9.СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

9.СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

 Эффективность создания и эксплуатации автоматизированных производственных систем обеспечивается интеграцией таких автоматизированных систем как АСНИ,САПР ,САПР ТП,АСУ,АСУ ТП. За рубежом эти системы получили название CIM (Computer Integrated Manufacturig).Опыт создания информационно-измерительных систем и информационно-управляющих систем на основе широкого использования ЭВМ показал, что проблемы создания систем автоматизации в науке, технике и производстве решаются на основе разработки общих методов и средств автоматизации в виде информационно-вычислительных систем с магистрально-модульной структурой. Этим обеспечивается создание систем автоматизации измерения, управления, сбора и анализа данных в реальном масштабе времени с требуемыми характеристиками.

Опережающий уровень развития и решения задач автоматизации в фундаментальных научных исследованиях по сравнению с автоматизацией технологических процессов предъявляет повышенные требования к системам автоматизации и стимулирует их развитие.

При этом требуется обеспечивать такие параметры как:

высокое быстродействие сбора данных,

высокая точность средств измерения,

большая плотность монтажа (микроминиатюризация)в целях увеличения числа каналов измерений,

высокая производительность средств сбора и анализа данных и т. д.

В свою очередь результаты законченных НИР часто открывают новые возможности в технологии микроэлектроники, в развитии средств связи, систем сбора и анализа данных.Это можно характеризовать как регенеративный цикл развития.

Этапы автоматизации исследований.

В научных исследованиях обычно выделяют десять основных этапов, подлежащих автоматизации (рис. 9.1).

На основе теоретических расчетов и гипотез (1) эксперимента­тор планирует проведение эксперимента (2), выбирает необ­ходимые методы и средства автоматизации измерений, а также определяет потребности в разработке новых средств (3).Создание систем автоматизации ведется специалистами в соответствии с требованиями эксперимента и в тесном контакте с заказчиками.

Этап настройки аппаратуры (4), ее проверки осуществляют совместно с заказчиком на примере типовых задач из дан­ного класса. После отладки системы проверяют ее инстру­ментальные характеристики и калибруют. На этапе измерений и накопления экспериментальных данных (5) требуется текущий контроль за информацией (6), ко­торый осуществляют на экранах дисплеев с помощью ЭВМ. В отдельных задачах осуществляют оперативную обработку и принятие решений (7) в целях отбора и сжатия данных для последующего анализа, в других — вводят ре­жим управления ходом эксперимента по результатам об­работки. На следующем этапе систематизируют экспери­ментальную информацию (8), сравнивают с теоретическими расчетами и гипотезами. На последнем этапе получают научную информацию, которую используют в качестве выводов и рекомендаций для техники, технологии и произ­водства (в прикладных областях исследований), или систе­матизируют и вводят в информационно-поисковые системы (банки данных) (10) для хранения и последующего доступа (в фундаментальных исследованиях). Затем на основе по­лученной информации строят новые гипотезы и т. д.

 

Рис. 9.1. Этапы научных исследований (а) и структурная схема мо­дульной системы автоматизации (б):

М — функциональный модуль (прибор для измерения или управления); КС-контроллер секции для сопряжения с машиной; НМД — накопители на

магнит­ных дисках; НМЛ — накопители на магнитных лентах.

Таким образом, осуществляется замкнутый цикл реге­неративного развития и получения новых знаний, в кото­ром в настоящее время автоматизация играет решающую роль. Законы физики и другие количественные законы природы и их адекватность предсказываемым моделям не могут быть окончательно установлены и проверены без систем автоматизации измерений, результаты которых от­крывают пути:

создания новых средств (в технике, техно­логии и в прикладных областях физики), исследованиях ок­ружающей природы,

создания и исследования образцов новой техники и автоматизации технологических процессов.

Для успешного решения таких задач требуется разработ­ка дорогостоящих средств измерительной и вычислитель­ной техники, средств сопряжения, связи и управления, что привело к необходимости разработки методологии созда­ния систем автоматизации при широкой унификации и стан­дартизации технических и программных средств.

