автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Интеллектуализация управления стохастическими объектами на основе нечеткой ситуационной сети принятия решений

На правах рукописи

КОЧЕГАРОВ Дмитрий Владимирович

ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ СТОХАСТИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ СИТУАЦИОННОЙ СЕТИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Специальность 05.13.01 — Системный анализ, управление

и обработка информации (технические и медицинские системы)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 О ОКТ 2013

005534746

Воронеж — 2013

005534746

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет».

Научный руководитель Бурковский Виктор Леонидович,

доктор технических наук, профессор, Воронежский государственный технический университет, проректор по развитию информационных ресурсов и молодежной политике

Официальные оппоненты: Кудинов Юрий Иванович,

доктор технических наук, профессор, Липецкого государственного технического университета, заведующий кафедрой информатики;

Олейникова Светлана Александровна,

кандидат технических наук, доцент, Воронежский государственный технический университет, доцент кафедры автоматизированных и вычислительных систем

Ведущая организация: ФГБОУ ВПО "Юго-Западный

государственный университет"

Защита состоится 18 октября 2013 г. ^"часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212.037.02 ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» по адресу: 394026, Воронеж, Московский просп., 14.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический, университет».

Автореферат разослан «18» сентября 2013 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

ь

о совета" С^г Пасмушгбв Сергей Михайлович

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В современных условиях существенно повышаются требования к качеству процессов принятия решений в рамках систем управления сложными объектами, характер функционирования которых является принципиально вероятностным, что обусловлено наличием большого числа как внутренних, так и внешних неконтролируемых источников возмущения. К данному классу объектов, в том числе относятся производство оптоволоконного кабеля, производственные объекты химической промыш-лености, металлургические производства и т.д.

Специфика стохастических объектов управления, кроме того связана с неоднородностью циркулирующих информационных потоков, многокрите-риальностью процесса принятия управленческих решений, высокой динамикой показателей качества и эффективности функционирования, а также факторами неопределенности, имеющими не только стохастический характер, но и характер нечеткости.

Все это ограничивает возможность использования в этой области, как строгих аналитических моделей, так и аппарата теории вероятностей и математической статистики. Альтернативой здесь является реализация систем управления, основанных на нечетких моделях принятия решений. Методология нечеткого моделирования базируется на экспертном способе формирования нечеткой информации и положительно зарекомендовала себя в различных предметных областях как аппарат интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических, экономических, медицинских и социальных системах. Необходимость использования нечеткого подхода возникает в следующих ситуациях: во-первых, когда объект управления с точки зрения математического описания сложен настолько, что его модель в традиционном понимании построить не представляется возможным; во вторых, когда модель существует, но для её машинной реализации требуются значительные вычислительные ресурсы.

Теоретической проработке вопросов нечеткого моделирования посвящены научные работы Т. Тегано, К. Asai, М. Sugeno, L.A. Zadeh, H.J. Zimmermann, О. Cordon, B.B. Борисова, B.B. Круглова, Н.Г. Ярункина и др. Полученные результаты являются основой проведения дальнейших прикладных исследований.

Нечеткие модели представляют собой модели реальных объектов управления со сложным сочетанием и определенным множеством входных и выходных переменных, формализация связей и зависимостей между которыми осуществляется на качественном уровне в форме продукционных правил.

Таким образом, актуальность темы диссертационной работы определяется необходимостью дальнейшего повышения качества управления сложными стохастическими объектами, функционирующими в условиях неопределённости, имеющей нечеткий характер, за счет совершенствования моделей и алгоритмов интеллектуальной поддержки процессов принятия решений.

Диссертационная работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» и соответствует научному направлению «Вычислительные комплексы и проблемно - ориентированные системы управления».

Цель исследования. Целью диссертационной работы является разработка моделей и алгоритмов интеллектуализации процессов принятия решений, ориентированных на повышение качества управления сложными стохастическими объектами, функционирующими в условиях неопределенности, имеющей нечеткий характер.

Задачи исследования. Для реализации данной цели в работе поставлены и решены следующие основные задачи:

- с системных позиций осуществить анализ основных видов неконтролируемого взаимодействия параметров, целенаправленное воздействие на которые существенно влияет на эффективность управления стохастическими объектами;

- разработать формализованное описание процесса принятия решений, учитывающее неопределенный характер источников внутренних и внешних возмущений;

- разработать нечеткую сетевую модель типовых производственных ситуаций, реализующую соответствующий набор оптимальных управляющих решений;

- разработать модель принятия решений в условиях нечеткой зависимости между входными и выходными параметрами объекта управления, а также процедуру идентификации альтернативных состояний объекта управления в процессе принятия управленческих решений;

- разработать программное обеспечение моделей и алгоритмов интеллектуализации принятия управленческих решений на основе аппарата нечеткой логики.

Методы исследования. В работе использованы методы системного анализа, теории графов, теории моделирования, теории нечетких множеств, теории управления, нечеткой логики.

Объектом исследования являются стохастические объекты управления, функционирующие в условиях неопределённости, имеющей нечеткий характер.

Предмет исследования — математические модели и алгоритмы принятия управленческих решений на основе реализации аппарата нечеткой логики.

Соответствие диссертации паспорту специальности.

П.9 Разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации технических, экономических, биологических, медицинских и социальных объектов.

П. 10 Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических, экономических, биологических, медицинских и социальных системах.

