基于DSPN的5G工業(yè)控制系統(tǒng)業(yè)務(wù)可用性分析

楊啟航, 易志為, 黃 寧,2,*

(1. 北京航空航天大學可靠性與系統(tǒng)工程學院, 北京 100191;2. 北京航空航天大學云南創(chuàng)新研究院, 云南 昆明 650233)

0 引 言

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用是工業(yè)通信史上最顯著的發(fā)展之一。工業(yè)網(wǎng)絡(luò)克服了傳統(tǒng)點對點有線系統(tǒng)的局限性,廣泛應(yīng)用于一系列垂直行業(yè),包括制造業(yè)、石油和天然氣、發(fā)電/配電、采礦和金屬冶煉等。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的浪潮下,制造業(yè)正處于關(guān)鍵的變革時期。面對智能制造和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)涌現(xiàn)出的需求,“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”已成為賦能各行各業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型升級的重要驅(qū)動力量。企業(yè)利用5G技術(shù)賦能業(yè)務(wù)成為未來制造業(yè)發(fā)展和變革的趨勢。

為了解決工人們常年在高溫、粉塵、噪音等環(huán)境下工作,健康和安全隱患問題較為突出,人員流失率大、招工難,生產(chǎn)效率相對低下等問題,作為5G垂直行業(yè)的典型應(yīng)用,軋鋼廠應(yīng)用了5G技術(shù),實現(xiàn)了高危環(huán)境下的無人生產(chǎn)。

在軋鋼廠中,加熱后的鋼坯在進入粗軋機之前,需要旋轉(zhuǎn)鋼坯的姿態(tài),使得板坯在粗軋后在長度和寬度上符合生產(chǎn)要求,該工序稱為轉(zhuǎn)鋼。以往鋼坯姿態(tài)的調(diào)整是由工人在鋼坯經(jīng)過輥輪時通過遙控輥輪轉(zhuǎn)速實現(xiàn)的,而隨著機器視覺技術(shù)的發(fā)展,人們希望人工智能(artificial intelligence, AI)能取代轉(zhuǎn)鋼中的人工操作。因此,轉(zhuǎn)鋼生產(chǎn)現(xiàn)場與搭載AI模型邊緣云之間的通信至關(guān)重要。如果采用有線方式,例如過程現(xiàn)場總線、串行實時通信、高速可尋址遠程傳感器和控制器局域網(wǎng)總線[1],會導(dǎo)致各子系統(tǒng)之間有許多接口且線路繁多,以至于增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性,不便維護。而采用無線方式,最常用的工廠通信解決方案依賴于基于IEEE第1層和第2層技術(shù)的定制無線電。這些基于IEEE的標準在未經(jīng)許可的頻段(低于6 GHz)中運行,會受到來自共享同無線頻譜的其他并置網(wǎng)絡(luò)的潛在干擾[2]。

5G通信則為上述問題帶來了解決方案。其應(yīng)用類型中的高可靠、低時延特點正適用于轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng)這類時延敏感的工廠自動化系統(tǒng)。工廠自動化系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)對5G新空口的延遲和可靠性有嚴格的要求。以運動控制為例,第3代合作伙伴計劃(the 3rd generation partnership project, 3GPP)要求系統(tǒng)業(yè)務(wù)能達到低至1 ms的端到端時延以及“6個9”的可用度[3]。面對如此嚴格的要求,在5G化使得系統(tǒng)故障行為更復(fù)雜的情況下,工業(yè)界對于5G工業(yè)控制系統(tǒng)的搭建還處于試點階段,即邊出故障邊改進。因此,要實現(xiàn)5G工業(yè)控制系統(tǒng)的規(guī)?；瘧?yīng)用,如何衡量其業(yè)務(wù)可用性是個重要課題。

