автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизированная система контроля качества производства асфальтобетонных смесей

На правах рукописи

ЦИБИЗОВ ГРИГОРИЙ ПАВЛОВИЧ

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ПРОИЗВОДСТВА АСФАЛЬТОБЕТОННЫХ СМЕСЕЙ

Специальность 05 13 06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ии^иьБ151

Москва - 2007

003066151

Работа выполнена в институте (государственном

Московском автомобильно-дорожном техническом университете)

Научный руководитель

Доктор технических наук, профессор Николаев Андрей Борисович

Официальные оппоненты Доктор технических наук, профессор

Суворов Дмитрий Наумович

Кандидат технических наук, доцент Брыль Владимир Николаевич

Ведущая организация Российский научно-исследовательский институт информационных технологий и систем автоматизированного проектирования (Рос НИИ ИТ и АП), г Москва

Защита состоится 29 мая 2007г в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 212 126 05 при Московском автомобильно-дорожном институте (государственном техническом университете) по адресу

125319, ГСП А-47, Москва, Ленинградский пр , д 64 С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ(ГТУ) Автореферат разослан 27 апреля 2007г

Отзыв на автореферат в одном экземпляре, заверенный печатью, просим направлять в адрес совета института

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент

Михайлова Н В

Общая характеристика работы

Актуальность проблемы

В настоящее время большое внимание уделяется разработке систем поддержки принятия решений в различных областях знаний Однако на практике исследователи не достаточно свободно владеют аналитическими методами, поэтому приходится динамически подстраивать формы представления аналитических расчетов непосредственно под каждого В классическом варианте, когда реализуются программные модули аналитической обработки, это требует значительных временных затрат, причем неизвестно - будут ли они работоспособны в плане поддержки принятия решений именно данным лицом В связи с этим в диссертации предлагается методика интеграции пользовательских приложений, реализованных в различных инструментальных средах Методика представлена упорядоченной совокупностью включенных методов и их алгоритмической структурой с привязкой к разнородной системе баз данных и баз знаний Реализация методики выполнена на примере контроля качества продукции асфальтобетонного завода

Диссертация посвящена решению проблемы автоматизации и созданию открытого программно-моделирующего комплекса для повышения эффективности управления технологическими процессами выпуска асфальтобетонных смесей за счет автоматизации технологических процессов контроля качества продукции

Цель и основные задачи исследования

Целью настоящей работы является повышения эффективности управления за счет автоматизации технологических процессов контроля качества продукции с использованием методов и моделей технологических процессов производства асфальтобетонных смесей

В соответствии с поставленной целью в диссертации решаются следующие задачи

• анализ методов и моделей производства асфальтобетонных смесей

• анализ структуры систем поддержки принятия решений для управления производством асфальтобетонных смесей,

• анализ, разработка и систематизация методов и моделей расчета характеристик агрегатов и механизмов производства смесей,

• разработка выборочных планов контроля качества последовательного типа

• разработка методики автоматизации формирования карт контроля качества асфальтобетонных смесей,

• формализация методики обработки и анализа статистических данных качества изделий,

• разработка базы данных и продукционных правил по контролю качества изделий,

• разработка программно-моделирующего комплекса системы управления контролем качества

Объект исследования

Объектом исследования является система управления контролем качества производства асфальтобетонных смесей

Методы исследования

Теоретической основой диссертационной работы являются общая теория систем, методы оптимизации, случайные процессы, имитационное моделирование, исследование операций, регрессионный анализ, дисперсионный анализ, карты контроля качества и другие

Научная новизна

Научную новизну работы составляют методы, модели и методики обеспечивающие автоматизацию технологических процессов контроля качества и выбора технологических режимов работы агрегатов по производству асфальтобетонных смесей

На защиту выносятся:

• интерактивные выборочные планы контроля качества последовательного типа,

• методика контроля качества, базирующаяся на композиции карт с контрольными пределами,

• модели вывода, основанные на временной логике с часами в системе поддержки принятия решений по управлению контролем качества,

• методика интеграции моделей и компонентов системы контроля качества производства асфальтобетонных смесей

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов, изложенных в работе, определяется корректным использованием современных математических методов, согласованным сравнительным анализом аналитических и экспериментальных зависимостей Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения разработок на нескольких предприятиях

Практическая ценность и реализация результатов работы

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования Разработан программно-моделирующий комплекс, позволяющий в интерактивном режиме использовать оперативные данные о качестве смесей для принятия

решений по выбору режимов управления агрегатами на асфальтобетонном заводе №1 Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ООО «ТФТспецтехноком», на асфальтобетонном заводе №1 а также используется в учебном процессе в МАДИ(ГТУ)

Результаты внедрения и эксплуатации подтвердили работоспособность и эффективность разработанных методов

Апробация работы

Содержание разделов диссертации докладывалось и получило одобрение

• на республиканских и межрегиональных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2005-2007 г г),

• на заседании кафедры «Автоматизированные системы управления» МАДИ(ГТУ)

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Структура работы соответствует списку перечисленных задач и содержит описание разработанных методов, моделей и алгоритмов

В первой главе диссертации рассмотрены принципы построения систем поддержки принятия решений по производству асфальтобетонных смесей

Показано, что автоматизация процесса поддержки принятия решения, отличная от прямого доступа к «сырым» данным требует использования моделей При этом поиск вывода данных из базы также осуществляется при помощи процесса, инициируемого моделью Управление моделями менее исследовано по сравнению с двумя другими компонентами СППР, однако в этой области ведется активный поиск Управление моделями обеспечивается с помощью следующих средств

• системы управления базой моделей (СУБМ), используемой для поиска, генерации, преобразования параметров и реструктурирования моделей, включения "справочника модели" с целью поддержки информации о доступных моделях,

• блока выполнения моделей, предназначенного для управления прогонкой модели и осуществления связи между моделями,

• процессора команд моделирования, необходимого для интерпретации инструкций моделирования, получаемого из блока управления диалогом, и направления выработанных команд в СУБМ или блок выполнения моделей,

• интерфейса с базой данных, используемого для поиска элементов данных в базе, прогонке моделей и хранения выходной информации модели с целью дальнейшей обработки, рассмотрения или использования ее в качестве входных данных другой модели

Анализ и систематизация задач в области моделирования производства смесей и оценки их качества с целью выбора конструктивных параметров и рациональных режимов работы

производственных агрегатов привела к схеме исследований, приведенной на рис 1 Верхний уровень связан с принятием управленческих решений по выбору типов агрегатов Свойства смесей существенно влияют на эффективность использования агрегатов, поэтому необходима разработка формализованных моделей технологических процессов производства смесей

Взаимосвязь задач автоматизации выбора конструктивных параметров режимов работы агрегатов

|_Выбора конструктивных параметров агрегатов_|

_ А Ц_

| Моделирование динамики производства смесей |

_о_

| Моделирование оценки качества смесей [

_ И Ц_

| Статистические модели смесей |

Рис 1

Решение задач среднего уровня связано с определением оптимальных режимов работы агрегатов по выпуску смесей Основой расчета должна быть совокупность математических моделей описания процесса производства смеси, что дает основу для расчета технических характеристик агрегатов В свою очередь модели анализа характеристик смесей и формальные методы оптимизации дают основу задачам синтеза, которые вместе с экспертными оценками составляют основу методологии выбора типов агрегатов и режимов их работы

В диссертации ставится задача автоматизации и моделирования технологических процессов производства смесей Решение поставленных задач позволило реализовать целостную методику выбора методов оценки качества выпускаемой продукции, и организовать обратную связь в ходе управления агрегатами

Проведен анализ статистических методов пригодных для решения проблем моделирования производства асфальтобетонных смесей В результате в диссертации предлагается использовать всю совокупность статистических методов, включив их в контур автоматизированной системы поддержки принятия решений по выбору типов агрегатов для конкретной ситуации, режимов их функционирования, а также конструктивных параметров

Проведен анализ специфики динамических экспертных систем (ДЭС) как подкласса интеллектуальных компьютерных систем, ориентированных на работу в динамических проблемных областях, характеризующихся неполнотой, неопределенностью,

противоречивостью имеющейся для анализа информации и возможностью ее пополнения и корректировки в процессе поиска решений Моделирование динамики принятия решений связано с

процессами старения компонентов агрегатов производства асфальтобетонных смесей что может сказаться на выборе режимов работы для устранения причин выпуска дефектных изделий

Спецификой задач, решаемых с помощью ДЭС, является

• необходимость получения решения в условиях временных ограничений, определяемых реальным управляемым процессом,

• необходимость учета временного фактора при описании проблемной ситуации и в процессе поиска решения,

• невозможность получения всей объективной информации, необходимой для решения, и, в связи с этим, использование субъективной, экспертной информации,

• наличие умолчаний, связанных с недостатком имеющейся у системы информации,

• неполнота и противоречивость (неопределенность) получаемой системой информации,

• комбинаторность и многовариантность поиска решений,

• наличие недетерминизма, необходимость коррекции и введения дополнительной информации в базу знаний системы в процессе поиска решения

