网络化测控技术
摘 要 计算机网络、自动控制、分布式人工智能等理论和技术的融合促进了网络化智能测控技术的产生,网络化智能测控技术的发展和广泛应用正改变着人们的生产和生活方式,也引起了相关技术和理论的变革。本文围绕工业现场测控网络、远程智能测控、网络化分布式智能测控等技术中的国内外研究热点问题,阐述了其发展现状及技术特点,分析了其关键技术及发展趋势。
关键词 现场总线; 工业以太网; 嵌入式Internet远程测控; Multi-Agent系统
Abstract
The integration of theory and technology for computer network, automatic control, and distributed artificial intelligence have prompt the generation of intelligent measurement and control technology network. The development and wide application of the intelligent measurement and control technology network is changing people's production and life, but also caused a relevant technology and theory revolution. This paper focuses on industrial field measurement and control network, remote intelligent monitoring and control, intelligent monitoring and control of distributed network technology and international research and other hot issues, describes its development status and technical characteristics, analysis of the key technologies and trends.
Keywords: field bus; Industrial Ethernet; remote monitoring and control of embedded Internet; Multi-Agent System
1 引言
网络信息技术的迅猛发展和广泛应用,使许多科学技术和生产领域发生了巨大的变革。网络信息技术与智能测控技术的结合,产生了基于网络环境的智能测控新领域,两者的融合正使信息和控制两大领域的相关理论和技术得到迅速发展。工业现场测控网络、远程智能测控、网络化分布式智能测控等正成为国内外研究的热点。这些网络化智能测控技术的发展和广泛深入应用必将极大地改变人们的生产方式、工作方式和生活方式,引起技术的、经济的、社会形态的变革。本文将围绕这些热点问题,阐述其发展现状及技术特点,分析其关键技术及发展趋势。
2 工业现场测控网络技术的演进
2.1 集散控制系统
早期的测控系统是由单片机、PC机、工控机等为核心的多个分散单元构成,借助于S-100或STD等总线形成测控系统。这样的测控系统由于采用集中式控制方式,系统的可靠性低,现场连线长且多,稳定性较差,抗干扰能力较弱,难以实现大范围的有效测控。之后出现了集散控制系统(DCS),在90年代占主导地位。其核心思想是集中监视、分散控制,上位操作员站用于集中监视管理功能,若干台下位控制站下放分散到各子控制室实现分散控制,各上下位工作站之间用通讯网络互连实现相互间的信号传送,为操作员站—控制站—现场仪表设备的三层结构模式。DCS的联网手段和网络结构均不灵活,缺乏开放性。不同厂家的DCS系统之间以及DCS与上层Intranet、Internet信息网络之间难以实现网络互连和信息共享。集散控制系统实质上是一种封闭专用的、不具互操作性的网络控制环境。
2.2 现场总线控制系统
在用户对网络控制系统提出的开放化、彻底分散化和降低成本的迫切要求下,现场总线控制系统诞生了。现场总线(Fieldbus)是将自动化最底层的现场控制器和现场智能仪表设备互连的实时控制通讯网络,遵循ISO的OSI开放系统互连参考模型标准。现场总线控制系统(FCS,Fieldbus Control System)是用开放的现场总线通讯网络将自动化最底层的现场控制器和现场智能仪表设备互连的分布式实时网络控制系统。现场总线是一种开放的、具有可互操作性的实时通讯网,FCS将控制功能彻底下放分散到现场各控制器和仪表设备,提高了现场控制仪表设备的智能化程度和功能自治性,系统有更高的可靠性和灵活性、较低的安装及维护成本。
FCS是工作站—现场智能仪表设备的二层分布式结构,FCS废弃了DCS的控制站,把DCS控制站分散到现场仪表设备,实现了彻底的全分布式网络测控。功能的分散使得风险分散,因此FCS比DCS有较高的可靠性。
90年代兴起的现场总线技术对工业测控系统的发展带来了很大的影响,其产生的巨大经济效益使得欧美大型控制设备生产集团在近十年来围绕现场总线的国际标准展开了激烈的竞争,导致了多种标准并存的局面。国际电工委员会(IEC)在2000年1月通过了IEC61158国际标准,该标准包括8种类型的现场总线标准:FF-H1,Control Net, Profibus, P-NET, FF-HSE, Swift Net, WorldFIP及Interbus。每种类型的现场总线采用完全不同的通信协议,难以实现这些总线的相互兼容,这种多种现场总线并存竞争的局面还将长期存在。现场总线技术对于面向工厂底层自动化及信息集成的数字化网络技术起到了巨大的推动作用,然而其标准的多样性和开放的不彻底性又不尽人意。
2.3 工业以太网
2.3.1 工业以太网的提出
随着工业测控要求的不断提高,传输的信息量愈来愈大,要求的网络传输速率越来越高,现场总线简单的协议、较低的通信速率显出其不适应。另外,基于以太网技术的企业信息网
得到广泛应用,在企业管理和经营中起着重要的作用。管理者除了通过信息网进行企业的管理,也希望通过网络对生产过程进行自动控制,实现管控一体化。由于现在的现场总线网络系统与在企业信息网中得到广泛应用的以太网技术的不兼容,加之,现场总线测控网数目众多的不兼容的协议标准一直困扰着工业界,人们自然地就提出能否将在局域网和Internet上已取得巨大成功的、成为事实上的通用标准的、有着广泛技术支持的以太网技术延伸至底层的测控网络?
