Інтелектуальні моделі системи підтримки прийняття рішень при автоматизованому управлінні процесом гідротранспортування

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Інтелектуальні моделі системи підтримки прийняття рішень при автоматизованому управлінні процесом гідротранспортування

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук

Загальна характеристика роботи

математичний насос відцентровий

Актуальність теми. Гідравлічний вид транспорту використовується у гірничий галузі промисловості при видобуванні, збагаченні та накопиченні корисних копалин. На сьогоднішній день гідротранспорт набуває все більшого розповсюдження, оскільки характеризується високими техніко-економічними показниками. При невірному виборі режимів експлуатації у значній мірі виявляються недоліки гідравлічного транспортування, такі як зайва витрата електроенергії, гідроабразивний знос трубопроводів та напірного обладнання. Підвищення ефективності експлуатації цього виду транспорту завдяки впровадженню засобів автоматизованого управління зробить можливим значне зниження собівартості отриманої сировини, оскільки транспортування є однією з найбільш капіталоємних стадій гірничої промисловості.

На практиці контроль та управління гідротранспортними системами у гірничий галузі промисловості реалізується кваліфікованим персоналом на основі досвіду з використанням невеликої кількості вимірювальних та контролюючих приладів, тому забезпечення надійної роботи гідротранспортних систем та найбільш ефективних режимів їх функціонування з використанням сучасних засобів автоматизації та управління є актуальною задачею.

Ситуація, що склалася, утворила передумови для необхідності розробки системи підтримки прийняття рішень по удосконаленню диспетчерського управління гідротранспортом, яка б мала наступні властивості: працездатність в умовах недостатку інформації, вміння оперувати з нечіткою словесною інформацією та можливість використання досвіду спеціалістів-експертів, значний ступінь адаптації, надійність, здатність до навчання.

Зв'язок роботи з науковими програмами. Дисертаційна робота виконувалась у відповідності з планом науково-дослідних робіт Національного гірничого університету у рамках держбюджетної наукової роботи №Е-276 «Розробка прикладного математичного та програмного забезпечення для адаптивних, нейро- і фаззі - систем ідентифікації та управління технологічними процесами», державний реєстраційний номер 0101U006217.

Мета та задачі дослідження. Метою роботи є створення математичного і програмного забезпечення інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень для управління гідротранспортом на базі розв'язання наступних задач:

розробки заснованої на нечіткій базі знань математичної моделі відцентрового насоса гідротранспортної системи;

розробки математичної моделі струминного насоса для гідротранспорту, яка базується на комплексному використанні емпіричних залежностей та математичного апарату нечітких множин;

синтезу інтелектуальної математичної моделі магістрального трубопроводу гідротранспортної системи на основі штучних нейронних мереж;

виконання розрахунку гідравлічних параметрів трубопроводу на основі експертної вхідної інформації;

удосконалення існуючого методу аналізу стійкості режимів роботи гідротранспорту з використанням комплексного нейро-фаззі підходу;

розробки блоку підтримки прийняття рішень при управлінні процесом пульпоприготування;

створення програмного забезпечення для реалізації розроблених алгоритмів побудови математичних моделей та розрахунків, що використовуються в інтелектуальній системі підтримки прийняття рішень.

Вирішення вищезгаданих задач дозволить виконати математичний опис об'єктів гідротранспорту, які потребують складної математичної формалізації, на основі якого реалізується синтез алгоритмів системи підтримки прийняття рішень, що, у свою чергу, дозволить інтенсифікувати технологічні процеси, підвищити якість продукції, зменшити матеріальні та енергетичні витрати.

Об'єктом дослідження є процес транспортування гідросумішей у напірній трубопровідній системі.

Предмет дослідження - математичний опис функціонування напірних пристроїв та трубопроводів, який є основою створення інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень для підвищення якості оперативного управління процесом гідротранспортування.

Методи дослідження. При побудові математичних моделей відцентрового та струминного насосів та при виконанні розрахунку гідравлічних параметрів трубопроводу використано методи теорії нечітких множин та фаззі-логіки; для синтезу моделей напірного трубопроводу для транспортування полідисперсної гідросуміші - метод еволюційного моделювання на основі штучних нейронних мереж. Створення блоку підтримки прийняття рішень при управлінні процесом пульпоприготування та розробка структури інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень виконувались при залученні методів теорії прийняття рішень та системного аналізу. Експериментальна перевірка дисертаційних розробок виконувалась шляхом комп'ютерного моделювання з використанням засобів структурного та модульного програмування, імітаційного моделювання.