Проведен анализ основных существующих структур (моделей) для представления знаний, исполозуемых при проектировании как статических, так и динамических экспертных систем В качестве таких моделей рассмотрены логические (формальные) и эвристические (неформальные) В основе логических моделей представления знаний лежит понятие формальной системы (теории), в качестве которой, как правило, используется исчисление предикатов первого порядка Рассматривается синтаксис и семантика (интерпретация правильно построенных формул) исчисления предикатов первого порядка Схема доказательства основана на выяснении истинности или ложности заданной формулы на некоторой области интерпретации Стандартным образом вводятся базовые определения общезначимых, противоречивых выполнимых формул, а также понятие логического следствия

В работе показано, что традиционные методы поиска решений недостаточно эффективны для динамических сред и в этом случае целесообразно использовать механизмы вывода временной логики умолчаний TDLC (Temporal Default Logic with Clock) TDLC основана на синтезе временной логики с часами и логике умолчаний и строится аналогично обычным логикам умолчаний Временные умолчания здесь имеют вид

А: М В

В '

где А и В - формулы временной логики (TLC), такие, что скА = скв, причем В - формула имеющая ровно одно вхождение некоторого одноместного предикатного символа и если В имеет свободную переменную, то в А эта переменная имеет только свободные

вхождения, иначе данное умолчание замкнутое Заметим, что умолчания, определенные таким образом, соответствуют классу так называемых нормальных умолчаний в обычных логиках умолчаний, для которых гарантировано существование расширений

Временная теория с умолчаниями определяется как четверка

где Р - множество всех предикатных символов, встречающихся в элементах множеств D* и Fl, ск - присваивание часов, т е отображение из множества Р в множество всех часов ск, D' -множество временных умолчаний, F-RulesuEvents, где Rules и Events

- непересекающиеся множества формул TLC, такие, что формулы, входящие в множество Rules, имеют вид АзВ, где А и В - любые замкнутые формулы TLC, а формулы, входящие в множество Events, имеют вид first next [n] p(e-i, , ek), где n - натуральное число, меньшее или равное числу моментов времени на часах формулы p(ei, , ek), р

- k-местный предикатный символ, e-i, ,ek - термы, не имеющие вхождений индивидных переменных

Таким образом, рассуждения, формализуемые в TDLC, это рассуждения о процессе, эволюционирующем во времени и знания о котором неполны, но пополняются и изменяются по мере поступления новых частных фактов, выражаемых формулами, входящими во множество Events соответствующей временной теории с умолчаниями При этом операционные знания об этом процессе не меняются во времени Их можно подразделить на надежные, выражаемые формулами из множества Rules, и правдоподобные, выражаемые при помощи временных умолчаний

Деятельность асфальтобетонного завода зависит от деятельности его структурных подразделений На рис 2 приведена схема организационной структуры типового предприятия по выпуску бетона и асфальтобетонных смесей

Д-<Р, ck, D', F'>,

(2)

АРМ Лаборатории

К основным АРМам асфальтобетонного завода относятся Бухгалтерия, Лаборатория, Смесительный цех, Транспортный цех, Диспетчерская

Во второй главе разработаны формальные методы и модели технологических процессов выпуска асфальтобетонной продукции

Смесительный цех является самой большой и важной структурой производственной цепи Процесс производства проходит много стадий, начиная с доставки нужного сырья на территорию завода и заканчивая производством и выпуском асфальтобетонной смеси Поставка сырья (щебень, песок) на склад, который находится на территории завода, происходит по конвейерной ленте с причала и из приемной ванны, в которую высыпают содержимое вагонов Из холодного накопительного бункера для минеральных материалов сырье поступает в сушильные барабаны, которые подогреваются газовой горелкой (рис 3) Далее элеватором поступает в цилиндрический грохот, оттуда через сверленые сетки попадает в горячие бункера, в котором хранится песок, и щебень при отсеивании попадает в малый и большой бункера Материал, который после отсеивания оказывается крупнее 40мм, поступает в отдельный бункер и перегружается в автомобиль

Битум поступает в накопительные банки из вагонов Далее по трубам воздухом, передается в цех для дальнейшего добавления в смесь Весь процесс производства управляется компьютером и автоматизирован Сырье, проходящее через весовые дозаторы, поступает в смесительные мешалки По команде оператора подается далее в автомобиль-самосвал или бункер-накопитель, на первой либо на второй линии

Бункеры 1-3 и 2-4, является накопительным При избытке смеси, происходит накапливание и при подаче автомобиля происходит мгновенная отгрузка без простоя времени Так же как и на первой линии, отгрузка может производиться из накопительных бункеров 5-7 и 6-8 Автомобиль подъезжает, встает под бункер, происходит его открытие и отгрузка смеси

Исходя из организационной структуры предприятия, функции контроля качества закреплены за испытательной лабораторией, которая является самостоятельным структурным подразделением предприятия по производству асфальтобетонных смесей и подчиняется директору Основной задачей лаборатории является испытание и контроль качества продукции в целях определения ее соответствия обязательным требованиям государственных стандартов, норм и правил В процессе своей деятельности лаборатория выполняет контроль показателей качества продукции в соответствии с регламентами технологических карт и схем оперативного контроля В задачи лаборатории также входит обеспечение требуемого уровня точности и достаточности измерений, испытания и контроля

Технологический процесс приготовления асфальтобетонных смесей

я» г

СКЛАД МИНЕРАЛЬНОГО ПОРОШКА

1100 Г 1500 т 1500 т 1500 т

СКЛАДЫ ОДЕНЯ ПЕСКА

ОТКРЫТЫЙ ЩЕБЕНЬ

6000 м' /ООО м1

ЗАКРЫТЫЙ

ПЕСОК ЩЕБЕНЬ ПЕСОК щшнь ЛЕСОК

о § "г г § § >Х) 1 м £ о а ш <ч "г о о СО

Накопительные бункера для минеральных материал■ ЩЕБЕНЬ ПЕСОК ЩЕБЕНЬ

(¿вэшзи

ТАРЕЛЬЧАТЫЕ ПИТАТЕЛИ ВИБРОЛОТКИ

ттт тт ТТТ

ш

-тоооо Ф^ггоо

БУНКЕРА МИНЕРАЛЬНОГО ПОРОШКА

гюхсг щтомдпгескии

т-=70ОСО „ >=1600

СЕТКИ СВЕРЛЕНЫЕ

««=44 | 0=22 |

БУНКЕРА ГОРЯЧЕГО ЩЕБНЯ ПЕСКА

30 т

ВЦ

\ БУНКЕРА /

ДОЗАТОРЫ ВЕСОВЫЕ Мешалки смесителя N2!

:г материалов / I¿00кг| 1200кг 1200кг

- — ЛОЗАТОРЫ ВЕСОВЫЕ

Мешалки смесителя №г

№1 №2

1500 кг 7500 кг

Юм

10 м!

АВТОМОБИЛЬ САМОСВАЛ ИЛИ БУНКЕР НАКОПИТЕЛЬ

ЧУ

АВТО МО в иль

№2

1500 кг 1 ¡00 кг

АВТОМОБИЛЬ САМОСВАЛ ИЛИ БУНКЕР-НАКОПИТЕЛЬ

Лаборатория выполняет проведение испытаний на всех стадиях производства продукции (постановка на производство, входной, операционный и выходной контроль) Лаборатория должна постоянно пополнять и обновлять всю необходимую для работы нормативно-техническую документацию, а также регулярно вести необходимую лабораторную документацию в виде журналов

• отбора проб и образцов,

• изготовления образцов,

• испытаний и контроля,

• составных материалов,

• режимов технологических процессов,

• замечаний и предписаний проверяющих организаций,

• претензий и рекламаций и др

Контроль делится на этапы входной, операционный, приемочный и периодический

При входном контроле устанавливается соответствие качества исходных материалов в каждой поступившей на завод партии требованиям действующих нормативно-технических документов с соответствующими записями в журналах

Операционный контроль исходных материалов осуществляется лабораторией завода не реже одного раза в 10 смен, с определением помимо показателей входного контроля

• содержание пылевидных и глинистых частиц для щебня и песка,

• влажность щебня, песка и минерального порошка и др

При приемочном контроле смеси в лаборатории определяют следующие показатели

• состав смеси (зерновой состав минеральной части и содержание битума),

« водонасыщение,

» пределы прочности при сжатии при температуре +20°С и +50°С,

• водостойкость и др

Периодический контроль выполняется не реже 1 раз в месяц и при изменении исходных материалов, с определением помимо показателей, предусмотренных при приемочном контроле

• пористости минеральной части,

• предела прочности при сжатии при температуре 0°С,

• водостойкости при длительном водонасыщении,

• однородность смесей и др

Для контроля качества лаборатория завода отбирает пробы от каждой выпущенной партии одного состава, на одной смесительной установке в течение одной смены (объемом не более бООтн по ГОСТ 9128-97Г)

Показатели указанных составов должны соответствовать требованиям ГОСТ 9128 и ГОСТ 31015 для каждого конкретного типа