2.3.2 以太网应用于工业测控的障碍及对策
以太网是为商业应用领域的信息网开发的,在工业测控领域的应用确实存在障碍,其主要原因是:①以太网采用载波侦听多点接入/碰撞检测(CSMA/CD)方式进行通讯工作,在实时性要求较高的测控场合,重要数据的传输由于传输随机延滞会产生―不确定性‖,主机一旦发送数据后,就对传输数据失去控制。这是影响以太网长期无法进入测控领域的重要原因之
一。②以太网所使用的交换机、集线器、电缆和接插件等都是为办公室应用而设计的,其抗干扰能力不能适应工业现场的恶劣环境。
对于上述第一个障碍有以下方法予以解决:①采用全双工交换式以太网技术。②降低网络负载。③提高网络的传输速率。④应用报文优先级技术。
至于以太网应用于工业测控领域的第二个障碍的解决,国外已有一些公司研发了一系列用于工业以太网的配件设备。现代以太网采用的非屏蔽双绞线,它的抗干扰能力与4mA~20mA模拟传输线路相当,如果需要更强的抗干扰能力,则可以采用屏蔽双绞线或光纤通信。
2.3.3 工业以太网的优势及前景
以太网技术应用于工业测控所形成的工业以太网,其最大的优势在于它应用的广泛性和开放性。作为IT领域的主流网络技术,以太网经历了近三十年的发展,已经形成了十分巨大的硬件、软件和人才资源,很多成熟的技术和产品都可以直接移植或借鉴到工业以太网上来。采用工业以太网,可以实现彻底的技术开放和标准统一,可以和企业信息网Intranet及全球互联网Internet实现无缝连接,能便利地实现管控一体化及现场测控网、Intranet、Internet三级网络的有机融合,实现先进的全企业的、跨地域的分布式管理和测控,极大地提高生产和管理效率。
以太网技术的迅猛发展为其进入工业现场测控领域奠定了坚实的基础,工业以太网成为发展的必然趋势。可以预测,工业以太网的飞速发展将结束目前在现场总线标准上的纷争,将大大提高企业自动化、网络化和信息化的水平。
3 基于Internet的嵌入式系统远程测控技术
3.1 嵌入式Internet的产生及发展
Internet技术已深入到人们工作、工业生产、日常生活等各领域。如何实现对工业现场、城市环境、智能仪表、家居电器等进行基于Internet的远程测控,已成为本世纪初IT业关注的热点。嵌入式系统已经在工业测控、环境监测、家居电器等各个领域得到了广泛应用,如果将这些分布在各处的起着各种作用的嵌入式系统接入Internet网,那么就可实现基于Internet的远程测控。嵌入式Internet就是关于嵌入式系统的Internet网络技术。嵌入式Internet的广泛应用必将使信息社会变得更加自动化、智能化和人性化。
嵌入式Internet正成为当前国内外IT业发展的热点领域,也是测控网络发展的重要方向。目前,许多公司都在致力于嵌入式Internet技术的开发,已提出了多种嵌入式系统与Internet互联的解决方案。如:emWare公司的EMIT技术、 Microchip公司的iPIC系列单片机、 Scenix公司的SX系列单片机、Seiko公司的iChip S7600A芯片、 P&S公司的Webchip PS2000芯片以及Dallas公司的DS80C400网络微控制器及其TINI技术等就是一些典型的产品和技术。
3.2 嵌入式Internet的关键技术
由于Internet的各种通信协议对计算机存储器、运算速度等性能指标要求比较高,而嵌入式系统通常是专用的小规模计算机系统,这样就使嵌入式系统难以支持占用大量系统资源的TCP/IP等Internet协议和服务。如何实现嵌入式系统的Internet接入、―瘦‖Web服务器技术以及嵌入式Internet安全技术,是嵌入式系统Internet技术的关键和核心。
3.2.1 嵌入式Internet接入技术
根据目前的技术现状和今后的发展方向,有两种嵌入式Internet的接入模式:网关模式和独立节点模式。
(1)网关模式
网关模式就是嵌入式系统通过专用网关接入Internet。由于当前专用控制网络协议还比较普遍,为节约IP资源和易于与现有网络兼容,嵌入式系统通过专用网关接入Internet的模式有其广泛的应用市场。专用网关能实现专用协议和通用计算机网络协议的转换。这种模式也有利于降低由嵌入式系统构成的控制子网的成本,有利于控制子网的稳定、安全与管理。
(2)独立节点模式
