Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hệ thống Giám sát và Điều khiển Tàu Điện Ngầm dựa trên PLC và SCADA cho Cơ sở Hạ tầng Đường Sắt Đô Thị
Tóm tắt
Hệ thống Điều khiển Công nghiệp (ICS) và hệ thống SCADA đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý và điều tiết cơ sở hạ tầng quan trọng. Hệ thống SCADA giúp chúng ta gần gũi hơn với thế giới ứng dụng theo thời gian thực. Tất cả các khả năng điều khiển quy trình và thiết bị thường được cung cấp bởi Hệ thống Điều khiển Phân tán (DCS) trong các ngành công nghiệp như nhà máy điện, đường sắt, hệ thống nông nghiệp, nhà máy hóa chất và xử lý nước. Bài báo này đề xuất áp dụng công nghệ SCADA và PLC để cải thiện hiệu suất hệ thống tín hiệu và điều khiển tàu theo thời gian thực trong cơ sở hạ tầng đường sắt đô thị. Mối quan tâm chính của công trình này là giảm thiểu sự cố trong hệ thống điều hành đường sắt đô thị tự động và tích hợp thông tin từ Trung tâm Kiểm soát Hoạt động (OCC), hệ thống SCADA kéo, điều khiển điện kéo và hệ thống cung cấp điện. Công trình này trình bày một nguyên mẫu mô phỏng của một hệ thống điều hành tàu điện ngầm tự động sử dụng PLC và SCADA cho tín hiệu, giám sát và điều khiển theo thời gian thực của các hệ thống đường sắt đô thị. Tại đây, SCADA được sử dụng để minh họa một quá trình hoạt động tự động và sau đó toàn bộ hoạt động được điều chỉnh bằng cách sử dụng PLC OMRON (NX1P2-9024DT1) và phần mềm lập trình Sysmac studio của OMRON được sử dụng để phát triển logic kiểu thang của PLC. Hệ thống đường sắt đô thị đã triển khai cơ sở hạ tầng dựa trên SCADA từ hệ thống cung cấp điện, và điều khiển điện kéo của các nhà ga được kết nối với OCC từ xa, nơi ra lệnh cho tất cả các nhà ga và có quyền ra lệnh cao nhất. Một tín hiệu cảnh báo được kích hoạt trong trường hợp khẩn cấp hoặc tắc nghẽn hệ thống. Hệ thống đề xuất này vượt qua những hạn chế của hệ thống điều khiển tàu tự động hiện tại (CATC). Hệ thống này cung cấp các lợi ích nổi bật như tăng cường dịch vụ, có khả năng nâng cao công suất toàn tải của mạng và tính linh hoạt của mạng, giúp việc sửa đổi chương trình hiện có trở nên dễ dàng hơn vào bất kỳ lúc nào.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Valadão, N., Künzel, G., Müller, I., & Pereira, C. E. (2018). Industrial wireless automation: Overview and evolution of WIA-PA. IFAC-PapersOnLine, 51(10), 175–180.
Adolf, M. (2012) More energy efficiency through process automation. ZVEI - Zentralverband Elektrotechnikund Elektronikindustrie e.V., pp. 1–16, https://www.zvei.org/fileadmin/user_upload/Presse_und_Medien/Publikationen/2013/januar/More_energy_efficiency_through_process_automation/ZVEI_Energienutzung-englisch.pdf
Why industrial automation is necessary to keep pace with rising power consumption (2022). SAAB RDS Technology Enabler. https://saabrds.com/why-industrial-automation-is-necessary-to-keep-pace-with-rising-power-consumption/
Bonavita, N. (2013). How process automation can increase energy efficiency. ABB SpA, Genoa, Italy. https://library.e.abb.com/public/953141f99f2f77f985257b810060bb17/Hydrocarbon%20Processing%20June%202013%20Energy%20Efficiency.pdf
Chauhan, R. K., & Chauhan, K. (2019). Building automation system for grid-connected home to optimize energy consumption and electricity bill. Journal of Building Engineering, 21, 409–420.
Karunanithy, K., & Velusamy, B. (2020). Cluster-tree based energy efficient data gathering protocol for industrial automation using WSNs and IoT. Journal of Industrial Information Integration, 19, 1–11.
Cao, H., Zhou, J., Jiang, P., Hon, K. K. B., Yi, H., et al. (2020). An integrated processing energy modeling and optimization of automated robotic polishing system. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 65, 101973.
Ang, J. H., Goh, C., Saldivar, A. A. F., & Li, Y. (2017). Energy-efficient through-life smart design, manufacturing and operation of ships in an industry 4.0 environment. Energies, 10(5), 610.
Tomar, B. & Kumar, N. (2020). PLC and SCADA based industrial automated system. In 2020 IEEE International Conference for Innovation in Technology (INOCON), pp. 1–5.
