автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Многовариантные типовые звенья технологии восстановительно-прогнозирующего регулирования при автоматизации металлургических объектов

На правах рукописи

Ргй од

ОГНЕВ Сергей Петрович *) п

* Ь '-<0,1 /;ШЛ

МНОГОВАРИАНТНЫЕ ТИПОВЫЕ ЗВЕНЬЯ ТЕХНОЛОГИИ ВОССТАНОВИТЕЛЬНО-ПРОГНОЗИРУЮЩЕГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ПРИ АВТОМАТИЗАЦИИ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

Специальность 05.13.07 "Автоматизация технологических процессов и производств" (металлургия, машиностроение)'

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Новокузнецк - 2000

Работа выполнена в Сибирском государственном индустриальном университете

Научный руководитель: засл. деятель науки и техники РФ

д.т.н., профессор В.П. Авдеев

Научный консультант : к.т.н., доцент Л.И. Криволапова

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор А.Е. Кошелей

кандидат технических наук, доцент В.А. Столяр

Ведущая организация: Западно-Сибирский металлургический комбинат

Защита состоится 17 мая 2000 г. в 10 — час. на заседании диссертаци онного совета Д 063.99.02 в Сибирском государственном индустриальном уни верситеге (СибГИУ) по адресу: б54007, г. Новокузнецк Кемеровской облает! ул. Кирова, 42, СибГИУ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СибГИУ. Автореферат разослан 14 мая 2000 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Т.В. Киселева

Основные определения и обозначения

Алгоритм - полное предписание, целесообразная структура в определенном базисе типовых операторов и связей. Алгоритмизация - комплексная деятельность по изучению, созданию (включая анализ, синтез, испытание) и использованию разнообразных алгоритмов в форме укрупненных алгоритмических структур, детальных алгоритмических схем и алгоритмических программных пакетов. Многовариантность (системная многовариантность, MB) - наличие или осуществимость в чем-либо многих вариантов (видоизменений, разновидностей) с их взаимопорожденжм и взттообьедипением. МВС - многовариантные структуры, средства, системы (с разнообразным взаимосовмещением и взаимодействием в каждой из них нескольких вариантов). МВФ - многовариантные формирования общего вида, вкчючая МВС. Вариаптпика - теория и практика вариантообразующих процессов и разнообразных многовариантных формирований, включая многовариантные структуры, средства, системы. Структура - строение как таковое или строение чего-либо с выделением характерных элементов и взаимосвязей между ними. Вариантные структуры (ВС) - структуры, которые приспособлены к эффективному взаимосовмещению и взаимодействию в составе МВС. МВПЛ - многовариантная восстановительно-прогнозирующая алгоритмизация, опирающаяся на восстановление (ретроспективное определение) и прогнозирование условно образгрвых решений. МВПР - многовариантное восстановительно-прогнозирующее регулирование. МОР - многовариантное оценивание и регулирование. Функционально - обеспечивающие подсистемы (ФОПС) - различного рода частные обеспечивающие подсистемы, рассматриваемые в непосредственной привязке к конкретным функциональным подсистемам. Многовариантное типовое звено (МвЗ) - такое типовое звено (элемент, структура, алгорипш, метод, модуль и т.д.), которое характеризуется наличием или осуществимостью многих вариантов этих звеньев на какой-либо общей для них основе с эффектом целого.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Настоящее время характеризуется быстрым увеличением числа сложных объектов, обладающих большим разнообразием взаимодействий, неопределенностей, нестационарностей, распределенностен, человеческой активности и т.д. В этих условиях известное утверждение "...чтобы система реализовала заданный вид поведения вне зависимо от внешних помех, то подавить многообразие в ее поведении можно, только увеличив множества управлений" [Джон Каста] является дополнительным аргументом использования достижений теории и практики многовариашпных структур, средств, систем дм дальнейшего совершенствования систем автоматизированного и автоматического управления.

В составе прежних разработок такого рода систем приоритет принадлежит системам восстановительно-прогнозирующего регулирования (ВПР-системам). Целесообразность их дальнейшего развития предопределена содержательной адекватностью человеческой деятельности в различных сферах. При этом основополагающая роль принадлежит, должна принадлежать технологии восстановительно-прогнозирующего регулирования как порождающей системы (метасистемы) по отношению к целому классу конкретных систем, нацеленных на изучение, создание и использование. Сообразно такой расширенной трактовке технологии, развитие рассматриваемых систем предполагает, главным образом, обобщение, дополнение и детализацию всех функций, операций, видов обеспечения с выделением, по возможности, многовариантных типовых звеньев с информационным, методическим, алгоритмическим, программным, техническим содержащим.

В соответствии с образовательно-интегрированной направленностью современной комплексной автоматизации особую ценность приобретают вопросы создания тренажерно-обучающих и испытательно-наладочных ВПР-систем, взаимодействующих с рабочими системами автоматизации.

Настоящая работа выполнена в рамках региональной программы "Кузбасс" Минобразования РФ, программы Миннауки РФ "Кузбасский научно-образовательный комплекс" по разделам: I) Моделирующие и прогнозирующие системы с многовариантной структурой; 2) Многовариашное восстановительно-пропюзирующее улравле-

те в производственных и обучающих системах; 3) Многовариаитные технологам и системы п непрерывном образовании. Цель диссертационной работы:

1. Обобщение, дополнение и детализация прежних разработок по восстановительно-прогнозирующему регулированию с опорой на разнообразные многова-рнангные формирования и образовательно-интегрированную деятельность.

2. Структурирование посредством типовых процессов-операций, функциональных и обеспечивающих подсистем многовариантной автоматизировашюй технологии вос-епшовительио-прошозирующего регулирования металлургических объектов с большими запаздываниями и сложными возмущениями.

3. Конкретизация и исследование миоговариантных типовых звеньев ВПР - технологии с методическим, алгоритмическим, программным, техническим содержанием.

4. Расширение сферы применения восстановительно-прогнозирующих систем в черной металлургии.

5. Использование многовариантных структур с базовыми моделями нелинейной динамики в задачах описания, анализа и прогноза технологических рядов данных металлургического производства во взаимосвязи с обучающими, анализирующими, испытательными системами автоматизации.

Основы выполнения работы. Направляющая роль отведена концепции системной многовариантности автоматизации в связи с учебной и инженерной деятельностью но алгоритмизации технологических процессов. Исггольэдваны методы восстановительно-прогнозирующей алгоритмизации, многовариантного оценивания и регулирования, анализа данных, математического и натурно-математического моделирования, базовые представления нелинейной динамики, прикладной аппарат теории алгоритмизации, теории автоматического регулирования, компьютерное моделирование, теоретические и практические достижения вариашники. Научная новизна диссертационной работы заключается в

• разработке обобщенной алгоритмической структуры многовариантного восстановительно-прогнозирующего регулирования;

• детализации вариантных структур восстановительно-прогнозирующей системы регулирования;

• представлении миоговариантпой автоматизированной технологии восстановительно-прогнозирующего регулирования как человеко-машинного комплекса освоения, создшшя и использования конкретных обучающих, испытательно - наладочных и рабочих ВНР-систем автоматизации на примере объектов черной металлургии;

• обобщении, дополнении и конкретизации многовариантаых типовых звеньев технологии восстановительно-прогнозирующего регулирования с методическим, алгоритмическим, программным, техническим содержанием для учебных, испытательно-наладочных и рабочих целей;

• разработке показателей степени запаздывания и сложности возмущающих воздействий объектов регулирования.

Практическая цениость работы. Метод восстановительно - прогнозирующей алгоритмизации, по своей сути, адекватен разнообразной человеческой деятельности. Плодотворность алгоритмического и методического обеспечения многовариантной автоматизированной технологии восс тановительно - прогнозирующего регулирования обусловлена перспекгивами всей учебно - научно - производственной деятельности и подкреплена полученными конкретными результатами. Осуществлено обобщение прежних и разработка новых восстановительно-прогнозирующих систем агломерационного, доменного, сталеплавильного и прокатного производств. Выделенная в рамках полной ВПР-технолопш познавательная ее версия с особым "от простого к сложному" многовариантным формированием и освоением разнообразной информации по ВПР-тематике, с многовариантными постановками и решениями познавательных ВПР-задач реализована в учебной автоматизированной лабораторной установке "Восстановительно - прогнозирующее регулирование".

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы освещались на ряде конференций, включая: Международный семинар "Управление большими системами" (Москва, 1997); Международную конференцию "Современные проблемы и пути развития металлургии" (Новокузнецк, 1997, 1998); Всероссийскую конференцию "Системы и средства автоматизации" (Новокузнецк, 1998, 1999); Международную конференцию "Прогнозирующие системы" (Чита, 1999). Публикации. По теме диссертации опубликовано 3 статьи, 11 материалов конференций, 1 методическое пособие.

Объем рукописи. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и содержит 195 страниц основного текста. Предмет защиты с личным вкладом автора. Предметом защиты служит современная версия восстановительно-прогнозирующего регулирования с опорой на многовариантные формирования и такого рода типовые звенья, конкретные результаты применительно к обучающим, испытательно-наладочным и рабочим системам автоматизации металлургических объектов. На защиту вынесены теоретические и инженерные разработки по методическому, алгоритмическому и аппаратно-программному обеспечешпо многовариантных систем восстановительно-прогнозирующего регулирования.