и вида смеси или другим нормативно-техническим документам на конкретно выпускаемую продукцию

В диссертации разработана структура базы данных характеристик компонентов и динамики качества продукции Модель базы основана на категорийном подходе, где каждый экземпляр сущности характеризуется множеством атрибутов А = {А, А2 , Л,} Атрибуту соответствует область возможных значений Между множеством атрибутов и областями возможных значений задается отображение вида Бот А —> О, где О = 02, , Оп} - области возможных значений, й,- область возможных значений

Таким образом, атрибуту А, соответствует область значений Оот(А,) Дня идентификации элементов из множества объектов Е выделяется номерное множество N С множеством экземпляров сущности Е свяжем атрибут Е, который обозначает отношение принадлежности объекта предметной области к множеству экземпляров сущности Е и задает идентификатор экземпляра сущности

Множество N можно ассоциировать с универсальным множеством идентификаторов экземпляров сущности Это требует разработки соответствующей нумерации экземпляров сущности (1М—>Е) В качестве области значения атрибута Е рассматривается подмножество N (Оот(Е) с^ В качестве атрибута объектов, наряду с атрибутом Е, может использоваться атрибут Е', значения которого ссылаются на другие объекты из множества Е (Оот(Е') с Оот(Е)) Такой атрибут рассматривается как ссылочный атрибут или атрибут связи Таким образом, множество N рассматривается так же как элемент множества й ДО е О) Предложенный объектно-ориентированный подход для создания системы баз данных позволит значительно повысить уровень совместимости и целостности данных за счет использования типового интерфейса, типовых доменов и отношений между ними Позволит создать условия для расширения системы методов и моделей за счет стандартизации доменов и свойств системной открытости, используя объектно-ориентированные языки программирования

Для организации процедур контроля в диссертации предлагается использование выборочных планов последовательного типа, которые более предпочтительны по соображениям большей мощности По сравнению со статическими планами они требуют меньшего объема выборки (количества контрольных замеров) При динамическом контроле, обозначая количество дефектных изделий т, процентная

171

частота попадания в выборке равна Р = — 100 Для бесконечно

п

большой генеральной совокупности границы коридора имеют вид

Для конечных генеральных совокупностей используется поправка

I ДГ-и

на конечность „/——. Способ определения доверительного

\ .V -1

интервала для относительной частоты генеральной совокупности основан на нормальном приближении и вычисляется на основании:

±Р =

(4)

На рис 4. приведены границы коридора в ситуациях принятия и отклонения гипотез о соответствии качества.

Проверка гипотез качества продукции

иим -<>д«соои- дажи

арЬа грет пил:." ¡ЙМ (Ьо-нйеф с?:: сггх га;с., '--КО

Рис.4.

В результате такой поход дает возможность организации адаптивного контроля для установления соответствия уровня качества продукции требуемому уровню, причем, начиная построения с различных начальных точек реализуется динамическая идентификация пороговых значений изменения качества.

В третьей главе диссертации ставится и решается задача формализации моделей контроля качества и принципов их включения в систему поддержки принятия решений управления производством готовой продукции.

Значения верхнего и нижнего контрольных пределов карты вычисляются на основе дисперсии наблюдений/измерений. При равенстве объемов выборок данный метод расчета приводит к получению постоянных значений контрольных пределов для всех выборок, при различных объемах выборок для разных выборок получаются различные значения контрольных пределов. Такие контрольные пределы изображаются на карте «ступенчатой» линией.

При использовании метода Отдельные пределы в Х-карте и 14-карте, согласно которому дисперсия оценивается по выборочным

размахам, сигма процесса (стандартное отклонение для совокупности измерений) определяется как

с=( n / d2 + + rk / d2 ) / k

для каждой из к выборок с объемом п больше 1, где r-i rk -размахи для каждой из к выборок и d2 - постоянная для данного объема выборок Стандартная ошибка среднего, аср, рассчитывается как

СГср = ст / (( п1 + + nk) / к )1/2

а стандартная ошибка размаха, аразм, находится следующим образом

apa3W = ( d3 ( Ср N ) )* о,

где d3 - постоянная для данного объема выборки, а Ср N -округленный средний объем выборок При использовании метода верхний контрольный предел (ВКП) и нижний контрольный предел (НКП) для каждой j-той выборки Х-карты рассчитываются по формулам

НКП} = М - (( q * а) / п,ш), BHTIj = М + (( q * а)! п/'2),

где М - взвешенное среднее выборочных средних, a q - множитель, по умолчанию равный 3

Нижний контрольный предел (НКП) и верхний контрольный предел (ВКП) R-карты для каждой j-той выборки рассчитываются по формулам

НКП,=тах(( d2( n,) *ст-( q*d3( п,) V)), 0),

ВЩ = d2( П]) * 0+ ( q * d3( Oj) * а)

Разработаны расчетные алгоритмы для контрольных пределов для С-карты, U-карты, Np-карты и Р-карты При применении метода для С-карт получаются одинаковые значения контрольных пределов для всех выборок В данном случае ВКП и НКП для С-карты рассчитываются по формулам

НКП = max( ( М - ( q * М1/2)), 0 ), ВКП = М + ( q * М1/2),

где М - взвешенное среднее выборочных средних чисел дефектов, a q - множитель, по умолчанию равный 3 Для U-карт, при расчете НКП и ВКП для каждой j-той выборки используются формулы

НКП,= max( (М - ( q * ( М / п,)1'2)), 0 ), ВКП,= М + ( q * ( М / rij)1'2),

где М - взвешенное среднее выборочных средних чисел дефектов, q -множитель, по умолчанию равный 3 а П; - объем выборок В Ыр-картах НКП и ВКП для каждой j-ой выборки находятся как

НКП^ max( ( п, * р - ( q * ( * р * (1 - р ) )ш)), 0 ),

Втт( ( nj * р - ( q * ( nj * р * (1 - Р ) )Ш)), п,), где р - взвешенное среднее выборочных процентов дефектов Для Р-карт НКП и ВКП для каждой j-той выборки находятся аналогично

В картах скользящего среднего для расчета НКП и ВКП используются те же формулы, что и для установления контрольных пределов в R-картах, за исключением того, что вместо N=1 используется N=2 (поскольку скользящие размахи всегда вычисляются от двух смежных наблюдений) Таким образом, нижний и верхний контрольный предел для карт скользящего среднего находится как

НКП,=М-( q * (о/ min( ], Мточек) )* ((1 / П1+тах(,-иточек. о>) + + (1 / п,) )т

ВКП,=М+( q * (о/ min( j, Ыточек) )* ((1 / п1+тахо-мТОчек, о)) + + (1 / п,) )1/2 где М - взвешенное среднее выборочных средних, сигма - оценка сигмы процесса на основе выборочных стандартных отклонений, а Ыточек - протяженность скользящего среднего НКП и ВКП для карт экспоненциально взвешенного скользящего среднего вычисляются по формулам

НКП, = М - ( q * о* w * cfactor1'2 ), ВКП, = М + ( q * a* w * cfactor1'2),

где w - весовой параметр (лямбда) и cfactor - поправочный фактор, рассчитываемый как сумма данных выражений от к=0 до j-1

(1 - w f / rii-k

Если задано несколько наборов то значения cfactor будут рассчитаны для каждого набора, т е, начиная с первой выборки каждого диапазона значений

При разработке алгоритмической структуры процесса контроля качества использовались основные предпосылки системного подхода - выделение в системах, не смотря на их специфику, множества общих элементов Рассмотрено окружение как множество объектов и условий вне границ системы, которые взаимодействуют с системой, но не контролируются ею Исследована роль, т е возможное влияние системы на ее окружение Проведен формальный анализ архитектуры, которая отражает связи между компонентами системы и между компонентами и окружением Основной принцип организации элементов системы - оптимальный баланс между координацией и автономией В результате, разработаны принципы формализованного описания компонентов СППР, используемой при производстве асфальтобетонных смесей

Так, после проведения значительного объема работ в лаборатории контроля качества осуществляется метрологическая аттестация (проверка) всех средств измерений, которыми оборудован асфальтобетонный завод К таким средствам измерения относятся весовые дозаторы минеральных материалов и битума Аттестацию осуществляют специальные организации, имеющие лицензии проверки, при необходимости осуществляют ремонт дозаторов Подобная работа проводится также применительно к средствам измерения, имеющимся в лаборатории Вся эта работа направлена на выявление причин выпуска дефектной продукции (Таблица 1)

В результате, такой подход к выявлению причин дефектов с указанием экспертами способов их устранения в соответствии с характеристиками агрегатов, приводит к задаче построения СППР (Рис 6)

Таблица 1

Дефекты асфальтобетонной смеси и способы их устранения

Дефекты Причины Способы устранения

Синий дымок над смесью Смесь прогрета выше 200°С Регулировать температурный режим приготовления на заводе

Наличие в смеси включений в виде комочков из минерального порошка Использован непросушенный минеральный порошок, избыток битума, минерального порошка, недостаточное перемешивание Не применять непросушенный минеральный порошок Уточнить дозировку материалов, соблюдать время перемешивания

