ВІННИЦЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

Скидан Ольга Юріївна

УДК 519.816

МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ДЛЯ

УПРАВЛІННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМ ПРОЦЕСОМ

ЗВОЛОЖЕННЯ ЗЕРНА НА БАЗІ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ

Спеціальність: 01.05.02 – Математичне моделювання

та обчислювальні методи

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Вінниця – 2001

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана у Вінницькому державному технічному університеті Міністерства освіти і науки України.

Науковий керівник: доктор технічних наук, професор, Квєтний Роман Наумович, Вінницький державний технічний університет, завідувач кафедри “Автоматика та інформаційно-вимірювальна техніка”

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор, Юхимчук Сергій Васильович, Вінницький державний технічний університет, завідувач кафедри “Інтелектуальні системи”

доктор технічних наук, професор, Лисогор Василь Микитович, Вінницьке територіальне представництво відкритого міжнародного університету розвитку людини “Україна”, професор кафедри гуманітарних та загальноосвітніх дисциплін

Провідна установа: Національний університет “Львівська політехніка”, кафедра “Автоматика та телемеханіка”, Міністерства освіти і науки України, м. Львів.

Захист відбудеться 22 лютого 2002 року о 9:30 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д .052.01 у Вінницькому державному технічному університеті за адресою 21021, м. Вінниця, Хмельницьке шосе, 95.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Вінницького державного технічного університету за адресою 21021, м. Вінниця, Хмельницьке шосе, 95.

Автореферат розісланий 21.01.2002 року.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради Захарченко С.М.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Орієнтація українського виробництва саме на аграрний та переробний сектори обумовлює важливість задач автоматизації та моделювання технологічних процесів переробки біологічних продуктів. Процес зволоження зерна – характерний представник процесів описаного класу, він є одним з важливих етапів підготовки зерна до розмолу. Існуючі моделі для розрахунку параметрів цього процесу, побудовані на основі регресійних рівнянь, не враховують низку важливих факторів впливу та потребують для доповнення велику кількість експериментальних даних. На сьогодні на українських виробництвах практично не існує систем управління процесом зволоження зерна саме через труднощі моделювання.

Враховуючи відновлення та розвиток зернопереробної галузі в Україні та необхідність підняття рівня конкурентоспроможності такого національно важливого продукту, як борошна, задача моделювання та автоматизації ТП зволоження зерна є актуальною та своєчасною, адже вологість борошна є одним з важливих показників його якості. Особливо важливим є моментом врахування всіх важливих факторів впливу, залучення досвіду експертів, підтримка найбільш ефективної схеми технологічного процесу.

Ці задачі можливо вирішити лише приділивши належну увагу питанням формалізації та використання експертних знань, запропонувавши математичний апарат, що дозволить їх формалізувати та створити на їх базі математичні моделі для розрахунку важливих параметрів процесу. Такий математичний апарат існує у теорії нечітких множин та апроксимації за допомогою нейронних мереж. Моделюванню на базі нечіткої логіки присвячено багато робіт, в основному зарубіжних авторів. Серед них: H.J.R.T.М.L.Активна робота по розвитку цього напрямку проводилась на кафедрі комп'ютерних систем управління (КСУ) Вінницького державного технічного університету (ВДТУ) під керівництвом д.т.н. О.П. Ротштейна. Проте в дослідженнях, що проводились, в основному використовувались еталонні нелінійні об'єкти з відомою аналітичною залежністю та малою кількістю вхідних змінних. Тому актуальним є побудова та дослідження характеристик моделей для управління саме технологічним процесом на базі нечіткої логіки та нейронних мереж та розроблення методології моделювання технологічних процесів описаного класу.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. В основу роботи покладено дослідження, що проводились у період з 1996 р. по 2001 р. У 1996–1997 роках проводились науково-дослідна робота в рамках магістерської дисертації здобувача, що була представлена та захищена у 1997 р. З 1998 р. по 2001 р. дослідження проводились у рамках сумісної роботи кафедр КСУ та автоматики та інформаційно-вимірювальної техніки (АІВТ) ВДТУ з інноваційним впроваджувального підприємства “ІнноВінн” в рамках проекту розробки системи дистанційного автоматизованого управління для зернопереробних виробництв.

Мета та задачі дослідження. Метою дисертаційної роботи є розробка математичної моделі для управління технологічним процесом зволоження зерна, яка дозволить змінювати параметри управління таким чином, щоб досягти максимальної якості виробленої продукції.

Об'єктом досліджень даної дисертаційної роботи є технологічний процес зволоження зерна, що є типовим представником класу процесів з відсутністю чіткого зв'язку між вхідними та вихідними параметрами та наявністю факторів впливу, які важко формалізуються класичними методами.

Предметом досліджень є моделі впливу вхідних факторів на параметри, через зміну яких здійснюється управління процесом зволоження зерна, що у свою чергу впливає на якість виробленої продукції.