Автоматизация экспериментов является основой как фундаментальных, так и прикладных исследований. Боль­шое разнообразие дорогостоящих экспериментов приводит к необходимости разрабатывать системы автоматизации, решающие определенные классы задач. Тем не менее осно­вой эксперимента является процесс получения в реальном масштабе измерительной информации (рис. 9.1,6). При этом различают пассивные и активные эксперименты. В первом случае измерение ведется без воздействия на объект (натурные наблюдения), а задачи управления огра­ничивают только приборами и контролем оборудования, трактов и характеристик приборов. Во втором случае до­полнительно воздействуют на объект (управление) по требуемым алгоритмам. Обобщенная модель автоматиза­ции современного эксперимента (рис. 9.2) включает все взаимосвязанные этапы эксперимента, хотя в конкретных случаях многие из них могут быть слабо выражены или отсутствовать совсем. Система автоматизации сложных экспериментов содержит обычно ряд функциональных под­систем, которые могут выполнять автономно или в едином программном комплексе следующие задачи.

  1. Сбор данных, накопление и предварительная их обра­ботка для последующего окончательного анализа на ЭВМ, включая средства автоматизации измерений, отбора, ста­тистической буферизации и упаковки случайных событий;

2. Выработка решений о полезности каждого случайно­го события в статистическом потоке входных данных. При этом необходим очень быстрый анализ событий с мини­мальным мертвым временем. В новых экспериментах, тре­бующих сбора событий большого объема (тысячи слов) при высокой средней интенсивности событий на входе (по­рядка 106 с-1 и выше), необходима выработка двузначно­го решения за десятки — сотни наносекунд в виде логиче­ских пространственно-временных функций обработки. В таких случаях требуется создание многоуровневых под­систем обработки для принятия двузначного решения. На первом этапе осуществляют простой быстрый отбор,

Рис. 9.2. Обобщенная модель системы автоматизации сбора большого объема статистических событий высокой интенсивности: Fi — средняя интенсивность поступления информации на i-м уровне, с-1;Ii— объем измерительной информации на i-м уровне сбора, бит; Сi — объем управ­ляющей информации на i-м уровне, бит.

 

 

 

умень­шая среднюю интенсивность на один-два порядка, что решается с помощью быстрых схем технологии ЭСЛ (105—104 с-1). На втором уровне осуществляют обработ­ку по распознаванию образов, например, выделяют линей­ные траектории частиц в пространстве, снижая среднюю интенсивность потока еще на один-два порядка (103— 102 с-1). На третьем уровне вводят сложные алгоритмы анализа (типа геометрической реконструкции полных собы­тий в пространстве) с затратами времени на обработку до 1 мс на одно событие. Все это снижает интенсивность потока данных до 102 с-1, что позволяет регистрировать их на магнитных лентах. Вместе со средствами предвари­тельной обработки при сборе данных (п. 1), сокращающих объемкаждого события, отбор по двузначным решениям, уменьшает интенсивность их поступления с большей ве­роятностью регистрации искомых редких событий (явле­ний). Эти методы сокращают во много раз емкость памяти и время последующей обработки данных, а следовательно, и повышают эффективность исследований в целом.

3. Контроль и управление сложной детектирующей аппаратурой, технологическим оборудованием и электрон­ными системами, что требует, как правило, нескольких под­систем, индивидуальных для каждого типа детектора. Такие подсистемы, позволяющие независимо проверять части эксперимента и управлять их работой, стремятся созда­вать в виде локальных сетей, обеспечивающих интеграцию распределенных приборов и вычислительных средств. За­дачи контроля требуют выборочной обработки накапли­ваемых событий по алгоритмам, подобным основному ана­лизу, с интерпретацией на графических и знаковых видео­терминалах результатов. Такой процесс называют мониторированием эксперимента.

4. Проверка работоспособности электронных систем (тесты) и диагностика неисправностей. Тестовые задачи выполняют не обязательно во время эксперимента, они требуют независимой настройки нескольких подсистем (по типам детекторов) с помощью средств контроля и управ­ления. Если же тестовые задачи работают периодически, то для них выделяют отдельные средства (микро-ЭВМ), которые целесообразно также включать в единый инфор­мационно-вычислительный комплекс.

