автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизированная система управления технологическим процессом брагоректификации с контуром лингвистического прогнозирования

ЛУНЁВ РОМАН АЛЕКСЕЕВИЧ

АВТОМАТИЗНРОВАНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ БРАГОРЕКТИФИКАЦИИ С КОНТУРОМ ЛИНГВИСТИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Специальность 05.13.06 - Автоматизированные системы управления технологическими процессами и производствами (промышленность)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Орел - 2006

Работа выполнена на кафедре «Информационные системы» в Орловском государственном техническом университете (ОрелГТУ).

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор

Константинов Игорь Сергеевич

Официальные оппоненты - доктор технических наук

Шарупич Вадим Павлович кандидат технических наук, доцент БГТУ им. В.Г. Шухова

Кожевников Владимир Павлович

Ведущая организация: Санкт-Петербургский государственный тех-

нологический институт, г. Санкт-Петербург

Защита состоится «28» февраля 2006 года в «12» часов на заседании диссертационного совета Д212.182.01 при Орловском государственном техническом университете по адресу: 302020, г. Орел, Наугорское шоссе, 29.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Орловского государственного технического университета.

Автореферат разослан «27» января 2006 года

Ученый секретарь диссертационного совета Д212.182.

доктор технических наук, профессор

^_А.И. Суздальцев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В производстве спирта технологические процессы брагоректификации - ректификации культуральной спиртосодержащей жидкости (КССЖ), являются наиболее энергоемкими и оказывают существенное влияние на качество готовой продукции. Поэтому проблемы повышения и стабилизации качества выпускаемой продукции, а также снижения ресурсо- и энергозатрат в процессах брагоректификации очень актуальны. Один из путей решения - это создание высокоэффективных и высоконадежных систем автоматизированного управления. Наиболее перспективной технологией автоматизированного управления, на сегодняшний день, являются SCADA системы (Supervisory Control And Data Acquisition - диспетчерское управление и сбор данных). Особенно они эффективны при создании АСУТП производств с ограничениями на кадровые и материальные ресурсы.

В тоже время, повышение степени автоматизации и перераспределение функций между человеком и аппаратурой обострило проблему взаимодействия человека-оператора с системой управления. Анализ большинства аварий и происшествий на производствах, многие из которых привели к катастрофическим последствиям, показали, что ошибка человека являлась первоначальной причиной в большинстве случаев. Одной из причин таких ситуаций является ориентация разработчиков на применение новейших технических (технологических) достижений, стремление повысить степень автоматизации и функциональные возможности системы в ущерб необходимости построения эффективного человеко-машинного интерфейса, т.е. интерфейса, ориентированного на комфортное состояние оператора технологического процесса.

Практически все SCADA системы предлагают решение проблемы взаимодействия с оператором за счёт средств визуалиции, систем алармов (тревог) и трендов. Но даже самые мощные продукты не позволяют построить «полноценный» диалог, в виду отсутствия структурированного, комплексного описания состояния технологического процесса, и разделения среды разработки и среды исполнения, что накладывает ограничения на внесение изменений или дополнений в уже существующий проект.

Данное диссертационное исследование является логическим продолжением диссертационной работы Касьянова Ю.В. и поднимает проблемы повышения качества готовой продукции в процессах брагоректификации на новой технологической базе, за счёт применения внешнего, вынесенного за непосредственный контур регулирования контура лингвистического прогнозирования в виде надстройки над SCADA системой. Проводимые исследования основаны на работах отечественных и зарубежных учёных: Л. Заде, Д.А. Поспелова, У. Рэя, Г.Г. Почепцова и др.

Объектом исследования в данной работе является технологический процесс брагоректификации при производстве спирта.

В качестве предмета исследования рассматривались подходы, методы и способы построения систем лингвистического прогнозирования в системах автоматизированного управления процессами брагарёю:ификации.

Цель и задачи исследования. Целью настоящей работы является повышения качества готовой продукции и сокращения энергозатрат, за счёт внесения в структуру АСУТП контура лингвистического прогнозирования.

Для достижения поставленной цели были сформулированы и решались следующие основные задачи:

- анализ существующих подходов к синтезу систем автоматизированного управления процессом брагоректификации;

- исследование методов реализации контура лингвистического прогнозирования АСУТП брагоректификации;

- разработка и исследование математической модели прогноза, а также модели взаимодействия контура лингвистического прогнозирования с оператором технологического процесса;

- разработка и исследование структуры и алгоритмов функционирования контура лингвистического прогнозирования АСУТП брагоректификации и его основных блоков;

- синтез АСУТП брагоректификации с контуром лингвистического прогнозирования, используя разработанные модели и алгоритмы, проведение оценки эффективности её внедрения.

Методы и средства исследований. При решении указанных задач использовались методы: теории нечётких множеств, теории вычислительных процессов, теории сетей Петри, объектно-ориентированного программирования и построения графических человеко-машинных интерфейсов.

Достоверность полученных результатов обусловлена корректностью математических выкладок, согласованностью основных теоретических результатов с известными положениями теории автоматизированного управления и теории нечётких множеств и результатами достаточно обширных вычислительных экспериментов по тестированию созданных алгоритмов, которые подтверждают непротиворечивость основных теоретических результатов и выводов. Научная новизна заключается в следующем:

- предложена методика синтеза АСУТП брагоректификации с контуром лингвистического прогнозирования;

- разработана математическая модель взаимодействия контура лингвистического прогнозирования с оператором технологического процесса брагоректификации;

- разработаны алгоритмы управления процессами составления «описания состояния технологического процесса» на базе математической модели прогноза, а также алгоритмы, реализующие взаимодействие контура лингвистического прогнозирования с оператором технологического процесса АСУТП брагоректификации.

Практическая значимость работы заключается в следующем:

1. В программном комплексе, реализующем контур лингвистического прогнозирования АСУТП брагоректификации, позволяющего повысить качество готовой продукции и сокращение энергозатрат за счёт повышения эффективности управления технологическим процессом.

2. Во внедрении АСУТП брагоректификации с контуром лингвистическо-

го прогнозирования на Веселолопанском спиртовом заводе, что позволило повысить качество готовой продукции и добиться снижения энергозатрат.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на международной научно-практической конференции «Информационные технологии в науке, образовании и производстве» в г. Орле 2004 г., второй международной научно-практической интернет-конференции «Энерго- и ресурсосбережение - XXI век.» г. Орел 2004 г., а также на научно-практических семинарах кафедр: «Информационные системы» ОрёлГТУ (г. Орёл), и «Компьютерные технологии и системы» БГТУ (г. Брянск) 2003-2005 г.

Положения, выносимые на защиту:

1. Методика синтеза АСУТП брагоректификации с контуром лингвистического прогнозирования на основе математических моделей прогнозирования поведения технологического процесса и взаимодействия с оператором.

2. Математическая модель прогнозирования поведения технологического процесса брагоректификации.

3. Математическая модель взаимодействия контура лингвистического прогнозирования АСУТП брагоректификации с оператором технологического процесса.

4. Алгоритмы управления процессами составления «описания состояния технологического процесса», а также алгоритмы взаимодействия контура лингвистического прогнозирования с оператором технологического процесса АСУТП брагоректификации.

5. Реализованная АСУТП брагоректификации с контуром лингвистического прогнозирования, внедрённая на Веселолопанском спиртовом заводе. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех

глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа изложена на 160 страницах машинописного текста, включающего 34 рисунка, 3 таблицы, список литературы из 96 наименований, 4 приложения.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы ее цель и задачи, научная новизна, практическая значимость и основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе проведен анализ основных существующих подходов к построению систем автоматизированного управления установками ректификации КССЖ, основная задача которых - снижение затрат на производство и увеличения качества и количества готовой продукции. Из приведенного анализа подходов к автоматизации процесса брагоректификации был сделан вывод, что приведенные схемы не отвечают предъявленным к технологическому процессу требованиям одни, с точки зрения обеспечения надлежащего качества выпускаемой продукции, другие - по возможностям своей практической реализации из-за высокой сложности.

Рассмотрены и проанализированы существующие на сегодняшний день

подходы к созданию прогнозирующих систем в управлении технологическими процессами. Показано что большинство подходов к построению систем прогнозирования поведения технологических процессов имеют в своем составе сложный математический аппарат, который для своего создания требует долгосрочных и очень трудоемких затрат. Как правило, исходная информация о состоянии технологического процесса не является чёткой и детально дающей представление о происходящем, что требует использования подходов опирающихся на нечёткую логику. Минимизация затрат на производство, ресурсо- и энергосбережение делает использование сложных интеллектуальных систем вроде мощных нейронных сетей не возможным в условиях предприятий с недостаточным финансированием.

По результатам исследований первой главы был сделан вывод о необходимости разработки нового подхода к решению задач повышения качества АСУТТТ ректификации КССЖ в условиях ограниченности средств и недостатка специалистов, заключающийся в применении внешнего, вынесенного за непосредственный контур регулирования контура лингвистического прогнозирования, который может бьггь реализован в виде лингвистической составляющей -ЛС АСУТП ректификации КССЖ. Проведённый анализ позволил сформулировать требования к ЛС АСУТП:

1. Использование базы знаний, реализация которой требует привлечения труда специалиста знающего конкретное производство;

2. Использование аппарата нечёткой логики для получения информации о состоянии технологического процесса;

3. Ведение истории технологического процесса с целью получения более точного понимания его состояния на текущий момент времени.

