автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Идентификация параметров моделей управления в производственных системах

Введение.

Глава I. Состояние проблемы повышения качества информации для управления и постановка задачи

§ I.I. Информационные проблемы управления в производственно-экономических системах.

§ 1.2. Формализованные методы повышения качества информации для управления.

§ 1.3. Оценка практической реализуемости различных подходов к идентификации.

§ 1.4. Оценка возможностей использования для идентификации математического аппарата линейного программирования.

§ 1.5. Выводы.

Глава П. Построение моделей идентификации на основе аппарата линейного программирования.

§ 2.1. Формализованная постановка задачи.

§ 2.2. Формализация критериев качества идентификации *«

§ 2.3. Представление критериев качества идентификации в виде линейных функционалов.

§ 2.4. Алгоритм выделения максимальных совместных подсистем (МСП).

§ 2.5. Варианты построения системы ограничений задачи идентификации.

§ 2.6. Исследование вопроса о достоверности информационного описания.

§ 2.7. Влияние точности информационного отображения на устойчивость оптимальных решений по управлению производством.

§ 2.8. Пр1шципы построения и использования конкретных моделей идентификации. Выводы.

Глава Ш. Качество информации в системе управления металлургическим производством.

§ 3.1. Основные особенности информационного отображения металлургического производства как объекта управления.

§ 3.2. Характеристика качества информационной основы управления металлургическим производством

§ 3.3. Информационные проблемы АСУ в черной металлургии.

§ 3.4. Методы определения информации для моделирования управления металлургическим производством.

§ 3.5. Выводы. ИЗ

Глава 1У. Идентификация информационного описания моделей управления металлургическим производством.

Решение практических задач.

§ 4.1. Восстановление информационного описания в условиях неточно определенных значений входов объекта. По

§ 4.2. Решение практических задач.

§ 4.3. Идентификация параметров производительности оборудования листопрокатного цеха.

Практическому использованию достижений науки и техники в решении важнейшей проблемы повышения эффективности управления всегда уделялось большое внимание в нашей стране. В условиях развитого социализма, когда значительно выросли масштабы материального производства, быстрыми темпами повышается его техническая оснащенность, умножаются производственные связи, к качеству и эффективности управления предъявляются все более высокие требования. Принципиально новой стороной совершенствования процессов управления является постоянно возрастающее в последние годы применение математических методов и моделирования в сочетании с электронно-вычислительной техникой. На этой основе в стране функционируют и создаются автоматизированные системы управления (АСУ) на всех уровнях - от управления технологическими установками и процессами до управления народным хозяйством в целом. Главная задача дальнейшего развития АСУ была четко сформулирована в решениях ХХУ1 съезда КПСС: "Обеспечить дальнейшее развитие и повышение эффективности сети автоматизированных систем управления и вычислительных центров коллективного пользования, продолжая их объединение в единую общегосударственную систему сбора и обработки информации".35 Выполнение поставленной задачи требует одновременного решения ряда сложных научных, технических, экономических и организационных вопросов. Среди них одно из центральных мест занимает проблема совершенствования информационного обеспечения АСУ всех типов.

Актуальность темы исследования. Качество информации во многом определяет качество решений, принимаемых на всех уровнях

Материалы ХХУ1 съезда КПСС. М.: Политиздат, 1981, с.201. управления. В современных условиях предъявляются повышенные требования к таким характеристикам информации как адекватность, достоверность, полнота, точность, оперативность, целенаправленность, непротиворечивость. Практика управления показывает, что в настоящее время во многих случаях эти требования не удовлево-ряются. Недостаточный уровень решения этих вопросов в настоящий момент является существенным тормозом, одерживающим развитие и повышение эффективности АСУ. Кроме того, разработка и принятие решений на основе некачественной информации о состоянии объекта управления, как правило, приводит к весьма существенным и часто невосполнимым потерям производства. Исследования отдельных аспектов решения данных проблем, представленные в настоящей работе, проводятся в соответствии с планом научно-исследовательских работ ФТИ УНЦ АН СССР по теме "Идентификация информационного описания технико-экономических параметров производства" в рамках темы "Важнейшие экономические проблемы" шифр 49.4.2.2.2.15.5 в соответствии с постановлением АН СССР, ШИТ и Госплана СССР от 27.10.81 года № 122/416/200.

Повышение качества информации для управления представляет собой сложную комплексную проблему. Ее кардинальное решение предполагает параллельную разработку и реализацию ряда мероприятий научно-технического и экономико-организационного характера. В центр рассмотрения данной диссертационной работы вынесен круг вопросов, связанных с информационным наполнением моделей управления реальным производством. В качестве конкретного объекта приложения разработанного метода было выбрано металлургическое производство .

Проблемы, стоящие перед повышением эффективности управления в черной металлургии, являются достаточно общими для многих отраслей производства. Соответственно, общие методы решения этих проблем имеют широкую сферу приложения. С другой стороны, состояние информационной основы управления в металлургической промышленности, одной из базовых отраслей народного хозяйства, является в настоящий момент неудовлетворительным, что создает серьезные препятствия в выполнении поставленных перед отраслью задач. Причинами такого положения являются факторы как субъективного, так и объективного характера, и в частности, чрезвычайная сложность информационного отображения металлургического производства. Поэтому приложение теоретических методов к решению практических задач управления именно этой отрасли позволяет наиболее полно оценить достоинства и недостатки разрабатываемых подходов»

Уровень исследований по моделированию управления производственными объектами в настоящее время является достаточно высоким. Теоретической основой построения моделей оптимального управления являются труды Л.В.Канторовича, Н.Н.Красовского, Л.В.Понтрягина. Большой вклад в разработку теории математического моделирования промышленных систем внесли работы А.Г.Аган-бегяна, В.А.Булавского, И.И.Еремина, Ю.М.Ермольева, А.Г.Ивах-ненко, Вл.Д.Мазурова, Н.Н.Моисеева, Н.П.Федоренко. Построение первых моделей управления металлургическим производством связано с именами С.Гасса, Л.В.Канторовича, Т.Фабиана. К настоящему моменту имеется достаточно полное модельное описание практически всех подсистем управления в металлургии.