Задачі, які необхідно вирішити для досягнення мети дисертації:

1. Аналіз проблем, які виникають при моделюванні технологічних процесів з нечіткими вхідними та вихідними даними та відсутністю залежностей між ними.

2. Дослідження технологічного процесу зволоження зерна та вибір математичного апарату, що дозволяє формалізувати нечіткі вхідні параметри та використати експертну інформацію для моделювання залежностей між вхідними та вихідними параметрами.

3. Побудова математичної моделі процесу зволоження зерна на основі методів теорії нечітких множин, що дає можливість врахування усіх факторів впливу та є універсальною в межах даного процесу, тобто має можливості адаптації до різних типів сировини та технологічних схем процесу.

4. Дослідження характеристик моделі, проведення комп'ютерного експерименту для підтвердження адекватності моделей.

5. Розробка та дослідження апарату настройки та підходів до інтеграції його у математичний апарат моделі, що забезпечує життєвість та підвищення точності моделі через постійне “самонавчання”, тобто настройку у режимі реального часу.

6. Розробка структурної схеми системи автоматизованого управління процесом зволоження зерна.

7. Розробка загальної методики моделювання технологічних процесів даного класу, що дасть можливість будувати математичні моделі та системи управління або інтелектуальної підтримки оператора для інших технологічних процесів.

Для досягнення мети роботи та вирішення поставлених задач використовувались такі методи: методи теорії нечітких множин, лінгвістична апроксимація для формалізації нечітких вхідних та вихідних змінних моделей, аналітико-лінгвістична апроксимація для узагальнення нечітких моделей, нейро-лінгвістична апроксимація для настройки отриманих моделей за допомогою нейронних мереж, багатокритеріальний аналіз для вибору важливих характеристик моделі, методи обробки статистичних даних, віртуальний комп'ютерний експеримент для оцінки адекватності моделей.

Наукова новизна одержаних результатів. Отримано такі наукові результати:

1. Вперше розроблено математичні моделі для розрахунку параметрів, через зміну яких здійснюється управління процесом. Отримано моделі для розрахунку залежностей часу зволоження зерна, прирощення температури зерна, прирощення температури води від зовнішніх факторів, що на відміну від існуючих, дозволяють врахувати ряд важливих факторів впливу. Розроблені математичні моделі є нечутливими до змін у технологічній схемі процесу.

2. Розроблено критерії вибору форми функцій належності при формалізації нечітких логічних термів. Дослідження адекватності моделей показало підвищення точності та появу можливостей настройки за рахунок використання функцій належності, вибраних на основі багатокритеріального аналізу за розробленими критеріями.

3. Вдосконалено механізм настройки нечітких моделей шляхом введення нормування параметрів настройки та розбиття діапазону безперервної вихідної величини на класи. Це дозволило уникнути таких труднощів настройки як вихід параметру настройки за межі допустимого діапазону. Було запропоновано два методи нормування, вибір одного з яких було здійснено після проведеного дослідження та оцінки застосування цих методів та їх сполучень за критерієм якості.

4. Дістав подальший розвиток метод інтеграції апарату настройки моделі у математичний апарат моделі. Цим досягається реалізація функції “самонавчання” моделі, а отже універсальність та підвищення точності моделювання.

Практичне значення одержаних результатів. В дисертаційній роботі досягнуті наступні практичні результати:

1. В роботі запропоновано методику моделювання технологічного процесу з нечіткими вхідними та вихідними даними на базі нечіткої логіки, що дозволяє проводити моделювання для класу об'єктів, що мають важливе значення у господарстві.

2. На основі розроблених моделей створено експертну систему, що ввійшла до складу системи автоматизованого дистанційного управління (СДАУ) виробництва ІВП “ІнноВінн”. Система представляє собою комп'ютерну програму, що може працювати як окремо, у режимі інтелектуальної підтримки оператора-технолога, так і у складі єдиної системи управління виробництвом.

3. На основі розроблених моделей запропоновано нову, ефективну схему управління процесом, що дозволяє керувати параметрами процесу водночас зі збереженням стабільної технологічної схеми.

4. Частина розробленої комп'ютерної програми, що стосується формалізації параметрів, моделювання та дослідження функцій належності, проведення нечіткого логічного висновку та процедури дефазифікації, впроваджено у навчальний процес на кафедрі АІВТ ВДТУ для підготовки інженерних кадрів за спеціальністю 7.091401 – “Системи управління і автоматики”.

Особистий внесок здобувача. Основні наукові, практичні, розрахункові та експериментальні результати отримані автором самостійно. Окремі результати отримано у співавторстві. У статті Ротштейн О.П., Скидан О.Ю. Модель управління ТП зволоження зерна на основі нечіткої логіки // Вимірювальна та обчислювальна техніка у технологічних процесах. – 1999. – дисертанткою розроблено модель для розрахунку часу відволоження, методику нечіткого моделювання об'єктів “багато входів – багато виходів”, що використовується у дисертаційній роботі.

