автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.05, диссертация на тему:Методы и устройства определения массовых долей компонентов сплава для систем управления качеством металлопродукции

На правах рукописи

Ъд-

Липкин Семен Михайлович

МЕТОДЫ И УСТРОЙСТВА ОПРЕДЕЛЕНИЯ МАССОВЫХ ДОЛЕЙ КОМПОНЕНТОВ СПЛАВА ДЛЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ МЕТАЛЛОПРОДУКЦИИ

Специальность 05.13.05 - Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

005052101

18 АПР 2013

Новочеркасск -2013

005052101

Работа выполнена на кафедре «Автоматика и телемеханика» Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южно-Российский государственный технический университет (Новочеркасский политехнический институт)» и лаборатории «Энергетика и электротехника» Федерального государственного учреждения науки «Южный научный центр Российской академии наук»

Научный руководитель

Официальные оппоненты

доктор технических наук, доцент Седов Андрей Владимирович

Гречихии Валерий Викторович

доктор технических наук, доцент ФГБОУ ВПО «Южно-Российский государственный технический университет (Новочеркасский политехнический институт)», профессор кафедры «Информационные и измерительные системы и технологии»

Горчаков Вячеслав Владимирович

кандидат технических наук, доцент

ООО НПП «ИНТОР», директор по развитию

инноваций

Ведущая организация

ФГБОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет имени Гагарина ЮА.»

Защита диссертации состоится «19» апреля 2013 г. в 13 часов 30 минут на заседании диссертационного совета Д 212.304.02 при ФГБОУ ВПО «Южно-Российский государственный технический университет (Новочеркасский политехнический институт)» по адресу: 346428, г. Новочеркасск Ростовской обл.. ул. Просвещения 132, (гл. корпус, ауд. 149)

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке ЮжноРоссийского государственного технического университета (Новочеркасского политехнического института). Автореферат диссертации размещен на официальном сайте ВАК vak.ed.gov.ru и на сайте ФГБОУ ВПО ЮРГТУ (НПИ) www.npi-tu.ru.

Автореферат разослан «18» марта 2013 г. Ученый секретарь диссертационного совета ^ ^

канд. тех. наук, профессор .'М-О^-у ' Иванченко А.Н.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Развитие и совершенствование современного производства, связанного с получением и обработкой металлов и сплавов, во многом определяется возможностями создания гибких, адаптивных и интеллектуальных устройств автоматизации, контроля и управления. Необходимым элементом системы управления такими производствами является устройство определения массовых долей (УОМД) компонентов сплава, входящее в подсистемы входного, выходного и промежуточного контроля металлопродукции. Первичные преобразователи информации таких устройств должны характеризоваться высоким быстродействием, включая операции пробоподготовки, простотой обслуживания, а также многофункциональностью и универсальностью, так как в процессе производства зачастую необходима информация о многих составляющих сплава и их состояниях. Так, в системах управления сталеплавильным производством анализ содержания одного компонента сплава должен занимать не более 5 минут, так как из-за особенностей протекающих процессов при большем времени анализа информация о химическом составе расплава теряет свою актуальность. Перспективной основой разработки требуемых устройств является использование электрохимических методов анализа. Методологическая база таких устройств обеспечивает повышение технико-экономических и эксплуатационных характеристик как системы управления, так и всего производства.

Проблемы создания этих, принципиально новых устройств систем управления связаны с разработкой новой структуры и принципов функционирования гибких, адаптивных и интеллектуальных методов и алгоритмов обработки получаемой информации. Применение электрохимических методов определяет как особенности структуры самого устройства, так и электрохимического датчика. Вследствие упрощенной пробоподготовки данные, получаемые электрохимическим анализатором, представляют собой многомерные и сложно связанные информационные потоки. В связи с этим требуются особые принципы и алгоритмы их обработки. Перспективной базой для создания алгоритмов обработки этих потоков являются методы многомерного моделирования в сочетании с методами искусственного интеллекта. Такой подход является этапом создания интеллектуальных устройств, обеспечивающих неразрушающее экспресс-определение массовых долей молибдена, хрома, никеля, меди, марганца, углерода и других функционально значимых компонентов конструкционных и специальных сталей и сплавов и других металлокомпозиционных систем, диагностику остаточной емкости никель-кадмиевых аккумуляторов и защитных гальванических покрытий, а также анализ повреждений сплавов коррозией.

Работа выполнена в соответствии с приоритетным направлением развития науки, технологий и техники РФ «Информационно-телекоммуникационные системы» (утвержденным указом Президента РФ от 30.03.02 г. и переутвержденным 21.05.06 г.); научным направлением Южно-Российского государственного технического университета (НПИ) «Теория и принципы построения информационно-измерительных систем и систем управления» (утвержденным решением ученого Совета университета от 25.01.03 г. и переутвержденным 01.03.06 г.); темой президиума ЮНЦ РАН «Моделирование и идентификация процессов в сложных электроэнергетических, электромагнитных системах и технологическом оборудовании», 2011-2012 годы (государственная регистрация №012001153665), а также в рамках грантов по федеральной целевой программе «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы, гос.контр. № 14.740.11.0371, 2010 г и № 14.740.11.0966 от 05.05.2011(3).

Целью диссертационной работы является разработка структуры, принципов функционирования и основных алгоритмов работы УОМД, упрощающих процесс определения химического состава металлического сплава с сохранением требуемой точности, обладаю-

щих высокой адаптивностью, универсальностью для различных сплавов, простотой использования и многофункциональностью.

Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач:

- анализ существующих методов и устройств определения состава сплавов в производстве и обработке металлов;

- разработка структуры и формулировка принципов функционирования устройства определения массовых долей компонентов сплава;

- выбор и адаптация способов преобразования результатов измерений к задачам электрохимической экспресс-идентификации;

- адаптация к задачам определения массовых долей составляющих сплава аппроксима-ционных, нечетких и нейросетевых методов для расчёта массовой доли компонента сплава;

- исследование возможностей расширения области применения разработанного устройства и его методологической базы;

- аппаратная и программная реализация выбранных алгоритмических решений;

- исследование точности работы устройства электрохимического экспресс-анализа и апробации полученных программно-алгоритмических решений в практике экспресс-анализа различных металлов и сплавов.

Методы исследований и достоверность результатов. Экспериментальные данные контролировались с помощью автоматизированного УОМД на основе инверсионной хроно-потенциометрии, обеспечивающего точность измерения напряжения не менее 1 мкВ и прошедшего поверку в соответствии с установленным порядком. Исследованию подвергались образцы сплавов никеля, меди, молибдена, железоуглеродистые сплавы государственного научно-исследовательского и проектного института редкометаллической промышленности, а также металлопродукция, состав которой определяли параллельно методами химического и рентгеноспектрального анализа. Достоверность полученных в работе результатов определяется использованием современной измерительной техники, обеспечивающей достаточную точность измерения потенциала, применением различных независимых методов исследований, корректным использованием математического аппарата моделирования и обработки.

Объектом исследования являются принципы функционирования, структура и необходимая методологическая база УОМД, включающая в себя методы преобразования данных измерений и алгоритмы количественного определения массовых долей.

Предметом исследования является устройство определения массовых долей составляющих сплава, формирующее выборки электрохимических измерений на сериях эталонных образцов различного состава, а также массивы измерений на образцах металлов и сплавов в процессе апробации полученных методик.

Научная новизна:

1. Предложена новая структура УОМД и электрохимического датчика, позволившие реализовать новые подходы к анализу состава сплавов, расширить функциональные возможности устройства, в частности, давшие возможность осуществлять определение массовых долей молибдена, хрома, никеля, меди, марганца, углерода и других элементов.

2. Сформулирован принцип функционирования УОМД на основе двухступенчатого алгоритма экспресс-идентификации, сделавший возможным использование хронопотенцио-метрии для реализации УОМД. Этот алгоритм позволяет с погрешностью не более 11 % за время до 5 мин определять массовую долю искомого компонента сплава по хронопотенцио-грамме образца данного сплава.

3. Предложен эффективный адаптивный метод преобразования данных хронопотен-циометрии в УОМД, основанный на применении декомпозиционного метода моделирования (ДММ) и позволяющий, в отличие от существующих аналогов, эффективно (с погреш-

ностью обратного преобразования до 3 %) значительно (в 15-20 раз) снизить размерность получаемых хронопотенциограмм вне зависимости от вида протекающего химического процесса. Используемый ортогональный базис минимальной размерности обеспечивает максимальную точность и устойчивость определения массовой доли составляющей сплава.