Личный вклад автора заключается в ориентированной на многовариантные формирования прикладной разработке методик, алгоритмов и компьютерных программ, проведении обширных исследований посредством математического и натурно-математического моделирования, комплексной обработке данных и интерпретации полученных результатов с конкретизацией для автоматических и автоматизированных (человеко-машинных) систем управления технологическими объектами черной металлургии.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1. ПЕРВОИСТОЧНИКИ И ОБОБЩЕННАЯ АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА ВОССТАНОВИТЕЛЬНО-ПРОГНОЗИРУЮЩЕГО РЕГУЛИРОВАНИЯ 1.1. Сущность и обзор разработок восстановительно - прогнозирующего регулирования (ВПР). Теоретические достижения Дж. Смита, Дж. Б. Ресвика, C.B. Емельянова, Я.З. Цыпкина, В.В. Солодовникова, A.A. Фельдбаума, A.A. Красовского, C.B. Егорова в деле построения оптимальных pei-уляторов послужили опорой для разработки метода восстановительно-прогнозирующей алгоритмизации (ВПА-метода). В систематизированной форме этот метод стал основой создания и функционирования широкого класса автоматических регуляторов воз-мущешюй динамики функционирования различных объектов, человеко-машинных восстановительно-прогнозирующих систем (ВП-систем) учебного, исследователь-

ского и производственного назначения. Последние внедрены в агломерационное, доменное, сталеплавильное, прокатное производства.

В предшествующих разработках автоматических и автоматизированных ВП-систем, выполненных В.П. Авдеевым, Л.П. Мышляевым, В.А. Столяром и другими, основное внимание уделялось операциям восстановления (В-операция) и прогнозирования (П-операция) условно образцовых регулирующих воздействий. В широком смысле В-операция трактуется как приобъектно-пересчетное ретроспективное определение образцовых решений в виде, например, оценок характеристик (в том числе, зависимостей и состояний) как самих объектов управления, так и влияющей на них внешней среды и регулирующих воздействий с учетом достоверной информации о результатах фактически реализованных решений и существенно превосходящие их по расчетной эффективности. П-операция ориентирована на прогаозиро-вание восстановленных оценок фактических и требуемых воздействий, ожидаемых условий с использованием полезной информации из их собственной предыстории и из доступных данных об определяющих факторах на скользящих временных отрезках, соответствующих запаздываниям операций восстановления. Неизбежные ошибки прогнозирования частично компенсируются посредством введения корректирующих контуров. В этом состоит сущность ВПА-метода и содержательная основа алгоритмического обеспечения ВПР-сисгем.

В ходе обобщения имеющихся разработок по ВПР-системам, подтверждено, что по своей сути ВПР-алгоритмы четко ориентированы именно на динамическое оценивание и компенсацию возмущений. Это достигается преимущественно восстановлением и прогнозированием ретроспективно образцовых регулирующих воздействий, причем с приведением к ним всех контролируемых и неконтролируемых возмущений, а также задающих воздействий. Выявлено, что разработанные ВПР-алгоритмы в своем составе наряду с основными, образующими "своеобразное ядро" блоками восстановления, прогнозирования и коррекции содержат блоки, ставшие типовыми и предназначенные для решения задач первичных измерений, фильтрации, идентификации, анализа и адаптации, испытания и наладки, формирования структур, исполнения решений, отображения информации, организации взаимодействия. Это обстоятельство позволяет утверждать, что ВПР-алгоритмы и базирующиеся на них ВПР-системы допускают типизацию, тем самым предопределяют

возможность разработки технологии восстановительно-прогнозирующего регулирована и использования ее на различных промышленных объектах.

1.2. Обобщенное представление и вариантные структуры ВНР. На образовательно-интегрированной стадии развития направления "Вариантника" возникла потребность расширенной трактовки ВНР-систем в соответствии с полным замыслом ВПЛ-метода и тесно связанного с ним метода многовариаптпого оценивания и регулирования. По предшествующим и новым разработкам автоматических и автоматизированных ВПР-систем сформирована обобщенная алгоритмическая структура многовариаитного восстановительно-прогнозирующего регулирования (рис.1). Она отражает, разумеется, только ту часть звеньев и связей, которые характеризуют именно принцип построения ВПР-систем, раскрывает содержательные вариаптообразугощие возможности ВПА-метода в аспекте существенной роли возмущений.

Многообразие алгоритмических вариантных структур (ВС) в рассматриваемой ВПР-структуре обеспечивается переключательными звеньями и многовариантной реализацией входящих в ее состав функциональных блоков. К примеру, выделены и детализированы такие конкретные вариантные структуры как

одномерная линейная; с явным и неявным обращением оператора (р"; с корректирующим контуром; контуром компенсации возмущений; структуры с типовыми регуляторами; регуляторами Ресвика и Смита.

1.3. Системное представление и структурирование автоматизированной технологии восстановительно-прогнозирующего регулирования. .Технология - двуединая система описания и реализации целесообразного продуктивного процесса с информационным и материальным содержанием, притом разделяемого на типовые процессы-операции совместно с выделением функциональных (ФПС), обеспечивающих (ОПС) подсистем и типовых звеньев. Автоматизированная технология восстановительно-прогнозирующего регулирования представлена как человеко-машинный комплекс формирования и освоения разнообразной информации по ВПР-темагике, создания и использования конкретных обучающих, испытательных и рабочих ВПР-систем автоматизации. С этих позиций ВПР-технология структурирована с учетом того, что ОПС подразделяются на общие

Рис.1. Обобщенная алгоритмическая структура восстановительно -прогнозирующего регулирования (ВИР): ,ф,и"м ,ср°'м - операторы возмущённой (в отклонениях) динамики объекта регулирования с их структурно-параметрическим представлением в чёткой зависимости от каждой реализации базового режима

ф" и ф"- условный действительный (Б) и приближенный модельный (М) операторы

расчётного приведения фактических возмущающих воздействий и>с', к эквивалентным воз-

о ч й о м м ^

мущениям е , £ с размерностью регулирующих воздействий и ,и\ <р, и срт , срд - действительный и модельные операторы чистого запаздывания (запаздывающие операторы); ф" и (р" - действительный и модельный опорные (без чистого запаздывания) операторы; полукругом обозначены информационно-измерительные и исполнительные подсистемы; ~л\ в и у - неполные помехоискажённые оценки (включая расчётные показатели состояния) динамических последовательностей действительных возмущающих IVе, регулирующих иа и выходных у° воздействий; у' - корректировочное (в приращениях к базовому) задающее воздействие; | - помехозащшцённый явный или неявный обратный оператор по отношению

к Фо*! / П - комплексный прогнозирующий оператор для восстановленных (ретроспективно образцовых) регулирующих решений г/ с учётом их собственной динамики (экстраполяция) и всей доступной информации о динамике последовательностей е, у (в сочетании, возможно, с м>, и. у , 8»к и другими данными); г/1 - прогнозированные регулирующие воздействия (решения); /к - корректирующий блок с алгоритмическим или человеко-машинным содержанием; бы* - дополнительные корректировки регулирующих воздействий с целью достижения устойчивости н взаимодействия с управленческим персоналом; у11 и 6уп - прогнозные траектории выходных величин и ошибок регулирования; (рп - комплексный оператор прогнозирова-

« ¿-о

ния выходных величин как таковых или в отклонениях от заданных значении; / - оптимиза-

х ов ов о

ционный оператор определения управленческих решении и, , ил ни с восстановлением,

соответственно, на весь интервал чистого запаздывания, часть интервала запаздывания и с полной оптимизацией; • - переключательные звенья

(по всем функциям) и частные (по отдельным функциям) подсистемы. Частные обеспечивающие подсистемы вместе с конкретными ФПС образуют специализированные функционально-обеспечивающие подсистемы (ФОПС), которые несут основную нагрузку при структурировании автоматизированных технологий.

В результате накопленного опыта разработок и реализащп} ВГ1Р-систем выделены многовариантные ФОПСы, на базе которых осуществлено структурирование ВПР-техшлопш (рис.2). Своеобразным "ядром" ее являются восстановительная, прогнозирующая и корректирующая функционально-обеспечивающие подсистемы.

Системная многовариантность развиваемой технологии предопределена, во-первых, необходимостью интеграции образовательной, научной и производственной деятельности, во-вторых, наличием сложных объектов с многообразием взаимодействий, неполнотой требуемой информации об объекте, о действующих возмущениях и, особенно, наличием человеческого фактора. Подтверждением этому является использование в реальной инженерной практике вариантных расчетов, вариантных прогнозов, вариантных решений и, в общем, вари-

Организующая

Человековедческая

у.

Накопления и представления информации

Оптимизирующая

Активного выявления информативных участков

Идентифицирующая

Восстановительная

Прогнозирующая

3-

Оценивающая

з=

Эквивалентных возмущений

Внешних, управляющих и проб-пых воздействий

±

Корректирующая^*"

Измерительная

Исполнительная

Объектов управления

Рис. 2. Форма представления ВПР-технологии в аспекте выделения многовариантных фуикционально-обеспечивающих подсистем (такого рода подсистемы отображены в приведенных, блоках)

антных методологий. Представленная и структурированная подобным образом ВПР-технология способствует концентрации познания и созидания ВПР-систем на основе многовариантных формирований.

