Оптимизация выбора проектных решений в САПР ТП на основе нечетких моделей химико-технологического процесса

• Автор: Пожидаев, Георгий Владиславович
• Шифр специальности: 05.13.12
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 143 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
1. АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ ДЛЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ХИМИКОТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
1.1. Процедуры проектирования схем технологических процессов и пути их совершенствования в САПР ТП
1.2. Математическое обеспечение анализа и синтеза проектных решений в рамках САПР химикотехнологических процессов

1.3. Цель и задачи исследования

2. ИНТЕГРАЦИЯ АЛГОРИТМОВ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЭКСПЕРТНОЙ ИНФОРМАЦИИ В ПРОЕКТИРОВАНИИ ХИМИКО ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
2.1. Типологические основы экспертных систем и продукционные модели представления знаний
2.2. Моделирование на основе экспертных оценок при создании процедур диагностирования химикотехнологических объектов

2.3.Выводы второй главы

3. ИНТЕЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ХИМИКО ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ

3.1. Алгоритм диагностирования состояния химикотехнологических объектов

3.2. Модель управления и регулирования химикотехнологическим процессом
3.3.Выводы третьей главы
4. ИНТЕГРАЦИЯ ПРЕДЛОЖЕННЫХ МЕТОДОВ, МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ В РАМКАХ ИНТЕЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМНОЙ ПОДДЕРЖ
КИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В САПР ХИМИКО ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
4.1. Подготовка априорной информации и программная реализация алгоритма для построения интеллектуальной системы диагностирования химикотехнологических процессов
4.2. Экономическое обоснование результатов в условиях производства
4.3.Выводы четвртой главы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


Во второй главе рассматриваются задачи, связанные с разработкой алгоритмического обеспечения рационального выбора варианта технологического процесса осушки и упаковки каучука. Показано, что для такого выбора недостаточно формальных оценок влияния структурных компонентов и параметров имитационной модели и необходимо привлекать текущие экспертные оценки, которые формируются проектировщиком в режиме диалога. В первую очередь предлагается алгоритмизировать выбор на основе качественных суждении в форме лингвистических переменных. Для различных значений этих переменных рассмотрены процедуры построения размытых оценок с использованием параметризованных аналитических выражений. Окончательный выбор осуществляется по минимальному значению энтропии размытого множества. С использованием экспериментальных данных, полученных при исследовании простых признаков на поведенческом уровне, выбраны визуальные образы, которые наиболее эффективны при сравнении набора значений показателей с эталоном на основе наглядных механизмов интуиции проектировщика. Предложен алгоритм многовариантного выбора с применением указанных наглядно-образных представлений. Модернизирован адаптивный алгоритм многокритериального выбора за счет визуального наблюдения переходных процессов изменения вероятностей привлечения критериев. Прогнозирование осуществляется по экспоненциальной функции графическим способом. Коэффициенты экспоненциальной функции используются для регулирования скорости изменения вероятностей и окончательного перехода к оптимальному выбору варианта ТП по глобальной целевой функции. В третьей главе анализируется состояние технической системы во времени, претерпевшие те или иные изменения, которые должны быть идентифицированы и проанализированы с целью недопущения невыполнения данным объектом своих функций в полном объеме. Ввиду необходимости проведения диагностических процедур непосредственно в процессе эксплуатации объекта, используются методы функционального диагностирования. Сложная функциональная связанность параметров проявляется в том, что изменение значения какого-либо параметра может быть вызвано целым рядом причин. Для комплексного решения задачи диагностирования состояния технологических объектов целесообразно сочетание различных диагностических моделей и алгоритмов. Основную цель управления процессом формулируется следующим образом: при заданных возмущениях необходимо определить такие значения управляющих параметров, которые обеспечат желаемые значения выхода целевого продукта (степень превращения сырья) и его качественных показателей. Система, функционируя в режиме «советчика», обеспечивает взаимодействие оператора-технолога с системой на профессиональном диалекте естественного языка. В зависимости от ситуации на объекте оператором принимается решение о практической реализации одного из вариантов. Таким образом, нечеткая модель составляет часть человеко-машинной системы, в которой выбор окончательного решения остается за человеком. В четвёртой главе построенная система позволяет автоматизировать процесс формирования экспертами базы знаний, а также дает возможность ее корректировки, в том числе с учетом весовых коэффициентов каждого из экспертов, построенных исходя из их опыта, уровня знаний, занимаемой должности и т. Соответствующие режиму значения управляющих параметров, представленные нечетко, преобразуются в цифровые (детерминированные) в лингвистическом интерпретаторе, передаются в блок сравнения и отображаются на экране дисплея ЭВМ. Сюда же поступает информация о ходе процесса и его нарушениях. В процессе функционирования установки упаковки и осушки каучука возникает необходимость периодического изменения и пополнения БЗ по мере поступления дополнительной информации о процессе. Блок корректировки БЗ обеспечивает возможность вывода на дисплей, просмотра и корректировки поступающей с установки информации. В заключении приводятся основные результаты работы. В приложении предоставляются акты внедрения в практическую деятельность ООО «Дон - Полимер», и в учебный процесс Воронежского института высоких технологий.