakcyjno±¢ tej metody wypªywa przede wszystkim z mo»liwo±ci u»ycia w niezmienionej postaci klasycznych algorytmów sterowania oraz metod doboru nastaw regulatorów.
Zastosowania drugiego rozwi¡zania s¡ ograniczone, gdy» cz¦sto nie istnieje mo»liwo±¢ ingerencji w rmowe oprogramowanie sieciowe, a przed mody kacj¡ struktury sieci powstrzymuj¡ wzgl¦dy ekonomiczne. Co wi¦cej, zmniejszenie wpªywu sieci na jako±¢ sterowania t¡ metod¡ mo»liwe jest tylko do pewnych granic.
Trzeci sposób umo»liwia dobre wykorzystanie mo»liwo±ci sieci bez konieczno±ci ingerowania w me-chanizmy jej dziaªania, ale wymaga u»ycia algorytmów sterowania ±wiadomych obecno±ci sieci i po-tra ¡cych kompensowa¢ jej niekorzystny wpªyw. Atrakcyjno±¢ tej metody wynika z wi¦kszej ªatwo±ci jej implementacji w stosunku do metody pierwszej. O ile bowiem protokoªy sieciowe s¡ zazwyczaj zaszyte b¡d¹ w specjalizowanych ukªadach scalonych, u»ytych w interfejsach komunikacyjnych, b¡d¹ w j¡drach systemów operacyjnych zarz¡dzaj¡cych w¦zªami sieciowymi, o tyle algorytmy stero-wania dopuszczaj¡ du»¡ swobod¦ mody kacji, s¡ bowiem zaimplementowane jako procesy systemu operacyjnego, pracuj¡ce przestrzeni u»ytkownika. Ten wªa±nie sposób jest tematem niniejszej roz-prawy.
Ostatnia z wymienionych metod, zwana wspóªprojektowaniem (co-design), ª¡czy w sobie mo»liwo±ci dwóch wcze±niejszych, wprowadzaj¡c jednocze±nie now¡ jako±¢ do dziedziny systemów rozproszo-nych [13, 14, 64, 74]. Z jednej strony daje ona potencjalnie najwi¦ksze mo»liwo±ci poprawy jako±ci i odporno±ci regulacji. Z drugiej strony, jako metoda najbardziej zaawansowana, jest zarazem naj-bardziej zªo»ona w analizie i zarazem najkªopotliwsza w realizacji.
Tematyka zasadniczej cz¦±ci niniejszej rozprawy odpowiada trzeciej z wymienionych powy»ej metod poprawy jako±ci regulacji w ukªadach rozproszonych. W metodzie tej nie ingeruje si¦ w protokoªy sieci telekomunikacyjnej, ale za to wykorzystuje si¦ pewn¡ wiedz¦ o wªasno±ciach sieci, projektuj¡c algorytmy sterowania cz¦±ciowo uodpornione na jej niekorzystne oddziaªywania.
I.5.1 Wykorzystanie modeli matematycznych
Do zaprojektowania ukªadu regulacji, skutecznie realizuj¡cego postawione mu cele, konieczna jest znajomo±¢ modelu matematycznego sterowanego procesu [35,114]. Model taki w rozproszonym sys-temie sterowania mo»e by¢ u»yty na dwa sposoby:
1. Jednorazowo, na etapie projektowania regulatora, dla doboru (optymalnych) nastaw, gwaran-tuj¡cych zachowanie asymptotycznej stabilno±ci ukªadu regulacji.
2. Ustawicznie, podczas pracy ukªadu regulacji, dla estymacji (odtwarzania, predykcji) niezna-nych sygnaªów.
W pierwszym z wymienionych przypadków, model obiektu wykorzystywany jest niejako w trybie o-line, w drugim on-line. W pierwszym wariancie model jest u»ywany przez regulator jedynie po±rednio, wyª¡cznie podczas strojenia. W drugim wariancie model wykorzystuje si¦ bezpo±rednio jest on wbudowany w algorytm regulacji i sªu»y estymowaniu nieznanych sygnaªów (stanu, wyj-±cia, sterowania). Technika ta ma zastosowanie, gdy wymagany sygnaª nie jest wprost dost¦pny do pomiaru (odtwarzanie) lub gdy jest zakªócony ( ltracja), dociera z opó¹nieniem (predykcja) lub nieregularnie. Czyni j¡ to szczególnie atrakcyjn¡ w przypadku systemów rozproszonych, gdzie zazwyczaj wyst¦puj¡ opó¹nienia komunikacyjne, a niekiedy te» zjawisko odrzucania pakietów da-nych. Klasycznymi przykªadami rozwi¡za« wykorzystuj¡cych model obiektu w trybie on-line s¡:
ltr Kalmana i obserwator Luenbergera [86], predyktor Smitha [121,122,143], struktura sterowania z wewn¦trznym modelem (IMC Internal Model Control) [76] oraz regulacja predykcyjna (MPC Model Predictive Control) [115].
