Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Диссертационные работы России
Технические науки
Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии

Диссертационная работа:

Трофимов Владимир Борисович. Методы и алгоритмы построения нейроэкспертных систем автоматического контроля и управления технологическими процессами : на примере объектов черной металлургии : диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.06 / Трофимов Владимир Борисович; [Место защиты: Сиб. гос. индустр. ун-т].- Новокузнецк, 2008.- 189 с.: ил. РГБ ОД, 61 08-5/1535

смотреть содержание
смотреть введение
Содержание к работе:

ВВЕДЕНИЕ 4

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ 11

1.1 Интеллектуальные системы управления (ИнтСУ): понятия, концепция, базовые структуры и инструментальные средства 11

1.2 Задачи, методы и алгоритмы интеллектуальных систем управления (обзор) 41

1.3 Структуризация интеллектуальных систем управления с прогнозированием 59

1.4 Особенности настройки искусственных нейронных сетей в системах автоматического управления 68

1.5 Формирование и обновление базы знаний на основе концепции программно-возмущенного движения 87

ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ НЕЙРОЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ НА ПРИМЕРЕ ПРОКАТНОГО ПРОИЗВОДСТВА 90

2.1 Автоматическое распознавание маркировки проката 90

2.2 Постановка задачи распознавания поверхностных дефектов проката 97

2.3 Общая схема автоматического распознавания и параметризации поверхностных дефектов 99

2.4 Разработка и испытания нейроэкспертных систем распознавания дефектов рельсов 104

2.5 Особенности обучения производственного персонала взаимодействию с

нейроэкспертной системой распознавания дефектов 113

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА НЕЙРОЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕПЛОВЫМ РЕЖИМОМ ВОЗДУХОНАГРЕВАТЕЛЕЙ 119

3.1 Постановка задачи синтеза системы автоматического управления тепловым режимом воздухонагревателя Калугина 119

3.2 Предлагаемая нейроэкспертная система управления тепловым режимом воздухонагревателя 126

3.3 Моделирование и оценка эффективности алгоритма управления тепловым режимом воздухонагревателя 139

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ 152

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 155

ПРИЛОЖЕНИЕ А 166

ПРИЛОЖЕНИЕ Б 188

ПРИЛОЖЕНИЕ В 1  

Введение к работе:

Актуальность исследования. Интеллектуальные системы управления (ИнтСУ) сегодня общепризнаны как перспективное направление научных исследований. Теория этих систем и ее приложения отражены в трудах ведущих ученых, таких как Д.А. Поспелов, И.М. Макаров, В.М. Лохин, К.А. Пупков, В.Г. Коньков, А.А. Ерофеев, P.M. Юсупов, А.А. Жданов, Y.-Z. Lu, К.М. Hangos, S. Omatu. Однако теоретические и особенно прикладные основы ИнтСУ еще далеки от завершения, в том числе в части систем контроля и управления сложными техническими и человеко-техническими объектами, включающих искусственные нейронные сети и экспертные системы (далее нейроэкспертные системы), функционирующих в затрудненных условиях. Под затрудненными условиями понимаются большая размерность объекта управления, его нестационарность, долговременная динамическая память, распределенность параметров, нелинейность, существенные запаздывания, разнообразие ситуаций, неполнота контроля внешних воздействий, выходных воздействий и состояний объекта, наличие флуктуационных и грубых помех, изменчивость целей, критериев, ограничений. Современные промышленные машины, агрегаты, технологические линии, участки, цехи горнодобывающей, металлургической, химической, машиностроительной и других отраслей промышленности в большинстве своем относятся к классу сложных объектов. Существенного повышения эффективности управления ими можно достигнуть путем применения адекватно сложных управляющих систем, какими и являются интеллектуальные системы.

Важной задачей развития теоретических основ ИнтСУ является разработка методов и алгоритмов, базирующихся на совместном применении (интеграции) конкретных интеллектуальных инструментов, таких как динамические экспертные системы, искусственные нейронные сети, нечеткая логика, ассоциативная память. Данное исследование решает эту задачу применительно к нейроэкспертным распознавателям, программаторам, регуляторам.

Актуальность интеллектуализации систем контроля и управления обусловлена развитием высоких технологий (high tech) автоматизации и информатизации технологических процессов, базирующихся на фундаментальных научных открытиях (например, нейрокомпьютеров), что позволяет эффективно реализовывать сложные вычислительные процедуры и повышает эффективность управления, а также качество готовой продукции предприятия. Актуальность выбранного направления подтверждается соответствующими научными трудами международных конференций, в том числе проводимых под патронажем РАН, тем, что оно входит в программу приоритетных исследований ведущих Международных научных организаций: IF AC, IEEE, ACM, а также тем, что идеи этого направления находят все большее распространение в различных областях науки и производства.