1.4. Использование моделей нелинейной динамики в ВПР-системах. Прежние разработки показали, что наиболее эффективными являются те САР, которые содержат динамические модели разнообразных по своей природе действующих возмущений, согласованные измерительные, исполнительные и алгоритмические звенья динамического оценивания и компенсации возмущающих воздействий. В последнее время в роли "порождающих механизмов" при имитации и прогнозе динамических воздействий успешно применяются модели нелинейной динамики, особенно в объединении с многовариантными структурами. В этом направлении продолжены исследования базовых моделей нелинейной динамики, в том числе и так называемого синусосвязного отображения

где í¡( f) - одномерный ряд данных; t - целочисленное значение дискретного времени; а - некратный числу ^коэффициент; Ь = 104, 105,...; {|*|} - дробная часть модуля числа. Вариантная форма записи функции sin представлена в виде

Богатство динамики вариантных реализаций, генерируемых по (1) при варьировании характеристического параметра 6, расширяет перспективы использования алгоритмического звена под названием "Алгоритмы синусоиды". В ра-

тельность чисел з^/) имеет статистические характеристики (спектр мощности, автокорреляционная функция, гистограмма) близкие к соответствующим характеристикам известных генераторов "белой последовательности" с равномерным распределением (рис.3). При таких условиях отображение (1) предложено использовать в качестве динамической модели реальных возмущений. Другие вариантные реализации, порождаемые (1) при Ь< 104, в своей структуре сохраняют четко выделяемую гармоническую составляющую и могут быть использованы в качестве вариантных тестовых помехоискаженных гармонических воздействий.

{\bsin(a 4¡j,

0)

О < « < 1; Р = 1 - а. (2)

боте подтверждено, что порождаемая по (1) при Ь> 104, 105 и т.д. послсдова-

,д I 5,%

0,05 0,27 0,50 0,73 0,95 0,05 0,27 0,50 0,73

©

Рис.3. Статистические характеристики "квазислучайных" последовательностей чисел, порождаемых по синусосвязиому отображению (1) и генератором ЭВМ (2): а - спектр мощности, б - автокорреляционная функция, в - гистограмма

Обноачение прежних прогнозирующих атгортмических звеньев ВПР-систем достигнуто заменой линейных экстраполирующих пропгозаторов нелинейными предикторами, в структуры которых включены модели нелинейной динамики.

Глава 2. ТИПОВЫЕ ЗВЕНЬЯ ТЕХНОЛОГИИ ВОССТАНОВИТЕЛЬНО - ПРОГНОЗИРУЮЩЕГО РЕГУЛИРОВАНИЯ НА МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ПРИМЕРАХ 2.1. Типовые звенья ВПР-систем прежних разработок. В качестве типовых приняты такие звенья, которые служат основой для построения любых других, более сложных, звеньев, встречающихся на практике. Начальное формирование типовых звеньев отмечается в ранних разработках ВПР-систем. К примеру, роль стыковочных, сопрягающих и переходных звеньев выполняют измерительные,

вспомогательные (в том числе, АЦП, ЦАП, корректирующие модельные приставки), исполнительные преобразователи.

Более поздние разработки ВПР-систем характеризуются наличием уже многовариантных звеньев, таких как многовариантные фильтры экспоненциального сглаживания слоистого рекурсивного типа, многовариантные алгоритмические блоки прогнозирования, многовариангаое звено квазпобращения, методические и алгоритмические звенья многовариантного многосвязного динамического оценивания и компенсации контролируемых возмущений, алгоритмические звенья оценивания показателей сложности сигналов.

В дополнение к последним предложены приближенные количественные показатели степени сложности возмущагощего воздействия Б/ и степени запаздывания в объекте регулирования

яе = -г°+Т ■ —. о)

20 + гв+Г' 2 то+Т + 0

Сложное возмущение характеризуется обратной величиной временного интервала его предсказуемости 9 с требуемой точностью, меньшего времени запаздывания т0 в сумме со временем инерции Г-объекга регулирования, и когда необходимо многова-рианшое и интервальное прогнозирование динамики возмущений.

£олыиое запаздывание характеризуется временем запаздывания г0, превышающим полусумму времени инерции объекта Г регулирования и временного интервала предсказуемости возмущения в с требуемой точностью, и когда недостаточно эффективны 08, широко распространенные таловые 0,6-

регуляторы. Зависимости показате-

0,2

лей степени сложности возмущения

0 0,5 1,0 1,5 г-/(Т+ф, &(т+Т)

и степени запаздывания (3) от пара- „ . ~ ., ,,, ..

н у ' г Рис. 4. Зависимости показателен 5/ и Бг

метров объекта регулирования при- от соотношений Щт+Т), ъ'(Т+в)

ведены на рис.4.

2.2. Миоговарнантная структура фильтра двухстороннего сглаживания.

Объединение многовариантного фильтра прямого сглаживания и многовариант-иого фильтра встречного сглаживания в единую структуру многовариантного фильтра двухстороннего сглаживания (рис.5) позволяет получить оптимальные оценки полезной составляющей измеренного сигнала. Получаемое при этом множество сглаженных оценок сигнала используются в дальнейшем в идентификационной ФОПС с целью определения диапазонов изменения параметров моделей каналов регулирования.

Рис.5. Структура многовариантного фильтра двухстороннего экспоненциального сглаживания слоисто-рекурсивного типа

7«(2) = 1.[Г(г)+/»(г)}

у» (*)= (*)+ Г (*)• [1 - / (4 /'(*) = (4)

где 7",7",7"- вариантные N преобразования прямого, встречного и двухстороннего сглаживания;/ (г) - оператор экспоненциального сглаживания. 1.3. Вариантные структуры типового звена запаздывания. Имеющееся в ВПР-мстсмах типовое звено запаздывания представлено в работе несколькими вариант-

ными структурами. Задача аппроксимации передаточной функции звена запаздывания возникает для наведения "мостиков" между аналитическим аппаратом теории автоматического управления и решшзацией в реальных системах регулирования с запаздыванием.

Проведены исследования вариантных аппроксимаций звена запаздывания функциями Паде, Лагерра, Тейлора, произведением гиперболических функций и каскадом инерционных звеньев 1-го порядка. Частотные характеристики и их абсолютные ошибки, представленные на рис.6 показали наилучшее качество аппроксимации звена запаздывания функциями Паде, Лагерра и произведением гиперболических функций.

Рис.6. Амплитудная (а) и фазовая (б) частотные характеристики и соответствующие абсолютные ошибки {в, г) вариантных аппроксимаций звена запаздывания

полиномами: 1 - Ладе 2-го порядка; 2 - Лагерра 2-го порядка; 3 - произведений гипер болических функций 2-го порядка; 4 - Тейлора 2-го порядка; 5 - в виде инерционного звена 1 -го порядка; 6 - в виде каскада из 2-х инерционных звеньев 1 -го порядка

Для повышения надежности системы регулирования решена задача распараллеливания отдельных типовых звеньев. Необходимые параметры параллельной структуры определялись методом неопределенных коэффициентов. Так, например, параллельная структура отдельно взятого контура с передаточной функцией

ф (р) =--—:—, имеющегося в составе ВП-риулятора (при и регулятора

1 - у? • е рг'

Ресвика (при/3 < 1) представлена в виде

1 _1__1_

где n - число параллельных звеньев. Такого рода подход использован также для распараллеливания типовых звеньев фильтрации.

Аппроксимация рассматриваемого контура вышеназванными функциями позволила выделить в ВП-регуляторе типовые законы регулирования, что еще раз подтвердило многообразие вариантных структур ВПР-систем. 2.4. Методическое звено идентификации и настройки параметров ВПР-систем. Алгоритмы автоматизированной настройки регуляторов являются неотъемлемой составной частью математического обеспечения современных микропроцессорных систем регулирования.

Один из таких алгоритмов настройки (рис.7) ПИ-регулятора как такового и как коррекгирующего блока в составе ВПР-системы разработан в данной работе. В основу положена усовершенствованная методика расчета настроечных параметров В Я. Рогача и М.Б. Хаджийски, учитывающая характеристики действующих на объект убавления возмущяшй. При этом для анализа возмущающих воздействий предложено использовать аппарат шюговариашных функций детерминации (МвФД-аппарат). Усо-вершенсгвовшшая методика осуществляется посредством:

• Введения новой характеристики возмущения, представленной в виде Т/ 0еш, взамен имеющейся в методике Ротача-Хаджийски характеристики аТ (в частном случае, при возмущениях с линейными автосвязями имеется взаимопереход в„ш= ¡/а). Параметр 9еых определяется из выражения, аппроксимирующего многовариантную функцию детерминации Д,:

= 4е-'"-е-"">), (6)

Данные о функционировании объекта регулирования (ОР)

А

Определение и запоминание первичных (непосредственно измеренных), либо расчетных входных V [и, и>] и выходной у величин объекта регулирования

мя

МвФД-аппарат

у(4

Оценивание возмущения w

Характеристики w. степени нелинейности, нестационарное™, предсказуемости

Изменение настроечных параметров кр, Ти ПИ-регулятора

Многовариантный фильтр двустороннего сглаживания

Вариантные кривые разгона

Аппроксимация w

а Т, Т/в- характеристики, соответственно, линейных и нелинейных w в привязке к Т

Расчет частотных характеристик (ЧХ):

Ч>Л1<°) = Г , = + Лт(<а);

1 - /(/го)Ч>,,Оо>)

1 "

= - — У (к,,),

Ом

= - —У (к1 -к, ,¡охк{оа^1), о> м

где К = 0

I, -

(рз.с.0со) - Яезс(а>) + ]1т1С(со) - ЧХ замкнутой системы; /(¡<Х>) - ЧХ регулятора

Вариантные частотные характеристики

От ¡=1 до Л' вариантов определение параметров объекта регулирования, исходя из критерия

N

J(A) = Ц {Re '(f..Л) - Re( +

i-i

+ [Ira "(<а,,Х) - Im( min,

А

i А={г0, аа a¡,.., ba, b¡,..}

у Заданное значение критерия J J(A)<J* ><-

ÍL

Оценка и выбор параметров ОР

i Параметры ОР

Рис.7. Алгоритмическая структура модуля автоматизированной настройки ПИ-регулято£

где ¿„ (() - оценки МвФД; о I - дисперсия возмущения; в - временной интервал предсказуемости с требуемой точностью возмущающего воздействия, приведенного ко входу Ощ или к выходу 9еш объекта регулирования, функционально связанных между собой выражением: вюх ~ 9<а~ Т. В частном случае, 0 обратно пропорционален степени сглаженности динамической последовательности. • Аппроксимации имеющихся в прототипе номограмм для определения настроек ПИ-регулятора экспоненциальными зависимостями: Т./Г »(5 + 50■ Т/9^) ■ ехр(-3 • г, /Г);

АЛ "0,4-[1 + г /г1_оо7]-[1-ехр(-0,2-Г„/Г)], (7)

где к0 - коэффициент передачи объекта регулирования; к„ - коэффициент пропорциональной части ПИ-регулятора; ти - время изодрома ПИ-регулятора. Пространственное отображение настроечных параметров приведено на рис.8.