Наукові положення та результати, отримані здобувачем, їх новизна.

Наукові положення:

1. Експлуатація напірних пристроїв гідротранспортної системи, які призначені для роботи з багатофазним середовищем, відбувається при неповноті апріорної та експериментальної інформації, що виключає математичний опис технологічного процесу перекачування гідросуміші класичними методами, а потребує для побудови математичних моделей залучення специфічного експертного знання, формалізація якого відбувається на основі теорії нечітких множин та нечіткої логіки.

2. Застосування штучних нейронних мереж при математичному моделюванні руху полідисперсної гідросуміші у напірному трубопроводі забезпечує отримання адаптивних моделей, для побудови яких, на відміну від опису диференційними рівняннями у часткових похідних чи передаточними функціями, не потрібно створення фізичної моделі трубопроводу та експериментального визначення усіх його гідравлічних параметрів, що значно спрощує створення та використання систем автоматизації та підтримки прийняття рішень.

Результати:

При математичному моделюванні роботи відцентрового насоса для гідросуміші розроблена лінгвістична база знань, у якій здійснюється нечітка формалізація експертної інформації. Такий підхід забезпечує отримання математичного опису в умовах неможливості визначення кількісних характеристик роботи насоса.

Розроблена математична модель струминного насосу для гідросуміші з використанням алгебри нечітких чисел, в якій, на відміну від відомих раніше моделей, реалізується математичне урахування неточностей, що обумовлені необхідністю введення емпіричних коефіцієнтів.

Синтезовані математичні моделі руху полідисперсної гідросуміші в напірному трубопроводі на основі штучних нейронних мереж, які забезпечують обробку неповних даних, урахування присутності у трубопроводі повітря та можуть використовуватися для ідентифікації режимів руху гідросуміші.

Практичне значення отриманих результатів.

розроблені математичні моделі об'єктів гідротранспортної системи дозволяють визначити основні характеристики технологічного процесу гідротранспортування та особливості функціонування окремих ланок гідротранспорту в умовах дефіциту апріорної та експериментальної інформації;

отримані моделі є основою створення системи підтримки прийняття рішень при оперативному управлінні технологічним процесом гідротранспортування багатофазних середовищ в умовах гірничих підприємств;

математичні засоби, алгоритми та програмне забезпечення для моделювання та ідентифікації параметрів гідротранспортних систем використано при експлуатації, проектуванні та реконструкції гідротранспортних систем.

Практичне значення роботи підтверджується впровадженням отриманих результатів в умовах Вільногірського державного гірничо-металургійного комбінату (м. Вільногірськ, Україна); використанням результатів роботи Інститутом геотехнічної механіки НАН України та Науково-дослідним інститутом автоматизації чорної металургії; а також в учбовому процесі Національного гірничого університету.

Особистий внесок здобувача. Авторка самостійно сформулювала задачі досліджень та наукові положення, виконала теоретичні розробки, брала безпосередню участь у виконанні експериментів та досліджень у виробничих умовах.

Апробація результатів дисертаційної роботи. Апробація основних положень та результатів, що представлені у дисертаційній роботі, здійснена на Міжнародній науково-методичній конференції «Комп'ютерне моделювання» (м. Дніпродзержинськ, 2001), 1-й Всеукраїнській науково-технічній конференції аспірантів та студентів «Автоматизація технологічних об'єктів та процесів. Пошук молодих» (м. Донецьк, 2001), Міжнародній науково-технічній конференції «Комп'ютерні технології в науці, освіті та промисловості» (м. Дніпропетровськ, 2001), 3-й Міжнародній науково-практичній конференції студентів, аспірантів та молодих вчених «Системний аналіз та інформаційні технології» (м. Київ, 2001), 4-й Міжнародній конференції з математичного моделювання МКММ-2001 (м. Херсон), 6-й Міжнародній конференції «Контроль та управління у складних системах» КУСС-2001 (м. Вінниця), науковому семінарі «Проблеми управління та інформатики» (м. Дніпропетровськ, 2001), 6-му Міжнародному молодіжному форумі «Радіоелектроніка та молодь у XXI ст.» (м. Харків, 2002), 2-й Міжнародній науково-технічній конференції аспірантів та студентів «Автоматизація технологічних об'єктів та процесів. Пошук молодих» (м. Донецьк, 2002).

