A2.1. Analiza comparativa a tehnologiilor de telemetrie si de...

L2 - Raport tehnic cu privire la metodele de monitorizare, predicție, diagnoza și

decizie pentru sistemul de automatizare și telemetrie

A2.1. Analiza comparativa a tehnologiilor de telemetrie si de automatizare

utilizate in domeniul irigatiilor

A. Protocoale de comunicaţie

Modbus reprezintă o structură de comunicaţie dezvoltată de Modicon în 1979. Se utilizează

pentru a stabili comunicaţii între dispozitivele inteligente, de tip master-slave sau client-server.

Dispozitivele inteligente între care se pot stabili comunicaţii de tip Modbus pot fi de tip

Programable Logic Controller (PLC), Human Machine Interface (HMI), PC, Distributed Control

Systems (DCS), Supervisory Control and Data Acquisition Systems (SCADA). Protocolul Modbus

nu este specific unei anumite industrii, ci poate fi utilizat într-o multitudine de aplicaţii industriale,

cum ar fi în automatizarea fabricilor şi a clădirilor, controlul automat al proceselor, petrol şi gaze,

trafic şi parcare, agricultură şi irigaţii, hidraulică, industria medicală şi farmaceutică, respectiv în

industria metalurgică. [2]

Modbus RTU sau Modbus serial – Această metodă de comunicaţie poate fi RS 485, RS

232, RS 422 şi RS 423. În general, în cadrul acestei interfeţe, dispozitivele Modbus necesită un

cablu de transmisie, unul de recepţie şi o legare la pământ pentru a schimba date între ele. Interfaţa

poate fi half-duplex sau full-duplex. În general, toate dispozitivele inteligente pot fi configurate

astfel încât să permită ambele tipuri de comunicaţii.

Modbus TCP/IP – În cadrul acestei metode de comunicaţie, datele Modbus sunt transmise

prin protocoale TCP/IP şi apoi prin Internet. Un port standard Ethernet RJ45 poate fi utilizat pentru

a conecta diverse dispozitive pentru transfer de date. TCP/IP poate fi implementat ca un standard

deschis de Modbus pe protocoale interreţea.

Ethernet/IP – acest protocol industrial utilizează hardware Ethernet şi operează pe acesta

utilizând protocoale industriale – ControlNet şi DeviceNet. Deşi Ethernet/IP a fost dezvoltat de

Rockwell Automation pentru linia de control Allen Bradley, acum este considerat un standard

deschis. Această urmare a apărut ca efect aşteptat al progresului în ceea ce priveşte traductoarele şi

comunicaţiile.

2. Comunicaţii wireless

Comunicaţiile wireless pot preveni apariţia defectelor la instalaţiile în funcţiune. Cele mai

utilizate tehnologii wireless sunt Global System for Mobile Communications(GSM), Wi-Fi,

wireless local area network (WLAN) şi modem-urile stand-alone wireless. [4] Aceste tehnologii

prezintă numeroase deosebiri în ceea ce priveşte viteza de transfer, mobilitatea terminalelor,

calitatea semnalului, aria de acoperire, costul şi cerinţele de putere. WLAN se utilizează pentru

viteze de transfer ridicate, în timp ce tehnologia GSM se foloseşte pentru acoperirea unor zone

întinse geografic. Din punctul de vedere al costului şi al necesarului de putere, reţelele mobile sunt

de departe mult mai scumpe. Necesarul de putere al unui telefon mobil poate fi de ordinul sutelor

de mW, în timp ce reţelele WLAN utilizează maxim 100 mW.

Din punctul de vedere al calităţii şi mobilităţii semnalelor controlate, reţelele GSM sunt

superioare tehnologiei WLAN. WLAN prezintă mobilitate scăzută, acoperire pe un teritoriu

foarte limitat, respectiv vulnerabilitate la interferenţe. În principiu, tehnologiile GSM şi WLAN

sunt complementare.

Reţelele WLAN operează în banda de frecvenţă 2.4 GHz. Viteza de transmisie este de 11 Mbps şi terminalele dispun de CSMA (Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance) pentru a distribui spectrul radio disponibil. Distanţa dintre emiţător şi receptor are o influenţă uriaşă asupra calităţii semnalului, acesta având precizie mai mare de transmisie atunci când distanţa este mai redusă.

Tabel 1 Variaţia vitezei de transmisie în funcţie de distanţă pentru o reţea WLAN

Bandă de frecvenţă Distanţă Viteză de transmisie

Calitate

semnal

2.4 GHz 28 m 11 Mbps Bună

2.4 GHz 55 m 1 Mbps Bună

Semnalele GSM ocupă o lărgime de bandă de 200 kHz şi pot avea viteze pe canal de

271 Kbps.

3. Internet of Things

IoT înglobează o infrastructură IT globală şi dinamică ce dispune de capabilităţi de

configurare independentă pe baza protocoalelor de comunicaţie standardizate şi interoperabile,

fiecare componentă având o identitate, caracteristici fizice şi virtuale, interfeţe adecvate pentru

comunicaţia cu utilizatorii, respectiv cu diverse medii. [5]

IoT permite interfaţarea dispozitivelor reale cu sisteme computerizate, fiecare echipament

asigurând comunicaţia prin Internet cu ajutorul unei adrese IP. Există numeroase aplicaţii IoT

dedicate domeniului agricol care includ monitorizarea parametrilor de mediu precum

temperatura aerului şi a solului, umiditatea aerului şi a solului [1].

Sistem de Automatizare si Telemetrie Eficient energetic pentru managementul ResurseloR in Agricultura de precizie (SA-TERRA) – Etapa 2/2017

B. Arhitecturi de comunicaţie utilizate în diverse aplicaţii din domeniul agricol

a) IPv6/ Low-Power Wireless Personal Area Networks (IPv6/LoWPAN)

În [1] se prezintă o analiză a reţelelor de comunicaţii/Internet utilizate în domeniul

irigaţiilor. Astfel, în tabelul de mai jos, cele 2 tipuri de rețele sunt comparate dupa 3

criterii: Maximum transmission unit (MTU), distanța de transmisie și topologia rețelei.

Tabel 2 Comparaţie între reţelele IPv6 şi LoWPAN ce pot fi

utilizate în domeniul agricol

Reţeaua IPv6 Reţeaua LoWPAN

MTU 1280 bytes 127 bytes

Viteze de transfer Mbps/Gbps Max 250 kbps

Distanţă >100 m 10 m

Topologie Broadcast Mesh/Stea

b) CoAP (Constraint Application Protocol)

CoAP (Constraint Application Protocol) este o arhitectură de sistem pentru

dispozitive cu resurse restrânse. Aceasta permite maparea pentru WEB şi HTTP. Resursele

sunt identificate prin URI (Uniform Resource Identifiers). Aplicabilitatea în domeniul agricol

rezultă din modelarea senzorului pentru proprietăţile solului precum o resursă CoAP.