Всесторонняя и глубокая теоретическая проработка вопросов моделирования производства не всегда сопровождается широким применением моделей в реальной практике управления. Одной из основных трудностей является обеспечение необходимого уровня полноты и качества информационной основы моделей. Улучшение информационного обеспечения на основе совершенствования традиционных "ручных" методов сбора и обработки данных, очевидно, не является выходом. Наиболее перспективным направлением в решении этих проблем является разработка и практическое использование формализованных методов построения моделей управления -методов идентификации.

Несмотря на то, что термин "идентификация" появился сравнительно -недавно (во второй половине 60-х годов), теории и методам идентификации посвящено большое количество работ в отечественной и зарубежной литературе, и в этом направлении разработаны свои принципы, подходы и методы. Развитием теории идентификации занимаются крупные зарубежные ученые Д.Гроп, Л.Заде, П.Роберте, Ф.Фишер, П.Эйкхофф и другие. Разработка методов идентификации в СССР связана с работами Н.М.Александровского, А.М,Дейча, А.А.Ершова, В.В.Капитоненко, Н.Е. Кобринского, Н.С.Райбмана, В.М.Чадеева, Я.З.Цыпкина и других.

При всем разнообразии существующих методов идентификации и различии в теоретической обоснованности и разработанности можно указать на явно недостаточный уровень их применения в практике управления реальным производством. Объясняется это следующими основными обстоятельствами.

Реальные производственные объекты управления, как правило, описываются моделями больших размерностей: количество параметров исчисляется сотнями или тысячами. В этих условиях решающим фактором в вопросе практической пригодности того или иного метода часто является эффективность его вычислительного алгоритма. Привлечение сложного математического аппарата для идентификации не всегда оправдано с точки зрения практики.

Функционирование производства происходит в условиях высокого уровня так называемых "промышленных помех". Значительная часть информации, описывающей реальные объекты, обладает собственно неопределенными, а не стохастическими свойствами. Между тем, исходными посылками построения многих методов являются условия вероятностного характера определяемых параметров, распределения их значений по нормальному закону и т.п.

Большое значение с практической точки зрения имеет также эффективность внедрения и эксплуатации методов: по некоторым оценкам программная реализация алгоритмов, обеспечивающих необходимый уровень контроля достоверности данных, увеличивает суммарные затраты на создание АСУ на 50-100%.

К основным требованиям, предъявляемым к методам идентификации моделей промышленных объектов, относятся также простота, достаточная точность, помехоустойчивость, быстрота реагирования, независимость от начальных условий, способность к автоматизации и т.д.

Учитывая недостаточный уровень решения всех этих вопросов в настоящее время, основную цель данной диссертационной работы можно сформулировать следующим образом: разработка и практическое внедрение достаточно универсального метода идентификации информационного описания широкого класса реальных производственных объектов, в максимально возможной мере удовлетворяющего требованиям, предъявляемым к такого рода методам.

В решении этой задачи были использованы основные положения глубоко разработанной классической теории линейного программирования, а также новые результаты в области теории математического программирования.

Научная новизна. Для идентификации информационного описания предложен ранее не применявшийся для этих целей математический аппарат линейного програмшрования. В отличие от существующих подходов сформулировано несколько вариантов критерия качества идентификации, которые могут применяться итеративно, либо в рамках одной оптимизационной задачи. Для построения ряда критериев был разработан алгоритм выделения максимальных совместных подсистем исходной системы линейных неравенств, который применим также для решения некоторых классов задач распознавания образов. В модельном описании задач идентификации предусмотрена возможность отражения разнообразной априорной информации об определяемых параметрах состояния объекта управления, что также является существенным отличием от ранее применявшихся методов. Разработан ряд моделей идентификации, учитывающих специфику информационного отображения металлургического производства, и, в частности, позволяющих восстанавливать информацию о технологических маршрутах потока продукции в процессе производства.

Практическая ценность диссертационной работы заключается в том, что построенные математические модели являются высокоэффективным средством обработки информации, позволяющим повышать достоверность и непротиворечивость больших массивов исходных данных. На основе предложенного подхода была решена задача идентификации технико-экономических параметров производственных.процессов на Нижнетагильском металлургическом комбинате, что под-, твержцается актом о внедрении исследований. Ряд полученных теоретических результатов включен в общий курс "Применение математических методов в управлении производственными процессами", . читаемый на кафедре вычислительной математики Удмуртского государственного университета им. 50-летия СССР.

Диссертационная работа содержит научные и практические результаты, которые могут быть рекомендованы к широкому внедрению, в первую очередь, на промышленных предприятиях. Считается,, что реализация предложенного здесь подхода к решению сформулированной проблемы позволит существенно повысить эффективность функционирования реального производства.

Содержание диссертационной работы. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений.

3.5. Выводы

1. Металлургическое производство является сложным объектом уцравления, обладающим рядом специфических особенностей. Эти особенности, в частности, проявляются в сложности его информационного отображения. Погрешности информационного описания в условиях металлургии являются причиной ошибок в управлении, которые влекут за собой значительные и, часто, невосполнимые потери производства.

2. Существующее состояние информационной системы управления металлургическим производством является крайне неудовлетворительным. Основная группа причин такого положения связана с тем, что традиционные методы управления и отработки информации до сих пор являются преобладающими. Целый ряд причин носит объективный характер, а некоторые из них обусловлены спецификой металлургических производственных процессов.

3. Некоторые проблемы качества информации решаются на основе автоматизации управления производством. Имеются примеры успешного решения этих цроблем. Однако, в целом по отрасли состояние разработок и внедрения АСУ нельзя цризнать удовлетворительным. Особенно это относится к вопросам совершенствования информационного обеспечения задач управления.