Рис. 8. Пространственное отображение настроечных параметров ПИ-регулятора усовершенствованной методики Рогача-Хаджийски

Идентификация параметров объекта регулирования осуществляется с нслючением в состав модуля автоматизированной настройки (рис.7) ,шо го вариантного фильтра двухстороннего сглаживания (4).

Разработанный алгоритм автоматизированной настройки ПИ-регулятора гозволил повысить качество регулирования объектами при действующих на них ложных возмущений на 5-10% по времени регулирования и до 15% по штегральному показателю в сравнении с методикой-прототипом.

Глава 3. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ВОССТАНОВИТЕЛЬНО -

ПРОГНОЗИРУЮЩИХ СИСТЕМ РАБОЧЕГО И УЧЕБНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ

3.1. Алгоритмизация систем восстановитслыю-црогнозирующего регулирования агломерационного производства. Обобщегаш конкретизация алгоритмов и принципиальных схем осуществлена применительно к прежним разработкам ВПР-сисгем для процессов агломерационного производства: непрерывного группового и порционного дозирования шихтовых материалов, увлажнения аглошихты в барабанных окомкователях, согласование производительности шихтового и спекательного отделений. Оценены с помощью МвФД-аппарата действующие в этих системах возмущающие воздействия, проведены исследования их на качество регулирования, тем самым еще раз подчеркнута направленность ВПР-алгоритма на компенсацию возмущений. Продолженные исследования ВПР-алгоритма на примере систем группового дозирования и увлажнения аглошихты подтвердил!! относительно высокую его эффективность для технологических объектов с большим запаздываниями, сложными возмущениями и неполными измерениями.

Применение алгоритма (рис.7) для идентификации параметров объекта и автоматизированной настройки ПИ-регулятора показало его эффективность применительно к реальным системам. Результаты моделирования (рис.8) системы увлажнения аглошихты с ПИ-регулятором (с типовыми настройками, с настройками по методике Ротача-Хаджийски и предлагаемой) иллюстрируют улучшение качества регулирования по интегральной ошибки на 10% и времени регулирования на 20% при использовании разработанной настроечной методике.

3.2. Компенсация контролируемых возмущений шихтового режима доменной печи. Шихтовый режим характеризуется наличием многих контролируемых и неконтролируемых возмущений. Составление и корректировка шихта доменной плавки обеспечивает нормальный тепловой и шлаковый режимы и получение чугуна заданного состава.

Построен алгоритм оценивания возмущающих воздействий посредством динамических показателей эквивалентных возмущений (блок-схема - на рис.9), приспособленных для эффективного компенсирующего регулирования доменно-

Рис.8. Переходные процессы в канале регулирования "Изменение расхода воды -изменение влажности аглошихты" по задающему (а) и возмущающему (б) воздействиям в системе с ГГИ-регулятором, настроенным по методике Копеловича (1), Ротача-Хаджийски (2) и усовершенствованной (3)

го процесса. При этом прогнозирование входных и выходных параметров шихтовки осуществлено с помощью нелинейного предиктора. При помощи последнего достигается достоверность оценок с охватом всего практически возможного диапазона изменения показателей технологического процесса.

Информация о составе шихтовых материалов {Fe203,Fe0...}, {Fe2Ol,FeO'...}

1

1. Переход от исходной формы обобщенного технологического показателя к разностной форме: Дq(t) = c, ■Aq(Fe20J) + c2 ■ Aq(FeO) +... +с„ -Дq{n)

____| Ayffl

2. Корректировка коэффициентов разложения: d = d0-(l + DnojD^) или de(do±0,2do)

__l:_

\ 3. Многовариантный фильтр двухстороннего

экспоненциального сглаживания

г А?(0

> 1

4. В систему контроля 1 5. В алгоритм корректировки

доменного процесса j шихтовых материалов

Рис.9. Блок-схема расчета ДПЭВ по теплосодержанию шихты: {Ре203, РеО...}, {РегО'3, РеО ...} - фактические и заданные значения входных воздействий; Дд(п) - изменение тепловых эквивалентов

3.3. Система восстановительно-прогнозирующего регулирования процесса ректификации в кислородном цехе. Качество продукции процесса ректификации во многом определяется уровнем жидкого азота в сборнике и стабильным орошением тарелок ректификационной колонны. При этом технологический процесс ректификации характеризуется большим временем запаздывания по каналам регулирования (6 минут при времени инерции 40 секунд) и нанесением резких возмущений из-за переключения кислородных и азотных регенераторов, одновременных отборов продукции несколькими потребителями, что приводит к неэффективному управлению объектом при использовании типовых регуляторов.

Разработан алгоритм и построена принципиальная схема системы восстановительно-прогнозирующего регулирования процесса ректификации с введением робастной фильтрации. Проведенные модельные испытания показали повышение качества регулирования по интегральной ошибки и времени регулирования

Физико-химические константы Q4yz, Q^

до 15% , при этом прекратились "ложные" срабатывания регулятора из-за переключения регенераторов.

3.4. Прогнозирование длительности нагрева металла в нагревательных колодцах. Применение метода восстановительно-прогнозирующей штгоритмизацин широко распространен при прогнозировании расчетных показателей технологических процессов. В развитие прежних разработок с опорой на базовую многовариантную структуру канального типа решена задача протезирования рациональной длительности нагрева слитков в нагревательных колодцах прокатного производства. В основу алгоритма расчета положено многовариашное нелинейное прогнозирование. Прогнозные значения температуры выдаваемых слитков обуславливают уменьшите времени нагрева на 10 - 15%, о чем свидетельствуют результаты проведешюго численного моделирования.

3.5. Многовариантная задачно-обучающая система "Восстановительно -прогнозирующее регулирование". По прежним и новым разработкам ВПР-систем представлен обобщенный алгоритм восстановительно - прогнозирующего регулирования с методическим, алгоритмическим и аппаратно-программным обеспечением функциональных задач ВПР-технологии при автоматизации металлургических объектов.

Произведено структурирование ВПР-технологии применительно к многовариантным заданно-обучающим системам (МвЗОС ВПР). В составе МвЗОС ВПР даны содержательные формулировки системных задач:

1. Многовариантного системного определения ВПР-технологии с познавательной, созидательной и инструментальной версиями. 2. Многовариантного системного структурирования ВПР-технологии по взаимосвязанным типовым провесам-операциям, функциональным и обеспечивающим подсистемам. 3. Мно-овариантного системного обеспечения ВПР-технологии, включая методическое, шформационное, алгоритмическое, программное, техническое обеспечение.

В составе МвЗОС разработана с участием автора автоматизированная лабора-орная установка на базе микропроцессорного контроллера РЕМИКОНТ Р-130 для юделирования аналого-цифровых систем регулирования. Имеется возможность изу-ения принципов построения и сравнительного анализа типовых и квазиоптимальных истем регулирования, включая ВПР-систему.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ

Осуществлено преемственное развитие входящего в вариантнику направления многовариантного восстановительно-прогнозирующего регулирования с обобщением, дополнением и детализацией его прежних разработок, опираясь на современном этапе на разнообразные многовариантные формирования и образовательно-интегрированную деятельность. Обновленное ВПР-направление вместе со своими многовариантными обучающими, испытательно-наладочными, рабочими системами автоматизации должно быть тесно взаимосвязано с гибкими образовательно-интегрированными комплексами.

Основные научные и практические результаты, полученные в диссертационной работе, состоят в следующем:

1. Алгоритмические разработки многовариантного восстановительно - прогнозирующего регулирования применительно к соответствующим задачам металлургической автоматизации подтвердили базовую роль восстановления (ретроспективного определения) и прогнозирования условно образцовых решений, выявили необходимость и способы разнообразного прогнозирования управлений, возмущений и состояний объектов управления.

2. Сформирована обобщенная алгоритмическая структура многовариантного восстановительно-прогнозирующего регулирования, на основе которой выделены и детализированы конкретные варианты ВПР-систем.

3. Структурирована многовариантная автоматизированная технология восстановительно-прогнозирующего регулирования объектов с большими запаздываниями и сложными возмущениями.

4. Синтезированы конкретные многовариантные структуры типовых звеньев ВПР-систем, расширена их компьютерная имитация с плодотворным использованием базовых моделей нелинейной динамики для учебных и испытательных целей.

5. Предложены определения большого запаздывания и сложного возмущения для конкретных условий: А). Большое запаздывание характеризуется временем запаздывания, превышающим полусумму времени инерции объекта регулирования и временного интервала предсказуемости возмущения с требуемой точно-

стью, и когда недостаточно эффективны широко распространенные типовые регуляторы. Б). Сложные возмущения характеризуются обратной величиной временного шпервала его предсказуемости с требуемой точностью, меньшего времени запаздывания в сумме со временем инерции объекта регулирования, и когда необходимо многовариантное и интервальное прогнозирование динамики возмущений. Предложены показатели приближенного количественного оценивания большого запаздывания и сложного возмущения.