Научная новизна исследования. В диссертации получены следующие результаты, отличающиеся научной новизной:

- предложено формализованное описание процесса принятия решений, отличающееся учетом случайных внешних воздействий, а также неконтролируемых источников внутренних возмущений, обусловливающих неопределенность состояния объекта управления;

- предложена нечеткая модель формирования и принятия управленческих решений в условиях неопределенности, отличающаяся включением средств определения оптимальных параметров работы стохастического объекта;

- разработана нечеткая ситуационная сеть, представляющая собой нечёткую сетевую модель типовых ситуаций, в которых потенциально может находиться объект управления, отличающаяся возможностью формирования соответствующего набора оптимальных решений для каждой вершины, интерпретирующей типовую производственную ситуацию;

- предложена процедура идентификации альтернативных состояний объекта управления, отличающаяся реализацией специальной матрицы переходов в соответствии с нечеткой ситуацией;

- разработана структура программного обеспечения алгоритмов и моделей принятия управленческих решений стохастических объектов, отличающаяся реализацией механизмов интеграции в промышленные программные комплексы.

Практическая значимость. Информационная поддержка предложенных в работе моделей и алгоритмов принятия решений реализована в виде специального программного обеспечения, ориентированного на использования в рамках систем управления стохастическими объектами и апробированного на примере систем управления производством волоконно-оптического кабеля.

В свою очередь разработанное программное обеспечение является многоцелевым в условиях многомерных стохастических систем с перекрестными связями, действующих под воздействием неконтролируемых источников внешних и внутренних технологических возмущений. Разработанное программное обеспечение может быть использовано также для исследования

систем управления, реализующих аппарат нечеткой логики, а также задач, имеющих прикладное значение.

Реализация и внедрение результатов работы. Разработанное программное обеспечение системы управления стохастическим производством, а также теоретические результаты работы внедрены в производство на «OFS-S viazstroy-1 - VOKK».

Ожидаемый годовой экономический эффект от использования разработанных инструментальных средств, в рамках комплексов программ различного иерархического уровня управления, составляет 980 тыс. руб. в ценах 2013 г., и получен за счёт повышения качества принимаемых управленческих решений.

Результаты исследования внедрены в учебный курс «Системный анализ», «Исследование операций», «Моделирование систем управления» кафедры «Электропривода, автоматики и управления в технических системах» ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет».

Апробация результатов работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях: всероссийской конференции «Прикладные задачи электромеханики, энергетики, электроники» (Воронеж, 2005), всероссийской научно-технической конференции «Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве» (Воронеж, 2006-2010), всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2006), международной научно-практической конференции «Молодежь и наука» (Невинномысск, 2008), а также научных семинарах кафедры электропривода, автоматики и управления в технических системах ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (2005-2013).

Публикации. По результатам исследования опубликовано 12 научных работ, в том числе 5 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат следующие научные результаты: [1, 5, 11] - самообучающаяся модель стохастического объекта с нечетким управлением; [3, 4, 10, 12] - обобщенная структура модуля интеллектуализации принятия управленческих решений; [2, 6, 7, 8] - модель принятия решения и стратегии управления на основе нечеткой ситуационной сети.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 143 наименований, трех приложений. Основная часть работы изложена на 158 страницах, содержит 57 рисунков, 50 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснованы актуальность работы, определены цели, задачи, предмет и методы исследования, доказана научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе представлены результаты системного анализа специфики класса стохастических объектов управления, подробно рассмотрены математические методы управления такими объектами в условиях неопределенности.

Предыстория окружающей среды и объекта управления

Не зависящие от человека факторы (возму щения алиямия окру жающей среды)

Зависящие от человека факторы (Упрааляемые параметры)

Управление

Объект управления

У = ГО)

Подсистема формирования к

реализации управляющих воисйствнй

Управляющая подсистема

Модуль интеллектуализации процесса принятия управленчески! решений

Подсистема выработки управляющих воздействий

- пропюэ развития среды на основе ее модели;

- прогноз развития объекта на основе его модели;

- решение задачи о выборе управления X, переводящего объекта управления в целевое состояние ^

г = Г7(?); X = У7(У)

Подсистема идентификации

Классифнклиия (идентификация) акту ального состояния объект» управления по его выходным параметрам:

Т = Т(У)

Рис. 1. Структура системы управления стохастическим объектом

С системных позиций описаны основные виды взаимодействия структурных параметров, целенаправленное воздействие на которые существенно влияет на эффективность управления стохастическими объектами. Определены основные входные воздействия и установлены в качестве выходных величин качественные параметры объекта управления, проведен анализ перекрестного влияния входных и выходных величин.

Разработана структура системы управления стохастическим объект-том, представленная на рис. 1. В предложенной структуре в рамках подсистемы формирования и реализации управляющих воздействий основным функциональным ядром выступает модуль интеллектуализации процесса принятия решения.

На основе анализа альтернативных методов принятия решений сделаны выводы о необходимости применения здесь аппарата нечеткого управления в условиях, когда в качестве оценочных характеристик выступают нечеткие данные по входным и выходным параметрам.

Во второй главе рассмотрены вопросы разработки средств интеллектуализации процесса принятия решений в рамках системы управления стохастическими объектами. Приведены результаты теоретических исследований моделей управления, основанных на аппарате теории нечетких множеств. Выделены и описаны основные параметры объекта управления в условиях стохастического производства оптоволоконного кабеля.

Обобщенная структура модуля интеллектуализации процесса принятия управленческих решений представлена на рис. 2.

