Севастопольський національний технічний університет

Козлова Олена Вадимівна

УДК 658.52.011.56

ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ

РІШЕНЬ З АВТОМАТИЗОВАНОГО УПРАВЛІННя

СТРУКТУРАМИ ПРОЦЕСІВ МЕХАНООБРОбКИ

05.13.06 - Автоматизовані системи управління

і прогресивні інформаційні технології

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Севастополь – 2007

Дисертацією є рукопис

Робота виконана в Севастопольському національному технічному університеті Міністерства освіти і науки України, м. Севастополь.

Науковий керівник: доктор технічних наук, професор,

заслужений діяч освіти і науки АР Крим

Скатков Олександр Володимирович,

Севастопольський національний технічний

університет, завідувач кафедри кібернетики і

обчислювальної техніки.

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор

Сапожников Микола Євгенович,

Севастопольський національний університет

ядерної енергії і промисловості,

завідувач кафедри комп'ютеризованих систем;

доктор технічних наук, професор

Становський Олександр Леонідович,

Одеський національний політехнічний

університет, завідувач кафедри нафтогазового

і хімічного машинобудування.

Провідна установа: Національний технічний університет

“Харківський політехнічний інститут”.

Захист відбудеться “_” червня 2007 р. о 14 годин на засіданні спеціалізованої вченої Ради Д 50.052.02 при Севастопольському національному технічному університеті за адресою: 99053, м. Севастополь, Стрілецька балка, Студмістечко.

З дисертацією можна ознайомитися в бібліотеці Севастопольського національного технічного університету за адресою: 99053, м. Севастополь, Стрілецька балка, Студмістечко, бібліотека СевНТУ.

Автореферат розіслано “ 3 ” травня 2007 р.

Вчений секретар спеціалізованої

вченої ради к.т.н., доцент В.О. Крамарь

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Сучасне механообробне виробництво в умовах ринкової економіки характеризується багатономенклатурністю, дрібносерій-ністю, частою зміною портфеля замовлень, великою дисперсністю характеристик виробів. Однією з проблем автоматизованого управління виробничими процесами (ВП) є управління вибором їхніх структур, які задають послідовності необхідних технологічних операці (ТО) для виконання виробничого завданння (ВЗ). Синтез управлінь вимагає оптимальної траєкторії переміщення заготовки при її обробці. Задачі управління вибором структур приводять до необхідності розв’язання задач нелінійного цілочисельного програмування НП-типу з розмірністю, що обумовлюється добутком кількості типів деталей і потужностей множин, які задають інформаційні описи всіх умов обробки.

Через велику розмірність і структурну складність цієї задачі не представляється можливим одержувати її рішення аналітичними методами в реальному часі. Тому управління вибором структур здійснюється на основі оцінок особи, яка приймає рішення (ОПР) за типовими рішеннями. Таким чином, існує об'єктивне протиріччя між високими вимогами до ефективності та оперативності управління вибором структур ВП багатономенклатурного і дрібносерійного виробництва в умовах ринкової економіки і можливостями системно-аналітичного апарату.

Тому актуальною задачею є подальший розвиток теорії, моделей, методів і алгоритмів ефективного управління вибором структур ПМ, відповідних інформаційних моделей і моделей прийняття рішень, що повинні бути інтегровані в існуючі автоматизовані системи.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Тема дисертаційної роботи відповідає науковій тематиці СевНТУ в області розробки методів створення систем підтримки прийняття рішень в умовах автоматизованого виробництва. Робота є узагальненням результатів, отриманих особисто автором при виконанні нею держбюджетних НДР 2000 – 2003 р. (“Міра”, № держ. реєстрації 0197U0089863) за планом Міністерства освіти і науки України, а також низки НДР, виконаних у рамках угод про співробітництво СевНТУ, Санкт-Петербурзького державного університету аерокосмічного приладобудування (№ 434-00 від 3 січня 2001 р.) та Інституту проблем інформатики Російської Академії наук по дослідженнях в області інформаційних технологій від 2 грудня 2003 р.

Мета і задачі дослідження. Метою роботи є підвищення ефективності підтримки прийняття рішень при виборі структурних схем процесів механообробки на основі інформаційних технологій.

Для досягнення цієї мети розв’язано комплекс наступних задач.

1. Формалізувано та конструктивно описано структурні схеми в якості об'єкта управління.

2. Розроблено інформаційну модель, що формує функціонально повну множину варіантів структурних схем з урахуванням особливостей, властивих механообрабці.

3. Здійснено автоматизовану генерацію множини припустимих варіантів структурних схем на основі комплексу спеціалізованих процедур функціонального просторово-часового розпаралелювання (ФПЧР).

4. Розроблено модель прийняття рішень про вибір варіанту структурної схеми на основі сукупності прийнятих критеріїв.

5. Розроблено методичне і лінгвістичне забезпечення для автоматизованого рішення задач ФПЧР.

6. Розроблено імітаційну модель для підтримки рішень ОПР з компенсації випадкових збурювань і врахування особливостей групової обробки.

7. Розроблено структуру, інформаційне, алгоритмічне і програмне забезпечення діалогово-програмного комплексу підтримки прийняття рішень з вибору структурних схем процесів.

8. Проведено апробацію розроблених алгоритмів і дана оцінка ефективності запропонованих рішень.

Об'єктом дослідження є структурні схеми процесів в умовах автоматизованих виробничих процесів.

