В данное время имеется большое разнообразие программных сред (ПС), но нет методики их оценки и выбора наилучшей в каждом конкретном случае, в частности в задачах разработки систем управления технологическими процессами [1]. В большинстве случаев разработка алгоритмов управления технологическим оборудованием и процессами осуществляется с применением языка функциональных схем. Недостатком его применения является отсутствие наглядности в динамике протекания процесса и функционировании оборудования.
Использование словесного описания при разработке алгоритмов программно-логического управления и формировании требований к выбору ПС может сопровождаться их неполнотой и противоречивостью. Отсутствие количественной оценки согласованности высказанных суждений разработчиков (экспертов) относительно предпочтений того или иного ПС усугубляет ситуацию при создании системы управления со взаимосвязанными управляющими устройствами, реализуемыми коллективом разработчиков и программистов с использованием специфической технологии программирования. Из изложенного вытекает актуальность решения задачи многокритериального выбора программного инструментария для управления технологическим процессом и оборудованием с помощью проведения сравнительного анализа альтернатив и обеспечения повышения согласованности экспертных суждений.
Цель исследования заключается в обосновании применения метода сравнительного анализа для выбора комплекса ПС как задачи многокритериального выбора при разработке алгоритмов дискретного управления технологическим оборудованием.
Достижение поставленной цели требует формализации используемой качественной информации о предпочтительности того или иного локального критерия оптимальности из нескольких заданных и реализации алгоритма повышения согласованности экспертных суждений при решении задачи выбора вариантов, что является научной новизной предложенной методики многокритериального выбора ПО. Задача выбора ПО и сравнения возможных альтернатив решается с помощью экспертных суждений. Суждения экспертов должны быть согласованы, т.е. непротиворечивы. Для этого в данной статье используется разработанный нами метод согласованности матриц парных сравнений на основе компонент их максимальных собственных чисел [2]. При этом становится возможным обоснованное принятие оптимального варианта решения. Результатом решения задачи является выбранный конкретный тип ПС.
Материалы и методы исследования
Важной составляющей не поддающегося полной формализации процесса проектирования систем управления технологическим процессом и оборудованием является принятие решений. В данной работе, в частности, такой задачей является выбор конкретного типа программного комплекса. Сложность такой задачи обусловлена в первую очередь противоречивостью нескольких критериев, что приводит к необходимости использования некоторой схемы разумного компромисса, обеспечивающего гармоничное повышение качества решения по каждому частному критерию [3].
Задача выбора фирм-разработчиков ПС может быть корректно разрешена только на основе многокритериального подхода к принятию решений. Задача многокритериального выбора в данной работе сформулирована следующим образом. На первом этапе разработчиком системы управления сформирован набор некоторого числа вариантов (альтернатив) критериев (характеристик) программных комплексов, из которых требуется произвести выбор одного наиболее значимого для решаемой задачи [4]. Затем на следующем этапе решается задача выбора ПС, предпочтительного (оптимального) по отдельному частному критерию. При отсутствии математических моделей следует говорить о рациональном решении, под которым понимается близкое к оптимальному решение из сформированного набора допустимых вариантов (альтернатив).
Рассмотрим характеристики существующих на рынке автоматизации следующих ПС, не привязанных к конкретному технологическому оборудованию:
– ПС программирования программно-логических контроллеров (ПЛК) CoDeSys (аббревиатура от Controller Development System) является распространенной средой, в которой кроме пяти стандартных языков программирования (ЯП) ПЛК используется язык CFC (Continuous Function Chart) [5, 6];
– ПС LabView (аббревиатура от Laboratory Virtual Instrumentation Engineering Workbench), реализованная на основе графического ЯП «G», применяется для сбора и обработки данных, управления технологическими объектами и процессами, для реализации графических схем подключения оборудования и др. Принцип построения LabView близок к программной системе SCADA [7, 8];
– ПС ISaGRAF является программным продуктом, использующим аппаратно независимый генератор исполняемого кода и позволяющим осуществлять трансляцию проектов в программный код на языке «С» и получить полнофункциональный контроллер [9];
– ПС Multiprog является средой разработки программ логического управления с полным набором сервисов стандарта МЭК 61131-3 [10]. ПС базируется на операционной системе реального времени собственного производства (ProConOS) со средой программирования ОС Windows;
– ПС Open PCS является средой для разработки программ логического управления стандарта МЭК 61131-3, которая может быть использована производителями оборудования для программирования контроллеров с помощью модуля поддержки ПЛК – SmartPLC [11]. Последняя версия ПС построена на базе технологии ISaGRAF, рассмотренной выше [9];
– ПС Simatic Step 7 является средой для выполнения комплекса работ по созданию и обслуживанию систем автоматизации на основе ПЛК Simatic S7-300 и Simatic S7-400 фирмы Siemens. В первую очередь это работы по программированию ПЛК с использованием трех ЯП стандарта МЭК 61131-3: LD – язык релейно-контактной логики; FBD – язык функциональных блочных диаграмм; ST – язык списка инструкций [12].
