автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Методы и алгоритмы робастной адаптации в автоматизированных системах управления металлургическим производством

Московский ордена Октябрьской Революции и ордена Трудового Красного Знамени институт стали и сплавов

На правах рукописи КОШ ЕЛ ЕВ Александр Евдокимович

МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ РОБАСТНОЙ АДАПТАЦИИ В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ

СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИМ ПРОИЗВОДСТВОМ

Специальность 05.13.06 «Автоматизированные системы управления»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва — 1992

Работа выполнена на кафедре автоматизации производств и исследований Сибирского металлургического института имени С. Орджоникидзе и Кузнецком металлургическом комбинате им. В. 11. Ленина.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Климовицкии М. Д.; доктор технических наук, профессор Рожков И. М.; академик Инженерной академии, доктор технических наук, профессор Чумаченко Б. А.

Ведущая организация — институт проблем управления РАН.

Защита состоится 14. октября 1992 г. в 12 ч., ауд. 436 на заседании специализированного совета Д 053.08.07 при Московском институте стали и сплавов по адресу: 117936, Москва, ГСП-1, Ленинский проспект, 4.

Автореферат разослан //? сентября 1992 г.

Ученый секретарь специализированного совета Д 053.08.07, кандидат технических

наук, доцент СЕРГЕЕВ Л. Г.

^ПИС-СКЛЯ e

jAV^VlOit^ ШЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

' * с- ч ;

. т'., Актуальность проблемы. Разрабатывается крупная научно-техническая

1L-I—проблема системного развития и применения эффективных методов и алгоритмов робвстной адаптации в АСУ по комплексному направлении. Под всем зтим понимается в основном стабильное (то есть защищенное от возможных нарушений исходных предпосылок базовых процедур) оперативное накопление информации с выходом на : I) настроечные параметры и звенья алгоритмов контроля и регулирования; 2) активное обучение производственного и исследовательского персонала, а также практикантов и стажеров; 3) стимулируемое человеко-машинное взаимодействие; 4) корректировку технологических инструквдй по ограничи- , ваткам условиям и режимным уставкам.

Развитие комплексного направления робастной адаптации при разработке, наладке, пкеплуатации и совершенствовании АСУ является перспективным подходом к повышению их яффективности, сокращения времени на внедрение и доводку на промышленных объектах, снижения трудозатрат на всех перечисленных стадиях.

Диссертационная работа выполнена согласно плану, связанному с программой Гособразования СССР "Управление нелинейными динамическими объектами", с целевой программой "Металл" Гособразования СССР, с комплексной программой реконструкции Куэметкомбината, с созданием и развитием АСУ Запсибметкомбината, с программой научно-технического развития Кузбасса. Целью диссертации является:

I. Развитие и применение комплексного направления робастной адап-тпщи в АСУ, осуществляемой посредством помехоэащищенной обработки данных при контроле и регулировании процессов, встроенных тренажеров и автоматизированных систем производственных исследований (АС1Ш1 во взаимодействии с АСУ ТП и АСУГ1 в ходе их испытательного и рабочего функционирования.

Функгионально-алгори'тмическая струкгуризатля АСПИ во взаимо-сврли с действующий АСУ ТП и ЛСУП.

3. Решение прикладных исследовательских задач с использованием А ЛИ для адаптации технологических инструкций в изменяпггу?хся усло-рчрч производства.

/1. PasfnfiovKa и применение адаптивных алгоритмов г.обастного оценивание технологических величин по сигналам циклических измерений наличии аномалmwx импульснях помех.

Ь. Разработка адаптивных алгоритмов компенсации аффектов контролируемых: возмучекий в задачах расчета шихты, раскислителей и легирующих сталеплавильных процессов.

6. Формирование изобретений по адаптивным идентификаторам, регуляторам, системам управления с реализацией их в черной металлургии .

7. Внедрение методов и алгоритмов робастной адаптации с надлежащей конкретизацией в кислородно-конвертерном, ялектросталеплавиль-ном, мартеновском и прокатном производствах.

8. Анализ яффекгивности робастных алгоритмов адаптации в промыт- .

Ленных АСУ.

Основы пнполнения работы. Опыт создания, внедрения и эксплуатации автоматизированных систем различного назначения, теория управления, современная теория комбинированного моделирования, адапта-ши, фильгравди, идентификации, теория и практика человеко-машинных систем в исследованиях, обучении и управлении, активное соревновательное обучение и стимулирование в человеко-машинных системах, передовые металлургические технологии, разнообразные производственные данные и опыт.

Научная новизна;диссертации состоит в том, что: I. Разработаны методические основы робастной адаптации в АСУ по комплексному направлению, характеризуемые алгоритмическими и человеко-машинными процедурами стабильного накопления информации посредством помехозащищенной обработки данных при контроле и регулировании процессов, встроенных тренажеров и автоматизированных систем производственных исследований во взаимодействии с АСУ Til и АСУП в ходе их испытательного и рабочего функционирования. '¿. Поставлены и решены задачи инженерного синтеза алгоритмов робастной адптивной фильтрации и идентификации в системах контроля и регулирования процессов с введением в базовые процедуры нелинейных звеньев типа "срезка" и "медиана".

3. Развиты способы стабильной адаптивной обработки сигналов циклических измерений при наличии аномальных импульсных помех для оце-ниаения технологических величин на основе двухуровневого оценивания с учетом сложности динамических сигналов.

4. Осуществлена алгоритмизация адаптивного расчета шихты, раскислителей и легируюири с применением теории восстановительно-прогнозирующей компенсации контролируемых возмуцрний.

о. Разработаны оргмеханизмы человеко-машинного взаимодействия в АСУ с целью повышения вффективности и живучести при широком раз-

н

нообразии внешних и внутренних условий функционирования. 6. Предложены пути реализации встроенных тренажеров ¡: автоматизированных систем прикладных исследований с максимальным использованием средств действующих АСУ Til и АСУП.

Практическая ценность. Развитое комплексное направление гобастной пдаптя"им в АС У, соответствующие методы и алгоритмы позволяют ускоренно создавать и осваивать АСУ Til и АСУП применительно к металлургическому производству во взаимодействии с исследовательской и образовательной деятельностью на промышленных предприятиях, в учебных: и проектных институтах. Конкретные технические решения , в виде ряда изобретений и изготовленных устройств уже обкспечили выполнение различных проектных, научно-исследовательских, испытательных и внедренческих работ, а также совершенствование учебного процесса в ВУЗе, техникуме и на производстве.

Реализация результатов. Доведенные до инженерного уровня конкретные алгоритмы робпетной адаптации, пакеты программ и технические устройства реализованы в системах производственного управления, а также исследовательского, испытательно-наладочного, тренажерко-обучающего назначения На Кузметкомбинате, Запсибметкомбикато-, Сиб-мегинсгитуте. Внедрено более тридцати мероприятий по планам освоения новой техники ряда металлургических предприятий, пятнадцать изобре1ений, двадцать рационализаторских предложений в составе различных АСУ произволе i венного, исследовательского и учебког~ назначения а черной металлургии. Общий экономический аффе::т ссстез-ляот около семи миллионов рублей, а долевой яффект - около одного миллиона рублей (по состоянию на 1990 год).