Предметом дослідження є методи та алгоритми автоматизованого управління вибором структурних схем процесів механообробки.

Наукова новизна дисертаційної роботи:

1. Одержали подальший розвиток методи формалізації задач управління структурами процесів, які мають структуру, що динамічно змінюється.

2. Вперше запропоновано інформаційну модель формування функціонально повної множини припустимих варіантів структурної схеми, яка враховує особливості верстатного парку, виробничого замовлення та умов його виконання.

3. Вперше запропоновано спеціалізовану мову опису структур процесів механообробки.

4. Вперше розроблено структуру, склад та інформаційне забезпечення генератора варіантів структурних схем на основі комплексу спеціалізованих процедур ФПЧР.

5. Вперше запропоновано модель прийняття рішень, яка містить множину правил оцінки варіантів СС.

6. Вперше запропоновано імітаційну модель компенсації випадкових збурювань і розв’язання конфліктів, що виникають при груповій обробці, яка відрізняється існуванням генератора варіантів, що не можуть бути покращені.

Практичне значення отриманих результатів. Розроблені інформаційні моделі та алгоритми дозволяють здійснювати прийняття ефективних рішень з вибору структур ПМ. З цією метою створено комплекс програмних засобів управління завантаженням технологічного обладнання в реальному часі при припустимих варіантах організації ВП, а також програмне забезпечення з використанням візуальної технології програмування, орієнтоване на рішення задач оперативного управління. Запропоновані в роботі методи та їхня програмна реалізація впроваджені на Севастопольському трансформаторному заводі та ВАТ “Севастопольська регіональна компанія” Севморсудоремонт”. Річний економічний ефект склав 49,3 тис. грн. Наукові положення, висновки і рекомендації, запропоновані в роботі, впроваджені в учбовий процес СевНТУ.

Особистий внесок здобувача полягає в аналізі існуючих і розробці нових підходів в розв’язанні задач оптимізації управління структурами ПМ [2, 3, 10, 11, 12] на основі методів розпаралелювання. Автором запропонована інформаційна модель ВП з елементами прийняття рішень з управління технологічними маршрутами [4], проведено логіко-функціональний аналіз типових структур ПМ [5, 9], розроблено методичне забезпечення діалогово-програмного комплексу підтримки прийняття рішення з вибору структурних схем [6, 7, 8], і пакету прикладних програм [1, 13, 14].

Апробація результатів дисертації. Основні результати дисертаційної роботи доповідалися й обговорювалися на: 2-й та 3-й міжнародних науково-практичних конференціях “Інфотех” (Севастополь, 1999, 2000), 1-й та 2-й міжнародних конференціях “Інформаційні технології й інформаційна безпека в науці, техніці та освіті” (Київ Севастополь, 2002, 2004), міжнародній науково-технічній конференції “Автоматизація: проблеми, ідеї, рішення” (Севастополь, 2002, 2004, 2006), міжнародній науково-практичній конференції “Інтелектуальні системи прийняття рішень та інформаційні технології” (Чернівці, 2004), 7-й міжнародній науковій конференції ТГТУ їм І. Пулія (Тернопіль, 2004), а також наукових семінарах СевНТУ.

Публікації. За матеріалами дисертації опубліковано 14 робіт, з них 4 статті в наукових фахових виданнях і 10 у збірниках праць конференцій.

Структура та обсяг дисертації. Дисертація складається з вступу, п’яти розділів, висновків і додатків. Об’єм дисертації 169 стор., додатків – 40 стор. Робота містить 56 рисунків, 21 таблицю та посилання до 103 джерел.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі наведена загальна характеристика роботи, яка підкреслює її актуальність, відповідність державним науковим програмам, вимогам ВАК України, наукову новизну та практичне значення; визначено об’єкт та предмет дослідження, сформульована його мета та задачі.

У першому розділі запропоновані класифікація та аналіз складу, структур і основних функцій автоматизованих систем управління виробництвом, зокрема, ПМ, що дозволило визначити коло задач, які розв'язуються в дисертації. Досліджено стан проблеми автоматизації прийняття рішень з управління структурами ВП на основі інформаційних технологій.

У другому розділі розглядається задача автоматизованого вибору структур ПМ на основі спеціалізованого генератора варіантів структурних схем, настроювання якого здійснюється ОПР. Формальним описом варіанту структури ВП є спеціалізована ієрархічна структура даних, що описує послідовність виконання ТО, перелік призначень операцій на обробні центри (ОЦ), перелік установок позицій деталі на верстаті, переналагоджень і послідовностей виконання переходів. З метою подолання зазначених обмежень пропонується модифікація цієї задачі в наступній постановці.

Необхідно знайти варіант, який належить множині припустимих СС, який мінімізує втрати F[в] при виконанні ВЗ і задовольняє деяким додатковим обмеженням, тобто:

F[в]min при F1[в]<R, (1)

де вВ, В={IUупWупGYgКРPR} множина припустимих варіантів структурних схем (ВСС); R вектор обмежень (технологічних, за рівнем апріорної інформації про ВЗ, за ресурсами, за часом прийняття рішень); I={ВЗВУНТЕПW*} множини апріорних інформаційних кортежів, що описують у сукупності: ВЗ виробниче завдання; ВУ виробничі умови; НТЕП нормативні техніко-економічні показники; W* сукупність показників виконання ВЗ, що задаються; Uуп множина правил управління вибором варіантів структур; G множина альтернатив прийняття рішень на вибір структур; Yg вектор ТЕП ПМ при ухваленні рішення gG; КР множина критеріїв вибору ВСС; PR вектор пріоритетів критеріїв. У загальному випадку КР є сукупністю скалярних критеріїв, а (1) задачею векторної оптимізації.