В табл. 1 приведены суждения и характеристики ПС, являющиеся информационными данными для построения матрицы парных сравнений, используемой для выбора рационального программного комплекса и приведенной в табл. 2.
Из анализа приведенных данных можно сделать вывод, что наличие нескольких характеристик не позволяет однозначно сделать свой выбор на конкретном ПС, принимаемым в качестве оптимальной альтернативы. Далее количественно проанализируем приведенные характеристики ПС, для чего произведем расчет значений приоритетов альтернатив и сведем в табл. 2 оценки для каждого ПС по шкале относительной важности [4].
Таблица 1
Характеристика ПС для разработки системы дискретного управления технологическим оборудованием
ПС |
Характеристика |
||||
ОС |
ЯП |
Обеспечение совместимости с другими ПС ПЛК |
Поддержка объектно-ориентированной парадигмы |
Использование сервисов стандарта МЭК 61131 |
|
CoDeSys [5, 6]; ПР1 |
Windows |
IL, ST, LD, FBD, СFC |
трансляция в исполняемый код процессора |
есть |
есть полностью |
LabView [8]; ПР2 |
Windows Mac OS, Linux |
графический ЯП «G» |
TCP/IP, UDP |
нет |
ограничено |
ISaGRAF [9]; ПР3 |
Windows |
IL, ST, LD, FBD, СFC |
генерация исполняемого кода |
нет |
есть полностью |
Multiprog [10]; ПР4 |
ProConOS |
FBD, LD и IL |
TCP/IP, UDP/IP |
нет |
есть полностью |
Open PCS [11]; ПР5 |
Windows |
IL, ST, СFC |
генерация исполняемого кода |
нет |
ограничено |
Simatic Step 7 [12]; ПР6 |
Windows |
LD, FBD,STL |
совместимости нет |
есть |
есть полностью |
Таблица 2
Матрица парных сравнений альтернатив для выбора программной среды и значения приоритета альтернатив
Программная среда |
ПР1 |
ПР2 |
ПР3 |
ПР4 |
ПР5 |
ПР6 |
Оценка компонент собственного вектора |
Нормализованные оценки вектора приоритета (ВП) |
ПР1 |
1 |
7 |
7 |
9 |
3 |
5 |
4,332664 |
0,478341 |
ПР2 |
1/7 |
1 |
1/5 |
3 |
1/4 |
1/3 |
0,438846 |
0,04845 |
ПР3 |
1/7 |
5 |
1 |
7 |
2 |
3 |
1,762734 |
0,194612 |
ПР4 |
1/9 |
1/3 |
1/7 |
1 |
1/5 |
1/4 |
0,253368 |
0,027973 |
ПР5 |
1/3 |
4 |
1/2 |
5 |
1 |
3 |
1,467799 |
0,16205 |
ПР6 |
1/5 |
3 |
1/3 |
4 |
1/3 |
1 |
0,802284 |
0,088575 |
Сумма |
1,930 |
20,333 |
9,176 |
29 |
6,783 |
12,583 |
9,057695 |
1,000001 |
λmax = 6,719; ИС = 0,144; СС = 1,24; ОС = 11,59 |
Из рассчитанных нормализованных оценок вектора приоритета (ВП) следует, что наибольшее значение при выборе программной среды принадлежит варианту ПР1 (47,8341 %). Для проверки достоверности полученного результата необходимо проверить, что экспертные суждения при составлении матрицы парных сравнений альтернатив были непротиворечивы. Для этого рассчитываются индекс согласованности (ИC), случайная согласованность (СС) матрицы шестого порядка, равная 1,24 [4], и отношение согласованности (ОС). Контроль ОС – одна из процедур в реализации последовательности этапов решения задачи многокритериального выбора, является сквозным, т.е. он осуществляется на всех последующих этапах принятия решения. Используя вычисленное максимальное собственное значение матрицы λmax = 6,719, получены значения ИС = (λmax – n)/(n – 1) = (6,719 – 6) / 5 = 0,1438; OC = 0,1438/1,24 = 0,1159 > 0,10, приведенные в табл. 2. ОС, равное 11,59 %, превышает допустимое, равное 10 %, что является неприемлемым и свидетельствует о нарушении логичности суждений, допущенном экспертом при заполнении матрицы, т.е. уровень их согласованности очень мал, а значит, необходимо пересмотреть экспертные оценки. Для этого воспользуемся разработанным методом согласованности матрицы парных сравнений в соответствии с методом [2]. Рассчитанные ОС и новые оценки ВП, введя новые значения второго элемента a12 в первой строке матрицы элементов сравнения, приведены в табл. 3–7.