Nadgauda, N. & Muthukumaraswamy, S. A. (2019). Design and development of industrial automated system using PLC-SCADA. In 2019 IEEE 10th GCC Conference & Exhibition (GCC), pp. 1–6
Longo, M. & Bramani, M. (2015). The automation control systems for the efficiency of metro transit lines. In 2015 AEIT International Annual Conference (AEIT), pp. 1–6.
Sripriya, S., Divya, V. & Babu, T. (2017). Building management system in metro rail. In 2017 Third International Conference on Sensing, Signal Processing and Security (ICSSS), pp. 409–413
Shang, F., Zhan, J. & Chen, Y. (2018). Distributed model predictive control for train regulation in urban metro transportation. In 2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), pp. 1592–1597
Cao, Y., Ma, L., & Zhang, Y. (2018). Application of fuzzy predictive control technology in automatic train operation. Cluster Computing, 22(1), 123–132.
Standardization of signalling and train control systems for metro railways. (2013). Report of the sub-committee Ministry of Urban Development, Government of India, November 2013.
Wang, H., Zhao, N., Ning, B., Tang, T., & Chai, M. (2018). Safety monitor for train-centric CBTC system. IET Intelligent Transport Systems, 12(8), 931–938.
Wang, Y., Chen, L., Wei, J., Kirkwood, D., Xu, Q. et al. (2016). On-line conformance testing of the communication-based train control (CBTC) system. In IEEE International Conference on Intelligent Rail Transportation (ICIRT), pp. 328–333.
Q. Wei, R. Niu and T. Tang, "Assessment of metro signaling system resilience," 2018 International Conference on Intelligent Rail Transportation (ICIRT), pp. 1–5, 2018.
Dimitrova, E. (2019). Analysis of automatic control systems for metro trains. In 2019 11th Electrical Engineering Faculty Conference (BulEF), pp. 1–4.
He, D., Yang, Y., Zhou, J., & Chen, Y. (2019). Optimal control of metro energy conservation based on regenerative braking: A complex model study of trajectory and overlap time. IEEE Access, 7, 68342–68358.
Liu, R., Li, S., & Yang, L. (2018). Collaborative optimization for metro train scheduling and train connections combined with passenger flow control strategy. Omega, 90, 1–33.
Rekik, M., Gransart, C. & Berbineau, M. (2018). Analysis of security threats and vulnerabilities for train control and monitoring systems. In Proc. 2018 15th International Multi-Conference on Systems, Signals & Devices (SSD), pp. 693–698.
Carvajal-Carreño, W., Cucala, A. P., & Fernández-Cardador, A. (2016). Fuzzy train tracking algorithm for the energy efficient operation of CBTC equipped metro lines. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 53, 19–31.
Wang, Y., Cong, J., Wang, P., Liu, X., & Tang, H. (2019). A data-fusion approach for speed estimation and location calibration of a metro train based on low-cost sensors in smartphones. IEEE Sensors Journal, 19(22), 10744–10752.
Yin, J., Yang, L., Tang, T., Gao, Z., & Ran, B. (2017). Dynamic passenger demand-oriented metro train scheduling with energy-efficiency and waiting time minimization: Mixed-integer linear programming approaches. Transportation Research Part B: Methodological, 97, 182–213.
Carrel, A., Mishalani, R. G., Wilson, N. H. M., & Attanucci, J. P. (2013). A framework for evaluating operations control on a metro line: Integrating multiple perspectives and automatically collected train and passenger movement data. Public Transport, 5, 149–176.
Bai, Y., Cao, Y., Yu, Z., Ho, T. K., Roberts, C., & Mao, B. (2020). Cooperative control of metro trains to minimize net energy consumption. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 21(5), 2063–2077.
Wang, X., Su, S. & Tang, T. (2021). Cooperative control among trains in the undersupplied area during the fault of traction power supply system in metro line. In 2021 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), pp. 2411–2416.
Alphonsus, E. R., & Abdullah, M. O. (2016). A review on the applications of programmable logic controllers (PLCs). Renewable and Sustainable Energy Reviews, 60(8), 1185–1205.
Yan, F., Gao, C., & Tang, T. (2017). A safety management and signaling system integration method for communication-based train control system. Urban Rail Transit, 3(2), 90–99.
Üstündağ, A. & Gençer, Ç. (2021). Designing the clamp system with the emergency braking system in the trains by using PLC and SCADA. In 2021 IEEE 11th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC), pp. 1436–1441.
Wang, X., Li, S., Tang, T. & Yang, L. (2020). Event-triggered predictive control for automatic train regulation and passenger flow in metro rail systems. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, pp. 1–14.
Tabassum, K. (2020). An intelligent metro tracking system for Riyadh smart city. International Journal of Information Technology, 12(4), 1103–1109.