Во второй главе работы сформулированы основные положения функционирования АСУТП ректификации КССЖ с точки зрения организации эффективного управления. Реализована и исследована структура АСУТП ректификации КССЖ с внешним контуром лингвистического прогнозирования - рисунок 1. Показано что, наиболее остро проблема прогнозирования в технологических процессах связаны с невозможностью построения сложных интеллектуальных систем из-за их дороговизны и недостаточной проработанности, а также что существующие решения в этой области на базе вСАВА систем не достаточно развиты. Показано что использование системы прогнозирования работающей в режиме «советчика» позволяет значительно снизить риск возникновения «катастрофических» ситуаций, и является значительно более оправданным с точки зрения энерго- и ресурсосбережения.

Показано, что полная автоматизации технологических процессов возможна только в рамках оценки отдельных показателей качества эксплуатации объекта, когда не требуется обобщенной оценки о качестве функционирования всей производственной системы. Так как возможности автоматического управления технологическими процессами без участия человека строго ограничены необходимостью оценки качества производства. Поэтому можно утверждать, что только в симбиозе естественного языка и человеческого мышления обеспечивается полнота описания системы объект - устройство управления - среда.

Отсюда принципиально обосновывается необходимость непосредственного участия человека в структуре управления в качестве эксперта - человека знающего конкретное производство. При этом участие нескольких экспертов нежелательно, как при составлении прогнозирующего текста, так и при его расширении, так как это может привести к разночтениям и повлиять на содержание основных понятий (состояние, ситуация, событие)

РХгА

ОУ

БК

©

© ^

ЭК

РК

ККП

@

ж

? - расход бражки Хг крепость бражки А - норма выработки

Спирт

Концентрат ЭА^>

Сивушное масл^

ЛС

Блок сбора данных

УХ, А

Хг

г

Блок определения параметров

УС

Блок построения Блок заданий

мат модели

А

Блок анализа и Блок задания

прогнозирования коррекций

Блок штатного контроля ЛС АСУТП ректификации КССЖ

Оператор

Блок

хранения

записей

База знаний ЛС АСУТП ректификации КССЖ

Рисунок 1 - Структурная схема АСУТП ректификации КССЖ с внешней вынесенной за непосредственный контур регулирования ЛС.

Исходя из вышесказанного можно сформулировагь следующие условия для реализации прогнозирующей составляющей:

- глубокая взаимосвязь со структурой конкретной организационно-технической системы;

- индивидуальность составления прогнозирующего текста;

- возможность модернизации прогнозирующего текста;

- возможность оценки качества прогнозирования.

Оценку качества прогноза должен производить оператор технологического процесса. Именно он должен определять необходимость внесения в тексты корректировок, из дополнения и смены.

Для проведения лингвистического прогноза и организации диалога строится причинная модель - это текст, структура каждого предложения которого представляет собой предложение с придаточным обстоятельства причины:

11« ПСД >,!, если < ПСД >а )

ы

где аббревиатура ПСД - это символическое изображение элементарной лингвистической конструкции «подлежащее - сказуемое - дополнение».

Подготовка предложений должна подчиняться следующему порядку

1) устанавливается набор состояний, глубина ретроспекции, набор ситуаций и формулируется набор событий, связанный с градационными значениями модальностей (возможностей и уверенности);

2) каждая правая часть <ПСД>12 (¡=1,2,...,п) предложения текста содержит сравнение текущей ситуации в! с одной из ситуаций из набора ситуаций;

3) каждая левая часть <ПСД>,1 (¡=1,2,...,п) предложения текста:

- содержит определение и присвоение прогнозирующему параметру (прогнозу) такого конкретного состояния, которое надо ожидать по мнению эксперта на следующем шаге,

- содержит операцию связывания конкретного значения прогноза с определенной градацией значения модальности (возможности или уверенности),

- содержит операцию связывания конкретного значения состояния с определенным событием из набора событий,

- содержит операцию связывания конкретного события с определенной градацией значения модальности (возможности или уверенности),

4) за человеком-экспертом или участником в любом случае могут остаться функции оценки качества прогнозирования и модернизации прогнозирующего текста.

Чем глубже ретроспекция, то есть чем лучше известна предыстория с ее причинами и следствиями, тем увереннее будет сделано заключение и о прогнозе и о тех мероприятиях (действиях), которые при этом необходимо совершить.

В терминах математической логики это можно выразить соотношением между множеством прогнозов Р={Р1, Рг,—, Рк}> множеством ситуаций 8={зь з2,..., в,} и множеством событий (орггехмероприятий) М:

V ДКоо Э^ДО 0=1.2,...,1) \/Р,(1=1,2,...,к) 3 шчеМ: Ь(шч)=1, где 3,У - кванторы существования и общности,

1, если выполнение действий ту ведёт к успешному Цтч) = -< функционированию системы О, в противном случае.

При этом структура (форма, формула, фраза) ситуации может быть существенно сложнее, например, б(Д1) = а, а,.] а,.2 ...а,.д„где:

Д1 - глубина ретроспекции (предыстории),

а, - состояние в текущий момент 1,

а,_1 - состояние в предыдущий момент (М),

а,.д, - состояние в момент предельной глубины ретроспекции.

С увеличением глубины ретроспекции (предыстории), естественно, снижается потребность использования модальностей.

Предложена математическая модель взаимодействия ЛС АСУТП ректификации КССЖ с оператором технологического процесса, удовлетворяющая требованиям гибкости и функциональности подобного класса систем, за счёт введения временных режимов и формализованного описания состояния технологического процесса. Для описания и исследования взаимодействия процессов был применен аппарат сетей Петри. Анализ достижимости построенной сети Петри показал, что из начальной маркировки после обработки каждого такта достижима маркировка, соответствующая готовности системы к обработке нового такта.

Рисунок 2 - Модель диалога ЛС АСУТП и 5САОА системы с оператором технологического процесса ректификации КССЖ

Исходя из приведенной модели диалога, были сформулированы принципы и состояния работы ЛС АСУТП ректификации КССЖ:

- ЛС работает параллельно с контуром управления автоматизированной системы;

- существуют два режима работы - основной режим, когда ЛС находится в памяти ЭВМ и отслеживает показания, снимаемые с контрольных точек, и дополнительный - когда значения показаний какой-то контрольной точки выйдут за диапазон технологически допустимых;

- показания, снимаемые с контрольных точек, заносятся в отдельную базу данных, предназначенную для их хранения и ведения журнала учета.

- как только значения показаний с какой-то контрольной точки выйдут за диапазон технологически допустимых, ЛС переключается в дополнительный режим работы и обращается к базе знаний за рекомендациями для оператора.

В третье главе проведена разработка ЛС АСУТП ректификации КССЖ Были разработаны структурные схемы подсистем ЛС и алгоритмы управления работой ЛС АСУТП ректификации.

Разработана структура ЛС (рисунок 4) и определены основные функциональные элементы таких подблоков системы как:

- блок сбора данных ЛС АСУТП ректификации КССЖ;

- блока штатного контроля ЛС АСУТП ректификации КССЖ;

- базы знаний ЛС АСУТП ректификации КССЖ;

Рисунок 4 - Структурная схема ЛС АСУ ТП ректификации КССЖ

Разработана структура данных базы знаний ЛС АСУТП ректификации КССЖ, определены основные объекты и атрибуты технологического процесса -таблица 1.

Таблица 1 - Описание ситуации в базе знаний ЛС АСУТП ректификации

КССЖ

Объект Атрибут

Ситуация в, Номер контрольной точки Давление Температура Расход

к, выросло - -

...

км - - упал

кг - выросла -

Из приведенной таблицы видно, что набор атрибутов для всех объектов -одинаков, дело в том, что у каждой колоны наличествуют контрольные точки давления, температуры и расхода - отбора. Отличаются они только номером и

соответственно показаниями. Поэтому при составлении описания ситуации при помощи языков представления данных предикатного типа достаточно выделить следующий набор предикатных переменных:

X - множество точек и У - множество параметров.

X = {хь х2,..., хп}

здесь х, - номер точки сбора данных показания которой отклонились от технологически допустимых.

¥ = {УьУ2,Уз}

здесь у! - давление, у2 - температура, у3 - расход (отбор, объём). Предикатный символ Р - является лингвистической переменной и может принимать следующий значения:

Р = {Р1> Р2, Рз, Р4, Р5, Рб} здесь р] - выросло, р2 - выросла, р3 - вырос, р4 - упало, р5 - упала, р6 -

системы.

Данная структура данных является независимой от конкретного производства, т.е. при модификации ЛС под другие задачи, необходимости вносить изменения в структуры данных базы знаний нет, достаточно только изменить множество контрольных точек, параметров и, при необходимости, предикатный символ.

Исходя из структуры и функциональных составляющих ЛС АСУТП ректификации КССЖ были разработаны алгоритмы управления процессами:

• реализации запроса на получение данных из БД БСАЭА системы;

• составления «описания состояния технологического процесса» и осуществление перевода «нечётких» данных в чёткие - фазификация;

• поиска необходимой информации в базе знаний, выборки и вывода рекомендаций оператору технологического процесса.

