Fakultät Informatik Institut für Angewandte Informatik,Professur Technische Informationssysteme
MATERIALIEN ZUR VORLESUNG
„SYSTEMORIENTIERTE INFORMATIK /
HARDWARE SOFTWARE-CODESIGN“
Prof. Dr.-Ing. habil. Klaus Kabitzsch
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Systemorientierte Informatik / Hardware Software-Codesign | TU Dresden, Skripte von Informationssysteme
Materialen zur Vorlesung „Systemorientierte Informatik / Hardware Software-Codesign“ von Prof. Dr.-Ing. habil. Klaus Kabitzsch der Technischen Universität Dresden
Art: Skripte
2019/2020
1 / 105
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Fakultät Informatik Institut für Angewandte Informatik, Professur Technische Informationssysteme
MATERIALIEN ZUR VORLESUNG
„SYSTEMORIENTIERTE INFORMATIK /
HARDWARE SOFTWARE-CODESIGN“
Prof. Dr.-Ing. habil. Klaus Kabitzsch
Autor: Prof. Dr.-Ing. habil. Klaus Kabitzsch Sitz: Nöthnitzer Straße 46 (INF), Zimmer 1074 Telefon: 0351 463- E-Mail:
WWW: http://www.iai.inf.tu-dresden.de/tis/
Literatur:
Kabitzsch, K.: Informations- und Steuerungssysteme Kapitel 11 in: Werner u.a.: Taschenbuch der Informatik Fachbuchverlag Leipzig 1995 ISBN 3- 343 - 00892 - 3 Stein, G.: Automatisierungstechnik in der Maschinentechnik C. Hanser Verlag 1993 ISBN 3- 446 - 15579 - 1 Wellenreuther, G.; Zastrow, D.: Steuerungstechnik mit SPS
- Auflage, Vieweg Verlag Braunschweig / Wiesbaden 1995 ISBN 3 - 528 - 24580 - 8 Olsson, G.; Piani, G.: Steuern, regeln, automatisieren C. Hanser Verlag München Wien 1993 ISBN 3- 446 - 17497 - 4 Färber, G.: Prozeßrechentechnik
- Auflage, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1992 ISBN 3- 540 - 55198 - 0
Ergänzungsliteratur:
Unger, J.: Einführung in die Regelungstechnik B.G. Teubner 1992 Bolch, G.; Seidel, M.: Prozeßautomatisierung
- Auflage, B.G. Teubner Stuttgart 1993 (Reihe Leitfäden der angewandten Informatik) ISBN 3- 519 - 12499 - 8 Orlowski, P.F.: Praktische Regeltechnik
- Auflage, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1994 ISBN 3- 540 - 57425 - 5 Roth, G.: Regelungstechnik Hüthig Buch Verlag Heidelberg 1990 ISBN 3- 7785 - 1832 - 1 Neumann, P.; Grötsch, E.; Lubkoll, C.; Simon, R.: SPS-Standard: IEC 1131 – Programmierung in verteilten Automatisierungssystemen R. Oldenbourg Verlag München 1995 ISBN 3 - 486 - 23348 - 3 Kurbel, K.: Produktionsplanung und - steuerung R. Oldenbourg Verlag München Wien 1993 (Band 13.2 in der Reihe "Handbuch der Informatik") ISBN 3 - 486 - 21643 - 0 Schmid, D. (Hrsg.): CIM Lehrbuch zur Automatisierung der Fertigung Verlag Europa-Lehrmittel, Haan-Gruiten 1991 ISBN 3 - 8085 - 5111 - 9 Kabitzsch, K. (Hrsg.): Automatisierungskonzepte mit dezentraler Intelligenz (LonWorks) Tagungsband, Workshop an der TU Dresden vom 13.10. N.N.: LonWorks Technology Device Data Motorola Inc. 1995
Erklärung zu verwendeten Symbolen:
Definition
Tabelle
Wichtige Formel
Beispiel
Regel
Hinweis
D
T
F
B
R
Systemorientierte Informatik / Hardware Software-Codesign Kapitel 0 – Motivation Prof. Dr.-Ing. habil. Klaus Kabitzsch
0. Motivation
0.1. Beschreibung der Lehrveranstaltung „Systemorientierte Informatik / Hardware Software-Codesign“
Rechner müssen in der Praxis mit Prozessen, Anlagen und Komponenten verschiedenster Branchen in Wirtschaft und Technik zusammenwirken. Um die dabei entstehende Komplexität zu beherrschen, muss jede Software in Objekte und jeder Prozess in Systeme zerlegt werden, um sie arbeitsteilig zu entwickeln und anschließend zusammenzufügen. Als Mitwirkende an dieser Arbeitsteilung müssen Informatiker grundsätzliche Eigenschaften der Schnittstellen (Signale) und Systeme verstehen, um die eigene Aufgabenstellung zu erkennen und abzugrenzen.