Fig. 1 Arhitectura CoAP

Structura sistemului cuprinde:

- 6LoWPAN Border Router acţionează ca un gateway între reţeaua LoWPAN şi

IPv6, conexiunea fiind realizată prin WiFi şi 3G;

- Coordonator PAN – Controller central pentru wireless sensor network (WSN);

- Client CoAP – este localizat la distanţă prin reţea IPv6 şi solicită WSN-ului să

emită comenzile CoAP GET/CoAP PUT.

Baza de date/Serverul WEB este utilizat pentru autentificarea datelor privind senzorii

offline.

c) Reţeaua Zigbee (Wireless Communication Technology)

Este o reţea personală definită cu un identificator (ID). Acest tip de reţea se utilizează

în domeniul agricol, fiind necesar câte un PAN ID în cazul utilizării mai multor reţele Zigbee.

ZigBee utilizează modulație de spectru extins în secvență directă și operează pe un canal fix.

Sistem de Automatizare si Telemetrie Eficient energetic pentru managementul ResurseloR in Agricultura de precizie (SA-TERRA)

4

Protocolul 802.15.4 PHY definește 16 canale de operare în banda de 2.4 GHz. Modulele

XBee suportă toate cele 16 canale și modulele XBee-PRO suportă 14 din 16 canale.

Coordonatorul poate decide autonom ce PAN ID și ce canal să utilizeze. Când un

canal este aglomerat, se va schimba cu altul, [6]. Viteza de transfer a datelor este scăzută (250

kbps) şi se utilizează pentru transmisii eşantionate de date de la diferite dispozitive sau

senzori.

4. Concluzii

Telemetria pentru sistemul SA-TERRA este realizată cu o statie Adcon care va măsura

parametrii de câmp, acești parametri fiind apoi transmiși către sistemul SCADA prin

intermediul unui echipament Remote Terminal Unit (RTU) și a unui server de comunicație.

Pentru conectarea acestor elemente cu calculatorul sunt necesare conexiuni de tip Open

Platform Communication (OPC), prin intermediul unui Gateway (ex. IoT 2020). Comunicaţia

dintre automatele programabile – Programable Logic Controller (PLC) şi echipamentele de

acţionare corespunzătoare se realizează prin intermediul modulelor GSM pentru reducerea

complexităţii fizice a reţelei.

Bibliografie

[1] A. Pavetan, “Internet of Things based approach to Agriculture Monitoring”,

Asia-Pacific Advanced Network, 36th

Meeting, 2013

[2] Honeywell – Industrial Communication Protocols, 2016

[3] S. Shearer et. al, “Trends in the automation of agricultural field machinery”,

University of Kentucky, USA

[4] R. Hussain, S. Sharma, Y. Saleh, “A review of Wireless Sensor Technologies

(Communication) and Applications in Agriculture: Trends with focus on Zigbee technology”,

Suresh Gyan Vihar University Journal of Engineering and Technology, 2017

[5] F. Vannel, N. Abdennadher, “Introduction to IoT”, Haute Ecole du

paysage, d’ingenierie et d’architecture du Geneve, 2015

[6] http://electronica-azi.ro/2013/10/04/standardul-ieee-802-15-4-si-protocolul-

zigbee-a-folosi-zigbee-sau-a-nu-folosi-zigbee/

http://electronica-azi.ro/2013/10/04/standardul-ieee-802-15-4-si-protocolul-zigbee-a-folosi-zigbee-sau-a-nu-folosi-zigbee/




5

A2.2. Elaborarea metodelor de monitorizare, predicție, diagnoza și

decizie pentru sistemul de automatizare și telemetrie

A2.2.1. Alegerea si stabilirea parametrilor monitorizati in contextul extinderii

sistemului de telemetrie si automatizare

Alegerea şi stabilirea parametrilor monitorizaţi se va realiza în contextul în care traductoarele

şi elementele de execuţie se află în câmp, iar monitorizarea se realizează de la distanţă.

A. Temperatura şi umiditatea aerului

Culturile pot fi privite ca funcţii dependente în principal de temperatură în cazul în

care irigarea se realizează corespunzător. Temperatura are o influenţă uriaşă asupra

germinaţiei seminţelor. Deoarece în procesele biochimice fazele de germinaţie includ

hidratarea şi activarea enzimelor, procesul de dezvoltare al plantelor este dependent de

temperatură.

Câteva argumente importante care susţin necesitatea monitorizării temperaturii aerului

sunt centralizate în figura de mai jos.

Fig. 2 Necesitatea monitorizării temperaturii aerului

Temperatura globală a crescut cu 0.2-0.3 [°C] în ultimii 30 de ani, iar cauzele sunt

cunoscute. Sezonul agricol este influenţat puternic de temperaturile ridicate sau scăzute şi,

ţinând cont de faptul că în următorii ani se preconizează o creştere a valorilor acestui

parametru, cantitatea de apă necesară pentru irigaţii va creşte în funcţie de cerinţele de

evaporare. O metodă numerică a arătat că la o creştere de 1, 2 sau 3 [°C] a temperaturii, va

creşte necesarul de apă al culturilor cu 11, 19, respectiv 29 [%].

Fiecare plantaţie necesită o anumită temperatură, în caz contrar seminţele vor sta în

sol şi vor fi expuse atacului unor dăunători, unor boli sau îşi vor pierde capacitatea

germinativă. Un alt aspect important este că temperatura optimă nu corespunde, în general, cu

cea de creştere vegetativă, care diferă de la o vegetaţie la alta.

Prin umiditate absolută se înţelege presiunea parţială a vaporilor de apă în aerul umed,

exprimată de obicei în milimetri coloană de mercur (1mm Hg = 133,322 N/m2). Presiunea

parţială a vaporilor de apă în aerul umed şi cantitatea de vapori conţinuţi într-un m3 de aer

umed, exprimată în grame, sunt numeric egale. Umiditatea relativă oferă informaţii cu privire

la vaporii de apă din aer, acest parametru fiind într-o puternică interdependenţă cu

temperatura. Pe de altă parte, temperatura punctului de rouă explică interdependenţa dintre


6

umiditatea relativă şi temperatură, deoarece odată cu creşterea umidităţii relative are loc

scăderea temperaturii, iar în cazul în care temperatura scade sub o anumită limită, aerul

ajunge în punctul în care va conţine cea mai mare cantitate de vapori de apă.

Temperatura termometrului umed se defineşte ca temperatura de echilibru dinamic

atinsă la interfaţa apă – aer umed atunci când fluxul termic convectiv de la aer la apă este egal

cu fluxul masic convectiv de la apă la aer. La echilibru, dacă se consideră temperatura

termometrului uscat constantă, bilanţul termic la interfaţa aer-apă este:

]/)[()( 2mWttppr umvvsp (1)

în care: σp [kg/(m2∙s∙bar)] este coeficientul de transfer masic; t[°C] – temperatura

aerului umed; tum [°C] – temperatura termometrului umed; pvs [N/m2] – presiunea parţială a

vaporilor din aerul umed saturat (la interfaţa aer – apă), la temperatura tum [°C]; pv [N/m2] –

presiunea parţială a vaporilor de apă; α [W/(m2∙K)] – coeficientul de transfer termic

convectiv.