В рамках данной структуры в условиях, например, стохастического производства оптоволоконного кабеля, предусматриваются: контроль параметров сырья, контроль параметров изделия и настройка регулируемых параметров производственной линии. При формировании входной информации, предназначенной для принятия управляющих решений, задействованы блоки 1, 2, 3. В блок 2 поступает информация на этапе тестирования соответствия сырья, кроме того, блок 2 формирует информацию производственного задания, которая включает следующие параметры:

- для линии окраски: скорость нанесения покрытия; старение и помутнение головок; шаг раскладки; температура красящей головки; давление краски; излучение УФ; скорость линии; натяжение на отдатчике; натяжение на приемнике; натяжение на компенсаторе. Контролируемыми параметрами окраски являются: контроль качества намотки катушки Lot; диаметр окрашенного волокна de;

- для линии формирования модуля: диаметр окрашенного волокна de; коэффициент затухания Кнач. Для модуля контролируемыми параметрами являются внутренний диаметр оболочки модуля dl, а также внешний диаметр d2; отклонение волокна от центра Дх; коэффициент затухания Км (децибел); удлинение AI; эксцентриситет;

- для линии скрутки: внешний диаметр модуля d2; шаг скрутки Lc; диаметр элементов скрутки d3; число вращений скрутки; натяжение при скрутке. Контролируемыми параметрами скрутки являются: диаметр скрученного кабеля d4; коэффициент затухания кабеля Кк;

- для линии наложения оболочки: диаметр скрученного кабеля d4; коэффициент затухания кабеля Кк. Контролируемыми параметрами наложения оболочки являются: внешний диаметр оболочки кабеля d2; овальность dx, dy.

В работе приводится теоретическое описание двух возможных методов управления. Первый метод управления реализует принцип «Ситуация-действие» (С-Д), второй - «Ситуация-Стратегия управления-Действие» (С-СУ-Д).

9. Блок единого цикла производства

Ж

1. Блок формирования информации по ионтролируемым параметрам

Контур 1

5. База накопления данных (База >наний)

2. Блок формирования информации по начапмшм входным параметрам

4. Блок

преобразования данных

6. Центральный блок интеллектуализации и

принятий решений

7. Блок преобразования сигналов управления

3. Блок

формирования

информации о

состоянии

регулируемых

параметров

8. Блок управления

Рис. 2. Обобщенная структура модуля интеллектуализации процесса принятия управленческих решений

С учетом специфики объекта управления предлагается использовать схему С-СУ-Д, которая предполагает задание некоторого набора стандартных ситуаций, в которых может потенциально находиться объект управления. На основе этих типовых ситуаций затем генерируется нечеткая ситуационная сеть, являющаяся нечетким ориентированным графом. В вершинах данной сети располагаются соответствующие эталонным нечеткие ситуации дугами которых являются управляющие решения и степени предпочтения этих решений.

Для выработки управляющих решений необходимо идентифицировать конкретную ситуацию (выполнение пункта «Ситуация» схемы С-СУ-Д) которая в данный момент отражает свойства объекта управления. Процедура идентификации должна приводить к сформированным априори стандартным ситуациям. При этом выбирается наиболее близкая к реальной ситуации данная стандартная ситуация.

На 1-м шаге управления определяется множество всех признаков характеризующих состояние объекта. Формируется информация о текущей ситуации в виде нечеткой переменой:

Я' ={<з0/р0 >,<*,//>, >,...,< зп/рп >}, (1)

где 5П- п-я типовая ситуация объекта; рп-количество признаков для зп ситуации объекта управления.

В процессе анализа нечеткой ситуации, система управления должна выбрать такую стратегию управления, которая бы обеспечила соответствующую эффективность процесса регулирования. Для этого необходимо осуществить оперативную идентификацию ситуации. Степень нечеткого равенства ситуаций Si и ] описывается следующим выражением:

Ц 5 , , 5 } = V , , 5 у ) & V ( 5 }, , 5 ,, ) . (2)

Здесь ,, ) определяет степень включения ситуации .у * в ситуацию •У у и определяется выражением

V (5 , , Я , ) = &г У (« „ (у), Ц 5. (у)), (3)

где ), ц ^ (у)) - степень включения нечеткого множества

1-1 $1Су) в нечеткое множество /¿¡¡у (у).

Ситуации нечетко равны, если степень нечеткого равенства находится в пределах (0,5; 1].

После применения определенного управляющего решения можно найти нечеткую ситуацию, к которой нормируется состояние объекта управ-

О'

ления как минимаксное произведение вектора степеней принадлежности

нечеткого множества 5" каждого из признаков на соответствующую матрицу отношений, описывающую действие данного управляющего решения.

Выполнение второй стадии схемы С-СУ-Д «Стратегия управления» состоит в выборе ситуации, к которой необходимо привести состояние объекта управления. При этом после постановки новой цели в виде соответствующей ситуации обретается возможное решение из набора стандартных решений.

В модели ситуационного управления конечная ситуация имеет качественные параметры, которые находятся в пределах допуска относительно «идеальных» значений, имеющих желаемый уровень соответствующих показателей. Поскольку все параметры состояния изменить одновременно не представляется возможным, траектория движения к конечной идеальной ситуации включает ряд промежуточных.

В третьей главе приведены результаты исследований, связанные с описанием и построением в терминах аппарата нечеткой логики лингвистических переменных параметров модели управления. Кроме того, отражено их взаимодействие в виде матриц отношений, построенных по экспертным оценкам. Приведен пример построения экспериментальных функций принадлежности, а также структурная схема обобщенного алгоритма решения поставленной задачи.

Осуществлено описание лингвистических переменных для качественных параметров на примере стохастического производства оптоволоконного кабеля.

Лингвистическая переменная, «Внешний диаметр», например, имеет вид <«Внешний диаметр», Кс11, Ус11>,

где Кс11 = {«существенное уменьшение нормы», «уменьшение нормы», «незначительное уменьшение нормы», «норма», «незначительное увеличение нормы», «увеличение нормы», «существенное увеличение нормы»} Ус11 = {-с!екаОУ , -(0,73* сккаБУ), -(0,3 * с!екаОУ), 0, (0,3 * сЬкаОУ) (0 73* <1екаОУ), (1екаОУ }.