4. Впервые для оценки эффективности преобразования данных электрохимической экспресс-идентификации в УОМД использованы диаграммы Г.Ф. Вороного (ДВ), полученные на кластерах обучающей выборки, а также самоорганизующиеся карты признаков (self-organizing map - SOM), что позволило сформулировать новые критерии оценки эффективности преобразования, снижающего размерность данных хронопотенциометрии.

5. Впервые описан и применен метод оценки обобщающей способности моделирования данных на основе анализа полной дифференциальной чувствительности. Данный метод позволяет адаптивно определять адекватность настройки параметров модели определения массовой доли в УОМД и не учитывать реакцию модели на грубые ошибки измерения при оценке обобщающей способности за счет использования параметра чувствительности модели, а не погрешности аппроксимации.

6. Предложен уточненный метод измерения хронопотенциограмм для УОМД, определивший возможность успешной экспресс-идентификация массовой доли молибдена, хрома, никеля, меди, марганца и углерода в сплаве с помощью электрохимических методов анализа, что позволяет расширить области применения как разработанной алгоритмической базы, так и использующего эту базу УОМД.

7. Впервые использован метод автоматического определения структуры нейронной сети на основе оптимизации при адаптивной настройке модели определения массовой доли, что позволило повысить точность идентификации и адаптивность работы УОМД.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Структура УОМД, позволившая реализовать устройство и использовать новые подходы к анализу состава сплавов, расширить функциональные возможности устройства, в частности осуществлять определение массовых долей молибдена, хрома, никеля, меди, марганца, углерода и других элементов.

2. Принцип функционирования УОМД на основе двухступенчатого алгоритма, сделавший возможным использование хронопотенциометрии для реализации УОМД, а, следовательно, и определение с приведенной погрешностью до 11 % за время до 5 мин массовой доли искомого компонента сплава по хронопотенциограмме образца данного сплава.

3. Адаптивный метод преобразования данных хронопотенциометрии, основанный на применении декомпозиционного метода моделирования и позволяющий, в отличие от существующих аналогов, эффективно (с погрешностью обратного преобразования до 3 %) значительно (в 15-20 раз) снизить размерность получаемых хронопотенциограмм вне зависимости от вида протекающего химического процесса; эффективность метода достигается за счет перехода к признаковому пространству с ортогональным базисом минимальной размерности, обеспечивающим максимальную точность и устойчивость определения массовой доли составляющего сплава.

4. Метод оценки обобщающей способности моделирования данных на основе анализа полной дифференциальной чувствительности, позволивший адаптивно определять адекватность настройки параметров двухступенчатого алгоритма, позволяющий сравнить устойчивость работы моделей при анализе данных, отличных от обучающей выборки.

5. Алгоритмы и программы, обеспечивающие работу микропроцессорного модуля электрохимического анализа сплавов как элемента систем управления металлургическими производствами. К ним относятся: программа управления и математической обработки хронопотенциограмм, реализующая принцип функционирования УОМД на основе двухступенчатого алгоритма экспресс-идентификации и выполняющая управление процессом хронопотенциометрии анализируемого образца; программа углубленного анализа и математическо-

го моделирования хронопотенциограмм, позволяющая выполнять настройку параметров двухступенчатого алгоритма экспресс-идентификации и программа для электрохимической идентификации металлов и сплавов, обеспечивающая локальное управление УОМД.

6. Метод автоматического определения структуры нейронной сети на основе оптимизации при адаптивной настройке модели определения массовой доли, позволивший повысить точность идентификации и адаптивность работы УОМД.

Теоретическая ценность работы заключается в создании и описании принципа функционирования и разработке структуры устройства определения массовых долей составляющих сплава на основе двухступенчатого алгоритма, позволившего обеспечить требуемую точность работы при расширении диапазона его применения на определение массовых долей молибдена, хрома, никеля, меди, марганца, углерода.

Практическая ценность работы заключается в аппаратной реализации УОМД Для систем управления на основе двухступенчатого алгоритма экспресс-идентификации, а также программ поддержки функционирования описанных устройств и расширении функциональных возможностей УОМД.

Реализация результатов работы. Результаты работы реализованы в программно-аппаратном комплексе УОМД ЭЛАМ-1 п. Применение созданных моделей и способов их идентификации позволило обеспечить требуемую точность (погрешность не более 11 %) работы устройств, а также расширить диапазон их возможных применений за счет реализации предложенного двухступенчатого алгоритма для определения массовых долей молибдена, хрома, никеля, меди, марганца, углерода и др. Указанные устройства применяются для контроля готовой продукции на Новочеркасской ГРЭС, ОАО НПО «Элан-Гамма», ООО НПП «ЭКОФЕС», а также в учебном процессе ФГБОУ ВПО ЮРГТУ (НПИ).

Апробация работы. Основные положения диссертации и отдельные ее результаты обсуждались и получили положительные отзывы на: международной конференции молодых ученых «Актуальные проблемы электрохимической технологии», ГАОУ ДПО «СарИПКиПРО» (г. Саратов, 25-28 апреля 2008 г.); первой международной конференции «Автоматизация управления и интеллектуальные системы и среды» (ИИПРУ КБНЦ РАН г. Терскол, 2010 г.); всероссийской научно-практической конференции «Современные наукоёмкие инновационные технологии» (Самарский научный центр РАН г. Самара, 24-26 ноября 2009 г.); всероссийской молодежной конференции «Химия под знаком Сигма» (Казанский национальный исследовательский технологический университет, г. Казань, 2-А июля, 2012 г.); 56-58,60-й научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава, научных работников, аспирантов и студентов университета (ЮРГТУ (НПИ) г. Новочеркасск 2007-2009, 2011 гг.); VI Международной научно-практической конференции «Методы и алгоритмы прикладной математики в технике, медицине и экономике» (ЮРГТУ (НПИ) г. Новочеркасск, 27 января 2006 г.); всероссийской научной школы «Микроэлектронные информационно-управляющие системы и комплексы» (ЮРГТУ (НПИ), г. Новочеркасск, 5-7 сентября 2011 г.); XXXIII сессии Всероссийского семинара РАН «Кибернетика энергетических систем» (г. Новочеркасск, 19-21 октября 2011 г.); межрегиональной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых Южного федерального округа «Студенческая научная весна - 2009» (ЮРГТУ (НПИ) г. Новочеркасск, 2009 г).

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 28 научных работ, из них 10 в рекомендованных ВАК изданиях, получено 2 патента на изобретения и 3 свидетельства о регистрации программы для ЭВМ.

Структура диссертации. Диссертация содержит 169 страниц основного текста, 95 рисунков, 42 таблицы и состоит из введения, четырех глав, заключения, списка сокращений, списка литературы из 113 наименований.

-ни

Тр ансформатор Температура 4>чтероьки печи Температуры металла и шлака

___*___ ---1---

САР Эле ктри ч ее кого режима САР Теплового режима САР Технологического режима

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, научная новизна и практическая значимость, сформулированы цель и задачи работы. Представлены положения, выносимые на защиту, апробация работы и структура диссертации.

В первой главе «Обзор устройств анализа состава сплавов в системах управления в металлопроизводстве» проведен обзор существующих систем управления в метал-лопроизводстве, в частности, системы управления сталеплавильным производством (рис. 1). Выделены основные функции устройств определения массовых долей компонентов сплава, работающих в составе системы управления. Выделены ключевые характеристики и требования, которыми должно обладать разрабатываемое УОМД. К этим требованиям относятся:

- небольшое время анализа (порядка 5 мин с учетом операций пробоподготовки);

- достаточная точность анализа (погрешность определения массовой доли составляющей сплава не более 11 %);

- автоматизация процедуры анализа: участие оператора устройства в процессе определения химического состава должно быть минимальным;

- универсальность: возможность определения массовых долей всех необходимых составляющих сплава.

Рассмотрение различных методов и средств анализа показало, что по быстродействию (время проведения электрохимического измерения не превышает 2-3 мин, что удовлетворяет требованию по быстродействию, предъявляемому системой управления), универсальности (в используемых процессах проявляется информация о широком спектре элементов, информация о содержании которых необходима для корректной работы системы управления), пробоподготовке и возможности функционирования в автоматическом режиме электрохимические методы обладают преимуществами перед применяемыми в настоящее время химическими и спектральными методами.