Die Studenten sollen zur Zusammenarbeit mit den als Anwender auftretenden Betriebswirten und Ingenieuren befähigt werden, die Grundprinzipien wichtiger Anwenderalgorithmen sowie branchenübliche Lösungsansätze kennenlernen.
Ziele:
Vermittlung praktischer Kenntnisse, so dass eine Verständigung mit Spezialisten möglich ist Legen von Grundlagen für eine weiterführende Ausbildung
Der wachsende Nachwuchsmangel in allen Technikdisziplinen sichert gute Berufschancen.
Aktuelle Informationen zur Vorlesung und Übung, Übungsaufgaben sowie Literaturangaben finden Sie unter: http://www.inf.tu-dresden.de/index.php?node_id=1120&ln=de
Allgemeine Informationen zum Lehrstuhl finden Sie unter: http://www.iai.inf.tu-dresden.de/tis/
Namen der Mitarbeiter, Raum- und Telefonnummern, E-Mail-Adressen Informationen zu weiteren Lehrveranstaltungen (siehe auch Abschnitt 0.2) Themen für Großer Beleg, Bachelor-, Bakkalaureats-, Diplom- und Masterarbeiten (abhängig von Studiengang und – ordnung) Überblick über Forschungsprojekte Auflistung der Kooperationspartner
Systemorientierte Informatik / Hardware Software-Codesign Kapitel 0 – Motivation Prof. Dr.-Ing. habil. Klaus Kabitzsch
0.2. Weitere Lehrveranstaltungen
Abhängig von Studiengang und – ordnung sind nach Abschluss dieser Lehrveranstaltung weitere Lehrveranstaltungen des Lehrstuhls Technische Informationssysteme in mehreren Modulen belegbar (siehe Tabellen 0_10 bis 0_30). Über die Inhalte und das Organisatorische informieren Sie sich bitte auf den zur Lehrveranstaltung gehörenden Webseiten.
Tabelle 0_10: Weitere Lehrveranstaltungen für den Bachelor-Studiengang Informatik.
INF
- B
X
INF
- B
X X X X X X X X
INF
- B
X X X X X X X X
Lehrveranstaltung / Modul Angewandte Datenanalyse und Modellbildung Angewandte Zeitreihenanalyse Drahtgebunde und drahtlose Sensor
Aktor
- Netzwerke
Einführung in die
Angewandte
Informatik Hauptseminar
Technische
Informationssyste
me
Komplexpraktikum
Technische
Informationssysteme Monitoring und Diagnose Proseminar
Technische
Informationssysteme Praktikum
Technische
Informationssysteme Projekt
Technische
Informationssystem
e
Quantitative Methoden zur Qualitätssicherung Softwareentwicklung für Echtzeitsteuerungen
Systemorientierte Informatik / Hardware Software-Codesign Kapitel 0 – Motivation Prof. Dr.-Ing. habil. Klaus Kabitzsch
Tabelle 0_30: Weitere Lehrveranstaltungen für den modularisierten Diplom-Studiengang Informatik.