Апроб.чгчн гпботы. Основные результаты докладывались и получили гз-ло!*игел1 нуп оценку на 37 конференциях и семинарах, включая Медгчу~ нлгодный семинар И50РС по алгоритмам управления производством

-on!' b-ur, IV731, УП Международную конференгля стран '/ленок U'b !• CíPf/ го ав ¡омагизании производственных процессов и упрг..- •— ни« в up; гой ке;-а,;лургия (LyxajecT, 1'ЛМ), 8-й Ьсссооянмя с«?мг-h/i[ -с::гг":;лп'.!с г,> уг; явлению большими системами (Ллма-Атч, Ь-г> ^('''союзное совещание по статистическим метопам s nrwer y[:f;m.!''H;iF> (n.nwa-njn, ¡9fl', Ьсесогзнуп научнс-технччес.чуя Ko¡t¡>í-I rhfto "л'/дг-лярспаьие nf 'JifccoB в -вахгпнх и дом^шнх -•»>•>*"

ллопс к, .Un), ьсгосгзьую научно-q яктпчсскуг "С')!г*л;.»иг--к')Ь',!.:нчоские п; облемн достижения ко,' ен« >:«

'тнпи^ст:! раявигия nf •-•.•зводит»; i иь-г с.;;: Кузбасса" -..» •

, X üc'-c: г ti-Jt coBe'.Tv.^-cгмина; "Уггавл'1ние и«г /Г

и сложными системами" (Тбилиси, 19«6), 1У Всесоюзное совепрние по стагисгическим методам теории управления (Фрунзе, 197В), Всесоюзный научно-технический семинар "Прикладные аспекты управления сложными системами" (Кемерово, 1983), Всесоюзную конференцию "АСУ технологическими процессами и производствами непрерывного и непрерывно-дискретного типов в янергетике, химии, нефтехимии, ме-туллургии" (Москва, I9B7), Всесоюзное совеи^ние "Методы адаптации автоматизированных систем управления и научно-технической информации в химической промышленности" (Калуш, 1УВ9), ряд отраслевых семинаров в рамках Министерства металлургии по опыту внедрения АСУ и средств автоматизации (Москва, 1983, I9BB, 19Ь9, 1990). 1 Публикации. По рассматриваемым разработкам опубликовано девяносто восемь научных статей, докладов, тезисов докладов, одна монография, сделано тридцать одно изобретение. Объем рукописи. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы, приложения и содержит основного текста 32Ь е.; приложений 16 е.; рис. 75.

Предмет защиты и личный вклад автора. Методическое и алгоритмическое обеспечение комплексного направления робастной адаптации в АСУ со сгабильныц накоплением полезной информации посредством по-мехозащиирнной обработки данных, встроенных тренажеров и автоматизированных систем прикладных исследований с выходом на оперативное определение настроечных параметров и звеньев^ активное обучение и стиыулирвание персонала, корректировку технологических инструкций. Включая методы и алгоритмы : I) адаптивной идентификации каналов регулирования с наложением пробных воздействий на прогнозируемые рабочие управления; 2) оперативного определения настроечных коаффициентов компенсаторов контролируемых возмущений и экстрвполягоров приведенного розмущэния; 3) помехозащпцрнной обработки данных циклических измерений с выделением информативных участков нестационарных сигналов} 4) адаптивной идентификации в составе подсистем производственных исследований и активного обучения в человеко-машинных системах. Изобретения по идентификаторам, фильтрам, системам, моделирующим, тренажерно-обуч^аюи^м установкам, а ткже практические результаты их реализации в автоматизированных системах производственного, исследовательского, испытательно-наладочного и учебного назначения. Личныи вклад автора заключается в непосредственном'творческом участии во всех разраоот ках методов и алгоритмов робастной адаптации и особенно.в доведении их до инженерных методик, конкретных алгоритмов, пакетов про-

грамм и технических устройств в значительном количестве автоматизированных систем управления на-объектах черной металлургии.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1. Теоретические основы выполнения работы

Проведенный аналитический обзор показал необходимость расширенного и,вместе с тем, конкретизированного толкования самого понятия, методов и алгоритмов робастной адаптации в АСУ с позиций комплексного системного подхода, не|рграничиваясь только по-мехозаприценным оцениванием параметров моделей объектов управления. Предложено робастную адаптацию в АСУ по комплексному направлению трактовать и реализовынать как стабильное (то есть защипанное от возможных нарушений исходных предпосылок базовых процедур) оперативное накопление информации с выходом на: I) настроечные параметры и звенья алгоритмов контроля и регулирования; '¿) активное обучение производственного и исследовательского персонала, а также практикантов и стажеров; 3) стимулируемое человеко-машинное взаимодействие; 4) кор-. ректировку технологических инструкций по ограничивающим условиям и режимным уставкам. Такого рода понятийное представление дано на рис. I.

Дано обобщенное описание метода робосткого оценивания и доказаны утверждения о свойствах оценок параметров линейных реку-ррентно-раезностных моделей; состоятельности и асимптотической нормальности последовательности оценок. Предложены внтекяю!цие из фундаментальных разработок Хубера-Цыпкина основании« на вродснии нелинейных звеньев типа "срезка" и "медиана" а бпзовне процедуры методы рсбас/гного оценивания параметров динамических систем.

В ходе дальнейшего изложения предстазленн соответствующе вьае-сказшшому примеры, применения предлагаемых методов, з частности, ' когда расгц еделение погрешностей измерений принадлежит классу

Жугги&лз? oóyucf

«/•ад /rzoct/ояр poll

Í /'Q,0C'//?)W3OqtS;f i?pc¡£

f офххзгр£о í'7

tsccjTÇoaSaf/w ¿

OOfjQ с

fîooor/u/v !//po£j7<?

/ PûS&cm-

ш? sâmrn . \wqS/í¿;¿< j

У

\

Ab,•pQ/rQtWQ srvoc/Mxá' раимьлг CXQ/JW.'/;?V/>-ЛОс/ eXfOStWUiOOt}, A'vo -

¿ /YcK'

I,'V/7Q£WO пег -

1/U/////0 Q ¿ЗО/J-/¥0 oc¿/CY>;¿^-_/C>

S/ogfS/.Ki'yXii'Cr.'íC/S? СЛХГ- j AVfVAt/ÏV/ >Vcy(/jOÏJQ—\ 04Ш CC//WQS/0¿ АП? ! /ípQrfyojfyOi/e^ü/Q/jQ- i

/

Дс/ l/aoâw$%Dcm&rm¿/e

АШЪ'ЖСШД) №/p.çàçpm<7

/т?№уа)лом/тцш 3ÂÛU

в

нормальных распределений, загрязненных произвольными симметричными распределениями с непрерывными плотностями и равномерно ограниченными вторыми моментами.

В русле общего направления синтезированы приемлемые по сложности для инженерной практики локально-оптимальные алгоритма робастного оценивания параметров (фазовых координат, коэффициентов). 0 этой целью поставлены и решенн следуюпрте задачи.

Задача I. В ориентации на скалярные рлди данных з случае представления их кусочно-степенной моделью з вида рекуррентного уравнения первого порядка

За) дУоюуз^уь^-М/р, /■/)

'с ограничениями на урокень и прирагц-зние оцзко:? полез-

ного сигнала а £ -тео днснретнкз момента зрекеии гпдьча сютзза робастного алгоритма по одноаагоаой схема локальной оптимизации сводится к условной минимизации критерия

Щи[хш ~ос?1)]+ь:га)[8Ъ]3~ гтп (2)

где ¿4 ¿С, - критерп&льняо параметра. При услозиа нодольнсрс [т} отображения источника данних апериодическим звеном

■12

Г)

-6

ГП

Ч)]

и/

Частными вариантами этого алгоритма (совместно с ({) ) служат экспоненциальные и релейно-зкспоненциалькые алгоритмы сглаживания первого порядка.