Физические принципы функционирования предлагаемого УОМД основаны на измерении напряжения между электродом сравнения (ЭС) электрохимического датчика и анализируемым образцом при пропускании зондирующих импульсов постоянного тока (форма импульсов подбирается на основании анализа протекающих химических реакций) через образующуюся электрохимическую цепь, включающую вспомогательный электрод (ВЭ) датчика и анализируемый образец, используемый как рабочий электрод (РЭ). Протекающие на поверхности изделия процессы отражаются при этом на форме и особых точках зависимости напряжения от времени или хронопотенциограмме и определяются содержанием или массовой долей многих компонентов сплавов.

Графики хронопотенциограмм (рис. 2) представляют собой векторы отсчётов напряжения достаточно большой размерности (порядка нескольких тысяч отсчетов), а информация о массовой доле компонентов сплава проявляется в их форме, как правило, несколькими способами (зачастую достаточно сложными). То есть, к основным трудностям при реализации УОМД на основе электрохимических методов анализа можно отнести:

- высокую размерность хронопотенциограмм;

1 Г

САР технологическими параметрами

Рис. 1. Пример системы управления сталеплавильным производством

ЩЩЩ]

щ..1

Ч I I ' 1 I

ИИШШШС

1! [ [ 1-' ■ I ] I ',< [ УЧ 2"

Л'е отсчета

Рис. 2. Примеры хронопотенциограмм сплавов хрома

- сложность выделения взаимосвязи массовой доли компонентов сплава и формы графика хронопотенциограммы;

- необходимость разработки устойчивых математических моделей и методов для количественного определения массовой доли компонента сплава.

В связи с этим был предложен принцип функционирования УОМД на основе двухступенчатого алгоритма работы.

I

ПВВ1 БАЦП

ОМК БЦАП

ПВВЗ пввз

Во второй главе «Разработка структуры, новых принципов и алгоритмов функционирования УОМД» предложена и описана структура УОМД, использующего данные методы. Указанное устройство включает в себя электрохимический датчик (э/х датчик на рис. 3) специальной конструкции, микропроцессорную систему сбора информации, в которой осуществляется обработка получаемой информации об определяемой массовой доле и передача этой информации другим элементам системы управления, в частности, ЭВМ верхнего уровня. Подробная структурная схема УОМД показана на рис. 3. Она включает в себя следующие элементы: ОМК - однокристальный микроконтроллер с интегрированными

блоками аналого-цифрового преобразователя (БАЦП), цифро-аналогового преобразователя (БЦАП) и портами ввода-вывода (ПВВ1, ПВВ2, ПВВЗ); БИ - блок индикации; БПИ - блок последовательного интерфейса; БУ - блок управления; СН - стабилизатор напряжения; АК и БП - аккумуляторная батарея и блок питания от внешней сети; НУ - нормирующий усилитель; ПНТ - преобразователь «напряжение-ток», реализующий схему гальваностата на основе управляемого источника тока.

Производится выбор методов, составляющих основу двухступенчатого алгоритма работы УОМД. Принцип функционирования на основе двухступенчатого подхода, заключается в следующем:

- на первой ступени выполняется адаптивное преобразование, снижающее размерность данных хронопотенциометрии;

— на второй используются адаптивные эффективные модели для определения массовой доли компонентов сплава.

Первая ступень позволяет исключить из рассмотрения неинформативные точки хронопотенциограмм и снизить размерность пространства моделирования массовой доли, тем самым обеспечивая вычислительную устойчивость работы УОМД.

Анализируемый обрами

Рис. 3. Структурная схема УОМД

Приводится обзор существующих подходов к преобразованию данных вольтамперо-метрии (анализа зависимости изменяющихся во времени напряжения от тока), как общего случая хронопотенциометрии (анализа временных зависимостей напряжения). На основании анализа наиболее распространенных моделей вольтамперограмм можно выделить основные направления совершенствования алгоритмов преобразования данных УОМД:

1. Реализация интегральных методов построения пространств моделирования хронопо-тенциограмм пониженной размерности.

2. Реализация адаптивных подходов построения пространств, в частности, на основе сверток.

3. Реализация универсальных подходов, не зависящих от форм зондирующих импульсов и иных условий проведения исследований.

Исходя из указанных направлений совершенствования, в качестве первой части двухступенчатого алгоритма электрохимической экспресс-идентификации, а именно модели хронопотенциограммы, снижающей её размерность, были проанализированы следующие методы на основе:

1. Квазианалитических моделей хронопотенциограмм.

2. Диапазонных распределений.

3. Компонентных разложений (декомпозиционный метод).

4. Нейронных сетей (метод «бутылочного горлышка»).

Для выявления наиболее эффективного алгоритма получения признакового пространства, подходящего для применения в двухступенчатом алгоритме работы УОМД, была проведена оценка качества пространств, полученных данными методами по нескольким параметрам. Такими параметрами являются:

1. Геометрический критерий качества г, представляющий собой отношение среднего расстояния между центрами кластеров ) к средней внутрикластерной дисперсии

ШУ _

г

ВД

2. Критерий «силуэт». Значение этого критерия определяется по формуле:

где а ( У;) = ( У(., ); - среднее расстояние от образа У, до других образов кластера См \

= - среднее расстояние от образа У до образов У^ кластера к , отличного

от См. Оценка качества признакового пространства с помощью этого критерия производится по показателю:^ = А^/Л^, где Na - количество образов, аутентичных кластерам, при этом образ У, будем считать аутентичным, если 5 (У;-) > 0.5, N - количество образов в обучающей выборке. Значение ?], иллюстрирует аутентичность образов своим кластерам.

3. Критерий, вычисляемый с помощью самоорганизующихся карт Кохонена. Для вычисления этого критерия сопоставляют результаты автоматической кластеризации с помощью карты Кохонена с имеющейся исходной кластеризацией (в которой к каждому кластеру относят образы хронопотенциограмм сплавов с одинаковыми значениями массовой доли). В результатах автоматической кластеризации выделяют кластеры, содержащие от одного до нескольких классов исходной кластеризации. Информативными будем считать кла-

стеры, содержащие образы одного класса. Доля информативных кластеров составит: Т]50М =Мр/Ы, где Ир - количество образов в информативных кластерах, N - общее количество образов в обучающей выборке.

4. Оценка взаимного расположения образов хронопотенциограмм с помощью ДВ. При этом с помощью ДВ определяются границы исходных кластеров (т.е. кластеров составленных из хронопотенциограмм одного образца), а качество признакового пространства определяется количеством сг пересечений. Под пересечением ССк исходной и полученной кластеризации в двумерной проекции признакового пространства понимается наличие в пределах границ кластера Ск образов хронопотенциограмм образцов с различными значениями массовой доли.

Для каждого из описанных алгоритмов были определены перечисленные параметры эффективности преобразования (таблица 1).

Вид модели 6,% Г сг 1, Лбом

Квазианалитическая модель 7-18 2.299 2 0.1904 0.238

Диапазонные распределения - 2.869 0 0.286 0.19

Компонентное разложение 0.5-1.5 3.083 0 0.429 0.476

"Бутылочное горлышко" 1-6 3.018 0 0.381 0.476

В таблице: 5 — относительная погрешность восстановления исходной хронопотен-циограммы, %; г — геометрический критерий качества, отн. ед.; сг — количество пересечений; Т]х - параметр эффективности на основе «силуэта», отн. ед.; /750м - параметр эффективности на основе карт Кохонена, отн. ед..

Сопоставление четырех алгоритмов формирования признаковых пространств по данным экспресс-идентификации контрольной выборки молибденсодержащих сплавов показало, что:

- наилучшим по возможности восстановления и качеству кластеризации является пространство, формируемое на основе декомпозиционного метода моделирования (компонентный подход);

- близкого качества кластеризации можно достичь, используя нейро-сетевой подход, но при этом практически в 1,5-2 раза увеличивается размерность пространства, а, следовательно, и порядок возможных моделей количественной идентификации.

Таким образом, в качестве первого этапа работы двухступенчатого алгоритма УОМД наиболее эффективным является преобразование вектора хронопотенциограммы в образ признакового пространства компонентного разложения. При использовании алгоритма компонентного разложения для получения информационных признаков хронопотенциограмм выбираются коэффициенты ортогонального разложения по базису V собственных векторов матрицы К выборочных ковариационных моментов (центрированного разброса) отсчетов хронопотенциограммы: У = V1 Е).

