Автоматизированное управление технологическими процессами с использованием алгоритмов нечеткой фильтрации

• Автор: Павлов, Дмитрий Александрович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: смоленск
• Количество страниц: 150 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ПОДХОДОВ К РЕШЕНИЮ ОБРАТНЫХ ЗАДАЧ ПРИ АВТОМАТИЗИРОВАННОМ УПРАВЛЕНИИ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
1.1 Анализ задач управления в промышленности с использованием математических моделей обратных задач
1.2 Разновидности обратных задач в промышленности
1.3 Существующие методы решения обратных задач
1.4 Выводы
2 СТРУКТУРНЫЕ МОДЕЛИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ФИЛЬТРАЦИИ
2.1 Постановка задачи оценивания состояния объекта в промышленности
2.2 Структура модели управления технологическими процессами с использованием алгоритмов фильтрации
2.3 Варианты применения нечеткого фильтра в контуре управления технологическими процессами
2.4 Выводы
3 АЛГОРИТМЫ РЕШЕНИЯ ОБРАТНЫХ ЗАДАЧ В СИСТЕМАХ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЧЕТКОГО ФИЛЬТРА КАЛМАНОВСКОГО ТИПА
3.1 Описание алгоритмов решения обратных задач с применением нечеткого фильтра калмановского типа
3.2 Структура программ модельных экспериментов по анализу качества решения обратных задач
3.3 Результаты модельных экспериментов по оценке качества решения обратных задач
3.4 Выводы

4 РАЗРАБОТКА И ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЛЕКСА ПРОГРАММ «RETTAS_1», РЕАЛИЗУЮЩЕГО ПРЕДЛОЖЕННЫЕ АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТП ПРОМЫШЛЕННОСТИ
4.1 Архитектура системы управления установкой переработки БМО
4.2 Разработка и методика применения программного комплекса
4.3 Результаты применения программного комплекса для управления установкой переработки БМО
4.4 Выводы
Основные результаты и предложения
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Методика подключения СУБД MySQL к MatLAB
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Текст программы модельного эксперимента для алгоритма AFNNET

ВВЕДЕНИЕ
Промышленные объекты управления обычно отличаются большим количеством факторов, влияющих на протекающие в них технологические процессы (ТП). Применяемые для управления этими объектами автоматические системы управления характеризуются многоконтурностыо, большой размерностью векторов и матриц, описывающих их поведение [1-3]. Многомерность возникающих задач, наличие большого количества случайных факторов делает затруднительным, а часто и невозможным аналитическое решение задач поиска оптимальных траекторий управления ТП, определения параметров происходящих в системе процессов [4, 5]. В такой ситуации при разработке алгоритмического обеспечения автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП) становится актуальным применение численных методов при расчете параметров регуляторов и контуров управления.
В свою очередь, нахождение реакции какой либо системы на совокупность входных воздействий не всегда является той задачей, решение которой интересует исследователя. В ряде практических ситуаций при разработке АСУТП целесообразно использовать указанные методы для определения управляющих воздействий исходя из целевых выходных параметров, характеризующих ТП. По принятой классификации задачи данного типа задачи относятся к классу некорректных, а точнее, к подклассу обратных задач. [6, 7]. Для прямых задач предложено достаточное количество методов решения, так как они соответствуют привычной постановке проблемы - есть данные на входе объекта и надо определить, что будет на его выходе, если модель объекта известна. Этого нельзя сказать про методы решения обратных задач, которые чаще всего базируются на учете специфики предметной области. В тоже время, необходимость нахождения или, по крайней мере, оценки входных сигналов по известным выходным достаточно часто возникает на практике в рентгеновской компьютерной томографии, магнитно-резонансной томографии, реконструкции искаженных

ситуации, связанные, например, с прогаром кислородной фурмы. Управление системой газового анализа осуществляется программируемым контроллером Бтайс 87-300 (фирма Siemens Ав). Данный контроллер предназначенный для построения систем автоматизации средней и высокой степени сложности.
Анализ отходящих газов, проводимый описанной системой, по своему содержанию сходственен с задачей восстановления спектра по показаниям спектрометра, рссмотренной выше и является, по своей сути, задачей в обратной постановке. Поэтому и в данной сфере применение методов решения обратных задач может внести свой вклад в повышение качества управления и обеспечения безопасности производства.
Приведенные примеры иллюстрируют многообразие ситуаций, в которых возникают постановки задач, которые относятся к некорректным, а именно к такому их виду, как обратные. Применимость различных методов решения обратных задач зависит от специфики объекта, а также от объема информации о его свойствах и параметрах. В этой связи целесообразно к уже представленной ранее классификации объектов управления добавит еще один классифицирующий признак, отражающий уровень неопределенность знаний об объекте.
Для дальнейшей разработки методов решения обратных задач предлагается выделить два класса ТП:
- ТП с точно заданным или известным оператором преобразования;
- ТП с точно не известным оператором преобразования.
Для обоих этих классов ТП обратные постановки задач так или иначе все равно будут возникать, однако методы их решения будут, как ожидается, иметь отличия в своей структуре и применяемых подходах. Одним из возможных математических аппаратов, который может быть применен, является подход на основе методов искусственного интеллекта, в частности нечеткой логики искусственных нейронных сетей. Эти методы как раз хорошо себя зарекомендовали при решении плохо структурированных задач в условиях нечеткости исходных данных.