Задача 2. Скалярные ряды данных, при наличии линейного временного дрейфа представлены кусочно-степенной моделью в виде рекуррентного уравнения второго порядка

= $ и-п * 8 (¿-о+5 тш

А/л Ат гт

5 т р ГП г- п1

(¿)=Ь а-1)+ощ

Р ГОГД)

где О , и обозначают дискретную (с умножением на интервал 'дискретизации времени) скорость и ее корректировку. В силу необ-ходимосхи^совместного определения двух корректирующих сигналов

О иЬ~~ используется самое малое двухшаговая схема с условной минимизацией локального критерия для С -того и {I +1)-го отсчетов. Введя величины

которые являются вкстраполяционньши оценкам;! полезного сигнала с упреждением на! один и два отсчета и принимая ЗС - Ь , а модель источника сигнала равной "единице", критерий двухшаговой олтиии-аации имеет вид

[¿Th)J ^ min (8)

Безусловным решзнием (В) является алгоритм

т -Щт -S(c)]/(W -Шшч)-8<ий(ЪА) Ш ""w-i-Sfafa; $1н)°о (Н)

коэффициенты которого зависят от ¿1 следующий образом:

10

Если принять [X(t^)-Su+ -f)] = [X(i)-S3(u],

то соотношения (10) по структуре будут эквивалентны составляющим при экспоненциальном сглаживании второго порядка. Условная оптимизация при ограничениях типа (4) ещз более расширяет круг аналогий и позволяет создавать новые алгоритмы.

Задача 3. Синтез алгоритмов с запаздывающей выработкой оценок, позволяющей воспользоваться последующими отсчетами и тем самым повысить достоверность выдаваемых оценок для (¿-г? 1~?ого момента времени. Постановка задачи сделана с опорой на уравнение (/) с допущением ¿Г/н $ . Непосредственная ориентация на выдачу оценок для прошедшего (£-/*)-того момента времени при известных данных позволяет применить

( t )-шаговую схему оптимизации с критерием вида

Ч min (ß)

е-о

Весовые коэффициенты $(£) следует задавать возраставшими э прямой зависимости от ff-того сдвига в предысторию ряда данных с максимумом при £г . Тем самым обеспечивается встречное сглаживание остатков и приращений оценок в самых критериях.

Приближенным решением (45) является алгоритм

5(¿-п =£ itt)[x(C-i) -S и-£-4)]/^. Ш), 1

Ест в исходных данных могут быть аномальные состаялгоа^е, то на Ö^uS налагаются ограничения по типу (4)

Задача 4. оценивание коэффициентов вход-выходных соотношений вида .'

и

Ш)

где Х(1), 1Х(1) - центрированные значения выходного и входного параметров; П(И ~ неконтролируемая приведенная помеха; £ (I)-искомая оценка параметра (коэффициента).

При применении одношаговой схемы оптимизации по критерию

Шш -ЛТнЯ'^тш Ш)

. получаем алгоритм

, г*» [хш-Ш-оШйУш

-

который по структуре адекватен известным процедурам адаптивной идентификащи, .При наложении ограничений на уровень и приращения К они вводятся в алгоритм подобно выражениям (Ч),(5) . Для приложений забастуй применяется алгоритм робастной идентификации, представленный (19) с релейной "добавкой"

%=№-11 +ЩдпМЪ (20)

где А, - максимальная корректировка за один шаг дискретизации. ..-.,.

Задача 5. Ыноговариантное оценивание коэффициентов вход-выходных соотношений вида

: з'

(21)

где у» - количество входных величин. Обобщенный критерий

оптимизации сформирован из двух составляющих, одна из которых . характеризует точность оценок выходных величин, а другая - динамические свойства получаемых оценок коэффициентов, например, их гладкость. Поскольку рассматриваемые алгоритмы зачастую применяются в одной системе для решения сразу нескольких задач, например, производственного и исследовательского назначения, то требуется получать различные варианты оценок коэффициентов с различными динамическими свойствами. Ив этих соображений предложено и

У2

несколько вариантов показателей гладкости, а именно:

(^Ш'фо$(о=фо-гфс-я+фс-я,... (¿2)

Решая задачу локальной оптимизации для различных вариантов обобщенного критерия и рационально объединяя полученные варианты решений ^синтезировали иноговссиаятный алгоритм

(гз)

, (В)

Н и А

вдг а¡Ш* я^опффи,,,онта лолинс>иа.

При наложении ограничения на уровень и пркрзпгиип ноо^иц-:-ентез алгоритм видоизменяется аналогично (51 Полученные в раздело "одели и алгоритма коккретизпрозшш :•: пг::;мс-далее при решении задач прикладных произзодсггеншг ксследования комплекса сталь-прокат, ргсчэта тосты, рэскислителсЯ лсги-рухпуге при производстве стали з коиэертгрлх, мартснозс:;:::: и олектродугознх гочах.

Глтл 2■ Адаптнзноз ог:?н1:рднио технологически';: по

динамически» сигналам циклических измерений

Разработка вычислительных средств и систем для оцениваний технологических параметров по сигналам датчиков кратковременного контакта является актуальной проблемой. Такого рода задачи составляют достаточно широкий класс в металлургии при контроле:

1) температуры жидкой стали"и чугуна термопарами кратковременного погружения;

2) содержания углерода в стали по температуре ликвидуса;

3) масс шихтовых материалов при их порционном дозировании и при взвешивании в движении платформ с мульдами;

4) окисленности стали с помощью активометров разового действия;

Ь) влажности кокса, загружаемого в доменную печь, при постепенном наполнении весовой воронки;

6) химсостава газа по радиусу доменной печи.

Отличительным свойством рассматриваемых сигналов является их циклическая нестационарность, наличие сильно изменяющихся переходных участков и стационарных участков типа "полочка".

С использованием алгоритмов вычисления сложности динамических сигналов установлено, что на переходных участках сложность оценивания в несколько раз превосходит сложность оценивания на "полочке".

По птой причине проведены специальные исследования 'с целью получения достаточно полных и надежных сведений о характеристиках сигнала на участке "полочка".

Нормированные значения эквивалентной помехи Мэка(&) рас-считвшали как разность мевду нормированным сигналов Хн(0) на "полочке" и условно дейстрительным значением (от ретроспективной анализирующей системы). На рис. е? приведена характерная реализация нормированной измерительной помехи. Аналогичные данные в объемах представительных Еыборок были получены для названных в начале раздела технологических параметров Из проведенных исследования сделаны следуюфе выводы:

1. Эквивалентная измерительная помеха представляет сумму двух составляющих - непрерывно действующую случайную помеху

А^дЛЭД с хорошо воспроизводимыми статистическими свойствами (назовем ее далее флуктуационноВ, ^обычной помехой) и эпизодически действующрй аномальной помехи Д^ (в) с плохо воспроизводимыми статистическими свойствами (далее назовем ее импульсной аномальной помехой).

2. Обычная помеха достаточно хорошо описывается нормальным (гауссовскиы) законом распределения с нулевым математическим ожиданием и ограниченной дисперсией!

3. Аномальная помеха составляет Ь-Ю % от общего числа данных. При считывании с помощью ¿ЦП УШ дискретных значений динами-

ческого сигнала измерений встречаются как одиночные, так и групповые аномальные данные (¡знакопостоянные и знакопеременные).

4. Наличие в структуре сигнала аномальной составляющей предопределяет необходимость использования стабильных (робастных, помехозаи^нценных) процедур оценивания технологических параметров.