Importanţa monitorizării temperaturii şi a umidităţii aerului provine şi din faptul că

asigurarea nivelului optim al umidităţii relative se realizează prin scăderea temperaturii

aerului. Umiditatea relativ ridicată a aerului determină dezvoltarea microorganismelor, mai

ales la temperaturi mai ridicate.

B. Temperatura şi umiditatea solului

Solul reprezintă o resursă importantă în managementul irigaţiilor, întrucât este un

rezervor de stocare de carbon. Umiditatea solului este identificată ca un parametru cheie în

agricultura de precizie, iar câteva dintre argumentele pentru care monitorizarea acesteia este

necesară sunt centralizate în figura de mai jos.

Necesitatea monitorizarii umiditatii solului

Determina cresterea evapotranspiratiei care genereaza

cresterea temperaturii si influenteaza activitatea biologica

Prin cresterea umiditatii, are loc o crestere simultana a

temperaturii punctului de roua

Prezinta influenta ridicata asupra cantitatii de precipitatii

Fig. 3 Necesitatea monitorizării umidităţii solului

Monitorizarea temperaturii şi a umidităţii solului prezintă o importanţă deosebită în

agricultura de precizie. În unele regiuni, agricultorii irigă atunci când umiditatea solului

depăşeşte o anumită limită (de exemplu 50 %). Umiditatea solului este de asemenea

importantă deoarece influenţează indirect irigaţiile. Frecvenţa de irigare depinde de

echipamentul utilizat pentru irigarea prin picurare sau de caracteristicile puţurilor de mare

adâncime.

Principalul obiectiv al irigării este de a optimiza necesarul de apă al plantelor şi acest

lucru poate fi realizat printr-o monitorizare eficientă a umidităţii solului. Se consideră că

umiditatea solului ar trebui să fie măsurată de senzori care nu au părţi în mişcare şi care nu

necesită calibrare.


7

Temperatura solului este influenţată într-o proporţie importantă de radiaţia solară şi de

umiditate. De obicei, temperatura solului este mai ridicată decât cea a aerului, iar propagarea

căldurii în sol este un proces lent. Având în vedere aceste aspecte, monitorizarea temperaturii

solului este foarte importantă într-o cultură viticolă, pomicolă sau agricolă.

C. Evapotranspiraţia

Evapotranspiraţia reprezintă un parametru esenţial pentru dezvoltarea şi sănătatea

plantelor, fiind bazată pe parametrii meteorologici. Apa pierdută prin evapotranspiraţie poate

fi salvată prin irigarea corespunzătoare care reduce evapotranspiraţia cu 5-15 [%].

Explicarea interdependenţei dintre evapotranspiraţie şi parametrii meteorologici ale

căror valori sunt achiziţionate de la staţiile de telemetrie aflate în câmp, dar şi importanţa

monitorizării acestui parametru se explică cu ajutorul formulei Penmann-Monteith [4].

)34.01(

)(273

900)(408.0

2

2

0u

eeuT

GR

ETasn

(2)

ETo – evapotranspiraţia de referinţă [mm zi-1],

Rn – radiaţia netă la suprafaţa culturii [MJ m-2 zi-1],

G – fluxul de căldură corespunzător solului [MJ m-2 zi-1],

T – temperatura aerului la 2 m înălţime [ºC],

u2 – viteza vântului la 2 m înălţime [m s-1],

es – presiunea la saturaţie a vaporilor [kPa],

ea – presiunea actuală a vaporilor [kPa],

es-ea – deficitul presiunii vaporilor la saturaţie [kPa],

∆ – curba de presiune a vaporilor [kPa ºC-1],

γ – constanta psihrometrică [kPa ºC-1].

Pentru o versiune simplificată de calcul a evapotranspiraţiei se poate folosi relaţia

Priestley-Taylor bazată pe radiaţie şi temperatură.

GRET n

o (3)

unde α şi β sunt doi coeficienţi de valoare 0.61, respectiv 0.012.

În cele ce urmează, se vor analiza două staţii de telemetrie (RTU Piteşti şi RTU Bucureşti)

implementate de Beia Consult International cu echipamente ADCON, studiindu-se principalii

parametrii comuni monitorizaţi.

Tabel 3. Parametrii monitorizați – date istorice

Parametrii monitorizaţi la

RTU Piteşti şi RTU Bucureşti 1. Temperatura mediului ambiant

2. Cantitatea de precipitaţii

3. Umiditatea frunzelor

4. Direcţia şi viteza vântului

5. Radiaţia solară

a) Staţia de telemetrie de la Piteşti (RTU 22149 – AgroExpert)

Sistemul de telemonitorizare de la Piteşti are o structură descentralizată. Traductoarele care

măsoară diverşi parametrii şi elementele de execuţie sunt conectate la staţii RTU, iar datele

sunt transmise prin unde radio. Sistemul de conducere central este reprezentat de o aplicaţie


8

CLOUD care primeşte datele transmise de către staţiile de telemetrie şi emite rapoarte şi

alarme care sunt ulterior direcţionate către utilizatorii din sistem.

Componenta RTU (Remote Telemetry Unit) este un dispozitiv inteligent care are un

microcontroler încorporat pentru a efectua periodic diferite task-uri, cum ar fi: interogarea

senzorilor, măsuratori, colectarea și stocarea datelor, dar și verificarea unor parametrii interni

precum starea bateriei, verificarea canalului radio și alte activități de întreținere a sistemului.

RTU este echipat cu un modul radio sau un modem GSM, care permite comunicaţia fără fir

în timp real, cu o stație de bază (Gateway).

Gateway-ul transmite mai departe în rețea cererile de date venite de la RTU și

stochează temporar datele primite. Prin urmare, Gateway-ul poate asigura un control pentru

un anumit număr de echipamente RTU în funcție de tipul receptorului, existând modele care

pot gestiona peste 1000 de unități RTU.

Fig. 4 Structura staţiei de telemetrie de la Piteşti

Măsurarea cantităţii de precipitaţii se face la fiecare 3 minute, unitatea RTU având

rolul de a calcula o medie a celor 5 măsurători efectuate (de 4 ori/oră). Istoricul măsurătorilor

este păstrat de unitatea RTU timp de 10 zile.

Temperatura maxima inregistrata la RTU Pitesti

Temperatura minima inregistrata la RTU Pitesti


9

Intensitatea maxima a precipitatiilor

inregistrata la RTU Pitesti

Fig. 5 Parametrii monitorizaţi la RTU Piteşti: Temperatura şi Intensitatea Precipitaţiilor

În cele ce urmează vom realiza o analiză a parametrilor monitorizaţi la staţia Piteşti şi

vom încerca să identificăm modul în care se realizează achiziţia datelor, acestea fiind

disponibile prin intermediul aplicaţiei addVantage Pro 6.5. de la Adcon Telemetry.