目前,雖然3GPP對5G化的各類場景提出了業(yè)務(wù)可用性要求,但如何進行評估仍值得研究。本文調(diào)研了與5G可用性相關(guān)的工作。Mendis等[4]從可靠性理論的角度提出了空間中單元和系統(tǒng)可用性的新定義,使用泊松點過程和Voronoi圖來分析異構(gòu)蜂窩系統(tǒng)的基站覆蓋范圍和小區(qū)與系統(tǒng)可用性之間的關(guān)系,并推導(dǎo)出能保障一定可用性水平的概率。在此基礎(chǔ)上,Benchaabene等[5]根據(jù)預(yù)定義的信干噪比(signal and interference to noise ratio, SINR)閾值和隨機基站位置創(chuàng)建定義SINR邊界的輪廓,分析了空間域中服務(wù)的可用性。此外,Hler等[6]針對無線領(lǐng)域中可靠性和可用性定義松散、沒有充分分離的問題,將可靠性理論的基本指標應(yīng)用于無線通信,在高可靠、低時延背景下推導(dǎo)了更強大的關(guān)鍵性能指標及任務(wù)可用性。在文獻[7]中,作者介紹了無線通信系統(tǒng)可靠性分析的兩個新的關(guān)鍵性能指標,即平均首次故障時間和間隔可靠性,并推導(dǎo)了平均首次故障時間的表達式。而針對切片的資源粒度對服務(wù)可用性的影響,Kozat等[8]進行了研究,發(fā)現(xiàn)切片可用性與資源粒度之間并不是單調(diào)關(guān)系。

可見,當前的研究主要是提出5G無線側(cè)可用性衡量指標或研究無線傳輸?shù)目煽啃?缺少綜合考慮5G應(yīng)用場景、對系統(tǒng)業(yè)務(wù)可用性進行分析的工作。

為了對5G工業(yè)控制系統(tǒng)的業(yè)務(wù)可用性進行量化分析,可以使用確定性隨機Petri網(wǎng)(deterministic stochastic Petri net, DSPN)。相比于可靠性框圖等靜態(tài)的系統(tǒng)可靠性建模方法,DSPN可以展現(xiàn)出系統(tǒng)業(yè)務(wù)的動態(tài)行為及故障間的時序關(guān)系。DSPN已被證明是一種有效的形式化方法,通過設(shè)定具有不同激發(fā)速率的相應(yīng)變遷,可以對特定系統(tǒng)行為進行數(shù)值分析,并且已經(jīng)在云數(shù)據(jù)中心[9]、電子健康監(jiān)測[10]、醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)[11]等系統(tǒng)的可用性分析中得到了應(yīng)用。

本文對比了5G工業(yè)控制系統(tǒng)與傳統(tǒng)控制系統(tǒng)架構(gòu),分析了5G工業(yè)控制系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程,明確了5G給系統(tǒng)業(yè)務(wù)可用性帶來的不確定因素,如無線通信和邊緣云,提出了基于DSPN的5G工業(yè)控制系統(tǒng)業(yè)務(wù)的模塊化的可用性建模方法,并進行了數(shù)值分析。

后續(xù)內(nèi)容中,第1節(jié)是5G工業(yè)控制系統(tǒng)可用性建模相關(guān)的基本概念;第2節(jié)是對轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng)架構(gòu)的介紹以及建模方法;第3節(jié)是應(yīng)用DSPN的案例分析;第4節(jié)是結(jié)束語。

1 基本概念

1.1 5G工業(yè)控制系統(tǒng)

5G工業(yè)控制系統(tǒng)是依托5G網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)生產(chǎn)業(yè)務(wù)數(shù)字化、智能化的關(guān)鍵系統(tǒng)。其架構(gòu)主要包括4層[12],如圖1所示,涉及收集數(shù)據(jù)、處理、分析以及設(shè)備和通信網(wǎng)絡(luò)之間共享信息的操作。

圖1 5G工業(yè)控制系統(tǒng)Fig.1 5G industrial control system

感知層:該層由物理層系統(tǒng)組成,例如智能傳感器、設(shè)備,并與網(wǎng)絡(luò)層通信。

網(wǎng)絡(luò)層:這一層包括工業(yè)總線或低功耗廣域網(wǎng),例如Sigfox、LoRa、ZigBee和NB-IoT。

通信層:該層可被視為5G工業(yè)控制系統(tǒng)架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)骨干,傳輸系統(tǒng)所有信息。

架構(gòu)層:該層是工業(yè)控制系統(tǒng)功能的框架,其中考慮了邊緣云和大數(shù)據(jù)分析等架構(gòu)。

1.2 確定性隨機Petri網(wǎng)

