автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Идентификация металлургических процессов с ограничением вмешательства оператора в работу системы управления

На правах рукописи

Галицкая Любовь Владимировна

ИДЕНТИФИКАЦИЯ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ С ОГРАНИЧЕНИЕМ ВМЕШАТЕЛЬСТВА ОПЕРАТОРА В РАБОТУ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

Специальность 05.13.06 «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 4 ФЕВ 2013

Новокузнецк - 2013

005049580

Работа выполнена в Новокузнецком институте (филиале) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения «Кемеровский государственный университет» (НФИ КемГУ)

Научный руководитель — доктор технических наук профессор

Веревкин Валерий Иванович

Официальные оппоненты: доктор технических наук профессор

Светлаков Анатолий Антонович (Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, профессор кафедры электронных средств автоматизации управления)

доктор физико-математических наук профессор Попков Владимир Константинович,

(Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, г. Новосибирск, главный научный сотрудник лаборатории прикладных систем)

Ведущая организация — Сибирский государственный индустриальный

университет (г. Новокузнецк)

Защита состоится «07» марта 2013 года в__час. мин, на заседании

диссертационного совета Д 212.268.02 Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР) по адресу: 634050, г. Томск, пр. Ленина, д.40, ауд. 203.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ТУСУРа по адресу: 634050, г. Томск, ул. Вершинина, д.74.

Автореферат разослан «_»_2013 года.

Ученый секретарь диссертационного совета

Р.В. Мещеряков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Многие действующие системы управления (СУ) промышленного назначения в ходе эксплуатации не допускают больших отклонений от нормального режима работы объекта. Данное обстоятельство затрудняет процесс построения адекватных математических моделей объектов. Использование пассивных методов идентификации ограничивается наличием жестких обратных связей в цепи управления и недостаточной дисперсией управляющих воздействий в ходе нормальной эксплуатации (НЭ) СУ. Использование активной идентификации ограничивается недопустимостью больших отклонений от нормального режима работы объекта. До сих пор остаются нерешенными вопросы идентификации нестационарных процессов, а также объектов в СУ, находящихся вблизи границы устойчивости.

Проблеме идентификации, разработке ее теоретических и прикладных вопросов посвящены работы Н. С. Райбмана, Д. Гропа, Л. Льюнга, В. Я. Ро-тача, В. П. Авдеева, С. В. Емельянова, Н. А. Спирина, С. К. Коровина, Л. П. Мышляева, А. С. Рыкова, В. Ф. Евтушенко, С. М. Кулакова. Одной из проблем активной идентификации промышленных объектов повышенной сложности является снижение влияния исследовательской системы на нормальный ход технологического процесса. Для СУ с пониженной устойчивостью требуется разработка специальных мер, позволяющих провести идентификацию и управление со сдерживанием скатывания системы в область неустойчивости. Решение этой проблемы приводит к необходимости поиска возможности использования сложных управляющих компонентов - фрагментов программ управлений.

Применение для высококачественного управления промышленными объектами перспективных математических моделей сдерживается отсутствием способов идентификации в условиях существенной нестационарности и нелинейности протекающих в них процессов. Вопросы предварительной и уточняющей идентификации таких объектов остаются актуальными.

Совершенствование эргатических СУ сложными объектами промышленного назначения подразумевает не только построение и разумное использование математических моделей объектов, но и подготовку оперативного персонала для эффективной работы в таких системах. Создание тренажерно-обучающих комплексов (ТОК), направленных, в том числе, и на решение этой задачи, позволяет использовать их в составе СУ.

Решение отмеченных проблем позволяет сформировать аппарат идентификации, способной описывать нестационарные, нелинейные процессы в промышленных СУ.

Цель работы: разработка способов активной идентификации сложных объектов в эргатических СУ, снижающих вмешательство исследователя в процесс управления за счет изменения внешнего задания, компенсации пробными сигналами эффектов внешних воздействий, подачей исследовательского воздействия в направлении повышения устойчивости систем.

Задачи исследования:

1. Провести анализ современного состояния идентификации эргатических СУ для построения и реализации способов математического описания каналов регулирования объектов с минимальным вмешательством в процесс управления.

2. Снизить влияние исследователя на нормальный ход технологического процесса за счет совмещения человеком-оператором функций по управлению и идентификации объекта.

• 3. Разработать методику идентификации нелинейных объектов в СУ, находящихся вблизи границ устойчивости.

4. Разработать способ идентификации объектов на основе компенсации эффекта внешних воздействий с минимальным ухудшением состояния этих объектов,

5. Разработать алгоритмы математического моделирования (ММ), применимые для объектов, обладающих существенной нелинейностью и зашумленностью.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются действующие технологические объекты управления. Предметом исследования являются подсистемы идентификации эргатических систем управления.

Методы исследования. Использованы теоретические и практические разработки в области идентификации сложных объектов для условий их повышенной нестационарности, теории систем, дуального управления, разностных схем, теории вероятности и математической статистики.

Достоверность результатов обеспечивается исходными теоретическими, методологическими и практическими данными исследований и подтверждается использованием современных методов, источников по теме диссертации, апробацией результатов, эмпирическим исследованием функционирования разработанных методик и алгоритмов. Научная новизна

1. Впервые разработан подход к построению моделей сложных объектов в действующих СУ, при котором ограничивается негативное влияние идентифицирующей подсистемы на управляющую путем подстраивания исследовательской подсистемы под правила функционирования управляющей.

2. Предложен способ идентификации объектов с изменением заданий, обеспечивающий сближение целей управляющей и идентифицирующей подсистем, вследствие обоюдной их заинтересованности в выполнении нового внешнего задания путем смены программы управления.

3. Впервые разработан способ идентификации объектов на основе компенсации эффекта внешних воздействий с минимальным ухудшением состояния этих объектов.

4. Впервые разработан способ идентификации объектов в нелинейных СУ с пониженной устойчивостью, когда идентифицирующее воздействие подаются в направлении, повышающим устойчивость СУ.

5. Синтезированы способ идентификации и алгоритм математического моделирования существенно нелинейных и зашумленных объектов с переходом организа-ционно-технсшогической ситуации (ОТС) в определенный класс, качественно улучшающими математическую модель объекта.

Теоретическая значимость. Впервые предложен и реализован подход к построению моделей сложных объектов в действующих СУ. Разработан способ изменения условий проведения идентификации технологических объектов, позволяющий заинтересовать человека-оператора в проведении исследований. Вынуждая человека-оператора сменить задание в дальнейшем исследователь проводит пассивную идентификацию, не вмешиваясь в работу СУ. Впервые разработаны способы идентификации объектов на основе компенсации эффекта внешних воздействий и объектов в нелинейных СУ с пониженной устойчивостью. В обоих случаях цели и реализующие их действия подсистем управления и идентификации совпадают, что фактически означает согласие исследователя с реализуемой программой управления. Синтезированы способ идентификации и алгоритм математического моделирования существенно нелинейных и зашумленных объектов с переходом ОТС в определенный класс.

Практическая ценность. На основе теоретических исследований разработаны способы идентификации и алгоритмы, которые позволяют использовать их для проектирования и развития автоматизированных систем сталеплавильного производства, снизить отрицательное влияние исследователя на технологический процесс. Разработанные способы и алгоритмы идентификации и управления применимы к большинству действующих технологических объектов управления (ТОУ).

Реализация результатов работы. Разработанные способы идентификации для проведения вычислительных экспериментов используются в сталеплавильном и коксохимическом производствах ОАО «ЗСМК», что подтверждается справками о внедрении результатов исследования в производство. Кроме того, результаты работы используются Томским университетом систем управления и радиоэлектроники в рамках реализации федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2013 годы» (Государственного контракта от «03» ноября 2011 г. № 07.524.11.4013) для проведения опытно-конструкторских работ по теме «Разработка \Veb-ориентированных геоинформационных технологии формирования и мониторинга электронного генерального плана инженерной инфраструктуры». Также результаты работы внедрены в учебный процесс на кафедре ИКСУ Национального исследовательского Томского политехнического университета для магистрантов по направлению 220400 - Управление в технических системах.

Основные защищаемые положения

1) Подход к построению моделей сложных объектов в действующих эргати-ческих СУ, выражающийся в подаче пробных воздействий в направлении, совпадающим с программой действия человека-оператора.

2) Способ идентификации объектов с изменением заданий, позволяющий без ограничений реализовывать новую программу управления, одновременно являющуюся программой идентификации, после смены внешнего задания.

3) Способ идентификации объектов на основе компенсации эффекта внешних воздействий, обеспечивающий реализацию программы двойного назначения — для компенсации эффектов контролируемых возмущений и, используемую исследователем в качестве идентифицирующего пробного воздействия.

4) Способ идентификации объектов в нелинейных СУ, когда управляющее воздействие наносится в направлении, способствующему улучшению состояний СУ.

5) Способ ММ объектов, обладающих существенной нелинейностью и зашумленностью, позволяющий назначать управления на основе предварительно сформированных моделей каналов регулирования в прогнозируемом классе ОТС.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы освещались и получили положительную оценку на 11 конференциях, в том числе: международных научно-практических конференциях «Технолош-экономическое образование в XXI веке» (Новокузнецк, 2006), «Современная металлургия начала нового тысячелетия» (Липецк, 2006), 17-й, 18-й Международных научно-практических конференциях «Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири» (СИБРЕСУРС-17,18-2011, 2012) (Томск, 2011, Новосибирск, 2012); на всероссийских научно-практических конференциях: «Наука и молодежь: проблемы, поиски, решения» (Новокузнецк, 2006, 2007), «Наука и молодежь: системы автоматизации в образовании, науке и производстве» (Новокузнецк, 2007), «Моделирование, программное обеспечение и наукоемкие технологии в металлургии» (Новокузнецк, 2006), на VII Всероссийской научно-практической конференции А8'2009 (Новокузнецк, 2009), на IX Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Информационные технологии и математическое моделирование» (ИТММ - 2011) (Анжеро-Судженск, 2011); на VI региональной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых (Новокузнецк, 2006).