Таблица 3
Матрица парных сравнений для выбора программной среды при экспертной оценке a12 = 6
Программная среда |
ПР1 |
ПР2 |
ПР3 |
ПР4 |
ПР5 |
ПР6 |
Оценка компонент собственного вектора |
Нормализованные оценки вектора приоритета |
ПР1 |
1 |
7 |
6 |
9 |
3 |
5 |
4,222768 |
0,469526 |
ПР2 |
1/7 |
1 |
1/5 |
3 |
¼ |
1/3 |
0,438846 |
0,048795 |
ПР3 |
1/6 |
5 |
1 |
7 |
2 |
3 |
1,80861 |
0,201098 |
ПР4 |
1/9 |
1/3 |
1/7 |
1 |
1/5 |
1/4 |
0,253368 |
0,028172 |
ПР5 |
1/3 |
4 |
1/2 |
5 |
1 |
3 |
1,467799 |
0,163203 |
ПР6 |
1/5 |
3 |
1/3 |
4 |
1/3 |
1 |
0,802284 |
0,089205 |
Сумма |
1,954 |
20,333 |
8,176 |
29 |
6,783 |
12,583 |
8,993675 |
0,999999 |
λmax = 6,600; ИС = 0,120; СС = 1,24; ОС = 9,683 |
Таблица 4
Матрица парных сравнений для выбора программной среды при экспертной оценке a12 = 5
Программная среда |
ПР1 |
ПР2 |
ПР3 |
ПР4 |
ПР5 |
ПР6 |
Оценка компонент собственного вектора |
Нормализованные оценки вектора приоритета |
ПР1 |
1 |
7 |
5 |
9 |
3 |
5 |
4,096381 |
0,459077 |
ПР2 |
1/7 |
1 |
1/5 |
3 |
¼ |
1/3 |
0,438846 |
0,049181 |
ПР3 |
1/5 |
5 |
1 |
7 |
2 |
3 |
1,864411 |
0,208942 |
ПР4 |
1/9 |
1/3 |
1/7 |
1 |
1/5 |
1/4 |
0,253368 |
0,028395 |
ПР5 |
1/3 |
4 |
1/2 |
5 |
1 |
3 |
1,467799 |
0,164494 |
ПР6 |
1/5 |
3 |
1/3 |
4 |
1/3 |
1 |
0,802284 |
0,089911 |
Сумма |
1,987 |
20,333 |
7,176 |
29 |
6,783 |
12,583 |
8,923089 |
1,000000 |
λmax = 6,482; ИС = 0,096; СС = 1,24; ОС = 7,781 |
Таблица 5
Матрица парных сравнений для выбора программной среды при экспертной оценке a12 = 4
Программная среда |
ПР1 |
ПР2 |
ПР3 |
ПР4 |
ПР5 |
ПР6 |
Оценка компонент собственного вектора |
Нормализованные оценки вектора приоритета |
ПР1 |
1 |
7 |
4 |
9 |
3 |
5 |
3,946832 |
0,446263 |
ПР2 |
1/7 |
1 |
1/5 |
3 |
1/4 |
1/3 |
0,438846 |
0,04962 |
ПР3 |
1/4 |
5 |
1 |
7 |
2 |
3 |
1,935055 |
0,218794 |
ПР4 |
1/9 |
1/3 |
1/7 |
1 |
1/5 |
1/4 |
0,253368 |
0,028648 |
ПР5 |
1/3 |
4 |
1/2 |
5 |
1 |
3 |
1,467799 |
0,165962 |
ПР6 |
1/5 |
3 |
1/3 |
4 |
1/3 |
1 |
0,802284 |
0,090713 |
Сумма |
2,037 |
20,333 |
6,176 |
29 |
6,783 |
12,583 |
8,844184 |
1,000000 |
λmax = 6,367; ИС = 0,073; СС = 1,24; ОС = 5,927 |
Таблица 6
Матрица парных сравнений для выбора программной среды при экспертной оценке a12 = 3
Программная среда |
ПР1 |
ПР2 |
ПР3 |
ПР4 |
ПР5 |
ПР6 |
Оценка компонент собственного вектора |
Нормализованные оценки вектора приоритета |
ПР1 |
1 |
7 |
3 |
9 |
3 |
5 |