Modele wykorzystywane w automatyce dziel¡ si¦ na parametryczne (równania stanu, transmitancja skalarna lub macierz transmitancji) i nieparametryczne (odpowied¹ skokowa, odpowied¹ impulsowa, macierz dynamiczna) [35,114,115]. Mog¡ one opisywa¢ wªasno±ci dynamiczne obiektu lub w wersji uproszczonej wyª¡cznie zale»no±ci statyczne (charakterystyka przej±ciowa). Do zastosowa« w pro-jektowaniu regulatorów oraz w estymacji sygnaªów najbardziej po»¡dane s¡ modele parametryczne w postaci równa« stanu. Reprezentuj¡ one zarówno wªasno±ci dynamiczne jak i statyczne obiektu, mog¡ by¢ u»yte do opisu obiektów liniowych jak i nieliniowych i wreszcie modeluj¡ zarówno obiekty SISO jak i MIMO (wielowymiarowe). S¡ one jednak zarazem najtrudniejsze do identy kacji, zwªasz-cza wówzwªasz-czas, gdy wymagany jest model strukturalny [114], którego struktura odzwierciedla budow¦ zyczn¡ obiektu.
Ze wzgl¦du na charakter czasu wyró»nia si¦ modele ci¡gªe i dyskretne. Wi¦kszo±¢ procesów przemy-sªowych w sposób naturalny modelowana jest zale»no±ciami z czasem ci¡gªym. Je±li do sterowania takich procesów u»yte zostan¡ regulatory cyfrowe, to stosowane w nich próbkowanie sygnaªów (dys-kretyzacja w czasie) nadaje ukªadowi charakter dyskretno-ci¡gªy. Analiz¦ takiego ukªadu mo»na istotnie upro±ci¢, traktuj¡c obecny w nim obiekt jako dyskretny w czasie [45]. Je±li wspóªpracuj¡ce z obiektem czujniki i urz¡dzenia wykonawcze pracuj¡ synchronicznie (z jednakow¡ cz¦stotliwo±ci¡ i bez przesuni¦cia fazy) i w ukªadzie nie wyst¦puj¡ opó¹nienia, to uzyskany w wyniku dyskretyza-cji model matematyczny obiektu jest stacjonarny (o ile stacjonarny byª wyj±ciowy model ci¡gªy), a oba modele maj¡ ten sam rz¡d. W innych przypadkach (brak synchronizacji urz¡dze« wykonaw-czych i czujników, wyst¦powanie staªych lub zmiennych opó¹nie«), zast¦pczy model dyskretny mo»e by¢ niestacjonarny, a jego rz¡d mo»e przewy»sza¢ rz¡d wyj±ciowego modelu z czasem ci¡gªym (ze wzgl¦du na wykorzystanie metody rozszerzonej przestrzeni stanu) [46].
I.5.2 Komputerowe symulatory systemów rozproszonych
Zale»no±ci wyst¦puj¡ce pomi¦dzy elementami, nawet w niezbyt rozbudowanych rozproszonych sys-temach sterowania, s¡ cz¦sto tak zªo»one, »e ich analiza teoretyczna jest niezwykle skomplikowana, a niekiedy wr¦cz niemo»liwa. W takich przypadkach znaczn¡ pomoc w badaniu wªasno±ci ukªadu, przed jego wdro»eniem, stanowi¡ narz¦dzia do symulacji komputerowych. Wprawdzie analiza wy-ników symulacji nie zawsze mo»e zast¡pi¢ rzeteln¡ analiz¦ teoretyczn¡ (zwªaszcza je±li w systemie wyst¦puj¡ zjawiska losowe), to jednak cz¦sto ujawnia ona podstawowe wªasno±ci systemu i w zasto-sowaniach niekrytycznych mo»e by¢ uznana za wystarczaj¡c¡.
Rozproszony system regulacji jest z jednej strony ukªadem sterowania automatycznego, z drugiej systemem telekomunikacyjnym. Istnieje wiele symulatorów sieci, zarówno komercyjnych (na przy-kªad NetSim [81], QualNet [3]), jak i darmowych (na przyprzy-kªad ns-2 [55, 57], OMNeT++ [124]). Podobnie, dost¦pne s¡ symulatory, które mo»na zastosowa¢ dla ukªadów automatycznej regula-cji (na przykªad Simulink, b¦d¡cy skªadnikiem komercyjnego pakietu oblicze« numerycznych MA-TLAB [96,140] lub darmowy Scicos, wspóªpracuj¡cy z pakietem Scilab [119]). Symulatory te umo»-liwiaj¡ u»ytkownikowi prac¦ w ±rodowisku gra cznym, w którym buduje on odpowiednio schemat
blokowy analizowanej sieci telekomunikacyjnej lub ukªadu regulacji automatycznej. aden z wymie-nionych symulatorów w swej podstawowej wersji nie pozwala jednak na jednoczesn¡ symulacj¦ protokoªów transmisji i algorytmów sterowania, niezb¦dn¡ dla zbadania pracy rozproszonego ukªadu regulacji. Taka równolegªa symulacja, która pozwoliªaby zbada¢ wpªyw sieciowego przesyªu próbek sygnaªów na jako±¢ regulacji, okre±lana jest nazw¡ co-simulation [13,25,116].