Temperatura aerului înregistrată la RTU Piteşti – AgroExpert se monitorizează fără

întrerupere din 25.03.2012. În cei 5 ani în care s-au achiziţionat date, parametrul a variat între

-18.7 °C (30.12.2014, ora 21:44 p.m.) şi 38.5°C (06.08.2012, ora 11.52 a.m.). Astfel,

observăm că temperatura mediului ambiant variază pe un interval de aproximativ 60 °C.

Maximul cantităţii de precipitaţii înregistrate de staţia de telemetrie de la Piteşti – AgroExpert

este de 25 mm.

Umiditatea relativă este un alt parametru monitorizat la RTU Piteşti. Aceasta a avut

valoarea maximă de 99.5 %, iar cea minimă 14.5%.

b) Parametrii monitorizaţi de staţia Adcon Telemetry din Bucureşti

BEIA Consult International SRL dispune de o staţie de telemetrie la sediul din Strada

Peroni, Nr. 22-24, Sector 4, Bucureşti. Achiziţia datelor este realizată de către această staţie

începând din data de 26.07.2010, iar principalii parametrii monitorizaţi sunt reprezentaţi

grafic în figura 6.

Vom studia în cele ce urmează intervalul de variaţie corespunzător fiecărui parametru,

eficienţa măsurării şi valorile maximă şi minimă atinse.

Umiditatea relativă a fost măsurată continuu din anul 2010 până în octombrie 2016,

atunci având loc o întrerupere a măsurării, iar apoi parametrul a fost monitorizat în continuare

din noiembrie 2016 până în prezent. Valorile parametrului au variat între 20 % şi 99.9 %. În

figura 7 a) poate fi vizualizată variaţia acestui parametru de-a lungul timpului.

Se poate constata performanţa ridicată a traductorului, acesta permiţând monitorizarea

continuă timp de 6 ani.


10

Direcţia şi viteza vântului au fost de asemenea monitorizate continuu de la punerea în

funcţiune a staţiei.

Fig. 6 Parametrii monitorizaţi la RTU Beia

a)

b)

c)

d)

Fig. 7 Parametrii monitorizaţi de staţia ADCON Telemetry Bucureşti de-a lungul timpului:

a) Umiditatea relativă; b) Radiaţia solară;

c) Cantitatea de precipitaţii; d) Temperatura mediului ambiant


11

Piranometrul instalat a înregistrat valori de până la 1020.8 W/m2 de-a lungul celor

aproape 7 ani în care a funcţionat continuu. Astfel, pentru managementul corect al resurselor

în agricultura de precizie, în cazul alegerii radiaţiei solare ca parametru monitorizat va trebui

utilizat un piranometru care permite înregistrarea radiaţiei solare pe un interval larg.

Bineînţeles că, în perioada de iarnă, radiaţia solară a avut în general valoarea minimă.

Viteza şi direcţia vântului sunt monitorizate din 2011, variaţia vitezei vântului

încadrându-se în intervalul 0 - 10 [km/h].

Intervalul de variaţie al temperaturii este cuprins între -20 şi 39 °C. Se observă o

eroare de măsurare în luna octombrie 2016, când traductorul a înregistrat o temperatură mai

mică de -32 °C.

Similar statiei de monitorizare de la Piteşti, intensitatea precipitaţiilor la sediul Beia

Consult International SRL din Strada Peroni, Nr. 22-24, Sector 4, Bucureşti se monitorizează

cu ajutorul unui pluviometru. Valoarea maximă a intensităţii precipitaţiilor înregistrată de

acest traductor din luna septembrie 2010 până în prezent este de 15.4 mm.

Fig. 8 Intensitatea maximă a precipitaţiilor înregistrată în Bucureşti

Presiunea barometrică este de asemenea monitorizată, valorile acesteia înregistrate

până în prezent fiind cuprinse între 1012 şi 1027 mbar.


12

Fig. 9 Presiunea barometrică înregistrată la sediul Beia Consult International

Concluzii

În urma analizei realizate, constatăm existenţa necesităţii ca senzorii utilizaţi să

dispună de următoarele capabilităţi:

• precizie ridicată în măsurarea parametrilor studiaţi;

• domeniu larg de măsură;

• timp de răspuns destul de scăzut.

Ṭinând cont de aceste aspecte, dar şi de arhitectura propusă pentru sistemul de

automatizare, vom considera parametrii din figura 10 ca fiind absolut necesari spre

monitorizare/calcul.

Fig. 10 Parametrii monitorizaţi/calculaţi în cadrul sistemului propus

Bibliografie

[1] G. Rasul, Q.Z.Chaudhry, A. Mahmood, K. W. Hyder, “Effect of temperature rise on crop growth and

productivity”, Pakistan Journal of Metheorology, Volue 8, Issue 15, 2011

[2] George Suciu, Gyorgy Todoran, "Cloud M2M platform for renewable energy tele-monitoring", U.P.B. Sci.

Bull., Series C, Vol. 76, Iss. 1, 2014, ISSN 2286-3540


13

[3] addVantage Pro 6.5. live data

[4] "Effect of temperature on crop production", http://pstustudy.blogspot.ro/2010/08/effect-of-temperature-on-

crop.html, , Accessed on 1 april 2017

[5] K. Bellingham, "The Role of Soil Moisture on our Climate, Weather and Global Warning",

http://www.soilsensor.com/climatechFigure 1 - Proposed telemetry systemange.aspx, Accessed on 1 april

2017

[6] T. Marinescu, S. St. Iliescu, I. Fagarasan, N. Arghira, I. Stamatescu, G. Suciu, A. Vasilescu, A. Pasat,

“Soluţii de automatizare pentru sistemele de irigaţii”, Revista Automatizări și Instrumentație, nr 2, pp 12-

17, 2017


14

A2.2.2. Analiza metodelor de predictie meteorologica si elaborarea metodelor adecvate

Prognoza cantitativa a precipitatiilor este importanta pentru aplicatii variind de la

previziuni de inundatii rapide la gestionarea pe termen lung a resurselor agricole si a

resurselor de apa. Cu toate acestea, prognoza exacta a precipitatiilor este una dintre cele mai

dificile sarcini in meteorologie. In timp ce imbunatatirile aduse modelelor predictive

meteorologice au sporit in mod semnificativ precizia prognozelor multor variabile

meteorologice din ultimii ani, nu s-au obtinut imbunatatiri similare in precizia previziunilor

de precipitatii din cauza complexitatii fizice a proceselor de precipitare.

Prognoza meteo se spune ca este scopul final al cercetarii atmosferice. Este, de

asemenea, descrisa ca cea mai avansata zona din domeniul meteorologiei. Natura prognozarii

meteorologice moderne nu este numai extrem de complexa, dar necesita si informatii

cantitative.

Exista diferitele proceduri adoptate in analiza vremii si predictia meteorologica,

printre acestea se numara:

• Predictie meteorologica „sinoptica”;

• Predictie utilizand metode numerice;

• Predictie utilizand metode statistice.