Petri網(wǎng)是對系統(tǒng)的形式化描述,能夠描述并發(fā)、同步、互斥和沖突等分布式系統(tǒng)的典型特征[13-15]。但在經(jīng)典Petri網(wǎng)中,變遷一旦使能便觸發(fā),變遷之間沒有優(yōu)先級。對此,應(yīng)用Petri網(wǎng)的一種變體,DSPN[16],對具有隨機性和確定性行為的系統(tǒng)進行建模。當變遷的激發(fā)速率設(shè)置為故障率或維修率,便可建立系統(tǒng)的可用性模型。DSPN表示為一個元組(P,T,I,O,H,G,M0,τ,W,Π),其中P和T分別是非空不相交的有限位置集和變遷集,I和O是前向和后向入射函數(shù),H描述了抑制條件,G是給定變遷的使能函數(shù),更詳細的內(nèi)容可參見文獻[16]。在DSPN的圖形表示中,確定性變遷由實心矩形繪制,隨機變遷由白色矩形表示。

圖2為一個簡單的DSPN模型。其中,P0和P2各自含有一個托肯,托肯可通過變遷T0和T2的激發(fā)進入P1和P3,箭頭上的x指變遷消耗和產(chǎn)出的托肯數(shù)量。T4的守衛(wèi)函數(shù)為G=(P1=0)。當T0激發(fā),P0中托肯進入P1,則T4立即激發(fā),P2中托肯進入P3。

圖2 DSPN示例Fig.2 DSPN example

2 5G轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng)的DSPN模型

2.1 5G轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng)

2.1.1 5G轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng)架構(gòu)

作為典型的5G工業(yè)控制系統(tǒng),5G轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng)架構(gòu)如圖3所示,其中轉(zhuǎn)速傳感器、5G攝像頭、可編程邏輯控制器(programmable logic controller, PLC)等組件屬于感知層,5G工業(yè)用戶前置設(shè)備(customer premise equipment, CPE)屬于網(wǎng)絡(luò)層,5G基站(the next generation Node B, gNB)屬于通信層,邊緣服務(wù)器及其服務(wù)屬于架構(gòu)層。

圖3 5G轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng)示意圖Fig.3 Schematic diagram of the 5G rotating steel system

2.1.2 5G轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng)業(yè)務(wù)分析

根據(jù)文獻[17]描述,業(yè)務(wù)是通過對系統(tǒng)服務(wù)的組合而達到對外提供使用的某種綜合能力。基于圖3的系統(tǒng)架構(gòu),5G轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng)的轉(zhuǎn)鋼業(yè)務(wù)流程主要可分為兩步。

狀態(tài)觀測:狀態(tài)觀測主要指通過設(shè)置在粗軋機進出口的5G攝像頭,拍攝鋼坯在錐輥上的視頻信號;將采集到的視頻信號通過5G網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)竭吘壏?wù)器進行進一步的處理和計算。具體過程是:5G攝像頭將視頻信號通過廠房內(nèi)的光纖傳送到5G工業(yè)CPE,即邊緣網(wǎng)關(guān),網(wǎng)關(guān)通過5G無線鏈路,將視頻數(shù)據(jù)發(fā)送到廠區(qū)內(nèi)的5G基站進行數(shù)據(jù)分流,最終將數(shù)據(jù)傳輸?shù)讲渴鹩趶S區(qū)內(nèi)的邊緣服務(wù)器上,以供進一步處理。

轉(zhuǎn)鋼控制:轉(zhuǎn)鋼控制是指邊緣計算服務(wù)器接收到車間現(xiàn)場傳輸來的鋼坯視頻數(shù)據(jù)后,首先通過視頻采集處理算法,對鋼坯當前位置信息(角度)進行識別;再通過 AI 邊緣服務(wù),根據(jù)位置信息和生產(chǎn)需求,計算輸出轉(zhuǎn)鋼控制指令。該指令再傳輸?shù)綇S房內(nèi)的主控PLC,PLC 根據(jù)指令對鋼坯進行順時針、逆時針旋轉(zhuǎn),并控制推床,修正鋼坯位置。

而傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng)與圖3比較,其生產(chǎn)業(yè)務(wù)不涉及5G工業(yè)CPE、邊緣服務(wù)器、AI邊緣服務(wù)等。在轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng)運行時,操作人員通過目測判斷出鋼坯的姿態(tài),在控制室通過手柄和按鈕傳輸控制信號給PLC,PLC根據(jù)得到的識別信息, 向控制錐形輥道電動機的變頻器以及推床發(fā)出相應(yīng)的電控信號,驅(qū)動錐形輥道運轉(zhuǎn)和推床的動作,對鋼坯位置進行調(diào)整,完成轉(zhuǎn)鋼操作。