В качестве алгоритмической процедура гибкого стабильного определения начала "полочки" и оценивания на ней действительного значения технологического параметра использовалась робастнак ыо-дификацияетаиионарного фильтра Калнаиа. На выходе последнего , формируются близкие к оптимальным в ^реднекводратическоы сыысле оценки уровня CC(i„) и производной X(ín) сигнала d калдый дискретный моыонт времени in-n-üi,/!", (здесь ¿t - интервал дискретизации времени) по рекуррентным формулам вида

' ХНгГ-ХИпч)-&tz(tn-,)] (¿6)

Xltn)-X(in-,) íx(U,)l (2?)

где ¿C(i.i) - сигнал измерения датчика в ыо;лент времени Г/?^ У' - функция "срезки"

)%) = Гщши Ш<6; т

[ ú-sion (s)J если W¡>S

о '

использование которой позволяет обеспечить выоокув степень стабильности получаемых оценок, Значения настроечных коэффициентов

& фильтра определится в зависимости от динамических и статических характеристик обрабатываемых сигналов датчиков.

В качестве оценки действительного значения технологического параметра принимается теку про среднеарифметическое значение иа величин ' , ыг-пхлпо.моо в интервале времени, для которо-

го в речение с таитов отсчета сигнала справедливо неравенство

; (Ы (29)

1Чф порог £>.зз . - дсцуст»аг4 порог скорости вшзнешя сигнала дьтчшт i» а она уетаиооиякихся сиачошй, a (<£W ) -допустимая ^зктолькость птоГ; ssjsí. Есл:; ü процесса сопора отсутствовала вы-д^явмад- техум образе:! coas уотанозивгихся вианений, то пеобходи-сигнализировать технологическому персоналу о наличии нарушения гмрчодикн^пропеденкя замера »«необходимости его повтора. Выбор nombres 4дГ и ' -i определяется требованиями обеспечения показателей Г&адаяиости выделения действительной попы установившихся значений

и точности оценок.

Разработанные алгоритмы явились основой для создания и внедрения автоматизированных систем контроля температуры жидкого металла (АСКТ), а, в последствии, других технологических параметроз.

АСКТ, внедренная в кислородно-конвертерном цехе для контроля температур металла при повалке конвертера, на установке внепечной обработки стали, а такхе температуры чугуна позволила повысить точность измерения температур, сократить количество плавок о исправлениями и конвертере и уменьшить число плавок, поступавших на разливку после внепечной обработки с нарушениями температурного режима.

В плектросталеплавильном цехе внедрена комплексная система контроля ! позполяюгрл обрабатывать сигналы циклических измерений о температуре, о концентрации углерода по температуре ликвидуса, о концентрации углерода по Т.Э.Д.С. на специальном приборе. Зто позволило повысить точность измерения температуры и уменьшить время экспрессного анализа металла на углерод, что в конечном итоге привело к сокращенна длительности плавки.

Г.'апа 3., Метогичсскоо и алгоритмическое обеспеченно агтг.матили-рораннкх систем производстпыгшп.исслздозанпй

Произзодстг-енннс исследования в объединен::-,: с рг.бочпм управлением направлено на ропенае по крайней мере двух укрупненное задач:

~ последовательная оптимизация работм сцстсм упр'влепля за счет адапта:;ти к иамок,тг5!иея условиям производства;

- выявление динамики изменения иегэду контролируе-д/мн параметрами проиозодства и показателя;.«! качества производимое продукция и последовательное соЕсрзснствосакиэ технологических инструкций.

Азтоматизнрозашая система производственных исследования (АСПИ) представляет собс1 системное объединен!«; обгекта нсслодоз.а-П'ля (СИ), а также методоп произволедошшх исследований что а ой-V-'.' представлении показано на рис. 3.

Методическое обеспечение решения йсслзг,опл.?"Л!-.с5»г-: задач основывается на прикладном системно:-,« анализе, сЗобгузнки производственного опыта, сопоставительном анализе, математическом я натурно-математическом моделировании, планировании к риалясацич про^-глея-ного эксперимента, адаптивной идентификации зьзяеи*сетей, уг.гпв-

Ëii/ffiVCffUt Ш<ЬОША TMXVX гиляющих агасткаалляа г экономным хищением я pocnfQuieeieHiJèM

I J. ¿¡ri/uatjsttvtùruu и utTpatorv \<œcnxf га/тюль и яобьяа&шё точности данных

15. dSgasno* предстл&Аемгл и \ I прае5лнгтлши£/ /гжеспетгыи i 4 ожтлгя mcrœ&j/Hmx

! 6.MiTtmTWJt6riQ СЬРАВОТКЛ

Лншльнщ и npoiepívmxIMOKC. ублнных О квиту f ах uúxeHTuéu-

*¡ ыции и Mo4t-*iipoâcrHUit

2. /lamtHitt исходных лшшя -or а>С4сгг шкккний.тжл é£oâa и öaHKOO 4ШШХ

О D b £ К Т Ы

ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ 'ИССЛЕДОВАНИЙ

(ОПИ)

МЕТОДЫ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

7. Выработка к лгинри/е мин -Muû npoir¡íajiC7temotOMCC/>£-AoScrre/itcxoœ и jloúvríCHHoro

назначения

9. ¿ш MIS эМегшЬиййТи И-шевий а яиншшяие очерц кого цаш иящпзте-игши.

ю. Регулируемое вспалття исыцс&сгтсгш ёоцькт&ш и DlHmmmo снятом* term.

Содержательное uojko->

vtrftse cacm&M АСПИ

fbc.3 (Бщее npdkmaèx&Hub aèmoMornu3upoèamoiï системы

rpoujèoâcmètHftbrx uccjadobowv (АСПИ)

ляемом формировании и отображении" информации, расчетном восстановлении и прогнозировании образцовых реиений, активном челоэеис-ма-шинном взаимодействии, динамической метрологии.

Для решения задач компенсации контролируемых возмущений яри оптимизации работы систем управления и задач идентификации зависимостей между производственными параметрами сложных процессов металлургического производства в работе предложены и использованы многослойные идентификатора и фильтра. Вариант трехслойного алгоритма адаптивной идентификации, позволякиций эффективно формировать параллельно три варианта оценок козффициентов технологических зависимостей, разлкчаюа^еся'динамическими и точностными свойствами, приведен в следующем разделе работы при решении конкретной задачи идентификации.

При решении разнообразных производственных и исследовательских задач необходимо сглаживать временные ряды дан- , Ых о технологических параметрах. Основной целью при атом является построение оценок тенденций изменения средних значений измерений рассматриваемого технологического параметра от одного участка времени к другому. В частности, при решении задач адаптивной идентификации технологических зависимостей необходимо постоянно отслеживать изменения средних уровней фактических значений технологических параметров.

В зависимости от решаемой производственной или исследовательской задачи часто необходимо иметь параллельно несколько вариантов оценок, позволяюп?<х отслеживать как относительно медленно меняющиеся, "долговременные" тенденции изменения сигналов, так и относительно Сысгроменяюи$1еся их составляйте. Кроме того, желательно, чтобы получаемые оценки были робастными в смысле их sauj»* . ценности от влияния редко появляются грубых "выбросов" в сглаживаемых сигналах.