A. Prognoza meteorologica sinoptica

Este o abordare traditionala utilizata in predictia meteorologica. Aceasta metoda

primara a continuat sa fie utilizata pana la sfarsitul anilor 1950. "Sinoptic" inseamna ca

observarea diferitelor elemente meteorologice se refera la un moment specific de observare.

Astfel, o harta meteorologica care descrie conditiile atmosferice la un moment dat

reprezinta o diagrama sinoptica pentru un meteorolog. Pentru a avea o viziune medie asupra

evolutiei vremii, un centru meteorologic modern pregateste in fiecare zi o serie de astefel de

diagrame sinoptice.

Astfel de diagrame sinoptice formeaza chiar baza prognozelor meteorologice.

Pregatirea in mod regulat a unor astfel de grafice sinoptice implica colectarea si analiza uriasa

a datelor observationale obtinute de la mii de statii meteorologice.

Din studiul atent al graficelor meteorologice de-a lungul multor ani, s-au formulat

anumite reguli empirice. Aceste reguli au ajutat prognoza in estimarea ratei si directiei

miscarii sistemelor meteorologice. De exemplu, atunci cand tipul de vreme generat de-a

lungul unui front este cunoscut unui predictor, iar rata si directia furtunii in miscare (de

exemplu) sunt de asemenea cunoscute, se poate face o previziune destul de precisa pentru

zona in cauza.

Datorita modificarilor bruste ale sistemului ciclonic, aceste previziuni sunt valabile

doar pentru o perioada mai scurta de timp, de exemplu cateva ore sau o zi.

Se poate afirma că succesiunea evenimentelor de pe o harta meteorologica ar putea fi

interpretata subiectiv, in functie de experienta si abilitatile individului care face asta. In

prognoza meteo sinoptica nu a existat nicio baza stiintifica si nu a existat o cuantificare prea

mica.

B. Prognoza utilizand metode numerice

Mai recent, s-a constatat ca alte metode pot prevedea cu mai multa precizie condițiile

meteorologice viitoare, fata de cum era posibil prin abordarea traditionala sinoptica.

Metodele numerice implica mult calcul matematic. Prognoza meteo moderna

utilizeaza acum tehnicile predictiei meteo numerice (Numerical Weather Prediction - NWP).


15

Aceasta metoda se bazeaza pe faptul ca gazele din atmosfera respecta o serie de principii

fizice.

Daca sunt cunoscute conditiile actuale ale atmosferei, aceste legi fizice pot fi folosite

pentru a prezice vremea viitoare. De la sfarsitul anilor 1940 s-a inregistrat o crestere

constanta in ceea ce priveste utilizarea modelelor matematice in prognoza meteo. Aceste

proceduri au fost posibile din cauza progresului in definirea modelelor matematice.

O serie de ecuatii matematice este folosita pentru a dezvolta modele teoretice ale

evolutiei generale a atmosferei. Aceste ecuatii sunt, de asemenea, folosite pentru a specifica

schimbarile in atmosfera pe masura ce trece timpul. Pentru definirea acestor ecuatii sunt luate

in considerare anumite elemente meteorologice precum: miscarea aerului, temperatura,

umiditatea, evaporarea apei din sol, norii, ploaia, zapada si interactiunile aerului cu solul si

oceanele.

Serviciul National de Meteorologie pentru predictia zilnica a vremii face uz de un

model numeric in care atmosfera este impartita in 6 straturi distincte. Utilizarea modelelor

matematice impune ca starea initiala a atmosferei sa fie complet cunoscuta. Acest lucru este

posibil facand observatii ale atmosferei prin intermediul statiilor de radiodifuziune din

intreaga lume.

Datele din radiosonde sunt completate cu observatii radiometrice de la diferiti sateliti

care furnizeaza, de asemenea, date privind umiditatea si acoperirea cu nori. Cu ajutorul

acestor informatii cantitative, sunt construite harti care prezinta conditiile atmosferice. In

prezent, sunt utilizate tehnici automate pentru a desena harti meteorologice care sa prezinte

modelul acestor informatii cantitative.

In dezvoltarea metodelor numerice de prognoza meteorologica, contributiile valoroase

au fost facute de [3] care au obtinut un set consistent de ecuatii matematice pentru predictia

meteorologica.

Considerand faptul ca atmosfera este in continua schimbare, trebuie luate in

considerare un numar mare de variabile (sarcina foarte dificila). Pentru a rezolva aceasta

problema s-a pornit de la ipoteza ca anumite aspecte ale atmosferei nu se schimba cu timpul

si astfel s-au ignorat anumite variabile pentru a simplifica eventual modelul. Cu toate acestea,

chiar si cele mai simplificate modele matematice implica un numar incredibil de mare de

calcule care trebuie facute ceea ce implica auttomat si o putere mare de calcul.

Exista mai multe consideratii implicate in pregatirea modelelor numerice

(matematice):

• Ecuatiile trebuie simplificate cat mai mult posibil, in functie de exactitatea predictiei

dorite si de domeniul aplicabilitatii;

• Sistemul de ecuatii trebuie proiectate astfel incat sa garanteze conservarea masei de

aer, a impulsului, a vaporilor de apa si a energiei totale pentru intregul volum pentru

totdeauna;

• regiunea pentru care se prezic conditiile meteo este „acoperita” de o retea de noduri in

forma dreptunghiulara.

Reteaua consta dintr-un numar de noduri (cu cat mai multe, cu atat predictia este mai

buna). Sunt rezolvate ecuatii pentru fiecare punct nodal pe o perioada foarte scurta de timp

(de exemplu 10 minute). Prin calcule repetitive pentru urmatoarele 10 minute, prognoza se

obtine pentru 24, 48 sau 72 de ore inainte.

De asemenea, trebuie luate in considerare limitarile si problemele metodelor numerice

de predictie meteo. Aceste probleme sunt legate de necesitatea colectarii cantitatii necesare


16

de date, astfel incat starea initiala a atmosferei sa fie cunoscuta. Dupa cum s-a mentionat mai

sus, in ceea ce priveste aceasta metoda, se realizeaza calculele matematice repetate pentru

predictia vremii, ceea e inseamna ca daca exista o eroare in stadiul initial, erorile continua sa

creasca de fiecare data. De asemenea este necesara o putere de calcul foarte mare.

Aceste modele, de fapt, reprezinta o atmosfera „ipotetica”, insa utilitatea lor in

prognoza meteo nu poate fi pusa la indoiala.

C. Prognoza utilizand metode statistice

Metodele statistice sunt utilizate impreuna cu metodele de predictie utilizand metode

numerice, aceasta metoda suplimenteaza adesea metodele numerice. Metodele statistice

utilizeaza inregistrarile anterioare ale datelor meteorologice, presupunand ca viitorul va fi o

repetare a vremii trecute.

Scopul principal al studierii datelor meteorologice anterioare este de a afla acele

aspecte ale vremii care sunt indicatori buni ai evenimentelor viitoare. Dupa stabilirea acestor

relatii, datele corecte pot fi utilizate pentru a prezice conditiile viitoare.