Смесь имеет битумные пятна или пленку, щебенки не покрыты битумом Недостаточное и неправильное перемешивание Откорректировать время перемешивания и выбрать оптимальную технологию приготовления смесей

Комья в смеси Смесь охлаждена при транспортировании, избыток пылеватых частиц Перевозить смесь в автомобилях большой грузоподъемности, оборудованных устройством для обогрева Закрывать сверху смесь матами или плотными брезентовыми чехлами

Смесь трудно разрабатывается Низкая температура смеси, увеличенное количество минерального порошка, недостаточное перемешивание Повысить температуру смеси до требуемой, проверить дозировку и производить раздельное перемешивание (сначала «сухое», а потом с битумом)

Наличие в смеси щебня незаданной фракции Разрыв сетки грохота Заменить сетку грохота

На основании проведенного анализа временных логик в качестве базовой для проведения временных рассуждений в диссертации была принята временная логика с часами TLC (Temporal Logic with Clock) TLC является расширением временной логики, семантика которой такова, что каждая формула при конкретной временной интерпретации ассоциируется со своими локальными часами, тес подпоследовательностями последовательности натуральных чисел, мыслимой как "глобальная" временная шкала (глобальные часы) При этом конкретные значения формула приобретает в соответствии с

семантикой TLC только для моментов времени на её локальных часах В остальные моменты времени значение формулы не определено

В TLC помимо обычных временных операторов О и 0 ("всегда" и "иногда") используются еще два временных оператора - first и next, интуитивный смысл которых заключается в следующем

- first А формула А истинна в первый момент времени,

- next А формула А истинна в следующий момент времени

Взаимодействие компонентов СППР

а

Результаты анализа и входные данные

Выбор и ввод исходных данных

Наблюдения U—Н Пользователи

^ Интерпретация у*-Правила

i Гипотезы t--«н Вывод

Ч__

_L

Заключение

Рис 5

Словарь TLC включает помимо констант, переменных, функциональных и предикатных символов примитивные пропозициональные связки и л, универсальный квантор V и три временных оператора first (начальный момент времени), next (следующий момент времени) и □ (всегда)

Определения правильно построенных формул (ппф) вводятся следующим образом

1. Временной атом определяется рекурсивно

• если р является n-местным предикатным символом, а е-,, ,еп -

термы, тор(е-|, ,еп)-временной атом,

• если А - временной атом, то временными атомами являются также first A, next А

2 ппф определяются рекурсивно

• все временные атомы суть ппф,

• если А и В - ппф, то ппф будут также и -iA, first A, next А, □ А,

• если А и В - ппф, то ппф будет также и (А л В),

• если А - ппф, х - переменная, свободная в А, то ппф будет также

и (Vx) А

Логические связки v , , о и квантор существования 3 могут быть получены из примитивных связок и универсального квантора обычным путем Для временного оператора 0 (иногда ) также используется обычное определение

def

OA = -. □ -i А

Исчисление часов вводится следующим образом Пусть со обозначает множество натуральных чисел {0, 1,2, }

3 Глобальные часы представляют возрастающая последовательность натуральных чисел, те, <0, 1, 2, > Локальные часы - это подпоследовательность глобальных часов, т е ограниченно возрастающая последовательность натуральных чисел, конечная или бесконечная

Пусть t е ск, означает факт, что t является моментом времени на часах cki СК означает множество всех часов, R - отношение порядка, заданное на элементах СК2 (здесь 2 - показатель декартовой степени множества СК) таким образом, что для любых cki, ck2 е СК, имеет место cki R ck2 , если и только если для всех t е ck-i имеет место t е ск2

4 Присваиванием часов ск является отображение из множества LP предикатных символов во множество часов СК, те ck е [LP -> СК] Нотация ск(р) означает часы, ассоциированные с предикатным символом р при данном присваивании часов ск

5 Пусть А - формула и ск - присваивание часов Локальные часы скА ассоциированные с А, определяются рекурсивно следующим образом

• если А есть временной атом р(х^ , хп), то скА = ск (р),

® если А = first В, -г В , □ В или (Vx) В, то скА = скв

» если А = (В л С), то скА = скв 4 скс

если А = next В, то (1) скА = <t0, , t когда ckB = <t0, , t n> являются непустой конечной последовательностью, (2) ckA = ckB , когда ckB является бесконечной или пустой последовательностью

Значением любого предикатного n-местного символа р фактически является частичное отображение из со в P(Dom п), где Dom - область интерпретации, Dom п - n-я декартова степень множества Dom и P(Dom п) - множество всех подмножеств множества Dom п

Таким образом, при любом конкретном присваивании часов, для любого teck(p) в соответствии с данным частичным отображением найдется некоторое подмножество множества Dom п, между тем, как для моментов времени, не входящих в ск(р), образ не определен

Система доказательства содержит множество аксиом и множество правил вывода Помимо аксиом логики первого порядка определены аксиомы и правила вывода, связанные с временными операторами и присваиванием часов

В четвертой главе рассматриваются вопросы построения программного комплекса СППР с использованием разработанных методов и моделей Приведен список приложений с описанием их основных функциональных возможностей Рассматриваются вопросы использования различных программных технологий для оперативной реализации методик

При проектировании системы использовалась фреймовая технология Для реализации взаимодействия с пакетами Statistica и MatLab разработаны компоненты, которые обеспечивают параметризацию запуска макросов, m-файлов и имитационных моделей и последующее внедрение OLE-объектов, сформированных в результате выполнения

В диссертации разработана структура базы данных, обеспечивающая реализацию функций обмена данными между поиложениями В качестве СУБД для организации баз данных выбрана СУБД Microsoft Access, достоинства которой, определяются следующими моментами все метаданные, описывающие базу данных, хранятся в одном файле (* mdb), что упрощает переносимость отдельных структурных элементов, драйвера для работы с базами данных Microsoft Access входят в состав современных версий ОС Microsoft Windows, и, следовательно, не требуется их дополнительная установка при распространении приложений локальной версии системы

Разработан сценарий СППР по выбору режимов управления технологическими процессами

Интегрированная структура сценария реализации методики анализа потоков транспортировки

--1 -

в

<0 й 1

55 й i

' '""I1 т гттгГ л

»¡Г*®? Программные hi J ракеты

сэазы данных

Рис 6

При формировании методики аналитической обработки использовались инструментальные средства гибридной среды «COTA», которые позволяют формировать алгоритмическую структуру программных приложений за счет задания переходов между

приложениями по условиям его завершения с использованием стандартизованного интерфейса, что и создает пользовательский сценарий(Рис 7)

В сценарий включены модель технологического процесса, статистическая параметризация модели, методика автоматического анализа выбросов и другие, разработанные в диссертации

В целом, функционал СППР также должен обеспечивать оперативно решение задач принятия решений при наличии множества экспертов и множества критериев В диссертации предлагается схема поэтапного принятия решений с накоплением знаний и возможностью использования правил вывода Удовлетворительными решениями X являются допустимые решения (ХеЮ), которые по всем критериям не хуже заданных пороговых значений качества

Модель оценки экономической эффективности У

5 '

Sn.-2.tpn 2

>2\ —»гит П

в*

з —* е;

ЭзДрз

П-1

п

tp1 1Р2 Эг {Сп> {С2>

Ь, в, {С,}

tp„.1 ^Рп вп 1 Эп {Сп-1} {Сп} .—I 4

31ай8йса ГАсйУеХ I

I

Среда моделирования ]

где I -вершина(этап), (р, - время (или параметоы генерации случайного времени) на выполнение ¡-того этапа, ё, - затраты на выпопнение 1-го этапа {С,}- множество этапов на которые ссылается 1-ый этап

Рис 7

Для выбора предпочтительного решения X** необходимо получение и обработка дополнительной информации, которой располагает лицо, принимающее решение (ЛПР) Схематически процесс поиска решения X** можно представить в следующем виде

(5)

Н ¡1-, Л

где Х*ы= X**, О^РЧХ^МяЛХ*!), ,Я1(Х*1)) 1=1 N

В процессе диалога происходит параллельно два вида адаптации СППР к системе предпочтений ЛПР и ЛПР к задаче Адаптация первого типа связана с учетом информации, получаемой от ЛПР Этот процесс связан с оптимизацией критерия, вид которого детерминируется информацией, представляемой ЛПР

Разработано программное приложение планирования производства асфальтобетонных смесей для анализа и оценки

экономической эффективности Входными данными программного приложения является массив, описывающий переходы по связанным этапам Каждому этапу соответствует некоторый вес и время длительности Новый этап не может начаться, пока не завершены предыдущие этапы Визуальная связанность этапов показана на рисунке в виде ориентированного графа (Рис 8) На структуру накладываются условия начальный этап должен быть только один, конечный этап должен быть только один, структура не должна иметь висячих элементов и циклов

После проведения моделирования выводится таблица содержащая математическое ожидание и ско количества затрат по каждому дню выполнения этапов

