Детальная информация

Работа посвящена разработке клиент-серверного веб-приложения с модулем оптимизации нагрузки для верхнего уровня АСУ ТП упаковки никелевых катодов. В работе проведён анализ современных архитектур систем автоматизации, включая клиент-серверные SCADA-системы, вопросы их безопасности и протокол OPC UA. Для объекта управления – производственной линии упаковки никелевых катодов – построена дискретная модель на основе сети Петри, реализованная на языке Python. Модель учитывает временные задержки на конвейерах, обвязочных машинах и поворотных столах, что позволяет имитировать динамику технологического процесса. На основе модели разработан алгоритм многопараметрической оптимизации скоростного режима оборудования, использующий метод градиентного спуска с дроблением шага. Целевая функция включает отклонение времени процесса от желаемого и дисперсию скоростей узлов для выравнивания их износа. Реализовано веб-приложение, состоящее из серверной части на фреймворке Flask (с интегрированным OPC UA-клиентом и оптимизатором) и клиентской части на HTML/CSS/JavaScript. Приложение обеспечивает мониторинг состояния конвейеров, отображение текущих и оптимальных скоростей, а также запуск процесса оптимизации по заданным пользователем параметрам (количество катодов на обвязку и пробу, желаемое время). Тестирование подтвердило сходимость алгоритма к целевым показателям за небольшое число итераций. Результаты работы могут быть использованы на промышленных предприятиях для повышения эффективности упаковочных линий, снижения простоев и равномерного распределения нагрузки на оборудование.

The work is devoted to the development of a client-server web application with a load optimization module for the upper level of the APCS of nickel cathode packaging. The work analyzes modern automation system architectures, including client-server SCADA systems, their security issues, and the OPC UA protocol. For the control object – a nickel cathode packaging production line – a discrete model based on a Petri net has been constructed and implemented in Python. The model takes into account time delays on conveyors, strapping machines, and rotary tables, allowing simulation of the dynamics of the technological process. Based on the model, a multi-parameter optimization algorithm for equipment speed modes has been developed, using the gradient descent method with step splitting. The loss function includes the deviation of the process time from the desired time and the variance of unit speeds to equalize their wear. A web application has been implemented, consisting of a server part on the Flask framework (with an integrated OPC UA client and optimizer) and a client part in HTML/CSS/JavaScript. The application provides monitoring of conveyor status, display of current and optimal speeds, as well as launching the optimization process according to user-specified parameters (number of cathodes for strapping and sampling, desired time). Testing confirmed the convergence of the algorithm to the target indicators in a small number of iterations. The results of the work can be used in industrial enterprises to increase the efficiency of packaging lines, reduce downtime, and evenly distribute the load on equipment.