Разработка и применение алгоритмов и комплекса программ распознавания образов для прогноза теплового состояния технологических процессов : на примере доменной плавки

• Автор: Казанцев, Сергей Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Екатеринбург
• Количество страниц: 154 с. : ил.

1.1. Современные тенденции развития компьютерных систем поддержки принятия решений для управления сложными технологическими системами в металлургии
1.2. Модельные и экспертные системы поддержки принятия решений при выплавке чугуна в доменных печах

1.3. Основные задачи распознавания образов и их практическое применение

1.4. Постановка задач диссертационного исследования

Глава 2. ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕПЛОВОГО СОСТОЯНИЯ ДОМЕННОЙ ПЕЧИ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ
2.1. Влияние теплового состояния доменной печи на величину содержания кремния в чугуне

2.2. Технологические основы сбора и хранения данных о ходе доменной плавки

2.3. Параметры, характеризующие тепловой режим доменной плавки

2.4. Учет динамики доменного процесса

2.5. Анализ зависимости величины содержания кремния от температуры чугуна на выпуске

2.6. Выводы
Глава 3. АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ
3.1. Представление и подготовка данных для решения задач распознавания образов
3.2. Обоснование выбора методов распознавания образов для прогнозирования теплового состояния доменной печи
3.3. Задача обучения но прецедентам
3.4. Задача выбора информативных признаков и
совершенствование алгоритмов
3.5. Задача таксономии
3.6. Выводы
Глава 4. АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕПЛОВОГО СОСТОЯНИЯ
ДОМЕННОЙ ПЕЧИ МЕТОДОМ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ
4.1. Алгоритмическое обеспечение решения задачи прогноза
4.2. Построение прогностической модели. Полученные результаты
4.3. Выводы
Глава 5. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕПЛОВОГО СОСТОЯНИЯ ДОМЕННОЙ
5.1 Принципы построения и средства разработки системы ПрогнозТП
5.2 Реализация системы ПрогнозТП и описание пользовательского интерфейса
5.3 Выводы
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ПРИЛОЖЕНИЯ
Приложение 1. Основные понятия и определения распознавания образов
Приложение 2. Описание технологического процесса
доменной плавки
Приложение 3. Акт испытания пакета на ОАО ММК
Приложение 4. Акт внедрения диссертационной работы в
учебный процесс
ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
i ii технология программный комплекс, автоматизирующий технологический процесс анализа, проектирования, разработки и сопровождения сложных программных систем
I модель компонентных объектов i
ii объектная модель распределнных компонент
i x динамический обмен данными
I язык моделирования бизнеспроцессов, используемый на стадии создания моделей предметной области i xi системы управления технологий, исполнения производства
i i программируемый логический контроллер
V vi iii сбор данных и диспетчерское управление структурированный язык запросов Vi i ii
АСУ 1 ТП автоматизированная система управления технологическим процессом
база данных доменная печь
ЖРМ железорудные материалы
КИПиА ЛПР контрольноизмерительные приборы и автоматика лицо, принимающее решение
МПФ Метод потенциальных функций
ООП объектноориентированное программирование
ПК персональный компьютер
РК распознающий коллектив
РО РП распознавание образов решающее правило
СУ степень уравновешивания шихты газом,
СУБД система управления базой данных
СУБМ система управления базой моделей
усо устройство связи с объектом
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность


Выработка решения, что является основной целью этой технологии, представляет собой итерационный процесс рис. Ввод новых исходных данных Рис. Окончание итерационного процесса происходит по инициативе человека оператора, технолога, лица, принимающего решение. Рассмотрим в самом общем виде структуру модельной системы поддержки принятия решений. В состав модельной системы поддержки принятия решений входят три главных компонента рис. Рис. База моделей комплекс различных моделей используется для описания и оптимизации процесса. Без моделей осуществлять процессы в информационных системах можно только методом проб и ошибок дерганья управляемых систем, что, конечно, неприемлемо в современном производстве. Необходимо заметить, что комплекс математических моделей является основой модельной системы поддержки принятия решения. Пользователь имеет возможность получить недостающую ему информацию для принятия решения путем установления диалога с моделью, что облегчает выработку и оценку альтернатив решения. Система управления интерфейсом определяет язык пользователя, язык сообщений компьютера, организующий диалог на экране дисплея. Язык пользователя это те действия, которые пользователь производит в отношении системы путем использования возможностей клавиатуры, мыши и т. Язык сообщений это то, что пользователь видит на экране дисплея, данные, полученные на принтере, звук и т. В процессе диалога пользователь должен реализовать свои знания. Сюда относится не только план действий, находящийся в голове у пользователя, но и инструкции, справочные данные, выдаваемые компьютером по команде о помощи. Инструкции и справочные данные, выдаваемые системой по просьбе пользователя, специализированы с точки зрения сложившейся ситуации. Анализ особенностей построения математических моделей показал, что их адекватность реальным процессам зависит от степени изученности процессов. На данной стадии разработки требуемая степень адекватности модели определяется целью функционирования и характером решаемой задачи, а достигнутая степень адекватности возможностями изучения процессов плавки. Одна и та же модель может быть адекватна процессу плавки при одном способе функционирования и не адекватна при другом. В силу этого при моделировании доменного процесса всегда требуется четкая постановка функциональной задачи модели. В зависимости от этой постановки одни явления описывают более детально, другие упрощают, третьими пренебрегают. В некоторых случаях важна не столько детальность описания отдельных явлений, сколько полнота учета всех наиболее существенных факторов. В силу изложенного, для прогноза выходных характеристик плавки на данном этапе развития целесообразно использовать относительно простые зависимости для тепломассобмена, газодинамики и других процессов, совмещенные с балансовыми уравнениями, результаты которых легко контролировать по фактическим натурным данным 1. Для управления таким сложным технологическим агрегатом как доменная печь должны использоваться подсистемы измерений, оценивания, хранения, обработки, представления информации, а также интеллектуальные системы управления, включая блок прогнозирования. Отличительная особенность этих систем состоит в том, что для выработки управляющих воздействий в них должен использоваться комплекс математических моделей технологических процессов, методы многофакторного анализа данных, различные формы и способы извлечения, хранения, обработки и представления знаний. Упрощено структуру современной автоматизированной системы управления сложным технологическим объектом можно проиллюстрировать схемой, приведенной на рис. Как видно из рисунка, блок прогнозирования на основе методов распознавания образов органично вписывается в структуру и, наряду с подсистемами модельной и экспертной поддержки принятия решений, предоставляет оперативную информацию о тепловом состоянии управляемого объекта. Работа агрегатов комплекса находится под постоянным наблюдением сменных технологов, за которыми остается ведущая роль при решении многих задач управления.