Aceasta metoda este foarte utila in proiectarea unui singur aspect al vremii la un

moment dat. De exemplu, este foarte important sa se prezica temperatura maxima pentru o zi

intr-un anumit loc.

Procedura consta in compilarea datelor statistice referitoare la temperatura si viteza

vantului, la cantitatea de nori, umiditate si la sezonul specific al anului. Ulterior, aceste date

sunt reprezentate sub forma de diagrame. Aceste diagrame ofera o estimare a temperaturii

maxime pentru o anumita zi, pornind de la datele conditiilor curente.

Metodele statistice au o mare valoare in prognozele meteo pe termen lung. Serviciul

National de Meteorologie pregateste previziuni meteorologice lunare si saptamanale utilizand

aceste metode. De fapt, acestea nu sunt prognoze meteorologice in sensul strict al termenului.

Ele sunt simple estimari sau predictii ale precipitatiilor si ale temperaturilor care pot fi

asteptate in aceste perioade. Aceste estimari dau doar o idee daca temperatura si precipitatiile

din regiune vor fi peste sau sub nivelul normal.

Apoi mai sunt studiate efectele temperaturii oceanice si ale zapezii. Dupa compilarea

unor astfel de diagrame, se poate stabili relatia dintre miscarile aerului la nivel superior si

modelul meteorologic de la suprafata. Acest lucru ajuta la prezicerea aspectelor

meteorologice pentru o anumita regiune a tarii.

O alta abordare statistica a predictiei meteo este numita Metoda analogiei. In aceasta

metoda, se face o incercare de a identifica in trecut inregistrarile meteorologice, cum ar fi

conditiile meteorologice care sunt aproape similare cu conditiile actuale.

Odata ce se identifica astfel de analogii, se presupune ca in prezent va urma aceeasi

secventa de evenimente meteorologice, asa cum s-a aratat in inregistrarile anterioare. Dar, in

ciuda simplitatii sale, aceasta metoda are dezavantajele proprii. Din cauza numarului mare de

variabile, nu este neaparat posibil ca perioadele meteorologice anterioare si viitoare sa fie

identice.

Prin aceasta metoda, ca si in cazul metodei numerice, principala problema este lipsa

informatiilor complete despre conditiile meteorologice. Trebuie avut in vedere faptul ca

pentru prognozele cu raza medie de actiune, metodele numerice alaturi de metoda sinoptica

traditionala sunt incontestabile.

Deoarece modelul de circulatie in aerul superior este neregulat, prognozele pe

termene lungi sunt inca departe de a fi realizate cu succes. Cu toate acestea, se cerceteaza in


17

directia gasirii cailor si a mijloacelor de a anticipa modificari ale conditiilor meteo pe termen

lung.

D. Alegerea metodei de prognoza meteorologică pentru sistemul SA-TERRA

Așa cum reiese din analiza metodelor de prognoză a condițiilor meteorologice,

determinarea previziunii meteo pentru ziua/zilele următoare este o acțiune complexă, chiar și

pentru specialiștii din domeniu. De aceea, pentru sistemul SA-TERRA se poate alege

folosirea unui serviciu gratuit de la Wunderground ([5]) care permite prognoza meteorologică

pentru 3 zile.

Astfel, sunt puse la dispoziție numeroase date cu referire la condițiile probabile de

vreme (temperaturi maxime și minime, umiditate relativă, cantitatea de precipitații etc), Fig.

11:

Fig. 11 Date disponibile pentru următoarele 3 zile

Platforma Wheather Underground pune la dispoziție o aplicație ”apigee” care permite

testarea funcționalităților API-ului oferit, Fig. 12. Testarea aplicației s-a facut pentru

prognoza meteorologică în București, în perioada 21-23 noiembrie 2017, iar rezultatul se

poate vedea în Fig. 13.


18

Fig. 12 Testare API Wunderground cu aplicația apigee

Fig. 13 Prognoza meteorologica pentru Bucuresti in perioada 21-23 nov 2017


19

Bibliografie:

[1] J. J. Cahir, Weather forecasting, Enciclopaedia Britannica - https://www.britannica.com, accesat

12.11.2017.

[2] S. Khajure, S.W.Mohod, Future weather forecasting using soft computing techniques, / Procedia Computer

Science (2016), 78, pp.402 – 407.

[3] D. Rajan, What are the methods used for weather forecasting?, http://www.preservearticles.com, accesat

12.11.2017.

[4] S.R. Kalsi, Satellite based weather forecasting, Satellite Remote Sensing and GIS Applications in

Agricultural Meteorology (2003), pp.331-346.

[5] A.C. Lorenc, Analisys methods for numerical weather prediction, Quarterly Jurnal of the Royal

Meteorological Society (1989), 112, pp.1177-1194.

[6] https://www.wunderground.com/weather/api/d/docs, accesat la 10.11.2017

https://www.britannica.com/

http://www.preservearticles.com/

https://www.wunderground.com/weather/api/d/docs


20

A2.2.3. Elaborarea strategiilor de suport decizie in conformitate cu cerintele de eficienta

energetica ale sistemului

Sistemul de suportul al deciziei la un sistem de irigație își propune să asigure

utilizarea eficientă a resurselor de apă și de energie în agricultură. Pentru a asigura eficiența

energetică, trebuie urmăriți parametrii din diferite surse (sol, aer, atmosferă). Spre deosebire

de variabilele metorologice care sunt reprezentative pentru o zonă extinsă și pot fi măsurate

cu un singur traductor, datele despre plante și sol au o variație spațială mare. De aceea, pentru

a elabora o strategie de suport decizie eficientă [1], sunt necesari mai mulți senzori

(temperatura aer, radiație solară, viteza vântului, umiditate relativă aer, umiditate sol-

Volume Water Content - VWC), așa cum reiese din capitolul A2.2.1. al prezentului raport.

Sistemul suport de decizie (DSS) are ca scop elaborarea unei comenzi de pornire a

pompelor pentru irigații pentru un anumit interval de timp (momentul începerii și durata

irigării) pe baza informațiilor preluate de la traductoarele mai sus amintite. Această comandă

este transmisă fermierului sub forma unui raport de irigare, ca suport în decizia sa, dar

hotărârea de a utiliza decizia propusă este exclusiv a fermierului. Arhitectura schematică

propusă a modului de elaborare a raportului de irigare este reprezentată în Fig. 14.

Predictie meteo

Algoritm control

fuzzy

Program

monitorizare

(sol si aer)

Perioada din ziReguli

DSS

Raport

irigare

(cand se

iriga;

perioada

de irigare)

Senzori

Fermier

Comanda

pompe de

irigare

Convertizor

frecventa

motoare

Expert

Agronom

debit/

perioada

de irigare

setare

referinta

on line

open loop

Senzori

Fig. 14 Sistemul de suport decizie pentru fermier

Astfel, această structură de conducere este una ”on-line open loop”, deoarece execuția

comenzii este decisă de către utilizator. Regulile de funcționare DSS au la bază 3 tipuri de

variabile de intrare: momentul începerii și durata irigării (rezultată din algoritmul fuzzy),

perioada din zi și predicția meteorologică. Modul de elaborare a comenzii de irigare de către

algoritmul fuzzy este detaliat în Raportul L3.1 Model experimental.