В заключении представлены основные результаты работы

Приложение содержит документы об использовании результатов работы

Основные выводы и результаты работы

1 Проведен анализ принципов построения систем поддержки принятия решений и систематизация задач в области моделирования выпуска асфальтобетонных смесей и оценки их качества с целью выбора конструктивных параметров и рациональных режимов работы производственных агрегатов

2 Выполнен анализ и систематизация методов расчета характеристик технологических процессов по производству асфальтобетонных смесей и разработаны формализованные модели с целью включения в сценарий СППР

3 Для организации процедур контроля качества разработана методика формирования выборочных планов последовательного типа, которые более предпочтительны по соображениям большей мощности и по сравнению со статическими планами требуют меньшего количества контрольных замеров качества

4 Решена задача формализации моделей контроля качества для карт скользящего размаха с контрольными пределами и принципов их включения в систему поддержки принятия решений по управлению оценкой качества производства готовой продукции и автоматизации формирования карт контроля качества асфальтобетонных смесей

5 Разработана структура базы данных характеристик компонентов асфальтобетонных смесей и динамики качества готовой продукции, основанная на категорийном подходе, что позволяет динамически включать в систему новые структуры данных и методики расчета, основанные на продукционных правилах

6 Разработаны методы и модели, направленные на выявление причин выпуска дефектной продукции, и с использованием темпоральных логик сформированы методики экспертного опроса способов их устранения в соответствии с характеристиками агрегатов, что позволяет учитывать факты старения агрегатов для выработки рациональных решений

7 В инструментальной среде COTA разработан сценарий поддержки принятия решений по выбору технологических режимов производства на основе интеграции с математическими пакетами в рамках гибридной системы поддержки принятия решений по контролю качества и управлению агрегатами

8 Проведен анализ программных технологий, направленных на оперативную программную реализацию методик оценки контроля качества, и разработан программно-моделирующий комплекс, реализующий предложенные методы и алгоритмы Комплекс внедрен для практического применения в ООО «ТФТспецтехноком», на асфальтобетонном заводе №1 а также используется в учебном процессе в МАДИ(ГТУ)

Публикации по теме диссертационной работы

1 Цибизов Г П Применение вероятностно-статистических методов к расчету труб коллектора на прочность //Расчет и исследование несущей способности сооружений аэропортов Сб науч тр М , 2005, МАДИ (ПГУ) - С 69-75

2 Цибизов Г П , Белянский Д В Представление знаний в экспертных системах реального времени «Теория и практика информационных технологий» Сб науч тр Минвуз 2006, М - С 3744

3 Кузнецов И А , Кацыв Д П , Цибизов Г П Взаимодействие программных модулей в автоматизированной системе //Автоматизация управления предприятиями промышленности и транспортного комплекса Сб науч тр МАДИ (ГТУ) 2006 - С 101-106

4 Ахохов А Ч , Ивахненко А М , , Нестеренко В И , Чубуков А Б , Цибизов Г П Методика организации и анализа управляемого имитационного эксперимента Вестник МАДИ (ГТУ), вып 7, 2006 М , МАДИ (ГТУ) - С 78-83

5 Баринов КА, Белянский ДВ, Цибизов ГП, Лян Лян Программные приложения гибридной системы поддержки принятия решений с открытой структурой //Инновационные технологии в промышленности, строительстве, образовании Сб науч тр М , 2007, МАДИ (ГТУ) - С 7-14

6 Баринов КА, Белянский ДВ, Цибизов ГП, Яшуков А В Открытая гибридная система автоматизированной поддержки принятия решений //Инновационные технологии в промышленности, строительстве, образовании Сб науч тр М , 2007, МАДИ (ГТУ) - С 15-23

7 Чубуков А Б , Белянский Д В , Цибизов Г П , Ивахненко А М Гибридные системы поддержки принятия решений с открытой структурой //Инновационные технологии в промышленности, строительстве, образовании Сб науч тр М , 2007, МАДИ (ГТУ) - С 98-106

Подписано в печать ¿5.6 01/ 2007 г- Форма! 60x84/16

Тираж /О О экз Заказ № Уел печ л

ООО «Техполиграфцен'гр» ПЛД № 53-477 Тел/факс 151-26-70

ВВЕДЕНИЕ.

1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ ПРОЦЕССАМИ ВЫПУСКА АСФАЛЬТОБЕТОННЫХ СМЕСЕЙ.

1.1. Анализ производственных процессов по выпуску асфальтобетонных смесей.

1.2. Актуальность проблемы создания АСУ и моделирования процессов управления промышленными предприятиями.

1.3. Анализ методов статистической обработки экспериментальных данных.

1.4. Математические методы и модели теории принятия решений в системе управления производством.

1.4.1. Математическая теория выбора.

1.4.2. Экспертные оценки.

Задача строгого ранжирования объектов.

1.4.3. Многокритериальная оптимизация и процедуры принятия решений.

1.5. Программные аспекты создания распределенных информационных систем.

1.5.1. Программные принципы создания систем поддержки принятия решений.

1.5.2. Современные технологии построения распределенных интегрированных информационных систем.

1.5.3. Задачи проектирования и управления распределенной информационной системой.

1.6. Технологические средства контроля качества продукции.

1.6.1. Общий подход к разработке и интерпретации карт контроля качества.

1.6.2. Методики формирования карт контроля качества.

1.6.3. Методология "Шесть Сигма" системы контроля качества.

Выводы по главе 1.

2. КОМПЛЕКСНЫЙ АНАЛИЗ И ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ.

2.1. Организационная структура асфальтобетонного завода.

2.1.1. Анализ производственной деятельности АБЗ.

2.1.2. Функции смесительного цеха.

2.1.3. Порядок приготовления смеси в автоматическом режиме.

2.1.4. Действия оператора при нарушении технологического цикла.

2.2. Семантическое моделирование данных с применением элементов теории категорий.

2.2.1. Модель данных на основе теории категорий.

2.2.2. Операции в категорной модели.

2.2.3. Реляционная и категорная доменно-ориентированная модели данных.

2.2.4. Основные признаки категорной доменно-ориентированной модели

2.2.5. Связь между реляционной и категорной доменно-ориентированной моделями данных.

2.3. Адаптивный алгоритм вычисления доверительных границ соответствия качеству.

Выводы по главе 2.

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ НА ОСНОВЕ КАРТ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА И ДИНАМИЧЕСКИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ.

3.1. Разработка методики оценки качества на основе типовых контрольных карт.

3.1.1. Включение типовых контрольных карт в СППР качества.

3.1.2. Формирование критериев разладки производственного процесса

3.1.3. Интерпретация данных контрольных карт.

3.2. Методика расчета характеристик качества изделий.

3.2.1. Разработка алгоритмов расчета контрольных пределов.

3.2.2. Использование карт Парето в оценке качества.

3.2.3. Кривые операционных характеристик.

3.3. Контроль качества продукции и функции лаборатория поддержки качества.

3.4. Формирование правил вывода в динамической среде.

3.5. Метод моделирования рассуждений на основе временной логики умолчаний.

Выводы по главе 3.

4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ВЫПУСКА АСФАЛЬТОБЕТОННЫХ СМЕСЕЙ.

4.1. Программные технологии статистического анализа в модуле карт контроля качества.

4.1.1. Архитектура модуля карты контроля качества.

4.1.2. Автоматизированная обработка тревог и SVB-макросы.

4.2. Программные технологии разработки инструментальных средств и приложений.

4.3. Интерфейс программных приложений системы анализа качества и финансового анализа.

Выводы по главе 4.

В настоящее время большое внимание уделяется разработке систем поддержки принятия решений в различных областях знаний. Однако на практике исследователи не достаточно свободно владеют аналитическими методами, поэтому приходится динамически подстраивать формы представления аналитических расчетов непосредственно под каждого. В классическом варианте, когда реализуются программные модули аналитической обработки, это требует значительных временных затрат, причем неизвестно - будут ли они работоспособны в плане поддержки принятия решений именно данным лицом. В связи с этим в диссертации предлагается методика интеграции пользовательских приложений, реализованных в различных инструментальных средах. Методика представлена упорядоченной совокупностью включенных методов и их алгоритмической структурой с привязкой к разнородной системе баз данных и баз знаний. Реализация методики выполнена на примере контроля качества продукции асфальтобетонного завода.

Диссертация посвящена решению проблемы автоматизации и созданию открытого программно-моделирующего комплекса для повышения эффективности управления технологическими процессами выпуска асфальтобетонных смесей за счет автоматизации технологических процессов контроля качества продукции.

Объектом исследования является система управления контролем качества производства асфальтобетонных смесей.

Целью настоящей работы является повышения эффективности управления за счет автоматизации технологических процессов контроля качества продукции с использованием методов и моделей технологических процессов производства асфальтобетонных смесей.