INF
PM
FPA
X X
INF
PM
FPG
X X
INF
PM
ANW
X X X X X
INF
PM
FOR
X X X X X
INF
- D
X
INF
VERT
X X X X X X X
INF
BAS
X
INF
- D
X
Lehrveranstaltung / Modul Angewandte Datenanalyse undModellbildung Angewandte Zeitreihenanalyse Drahtgebunde und drahtlose Sensor-Aktor-Netzwerke Einführung in die AngewandteInformatik Hauptseminar
Technische
Informationssysteme Komplexpraktikum
Technische
Informationssysteme Monitoring und Diagnose Proseminar
Technische
Informationssysteme Praktikum
Technische
Informationssysteme Projekt
Technische
Informationssysteme Quantitative Methoden zurQualitätssicherung Softwareentwicklung fürEchtzeitsteuerungen
Systemorientierte Informatik / Hardware Software-Codesign Kapitel 1 – Objekte und Systeme Prof. Dr.-Ing. habil. Klaus Kabitzsch
1. Objekte und Systeme
Rechner müssen in der Praxis mit Prozessen, Anlagen und Komponenten verschiedenster Branchen in Wirtschaft und Technik zusammenwirken. Um die dabei entstehende Komplexität zu beherrschen, muss
jede Software in Objekte und jeder Prozess in Systeme
zerlegt werden, um sie arbeitsteilig zu entwickeln und anschließend zusammenzufügen. Als Mitwirkende an dieser Arbeitsteilung müssen Informatiker grundsätzliche Eigenschaften der Schnittstellen (Signale) und Systeme verstehen, um die eigene Aufgabenstellung zu erkennen und abzugrenzen. Die Studenten sollen zur Zusammenarbeit mit den als Anwender auftretenden Betriebswirten und Ingenieuren befähigt werden, die Grundprinzipien wichtiger Anwenderalgorithmen sowie branchenübliche Lösungsansätze kennenlernen. Ein Computer kann als Informations- bzw. Steuerungssystem benutzt werden, indem man ihn mit einem Prozess seiner Umgebung verbindet.
Eingabe-Peripherie (z.B. Tastatur) Ausgabe-Peripherie (z.B. Bildschirm)
Rechner Informations-Verarbeitung
I-Eingabe I-Ausgabe
Informationssystem
allgemeines
IS
Beispiele: Textverarbeitung Entwurf von Zeichnungen/Graphiken Tabellenkalkulation Datenbanken Programmentwicklung
WORD CorelDraw, AUTOCAD EXCEL DBASE C+ + Compiler
Allgemeines Informationssystem
Eingabe-Peripherie (z.B. Tastatur)
Stell-Peripherie(z.B. Aktoren) Meß-Peripherie(z.B. Sensoren)
Ausgabe-Peripherie (z.B. Bildschirm)
Informations-VerarbeitungRechner
I-Eingabe I-Ausgabe
I-Nutzung (^) I-Gewinnung
Informationssystem
allgemeines technisches
IS TIS
Technischer Prozeß MaterieEnergie (^) wird transportiert Information umgeformt
(Um)Welt
Störgrößen IS TIS
TIS IS
Technisches Informationssystem
Bild 1_10, 1_20: Grundstruktur eines allgemeinen bzw. technischen Informationssystems
Prozess. Unter einem Prozess versteht man die Umformung, Speicherung und/oder den Transport von Materie, Energie und/oder Information.
D
Systemorientierte Informatik / Hardware Software-Codesign Kapitel 1 – Objekte und Systeme Prof. Dr.-Ing. habil. Klaus Kabitzsch
Eingabe-Peripherie (z.B. Tastatur)
Meß-Peripherie (z.B. Sensoren) Stell-Peripherie (z.B. Aktoren)
Ausgabe-Peripherie (z.B. Bildschirm)
Rechner
A öffnen
Z schließen Elektromotor M
100 %
0 % Schieber- position
Durchfluß Strömungs- geschwindigkeit VS
Sensor (Fotozelle)
Lampe
Flügel- rad
Informations-Verarbeitung
I-Eingabe I-Ausgabe
I-Nutzung (^) I-Gewinnung
Bild 1_30: Objekte und Systeme in der Gebäudeautomation
Prozess Systeme Signale Funk-Übertragung Antenne, Satellit, Atmosphäre Antennen-Signale Aktienbörse Händler Kauf-Order-Kurse Audio-Übertragung Server, Vermittlung Ton-Signale Supermarkt Käufer, Waren Preise, Umsatz Video-Technik Kamera, Kamera- Anschlusskarte
Licht (Kamera-Optik), Video- Signal Gebäudeautomation Heizkörper, Heizkessel, Temperatursensor, Ventil
Wasser- Strömungsgeschwindigkeit, Temperatur
Tabelle 1_30: Systeme und Signale in verschiedenen Prozessen
T
Systemorientierte Informatik / Hardware Software-Codesign Kapitel 2 – Eigenschaften dynamischer Systeme Prof. Dr.-Ing. habil. Klaus Kabitzsch
Gemeinsamkeiten von Objekten und Systemen:
a) Ihr Zusammenwirken ist nur über Schnittstellen möglich: Botschaften zwischen Objekten Signale zwischen Systemen
b) Es interessiert nur ihr Verhalten an den Schnittstellen, nicht ihr interner Aufbau (information hiding): Verbergen und Schützen der internen Implementierung Es reicht aus, das Verhalten an den Schnittstellen zu kennen.
c) Es gibt bewährte Ordnungsprinzipien zur Beherrschung der Vielfalt: Klassenbildung Instanziierung
2.1.1. Signale
Signal. Unter einem Signal versteht man den zeitlichen Verlauf x ( t ) einer (physikalischen) Größe, welcher Informationen in sich trägt.