Perioada din zi poate avea mai multe valori, pe baza cărora se poate lua o decizie,

Tabelul 4. Această variabilă este luată în calcul ținând seama de recomandările agronomice

care impun o irigare pe perioada nopții și nu pe parcursul zilei, atunci când temperaturile sunt

mai crescute.

Prognoza meteorologică furnizează sisetmului de suport decizie informații cu privire

la umiditatea relativă și cantitatea de precipitații pentru următoarele 3 zile. Astfel, regulile de


21

decizie vor evalua situațiile în care există comandă de irigare și se prognozează precipitații

importante în viitorul apropiat.

Tabel 4. Reguli de irigare în funcție de perioada din zi

Perioada din zi Decizie irigare

0-7 DA

7-19 NU

19-0 DA

Regulile de funcționare DSS cuprind o serie de relații de tip inegalitate, de exemplu

consideră anumite praguri ale parametrilor de intrare, stabiliți în funcție de recomandările

agronomice (QPprag[l/m3] – cantitatea de precipitații de prag; sub această valoare se

recomandă irigarea ). Un exemplu de regulă de decizie cu rezultatul său este prezentată în

tabelul 5. Variabilele evaluate (de intrare) sunt perioada din zi, cantitatea de precipitații

prognozată pentru următoarele 2 zile (z+1, z+2), momentul irigării și perioada de irigare, iar

raportul de irigare va transmite ora la care trebuie să înceapă irigarea (Hirigare) și perioada de

irigare (Tirigare).

Tabel 5. Exemplu rezultat reguli de decizie

Perioada

din zi

Cantitate de

precipitații

progozată

z+1

Cantitate de

precipitații

progozată

z+2

Momentul

irigarii

Perioada

de irigare

Raport de

irigare

0-7 <QPprag[l/m3] <QPprag[l/m3] H=06:00 T=1,5 ore DA

Hirigare=06:00

Tirigare=1,5ore

Bibliografie

[1] M. Nabil, “Interaction Of Advanced Scientific Irrigation Management (ASIM) with I-SCADA System for

Efficient and Sustainable Production of Fiber on 10,360 Hectares”, Resource Magazine, 2014


22

A2.2.4. Determinarea unor metode de diagnoza a defectelor in instalatia tehnologica

A. Principiile diagnozei tehnice în sistemele de automatizare

Având în vedere importanța fiabilității în ceea ce privește sistemul de irigare, precum

și creșterea autonomiei, este deosebit de important ca în paralel să se implementeze un sistem

de supraveghere automat. Acest sistem are ca scop detectarea si tratarea defectelor de orice

natură apărute în sistem, pe baza unei analize continue atât la nivel de model, cât și la nivel

comportamental. Un model generic al unui astfel de sistem de supraveghere poate fi

vizualizat în figura 15.

Fig. 15 Schemă generală de supraveghere a unui proces

În general, metodele de detectie a defectelor nu au un caracter universal. Aceste

metode sunt legate foarte strâns de tehnologiile folosite în cadrul instalației tehnologice, de

tipul procesului, precum și de echipamentele de conducere.

Totuși, în practică, procesul de diagnosticare se bazează pe următoarele principii:

1. Detecția defectului – urmărește detectarea comportării anormale a sistemului și este

caracterizată de un timp de detectare

2. Izolarea defectului – presupune localizarea defectului și urmărește stabilirea unor

repere precum: tipul defectului, locul de producere și momentul producerii

3. Identificarea defectului – presupune urmărirea evoluției comportării defectului, atât

din punct de vedere temporal, cât și din punct de vedere comportamental.

Metodele de detectare și diagnoză se se pot clasifica în funcție de tipul de analiză

implementat pe sistem de către agentul de supraveghere. Există o analiză care se poate

implementa la nivel de model matematic, în cazul în care se folosește un astfel de formalism

pentru caracterizarea sistemului. În acest caz, metodele de diagnoză pot fi:

- Metode interne – se bazează pe urmărirea parametrilor fizici ai modelului matematic

ce ilustrează comportamentul procesului. Această analiză se efectuează în timp și

include, de cele mai multe ori, tehnici de prelucrare de semnal.

- Metode externe – sunt utilizate în cazul în care modelul matematic este deosebit de

complex sau nu este disponbil si presupun utilizarea unor algoritmi bazați pe

inteligență artificială (sisteme fuzzy, rețele neuronale sau algoritmi genetici).


23

În cazul în care nu se cunosc foarte multe detalii interne despre proces, se pot aplica

metode inductive sau deductive de detecție a defectelor. Aceste metode se bazează pe analiza

relațiilor de tip cauză-efect ce caracterizează un sistem.

Pentru a putea alege și implementa o metoda de diagnoză pentru un sistem de

automatizare, este necesar să avem o privire de ansamblu asupra tehnologiilor folosite.

A1. Diagnoza defectelor ce pot apărea în sistemul de automatizare și telemetrie

Analiza defectelor a fost evaluată pe mai multe nivele: la stația de telemetrie ADCON

(funcționare defectuasă a traductoarelor), comunicația datelor (probleme de transmisie) și la

nivel de proces (funcționare eronată a pompelor, conducte sparte etc.). Pentru a putea

identifica și trata defectele din cadrul sistemului de conducere, este necesară diagnoza

defectelor fiecărui nivel în parte.

a. Diagnoza defectelor ce pot apărea în cadrul stației ADCON

În ceea ce privește stația de monitorizare agricolă ADCON, există o serie de senzori

incroporați (senzorul de viteză a vântului, senzorul de radiație solară, senzorul de umiditate a

aerului) care pot fi afectați foarte ușor de perturbații externe puternice. Aceste perturbații pot

proveni atât din cauze naturale (furtuni deosebit de puternice) cât și din cauze artificiale

(curenții generați de trecerea unui elicopter pe lângă stația de măsurare pot afecta senzorul

pentru viteza vântului).

În acest caz, se poate implementa o metoda bazată pe analiza semnalelor, respectiv

verificarea unor limite fixe pentru o serie de parametri critici. Concret, pentru fiecare

parametru monitorizat de senzorii de pe stația ADCON, se va implementa un mecanism

software care să semnalizeze cazurile în care semnalul depășește anumite praguri prestabilite

de un expert. Fixarea pragurilor se va stabili în funcție de istoricul funcționării stației și va

reprezenta un compormis între alarmele false și rapiditatea detectării unui defect. Principiul

funcționării acestei metode de detectare poate fi vizualizat în figura 15.