Работа выполнена в соответствии с планами хоздоговорных и госбюджетных научно-исследовательских работ Сибирского государственного индустриального университета в рамках Задания Министерства образования и науки РФ на проведение фундаментальных научных исследований в области

систем автоматизации и информатизации по тематике «Развитие теории и методов управления на основе натурно-модельного подхода» (2005-2006 г.г. № ГР 01200510529), Гранта Губернатора Кемеровской области «Ведущая научная школа Кемеровской области» на выполнение НИР «Создание систем автоматизации управления промышленными и социальными объектами Кузбасса на основе натурно-модельного подхода» (2004 г., № 77), хоздоговора с ОАО «Новокузнецкий металлургический комбинат» на выполнение НИР «Разработка и внедрение универсальных алгоритмов оценки качества рельсов в соответствии с Евронормами» (2007 г., № 15-07).

Цель и задачи диссертации.

Основная цель - развитие теоретических основ нейроэкспертных систем автоматического контроля и управления (включающих экспертную и нейросетевую подсистемы) применительно к сложным техническим и человеко-техническим объектам.

Частные цели: анализ, обобщение и развитие концептуальных основ интеллектуальных систем управления сложными динамическими объектами; разработка и исследование нейроэкспертных методов и алгоритмов распознавания, оптимизации, регулирования; создание и применение нейроэкспертных систем для решения актуальных задач автоматического контроля и управления агрегатами и производственными участками предприятий черной металлургии.

Сформулированная цель исследования имеет фундаментальный характер и обладает принципиальной новизной, так как охватывает новые задачи быстро развивающейся теории ИнтСУ и на сегодняшний день не может быть отнесена к числу достигнутых. Сказанное отражает точку зрения известных научных школ ИЛУ, МГУ, МИСиС, МГТУ и многих других организаций.

Задачи диссертации: 1. Аналитический обзор и классификация известных интеллектуальных систем управления. 2. Разработка обобщенной функциональной структуры прогнозирующей интеллектуальной системы управления технологическим объектом. 3. Формирование научно-методических основ разработки нейроэкспертных распознавателей, программаторов, прогнозаторов, регуляторов. 4. Построение методики обучения нейросетевых моделей объектов в замкнутом контуре управления. 5. Разработка нейроэкспертной системы распознавания поверхностных дефектов проката. 6. Разработка нейроэкспертной системы управления тепловым режимом воздухонагревателей Калугина.

Методы выполнения работы. Использовались методы теории автоматического управления, теории искусственного интеллекта, теории искусственных нейронных сетей, экспертных систем, системного анализа, прогностики, теории идентификации и обучения, математического и натурно-математического (пересчетного) моделирования, натурного эксперимента.

Научную новизну диссертации составляют: 1. Обобщенная функциональная структура ИнтСУ сложным технологическим объектом, сформированная на основе типопредставительного подхода и учитывающая затрудненные условия функционирования. 2. Методика обучения нейросетевой

модели сложного нестационарного объекта управления в режиме реального времени, учитывающая влияние прямых и обратных управляющих связей, обеспечивающая соблюдение предпосылок искусственных нейронных сетей за счет одновременного нанесения модельных, натурных и комбинированных тестовых воздействий по всем управляющим входам объекта в пределах безаварийного функционирования системы управления. 3. Нейроэкспертная система распознавания поверхностных дефектов сортового и листового проката в процессе его производства, позволяющая с помощью искусственных нейронных сетей автоматически обнаружить типовые поверхностные дефекты, оценить их параметры и пространственные координаты, а в нестандартных случаях (например, для редко встречающихся дефектов) оказывать помощь оператору-технологу посредством специализированной экспертной подсистемы, использующей морфологические и генетические признаки дефектов. 4. Нейроэкспертная система автоматического управления тепловым режимом воздухонагревателя Калугина, созданная в рамках концепции программно-возмущенного движения, включающая экспертную подсистему управления программным движением объекта, которая отличается динамической базой знаний продукционного типа «Программы управления», подсистему нейродвушкального регулирования с условным и безусловным прогнозированием, использующую имитационную нейросетевую модель объекта управления, работающую в ускоренном режиме времени.

Практическая значимость работы. Разработанные функциональные структуры нейроэкспертных систем контроля и управления, нейроэкспертные модели технологических объектов, алгоритмы, методики и устройства открывают новые возможности для повышения эффективности производств, могут быть использованы на предприятиях черной металлургии и других отраслей промышленности для развития традиционных автоматизированных систем сложных технологических объектов, а также для извлечения и использования знаний опытных специалистов (экспертов). Конкретизированный метод нейроэкспертного управления, учитывающий затрудненные условия функционирования технологического объекта, позволяет существенно повысить эффективность его работы и, без значительных затрат, может быть применен на агрегатах различных отраслей промышленности. Данный метод рекомендован для автоматизированной системы контроля и управления воздухонагревателями Калугина доменного цеха ОАО «Западно-Сибирский металлургический комбинат (ЗСМК)». Методика нейроэкспертного распознавания дефектов проката конкретизирована применительно к комплексу неразрушающего контроля продукции рельсобалочного цеха ОАО «Новокузнецкий металлургический комбинат (НКМК)». Она, в силу своей гибкости, может быть использована для распознавания новых видов дефектов различного проката (рельсового, листового, трубного и т.п.).