Эффективное решение многих задач многовариантного робастного сглаживания сигналов .позволили получить фильтры многослойной ■ структуры. Разработаны варианты сглаживаяцих и йкстра*-полируюв^х фильтров. Доказана целесообразность введения анализируюпуос блоков и адаптивное объединение вариантных оценок. На рис. 4 представлен обобщенный сглаживающий фильтр. В качестве фильтров низкой частоты 2, 6, 9 взять робастные версии

¥ й ¡V

акспонеШ'иальЯого сглаживающего фильтра. ОС , X Л ~ вариантные опенки полезной низкочастотной составляющей входного сигнала . Обобщенный выходной сигнал определяется путем

х^(1)-1Гаухыш (зо)

где - настрееч»1Ый кояффигщент N -го варианта сглаженного

сигнала в £ -ый момент времени

йЪ)" (У

(31)

Показатели эффективности сглаживания /Vе/, В„..,Н , форми-

руются по результатам динамического анализа степени гладкости ва-'риантных оценок X меры близости их к фактическим реализациям входного сигнала ({). В частности, расчитываются по формулам типа (.?.) с дополнительным скользящим усреднением.

Описанные вше алгоритмы с некоторой конкретизацией применимы и.в составе подсистем исследовательского назначения и непосредственно рабочего управления, а также в тренажерно-обучавщих система;:. Дальнейшее их использование показано в последующих разделах работы при управлении комплексом сталь-прокат.

Рис.4 Структур" йг/.цйси&агащего фильтра 20

Глава 4. Конкретизация и использование автоматизированных систем производственных исследований применительно к комплексу "сталь-прокат"

В настояг^еЙ главе изложен материал ^тршхаклций применение адаптивных методов и алгоритмов производственных исследований для ряда производста комплекса "сталь-прокат", таких как производство железнодорожных рельсов, арматурной низколегированной стали 35ГС, а такие для изучения процесса износа футеровки кислородных конвертеров. Кадцая реиаемая задача имеет самостоятельное прик-. ладное значение. Подход ла к их решению в рамках производственно-ксследоэательских систем имеет много общего. Поэтому далее призе-'дено репенио задачи и результаты идентификации зависимостей механических свойств проката от химического состава стали. Последнее направлено на снижение количества переназначений металла на менее ответственные марки стали и уменьшение расхода дорогостоящих ферросплавов, применяемых для легирования стали.

При выборе алгоритмов адаптации исходили из предположения, что моде^ пересчета "химический состав - механические свойстэа" в приращениях удовлетворительно описывается уравнением

1е,тШД Цш *£Ш ' (52)

где Аугт>(1) ~ приращение /77-той характеристики механических свойств относительно текущего среднего уровня на I -той плавке;

АЩИ) - приращение процентного содержания ¿'-того элемента относительно текущего среднего его содержания на I -той плавке;

адаптируемый -коэффициент передачи по каналу /-тая компонента химического состава -/7?-тая.характеристика механических свойств на I -той плавке; ¿, - количество компонентов химического состава^» ; // - число характеристик пеханччес-ких свойств, /тт-^7/ ; сШ - погрешность аппроксимации рассматриваемой зависимости с помоп^ьп линейной регрессионной модели.

Предполагается, что изменение коэффициентов пзредаэд по времени происходит достаточно медленно по сравнение с колебаниями !!онтрол'грусг:нх факторов, входящих в модель. Технологическая'' интерпретация этого условия выражается з том, что футеровка- коя-', сертероз, изложит, металлургическое" оборудование ианапмваятся .г довольно медленно; сезонные изменения температуры, изменения качества материалов по партиям,температурно-скоростные режимы прокатки колеблвтся реже, чем содержание элементов химического сос-

таьа в пределах одной марки стали.

Для адаптивной идентификации коэффициентов пересчетной модели химический состав - механические свойства применены алгоритмы многослойной идентификации

Р Л/ Л/

1(£-*), если/>/

лЩо^аУ-^Ь

■ тах

(53)

т

(55)

т

(37)

(38) (59) (90)

где - фактическое значение т -я ой характеристики механичес-

ких свойств на ¿-той плавке; - фактическое содержание

¿"-той компоненты химического состава на / -той плавке; сглаженное значение т -той характеристики механических свойств ¿-той плавки, полученное у*-том слоем фильтра; - оценка

коэффициента передачи по каналу ¿-того компонента химического состава -Ж -тая характеристика механических свойств,на /-той плавке, полученная у-тым слоем идентификатора; Л - нор-

мированное значение приращения процентного содержания ¿'-того влемента химического состава на I -той плавку полученное у -тым слоем фильтра; / &{т»' & > $т ! /'= < -пара-

метры алгоритма.

Приведенная многослойная процедура позволяет эффективно формировать параллельно несколько вариантов оценок коэффициентов передачи, обладающих различными динамическими и точностными

свойствами. При этом, с увеличением количества слоев, используемых для получения оценок, возрастает быстродействие процедуры идентификации. Наличие такого ряда коэффициентов позволяв? гибко производить их надлежащий выбор сообразно тем разноплановым производственным ситуациям, возникавши как при назначении плавки на конкретный профиль проката, так и при выработке режимных заданий на химический состав стали в зависимости от срочности и номенклатуры заказов на продукцию. Критерием качества реализованных на основании такого выбора решений служит точность прогнозирования механических свойств проката.

Результаты расчетов коэффициентов передачи с использованием трехслойного идентификатора даны на рис.5. Представленные гра-

первым и третьим слоями идентификатора. Коэффициенты, вырабатываемые третьим слоем, обладают более высоким темпом изменения и их целесообразно использовать при реализации краткосрочного прогноза, оценки же первого слоя - при прогнозировании на более длительные периоды.

Рис.5. Оценки коэффициентов передачи (сталь 35ГС, профиль »25 О - оценки первого слоя; О - оценки третьего слоя), Приведенные алгоритмы и результаты использованы при управлении производством в комплексе сталь-прокат Запсибметкомбинма.

В работе •также изучен процесс "износа футеровки конвертеров и предложены адаптивные модели прогнозирования длительности кампании. Последние нашли применение при корректировке режимов торкретирования футеровки И планировании остановок на ремонт технологических агрегатов с минимальными потерями производства.

Глава Б. Адаптивные системы для расчета шихты плавок стали в конвертерах, влектродуговых и мартеновских печах

В настоящей главе решены важные задачи рационального расчету 'шихты для различных технологических процессов выплавки стали на основе выработки советов в существенно нестационарной обстановке с обязательной взаимоадаптацией человеческой и машинной частей АСУ, стимулируемого человеко-машинного взаимодействия, встроенного тренажерного обучения в рамках комплексного направления ро-бастной адаптации в человеко-машинных системах.

Наиболее острой и сложной является проблема организации рационального взаимодействия ведущего производственного и исследовательского персонала и персонала УШ, установления прямых связей производственников с УШ и комплексной интеграции различных способов формирования решений, разработанных на основе практического, физического к кибернетического подходов.

К повышенна эффективности управления приводит использование иногозарианткой алгоритмизации и соответствую^ ей многоканальных оргьшзищоиных механизмов (MOM), побудитель)шм мотивом к раззнтк® которых поелуяила проблема шявленкя предельно достижм-isjx ребуяьтьтов в затрудненных нестационарных условиях работы мс-тййлургичьского предприятия. Выбор общего к ар:; ас а АСУ в ьиде многоканальной структуры предопределен исследопатсльсккми и лроиз-^сдетиекигв-ж потребностями параллельного функционирования нескольких улрззляыфк систса с натурно- к моделыюэаккнутими контурами при налички единой анализируете!' к оргашзусщгй система. Мнсгока-»«ьнаг АСУ - чоловеко-кагошнав коиплекск для выработки и реали-качественно однотипных икфориирую^х и управлг;з^к решений в нескольких параллельно функ^оиируисцх каналах при наличии различного рода взаимодействий ыевду ними. Эффективное объединение К£® ба тройственных возможностей, заложенных в деятельности и оште веду«?ас производственников (сталеваров, мастеров, начальнике® смен), физических (например,"балансовых) и кибернетических

моделях'сталеплавильных процессов привело к созданию трехканальных АСУ с выделением ведущего, базового и корректирующего управляю п^х каналов. Первый из них представлен натурнозамкнутым контуром, а второй и третий - модельнозамкнутыми (через пересчетные модели) контурами. Схема трехканальной системы приведена на рис.