可見,5G的引入對轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng)的改變體現(xiàn)在系統(tǒng)架構(gòu)上,進而影響了轉(zhuǎn)鋼業(yè)務(wù)流程,包括邊緣服務(wù)器、AI邊緣服務(wù)、無線通信設(shè)備以及無線傳輸鏈路等。所以,對5G工業(yè)控制系統(tǒng)進行業(yè)務(wù)可用性建模必須要考慮上述因素。

2.2 5G轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng)業(yè)務(wù)的DSPN建模

對于5G轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng)而言,轉(zhuǎn)鋼業(yè)務(wù)流程涉及到網(wǎng)絡(luò)用戶面的設(shè)備及邊緣服務(wù),即從狀態(tài)觀測設(shè)備到控制生產(chǎn)決策的AI等。因此,不考慮通信層中涉及到的核心網(wǎng)的控制面,僅建立圖1中從感知層到架構(gòu)層中與轉(zhuǎn)鋼業(yè)務(wù)相關(guān)的設(shè)備及服務(wù)軟件的DSPN模型。

2.2.1 感知層建模

感知層包含信息采集設(shè)備以及生產(chǎn)設(shè)備,如5G攝像機、傳感器以及電機等,其是否可用直接影響到整個系統(tǒng)的可用性,DSPN模型如圖4所示。

圖4 感知層的DSPN模型Fig.4 DSPN models for perceptual layer

對于信息采集設(shè)備和生產(chǎn)設(shè)備,均考慮兩種狀態(tài),即正常工作狀態(tài)和失效狀態(tài)。位置S_up代表傳感器正常工作,即可用,變遷S_fault代表傳感器失效,當變遷S_fault激發(fā),則傳感器狀態(tài)由可用變?yōu)椴豢捎?托肯轉(zhuǎn)移到位置S_down。同理,S_repair代表傳感器被修復(fù),當變遷S_repair激發(fā),傳感器狀態(tài)變?yōu)榭捎?即托肯又回到可用S_up。類似地,D_up代表設(shè)備可用,D_down代表設(shè)備不可用,D_fault代表設(shè)備失效,D_repair代表設(shè)備被修復(fù)。

2.2.2 無線通信建模

無線通信是5G技術(shù)在工廠自動化場景中必須考慮的一環(huán),其直接影響到整個工業(yè)控制系統(tǒng)是否能正常工作。對于5G轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng),除了由設(shè)備故障或者斷電造成無線設(shè)備停機,工廠中的粉塵、遮擋等環(huán)境因素也會影響無線通信。為此,建立了無線通信的DSPN模型,該模型包括兩個部分:無線鏈路與無線設(shè)備。

(1) 無線鏈路

若一條無線鏈路由多條路徑組成,其中包含一個主要分量,則可以認為該鏈路是瑞利衰落信道。顯然,這種假設(shè)是適用于工廠環(huán)境的。對于一條無線鏈路,基于Gilbert-Elliot模型,可以被解釋為可修復(fù)組件[18]。當瞬時功率p(t)小于閾值pmin,則認為鏈路是不可用的,反之為可用的。因此,將通道狀態(tài)定義為隨機變量來區(qū)分這兩種狀態(tài):

(1)

兩種鏈路狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換率可表示為故障率λw和修復(fù)率μw[19]:

(2)

(3)

式中:F=pavg/pmin代表具有平均接收功率pavg的衰落余量;fD=vf/c是最大多普勒頻率,f是信號載波頻率,c是光速,v是發(fā)射器、接收器和散射體之間的相對速度。

因此,無線信道的DSPN模型如圖5所示,WC_up表示信道可用,變遷WC_fault激發(fā),信道狀態(tài)則由WC_up遷移到WC_down,信道不可用,當變遷WC_repair激發(fā),則信道恢復(fù)到可用狀態(tài)。位置WC_up中的托肯數(shù)量即表示可用的鏈路數(shù)量。當用戶設(shè)備采用多連接的方式接入,冗余傳輸時,進行選擇式合并,即選出n個信道中最好的一條。因此,至少有一個鏈路是可用的,便可保證系統(tǒng)的正常通信。G1中,gNB_up表示可用基站的數(shù)量。當鏈路的信號發(fā)射器gNB故障時,則守衛(wèi)函數(shù)G1激發(fā)變遷G1,鏈路狀態(tài)變?yōu)椴豢捎谩?/p>