Подобным же образом построены остальные лингвистические переменные.

Для каждой переменной построены соответствующие функции принадлежности. Например, для «Внешний диаметр»:

1) «(существенное уменьшение нормы», [-сккаБУ, сккаЭУ], существенно уменьшение нормы > существенное уменьшение нормы= { < 1/-сккаБУ >, < 0,376/-0,73* с!екаВУ >, < 0,353/-0,3* <1екаОУ >, <0,173/0>, <0,106/0,3* сЬкаЭУ >, <0,083/0,73* <1екаОУ >, <0,069/ сккаБУ >}

2) <«уменьшение нормы», [-с1екаОУ, с!екаОУ], уменьшение нормы> уменьшение нормы= { < О,334/-Ос1ека >, < 1/-0,73* ёекаБУ >,

< 0,334/-0,3* с1екаБУ >, <0,228/0>, <0,129/0,3* с1екаОУ >, <0,101/0 73* аекаБУ >, <0,081/сккаБУ >}.

3) «(незначительное уменьшение нормы», [-сккаЭУ, с1екаОУ], незначительное уменьшение нормы > незначительное уменьшение нормы = { < 0,344/- аекаОУ >, < 0,380/-0,73* ёекаОУ >, < 1/-0,5* сккаБУ >, <0,344/0>,

<0,139/0,3* аекаБУ >, <0,119/0,73* ёекаОУ >, <0,092/аекаБУ >}.'

4) <«норма», [-аекаБУ, ¿екаОУ], норма >, норма = { < 0,131/-аекаБУ >, < 0,233/-0,73* сккаБУ >, < О,385/-О,3* с!екаОУ >, <1/0> <0,383/0,3* ёекаОУ >, <0,233/0,73* с1екаОУ >, <0,131/ сЬкаБУ >}

5) <« незначительное увеличение нормы», [-ёекаБУ, сккаОУ незначительное увеличение нормы> незначительное увеличение нормы= { < 0,092/-deltaDV >, < 0,119/-0,73* ёекаБУ >, < 0,159/-0,3* ёекаОУ >, <0,344/0>, <1/0,3* ёеИаБУ >, <0,380/0,73* аекаОУ >, <0,344/ скИаЛУ >}.

6) <« увеличение нормы», [-сккаБУ, deltaDV], увеличение нормы> увеличение нормы= { < 0,081/- ёекаБУ >, < 0,101/-0,73* ае^ЭУ >, < 0,129/-0,3* ёеНаЭУ >, <0,228/0>, <0,334/0,3* ёекаБУ >, <1/0,73* ёеНаБУ >, <0,334/ ёекаОУ >}.

7) <« существенное увеличение нормы», [-сккаБУ, ёекаБУ], существенное увеличение нормы > существенное увеличение нормы= { < 0,069/— аекаОУ >, < 0,083/-0,73* deltaDV >, < 0,106/-0,3* аекаБУ >, <0,173/0>, <0,353/0,3* ёекаБУ >, <0,376/0,73* ёекаОУ >, <1/ ёекаБУ >}.

На рис. 3 представлена ее графическая интерпретация.

0.9 0 8 0.7 0.6 0.5 0 4 0.3 0.2 0.1 п

Рис. 3. Функции принадлежности лингвистической переменной «Внешний диаметр»

Для каждого из перечисленных параметров оптоволоконного кабеля описаны варианты регулирования, с помощью которых можно оперативно воздействовать на параметры объекта управления.

Так же, как и для качественных параметров, для регулировочных параметров построены лингвистические переменные, сформированы таблицы функций принадлежности. Для описания альтернативных воздействий параметров управления построены соответствующие матрицы переходов. На примере матрицы переходов для состояний удлинения под действием управления «незначительно уменьшить» число оборотов двигателя экструдера, приведены элементы этих матриц (таблица).

Данная матрица позволяет при помощи декартова произведения нечеткой ситуации и матрицы перехода определить возможное состояние параметра после приложения соответствующего воздействия.

Кроме того, приведен пример построения эталонных ситуаций Эталонные ситуации сформированы как результат сочетания эталонных состояний (в виде нечетких множеств) качественных признаков.

В данной главе сформировано множество эталонных ситуаций, включающих 70 объектов. Разработан алгоритм построения нечеткой ситуационной сети, а также приведен граф нечеткой сетевой модели, представленной на рис. 4

Для каждого состояния, определяющего содержание эталонных ситуаций, в работе приведены рекомендуемые воздействия и определена последовательность их использования. Для каждой вершины нечеткой ситуационной сети из заданного набора типовых воздействий формируются векторы управляющих решений, приводящие в ситуацию, соответствующую требуемому состоянию объекта.

Сущ. уменьшение нормы Уменьшение нормы Незначит, уменьшение НОРМЫ Ннорма Незначит, увеличение нормы Увеличение нормы Сущ. увеличение нормы

Сущ. уменьшение нормы 1 0 0 0 0 0 0

Уменьшение нормы 1 0,2 0 0 0 0 0

Незначит, уменьшение нормы 0 1 0,2 0 0 0 0

Норма 0 0 1 0,2 0 0 0

Незначит, уменьшение нормы 0 0 0 1 0,2 0 0

Увеличение нормы 0 0 0 0 1 0,2

Сущ. увеличение нормы 0 0 0 0 0 1 0,2

В общем виде вектор управляющего решения 7? / представляет собой

отношение к ситуации 1 (верхний индекс), нижний индекс обозначает порядковый номер решения.