Алгоритм реализации запроса на получение показаний контрольных точек (рисунок 5) должен обеспечивать: возможность запроса показаний контрольных точек действительных как на текущий момент времени, так и с учётом глубины ретроспекции, возможность выхода из цикла ожидания при поступлении соответствующего требования.

Выбрав необходимые данные, происходит их считывание, т.е. присвоение реальных показаний внутренним переменным. После чего значения этих переменных проходят первичную обработку. Первичная обработка, как уже было сформулировано ранее, заключается в приведении некоторых величин к нужному виду - для дальнейшего использования при расчётах. На последнем этапе алгоритма система проверяет - не инициирован ли выход из системы. Если был инициирован выход, а цикл опроса ещё не закончился, то система не прервет свою работу, пока не завершится данный цикл. Это сделано с целью предотвращения потери данных.

Алгоритм составления описания ситуации, отвечает за то, каким образом текущее состояние технологического процесса будет описано при помощи языка предикатов. После того, как полученные значения прошли первичную обработку, они проходят проверку на соответствие технологическим нормам, т.е. реальные показания для каждой из контрольных точек сопоставляются с функцией принадлежности вида:

О, если х < а х - а

ц (х,а,Ь,с,<1)

, если а х 2 с с - а

1, если с £ х < Л Ь - х

Ь-

О, если х > (I

й <, х £ Ь

В графическом виде она представлена на рисунке 6:

Рисунок 6 - Функция принадлежности.

здесь х — значение показаний контрольной точки;

с и Ы - верхняя и нижняя границы нормального диапазона показаний контрольной точки, которые устанавливаются заранее;

аиЬ-верхний и нижний пределы показаний контрольной точки. После проверки контрольной точки и сопоставления ее показаний с функцией принадлежности делается вывод - превысили ли показания технологически допустимые. Необходимо заметить, что при 0,9 <ц (х,а,Ь,с,с!) ¿1, значения параметра считаются технологически допустимыми. В данном случае проверяются показания следующей контрольной точки.

В случае если значение у. (х,а,Ь,с,с!) >0,6 и ц (х,а,Ь,с,с1) <0,9, то составляется «описание ситуации», по следующему алгоритму:

1. Из множества параметров определяется текущий (определяется номер контрольной точки, показания которй сейчас рассматриваются);

2. Из множества контрольных точек определяется текущая и для нее выбирается название (определяется принадлежность контрольной точки, множеству точек давления, расхода или температуры);

3. Определяется смысл утверждения для данного параметра из множества предикатного символа Р.

Если же значение ц (х,а,Ь,с,с!) >0 и ц (х,а,Ь,с,с!) <0,3, то к вышеприведенному алгоритму добавляется еще один этап - к уже составленному описанию добавляется параметр усиления утверждения - квантификатор «сильно», который говорит о том, что показания контрольной точки сильно отклонились от технологически допустимых норм.

Данный алгоритм циклически выполняется до тех пор, пока не будут просмотрены и проверены все показания контрольных точек.

Алгоритм поиска и выборки рекомендаций оператору начинает свою работу, после того как было составлено «описание ситуации», которое является входными данными для данного алгоритма. Получив входные данные, производится поиск полученного «основного описания» в базе знаний, и в зависимости от результатов этого поиска работа алгоритма разветвляется.

Если «основное описание» найдено, то для него ищется «дополнительное описание».

Рисунок 7 - Алгоритм поиска информации, выборки и вывода рекомендаций оператору технологического процесса.

Причем блок №4 работает по следующему алгоритму:

1. Определение глубины ретроспекции;

2. Запрос показаний контрольных точек с учётом глубины ретроспекции;

3. Составление «дополнительного описания» (алгоритм такой же как и при

составлении «основного описания»);

4. Поиск «дополнительного описания» в базе знаний.

И вновь работа алгоритма ветвится в зависимости от того, найдено ли «дополнительное описание» или нет.

Если «дополнительное описание» найдено, то происходит для «полного описания» (данной цепочки - «основное описание» «дополнительное описание Ь>...«дополнительное описание К!») выборка рекомендации оператору, после чего эти рекомендации вместе с «полным описанием» на естественном языке выводятся оператору.

Если же «дополнительного описания» не найдено, то оно добавляется к уже существующим «дополнительным описаниям» для данного «основного», но не в базу знаний, а блок хранения записей, из которого в последствии может быть перемещено, после «расшифровки», в базу знаний. Оператору выводятся все рекомендации для полученного «полного описания», которое представляет собой цепочку из «основного описания» -» «дополнительного описания N-1», где N-1 это индекс последнего «дополнительного описания» для которого были найдены в базе знаний рекомендации. Также оператору выводится сообщение о том, что в блоке хранения записей появилась новая запись требующая «расшифровки» - внесения рекомендаций.

В том случае если не было найдено в базе знаний полученного «основного описания», определяется количество «основных описаний» в базе знаний, и в блок хранения записей данное «основное описание» заносится с номером на единицу превышающим полученный. В данном случае для этого «основного описания» сразу же заносится в блок хранения записей «дополнительное описание по умолчанию». Это пустая строка, которая никоим образом не конкретизирует ситуацию. Данное «дополнительное описание по умолчанию» предназначено для того, чтобы в дальнейшем при обнаружении подобного «основного описания» для него были выведены наиболее «общие», часто встречающиеся, рекомендации по регулированию. После того как была осуществлена запись в блок хранения записей, происходит вывод оператору технологического процесса сообщения о том, что в блок хранения записей занесено новое правило, требующее «расшифровки» - человеком, знающим производство (экспертом).

В четвертой главе работы приведены основные принципы реализации ЛС АСУТП ректификации.

Реализованы структурные схемы и разработаны интерфейсы ЛС АСУТП ректификации КССЖ и базы знаний ЛС АСУТП ректификации КССЖ, которые представляют собой систему экранных форм, связанных каналами управления и передачи информации.

Важно отметить, интерфейс ЛС АСУТП разбит на две части исходя из соображений удобства восприятия информации, так как большую часть времени оператор технологического процесса будет использовать мини-окно слежения, получая необходимые рекомендации, в случае получения более полной информации предусмотрена возможность перехода от мини-окна к главному окну ЛС АСУТП ректификации КССЖ.

Требования, предъявляемые к интерфейсу базы знаний ЛС АСУТП рек-

тификации, сводятся к тому, что необходимо наиболее полно предоставлять информацию, хранимую как в самой базе знаний, так и в блоке хранения записей, поэтому важным было добиться того, чтобы информация, содержащаяся в блоке хранения записей отображалась таким же образом, что и информация базы знаний. Это в первую очередь обеспечило единообразие форм хранения данных и в базе знаний и блоке хранения записей, а также это позволило снизить затраты на разработку системы и обучение пользователя. Также важно разработать единообразный интерфейс для идентичных по структуре данных модулей. Это значительно облегчит эксплуатацию ЛС АСУТП ректификации КССЖ, а также снизит затраты на ее сопровождение и развитие.

Приведена трёхуровневая система управления - рисунок 8.

Рисунок 8 - Схема трёхуровневой системы управления

Нижний уровень включает в себя датчики и исполнительные механизмы. Датчики выполняют функции измерения параметров технологического процесса с последующей их передачей в систему управления. Все применяемые датчики, обеспечивают высокую точность измерения, а что самое главное - высокую надёжность работы. Вследствие того, что элементы нижнего уровня расположены непосредственно в цехе брагоректификации, который является взрывоопасным помещением, все датчики выполнены во взрывобезопасном исполнении с элементами искрозащиты. В качестве, регулирующих органов используются шаровые краны с электроприводом во взрывозащищенном исполнении и пропорциональные клапаны с соленоидным токовым приводом.

Средний уровень - промышленный логический контроллер Premium TSX фирмы Schneider Electric, который осуществляет сбор информации от датчиков, реализует программное управление исполнительными механизмами (ИМ), а также передачу необходимой для наблюдения и управления информации на верхний уровень.

Верхний уровень - автоматизированное рабочее место (АРМ) оператора. АРМ оператора выполнено на базе персонального компьютера и позволяет ото-

бражать параметры технологического процесса на мнемосхеме, в том числе информацию о положении исполнительных механизмов. Также отсюда оператор может вносить управляющие воздействия в ход технологического процесса опираясь на советы Л С АСУТП ректификации КССЖ

Проведенная оценка эффективности внедрения ЛС АСУТП ректификации КССЖ, позволила выявить следующий экономический эффект за период эксплуатации системы:

1. Повышение качества выпускаемого продукта после внедрения системы - рисунок 8.

максимально допустимое значение содержание до внедрения ЛС АСУТП содержание после внедрения ЛС АСУТП

Рисунок 9 - Содержание сложных эфиров, мг/л безводного спирта, до и после внедрения ЛС АСУТП ректификации КССЖ.