Был произведен выбор эффективной, адаптивной модели, используемой для определения массовой доли компонента при реализации второго этапа двухступенчатого алгоритма работы УОМД. Были проанализированы три вида методов количественного определения массовой доли компонента сплава по хронопотенциограмме образца, с помощью которых возможна реализация второго этапа двухступенчатого алгоритма:

1. Аппроксимация или интерполяция искомой зависимости массовой доли в УОМД алгебраическими функциями по методу наименьших квадратов.

2. Применение искусственных нейронных сетей (ИНС) прямого распространения и с радиальными базисными функциями (РБФ).

3. Применение системы нечеткого вывода.

К алгоритму расчета массовой доли от признаковых переменных особых требований по скорости работы модели не предъявляется, так как время работы такого алгоритма значительно меньше требуемого времени анализа (не более 5 минут). Поэтому оценка перечисленных выше алгоритмов произведена по следующим параметрам:

1. Погрешность определения массовой доли сплава. В связи с тем, что при изготовлении сплавов используются стандартные допуски на содержание основных составляющих, в качестве характеристики точности модели была выбрана приведенная погрешность вида:

^ Мо\

где - истинное значение массовой доли из обучающей выборки; м>Мо - вычисленное значение. На основании указанных допусков, составляющих А1¥ » (2 н-4)%, было определено предельное значение приведенной погрешности, составляющее ¿>шах =7% и, соответственно, требование к точности модели 5 < 1 %.

2. Чувствительность результата дк к флуктуациям входных переменных. Она определяется по каждой признаковой переменной как отношение относительных приращений расчетного значения массовой доли Ди>(: и самой признаковой переменной Аук:

дк=Ам,'к/Аук.

Указанная чувствительность характеризует устойчивость работы алгоритма к отклонениям в хронопотенциограммах, а, следовательно, и в значениях признаковых переменных для одного и того же образца. Исследования показали, что по данным для разных составляющих сплавов предельное значение чувствительности и требование к чувствительности алгоритма можно сформулировать как:

дк < 0.072.

3. Обобщающая способность метода в рабочем диапазоне входных значений. Под рабочим диапазоном понимается диапазон значений входных переменных в обучающей выборке. Под обобщающей способностью при этом понимается способность метода давать правильные результаты не только для примеров, участвовавших в процессе обучения, но и для любых новых, которые не участвовали в нем. Для этого в указанном диапазоне определяются максимальное и минимальное расчетные значения массовой доли В случае, если эти значения находятся в пределах значений 1\\к} из обучающей выборки, определяется показатель обобщающей способности модели г]0. Был предложен новый метод оценки обобщающей способности модели. Основные этапы метода приведены ниже:

а) вычисляются отклики м> метода на тестовую последовательность входных образов:

где I - количество образов в тестовой последовательности; / = 1,..,/; к - номер признаковых переменных; уз - совокупность из т образов обучающей выборки упорядочивается

по величине модуля вектора координат каждого образа; Ик = к — Ш', к- шаг по у -ой признаковой переменной;

б) по вектору м> определяется вектор полных дифференциальных чувствительностей:

, . ч л Тик дн> к

Л(ж1 = 2.--иу , где п - размерность признакового пространства; ук - к-я призна-

4=1 дук

ковая переменная; м>! - отклик на г -й образ тестовой последовательности;

5й> Ж-,, - й>, , „ - „ -- -. оценка первой частной производной м' по у,, в точке к;

дук 2кк

в) по графику (рис. 4) полной дифференциальной чувствительности определяют график выборочной полной дифференциальной чувствительности ("й)). Для этого в векторе м> выделяются значения й/ , как наиболее близкие к значениям массовой доли W из

г) полученная зависимость £(й>) аппроксимируется с помощью сглаживающего сплайна.

Если алгоритм адекватно описывает искомую зависимость массовой доли от признаковых переменных

™=/{У\,Уг>Уъ)> что

определяет его обобщающую способность, то его чувствительность к входным переменным, для оценки которой использована полная дифференциальная чувствительность, будет сохранять свой характер при любых значениях ^ из рабочего диапазона. Следовательно, при значениях м>, отличающихся от IV из обучающей выборки, полная дифференциальная чувствительность ^Л) и выборочная полная дифференциальная чувствительность Б1 (й)) будут минимально отличаться.

Исходя из этого, показатель обобщающей способности Т]0 определяется как величина обратная площади фигуры В (рис. 4), ограниченной кривыми ) и 5, (м''):

/ И''

Описанный выше алгоритм определения обобщающей способности удобно использовать для оценки качества адаптивной настройки модели непосредственно при оперативной работе УОМД.

Для приведенных методов были вычислены описанные показатели эффективности (таблица 2). По значениям указанных показателей применимыми к задаче описания искомой зависимости оказались искусственная нейронная сеть прямого распространения и одна из сетей радиально-базисных функций.

Для обеих выбранных сетей был определен показатель обобщающей способности, значение которого для персептрона оказалось значительно выше, поэтому именно эта мо-

обучаюгцей выборки и соответствующие им значения ;

Рис. 4. К определению показателя обобщающей способности модели в УОМД

дель является наилучшей для описания зависимости массовой доли компонента сплава от признаковых переменных.

Таблица 2. Результаты сравнения методов определения массовой доли компонента сплава

Вид модели д,%

«1 Яг «3

Квазианалитическая 1,5 0,0452 0,7791 0,2331 .

ИНС прямого распространения 1,7 0,0025 0,0024 0,0028 0,341

Система нечеткого вывода 5,1 - - - 0,011

Сеть РБФ 0,38 0,0513 2,4684 2,323 -

0,62 0,0233 0,0479 0,0793 0,049

Для обучения ИНС прямого распространения использован метод обратного распространения ошибки, дополненный оптимизацией структуры ИНС, а именно количества скрытых слоев п1 и нейронов пп в них, по методу покоординатного спуска. Использовалась функция цели в виде средней приведенной погрешности и интервалами изменения параметров: «/ = 14-10; ии = 1-г 10.

Использование данной оптимизации в оперативном алгоритме работы УОМД позволило повысить точность модели массовой доли и адаптивность при переходе от одного сплава к другому.

В третьей главе «Исследование типов процессов, используемых УОМД, и точности работы устройства для различных применений» приводится описание особенностей различных типов процессов инверсионного восстановления, реализованных в УОМД и их хронопотенциограмм, включая определяемые с их помощью элементы. Выделяется основные три группы этих процессов, реализуемые в УОМД при определении массовых долей различных металлов:

1. Инверсионное восстановление сольватированных катионов (соединений катионов с молекулами воды) и катионных комплексов (растворимых соединений катионов с другими молекулами или анионам).

2. Инверсионное восстановление анионов и анионных комплексов.

3. Инверсионное восстановление твердофазных соединений (нерастворимых, химически активных в этом состоянии).

Рассматривается применение описанных в главе 2 принципов работы УОМД для хронопотенциограмм каждого вида процессов инверсионного восстановления. Результаты исследования приведены в таблице 3.

В качестве хронопотенциограмм инверсионного восстановления твердофазных соединений были рассмотрены хронопотенциограммы сплавов никеля и марганца. В качестве хронопотенциограмм окисления до анионов и анионных комплексов и их инверсионного восстановления рассмотрены хронопотенциограммы сплавов хрома. Кроме сплавов хрома с помощью данного вида процессов возможна экспресс-идентификация содержания углерода в сплаве. Процессы инверсионного восстановления сольватированных катионов и катионных комплексов рассмотрены на примере хронопотенциограмм сплавов, содержащих медь.

Таблица 3. Результаты применения УОМД для определения массовых долей различных компонентов сплава

Определяемый элемент Никель Хром Углерод Медь Марганец

Диапазон IV, % 9-70 1-25 0-0,2 50-100 1-14

Приведенная погрешность (не более), % 13,6* 11 8 8,4 6,5

* вероятность получения указанной погрешности составляет а 3 %, для подавляющего же большинства образов обучающей выборки погрешность максимальная погрешность составила я 7,5 %.