Публикации по теме работы. По теме диссертации опубликовано 23 печатные работы, из них одна статья в издании, рекомендованных ВАК, шесть патентов РФ на изобретение, и 16 работ - материалы международных и всероссийских научно-технических и научно-практических конференций.

Личный вклад автора заключается в разработке способов идентификации сложных объектов в эргатических СУ и в обработке полученных результатов.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, приложений и содержит 166 страниц основного текста, 32 рисунка, 16 таблиц, 127 использованных источника.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы работы, сформулированы цель и основные задачи исследований, обозначены основные пункты научной новизны и практической значимости результатов исследований, представлена структура диссертации.

В первой главе «Основы идентификации и математического моделирования металлургических объектов» рассматривается состояние идентификации и математического моделирования металлургических объектов.

Учитывая повышенную сложность большинства технологических объектов (нелинейность, нестационарность, самоорганизацию, многомерность, распределенность, многосвязанность, эргатичность СУ) эффективное управление без использования моделей (объектов и СУ) не представляется возможным. В связи с этим актуальным является решение проблемы создания моделей, адекватных объектам и действующим системам. Реальным путем активного изучения большинства сложных технологических объектов в свое время явилось не традиционное снятие кривых разгона, сопровождающееся размыканием обратных связей (с полным отстранением оперативного персонала от управления объектом на весь период проведения эксперимента), а нанесение пробных (испытательных, исследовательских) воздействий на прогнозируемые рабочие управления (РУ). В соответствии с этим методом в начале эксперимента человек-оператор, управляющий данным объектом, или автоматическое устройство управления, прогнозировали траектории РУ. Они же прогнозировали траектории изменения выходных воздействий объекта. Затем на предполагаемые траектории РУ наносили испытательные воздействия. В ходе эксперимента фиксировали траектории отклонений выходных величин объекта Способ рекомендуется для применения на заключительных стадиях управления, когда ошибки регулирования и прогнозирования оказываются малыми.

Дальнейшим шагом в направлении снижения вмешательства исследователя в НЭ объекта является предлагаемый способ идентификации с изменением задания. Его суть рассмотрим на примере объекта с непрерывным технологическим процессом. К некоторому стартовому моменту времени ^ человеком-оператором или автоматом прогнозируются траектория вектора РУ до конца интервала памяти объекта, а также соответствующая траектория вектора выходных величин. В момент времени ^ по команде вышестоящей СУ изменяется задание, например, марка стали и способ ее разливки. Далее эргатическая СУ функционирует в обычном режиме. В соответствии со сменой внешнего задания человек-оператор корректирует собственную цель - требуемое значение вектора выходных воздействий объекта (для циклических объектов - «точку прицеливания»). Он отказывается от первоначально намеченной траектории вектора РУ и изменяет ее для достижения новой цели. Критерии идентификации и оптимизации управлений хорошо согласуются. Фактически человек-оператор реализует эксперимент по изучению объекта. Так как целевые функции человека-оператора и исследователя практически совпадают, то далее на действия оператора не оказывается никаких ограничений. Тем самым решается важная задача исключения противодействия проводимой идентификации объекта со стороны самого оператора.

Проблема идентификации ТОУ тесно связана с процессом управления эргати-ческими системами. Необходимо органично интегрировать человека-оператора не только в процесс управления, но и идентификации и обучения. В качестве основы для построения совместимых с действующими АСУ технологическими процессами (ТП) испытательно-наладочных и обучающих подсистем предлагается метод ММ. Основная идея метода ММ заключается в совместном многоцелевом использовании натурных (реальных, первичных) объектов и их же неполных математиче-

ских пересчетных моделей (ПМ). В зависимости от задач исследования и уровня знаний ПМ могут быть записаны для любого комплекса входных и выходных переменных, целевых функций и ограничений, отдельных свойств физических объектов, сигналов и данных. Комплексная система автоматизации, на основе структурно-типологического подхода реализующая задачи идентификации и управления, представлена на рис. 1. Схема содержит блок оперативного распознавания ОТС, оперативной идентификации и блок корректировки ПМ в функции ОТС. XV

Vя

и'

5 V

Технологический объект управления (ТОУ)

ГОУ"

Ф'Ч

е

Идентификация объекта

Распознавание ОТС

Корректировка ПМ в Функции ОТС

Создание базы данных ПМ

Прогнозирование ОТС

Выбор по ОТС ПМ объекта

Пересчётные модели ОУн (ПМ -><рм)

8¥н

Модельно-замкнутая управляющая система (УСМ

рМ)

V

Натурно-замкнутая управляющая система (УСН -> її")

Рисунок 1. Схема реализации метода математического моделирования

Индексами Д обозначены действительные, Н — натурные величины. Последние являются неполным помехоискаженным отображением действитель-

ных величин, полученных в результате измерений. Индексом М обозначен модельный, Ф - преобразующий оператор объекта в «большом»; ф - в «приращениях» (по отношению к фактическим или условно опорным режимам); F- оператор общего вида, в том числе алгоритм фильтрации, идентификации, регулирования, выработки задания, организации и отображения информации.

Структура ПМ выбирается с учетом прогноза поведения ТОУ. С использованием шпурно-замкнугой СУ всякий раз производится идентификация ТОУ в рамках выбранной структуры на описываемом интервале времени. В рамках модельно-замкнугой СУ производится поиск огтшмальной траектории управлений, которая далее реализуется с использованием натурно-замкнутой СУ. Процесс идентификации, оптимизации управлений и обучения персонала осуществляется в параллельном режиме.

На основе анализа известных способов идентификации разработан подход к описанию сложных металлургических объектов путем подстраивания исследовательской подсистемы под правила функционирования управляющей. Применение данного подхода исключает противодействие проводимой идентификации объекта со стороны самого оператора. На основании изложенного подхода разработан алгоритм идентификации, обучения персонала и моделирования объектов на основе структуризации и интеграции решений этих задач.

Вторая глава «Разработка и исследование способов идентификации технологических объектов» посвящена организации и исследованию способов идентификации технологических объектов, а также анализу и разработке нормативных моделей деятельности человека-оператора с использованием технологии ММ. В главе описаны разработанные способы идентификации технологических объектов металлургического профиля. На рис. 2 изображена общая схема эргатической СУ технологическим процессом.

В первом предла-

Задания (в общем виде), стимулы, ограничения

Рисунок 2. Общая схема эргатической системы управления технологическим процессом

гаемом варианте системы идентификации объекта к некоторому стартовому моменту времени /с человеком-оператором или автоматом прогнозируется траектория вектора РУ до конца интервала памяти объекта, а также соответствующая траектория вектора выходных величин. В момент времени 1С по команде вышестоящей управляющей системы изменяется задание, напри-

мер, в процессе выплавки стали - марка стали и способ ее разливки. Далее эр-гатическая СУ функционирует в обычном режиме.

В соответствии со сменой внешнего задания человек-оператор корректирует собственную цель - требуемое значение вектора выходных воздействий объекта (для циклических объектов - «точку прицеливания»). Он отказывается от первоначально намеченной траектории вектора РУ и добровольно изменяет ее для достижения новой цели. Меняются реализующие как алгоритмы прогнозирования, так и алгоритмы управления.

Данный способ идентификации успешно применяется для описания и управления кислородно-конвертерным процессом применительно к 350-т конвертерам. Найдено, что наилучшие результаты идентификации имеют место в первой половине продувки стали, то есть до тех пор, пока оказывается возможна коррекция программы управления для достижения новой цели.

Для объектов, обладающих свойствами самоорганизации, реакция которых на управляющие воздействия будет существенно зависеть от состояния этих объектов, и имеющих значительную нелинейность характеристик, предложен способ идентификации действующих объектов в СУ. Согласно ему испытательные воздействия наносятся в направлении, способствующему улучшению состояний систем. Если возмущения должны приводить к возрастанию энергетики системы, «имеют характер подъема в горку», то состояние системы остается устойчивым.

В третьем способе активное воздействие направленно в сторону, компенсирующую эффект действия по ранее идентифицированным каналам контролируемых возмущений, то есть встречно эффекту возмущения. Зная эффект возмущения и управления, можно точно подать испытательное (оно же управляющее) воздействие, не изменяя состояния объекта. Способ пригоден для объектов, на которых важные для управления возмущения контролируются. Например, в конвертере: зная изменение содержания кремния в чугуне и температуру чугуна, можно изменять интегральное количество кислорода и количество извести на плавку.

При идентификации каналов регулирования кислородно-конвертерного процесса увеличение температуры чугуна Д Тч при прочих равных условиях приводит к росту температуры стали на выпуске конвертера А Тс. При шихтовке плавки учитывали этот эффект контролируемого возмущения (увеличения температуры чугуна Д Тч). Перед применением способа предварительно описывали канал этого возмущения, прогнозировали увеличение температуры стали на выпуске Д Тс вследствие увеличения температуры чугуна Тч. Далее наносили управляющее воздействие по идентифицируемому каналу регулирования — увеличивали массу извести на плавку на величину А йи. Это управление имеет дуальную направленность. Во-первых, компенсирует вредное влияние возмущения. И, во-вторых, несет исследовательские функции, являясь испытательным воздействием. Аналогично был идентифицирован канал регулирования по влиянию длительности продувки на температуру стали. При этом выявление в метал-

лоломе блюмса (массивного слитка), снижающего температуру стали, компенсировали увеличением продолжительности продувки.