3,762058 |
0,429731 |
ПР2 |
1/7 |
1 |
1/5 |
3 |
1/4 |
1/3 |
0,438846 |
0,050128 |
ПР3 |
1/3 |
5 |
1 |
7 |
2 |
3 |
2,030095 |
0,231893 |
ПР4 |
1/9 |
1/3 |
1/7 |
1 |
1/5 |
1/4 |
0,253368 |
0,028942 |
ПР5 |
1/3 |
4 |
1/2 |
5 |
1 |
3 |
1,467799 |
0,167663 |
ПР6 |
1/5 |
3 |
1/3 |
4 |
1/3 |
1 |
0,802284 |
0,091643 |
Сумма |
2,121 |
20,333 |
5,176 |
29 |
6,783 |
12,583 |
8,75445 |
1,000000 |
λmax = 6,261; ИС = 0,052; СС = 1,24; ОС = 4,205 |
Таблица 7
Матрица парных сравнений для выбора программной среды при экспертной оценке a12 = 2
Программная среда |
ПР1 |
ПР2 |
ПР3 |
ПР4 |
ПР5 |
ПР6 |
Оценка компонент собственного вектора |
Нормализованные оценки вектора приоритета |
ПР1 |
1 |
7 |
2 |
9 |
3 |
5 |
3,516228 |
0,406475 |
ПР2 |
1/7 |
1 |
1/5 |
3 |
1/4 |
1/3 |
0,438846 |
0,05073 |
ПР3 |
1/2 |
5 |
1 |
7 |
2 |
3 |
2,172025 |
0,251085 |
ПР4 |
1/9 |
1/3 |
1/7 |
1 |
1/5 |
1/4 |
0,253368 |
0,029289 |
ПР5 |
1/3 |
4 |
1/2 |
5 |
1 |
3 |
1,467799 |
0,169677 |
ПР6 |
1/5 |
3 |
1/3 |
4 |
1/3 |
1 |
0,802284 |
0,092744 |
Сумма |
2,287 |
20,333 |
4,176 |
29 |
6,783 |
12,583 |
8,65055 |
1,000000 |
λmax = 6,1772; ИС = 0,0354; СС = 1,24; ОС = 2,855 |
Таблица 8
Иерархия расположения альтернатив ПР1, … , ПР6 на основе нормализованных оценок вектора приоритета (ВП)
Программная среда |
Нормализованные оценки вектора приоритета (ВП) |
|||||
ПР1 |
0,478341 |
0,469526 |
0,459077 |
0,446263 |
0,429731 |
0,406475 |
ПР3 |
0,194612 |
0,201098 |
0,208942 |
0,218794 |
0,231893 |
0,251085 |
ПР5 |
0,162050 |
0,163203 |
0,164494 |
0,165962 |
0,167663 |
0,169677 |
ПР6 |
0,088575 |
0,089205 |
0,089911 |
0,090713 |
0,091643 |
0,092744 |
ПР2 |
0,048450 |
0,048795 |
0,049181 |
0,049620 |
0,050128 |
0,050730 |
ПР4 |
0,027973 |
0,028172 |
0,028395 |
0,028648 |
0,028942 |
0,029289 |
Как видно из табл. 3–7, последовательное изменение a12 приводит к улучшению ОС: ОС снизилось с 11,59 до 2,855 %, при этом наилучшая альтернатива и ранжирование элементов сравнений не изменились, что подтверждено полученными следующими данными для вектора приоритета при a12 = (7; 6; 5; 4; 3; 2): ВП = (0,478341; 0,469526; 0,459077; 0,446263; 0,429731; 0,406475) и ОС = (11,6; 9,683; 7,781; 5,927; 4,205; 2,855). Иерархическое расположение альтернатив представлено в табл. 8, из которой следует ПР1 > ПР3 > ПР5 > ПР6 > ПР2 > ПР4, где знак « > » обозначает превосходство одного программного средства над другим.