Публікації. За результатами наукових досліджень опубліковано 16 друкованих праць (із них 5 без співавторів), у тому числі 10 статей у фахових виданнях, 6 - у збірниках праць наукових конференцій.

Структура дисертаційної роботи. Обсяг дисертації складає 140 сторінок друкованого тексту. Дисертація складається з вступу, чотирьох розділів основного тексту, висновків та 6 додатків. Містить 46 ілюстрацій, 3 таблиці, перелік використаних джерел з 104 найменувань.

Основний зміст роботи

математичний модель насос відцентровий

У вступі обґрунтована актуальність теми досліджень, наведений її зв'язок із науковою програмою; сформульовані мета та задачі дослідження; викладені наукові положення; розкриті наукова новизна та практична цінність отриманих результатів; відображений рівень апробації результатів, кількість публікацій та особистий внесок здобувача.

Перший розділ охоплює питання аналізу технології гідравлічного транспортування багатофазних середовищ у гірничий галузі промисловості, сучасних засобів автоматичного управління гідротранспортними системами. У ньому також представлені основні підходи до математичного опису функціонування технологічних об'єктів гідротранспорту.

Виявлено, що існуючі засоби математичного опису функціонування гідротранспортних систем можна умовно поділити на два класи: теоретичні та емпіричні. При цьому характерно, що теоретичні моделі містять значну кількість ідеалізацій і припущень, вони громіздкі та потребують великі обсяги апріорної та кількісної інформації о функціонуванні технологічних об'єктів. На практиці знайшли розповсюдження емпіричні та полуемпіричні методи математичного опису, що використовують експериментальні дані та знання спеціалістів-експертів. Головним недоліком цих методів є жорсткий зв'язок із конкретними технологічними умовами та неточність в емпіричних розрахунках та моделях, яку важко оцінити звичайними математичними методами.

У першому розділі також зроблений аналіз існуючих засобів автоматизації гідротранспортних систем, розкрито їх переваги та недоліки. Наведені основні вимоги, що ставляться до систем автоматизованого управління гідротранспортом. На основі здійсненого аналізу методів математичного опису та засобів автоматизованого управління технологічним процесом гідротранспортування сформульовані мета та основні задачі дослідження.

Другий розділ присвячений створенню та дослідженню моделей двох видів насосів для перекачування гідросуміші.

Модель відцентрового насоса заснована на нечіткій базі знань, що синтезована при використанні експертного досвіду та результатів експериментальних досліджень. Для математичної формалізації експертної інформації впроваджена теорія нечітких множин. При цьому вхідні та вихідний параметри моделі насоса описуються за допомогою лінгвістичних змінних.

В основі бази знань знаходиться набір вербальних висловлювань експерта, що виражені у формі умовних логічних продукцій. Наприклад, логічне висловлювання «якщо щільність гідросуміші велика та при цьому витрата гідросуміші дуже велика, то насос повинен розвивати на виході середній напір» може бути записано так: якщо «щільність гідросуміші»=В та «витрата гідросуміші»=ДВ, то «напір»=С.

Набір логічних висловлювань, які були сформульовані експертом, зведено у базу знань, що наведена у табл. 1. Нечітка модель відцентрового насосу включає блок фаззіфікації (введення нечіткості), блок логічних правил та блок дефаззіфікації. Узагалі модель використовує 49 локальних правил, які виражаються як кон'юнкції значень вхідних фаззі-параметрів. У якості вхідних параметрів використані лінгвістичні змінні «витрата гідросуміші» та «щільність гідросуміші», вихідний параметр - «напір».