В четвертой главе «Программно-аппаратная реализация и технические характеристики УОМД» приводится описание реализации аппаратной части УОМД в форме мик-

x

I Предварительна! обработка и [ фильтрация

| хронопотенциограммы

Ц

ропроцессорного устройства «ЭЛАМ», имеющего структуру, описанную в главе 2 (рис. 3). Для поддержки его работы были разработаны следующие программы:

1. «Программа управления и математической обработки хронопотенциограмм системы экспресс-идентификации сплавов».

2. «Программа углубленного анализа и математического моделирования».

3. «Программа для электрохимической идентификации металлов и сплавов (ЭЛАМ-ln)».

«Программа управления и математической обработки хронопотенциограмм в системах экспресс-идентификации сплавов» (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2012619573) предназначена для получения и исследования хронопотенциограмм сплавов черных и цветных металлов для систем электрохимической экспресс-идентификации. Она осуществляет управление работой аппаратного комплекса «ЭЛАМ», прием результатов измерения хронопотенциограммы в ЭВМ верхнего уровня, математическую обработку полученных хронопотенциограмм и выдачу результата этой обработки, в том числе протокола исследования. Для взаимодействия с аппаратным комплексом в программе реализована связь по последовательному интерфейсу RS-232. Получаемые хронопотенциограммы сохраняются в автоматически генерируемом текстовом файле. Обработка хронопотенциограмм осуществляется с помощью математической модели, основанной на

комбинированном подходе исследования хронопотенциограмм на основе применения декомпозиционного метода моделирования и нейросетевого подходов. Кроме того, по результатам исследования генерируются краткий и подробный протоколы. В кратком протоколе указываются дата, объект и результат исследования. В подробном же протоколе приводятся также и параметры математической модели. Оба вида протоколов могут быть записаны в файл MS Word.

Общая структура алгоритма настройки УОМД приведена на рис. 5. Реализующая его «Программа углубленного анализа и математического моделирования хронопотенциограмм системы экспресс-идентификации сплавов» (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2012619764) предназначена для адаптивной настройки УОМД на тот или иной тип сплава и определяемого компонента. Она позволяет обрабатывать обучающие выборки хронопотенциограмм на персональной ЭВМ, тем самым проверяя возможность и точность определения массовых долей для новых приложений. Программа реализует основные вычислительные процессы УОМД, а также вспомогательные методы анализа.

В рамках этого алгоритма каждый график хронопотенциограммы из обучающей выборки подвергается предварительному прореживанию, цель которого - снизить размерность хронопотенциограммы. Следующий этап идентификации двухступенчатого алгоритма заключается в применении медианного фильтра для устранения модуляционных помех на хронопотенцио-граммах, оставшихся после прореживания. Прореженные и отфильтрованные хронопотен-

Получение адаптивного базиса признакового пространства

дмм _

I ~

Преобразование Хронопотенциограмм в образы признакового пространства

I

Задание начальной структуры ИНС (количество нейронов ян и скрытых слоев nl)

Определение показателя обобщающей способности модели

С

Рис. 5. Алгоритм настройки УОМД

циограммы являются входными данными для линейного ортогонального преобразования в признаковое пространство - ДММ. Выходными же данными ДММ является совокупность образов хронопотенциограмм, заданных координатами в признаковом пространстве. Эти координаты, совместно со значениями массовых долей, соответствующих каждой хронопо-тенциограмме представляют собой обучающую выборку для искусственной нейронной сети прямого распространения. На данных указанной выборки совместно с обучением оптимизируется структура ИНС. Обучением и оптимизацией структуры ИНС процесс идентификации двухступенчатого алгоритма завершается.

В программе предусмотрены возможности подробной визуализации каждого из этапов моделирования в области построения и проверки ранее идентифицированных моделей на новых хронопотенциограммах.

«Программа для электрохимической идентификации металлов и сплавов (ЭЛАМ-1п)» (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2010617043) предназначена для управления процессом и обработкой информации в УОМД «ЭЛАМ-1п». К основным функциям программы относятся: управление режимом зондирующих импульсов, хранение результата измерения, сжимающее ортогональное преобразование данных, распознавание полученного образа, вычисление массовых долей компонентов, принятие решения о последовательности применяемых режимов и электрохимических датчиков, идентификация некорректных измерений, контроль питания устройства. Программа применяется в оперативном контроле металлов, сплавов и металлических покрытий в машиностроении, металлургии, приборостроении и таможенном деле.

Технические характеристики разработанного УОМД следующие:

1. Габаритные размеры, мм:

а) корпуса 115x140x30;

б) датчиков 185, 025;

в) длина кабеля датчика, не менее 800;

г) длина кабеля с выносным зажимом, не менее 300;

2. Масса, не более, кг

а) измерительного блока 0,40;

б) датчика 0,2;

3. Напряжение питания, В

от специального блока питания 5В;

4. Потребляемый ток в режиме, не более, мА 100;

5. Длительность измерения, мин до 5;

6. Температура окружающего воздуха, °С от 5 до 40;

7. Системные требования Windows ХР, наличие СОМ-порта;

8. Определяемые элементы, диапазоны содержаний и уровень погрешности приведены в таблице 3.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

1. Сформулирован принцип функционирования УОМД на основе двухступенчатого алгоритма экспресс-идентификации, сделавший возможным использование хронопотенцио-метрии для реализации устройства определения массовой доли искомого компонента сплава по хронопотенциограмме образца данного сплава с приведенной погрешностью не более 11 % и за время до 5 мин.

2. Разработана структура УОМД и электрохимического датчика, позволившая использовать новые подходы к анализу состава сплавов, расширить функциональные возможности устройства, в частности осуществлять определение массовых долей молибдена углерода, никеля, меди, марганца и хрома.

3. Предложен адаптивный метод преобразования данных хронопотенциометрии, основанный на применении декомпозиционного метода моделирования и позволяющий, в отли-

чие от существующих аналогов, эффективно (с погрешностью обратного преобразования до 3 %) значительно (в 15-20 раз) снизить размерность получаемых хронопотенциограмм вне зависимости от вида протекающего химического процесса; эффективность метода достигается за счет перехода к признаковому пространству с ортогональным базисом минимальной размерности, обеспечивающему максимальную точность и вычислительную устойчивость определения массовой доли.

4. Предложен метод оценки обобщающей способности моделирования данных на основе анализа полной дифференциальной чувствительности, позволивший адаптивно определять адекватность настройки параметров двухступенчатого алгоритма. Указанный метод позволяет сравнить устойчивость работы различных моделей при анализе данных, отличных от обучающей выборки.

5. Алгоритмы и программы, обеспечивающие работу УОМД как элемента систем управления металлургическими производствами. К ним относятся: программа управления и математической обработки хронопотенциограмм, реализующая принцип функционирования УОМД на основе двухступенчатого алгоритма экспресс-идентификации и выполняющая управление процессом хронопотенциометрии анализируемого образца; программа углубленного анализа и математического моделирования, позволяющая выполнять настройку параметров двухступенчатого алгоритма экспресс-идентификации и программа для электрохимической идентификации металлов и сплавов, непосредственно управляющая УОМД «ЭЛАМ-1п».

6. Предложен метод автоматического определения структуры нейронной сети на основе оптимизации при адаптивной настройке модели определения массовой доли, позволивший повысить точность идентификации и адаптивность работы УОМД.

7. Предложен уточненный метод измерения хронопотенциограмм для УОМД. определивший возможность успешной экспресс-идентификации массовой доли углерода, никеля, меди, молибдена, марганца и хрома в сплаве с помощью электрохимических методов анализа, расширивший область применения, как разработанной методологической базы, так и использующего эту базу УОМД.

8. Разработанные УОМД внедрены на Новочеркасской ГРЭС, ОАО НПО «Элан-Гамма», ООО НПП «ЭКОФЕС», а также в учебном процессе ФГБОУ ВПО ГОРГТУ (НПИ).

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ Публикации в ведущих изданиях, рекомендованных ВАК

1. Липкин М.С. Математические модели адаптивных динамических систем экспресс-классификации металлов и сплавов / Липкин М.С., Седов A.B., Онышко Д.А., Липкин В.М., Липкин С.М. // Известия Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета ЛЭТИ - 2011. - № 7. - с. 61-65.

2. Шишка В.Г. Многомерные модели процессов окисления углерода в щелочных электролитах и электрохимическая интеркаляции в апротонных / Шишка В.Г., Онышко Д.А., Седов A.B., Липкин С.М., Липкин В.М., Лиходед Т.А., Липкина Т.В. // Изв. вузов. Сев,-Кавк. регион, техн. науки. - 2011. - Спецвып. - с. 33-42.