В соответствии с поставленной целью в диссертации решаются следующие задачи:

• анализ методов и моделей производства асфальтобетонных смесей;

• анализ структуры систем поддержки принятия решений для управления производством асфальтобетонных смесей;

• анализ, разработка и систематизация методов и моделей расчета характеристик агрегатов и механизмов производства смесей (прямые методы расчета характеристик смесей);

• разработка выборочных планов контроля качества последовательного типа;

• разработка методики автоматизации формирования карт контроля качества асфальтобетонных смесей;

• формализация методики обработки и анализа статистических данных качества изделий;

• разработка базы данных по контролю качества изделий;

• разработка программно-моделирующего комплекса с открытой структурой на основе интеграции с математическими пакетами в рамках гибридной системы поддержки принятия решений по контролю качества и управлению агрегатами.

Научную новизну работы составляют методы, модели и методики обеспечивающие автоматизацию технологических процессов контроля качества и выбора технологических режимов работы агрегатов по производству асфальтобетонных смесей.

На защиту выносятся:

• интерактивные выборочные планы контроля качества последовательного типа;

• методика контроля качества, базирующаяся на композиция карт с контрольными пределами;

• модели вывода, основанные на временной логике с часами в системе поддержки принятия решений по управлению контролем качества;

• методика интеграции моделей и компонентов системы контроля качества производства смесей.

Диссертация состоит из четырех глав, в которых приводится решение поставленных задач»

В первой главе диссертации рассмотрены принципы построения систем поддержки принятия решений по производству асфальтобетонных смесей.

Показано, что автоматизация процесса поддержки принятия решения, отличная от прямого доступа к «сырым» данным требует использования моделей. При этом поиск вывода данных из базы также осуществляется при помощи процесса, инициируемого моделью.

Анализ и систематизация задач в области моделирования производства смесей и оценки их качества с целью выбора конструктивных параметров и рациональных режимов работы производственных агрегатов привела к следующей схеме исследований. Верхний уровень связан с принятием управленческих решений по выбору типов агрегатов. Свойства смесей существенно влияют на эффективность использования агрегатов, поэтому необходима разработка формализованных моделей технологических процессов производства смесей. Решение задач среднего уровня связано с определением оптимальных режимов работы агрегатов по выпуску смесей. Основой расчета должна быть совокупность математических моделей описания процесса производства смеси, что дает основу для расчета технических характеристик агрегатов. В свою очередь модели анализа характеристик смесей и формальные методы оптимизации дают основу задачам синтеза, которые вместе с экспертными оценками составляют основу методологии выбора типов агрегатов и режимов их работы.

Во второй главе разработаны формальные методы и модели технологических процессов выпуска асфальтобетонной продукции. На основе проведенного сравнительного анализ классических моделей отработана методика оценки эффективности моделей с использованием методов регрессионного, дисперсионного и факторного анализа. Это позволило в автоматизированном режиме проводить исследования по синтезу новых эмпирических моделей.

Исходя из организационной структуры предприятия, функции контроля качества закреплены за испытательной лабораторией, которая является самостоятельным структурным подразделением предприятия по производству асфальтобетонных смесей и подчиняется директору. Основной задачей лаборатории является испытание и контроль качества продукции в целях определения ее соответствия обязательным требованиям государственных стандартов, норм и правил. В процессе своей деятельности лаборатория выполняет контроль показателей качества продукции в соответствии с регламентами технологических карт и схем оперативного контроля. В задачи лаборатории также входит обеспечение требуемого уровня точности и достаточности измерений, испытания и контроля. Для организации процедур контроля в диссертации предлагается использование выборочных планов последовательного типа, которые более предпочтительны по соображениям большей мощности. По сравнению со статическими планами они требуют меньшего объема выборки (количества контрольных замеров).

В третьей главе диссертации ставится и решается задача формализации моделей контроля качества и принципов их включения в систему поддержки принятия решений управления производством готовой продукции.

Значения верхнего и нижнего контрольных пределов карты вычисляются на основе дисперсии наблюдений/измерений. При равенстве объемов выборок данный метод расчета приводит к получению постоянных значений контрольных пределов для всех выборок, при различных объемах выборок для разных выборок получаются различные значения контрольных пределов. Такие контрольные пределы изображаются на карте «ступенчатой» линией.

На основании проведенного анализа временных логик в качестве базовой для проведения временных рассуждений в диссертации была принята временная логика с часами TLC (Temporal Logic with Clock). TLC является расширением временной логики, семантика которой такова, что каждая формула при конкретной временной интерпретации ассоциируется со своими локальными часами, т.е. с подпоследовательностями последовательности натуральных чисел, мыслимой как "глобальная" временная шкала (глобальные часы). При этом конкретные значения формула приобретает в соответствии с семантикой TLC только для моментов времени на её локальных часах.

В четвертой главе рассматриваются вопросы построения программного комплекса СППР с использованием разработанных методов и моделей. Приведен список приложений с описанием их основных функциональных возможностей. Рассматриваются вопросы использования различных программных технологий для оперативной реализации методик.

При проектировании системы использовалась фреймовая технология. Для реализации взаимодействия с пакетами Statistica и MatLab разработаны компоненты, которые обеспечивают параметризацию запуска макросов, ш-файлов и имитационных моделей и последующее внедрение OLE-объектов, сформированных в результате выполнения.

Разработан сценарий СППР по выбору режимов управления технологическими процессами. При формировании методики аналитической обработки использовались инструментальные средства гибридной среды «СОТА», которые позволяют формировать алгоритмическую структуру программных приложений за счет задания переходов между приложениями по условиям его завершения с использованием стандартизованного интерфейса, что и создает пользовательский сценарий.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов, изложенных в работе, определяется корректным использованием современных математических методов, согласованным сравнительным анализом аналитических и экспериментальных зависимостей. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения разработок на нескольких предприятиях.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Разработан программно-моделирующий комплекс, позволяющий в интерактивном режиме использовать оперативные данные о качестве смесей для принятия решений по выбору режимов управления агрегатами на асфальтобетонном заводе. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ООО «ТФТспецтехноком», на асфальтобетонном заводе №1 а также используется в учебном процессе в МАДИ(ГТУ).

Результаты внедрения и эксплуатации подтвердили работоспособность и эффективность разработанных методов.

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на Российских и межрегиональных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2004-2007г.г.);

• на заседании кафедры АСУ МАДИ(ГТУ).

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области построения систем поддержки принятия решений по управлению контролем качества продукции на промышленных предприятиях.

Материалы диссертации отражены в 6 печатных работах.

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав и заключения, изложенных на 157 страницах машинописного текста, содержит 26 рисунков, графиков и таблиц, список литературы из 116 наименований и приложения.

Выводы по главе 4

1. Разработана система баз данных и инструментальные средства гибридной адаптивной среды поддержки принятия решений для создания многоуровневых вложенных сценариев программных приложений.

2. Разработаны элементарные приложения организации контроля качества и финансово-экономического анализа предприятий промышленности.

3. Разработанные методы, модели, методики и программно-моделирующий комплекс внедрены для практического использования в ряде предприятий, а также используются в учебном процессе в МАДИ(ГТУ).

Заключение

1. Проведен анализ и систематизация задач в области моделирования выпуска асфальтобетонных смесей и оценки их качества с целью выбора конструктивных параметров и рациональных режимов работы производственных агрегатов.

2. Проведен анализ принципов построения систем поддержки принятия решений по производству асфальтобетонных смесей с использованием статистических методов контроля качества и динамических экспертных систем.

3. Выполнен анализ и систематизация методов расчета характеристик технологических процессов по производству асфальтобетонных смесей и разработаны формализованные модели с целью включения в сценарий СППР.

4. Для организации процедур контроля качества разработана методика формирования выборочных планов последовательного типа, которые более предпочтительны по соображениям большей мощности и по сравнению со статическими планами требуют меньшего количества контрольных замеров качества.

5. Решена задача формализации моделей контроля качества для карт скользящего размаха с контрольными пределами и принципов их включения в систему поддержки принятия решений по управлению оценкой качества производства готовой продукции и автоматизации формирования карт контроля качества асфальтобетонных смесей.

6. Разработана структура базы данных характеристик компонентов асфальтобетонных смесей и динамики качества готовой продукции, основанная на категорийном подходе, что позволяет динамически включать в систему новые структуры данных и методики расчета, основанные на продукционных правилах.

7. Разработаны методы и модели, направленные на выявление причин выпуска дефектной продукции, и с использованием темпоральных логик сформированы методики экспертного опроса способов их устранения в соответствии с характеристиками агрегатов, что позволяет учитывать факты старения агрегатов для выработки рациональных решений.

8. В инструментальной среде СОТА разработан сценарий поддержки принятия решений по выбору технологических режимов производства на основе интеграции с математическими пакетами в рамках гибридной системы поддержки принятия решений по контролю качества и управлению агрегатами (обратная связь).

9. Проведен анализ программных технологий, направленных на оперативную программную реализацию методик оценки контроля качества, и разработан программно-моделирующий комплекс, реализующий предложенные методы и алгоритмы. Комплекс внедрен для практического применения в ООО «ТФТспецтехноком», на асфальтобетонном заводе №1 а также используется в учебном процессе в МАДИ(ГТУ).

1. Анисимов В.Г., Анисимов Б.Г. Алгоритмы оптимального распределения дискретных неоднородных ресурсов на сети. - Ж. вычисл. мат. и упр. - 1997. - 37, №1. - С.54-60.