При отсутствии испытательных воздействий по каналу регулирования и возмущений изменение выходной величины в конце /-го цикла функционирования объекта:

дг(0 = |г(0 - ?(/)]= <Г(0 + а, • (У, (/), (1)

где ф) - ошибка регулирования; ах. ^ (г) - эффект, найденный и оцененный в условиях неизменности тенденции поведения контролируемых возмущений. При наличии испытательного воздействия по каналу регулирования:

ДУ(0 = а,-[Л0 + ад]+<Г(0, (2)

где а/- коэффициент передачи; Рф - пробный сигнал; 81 (¡) - ошибка прогнозирования. С учетом действия неизменной тенденции (тренда) контролируемых возмущений:

ДГ(0 = а2 ■ (0 + 32(г)\+ т + а{-8х(г), (3)

где ^ (/) - спрогнозированное значение контролируемых возмущений на конец

цикла; 32 (') - ошибка прогнозирования контролируемых возмущений IV к (/') .

С учетом действия изменений тенденции (тренда) контролируемых возмущений:

дг'(о=«2 -ад, (4)

где Рт 0) ~ отклонение фактического значения контролируемых возмущений на конец цикла от прогнозируемого уровня этих возмущений ■

Окончательно, при наличии компенсируемого управления по идентифицируемому каналу регулирования Ки(1):

4(0(о]+«о+ч-щ+ч-ад, (5)

где ]¥Ф(1)=Р1Г - фактически реализованное значение контролируемого воз-

мущения на конец цикла Откуда: а = (О ~ ' ^ (О + (')] ~ £0)

Ки{ 0 + ^(0

На рис. 3 представлена зависимость коэффициента передачи а{ по каналу

регулирования «Изменение количества кислорода на плавку - изменение содержания углерода в стали». Зависимости коэффициентов а2 и а4 от начального и конечного содержания углерода в стали для 350-т конвертеров для различных диапазонов С„-Ск с отнесением коэффициентов на середину этих интервалов проиллюстрированы соответственно на рис. 4 и 5.

32 -| а,* %/н м3

24 ' А 1-"

1 I"

12 ' /

У

[Г] % 1

0 Рку! 0, ос 3 06 Зви 0, тос 09 хь «с о, а}фж 13 даент 0, а ге] 18 щяи О, 23

Для улучшения качества идентификации и управления с использованием ММ во время переходных процессов, когда состояние СУ существенно меняется и переходит от одной ОТС к другой, предложено использование комбинированной модели, где результат формируется путем взвешивания результатов работы двух пересчетных моделей: соответствующей старой ОТС и новой, при этом метод реализации ММ дополнен блоком прогнозирования ОТС.

Разработан алгоритм ММ существенно нелинейных объектов, к которым, в частности, относится процесс спекания кокса, с переходом ОТС в определенный класс. Применение в этих алгоритмах моделей процесса с уточненными динамическими характеристиками объекта привело к увеличению качества управления. Алгоритм для этого случая снижает на 1923% максимальное динамическое отклонение и на 6-10% время переходного процесса

Таким образом, описанный в диссертации подход предоставляет возможность произвести идентификацию объектов с 0, / -a=u,i» —-—,/. ограниченным вмешательством

о,о11 о;о5' oj»1 олз1 о,17' oat' одз1 «¿2»' ¡из ' ' исследовательской подсистемы Р»^юк5.3»н11мосо>1(шффиц|1е1паа|Огшчал1нсп>и В процесс управления Путём вонечнсхосодфжгнияу^жродавсгашдтаЗЗСИкшвфгерсв преДВарИЮЛЬНОГО изменения

внешнего задания, компенсации пробным воздействием эффектов контролируемых возмущений, подачей исследовательского воздействия в направлении, повышающим устойчивость СУ, использовать построенные модели кислородно-конвертерного процесса для задач управления и обучения персонала.

Вышеперечисленные способы идентификации успешно использовались для описания динамических характеристик каналов регулирования кисло-родно-конвергерного, электросталеплавильного процессов на ОАО «ЗСМК» и «НкМК».

Третья глава «Идентификация и управление процессом спекания кокса» посвящена контролю технологического процесса спекания кокса, а также идентификации и управлению этим процессом на основе ТОК.

Разработаны три основных алгоритма прогнозирования качества доменного кокса. Первый алгоритм - регрессионный алгоритм прогнозирования по месячным данным. Факторами (входными переменными) являлись:

1. Показатели качества шихты, поступающей на коксование: Wtf - влажность (Х2), %; Ad - зольность (ХЗ), %; Va - выход летучих (Х4), %; Y- спекае-мость шихты на коксование (Х5), мм; Р - помол шихты на коксование (Х6), %; Уцоф - спекаемость концентратов центральной обогатительной фабрики ОАО «ЗСМК» (Х7), мм; SR - петрографическая неоднородность шихты на обогащение (Х8) в долях единиц; R<, - показатель отражения витринита (Х9), %;.

2. Параметр режима коксования - П (период коксования) (XI), ч-мин.

3. Показатель качества рядового угля марки КС, поступающей на обогащение — У^ке (спекаемость углей марки КС, входящих в шихту на обогащение) (XI0), мм.

Построение математических моделей производили по первой группе коксовых батарей и двум ОТС (1 и 3). По каждому показателю качества кокса (механическая прочность М 40, истираемость М10, зольность А) были построены две группы математических моделей. Структура первой группы математических моделей на базе экспоненциального сглаживателя имеет следующий вид:

X = (1-«)'JCM+"-XV (6)

где: x¡ сглаженное значение параметра на текущем шаге; x¡_j — сглаженное

значение параметра на предыдущем шаге; x¡.i - фактическое значение параметра на предыдущем шаге; а — коэффициент сглаживания.

Значения коэффициентов сглаживания зависят от ОТС и показателей качества кокса, при этом структура самой модели не изменяется.

Математическая модель, предназначенная для прогнозирования механической прочности кокса по показателю М 40, %, имеет следующий вид:

М40=К0+КгХ1+К2-Х2+Кз-ХЗ+К4-Х4+К5-Х5+К6-Х6+К9-Х9+К1о-Х1(Н-

+К1_8-Х1 -Х8 + К2^-Х2-Х6+ К4-5-Х4-Х5+ К«'Х4'Х8+ К5.9Х5Х9. (7)

Численные значения коэффициентов регрессии модели (7) по каждой ОТС приведены в табл. 1.

Таблица 1

Коэффициенты регрессии Значение коэффициентов реп эессии

Первая группа батарей ОТС 1 ОТСЗ

Ко - 75,86 - 42,816 - 185,7

К, 5,9461 4,7761 3,2389

к2 18,881 14,216 12,906

к, 0 0,1914 0

К, - 10,14 - 8,0328 - 2,0086

к5 0 0 10,03

Кб 1,7809 1,3463 1,2219

к9 130,19 106,24 126,49

Кю 0,75778 0,63065 0,67429

Kl-8 - 34,969 - 28,853 -15,807

К2-6 - 0,24922 -0,18879 -0,17193

К4-5 0,39773 0,31478 0

К4-8 25,064 20,61 11,132

K5.9 -8,3913 -6,8215 - 8,2472

Как следует из табл. 1, значения коэффициентов регрессии по разным ОТС могут отличаться в несколько раз.

При оценке адекватности разработанных моделей, использовались сред-немодульное и максимальное отклонение спрогнозированной величины от оценочной за период с 2007 по 2008 г. Численные значения критериев по каждой ОТС, полученные для математических моделей прогнозирования механической прочности кокса по показателю М 40, %, приведены в табл. 2.

__Таблица 2

Отклонение Первая группа батарей 1 ОТС ЗОТС

1 группа моделей 2 группа моделей 1 группа моделей 2 группа моделей 1 группа моделей 2 группа моделей

Среднемодульное 0,33 0,20 0,34 0,18 0,36 0,23

Максимальное 1,65 1,65 1,69 0,94 1,78 1,48

Второй использованный алгоритм - на базе ситуационного релейно-экспоненциального сглаживателя. Средняя абсолютная ошибка прогнозирования этим алгоритмом оказалась на 2-3% выше, чем первым. Возможными причинами снижения качества прогнозирования являются многоструктур-ность приведенной к выходу объекта помехи и нестабильность проявлений эффектов действия возмущений.

Третий алгоритм основан на методе восстановительно-прогнозирующего управления. На основе предложенного метода ретроспективно-оперативного восстановления рациональных управлений разработан алгоритм, позволяющий улучшить качество прогнозирования в условиях смены ОТС.

На рис. 6 представлена прогнозирующая модель с учетом эффектов внешних воздействий в данном классе ОТС. Прогнозирование осуществлялось

У,(/ + АО

I-

им, Г(1)

Блок Б1.

і_ Редтессионная модель

У'О+АО

Б2.1. Восстановление основных оптимальных управлений_

Б2.3. Распознавание ОТС

гг

Блок Б2. Ретроспективно-оперативное восстановление управлений

Б2.2. Восстановление дополнительных УТГПЯШТРНИЙ_

Б2.4. Приведение —►управлений к базо вому уровню_

Б2.6. Приведение управлений к ОТС

Б2.5. Автопрогнозирование приве-лйнных управлений

Рисунок 6. Прогдамруюцдамодоь с учегсм эффектов внешшхвозд^^ ситуационно детерминированно-статистическим алгоритмом с выделением эффектов неконтролируемых возмущений. Объект представляется двухзвен-ной трехуровневой моделью.