6. Усовершенствован инженерный метод профессора В Л. Рогача и М.Б. Хаджийски расчета настроечных параметров типовых рыуляторов с учетом динамичесюгх характеристик объектов регулирования и автокорреляционных характеристик действующих на них возмущений, посредством введения аппарата многовариангаых функций детерминации при наличии возмущений нелинейного типа (в целом или на некоторых временных участках).

7. Алгоритм автоматизированной настройки регуляторов на основе усовершенствованной методики с включением многовариантного фильтра двухстороннего сглаживания при идентификации объектов регулирования позволил повысить качество регулирования на 10% по интегральной ошибки и до 20% по времени регулирования по сравнению с прототипом..

8. Методически, алгоритмически и программно-технически обеспечено построение многовариантных ВПР-систем автоматизации объектов агломерационного, доменного, сталеплавильного и прокатного производства, притом с их качественной адекватностью и количественным улучшением от 10 до 30 % эффективности технологического управления.

Прежние коллективные разработки систем металлургической автоматизации с восстановительно-прогнозирующим регулированием по основным блокам были внедрены в проектно-конструкторских организациях и на ряде промышленных предприятиях. В настоящее трудное время эти системы воспроизводятся преимущественно натурно-модельным путем, как многовариантные формирования с преемственными учебными, испытательными, производственными функциями, опираясь на научно-образовательную деятельность Сибирского государственного индустриального университета совместно со службами автоматизации ЗападноСибирского и Кузнецкого металлургических комбинатов.

Публикации ио теме диссертационной работы:

1. Авдеев В.П., Криволапова Л.И., Кораблина Т.В., Огнев С.П., Погорелов CA. Общее представление восстановительно - прогнозирующего регулирования // Вариантника. Информационный сборник 3.-Новокузнецк: СибГТМА, 1997, с. 132-137.

2. Авдеев В.П., Криволапова Л.И., Кораблина Т.В., Огнев С.П., Погорелов С.А. Представление многовариантного восстадавятелью-пропгозирующего регулирования // Изв. вузов. Черная металлургия, 1998, № б, с.71-72.

3. Штефая В.В., Криволапова Л.И., Огнев С.П., Погорелов С.А. Алгоритмические разработки с дробно-рациональными функциями применительно к металлургическим системам автоматизации // Материалы международной научно-технической конференции "Современные проблемы и пути развития металлургии". - Новокузнецк. 1997. с. 110.

4. Штефан В.В., Криволапова Л.И., Огнев С.П. Аппарат цепных дробей в задачах описания и автоматизации металлургических процессов // Материалы международной научно-технической конференции "Структурная перестройка металлургии: экология, управление, технологии". - Новокузнецк, 1996, с. 102.

5. Криволапова Л.И., Штефан В.В., Огнев С.П., Погорелов С.А. . Многовариантные структуры в анализе и освоении систем управления с запаздыванием // Материалы Международной научно-практической конференции "Управление большими системами". -М.:ИПУ РАН, 1997, с. 47.

6. Руденкова Е.Г., Кораблина Т.В., Львова Е.И., Огнев С.П., Ляховец М.В., Андрианов О.II. Многовариантная алгоритмика применительно к металлургическим объектам К Материалы Международной научно-практической конференции "Современные проблемы и пути развития металлургии". - Новокузнецк: СибГИУ, 1998, с. 202-205.

7. Криволапова Л.И., Огнев С.П. Содержание восстановительно-прогнозирующего управления на современном этапе // Материалы Всероссийской научно-практической конференции "Системы и средства автоматизации".- Новокузнецк: СибГИУ, 1998, с. 92-99.

8. Криволапова Л.И., Огнев С.П., Каланчина О.В., Погорелов С.А. Функционально -обеспечивающие подсистемы автоматизированной технологии восстановительно-прогнозирующего управления // Там же, с. 99-101.

9. Криволапова Л.И., Огнев С.П., Бондарь Н.Ф., Каланчина О.В., Штефан В.В., Погорелов С.А. Многовариантные типовые звенья восстановительно - прогнозирующею управления // Там же, с. 102-105.

10. Бондарь Н.Ф.. Криволапова ЛИ., Ляховец М.В., Огнев С.П. Многовариантное восстановительно-прогнозирующее регулирование // Материалы Международной научно-практической конференции "Прогнозирующие системы",- Чита. 1999. с.

11. Кулаков С.М., Штсфан В.В., Огнев С.П.. Штефаи И.А. О приближенном соответствии между квазиоптимальными и типовыми законами управления // Изв. вузов. Черная металлургия, 1999. № 4. с. 13-18 .

12. Криволапова Л.И., Кулаков С.М, Ляховец М.В., Огнев С.П. Активная человеко-ориентированная автоматизация на базе обучающих многовариантяых систем // Материалы Международной научно-практической конференции "Теория активных систем". - М.: ИПУ РАН, 1999. - с. 119-120.

13. Авдеев В.П., Криволапова Л.И., Огнев С.П. О создании систем восстановительно-прогнозирующего регулирования // Материалы региональной научно-практической конференции "Перспективы автоматизации в образовании, науке и производстве".- Но-зокузнецк: СибГИУ, 1999. - с. 60-62.

14.Огнев С.П, Ляховец М.В., Балыко В.А., Каланчина О.В. Об алгоритмах автоматизи-зованной настройки регуляторов // Материалы региональной научно-практической сонференпии "Перспективы автоматизации в образовании, науке и производстве". -Товокузнецк: СибГИУ, 1999. - с. 76.

15.Криволапова Л.И., Огнев С.П., Каланчина О.В. Многовариангная автомагизирован-1ая технология восстановительно-прогнозирующего регулирования // Изв. вузов. Чертя металлургия, 2000. № 4. (в печати).

6. Криволапова Л.И., Огнев С.П. Многовариантная автоматизированная технология юссгановительно-нрогнозирующего регулирования: Метод, пособие. - Новокузнецк:

;ибГИУ, 2000. - 29 с. (в печати).

Лицензия на издательскую деятельность ЛР № 020353, издательский код Т 18

[одписано в печать

умага писчая. Печать офсетная.

ч.-изд. л. _

Формат бумаги 60x80 1/46 Усл. печ. л.

Тираж 100 экз.

Заказ 96

ибирский государственный индустриальный университет

Основные определения и обозначения.

Введение.

ГЛАВА 1. ПЕРВОИСТОЧНИКИ И ОБОБЩЕННАЯ АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА ВОССТАНОВИТЕЛЬНО - ПРОГНОЗИРУЮЩЕГО РЕГУЛИРОВАНИЯ

1.1. Сущность и обзор разработок восстановительно-прогнозирующего регулирования (ВПР).

1.2. Обобщенное представление и вариантные структуры ВПР.

1.3. Системное представление и структурирование технологии восстановительно-прогнозирующего регулирования.

1.4. Использование моделей нелинейной динамики в ВПР-системах.

ГЛАВА 2. ТИПОВЫЕ ЗВЕНЬЯ ТЕХНОЛОГИИ ВОССТАНОВИТЕЛЬНО

ПРОГНОЗИРУЮЩЕГО РЕГУЛИРОВАНИЯ НА МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ПРИМЕРАХ

2.1. Типовые звенья ВПР-систем прежних разработок.

2.2. Многовариантная структура фильтра двухстороннего сглаживания.

2.3. Вариантные структуры типового звена запаздывания.

2.4. Методическое звено идентификации и настройки параметров ВПР-системы.

ГЛАВА 3. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ВОССТАНОВИТЕЛЬНО - ПРОГНОЗИ РУЮЩИХ СИСТЕМ РАБОЧЕГО И УЧЕБНО - ИССЛЕДОВА

ТЕЛЬСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ.

3.1. Алгоритмизация систем восстановительно-прогнозирующего регулирования агломерационного производства.

3.2. Компенсация контролируемых возмущений шихтового режима доменной печи.

3.3. Система восстановительно-прогнозирующего регулирования процесса ректификации в кислородном цехе.

3.4. Прогнозирование длительности нагрева металла в нагревательных колодцах.

3.5. Многовариантная задачно-обучающая система "Восстановительно-прогнозирующее регулирование".

Актуальность темы. Настоящее время характеризуется быстрым увеличением числа сложных объектов, обладающих большим разнообразием взаимодействий, неопределенностей, нестационарностей, распределенностей, человеческой активности и т.д. В этих условиях известное утверждение ".чтобы система реализовала заданный вид поведения вне зависимо от внешних помех, то подавить многообразие в ее поведении можно, только увеличив множества управлений" [Джон Каста] является дополнительным аргументом использования достижений теории и практики многовариантных структур, средств, систем для дальнейшего совершенствования систем автоматизированного и автоматического управления.

В составе прежних разработок такого рода систем приоритет принадлежит системам восстановительно-прогнозирующего регулирования (ВПР-системам). Целесообразность их дальнейшего развития предопределена содержательной адекватностью человеческой деятельности в различных сферах. При этом основополагающая роль принадлежит, должна принадлежать технологии восстановительно-прогнозирующего регулирования как порождающей системы (метасистемы) по отношению к целому классу конкретных систем, нацеленных на изучение, создание и использование. Сообразно такой расширенной трактовке технологии, развитие рассматриваемых систем предполагает, главным образом, обобщение, дополнение и детализацию всех функций, операций, видов обеспечения с выделением, по возможности, многовариантных типовых звеньев с информационным, методическим, алгоритмическим, программным, техническим содержанием.

