ISSN 1991-3087

Свидетельство о регистрации СМИ: ПИ № ФС77-24978 от 05.07.2006 г.

ISSN 1991-3087

Подписной индекс №42457

Периодичность - 1 раз в месяц.

Вид обложки

Адрес редакции: 305008, г.Курск, Бурцевский проезд, д.7.

Тел.: 8-910-740-44-28

E-mail: jurnal@jurnal.org

Рейтинг@Mail.ru Rambler's Top100
Яндекс.Метрика

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

 

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.

2006-2018 © Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов.
Все материалы, размещенные на данном сайте, охраняются авторским правом. При использовании материалов сайта активная ссылка на первоисточник обязательна.