4. Существующие методы получения информации для моделей управления не удовлетворяют практическим потребностям. На основе традиционного подхода к получению данных решить эти вопросы не представляется возможным. Что касается формализованных методов определения информационного описания металлургического производства, то во многих случаях наблюдается несоответствие между теоретическими разработками и возможностью их широкого практического применения.

Решение всех затронутых проблем является особо актуальным в настоящее время, когда эффективность управления в черной металлургии оставляет желать лучшего.

Глава IУ.

ВДШТИФИКАЦИЯ ШФОЕШЩОННОГО ОПИСАНИЯ МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИМ ПРОИЗВОДСТВОМ. РЕШЕНИЕ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ.

В данной главе перспективы практического применения разработанных схем идентификации иллюстрируются описанием решения конкретных задач. Особое внимание уделяется возможностям адаптации различных моделей к реальным условиям проведения расчетов.

В параграфе 4.1 подробно рассматривается достаточно типичная для черной металлургии ситуация максимальной информационной неопределенности данных о функционировании объекта управления. На конкретном примере показывается метод решения задачи идентификации, адаптированной к таким условиям.

В параграфе 4.2 приводится общее описание решения ряда практических задач по определению информации для различных моделей управления в металлургическом производстве.

Подробному анализу процесса решения задачи идентификации параметров оборудования листопрокатного цеха посвящен параграф 4.3.

4.1. Восстановление информационного описания в условиях неточно определенных значений входов объекта.

В четвертом параграфе предыдущей главы был описан метод решения задачи прогнозирования переназначений в сталеплавильном производстве. Для реализации рассмотренного статистического подхода необходимо, чтобы результаты мартеновского процесса имели четко выраженный стохастический характер и были распределены по нормальному закону. Кроме того, для получения удовлетворительных результатов требуется располагать достоверной и полной исходной информацией, позволяющей построить представительную статистическую выборку. Не обсуждая вопроса об обоснованности первых двух допущений, укажем на то, что обеспечить выполнение третьего условия.на практике достаточно сложно: поскольку переназначение является крайне нежелательным фактом, то нередки случаи корректировки отчетных данных. В условиях ручной обработки первичной информации всегда существует возможность "управления" регистрируемыми показателями с целью получения "приемлемых" итоговых показателей производственно-хозяйственной деятельности участков, цехов и предприятий в целом. Если учесть тот факт, что процедуры "корректировки" отчетности,' основанные на эвристических приемах, не формализуемы, весьма трудоемки и неточны, то становится очевидным, что восстановить информацию о реально происходящих событиях на основе направляемых в официальную отчетность сведений чрезвычайно сложно. Вполне понятно также и то, что идентификация информационного описания в таких условиях затрудняется.

Рассмотрим постановку задачи идентификации, решение которой позволяет частично преодолеть эти сложности. Сформулируем ее как задачу определения параметров объекта управления в условиях неточно заданной информации о выпуске продукции.

Представим модель, описывающую потребление ресурсов в процессе производства в следующем виде: где <£/ - множество видов выпускаемой продукции; Cf - множество потребляемых ресурсов; у - суммарное потребление j -го ресурса в ~Ь -й период времени; [pC^J - вектор выпуска продукции; О. • • - ресурсоемкость единицы ^ -го вида продукции; ^\

7 * отклонение или невязка.

В отличие от "традиционной" постановки задачи идентификации, в данном случае допускается, что величины ос- заданы с некоторым искажением и требуется уточнить также и эти значения.

Пусть для , ocf известны экспертные оценки их зна-/v -t а -ь чений О-,;:, х- .В этом случае о-с;-, могут быть представлены в ввде: cl - -Я-лч- St - , х. в ocL + g с t где . dad Jr - коррективы, вносимые в информационное описание соd ' Г* ответствующих показателей. Отметим, что ? ^ могут цринимать как положительные, так и отрицательные значения. Подста

-Ь , вим определенные таким образом } ocL в соотношения (4.I.I):

С*Э У LJJl 1 J МО J d (4.1.2)

В левой части соотношений (4.1.2) появляется билинейный ы -Ь функционал - цроизведение корректив , что создает о значительные трудности в получении численного решения задачи идентификации. В частном случае, когда эти коррективы относительно невелики, то их произведение будет величиной еще меньшего порядка. Поэтому без существенного огрубления решения нелинейная часть может быть отброшена. Как показал опыт решения практических задач во многих случаях могут быть получены удовлетворительные результаты, если коррективы не превышают 5-10$ от значений уточняемых показателей.

Математическая модель идентификации технико-экономических у показателей в условиях неточно заданной информации о выпуске продукции может быть представлена в следующем виде:

4.1.3)

L jtg d iel jeg У сI 1 L J при условиях: л" ^ А ~Ь <Г--~> где о* = о/ — ^ • Q . t-" - штрафная константа, обе (7 сбС с/ спечивающая реализацию следующей процедуры последовательной оптимизации: определяется множество вариантов.^информационного л отображения, минимизирующее сумму отклонений ; затем из этого множества выбираются величины ? осс , максимально приближающиеся к их экспертным оценкам. Коэффициенты функции цели k • выбираются таким образом, чтобы наименее точно с/ 6 заданная информация корректировалась в большей степени (см. §5 гл.П).

Естественно, что запись модели в виде (4.1.3)-(4,1.4) является лишь одним из возможных представлений данного варианта задачи идентификации. В частности, можно минимизировать максимальную корректировку уточняемых параметров, лишь после этого минимизируя их сумму и т.п. Более полно должна быть описана и система условий. Например, можно задавать интервалы допустимых изменений уточняемых показателей, либо на основе консультаций с экспертом, либо исходя из смысла определяемых параметров (значения расходных коэффициентов не могут быть меньше единицы и т.п.). Поскольку эксперт может ошибаться и в задании границ интервалов точности, то в эти ограничения могут быть также введены переменные, позволяющие осуществить их корректировку. Формализованная запись этих условий приведена в главе II данной работы.