Для задачі оптимізації (1) на основі Парето-підходу сформовано множину В0 варіантів СС, які не можна покращувати. Вибір єдиного ВСС із множини В0 здійснюється ОПР. Рішення задачі (1) аналітичними методами через велику структурну складність не представляється можливим. Формування елементів множини В0 лежить в основі пошуку рішення модифікованої задачі управління вибором структур ПМ. Початковими даними для формування внутрішнього представлення базового варіанту (БВ) структури є описи, одержані на основі маршрутної карти і мови формального опису ПМ. Автоматизована генерація множин припустимих ВСС виконується на підставі послідовних перетворень БВ. Скорочення повного перебору технологічно припустимих ВСС досягається, по-перше, за рахунок своєчасного відсікання підмножин варіантів, що мають порівняно низьку ефективність, а тому є безперспективними для наступних перетворень і, по-друге, за рахунок врахування технологічних обмежень.

Формування множини В виконується на підставі розробленої інформаційної моделі. Вона описує інформаційні зв'язки між елементами системи і зовнішнім середовищем, множинами внутрішніх і зовнішніх параметрів, установлює логічну послідовність перетворень:

ІнфМ: {IYGM} В, (2)

де М={M1M2M3M4} – декартовий добуток матриць бінарних відносин; D –множина типів заготовок; M1: DPt, M2: TOtОЦ, M3: УtТО, M4: ПtОЦ –матриці, що відбивають: потенційну здійсненість обробки заготовки у послідовності Pt; виконання ТО з множини TOt на виділеній множині обробних центрів (ОЦ); зв'язок множини варіантів установок заготовки (Уt) при виконанні ТО, списку можливих переходів (Пt) при виконанні ТО на виділених ОЦ, відповідно.

Для формування відповідних матриць вводяться оператори , , , , :

формування множин інформаційних масивів:: {I0DI0IОИ}I;

описів ВЗ і ВС, відповідно, : {D N РtТОtУtПtOg}I0D;

: {TOОЦТS}IОИ;

перетворення множин НТЕП у внутрішнє представлення:

: {I10 I20I30}I0;

формування множин управлинь : {UупGWуп}Iуп.

У третьому розділі розглядаються питання автоматизованого управління генерацією і вибором структурних схем. У загальному випадку розв’язання задачі побудови оптимального варіанту СС для виконання ВЗ з урахуванням зміни виробничих умов приводить до необхідності рішення задачі дискретної багатомірної оптимізації (задачі про призначення):

(3)

при множині обмежень виду: , де булевські змінні, що відбивають призначення заготовки і-го типу на ОЦj для виконання ТОm з установкою u при обробці заготовки з партії k, коефіцієнти, обумовлені в залежності від інтерпретації цільової функції Z.

Глибина індексації в (3) не є фіксованою і вимагає нарощування при варіаціях послідовностей виконання ТО, зміни інструменту, переналагодження обладнання, тощо. Подальшою конкретизацією цільової функції Z у базовому варіанті генерації є тривалість виробничого циклу (Т), коефіцієнти простою обладнання (Кпр) і ритмічності (Кр). Тому задачу (3) необхідно вирішувати для кожного з цих скалярних критеріїв і шукати компромісний варіант, який відповідає задачі векторної оптимізації, побудованої на виразах типу (3).

Таким чином, розв'язувана задача побудови множин В0 є задачею багатокритеріальної оптимізації, формальне представлення якої для випадку трьох зазначених критеріїв має вигляд:

Т(Х)min; Kпр(Х)min; KР(Х)К0, (4)

де Х формуються на підставі вВ та інформаційної моделі (2), К0 опорне значення коефіцієнту ритмічності, що задається ОПР. В результаті її рішення формуються множини паретооптимальних варіантів В0, з яких ОПР вибирає найкращий на його погляд варіант СС.

Задача (3) може бути модифікована з метою більш повного відображення особливостей механообробної ділянки. У результаті задача набуває спеціальної форми, у якій кожна ТО жорстко закріплена за обробним центром при фіксованій установці, що відповідає умовам диференціації ТО (Д-форма). Друга спеціальна форма враховує особливості одночасної обробки декількох поверхонь заготовки, фіксованого закріплення послідовностей ТО, відповідні умови концентрації ТО (К-форма).

Аналітичне рішення цих спеціальних задач з врахуванням реальних розмірностей параметрів виробничої ділянки надзвичайно утруднено, а для К-форми взагалі невідомо через необхідність врахування обмежень, що задаються графовими структурами і доповнюють постановку задачі (3). Тому пропонується вирішувати її шляхом розробки програмно-алгоритмічного комплексу спеціалізованих функціональних перетворювачів, які у сукупності дозволяють на основі БВ формувати множину В припустимих варіантів і для цих окремих випадків.