Таблиця 1. База знань нечіткої моделі відцентрового насоса

Q	ДМ	М	НС	С	ВС	В	ДВ
ДМ	ВС	ВС	С	НС	НС	М	ДМ
М	В	В	ВС	С	НС	НС	М
НС	ДВ	ДВ	В	ВС	С	НС	НС
С	ДВ	ДВ	В	В	ВС	С	НС
ВС	ДВ	ДВ	ДВ	В	ВС	С	С
В	ДВ	ДВ	ДВ	ДВ	В	ВС	С
ДВ	ДВ	ДВ	ДВ	ДВ	ДВ	В	ВС

Множина значень лінгвістичних параметрів складається з семи нечітких змінних (термів): «дуже мале» (ДМ), «мале» (М), «нижче середнього» (НС), «середнє» (С), «вище середнього» (ВС), «велике» (В), «дуже велике» (ДВ). На основі експертної інформації були отримані функції належності нечітких змінних, що мають трикутну форму. В блоці логічних правил на основі локальних правил з використанням операції диз'юнкції формується набір узагальнених правил, кількість яких відповідає числу обраних рівней вихідної лінгвістичної змінної об'єкту моделювання.

Дефаззіфікація реалізується з використанням методу вагового осереднення («центра ваги»). Перевірка на адекватність отриманої нечіткої моделі відцентрового насоса реалізована шляхом порівняння з існуючою емпіричною моделлю ґрунтового насоса ГРТ400. У робочому діапазоні зміни параметрів відносна похибка не перевищує 5%.

Використання експертного знання для побудови моделі відцентрового насоса для гідросуміші забезпечує виконання математичного опису функціонування насоса в умовах невизначеності при неможливості отримання числових експериментальних даних. Таким чином, нечіткий підхід до синтезу моделі відцентрового насоса дозволяє уникнути складних експериментальних досліджень у виробничих умовах.

Математична модель струминного насоса утворена на основі комплексного використання емпіричних залежностей та математичного апарату нечітких множин. Усі відомі на теперішній час методи розрахунку та моделювання роботи струминних апаратів містять емпіричні залежності та коефіцієнти. При проектуванні струминного насоса експерт чи особа, що приймає рішення, не може надати систематичну оцінку неточностей у завданні коефіцієнтів a_i (i=) моделі насоса, тому вони можуть бути представлені у вигляді нечітких чисел . Тоді основна характеристика струминного насосу має вигляд:

,

де u_T - коефіцієнт інжекції по твердому тілу;

p_c - потрібний надлишок тиску на виході струминного насоса;

p_p - надлишок тиску робочої води;

(i=) - коефіцієнти, значення яких нелінійно залежать від конструктивних параметрів струминного насосу та від властивостей середовища, що інжектується:

,

,

,

де , , , - коефіцієнти швидкості сопла, камери змішання, дифузора, вхідної ділянки камери змішання;

- щільність двофазного середовища, що інжектується;

f_p1 - вхідний переріз робочого сопла;

f₃ - переріз камери змішання;

v_HB, v_p - питомий об'єм води, що інжектується, та робочої води;

v_T, v_CB - питомий об'єм твердого матеріалу та рідини, що інжектуються.

Значення коефіцієнтів , , , визначаються шляхом експериментальних досліджень. Рекомендовані значення коефіцієнтів швидкості наводяться у спеціальній літературі у вигляді найбільш імовірних діапазонів значень, тому цілком логічним є представлення їх у вигляді нечітких чисел.

У роботі розглядаються два варіанти виконання арифметичних операцій над нечіткими числами: 1) на основі принципу узагальнення; 2) за допомогою нечітких чисел (L-R) - типу. З використанням принципу узагальнення отримані наступні залежності для обчислення нечітких параметрів основної характеристики струминного насоса:

;

(1)

Для отримання нечіткого числа необхідно для конкретних значень коефіцієнтів a_i, a_i^min, a_i^max та параметрів u_T, u_T^min, u_T^max згідно з виразом (1) побудувати нечітки числа , а потім виконати над ними арифметичні операції з використанням рівневих множин.

За допомогою нечітких чисел (L-R) - типу у дисертаційній роботі виконано розрахунок параметрів нечіткої моделі струминного насоса для умов технологічної ділянки дезінтеграції збагачувальної фабрики Вільногірського державного гірничо-металургійного комбінату. Струминний насос призначений для перекачування гідросуміші, твердими компонентами якої є пісок та глина. Робочим середовищем слугує вода, яка помпується відцентровим насосом.

Результати розрахунків та моделювання з використанням нечітких чисел дозволяють отримати похибки у математичному описі роботи струминного насоса, які обумовлені суб'єктивним характером оцінки значень емпіричних коефіцієнтів та можливими неточностями завдання цих коефіцієнтів.