При уточнении информации, описывающей ситуацию переназначения продукции, следует иметь ввиду тот факт, что при переназначении общее количество продукции, производимое в каждый период времени, остается неизменным. Пусть эта величина равна . -ь

Тогда корректировки должны удовлетворять условиям:

-ЬбТ. (4.1.5)

Lett 1 ifetf

Рассмотрим задачу уточнения коэффициентов расхода металла и коэффициентов переназначения в прокатном производстве. Отметим, что рассматриваемый ниже пример не является специально построенным, а отражает достаточно типичную ситуацию, возникающую при информационном отображении расхода металла при прокате. Большая часть используемой исходной информации получена из стандартной отчетности и на основе консультаций с работниками управления крупносортного цеха Нижнетагильского металлургического комбината.

Пусть производятся балки и швеллеры из кипящих (кп), спокойных (сп) и полуспокойных (псп) марок стали. Необходимо проанализировать расход металла за три периода времени. Причем считается, что эти периоды характеризовались стабильностью объективных условий, влияющих на коэффициенты расхода металла (КРМ). Что касается коэффициентов переназначения продукции (КПП)., то считается также целесообразным проверить гипотезу о стабильности их значений во времени. Известно, что потребление металла за рассматриваемые периоды времени составило для кп - 215,240, 230 (тыс.т); для сп - 680,760,680 (тыс.т); для псп - 265,160, 250 (тыс.т). Предполагается, что только 0,8 доли проката из спокойной стали удовлетворяет требованиям к качественным характеристикам продукции; 0,15 переназначается в прокат из полуспокойной стали и 0,05 - в продукцию из кипящей стали. Для полуспокойной стали 0,1 доли проката переназначается в продукцию из кипящих марок стали. Имеются экспертные оценки КРМ. Для балок из кп, сп, псп сталей они равны соответственно (т/т): 1,08; 1,22; 1,18. Для швеллеров КРМ равны (т/т): 1,08; 1,22; 1,20.

Рассмотрим формализацию сформулированной выше постановки задачи.

Производство проката с учетом переназначений продукции может быть рассчитано следующим образом:

Т. O-UL^tr^ii , (4.1.6) А где М - множество марок стали (М, М) ■

П1 множество рассматриваемых видов прокатной продукции; / ь множество рассматриваемых периодов времени; эс^ - объем производства I -го вида продукции из ^ -й марки стали (без ь учета переназначений); коэффициент переназначения продукции, задающий долю проката, относимую на 5-ю марку при производстве ее из -й марки стали; - суммарный выпуск проката L -того вида из <S -й марки стали (с учетом переназначений) .

Запишем расчетные уравнения, позволяющие определить расход металла на выпуск прокатной продукции: t*M,-b*r (4.1.7)

Lbj

- -fc n-Ь где о*с- коэффициент расхода металла; о^ - потребление прокатным производством ^ -й марки стали.

При переназначении проката общее количество продукции остается неизменным, поэтому должны выполняться условия:

CGI,**?. (4.1.8)

Естественно, что коэффициенты переназначения продукции должны удовлетворять условиям:

Т. (4.1.9)

По условиям сформулированного выше примера считается, что известны экспертные оценки величин КПП C^-ti^) и ^^ (o-uS) . При этом полагается, что их значения стабильны во времени. Также заданы величины . В таблице 4.1.4 приводится выпуск проката без учета переназначений ( ос и производство проката -fc -fc с учетом переназначений (</.£*) . Величины Осв таблице

4.1.4 приведены в фигурных скобках.

Предполагается, что уточняемые величины: производство проката без учета переназначений металла определяется с точностью ±Ь%; коэффициенты расхода металла - с точностью ±4%; коэффициенты переназначений проката из спокойной стали в полуспокойную - +0,05; из спокойной в кипящую - +0,03; из полуспокойной в кипящую - +0,05. При этом считается, что доля проката из спокойной стали, относимая к спокойной же, задается с точностью iP,08, а из полуспокойной к полуспокойной - нЮ,05.

Под идентификацией информационного описания расхода металла будем понимать отыскание такого отображения параметров производства, чтобы для всех рассматриваемых периодов времени выполнялись уравнения (4.1.6)-(4.1.9) и в минимально возможной мере (по сумме) корректировались экспертные оценки значений анализируемых параметров в интервалах точности их определения. При этом КРМ и КПП для всех интервалов времени должны принимать одинаковые значения. Однако может быть и так, что в этом случае не существует допустимого информационного отображения, поэтому для получения непротиворечивой системы ограничений задачи идентификации расхода металла необходимо в соотношения (4.1.6)-(4.1.7) вводить переменные, позволяющие минимальным образом скорректировать систему исходных условий.

Математическая модель идентификации для рассматриваемого примера строится в соответствии со схемой (4.1.3)-(4.1.4)и с учетом дополнительных условий вида (2.5.5)-(2.5.6). Принципы построения модели изложены ранее (см. гл.П,§2.8), поэтому модель здесь не выписывается.

Ь г, ь я-ь

При подстановке экспертных оценок величин ос^, ^c-iLi с^ в соотношения, определяющие расход стали и выпуск проката сумма отклонений по абсолютной величине составила 290,6 тыс.т или

4,5$ от суммы правых частей в условиях (4.1.6)-(4.1.7). Проведя оптимизационные расчеты удалось существенно повысить точность отображения параметров, характеризующих расход металла. При подстановке уточненного информационного описания анализируемых параметров отклонение уменьшилось до 140,2 тыс.т, что составляет 2,2% от суммарного расхода стали и выпуска проката. Скоррек

-Ь тированные значения величин приведены в таблице 4.I.I в -ь круглых скобках, ci^ в таблице 4.1.2 также в круглых скобках, ^Cit в та&яице 4.1.3 в строке £=0 .