Jedno z narz¦dzi umo»liwiaj¡cych tak¡ symulacj¦ zostaªo stworzone w Department of Automatic Control w Lund Institute of Technology w Szwecji i nosi nazw¦ TrueTime Library [1820,58]. Ma ono posta¢ przybornika (toolbox) przeznaczonego dla pakietu MATLAB/Simulink. Cho¢ sam przybor-nik jest darmowy, to jednak niezb¦dny dla jego dziaªania pakiet MATLAB to produkt komercyjny. Po zainstalowaniu w systemie MATLAB, biblioteka TrueTime integruje si¦ z gra czn¡ nakªadk¡ do symulacji Simulink. Pozwala to u»ytkownikowi umieszcza¢ w schemacie blokowym ukªadu regulacji, budowanym w Simulinku, bloki reprezentuj¡ce sieci telekomunikacyjne (przewodowe lub bezprze-wodowe). Bloki te kopiuje si¦ z gªównego okna gra cznego biblioteki, przedstawionego na ilustracji I.15. Istniej mo»liwo±¢ wyboru typu sieci telekomunikacyjnej (CSMA/CD Ethernet, CSMA/AMP
Rys. I.15: Gªówne okno przybornika TrueTime Library.
CAN, Round Robin, TDMA, FDMA, Switched Ethernet, 802.11b WLAN, 802.15.4 ZibBee) oraz podania parametrów jej pracy (ilustracja I.16).
Mo»liwo±ci TrueTime Library nie ograniczaj¡ si¦ tylko do symulacji sieci. Dost¦pne s¡ w niej narz¦-dzia umo»liwiaj¡ce modelowanie kompletnych i samodzielnych mikroprocesorowych systemów czasu rzeczywistego, wyposa»onych w interfejsy sieci telekomunikacyjnych oraz mechanizmy wymiany da-nych z otoczeniem (blok TrueTime Kernel na ilustracji I.15). System taki mo»e wi¦c dogodnie repre-zentowa¢ w¦zeª sieci telekomunikacyjnej, speªniaj¡cy rol¦ elementu ukªadu regulacji (inteligentnego czujnika, urz¡dzenia wykonawczego b¡d¹ regulatora). Badacz korzystaj¡cy z przybornika TrueTime ma mo»liwo±¢ precyzyjnego zde niowania zada« symulowanego systemu czasu rzeczywistego. Do jego dyspozycji pozostaj¡ typowe mechanizmy komunikacji i synchronizacji mi¦dzyzadaniowej (se-mafory, komunikaty itd.), mo»e on równie» wybra¢ metod¦ harmonogramowania zada« w systemie spo±ród kilku gotowych lub te» stworzy¢ swój wªasny algorytm. Zadania mog¡ by¢ zakodowane zarówno w j¦zyku MATLAB-a (i zapisane w M-plikach), jak i w j¦zyku C (wymagana jest wówczas ich kompilacja przed symulacj¡). W jednym modelu Simulinka mo»na umie±ci¢ wiele bloków
repre-Rys. I.16: Okna dialogowe pozwalaj¡ce zada¢ parametry pracy symulowanych sieci.
zentuj¡cych odr¦bne systemy czasu rzeczywistego oraz wiele bloków modeluj¡cych niezale»ne sieci telekomunikacyjne. Prac¦ tych bloków monitoruje si¦ w prosty sposób, korzystaj¡c z ich sygnaªów wyj±ciowych, które nios¡ informacj¦ odpowiednio o stanie ka»dego z zada« systemu czasu rzeczywi-stego oraz o stanie sieci. Sygnaªy te maj¡ charakter wektorowy (po jednym elemencie dla ka»dego odr¦bnego zadania) i przyjmuj¡ jedn¡ z kilku mo»liwych warto±ci, odpowiadaj¡cych mo»liwym sta-nom zada« (lub sieci).
Pakiet MATLAB/Simulink, uzupeªniony o bibliotek¦ TrueTime Library, stanowi wygodne narz¦dzie umo»liwiaj¡ce prowadzenie wspóªsymulowania (co-simulation) rozproszonych ukªadów sterowania, w ramach jednego, spójnego ±rodowiska i bez konieczno±ci u»ycia dodatkowych, zewn¦trznych sy-mulatorów. Jest ono szczególnie dogodne do symulowania pracy ukªadów, które zaprojektowano stosuj¡c metod¦ co-design.