Апробація результатів дисертації. Основні положення та результати науково-дослідної роботи доповідались та обговорювались на конференціях:

1. ХХVII науково-технічна конференція професорсько-викладацького складу співробітників кафедр та студентів університету 26-27 березня 1998 р. Секція комп'ютерних систем управління: О.Ю. Скидан, наук. кер. О.П. Ротштейн, “Нечітка система управління технологічним процесом зволоження зерна”.

2. ХХVII науково-технічна конференція професорсько-викладацького складу співробітників кафедр та студентів університету 26-27 березня 1998 р. Секція автоматики та інформаційно-вимірювальної техніки: О.Ю. Скидан, наук. кер. О.П. Ротштейн, “Система інтелектуальної підтримки оператора-технолога на базі нечіткої логіки”.

3. Науково-технічний семінар “Сучасні системи та засоби автоматизації зернопереробних підприємств”, Москва, Інститут переробної промисловості 1-5 грудня 1997 р., Поліщук Д.Р., Скидан О.Ю., “Мікроконтролерні системи автоматизації підприємств зберігання та переробки зерна”.

4. ХХVIII науково-технічна конференція професорсько-викладацького складу співробітників кафедр та студентів університету 26-27 березня 1999 р. Секція автоматики та інформаційно-вимірювальної техніки: О.Ю. Скидан, наук. кер. О.П. Ротштейн, “Проблема стійкості у системах на базі нечіткої логіки”.

5. ХХIХ науково-технічна конференція професорсько-викладацького складу співробітників кафедр та студентів університету 21-22 березня 2000 р. Секція автоматики та інформаційно-вимірювальної техніки: О.Ю. Скидан, “Модель управління ТП зволоження зерна на основі нечіткої логіки”.

Крім того, результати науково-дослідної роботи обговорювались на інших галузевих та спеціалізованих конференціях різного рівню.

Публікації. Основний зміст роботи опубліковано у 6 друкованих працях, серед яких 5 статей, що видані у науково-технічних журналах, рекомендованих згідно переліку ВАК України, 1 тези доповіді.

Структура і обсяг дисертації. Дисертація складається зі вступу, 4-х розділів, основних висновків по роботі, списку використаних джерел, 10-ти додатків (25 сторінок). Обсяг дисертації, що містить основну частину складає 133 сторінки (загальний обсяг – 159 сторінок).

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ ДИСЕРТАЦІЙНОЇ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність теми, визначено мету та задачі досліджень, показано наукову новизну та практичну цінність роботи. Також наведено відомості про особистий внесок здобувача, апробацію результатів роботи.

Розділ перший дисертації присвячено огляду стану питання, аналізу існуючих методів вирішення задач дослідження. Розглянуто особливості моделювання технологічного процесу зволоження зерна, на основі проведеного аналізу здійснено вибір напрямку досліджень та уточнено основні задачі досліджень.

У другому розділі дисертації проаналізовано існуючу методику моделювання на основі нечіткої логіки з урахування специфіки технологічного процесу зволоження зерна, як типового представника технологічних процесів з нечіткими вхідними та вихідними даними. В результаті запропоновано нові підходи до моделювання об'єкту типу “багато входів – багато виходів”; сформульовано критерії для вибору методу побудови функцій належності лінгвістичних змінних; розроблено нові математичні моделі залежностей часу відволоження зерна, прирощення температури води, прирощення температури зерна.

На основі проведеного аналізу етапів процесу управління зволоженням зерна врахування досвіду експертів було визначено: ряд зовнішніх факторів впливу, які надалі будуть називатись вхідними змінними; параметри через зміну яких здійснюється управління процесом (вихідні змінні) моделі та виявлено причинно-наслідкові зв'язки між вхідними та вихідними змінними. Розроблено структуру моделі для управління процесом зволоження зерна, що представлена на рис. 1. З отриманої структури видно, що модель для управління процесом зволоження зерна складається з таких частин:

1) моделі залежності часу зволоження від зовнішніх факторів;

2) моделі залежності прирощення температури зерна від зовнішніх факторів;

3) моделі залежності прирощення температури води від зовнішніх факторів.

Рис. 1. Структура моделі

Особливістю даної структури є наявність двох вихідних змінних t1, t2, що випливають з однієї бази знань одночасно:

, , , (1)

де y – час відволоження зерна; t1 – температура зерна; t2 – температура зерна, х1 – x9 – фактори, що впливають на перебіг процесу, z – проміжний параметр .

У сукупності вони являють собою єдину математичну модель для управління процесом зволоження зерна. У порівнянні з існуючими, така структура моделі дозволяє врахувати ряд важливих факторів (температури навколишнього середовища, температури води та температури зерна), що раніше не враховувались, або приймались середніми, значно обмежувало їх застосування та робило неможливим якісне управління процесом.

Проаналізовано вхідні змінні моделей, на основі експертних знань обрано нечіткі лінгвістичні терми. Усі змінні зведено до кількісного виду за допомогою розроблених відносних шкал. Приклад лінгвістичних термів наведено у табл. .