- 13? -ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе было показано, что улучшение качества информационного отображения производства является необходимым условием повышения эффективности управления на всех уровнях производственных систем. Особое значение эта проблема приобретает на современном этапе, который характеризуется значительным увеличением масштабов производства усложнением структуры управления, возрастанием требований, предъявляемых к качеству управленческих решений.

Существующее состояние информационной основы управления реальными промышленными объектами нельзя признать удовлетворительным. Это объясняется целым комплексом взаимосвязанных причин, которые носят как объективный, так и субъективный характер. В центр рассмотрения данной работы вынесен круг проблем, связанных с недостаточной разработанностью формализованных методов повышения качества информации, что прежде всего проявляется в несоответствии возможностей существующих методов реальным потребностям практики управления производством.

Формализованный подход в решении информационных проблем является единственным перспективным направлением в условиях резко возросшей необходимости частичной или полной автоматизации управления. В то же время наблюдается некоторый разрыв между уровнем теоретических разработок в области методов идентификации информационного описания и уровнем их практического использования. Реальные объекты управления, как правило, описываются большими массивами данных. Привлечение достаточно сложного математического аппарата для построения алгоритмов идентификации нередко служит препятствием в решении практических задач большой размерности. Поэтому эффективность вычислительных алгоритмов является одним из наиболее существенных требований, предъявляемых к методам идентификации моеделей управления производством.

С этой точки зрения важным результатом данной работы может считаться использование для построения алгоритмов идентификации математического аппарата линейного программирования (ЛП), ранее практически не применявшимся для этих целей. Современный уровень развития математического и программного обеспечения задач ЛП позволяет формулировать и решать задачи, включающие сотни тысяч переменных при десятках тысяч ограничений. С другой стороны, глубокая теоретическая исследоваяность и богатые возможности, заложенные в основу математического аппарата ЛП, позволили получить ряд теоретических результатов в области идентификации информационного описания. К ним, в частности, относятся:

- исследование вопроса о выборе и построении критериев качества идентификации. В определении наиболее достоверного ва- . рианта информационного описания предложено руководствоваться набором критериев, которые могут использоваться последовательно, либо совокупно в рамках решения одной оптимизационной задачи.

- !йрименение ряда математических приемов для линейной интерпретации различных критериев, что обеспечило возможность формулировать задачи идентификации в терминах задач ЛП.

- разработка эффективного алгоритма выделения максимальных совместных подсистем. Применение этого алгоритма для идентиг-. фикации позволило формализовать процедуры исследования вопроса о стабильности состояния объекта управления и предложить метод решения проблемы "аномальных выбросов" в обработке экспериментальных данных. Кроме того, данный алгоритм имеет широкие возможности для использования в решении задач распознавания образов.

- формализация представлений эксперта о состоянии анализи руемого объекта в терминах линейных моделей. Алгоритшидентифи-кации, учитывающие априорную информащпо о значениях определяемых параметров, обладают наилучшими способностями по построению наиболее адекватного информационного описания.

- постановка и метод решения задачи идентификации как задачи об уточнении параметров состояния объекта в условиях неточно заданной информации о входах объекта.

Ориентация разработанного подхода на решение прежде всего практических задач управления обеспечила возможность получения ряда практических результатов. Решение задач включало следующие основные этапы:

- содеражтелышй анализ ситуации, требующей повышения качества информационного отображения;

- построение конкретной модели идентификации, отражающей различные уровни информационной определенности представлений о состоянии объекта;

- организация диалога эксперта с ЭВМ с целью уточнения и корректировки различных гипотез о значениях параметров анализируемого объекта;

- проведение расчетов на ЭВМ;

- анализ и содержательная интерпретация полученных результатов.

В качестве объекта приложения разработанного метода было выбрано металлургическое производство. Решен достаточно широкий круг задач определения и уточнения параметров математических моделей различных производственных объектов: агрегатов, групп оборудования, основных и вспомогательных участков производства, а также параметров модели управления функционированием и развитием металлургического комбината в целом. Внедрение полученных результатов на НШК игл.В.И.Ленина позволило получить экономический эффект (см. приложение I).

Выбор в качестве объекта для исследований металлургического производства, которое характеризуется чрезвычайной сложностью информационного отображения, позволил достаточно полно -оценить практические возможности предложенного подхода в решении информационных проблем управления. На основе полученного опыта решения практических задач можно отметить некоторые достоинства разработанного метода:

Универсальность: представляется возможным улучшать качество информационного описания самого различного смысла для достаточно широкого класса моделей управления. Построение моделей идентификации из блоков допускает их адаптацию к конкретным условиям проведения расчетов.

ЭйхЬективность внедрения и практического использования: реализация алгоритмов идентификации не требует разработки специального программного обеспечения, так как для этих целей может быть использован любой из многочисленных пакетов прикладных программ решения задач Ж. Внедрение и практическая эксплуатация моделей идентификации не требует существенных затрат.

Простота и эффективность вычислительных процедур обеспечивается построением алгоритмов идентификации на основе математического аппарата ЛП, что позволяет решать задачи большой размерности.

Надежность и устойчивость получаемых результатов гарантируется при достаточно умелом управлении ходом решения задачи идентификации. Возможности такого управления заложены в основу построения схем идентификации.

Простота и удобство в эксплуатации заключается в четкой интерпретируемости получаемых решений. Кроме того, современные пакеты прикладных программ решения задач ЛП обладают богатым сервисным обеспечением.

Быстрота реагирования: время счета на ЭВМ различных типов практических задач средней размерности (порядка 400 переменных при 200 ограничениях) в большинстве случаев не превышало нескольких минут. Это создает реальные предпосылки для использования моделей идентификации в процессе оперативного (адаптивного) управления производственными системами.