я: = {я , я |22 , я } >

л *

здесь 0 - матрица воздействия на к-й параметр (индекс вверху), 1 - порядковый номер возможных воздействий, нижний индекс обозначает порядковый номер решения (например, уменьшение натяжения - это первое воздействие, а второе - увеличение температуры ванны, ] - терм соответствующего воздействия).

В случае, когда применение одного параметра управления влияет на несколько признаков (например, на «Удлинение» и «Овальность»), необходимо оценивать композицию соответствующих матриц отношений.

Рис. 4. Граф нечеткой сетевой модели типовых производственных ситуаций

Например, для ситуации 5, = {< <0,6/7"/>, <0,98/Г2'>, <0,2\/Т^>,

<0,08/7;'>, <0,065/Г5'>/у, >, < <0,366/Г,2 >, <0,58/Т^2 >, <0,97/Г32>,

<0,375/Г42 >, <0,16/Г52 >, <0,13/Г62 >, <0,1/Г72 > / у2 >, < <0,2/Т?>, <1/Т23> / Уз > имеем 4 управляющих решения:

я; ={ УвТВ [ о УмТЭ \, УвОНЭ 2Х , УмТЭ ? };

Л 2 ={ УмН | О УмТЭ \, УвОНЭ ,2 , УмТЭ [ }; (5)

Д з ={ УвТВ | о УмТЭ}, УвОНГ 2 , УмТЭ, }; ^4={УмН|о УмТЭ], УвОНГ,2, УмТЭ, }.

где для воздействий применены сокращения: УвТВ - увеличить температуру ванны, УвОНЭ - увеличить число оборотов экструдера, УмТЭ - уменьшить температуру на выходе экструдера, УмН - уменьшить натяжение на отдатчике, УвОНГ - увеличить обороты насоса подачи гидрофоба.

Верхний индекс воздействия показывает, на какой признак действует (1 - «Удлинение», 2 - «Внешний диаметр», 3 - «Овальность»), а нижний индекс соответствует порядковому номеру терма воздействия.

Операция « о » - композиция матриц отношений. Поскольку в данном случае уменьшение температуры экструдера влияет и на «Овальность» и на «Удлинение».

Формирование окончательного управляющего решения осуществляется на основе выбора из множества рекомендуемых такого решения, применение которого приводит к ситуации, максимально приближенной к нормальной.

В результате сделаны выводы, касающиеся свойств структуры системы управления: система управления должна обеспечивать идентификацию состояния объекта управления и автоматический выбор решения на основе принципов ситуационного управления.

В четвертой главе представлены программные средства обеспечения моделей процессов принятия управленческих решений.

Структура программного комплекса, реализующего модель процесса нечеткого управления, представлена на рис. 5.

База знаний > Модуль моделирования и идентификации альтернативных состояний объекта управления Модуль обработан информации и интеллектуализации процесса принятия решении Модуль вывода ннформащш

4 Управляющий модуль I

Пользовательский интерфейс

Рис. 5. Структура программного комплекса

В структуре программного обеспечения представлены средства визуального представления характерных состояний объекта управления значительно облегчающих ввод и редактирование соответствующих параметров системы управления.

В данной схеме база знаний включает исходную информацию об объекте управления, правила выбора управляющего решения, матрицы отношений управляющих воздействий.

Средства моделирования альтернативных состояний объекта управления обеспечивают формирование исходных данных для выработки управляющих решений.

Алгоритм обработки информации и принятия решений осуществляет идентификацию состояния объекта, выработку стратегии управления, выработку управляющего решения.

В данной главе, кроме того, приводится описание способа хранения исходных данных (базы знаний). Для каждой лингвистической переменной создан (или в процессе работы программы может быть создан) файл, в котором хранится табличная информация о функциях принадлежности термов.

Полученные в ходе диссертационного исследования результаты положены в основу при разработке программного обеспечения системы управления стохастическим производством оптоволоконного кабеля, которое прошло практическую апробацию в реальных условиях на предприятии «ОРБ-8у1агзйюу-1-\'ОКК». (г. Воронеж). Реализация в рамках системы управления предложенных моделей и алгоритмов позволяет увеличить качество выпускаемой продукции в среднем на 10%.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. С системных позиций осуществлен анализ основных видов неконтролируемого взаимодействия параметров, целенаправленное воздействие на которые существенно влияет на эффективность управления стохастическими объектами.

2. Предложена нечеткая модель формирования и принятия управленческих решений в условиях неопределенности, обеспечивающая выбор оптимальных параметров работы стохастического объекта.

3. Разработана структура модуля интеллектуализации процесса принятия управленческих решений, включающая функциональные блоки, обеспечивающие реализацию алгоритма идентификации альтернативных состояний объекта управления, выбор и анализ оптимальных управляющих решений на основе нечеткой логики и реализации аппарата ситуационного управления.

4. Разработана основанная на знаниях модель процесса принятия решений, в которой в качестве логики регулирования реализуется принцип нечеткого управления. Кроме того, предложено описание контролируемых качественных параметров системы управления в терминах аппарата нечеткой логики.

5. Разработана нечеткая модель процесса принятия решений, базирующаяся на процедуре анализа нечеткой ситуационной сети объекта управления.

6. Разработан программный комплекс, обеспечивающий в рамках системы управления, в том числе графическую поддержку процесса принятия решений и оперативный контроль над качественными и количественными характеристиками объекта управления. Результаты внедрения предложенных моделей и алгоритмов управления в условиях реального стохастического производства оптоволоконного кабеля свидетельствуют об их работоспособности и эффективности.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Кочегаров Д.В. Использование ситуационной сети принятия решений для управления стохастическими объектами / Д.В. Кочегаров, А.Х. Ту-раев, В.Л. Бурковский // Системы управления и информационные технологии.-2013,- №1.1(51).- С. 155-158.