б , где объект управления характеризуется векторами (упорядо- д ченными совокупностями) действительных (В ) ^начений входных ¡/ (в том числе, внешних V/ и управляюи^« У ) и выходных (включая внутренние) г технологических параметров (переменных величин). Получаемые в результате прямых и косвенных измерений векторы натурных (Н) данных являются неполными по составу и ломехоискаженными отображениями действительных входов 1 и выходов ^ЗУ, подверженными влиянию различного рода неопределенностей Д/ (включая непредставительность проб металла и мест установки датчиков, распределенность значений параметров, сшибки в каналах измерения и.передачи сигналов, целенаправленные искажения). Обобпленный вектор натурных данных

2ЖП является исходной информационной базой для оценивания состояния и регулирования режимов поведения ОУ в соответствии с задаваемыми целями и ограничениями. Комплексная управляющая система (УС) представлена тремя параллельно функционирующим каналами- (УК), замкнутыми на ОУ и на его математические, пересчетные модели (ИМ).

Назначение и структура последних соответствует обпцм представлениям натурно-математического моделирования. Наиболее приемлемыми для АСУ являются двухуровневые Ш, содержао^е собственно пересчетные звенья и настраивают (идентифицируюсь, адаптирую-пре) звенья для уточнения первых в зависимости от фактических режимов поведения ОУ. Посредством Ш воспроизводится функционирование базового и, совместно с ним, корректирующего управлявших ^а-налов^ в ^замкнутых контурах с получением модельных реакций У ~ ~ (У, У) на управляйте решения О *(0, О ) „по аналогии с реализацией натурных реакций а ответ на решения ¿/ , (Не исключены улучай, когда^^^Ш^управляюп?1й канал выбирает режимы

Для модельноэамкнутых контуров вихтойаи плавок двухуровневые пересчетные модели сформированы с использованием алгебраических выражений типа

Уш*Уа)+*й>№>-\/гЪ] Ш

05 Ьт упраклйния Р . \

(«Г Г „у

Нерасчетные модели г ОУ .

((7М)_

Её

5 Влдущид _ 1 \ решающий { ведущий 1 0цбм6лащий\

(вО-К*Ш)\

I Хтектшо- шциорьша/о-\\(ЦУИ МП АЛ || (ХР-ША\) СоР/>£ГШРУН> щиО ЩЬна-Ъанхции/имл (ко-гшл) г

БаЗобыОЛ ки/ата/и \

, КАНАЛ , | (&Р К/Ч/АА) )

РазобыО Оие(Н/6аю-щии елнм СбО-ХШ/р

„-1 Анализирующая и сцвгат-

О I зглкиац. состьма

(ЛР~ Система)

6:

V I:

I

¿Л

Цепи

огратч-щм

|Т

1|| |81 ¡81

И1

Рис. $ 03щ&# схема ммозок&#сх*бно1/ системы угрс/Ьления (каждый из дыдеменных -гсл-с^о/ ё оЗсцсм слуу&е является епбцитмиро&атои пногоканшьной системой) О - измерительный блоки; . ¡3 - исполнительные длоки

при адаптивном определении коэффициентов пересчета 4 в зависимости от навлекаемых или отфильтрованных значений зеятороз натурных данных V, У каждого I -ого Чикла и с учетом корректиюозки 6Г из блока текущей идентификации по отклонениям (приракэникы) фактических и заданных режимов функционированик^ОУ при зозмоаном. нанесении тестируюсь* воздействий. Величина5$ ограничивается Ок. Одним из примеров конкретизации комбинированной адаптации (по условиям и по отклонениям) является процедура уточнения коэффициентов в алгоритме расчета шихты мартеновской шавки при наличии сложных нестационарных управляющих связей автоматических и с непосредственным участием человека.

Модель пересчета изменений массы агломерата з завалку ГА (I) (\ (с)] в изменение содержания углерода в ванне на момент расплавления металлояихты[Ср(1Ъ~СрЦ)] представлена а виде:

в котором коэффициент А* оператиадо утоиняедря по соотношениям:

(й

(45)

в которых при уточнении Д.* учитывает^ информация о сглаженных данных химсостава агломерата в виде ^ и /ёОд и фаадачесяих массах чугуна Ч и Л , Соотношение для уточнения получе-

но путем линеаризации разложения а ряд Тейлора балансового алгоритма расчета массы агломерата.

Показанный подход к алгоритмизации использован при построении систем расчета шихты в конвертерах, алектродугоЕых и мартеновских печах. В результате аоличество исправлений плаэоя з конвертерах снижено на 6 %,

Глава 6. Адаптивные системы расчета масс раскислителеЯ и легирув-дих плавок стали в конвертерах^ слеатродугояых и мартеновских Печах

Рассматриваемые в главе системы расчета масс раскислителей и легирую^х для различных сталеплавильных процессов покажем на при»

кара кксдородио-хоивертерного производства стали.

? а г р £ 6 о п н н и'й алгоритм, используемый для расчета расхаслигелей иа плавку, имеет следующие принципиальные особенности: Чг

» в основу положена схема сбучавщзгося восстаиовительно-про-гкоэируп^его регулирований, удовлетворительно работающая и усло-охях существенной неполнота информации,свойственной для технологических процессов а металлургии;

- расчет количества раскислктелей ведется не по этническому коэффициенту угара8 кызэщев.у слабув технологическую интерпретацию, & ио угорзавии и&сссм вленентов, более близко соотвотствуш^ш механизму раскисления и легирования стали;

- коэффициента алгоритма и угоревшие массы адаптируются по результатам крздыдуп^х плавок ка основе метода обучения по про- > 'вода-им гказкгм с идеальным запаздазапрш учителе«;;

- £як создания непрерывной предыстории при выплавке марок, икзс^:;: существенно*) различие в химсоставе, типе раскисления, ис-пздьЕОванс понягкэ сквисалентной екисленностп плавки.

- Г'Ссста.чозлзкиз фактических маас угара олементоз и оквива-лекткгй снислгнпоста;

= адаптация коэффадентов,пересчета; приведений месс угара элементов и оквкваяентной окислсн-ностк к CibOBKis условиям;

<= екстрапояладя приведенных касс угара элементов и вквива-денгг»;: екизаснноста;

прс?ноа коктролфуемт: параметров и длительности сл:;са мо-гадйа не. veiCyq/B кяг^ду;

- яерзвчот акстраполкрошиадх касс угара элементов и оквнва-дсхгтиоЗ окуюдцнкооук ка текущую плавку;

« расча? расхода ферросплавов ка текущув плавку;

= Ёьяонгздние с1.;граполкрованнах масс угара элементов по r$rmu ыйрой взеяеЛ;

- знссд резуя^татоа рдсчзта расхода ферросплавов на табло

Для кьадо* tapKK eyasx определена базовая угореваая касса тжтос С v.o. то среднее количество оленента, которое

yropüci s кодарстшх условиях раскисления металла. По близости баьоаых yropassHX наев иарки объединена б группы. Из сущестеенно-

го отличия угоревиих масс" по группам следует, что предыстория может быть непрерывной только внутри групп, при пэрэходах от группн к группе, т.е. при выплавка последовательно ь<арок кс раглкчкмх групп, она прерывается. Для сохранения непрерззкости"предыстории, с цельв максимального извлечения информации из прадыдусих глазок „ использовано понятие эквивалентной окксленноста, которая рассчитывается по формуле „

Л 0(с)-0а(г) + Еф£);/<1, ' п №

где ш) - полная спислййнос'ть & -ой плавки; - еет&точнгя схксламность, базовая для групш, :е ксторсй прчн?длз;хит £ -я плавка; - угоревшая касса елемента (У'^?» ); ь ~ породе- » сий номер элемента; - вояфащвн* пересчета

,з эквивалентную оянсленноеть.