Вышеизложенное позволяет утверждать, что рассмотренный метод может быть без особых затруднений интегрирован практически с любым типом АСУП и АСУ HI. При этом процедуры идентификации могут рассматриваться не как некоторая "внемодельная" деятельность, а как составная часть оптимизации управления производством.

Укажем и на следующее важное обстоятельство. Удобство и ч простота внедрения и практической эксплуатации разработанного метода позволяет использовать его не только в качестве средства идентификации параметров конкретных моделей управления, но и как достаточно эффективное средство обработки, контроля и уточнения больших массивов данных, перерабатываемых в системе управления промышленными предприятиями. Поскольку в настоящее время большинство трудоемких, рутинных процедур по первичной обработке информации неформализовано и продолжает выполняться вручную, то в случае практического применения рассмотренного подхода появляется реальная возможность передачи этих функций ЭВМ. По-видимому, реализация такой возможности способствовала бы изменению качественного содержания управленческой деятельности.

В заключение отметим, что круг затронутых данным исследованием вопросов, связанных с проблемами совершенствования информационного обеспечения управления, является настолько широким, что достаточно глубокий анализ всех этих вопросов, очевидно, невозможен в рамках диссертационной работы. Еще раз подчеркнем, что кардинальное решение проблемы повышения качества информации возможно только на основе рационального сочетания комплекса мероприятий научно-технического и экономико-организационного характера. Изложенный в настоящей диссертационной работе метод представляет собой вариант решения некоторых отдельных аспектов этой сложной и комплексной проблемы.

1. Материалы ХХУ1 съезда КПСС. М.: Политиздат, 1981.223с.

2. Аганбегян А.Г. Управление социалистическими предприятиями. М.: Экономика, 1979. 448с.

3. Агансон Э.Я., Дригваль Г.П. Автоматизированная обработка информации в черной металлургии. М.: Металлургия, 1981. 199с.

4. Адаптивная АСУ производством (АСУ "Сигма")/Г.И.Марчук, А.Г.Аганбегян, И.М.Бобко и др. М.: Статистика, 1981. 176с.

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

6. Алимов Ю.И. О приложении методов математической статистики к обработке экспериментальных данных. Автоматика, 1974, №,

7. Алимов Ю.И. О проблемах приложения теории вероятностей, рассмотренных в работе В.Н.ТУтубалина. Автоматика, 1978, Ж,

8. Алимов Ю.И. Альтернатива методу математической статистики. М.: Знание, 1980. 63с.

9. Анисимов С.А. Минимаксная идентификация по среднеквадратичному критерию. Автоматика и теле?леханика, 1975,с.168 170.

10. Банный Н.П. Технико-экономические расчеты в черной металлургии. М.: Металлургиздат, 1962. 380с.

11. Белостоцкий А.А., Чухман В.И. Исследование и организация производства при создании автоматизированных систем управления. М.: Металлургия, 1971. 255с.

12. Белостоцкий А.А., Соловьев В.И., Лямбах Р.В. Автоматизированная система управления Западносибирским металлургическимзаводом. Сталь, 1981, HI, с.85-87.

13. Бройдо JI.B. Достоверность экономической информации в АСУ. Ленинград: ЛГУ, 1984. 200с.

14. Брутман JI.M., Ракин Л.А. Сетевое планирование и управление на металлургических заводах. М.: Металлургия, 1967. 96с.

15. Булавский В.А., Звягина Р.А., Яковлева М.А. Численные методы линейного программирования. М.: Наука, 1977. 368с.

16. Василенко Г.Н., Фролов В.Н. Почему комбинату трудно? -Экономика и организация промышленного производства, 1982, Ml, с.75-89.

17. Василенко Г.Н., Фролов В.Н., Чернавин П.Ф., Букреев А.Е. Внедрение моделей оптимального текущего планирования на НТМК. Сталь, 1982, ЖЕ2, с.73-75.

18. Винер Н. Я математик.: Пер. с английского. М.: Наука, 1964. 355с.

19. Волчков В.А., Романенко И.П. Основы разработки автоматизированных систем планирования (АСГ1). М.: Экономика, 1974. 260с.

20. Гасс С. Линейное программирование (методы и приложения).: Пер. с английского. М.: Физматгиз, 1961. 303с.

21. Гейфман Р.С., Иванов Н.И., Гафт Л.Ш. Экономико-математические модели оптимального планирования производства. Киев: Наукова думка, 1971, 206с.

22. Гейфман Р.С., Розин Б.Б., Спасов А.А. Экономико-математические исследования в черной металлургии. М.: Металлургия, 1973. 311с.

23. Гладышевский А.И. Производственные функции, их построение и применение. Экономика и математические методы, 1966, т.2, М, с.582-590.

24. Глушков В.М. Введение в АСУ. Киев: Техника, 1972.312с.

25. Глушков В.М. Макроэкономические модели и принципы построения ОГАС. М.: Статистика, 1975. 160с.

26. Гильбо Е.П., Челпанов Н.Б. Обработка сигналов на основе упорядоченного выбора. М.: Сов. радио, 1976. 344с.

27. Горелов Д.А., Гугель А.С. Системы управления в черной металлургии. Киев: Техн ка, 1982. 142с.

28. Гроп Д. Методы идентификации систем: Пер. с английского. М.: Мир, 1979. 302с.

29. Данильченко И.А., Чухрий Е.В. Задачи минимизации влияния производственных возмущении на технико-экономические показатели производства. В кн.: Алгоритмы и организация решения экономических задач, вып.5. М.: Статистика, 1975, с.5-17.

30. Данциг Д.Б. Линейное программирование, его применение и обобщения: Пер. с английского. М.: Прогресс, 1966. 600с.

31. Дейч A.M. Методы идентификации динамических объектов. М.: Энергия, 1979. 240с.

32. Дисперсионная идентификация./Райбман Н.С., Капитоненко В.В., Овсепян Ф.А., Варлаки П.Ы. Под ред. Н.С. Райбмана. М.: Наука, 1981. 336с.