独立节点模式就是嵌入式系统自身作为独立节点直接接入Internet。由于是使嵌入式系统直接与Internet互联,这就要求嵌入式系统有足够高的速度和系统资源来运行系统软件和TCP/IP网络协议软件。通常要求是高速16/32bit的嵌入式处理器系统。
3.2.2 嵌入式Internet的Web服务器技术
现在Web技术正广泛深入地影响着人们的工作和生活,Web服务器、Web页面是人们在Internet网上接触最多的事物。将Web技术应用于基于Internet的远程测控,使人们能够用普通浏览器方便地对现场设备进行远程测控,是当前远程测控的发展趋势。然而,对许多嵌入式应用来说,嵌入式系统资源和处理能力非常有限,难以支持象Internet信息网上的庞大的―胖‖Web服务器的运行。那么,如何设计实现能在资源受限的嵌入式系统中运行的―瘦‖Web服务器就成了嵌入式Internet中的具有挑战性的关键技术。
3.2.3 嵌入式Internet安全技术
对于接入了Internet这一开放的网络环境中的嵌入式系统,象通用计算机系统一样,也面临着来自网络各方面的安全威胁。网络安全问题直接关系到嵌入式Internet的应用前景,必须放到重要的地位来考虑。
由于嵌入式系统面向各种具体应用,系统结构各异,系统资源受限,现有的通用计算机系统中的网络安全技术往往很难直接应用,使嵌入式Internet网络安全有许多新问题需要深入研究。嵌入式Internet的安全措施应从两方面来考虑,一是基于网络分层结构规划整个系统的安全结构,二是从密码学的角度考虑采用密码协议和密码算法来保证系统的安全。这些措施的实现都应考虑嵌入式系统的具体特点,使其简洁、高效、可靠。
4 基于Multi-Agent的网络化智能测控
现代工业生产过程或测控系统由许多不同环节和设备组成,是由质量流、能量流和信息流关联的有机整体,从控制和系统的观点来看,是由前述测控网络连接起来的典型的分布式系统。然而,仅仅把现场中的各智能测控点互连成网络,实现信息交流、资源共享和远程测控,远未达到对现场和物理环境对象进行智能测控的要求。随着现代测控系统的分布化、对象和环境的复杂化、任务的多样化,在许多测控网络应用中,人们希望相关测控节点能在复杂的、动态变化的物理现场环境中具有足够的智能,通过自主的学习、自适应、合作、协调,自动地完成复杂的测控任务。这是现代智能测控领域面临的又一具有挑战性的新课题,这将促使网络技术、自动控制、分布式人工智能在深层的交叉融合。
4.1 分布式人工智能的发展与复杂工业过程的智能测控
分布式人工智能(DAI, Distributed Artificial Intelligence)是人工智能研究的重要分支,自
80年代诞生以来,随着计算机科学、网络技术、微电子技术的发展,分布式人工智能已发展成为人工智能领域最令人瞩目的前沿课题,有关DAI的理论与技术也被成功地应用到机器人控制、Internet、城市交通管理、生产过程控制等实际问题中。90年代开始,多智能体系统(MAS, Multi-Agent System)成为分布式人工智能的研究热点,其理论尚在不断发展和完善中。MAS由多个Agent组成,Agent是运行于动态环境中具有较高自治能力的智能体,它可以是系统、智能节点、机器或一个软件程序等。Agent能在目标任务的驱动下主动采取包括学习、通信、社交等手段感知、适应其外部环境的动态变化,并做出相应的反应。MAS中的各Agent之间具有较为松散和相对独立的分布式关系,多Agent之间能相互对话、相互适应、协同工作,完成单个Agent不能完成的任务。MAS理论和方法是传统的、常规的测控理论和技术难以或无法解决的对复杂现场环境、分布对象进行智能测控的有效解决手段。 现代工业测控系统正朝着具有开放性、可互操作性、分布式、网络化、智能化的方向发展,要求网络化的测控系统面对分布的、复杂的对象和环境、多样化的任务,在复杂的、动态变化的物理现场环境中具有足够的智能,能通过自主的学习、自适应、合作、协调,自动地完成复杂的测控任务。MAS技术可以合乎逻辑地解决这一问题。
目前,在分布式测控领域,MAS的研究在国外逐渐增多,国内也在起步,但大多这些研究或者停留在理论层面,或者只具备不多的Agent特性,并且少有与控制算法有机融合。复杂工业过程智能测控的需求以及单元自动化系统的普遍存在、工业测控网络的发展必将加速基于Multi-Agent的网络化智能测控技术的成熟和广泛应用。