На графике приведены показатели содержания сложных эфиров в готовой продукции за период с ноября по март 2003-2004 г. и аналогичный ему период времени 2004-2005 г. Как видно из графиков произошло снижение содержания сложных эфиров в готовой продукции. Это косвенное подтверждение того, что внедрение ЛС АСУТП ректификации КССЖ, позволило повысить качества готовой продукции за счбт своевременно принимаемых решений по регулированию состояния технологического процесса оператором, который, опираясь на рекомендации, вносил соответствующие поправки.

2. Также критерием, косвенно указывающим на целесообразность внедрения ЛС АСУТП, может выступать декремент затухания. Были взяты и оценены наиболее важные показатели технологического процесса ректификации. Как показали проведенные исследования, декремент затухания колебательных процессов в колоннах значительно вырос, что указывает на то, что внесение своевременных поправок в процесс регулирования позволило уменьшить степень перерегулирования. Высокая степень перерегулирования приводит к тому, что привода исполнительных механизмов работают в непрерывном колебательном режиме, это в свою очередь приводит к их быстрому износу, т. к. подобный режим работы электропривода является наиболее неблагоприятным. Поэтому снижение степени перерегулирования позволило повысить срок эксплуатации

исполнительных механизмов, снизить затраты на их обслуживание и ремонт, а также уменьшить затраты на электроэнергию.

3. Проведенная оценка экономической эффективности от внедрения ЛС АСУТП ректификации показала, что снижение расхода греющего пара « на 10 % позволило обеспечить экономию природного газа за производственный сезон (275 суток) на сумму »698 280 руб. Также, повышение среднего содержания спирта в бражном дистилляте обеспечило наиболее эффективную работу эпю-рационной колонны. В результате, суточный объем производства спирта составил в среднем »=6406 дал, при утвержденной производственной мощности 6000 дал/сутки. Таким образом, при затратах на 1000 дал производимого спирта условно-постоянных расходов 2632,39 руб., расчетная экономия составит: 2632,39руб. х Штыс дст х 215дн = 56П7 б 100%

Таким образом, экономическая эффективность от внедрения ЛС АСУТП ректификации КССЖ выражается в получении чистой прибыли »754 397 рублей.

Рассмотрены основные направления дальнейших исследований в этой области, а также возможные сферы применения данной системы.

ЛС АСУТП ректификации КССЖ может найти дальнейшее применение при организации и построении автоматизированных систем управления технологическими процессами брагоректификации в частности, и ректификации в целом. С внесением дополнений и с адаптацией ЛС АСУТП под конкретное производство данная система применима к высокоинерционным технологическим процессам различной сложности, в основе которых лежат физико-химические процессы.

Структурные схемы и модели функционирования могут быть использованы при построении автоматизированных систем управления использующих в основе принципы диспетчеризации и человеко-машинных интерфейсов, при организации и построению автоматизированных систем управления технологическими процессами брагоректификации в частности и ректификации в целом.

Результаты данной работы активно применяются при проведении занятий со студентами ОрёлГТУ по дисциплинам «Техническое и программное обеспечение автоматизированных систем управления технологическими процессами», «Компьютерное моделирование» и дипломного проектирования для специальности 220400, а также для проведения исследований в области построения человеко-машинных интерфейсов и нечетких систем.

В заключении сформулированы основные результаты работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проанализированы основные подходы к построению АСУТП ректификации КССЖ и созданию систем прогнозирования в условиях недостатка средств и высококвалифицированного персонала. На основе анализа предложен новый подход к построению АСУТП ректификации КССЖ с контуром лингвистического прогнозирования.

2. Разработаны и исследованы математическая модель прогноза, а также математическая модель взаимодействия оператора технологического процесса с контуром лингвистического прогнозирования АСУТП ректификации КССЖ.

3. Разработаны и исследованы структурные схемы блоков и подблоков контура лингвистического прогнозирования АСУТП брагоректификации, а также алгоритмы управления процессом составления «описания состояния технологического процесса», его хранения выборки и вывода рекомендаций оператору технологического процесса.

4. Предложенная методика синтеза АСУТП брагоректификации с контуром лингвистического прогнозирования реализована на Веселолопанском спиртовом заводе.

5. Контур лингвистического прогнозирования АСУТП ректификации КССЖ реализованный в виде программного комплекса.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Лунёв, P.A. Использование методов лингвистического прогнозирования в автоматизации технологического процесса ректификации культуральной спиртосодержащей жидкости [Текст]/ P.A. Лунёв, И.С. Константинов, С.В. Новиков, А.И. Фролов // «Информационные технологии в науке, образовании и производстве». Материалы международной научно-технической конференции. - Орел: ОрелГТУ, 2004. - ТЗ. - С. 34-38.

2. Лунёв, P.A. АСУТП ректификации культуральной спиртосодержащей жидкости с системой лингвистического прогнозирования. [Текст] / Лунёв P.A. // «Известия ОрелГТУ» - Орел: ОрелГТУ, 2005.

3. Лунёв, P.A. Разработка функциональной схемы лингвистической составляющей технологичного процесса ректификации КССЖ. [Текст] / P.A. Лунёв // «Информационные технологии в науке, образовании и производстве». Материалы международной научно-технической конференции. - Орел: ОрелГТУ, 2004,-ТЗ.-С. 118-121.

4. Лунёв, P.A. Алгоритмы функционирования лингвистической составляющей АСУТП ректификации культуральной спиртосодержащей жидкости и её основных блоков. [Текст] / P.A. Лунёв, И.С. Константинов // «Информационные технологии моделирования и управления» - Воронеж: 2005. - №7(25). - С. 1026-1031.

5. Лунёв, P.A. Проблемы ресурсо- и энергосбережения при автоматизации управления процессами ректификации КССЖ. [Текст] / P.A. Лунёв // Энерго- и

р-2186 №

ресурсосбережение - XXI век.: Материалы второй международной научно-практической интернет-конференции. - Орел: ОрелГТУ, 2004. - С. 58-60.

6. Создание инфраструктуры единого информационно-телекоммуникационного пространства области на базе районных консультационно-сервисных пунктов [Текст]: отчет о НИР (заключ.): 1125 / ОрелГТУ; рук. Голенков В.А. - Орел, 2004. - 109 с. - Исполн.: Константинов И.С., Коськин A.B., Копылова A.B., Гаврилин A.B., Фролов А.И., Лунёв P.A., Новиков C.B.

7. Создание инфраструктуры единого информационно-телекоммуникационного пространства области на базе районных консультаци- 1 онно-сервисных пунктов [Текст]: отчет о НИР (заключ.): 1528 / ОрелГТУ; рук. Голенков В.А. - Орел, 2003. - 64 с. - Исполн.: Константинов И.С., Коськин

A.B., Копылова A.B., Гаврилин A.B., Фролов А.И., Лунёв P.A., Новиков C.B. I

8. Иванова, Т.Н. Анализ мониторинга радионуклидов и афлатоксина Mi i заготавливаемого молока в зависимости от периода года. [Текст] / Т.Н. Иванова, О.Н. Лунёва, P.A. Лунёв // Гигиена и санитария. - 2005. - № 3 . - С. 38-40.

9. Константинов, И.С. Разработка структуры и требований к техническому и организационно-кадровому обеспечению инфраструктуры единой образовательной информационной среды Орловской области на базе районных консультативно-сервисных пунктов [Текст] / И.С. Константинов, А.И. Фролов, P.A. Лунёв, C.B. Новиков // «Информационные технологии в науке, образовании и производстве». Материалы международной научно-технической конференции. - Орел: ОрелГТУ, 2004. - Т4. - С. 91-95.

i

ЛР ИД № 00670 от 05.01.2p00 г. Подписано к печати » 2006 г.

Усл. печ. л.1. Тираж 100 экз. Заказ № Ч

Полиграфический отдел ОрелГТУ 302025, г. Орел, ул. Московская, 65

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ПОДХОДОВ К к АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ

БРАГОРЕКТИФИКАЦИИ.

1.1. Анализ технологического процесса брагоректификации КССЖ.

1.2. Анализ существующих подходов к построению систем автоматизированного управления установками ректификации.

1.3. Анализ существующих подходов к созданию прогнозирующих систем в управлении технологическими процессами.

1.4. Постановка задачи исследования.

1.5. Выводы по первой главе.

Глава 2. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ

ЛИНГВИСТИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В

УПРАВЛЕНИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ БРАГОРЕКТИФИКАЦИИ.

2.1. Исследование структуры автоматизированной системы управления технологическим процессом брагоректификации.

2.2. Исследование методов реализации контура лингвистического прогнозирования.

2.3. Исследование лингвистического подхода к прогнозированию поведения технологических параметров процессов брагоректификации.

2.4. Реализация модели взаимодействия контура лингвистического прогнозирования АСУТП брагоректификации и оператора технологического процесса.

2.5. Выводы по второй главе.

Глава 3. РЕАЛИЗАЦИЯ СТРУКТУРЫ КОНТУРА

ЛИНГВИСТЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ АСУТП БРАГОРЕКТИФИКАЦИИ.

3.1. Разработка структурной схемы контура лингвистического прогнозирования АСУТП ректификации КССЖ.

3.2. Реализация структурных схем подблоков контура лингвистического прогнозирования АСУТП

А ректификации КССЖ.

3.2.1 Реализация структурной схемы блока сбора данных контура лингвистического прогнозирования АСУТП ректификации КССЖ.

