Моделирование адаптивного автоматизированного управления параметрами технологического процесса получения пряжи

Моделирование адаптивного автоматизированного управления параметрами технологического процесса получения пряжи

Автор: Чистякова, Татьяна Александровна

Шифр специальности: 05.13.07

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2000

Место защиты: Курск

Количество страниц: 205 с. ил.

Артикул: 2244098

Автор: Чистякова, Татьяна Александровна

Стоимость: 250 руб.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение.
1. Анализ научно технической и производственной базы адаптивного управления технологическими процессами получения пряжи.
1.1. Общие вопросы методологии адаптивного управления.
1.2. Математические модели адаптивного управления
технологическими процессами получения пряжи.
1.3. Методы построения моделей адаптивного управления параметрами технологического процесса
Выводы и постановка задачи исследования.
2. Моделирование адаптивного перераспределения допустимых отклонений при независимости параметров.
2.1. Цель и методика исследования.
2.2. Вероятностное моделирование адаптивного перераспределения допустимых отклонений параметров по переходам прядильного производства.
2.3. Моделирование адаптивного перераспределения допустимых отклонений взаимонезависимых параметров технологического процесса в векторноматричной форме
2.4. Проверка достоверности моделей адаптивного перераспределения отклонений параметров
Выводы.
3. Моделирование адаптивного автоматизированного управления параметрами технологического процесса.
3.1. Цель и методика исследования.
3.2. Исследование корреляционной зависимости параметров технологического процесса получения гребенной пряжи
3.3. Построение модели адаптивного перераспределения допустимых отклонений взаимозависимых параметров
3.4. Построение модели адаптивного перераспределения допустимых отклонений параметров по переходам технологического процесса при фиксированных показателях сырья и продукции
Выводы.
4. Разработка алгоритмов адаптивного управления технологическим процессом получения пряжи .
4.1. Цель и методика исследования.
4.2. Организация автоматизированной системы управления прядильным производством.
4.3. Автоматизированная система технологической подготовки производства гребенной пряжи.
4.4. Автоматизированная система контроля и управления технологическим процессом получения пряжи
Выводы.
Заключение.
Библиографический список
Приложение
Приложение
Приложение
Приложение
Приложение
Приложение
Приложение
Приложение
Приложение
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


Основная задача оптимизации управления стала формулироваться как управление производственными процессами на основе принятого критерия оптимальности. Рис. Р1 возмущающие воздействия и1 управляющие воздействия у выходные переменные. В рамках каждой группы все перечисленные параметры образуют векторное пространство, в котором существующими математическими методами оптимизации может быть найден экстремум функциикритерия оптимизации. Современные математические методы еще не позволяют решать все существующие задачи оптимального управления. Поэтому актуальной проблемой является дальнейшее развитие математических методов оптимального управления . Во множестве случаев традиционные методы теории управления позволяют построить адекватные решения различных задач управления. Тем не менее остается широкий класс реальных задач, которые не могут быть решены только традиционными методами современной теории управления. Подобные ситуации часто встречаются в областях, связанных с управлением большими, сложными, подверженными возможным появлением неисправностей своих компонент объектами. Поэтому крайне полезно было бы создание работающей в реальном масштабе времени системы управления объектом не только в условиях нормального функционирования, но и при наличии определенных классов неисправностей компонент объекта, а также в условиях воздействия других случайных факторов. Такой тип систем управления называют системами управления на основе знаний или системами интеллектуального управления. Построение интеллектуального управления в обшем случае предполагает решение задач, соответствующих трем иерархическим уровням рис. Верхний уровень представляет собой неформальный логический вывод, базирующийся на знаниях об объекте управления. Средний уровень отвечает предварительной обработке текущей информации на основе современных схем анализа экспериментальных данных. Нижний уровень интеллектуализации соответствует передаче выработанных управляющих воздействий. Системы управления на основе знаний предназначены для контроля объектов и управления ими. Рис. Иерархическая структура интеллектуальных систем управления. Рис. Структурная схема системы интеллектуального управления на основе базы знаний. Для непрерывного контроля характеристик объекта система использует схемы предварительной обработки информации. При выявлении какойлибо аномалии система автоматически входит в режим диагностирования, в котором будут локализованы возможные причины аномалии и выработаны корректирующие управляющие воздействия. В отношении применяемых методов существующие подходы к интеллектуальному управлению можно условно разбить на три группы. К первой из них относится нечеткое, или основанное на знаниях, управление, в котором используются качественные, лингвистические правила выбора управляющего сигнала в различных ситуациях. Вторая группа представляет собой теорию интеллектуальных машин и третья экспертное управление. В рамках двух последних подходов предполагается построение аналитической модели управляемого объекта. По своему духу экспертное управление ближе к традиционному адаптивному, чем методы управления, развиваемые в рамках первых двух направлений. В системах такого типа знания, необходимые для эффективной настройки параметров регуляторов, приобретаются как у специалистов по системам управления, так и у операторов и затем помещаются в базу знаний в виде правил настройки. Полученные таким образом системы экспертного управления состоят из интеллектуальной комбинации различных алгоритмов управления, идентификации, контроля. Структурная схема системы управления, основанной на знаниях представлена на рис 1. Эффективность современного производства во многом определяется качеством и быстротой принятия решений в процессе технологической подготовки и управления производством, что в свою очередь, прямо зависит от эффективности использования существующих технологических знаний. В связи с этим предложена концепция активизации знаний. Главным путем реализации этой идеи в технологической области является создание банка технологических знаний БТЗ.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.202, запросов: 244