При розв'язанні основної задачі (1) використовується двохконтурна система управління. У внутрішньому контурі здійснюється автоматичне управління побудовою технологічно припустимих множин В, В0, відповідно до інформаційної моделі (2) та операторів відображення:

ц: {БВIYGUупWуп}B, (5)

: {ВIYGUупWупPR}В0, (6)

: {В0IYGUупWупPRQ}. (7)

У зовнішньому контурі здійснюється автоматизоване управління ГВСС (рис. 1), який є основним структурним елементом у схемі пошуку рішення задачі (1). Управління здійснюється ОПР у діалоговому режимі шляхом конкретизації постановок задач (вибір форм Д або К), введення додаткових обмежень, управління процесом імітаційного моделювання, що враховує зовнішні збурення і особливості групової обробки (взаємні блокування технологічного обладнання), тощо.

Генерація варіантів здійснюється на основі рекурсивних перетворень ВСС, починаючи з базового, які дозволяють істотно зменшити обчислювальний час для розв'язання цієї задачі:

в(t)=ц(в(t-1), uуп(t-1)), в0(t)=(в(t-1), uуп(t-1)), (t)=((t-1), uуп(t-1)), (8)

де в(t)В, в0(t)В0, (t) послідовності зміни варіантів СС, в(0)=БВ, t дискретні моменти часу, у яких можлива зміна правил управління uуп .

В четвертому розділі розглянуті питання розробки математичного, методичного (МЗ) і лінгвістичного забезпечень (ЛЗ) автоматизованої системи управління генерацією і вибором варіантів СС для забезпечення найкращих системотехнічних показників відповідного ПМ.

Ядром МЗ є комплекс спеціалізованих процедур (КПР) ФПЧР СС. Інформаційною основою для рішення задач розпаралелювання є БВ. Для формалізації та автоматизації рішення задачі побудови множини В вводяться спеціальні операційні одиниці внутрісистемного представлення: фрагмент (ФР) СС, компоненту фрагмента (КФ), гілка розпаралелювання (ГР). Фрагмент СС відображає частина ПМ із відповідною функцією щодо обробки заготовки. Кожному ФР зіставляється значення відповідного рангу. Нижчий ранг відповідає фрагменту, що не містить інших фрагментів.

У загальному випадку ФР є множиною фрагментів більш низького рангу, для яких визначене відношення “попередник-наступник”. Мінімальний рівень деталізації СС обмежений спеціально введеною структурною одиницею – компонентом. В якості компонента для фрагмента нижчого рангу виступає окрема ТО або сукупність зв'язаних ТО, які виконуються при одній установці заготовки. Процес обробки в цілому розглядається як ФР максимального рангу. Виділення ФР у базовому варіанті виконується ОПР на основі типових схем.

Гілка розпаралелювання (ГР) відповідає технологічному маршруту виготовлення деталі, тобто упорядкованій множині компонентів виділеного ФР. Пошук множин В0, які не покращуються є комплексом ітераційних перетворень БВ, в основі якого лежать спеціалізовані операції над ФР: суперпозиції, склеювання, поглинання, відображення. Описані функції відносяться до математичного забезпечення КПР і відповідної мови внутрішнього представлення і не відбивають для користувача всієї деталізації та специфіки проведених формальних перетворень. Розпаралелювання призводить до утворення нових додаткових ГР, властивості яких підлягають майбутній оцінці. У фрагменті Фj {Фj1, Фj2, …,Фjn} функціонально повна множина ГРj може бути задана як декартовий добуток наступного вигляду: {{ГРj1}{ГРj2}…{ГРjn}}.

Розпаралелювання ФР дозволяє розв'язати багатокритеріальну задачу оптимізації (4), постановка якої розглянута в розділі 3. Мінімізація тривалості виробничого циклу Т здійснюється на основі вибору оптимальної кількості ГР у виділеному ФР СС. Рішення ЗР здійснюється ОПР на основі КПР із використанням сценаріїв чотирьох основних типів: диференціації ТО в двох режимах (РПР апріорного пошуку рішень і РКР апостеріорної корекції рішень) і концентрації ТО в аналогічних режимах. Корекція раніше отриманих рішень здійснюється з метою компенсації випадкових виробничих збурювань, таких як відмова обладнання, зміна пріоритетів випуску різних партій деталей, тощо. Результатом корекції є знов сформована множина .

Процедури комплексу дозволяють ідентифікувати доступність у поточний момент часу технологічного обладнання на основі сукупності значень логічних ключів. У РКР на основі змінених станів логічних ключів формуються підмножина ОЦ, які мають потенційну можливість виконання чергових ТО, і виконується корекція ФР. У процесі рішення ЗР визначається ефективність різних альтернативних варіантів розпаралелювання, що є істотною особливістю пропонованого комплексу в порівнянні з відомими підходами, де рівень розпаралелювання заздалегідь фіксується.

В результаті узагальнення отриманого досвіду рішення конкретних задач розпаралелювання побудована якісна залежність оцінки ефективності розпаралелювання фрагмента від кількості гілок розпаралелювання N (рис. 2.), де М кількість компонентів; TРПР(N,М) тривалість виробничого циклу; ТР(N,М) обчислювальний час, необхідний для рішення ЗР; Nн – ліва границя зони нечутливості, де досягається незначне зменшення TРПР(N,М); N0 – ефективна кількість ГР; Т1, Тн, Тм – тривалості виробничого циклу обробки партії заготовок для базового варіанту області нечутливості та ефективної кількості ГР, відповідно; – допуск, що визначає ефективну область розпаралелювання. |

Рис. 2. Залежність ефективності розпаралелювання ФР від кількості гілок.