3. Шишка В.Г. Применение кластерного анализа в электрохимической идентификации конструкционных и специальных сталей и сплавов / Шишка В.Г., Онышко Д.А., Седов A.B., Липкин С.М., Пожидаева С.А., Лиходед К.В. // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион, техн. науки. - 2011. - Спецвып. - с. 82-87.

4. Седов A.B. Математическое моделирование и распознавание процессов электрохимической поляризации в системах экспресс анализа металлических сплавов / Седов A.B., Липкин М.С., Липкин С.М., Онышко Д.А. // Известия Самарского научного центра РАН. -2009. - т. 11 (27), № 5 (2). - с. 428-432.

5. Седов A.B. Оптимальная дискретизация хронопотенциограмм при анализе и диагностике сплавов в промышленном оборудовании / Седов A.B., Онышко Д.А., Липкин М.С., Липкин С.М. //Изв. вузов. Электромеханика. - 2010. - Спецвып. - с. 127-129.

6. Седов A.B. Адаптивная система диагностики состава низколегированных молибден-содержащих сплавов электрооборудования на основе трехслойного перцептрона / Седов A.B., Онышко Д.А., Липкин М.С., Липкин С.М. // Изв. вузов. Электромеханика. - 2010. -Спецвып.-с. 129-131.

7. Седов A.B. Комбинированные нейросетевые модели диагностики состава низколегированных молибденсодержащих сплавов энергооборудования / Седов A.B., Липкин М.С., Липкин С.М., Онышко Д.А. // Изв. вузов. Электромеханика. - 2012. - №2. - с. 95-96.

8. Липкин М.С. Электрохимический экспресс-контроль толщины гальванических покрытий / Липкин М.С., Шишка В.Г., Пряженцев В.В., Петрова E.H., Липкин С.М.// Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. - 2006. - Прил. к № 4. - с. 52.

9. Бреславец В.П. Диагностика никель-кадмиевых аккумуляторов потенциостатическим импульсным методом / Бреславец В.П., Липкин М.С., Барсуков С.Г., Суховерхов Д.А., Липкин С.М.// Изв. вузов. Электромеханика. - 2007. - Спецвып. : Электроснабжение. -с. 55-56.

10. Бреславец В.П. Принципы построения структуры системы автоматизированной диагностики никель-кадмиевых аккумуляторных батарей большой емкости / Бреславец В.П., Липкин М.С., Липкин С.М., Еланцев И.А. // Изв. вузов. Электромеханика. - 2008. - Спецвып. - с. 68-69.

Патенты, свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ

11.Патент 2315990 RU, МПК G01N27/48 Способ электрохимической идентификации вида и количественного содержания оксидных, сульфидных и углеродных включений в ме-таллокомпозиционные системы / Липкин М.С., Шишка В.Г., Пожидаева С.А., Липкин С.М., Липкина Т.В. - Заявл. 24.08.2006; опубл. 27.01.2008, Бюл. № 3.

12.Патент на полезную модель 74713 Рос. Федерация: МПК G01N 27/00 Электрохимический датчик для устройства локального электрохимического экспресс-анализа / Липкин М.С., Липкина Т.В., Липкин С.М., Боловинов E.H., Шишка В.Г., Пожидаева С.А. -заявл. 06.02.2008; опубл. 10.07.2008.

13.Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ №2010617043 Программа для электрохимической идентификации металлов и сплавов (ЭЛАМ-1п) / Онышко Д.А., Липкин С.М., Седов A.B. зарегистр. 21.10.2012 дата выдачи 24.08.2010.

14. Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ №2012619764. Программа управления и математической обработки хронопотенциограмм в системах экспресс-идентификации сплавов. / Седов A.B., Лиходед К.А., Лиходед Т.А., Липкин С.М., зарегистр. 17.09.2012 дата выдачи 29.10.2012.

15. Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ №2012619573. Программа углубленного анализа и математического моделирования хронопотенциограмм системы экспресс-идентификации сплавов / Седов A.B., Липкин С.М., заргистр. 22.10.2012 дата выдачи 14.09.2012.

Публикации в сборниках научных статей, трудов и материалов конференций

16.Галченко О.Л. Инверсионное электроосаждение и условия его применения в электрохимическом анализе металлов и сплавов / Галченко О.Л., Резникова Т.А., Липкин С.М., Пожидаева С.А., Липкина Т.В.// Студенческая научная весна - 2005 : сб. науч. тр. аспирантов и студентов ЮРГТУ (НПИ) / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). - Новочеркасск: ЮРГТУ, 2005.-с. 116-117.

17. Липкин М.С. Возможности экспресс-диагностики никель кадмиевых аккумуляторов на основе анализа релаксационных процессов / Липкин М.С., Липкин С.М., Шишка В.Г., Цветков В.В., Михайличенко K.M.// Методы и алгоритмы прикладной математики в техни-

ке, медицине и экономике : материалы VI Междунар. науч.-практ. конф., г. Новочеркасск, 27 янв. 2006 г. : в 3 ч. / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). - Новочеркасск : ЮРГТУ, 2006. -ч. 1.-с. 35-37.

18.Липкин М.С. Алгоритмическое обеспечение обработки данных импульсной хронопо-тенциометрии / Липкин М.С., Липкин С.М., Онышко Д.А., Лиходед К.В. // Ученые ЮРГТУ (НПИ) к юбилею университета : материалы 56-й науч.-техн. конф. профессорско-преподават. состава, научных работников, аспирантов и студентов / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). - Новочеркасск : "Оникс+", 2007. - с. 158-159.

19. Липкин С.М. Программно-алгоритмическое обеспечение электрохимического экспресс-анализа металлов и сплавов / Липкин С.М., Лиходед К.А., Онышко Д.А. // Сборник статей и сообщений по материалам 57-й научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава, научных работников, аспирантов и студентов университета / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). - Новочеркасск : ЮРГТУ (НПИ), 2008. - с. 95-96.

20.Липкин С.М. Многомасштабные алгоритмы электрохимического экспресс-анализа компонентов конструкционных сплавов / Липкин С.М., Онышко Д.А. // Результаты исследований - 2009 : материалы 58-й науч.-техн. конф. профессорско-преподавательского состава, науч. работников, аспирантов и студентов ЮРГТУ (НПИ) / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). - Новочеркасск : ЮРГТУ (НПИ), 2009. - с. 286-287.

21 .Липкин С.М. Принципы иерархической системы экспресс-анализа хрома и углерода в чугунных сталях и ферросплавах / Липкин С.М., Онышко Д.А. // Студенческая научная весна - 2009 : материалы Межрегион, науч.-техн. конф. студ., асп. и молодых ученых Южного федерального округа / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). - Новочеркасск : ЮРГТУ (НПИ), 2009. - с. 49-50.

22.Седов A.B. Адаптивная система экспресс-идентификации состава металлических сплавов / Седов A.B., Липкин С.М., Онышко Д.А. // «Автоматизация управления и интеллектуальные системы и среды» Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации, Институт информатики и проблем регионального управления Кабардино-Балкарского научного центра РАН, 2010. - с. 49-50.

23.Липкина Т.В. Процессы инверсионного восстановления и их применение в анализе металлов и сплавов / Липкина Т.В., Пожидаева С.А., Липкин С.М. // Актуальные проблемы электрохимической технологии: материалы Межд. конф. мол. ученых, г. Саратов, 25-28 апр. 2011 г. в 2 ч./ г. Саратов: ГАОУ ДПО «СарИГЖиПРО», 2011. - ч.2. - с. 235-240.

24. Липкин С.М. Самоорганизующиеся сети Кохонена в экспресс-идентификации мо-либденсодержащих сплавов / Липкин С.М., Седов A.B., Липкин М.С., Липкина Т.В., Бо-гданченко А.Н., Шевцов A.A. // Актуальные проблемы электрохимической технологии: материалы Межд. конф. мол. ученых, г. Саратов, 25-28 апр. 2011 г. в 2 ч./ г. Саратов: ГАОУ ДПО «СарИПКиПРО», 2011. - ч.2. - с. 235-240.

25.Липкин С.М. Кластерный анализ как алгоритмическая основа электрохимической идентификации / Липкин С.М., Онышко Д.А., Рослякова Н.Г., Липкин М.С., Лиходед Т.АЛ Результаты исследований - 2011 : материалы 60-й науч.-техн. конф. профессорско-преподавательского состава, науч. работников, аспирантов и студентов / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ) - Новочеркасск : ЮРГТУ (НПИ), 2011. - с. 214-215.