Экгивалентная окиоледоссть егяапкзаетея по зеем пзаждо :го-засисимо от группы и прогнозируется для предстогпрй плавки яра: расчете масс феррссплавсз.

Угоревшие игссы элементов зачисляются по хаздой раснисяеккоЛ марго посла поступления анализа готовой стали с учетом фгктичевяи отдозприанних носсферросплавоз.

Эквивалентная окисленность и угоревшая иасса племен?сз гс-пользуятся для расчета расакслятзлсЯ и легирую?« на конхрзтнуэ оиплазлпе.чую марку стали.

Бллзшт по структура алгоритм разработаны к г.недрзк» для расчета раскислителей и лдгиругг;« электросталеплазильного и мартеновского производств. При атом достигнуто значительное скстемчо расхода ферросплавов и Излучен сусрстзенныЯ экономический яффэкт в автоматизированных системах управления кксдородко-зсоноертер'вд* процессом на ЗапсибметкоЬбинате, нартеновеккн процессом на Куз-ыеткокбинате и элехтросталсплазилышн процессом того яз комбината. ЭЛЛект получен з основном за счет снижения рг.ехэда маргаяецеодер-яас;»х ферросплавов на тонну гыплавляскоЯ стеля. Это угазьпаз? на порспахтизкость выбранного пути аагорлягазацис управления процге-сани раскисления и легирования и возможность оезданчл изнстЗр»: типоеь'х блоков вычислительных алгориткоз при соэдешяи /СУ стала« плавильных производств п черной металлургия. 0би?1й экономический яф^зкт от ужа действупцрх систем расчета кислиголей и легируюаях составил около одного миллиона рублей.

зашшчешь; и вывода

Рсбастная адаптация в автоматизированных системах управления является крупкой научно-технической проблемой комплексного характера, вклззчающэй производственные исследования в объединении с собственно рабочим управлением, стимулируемое человеко-машинное взаимодействие, встроенное тренажерное обучение, расчетно-зксле-римвнтальное формирование и помехозаащенную обработку информативных участков временных рядов данных.

Теория и практика создания методов и прикладных алгоритмов робастной адаптации является конструктивным направлением повыше-"няя зффективности человеко-машинных систем управления.

Б диссертационной работе на этом пути получены следующие результат« :'

1. Развито и применено комплексное направление робастной адаптации в АСУ, осуществляемой посредством помехозащищенной обработки данных при контроле и регулировании процесоов, встроенных тренажеров и автоматизированных систем производственных исследований во взаимодействии с АСУ ТИ и АСУП в ходе их испытательного и рабочего функционирования.

2. Осуадзствлена функционально-алгоритмическая структуризация автоматизированных систем производственных исследований во взаимосвязи с действующий АСУ TI1 и АСУП.

3. Выполнены прикладные исследования с использованием АШ1 для адаптации технологических инструкций в комплексе сталь-прокат при производстве низколегированного, рельсового металла и эксплуатации футеровки кислородных конвертеров.

4. Разработаны и применены алгоритмы оценивания технологических величин по сигналам циклических измерений при наличии аномальный импульсных помех.

6. Разработаны адаптивные алгоритмы компенсации эффектов контролируемых возмущений в задачах расчета еихты, раскислителеИ и легируюцк сталеплавильных процессов.

6, Показана необходимость применения встроенных в рабочие АСУ тренакорно-обучаюк?1х подсистем и выполнены соответствующие разработки.

7. Разработаны и внедрены адаптивные якстраполлторы эффектов неконтролируемых факторов в системах управления выплавкой стали, раскислением и легированием металла.

8. Введение блоков адаптации в рабочие алгоритмы улучшило технико-экономические показатели управления на 5-7 % при введении компенсаторов контролируемых возмущений,, на 3-й % при адаптации моделей каналов управления и на 3-7 % при адаптации экстра-поляторов эффектов неконтролируемых факторов.

9. Созданные методы и алгоритмы робастной адаптации имеют широкое распространение на класс объектов.характеризуются действием существенно нестационарных контролируемых и неконтролируемых возмущений, малой изученность» каналов преобразований внешних воздействий, наличием измерительных помех и ошибок реализации управляющих команд.

10. В рамках диссертационной работы созданы изобретения по ^общим структурам адаптивных систем управления и отдельным блокам ' (идентификаторам, фильтрам, эхстрапсляторам)е а также пакеты прикладных программ, которые использованы и могут применяться для промышленных систем широкого назначения.

11. Разработанная и внедренная впервые в отрасли человеко-машинная система управления в кислородно-конвертерном цехе № 2 Запсибметкомбината послужила полигоном для последующ разработок и внедрений адаптивных человеко-машинных систем. На ее основе было разработано и усовершенствовано алгоритмическое обеспечение, нашедшее применение на других объектах.

12. Созданные автоматизированные системы производственных исследований дали существенный вклад в дело изучения самих систем производственного управления, совершенствования технологических инструкций, анализа "узких" мест действующ производств«.

13. Разработаны, прошли всесторонние испытания, успешно внедрены и функционируют автоматизированные системы управления з

. сталеплавильном и прокатном производствах Кузкэткомбината, Запсибметкомбината и на других предприятиях и организациях,

14. Экономический эффект от выполненных в рамках диссертации и внедренных разработок составил сколо семи миллионов рублей0 Фактический долевой эффект составляет около одного миллиона рублей (па состоянию на 1990 год]|,

По теме диссертации опубликовано

9В научных статей, докладов, тезисов докладов, I монография и 31 изобретение, включая:

1. Волович М.И., Авдеев В.11.* ПарПЗров Я.Г., Кошелев А.Е., 1Чег-

лов В.А. Комбинированное управление конвертерной плавкой. -

ЗУ *

Кемерово: Кемеровское книжное издательство, 1У90, стр.14Й.

2. Бупкч A.A.» Райбкан К.С., Кошелев А.К. Адаптивный алгоритм идентификации лиьейиого объекта с ограниченной поиехой /мате-ри&лы Ес&гоазногс соаеа^ния по статистическим методам в процессах управления - М., I9ÖI - стр. 101-103.

3. Койглэа A.E.t Воронин Н.К., Петр.уник М.Б. и др. О косвенном контроле содержания углерода в конвертерной ванне. /Изв.Вузов. Черная металлургия.- ISÖl. - 12 - стр. 100-110.

4о Кеталеа А.Е., Агдаэв Б.П., Дымоаич Т.Г. О структурной экстраполяции нестационарных послед'-вательностей. /Изв. Вузов. Чер-

1 л&я металлургия. - ÍS77. - М ü - стр. 1Ь4, Ibö.

5. Кошелев А.Е., Соловьев В.И.5 Айзатулои P.C. и др. Опыт адапта-, цик систем регулирования технологических процессов, /приборы и система управления. - 1977. - * i - стр. 9-1I.