З аналізу отриманих залежностей при фіксованій кількості компонентів М можна виділити дві характери-стичні області.

Ділянка I є областю ефективних рішень, оскільки забезпечує істотне зменшення ТРПР за рахунок збільшення числа ГР.Ділянка II область неефективних рішень; тут має місце монотонне зростання ТР, обумовлене збільшенням часових витрат, зв'язаних з підключенням алгоритмів синхронізації виконання ТО, обміну і дозволу конфліктів при використанні загальних ресурсів. Збільшення кількості ГР тут несуттєво зменшує ТРПР. Показано, що сумарна тривалість виробничого циклу з врахуванням необхідного часу на рішення ЗР і реструктуризацію СС Т(N,М)=TРПР(N,М)+ТР(N,М)+ТРО(N,М) є унімодальною функцією від рівня розпаралелювання.

Область ефективного розпаралелювання III лежить в межах N0, що визначає мінімум Тм функції Т(N,М). Рішення про вибір лівої границі Nн області III і ширини допуску не є єдиним, а належить множині альтернативних рішень, тобто при зміні умов виконання виробничого замовлення значення Nн і коректуються ОПР і рішення задачі пошуку ефективного рівня розпаралелювання при необхідності виконується знову. Для визначення величини N0 необхідно враховувати його залежність також і від кількості компонентів ФР.

Для оцінки часу, необхідного для обробки К партій (на виділеному ФР), при рішенні ЗР пропонується використовувати спеціальні функції і , що описують залежності часових витрат на обробку з урахуванням часу на структурну реорганізацію ПМ у режимах пошуку і корекції рішень.

Для режиму пошуку рішень:. (9)

Коли істотні зміни виробничих умов відбуваються після обробки К0 партій, приймається рішення про необхідність корекції управлінь і ефективність внесених змін оцінюється як:

, (10)

де час, необхідний для рішення ЗР і реорганізації ПМ, величина, що визначає ефективність нових прийнятих рішень, К0 кількість оброблених партій деталей до моменту часу, коли виникає необхідність корекції, скоректована тривалість виробничого циклу, обчислювальний час, необхідний для розпаралелювання, час реструктуризації ПМ, відповідно. Розв'язання задачі перебування відкоректованого варіанту здійснюється ітераційно, аналогічно (8). При рішенні ЗР і корекції можуть бути обрані алгоритми із врахуванням різної структурної складності: лінійної (с1), квадратичної (с2), кубічної (с3), тощо. Для того, щоб здійснити обґрунтований вибір з множини алгоритмів для рішення поставлених задач, введені оцінки їхньої структурної складності.

На основі описаного підходу визначається ефективний рівень розпаралелювання. Результати рішення цієї задачі для різних виробничих замовлень наведені в табл. 1.

Таблиця 1

Параметричний аналіз ефективної кількості гілок N0 розпаралелювання від кількості компонентів розпаралелювання і кількості партій у виробничому замовленні.

К | 1 | 10 | 102 | 103

М | М | М | М

Структурна складність алгоритмів розпаралелювання | с | 10 | 102 | 10 | 102 | 10 | 102 | 10 | 102

Лінійна | 3 | 10 | 5 | 12 | 10 | 15 | 12 | 17

Квадратична | 103 | 2 | 3 | 3 | 5 | 6 | 6 | 8 | 11

104 | 1 | 2 | 1 | 2 | 3 | 4 | 4 | 6

105 | 1 | 2 | 1 | 1 | 2 | 2 | 3 | 4

Дані цієй таблиці, є важливими інформаційними компонентами побудови множини рішень В0 в багатокритеріальній задачі вибору ВСС. На підставі даних табл. 1 і виразів можуть бути обчислені оцінки (9), (10). В таблиці виділені мінімальні значення кількості ВР (N0min), при яких розпаралелювання ПМ із кількістю компонентів М і алгоритмів лінійної або квадратичної складності є ефективним. Однак решта елементів таблиці також представляють експериментальну базу для прийняття подальших рішень із приводу раціонального збільшення кількості ВР.

Для рішення задачі вибору множини ВСС на підставі множин припустимих варіантів пропонується модель прийняття рішень про вибір варіанту СС: МПР:{{AL}, {S}, {PM}, {PPR}}, (11)

де AL = {YGONАPRК} множина альтернатив прийняття рішень;

S = {ТXOgКпрКр} простір станів; PM = {ТКпрКр} платіжна матриця; PPR={, , , , КПР}; КПР множина критеріїв прийняття рішень; О={Oj} множина об'єктів СС; Оj ={КФ, ФР}; Nj={njr}, (r= ) множина припустимих задач коректування відносно Оj, , (mj=) множина вирішальних алгоритмів; К={Кi}, (i= ) множина частинних критеріїв оцінки якості ВСС; Коб узагальнений критерій якості; Кзад заданий критерій оптимізації; ОК множина операторів корегування і вибору ВСС.