26. Липкин М.С. Теоретические основы аналитических применений анодной импульсной хронопотенциометрии / Липкин М.С., Короленко П.В., Липкин С.М. //.Результаты исследований - 2011 : материалы 60-й науч.-техн. конф. профессорско-преподавательского состава, науч. работников, аспирантов и студентов / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ) -Новочеркасск : ЮРГТУ (НПИ), 2011. - с. 216-217.

27.Седов A.B. Адаптивная математическая модель диагностики и содержания молибдена на основе трехслойной нейросети прямого распространения / Седов A.B., Липкин В.М., Липкин С.М. // Результаты исследований - 2011 : материалы 60-й науч.-техн. конф. про-

фессорско-преподавательского состава, науч. работников, аспирантов и студентов / Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ) - Новочеркасск : ЮРГТУ (НПИ), 2011. - с. 219-221.

28.Липкин С.М. Оптимальные признаковые пространства для математических моделей хронопотенциограмм электрохимической идентификации / Липкин С.М. // Химия под знаком Сигма: исследования, инновации, технологии: материалы Всероссийской молодежной конференции, 2—4 июля, 2012 г.; Из-во образ, и науки России, Казан, нац. исслед. технол. ун-т. - Казань: Изд-во КНИТУ. 2012. - с. 187-189.

Личный вклад автора в опубликованных в соавторстве работах: в [1-3] разработка математических моделей, проведение численных экспериментов; [4-9] постановка задачи, выбор методов моделирования, проведение численных экспериментов, разработка программного обеспечения; в [10-12] разработка методов, разработка программного обеспечения; в [13-19] разработка алгоритмов, программного обеспечения, проведение численных экспериментов; в [19-26] адаптация методов моделирования к решаемым задачам, проведение испытаний аппаратного обеспечения.

Липкии Семен Михайлович

МЕТОДЫ И УСТРОЙСТВА ОПРЕДЕЛЕНИЯ МАССОВЫХ ДОЛЕЙ КОМПОНЕНТОВ СПЛАВА ДЛЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ МЕТАЛЛОПРОДУКЦИИ

Автореферат

Подписано в печать 15.03.2013. Формат 60><841/1б. Бумага офсетная. Печать цифровая. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 120. Заказ № 46-256.

Отпечатано в ИД «Политехник» 346428, г. Новочеркасск, ул. Первомайская, 166 idp-npi@mail.ru

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Южно-Российский государственный технический университет (Новочеркасский политехнический институт)»

На правах рукописи

ЛИПКИН СЕМЕН МИХАЙЛОВИЧ

МЕТОДЫ И УСТРОЙСТВА ОПРЕДЕЛЕНИЯ МАССОВЫХ ДОЛЕЙ КОМПОНЕНТОВ СПЛАВА ДЛЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ МЕТАЛЛОПРОДУКЦИИ

1

Специальность 05.13.05 - Элементы и устройства систем вычислительной техники и систем управления

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель доктор технических наук,' доцент Седов A.B.

Новочеркасск - 2013

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение.......................................................................................................................5

1 ОБЗОР УСТРОЙСТВ АНАЛИЗА СОСТАВА СПЛАВОВ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ В МЕТАЛЛОПРОИЗВОДСТВЕ....................................................13

1.1 Применение устройств определения массовых долей составляющих сплава в системах управления технологическими процессами в металлургии....................13

1.2 Варианты реализации УОМД и область применения........................................19

1.3 Общие принципы функционирования УОМД. Процессы электрохимического экспресс-анализа........................................................................................................29

1.4 Выводы по главе 1................................................................................................38

2 РАЗРАБОТКА СТРУКТУРЫ, НОВЫХ ПРИНЦИПОВ И АЛГОРИТМОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ УОМД............................................................................39

2.1 Структура микропроцессорного УОМД.............................................................39

2.1.1 Алгоритмы функционирования и настройки УОМД......................................42

2.2 Алгоритмы эффективного преобразования данных хронопотенциометрии ....45

2.2.1 Обзор существующих подходов к преобразованию хронопотенциограмм...45

2.2.2 Основные подходы к преобразованию данных при экспресс-анализе. Общая информация................................................................................................................50

2.2.3 Критерии оценки эффективности преобразования данных............................57

2.2.4 Экспериментальное исследование признакового пространства квазианалитических моделей хронопотенциограмм................................................63

2.2.5 Экспериментальное исследование признакового пространства на основе метода диапазонных распределений.........................................................................72

2.2.6 Экспериментальное исследование декомпозиционного (компонентного) метода реализации признакового пространства электрохимической экспресс-идентификации ...........................................................................................................80

2.2.7 Экспериментальное исследование нейросетевого подхода к реализации признакового пространства.......................................................................................86

2.3 Методы вычисления массовой доли компонента сплава по признаковым переменным в УОМД.................................................................................................94

2.3.1 Известные методы и алгоритмы решения задачи количественного определения массовой доли компонента сплава по хронопотенциограмме...........94

2.3.2 Характеристика решаемой задачи и требования к алгоритму расчета массовой доли компонента......................................................................................100

2.3.3 Метод оценки обобщающей способности модели по тестовой последовательности.................................................................................................103

2.3.4 Расчет массовой доли с помощью уравнений регрессии..............................105

2.3.5 Исследование возможности применения нейронных сетей прямого распространения для определения массовой доли компонента сплава в УОМД. 110

2.3.6 Применение систем нечеткого вывода для расчета массовой доли компонента сплава по признаковым переменным в УОМД..................................115

2.3.7 Применение радиально-базисных нейронных сетей для аппроксимации зависимости массовой доли компонента сплава от признаковых переменных в УОМД.......................................................................................................................123

2.4 Выводы по главе 2..............................................................................................130

3 ИССЛЕДОВАНИЕ ТИПОВ ПРОЦЕССОВ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ УОМД, И ТОЧНОСТИ РАБОТЫ УСТРОЙСТВА ДЛЯ РАЗЛИЧНЫХ ПРИМЕНЕНИЙ.... 132

3.1 Применение двухступенчатого алгоритма к хронопотенциограммам инверсионного восстановления твердофазных соединений..................................133

3.2 Применение двухступенчатого алгоритма к хронопотенциограммам окисления до анионов и анионных комплексов и их инверсионного восстановления..........145

3.3 Применение двухступенчатого алгоритма к хронопотенциограммам инверсионного восстановления сольватированных катионов и катионных комплексов...............................................................................................................154

3.4 Выводы по главе 3..............................................................................................157

4 ПРОГРАММНО-АППАРАТНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАР АКТЕР ИСТИКИ УОМД..................................................................................159

4.1 Программа записи и математической обработки хронопотенциограмм системы экспресс идентификации сплавов для УОМД........................................................159

4.2 Программа углубленного анализа и математического моделирования хронопотенциограмм системы экспресс идентификации сплавов УОМД...........163

4.3 Технические характеристики разработанного УОМД.....................................172

4.4 Выводы по главе 4..............................................................................................173

Заключение...............................................................................................................175

Список сокращений.................................................................................................177

Список литературы..................................................................................................179

Приложение 1 Внедрение результатов диссертационной работы.........................192

Приложение 2 Реализация МПС УОМД.................................................................198

Введение

Актуальность темы. Развитие и совершенствование современного производства, связанного с получением и обработкой металлов и сплавов, во многом определяется возможностями создания гибких, адаптивных и интеллектуальных устройств автоматизации, контроля и управления. Необходимым элементом системы управления такими производствами является устройство определения массовых долей (УОМД) компонентов сплава, входящее в подсистемы входного, выходного и промежуточного контроля металлопродукции. Первичные преобразователи информации таких устройств должны характеризоваться высоким быстродействием, включая операции пробоподготовки, простотой обслуживания, а также многофункциональностью и универсальностью, так как в процессе производства зачастую необходима информация о многих составляющих сплава и их состояниях. Так, в системах управления сталеплавильным производством анализ содержания одного компонента сплава должен занимать не более 5 минут, так как из-за особенностей протекающих процессов при большем времени анализа информация о химическом составе расплава теряет свою актуальность. Перспективной основой разработки требуемых устройств является использование электрохимических методов анализа. Методологическая база таких устройств обеспечивает повышение технико-экономических и эксплуатационных характеристик как системы управления, так и всего производства.

