Разработка и промышленное применение методов, алгоритмов и инструментальных средств идентификации для системы компьютерной диагностики доменного процесса : Для условий завода ЕКО Stahl, ФРГ

• Автор: Мернитц Йорг
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 248 с. : ил.

Оглавление
Введение

Глава 1. Литературный обзор. Постановка задачи исследования.

1.1. Экспертные системы управления доменным процессом

1.2. Основные этапы моделирования доменного процесса.

1.3. Усовершенствование математических моделей домен

ного процесса .

1.4. Заключение литературного обзора

1.5. Постановка задачи исследования. Доменная печь как

объект управления высокого класса сложности.

1.6. Автоматизированные системы управления с моделью

процесса
1.7. Постановка задачи исследования
Глава 2. Общая концепция человеко машинной системы компьютерной
диагностики доменного процесса
2.1. Доменная печь как объект управления с распределн
ными структурами.
2.2. Эквивалентные схемы системы диагностики.
2.3. Основные функции и цели системы компьютерной
диагностики доменного процесса СКД ДП.
2.4. Алгоритмический состав системы компьютерной
диагностики доменного процесса
Глава 3. Теоретические основы системы компьютерной диагностики
доменного процесса .
3.1. Методы математического моделирования
3.2. Физические величины и явления, используемые
в системе диагностики
3.3. Модель воздействия импульса на поверхность столба
шихтовых материалов
3.4. Модель поведения частиц на поверхности столба
шихтовых материалов
3.5. Моделирование поведения частиц внутри столба
шихтовых материалов.
Глава 4. Модели геометрических объектов и идентификация системы
компьютерной диагностики.
4.1. Модель траектории частицы с момента падения на лоток
до поверхности столба шихтовых материалов
4.2. Модель распределения скорости схода материалов по
радиусу доменной печи
4.3. Инструментальные средства идентификации системы компьютерной диагностики. Градуировка датчика электрического сопротивления шихты АЗСС.
4.4. Идентификация математической модели распределения шихтовых материалов в пространстве доменной печи.
4.5. Другие методы идентификации системы компьютерной
Диатостики.
Глава 5. Промышленное применение системы компьютерной
диагностики
5.1. Конструкционные и технологические параметры
ДП 5А завода ЕКО
5.2. Основные этапы внедрения системы компьютерной
диагностики..
5.3. Технико экономическая эффективность системы
компьютерной диагностики
Основные результаты работы. Выводы
Список публикаций по материалам диссертации.
Список литературы


Для описания специальных знаний, используемых для вывода, введены три формы представления - порождающие правила, фреймы и функции Лиспа. Основная часть знаний распределяется по функциональным элементам со своими правилами и атрибутами датчиков и объединяется в блоки, образуя иерархическую структуру. На рис. Фреймы содержат постоянные величины, которые служат исходными данными для вывода: например, влажность и температура дутья для управления нагревом, расход кокса, задающие величины. С помощью функций Лиспа описываются знания процедурного типа для вычисления поправок к управляющим воздействиям по степени достоверности знаний, и по предыстории изменения задающих величин. Одной из проблем экспертной системы, содержащей эмпирические правила, является представление нечеткостей в знаниях. Для ее решения обычно используют степени достоверности СР вывода для каждого правила либо нечеткие множества. При нечетком управлении, основанном на теории нечетких множеств, с помощью функций принадлежности описываются профессиональные знания квалифицированного оператора и реализуется управление аналогичное тому, которое может выполнять оператор. Вместе с тем доменная печь является столь сложным объектом управления, что профессиональные знания квалифицированного оператора трудно представить только функциями принадлежности. В связи с этим в рассматриваемой системе в качестве способа представления обширных профессиональных знаний использовали порождающие правила, а в качестве средства представления нечеткостей ввели понятия теории нечетких множеств. Наряду с простотой представления знаний это позволило избежать увеличения числа правил и сократить время вывода. Например, нагрев доменной лечи, который фактически является непрерывной функцией, был разделен на семь уровней с учетом опыта оператора (табл. Таблица 1. В данной системе не дается однозначного заключения по фактическим данным (температуре чугуна), а вводится нечеткость, которая для одного замера выражается показателем достоверности по каждому уровню. Предложен способ представления показателя достоверности на каждом уровне с учетом удобства эксплуатации с помощью трехмерной обобщенной функции принадлежности, состоящей из трех элементов: фактические данные (например, температура чугуна), заключение (например, уровень нагрева) и показатель достоверности. На рис. Ы-го ковша в выпуске. Если, например, измеренное значение температуры чугуна составляет У0, то сечение У-Т при X = Хо дает показатели достоверности Ъ, для каждого уровня нагрева 0 = 1. Ниже описан способ формирования обобщенных функций принадлежности, используемых в данной системе. На рис. X) для Ы-го ковша и максимальной температурой чугуна во время выпуска (ось У), наилучшим образом описывающей нагрев. Зависимость представлена в виде функций принадлежности, при этом выделены определенные температурные области, а по оси 1 показана частота появления максимальных температур в каждой области; при этом ; а -температура чугуна в №м ковше и наибольшая температура плавки; б - представление функции принадлежности; в - представление расширенной функции принадлежности. Поскольку температура жидкого чугуна зависит от времени, прошедшего после начала выпуска, и условий работы печи, были подготовлены более обобщенных функций принадлежности, с тем, чтобы их можно было выбирать автоматически в зависимости от условий работы. Формы этих функций описываются в виде фреймов. В данной системе с учетом этих обстоятельств обобщенные функции принадлежности наделены «способностью к обучению» по методу, показанному на рис. В компьютере накапливаются данные от датчиков и данные о работе печи за несколько последних месяцев. Время от времени эти данные извлекаются, и из них удаляются данные, полученные до и после остановки дутья или во время аномальных явлений (осадки и канального хода), данные для случаев, когда имеются резкие расхоэдения максимальных температур чугуна во время выпуска до и после перекрытия летки. Н*<ОИО' &УН*внт | УРюа8~*-| 3jl4kf У|? Ш)Н | ,>)АЛ | ДМоокЛ 1. Рис. Стокам» 2««Ь»4гг1 ДшсМ ? Еег*. Рис. Программный комплекс /А1. ДЛ теплсост. Рис. Рис. Рис 1.