2. Кочегаров Д.В. Модель принятия решения в системе управления качеством производства оптоволоконного модуля на основе нечеткой ситуационной сети / Д.В. Кочегаров, А.Х. Тураев, Бурковский A.B. // Системы управления и информационные технологии. - 2008. - №1.3(31). - С. 413-416

3. Кочегаров Д.В. Интеллектуализация управления технологическим процессом производства оптоволоконного кабеля / Д.В. Кочегаров, А. X. Тураев, A.B. Бурковский // Вестник Воронежского государственного университета. - 2007. - Т. 3. - №5. - С. 128-130.

4. Бурковский В.Л. Структура программного обеспечения системы управления производством оптоволоконного модуля / В.Л. Бурковский, Д.В. Кочегаров // Системы управления и информационные технологии. - 2010 -№4.1(42).-С. 120-123.

5. Кочегаров Д.В. Самообучающаяся модель управления производством оптоволоконного кабеля на основе аппарата нечеткой логики / Д.В. Кочегаров, В.Л. Бурковский // Системы управления и информационные технологии. - 2010. -№4.1(42).-С. 167-171.

Статьи и материалы конференций

6. Кочегаров Д.В. Автоматизированный комплекс производства оптоволоконного кабеля / Д.В. Кочегаров, А. X. Тураев, B.J1 Бурковский // Электротехнические комплексы и системы управления: сб. науч. тр. - Воронеж-ВГТУ, 2008. - С. 73-75.

7. Кочегаров Д.В. Реализация ситуационной сети в системе управления производством оптоволоконного кабеля / Д.В. Кочегаров, А. X. Тураев, В. Л. Бурковский // Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве: труды всерос. науч.-техн. конф. - Воронеж: ВГТУ, 2008. - С. 106-107.

8. Кочегаров Д.В. Формализованное описание параметров управления линией окраски оптического волокна на основе аппарата нечеткой логики / Д.В. Кочегаров, А. X. Тураев, В. Л. Бурковский // Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве: труды всерос. науч.-техн. конф. - Воронеж: ВГТУ, 2010. - С. 90-91.

9. Кочегаров Д.В. Модель принятия решения на основе ситуационной сети / Д.В. Кочегаров // Молодежь и наука: Реальность и будущее: труды I междунар. науч.-практ. конф. - Невинномыск, 2008. - Т. 2 . - С. 106-107.

10. Кочегаров Д.В. Структура программного обеспечения системы управления качеством производства оптоволоконного модуля / Д.В. Кочегаров, А. X. Тураев, В. Л. Бурковский // Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве: труды всерос. науч.-техн. конф. - Воронеж: ВГТУ, 2006. - С. 74-75.

11. Кочегаров Д.В. Модели нечёткого управления производством оптоволоконного модуля / Д.В. Кочегаров, А. X. Тураев, В. Л. Бурковский // Интеллектуальные информационные системы: труды всерос. науч.-техн. конф. - Воронеж: ВГТУ, 2006. - С. 125 -126.

12. Кочегаров Д.В. Структура и состав модуля управления качеством производства оптоволоконного кабеля / Д.В. Кочегаров, В. Л. Бурковский // Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве: труды всерос. науч.-техн. конф. - Воронеж: ВГТУ, 2011. - С.

Подписано в печать 13.09.2013. Формат 60x84/16. Бумага для множительных аппаратов. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 80 экз. Заказ № /%С ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» 394026 Воронеж, Московский просп., 14

137-138.

ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ

УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

КОЧЕГАРОВ Дмитрий Владимирович

ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ СТОХАСТИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ СИТУАЦИОННОЙ СЕТИ

ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (технические и медицинские системы)

ДИССЕРТАЦИЯ

СМ

ю

на соискание ученой степени

кандидата технических наук

О

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Бурковский В. Л.

Воронеж - 2013

к!

30

45

68

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1. Проблематика управления стохастическими объектами в условиях неопределенности

1.1. Математические методы управления стохастическими объектами в условиях неопределенности

1.2. Информационные технологии поддержки процессов принятия ^ управленческих решений

1.3. Системный анализ производства оптоволоконного кабеля как стохастического объекта управления

1.4. Цель работы и задачи исследования 42

2. Моделирование процессов принятия управленческих решений в условиях неконтролируемых источников возмущений

2.1. Структура и состав системы интеллектуализации управления 43 стохастическими объектами

2.2. Формализованное описание процесса управления в условиях стохастического производства оптоволоконного кабеля

2.3. Нечеткие модели управления стохастическими объектами 55

2.4. Интеллектуализация производственной модели принятия решений на основе нечеткой ситуационной сети Выводы 79

3. Алгоритмизация управления стохастическим производством оптоволоконного кабеля

3.1. Алгоритм процесса управления в условиях стохастического производства оптоволоконного кабеля

3.2. Построение функций принадлежности методом попарных сравнений

3.3. Модели управления стохастическим производством оптоволоконного кабеля на основе аппарата нечеткой логики 3.4 Реализация метода ситуационного управления в рамках нечеткой модели принятия решений

3.5. Построение нечеткой ситуационной сети на основе эталонных решений

Выводы 127

4. Программное обеспечение моделей и алгоритмов управления стохастическим производством оптоволоконного кабеля

4.1. Структура программного комплекса 128

4.2. Пользовательский интерфейс 130

4.3. Алгоритмы принятия решений 133 Заключение 142 Библиографический список 143 Приложение 1 152. Приложение 2 155 Приложение 3 167

80 84 92 106 125

Введение

Актуальность темы. В современных условиях существенно повышаются требования к качеству процессов принятия решений в рамках систем управления сложными объектами, характер функционирования которых является принципиально вероятностным, что обусловлено наличием большого числа, как внутренних, так и внешних неконтролируемых источников возмущения. К данному классу объектов, в том числе относится производство оптоволоконного кабеля, производственные объекты химической промышлености, металлургические производства и т.д.