6. Ковалев А.К. К развитию гибких АСУ ТП агрегатов циклического действия. /йза. Вузсь. Черная металлургия. - 19ьУ. W 4 -стр. 156, 1Ь7.

?• Ксгелеь А.¡i развитию адаптивных ограничительных моделей технологических объектов управления /Изв. Вузов. Черная металлургия« - ¡9Ь?с - » 12 - стр. 72,73.

6. Козэлга А.Е. йкогоструктурная адаптация автоматизированных аисте)« управления, /материалы конференции. Опыт создания и ис-лольэевакия средств контроля и АСУ ТП в техническом перевоору-вешш производства. - Караганда, 19Ь9. - стр.ВО.

So Ксшелег А .Ее Вопросы адаптации при управлении циклическими процессами /материалы Всесоюзного совещания "Методы адаптации аатоматкзироганнь.™ систем управления к научно-технической ин-фориаодя в химической промышленности".- Черкассы, I9U9,- стр. 18. 19.

10. Даниэлян Т.М., Кошелев А.Е., Парпаров Н.Г. Автоматизированные система оценивания технологических параметров по сигналам датчиков чиков кратковременного контакта. /Изв. Вузов. Черная металлургия. - I9bd. - # 2 - стр. 142 - 14Ь.

II» Скмс&рьмн P.a., Соловьев В.И., Кошелев А.Е. и др. Автоматический контроль температуры жидкого металла, с применением погружных датчикои. /Сталь. - 1УЬЗ.- £ Ь, стр. 40-47.

12о Соловьеа В.Й., Кошелев А.Е. и др. Автоматизированная система контроля температур металла в конвертерном цехе. /оюл. нТИ 4¿.-IVö3. - # 4S стр. 30-3¿.

13. ломин H.A., Киселева Т.В.", Авдеев В,П., Колелев Ä.ü л др. Многовариантная алгоритмизация применительно к яихюзкв правок. /Изв.Вузов. Черная металлургия. - 19У5.- № 4 - стр.132138.

14. Соловьев Б.И., Повелев А.й. Нормативные модели для оценки эффективности труда а сталеплавильном производстве. /Сталь.-1УйЬ. - № 10 - стр. 7a-til„

ib. Петрунин U.B., Авдеев В.П., Кошелев А.К. О двухступенчато« управлении циклическими процессами. /Изв. Еуэов. Черная ые-туллургия. - I97U. - № 2 - стр. 149 - 1ЬЗ.

16. Фомин H.A., гСошелеэ A.S., Головко И.М. и др. Автслсатхзирозан-ная система диспетчерского контроля я управления комплексом сталь-прокат. /Сталь. - 198Б. » 2 - crp. 93-9&.

1?. Стахно В.И., Кошелез A.Ü., Головко И.Ы. и др. Анализ разработок и внедрения АСгЭДУ еталь-прсчат. /Сталь. - 1992. » V1 I -стр. 43-46.

Ib. Кошелев А.Е., Буторин В.К., Головко U.M. я.др. Автоматизированный контроль состояния отдаления нагрезателъ.чых кслодаев. /Сталь. - I9Ub. - № В - стр.

19. Донской С.А., Кошелев A.S., Авдеев В.П. и др. О прогнозировании стойкости футеровки конвертеров. /Сталь. - 197Ь. = Р 10 -стр. 301-303.

«20. Маракулин U.A., Кошелев А.Е., Кустов Б.А. и др. Влияние торкретирования футеровки на экономику конвертерного процесса. /Сталь. - 1УЬЗ. - № 3 - стр. 63-65.

21. Кошелев А.Е., Авдеев В.П., Соловьев В.й. Адаптивная идентификация в системе управления конвертерной плааксй гтали. /материалы УШ Всесоюзного совещания по статистическим методам и теории управления. - Фрунзз, 1978. - стр. 146 - 147.

22. Соловьев В.И., Кошелев А.Е. Автоматизированная система сцзнки качества труда в сталеплавильном производстве. /материалы УШ Всесоюзного совепрния "Управление большими системами*« -Алма-Ата, 1983, - стр. 14.

23. Кустов Б.А., Трофимов Ю.Б., Кохзлев А.Е., Ераоа А.А. Об идентификации зависимостей механических свойств проката о? хкмч» ческого состава конвертерной стали. /Изв. Вузов, Чернал металлургия. - 19Ü6. - # 6 - стр. 133 - 137.

¡¿4. Фомин H.A., Ливерц И.И., Кошелев А.Е. и др. Автоматизация диспетчерского контроля и оперативного учета в современном сталеплавильном цехе. /Сталь. - 19о6. - * 9 - стр. Ьб-сУ'.

35

25. Авдеев А.П., Соловьев В.И., Мышляев Л.П., Кошелев A.b., Учитель Л.М. Адаптивное регулирующее устройство . A.C. I064271 СССР ЫКИ с ОЬВ 13/02.

26. Соловьев Б.И., Бунич A.A., Кошелев А.Е. и др. Адаптивное регулирующее устройство. A.C. 1273878 СССР, ЫКИ с ОЬВ 13/02.

27. Кошелев А.Е., Киселев С.Ф., Мышляев Л.П. и др. Система автоматического регулирования. A.C. IO69B02 СССР, МКИ С ОЬВ 13/02.

26. Коаелев А.Николаевский В.Н., Авдеев В.П. и др. Способ нагрева слитков в регенеративных нагревательных колодцах. A.C.1Ü73039 СССР, МКИ С 21Д 9/70.

29. Авдеев В.П., Кустов Б.А., Кошелев А.Е. и др. Устройство для

1 адаптивной идентификации объекта. A.C. II77794 СССР, МКИ с

ОЬВ 13/02.

30. Авдеев В.П., Мышляев Л.П., Кошелев А.Е. и др. Устройство для адаптивной идентификации объекта. A.C. I30Ö633 СССР, МКИ С ОЬВ 13/02.

31. Мышляев Д.П., Авдеев В.П., Кошелев А.Е. и др. Адаптивная система управления объектами, подверженными координатным и параметрическим возмущениям. A.C. 1663602 СССР, ЫКИ С ОЬВ 13/02.

32. Соловьев В.И., Симсарьян P.A., Авдеев В.П., Кошелев А.Е. и др. Устройство для определения температуры жидкого металла. A.C. 8729818 МКИ Ст 01 К 7/02.

33. Соловьев В.И., Авдеев В.П., Кошелев А.Е. и др. Устройство для измерения температуры, A.C. 10641Ь9, МКИ Ст 01 К 7/02.

34. Мышляев Л.11., Авдеев В.П., Кошелев А.Е. и др. Система автоматического регулирования, A.C. 1476433, МКИ Ст ОЬВ 17/00.

ЗЬ. Кошелев А.Е., Кожин A.B., Николаевский В.Н. Способ нагрева под прокатку Массивных слитков в регенеративных колодцах, A.C. 14936(34, МКИ С 21 Д 9/70.

36. Мышляев Л.П., Киселев С.Ф., Кошелев А.Е. и др. Устройство для автоматической коррекции массы кокса, A.C. 13Ш165, МКИ С 21 В 7/24.

37. Мышляев Л.П., Авдеев В.П., Кошелев А.Е. и др. Система управления для объектов е рециклом, A.C. 1641II1, МКИ С Ob В 13/01;.

ЗЬ. Мышляев Л.И., Буторин В.К., Кошелев А.Е. и др. устройство для взвешивания слитков в движении, A.C.I62427I, МКИ С Ui С 11/00.

39о Авдеев В.II., Митин В.В., Кошелев А.Е. и др. весоизмерительное устройств