5.Хранение научных данных осуществляют в информаци­онно-поисковых системах в виде банков данных. ЮНЕСКО регулярно проводит Межправительственные конференции по вопросам создания и функционирования Всемирной системы научной информации (ЮНИСИСТ), целью которой явля­ется выработка рекомендаций по принципам создания таких электронных банков, а также процедур, с помощью которых государства, члены и международные организации могли бы играть активную роль в ее создании и исполь­зовании. Создателями и потребителями научной информации (результатов исследований) являются в пер­вую очередь ученые, которые и производят отбор, критиче­скую оценку, анализ и обобщение результатов (публика­ций). Исследователь перерабатывает не только результа­ты собственных исследований, но и данные других авторов, поэтому автоматизируют также этап, связанный с поиском и обработкой результатов исследований разных авторов, т. е. создают центры данных в виде электронного автома­тизированного справочника по результатам завершенных исследований (например, по структуре ядра и элементар­ным частицам) с оперативным доступом к хранящимся данным и программам их обработки.

В банках данных различают несколько уровней работы с информацией: сырые экспериментальные данные (рас­пределения, графики и т. д.), результаты конкретных ис­следований, систематизированные, оцененные и справоч­ные данные. Оцененные данные накапливаются на магнитных лентах для представления пользователям по их запросам в режиме доступа с терминалов. Например, в ядерной физике оценивают ядерные характеристики (массу, энергию переходов, сечение реакций и т. д.), атомные характеристики (энергию и интенсивность рент­геновских переходов, коэффициенты внутренней электрон­ной и парной конверсии и др.), фундаментальные констан­ты (скорость света, гравитационная постоянная и др.). Реализована идея перехода к распределенным бан­кам данных по областям знаний.

9.1. Структурное развитие систем автоматизации экспериментов

Развитие средств автоматизации экспериментов в зна­чительной степени определяется возможностями микро­электроники, при этом можно выделить сле­дующие типы систем (Рис 9.3).

1.Специализированные информационно-измерительные (ИИС) и информационно-управляющие системы (ИУС) с блочной структурой и радиальными связями создава­лись аппаратурно в виде набора блоков. Вывод результа­тов осуществлялся на устройства печати, графопостроите­ли и перфоленты. Позже их стали соединять с ЭВМ для прямой передачи результатов измерений на обработку. Это, по существу, были специализированные автоматы со средствами измерения и регистрации. В отдельных слу­чаях создавали измерительно-регистрирующие центры на основе общих блоков памяти и средств вывода данных, получаемых от одного или нескольких мест измерения . Произвольные радиальные связи блоков приводили к усложнению таких систем и увеличению затрат на разработку индивидуальных приборных интерфейсов. Поэтому начали использовать магистраль данных, но с радиальным управлением выборкой. В дальнейшем стали разрабаты­вать специальные средства сопряжения (адаптеры) изме­рительных и управляющих устройств с ЭВМ. Приборные подсистемы выделяли в виде измерительных станций, соединяемых дискретными каналами с ЭВМ (центром обработки), от которых использовали выносные термина­лы (Рис. 9.3,а).

2. Измерительные и управляющие системы на основе интерфейса ЭВМ стали создавать в связи с массовым вы­пуском мини-ЭВМ, которые приблизили к отдельным экспериментам. Малые размеры ЭВМ позволили исполь­зовать центральный процессор (ЦП) в качестве управля­ющего устройства измерительно-вычислительных (ИВК) и управляющих (УВК) комплексов, а стандартную пери­ферию— для регистрации и выводов результатов (пе­чать, перфоратор, дисплеи, магнитные диски и ленты). Приборные устройства при этом сопрягали непосредст­венно с каналами ввода-вывода мини-ЭВМ.

Сопряжения были (рис. 9.4) зависимыми от используемого конкретно типа ЭВМ и подразделялись на:

а) радиальные (СМ-1, СМ-2, НР 2100 и др);

б) сопряжения с двумя отдельными магистралями для блоков ЗУ и периферии (NОVА, РDР-8 и др.);

в) сопряжения с общей магистралью для памяти и всех устройств (РDР-11, СМ-4, Электроника-60 и др.).