В соответствии с образовательно-интегрированной направленностью современной комплексной автоматизации особую ценность приобретают вопросы создания тренажерно-обучающих и испытательно-наладочных ВПР-систем, взаимодействующих с рабочими системами автоматизации.

Настоящая работа выполнена в рамках региональной программы "Кузбасс" Минобразования РФ, программы Миннауки РФ "Кузбасский научно-образовательный комплекс" по разделам: 1) Моделирующие и прогнозирующие системы с многовариантной структурой; 2) Многовариантное восстановительно-прогнозирующее управление в производственных и обучающих системах; 3) Многовариантные технологии и системы в непрерывном образовании.

Цель диссертационной работы:

1. Обобщение, дополнение и детализация прежних разработок по восстановительно-прогнозирующему регулированию с опорой на разнообразные многовариантные формирования и образовательно-интегрированную деятельность.

2. Структурирование посредством типовых процессов-операций, функциональных и обеспечивающих подсистем мношвариантной автоматизированной технологии восстановительно-прогнозирующего регулирования металлургических объектов с большими запаздываниями и сложными возмущениями.

3. Конкретизация и исследование многовариангных типовых звеньев ВПР - технологии с методическим, алгоритмическим, программным, техническим содержанием.

4. Расширение сферы применения восстановительно-прогнозирующих систем в черной металлургии.

5. Использование многовариантных структур с базовыми моделями нелинейной динамики в задачах описания, анализа и прогноза технологических рядов данных металлургического производства во взаимосвязи с обучающими, анализирующими, испытательными системами автоматизации.

Научная новизна диссертационной работы заключается в

• разработке обобщенной алгоритмической структуры многовариантного восстановительно-прогнозирующего регулирования;

• детализации вариантных структур восстановительно-прогнозирующей системы регулирования;

• представлении многовариантной автоматизированной технологии восстановительно-прогнозирующего регулирования как человеко-машинного комплекса освоения, создания и использования конкретных обучающих, испытательно - наладочных и рабочих ВПР-систем автоматизации на примере объектов черной металлургии;

• обобщении, дополнении и конкретизации многовариантных типовых звеньев технологии восстановительно-прогнозирующего регулирования с методическим, алгоритмическим, программным, техническим содержанием для учебных, испытательно-наладочных и рабочих целей;

• разработке показателей степени запаздывания и сложности возмущающих воздействий объектов регулирования.

Практическая ценность работы. Метод восстановительно - прогнозирующей алгоритмизации, по своей сути, адекватен разнообразной человеческой деятельности. Плодотворность алгоритмического и методического обеспечения многовариантной автоматизированной технологии восстановительно - прогнозирующего регулирования обусловлена перспективами всей учебно - научно - производственной деятельности и подкреплена полученными конкретными результатами. Осуществлено обобщение прежних и разработка новых восстановительно-прогнозирующих систем агломерационного, доменного, сталеплавильного и прокатного производств. Выделенная в рамках полной ВПР-технологии познавательная ее версия с особым "от простого к сложному" многовариантным формированием и освоением разнообразной информации по ВПР-тематике, с многовариантными постановками и решениями познавательных ВПР-задач реализована в учебной автоматизированной лабораторной установке "Восстановительно - прогнозирующее регулирование".

Предмет защиты с личным вкладом автора. Предметом защиты служит современная версия восстановительно-прогнозирующего регулирования с опорой на многовариантные формирования и такого рода типовые звенья, конкретные результаты применительно к обучающим, испытательно-наладочным и рабочим системам автоматизации металлургических объектов. На защиту вынесены теоретические и инженерные разработки по методическому, алгоритмическому и аппаратно-программному обеспечению многовариантных систем восстановительно-прогнозирующего регулирования.

Личный вклад автора заключается в ориентированной на многовариантные формирования прикладной разработке методик, алгоритмов и компьютерных программ, проведении обширных исследований посредством математического и натурно-математического моделирования, комплексной обработке данных и интерпретации полученных результатов с конкретизацией для автоматических и автоматизированных (человеко-машинных) систем управления технологическими объектами черной металлургии.

Автор выражает искреннюю благодарность и признательность всему коллективу кафедры систем информатики и управления во взаимосвязи с кафедрой систем автоматизации Сибирского государственного индустриального университета.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ

Осуществлено преемственное развитие входящего в вариантнику направления многовариантного восстановительно-прогнозирующего регулирования с обобщением, дополнением и детализацией его прежних разработок, опираясь на современном этапе на разнообразные многовариантные формирования и образовательно-интегрированную деятельность. Обновленное ВПР-направление вместе со своими многовариантными обучающими, испытательно-наладочными, рабочими системами автоматизации должно быть тесно взаимосвязано с гибкими образовательно-интегрированными комплексами.

Основные научные и практические результаты, полученные в диссертационной работе, состоят в следующем:

1. Алгоритмические разработки многовариантного восстановительно-прогнозирующего регулирования применительно к соответствующим задачам металлургической автоматизации подтвердили базовую роль восстановления (ретроспективного определения) и прогнозирования условно образцовых решений, выявили необходимость и способы разнообразного прогнозирования управлений, возмущений и состояний объектов управления.

2. Сформирована обобщенная алгоритмическая структура многовариантного восстановительно-прогнозирующего регулирования, на основе которой выделены и детализированы конкретные варианты ВПР-систем.

3. Структурирована многовариантная автоматизированная технология восстановительно-прогнозирующего регулирования объектов с большими запаздываниями и сложными возмущениями.

4. Синтезированы конкретные многовариантные структуры типовых звеньев ВПР-систем, расширена их компьютерная имитация с плодотворным использованием базовых моделей нелинейной динамики для учебных и испытательных целей.

5. Предложены определения большого запаздывания и сложного возмущения для конкретных условий. Предложены показатели приближенного количественного оценивания большого запаздывания и сложного возмущения.

6. Усовершенствован инженерный метод профессора В.Я. Ротача и МБ. Хаджийски расчета настроечных параметров типовых регуляторов с учетом динамических характеристик объектов регулирования и автокорреляционных характеристик действующих на них возмущений, посредством введения аппарата многовариангаых функций детерминации при наличии возмущений нелинейного типа (в целом или на некоторых временных участках).

7. Алгоритм автоматизированной настройки регуляторов на основе усовершенствованной методики с включением многовариантного фильтра двухстороннего сглаживания при идентификации объектов регулирования позволил повысить качество регулирования на 10% по интегральной ошибки и до 20% по времени регулирования по сравнению с прототипом.

8. Методически, алгоритмически и программно-технически обеспечено построение многовариантных ВПР-систем автоматизации объектов агломерационного, доменного, сталеплавильного и прокатного производства, притом с их качественной адекватностью и количественным улучшением от 10 до 30 % эффективности технологического управления.

Прежние коллективные разработки систем металлургической автоматизации с восстановительно-прогнозирующим регулированием по основным блокам были внедрены в про-екгао-конструкторских организациях и на ряде промышленных предприятиях. В настоящее трудное время эти системы воспроизводятся преимущественно натурно- модельным путем, как многовариантные формирования с преемственными учебными, испытательными, производственными функциями, опираясь на научно-образовательную деятельность Сибирского государственного индустриального университета совместно со службами автоматизации Западно-Сибирского и Кузнецкого металлургических комбинатов.

1. Авдеев В.П., Карташов В.Я., Мышляев Л.П., Ершов A.A. Восстановительно -прогнозирующие системы управления. Кемерово: КемГУ, 1984.- 90 е., ил.

2. Растригин Л.А. Современные принципы управления сложными объектами. М.: советское радио, 1980. - 232 с.

3. Турецкий X. Анализ и синтез систем управления с запаздыванием. М.: Машиностроение, 1974. 368 е., ил.

4. Хэйним C.B. Синтез оптимальных управляющих устройств для некоторых объектов с запаздыванием / В сб. Исследование и оптимизация сложных проблем управления, 1973. -148 с.

5. Солодовников В.В., Филимонов А.Б. Конструирование регуляторов для объектов с запаздыванием // Техническая кибернетика, 1979. №1. с. 708 723.

6. Живоглядов В.П. Адаптация в автоматизированных системах управления технологическими процессами. Фрунзе: Ишим, 1974. - 227 е., ил.

7. Смит Дж. Автоматическое регулирование. М.: Физматгиз, 1962. - 847 е., ил.

8. Янушевский Р.Г. Управление системами с запаздыванием.- М.: Наука, 1978.-324 с.

9. Власюк Б.А., Штернберг A.A. Структурные свойства оптимальных стохастических систем с запаздываниями в управлениях // Автоматика и телемеханика, 1983. №3. с. 65-75.

10. Цыпкин Я.З. Основы теории автоматических систем.- М.: Наука, 1977.- 415 с.

11. Живоглядов В.П., Селюгин A.A. Анализ чувствительности системы дуального управления к вариации модели объекта с запаздыванием /В сб. Исследование и оптимизация стохастических распределенных систем.- Фрунзе: Ишим, 1971.-124 с.

12. Многовариантные структуры, средства, системы. Вариантника. (Тематические подборки статей). // Изв. вузов. Черная металлургия. 1994. №4, № 8; 1995. № 4, № 6, № 12; 1996. № 4, № 10; 1997. № 6; 1998, № 6.

13. Авдеев В.П., Кулагин Н.М., Кулаков С.М. Системна интеграция образования, производства, науки // Изв. вуз. Черн. металлургия, 1989. №4. с. 131-135.