На рис. 7 приведена блок-схема алгоритма прогнозирования качества кокса по регрессионной модели.

и(1),У

Б1.1. Верхний уровень регрессионной модели

Б1.1.1 Определение класса срганшационнотехнологических ситуаций (ОТС) на натурном объекте (т.е., в действующей системе управления)

Б 1.1.2. Выбор по ОТС трехмерного регрессионного уравнения по отдельным выходам

Б1.1.4 (1-я ступень) Регрессионна* модель по отдельным выходам

ЕЕ

Б1.1.3. Выбор по ОТС трехмерного регрессионного уравнения связи отдельных выходов_

Б1.1.5. (2-я ступень) Регрессионная модель связи отдельных выходов

:?Т-----

Б1.2. Нижний уровень модели - корректирующая часть. Автоматически осуществляет периодическую корректировку модели верхнего уровня.

Рисунок 7. Блок-схема алгоритма прогнозирования регрессионной моделью

Алгоритм, основанный на методе восстановительно-прогнозирующего управления, обеспечивает снижение ошибки на 16,9%.

Для повышения качества шихтовки коксовой печи исследовалась возможность параметрической адаптации алгоритма шихтовки по общецелевому критерию качества системы. Предварительно производилась ретроспективная оценка показателей (механической прочности М 40, истираемости М 10) и содержания золы (А) кокса по суточным показателям работы доменных печей, приведенным к сопоставимым базовым условиям (по содержанию железа в шихте, расходу природного газа, температуре дутья, степени использования энергии газового потока, простоям). Так по суточным результатам работы доменной печи № 1 ОАО ЗСМК в период с 2007 по 2008 годы были рассчитаны приведенные значения содержания золы и показателей механической прочности и истираемости кокса, наиболее полно соответствующие фактическим результатам работы доменной печи. На рис. 8 представлены результаты прогнозирования М 40, %.

Как показывают результаты прогнозирования настроенной моделью, на контрольной выборке данных за 3 месяца работы коксовых 3-4 батарей ОАО «ЗСМК» с марта по май 2008г., среднемодульная ошибка прогнозирования качества кокса составляет 0,876, что на 18% ниже, чем при прогнозировании сдвижкой. СКО прогнозирования равна 0,618, что на 36,9% ниже, чем сдвижкой.

11 13 15 17 1а 21 23 25 27 29 31

Номер спеченного пирога

Рисунок 8. Данные по 3-4 батареи для прогнозирования приведенных значений механической прочности кокса, подаваемого в доменный цех

Как показали результаты исследования, переход на общецелевые показатели качества системы приводят к повышению дисперсии ошибок прогнозирования целевых показателей на 5-7%. В качестве возможных причин этого явления можно указать слабоконтролируемое перемешивание кокса на рудном дворе перед загрузкой в доменную печь, смена схемы загрузки печей, влияние погодных условий при хранении кокса и др. Как один из вариантов рационального учета конечных результатов применения доменного кокса нами рассматривалось использование средневзвешенного критерия качества кокса с долевым участием общецелевого критерия. По мнению опытных экспертов центральной заводской и коксохимических лабораторий ОАО «ЗСМК», при доле последнего в пределах (0,2-0,3) при прогнозировании качества шихтовки коксового пирога имеет место более полный учет фактических технологических свойств кокса.

Применение разработанных математических моделей прогнозного определения показателей качества кокса и алгоритмов их адаптации, по предварительным данным, позволило на 0,2-0,35% на доменной печи №1 ОАО «ЗСМК» сократить расход кокса, идентифицировать процесс его спекания даже при сменах ОТС.

С учетом вышесказанного, точность прогнозирования качественных показателей кокса (М 40, М 10, А) рассчитанных с помощью математических моделей второй и третьей группы по широкой выборке данных за период работы коксохимического и доменного цехов с 2007 по 2008 г., удовлетворяет предъявляемым требованиям доменного цеха.

На основании проведенного исследования разработаны алгоритмы прогнозирования качества доменного кокса, предоставляющие возможность повышения качества статического управления шихтовкой коксовой печи.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

В результате работы разработаны способы идентификации сложных объектов в эргатических СУ. Для достижения поставленной цели удалось успешно решить сформулированные задачи исследования, результатами которых стало следующее:

1. Совершенствование систем идентификации в направлении снижения влияния исследователя на нормальный ход технологического процесса возможно посредством интеграции целей идентификации и оптимизации управлений.

2. Развитый в работе способ идентификации с изменением заданий, вынуждающий человека-оператора отказаться от ранее намеченной цели и программы управления и самостоятельно сформировать и реализовать новые цель и программу управления. Он может быть использован на начальных стадиях технологического процесса.

3. Разработанный способ идентификации объектов на основе методики компенсационного управления не противоречит целям и задачам оперативного управления объектом, исследовательские воздействия совпадают с управляющими, что обеспечивает минимальное ухудшение состояния объекта в ходе его эксплуатации.

4. Предложенный способ идентификации объектов в нелинейных системах управления с пониженной устойчивостью, согласно которому идентифицирующее воздействие на объект подаются в направлении, повышающем устойчивость СУ, может быть использован для СУ с пониженной устойчивостью.

5. Разработан алгоритм ММ существенно нелинейных объектов с переходом ОТС в определенный класс в соответствии с целенаправленным выбором управлений. Применение алгоритма позволяет за счет более высокой точности результатов моделирования получать в ходе испытаний практически отлаженные управляющие системы, пригодные к работе в широком диапазоне изменения входов и выходов объекта управления.

6. Разработаны алгоритмы прогнозирования качества доменного кокса, позволяющие снизить среднеквадратическую ошибку прогнозирования механической прочности кокса. Алгоритм, основанный на методе восстановительно-прогнозирующего управления, обеспечивает снижение ошибки на 16,9%.

ПУБЛИКАЦИИ ПО МАТЕРИАЛАМ ДИССЕРТАЦИИ В издании, рекомендованном ВАК

1. Галицкая, Л. В. Активно-пассивная идентификация промышленных объектов в системах управления [Текст] // Доклады Томского гос. ун-та систем управления и радиоэлектроники. — 2012. — №1 (25), ч.2, — С. 230-236.

Прочие публикации

2. Галицкая, Л. В. Идентификация промышленных объектов с использованием эволюционных моделей [Текст] / В.И. Веревкин, Л.В. Галицкая // Материалы VI Всероссийской научно-практической конференции А8'2007 «Системы автоматизации в образовании, науке и производстве», посвященной 25-летию кафедры «Информационные технологии в металлургии». — Новокузнецк: СибГИУ, 2007. - С. 97-102.

3. Галицкая, Л. В. Идентификация сложных промышленных объектов с использованием эволюционных моделей [Текст] / В.И. Веревкин, Л.В. Галицкая // Материалы международной научно-технической конференции «Современная металлургия начала нового тысячелетия», ч.2 — Липецк: ЛГТУ, 2007. - С. 95-100.

4. Галицкая, Л. В. Идентификация эргатических систем управления с использованием ситуационного моделирования [Текст] / В.И. Веревкин, Л.В. Галицкая // Материалы Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Технолого-экономическое образование в XXI в». - Новокузнецк: НФИ КемГУ, 2009. - С. 50-59.

5. Галицкая, Л. В. Натурно-математическое моделирование для нелинейных и нестационарных технологических процессов [Текст] / В.И. Веревкин, С.Р. Зельцер, Л.В. Галицкая // Материалы международной научно-технической конференции «Современная металлургия начала нового тысячелетия», ч. 1 - Липецк: ЛГТУ, 2006.- С. 93-100.

6. Галицкая, Л. В. Особенности натурно-математического моделирования нестационарных технологических процессов [Текст] / В.И. Веревкин, С.Р. Зель-

цер, Л.В. Галицкая // Материалы 2-й Всероссийской научно-практической конференции «Моделирование, программное обеспечение и наукоемкие технологии в металлургии». - Новокузнецк: СибГИУ, 2006. — С. 85-91.

7. Галицкая, Л. В. Создание нового активно-пассивного направления идентификации эргатических систем управления [Текст] / В.И. Веревкин, С.Р. Зельцер, Л.В. Галицкая // Материалы международной научно-технической конференции «Современная металлургия начала нового тысячелетия», ч.1 - Липецк: ЛГТУ, 2006. - С. 100-106.

8. Галицкая, Л. В. Программно-фрагментальный способ идентификации и управления [Текст] / Веревкин В.И., Галицкая Л. В., Турчанинов А.Е. // Материалы 6-й Всероссийской научно-практической конференции «Системы автоматизации в образовании, науке и производстве». — Новокузнецк, 2007. — С. 92-94.

9. Галицкая, Л. В. Активно-пассивная идентификация в действующих информационных системах с использованием ситуационного моделирования [Текст] / Материалы международной научно-практической конференции 1011 апреля 2009 г. «Использование экономико-математических методов в науке, управлении и образовании», ч.1 — Новосибирск: Сибирский университет потребительской кооперации, 2009. -С. 32-37.

10. Галицкая, Л. В. Активно-пассивная идентификация объектов в действующих системах с учетом изменения технологических ситуаций [Текст] / Л.В. Галицкая// Материалы 2-й Всероссийской научно-практической конференции «Моделирование, программное обеспечение и наукоемкие технологии в металлургии». — Новокузнецк: СибГИУ, 2006. - С. 359-362.