3.2.2 Реализация структурной схемы блока штатного контроля контура лингвистического прогнозирования АСУТП ректификации КССЖ.

3.2.3 Разработка структурной схемы базы знаний контура лингвистического прогнозирования АСУТП ректификации КССЖ.

3.3. Структура данных базы знаний контура лингвистического прогнозирования АСУТП ректификации КССЖ.

3.4. Реализация алгоритмов управления контура лингвистического прогнозирования АСУТП ректификации КССЖ.

3.4.1 Алгоритмы реализации запросов на получение показаний контрольных точек и очистки базы данных с показаниями.

3.4.2 Алгоритм составления «описания ситуации».

Функция принадлежности.

3.4.3 Алгоритмы поиска, выборки и вывода рекомендаций оператору.

3.5. Выводы по третьей главе.

Глава 4. РЕАЛИЗАЦИЯ ЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ

СОСТАВЛЯЮЩЕЙ АСУТП РЕКТИФИКАЦИИ

КССЖ.

4.1. Реализация структуры интерфейса оператора технологического процесса с лингвистической составляющей АСУТП ректификации КССЖ.

4.2. Реализация структуры интерфейса базы знаний лингвистической составляющей АСУТП ректификации КССЖ.

4.3. Технические средства. Реализация трёхуровневой системы управления.

4.4. Оценка эффективности внедрения лингвистической составляющей АСУТП ректификации КССЖ.

4.5. Возможности внедрения предложенного подхода и направления дальнейших исследований.

4.6. Выводы по четвёртой главе.

В производстве спирта технологические процессы брагоректификации - ректификации культуральной спиртосодержащей жидкости (КССЖ), являются наиболее энергоемкими и оказывают существенное влияние на качество готовой продукции. Поэтому проблемы повышения и стабилизации качества выпускаемой продукции, а также снижения ресурсо- и энергозатрат в процессах брагоректификации очень актуальны. Один из путей решения — это создание высокоэффективных и высоконадежных систем автоматизированного управления. Наиболее перспективной технологией автоматизированного управления, на сегодняшний день, являются SCADA системы (Supervisory Control And Data Acquisition - диспетчерское управление и сбор данных). Особенно они эффективны при создании АСУТП производств с ограничениями на кадровые и материальные ресурсы.

В тоже время, повышение степени автоматизации и перераспределение функций между человеком и аппаратурой обострило проблему взаимодействия человека-оператора с системой управления. Анализ большинства аварий и происшествий на производствах, многие из которых привели к катастрофическим последствиям, показали, что ошибка человека являлась первоначальной причиной в большинстве случаев. Одной из причин таких ситуаций является ориентация разработчиков на применение новейших технических (технологических) достижений, стремление повысить степень автоматизации и функциональные возможности системы в ущерб необходимости построения эффективного человеко-машинного интерфейса, т.е. интерфейса, ориентированного на комфортное состояние оператора технологического процесса.

Практически все SCADA системы предлагают решение проблемы взаимодействия с оператором за счёт средств визуалиции, систем алармов (тревог) и трендов. Но даже самые мощные продукты не позволяют построить «полноценный» диалог, в виду отсутствия структурированного, комплексного описания состояния технологического процесса, и разделения среды разработки и среды исполнения, что накладывает ограничения на внесение изменений или дополнений в уже существующий проект.

Данное диссертационное исследование является логическим продолжением диссертационной работы Касьянова Ю.В. и поднимает проблемы повышения качества готовой продукции в процессах брагоректификации на новой технологической базе, за счёт применения внешнего, вынесенного за непосредственный контур регулирования контура лингвистического прогнозирования в виде надстройки над SCADA системой. Проводимые исследования основаны на работах отечественных и зарубежных учёных: JI. Заде, Д.А. Поспелова, У. Рэя, Г.Г. Почепцова и др.

Объектом исследования в данной работе является технологический процесс брагоректификации при производстве спирта.

В качестве предмета исследования рассматривались подходы, методы и способы построения систем лингвистического прогнозирования в системах автоматизированного управления процессами брагоректификации.

Цель и задачи исследования. Целью настоящей работы является повышения качества готовой продукции и сокращения энергозатрат, за счёт внесения в структуру АСУТП контура лингвистического прогнозирования.

Для достижения поставленной цели были сформулированы и решались следующие основные задачи:

- анализ существующих подходов к синтезу систем автоматизированного управления процессом брагоректификации;

- исследование методов реализации контура лингвистического прогнозирования АСУТП брагоректификации;разработка и исследование математической модели прогноза, а также модели взаимодействия контура лингвистического прогнозирования с оператором технологического процесса;

- разработка и исследование структуры и алгоритмов функционирования контура лингвистического прогнозирования АСУТП брагоректификации и его основных блоков;

- синтез АСУТП брагоректификации с контуром лингвистического прогнозирования, используя разработанные модели и алгоритмы, проведение оценки эффективности её внедрения.

Методы и средства исследований. При решении указанных задач использовались методы: теории нечётких множеств, теории вычислительных процессов, теории сетей Петри, объектно-ориентированного программирования и построения графических человеко-машинных интерфейсов.

Методы и средства исследований. При решении указанных задач использовались методы: теории нечётких множеств, теории вычислительных процессов, теории сетей Петри, объектно-ориентированного программирования и построения графических человеко-машинных интерфейсов.

Достоверность полученных результатов обусловлена корректностью математических выкладок, согласованностью основных теоретических результатов с известными положениями теории автоматизированного управления и теории нечётких множеств и результатами достаточно обширных вычислительных экспериментов по тестированию созданных алгоритмов, которые подтверждают непротиворечивость основных теоретических результатов и выводов.

Научная новизна заключается в следующем:

- предложена методика синтеза АСУТП брагоректификации с контуром лингвистического прогнозирования;

- разработана математическая модель взаимодействия контура лингвистического прогнозирования с оператором технологического процесса брагоректификации;

- разработаны алгоритмы управления процессами составления «описания состояния технологического процесса» на базе математической модели прогноза, а также алгоритмы, реализующие взаимодействие контура лингвистического прогнозирования с оператором технологического процесса АСУТП брагоректификации. Практическая значимость работы заключается в следующем:

1. В программном комплексе, реализующем контур лингвистического прогнозирования АСУТП брагоректификации, позволяющего повысить качество готовой продукции и сокращение энергозатрат за счёт повышения эффективности управления технологическим процессом.

2. Во внедрении АСУТП брагоректификации с контуром лингвистического прогнозирования на Веселолопанском спиртовом заводе, что позволило повысить качество готовой продукции и добиться снижения энергозатрат.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на международной научно-практической конференции «Информационные технологии в науке, образовании и производстве» в г. Орле 2004 г., второй международной научно-практической интернет-конференции «Энерго- и ресурсосбережение - XXI век.» г. Орел 2004 г., а также на научно-практических семинарах кафедр: «Информационные системы» ОрёлГТУ (г. Орёл), и «Компьютерные технологии и системы» БГТУ (г. Брянск) 2003-2005 г.

Положения, выносимые на защиту:

1. Методика синтеза АСУТП брагоректификации с контуром лингвистического прогнозирования на основе математических моделей прогнозирования поведения технологического процесса и взаимодействия с оператором.Математическая модель прогнозирования поведения технологического процесса брагоректификации.Математическая модель взаимодействия контура лингвистического прогнозирования АСУТП брагоректификации с оператором технологического процесса.Алгоритмы управления процессами составления «описания состояния технологического процесса», а также алгоритмы взаимодействия контура лингвистического прогнозирования с оператором технологического процесса АСУТП брагоректификации.Реализованная АСУТП брагоректификации с контуром лингвистического прогнозирования, внедрённая на Веселолопанском спиртовом заводе. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа изложена на 162 страницах машинописного текста, включающего 34 рисунка, 3 таблицы, список литературы из 96 наименований, 4 приложения.

4.6 Выводы по четвёртой главе.

1. J1C АСУТП ректификации КССЖ является системой взаимодействующей и пополняемой информацией человеком. Исходя из особенностей функционирования JIC АСУТП, вытекает необходимость проработки интерфейсов пользователя, как для взаимодействия с оператором технологического процесса, так и для человека знающего производство и ответственного за наполнение базы знаний.

2. Предложенные реализации интерфейсов взаимодействия с пользователем позволяют, в дальнейшем, снизить затраты на доработку, внесение изменений и адаптацию под конкретное производство, за счёт применения унифицированных решений по хранению и выводу данных, а также взаимодействию с другим программным обеспечением.

3. Интеграция JIC АСУТП осуществляется в систему управления организованную по трехуровневому принципу построения на третьем уровне типовой иерархической структуры.

4. Предложенная, разработанная и внедрённая JIC АСУТП ректификации КССЖ, позволила более эффективно управлять технологическим процессом ректификации КССЖ - повысить качество выходной продукции и снизить производственные затраты. Также JIC АСУТП ректификации КССЖ позволяет снизить износ рабочих механизмов приводов клапанов и регуляторов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В процессе диссертационного исследования были получены следующие результаты:

1. Проанализированы основные подходы к построению АСУТП ректификации КССЖ и созданию систем прогнозирования в условиях недостатка средств и высококвалифицированного персонала. На основе анализа предложен новый подход к построению АСУТП ректификации КССЖ с контуром лингвистического прогнозирования.

