Abstract:
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 Grö{\ss}e und ihre Komplexität aufgrund der Kombination von cyber und physikalischen Komponenten zu nennen. ... mehrDes 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.
Abstract (englisch):
Automation systems are a key component of modern society. Despite important achievements by automation science and technology in the past, challenges related to the engineering and operation remain in the future and impede their deployment and use. In particular, this is caused by their complexity arising from their size, their cyber-physical nature and the further introduction of advanced information and communication technologies in the domain, which cause the dissipation of former hierarchical architectures prevalent in both building automation and industrial automation systems. ... mehrIn addition, the heterogeneity of tools and data formats utilised by various stakeholders during their engineering and operation causes problems in their development and deployment.
Hence, there is a strong need to develop methods, which support the knowledge-intensive tasks associated to the engineering and operation of these systems as well as automate these tasks to cope with the inherent complexity. A prerequisite to develop these methods is the representation of domain knowledge by means of a formal domain model. The analysis of the current state of the art as presented in this thesis reveals the absence of a formal model to explicitly describe domain knowledge on the automatic control and control logic domains.
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.
To validate the capabilities of the model in describing the respective domain knowledge, its ability to fulfil the knowledge requirements of two novel knowledge-based methods presented in two separate use cases is tested.
In the first use case, a knowledge-based method to support the operation of control logic in building automation systems is introduced. The developed method allows the automated, rule-based verification of designed control logic with monitoring data obtained from a building.
In the second use case, again, the novel formal domain model is used to enable a knowledge-based method for the support of the engineering of control logic in industrial automation. The method allows to automate the formal verification of the designed control logic for different types of control logic and plant data, to incrementally verify changes and updates to the automatic control logic design and to support the bidirectional flow of information from the model to the target format and vice versa.
The formal definition of domain knowledge in automation systems offers the possibility to reduce the effort required for the engineering and operation of these systems. This thesis contributes to this effort by providing means to integrate knowledge on the control and control logic domains.