11. Галицкая, Л. В. Активно-пассивное направление идентификации эргодических систем управления [Текст] / Материалы международной конференции «Идентификация, измерение характеристик и имитация случайных сигналов (состояние, перспективы развития)».—Новосибирск: Изд-во ЗАО «Кант», 2009. — С. 127-132.

12. Галицкая, Л. В. Использование натурно-математического моделирования в обучающих комплексах [Текст] / Л.В. Галицкая // Материалы Всероссийской научно конференции студентов, аспирантов и молодых ученых: Наука и молодежь: проблемы, поиски, решения. / Под общей редакцией С.М. Кулакова, ч.Ш. Технические и экономические науки - Новокузнецк: СибГИУ, 2006. - С. 64-66.

13. Галицкая, Л. В. Метод активно-пассивной идентификации промышленных объектов в действующих системах управления [Текст] / Л.В. Галицкая // Материалы Всероссийской научно конференции студентов, аспирантов и молодых ученых: Наука и молодежь: проблемы, поиски, решения. / Под общей редакцией С.М. Кулакова, ч.Ш. Технические и экономические науки — Новокузнецк: СибГИУ, 2005 - С. 74-76.

14. Галицкая, Л. В. Тренажерные системы с использованием моделей объектов [Текст] / Материалы 17-й Международной научно-практической конференции «Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири (СИБРЕСУРС-17-2011)». - Томск: САН ВШ; В-Спектр, 2011. - С. 218-221.

15.Галицкая, Л. В., Зеркаль С.М. Идентификация объектов в действующей информационной системе с использованием ситуационного моделирования [Текст] / Материалы 66-ой Всероссийской научно-технической конференции НГАСУ Сибстрин 14-16 апреля 2009 г. «Актуальные проблемы в строительной отрасли». - Новосибирск: Сибстрин, 2009. — С. 54-62.

16. Галицкая, Л. В., Чащин О. Н. Натурно-математическое моделирование для задач определения состояния объекта управления [Текст] / Материалы 17-й Международной научно-практической конференции «Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири (СИБРЕСУРС-17-2011)». - Томск: САН ВШ; В-Спектр, 2011. - С. 126-132.

17. Галицкая, Л. В., Черняков М. К. Ситуационное моделирование и идентификация информационных систем [Текст] / Материалы международной конференции «Идентификация, измерение характеристик и имитация случайных сигналов (состояние, перспективы развития)».—Новосибирск: ЗАО «Кант», 2009. — С. 97-101.

Патенты на изобретение Российской Федерации

18. Пат. 2277259 Российская Федерация, МПК С05В 23/00. Способ идентификации действующих объектов в системах управления [Текст] / Веревкин В.И., Зельцер С.Р., Галицкая Л.В., Лизогуб П.П.; заявитель и патентообладатель ГОУ В ПО Кузбасская государственная педагогическая академия. № 2004135154/09; заявл. 01.12.04; опубл. 27.05.06, Бюл. № 15. - 6 с.

19. Пат. 2271561 Российская Федерация, МПК С05В 23/00. Способ идентификации каналов регулирования объектов с нанесением пробных сигналов на прогнозируемые рабочие управления [Текст] / Веревкин В Л, Зельцер С.Р., Галицкая Л.В.; заявитель и патентообладатель ГОУ ВПО Кузбасская государственная педагогическая академия. №2004116646/09; заявл. 01.06.04; опубл. 10.03.06, Бюл. №07.-7 е.; 1 ил.

20. Пат. 2325683 Российская Федерация, МПК СОбв 7/66 СЮ5В 13/04. Способ идентификации объектов в действующих системах [Текст] / Веревкин В.И., Зельцер С.Р., Галицкая Л.В., Лизогуб П.П., Денисов Г.В.; заявитель и патентообладатель ГОУ ВПО Кузбасская государственная педагогическая академия. № 2006126283/09; заявл. 19.07.06; опубл. 27.05.08, Бюл. № 15. - 9 с.

21. Пат. 2276396 Российская Федерация, МПК СЮ5В 23/00. Способ идентификации объектов с изменением заданий [Текст] / Веревкин В Ж, Зельцер С.Р., Галицкая Л.В.; заявитель и патентообладатель ГОУ ВПО Кузбасская государственная педагогическая академия. № 2004108619/09; заявл. 27.09.05; опубл. 10.052006, Бюл. № 13. - 7 е.; 1 ил.

22. Пат. 2295151 Российская Федерация, МПК СКУЮ 7/66. Устройство для моделирования системы управления [Текст] / Веревкин В Л, Зельцер СР., Галицкая Л.В.; заявитель и патентообладатель ГОУ ВПО Кузбасская государственная педагогическая академия. № 2005112702/09; заявл. 26.04.05; опубл. 10.03.07, Бюл. № 7. - 9 с; 1 ил.

23. Пат. 2282666 Российская Федерация, МПК С21С 5/30. Устройство для управления выплавкой стали в конвертере [Текст] / Веревкин В.И., Турчанинов Е.Б., Турчанинов А.Е., Горлов М.Н., Галицкая Л.В.; заявитель и патентообладатель ГОУ ВПО Кузбасская государственная педагогическая академия. № 2005109618/02; заявл. 04.04.05; опубл. 27.08.06, Бюл. № 24. - 12 е.; 2 ил.

Тираж 100 экз. Заказ № 79.

Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники

634050, г. Томск, пр. Ленина, 40 Тел. 53-30-18

ВВЕДЕНИЕ.

1. ОСНОВЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ И МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ.

1.1. Принципы построения и использование математических моделей объектов управления.J

1.2. Обобщенный метод оценивания характеристик объекта с прогнозированием рабочих управлений.

1.3. Формирование рациональной программы управлений.

1.4. Выводы по 1 главе.

2. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ СПОСОБОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ.

2.1. Основы идентификации эргатических систем управления.

2.2. Способы идентификации объектов в системах управления на базе математического моделирования.

2.3. Идентификация каналов регулирования конвертерного процесса

2.4. Выводы по 2 главе.

3. ИДЕНТИФИКАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССОМ СПЕКАНИЯ КОКСА.:.

3.1. Нормативное моделирование поведения объекта в тренажерно-обучающих комплексах .'.

3.2. Идентификация технологических процессов коксо-доменного производства.:./.:.

3.2.1. Идентификация и управление доменным процессом.

3.2.2. Разработка автоматизированной системы прогноза прочностных характеристик кокса и ее использование в работе доменных печей.

3.3. Выводы по 3 главе.L

Актуальность работы. Многие действующие системы управления (СУ) промышленного назначения в ходе эксплуатации не допускают больших отклонений от нормального режима работы объекта. Данное обстоятельство затрудняет процесс построения адекватных математических моделей объектов. Использование пассивных методов идентификации ограничивается наличием жестких обратных связей в цепи управления и недостаточной дисперсией управляющих воздействий в ходе нормальной эксплуатации (НЭ) СУ. Использование активной идентификации ограничивается недопустимостью больших отклонений от нормального режима работы объекта. До сих пор остаются нерешенными вопросы идентификации нестационарных процессов, а также объектов в СУ, находящихся вблизи границы устойчивости.

Проблеме идентификации, разработке ее теоретических и прикладных вопросов посвящены работы Н. С. Райбмана, Д. Гропа, JL Лыонга, В. Я. Ротача, В. П. Авдеева, C.B. Емельянова, Н. А. Спирина, С. К. Коровина, JI. П. Мышляева, А. С. Рыкова, В.Ф. Евтушенко, С. М. Кулакова. Одной из проблем активной идентификации промышленных объектов повышенной сложности является снижение влияния исследовательской системы на нормальный ход технологического процесса. Для СУ с пониженной устойчивостью требуется разработка специальных мер, позволяющих провести идентификацию и управление со сдерживанием скатывания системы в область неустойчивости. Решение этой проблемы приводит к необходимости поиска возможности использования сложных управляющих компонентов - фрагментов программ управлений.

Применение для высококачественного управления промышленными объектами перспективных математических моделей сдерживается отсутствием способов идентификации в условиях существенной нестационарности и нелинейности протекающих в них процессов. Вопросы предварительной и уточняющей идентификации таких объектов остаются актуальными.

Совершенствование эргатических СУ сложными объектами промышленного назначения подразумевает не только построение и разумное использование математических моделей объектов, но и подготовку оперативного персонала для эффективной работы в таких системах. Создание тренажерно-обучающих комплексов (ТОК), направленных, в том числе, и на решение этой задачи, позволяет использовать их в составе СУ.

Решение отмеченных проблем позволяет сформировать аппарат идентификации, способной описывать нестационарные, нелинейные процессы в промышленных СУ.

Цель работы: разработка способов активной идентификации сложных объектов в эргатических СУ, снижающих вмешательство исследователя в процесс управления за счет изменения внешнего задания, компенсации пробными сигналами эффектов внешних воздействий, подачей исследовательского воздействия в направлении повышения устойчивости систем. Задачи исследования:

1. Провести анализ современного состояния идентификации эргатических СУ для построения и реализации способов математического описания каналов регулирования объектов с минимальным вмешательством в процесс управления.

2. Снизить влияние исследователя на нормальный ход технологического процесса за счет совмещения человеком-оператором функций по управлению и идентификации объекта.

3. Разработать методику идентификации нелинейных объектов в СУ, находящихся вблизи границ устойчивости.

4. Разработать способ идентификации объектов на основе компенсации эффекта внешних воздействий с минимальным ухудшением состояния этих объектов.

5. Разработать алгоритмы математического моделирования (ММ), применимые для объектов, обладающих существенной нелинейностью и зашумленностью.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются действующие технологические объекты управления. Предметом исследования являются подсистемы идентификации эргатических систем управления.