2. Разработаны и исследованы математическая модель прогноза, а также математическая модель взаимодействия оператора технологического процесса с контуром лингвистического прогнозирования АСУТП ректификации КССЖ.

3. Разработаны и исследованы структурные схемы блоков и подблоков контура лингвистического прогнозирования АСУТП брагоректификации, а также алгоритмы управления процессом составления «описания состояния технологического процесса», его хранения выборки и вывода рекомендаций оператору технологического процесса.

4. Предложенная методика синтеза АСУТП брагоректификации с контуром лингвистического прогнозирования реализована на Веселолопанском спиртовом заводе.

5. Контур лингвистического прогнозирования АСУТП ректификации КССЖ реализованный в виде программного комплекса.

1. Касьянов, Ю. В. Автоматизация и управление технологическим процессом ректификации КССЖ в производстве спирта. Текст.: дис. канд. тех. наук: 05.13.06 / Касьянов Юрий Васильевич. - Орёл: ОрёлГТУ, 2003.- 194 с.

2. Константинов, И.С. Лингвистический подход в ситуационном управлении технологическими процессами. Текст.: дис. . док. Тех. Наук: 05.13.07 / Константинов Игорь Сергеевич. Белгород: БелГТАСМ, 1999.-489 с.

3. Стабников, В.Н. Перегонка и ректификация этилового спирта. Текст. / В.Н. Стабников М.: Пищевая промышленность, 1969. -456 с.

4. Стабников, В.Н. Новое в теории и практике перегонки. Текст. / В.Н. Стабников //Ферментная и спиртовая промышленность, 1980. № 4. -С. 13-18.

5. Стабников, В.Н Теоретические основы перегонки и ректификации спирта. Текст. / В.Н. Стабников, С.Е. Харин М.: Пищепромиздат, 1951.-220 с.

6. Стабников, В.Н. Ректификация в пищевой промышленности. Текст. / В.Н. Стабников, А.П. Николаев, М.Л. Мандельштейн М.: Легкая и пищевая промышленность, 1982. - 232 с.

7. Николаев, А.П. Оптимальное проектирование и эксплуатация брагоректификационых установок. Текст. / А.П. Николаев М.: Пищевая промышленность, 1975. - 183 с.

8. Демченко, В.А. Оптимизация технологических процессов в пищевой W промышленности. Текст. / В.А. Демченко, М.Л. Мандельштейн, Л.

9. Попов, Е.М. Трахтенгберг. -М.: Пищевая промышленность, 1972. -80 с.

10. Егоров, А.С. Пути повышения качества этилового спирта, вырабатываемого из мелассы. Текст. / А.С. Егоров, Г.Н. Хиль М.: ЦНИИТЭИпищепром., 1974. - Обзор, инф. - 35 с.

11. Бачурин, ПЛ. Оборудование для производства спирта и спиртопродуктов. Текст. / ПЛ. Бачурин, Б.А. Устинников М.: Агропромиздат, 1985.-343 с.

12. Манделыптейн, В.Р. Автоматическое управление эпюрационной колонной. Текст. / МЛ. Манделыптейн, В.Р. Сатановский, В.П. Грязнов, Ю.П. Богданов //Ферментная и спиртовая промышленность, 1971.-№6.-С. 6-8.

13. Аксельрод, JI.A. К организации оптимального управления брагоректификационной установкой в составе АСУ ТП спиртового производства. Текст. / JI.A. Аксельрод // Сб. науч. тр. НПО «Пищепромавтоматика», 1979.-Вып. 18.-С. 87-94.

14. Аксельрод, J1.A. Алгоритм оптимального управления массообменными объектами с последовательно-параллельной структурой. Текст. / JI.A. Аксельрод // Сб. науч. тр. НПО «Пищепромавтоматика», 1975. —Вып. 14.— С. 100-107.

15. Аксельрод, J1.A Анализ брагоректификационной установки косвенно-прямоточного действия как управляемого объекта. Текст. / J1.A. Аксельрод, M.JI. Манделыптейн //Ферментная и спиртовая промышленность, 1977. № 4. - С. 7-12.

16. Аксельрод, J1.A. Определение рациональной структуры автоматической системы управления брагоректификационной установкой. Текст. / JI.A. Аксельрод, M.JI. Манделыптейн // Ферментная и спиртовая промышленность, 1978. № 7. - С. 11-14.

17. Платонов, П.Н. Анализ статических характеристик промышленной бражной колонны методами многофакторного эксперимента. Текст. / П.Н. Платонов, M.JI. Манделыптейн, В.Р. Сатановский, JI.A.

18. Аксельрод // Известия вузов СССР. Пищевая технология, 1971. № >> 5.-С. 110-114.

19. Аксельрод, J1.A. Способ автоматизированного управления бражной колонной брагоректификационного аппарата. Текст. / J1.A. Аксельрод, M.JI. Мандельштейн // А.С. СССР № 390137. 1973. -Б.И. № 30.

20. Аксельрод, J1.A. К исследованию динамики брагоректификационных установок. Текст. J1.A. Аксельрод, M.JI. Мандельштейн // Труды. НПО «Пищепром-автоматика», 1974. Вып. 12. - С. 38-46.

21. Мандельштейн, M.J1. Автоматические системы управления технологическим процессом брагоректификации. Текст. / M.J1. Мандельштейн. М.: Пищевая промышленность, 1975. - 238 с.

22. Мандельштейн, M.J1. Система оперативного управления спиртовым производством. Текст. M.J1. Мандельштей // Ферментная и спиртовая промышленность, 1975. № 5. - С. 15-18.

23. Мандельштейн, M.JI. Автоматизация спиртового производства. Текст. / M.JI. Мандельштейн, Г.С. Тринчук М.: ЦНИИТЭИпищепром. 1981. - Обзор, инф. - Серия 12. - Вып. 4.-19

24. Мандельштейн, M.JI. Численное решение одной задачи статической оптимизации процесса бинарной ректификации. Текст. / M.JI. Мандельштейн, JI.A. Аксельрод // Системный анализ и алгоритмизация производственных процессов. — Киев, 1973. — С. 6977.

25. Мандельштейн, M.JI. К исследованию динамики брагоректификационных установок. Текст. / M.JI. Мандельштейн,

26. JI.A. Аксельрод // Труды НПО «Пищепромавтоматика», 1974. Вып.12.-С. 38-46.

27. Мандельштейн, M.JI. Способ автоматизированного управления непрерывнодействующим трехколонным брагоректификационным аппаратом. Текст. / M.JI. Мандельштейн, JI.A. Аксельрод // А.С. СССР №422767, 1974. Б.И. № 13.

28. Мандельштейн, M.JI. Внедрение автоматических систем управления брагоректификационными установками. Текст. / M.JI. Мандельштейн, JI.A. Аксельрод, В.Р. Сатановский. — М.: ЦНИИТЭИПищепром, 1976. 40 с.

29. Мандельштейн, M.JI., Цыганков П.С., Грязнов В.П. Способ автоматизированного управления эпюрационной колонной при ректификации спирта. Текст. / M.JI. Мандельштей, П.С. Цыганков, В.П. Грязнов//А.С. СССР №265833, 1970.-Б.И. № 11.

30. Мандельштейн, M.JI. Опыт создания АСУТП спиртового производства на Загородном спиртзаводе. Текст. / M.JI. Мандельштейн, Г.С. Тримчук, В.М. Клепиков и др. М.: ЦНИИТЭИПищепром, 1982. - Вып. 2. - 52 с.

31. Сатановский, В.Р., Мандельштейн M.JI. Способ автоматизированного управления бражной колонной брагоректификационного аппарата. Текст. / В.Р. Сатановский, M.JI. Мандельштейн // А.С. СССР № 293847, 1971. Б.И. № 6.

32. Ильинич, В.В. Технология спирта и спиртопродуктов. Текст. / В.В. Ильинич, Б.А. Устинников, И.И. Бурачевский, С.И. Громов.; под ред. В.В. Ильинича. М.: Агропромиздат, 1987. - 383 с.

33. Богданов, Ю.Л. Справочник по производству спирта. Текст. / Ю.Л. Богданов и др. М.: Легкая и пищевая промышленность, 1983. - 480 с.

34. Логвинов, B.C. Автоматизация производства на спиртзаводе «Донской». Текст. / B.C. Логинов, И.Б. Ласкеев, В.И. Крылов // Пищевая промышленность, 1995. № 9. — С. 30-31.

35. Юрчак, В.И. Способ автоматизированного управления непрерывнодействующим трехколонным брагоректификационным аппаратом. Текст. / В.И. Юрчак // А.С. СССР № 365375, 1973. Б.И. №6.

36. Ямпольский, С. М. Проблемы научно-технического прогнозирования. Текст. / С.М. Ямпольский, Ф.М. Хилюк, В.А. Лисичкин. — М.: Экономика, 1969.-271 с.

37. Чуев, Ю. В. Исследование операции в военном деле. Текст. / Ю.В. Чуев. М .: Воениздат, 1970. - 224 с.

38. Гончаров, В.Л. Теория интерполирования и приближения функций. Текст. / В.Л. Гончаров. М.: Наука, 1954. - 368 с.