圖5 無線鏈路的DSPN模型Fig.5 DSPN model for wireless links

G1=(gNB_up==0)

(4)

(2) 無線設(shè)備

在5G轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng)中,考慮的無線設(shè)備為gNB和CPE。gNB考慮可用和不可用兩種狀態(tài),即gNB_up和gNB_down。變遷gNB_fault和變遷gNB_repair分布代表故障和修復(fù)事件的發(fā)生。gNB的DSPN模型如圖6所示,CPE的DSPN模型也與此類似。值得一提的是,gNB作為信號發(fā)射器,如果出現(xiàn)故障,則會導(dǎo)致無線鏈路直接斷掉。因此,當gNB處于不可用狀態(tài)時,相應(yīng)的無線信道也將不可用,這體現(xiàn)為圖5的G1。

圖6 無線設(shè)備的DSPN模型Fig.6 DSPN model for wireless devices

2.2.3 邊緣基礎(chǔ)設(shè)施建模

移動邊緣云(mobile edge cloud, MEC)是5G網(wǎng)絡(luò)中極有前景的技術(shù)之一[20],提供了本地化的計算和存儲能力,進而提供較低的端到端時延并減少回傳網(wǎng)絡(luò)流量負載。在支持MEC的網(wǎng)絡(luò)中,MEC服務(wù)器上的任務(wù)執(zhí)行與資源可用性和故障恢復(fù)能力密切相關(guān)[21]。在5G轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng)中,MEC服務(wù)器用于部署計算鋼坯旋轉(zhuǎn)角度的AI邊緣服務(wù)。圖7～圖9為考慮的邊緣基礎(chǔ)設(shè)施模型。MEC服務(wù)器配備了一個物理機,其中包含m個用于并行計算的虛擬機。

圖7 硬件的DSPN模型Fig.7 DSPN model for hardware

圖8 服務(wù)器操作系統(tǒng)的DSPN模型Fig.8 DSPN model for server operating system

圖9 虛擬機的DSPN模型Fig.9 DSPN model for virtual machines

MEC服務(wù)器的DSPN模型包含7個位置,其中HW_down表示硬件失效,OS_down表示軟件(操作系統(tǒng))失效,HW_up表示硬件可用,OS_up表示軟件可用。虛擬機則考慮3種狀態(tài):可用VM_up、不可用VM_down以及溫備份VM_standby。當虛擬機發(fā)生故障時,變遷G4激發(fā),物理機會將正在運行的服務(wù)遷移給可用的備份虛擬機(如果存在),即備份虛擬機開始工作,失效的虛擬機則被變?yōu)椴豢捎貌⒌却S修狀態(tài)。值得注意的是,當硬件發(fā)生故障時,變遷G2、G3、G5激發(fā),軟件和虛擬機以及服務(wù)均變?yōu)椴豢捎脿顟B(tài)。

G2=(HW_up==0)

(5)

G3=(OS_down==1)

(6)

G4=(VM_up

(7)

2.2.4 邊緣服務(wù)建模

已有的針對系統(tǒng)可用性建模的文獻很少將系統(tǒng)中邊緣服務(wù)考慮到模型中[22]。但毫無疑問,邊緣服務(wù)是影響系統(tǒng)業(yè)務(wù)可用性的重要因素。對于5G轉(zhuǎn)鋼業(yè)務(wù)而言,邊緣服務(wù)是業(yè)務(wù)流程的一部分,用于識別加工材料姿態(tài)的AI模型,其決策狀態(tài)決定加工產(chǎn)品是否合格。通過邊緣服務(wù)的正確執(zhí)行,轉(zhuǎn)鋼業(yè)務(wù)才得以完成。

邊緣服務(wù)的DSPN模型如圖10所示,服務(wù)運行在虛擬機上,作為生產(chǎn)控制的大腦,由兩個狀態(tài)組成:邊緣服務(wù)計算結(jié)果正確APP_up,邊緣服務(wù)計算結(jié)果錯誤APP_down,狀態(tài)之間的遷移概率由部署模型準確率決定。當虛擬機出現(xiàn)故障,服務(wù)狀態(tài)則通過G5變?yōu)锳PP_down。

圖10 邊緣服務(wù)的DSPN模型Fig.10 DSPN model for edge applications

G5=(VM_up==0)

