В статье проводится регрессионный анализ времени опроса ПЛК (программируемый логический контроллер) панелью управления по протоколу ModBus TCP. Исследуются факторы, такие как длина кабеля, загруженность процессора ПЛК и панели, размер запроса и частота опроса. Данные собраны в результате 120 экспериментов и подвергнуты анализу. Результаты позволяют выявить наиболее значимые факторы и оптимизировать систему для минимизации задержек.

Ключевые слова: ПЛК, SCADA-система, ModBus TCP, время опроса, регрессионный анализ, дисперсионный анализ, длина кабеля, загруженность процессора, размер запроса, количество запросов, оптимизация системы, промышленная автоматизация, задержки передачи данных, панель управления, Ethernet, статистическая значимость.

Введение

В системах управления на основе SCADA задержки при обмене данными между ПЛК и панелью управления связаны с несколькими факторами. Подобные задержки могут приводить к сбоям и снижению эффективности системы, особенно в критически важных процессах. Поэтому исследование факторов, влияющих на время опроса ПЛК, является важной задачей для оптимизации производительности.

Протокол ModBus TCP широко используется для обмена данными между устройствами в системах автоматизации. Он отличается простотой реализации, но чувствителен к качеству связи и нагрузке на устройства. Знание того, как различные факторы влияют на время опроса, позволяет корректно настраивать параметры системы и предотвращать нежелательные задержки.

В данной работе исследуются следующие факторы:

1. Длина кабеля между ПЛК и панелью, м;
2. Загруженность процессора ПЛК, %;
3. Загруженность процессора панели управления, %;
4. Размер запроса, байт;
5. Количество одновременных запросов, количество запросов.

Целью исследования является определение наиболее значимых факторов, влияющих на время опроса.

Методика исследования

Для проведения экспериментов была использована следующая конфигурация оборудования:

— ПЛК: Нефтеавтоматика MK-503–120;

— Панель управления: ECX-2000–2G Vecom

— Соединение: Ethernet;

— Кабель: 1 м, 5 м, 10 м, 20 м, 50 м, 100 м.

Сбор данных

Данные собирались путем измерения времени опроса ПЛК панелью управления с помощью программного обеспечения для мониторинга ModBus-трафика. Для каждого значения фактора фиксировалось среднее время опроса. После проведения всех экспериментов были проведены регрессионный и дисперсионный анализы, в ходе которых были получены следующие значения:

Таблица 1

Регрессионный анализ

Таблица 2

Дисперсионный анализ

На основании проведенного регрессионного и дисперсионного анализа можно сделать следующие выводы:

1. Дисперсионный анализ подтверждает статистическую значимость всех факторов, за исключением времени работы ПЛК. Для всех факторов значение F > F критического , что свидетельствует о значительном влиянии этих параметров на время опроса.
2. Факторы с наибольшим влиянием:

— Длина кабеля (P = 1.9×10⁻²³) существенно увеличивает задержку. При увеличении длины на 10 м время опроса возрастает на ~16 мс.

— Загруженность ПЛК (P = 4.75×10⁻¹⁶) и загруженность панели ( P = 1.96×10⁻¹³) оказывают значительное влияние, особенно при загрузке более 50 %.

— Длина запроса (P = 2.65×10⁻¹⁵) прямо пропорциональна времени обработки данных.

— Количество одновременных запросов (P = 7.3×10⁻¹²) является критическим параметром, так как увеличение числа запросов приводит к росту задержки на сотни миллисекунд.

3. Фактор со слабым влиянием:

— Время работы ПЛК (P = 0.38) не оказывает значимого воздействия на время опроса, что подтверждается пересечением доверительного интервала с нулем.

4. Практические рекомендации:

— Ограничить длину кабеля до 20 м для минимизации задержек.

— Сократить количество одновременных запросов или применять механизм очередности обработки .

— Использовать методы сжатия данных или уменьшать длину запросов .

— Оптимизировать распределение нагрузки между устройствами , перераспределяя вычисления между несколькими ПЛК или панелями.

Таким образом, исследование подтвердило сильное влияние нескольких факторов на время опроса. Полученные данные могут использоваться для повышения производительности SCADA-систем и минимизации задержек в реальных промышленных процессах.

Литература:

1. Моделирование сложных вероятностных систем: учеб. пособие / В. Г. Лисиенко, О. Г. Трофимова, С. П. Трофимов, Н. Г. Дружинина, П. А. Дюгай. Екатеринбург: УРФУ, 2011. 200 с.
2. Владимирский Б. М. Математика. Общий курс: учебник для вузов / Б. М. Владимирский, А. Б. Горстко, Я. М. Ерусалимский. СПб.: Лань, 2008. 960 с.