39. Хемминг, Р.В. Численные методы. Текст. В.Р. Хемминг М.: Наука, 1972.-400 с.

40. Системы и моделирование. -М.: Мир, 1967.-419 с.

41. Коршунов, Ю.М. Математические основы кибернетики. Текст. / Ю.М. Коршунов. М.: Энергия, 1972. - 524 с.

42. Пугачев, B.C. Основы автоматического управления. Текст. / Под ред. B.C. Пугачева. -М.: Наука, 1968.-419 с.

43. Обухов, A.M. О статистически ортогональных разложениях эмпирических функций. Текст. / A.M. Обухов // Изв. АН СССР. Сер. геофиз. I960.- № 3. С. 38-52.

44. Юдин, М.И. Разложение эмпирических функций по естественным составляющим. Текст. / М.И. Юдин // Тр. гл. геофиз. обсерватории им. Воейкова.-М., 1965.-Вып. 168.-С. 10-132.

45. Горянков, Э.В. Использование метода автоматической классификации для индивидуального прогнозирования долговечности мощных клистронов. Текст. Э.В. Горянков, А.Л. Дорофеюк, И.М. Житких // Авт. и телемех. 1969. № 1. - С. 67-98.

46. Васильев, Б.В. Прогнозирование надежности и эффективности радиоэлектронного устройства. Текст. / Б.В. Васильев. — М.: Сов. радио, 1971. 126 с.

47. Кубрицкий, В.Д. Прогнозирование надежности радиоэлектронных устройств. Текст. / В.Д. Кубрицкий // Киев: Техшка, 1973. 361 с.

48. Турбович, И.Т. О нахождении скрытых закономерностей на основе опытных данных. Текст. / И.Т. Турбович // Нелинейные и линейные методы в распознавании образов. М.: Наука, 1975. - С. 5-12.

49. Юрков, Е.Ф. Нахождение одномерных нелинейных преобразований ф на основе одномерных статистических характеристик припрогнозировании. Текст. / Е.Ф. Юрков // Нелинейные и линейные методы в распознавании образов. М .: Наука, 1975. - С. 13-19.

50. Гитис, В. Г. Алгоритмы прогнозирования и синтеза признаков с использованием одномерных кусочно-линейных функций. Текст. В.Г. Гитис // Нелинейные и линейные методы в распознавании образов. М.: Наука, 1975. - С. 19-33.

51. Айвазян, С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. Текст. / С.А. Айвазян, З.И. Бежаева, О.В. Староверов. М.: Статистика, 1974. - 504 с.

52. Лунёв, Р. А. Проблемы ресурсо- и энергосбережения при V автоматизации управления процессами ректификации КССЖ.

53. Электронный ресурс. / Р.А. Лунёв // Энерго- и ресурсосбережение -XXI век.: Материалы третьей международной научно-практической интернет-конференции. Орел: ОрелГТУ, 2004. - Режим доступа: http://www.ostu.ru/conf/ers2004/sect2/lunyov.htm.

54. Лунёв, Р.А. АСУТП ректификации культуральной спиртосодержащей жидкости с системой лингвистического прогнозирования. Текст. / Лунёв Р.А. // «Известия ОрелГТУ» -Орел: ОрелГТУ, 2005. №2(8).

55. Ягер, P.P. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. Текст. /Под ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. -260 с.

56. Пойа, Д. Математика и правдоподобные рассуждения. Текст. Д. Пойа. М.: ИЛ, 1957. - 428 с.

57. Глушков, В.М. О прогнозировании на основе экспертных оценок. Текст. / В.М. Глушков // Кибернетика. 1969.- №2. С. 2-4.

58. Шенк, Р. Обработка концептуальной информации. Текст. / Р. Шенк ^ М.: Энергия, 1990. - 196 с.

59. Dijk, Т.А. van Studies in the pragmatics of discourse. Текст. / T.A. Dijk // The Hague, The Netherlands: Mouton Publishers. 1981. P. 215-241.

60. Почепцов, Г.Г. Конструктивный анализ структуры предложения. Текст. / Г.Г. Почепцов. Киев: Вища шк., 1971.-443 с.

61. Ракова, К.И. Многозвенность сложноподчиненного предложения. Текст. / К.И. Ракова // Деп. в ИНИОН №24542 от 28.03.1986. М.: ИНИОН, 1986.-С.31.

62. Панфилов, В.З. Грамматика и логика. Грамматическое и логико-грамматическое членение простого предложения. Текст. / В.З. Панфилов. М.; Л.: Наука, АН СССР, 1963. - 239 с.

63. Николаева, Т.М. Определенности неопределенности категория. Текст. / Т.М. Николаева // Лингв, энцикл. словарь. - М.: Сов. энц., 1990.-С. 349.

64. Ляпон, М.В. Модальность. Текст. / М.В. Ляпон // Лингв, энцикл. словарь. М.: Сов. энц., 1990. - С. 303-304.

65. Эвристические процессы в мыслительной деятельности. М.: Наука, 1966.-216 с.

66. Zadeh L.A. Fuzzy Algorithm. Текст. / L.A. Zadeh // In-Format ion Control. 1968. Vol.12. №2. P. 94-102.

67. Котов, B.E. Сети Петри Текст. / B.E. Котов. — M.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1984. 160 с.

68. Лескин, А.А. Сети Петри в моделировании и управлении Текст. / А.А. Лескин, П.А. Мальцев, A.M. Спиридонов. Л.: Наука, 1989. -133 с.

69. Agerwala, Т.А. complete model for representing the coordination of asynchronous process Text. / T.A. Agerwala. // Hopkins computer research. Report 32, 1974.

70. Agerwala, T.A. Comments of capabilities, limitations and "correctness" of Petri nets Text. / T.A. Agerwala, M. Flynn // Proc. of First Annual Symposium on Computer Architecture. New York, 1973. - P.81-86.

71. Лунёв, Р.А. Разработка функциональной схемы лингвистической составляющей технологичного процесса ректификации КССЖ.

72. Текст. / Р.А. Лунёв // «Информационные технологии в науке, образовании и производстве». Материалы международной научно-технической конференции. Орел: ОрёлГТУ, 2004. - ТЗ. - С. 118121.

73. Джексон, Питер. Введение в экспертные системы. Текст. / Питер Джексон // Пер. с англ.: Уч. Пос. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001.-624 с.

74. Funy, J.W. An axiomatic approach to rational decision making in a fuzzy Текст. / J.W. Funny, K.S. Fu // "Fuzzy Sets and Their Application to Cognitive and environment. Decision Processes". New York, 1975, p.227-257.

75. Goguen, Y.A. The logic of inexact concepts. Текст. / Y.A. Goguen "Synthese", v. 19, p.329-373.

76. Норвич, A.M. Построение функций принадлежности. Текст. / A.M. Норвич, И.Б. Турксен // сб.: Нечеткие множества и теория возможностей. М: Радио и связь, 1986, с.64-71.

77. Норвич, A.M. Фундаментальное измерение нечеткости. Текст. / A.M. Норвич, И.Б. Турксен // сб.: Нечеткие множества и теория возможностей. -М.: Радио и связь, 1986, с.54-64.

78. Борисов, А.Н. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Тектс. / А.Н. Борисов и др. Рига: Зинатне, 1982. -256с.

79. Заде, JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. Текст. / JI.A. Заде. М.: Мир, 1976.- 165с.

80. Заде, JI.A. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе. Текст. / JI.A. Заде // сб.: Классификация и кластер. М.: Мир, 1980, с.208-247.

81. Кандель, А. Нечеткие множества, нечеткая алгебра, нечеткая статистика. Текст. / А. Кандель, У.Дж. Байатт // Труды американского общества инженеров-радиоэлектроников, т. 66, 1978, N12, с.37-61.1.

82. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств. Текст. / А. Кофман. М.: Радио и связь, 1982. - 432с.

83. Gorzalczany, М.В. Interval-Valued Decisional Rule in Signal Transmission Problems. Текст. / М.В. Gorzalczany // "Arhiwum automatyki i telemechaniki", t.XXX, N2, 1985, p.159-168.

84. Zimmermann, H.J., Zysno P. Quantifying vagueness in decision models. Текст. / H.J. Zimmermann, P. Zysno // "European Journal of Operational Reseach", N22, 1985, p.148-158.

85. Поспелов, Д.А. Введение в теорию вычислительных систем. Текст. Д.А. Поспелов. М.: Сов.радио, 1973. - 285 с.

86. Поспелов, Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. Текст. Д.А. Поспелов.-М.: Энергоиздат, 1981.-232 е.,

87. Поспелов, Г.С. Искусственный интеллект. Прикладные системы. Текст. / Г.С. Поспелов, Д.А. Поспелов. М.: Знание, 1985. - 48 с.

88. Торрес, Р. Дж. Практическое руководство по проектированию и разработке пользовательского интерфейса. Текст. / Р. Дж. Торрес. -Вильяме: Серия института качества программного обеспечения, ISBN 5-8459-0367-Х, 2002. 400 с.

89. Мунипов, В. М. Эргономика: человекоориентированное проектирование техники, программных средств и среды. Текст. / В. М. Мунипов, В. П. Зинченко. Логос; ISBN 5-94010-043-0, 2001. -356 с.