Однако разнообразие типов ЭВМ не позволяло созда­вать совместимых приборных подсистем, число которых катастрофически возрастало, что приводило к огромным неоправданным затратам. Возникла проблема создания специальных не зависящих от типа ЭВМ приборных ин­терфейсов для систем различного быстродействия.

Наибольшее распространение получили системы на ос­нове общей магистрали мини-ЭВМ типа СМ-4 и совме­щенной магистрали (для адресации и данных) микро-ЭВМ типа “Электроника-60”. В СССР также получили рас­пространение управляющие вычислительные машины (УВМ) и комплексы (УВК), представляющие собой ми­ни-ЭВМ, ориентированные на задачи управления измере­ниями и сбором данных. Преимуществом таких систем яв­ляется прямая связь приборов с ЭВМ и использование стандартного программного обеспечения ЭВМ, а недостат­ком — несовместимость разных типов ЭВМ и систем.

3. Системы на основе специальных приборных интер­фейсов, не зависящих от типа ЭВМ, сопрягаемых с мини-ЭВМ, решили проблему совместимости средств измере­ния и управления в системах. Наибольшее распростране­ние в международной практике получили не зависимые от типа ЭВМ системы с байтовой магистралью типа НР (фирмы НР) и параллельные магистрально-модульные системы, удовлетворяющие международ­ным стандартам КАМАК. Байтовые интерфейсы встраи­вали в приборы и соединяли магистральным кабелем связи с ЭВМ, что позволило обеспечить системную со­вместимость существующих приборов невысокого быстро­действия с различными типами ЭВМ. Модульные систе­мы на основе ЭВМ ориентированы на создание банков совместимых модулей (например, КАМАК) различными организациями и странами, имеющими стандартный ин­терфейс выхода на магистраль секции параллельного ти­па (до 24 разрядов) для быстрых систем сбора и управ­ления.

 

Рис. 9.3. Системы автоматизации на основе ЭВМ: а — измерительные ИИС и управляющие ИУС системы с аппаратурной реализа­цией; б — системы с индивидуальным сопряжением на основе мини-ЭВМ; в – магистральные информационно-измерительные системы со стандартным сопря­жением; г — многопроцессорные магистральные модульные системы распреде­ленного управления и обработки; ИМ — измерительные модули; УМ — управля­ющие модули; Т —терминал; ОУ — объект управления; МП — микропроцессор; ПЛ — перфолента; Д —датчики

  

В СССР такие системы на основе мини-ЭВМ по­лучили название измерительно-вычислительных комплек­сов (ИВК). В качестве основного типа мини-ЭВМ была выбрана серия программно-совместимых машин типа СМ-4. Появление большого парка микро-ЭВМ позволило поставить задачу создания микро-ИВК с теми же возможностями. С появлением микропроцессов начали соз­давать встраиваемые модули на их основе, возникли мо­дульные информационно-вычислительные системы (ИВС) в виде распределенных микропроцессорных структур.

4. Микропроцессорные распределенные информацион­но-вычислительные системы используют программно-со­вместимые серии процессоров, включая микропроцессоры, микро-ЭВМ и центральную мини-ЭВМ, мощность кото­рой существенно возрастает в связи с переходом с 16-разрядных процессоров на 32-разрядные. Производитель­ность микропроцессоров приближается к производитель­ности мини-ЭВМ предыдущего поколения. На повестке дня уже не стоит разработка 32-разрядных микропроцессоров. Поэтому возникает проблема создания гибких микропро­цессорных структур магистрально-модульного типа, наи­более согласованных с требованиями решаемых задач автоматизации, т. е. для малых систем невысокой произ­водительности использовать 8-разрядные процессоры, для средней 16-разрядные, а для высокой производитель­ности 32-разрядные процессоры.

Для разного быстродей­ствия системы ориентируют на разную технологию: для низкого быстродействия КМОП, для среднего — ТТЛ, для высокого —ЭСЛ и ТТЛШ. Одновременно разрабаты­вают различные интерфейсы последовательного и парал­лельного типов с арбитражем магистрали для работы многих процессоров.

Новые модульные системы (Р-896, УМЕ, ФАСТБАС) включают как параллельный интерфейс для основных задач, так и последовательный интерфейс для контроля, инициирования сложных систем, диагностики и решения вспомо­гательных задач.

