Оптимизация выбора проектных решений в САПР ТП на основе нечетких моделей химико-технологического процесса

Актуальность темы

.

Проектирование химико-технологических процессов осушки и упаковки синтетического каучука занимает значительное место в общем цикле проектных работ по выработке полимеров [9]. Качество выполнения этого этапа определяет возможности реализации решений, заложенных при системном, функциональном и конструкторском этапах проектирования, а также уровень экономических и экологических показателей процесса производства каучука.

Основной задачей проектирования в химическом производстве является формирование информации, заложенной в конструкторских документах в форме приемлемой для преобразования в управляющие программы автоматизированного химико-технологического оборудования, т. е. они охватывают важное, но не единственное направление САПР ТП — проектирование операционной технологии. В меньшей степени автоматизированы такие направления как: технологическое планирование, организация контроля и диагностирования, т. е. систематического распознавания текущего состояния химико-технологического объекта.

Анализ функционирования технологического объекта осушки и упаковки каучука указал на наличие существенных затруднений при построении систем управления. Это связано с тем, что объекты такого рода характеризуются, как правило, большим числом управляющих и возмущающих параметров. Исследования существующих моделей управления технологическими процессами показали, что функциональную зависимость между этими параметрами обычно трудно формализовать. Изложенные соображения предопределили попытку построения для данного процесса интеллектуальной системы управления, предназначенной для решения задачи как оптимизации, так и рационального выбора параметров регулирования осушки каучука, а так же использование модели анализа вариантов схем для проектирования технологического процесса с интеграцией имитационных процедур и алгоритмов нечетких представлений знаний.

Создание подсистем верхнего уровня проектирования химико-технологических процессов осушки и упаковки синтетического каучука, связанное с необходимостью автоматизированного решения задач, при выполнении реальных проектов требует высокой квалификации конечного пользователя, представления ему возможности построения многооперационных технологических систем. Для интеллектуальной поддержки пользователя создаются интегрированные интеллектуальные компьютерные системы, сочетающие в себе свойства традиционных систем, использующих «жесткие» модели и алгоритмы, и такие признаки интеллектуальных, в том числе экспертных систем, как наличие базы знаний, логического вывода, самообучения и т. п.

Подобные интеллектуальные системы предоставляют возможности автоматизированного решения задач проектирования, выбора методов и средств, для применения в САПР ТП. Основное внимание здесь уделяется повышению качества проектных работ, совершенствованию процессов проектирования и технологической подготовки химического производства каучука.

Таким образом, актуальность темы диссертации определяется необходимостью разработки комплекса методов, моделей и алгоритмов оптимизации принятия проектных решений в рамках САПР химико — технологических процессов производства каучука.

Работа выполнена в соответствии с основным научным направлением Воронежского института высоких технологий по теме: «Моделирование информационных технологийразработка и совершенствование методов и моделей управления, планирования и проектирование технических, технологических, экономических и социальных процессов и производств «.

Цель и задачи исследования

Целью диссертации является разработка комплекса моделей, алгоритмов и программных средств имитационного моделирования и оптимизации технологического процесса осушки и упаковки каучука на основе нечетких моделей представления знаний и рационального выбора проектных решений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи: разработать модели анализа вариантов схем для проектирования химико-технологических процессовразработать алгоритмические схемы рационального выбора проектных решений в рамках САПР химико-технологических процессовразработать интегрированные алгоритмические процедуры структурно-параметрической оптимизации и имитационного моделирования технологического процессаосуществить алгоритмизацию процедур принятия решений при многовариантном выборе химико-технологических процессовсоздать программно-методическое обеспечение подсистем имитационного моделирования и оптимизации и оценить его эффективность в рамках поддержки принятия решений в САПР химико — технологических процессов.

Методы исследования. При выполнении работы использованы методы имитационного моделирования, основные положения теории систем массового обслуживания, теории вероятностей и математической статистики, оптимизации, теории нечетких множеств, исследования операции и принятия решений.

Научная новизна. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной: модели анализа вариантов схем для проектирования химико-технологических процессов, отличающиеся интеграцией имитационных процедур и алгоритмов нечетких представлений знаний с целью рационального выбора параметров регулирования осушки каучукаалгоритмические схемы рационального выбора в рамках САПР химико-технологических процессов, отличающиеся математическими приемами преобразования качественных оценок и визуальных представлений в количественные меры при построении диалоговых процедуралгоритм реализации диагностирования состояния химико-технологических объектов, позволяющих учитывать экспертные оценки и эффективность решения задач управления и принятия решений в САПР химико-технологических процессовпредложена методология интеграции методов, моделей и алгоритмов в рамках интеллектуальной системной поддержки принятия решений в САПР химико-технологических процессов, отличающаяся реализацией продукционных моделей нечетких знаний.

Практическая ценность работы заключается в следующем: Разработан алгоритм реализации интеллектуальной системы диагностирования состояния химико-технологических объектов и предложена структура системы управления, что позволило оптимизировать с одной стороны выбор параметров установки осушки и упаковки каучука, с другой стороны повысить эффективность производства за счёт преобразования качественных оценок и визуальных представлений в количественные меры при построении диалоговых процедур на основе механизмов интуиции проектировщика. Разработано программно — алгоритмическое обеспечение комплекса интеллектуальной поддержки принятия решений в САПР химико-технологических процессов, дающее возможность учитывать экспертные оценки.