Результаты исследования и их обсуждение
Из полученных результатов можно сделать вывод, что предпочтительным программным продуктом является ПС CoDeSys (ПР1), а наименее значимым – Multiprog (ПР4). Это подтверждается рассчитанными нормализованными оценками вектора приоритета, которые соответственно равны 0,406475 и 0,029289.
Действительно, выбранный программный комплекс по отношению к сравниваемым характеризуется следующими возможностями:
– обеспечивает разработку программно-логического управления технологическим процессом и оборудованием при заданной информационной мощности системы и конфигурации аппаратных входов/выходов;
– обеспечивает совместимость входов/выходов аппаратных средств, представляемых разработчиками системы в таблице-циклограмме программно-логического управления процессом и исполнительным оборудованием, со входами/выходами технологического процесса и оборудования, и их привязку ко входам/выходам системы управления;
– обеспечивает процесс отладки ПО системы управления в соответствии с методикой тестирования.
Заключение
В работе обоснована целесообразность применения средств программирования CoDeSys для разработки системы логического управления технологическим оборудованием. Это подтверждено полученными значениями глобальных приоритетов, из которых видно, что наибольший приоритет, равный 0,406475, имеет программная среда CoDeSys. Следовательно, при разработке программы управления оборудованием следует отдать предпочтение именно этому программному комплексу. Выбранный программный комплекс CoDeSys выгодно отличается от сравниваемых альтернатив тем, что среда программирования позволяет проектировать и отлаживать программы управления исполнительными устройствами на языке СFC стандарта МЭК 611-31 [13].
Полученные результаты показывают, что предложенная методика позволяет обосновать и эффективно использовать человеко-машинные процедуры решения задачи многокритериального выбора программного инструментария (комплекса программ) для разработки логического управления технологическим оборудованием. Установлено, что решение многокритериальной задачи c использованием частных локальных критериев является корректным, благодаря проверке непротиворечивости экспертных суждений. Это позволяет говорить о рациональности полученного решения, которое при отсутствии математических моделей является близким к оптимальному решению и характеризует практическую значимость проведенного исследования. Предложенная методика решения многокритериальной задачи выбора реализована программно [14] и использована в процессе разработки системы автоматизации биогазовой установки, в части управления последовательно связанными технологическими агрегатами: насосом, оснащенным реле давления, контролирующим работу собственно насоса и электродвигателя, обеспечивающего вращение рабочего колеса через соединительную муфту, и магнитного пускателя, обеспечивающего подачу электроэнергии к электродвигателю, а также кнопочного поста [14]. Данные установки производят биогаз как альтернативный источник энергии, и их практическая значимость предопределена созданием и реализацией запланированных к 2030 г. новых технологических платформ на основе биотехнологий. Реализация таких биотехнологических платформ возможна с использованием выбранного в данной работе программного обеспечения задач управления последовательно связанными агрегатами в автоматизированной системе управления производством биогаза.
Библиографическая ссылка
Ожогова Е.В., Лубенцова Е.В., Лубенцов В.Ф., Левченко В.И. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОГО КОМПЛЕКСА ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ОБОРУДОВАНИЕМ // Современные наукоемкие технологии. – 2022. – № 10-1. – С. 25-31;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=39341 (дата обращения: 23.11.2024).