Третій розділ роботи присвячений розробці математичних моделей напірного трубопроводу на базі штучних нейронних мереж.

Параметри технологічного процесу транспортування гідросумішей у значній мірі залежать від фізичних властивостей твердого компонента та його мінералогічного складу. Для промисловості характерна різноманітність твердих матеріалів, що підлягають транспортуванню, тому комплексне дослідження усіх можливих видів гідросумішей з метою отримання універсальних аналітичних залежностей для визначення параметрів гідротранспортування є складною задачею. Особливості руху різних видів гідросумішей викликають не тільки кількісні, але й якісні відміни у математичних моделях, що їх описують. Тому найбільше розповсюдження отримали емпіричні моделі, які побудовані на даних експериментальних досліджень транспортування одного конкретного виду сировини. У дисертаційній роботі докладно розглянуто особливості руху п'яти основних видів гідросумішей.

Виконано аналіз процесів напірного транспортування багатофазного середовища як об'єкту нейромережевого моделювання. Спираючись на теорему про можливість представлення неперервних функцій кількох змінних у вигляді суперпозиції неперервних функцій меншого числа змінних, доведену Колмогоровим і Арнольдом, та теорему Хехт-Нільсена про представлення функції багатьох змінних за допомогою нейронної мережі, обґрунтовано можливість використання нейронних мереж для моделювання режимів руху гідросуміші. Переваги запропонованого підходу до моделювання у порівнянні з існуючими містяться у наступному:

1. Нейронні мережі мають властивості універсальних апроксиматорів, тому для побудови нейромережевих моделей для різних видів гідросумішей (навіть для яких характерні значні відміни фізичних та механічних властивостей) можна використовувати однакову структуру нейронної мережі.

2. Відомо, що нейронні мережі допускають обробку неповних та зашумлених даних.

3. При використанні нейромережевого підходу до синтезу математичних моделей руху гідросуміші на основі експериментальних даних стає можливим врахування присутності у напірному трубопроводі повітря.

4. При створенні нейромережевих моделей можна уникнути великих обсягів експериментальних досліджень у виробничих умовах для отримання значень коефіцієнтів-констант, які необхідні для побудови математичних моделей класичними методами.

Для синтезу математичних моделей трубопроводу використано штучну нейронну мережу прямого поширення сигналів. Вона містить вхідний, вихідний та один прихований шар нейронів. Нейрони першого та прихованого шарів мають сигмоїдальну функцію активації, нейрони вихідного шару - лінійну. Для навчання нейромережі обрано метод навчання з учителем - зворотного поширення помилки, що використовує для мінімізації помилки навчання градієнтний алгоритм швидкісного спуску.

У роботі було розглянуто побудову декількох нейромережевих моделей: 1) один вхід - один вихід; 2) два входи - один вихід; 3) два входи - три виходи; 4) три входи - три виходи. Вибір саме таких архітектур штучних нейронних мереж обумовлено існуванням відповідних реальних задач, що виникають під час управління гідротранспортною системою.

Аналіз характеристик нейромережевого моделювання гідродинамічних процесів виконувався шляхом проведення імітаційних експериментів на ЕОМ з використанням даних з реального об'єкту управління. Ці експерименти дозволили встановити працездатність нейронних мереж при вирішенні задач такого класу та визначити основні вимоги до інформаційних вибірок навчання, а також до конфігурації мереж та їх параметрів. Для перевірки характеристик роботи нейромережі використано тестування. Результати тестування показали, що нейромережеві моделі забезпечують значення похибки не більше 7%. При недостатній кількості навчальних вибірок спостерігається процес перенавчання нейромережі.

Обрана архітектура нейронної мережі дозволяє створення математичних моделей різного виду. Нейронні мережі, що завершили процес навчання, можуть використовуватися для ідентифікації режимів гідротранспортування.

У четвертому розділі запропонований нечіткий розрахунок гідравлічних параметрів напірного трубопроводу. При виконанні гідравлічного розрахунку дуже важливим виявляється урахування можливих неточностей отриманого результату, які обумовлені наступними двома факторами:

як правило, частина даних для розрахунку подаються у неточному вигляді, тобто задані у деяких діапазонах (наприклад, номінальне значення, мінімальне та максимальне);

необхідність використання експертного знання, полуемпіричних методик і математичних моделей та присутніх у їх складі емпіричних коефіцієнтів.

