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Semantic modelling of control logic in automation systems

Knowledge-Based support of the engineering and operation of control logic in building and industrial automation systems
 
: Schneider, Georg Ferdinand
: Ovtcharova, Jivka; Wicaksono, Hendro

:
Volltext (PDF; )

Karlsruhe: KIT, 2019, XII, 192 S.
Zugl.: Karlsruhe, Inst. für Technologie (KIT), Diss., 2019
URN: urn:nbn:de:swb:90-924050
Englisch
Dissertation, Elektronische Publikation
Fraunhofer IBP ()

Abstract
The contribution aspect and novelty of this thesis is the presentation of a semantic model, to formally and explicitly describe domain knowledge on the automatic control and control logic domains in automation systems and link this knowledge to adjacent domains. The model is specified independently from its implementation in the Unified Modelling Language (UML) using an object-oriented modelling methodology and is implemented using semantic web technologies following an ontology-based approach. The model is separated in two layers to enable a seamless integration of the novel model with adjacent domains, such as mechanical and electrical engineering, and extend the model with explicit formal descriptions of different control logic types.

 

Automatisierungssysteme schaffen in vielen Bereichen die Grundlagen, auf denen heutige, moderne Industriegesellschaften basieren. Obwohl in der Vergangenheit wichtige Errungenschaften in der Forschung zur Automatisierungstechnik erreicht wurden, bestehen weiterhin Herausforderungen bezüglich des Engineerings und des Betriebs von Automatisierungssystemen, die die Nutzung und den Einsatz dieser Systeme erschweren. Als Gründe für diese Probleme sind die Komplexität dieser Systeme durch ihre schiere Größe und ihre Komplexität aufgrund der Kombination von cyber und physikalischen Komponenten zu nennen. Des Weiteren führt der zunehmende Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien zu einer weiteren Verflechtung dieser System über ihre bisherigen, hierarchischen Strukturen hinaus und damit zu einer weiteren Zunahme der Komplexität. Eine weitere Herausforderung ist, dass für ein reibungsloses Engineering und einen reibungslosen Betrieb dieser Systeme eine Vielzahl von Beteiligten aus unterschiedlichen Fachdisziplinen zusammenarbeiten müssen. Dies wird durch die Heterogenität der eingesetzten Softwarewerkzeuge und Datenformate erschwert, die einen automatisierten Austausch von Wissen behindern. Folglich besteht ein dringender Bedarf an Methoden, die die wissensintensiven Aufgaben in Zusammenhang mit dem Engineering und dem Betrieb von Automatisierungssystemen im Kontext heterogener Softwarewerkzeuge und Datenformate unterstützen und, als Antwort auf die Komplexitätszunahme, automatisieren. Eine Voraussetzung für die Entwicklung solcher Methoden ist die formale Repräsentation von Domänenwissen mit Hilfe eines Modells. Die Analyse des Stands der Technik in dieser Arbeit zeigt, dass kein Ansatz existiert der es erlaubt einen wesentlichen Bestandteil der Domäne Automatisierungssystem, die Domänen Regelung und Steuerung und Regelungslogik, explizit zu beschreiben und dieses Wissen mit angrenzenden Domänen zu vernetzen. Ein wesentlicher Beitrag dieser Arbeit besteht in der Vorstellung eines neuartigen, semantischen Modells, dass es erlaubt, sowohl Wissen der Domänen Regelung und Steuerung, als auch der Domäne Regelungslogik explizit und formal zu beschreiben. Zusätzlich ist es nun erstmals möglich dieses Wissen mit angrenzendem Domänenwissen, wie zum Beispiel aus dem Maschinenbau oder der Elektrotechnik, zu vernetzen. Das Modell wird unabhängig von der Implementierung in der Unified Modeling Language spezifiziert und mit Hilfe von Semantic Web Technologien implementiert. Das Modell ist in zwei Schichten aufgebaut. Auf der oberen Ebene wird allgemeines Wissen der Domäne Regelung und Steuerung modelliert, dass, wie in der Arbeit demonstriert, leicht mit angrenzenden Domänen verbunden werden kann. Auf der unteren Ebene wird das allgemeine Wissen der Domäne Regelung und Steuerung, um die Domäne der Regelungslogik erweitert und für die jeweilige Regelungslogik explizit spezifiziert.Zur Validierung des Modells wird in zwei separaten Fallstudien evaluiert, ob es das notwendige Wissen für zwei neuartige wissensbasierte Methoden repräsentieren kann. In der ersten Fallstudie wird eine wissensbasierte Methode zur Verbesserung des Betriebs von Automatisierungssystemen in Gebäuden prototypisch umgesetzt und getestet. Dabei ermöglicht das entwickelte Modell Faktenwissen, das aus dem Engineering der Regelungslogik gewonnen wurde, formal zu beschreiben. Dieses Wissen wird dann genutzt, um automatisiert Regeln zu instanziieren, die es ermöglichen automatisiert zu überprüfen, ob die tatsächlich implementierte Regelungslogik sich im Betrieb genauso verhält wie ursprünglich entworfen. In der zweiten Fallstudie wird eine wissensbasierte Methode zur Unterstützung des Engineerings von industriellen Automatisierungssystemen vorgestellt. Hier wird gezeigt, dass, basierend auf dem neuen Modell, die gleichzeitige formale Verifikation von verschiedenen Regelungsverfahren und die gleichzeitige formale Verifikation von Regelungsverfahren und Wissen über die automatisierte Anlage möglich ist. Zusätzlich, wird gezeigt, dass die Methode inkrementelle Aktualisierungen des Faktenwissens ermöglicht und ein bidirektionaler Austausch von Fallwissen zwischen dem ursprünglichen Format und der Wissensbasis möglich ist.Durch die Schaffung des neuen Modells ist nun die Möglichkeit gegeben formal und explizit Wissen der Domänen Regelung und Steuerung, sowie Regelungslogik zu beschreiben. Basierend auf diesem Modell werden zwei neuartige, wissensbasierte Methoden vorgestellt, die es ermöglichen das Engineering und den Betrieb von Automatisierungssystemen zu vereinfachen und zu verbessern.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-555160.html