Специфика стохастических объектов управления, кроме того связана с неоднородностью циркулирующих информационных потоков, многокритериаль-ностью процесса принятия управленческих решений, высокой динамикой показателей качества и эффективности функционирования, а также факторами неопределенности, имеющими не только стохастический характер, но и характер нечеткости.

Все это ограничивает возможность использования в этой области, как строгих аналитических моделей, так и аппарата теории вероятностей и математической статистики. Альтернативой здесь является реализация систем управления, основанных на нечетких моделях принятия решений. Методология нечеткого моделирования базируется на экспертном способе формирования нечеткой информации, и положительно зарекомендовала себя в различных предметных областях, как аппарат интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических, экономических, медицинских и социальных системах. Необходимость использования нечеткого подхода возникает в следующих ситуациях: во-первых, когда объект управления с точки зрения математического описания, сложен настолько, что его модель в традиционном понимании построить не представляется возможным; во вторых, когда модель существует, но для её машинной реализации требуется значительные вычислительные ресурсы.

Теоретической проработке вопросов нечеткого моделирования посвящены научные работы Т.Тегано, К. Asai, М. Sugeno, L. А. Zadeh, H.J.Zimmermann, О. Cordon, B.B. Борисова, В.В.Круглова, Н.Г. Ярункина и др. Полученные результаты являются основой проведения дальнейших прикладных исследований.

Нечеткие модели представляют собой модели реальных объектов управления со сложным сочетанием и определенным множеством входных и выходных переменных, формализация связей и зависимостей между которыми осуществляется на качественном уровне в форме продукционных правил.

Таким образом, актуальность темы диссертационной работы определяется необходимостью дальнейшего повышения качества управления сложными стохастическими объектами, функционирующими в условиях неопределённости, имеющей нечеткий характер, за счет совершенствования моделей и алгоритмов интеллектуальной поддержки процессов принятия решений.

Диссертационная работа выполнена в Воронежском государственном техническом университете и соответствует одному из научных направлений «Вычислительные комплексы и проблемно - ориентированные системы управления»

Цель исследования. Целью диссертационной работы является разработка моделей и алгоритмов интеллектуализации процессов принятия решений, ориентированных на повышение качества управления сложными стохастическими объектами, функционирующими в условиях неопределенности, имеющей нечетких характер.

Задачи исследования. Для реализации данной цели в работе поставлены и решены следующие основные задачи:

- с системных позиций осуществить анализ основных видов неконтролируемого взаимодействия параметров, целенаправленное воздействия на которые существенно влияет на эффективность управления стохастическими объектами;

- разработать формализованное описание процесса принятия решений, учитывающего неопределенный характер источников внутренних и внешних возмущений;

-разработать нечеткую сетевую модель типовых производственных ситуаций, реализующую соответствующий набор оптимальных управляющих решений;

- разработать модель принятия решений в условиях нечеткой зависимости между входными и выходными параметрами объекта управления, а также процедуру идентификации альтернативных состояний объекта управления в процессе принятия управленческих решений;

- разработать программное обеспечение моделей и алгоритмов интеллектуализации принятия управленческих решений на основе аппарата нечеткой логики.

Методы исследования. В работе использованы методы системного анализа, теории графов, теории моделирования, теории нечетких множеств, теории управления, нечеткой логики.

Объектом исследования — являются стохастические объекты управления, функционирующие в условиях неопределённости, имеющей нечетких характер.

Предмет исследования - математические модели и алгоритмы принятия управленческих решений на основе реализации аппарата нечеткой логики.

Соответствие диссертации паспорту специальности.

П.9 Разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации технических, экономических, биологических, медицинских, и социальных объектов.

П. 10 Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических, экономических, биологических, медицинских, и социальных системах.

Научная новизна исследования. В диссертации получены следующие результаты, отличающиеся научной новизной:

- предложено формализованное описание процесса принятия решений, отличающееся учетом случайных внешних воздействий, а также неконтролируемых источников внутренних возмущений, обуславливающих неопределенность состояния объекта управления;

- предложена нечеткая модель формирования и принятия управленческих решений в условиях неопределенности, отличающаяся включение средств определения оптимальных параметров работы стохастического объекта;

- разработана нечеткая ситуационная сеть, представляющая собой нечёткую сетевую модель типовых ситуаций, в которых потенциально может находиться объект управления, отличающаяся возможностью формирования соответствующего набора оптимальных решений для каждой вершины, интерпретирующая типовую производственную ситуацию;

- предложена процедура идентификаций альтернативных состояний объекта управления, отличающаяся реализацией специальной матрицы переходов в соответствии нечеткой ситуацией;

- разработана структура программного обеспечения алгоритмов и моделей принятия управленческих решений стохастических объектов, отличающаяся механизмами интеграции в промышленные программные комплексы.

Практическая значимость. В работе предложены модели и алгоритмы принятия решений, а также в виде специального программного обеспечения реализована их информационная поддержка, которое имеем определенную специфику на использование в рамках системы управления стохастическими объектами на примере систем управления производством волоконно-оптического кабеля.

В свою очередь разработанное программное обеспечение является многоцелевым, в условиях многомерных стохастических систем с перекрестными связями, действующих под воздействием параметров микроклимата и неконтролируемых источников внешних и внутренних технологических возмущений. Разработанное программное обеспечение может быть использовано для исследования систем управления реализующих аппарат нечеткой логики, а также задач имеющих прикладное значение.