Використання математичного апарату нечітких чисел дозволяє виконувати розрахунок, враховуючи 1-й та 2-й фактори, і отримати кінцевий результат із математичним урахуванням цих неточностей. Впровадження нечіткого підходу в незначній мірі ускладнює виконання обчислювальних операцій, гідравлічний розрахунок залишається простим та наочним для спеціалістів. Результатом нечіткого розрахунку є сукупність вихідних нечітких параметрів гідротранспортної системи.

Для опису неточних параметрів та коефіцієнтів використані нечіткі числа (L-R) - типу. Неточні дані у нечіткому вигляді мають, наприклад, такий вид для

- щільності твердої речовини: =(2700; 50; 50) кг/м³,

- щільності гідросуміші: =(1300; 100; 100) кг/м³.

Значення емпіричних коефіцієнтів, що використовувалися при гідравлічному розрахунку також виражаються нечітко:

=(7,0; 2,0; 2,0), =(3,0; 0,0; 2,0),

=(1,5; 0,5; 0,5), =(1,2; 0,0; 0,6), =(5,0; 0,0; 4,0).

Тоді основні параметри трубопроводу та руху гідросуміші можуть бути обчислені у нечіткому вигляді.

У четвертому розділі запропоновано удосконалення існуючого методу аналізу стійкості гідротранспортної системи на базі комплексного нейро-фаззі моделювання. Під стійким режимом роботи гідротранспорту розуміють такий режим, при якому будь-яке змінювання одного з параметрів на вході гідротранспортної системи не приводить до неперервного зниження витрати гідросуміші та закупорюванню трубопроводу. Аналітично умови стійкої роботи формулюються наступним чином: будь-яке змінювання опору напірного трубопроводу повинно компенсуватися відповідним зміненням вихідного опору насосу .

Аналіз стійкості виконується за допомогою графічного методу, коли порівнюються витратно-напірні характеристики насоса та системи. Оперативне визначення достовірних характеристик у реальних умовах є досить складною задачею. За допомогою нейромережевого моделювання на основі експериментальних даних та нечіткого моделювання з урахуванням експертних знань можуть буті отримані дані про наявність певного режиму функціонування, із використанням яких виконується аналіз стійкості.

Управління технологічним процесом кар'єрного гідравлічного транспортування здійснюється диспетчерською службою. Головною метою управління є забезпечення певної кількості твердого компоненту, яка визначається вимогами збагачувальної фабрики. В якості керуючого впливу на вході гідротранспортної системи можуть виступати варіація значень щільності та витрати гідросуміші. Значення інших вхідних параметрів транспортування не підлягають керованим зміненням: це обумовлено особливостями технологічного процесу видобування корисних копалин, пульпоприготування та транспортування. Витрата гідросуміші теж не може виступати для завдання керуючого впливу, тому що значення цього параметру невід'ємно пов'язано з надійністю гідротранспортування.

Таким чином, для керування використовується щільність гідросуміші. За умов відсутності надійного високопродуктивного устаткування процес пульпоприготування на вході гідротранспортної системи виконується оператором гідромонітора. Прийняття рішень оператором гідромонітора здійснюється в умовах невизначеності, тому що значна частина параметрів, які впливають на процес пульпоприготування, не підлягають вимірюванню, а оцінюються оператором на якісному рівні. Для підвищення ефективності оперативного управління процесом пульпоприготування у дисертаційній роботі розроблено блок підтримки прийняття рішень для оператора гідромонітора. Математично він складається з декількох десятків продукційних правил. Вхідна інформація (характеристика конуса з накопиченою сировиною, рівень гідросуміші у зумпфі, фізичний склад сировини та інше) має переважно якісний характер і описується за допомогою лінгвістичних змінних.

Процес формування диспетчером завдання по твердому матеріалу залежить від протікання процесу збагачення та умов гідротранспортування. Для вибору та обґрунтування режимів транспортування використовуються наступні компоненти системи підтримки прийняття рішень: нечіткі та нейромережеві моделі, нечіткий гідравлічний розрахунок, аналіз стійкості, блок підтримки прийняття рішень при пульпоприготуванні.