Реализация результатов работы. Основной сферой использования полученных результатов являются автоматические и человеко-компьютерные системы управления высокосложными промышленными агрегатами (в частности, воздухонагревателями доменных печей), а также производствами (в частности,

прокатным цехом). Разработанные функциональные структуры нейроэкспертных систем контроля и управления, документация по методу нейродвушкального управления, алгоритмы распознавания, оптимизации, регулирования переданы на ОАО «НКМК» и ОАО «ЗСМК» для практического применения. Описание разработанных методов, алгоритмов и конкретных подсистем автоматизированных нейроэкспертных систем контроля и управления используются в учебном процессе ГОУ ВПО «СибГИУ» при освоении курсов «Интеллектуальные информационные системы», «Методы оптимизации», «Методы и алгоритмы прогнозирования в системах управления», а также для дипломного проектирования.

Предмет защиты и личный вклад автора. На защиту выносятся функциональная структура обобщенной интеллектуальной системы управления и конкретизированных нейроэкспертных систем контроля и управления сложными технологическими объектами; постановка и решение задач обучения нейросетевой модели объекта в замкнутой системе управления, построения нейроэкспертной системы управления с прогнозированием в ускоренном времени и оптимизацией программного движения с помощью динамической базы знаний «Программы управления» и распознавания типопредставительных ситуаций, построения нейроэкспертной системы распознавания дефектов проката; новая схема установки, обеспечивающей более полный контроль поверхностей проката; нейроэкспертные модели объектов контроля и управления (модель дефектов проката, модель воздухонагревателя в режиме «нагрев»); методики построения нейроэкспертных моделей объектов, распознавателей, регуляторов и программаторов для систем контроля и управления технологическим объектом.

Личный вклад автора заключается в постановке основных задач исследования и разработке процедур их решения; в формировании моделей объектов контроля и управления с соблюдением предпосылок выбранных методов; в разработке нейроэкспертного алгоритма управления технологическим объектом; в создании нейроэкспертного алгоритма распознавания поверхностных дефектов; в определении структуры поискового и беспоискового нейродвушкального регулятора с прогнозированием выходных и контролируемых внешних воздействий, а также эффектов неконтролируемых внешних воздействий, приведенных к выходу объекта управления; в создании алгоритма работы программатора и в построении базы знаний подсистемы управления программным движением; в компьютерном моделировании разработанных алгоритмов на базе современных программно-технических средств в рамках натурно-модельного подхода.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертации представлялись, обсуждались и получили одобрение на 14 конференциях разного уровня. В перечне основных конференций представлены: «Международная конференция по проблемам управления - МКПУ» (Москва, 2006), «Управление и информационные технологии» (Санкт-Петербург, 2006), «Математические методы в технике и технологиях» (Казань, 2005, Воронеж, 2006, Ярославль, 2007), «XII Туполевские чтения» (Казань, 2004), «Наука. Технологии. Инновации» (Новосибирск, 2004), «Системы автоматизации в образовании, науке

и производстве» (Новокузнецк, 2005, 2007), «Наука и молодежь: проблемы, поиски, решения» (Новокузнецк, 2004), «Инновационные недра Кузбасса. IT-технологии» (Кемерово, 2005, 2006, 2007), «Металлургия: новые технологии, управление, инновации и качество» (Новокузнецк, 2006).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 24 печатные работы, в том числе 6 статей в рецензируемых периодических изданиях, один препринт.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка, включающего 115 наименований, и содержит 125 страниц основного текста, 72 рисунка и 12 таблиц.

Подобные работы
Чичерин Иван Владимирович
Сплайн-алгоритмы обработки сигналов измерительной информации в системах автоматизации технологических процессов : На примере объектов черной металлургии
Сергин Михаил Юрьевич
Принципы, методы и алгоритмы построения систем управления технологическими процессами со структурной неопределенностью
Волков Александр Львович
Методы и алгоритмы построения экспертных систем подготовки картографических изданий
Камакин Александр Николаевич
Адаптивное управление процессом приготовления смесей на примере шинного производства
Кулаков Андрей Геннадьевич
Ситуационное управление технологической безопасностью процесса измельчения : на примере измельчения апатитонефелиновых руд
Костин Сергей Викторович
Управление процессами информационного обмена в АСУ на примере горного предприятия
Кокуев Андрей Геннадьевич
Оптимальное управление технологическим процессом с использованием энергоинформационной модели : на примере производства гофрированного картона
Парамонов Павел Николаевич
Управление качеством дистиллятов в процессах ректификации нефтепродуктов в условиях нестационарности (На примере установки замедленного коксования 21-10/ЗМ)
Соболев Олег Серафимович
Разработка и метод алгоритмов сокращения времени обработки данных в файлах прямого доступа (на примере АСУ металлургического предприятия)
Карышев Андрей Анатольевич
Методы, алгоритмы и программное обеспечение анализа и параметрического синтеза энергетического блока "котел-турбина"

© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net