Реализация и внедрение результатов работы. Разработанное программное обеспечение системы управления стохастическим производством, а также теоретические результаты работы внедрены в производство на «ОР8-Б у1аг81:гоу-1 - УОКК».

Ожидаемый годовой экономический эффект от включения разработанных инструментальных средств в комплексные программы различного иерархического уровня управления и качества принимаемых управленческих решений, составляет 980 тыс. руб. в ценах 2013 г.

Апробация результатов работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях: «Прикладные задачи электромеханики, энергетики, электроники » (Воронеж, 2005), «Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве» (г. Воронеж, 2006-2010 г.), «Интеллектуальные информационные системы » (Воронеж, 2006), на международной научно-практической конференции «Молодежь и наука (2008 г.) », а также на научных семинарах кафедры электропривода, автоматики и управления в технических системах (2005-2013 г.).

Публикации. По результатам исследования опубликовано 12 печатных работ, в том числе 5 в изданиях, определенных ВАК РФ.

В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателю принадлежат следующие научные результаты: в [1, 5, 11] - самообучающаяся модель стохастического объекта с нечетким управлением; [3, 4, 10, 12] - обобщенная структура модуля интеллектуализации принятия управленческих решений; [2, 6, 7, 8] -модель принятия решения а стратегии управления на основе нечеткой ситуационной сети;

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав и заключения, списка литературы из 143 наименований, 3 приложений. Основная часть изложена на 158 страницах машинописного текста и содержит 57 рисунков, 50 таблиц.

Содержание работы. В первой главе представлены результаты системного анализа специфики класса стохастических объектов управления, подробно рассмотрены математические методы управления такими объектами в условиях неопределенности. С системных позиций описаны основные виды взаимодействия структурных параметров, целенаправленное воздействие на которые существенно влияет на эффективность управления стохастическими объектами. Определены основные входные воздействия и установлены в качестве выходных величин качественные параметры объекта управления, проведен анализ перекрестного влияния входных и выходных величин.

Вторая глава посвящена разработке структуры модуля управления качеством в рамках автоматизированной системы производством оптоволоконного кабеля. Приведены результаты теоретических исследований моделей управления, основаны на аппарате теории нечетких множеств. Выделены и описаны основные параметры объекта управления в условиях стохастического производства оптоволоконного кабеля.

Разработана обобщенная структура модуля интеллектуализации процесса принятия управленческих решений.

Предложена модель выработки и принятия управляющих решений. Выделены и описаны основные параметры стохастического объекта управления производством оптоволоконного кабеля.

В третьей главе проведены исследования, связанные с описанием и построением лингвистических переменных параметров модели управления в терминах аппарата нечеткой логики, а также их взаимодействия в виде матриц отношений, построенных по экспертным оценкам. Показан пример построение функций принадлежности методом попарных сравнений. Приведена схема обобщенного алгоритма решения поставленной задачи.

Четвертая глава посвящена разработке средств программного обеспечения моделей процессов управления стохастическим производством оптоволоконного кабеля, а также разработке программной модели реального стохастического процесса, средств визуализации параметров контролируемых процессов, модели выработки и принятия решений на основе принципа ситуационного управления.

В заключении сформулированы основные научные и практические результаты диссертационного исследования.

Прилагается список используемых литературных источников.

1. Проблематика управления стохастическими объектами в условиях неопределенности

1.1. Математические методы управления стохастическими объектами в условиях неопределенности

Современный подход к оптимизации управления стохастическими процессами предполагает создание алгоритмического обеспечения во взаимосвязи с вопросами развития информационных технологий. Это означает переход к качественному объединению разнородных технологий, позволяющему осуществлять разработку математических алгоритмов с учетом возможности модификации и развития соответствующих систем хранения и переработки информации.

Примером реализации подобного подхода являются АИТ, представляющие собой подкласс информационных технологий, ориентированных на задачи автоматизированной поддержки принятия решений и прогнозирования состояния сложных динамических систем в нестационарных и неоднородных средах. Разумеется, вопросы построения СППР и связанные с ними задачи ситуационного анализа и прогностики рассматривались и ранее. Однако эффективность их решения оставалась невысокой. Классические математические технологии анализа и прогнозирования развития ситуаций использовалось в управлении стохастическими процессами крайне незначительно в виду низкой достоверности получаемых результатов. Особенно остро это проявлялось в неспособности формальных алгоритмов отследить качественные, скачкообразные изменения контролируемых процессов. В свою очередь, низкая эффективность алгоритмов анализа, прогнозирования и оптимизации обуславливалась, как правило, недостаточной полнотой и оперативностью мониторинга состояния объекта управления, связанная с ограниченными возможностями средств цифровой технике по быстродействию и объему необходимой памяти.

Любое стохастическое производство является сложным организмом, который состоит из большого числа разнородных объектов и процессов, имеющих собственные управляющие органы. Для согласования и функционирования необходима общая многоуровневая система управления. На практике принято выделять три основных уровня управления (иерархии управленческой деятельности): стратегический, тактический, операционный. Управленческая пирамида, отражающая уровни возрастания власти, ответственности и динамику принятия решений, показана на рисунке 1.1.1

Стратегический уровень обеспечивает выработку управленческих решений, направленных на достижение долгосрочных стратегических целей организации.

Динамика принятия решений

возрастания ответственности и сложности решаемых задач

Степень

Долгосрочное Среднесрочное Оперативное

Рис. 1.1.1. Управленческая пирамида предприятия

Поскольку результаты принимаемых решений проявляются спустя длительное время (месяцы, годы), особое значение на этом уровне имеет такая функция управления, как стратегиче