Fig. 16. Detectarea defectelor cu verificarea limitelor cu prag fix

Spre exemplu, pentru temperatură, vom lua ca referință istoricul datelor achiziționate

de stația de telemetrie de la Pitești (RTU 22149 – Agro Expert). Putem observa, pe baza


24

istoricului măsurătorilor ce datează din 25.03.2012 că temperatura mediului ambiant a variat

între -18.7 oC și 38.5 oC. Putem astfel seta un prag inferior de -23 oC, respectiv un prag

superior de 43oC. În cazul în care temperatura va ieși din acest interval, se va activa un

semnal de alarmă, fără a opri însă funcționarea sistemului. Această metodă poate fi utilizată și

pentru diagnoza defectelor la ceilalți parametri măsurați.

b. Diagnoza defectelor la nivelul de comandă

Nivelul de comandă (din cadrul UPB pentru modelul experimental) este compus din

echipamente de comandă precum PLC-uri, PC-uri și servere. Aceste echipamente pot suferi

ca urmare a defectelor apărute la alimentarea cu tensiune. De asemenea, pot apărea defecte în

cadrul sistemului de comunicație a datelor de la stația ADCON către serverul din cadrul

UPB.

Pentru a putea asigura o funcționare continuă a sistemului, este necesară conectarea

unui UPS (uninterruptible power supply) la fiecare echipament cu funcționare critică.

Pentru semnalarea defectelor din cadrul sistemului de comunicații, se va implementa

un mecanism de tip software care să asigure recepționarea datelor la intervale stabilite de

timp.

Având în vedere faptul că datele de la stația de telemetrie se achiziționează de fiecare

data pe baza unui request, trebuie implementat un mecanism software care să asigure

sistemul că requestul s-a efectuat cu succes, într-un anumit interval de timp. Perioada va fi

contorizată cu un timer care se va reseta de fiecare dată când sistemul va primi date sau va

efectua un alt request. În cazul în care în acest interval de timp nu se recepționează date, deși

s-a emis un request către stația de telemetrie, sistemul va considera că există o problemă de

comunicație sau stația Adcon este inactivă, motiv pentru care va semnala acest defect printr-o

alertă și va opri funcționarea sistemului. Principiul de funcționare poate fi vizualizat în figura

17.

Fig. 17. Diagnoza defectelor în comunicația de date

De asemenea, datele ajung la sistemul de comandă în formatul XML, motiv pentru

care este implementat un sistem de parsare (“parsing system”) pentru a putea traduce

informația primită de la stația de telemetrie în informație utilă pentru sistemul de

automatizare. Pentru a împiedica utilizarea unor date eronate sau afectate de erori pe

parcursul transmisiei, sistemul de parsare trebuie să includă obligatoriu o componentă de

diagnoză care să înlăture informațiile XML afectate de erori.


25

c. Diagnoza defectelor la nivel de proces

Nivelul de proces din cadrul sistemului de automatizare reprezintă cea mai

susceptibilă componentă a arhitecturii la defecte de funcționare. Acest fapt se datorează în

principal utilizării unei game largi de echipamente electrice în componenta de fortă a soluției

de automatizare.

Pentru a putea trata aceste defecte și a împiedica distrugerea instalației tehnologice, se

vor utiliza tehnici uzuale de protecție utilizate în proiectarea componentei de forță la nivel

industrial.

In ceea ce privește alimentarea instalației, pentru protecția motoarelor și a pompelor

se va utiliza un set de siguranțe diferențiale. Acest tip de dispozitiv se asigură că intensitatea

electrică se încadrează într-un interval prestabilit prin evaluarea diferenței dintre curentul care

trece prin echipament și un curent referință. Utilizarea unui astfel de dispozitiv de protecție

poate fi vizualizată în figura 17.

Fig. 18. Montaj ce ilustrează utilizarea unei siguranțe diferențiale

Fig. 19 Releu termic

În cazul în care acest echipament identifică o problemă pe linia de alimentare, se

întrerupe imediat alimentarea cu energie electrică a echipamentului protejat. Unele siguranțe

conțin un număr de contacte auxiliare care se închid o dată cu semnalarea unui defect pe linia

de alimentare. Așadar, în cazul în care vor apărea probleme la alimentarea motoarelor și a


26

pompelor, siguranțele diferențiale vor putea semnala imediat acest lucru prin activarea unor

alarme cu ajutorul contactului auxiliar.

Tot cu ajutorul contactelor auxiliare se va putea semnaliza și pornirea corespunzătoare

a motoarelor din instalația de irigație. De asemenea, echipamentele vor fi protejate și de relee

termice precum cel din figura 19.

În concluzie, componenta de forță de la nivelul de proces va conține aceste dispozitive

în așa fel încât eventualele defecte electrice să fie instantaneu semnalizate și tratate.

Semnalizarea se va realiza cu ajutorul contactelor auxiliare din cadrul fiecărui echipament de

protecție.

d. Semnalizarea defectelor. Coduri de eroare.

Pentru a simplifica procedura de diagnoză și a identifica mai ușor tipul defectului, se

vor utiliza în cadrul programului software de comandă coduri de culori și mesaje de eroare.

Acest mecansim simplifică deosebit de mult procedura de repunere în funcțiune, întrucât

operatorul uman responsabil cu întreținerea instalației poate sa identifice mai ușor

defecțiunea apărută în sistem.

Codurile de culori se vor implementa la nivel de software în automatul programabil și

se vor alege în funcție de nivelul arhitecturii unde a apărut defectul și tipul defectului. De

asemenea, alături de culoare se va afișa inclusiv un mesaj text asociat erorii respective. Un

exemplu de utilizare a unui cod de culori poate fi vizualizat în figura 20.

Fig. 20 Utilizarea culorilor pentru a semnaliza anumite stări ale sistemului

Bibliografie

[1] I. Catană, S. St. Iliescu, V. Calofir - Acționări - Îndrumar de laborator, Ed. Politehnica

Press, București, 2016

[2] http://www.virtualelectric.ro/links/links/siguranta_diferentiala.php accesat în data de

11/10/2017

[3] http://www.vysblog.ro/siguranta-diferentiala/ accesat în data de 11/10/2017

[4] http://techtrixinfo.com/how-colour-code-in-hydraulic-schematic-circuit-done/ accesat în

data de 11/10/2017

[5] http://electroromania.ro/3ru1116-1eb0-releu-termic---protectie-motor---imax4a--pentru-

motor-1-5kw--ir-2-8a--4a/154.htm accesat în data de 11/10/2017

http://www.virtualelectric.ro/links/links/siguranta_diferentiala.php

http://www.vysblog.ro/siguranta-diferentiala/

http://techtrixinfo.com/how-colour-code-in-hydraulic-schematic-circuit-done/

http://electroromania.ro/3ru1116-1eb0-releu-termic---protectie-motor---imax4a--pentru-motor-1-5kw--ir-2-8a--4a/154.htm

http://electroromania.ro/3ru1116-1eb0-releu-termic---protectie-motor---imax4a--pentru-motor-1-5kw--ir-2-8a--4a/154.htm

A2.1. Analiza comparativa a tehnologiilor de telemetrie si de...

Documents

Transcript of A2.1. Analiza comparativa a tehnologiilor de telemetrie si de...