4.2 基于MAS的分布式智能测控中要解决的关键问题
网络化智能测控中的MAS技术与一般智能信息系统中的MAS技术相比具有一定的特殊性,它要求高的实时性和可靠性,同时要考虑其强的资源受限性。在这些背景下所要研究的关键技术有:①MAS的体系结构及行为建模。②Agent向外界环境或其它Agent学习知识的实时在线自学习机制。③多Agent系统动态重构技术。这能使多Agent系统在线动态调整内部的结构和功能,以适应环境或任务的变化,使总体的行为变化适应外界事件的影响。④Agent间的知识通信机制和模型。⑤多Agent间合作与协调机制。要解决多Agent系统的资源分配问题、各Agent之间的协调合作问题及冲突消解问题,达到更高层次、更大范围的智能控制。⑥任务的形式化描述、分解与分配,结果的综合。
在分布式实时测控领域,对这些关键问题的研究必将推动分布式人工智能和控制理论的发展和应用。
5 结束语
网络化智能测控技术的发展方兴未艾,是一个十分活跃和具有挑战性的领域,它是计算机与自动化学科相互交叉结合的产物,与计算机网络、自动控制、分布式人工智能等理论和技术有着密切的关系。这些理论和技术的融合发展必将促进现代智能控制新技术、新系统和新理论的产生,将广泛应用于工业测控、航空航天、交通监管、智能楼宇与家居、汽车自动控制等领域。
主要参考文献:
[1]周祖德.基于网络环境的智能控制.北京:国防工业出版社,2004
[2]习友宝,古军.分布式网络化测试技术综述.仪器仪表学报,2002,23(5Z):212-216
[3]刘大有,杨鲲,陈建中.Agent研究现状与趋势.软件学报,2000,11(3):315-321
[4]张召,张焕春.分布式测控系统模型的研究.计算机测量与控制,2002,10(2):107-111
[5]雷霖.基于Internet和现场总线的测控系统研究.仪器仪表学报,2002,23(z2):690-691
[6]冯冬芹,金建祥,褚健. Ethernet与工业控制网络. 仪器仪表学报,2003,24(1):123-126
[7]何菲玲,陈清浪. 嵌入式因特网连接技术及其控制应用.电子技术,2003,(6):34-38
[8] Francisco P. Maturana, Pavel Tichy´, Petr Slechta. Distributed multi-agent architecture for automation systems. Expert Systems with Applications 26 (2004) 49–56
[9]Schoop,R.,Neubert,R.,Colombo,A.W. A multiagent-based distributed control platform for industrial flexible production systems.Industrial Electronics Society, 2001, IEEE
[10]Schoop,R.,Colombo,A.W.,Suessmann,B.,Neubert,R.. Industrial experiences, trends and future requirements on agent-based intelligent automation. IECON 02, IEEE
[11] W.T. Goh, Z. Zhang. An intelligent and adaptive modelling and configuration approach to manufacturing systems control. Journal of Materials Processing Technology 139(2003) 103–109
[12] Ronald van Katwijk , Paul van Koningsbruggen. Coordination of traffic management instruments using agent technology. Transportation Research Part C 10 (2002) 455–471