33. Дригваль Г.П., Чухман В.Н. Автоматизированная система управления металлургическим предприятием. М.: Металлургия, 1982. 248с.

34. Зингер И.С., Куцык Б.С. Обеспечение достоверности данных в автоматизированных системах: управления производством. М.: Радио и связь, 1974. 136с.

35. Еремин И.И. Метод штрафов в выпуклом программировании.-ДАН СССР, 1967, М, с.748-751.

36. Еремин И.И., Астафьев Н.Н. Введение в теорию линейногои выпуклого программирования. М.: Наука, 1976. 191с.

37. Еремин И.И., Мазуров В.Д. Нестационарные процессы математического программирования. М.: Наука, 1979. 288с.

38. Еремин И.И., Мазуров В.Д., Астафьев Н.Н. Несобственные задачи линейного и выпуклого программирования. М.: Наука, 1983. 335с.

39. Ермольев Ю.М., Ястремский А.И. Стохастические модели и методы в экономическом планировании. М.: Наука, 1979. 256с.

40. Ершов А.А. Стабильные методы оценки параметров. Автоматика и телемеханика, 1978, МЗ, с.66-101.41. йвахненко А.Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем. Киев: Иаукова думка, 1982. 296с.

41. Йвахненко А.Г. Кибернетика наука о моделировании связи и управления в сложных системах. - Автоматика, 1982, И,с.3-15.

42. Канторович JI.B. Опыт оптимальной загрузки прокатных и трубных станов. Материально-техническое снабжение, 1970, М, с.7-11.

43. Канторович JI.B., Горстко А.Б. Оптимальные решения в экономике. М.: Наука, 1972, -231с.

44. Казимоур Я. Информационная система и автоматизированное управление: Пер. с чешского. М.: Статистика, 1979. 108с.

45. Каныгин Ю.М., Парфенцева Н.А. Как планировать и оценивать работу ВЦ. Экономика и организация промышленного производства, 1983, Ю, с.48-60.

46. Капитоненко В.В. Минимаксная идентификация в условиях неопределенности исходной информации. Автоматика и телемеханика, 1982, JS2, с.39-43.

47. Клейнер Г.Б. Критерии оценки параметров производственных функций АСУ. Автоматика и телемеханика, 1982, Ла7, с.139-147.

48. Кобринский Н.Е., Кузьмин В.И. Точность экономико-математических моделей. М.: Финансы и статистика, 1981. ,255с.

49. Кожух В.Я., Павленко В.В. Автоматизированные системы управления в металлургии. Киев Донецк: Вища школа, 1982. 175с.

50. Коссов В.В. АСПР современное состояние и перспективы развития. - Экономика и математические методы, 1982, т.ХУШ, вып.6, с.971-979.

51. Красовский Н.Н. Теория управления движением. Линейные системы. М.: Наука, 1968. 475с.

52. Кривоногов А.И. Некоторые модификации комитетных алгоритмов в распознавании образов. В кн.: Методы математического программирования и применение. Свердловск: УНЦ АН СССР, с.49-55.

53. Лагоша Б.А., Шаркович В.Г. Анализ и синтез в системах отраслевого управления. М.: Наука, 1978. 263с.

54. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Сов. радио, 1977. 391с.

55. Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов. М.: Наука, 1966.240с.

56. Лукашов А.З., Гршпко А.Н., Дунаев В.В. Опыт применения ЭВМ для технико-экономического планирования в черной металлургии. Сталь, 1983, М2, с.78-79.

57. Мамиконов А.Г. Управление и информация. М.: Наука, 1975. 184с.

58. Мазуров Вл.Д. Об одном итерационном методе планирования, использующем распознавание образов для плохо формализуемых факторов. Известия АН СССР. Техническая кибернетика, 1973,с.205-207.

59. Мазуров Вл.Д., Казанцев B.C., Белецкий Н.Г., Мезенцев С.В. Пакет КВАЗАР прикладных программ распознавания образов (версия 2). Труды Института математики и механики УНЦ АН СССР.

60. Мазуров Вл.Д. Плохо формализуемые задачи планирования технико-экономических систем. Свердловск: ИММ УНЦ АН СССР, 1983. 63с.

61. Мелентьев Л.А. Системные исследования в энергетике. М.: Наука, 1979. 415с.

62. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархичес-1шх многоуровневых систем: Пер. с английского. М.: Мир, 1973. 334с.

63. Мете А.Ф., Глухов В.В. Метод формализованного нормирования материальных и трудовых ресурсов. Известия ВУЗов. Черная металлургия, 1982, МО, с. 142-144.

64. Миддлтон Д. Очерки теории связи: Пер. с английского. М.: Сов. радио, 1966. 166с.

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

66. Народнохозяйственные модели в долгосрочном планировании: Пер. с венгерского. М.: Экономика, 1981. 272с.

67. Николаев Ф.А., Фомин В.И., Хохлов Л.М. Проблемы повышения достоверности в информационных системах. Ленинград, Энерго-издат, 1982. 139с.

68. Оптимизация прокатного производства/А.II.Скоророходов, П.И. Полухин, Б.Н. Илюкович и др. ГЛ.: Металлургия, 1983. 432с.

69. Первозванский А.А. Случайные процессы в нелинейных автоматических системах. М.: Физматгиз, 1962. 351с.

70. Пивоваров А.Н. Методы обеспечения достоверности информации в АСУ. М.: Радио и связь, 1982. 142с.

71. Плискановский С.Т., Маковский В.А., Кожух В.£. АСУ и ВЦ металлургического завода. Киев: Техн ка, 1977. 184с.

72. Плискин Л.Г. Билинейные модели оптимизации производства. М.: Сов. радио, 1979. 201с.

73. Подсолонко В.Л., Сычев Ю.М. Организация оперативного планирования и учета в черной металлургии. М.: Металлургия, 1972. 231с.