Методы исследования. Использованы теоретические и практические разработки в области идентификации сложных объектов для условий их повышенной нестационарности, теории систем, дуального управления, разностных схем, теории вероятности и математической статистики.

Достоверность результатов обеспечивается исходными теоретическими, методологическими и практическими данными исследований и подтверждается использованием современных методов, источников по теме диссертации, апробацией результатов, эмпирическим исследованием функционирования разработанных методик и алгоритмов. Научная новизна

1. Впервые разработан подход к построению моделей сложных объектов в действующих СУ, при котором ограничивается негативное влияние идентифицирующей подсистемы на управляющую путем подстраивания исследовательской подсистемы под правила функционирования управляющей.

2. Предложен способ идентификации объектов с изменением заданий, обеспечивающий сближение целей управляющей и идентифицирующей подсистем, вследствие обоюдной их заинтересованности в выполнении нового внешнего задания путем смены программы управления.

3. Впервые разработан способ идентификации объектов на основе компенсации эффекта внешних воздействий с минимальным ухудшением состояния этих объектов.

4. Впервые разработан способ идентификации объектов в нелинейных СУ с пониженной устойчивостью, когда идентифицирующее воздействие подаются в направлении, повышающим устойчивость СУ.

5. Синтезированы способ идентификации и алгоритм математического моделирования существенно нелинейных и зашумленных объектов с переходом организационно-технологической ситуации (ОТС) в определенный класс, качественно улучшающими математическую модель объекта.

Теоретическая значимость. Впервые предложен и реализован подход к построению моделей сложных объектов в действующих СУ. Разработан способ изменения условий проведения идентификации технологических объектов, позволяющий заинтересовать человека-оператора в проведении исследований. Вынуждая человека-оператора сменить задание в дальнейшем исследователь проводит пассивную идентификацию, не вмешиваясь в работу СУ. Впервые разработаны способы идентификации объектов на основе компенсации эффекта внешних воздействий и объектов в нелинейных СУ с пониженной устойчивостью. В обоих случаях цели и реализующие их действия подсистем управления и идентификации совпадают, что фактически означает согласие исследователя с реализуемой программой управления. Синтезированы способ идентификации и алгоритм математического моделирования существенно нелинейных и зашумленных объектов с переходом ОТС в определенный класс.

Практическая ценность. На основе теоретических исследований разработаны способы идентификации и алгоритмы, которые позволяют использовать их для проектирования и развития автоматизированных систем сталеплавильного производства, снизить отрицательное влияние исследователя на технологический процесс. Разработанные способы и алгоритмы идентификации и управления применимы к большинству действующих технологических объектов управления (ТОУ).

Реализация результатов работы. Разработанные способы идентификации для проведения вычислительных экспериментов используются в сталеплавильном и коксохимическом производствах ОАО «ЗСМК», что подтверждается справками о внедрении результатов исследования в производство. Кроме того, результаты работы используются Томским университетом систем управления и радиоэлектроники в рамках реализации федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научнотехнологического комплекса России на 2007-2013 годы» (Государственного контракта от «03» ноября 2011 г. №07.524.11.4013) для проведения опытно-конструкторских работ по теме «Разработка Web-opиeнтиpoвaнныx геоинформационных технологии формирования и мониторинга электронного генерального плана инженерной инфраструктуры». Также результаты работы внедрены в учебный процесс на кафедре ИКСУ Национального исследовательского Томского политехнического университета для магистрантов по направлению 220400 - Управление в технических,системах. Основные защищаемые положения

1) Подход к построению моделей сложных объектов в действующих эргатических СУ, выражающийся в подаче пробных воздействий в направлении, совпадающим с программой действия человека-оператора.

2) Способ идентификации объектов с изменением заданий, позволяющий без ограничений реализовывать новую программу управления, одновременно являющуюся программой идентификации, после смены внешнего задания.

3) Способ идентификации объектов на основе компенсации эффекта внешних воздействий, обеспечивающий реализацию программы двойного назначения — для компенсации эффектов контролируемых возмущений и, используемую исследователем в качестве идентифицирующего пробного воздействия.

4) Способ идентификации объектов в нелинейных СУ, когда управляющее воздействие наносится в направлении, способствующему улучшению состояний СУ.

5) Способ ММ объектов, обладающих существенной нелинейностью и зашумленностью, позволяющий назначать управления на основе предварительно сформированных моделей каналов регулирования в прогнозируемом классе ОТС.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы освещались и получили положительную оценку на 11 конференциях, в том числе: международных научно-практических конференциях «Технолого-экономическое образование в XXI веке» (Новокузнецк, 2006), «Современная металлургия начала нового тысячелетия» (Липецк, 2006), 17-й, 18-й Международных научнопрактических конференциях «Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири» (СИБРЕСУРС-17,18-2011, 2012) (Томск, 2011, Новосибирск, 2012); на всероссийских научно-практических конференциях: «Наука и молодежь: проблемы, поиски, решения» (Новокузнецк, 2006, 2007), «Наука и молодежь: системы автоматизации в образовании, науке и производстве» (Новокузнецк, 2007), «Моделирование, программное обеспечение и наукоемкие технологии в металлургии» (Новокузнецк, 2006), на VII Всероссийской научно-практической конференции AS'2009 (Новокузнецк, 2009), на IX Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Информационные технологии и математическое моделирование» (ИТММ - 2011) (Анжеро-Судженск, 2011); на VI региональной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых (Новокузнецк, 2006).

Публикации по теме работы. По теме диссертации опубликовано 23 печатные работы, из них одна статья в издании, рекомендованных ВАК, шесть патентов РФ на изобретение, и 16 работ - материалы международных и всероссийских научно-технических и научно-практических конференций.

Личный вклад автора заключается в разработке способов идентификации сложных объектов в эргатических СУ и в обработке полученных результатов.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, приложений и содержит 166 страниц основного текста, 32 рисунка, 16 таблиц, 127 использованных источника.

3.3. Выводы по 3 главе

Применение разработанных математических моделей прогнозного определения показателей качества кокса и алгоритмов их адаптации, по предварительным данным, позволило на 0,2-0,35% на доменной печи №1 ОАО «ЗСМК» сократить расход кокса, идентифицировать процесс его спекания даже при сменах ОТС.

С учетом вышесказанного, точность прогнозирования качественных показателей кокса (М 40, М 10, А) рассчитанных с помощью математических моделей второй и третьей группы по широкой выборке данных за период работы коксохимического и доменного цехов с 2007 по 2008 г., удовлетворяет предъявляемым требованиям доменного цеха.

На основании проведенного исследования разработаны алгоритмы прогнозирования качества доменного кокса, предоставляющие возможность повышения качества статического управления шихтовкой коксовой печи.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Представленная диссертация является научной квалификационной работой, в которой получено новое решение научной проблемы идентификации технологических объектов, повышающее качество и надежность алгоритмического обеспечения систем контроля, диагностики и управления, которые имеют важное народнохозяйственное значение.

В работе предложены и научно обоснованы способы идентификации сложных объектов в эргатических СУ. Для достижения поставленной цели удалось решить сформулированные задачи исследования, результатами которых стало следующее:

1. Совершенствование систем идентификации в направлении снижения влияния исследователя на нормальный ход технологического процесса возможно посредством интеграции целей идентификации и оптимизации управлений.

2. Развитый в работе способ идентификации с изменением заданий, вынуждающий человека-оператора отказаться от ранее намеченной цели и программы управления и самостоятельно сформировать и реализовать новые цель и программу управления. Он может быть использован на начальных стадиях технологического процесса.

3. Разработанный способ идентификации объектов на основе методики компенсационного управления не противоречит целям и задачам оперативного управления объектом, исследовательские воздействия совпадают с управляющими, что обеспечивает минимальное ухудшение состояния объекта в ходе его эксплуатации.

4. Предложенный способ идентификации объектов в нелинейных системах управления с пониженной устойчивостью, согласно которому идентифицирующее воздействие на объект подаются в направлении, повышающем устойчивость СУ, может быть использован для СУ с пониженной устойчивостью.

5. Разработан алгоритм ММ существенно нелинейных объектов с переходом ОТС в определенный класс в соответствии с целенаправленным выбором управлений. Применение алгоритма позволяет за счет более высокой точности результатов моделирования получать в ходе испытаний практически отлаженные управляющие системы, пригодные к работе в широком диапазоне изменения входов и выходов объекта управления.

6. Разработаны алгоритмы прогнозирования качества доменного кокса, позволяющие снизить среднеквадратическую ошибку прогнозирования механической прочности кокса. Алгоритм, основанный на методе восстановительно-прогнозирующего управления, обеспечивает снижение ошибки на 16,9%.

СПИСОК УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ SCADA - Supervisory Control And Data Acquisition (диспетчерское управление и сбор данных)

WinCC - Windows Control Center (Центр управления Windows)

ИО - индекс отощения

КМ - корреляционная матрица

KXJI - коксохимическая лаборатория

КХП - коксохимическое производство

МИП - метод инструментальных переменных

МНК - метод наименьших квадратов

ММ - математическое моделирование

НЭ - нормальная эксплуатация

ОТС - организационно-технологическая ситуация

ПМ - пересчетная модель

РВРУ - ретроспективное восстановление рациональных управлений

РПУ - рациональная программа управления

РТУ - траектории рабочего управления

РУ - рабочие управления

РЭС - релейно-экспоненциальное сглаживание

СКО - среднеквадратическое отклонение

СУ - системы управления

ТОК - тренажерно-обучающий комплекс

ТОУ - технологический объект управления

ТП - технологический процесс

УОЦ - управление обогащения цеха

УПЦ - управление подготовки цеха

ЦОФ - центральная обогатительная фабрика I Ai, '!