14. Авдеев В.П., Кустов Б.А., Мышляев Л.П., Пугачев Е.В. Комплексные информационно-материальные технологии и интегрированные системы // Изв. вуз. Черн. металлургия, 1992. №7. с. 65-69.

15. Авдеев В.П., Кустов Б.А., Мышляев Л.П. Производственно исследовательские системы с многовариантной структурой. - Новокузнецк, 1992. - 188 е., ил.

16. В.П. Авдеев, Л.П. Мышляев, A.B. Фролов, И.К. Рогова. Алгоритмизация управления объектами с запаздыванием на базе многовариантных структур // Изв. вузов. Чер. металлургия, 1991. № 9. с. 95 100.

17. В.П. Авдеев, В.И. Соловьев, Л.П. Мышляев. Восстановительно- прогнозирующие системы // Изв. Вузов. Чер. Металлургия, 1984. № 6. c.l 11 116.

18. Кугушин A.A., Авдеев В.П., Соловьев В.И. Результаты восстановления оптимальных управляющих воздействий для реализации обучающихся систем регулирования в металлургии / В сб Алгоритмы управления и расписания производством. Карловы Вары, 1973. с. 546-550.

19. Строков И.П., Авдеев В.П. Кибернетический подход при использовании радиок-тивных нуклидов в металлургии. М.: Энергоиздат, 1981.-92 е., ил.

20. Авдеев В.П., Киселев С.Ф., Мышляев Л.П. и др. Алгоритмы управления непрерывным групповым дозированием //Изв. вузов. Черн. металлургия. 1984. №2. с. 121.

21. Киселев С.Ф., Мышляев Л.П., Соловьев В.И. и др. К вопросу об управлении непрерывным групповым дозированием // Изв. вузов. Черн. металлургия. 1984. №4. с. 104-110.

22. Сарапулов Ю.А., Авдеев В.П., Мышляев Л.П. и др. К алгоритмизации регулирования доменного процесса параметрами дутья // Изв. вузов. Черная металлургия. 1977. №4. с. 144-148.

23. Авдеев В.П., Петрунин М.В., Мышляев Л.П. Оптимизация режимов действующих систем управления // Изв. вуз. Чер. металлургия. 1977. № 8. с. 157-162.

24. Мышляев Л.П., Авдеев В.П., Марченко Ю.Н. Синтез регуляторов при наличии распределенных каналов управления с различиями запаздываниями // Изв. вузов. Черная металлургия. 1987. № 8. с. 128-133.

25. Мышляев Л.П., Авдеев В.П., Киселев С.Ф. и др. Алгоритм согласования производительности технологических участков // Изв. вузов. Черная металлургия. 1984. №8. с. 148-154.

26. Мышляев Л.П., Авдеев В.П., Киселев С.Ф., Марченко Ю.Н. Алгоритмизация управления процессами шихтоподготовки. Новокузнецк: КузПИ, 1989. - 81 с.

27. Разработка алгоритмов управления тепловым состоянием доменной печи №1 За-псибметзавода. Per. № 77073279.

28. Автоматическая реализация заданной рудной нагрузки с учетом качества шихтовых материалов. Per. № 78080507.

29. Участие в разработке и внедрении алгоритмического обеспечения функциональных задач АСУ ДП-6 НЛМЗ. Per. № 77072242.106.

30. A.c. № 907511 СССР. Регулятор / Емельянов C.B., Авдеев В.П., Мышляев Л.П. и др. // Открытия. Изобретения. 1982. № 7.

31. A.c. № 1100607 СССР. Устройство для согласования производительности технологических участков / Авдеев В.П., Сульман Л.А., Мышляев Л.П. и др. // Открытия. Изобретения. 1994. № 24.

32. Мышляев Л.П., Киселев С.Ф., Берлин A.A. и др. Исследование динамики процессов металлизации окатышей в шахтной печи // Изв. вузов. Черная металлургия. 1986. № 12. с. 105-109.

33. A.c. № 1125604 СССР. Адаптивная система управления агломерационной установкой / Емельянов C.B., Авдеев В.П., Мышляев Л.П. и др. // Открытия. Изобретения. 1984. №43.

34. Мерриэм К. Теория оптимизации и расчет систем с обратной связью. М.: Мир, 1967. - 545 с.

35. Егоров C.B. Разработка и исследование систем управления с прогнозирующими моделями для процессов с постоянно действующими контролируемыми возмущениями. Автореферат докт. дис.- М., 1990. 40 с.

36. Авдеев В.П., Зельцер С.Р., Мышляев Л.П. и др. Алгоритм динамической реализации заданной основности доменной шихты // Изв. вузов. Черная металлургия. 1982. №2. с. 114-118.

37. Криволапова Л.И. Разработка и внедрение динамической системы контроля и компенсации входных возмущений доменного процесса: Канд. дисс. // Новокузнецк, 1989. 205 с.

38. А. с. № 815713 СССР, Прогнозирующий регулятор / Емельянов C.B., Кугушин A.A., Мышляев Л.П. и др. // Открытия. Изобретения. 1981. № 11.

39. A.c. № 1174901 СССР. Адаптивная система регулирования многомерного объекта / Емельянов C.B., Авдеев В.П., Мышляев Л.П. и др. // Открытия. Изобретения. 1985. №31.

40. A.c. № 123020 СССР. Адаптивный прогнозирующий регулятор // Емельянов C.B., Авдеев В.П., Мышляев Л.П. и др. // Открытия. Изобретения. 1984. № 41.

41. Волович М.И., Авдеев В.П., Парпаров Я.Г. и др. Комбинированное управление конвертерной плавкой. Кемерово: Кемеровское кн. изд., 1990.- 142 с.

42. Управление мартеновской плавкой с косвенным измерением возмущений // Изв.вузов. Черн. Металлургия, 1982. № 2. С. 45.

43. Разработка унифицированных алгоритмов гибких АСУ ТП с исследовательскими блоками (применительно к условиям Кузметкомбината). Отчет по научно-исследовательской работе. Новокузнецк, 1987. Per. №01840055011.

44. Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики. -М.: Энергия, 1972.-376 с.

45. Основы кибернетики / Под ред. К.А. Пулкова. М.: высшая школа, 1976. - 437 с.

46. Карташов В .Я. Применение метода наискорейшего спуска при оптимизации технологического процесса концентрирования серной кислоты / В сб. Числовые методы нелинейного программирования. М.: ВСНТО, 1979. с. 163-165.

47. Карташов ВЛ., Люблинский Р.Н., Оскорбин Н.М. Последовательность операций математического синтеза оптимального управления локальным объектом непрерывного химического производства //Изв. Томского политех. Инст., 1976. т. 294. с.73-77.

48. Люблинский Р.Н., Карташов В.Я. параметрическая оптимизация технологического процесса концентрирования серной кислоты / В сб. Оптимизация управления непрерывными технологическими процессами. Томск: ТГУ, 1981. с. 57-62.

49. Авдеев В.П. Стратовариантная структура сложных систем // Изв. вуз. Черн. металлургия, 1983. № 2. с. 127-129.

50. Авдеев В.П. Основы построения, разработка и внедрение производственно исследовательских систем управления металлургическими процессами. Автореф. дисс. докт. техн. наук. - Свердловск: УПИ, 1984.- 41 е., ил.

51. Авдеев В.П., Киселева Т.В., Криволапова Л.И. и др. Вариантные структуры восстановительно-прогнозирующего регулирования // Изв. вуз. Черн. металлургия, 1996. № 4. с. 67-72.

52. Колесников A.A. В кн.: Новые концепции общей теории управления / Под ред. академика A.A. Красовского.- Таганрог: изд. ТрГУ, 1995. с. 66-100.

53. Ротач В.Я. Теория автоматического управления теплоэнергетическими процессами. М.: Энергоатомиздат, 1985. - 296 с.

54. Авдеев В.П., Кустов Б.А., Мышляев Л.П., Пугачев Е.В. Комплексные информационно-материальные технологии и интегрированные системы. // Изв.вуз. Черная металлургия, 1992, №7, с.65-69.

55. Авдеев В.П., Кулагин Н.М., Кулаков С.М., Криволапова Л.И. Технологиям системную многовариантность / Изв. Вузов. Черная металлургия, 1999, №12. с. 85-90.

56. Марчук Г.И. Магистрали прогресса. -М.: Молодая гвардия, 1985.- 256 с.

57. Авдеев В.П., Кулагин Н.М., Кустов Б.А., Кулаков С.М. Технологии в многовариантном системном представлении // Изв. Вузов. Черная металлургия, 1999, №12. с. 85-90.

58. Авдеев В.П., Кулагин Н.М., Кулаков С.М. Системная интеграция образования, производства, науки // Изв. Вузов. Черная металлургия, 1989, №4. с. 131-135.

59. Теория управления. Терминология. Вып. 107. АН СССР.- М.: Наука, 1988. 47 с.

60. Технология важнейших отраслей промышленности // Гинберг A.M. и др. М.: Высшая школа, 1985. - 496 с.

61. Уланов Г.М. Регулирование по возмущению. Компенсация возмущений и инвариантность. М.: Госэнергоиздат, 1960. - 110 с.

62. Ротач В.Я. Теория автоматического управления теплоэнергетическими процессами. -М.: Энергоатомиздат, 1985. 296 с.

63. Шустер Г. Детерминированный хаос. М.: Мир, 1988. -240 е., ил.

64. Фейгенбаум М. Универсальность в поведении нелинейных систем // УФН, 1983, том 141, вып. 2, с. 344 374.

