Wielopoziomowe modelowanie przepływu
Multilevel Flow Modeling (MFM) to platforma do modelowania procesów przemysłowych.
MFM jest rodzajem modelowania funkcjonalnego wykorzystującego pojęcia abstrakcji, dekompozycji i reprezentacji funkcjonalnej. Podejście to traktuje cel, a nie fizyczne zachowanie systemu jako jego element definiujący. MFM dokonuje hierarchicznej dekompozycji funkcji systemu wzdłuż wymiaru środka-końca i całej części w stosunku do zamierzonych działań. Funkcje są syntaktycznie modelowane przez relacje podstawowych pojęć, które składają się na podsystem. Każdy podsystem rozpatrywany jest w kontekście całego systemu pod kątem celu (celu) jego funkcji (środków) w systemie. Używanie tylko kilku podstawowych pojęć jako elementów konstrukcyjnych umożliwia jakościowe wnioskowanie o sukcesie lub porażce działania. MFM definiuje grafikę język modelowania do reprezentowania objętej wiedzy.
Historia
MFM powstał jako język modelowania do przechwytywania sposobu, w jaki operatorzy identyfikują i radzą sobie z nieznanymi sytuacjami operacyjnymi w celu ulepszenia projektowania interfejsów człowiek-maszyna.
Składnia
MFM opisuje funkcję systemu jako środka do określonego celu pod względem przepływu masy i energii. Przepływ jest elementem definiującym podstawowe koncepcje funkcji. Najważniejszą rolę odgrywają pojęcia transportu i bariery , które łączą ze sobą pary pozostałych typów funkcji, odzwierciedlając fizyczne przepływy w systemie. Funkcje ujścia i źródła wyznaczają granicę rozważanego systemu oraz koniec lub początek przepływu. Koncepcje przechowywania i bilansowania mogą być zarówno punktami zbierania, jak i rozdzielania dla wielu ścieżek przepływu.
Odpowiednio, poprawna składnia MFM wymaga transportu lub bariery łączącej dwie funkcje pozostałych czterech typów. Poza przepływem w ramach jednej perspektywy (masy lub energii) MFM łączy oddziaływanie masy i energii poprzez relacje środek-cel (pośrednik i producent-produkt) oraz związki przyczynowe wprowadzane przez sposób sterowania systemem za pomocą oddzielne struktury przepływu sterowania.
Informacje diagnostyczne o związku przyczynowym między stanami anormalnymi w systemie są wywnioskowane z fizycznego efektu między funkcjami. Petersen rozróżnia bezpośredni i pośredni wpływ między funkcjami:
- Wpływ bezpośredni jest efektem pobierania przez transport masy lub energii z funkcji upstream i przekazywania jej do funkcji downstream.
- Z drugiej strony wpływ pośredni pochodzi z różnych implementacji fizycznych i jest reprezentowany przez wpływ lub udział innej funkcji w transporcie. Na stan transportu może mieć wpływ np. nienormalny stan mający wpływ na dalsze składowanie, podczas gdy stan uczestniczący nie miałby wpływu na stan.
Zgodnie z podstawową interpretacją fizyczną ustalono reguły wnioskowania dla wszystkich możliwych wzorców funkcji przepływu. Zhang skompilował te wzorce i implikowaną przyczynowość.
Przykład
Wykres MFM pompy ciepła odzwierciedla nadrzędny cel ( cob2 ), jakim jest utrzymanie stałego poziomu energii po stronie ciepłej. Struktura przepływu energii efs2 przedstawia funkcję układu z najbardziej rozpowszechnionej (energetycznej) perspektywy, która jest dalej rozkładana w przepływie masowym chłodziwa ( mfs1 ) jako środka pożądanego transportu energii. Dalsza analiza hierarchiczna daje efs1 która reprezentuje energię potrzebną pompie jako środek do wytworzenia części przepływu masowego. Ograniczenia operacyjne wprowadzane przez systemy sterowania, takie jak regulator przepływu wody, są modelowane przez cfs1 i regulator temperatury cfs2 .
Aplikacja
Zaproponowano rozwiązania oparte na MFM dla wielu aspektów automatyki przemysłowej. Kierunki badań obejmują:
- Diagnoza obejmująca całą roślinę
- Zarządzanie alarmami
- Ocena ryzyka
- Automatyczne generowanie procedur