Таблиця 1

Приклад вибору лінгвістичних термів для змінної x4

Змінна Назва Універсальна множина Лінгвістичні терми

x4 Температура зерна -10…+30 С0 Ннизька), НСнижче середньої), Ссередня), ВСвище середньої), Ввисока)

Для оцінки термів та прив'язки їх до конкретних діапазонів, для кожної змінної було розроблено спеціальну таблицю, де за вказаними даними величини та максимального значення діапазонів розраховувались усереднені значення для побудови функцій належності.

У результаті аналізу структури моделі запропоновано нові підходи до моделювання об'єкту типу “багато входів – багато виходів” (див. рис. 2) на основі перетворення баз знань, що дозволяє формалізувати бази знань з кількома вихідними параметрами. Тобто, якщо х1, х2, …, хn – входи, а y1, y2, …, yn – виходи об'єкта, то взаємодія “входи – виходи” може задаватися нечіткою базою знань:

ЯКЩО ТА ТА …ТА ТО

ТА ТА ….ТА , (2)

де L – номер правила, ; N – число правил; та – нечіткі терми для оцінки вхідної змінної xi () та вихідної змінної yi () в L – тому правилі.

Рис. 2. Перетворення бази знань

На основі проведеного дослідження сформульовано наступні підходи до перетворення об'єкту “багато входів – багато виходів”:

·

· розрахунки за обома моделями ведуться паралельно, за одним і тим самим вектором вхідних змінних.

· результати нечіткого логічного висновку для утворених об'єктів інтерпретуються лише сукупно. Тобто жодна з моделей, отриманих у результаті розподілу, не може бути використана окремо, так як у цьому випадку не буде враховано взаємовплив вихідних змінних.

Настройка баз знань утворених об'єктів проводиться окремо, тобто отримані параметри настройки враховуються для кожної бази знань та формуються декілька наборів усіх функцій належності. Для використання у нечіткій моделі чіткого параметру z, проведено нечітке узагальнення моделі з використанням a-рівнів.

Для формалізації нечітких лінгвістичних термів за допомогою функцій належності проведено аналіз вимог до функцій належності та методів їх побудови. У результаті вперше сформульовано критерії для вибору методу побудови функцій належності лінгвістичних змінних та проведено багатокритеріальний аналіз з метою вибору методу побудови функцій належності для моделей, що розроблюються.

·

· K2 – достовірність вихідної експертної інформації. Цей критерій показує рівень випадкових помилок у базі знань та пов'язаний з кількістю експертів та їх рівнем кваліфікації. Якщо рівень помилок високий - необхідно використовувати метод парних порівнянь для максимального уточнення вхідної інформації, якщо низький – доцільно використовувати прямі методи. К2 також залежить від К1.

· K3 – якісний характер нечітких логічних термів. Якщо серед термів є невимірювані поняття, як наприклад, “краса”, “зручність”, то необхідне зниження суб'єктивного впливу експертів, а отже перевагу будуть мати непрямі методи. Вплив цього критерію може бути знижений за рахунок використання відносних шкал.

· К4 – можливість настройки функцій належності – залежить від наявності навчальної вибірки та форми функції належності. Найкраще настроюються симетричні ФН, побудовані прямими методами (наприклад дзвоноподібна ФН). Настройка ФН дозволяє компенсувати як помилки у базі знань, так і суб'єктивний вплив експертів.

· К5 – достатня наповненість бази знань – дозволяє компенсувати вплив критерію К2. Якщо наповненість баз достатня, або висока – перевагу матиме прямий метод, навіть без вагових коефіцієнтів.

· К6 – швидкість обробки даних моделі – найвища для прямих методів без вагових коефіцієнтів, найнижча – для методу парних порівнянь Сааті. Швидкість критична у випадку побудови моделей для нечітких логічних контролерів та САУ з високою швидкістю реагування.

Отже, після проведення аналізу критеріїв, виділення характеристик об'єкту моделювання, що впливають на вибір та проведення парного порівняння критеріїв (з використанням 9-ти бальної шкали Сааті) було вибрано прямий метод побудови на основі експертних оцінок. Враховуючи наявність матеріалу для навчальної вибірки, обрано дзвоноподібну форму функції належності, так як вона має властивості, найкращі для настройки. У ході дослідження моделей правильність вибору функцій належності підтверджено розрахунками.

Для кожної з моделей розроблено бази знань, які являють собою експертну інформацію про причинно-наслідкові зв'язки між вхідними та вихідними параметрами моделі. Для побудови баз знань було використано експертну інформацію – дані, отримані з досвіду експертів-технологів (Вінницький та Стрийський комбінати хлібопродуктів, Одеська академія харчових технологій) та результатів дослідів, опублікованих у спеціалізованій літературі. На основі баз знань отримано нечіткі логічні висловлювання та нечіткі логічні рівняння. Для параметрів t1, t2 – отримано єдину базу знань, яку було перетворено за принципом розподілу баз знань об'єкту “багато входів – багато виходів”.