Розроблені в роботі підходи до розрахунку та моделювання в системі підтримки прийняття рішень забезпечують вирішення наступних задач на стадіях проектування та реконструкції гідротранспорту:

гідравлічний розрахунок параметрів руху багатофазного середовища у трубопроводі;

вибір геометричних параметрів трубопроводу;

вибір необхідного напірного устаткування;

моделювання сумісної роботи напірного обладнання та трубопроводу у різних режимах (як правило, режим номінальної продуктивності, мінімальної та максимальної);

формулювання рекомендацій по удосконаленню параметрів гідротранспортування та оптимізації його роботи, визначення умов його надійної експлуатації.

У другому й третьому розділах роботи розглянуто створення інтелектуальних моделей основних об'єктів гідротранспортної системи, які є основою побудови системи підтримки прийняття рішень при управлінні технологічним процесом гідротранспортування.

Головною метою розробки системи прийняття рішень є забезпечення користувача зручним та швидким доступом до різного роду інформації, яка необхідна для прийняття рішень. Така інформація може бути представлена систематично розміщеними даними; ланцюжками логічних міркувань; методами та алгоритмами розрахунку; математичними моделями; результатами моделювання; алгоритмами виводу нового знання та ін. На усіх етапах розвитку гідротранспортної системи користувач системи прийняття рішень може застосовувати знання спеціалістів-експертів.

Компоненти для системи підтримки рішень реалізовано у вигляді програмних модулів, інформаційний обмін між якими виконується переважно шляхом читання та запису файлів із даними. Розроблені алгоритми розрахунків та моделювання програмно реалізовані у середовищі Windows із використанням інструментальних засобів Borland Pascal 7.0 та Delphi 5.

Висновки

У дисертаційній роботі вирішена наукова задача розробки математичного та програмного забезпечення для інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень при управлінні гідротранспортуванням, що полягає у створенні математичних моделей відцентрового та струминного насосів з використанням експертної та емпіричної інформації, яка математично формалізована на основі теорії нечітких множин та нечіткої логіки; синтезі моделей руху полідисперсного середовища у напірному трубопроводі на базі штучних нейронних мереж.

Вирішення цієї задачі дозволило підвищити якість оперативного диспетчерського управління процесом гідротранспортування, зменшити ймовірність прийняття помилкового рішення на стадіях експлуатації, проектування та реконструкції обладнання гідротранспортних систем і створило умови для побудови автоматизованих систем управління гідротранспортом.

Наукові й практичні результати роботи полягають у наступному:

1. Розроблена математична модель відцентрового насоса для гідросуміші, яка дозволяє використовувати досвід спеціалістів-експертів. Для математичної формалізації експертного знання обраний математичний апарат нечітких множин та фаззі-логіка. В основі розробленої нечіткої математичної моделі відцентрового насоса покладено лінгвістичну базу знань, що дозволило на якісному рівні описати функціонування насоса.

2. Побудована математична модель струминного насоса для гідросуміші, в якій враховані неточності, пов'язані з необхідністю введення емпіричних коефіцієнтів. Математичне урахування неточностей виконано за допомогою апарату нечітких чисел. Основна характеристика насоса представлена у нечіткому вигляді. Алгебраїчні операції над нечіткими параметрами математичної моделі реалізовано згідно з принципом узагальнення та шляхом представлення їх у вигляді нечітких чисел (L-R) - типу.

3. Виконано моделювання режимів руху полідисперсної гідросуміші у напірному трубопроводі гідротранспортної системи на основі штучних нейронних мереж. На базі виконання чисельних експериментів сформульовані основні вимоги до параметрів навчальної вибірки даних для синтезу моделі, архітектури нейронної мережі та характеристик процедури навчання.

4. Запропонований нечіткий підхід до розрахунку гідравлічних параметрів напірного трубопроводу та режимів руху полідисперсної гідросуміші. Урахування неточностей у результатах розрахунків, які обумовлені нечітким завданням вхідної інформації та необхідністю використання емпіричних коефіцієнтів, виконана згідно з операціями алгебри нечітких чисел.

5. Удосконалений існуючий метод аналізу стійкості гідротранспортної системи за допомогою отриманих інтелектуальних моделей об'єктів гідротранспорту. Перевагою комплексного нейро-фаззі підходу є можливість використання інформації якісного характеру у вигляді досвіду експертів та оперативної інформації, яку має диспетчер.