1. Авдеев, В. П. Автоматизированные системы с многовариантной структурой: Учебное пособие. / В. П. Авдеев, А.Г. Дьячко, Л.П. Мышляев, Е.Н. Тараборина // Новокузнецк: Сиб. металлург, институт, 1990. 88 с.

2. Авдеев, В. П. К основам натурно-математического моделирования / В. П. Авдеев // Изв. вузов. Черная металлургия. 1979. - №6. - С. 131-134.

3. Авдеев, В. П., Бегишев Г. А., Пинтов А. В., Зельцер С. Р. Выбор типопредставителей в задачах исследования и управления. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1980. - №6,- С. 98-102.

4. Авдеев, В. П., Даниелян Т. М., Белоусов П. Г. Идентификация промышленных объектов с учетом нестационарностей и обратных связей. Учебное пособие./ Сиб. металлург, институт. Новокузнецк. - 1984. - 88 с.

5. Авдеев, В. П., Киселева Т. В., Турчанинов Е. Б. Многовариантная система совместного определения задающих и управляющих воздействий. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1996. - №4. - С. 82-86.

6. Авдеев, В. П., Кустов Б. А., Мышляев Л. П. Производственно-исследовательские системы с многовариантной структурой. — Новокузнецк: Кузбасский филиал Инженерной академии. 1992. - 188 с.

7. Авдеев, В. П., Шамовский В. Э., Щелоков Е. А. Способы представления объектов в функциональных пространствах. // Изв. вузов. Черная металлургия.-1972.-№10.-С. 171-176.

8. Авен, П. О., Киселева H. Е., Мучник И. Б. Лингвистические методы типологического анализа. М.: ВНИИСИ (препринт). 1983. - 123 с. 1

9. Автоматизированные системы технологической подготовки производства в машиностроении. / Под ред. Г. К. Горанского. М.: Машиностроение. -1976.—240 с.

10. Айзатулов, Р. С., Сарапулов Ю.А., Авдеев В. П. и др. Комбинированный метод расчета конвертерного процесса. // Сталь. 1994. - №6. - С. 22-27.

11. Алгоритмы идентификации нестационарных объектов: Учебное пособие / Л.П. Мышляев, С.М. Кулаков, Е.И. Львова, В.В. Зимин. Новокузнецк: СибГИУ, 2000.- 130 с.

12. Александровский, Н. М., Егоров С. В., Кузин Р. Е. Адаптивные системы автоматического управления сложными технологическими процессами. — М.: Энергия. 1973.-272 с.

13. Алексеев, Д. И., Казаков С. В, Свяжин А. Г. К вопросу о закупоривании продувочных фурм для внепечной обработки. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1993. - №3. - С. 31-34.

14. Ахромеева, Т. С., Курдюмов С. П., Малинецкий Г. Г., Самарский А. А. Нестационарные структуры и диффузионный хаос— М.: Наука, главная редакция физ- мат. литературы. 1992. - 544 с.

15. Бородкин, С. М. Оптимальная группировка взаимосвязанных упорядоченных объектов // Автоматика и телемеханика. 1980. - №2. - С. 165-172.

16. Браверман, Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных-М.: Наука, гл. ред. физ.- мат. литературы 1983.-464 с.

17. Буторин, В. К., Верёвкин В. И., Верёвкин Г. И., Штайгер А. Ф. Способ управления электрическим режимом дуговой электросталеплавильной печи. / Патент №2101364 на изобретение. Б/И 1, 1998.-С. 194.

18. Бывайнов, М. Е. Алгоритм обнаружения изменения вида модели при текущем оценивании // Автоматика и телемеханика. 1993. - №5. - 82 с.

19. Вагнер, Г. Основы исследования операций. Т. 2. М.: Мир. - 1973 - 488 с.

20. Веников, В. А., Веников Г. В. Теория подобия и моделирования (применительно к задачам электроэнергетики). -М.: Высшая школа. 1984. - 439 с.

21. Верёвкин, В. И., Абрамович С. М., Штайгер А. Ф. О косвенном контроле состояния фурмы при управлении продувкой стали в ковше. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1997. - №6. - С. 7-10.

22. Верёвкин, В. И., Буторин В. К., Кошелев А. Е., Щелоков Е. А., Штайгер А. Ф., Обшаров М. В., Потешкин Е. Г. Способ определения наличия свищей в фурме при продувке расплава газом в ковше. / Патент №2113507 на изобретение. Б/И 17, 1998. - С. 273.

23. Верёвкин, В. И., Кошелев А. Е., Свёкров В. М., Штайгер А. Ф., Грошев И. В., Щелоков Е. А., Обшаров М. В. Способ установки фурмы для продувки расплава в ковше в положении продувки. / Патент №2113506 на изобретение. -Б/И 17, 1998.-С. 273.

24. Верёвкин, В. И., Кошелев А. Е., Штайгер А. Ф. Расчет шихтовки конвертерного процесса при наличии агрегатов доводки металла. // Математические и экономические модели в оперативном управлении производством. М.: Электрика. 1996. - №2. - С. 40-47.

25. Гайниева, Г.Р. Разработка способов оценки кокса как доменного топлива / Г. Р. Гайниева, В. И. Вызова, Л. Д. Никитин // Кокс и химия. 1991. - № 11. - С. 14-15.

26. Галицкая, Л.В. Активно-пассивная идентификация промышленных объектов в системах управления // Доклады Томского гос.ун-та систем управления и радиоэлектроники. 2012. -№1(25), ч.2, - С. 230-236.

27. Галицкая, Л.В. Идентификация эргатических систем управления с использованием ситуационного моделирования/ В.И. Веревкин, Л.В.

28. Галицкая // Материалы Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Технолого-экономическое образование в XXI в». Новокузнецк: НФИ КемГУ, 2009. - С. 50-59.

29. Галицкая, Л.В. Тренажерные системы с использованием моделей объектов / Материалы 17-й Международной научно-практической конференции «Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири (СИБРЕСУРС-17-2011)». Томск: САН ВШ; В-Спектр, 2011. - С. 218-221.

30. Гельфандбейн, Я. А. Методы кибернетической диагностики динамических систем. Рига: Зинатне. - 1967 - 542 с.

31. Гроп, Д. Методы идентификации систем / Д. Гроп. М.: Мир, 1979. - 302 с.

32. Даниельянц, Л. Г., Ершов А. А., Авдеев В. П. и др. Исследование эффективности алгоритмов сглаживания экспериментальных данных.// Изв. вузов. Черная металлургия 1978-№6-С. 153-159.

33. Двоенко, С. Д. Распознавание последовательности событий в режиме реального времени. // Автоматики и телемеханика. 1996. - С.149-157.

34. Дейч, А. М. Методы идентификации динамических объектов. М.: Энергия. -1985.-240 с.

35. Дозорцев, В.М., Шестаков Н.В. Компьютерные тренажеры: опыт внедрения на российском рынке, М. 1996. 116 с.

36. Дубровский, С. А., Кулаков С. М., Нехорошев А. Н. и др. Об учете управления при идентификации конвертерных процессов. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1973. -№8. - С. 166-170.

37. Зельцер, С.Р. Натурно-математическое моделирование в системах управления. Учебное пособие. КемГУ, Кемерово, 1987. - 41 с.

38. Исследовательский комплекс на основе НММ. В.П. Авдеев, Л.П. Мышляев, С.Р. Зельцер и др. В кн. Автоматизация моделирования и испытаний технических систем, - ДВНЦ АН СССР, Владивосток, 1983. - С. 20-33.

39. Калман, Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. Пер. с англ. М.: Наука. 1971- 400 с.

40. Капустин, Н. М. Разработка технологического процесса обработки деталей на станках с помощью ЭВМ М.: Машиностроение. - 1976. - 281 с.

41. Карташов, В.Я. Цифровые системы контроля с идентификацией динамических свойств и характеристик сложных объектов. / Диссертация на соискание доктора техн.наук Томск. 1998. - 464 с.

42. Катковник, В. Я., Кульчинский О. Ю. Возможность применения методов типа стохастической аппроксимации для адаптивной стабилизации дискретной линейной динамической системы. // Автоматика и телемеханика. 1976. - №9. - С. 113-123.

43. Кендалл, М. Д., Стюарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука. — 1973.-900 с.

44. Киселева, А. Н., Мучник И. Б, Новиков С. Г. Стратифицированные выборки в задаче о типопредставителях. // Автоматика и телемеханика. 1986. - №5. -С. 108-117.

45. Коган, А. Е. Внепечные и ковшевые процессы. Учебное пособие. / Новокузнецк: Изд- во СибГМИ. 1990. - 99 с.

46. Кочо, В. С., Богушевский В. С., Соболев С. К. и др. Исследование характера изменения некоторых параметров конвертерного процесса дляавтоматизации прекращения продувки. // Изв. вузов. Черная металлургия. -1969.-№7.-С. 29-34.

47. Ковалев, Е.Т. Введение в технические условия показателей СШ и С8Я для оценки качества доменного кокса в Украине / Е. Т. Ковалев // Бюллетень НТИ ЧМ. 2004. - №9. - С. 17-19.

48. Кошелев, А. Е., Воронин Н. И., Петрунин М. В. и др. О косвенном контроле содержания углерода в конвертерной ванне. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1981.-№12.-С. 105-110.