Математичні моделі, побудовані на базі нечіткої логіки за своєю суттю являють собою сукупність нечітких логічних рівнянь, функцій належності змінних, та співвідношення для проведення операції дефазифікації. Приклад нечіткого логічного рівняння:

, (3)

де - функцій належності параметру нечіткому терму . Модель залежності часу зволоження зерна – система з 7-ми нечітких логічних рівнянь; модель залежності температури зерна - система з 7-ми нечітких логічних рівнянь; модель залежності температури води - система з 8-ми нечітких логічних рівнянь.

Для перетворення знайденого нечіткого логічного рішення у вихідну фізичну величину операція проведено аналіз існуючих методів дефазифікації, в результаті обрано метод центру ваг розширений.

У третьому розділі дисертації оцінено адекватність розроблених моделей, поставлено задачу настройки, проведено дослідження процесу настройки на прикладі моделі для розрахунку часу відволоження зерна. На основі даних досліджень виконано модифікацію математичного апарату настройки та розвинено реалізацію функції “самонавчання моделі”.

Для дослідження адекватності моделі було проведено віртуальний комп'ютерний експеримент, оснований на порівнянні даних, розрахованих за допомогою моделей, та експериментальних даних, що наводяться у спеціалізованій літературі (див. рис. 3). У результаті виявлено, що похибка моделей не задовольняє вимогам, та було поставлено задачу настройки, що полягає у знаходженні таких параметрів настройки, які забезпечують мінімум розбіжності між модельними та експериментальними даними. Досліджено також якість обраних за розробленими критеріями функцій належності. Для порівняння форм функцій належності було вибрано ФН трикутної форми, в результаті доведено правильність вибору дзвоноподібної форми ФН та прямого методу побудови.

Рис. 3. Метод обмежень

Поставлено задачу настройки, що зводиться до вирішення оптимізаційної задачі по підбору таких параметрів функцій належності та ваг правил бази знань, при яких розбіжність між експериментальним та розрахованим значенням вихідного параметру мінімальна. Тобто:

, (4)

де X – вектор вхідних значень, , p ..N, N – кількість рядків у базі знань, W – вектор вагомостей правил в базі знань.

Проведено аналіз методів настройки, у результаті обрано метод настройки за допомогою нейронної мережі. Для настройки проведено нейро-лінгвістичну апроксимацію моделей, тобто побудовано нейро-нечіткі мережі, кожна з яких являє собою граф, дуги якого зважені наступним чином: одиницею – дуги між першим та другим шарами; функціями належності – між другим та третім шарами; вагами правил – між третім та четвертим шарами, одиницями – між четвертим та п'ятим шарами. Для нейронних мереж задача настройки трансформується у задачу підбору таких ваг дуг, які б мінімізували різницю між еталонним результатом та результатом моделювання об'єкту:

, , , (5)

що мінімізують критерій:

, (6)

де і – теоретичний та експериментальний виходи об'єкту на t-му кроці навчання; , , – ваги правил (w) та параметри функцій належності (b,c) на t-му кроці навчання; - параметр навчання, що вибирається у відповідності з специфікою моделі та діапазоном вихідної змінної (звичайно вибирається від 0,1 до 0,001).

Досліджено апарат настройки та виявлено ряд труднощів настройки, що потребували удосконалення математичного апарату настройки, а саме – вихід параметрів, що настроюються, за межі заданого діапазону, та необхідність розробки підходу для поділу на класи.

Для вирішення виявлених проблем настройки моделі запропоновано та використано нормування параметрів за методом “обмежень”. При цьому методі у випадку, якщо параметр вийшов за межі верхньої або нижньої межі, він прирівнюється до (відповідно) максимального та мінімального значення. Якщо лежить у межах допустимого діапазону зміни – лишається незмінним. При цьому у всіх випадках проводиться корекція параметрів.

Для поділу діапазону вихідної змінної на класи:

, (7)

запропоновано такий підхід: вибір верхньої та нижньої межі кожного рівня здійснимо з наступних міркувань: 1) клас повинен відображувати функції належності нечітких термів; 2) серед усіх значень термів існують значення, які мають однакові значення функцій належності, тобто відповідають перетину функцій належності. Водночас, ці значення повинні попасти в класи, тобто природнім є поділення на класи за точками перетину сусідніх функцій належності, як показано на рис. 4. Критерієм вірності запропонованих підходів є успішна настройка моделі та її відповідність вимогам точності.

Рис. 4. Розподіл на класи

Таким чином, за допомогою розробленої комп'ютерної програми проведено настройку усіх моделей. Навчальні вибірки для настройки містили по 50 пар “входи – вихід”, кількість ітерацій для кожної з моделей складала 10000. Досліджено адекватність моделей після настройки. В результаті доведено, що похибка розроблених моделей після настройки не перевищує допустимої межі. Для забезпечення гнучкості моделі та оперативності її реакції на зміни у причинно-наслідкових зв'язках між вхідними та вихідними змінними, розроблено підходи до настройки моделі у процесі використання. Сформульовано умови для реалізації самонавчання моделі:

1) можливість збору інформації для навчання моделі;

2) критерії відповідності навчальної інформації (ознаки, за якими згенероване навчальне правило буде визнано таким);

3) апарат для генерації самого навчального правила;

4) математичний апарат для настройки моделі інтегрований у математичне забезпечення моделі.