Для всебічної оцінки обраного відповідно до МПР ВСС розроблена імітаційна модель, яка враховує випадкові збурювання, такі як: зміна складу і характеристик верстатного парку, зміна пріоритетів виконання замовлень, тощо. Аналітичні методи аналізу подібних ситуацій через істотну складність процесів не дозволяють одержати рішення за прийнятний час. Запропонована імітаційна модель дозволяє для обраного ВСС і результатів його корекції виконати моделювання з метою компенсації випадкових збурювань і врахування особливостей групової обробки:

ЇМ: {В0XвозUкорТGкорКкор(gкор)WкорgKPRQ} , (12)

де Xвоз вектор описів випадкових збурювань; Uкор – множина альтернатив рішень по корекції СС; Т часові втрати від наслідків випадкових збурювань Xвоз; Gкор – множина альтернатив прийняття коригувальних рішень; Ккор(gкор) – вектор ТЕП ПМ при ухваленні рішення gкорGкор; Wкор – показник ефективності проведення корекції СС; g – оператор коректування СС при прийнятті рішення gкор: g: {В0UкорXвозgкор}>(gкор); (gкор); К – множина критеріїв ефективності корекції СС; РR – система пріоритетів на елементах множини К; Q – система технологічних обмежень.

На підставі запропонованих методів ФПТР СС розроблена бібліотека алгоритмів, яка є основою для створення ДПК ППР з управління структурами ПМ, і містить алгоритми, що реалізують виконання перетворень (5) – (7) та оцінку якості отриманих рішень відповідно до (9) – (12).

У п’ятому розділі розглянуті питання розробки ДПК ППР (рис. 3.) і рішення на його основі практичних задач вибору ВСС. |

Рис. 3. Структура ДПК ППР і схема вибору оптимального варіанта СС.

Основними функціями ДПК ППР є пошук паретооптимальної множини припустимих ВСС, сформованих на основі БВ, проведення корекції обраних ВСС в умовах випадкових збурювань, оцінка якості одержуваних рішень.

Робота ОПР із комплексом носить діалоговий ітеративний характер. ОПР вибирає режими роботи ДПК ППР: пошуку або корекції рішень у Д і К формах, а також настроює параметри комплексу на основі введення початкового нормативного опису ПМ і доступного ТО. На кожному етапі роботи ОПР має можливість внесення коригувальних змін щодо описів ПМ і ВС, сукупності критеріїв оцінки прийнятих рішень та їх пріоритетів.

Аналіз результатів розв’язання ряду задач прийняття рішень з вибору структур ПМ автоматизованого механообробного виробництва показав, що розроблений комплекс підтримки прийняття рішень забезпечує поліпшення системотехнічних показників ПМ. Це підтверджується результатами впровадження, наведеними в табл. 2, що свідчать про поліпшення часу виготовлення однієї деталі Т та коефіцієнта ритмічності Кр.

Таблиця 2

Оцінки зміни показників процесу виготовлення корпусу насоса гідропідсилювача автомобіля

Оцінка дисперсності

характеристик

обробки заготовки | Оцінки змін коефіцієнта ритмічності і часу виготовлення корпусної деталі

Для множини В0 | Для множини | Для Вопт

Т(%) | Кр(%) | Т(%) | Кр(%) | Т(%) | Кр(%)

Мала дисперсність | -(2-4) | +1 | -(2-4) | +1 | -(2-4) | +1

Середня дисперсність | -6 | +(4-7) | -(5-6) | +(5-7) | -10 | +(10-13)

Висока дисперсність | -(10) | +(7-10) | -(10) | +(7-10) | -15 | +(15)

Отримані результати свідчать про те, що робота комплексу найбільш ефективна при малій і середній СДХ і при ТО<50, що відповідає більшості реальних ПМ. Тому використання ДПК ППР представляється перспективним для багатьох машинобудівних виробництв.

висновки

1. На основі аналізу особливостей механообробного виробництва і виявленої специфіки розв'язуваних задач здійснена формалізація процесу механообробки та отриманий його конструктивний опис як об'єкту управління.

2. Модифіковано задачу управління структурами ПП і сформульована задача управління генерацією і вибором варіантів СС. Запропоновано систему критеріїв оцінки якості управління структурами процесів механообробки.

3. Розроблено інформаційну модель, що формує функціонально повну множину ВСС ПМ, на основі якої розв’язана задача автоматизованої генерації варіантів структурних схем для різних планових завдань і обмежень.

4. На основі аналізу особливостей механообробних виробництв модифікована задача дискретної багатовимірної оптимізації, зроблені висновки про існування двох постановок при її рішенні. Розроблена і досліджена методика проведення логіко-функціонального аналізу ПМ із метою визначення необхідних і достатніх умов існування рішення задач ФПЧР.

5. На основі розробленої моделі прийняття рішень на вибір варіанту СС досягнуте скорочення потужності множини припустимих варіантів при формуванні неполішуваної множини варіантів у середньому: у 5 10 разів, у 10 50 разів та у 100 200 разів для ПМ із малим, середнім і високим ступенем дисперсності характеристик обробки заготовки.

6. Розроблено імітаційну модель для підтримки рішень ОПР з компенсації випадкових збурювань, що виникають через нестаціонарність умов виконання ВЗ. Встановлено, що корекція неполіпшуваної множини рішень може бути зроблена в реальному масштабі часу (до 5 хвилин) для ПМ, у яких кількість технологічних операцій не перевищує п'ятдесяти. Якщо ж кількість технологічних операцій перевищує це значення, то аналогична корекція здійснюється в середньому за час, менший ніж одна година.

