Методы и алгоритмы управления химико-технологическими процессами с применением роботов в условиях неопределенности

• Автор: Погонин, Василий Александрович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Тамбов
• Количество страниц: 474 с. : ил.

1.1 Краткий обзор современных проблем управления химикотехнологическими процессами.

1.2 Обзор современных проблем роботизации ХТП

1.3 Постановка цели и задачи исследования

Глава 2 Решение задач управления в условиях неопределенности.

2.1 Постановка задачи гарантирующей оптимизации в условиях неопределенности.

2.2 Условия тождественности задач гарантирующей оптимизации

в условиях неопределенности и аоптимизации.

2.3 Использование двухмодельной оптимизации для решения задачи гарантирующей оптимизации в условиях неопределенности.

2.3.1 Постановка задачи двухмодсльной оптимизации

2.3.2 Условия тождественности задач гарантирующей оптимизации в условиях неопределенности и двухмодельной оптимизации
2.4 Методология решения задачи гарантирующей оптимизации в условиях неопределенности
2.4.1 Алгоритмическое задание определяющей модели
2.4.2 Методология выбора метода решения.
2.4.3 Построение функций принадлежности технологических
показателей и целевой функции
2.4.3.1 Построение функций принадлежности входных
параметров
2.4.4 Определение адекватности и коррекции определяющей математической модели
2.4.5 Алгоритм решения задач гарантирующей оптимизации
в условиях неопределенности
2.4.6 Алгоритмы решения задачи аоптимизацни
2.5 Задачи принятия решений в условиях неопределенности
2.6 Гарантирующее управление динамическими режимами ХТП
2.7 Алгоритмы решения определяющих моделей динамических режимов.
2.7.1 Динамические объекты с одним нечетким параметром .
2.7.2 Динамические объекты с нечеткими параметрами
2.7.3 Динамические объекты с нечетким параметром, начальным условием и временем
Выводы.
Глава 3 Планирование работы коллектива роботов
3.1 Структурная схема роботоавтоматизированной системы управления РоАСУ.
3.2 Классификация задач РоАСУ.
3.3 Применение аоптимизации для решения задач линейного программирования
3.4 Постановка и методы решения задачи координации в РоАСУ
3.5 Задача оптимизации работы коллектива роботов
3.6 Алгоритм диспетчерского управления роботами
3.6.1 Модели принятия решений с векторным критерием
3.6.2 Модели принятия решений в условиях неопределенности с векторным критерием.
Выводы.
Глава 4 Оптимизация траекторий движения манипуляторов роботов
в условиях неопределенности
4.1 Классификация и постановка основных задач оптимизации траекторий движения манипулятора робота.
4.2 Алгоритмы решения задач построения программ управления
4.3 Декомпозиционные методы построения программ управления.
4.4 Построение непрерывной программной траектории
4.5 Определение программы управления.
Выводы
Глава 5 Решение задач гарантирующей оптимизации производства
оптических материалов на основе селенида цинка в условиях неопределенности
5.1 Описание технологического процесса
5.2 Математическое описание процесса производства поликристаллических оптических материалов на основе селенида цинка методом вакуумного парофазного осаждения
5.2.1 Теплоперенос излучением.
5.2.2 Теплоперенос в реакторе.
5.2.3 Массопсрснос в реакторе.
5.2.4 Оптические характеристики материала.
5.2.5 Проверка адекватности нечеткой математической модели процесса производства оптических материалов
5.3 Исследование технологического процесса производства оптических материалов на основе селенида цинка
5.4 Постановка и решение задачи гарантирующей оптимизации процесса производства оптических материалов в условиях неопределенности
5.4.1 Алгоритм решения задачи гарантирующей оптимизации
5.4.2 Результаты решения задачи гарантирующей оптимизации
5.5 Роботоавтоматизированная система управления процессом производства пол кристаллических материалов на основе селенида цинка
Выводы.
Глава 6 Роботоавтоатизированная система управления процесса
производства кислоты Шеффера
6.1 Описание технологического процесса.
6.1.1 Физические основы СВЧнагрева
6.1.2 Выбор конструкции камеры нагрева микроволнового реактора
6.2 Математическое моделирование процесса получения кислоты Шеффера в микроволновом реакторе непрерывного действия.
6.2.1 Проверка адекватности математической модели
6.2.2 Определение конструктивных параметров микроволного реактора.
6.3 Имитационные исследования статических режимов процесса получения кислоты Шеффера в микроволновом реакторе в условиях неопределенности
6.4 Постановка и решение задачи гарантирующей оптимизации процесса производства кислоты Шеффера
6.5 Структура и функции РоАСУ
6.5.1 Подсистема роботлаборант
6.5.2 Разработка роботоавтоматизированной системы
Выводы
Основные выводы и результаты
Синеок использованных источников
Приложения
Введение