2. Аршанов М.З. Многокритериальное^ и согласованность в активных системах. Автом. и телемех. - 1997. - №2. - С.162-168.

3. Бенедикт С. Принятие решений при ненадежной информации. -Автом. и телемех. 1996. - №9. - С. 151-152.

4. Богуславская Е.В. Точное решение одной задачи оптимального управления инвестициями в диффузионной модели. Усехи мат. наук. -1997. - 52, №2. - С. 187-188.

5. Боровков К.А. Распространение хаоса в сетях обслуживания. Теория вероятностей и ее применения. - 1997. - 42, №3. - С.449-460.

6. Бурков В.Н., Кондратьев В.В. Двухуровневые активные системы // Автоматика и телемеханика,- 1977.- №6.- С. 64-72; №7.- С. 62-70; №9,- С. 8391.

7. Васильев В.А. Об идентификации динамических систем авторегрессионного типа. - Автомат, и телемех. - 1997. - №12. - С. 107-119.

8. Векслер А.А., Конев В.В. О среднем числе наблюдений при грантированном оценивании параметров авторегрессии. ~ Автомат, и телемех. 1995. - №6. - С.97-104.

9. Векслер А.В. Риск-эффективное оценивание параметров процесса авторегрессии. Пробл. перед, инф. - 1997. - 33, №2. С.37-53.

10. Ю.Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Наука, 1968 .-325с.

11. П.Вермишев Ю.Х. Методы автоматического поиска решений при проектировании сложных технических систем.- М.: Радио и связь, 1982.- 152 с.

12. Вильсон А.Дж. Энтропийные методы моделирования сложных систем,- М.: Наука, 1978,- С. 83-91.

13. Высоцкий A.JI., Высоцкий Д.Л. Оценка параметров регрессий в случае функций, сводящихся к линейным по параметрам. Мат. моделир. в экон.: Новосиб. гос. акад. экон и упр. - Новосибирск, 1996. - С.32-41.

14. М.Гереймер Ю.В. Введение в теорию исследования операций М.: Наука, 1971.-383 с.

15. Гереймер Ю.В. Игры с непротивоположными интересами М.: Наука, 1976.-327 с.

16. Гиг Дж. Ван Прикладная общая теория систем М.: Мир, 1981.- Т. 1.- 336 с.

17. Грешилов А.А., Стакун В.А., Стакун J1.A. Математические методы построения прогнозов. М., Радио и связь, 1997. - 112с.

18. Гридина Е.Г. Прогнозирование стационарных процессов с помощью оптимальных линейных систем. С.-Петерб. гос. электротех. ун-т. - СПб, 1995.-37с.

19. Дикарев Б.А., Родзинский A.JI. Фокусировка марковских процессов с конечным числом состояний. Харьк. гос. техн. ун-т радиоэлектр. - Харьков, 1997.-7с.

20. Дли М.И. Об одном алгоритме моделирования нестационарных стохастических объектов. Смол. фил. Моск. энерг. ин-та. - Смоленск, 1997. -6с.

21. Дрожжин B.C. Авторегрессионные модели нерегулярных временных рядов, образующихся при измерениях в случайные моменты времени. -Кемер. гос. ун-т. Кемерово, 1997. - 22с.

22. Думов J1.C. О моделировании роста выпуклых древовидных конфигураций в древовидных структурах. Дискрет, мат., 1995. - 7 №2. -С.61-78.

23. Емельянов В.В. Метод построения математических моделей сложных дискретных систем и процессов. Вестник МГТУ. Сер. Машиностроение. -1993. - №1. - С.14-19.

24. Иванов Г.Е. Логарифмическая гладкость в задаче управления стохастическими системами. Моделирование процессов управ, и обраб. инф.:Моск. физ.-тех. Ин-т.-М., 1994.- 175-181.

25. Ириков В.А., Ларин В.Я., Самущенко Л.М. Алгоритмы и программы решения прикладных многокритериальных задач. Изв. АН СССР, Техническая кибернетика, 1986.-№1,- С.5-16.

26. Карлин С. Математические методы в теории игр, программировании и экономике.- М.: Мир, 1964.- 838 с.

27. Кац И.Я., Тимофеева Г.А. Бикритериальная задача стохастической оптимизации. Автом. и телемех. - 1997. - №3. - С. 116-123.

28. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях предпочтения и замещения.- М.: Радио и связь, 1981.- 560с.

29. Клейнрок Л. Вычислительные сети с очередями. М.: Мир, 1979.-600с.

30. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979. - 432 с.

31. Коваленко Н.С., Мешельский В.М. Режимы взаимодействия неоднородных распределенных конкурирующих процессов. Кибернетика и сист. анал. - 1997. - №3. - С.31-43.

32. Козин И.В. Условия единственности байесовской решающей процедуры. С.-Петербург, гос. акад. аэрокосм, приборост. - С.-Петербург, 1995.-8с.

33. Корбут А.А., Финкельштейн Ю.Ю. Дискретное программирование. -М.: Наука, 1969.-368 с.

34. Коржинский В.В. О выборе первичного датчика случайных чисел для задач имитационного моделирования. Упр. гос. акад. связи. - Одесса, 1955. -16с.

35. Краснощеков П.С., Морозов В.В., Федоров В.В. Внутреннее проектирование технических систем в условиях неопределенности // Изв. АНН СССР. Техническая кибернетика 1982.- №2.- С. 5-12.

36. Критенко М.И., Таранцев А.Л., Щебарев Ю.Г. Оценка значимости факторов при их комплексном воздействии на систему. Автомат, и телемех.- 1995,-№6.-С.165-171.

37. Крохов С.И., Лапко А.В., Ченцов С.В. Непараметрические модели принятия решений в условиях малых выборок. Акт. проб. совр. мат.Т.2. -Новосибирск, 1996.-С.81-86.

38. Крутова И.Л. Формирование алгоритма управления итерационным процессом настройки параметров в системе с упрощенной эталонной моделью. Автомат, и телемех. - 1998. - №2. - С.72-84.

39. Кручинин И.А, Экономическое обоснование автоматизированных систем управления промышленным производством. Пермь: Пермский Госуниверситет, 1974.

40. Кручинин И. А., Перерва О. Л. Экономическая эффективность компьютерных производственных систем. Методология и методика расчетов.- Калуга: Знание/КФ МГТУ, 1998. 104 с.

41. Кудрицкий В.Д., Атаманюк И.П., Иващенко Е.Н. Оптимальная линейная экстраполяция реализации случайного процесса с фильтрацией погрешностей коррелированных измерений. Кибернетика и систем.анал. -1995.-№1.-С.99-107,191.

42. Лапко А.В., Ченцов С.В. Непараметрические модели принятия решений в условиях больших выборок. Актуал. пробл. совр. мат. - 1995 - 1.- С.95-103.

43. Лебедев В.М., Добровольский С.М. Вероятностные модели и статистические методы анализа и обработки информационных потоков. -Фунд. пробл. мат. и мех. Мат.Ч. 1 .:МГУ. М., 1994. - С. 152-153.

44. Лебедев Л.В. Асимптотика максимумов числа заявок и объема работы в некоторых бесконечнолинейных системах. МГУ. - М., 1997. - 12с.

45. Лемешко Б.Ю. Асимптотически оптимальное группирование наблюдений это обеспечение максимальной мощности приоритетов согласия. - Надежность и контроль качества. - 1997. - №8. - С.3-14,62,63.

46. Ленский В.Е. Концепция субъектно-ориентированной компьютеризации управленческой деятельности. М., 1998. - 201 с.

47. Лившиц В.Н. Оптимизация при перспективном планировании и проектировании. М.: Экономика, 1984. - 223 с.

48. Лотоцкий Е.А. Робастные алгоритмы типа стохастическиой аппроксимации (непрерывное время). Теория вероятностей и ее применения. - 1995.-40, №2. - С 324-341.

49. Лэсдон Л.С. Оптимизация больших систем. М.: Наука, 1975.- 431 с.

50. Ляско В.И. Основы прогнозирования и стратегического планирования. М.: МГАДИ (ТУ), 1998. - 209 с.

51. Ляхов А.И. Асимптотический анализ замкнутых систем очередей, включающий устройства с переменной интенсивностью обслуживания. -Автом. и телемех. 1997. - №3. - С. 131-143.

52. Мальцев А.П., Романцев В.В., Ченцов А.Г. К вопросу оптимальной маршрутизации сигнала в условиях неаддитивной функции затрат. -Маршрутно-распределительные задачи. :Урал. гос. техн. ун-т. -Екатеринбург, 1995.-С.54-63.

53. Малютов М.Б., Цитович И.И. Последовательный поиск существенных переменных неизвестной функции. Пробл. перед, инф. -1997. - 33 №4. - С.88-107.

54. Маркелова Е.Ю. Некоторые алгоритмы последовательной оптимизации в маршрутно-распределительных задачах. Маршрутнораспределительные задачи. :Урал. гос. техн. ун-т. Екатеринбург, 1995. -С.63-82.

