Нейросетевые информационные системы для автоматизации технологических процессов

• Автор: Медянцев, Денис Викторович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Томск
• Количество страниц: 169 с. : ил.

Оглавление
Введение

Глава 1. Автоматизация сложных ТП и выбор методов их моделирования

1.1. Автоматизированные системы управления.

1.2. Сложная система как объект управления.

1.3. Технологический процесс как сложный объект управления.

1.3.1. Технологический процесс производства этилена

1.3.2. Планирование режимов потребления электроэнергии.

1.3.3. Система теплопотребления учебного корпуса.

1.4. Моделирование. Основные понятия, классификация

1.5. Сложная система как объект моделирования

1.6. Методы моделирования сложных систем.
1.7. ИНС инструмент моделирования сложных систем.
1.8. Выводы
Глава 2. Методика нейросетевого моделирования ТП.
2.1. Генетический алгоритм.
2.2. Подготовка данных.
2.2.1. Очистка.
2.2.2. Трансформация.
2.2.3. Понижение размерности.
2.3. Синтез модели.
2.3.1. Многослойный персептрон.
2.3.2. Гибридная сеть встречного распространения.
2.4. Верификация модели
2.5. Нейросетевое моделирование сложных систем.
2.6. Выводы
Глава 3. Результаты автоматизации конкретных сложных ТП
3.1. Контроль технологического процесса производства этилена.
3.1.1. Объект исследования.
3.1.2. Автоматизация хроматографического контроля параметров ТП
3.1.3. Синтез нейросетевой модели ТП
3.1.4. АИС Хроматографического контроля ацетилена.
3.2. Прогнозирование потребления электроэнергии.
3.2.1. Объект исследования
3.2.2. Синтез нейросетевой модели энергопотребления.
3.2.3. АИС Прогноз энергопотребления Томской области
3.3. Оптимизация теплопотребления учебного корпуса
3.3.1. Объект исследования
3.3.2. Синтез нейросетевой модели теплопотребления
3.3.3. Автоматизированная система оптимизации теплопотребления
3.4. Выводы.
Заключение
Литература


В отличие от традиционного подхода, который использует формализованные каким-либо образом знания человека об объекте управления, нетрадиционный нацелен на свойственные человеку приемы мышления, посредством которых он изучает окружающий мир и подчиняет его своим интересам. Генетические алгоритмы (ГА), искусственные нейронные сети (ИНС), нечеткая логика (НЛ) и основанные на принципах селекции методы группового учета аргумента (МГУА) - перспективные направления в решении задач синтеза автоматизированных систем управления. Предметом исследования в данной работе являются вопросы автоматизации сложных технологических процессов. Удобно рассматривать АСУ СС в рамках адаптивного подхода, где для решения задач отдельных этапов управления сложным объектом используются методы искусственного интеллекта. Адаптация занимает важное место в процессе управления сложной системой, выступая в роли более глубокой обратной связи. Опишем подробнее последовательность этапов управления сложным объектом, определим место адаптации на каждом (рис. Формулировка целей, которые должны быть реализованы в процессе управления. Сложный объект управления эволюционирует вместе со средой, изменяется и множество достигаемых им целей. Информацию о том, какие именно цели могут быть поставлены перед системой управления, можно получить путем адаптации целей. В результате этого процесса фактически адаптируется субъект, который изменяет свои потребности так, чтобы они удовлетворялись путем реализации нового множества целей, достигаемых системой управления в данный период времени. Смена цели - один из способов перевода системы из разряда сложной в разряд простой, что в технических системах обычно неэффективно, но в отношениях между людьми это часто единственный выход. Другой способ состоит в выяснении конкретной причины сложности, получении недостающей информации и включении ее в модель, что по сути является основной задачей науки и познания вообще []. Определение ОУ, выделение его из среды. Цели и ресурсы управления позволяют выделить ту часть пространства, состояние которой необходимо контролировать и на которую следует воздействовать, для того чтобы выполнить заданные цели управления. Когда границы объекта очевидны, объект автономен, проблемы не возникает, однако для сложного объекта связи со средой зачастую настолько сильны и разнообразны, что порой очень трудно понять, где кончается объект и начинается среда. Адаптация на данном этапе связана с изменением объекта, пересмотром границы, разделяющей объект и среду. Структурный синтез модели ОУ. Под структурой будем понимать вид, характер зависимости состояния объекта от его входов. Сам по себе структурный синтез модели является сложным и многоэтапным процессом, при решении задач которого широко используются экспертные методы. Если в процессе эволюции объекта изменяется его структура, необходима адаптация, которая подразумевает некоторую процедуру перехода к альтернативной модели. При этом альтернативы могут различаться числом и характером входов-выходов, вариантами декомпозиции и структурой элементов модели. Методически структурная адаптация модели использует алгоритмы структурного синтеза. Параметрический синтез модели ОУ связан с определением параметров синтезированной на предыдущем этапе структуры. Основой служит обработка данных наблюдений, полученных в режиме пассивного (наблюдение за нормальной работой объекта) или активного (изменение внешних воздействий по специальной программе) эксперимента. В процессе нормальной эксплуатации зачастую невозможно получить информацию обо всех возможных комбинациях входных и выходных параметров, необходим эксперимент с объектом. Однако всякого рода эксперименты нарушают режим нормального функционирования объекта, что нежелательно, а иногда и невозможно. Параметрическая адаптация возникает ввиду дрейфа характеристик управляемого объекта и связана с коррекцией, подстройкой параметров модели. Адаптация позволяет подстраивать модель на каждом шаге управления, исходной информацией для нее является рассогласование откликов объекта и модели, устранение которого и реализует процесс адаптации. Синтез управления связан с принятием решения о том, каково должно быть управление, чтобы в сложившейся ситуации достигнуть заданной цели управления.