Выбор подходов, позволяющих математически формализовать неопределенности, основан на их предварительной классификации, которая должна включать в себя как их типы, так и их источники. На основании анализа результатов литературного обзора, проведенного в первой главе, и опыта промышленной эксплуатации робототехнических средств на предприятиях химической промышленности, нами построена классификация неопределенностей, представленная на рис. Рассмотрим более подробно содержание рис. Неизвестность этот тип неопределенности имеет место в том случае, когда неизвестна информация на выходе объекта исследования, т. Неоднозначность имеет место в том случае, когда при строго определенной информации на входе некоторого технологического объекта информация на выходе имеет различие. Тепломасс оперенос Г идродинамика Кине тика Пере менные состоя ния
Рисунок 2. Недостоверность этот тип неопределенности может быть в случае, когда информация об исследуемом объекте, явлении или технологических параметрах не является строго определенной детерминированной. На рисунке 2. Внутренняя неопределенность обусловливается техническими и технологическими характеристиками роботизированных химикотехнологических процессов, а внешняя определяется целью и состоянием среды. Детализация технологических и технических характеристик, а также целей представлена на рис. Известно несколько подходов к раскрытию неопределенности , . При решении многих задач анализа сложных систем для математического описания неопределенностей, присущих химическим производствам, широко использовался подход, основанный на использовании методов теории вероятности и математической статистики. В основу его положено как использование статистических методов различного порядка, так и функций распределения случайных величин, получаемых на основе обработки результатов экспериментальных исследований или полученных априори. Однако на современном этапе, характеризуемом достаточно сложной экономической обстановкой, с одной стороны, проведение экспериментальных исследований сопряжено со значительными трудностями технического и экономического характера, что существенно сужает область использования вероятностного подхода, с другой априорное задание функций распределения случайной величины также может оказаться малоэффективным, так как невозможно провести их последующее апостериорное уточнение. Также для ряда типов неопределенностей неоднозначность, недостоверность, лингвистическая, неизвестность в предложенной классификации рис. Другой подход к раскрытию неопределенности основан на использовании метода интервального анализа, получившего распространение в последние годы, используемого, в основном, как средство для организации точных вычислении при решении задач вычислительной математики , . Однако применение интервального анализа для построения математического описания неопределенностей не позволяет с достаточной степенью точности его последующего использования при разработке математических моделей и систем управления химикотехнологическими процессами, решения задач численного анализа. Отсутствие разработанной и апробированной методологии, с одной стороны, незавершенность ряда теоретических проработок, с другой не позволяет рекомендовать данный подход для использования в качестве единственно возможного. Так же, как и вероятностный подход, интервальный анализ достаточно сложно использовать при математической формализации части неопределенностей неоднозначность, недостоверность, лингвистическая рис. Ограниченное использование рассмотренных подходов позволяет утверждать, что математическая формализация неопределенностей, представленных на рис. Однако несмотря на кажущуюся общность данной теории, обеспечивающую возможность описания и дальнейшего использования различных типов неопределенностей, методы теории нечетких множеств нуждаются в теоретическом развитии при их применении для постановки и решения задач моделирования и управления химикотехнологическими процессами. Необходимость использования нечетких подходов к описанию неопределенностей приводит к появлению принципиально новых классов задач моделирования, оптимизации и управления, а также к построению специальных методов их решения.