6. Розроблений блок підтримки прийняття рішень процесом пульпоприготування, який призначений для підвищення ефективності завдання керуючих впливів на вході гідротранспортної системи. В основу блоку підтримки рішень покладені продукційні правила, що сформульовані за експертним досвідом операторів гідромоніторів.

7. Запропонована структура інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень при управлінні технологічним процесом гідротранспортування. Основу інтелектуальної системи складають розроблені у дисертаційній роботі засоби моделювання, ідентифікації та розрахунків. Для їх практичного застосування складено відповідне алгоритмічне та програмне забезпечення.

Основні положення, результати та висновки дисертації опубліковані у наступних роботах

Глухова Н.В., Горобец В.И., Корсун В.И. Нечеткая модель струйного аппарата, используемого в гидротранспортных системах // Науковий вісник Національної гірничої академії України. - 2000. - №5.-С. 48-50.

Глухова Н.В. Альтернативы энергосбережения для гидротранспортных систем // Науковий вісник Національної гірничої академії України. - 2001. - №1.-С. 37-41.

Горобец В.И., Глухова Н.В. Оптимизация параметров и управление объектами гидротранспортной системы // Сб. научн. тр. НГАУ. - 2001. - №11, том 2. - С. 144-147.

Глухова Н.В., Корсун В.И. Синтез интеллектуальных моделей объектов гидротранспорта // Системні технології: Зб. наук. пр. - Дніпропетровськ.: ДНВП «Системні технології», 2001. - №3 (14). - С. 137-139.

Глухова Н.В., Корсун В.И. Моделирование гидротранспортной системы на основе искусственных нейронных сетей // Вестник Херсонского гос. тех. ун-та. - 2001. - №3 (12). - С. 82-85.

Обоснование целесообразности использования струйных аппаратов для гидротранспортной системы / В.И. Горобец, А.М. Сокил, Н.В. Глухова, В.Д. Шурыгин // Збагачення корисних копалин. - 2001. - №11 (52). - С. 100-104.

Глухова Н.В., Корсун В.И. Нечеткая модель напорного устройства гидротранспортной системы // Адаптивні системи автоматичного управління. - Дніпропетровськ: Системні технології. - 2000. - Вип. 3 (23). - С. 61-65.

Глухова Н.В., Корсун В.И. Нейросетевой и нечеткий подходы к построению экспертных систем управления гидротранспортом // Вибрации в технике и технологиях. - 2001. - №3 (19). - С. 68-70.

Глухова Н.В., Корсун В.И. Нечеткий гидравлический расчет напорного трубопровода // Адаптивні системи автоматичного управління. - Дніпропетровськ: Системні технології. - 2001. - Вип. 4 (24). - С. 115-117.

10. Горобец В.И., Глухова Н.В. Интеллектуальная идентификация и анализ устойчивости режимов работы гидротранспорта // Збагачення корисних копалин. - 2002. - №14 (55). - С. 23-27.

Глухова Н.В. Синтез нечетких моделей напорных устройств гидротранспортной системы // Труды Всеукраинской конф. «Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых». - Донецк: ДГТУ. - 2001. - С. 69-71.

Глухова Н.В. Нейросетевое моделирование объектов гидротранспорта в экспертной системе поддержки принятия решений // Тези доп. Міжнародн. конф. «Системний аналіз та інформаційні технології». - Ч. 1. - К.: НТУУ «КПІ». - 2001. - С. 32-34.

Корсун В.І., Глухова Н.В. Нейромережний та нечіткий підходи до побудови експертних систем керування гідротранспортом // Тези доп. Міжнародн. конф. «Контроль і управління в складних системах» (КУСС-2001). - Вінниця: ВДТУ. - 2001. - С. 243.

Глухова Н.В., Корсун В.И. Построение моделей объектов гидротранспорта на основе нечеткой логики и нейронных сетей // Тез. доп. Міждерж. наук.-метод. конф. «Комп'ютерне моделювання». - Дніпродзержинськ: ДДТУ. - 2001. - С. 63-64.

Глухова Н.В. Поддержка принятия решений по управлению напорным гидротранспортом // Сб. научн. тр. 6-го Международн. молодежн. форума «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке». - Ч. 2. - Харьков: ХНУРЭ. - 2002. - С. 22-23.

Размещено на Allbest.ru

...