Головною умовою є наявність критерію, за яким сукупність правил “вхідні змінні – вихідні змінні” визнається еталонною, тобто придатною до генерації на її основі (аналогічно рядку навчальної вибірки) параметрів настройки моделі або доповнення нею бази знань. Такий критерій повинен визначатись специфікою об'єкту моделювання. Для розроблених моделей таким критерієм може виступати теплота гідратації – як показник якості процесу відволоження.

Тоді процес прийняття рішення за допомогою моделі можна представити наступним чином (див. рис. 5).

Рис. 5. Процес роботи моделі з інтеграцією апарату настройки

Практичне застосування підходу до реалізації самонавчання моделі розглянуте при розробці системи автоматизованого управління .

У четвертому розділі розроблено узагальнену методику моделювання технологічних процесів даного класу з урахуванням усіх запропонованих підходів та удосконалень. Також на основі отриманих моделей розроблено нову схему управління процесом зволоження та програмну реалізацію експертної системи для вбудування у систему автоматизованого управління зернопереробним виробництвом.

Отримані у розділі 2 моделі, що враховують і якісні, і кількісні вхідні змінні, дозволяють застосувати новий алгоритм управління процесом зволоження зерна. Проведені дослідження показали, що пряме керування часом відволожування зерна не доцільне, так як призводить до нестабільності роботи млина в цілому. Тому, найбільш ефективним методом управління є регулювання температури води та зерна таким чином, щоб при зміні інших факторів впливу, необхідний час відволожування лишався незмінним. Виходячи з цього, запропоновано нову схему управління процесом, що має вищу ефективність завдяки стабілізації часу зволоження зерна, що гарантує стабільний потік зерна на технологічне обладнання для розмолу. Розроблено узагальнену структуру системи управління процесом (див. рис. ).

Рис. 6. Структура системи управління процесом зволоження зерна

У схемі системи управління зволоженням зерна, коливання вихідного параметру автоматично обмежуються лише діапазоном його зміни, визначеним технологом, та введеним у базу знань. Тобто, неможливе отримання величин, що лежать поза допустимими межами зміни вихідного параметру. Тому немає потреби введення штучного обмежуючого блоку для забезпечення стійкості системи, який іноді вводять для досягнення стійкості у САУ з використанням нечітких моделей.

Розроблена математична модель, алгоритм та структура системи є основою побудови мікропроцесорної (МП) системи управління технологічним процесом зволоження зерна. Вимоги до системи обумовлюються специфікою технологічного процесу, а також наявністю на підприємстві загальної автоматизованої системи керування технологічними процесами. Однією з таких систем, що використовується на багатьох підприємствах зернопереробної галузі є програмно-апаратний комплекс управління млиновим устаткуванням виробництва ІВП “ІнноВінн”, що дає можливість створити систему управління зволоженням зерна, як окремий модуль, що інтегрується в існуючий програмно-апаратний комплекс управління млиновим устаткуванням, значно розширюючи функціональні можливості кінцевої системи в цілому.

Отриману математичну модель для управління процесом зволоження зерна та розроблену на її базі експертну систему впроваджено у СДАУ ІВП “ІнноВінн”, що дозволило розширити функції, вирішити проблему повноти управління підготовкою зерна до розмолу.

Виконано реалізацію частини системи у вигляді комп'ютерної програми, що являє собою експертну систему для визначення основних параметрів процесу. Програма є універсальною, тобто не залежить від специфіки моделі та може використовуватись для проведення операцій формалізації лінгвістичних змінних, нечіткого логічного висновку, дефазифікації. Програму впроваджено у навчальний процес для інженерної підготовки за спеціальністю 7.09.14.01 “Системи управління і автоматики” у курсі “Системи автоматизованого проектування комп'ютеризованих систем управління” та для магістерської підготовки за спеціальністю 8.09.14.02 “Комп'ютерні системи автоматики та управління”.

Додатки містять технологічні схеми процесу, що аналізувалися з метою вибору оптимального алгоритму управління, нечіткі логічні висловлювання та експертну інформацію, що використовується у моделях.

ВИСНОВКИ

Наукові результати, отримані у дисертаційній роботі:

1. Проаналізовано відому методику моделювання на основі нечіткої логіки. Виконано модифікацію методики для моделювання об'єкту “багато входів – багато виходів” та сформульовано нові підходи до перетворення, подальшої обробки бази знань та інтерпретації результатів моделювання.

2. Проаналізовано вплив специфіки об'єкту моделювання на вибір форми функцій належності, в результаті розроблено критерії вибору методу побудови функцій належності. Переваги функцій належності, вибраних за розробленими критеріями, підтверджено експериментально.