Проблемы создания этих, принципиально новых устройств систем управления связаны с разработкой новой структуры и принципов функционирования гибких, адаптивных и интеллектуальных методов и алгоритмов обработки получаемой информации. Применение электрохимических методов определяет как особенности структуры самого устройства, так и электрохимического датчика. Вследствие упрощенной пробоподготовки данные, получаемые электрохимическим анализатором, представляют собой многомерные и сложно связанные информационные потоки. В связи с этим требуются особые принципы и алгоритмы их обработки. Перспективной базой для создания алгоритмов обработки этих потоков являются методы многомерного моделирования в сочетании с методами ис-

кусственного интеллекта. Такой подход является этапом создания интеллектуальных устройств, обеспечивающих неразрушающее экспресс-определение массовых долей молибдена, хрома, никеля, меди, марганца, углерода и других функционально значимых компонентов конструкционных и специальных сталей и сплавов и других металлокомпозиционных систем, диагностику остаточной емкости никель-кадмиевых аккумуляторов и защитных гальванических покрытий, а также анализ повреждений сплавов коррозией.

Работа выполнена в соответствии с приоритетным направлением развития науки, технологий и техники РФ «Информационно-телекоммуникационные системы» (утвержденным указом Президента РФ от 30.03.02 г. и переутвержденным 21.05.06 г.); научным направлением Южно-Российского государственного технического университета (НПИ) «Теория и принципы построения информационно-измерительных систем и систем управления» (утвержденным решением ученого Совета университета от 25.01.03 г. и переутвержденным 01.03.06 г.); темой президиума ЮНЦ РАН «Моделирование и идентификация процессов в сложных электроэнергетических, электромагнитных системах и технологическом оборудовании», 2011-2012 годы (государственная регистрация №012001153665), а также в рамках грантов по федеральной целевой программе «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы, гос.контр. № 14.740.11.0371, 2010 г и № 14.740.11.0966 от 05.05.2011(3).

Целью диссертационной работы является разработка структуры, принципов функционирования и основных алгоритмов работы УОМД, упрощающих процесс определения химического состава металлического сплава с сохранением требуемой точности, обладающих высокой адаптивностью, универсальностью для различных сплавов, простотой использования и многофункциональностью.

Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач:

- анализ существующих методов и устройств определения состава сплавов в производстве и обработке металлов;

- разработка структуры и формулировка принципов функционирования устройства определения массовых долей компонентов сплава;

- выбор и адаптация способов преобразования результатов измерений к задачам электрохимической экспресс-идентификации;

- адаптация к задачам определения массовых долей составляющих сплава ап-проксимационных, нечетких и нейросетевых методов для расчёта массовой доли компонента сплава;

- исследование возможностей расширения области применения разработанного устройства и его методологической базы;

- аппаратная и программная реализация выбранных алгоритмических решений;

- исследование точности работы устройства электрохимического экспресс-анализа и апробации полученных программно-алгоритмических решений в практике экспресс-анализа различных металлов и сплавов.

Методы исследований и достоверность результатов. Экспериментальные данные контролировались с помощью автоматизированного УОМД на основе инверсионной хронопотенциометрии, обеспечивающего точность измерения напряжения не менее 1 мкВ и прошедшего поверку в соответствии с установленным порядком. Исследованию подвергались образцы сплавов никеля, меди, молибдена, железоуглеродистые сплавы государственного научно-исследовательского и проектного института редкометаллической промышленности, а также металлопродукция, состав которой определяли параллельно методами химического и рентгеноспектрального анализа. Достоверность полученных в работе результатов определяется использованием современной измерительной техники, обеспечивающей достаточную точность измерения потенциала, применением различных независимых методов исследований, корректным использованием математического аппарата моделирования и обработки.

Объектом исследования являются принципы функционирования, структура и необходимая методологическая база УОМД, включающая в себя методы преобразования данных измерений и алгоритмы количественного определения массовых долей.

Предметом исследования является устройство определения массовых долей составляющих сплава, формирующее выборки электрохимических измерений на сериях эталонных образцов различного состава, а также массивы измерений на образцах металлов и сплавов в процессе апробации полученных методик.

Научная новизна:

1. Предложена новая структура УОМД и электрохимического датчика, позволившие реализовать новые подходы к анализу состава сплавов, расширить функциональные возможности устройства, в частности, давшие возможность осуществлять определение массовых долей молибдена, хрома, никеля, меди, марганца, углерода и других элементов.

2. Сформулирован принцип функционирования УОМД на основе двухступенчатого алгоритма экспресс-идентификации, сделавший возможным использование хронопотенциометрии для реализации УОМД. Этот алгоритм позволяет с погрешностью не более 11 % за время до 5 мин определять массовую долю искомого компонента сплава по хронопотенциограмме образца данного сплава.

3. Предложен эффективный адаптивный метод преобразования данных хронопотенциометрии в УОМД, основанный на применении декомпозиционного метода моделирования (ДММ) и позволяющий, в отличие от существующих аналогов, эффективно (с погрешностью обратного преобразования до 3 %) значительно (в 15-20 раз) снизить размерность получаемых хронопотенциограмм вне зависимости от вида протекающего химического процесса. Используемый ортогональный базис минимальной размерности обеспечивает максимальную точность и устойчивость определения массовой доли составляющей сплава.

4. Впервые для оценки эффективности преобразования данных электрохимической экспресс-идентификации в УОМД использованы диаграммы Г.Ф. Вороного (ДВ), полученные на кластерах обучающей выборки, а также самоорганизующиеся карты признаков (self-organizing map - SOM), что позволило сформулировать новые критерии оценки эффективности преобразования, снижающего размерность данных хронопотенциометрии.

5. Впервые описан и применен метод оценки обобщающей способности моделирования данных на основе анализа полной дифференциальной чувствительности. Данный метод позволяет адаптивно определять адекватность настройки параметров модели определения массовой доли в УОМД и не учитывать реакцию модели на грубые ошибки измерения при оценке обобщающей способности за счет использования параметра чувствительности модели, а не погрешности аппроксимации.

6. Предложен уточненный метод измерения хронопотенциограмм для УОМД, определивший возможность успешной экспресс-идентификация массовой доли молибдена, хрома, никеля, меди, марганца и углерода в сплаве с помощью электрохимических методов анализа, что позволяет расширить области применения как разработанной алгоритмической базы, так и использующего эту базу УОМД.

7. Впервые использован метод автоматического определения структуры нейронной сети на основе оптимизации при адаптивной настройке модели определения массовой доли, что позволило повысить точность идентификации и адаптивность работы УОМД.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Структура УОМД, позволившая реализовать устройство и использовать новые подходы к анализу состава сплавов, расширить функциональные возможности устройства, в частности осуществлять определение массовых долей молибдена, хрома, никеля, меди, марганца, углерода и других элементов.

2. Принцип функционирования УОМД на основе двухступенчатого алгоритма, сделавший возможным использование хронопотенциометрии для реализации УОМД, а, следовательно, и определение с приведенной погрешностью до 11 % за время до 5 мин массовой доли искомого компонента сплава по хронопотенцио-грамме образца данного сплава.

3. Адаптивный метод преобразования данных хронопотенциометрии, основанный на применении декомпозиционного метода моделирования и позволяющий, в отличие от существующих аналогов, эффективно (с погрешностью обратного преобразования до 3 %) значительно (в 15-20 раз) снизить размерность полу-

чаемых хронопотенциограмм вне зависимости от вида протекающего химического процесса; эффективность метода достигается за счет перехода к признаковому пространству с ортогональным базисом минимальной размерности, обеспечивающим максимальную точность и устойчивость определения массовой доли составляющего сплава.

4. Метод оценки обобщающей способности моделирования данных на основе анализа полной дифференциальной чувствительности, позволивший адаптивно определять адекватность настройки параметров двухступенчатого алгоритма, позволяющий сравнить устойчивость работы моделей при анализе данных, отличных от обучающей выборки.

5. Алгоритмы и программы, обеспечивающие работу микропроцессорного модуля электрохимического анализа сплавов как элемента систем управления металлургическими производствами. К ним относятся: программа управления и математической обработки хронопотенциограмм, реализующая принцип функционирования УОМД на основе двухступенчатого алгоритма экспресс-иденти