Auf dem Wege ins Innere des Computers wird das Signal von seiner physikalischen Trägergröße gelöst und als abstrakte Zahlenfolge dargestellt. Dazu führt die Messperipherie zu diskreten Zeitpunkten Eingabebefehle des Computers aus (Abtastung). Alle zwischen diesen Abtastzeitpunkten liegenden Signalwerte werden vom Computer nicht wahrgenommen, so dass ein zeitdiskretes Signal entsteht. Die Umwandlung des Messwertes in eine Festpunkt- oder Gleitpunktzahl wird durch einen Analog-Digital-Wandler (ADU) ausgeführt. Da die Genauigkeit vom gewählten Zahlenformat mit seinem endlichen Wertevorrat begrenzt wird, entsteht ein wertdiskretes Signal.
Zeitdiskretes Signal. Unter einem zeitdiskreten Signal wird eine aus unendlich vielen Elementen bestehende Zahlenfolge der Form
{ x ( i )}{..., x ( 1 ), x ( 0 ), x ( 1 ), x ( 2 ),...}
verstanden, deren Argumentvariable i ausschließlich ganzzahlige Werte annehmen kann und diskreten Zeitpunkten t = ti , ti < ti +1 zugeordnet ist. Sind diese Zeitpunkte äquidistant ( x ( i ) x ( iT )) so nennt man
die Folgeelemente x ( i ) auch Abtastwerte, die Konstante T auch Abtastperiode, ihren Kehrwert^ fa =^ 1/ T^ auch^ Abtastfrequenz.
Alle übrigen Signale heißen zeitkontinuierlich.
Wertdiskretes Signal. Ein Signal x ( t ) ist wertdiskret, wenn seine abhängigen Variablenwerte x zu einer endlichen Menge von Zahlen (Wertevorrat) gehören. Alle anderen Signale heißen wertkontinuierlich.
D
D
D
Systemorientierte Informatik / Hardware Software-Codesign Kapitel 2 – Eigenschaften dynamischer Systeme Prof. Dr.-Ing. habil. Klaus Kabitzsch
t
t t
t
zeitkontinuierlich
zeitdiskret
wertdiskret wertkontinuierlich
Bild 2.1.1_10: Signalklassen
2.1.2 Systeme
System. Ein System ist ein natürliches oder künstliches Gebilde, das (mindestens) ein Eingangssignal x ( t ) entgegennimmt und (mindestens) ein Ausgangssignal y ( t ) abgibt.
Statisches System. Ein statisches System ist dadurch gekennzeichnet, dass jeder Ausgangswert y ( t ) stets ausschließlich von dem zum gleichen Zeitpunkt t anliegenden Eingangswert x ( t ) abhängt. Als statische Kennlinie wird die Funktion einer Ausgangsgröße y von der Eingangsgröße x bezeichnet.
100
100
50
50
0 0
Ausgabe y
Gerade y = X
Bild 2.1.2_10: Statisches System mit linearer Kennlinie y = f(x)
Im Beispiel des Ventils ist die Strömungsgeschwindigkeit VS der Flüssigkeit im Rohr statisch von der Schieberposition PS des Ventils abhängig.
D
Systemorientierte Informatik / Hardware Software-Codesign Kapitel 2 – Eigenschaften dynamischer Systeme Prof. Dr.-Ing. habil. Klaus Kabitzsch
Dynamische Systeme sind also stets mit irgendeiner Art von „Gedächtnis“ ausgestattet, das den Einfluss der „Vorgeschichte“ speichert. Dagegen sind statische Systeme immer gedächtnislos. Bei physikalischen Systemen hängen die dynamischen Eigenschaften (das „Gedächtnis“) mit einem Energiespeicher zusammen, z. B.:
Elektrische Kapazität: Speicher für elektrische Ladung Elektrische Induktivität: Speicher für magnetisches Feld Feste Körper: Speicher für Bewegungsenergie oder Lageenergie Körper, Flüssigkeiten, Gase: Speicher für Wärmeenergie.