49. Кулагин, Н. М., Кулаков С. М., Авдеев В. П., Пермякова-Фетинина Е. П. Многовариантное типирование интеллекта с гибкой профессиональной ориентацией. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1996. - №10. - С. 71-79.

50. Кулаков, С. М., Авдеев В. П., Бондарь Н. Ф. Многовариантное прогнозирование расчетных показателей. // Изв. вузов. Черная металлургия. -1996.-№4.-С. 77-82.

51. Кулаков, С. М., Веревкин С. В. Ретроспективное восстановление рациональной длительности плавки электростали. // Изв. вузов. Черная металлургия.-2001.-№4.- С. 65-71.

52. Львова, Е. И., Пермякова-Фетинина Е. П., Кораблина Т. В., Андрианов О. Н. К развитию многовариантных типологических систем. // Тезисы докладов Международной научно-практической конференции «Управление большими системами». М.: СИНТЕГ. - 1997. - С. 256.

53. Львова, Е.И. О комплексной технологий многовариантной идентификации зависимостей на примере объектов черной металлургии / Е.И. Львова // Изв. вузов. Черная металлургия. 2000. - № 4. - С. 62-63.

54. Масловский, П. М., Авдеев В. П., Раев Ю. А. Формирование аналогов спланированных воздействий при функциональном описании металлургических объектов, сообщение 1. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1970. - №2. - С. 174-177.

55. Масловский, П. М., Авдеев В. П., Раев Ю. О., Белоусов П. Г. Пробные воздействия в системах регулирования металлургических объектов. // Изв. вузов. Черная металлургия. 1971. -№10. - С. 152-155.

56. Методы анализа данных, подход, основанный на методе динамических сгущений.: Пер. с фр. / Кол. авт. под рук. Э. Дидэ. Под ред. С. А. Айвазяна. -М.: Финансы и статистика. — 1985. — 358 с.

57. Моисеев, Н. Н. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, гл. ред. физ.-мат. литературы. - 1974. - 226 с.

58. Новосельцев, В.Н. Математическое моделирование в век компьютеров. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.lgkb.kazan.ru/00l4

59. Основы автоматического управления. / Под ред. В. С. Пугачева. — М.: Наука.- 1974. 720 с.

60. Основы управления технологическими процессами. / Под ред. Н. С. Райбмана. -М.: Наука. 1978. - 440 с.

61. Острем, К. Введение в стохастическую теорию управления. М.: Мир. -1973.-322 с.

62. Отчет о НИР. / АС Прогноз качества кокса. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.Zsmk/asu/CAPCS/Oтдeл Информационных Систем /ДП

63. Пат. 2012065 РФ 1Ш С1 Тренажер оператора систем управления. В.П. Авдеев, Л.П. Мышляев, С.Р.Зельцер и др. 30.04.94.

64. Кузбасская государственная педагогическая академия. № 2004116646/09; заявл. 01.06.04; опубл. 10.03.06, Бюл. № 07. -7 е.; 1 ил.

65. Перельман, И.Н. Оперативная идентификация объектов управления / И.Н. ■! Перельман. М.: Энергоиздат, 1982. - 272 с. '

66. Пугачев, B.C. Теория случайных функций и ее применение к задачам автоматического управления. М.: Физматгиз. - 1962. - 340 с.

67. Райбман, Н. С., Чадеев В. М. Построение моделей процессов производства. -М.: Энергия. 1975. - 376 с.

68. Растригин, JI. А. Современные принципы управления сложными объектами. М.: Сов. Радио. - 1980. - 232 с.

69. Растригин, JT. А. Статистические методы поиска. М.: Наука .- 1968. - 306 с.

70. Растригин, JI. А., Маджаров Н. Е Введение в идентификацию объектов управления. М.: Энергия. 1987. - 216 с.

71. Ротач, В.Я. Расчет динамики промышленных автоматических систем регулирования / В.Я. Ротач. М.: Энергия. - 1973. - 439 с.

72. Ротач, В.Я. Теория автоматического управления: учебник для вузов. — 2-е изд., перераб. и доп. М.: Издательство МЭИ, 2004. - 400 е., ил.

73. Соскин, JL Б., Цветков В. Д. Задача обучения ЭВМ. Классификации технологических объектов, заданными сложными иерархическими признаками. / В сб. «ВТ в машиностроении». Минск: КТК. - 1973. - 39 с.

74. Спирин, H.A. Оптимизация и идентификация технологических процессов в металлургии: учебное пособие / H.A. Спирин, В.В. Лавров, С.И. Паршаков, С.Г. Денисенко. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ - УПИ, 2006. - 307 с.

75. Справочник по теории автоматического управления./ Под ред. А. А. Красовского. -М.: Наука. 1987. 712 с.

76. Станкевич, A.C. и др. Составление шихт для коксования на основе оптимизации и прогноза прочности кокса по химико-петрографическим показателям углей // Кокс и химия 2002. — №3. - С.9-11.

77. Столяр, В. А., О синтезе и реализации алгоритмов для системы регулирования доменной печи. Канд. диссертация Новокузнецк - 1973- 173 с.

78. Теория и практика прогнозирования в системах управления / С. В. Емельянов, С. К. Коровин, JI. П. Мышляев и др. Кемерово; М.: Издат. Объединение «Российские университеты»: Кузбассвузиздат - АСТШ, 2008.-487 с.

79. Типологическая диагностика и образование: коллективная монография. / Под ред. Е. П. Гусевой. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. - 1994. - 215 с.

80. Туркенич, Д. И. Управление плавкой стали в конвертере. М.: Металлургия .-1971.-360 с.

81. Файн, В. С., Сорокин В. Н., Вайнштейн В. С. Непрерывно-групповое опознание образов. / Некоторые экспериментальные результаты. // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1969. - №6. - С. 44-47.

82. Фейгенбаум, М. Универсальность поведения нелинейных систем. // УФН-1983. том 141. - вып. 2. - С. 344-374.

83. Фельдбаум, А. А. Основы теории оптимальных автоматических систем. — М.: Наука.-1966.-623 с.

84. Фетинина, Е. П. Типологические методики и алгоритмы в автоматизированных технологиях обучения и обработки данных на примере металлургических объектов. Кандидатская диссертация. Новокузнецк. -СибГИУ. 150 с.

85. Цветков, В. Д. Системно-структурное моделирование в автоматизации проектирования технологических процессов. Минск: Наука и техника. -1979.-262 с.

86. Цымбал, В.П. Математическое моделирование металлургических процессов / В. П. Цымбал. М.: Металлургия, - 1986. - 240 с.

87. Ш.Цыпкин, Я. 3. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука. - 1968.-224 с.

88. Цыпкин, Я. 3. Информационная теория идентификации. М.: Наука. - 1995. - 336 с.

89. Цыпкин, Я. 3. Основы информационной теории идентификации. М.: Наука. -1984.-320 с.

90. Эйкхофф, П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир. - 1975. — 683 с.

91. Ядыкин, И. Б. и др. Адаптивное управление непрерывными технологическими процессами. -М.: Энергоатомиздат. 1985. - 280 с.

92. Bonner, R. Е. On some clustering techniques. IBM.J. Res. and Develop. V8.N0.I, -1964.

93. Braun, S. G., Ram Y. M. Structural parameter identifikation in the fregnency domain: the use of overdetermined systems. Trans. ASME: Dyn., Measur. and Contr. - 1987. - p. 120-123.

94. Glasgow, J. A., Porter W. F. Development and operation of BOF dynamic control "J. Metals". 1967.- №8.

95. Ljung L. System Identification Toolbox User's Guide. Электронный ресурс. Режим доступа: http://ac.tut.fi>aci/courses/76500/2004/ht/MANUALl.PDF

96. Mar Farlane Donald. Efflunt gas analysis for endpoint corbon control. "J. Metals".-1964.-№9.

97. Meuer, H. W., Glasgow J. A. Iron and Steel Engr., 1966, v43, -№7-p. 116-122.

98. Oppenheim J., A.S. Willsky. Signals and Systems. Prentice Hall: Englewood Cliffs, N.J. 1985.-321 p.

99. Schilling, D. Rechenprogramme Ent bcheidungstabellen und Speicher bei der Prozepge Staltung. "ZIC mitt" - 1973. - №8.

100. Soderstrom Т., Stoica P. System Identification. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.it.uu.se/edu/course/homepage/systemid/vtl0/SYSID10c01 .pdf

101. The Economics of Alternative Methods of Metal Processing. Annals of the CJRP, 1983.V.32, N2. - p. 551-557.

102. WinCC. Описание системы, версия 5 AV6393-1ABA05-0AA0 Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.ad.siemens.de/wincc

103. WinCC. Официальный сайт / www.siemens.com/wincc

104. Общая схема структурно-параметрического синтеза рациональных программ управлений

105. Разработка и оперативная коррекция классификатора организационно- технологических ситуации и принимаемых решений в действующей системе управления

106. Распознавание класса Кц организационно-технологической ситуации

107. Ретроспективно- оперативное восстановление рациональных длительностей технологических циклов и других наиболее значимых управляющих воздейсгаий

108. Нахождение для данной Г нормативной длительности горячего периодатехнологического цикла Т^1

109. Определение интервала времени |7 о1 ' ^Ы .' соответствующего нормативнойдлительности Тр — t0{1 >

110. Нахождение для дайной Г \ структуры 3 ) программы базовых управлений; структуры Ь (/ ^ ) зависимости переменных состояния от времени

111. Программирование управлений у (.',)- V рищг

112. Оценивание выходной величины объекта в моменты времени возможных наблюдений /1. Р14. 5. Распознавание группы г решений

113. Определение траектории переменных состояния £ ^ ((^ соответствующей