(8)

3 案例分析

3.1 案例

基于5G轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng)架構(gòu),先考慮轉(zhuǎn)鋼業(yè)務(wù)的一個簡單場景。場景1如圖11所示,業(yè)務(wù)涉及組件有:用戶設(shè)備包括5G攝像頭1個、傳感器1個,邊緣網(wǎng)關(guān)1個,gNB1個,邊緣服務(wù)器1臺,其中虛擬機1臺,并運行有計算鋼坯角度的AI模型。業(yè)務(wù)的DSPN模型如圖12所示。

圖11 場景1Fig.11 Scenario 1

圖12 場景1的DSPN模型Fig.12 DSPN model for scenario 1

組件的平均故障間隔時間(mean time to between fai-lures, MTBF)和平均維修時間(mean time to repair, MTTR)如表1所示,取自文獻[23-26]。無線信道可用性由上文公式計算得出,假設(shè)v=10 m/s,f=2 GHz,fD=66.6 Hz,F=20 dB,根據(jù)式(2)和式(3)計算得到λw=23.61 s,μw=1 168.69 s。

表1 系統(tǒng)業(yè)務(wù)組件的MTBF與MTTR

3.2 業(yè)務(wù)可用性分析

業(yè)務(wù)可用性是某個時間段內(nèi),系統(tǒng)業(yè)務(wù)能夠正常運行的概率或時間占有率的期望值,即

(9)

若業(yè)務(wù)由系統(tǒng)服務(wù)串聯(lián)而成,則業(yè)務(wù)可用性[27-28]可表示為

(10)

相應(yīng)地,服務(wù)并聯(lián)組成的業(yè)務(wù)可用性表示為

(11)

業(yè)務(wù)及相關(guān)服務(wù)的功能通過相應(yīng)組件實現(xiàn),假設(shè)案例中各組件的壽命服從指數(shù)分布,組件可用性為可用狀態(tài)中含有托肯的穩(wěn)態(tài)概率,即有:

Ai=E(P_up!=0)

(12)

式中:P代表某組件。感知、邊緣網(wǎng)關(guān)、無線通信、邊緣服務(wù)等服務(wù)的可用度及5G轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng)的業(yè)務(wù)可用度計算公式為:

Ap=E(S_up!=0∧Camera_up!=0)

(13)

AG=E(CPE_up!=0)

(14)

AW=E(WC_up!=0∧gNB_up!=0)

(15)

AAPP=E(APP_up!=0)

(16)

ASapp=Ap×AG×AW×AApp

(17)

使用TimeNET[29],根據(jù)表1中組件參數(shù)及計算所得無線鏈路參數(shù)設(shè)置DSPN模型中的變遷激發(fā)速率,進行穩(wěn)態(tài)仿真,得到服務(wù)可用性(部分)如表2所示。

表2 部分服務(wù)可用性

3.3 敏感性分析

敏感性分析是衡量給定的輸入對系統(tǒng)輸出的局部影響,旨在明確系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié),以便于在不同場景下進行改進[30]。本文通過百分比差異進行系統(tǒng)業(yè)務(wù)可用性的敏感性分析。百分比差異法是在保持其他參數(shù)不變的情況下,按一定比例更改一個參數(shù),并計算系統(tǒng)輸出的百分比差異。本文在表1中MTBF數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上以5%為間隔在左右對各組件的MTBF共取10個值,在保持其他組件參數(shù)為原MTBF時,改變某組件的MTBF,表示為Θi,通過TimeNET仿真計算得到系統(tǒng)業(yè)務(wù)可用度,則敏感度可表示為

(18)

例如,基站gNB的MTBF敏感度指數(shù)為

i=1,2,…,10

(19)

針對系統(tǒng)各組件的MTBF進行了敏感性分析。表3包含了場景1的DSPN模型中敏感度指數(shù)最高的3個和最低的3個參數(shù)。分析結(jié)果表明,無線鏈路MTBF對該轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng)業(yè)務(wù)可用性的影響最大,即該參數(shù)的變化對轉(zhuǎn)鋼業(yè)務(wù)可用性影響更大。影響較大的第2個和第3個參數(shù)是PLC的MTBF和邊緣服務(wù)器操作系統(tǒng)MTBF。敏感度指數(shù)最小的是APP的MTBF,當其從5 492.24 h變化到8 581.63 h,轉(zhuǎn)鋼業(yè)務(wù)可用度僅從0.977 881 2變化到了0.977 892 4。