90. Сугак, Е.Е. «Методика эргономического проектирования пользовательского интерфейса». Текст. / Е.Е. Сугак. // Тезисы к конференции «Прикладная психология как ресурс социально-экономического развития современной России». Москва, МГУ, 2005 (0,1 пл.).

91. Список исключительных ситуаций для регуляторов (и соответствующиереакции).

92. Контур 11 Коррекция уставки давления внизу БК по Тверха БК1. Каскадный).1. Авт.режим :• Регулируемая уставка низа БК может меняться в пределах 1000;2200. мм.в.ст.

93. Контур 2. Отх. водаБК. Авт.режим :• проверка наличия скачков давления вверху БК открытие клапана до 80 %.1. Любой режим:• При отключении подачи пара (Pkblockflag) открытие клапана.

94. Контур 3. Подача бражки. Любой режим:• При отключении подачи воды и низком уровне в баке воды (Dnbblockflag) или подачи пара (Pkblockflag) -закрытие клапана.

95. Контур 5. Отх. вода ЭК. Авт.режим :• проверка наличия скачков давления вверху БК открытие клапана до 80 %.1. Любой режим:• При отключении подачи пара (Pkblockflag) или подачи пара (Pkblockflag) открытие клапана.

96. Контур 7. Отх. вода РК1. Авт.режим :• проверка наличия скачков давления вверху PKl-открытие клапана до 80 %.1. Любой режим :• При отключении подачи пара (Pkblockflag) или подачи воды (Ptvblockflag) открытие клапана.

97. Контур 9. Расход эпюрата на РК1. Любой режим :• При отключении подачи пара (Pkblockflag) или низком уровне в баке воды (Dnbblockflag) закрытие клапана.

98. Контур 11. Отх. вода РК2. Авт.режим :• проверка наличия скачков давления вверху РК2-открытие клапана до 80 %.1. Любой режим:• При отключении подачи пара (Pkblockflag) или подачи воды (Ptvblockflag) открытие клапана.

99. Контур 13. Расход эпюрата на РК2. Любой режим :• При отключении подачи пара (Pkblockflag) или низком уровне в баке воды (Dnbblockflag) закрытие клапана.

100. Контур 15. Отх. вода ККП. Авт.режим :• проверка наличия скачков давления вверху ККП-откр. клапана до 80 %.1. Любой режим :• При отключении подачи пара (Pkblockflag) или подачи воды (Ptvblockflag) открытие клапана.

101. Контур 17. Давление на коллекторе пара. Авт.режим :• проверка наличия скачков в коллекторе пара (+2 атм) -> закр. клапана.1. Любой режим :• При отключении подачи воды и низком уровне воды в резервной емкости (Dnbblockflag) закрытие клапана.

102. Контур 18. Давление на коллекторе воды. Авт.режим :• проверки отсутствуют.

103. Контур 8, 12,16. Отбор спирта с РК1 ,РК2, отбор этанола с ККП. Авт.режим :• проверка температуры тарелки питания на соответствие регламентным значениям ( например 86-88 °С ). Если Trp >= TrpSP+Del -> MIN отбор {колонна разгружена},

104. Trp <= TrpSP -> МАХ отбор{колонна загружена}.• проверка температуры сивушной тарелки. Если Trs <= Trsmin -> MAX отбор {колонна загружена}.

105. Перечень интерфейсных сигналов, контроллерного оборудования и модулей ввода/вывода ПТК САУ ТП БР ОАО «Веселолопанский СЗ»

106. N поз Наименование модуля Вход, выход Обознач. сигнала Наименование сигнала1 2 3 4 51 TSX PSY5500M 2 TSX Р57203М

107. TSX AEY 414(1) 1-й вх. Tbd Температура отходящей воды после дефлегматора БК2.й вх. Tbv Температура верха БК3.й вх. Tbb Температура бражки на входе в БК4.й вх. Т b n Температура низа БК

108. TSX AEY 414(2) 1-й вх. T e v Температура верха ЭК2.й вх. Ten Температура низа ЭК3.й вх. Ted Температура отходящей воды после дефлегматора ЭК4.й вх. T r1 d Температура отходящей воды после дефлегматора РК1

109. TSX AEY 414(3) 1 -й вх. Tr1v Температура верха РК12.й вх. Tr1p Температура на тарелке питания (16-ой) РК13.й вх. T r1 11 Температура на 11-ой тарелке РК14.й вх. T r1 9 Температура на 9-ой тарелке РК1

110. TSX AEY 414(4) 1-й вх. Tr17 Tr1n Tr2d T r2 v Температура на 7-ой тарелке РК12.й вх. Температура низа РК13.й вх. Температура отходящей воды после дефлегматора РК24.й вх. Температура верха РК2

111. TSX AEY 414(5) 1-й вх. Tr2p Tr211 T г2 9 Т г1 7 Температура на тарелке питания (16-ой) РК22.й вх. Температура на 11-ой тарелке РК23.й вх. Температура на 9-ой тарелке РК24.й вх. Температура на 7-ой тарелке РК1

112. TSX AEY 414(6) 1-й вх. Tr2n Температура низа РК22.й вх. T s v Температура верха ККП3.й вх. T s а Температура над аккумуляторной царгой ККП4.й вх. Tsp Температура на тарелке питания (16-ой) ККП

113. TSX AEY 414(7) 1-й вх. T s п Температура низа ККП2.й вх. T s d Температура отходящей воды после дефлегматора ККП3.й вх. T к Температура коллектора воды4.й вх. T1 Резервпродолжение таблицы 1 2 3 4 51 TSX PSY5500M

114. TSX AEY 1600(1) 1-Й BX. P b v Давление вверху БК2.й bx. P b n Давление внизу БК3.й bx. D b г Датчик уровня (расхода) погона БК4.й bx. P e v Давление вверху ЭК5.й bx. Pen Давление внизу ЭК

115. Й BX. D e г Датчик уровня (расхода) погона ЭК7.й bx. Deb Датчик уровня в кубе ЭК8.й bx. P r1 V Давление вверху РК19.й bx. P r1 n Давление внизу РК110.й bx. D r1 r Датчик уровня (расхода) погона РК1

116. Й BX. P r2 v Давление вверху РК212.й bx. P r2 n Давление внизу РК213.й bx. D г2 r Датчик уровня (расхода) погона РК214.й bx. P s V Давление вверху ККП15.й bx. P s n Давление внизу ККП

117. Й BX. D s r Датчик уровня (расхода) погона ККП

118. TSX AEY 1600(2) 1-Й BX. P t V Давление воды в трубопроводе2.й bx. P к v Давление воды на коллекторе3.й bx. Ptp Давление пара в трубопроводе4.й bx. Pkp Давление пара на коллекторе5.й bx. D nb Датчик уровня в накопительном баке

119. Й BX. R br Датчик расхода бражки7.й bx. R r1 s Датчик расхода спирта РК18.й bx. R r1 e Датчик расхода эпюрата на РК19.й bx. R r2 s Датчик расхода спирта РК210.й bx. R r2 e Датчик расхода эпюрата на РК2

120. Й BX. Rp Датчик расхода пара на коллекторе12.й bx. R v Датчик расхода воды13.Й bx. P1 Резерв14.Й bx. P2 Резерв15.Й bx. P3 Резерв16.Й BX. P4 Резерв

121. При отключении подачи пара:

122. Если давление в коллекторе пара ниже 1,5 ати и давление в трубопроводе пара ниже 2,0 ати:

123. Действия аппаратчика: перекрыть отвод барды и лютерной воды.

124. Действия САУ: прекратить подачу бражкиперекрыть поступление эпюрата в РК1, РК2 закрыть отбор ректификованного спирта из РК1, РК2 прекратить отбор фракции головного этилового спирта перекрыть отбор этанола из ККП

125. При отключении подачи воды:

126. Если давление в коллекторе воды ниже 2,5 ати и расход воды ниже 100 м /час:вывести сигнал аварии;открыть клапан подачи воды из резервного бака; на мнемосхеме отобразить открытие клапана.

127. Действия аппаратчика: перекрыть отвод барды и лютерной воды.

128. При отключении электроэнергии.сигнализировать о запуске либо не запуске резервного источника . питанияесли упало давление пара действовать по алгоритму 1.) если упало давление воды действовать по алгоритму 2.)

129. При превышении значения давления верха БК 1500 мм вод. ст. и давлении низа больше 1300 мм вод. ст. установить задание давления низа колонны 1100 мм вод. ст.

130. При превышении значения давления верха ЭК 1500 мм вод. ст. и давлении низа больше 2000 мм вод. ст. установить задание давления низа колонны 1600 мм вод. ст.

131. При превышении значения давления верха РК1 1500 мм вод. ст. и давлении низа больше 3000 мм вод. ст. установить задание давления низа колонны 2700 мм вод. ст.

132. При превышении значения давления верха РК2 1500 мм вод. ст. и давлении низа больше 3000 мм вод. ст. установить задание давления низа колонны 2700 мм вод. ст.

133. При превышении значения давления верха ККП 1500 мм вод. ст. и давлении низа больше 2700 мм вод. ст. установить задание давления низа колонны 2200 мм вод. ст.