7. Розроблено діалогово-програмний комплекс підтримки прийняття рішень, що здійснює управління генерацією і вибором структур ПМ у вигляді рекомендацій ОПР. У рамках розробки ДПК ППР запропоновані інформаційне, лінгвістичне і програмне забезпечення системи автоматизованої генерації допустимих варіантів СС.

8. Проведено перевірку адекватності запропонованих математичних моделей і методів розпаралелювання ПМ на основі стандартних методів математичної статистики і досвідченого впровадження результатів досліджень.

9. На основі розроблених моделей, алгоритмів і програм розв’язані задачі організації ефективного вибору СС ПМ на Севастопольському трансформаторному заводі та ВАТ “СРК” Севморсудоремонт”. Річний економічний ефект склав 49,3 тис. грн. Досягнуте збільшення ритмічності реалізації ПМ у середньому на 15 % при виготовленні партії однотипних деталей і на 10 % при випуску партій деталей різного типу. Час виготовлення партії однотипних деталей у середньому зменшується на 10 % у Д-формі і на 12 % у К-формах. Максимальний ефект досягається при організації послідовно-паралельної обробки заготовки, навіть при незначній концентрації ТО.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Козлова Е.В. Диалогово-программный комплекс автоматизирован-ного управления структурами технологических процессов механообработки // Вестник СевГТУ. Вып. 58: Автоматизация процессов и управление. – Севастополь, 2004. С. 45 49.

2. Козлова Е.В. Оптимизация управления структурами технологических процессов механообработки на основе вероятностного анализа // Оптимизация производственных процессов. – Севастополь, 2004. Вып. 7. С. 118 122.

3. Козлова Е.В. Модифицированный метод структурного распараллеливания В.А. Костенко для линейных и разветвляющихся участков схемы технологического процесса сборочного производства / Е.В. Козлова, В.А. Когутенко // Вестник СевГТУ: Автоматизация процессов и управление, Севастополь, 2003. – С. 107 112.

4. Скатков А.В. Информационная модель производственного процесса с элементами принятия об управлении технологическими маршрутами в механообробці / А.В. Скатков, Е.В. Козлова // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2005. – № 4. – С. 81 91.

5. Козлова Е.В. Логико-функциональный анализ типовых структур ГАП на основе графовой модели // Материалы II конференции Инфотех – 99. – Севастополь, 1999. – С. 91 98.

6. Козлова Е.В. Об одном из подходов к созданию структурно- информационного обеспечения автоматизированной системы технологической подготовки производства // Материалы конференции “Инфотех 2002”. – К. Севастополь, 2002. – С. 82 83.

7. Козлова Е.В. Применение методов структурного распараллеливания схем технологических процессов в некоторых аспектах технологической подготовки производства // Материалы конференции “Автоматизация: проблемы, идеи, решения”, 2002. – С. 205 208.

8. Козлова Е.В.. Модифицированный метод структурного распараллеливания В.А. Костенко для линейных и разветвляющихся участков схемы технологического процесса сборочного производства / Е.В. Козлова, В.А. Когутенко // Материалы конференции “Инфотех 2000”, Севастополь, 2000. – С. 118 124.

9. Скатков А.В. Аналитические оценки показателей качества технологических процессов механообработки / А.В. Скатков, Е.В. Козлова // Материалы международной конференции. – Тернополь, 2003. – С. 105 107.

10. Скатков А.В. Об одном варианте оперативного управления структурами технологических процессов на основе методов структурного распараллеливания / А.В. Скатков, Е.В. Козлова // Материалы конференции “Интеллектуальные системы принятия решений и информационные технологии”. – Черновцы, 2004. – С. 15 16.

11. Скатков А.В. Оперативное управление структурами технологических процессов на основе методов функционального распараллеливания / А.В. Скатков, Е.В. Козлова // Материалы конференции “Автоматизация: проблемы, идеи, решения”. – Севастополь, 2004. – С. 6 10.

12. Козлова Е.В. Автоматизированное управление функциональным распараллеливанием технологических процессов механообработки / А.В. Скатков, Е.В. Козлова // Ломоносовские чтения. – Севастополь: Черн. фил. МГУ, 2005. – С. 86.

13. Козлова Е.В. Диалогово-программный комплекс автоматизирован-ного управления структурами технологических процессов в составе АСУТП / Е.В. Козлова, Ю.Н. Щепин // Материалы конференции “Инфотех 2004”. – К. Севастополь, 2004. – С. 27 28.

14. Козлова Е.В. Об одном подходе к принятию решений об управлении выбором структурных схем производственных процессов в механообработке на основе информационной модели / Е.В. Козлова, Ю.Н. Щепин // Материалы конференции “Автоматизация”. – Севастополь, 2006. – С. 6 10.

Анотація

Козлова О.В. Інформаційні технології підтримки прийняття рішень з автоматизованого управління структурами процесів механообробки.– Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальнність 05.13.06 АСУ та прогресивні інформаційні технології. Севастопольський національний технічний університет, Севастополь, 2007.

В дисертації здійснюеться розвиток підходів до побудови інформаційних моделей, на основі яких здійснюється вибір структурних схем процесів механообробки з метою вдосконалення управління ними в рамках автоматизованого виробництва. Розв’язано задачу автоматизованої генерації субоптимальних структурних схем на основі базової. Введено поняття функціонального розпаралелювання структурних схем. Розроблено систему критеріїв ефективності отриманих рішень. Запропоновано мову опису структурних схем з використанням візуальної об’єктно-орієнтованої технології програмування. Розроблено склад і структуру діалогово-програмного комплексу підтримки прийняття рішень з управління структурами процесів механообробки. Використання запропонованих методів дозволяє істотно підвищити ефективність управління виробничими процесами за критерієм зниження часу виробничого циклу на виготовлення одиниці продукції.