3. Вперше отримано математичні моделі залежностей параметрів: часу зволоження зерна, прирощення температури зерна, прирощення температури води від зовнішніх факторів. Дослідження адекватності моделей після настройки показали, що похибка моделей знаходиться у допустимих межах.

4. Проведено дослідження процесу настройки розроблених моделей. В результаті запропоновано введення нормування параметрів настройки та нового підходу до розбиття діапазону безперервної вихідної величини на класи. Удосконалення математичного апарату настройки моделей дозволило провести настройку усіх моделей, а переваги обраного методу нормування підтверджено експериментально.

5. Дістав подальший розвиток механізм настройки моделі шляхом реалізації функції “самонавчання” моделей через інтеграцію апарату настройки у математичний апарат моделі. Це дає змогу підвищити гнучкість та актуальність моделі, закласти оперативну реакцію на зміни у причинно-наслідкових зв'язках.

Практичні результати, отримані у дисертації:

1. В результаті досліджень, проведених у ході розробки моделей, запропоновано узагальнену методику моделювання технологічних процесів, подібних об'єкту досліджень. Методика враховує такі нові етапи моделювання, як вибір форми функцій належності на основі критеріїв, перетворення баз знань у випадку кількох виходів моделі.

2. Розроблені моделі дозволили підібрати новий, найбільш ефективний алгоритм управління, що характеризується стабільністю вихідного потоку зерна, ефективним керуванням факторами впливу, нечутливістю до змін у технологічній схемі.

3. Розроблено структурну схему системи управління процесом зволоження зерна, яка може працювати як окремо, так і у складі системи автоматизованого дистанційного управління (СДАУ) виробництва ІВП “ІнноВінн”.

4. Створено комп'ютерну програму, (Delphi 5.0) що складає ядро системи управління зволоженням зерна. Програма являє собою експертну систему, що може працювати як окремо, у режимі інтелектуальної підтримки оператора-технолога, так і у складі єдиної системи управління виробництвом, підтримуючи зв'язок на рівні файлів. Створена програма, може використовуватись для будь-яких об'єктів, так як дозволяє стосується формалізувати вхідні та вихідні параметри, проводити моделювання та дослідження функцій належності, виконувати нечіткий логічний висновок та процедуру дефазифікації.

Отримана в дисертації математична модель для управління процесом зволоження зерна може розглядатись як типова для даного класу об'єктів, а розроблена на її базі методологія моделювання може застосовуватись для будь-яких технологічних процесів, що характеризуються нечітким зв'язком між вхідними та вихідними параметрами, труднощами формалізації факторів впливу та мають можливість залучення експертних знань для побудови моделі.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Ротштейн О.П., Скидан О.Ю. Модель управління ТП зволоження зерна на основі нечіткої логіки // Вимірювальна та обчислювальна техніка у технологічних процесах. – 1999. – №2. – С. 38-45.

2. Скидан О.Ю. Автоматизація управління процесом зволоження зерна на основі експертної інформації // Вісник ВПІ. – 2001. – №2. – С. 17-21.

3. Скидан О.Ю. Вибір методу побудови функцій належності для нечіткої моделі процесу зволоження зерна // Вимірювальна та обчислювальна техніка у технологічних процесах. – 2001. – №1. – С. 45-49.

4. Лисогор В.Г., Скидан Ю.А., Скидан О.Ю., Поліщук Д.Р. Система дистанційного автоматизованого управління (СДАУ) // Зерно і хліб. – 2001. – № 1. – С. .

5. Лисогор В.Г., Скидан О.Ю., Поліщук Д.Р. Автоматизовані системи контролю і керування // Зерно і хліб. – 2000. – №3. – С. .

6. Скидан О.Ю. Управління процесом гідротермічної обробки зерна на базі нечіткої логіки // Праці IV Міжнародної науково-технічної конференції “Контроль і управління в технічних системах”. – Вінниця: ВДТУ. – 1997. – С. 34-34.

АНОТАЦІЯ

Скидан О.Ю. Математична модель для управління технологічним процесом зволоження зерна на базі нечіткої логіки. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 01.05.02 – математичне моделювання та обчислювальні методи. – Вінницький державний технічний університет, Вінниця, 2001.

Дисертація присвячена розробці математичної моделі для управління технологічним процесом зволоження зерна на базі нечіткої логіки, яка дозволяє досягти максимальної якості виробленої продукції. Модель дозволяє розрахувати параметри, через зміну яких здійснюється управління технологічним процесом зволоження зерна із врахуванням важливих зовнішніх факторів, таких як прирощення температури зерна та води. Крім того, запропонована модель не чутлива до змін в технологічному процесі та має можливості щодо настройки за рахунок використання функцій належності. В роботі дістав подальший розвиток метод інтеграції апарату настройки моделі у математичний апарат моделі, чим і досягається реалізація функцій “самонавчання” моделі. На основі розроблених моделей створено експертну систему, що ввійшла до складу системи автоматизованого дистанційного управління (СДАУ) виробництва ІВП “ІнноВінн”. Система представляє собою комп'ютерну програму, що може працювати як окремо, у режимі інтелектуальної підтримки оператора-технолога, так і у складі єдиної системи управління виробництвом.