Verhält sich ein Rechner wie ein dynamisches System, so benutzen seine Software- Algorithmen Datenspeicher.
Wirkt ein Rechner mit einem technischen Prozess zusammen, so könnte er auch als System im oben genannten Sinne aufgefasst werden, da er über seine Sensoren Eingangssignale aufnimmt und über seine Aktoren Ausgangssignale abgibt. Da die Messperipherie durch den Abtastvorgang alle Eingangssignale in zeitdiskrete Signale umformt und der Rechner sie in dieser zeitdiskreten Form weiterverarbeitet und an seine Stellperipherie ausgibt, werden Rechner auch als zeitdiskrete Systeme bezeichnet.
Zeitdiskretes System. Ein zeitdiskretes System operiert über Zahlenfolgen (zeitdiskrete Signale). Verfügt ein solches System über einen Eingang und einen Ausgang, so verknüpft es eine Eingangsfolge { x ( i )} mit einer Ausgangsfolge { y ( i )}.
{ y ( i )} f [{ x ( i )}]
x y
x
i i
zeitdiskretes System
y
x(1) x(2)^ x(3) x(4)
y(1)
y(2)
y( ) 3
y(4)
Bild 2.1.2_50: Verhalten eines zeitdiskreten Systems
Systeme ohne zeitdiskretes Verhalten werden zeitkontinuierlich genannt. Technische Prozesse sind meist zeitkontinuierliche Systeme, da die physikalischen Größen der Eingangssignale x ( t ) und Ausgangssignale y ( t ) in der Regel zeitkontinuierlich verlaufen. Die folgenden Betrachtungen dienen also sowohl der Verhaltensbeschreibung und Modellierung technischer Prozesse als auch der Analyse der mit ihnen zusammenwirkenden Rechner.
D
Systemorientierte Informatik / Hardware Software-Codesign Kapitel 2 – Eigenschaften dynamischer Systeme Prof. Dr.-Ing. habil. Klaus Kabitzsch
Schwach kausale Systeme reagieren auf gleiche Ursachen x auch stets mit gleichen Wirkungen y.
In der Praxis ist ihr Verhalten meistens trotzdem unvorhersehbar, weil sich exakt gleiche Ursachen niemals einstellen lassen, selbst kleinste Abweichungen davon aber bereits völlig andere Wirkungen hervorrufen können. In einer Welt schwach kausaler Systeme kann sich der Mensch nur schwer orientieren; diese Kausalität hat für ihn deshalb einen geringen Wert.
Stark kausale Systeme reagieren auf ähnliche Ursachen x auch stets mit ähnlichen Wirkungen y.
Die meisten Systeme der Natur weisen zum Glück ein derart vorhersehbares Verhalten auf. Sie erleichtern dem Menschen die Orientierung und ermöglichen ihm zielgerichtetes Handeln.
Stattdessen bauen viele Kulturleistungen des Menschen auf schwach kausalen Prinzipien auf, z.B. Sprache („Kopf“, „Zopf“, „Topf“) Zahlensysteme („0001“, „1001“) Rechner.
Auch wenige Naturfunktionen sind schwach kausal, z.B. die Gene der DNS.
Bei all diesen Beispielen wird auf die Vorteile der starken Kausalität nur aus Effizienzgründen verzichtet: weil schwach kausale Systeme aufwandsarm und ohne Redundanz Informationen speichern können.
Die strikteste und mathematisch exakteste Form des stark kausalen Verhaltens findet man bei linearen Systemen.
Lineares statisches System. Ein statisches System ist linear, wenn für die aktuellen Werte der Überlagerungssatz gilt (Additivität):
f ( x 1 x 2 ) f ( x 1 ) f ( x 2 ).
Die statische Kennlinie des Beispiels in Bild 2.1.2_10 ist linear. Statische Systeme, für die der Überlagerungssatz nicht gilt, heißen nichtlinear.
Lineares dynamisches System. Ein zeitkontinuierliches dynamisches System ist linear, wenn für die Ein- und Ausgangssignale in Vergangenheit und Gegenwart der Überlagerungssatz gilt. Es ist also linear, wenn für beliebige Zeitfunktionen gilt:
f [ x 1 ( t ) x 2 ( t )] f [ x 1 ( t )] f [ x 2 ( t )].