Ключові слова: інформаційна модель, прийняття рішень, управління, структурна схема, функціональне розпаралелювання, критерій ефективності, лінгвістичне забезпечення.

Abstract

Kozlova E.V. Decision Making Information Technologies for Automated Structure Control of Machining Processes. – Manuscript.

Dissertation thesis as a manuscript is presented for academic degree of the kandidat of engineering sciences on specialty 05. 13. 06. – Automated control systems and progressive information technologies – Sevastopol National Technical University, Sevastopol, 2007.

New approaches to the construction of the information control models are carefully examined in the dissertation. It is also emphasized that the models provide skeleton diagram choice control for the realization of machining processes in order to improve their control organization within the framework of the automated production. The task of the automated generation of highly optimal skeleton diagrams of the machining processes on the basis of a base structure is solved. The concept of functional disparalleling of production processes skeleton diagrams is introduced. The system of the efficiency criterion estimation of the made decisions is properly developed. The language describing technological processes skeleton diagrams with the appliance of the visual object-oriented technology of programming is offered

Key words: information control models, decision making, efficient and flexible control, structural technological diagram, functional disparalleling, efficiency criterion, linguistic provision.

Аннотация

Козлова Е.В. Информационные технологии поддержки принятия решений по автоматизированному управлению структурами процессов механообработки. – Рукопись.

Диссертация на соикание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 АСУ и прогрессивные информационные технологии. Севастопольский национальный технический университет, Севастополь, 2007.

Одной из проблем автоматизированного управления производственными процессами является управление выбором их структур, которые задают последовательности необходимых технологических операций для выполнения производственного задания. Синтез управлений приводит к необходимости выбора единственной, наилучшей в данный момент времени, в соответствии с выбранными критериями, траектории перемещения заготовки при её обработке.

В диссертации получили дальнейшее развитие методы формализации задач управления структурами процессов механообработки. Рассматривается развитие подходов к построению информационных моделей, на основе которых осуществляется выбор структурных схем процессов механообработки с целью совершенствования управления ими в рамках автоматизированного производства. Введены следующие понятия: вариант структурной схемы, компонента и фрагмент структурной схемы, функциональное пространственно-временное распараллеливание структурной схемы.

Решена задача автоматизированной генерации функционально полного множества допустимых вариантов структурных схем на основе базового варианта в двух специальных формах: Д-форме, в которой каждая технологическая операция жестко закреплена за обрабатывающим центром при фиксированной установке, что соответствует условиям дифференциации технологических операций, и К-форме, которая учитывает особенности одновременной обработки нескольких поверхностей заготовки, жесткого закрепления последовательностей технологических операций и соответствует условиям их концентрации. Аналитическое решение этих специальных задач с учетом реальных размерностей параметров производственного участка чрезвычайно затруднено, а для К-формы вообще неизвестно. Поэтому предлагается решать эти задачи путем разработки программно-алгоритмического комплекса специализированных функциональных преобразователей, которые в совокупности позволяют на основе базового варианта формировать множество допустимых вариантов структурных схем и для этих частных случаев.

Исходными данными для формирования внутреннего представления базового варианта структуры являются описания, получаемые на основе маршрутной карты и языка формального описания процесса механообработки.

Автоматизированная генерация множества допустимых вариантов структурных схем производится в двух режимах (априорного поиска и апостериорной коррекции решений) на основании последовательных преобразований базового варианта. Сокращение полного перебора технологически допустимых вариантов достигается, во-первых, за счет своевременных отсечений подмножеств вариантов, имеющих сравнительно низкую эффективность, а поэтому являющихся неперспективными для последующих преобразований и, во-вторых, за счет учета технологических ограничений. Задача генерации оптимального варианта структурной схемы для выполнения производственного задания с учетом изменения производственных условий рассматривается как задача дискретной многомерной оптимизации.

Разработана система критериев эффективности получаемых решений: длительность производственного цикла, коэффициенты простоя оборудования и ритмичности. Для формального внутрисистемного представления вариантов структурных схем предложен специализированный язык описания структур производственных процессов с использованием визуальной объектно-ориентированной технологии программирования.

Разработана модель принятия решений для формирования неулучшаемого подмножества вариантов структурных схем для совокупности принятых критериев. Решена задача принятия решений по управлению выбором структур для различных степеней концентрации технологических операций.

Предложена имитационная модель, являющаяся информационной основой при принятии решений по компенсации случайных возмущений и разрешению конфликтов, возникающих при групповой обработке.

Разработан состав, структура, методическое, алгоритмическое и программное обеспечения диалогово-программного комплекса поддержки принятия решений по управлению структурами процессов механообработки.

Использование предложенных методов позволяет существенно повысить эффективность управления производственными процессами по критерию снижения времени производственного цикла на изготовление единицы продукции.

Ключевые слова: информационная модель, принятие решений, управление, структурная схема, генератор вариантов структурных схем, функциональное распараллеливание, критерий эффективности, лингвистическое обеспечение.