74. Подсолонко В.А., Самохин Н.В. Управление деятельностью металлургических предприятий. М.: Металлургия, 1981. 83с.

75. Понтрягин Л.С. Математическая теория оптимальных процессов. М.: Наука, 1969. 384с.

76. Программы оптимизации (оптимальное планирование). Труды ИММ УНЦ АН СССР, 1974, вып.5. 138с.

77. Проектирование подсистем и звеньев АСУ./А.Г. Мамиконов, В.В. Кульба, А.Д. Цвиркун и др. М.: Высшая школа, 1975. 246с.

78. Райбман Н.С. Что такое идентификация? М.: Наука, 1970.121с.

79. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Адаптивные системы управления технологическими процессами. Труды Института проблем управления АН СССР, 1972. 58с.

80. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Построение моделей процессов производства. М.: Энергия, 1975. 314с.

81. Райбман Н.С., Чадеев В.М. 0 концепции адаптивных систем управления с идентификатором. Автоматика и телемеханика, 1982, ЖЗ, с.54-60.

82. Сапожников Р.А., Матвеев П.Н., Родин Б.П., Филадельфина Н.А. Основы технической кибернетики. М.: Высшая школа, 1970. 464с.

83. Серый-Казак А.П. Система автоматизированной обработки технико-экономической информации на уровне предприятия. Электронная техника. Сер.9. Экономика и системы управления, '1984, вып.1(50), с.6-8.

84. Соломахин И.С., Портнова Е.Г. Математическое программирование в технико-экономических задачах черной металлургии. М.:1. Металлургия, 1972. I67c.

85. Суворов Б.П. Оптимизация текущего планирования нефтеперерабатывающего производства. М.: Наука, 1974. 175с.

86. Терехов Л. Л. Кибернетика для экономистов. М.: Финансы и статистика, 1983. 190с.

87. Фабиан Т.А. Анализ процессов в черной металлургии США. -В кн.: Отраслевые экономико-математические модели: Пер. с английского. М.: Прогресс, 1967, с.251-273.

88. Федоренко Н.П. Вопросы оптимального функционирования экономики. М.: Наука, 1980. 200с.

89. Фшер Ф. Проблема идентификации в эконометрии: Пер. с английского. М.: Статистика, 1978. 223с.

90. Фомин С.Я. Применение ЭВМ и автоматизированные системы управления. М.: МИСИС, 1978. 107с.

91. Фролов В.Н., Чернавин П.Ф. 0 построении непротиворечивой системы ограничений в задачах перспективного планирования. -В кн.: Математический анализ территориально-производственных систем. Новосибирск: Наука, 1984, с.19-30.

92. Харкевич А.А. Борьба с помехами, М.: Физматгиз, 1963.275с.

93. Хаустов Г.И., Михайловская И.И., Богатырев В.А. Разработка и создание автоматизированной системы нормативов в производстве труб на уровне предприятия. В сб.: Металлургическая и горнорудная промышленность. Днепропетровск, 1977, Ш, с.54-56.

94. Цыпкин Я.З. Оптимальные критерии качества в задачах идентификации. Автоматика и телемеханика, 1982, Ml, с.5-24.

95. Цимдина З.Р., Сереженко Т.Н., Букина Г.Н., Митер Н.С. Моделирование развития и размещения производства в черной металлургии. Новосибирск: Наука, 1977. 190с.

96. Штойер К.Х. Электронная обработка данных. М.: Статистика, 1973. I20c.

97. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления: Пер. с английского. М.: Мир, 1975. 693с.

98. Эшби У.Р. Введение в кибернетику: Пер. с английского. Предисл. А.Колмогорова. М.: Изд-во иностр. лит., 1959. 432с.

99. Юрин Д.В. Совершенствование обработки информации в управлении. М.: Экономика, 1981. 160с.

100. Якименко Г.С., Чесак В.Н., Хоменко Н.М. Экономическое прогнозирование на металлургических предприятиях. Киев: Техн ка, 1978. 147с.

101. Якименко Г.С., Хоменко Н.М. Прогнозирование технико-экономических показателей работы металлургических агрегатов. М.: Металлургия, 1979, 87с.

102. Brucolli М., Majone В., Torelli P. Algorithm for identification discrete-time linear systems. Electronic Letters, 1978, vol.14, No.10, p.313-315.

103. Clark W.A. , Stouch I.C. , Pellegrino M.A. An effective computer-assisted planning tool for steel companies. Iron and Steel Engineering, 1980, v.59, Wo.9, p.31-35.

104. Fabian T.A. Linear programming model of intergrated iron and steel production. Management Science, v.4, No.4,1958.

105. Kelley G.H. Integrated Computer Control of Steelworks production. English Electric Company, 1967. 31 p.

106. Kornai J. Grovrth, shortage and efficiency. Basil Blackwell, Oxford, 1982. 147 p.

107. Mazurov VI.D., Frolov V.N., Satchkov N.O. On some procedures of production optimization including identification of restrictions. Problems of Control and Information Theory, 1982, v.11, No.2, pp.107-116.

108. Preliminery Draft Report "State-of-the-Art Revien of Integrated Systems Control in the Steel Industry". IIASA, 1975.

109. Roberts P.D. Multilevel approaches to the combined problem of system optimization and parameter identification. -System Science, 1977, v. 8, No.3, P.273-299.

110. Stevens M.D. An easier way to measure variable standards. Industrial Engineering, 1979, v.11, No.12, p.38-40.

111. Streie V. Least Sqwares Parametric identification. -Automatica, 1980, v.16, p.83-105.

112. Zadeh L.A. On the Identification Problem.- Tranc.IRE, 1965, sep.PGGT, v.3, No.4, p.421-435.114» Zionts S., Wallenius J. An interactive programming method for solving the multiple-criteria problem. Management Science, 1976, v.22, No.6, p.652-664.