表3 敏感性參數(shù)排序(部分)

如圖13所示,衰落余量從40 dB變化到62.5 dB,系統(tǒng)業(yè)務(wù)可用度從0.975 553 2變化到0.979 971 0。另一方面,操作系統(tǒng)MTBF從1 152 h變化到1 800 h,使得轉(zhuǎn)鋼業(yè)務(wù)可用度從0.977 718 0提升至0.978 023 3,如圖14所示。圖15則顯示了PLC的MTBF從105 120 h變化至164 250 h,將使系統(tǒng)可用度從0.977 701 7提升至0.978 036 4。

圖13 衰落余量對系統(tǒng)可用度影響Fig.13 Impact of fading margin on system availability

圖14 操作系統(tǒng)的MTBF對系統(tǒng)可用度的影響Fig.14 Impact of MTBF of operating system on system availability

圖15 PLC的MTBF對系統(tǒng)可用度的影響Fig.15 Impact of MTBF of PLC on system availability

通過上述分析,可通過在接入網(wǎng)采取多接入的方式對無線通信進行備份,以提高轉(zhuǎn)鋼業(yè)務(wù)可用性。同時,選擇MTBF更大的PLC或者對服務(wù)器采取備份的方式,也能在一定程度上提高轉(zhuǎn)鋼業(yè)務(wù)的可用性。

3.4 業(yè)務(wù)方案優(yōu)化

根據(jù)上述敏感性分析結(jié)果,在場景1的基礎(chǔ)上,對轉(zhuǎn)鋼業(yè)務(wù)考慮了場景2,如圖16所示。場景2與場景1不同在于無線鏈路采用了多接入的方式,即熱備份,同時在云服務(wù)器中增加了1個溫備份虛擬機。其對應(yīng)的DSPN模型在場景1的模型(見圖12)基礎(chǔ)上,增加了1個無線設(shè)備子模型gNB1和一個無線鏈路子模型WC1,并在VM_standby中增加了1個托肯。

圖16 場景2Fig.16 Scenario 2

各組件及服務(wù)可用性的計算方式如式(12)～式(17)所示,其中式(15)更新為

Aw=E((WC_up!=0∧gNB_up!=0)∨
(WC1_up!=0∧gNB1_up!=0))

(20)

使用TimeNET仿真的結(jié)果如表4所示,根據(jù)式(17)的計算結(jié)果如表5所示?？梢?在場景2中采取多接入的方式,對于無線通信的可用性提升效果較為明顯,即提升了0.023 021 8,虛擬機的備份對邊緣服務(wù)的可用性提高了0.001 721 3。這驗證了上文中無線鏈路及云服務(wù)器中虛擬機相比感知設(shè)備對系統(tǒng)的可用性影響較大的結(jié)論。因此,針對5G轉(zhuǎn)鋼新系統(tǒng),可依據(jù)上述分析結(jié)果對其薄弱點,如無線鏈路、服務(wù)器操作系統(tǒng)等采取備份或提升組件可用性的方式,從而提高業(yè)務(wù)可用性。

表4 場景1與場景2部分組件可用性

表5 場景1與場景2的業(yè)務(wù)可用性

4 結(jié)束語

針對5G轉(zhuǎn)鋼系統(tǒng),本文分析得出得益于5G引入的邊緣云、AI邊緣服務(wù)、無線通信會影響系統(tǒng)業(yè)務(wù)可用性,對此提出了基于DSPN的5G工業(yè)控制系統(tǒng)的業(yè)務(wù)可用性建模方法,并根據(jù)此方法對5G轉(zhuǎn)鋼業(yè)務(wù)進行了業(yè)務(wù)用性分析,發(fā)現(xiàn)無線通信的可用性對系統(tǒng)業(yè)務(wù)可用性影響較大。對此,提出了優(yōu)化方案并進行驗證。結(jié)果表明,本文從業(yè)務(wù)流程角度所提的模塊化的建模方式適用于此類系統(tǒng)的可用性評估,且便于系統(tǒng)組成變化時對模型的調(diào)整,但本文部分組件僅假設(shè)為二態(tài)。因此,下一步工作是在考慮性能的基礎(chǔ)上對多態(tài)組件構(gòu)成的5G系統(tǒng)業(yè)務(wù)進行可用性分析。