55. Меркурьев В.В., Молдавский М.А. Семейство сверток векторного критерия для нахождения точек множества Парето // Автоматика и телемеханика 1979.- №1.- С. 110-121.

56. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем.- М.: Мир, 1973,- 342 с.

57. Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столярова Е.Н. Методы оптимизации. -М.: Наука, 1978.-351с.

58. Мошков М.Ю. Локальный и глобальный подходы к сравнительному анализу сложности детерминированных и недетерминированных деревьев решений. Акт. пробл. совр. мат.:Новосиб. гос. ун-т. - 1896. - С.110-118.

59. Негаев В.В., Шаблин И.И. Математическое моделирование разложения и агрегирования случайных функций модифицированным методом канонических разложений. Анал. и опт. киберн. сист. РАН Гос. ин-т физ.-техн. пробл. -М., 1996. С. 17-28.

60. Новгородцева Т.Ю. Чебышева Б.П. Анализ степени неоднородности изделий методами классификации. Иркутск, гос. экон. акад. - Иркутск, 1997.- 19с.

61. Павлов А.В. Диффузионные аппроксимации и измерение условий эргодичности при идентичном обслуживании. Успехи мат. наук. - -1997. -52, №3.-С.171-172.

62. Парамонов Ф.И. Рационализация аппарата управления предприятиями. М.: Экономика, 1989. - 238 с.

63. Пачурова В.И., Чижикова И.Л. Критерии обнаружения выбросов, использующие робастные оценки мешающих параметров. Теория вероятностей и ее применения. -1995. -40. №2. - С.445-456.

64. Первозванский А.А., Гайцгори В.Г. Декомпозиция, агрегирование и приближенная оптимизация. М.: Наука, 1979,- 342с.

65. Петренко А.К., Семенков О.И. Основы построения автоматизированного проектирования. Киев: Высшая школа, 1984.-340с.

66. Петров А.В. Использование аналитико-статистического метода для исследования сложных вычислительных систем // Вычислительные системы. 1975. - Вып.1. - С.6-17.

67. Пиуновский А.Б. Оптимальное управление случайными последовательностями в задачах с ограничениями. М., РФФИ, 1996. - 304с.

68. Плотникова М.Ю. Решение нелинейных уравнений и вычисление параметрических производных методом Монте-Карло. Фунд. пробл. мат. и мех. Мат.Ч. 1.:МГУ. - М., 1994. - С.106-187.

69. Полищук Л.И. Метод обобщенного градиента в диалоговых процедурах векторной оптимизации // Автоматика и телемеханика. 1981.-№5.- С. 109-118.

70. Полковникова Е.В., Полковников Л.В. Планирование и управление проектом с использованием Time Line. М.: Диалог-МИФИ, 1994. - 249 с.

71. Поспелов Д.А. Ситуационное управление, теория и практика. М.: Наука, 1986,- 288 с.

72. Прошин И.А., Прошин Д.И., Прошин А.И. Методика выбора математической модели при обработке экспериментальной статистической информации. Пенза: ПГТУ, 1997. - 20с.

73. Пярните Ю.Э., Савенкова Т.И. Стратегия и тактика гибкого управления. -М.: Финансы и статистика, 1991. 191 с.

74. Растригин Л.А. Современные принципы управления сложными объектами.- М.: Сов. радио, 1980.- 232 с.

75. Рыков В.В. Два подхода к декомпозиции сложных иерархических статистических систем. Непрерывно взаимодействующие подсистемы. -Автомат, и телемех. 1997. - №10. - С.91-104.

76. Сабинин О.Н. Планирование и организация ускоренного статистического моделирования сложных производственно-экономических комплексов. Изв. РАН Теор. и сист. упр. - 1997. - №2. - С.117-123.

77. Селянина Е.И. Планирование на предприятии в условиях рыночной экономики. М.: Экономика, 1993. 156 с.

78. Сидоренко Ю.А. Система функциональных расчетов в АСУП. Н.Новгород, 1995.- 106 с.

79. Силантьева Н.А. Экономические проблемы автоматизации процессов управления производством. М.: Наука, 1972.

80. Смирнов O.JI. Проблемы разработки перспективных систем автоматизированного проектирования // Проблемы теории и практики автоматизации проектирования М., 1985.- С. 3-12.

81. Соколов В.М. Основы проектирования образовательных стандартов (методология, теория, практический опыт). М.: Исследовательский центр, 1996.-86с.

82. Сооль И.М., Статников Р.Б. Выбор оптимальных параметров в задаче со многими критериями,- М.: Наука, 1981,- 110 с.

83. Срагович В.Г. Адаптивное управление. М.: Наука, 1981. - 384с.

84. Стабин И.П., Моисеева B.C. Автоматизированный системный анализ. М.: Машиностроение, 1984.- 312с.

85. Строительное производство. В 3 т. Т.1. Общая часть. В II ч. Ч.Н//Г.К. Башков, В.Б. Белевич, Г.В. Выжигин и др.; Под. ред. И.А. Онуфриева. - М.: Стройиздат, 1988. -621с. (Справочник строителя).

86. Стронгин Р.Г. Численные методы в многоэкстремальных задачах (информационно-статические алгоритмы).- М.: Наука, 1978.- 312 с.

87. Таджиев Ч.М. Оперативная проверка адекватности математической модели многомерной динамической системы. Автомат, и телемех. - 1995. -№7. - С.51-58.

88. Теория выбора и принятия решений / М.М.Макаров, Т.Н.Виноградская, С.В.Федоров и др.- М.: Наука, 1982.- 327 с.

89. Титенко И.М. Интерполяционный байесовский метод оценивания надежности. - Автомат, и телемех. - 1995. - №7. - С. 180-189.

90. Трахтенгерц Э.А. Генерация, оценка и выбор сценария в системах поддержки принятия решений. Автом. и телемех. -1997. - №3. - С. 167-178.

91. Федоткин М.А. Разработка вероятностно-статистических методов построения, анализа и синтеза моделей конфликтных управляющих систем обслуживания // Фундаментальные проблемы математики и механики. -М.:МГУ, 1994.-4.1.-С.149-151.

92. Хоар Ч. Взаимодействующие последовательные процессы. М.: Мир, 1989.-264с.

93. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структур сложных систем. М.: Наука, 1982.-200с.

94. Цициашвилли Г.Ш. Простейшая вероятностная модель оценки обобщенного показателя // Современные проблемы управления. М.: РАН. ДВО. ИПМ., 1995. -№1.-С.1-4.

95. Цуриков В.И. Декомпозиция в задачах большой размерности. М.: Наука, 1984.-352 с.

96. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. М.: Наука, 1984.- 320 с.

97. Abadi М., Cardelli L. A theory of primitive objects: Untyped and first-order systems.- Informationand Computation. 1996. - v. 125, №2. - P.78-102.

98. Adeli H. Expert System for Structural Design.- London: Chapman & Hall, 1988.-330 p.

99. B. D. Joshi, R. Unal, N. H. White and W. D. Morris, A Framework for the Optimization of Discrete-Event Simulation Models. 17th American Society for Engineering Management National Conference, Dallas, Texas, October 10-12,1996.-6p.

100. Blackshire J. Digital PIV (DPIV) Software Analysis System. -NASA/CR-97-206285, December 1997. P. 27.

101. Haekhe C., Natter M., Som Т., Otrula H. Adaptive methods macroeconomic forecasting. Int.J.Intell.Syst. - 1997. - 8, № 1. - P. 1 -10.

102. Hansen G.A., Tools for Business process Reengineering / IEEE Software. 1994

103. Hill David R.C., Object-Oriented Analysis and Simulation. Addison-Wesley Publishing Company. 1996

104. Hughes J. Database Technology.- N.Y.: Prentice Hall, 1988.-273p.

105. Implementation of a Computer for a Semantic Data model: Experienses with TAXIS/ Ed. Nixon В., Chang L., Borgida A// SIGMOD Record.-1987.- v. 6,4.-?. 118-131.

106. Kersberg L. Expert Database systems.- Moulo Park (Ca.): The Benjaming/Cummings Publ., 1986.- 701 p.

107. Knowledge representation and organization in Machine Learning/ Ed. Morik K.- Berlin: Springer, 1989.-319 p.

108. Law A.M., Kelton D.W., Simulation modeling and analysis. McGrew-Hill, New York. 1991

109. Manohar D. Deshpande, Analysis of Waveguide Junction Discontinuities Using Finite Element Method , NASA CR-201710, July 1997, pp. 39.

110. Price W. Data network simulation: experiments at the National physical laboratory 1968-1976//Сотр. networks.-1977Л.-P. 171-199.

111. Rudin H., Muller H. Dinamic routing and flow control. IEEE Trans, on commun.-1980.-V28, №7.- P.1030-1039.

112. Zhou M.C. and DiCesare F., Petry Net Synthesis for Discrete Event Control of Manufacturing Systems. Kluver Academic Publishers, 1993

113. Zvi G. Oded M. All pairs shortest distances for graphs with small integer length edges. Informationand Computation. - 1997. - v. 134, №2. - P. 103139.