Результаты работы апробированы и внедрены в практическую деятельность ООО «Дон — Полимер», и в учебный процесс Воронежского института высоких технологий.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всероссийской научно — технической конференции «Инновационные технологии в науке и экономике: Актуальные проблемы профессионального образования» (Воронеж, 2002) — III Всероссийской научно-технической конференции «Теория конфликта и ее приложения» (Воронеж, 2004). Ежегодных конференциях профессорско — преподавательского состава Воронежского института высоких технологий научно-методического семинара кафедры САПРИС ВГТУ (Воронеж, 2002;2005) — Научно-технической конференции «Информационные технологии» (Воронеж, 2005).

Публикации. Основное содержание диссертационной работы изложено в 10 печатных работ, перечень которых приведён в конце автореферата.

Личный вклад автора во всех работах заключается в разработке методов, алгоритмов, программного обеспечения анализа данных, построении математических моделей, организации эксперимента с ними и последующей интерпретации результатов моделирования.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 143 страницах машинописного текста, списка литературы (111 наименований), содержит 23 рисунка, 6 таблиц.

4.3 Выводы четвертой главы.

1. Построенная система позволяет автоматизировать процесс формирования экспертами базы знаний, а также дает возможность ее корректировки, в том числе с учетом весовых коэффициентов каждого из экспертов, построенных исходя из их опыта, уровня знаний, занимаемой должности и т. п.

2. Соответствующие режиму значения управляющих параметров, представленные нечетко, преобразуются в цифровые (детерминированные) в лингвистическом интерпретаторе, передаются в блок сравнения и отображаются на экране дисплея ЭВМ. Сюда же поступает информация о ходе процесса и его нарушениях.

3. Оператор-технолог, анализируя информацию, поступающую в ЭВМ с производства, а также с учетом наиболее вероятных диагнозов состояния технологической установки, может корректировать ход процесса посредством изменения установок (заданий) и алгоритма управления в контурах регулирования в допустимых пределах.

4. В процессе функционирования установки упаковки и осушки каучука возникает необходимость периодического изменения и пополнения БЗ по мере поступления дополнительной информации о процессе. Блок корректировки БЗ обеспечивает возможность вывода на дисплей, просмотра и корректировки поступающей с установки информации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Современные САПР ТП в недостаточной мере обеспечены средствами интеллектуальной поддержки проектировщика. В первую очередь это относится к верхним уровням технологического проектирования. Разработка подсистем имитационного моделирования и оптимизации моделирования технологического процесса осушки и упаковки каучука на основе нечетких моделей представления знаний и рационального выбора проектных решений позволяет продвинуться в этом направлении.

Основными результатами работы является следующие:

1. Повышение степени автоматизации химико-технологического процесса достигается за счет интеграции типовых моделей проектирования и изготовления, интеллектуальной поддержки процесса принятия решений.

2. Для объединения в едином цикле моделирования и оптимизации схем химико-технологического процесса по комплексу технико-экономических показателей необходимо обеспечить синхронизацию имитационных и поисковых схем оптимального проектирования, эффективное введение и преобразование дополнительной экспертной информации при сравнении моделируемых вариантов.

3. Для сравнения перспективных вариантов схем технологического процесса по комплексу показателей на основе информационного критерия приемлемым является применение лингвистических переменных, позволяющих преобразовать качественные суждения проектировщика в размытые количественные оценки.

4. Эффективность алгоритма выбора рационального варианте принципиальной схемы ТП повышается при использовании визуальной аналога компонентов средневзвешенной свертки в виде совокупность секторов окружности, радиус которых соответствует значению показателя, а угловой размер пропорционален значению весового коэффициента. Характер взаиморасположения элементов наглядного образ, должен соответствовать возможностям вероятностного прогнозирования проектировщика при сравнении стимула (сравниваемого образа) эталоном.

5. Совершенствование адаптивного алгоритма многокритериального выбора достигается за счет визуального наблюдения и прогнозирования переходных процессов изменения вероятностей привлечения критериев при поиске рационального варианта и определения параметров переходных процессов в качестве дополнительной информации для корректировки суждений проектировщика.

6. Анализ особенностей процесса диагностирования сложных объектов, как множество альтернатив интерпретации событийнеобходимость совместного рассмотрения событийформирование алгоритмов распознавания первопричины нарушения чаще в виде набора правил, чем в виде системы уравненийа также необходимость использования эвристических способов выделения наиболее вероятных решений и области их существования, указывает на возможность повышения эффективности процедур диагностики при использовании методов теории искусственного интеллекта.

7. Основную" цель управления процессом можно сформулировать следующим образом: при заданных возмущениях необходимо определить такие значения управляющих параметров, которые обеспечат желаемые значения выхода целевого продукта (степень превращения сырья) и его качественных показателей.

8. Система, функционируя в режиме «советчика», обеспечивает взаимодействие оператора-технолога с системой на профессиональном диалекте естественного языка. В зависимости от ситуации на объекте оператором принимается решение о практической реализации одного из вариантов. Таким образом, нечеткая модель составляет часть человеко-машинной системы, в которой выбор окончательного решения остается за человеком.

9. Построенная интеллектуальная система диагностирования позволяет автоматизировать процесс формирования экспертами базы знаний, а также дает возможность ее корректировки, в том числе с учетом весовых коэффициентов каждого из экспертов, построенных исходя из их опыта, уровня знаний, занимаемой должности и т. п.