65. Энциклопедия современной техники. Автоматизация производства и промышленная электроника. Т. III. Главные редакторы А. И. Берг, В. А. Трапезников. Изд. "Советская энциклопедия", Москва, 1964.

66. Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. М.: Наука, 1973. - 315 с.

67. Кнут Д.Э. Искусство программирования для ЭВМ: В 7-ми т.: Пер с англ./ Д .Кнут. -М.: Мир, 1976 1978.

68. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании / Ред. Ю.П. Адлер, В.Н. Варягин. М.: Статистика, 1978. -222 с.

69. Поляк Ю.Г. Вероятностное моделирование на электронных вычислительных машинах. М.: Советское радио, 1971. - 258 с.

70. Кораблина Т.В. Имитация и прогноз рядов данных с многовариантной динамикой при автоматизации металлургических объектов. Дисс. канд. техн. наук. Новокузнецк, 1998. - 246 с.

71. Ахромеева Т.С., Курдюмов С П., Малинецкий Г.Г., Самарский A.A. Нестационарные структуры и диффузионный хаос. М.: Наука, 1992. -544 с.

72. Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы. Сан-Франциско, 1983. - 535 с.

73. Концепция самоорганизации в исторической ретроспективе / Под ред. A.A. Пе-ченкина. М.: Наука, 1994. 239 с.

74. Емельянов С.В. Системы автоматического управления с переменной структурой. -М.: Наука, 1966. -336 с.

75. Кочубиевский И.Д., Кузюра С.Д. искажение спектра непрерывного сигнала, вносимое дискретизацией по времени // А и Т, 1990. № 2. с. 178 182.

76. Ицкович Э.Л. Статистические методы при автоматизации производства. -М.: Энергия, 1964. 347 с.

77. Беседы по автоматики. / Под ред. проф. П.И. Чинаева. Киев: Техника, - 1973. -236 с.

78. Бондарь Н.Ф., Авдеев В.П., Кулаков С.М. Многовариантное прогнозированиерасчетных показателей. Новокузнецк: изд. СибГИУ, 1998. - 239 с.

79. Масловсий П.М., Авдеев В .П., Раев Ю.О., Белоусов П.Г. Пробные воздействия в системах регулирования металлургических объектов // Изв. Вузов. Черная металлургия, 1971, №10. с. 152 155.

80. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория пользователя. Пер с англ. / Под ред. Я.З. Цыпкина. М. : Наука, 1991. - 320 с.

81. Львова Е.И. Разработка и применение для металлургических объектов многовариантных алгоритмов рекуррентной идентификации линейно-параметрических зависимостей / Автореф. дисс. канд. техн. наук. Новокузнецк, 1993.

82. Авдеев В.П., Кулаков С.М., Штефан И.А., Криволапова Л.И. Многовариантные спектральные анализаторы и фильтры для одномерных рядов данных // Изв. вузов. Чер. металлургия, 1994. № 4. с. 60 66.

83. Авдеев В.П., Криволапова Л.И., Кулаков С.М., Штефан И.А. Вариантные структуры в спектроанализаторах//Изв. вуз. Чер. металлургия, 1992. № 8. с. 15 -19.

84. A.c. № 1667223 СССР. Многовариантный фильтр / Авдеев В.П., Дьячко А.Г., Мышляев Л.П. и др. // Открытия. Изобретения. 1991. № 28.

85. Волович М.И., Авдеев В.П., Парпаров Я.Г. Контроль и оценивание конвертерной плавки по косвенным параметрам. Кемерово: Кемеровское кн. изд., 1989. - 124 с.

86. Robert Piche // Preprints. 11th IF AC World Congress "Automatic Control in the Service of Mankind". Tallinn, 1990. P. 134 - 137.

87. Цыпкин Я.З., Гусак П.П. Теория сглаживания и ее применения // Измерения, контроль, автоматизация, 1988. № 3. с. 47-67.

88. В. В. Петров, А.А. Гордеев, Р.С. Дианова. Нелинейные многомерные системы с запаздыванием. Обобщенная теорема отсчетов // Техническая кибернетика, 1978. №.10. С. 302-319.

89. Ротач В.Я. Автоматизированная настройка ПИД-регуляторов экспертные и формальные методы // Теплоэнергетика, 1995. №10. с. 9 -16.

90. Мань Н.В., Чыонг JI.C. Настройка регуляторов по переходной характеристике замкнутой системы с уточненной моделью объекта // Теплоэнергетика, 1998. №7. с. 55- 58.

91. Ziegler J.G., Nichols N.B. Optimum settings for automatic controllers // Trans. ASME. 1943. Vol. 65. P. 433 444.

92. Ротач В.Я. Расчет настройки промышленных систем регулирования. М.: Госэнер-гоиздат, 1961. 296 с.

93. Ротач В.Я. Расчет динамики промышленных автоматических систем регулирования. М.: Госэнергоиздат, 1973. 347 с.

94. Yuwana М., Serborg D.E. A new method for on-line controller tuning // AIChE J. 1982. Vol. 28. P. 434.

95. Jietae Lee. On-line PID controller tuning from a single closed-loop test // AIChE J. 1989. Vol. 35. P. 329.

96. Jietae Lee. Am improved technique for PID controller tuning from a single closed-loop test//AIChE J. 1990. P. 36.

97. Балакириев B.C., Дудников Е.Г., Цирлин A.M. Экспериментальное определение динамических характеристик промышленных объектов управления. М.: Энергия, 1967. - 232 е.: ил.

98. Ротач В.Я., Хаджийски М.Б. О синтезе систем автоматического регулирования производственных процессов // Автоматика и телемеханика, 1966. № 9. с. 158-164.

99. Бабенко В.Т., Шидловский JI.X., Ковтуновский В.И. Автоиматизация процессов дозирования в металлургии. М.: Металлургия, 1977. - 367 с.

100. Гроссман Н.Я., Шнырев Т.Д. Автоматизированные системы взвешивания и дозирования. М.: Машиностроение, 1988. - 293 с.

101. Мышляев JI.IL, Авдеев В.П., Киселев С.Ф., Марченко Ю.Н. Алгоритмизация управления процессами шихтоподготовки. Новокузнецк, 1989. - 82 с.

102. Марченко Ю.Н. Автоматизация процессов подготовки агломерационной шихты при рациональном использовании нескольких каналов регулирования с различными запаздываниями. Диссертация канд. техн. наук.- Новокузнецк, 1984. 195 с.

103. Соловьев В.И., Авдеев В.П., Киселев С.Ф. и др. Система прогнозирующего увлажнения аглошихты // Изв. Вузов Чер. Металлургия, 1977, № 4, с. 149-154.

104. JI. П. Мышляев, В. П. Авдеев, Ю. Н. Марченко. Синтез регуляторов при наличии распределенных каналов управления с различными запаздываниями // Изв. Вузов Чер. Металлургия, 1987, №8, с. 128-133.

105. Климовицкий М.Д., Копелович А.П. Автоматический контроль и регулирование в черной металлургии. М.: Металлургия, 1967. - 788 е., ил.

106. Бродянский В.М., Меерзон Ф.И. Производство кислорода. М.: Металлургия, 1960.-469 е., ил.

107. Марон В.Д., Евтушенко В.Ф., Турчанинов Е.Г. и др. Прогнозирование длительности нагрева слитков в нагревательных колодцах // Изв. Вузов Чер. Металлургия, 1976, № 10, с. 160-162.

108. Ревун М.П., Трейгер В.И. Прогнозирование нагрева слитков в период подъема температуры // Изв. Вузов Чер. Металлургия, 1976, № 10, с. 167-170.

109. Заславский А.Е. / В кн.: Статистическое моделирование и прогнозирование технико-экономических показателей предприятий. Новосибирск: Наука, 1983, с. 112-120.

110. Маковский В. А. Динамика металлургических объектов с распределенными параметрами.- М.: Металлургия, 1971.-382 с.

111. Фомин H.A., Елегин С.Е., Буторин B.K. и др. Алгоритмическое обеспечение адаптивной технологии нагрева слитков перед прокаткой // Изв. вузов. Черн. металлургия, 1990. № 8. С. 92 93.

112. Авдеев В.П., Зельцер С.Р., Степанов A.B. Машинное обучение на основе ретроспективной имитации промышленных систем управления // Машинное обучение с помощью диалога. М.: МДНТП, 1976. с. 121 - 128.

113. Симсарьян P.A. Автоматизированные системы исследований производственных процессов // Измерение, контроль, автоматизация, 1977. №3. с. 60 -68.

114. Авдеев В.П., Мышляев Л.П. К развитию производственно-исследовательских АСУ // Изв. Вузов Чер. Металлургия, 1984, № 2, с. 92-99.

115. Абрамович А,Д. Вопросы и практика использования тренажеров для подготовки операторов АЭС в США.- К.- Л.: Энергия. 1972.- 183 с.

116. Кучеренко A.A., Пожаненко П.Г. Тренажеры для обучения управлению АЭС: Обзор // Атомная техника за рубежом, 1976. №11.

117. Цымбал В.П. Состояние и перспективы развитая обучающих систем на основе тренажеров в сталеплавильном производстве // Изв. вузов. Черная металлургия. 1982. №4. с. 118-121.

118. Мочалов С.П., Цымбал В.П., Щипилов С.А. и др. Тренажеры оператора кислородного конвертера // Изв. Вузов. Черная металлургия. 1988. №10. с. 136-139.

119. Сакун А.Ф., Цымбал В.П., Буинцев В.Н. и др. Описание основных процессов мартеновской плавки и моделей ограничений для тренажера "Сталевар" // Изв. вузов. Черная металлургия. 1976. №8. с. 154-157.