Ключові слова: технологічний процес, математична модель, зволоження зерна, нечітка логіка, управління.

Скидан О.Ю. Математическая модель для управления технологическим процессом увлажнения зерна на базе нечеткой логики. – Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 01.05.02 – математическое моделирование и вычислительные методы. – Винницкий государственный технический университет, Винница, 2001.

Диссертация посвящена разработке математической модели для управления технологическим процессом увлажнения зерна на базе нечеткой логики, что позволяет достичь максимального качества выработанной продукции.

Процесс увлажнения зерна – один из важных этапов подготовки зерна к размолу. Существующие модели для расчета параметров этого процесса, построенные на основе регрессионных уравнений, не учитывают ряд важных факторов влияния и требуют для дополнения большое количество экспериментальных данных. На сегодня на украинских производствах практически не существует систем управления процессом увлажнения зерна как раз ввиду трудностей моделирования. Для решения задачи моделирования технологического процесса с нечеткими входными данными и отсутствием аналитической зависимости между входными и выходными параметрами наиболее удобен аппарат теории нечетких множеств (ТНМ).

Учитывая специфику технологического процесса увлажнения зерна, предложено новые подходы для моделирования объектов “много входов – много выходов” на основе преобразования баз знаний. Впервые сформулированы критерии для выбора метода построения функций принадлежности лингвистических переменных и выполнен многокритериальный анализ с целью выбора метода построения функций принадлежности для разрабатываемых моделей.

Впервые разработаны математические модели для расчета параметров, через изменение которых осуществляется управление процессом увлажнения. Получены модели для расчета зависимостей времени увлажнения зерна, приращение температуры зерна, приращение температуры воды от внешних факторов, что в отличие от существующих, позволяет учесть ряд важных факторов влияния. Разработанные математические модели нечувствительны к изменениям в технологической схеме процесса. Разработаны критерии выбора формы функций принадлежности при формализации нечетких логических термов. Исследование адекватности моделей показало повышение точности и появление возможностей настройки за счет использования функций принадлежности, выбранных на основе многокритериального анализа в соответствии с разработанными критериями.

Усовершенствован механизм настройки нечетких моделей путем введения нормирования параметров настройки и разбития диапазона беспрерывной исходной величины на классы. Это позволило избегнуть таких трудностей настройки как выход параметра настройки за границы допустимого диапазона. Было предложено два метода нормирования, выбор одного из которых был осуществлен после проведенного исследования и оценки применения этих методов и их сочетаний по критерию качества.

В работе получил дальнейшее развитие метод интеграции аппарата настройки модели в математический аппарат модели, чем и достигается реализация функций “самообучения” модели. На основе разработанных моделей создана экспертная система, которая вошла в состав системы автоматизированного дистанционного управления (СДАУ) производства ИВП “ИнноВинн”. Система представляет собою компьютерную программу, которая может работать отдельно, в режиме интеллектуальной поддержки оператора-технолога, так и в составе единой системы управления производством. На основе разработанных моделей предложена новая, эффективная схема управления процессом, что позволяет управлять параметрами процесса с сохранением стабильной технологической схемы.

Ключевые слова: технологический процесс, математическая модель, увлажнение зерна, нечеткая логика, управление.

Skydan O.Y. Mathematical model for management of technological process of humidifying of a grain on the basis of fuzzy logic. – Manuscript.

Thesis for a candidate's degree by speciality 01.05.02 – mathematical modelling and computing methods. – Vinnytsia State Technical University, Vinnytsia, 2001.

The dissertation is devoted to development of mathematical model for management of technological process of humidifying of a grain on the basis of fuzzy logic that allows to reach the maximal quality of produced production. The model allows to calculate parameters through which change management of technological process of humidifying of a grain is carried out in view of the important external factors, such as an increment of temperature of a grain and water. Besides the offered model is not sensitive to changes in technological process and has opportunities concerning adjustment due to use of functions of an accessory. In the dissertation has received the further development a method of integration of the device of adjustment of model in the mathematical device of model, than and realisation of functions “Self-training” models is reached. On the basis of the developed models the expert system which was part of system of automated remote control (SARC) manufactured by “InnoVinn” is created. The expert system is a the computer program which may work separately, in a mode of intellectual support of the operator – technologist, and in side of a uniform control system of manufacture.

Key words: technological process, mathematical model, humidifying of a grain, fuzzy logic, management.

Підписано до друку 14.12.2001 р. Формат 29.7 ґ 1/4

Наклад. 100 прим. Зам. № 

Віддруковано в комп'ютерному інформаційно-видавничому центрі

Вінницького державного технічного університету.

м. Вінниця, Хмельницьке шосе, 93. Тел.: (0432) 44-01-59