Automatisierter Regelungsentwurf

Zusammenfassung

In the development of automated systems in the field of industrial automation, engineers often have to work on many tasks under time pressure, including simulations. In order to support engineers in these complex simulation tasks, a framework is presented which coordinates and calculates simulations based on structured knowledge in a parallelized, decentralized way. Different approaches for a problem are simulated automatically and compared with each other. Therefore, complex problems, meaning large-scale ones that often consist of coupled problem parts, are decomposed into partial problems. Their approaches are subsequently processed separately each using the most suitable software tool. Cooperating software agents are utilized to achieve a flexible coordination of decentralized simulations. These autonomous software units communicate with each other to control the parallelized activities during a simulation project. The presented concept is evaluated based on the application fields of control design and multiphysics simulation. Hence, multi-agent systems (MAS) were generated prototypically using the developed framework. As an addition to the framework for parallel simulation, a concept for supplementing the MAS with a case-based reasoning component is presented. Using the case-based reasoning addition, the performance of the simulations was further improved. Due to the varying computation time of the different approaches, analyzed in parallel, results are often available earlier. The MAS is also capable of improving the quality of the results because of the automatic analysis and comparison of different approaches.

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Based on autonomous software agents capable of calculating individual numerical field problems, a distributed method for solving transient field problems is presented. The software agents are running on distributed resources connected via a network and represent a dynamic calculation environment. Communication and data exchange between multiple agents enables their collaboration and allows decisions based on distributed overall knowledge. As unique characteristics, no central unit influences the solution process at any time. The presented simulation example and its evaluated calculation process proves the method to benefit from redundant resources.

Zusammenfassung

Im Zuge der Einführung von Industrie-4.0-Lösungen in der Produktion werden Selbstorganisation und Flexibilität immer wichtiger. In diesem Beitrag wird exemplarisch anhand einer verteilten agentenbasierten Steuerung gezeigt. wie eine selbständig agierende Produktion von morgen realisiert werden kann. Hier zu wird zunächst die modular aufgebaute Produktionsanlage mitihren Hardware- und Softwarekomponenten vorgestellt. Anschließend werden mit der Gaia-Methodik (Generic Architecture for Information Availability) die einzelnen Agenten hergeleitet und ihre Kommunikations- und Kooperationsprotokolle entworfen. Der dezentrale Ansatz unter Verwendung von Softwareagenten ermöglicht es, einzelne Module unabhängig von anderen zu entwerfen. Dies trägt zur Beherrschbarkeit des Gesamtsystems bei, da beispielsweise zur Fehlersuche nur die relevanten Agenten mitihren Stationen betrachtet werden müssen und neue Module einfach in das Gesamtsystem integriert werden können. Die in diesem Beitrag vorgestellte Produktionsanlage veranschaulicht modellhaft die vorteile einer dezentralen Steuerung und zeigt, dass die Erwartungen an Industrie 4.0 mithilfe des Einsatzes von Softwareagenten erfüllt werden können.

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Um Ingenieure bei Simulationsaufgaben zu unterstützen, wird ein Framework vorgestellt, das Simulationen basierend auf strukturiertem Wissen parallel und dezentral berechnet. Zur flexiblen Koordination der dezentralen Simulationen werden Softwareagenten eingesetzt. Evaluiert wird das vorgestellte System anhand des Anwendungsgebiets des Regelungsentwurfs.

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Based on autonomous software agents, capable of calculating individual numerical field problems, a distributed method for solving transient field problems is presented. The software agents are running on distributed resources connected via network and represent a dynamic calculation environment. Communication and data exchange between multiple agents enables their collaboration and allows decisions based on distributed overall knowledge. As unique characteristics, no central unit influences the solution process at any time. A presented simulation and its evaluated calculation process proves the method to benefit from redundant resources and outline its flexibility for non-permanent resources.

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Zur Ermittlung des Systemverhaltens werden beim Engineering in Kombination mit der modellgestützten Entwicklung häufig Simulationen eingesetzt. Dieser Beitrag stellt einen agentenkoordinierten Ansatz für die parallele Simulation von multiphysikalischen Problemstellungen auf heterogenen Rechenressourcen vor. Durch die unterschiedlichen eingesetzten Simulationsmethoden steigt hierbei die Zuverlässigkeit beim Erreichen der Ergebnisse.

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A novel approach is presented applying capabilities of software agent based programming to numerical field computations. Distributed and autonomous calculation resources are used in analogy to a machine to machine system application for setting up and solve coupled simulations respecting the individual machine capabilities. Within the presented system the involved machines interact cooperatively and comparatively. Redundant resources do automatically and proactively add variance to the solution process by modifying their partial tasks based on negotiations between the involved resources. In that way different numerical methods, solution strategies and solver configurations are automatically evaluated as examples of the variety of coupled simulations and dynamically integrated into an overall solver sequence shown for the coupled electric field computation of a patch antenna array. A quick provision of results contemplating changes at calculation resource and vague user decisions is shown for a nonlinear and bi-directionally coupled simulation of a 3d multiphysics problem.

Zusammenfassung

A novel approach is presented using software agents for an iterative and distributed solution of multiphysics problems. Total convergence is reached by combining individual functionalities of different agents within a multi agent system. Single physics agents cooperatively solve the problem based on specialized, commercial or in-house code. The autonomy of each agent grants a problem dependent solving behaviour without the requirement of a predefined solver sequence. As numerical example, a coupled 3D electromagnetic wave propagation and heat transfer problem inside a waveguide is considered. The required three software agents are described in detail. The created framework solves multiphysics simulations coupled by field values or values exchanged on discrete ports. Here we focus at weak unidirectional and bidirectional field coupled multiphysics problems.

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Das hier vorgestellte Konzept zeigt eine Möglichkeit, Verfahren in der Entwicklung von automatisierten Systemen intelligent zu parallelisieren. Dies wird an den Beispielen der multiphysikalischen Simulation und des Regelungsentwurfs gezeigt. Oft sind viele verschiedene alternative Lösungsverfahren für eine Problemstellung bekannt. Zu entscheiden, welches das beste ist, ist zu Beginn eines Projekts meist nicht möglich. Die Zeit, diese Verfahren sequenziell zu untersuchen, hat ein Ingenieur durch die immer kürzeren Entwicklungszyklen, die nötig sind, um sich auf dem Markt zu behaupten, nicht. Das hier vorgestellte Agentensystem unterstützt den Ingenieur, indem es verschiedene Alternativen zur Lösung der jeweiligen Problemstellung untersucht, vergleicht und dem Nutzer die besten Lösungen präsentiert. Durch den Einsatz von Agenten, die miteinander kooperieren, können neben der Bewältigung von Abhängigkeiten auch Synergieeffekte zwischen den alternativen Lösungsmethoden erzielt werden.

Zusammenfassung

In this paper a framework for large scale coupled simulation raising from Maxwell’s equations is presented.