Во многих современных ИВС применяют стандар­ты типа НР (с байтовым кабельным интерфейсом) и КАМАК (с параллельным интерфейсом на магистраль секции). При этом малые ИВС иногда используют с мик­ро-ЭВМ в бездисковом варианте (резидентное програм­мное обеспечение), средние ИВС представляют собой обычно дисковые системы реального времени, а большие ИВС содержат несколько ЭВМ, объединяемых в сложные комплексы.

Микро-ЭВМ, входящие в состав измерительной и управляющей аппаратуры, работают с мини-ЭВМ в режиме разделения времени. Получает развитие новый класс систем, использующий много процессоров (ан­самбль) для автоматизации одного эксперимента. При этом используют встраиваемые процессоры без перифе­рии, работающие под управлением центральной ЭВМ

Рис. 9.4. Эволюция структуры измерительных и вычислительных систем: а — радиальная структура связей ИИС, ИУС и мини-ЭВМ; б — магистраль об­мена данными в ИИС, ИУС и ЭВМ; в — общая магистраль данных, адресов и управления для ИИС и ЭВМ; А — адаптеры сопряжения; УУ — устройство управления; ИМ — измерительные модули; УМ — управляющие модули; ЗУ — запоминающее устройство; УВВ — устройство ввода-вывода; ПР — процессор; ВЗУ — внешнее запоминающее устройство.

  

. Другое направление развития — терминальные ИВС для измерения и управления, выполняемые в виде выносных рабочих станций с терминалом, имеющие доступ к файлам центральной ЭВМ. С развитием микропроцессоров и мик­ро-ЭВМ оказывается возможным создавать достаточно мощные системы сбора и анализа данных из набора отно­сительно дешевых средств. По существу с развитием мо­дульных систем, включающих наряду с параллельным и последовательный канал связи, решается проблема соз­дания локальных сетей модульных ИВС в экспериментах.

Важным качеством таких распределенных модульных систем является совместимость компонентов, основанная на использовании унифицированных аппаратурных и про­граммных средств, при этом различают следующие требо­вания к совместимости систем:

1) информационные, обеспечиваемые стандартизацией интерфейсов;

2) программные, обеспечиваемые выбором средств программирования (языков, операционных систем и прикладного программирования в реальном масштабе време­ни);

3) энергетические, основанные на унификации источ­ников питания;

4) конструктивные, включающие стандартизацию сек­ций (крейтов), модулей (блоков) и соединителей (разъ­емов);

5) метрологические, предполагающие единство средств измерения, обеспечивающих расчет характеристик с уче­том аппаратурных и программных средств;

6) электрические, использующие типовые методы пере­дачи и приема сигналов согласно стандартному протоко­лу связи.

Первые типовые ИВК были предназначены для авто­матизации общефизических экспериментов (ИВК-1, ИВК-2), для оптических приборов в задачах спектроско­пии (ИВК-3), для геофизических задач (ИВК-5) и др.

9.2.Физико-технические проблемы автоматизации научных исследований

При разработке систем автоматизации необходимо учитывать физико-технические возможности создания средств, что можно свести к следующим основным вопро­сам:

1) элементная база (технология), определяющая по­тенциальное быстродействие, надежность, потребляемую мощность, радиационную стойкость, функциональные воз­можности, габаритные размеры и другие характеристики разрабатываемых устройств;

2) унификация уровней взаимодействия и связи устройств, стандартизация их сопряжения, передача сиг­налов и сообщений;

3) функциональное магистрально-модульное построение систем в зависимости от выбора конструктивов и соеди­нителей для выполнения электронного оборудования до общей структуры и организации систем;

4) энергетические проблемы (питание, разводка), ох­лаждение аппаратуры до рабочей температуры и др.

Развитие микропроцессоров показало, что они, как и мини-ЭВМ, достигают возможностей больших ЭВМ предшествующих поколений. Уже широко применяются в экспериментах как мини-ЭВМ, имеющие 32 раз­ряда (например VАХ-11, IBM PC США),так и микропроцессоры такой же разрядности. При этом очень важен вопрос использования программно-совместимых се­рий микропроцессоров, микро- и мини-ЭВМ для совместно­го использования средств в единых системах.