автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Модели и методы оперативного планирования и управления многоассортиментными химико-технологическими производствами

МОСКОВСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ ХИМИЧЕСКОГО МАШИНОСТРОЕНИЯ

На правах рукописи

ЗИГЛИНА АЛЕКСАНДРА ЛЬВОВНА

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ОПЕРАТИВНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ МНОГОАССОРТИМЕНТНЫМИ ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОИЗВОДСТВАМИ

Специальность 05.13.07 — Автоматизация технолоЛмеских процессов и производств

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва — 1994

Работа выполнена в Центральном научно-исследовательском институте комплексной автоматизации (ЦНИИКА).

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор СОФИ ЕВ Александр Эльхананович.

Официальные оппоненты: доктор технических наук МИРОНОВА Валентина Александровна; кандидат технических наук ЩЕРБАКОВ Евгений Ефимович.

Ведущая организация: Институт проблем управления, г. Москва.

Защита диссертации состоится «5/ » <-¿/0р 1994 года в час. на заседании специализированного совета

Д063.44.02 в Московской государственной академии химического машиностроения по адресу: 107884 Москва, ул. Старая Басманная, дом 21/4, МГАХМ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке академии.

Автореферат разослан й)6оРйЛ^} 1994 г.

Ученый секретарь специализированного совета кандидат технических наук,

доцент Г. Д. ШИШОВ

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность теш. Автоматизация оперативного планирования и управления позволяет повысить качество продукции, ритмичность ее производства и отгрузки, сократить потери сырья и продуктов, улучшить координацию работы цехов и служб предприятия, а также повысить эффективность работы персонала. При формулировке и решении задач оперативного управления и планирования возникают серьезные трудности, связанные со сложностью технологических схем производств, многообразием факторов и ограничений, дискретностью переключений операций, динамической природой задачи, большим количеством интервалов дискретного времени на периоде _ планирования. В известных подходах не учитывался ряд существенных аспектов задачи, таких как сочетание непрерывных, дискретных и периодических химико-технологических процессов, время "остывания" и паспортизации продуктов, неточность при проверке ограничений на запасы и ресурсы и др. Этим определяется актуальность разработки моделей и алгоритмов оперативного планирования и управления многоассортиментными химико-технологическими производствами.

Цель работы заключается в разработке и исследовании математических моделей и методов оперативного планирования и управления" многоассортиментными химико-технологическими производствами на примере производства и отгрузки -полиэтилена, серы, гудрона, битумов, синтанолов, кабельных пластикатов, программной реализации этих моделей и алгоритмов и внедрении в промышленную эксплуатацию.

Методы исследования. Использованы методы математической логики, теории оптимального управления, дискретного программирования, комбинаторики, а также алгоритмы логического вывода, основанного на правилах. Основные положения работы опираются на математические доказательства, подтверждены результатами расчетов на ЭВМ, внедрения и промышленной эксплуатации.

Научная новизна. Предложено единообразное математическое описание непрерывных, дискретных и периодических химико-технологических процессов и условий их функционирования.Сформулированы ограничения на длительности, синхронность, альтернативность операций.

Формализован учет "задержек" на "остывание", анализы при опережающем поступлении сырья и запаздывающем выпуске продукта. Предложено обобщение задачи управления для проверки фазовых

ограничений на запасы и ресурсы с заданной точностью.

Задача управления представлена в виде системы правил для решения методом логического вывода по схеме исчерпывающего поиска с возвратом. Для повышения эффективности решения предложен комплекс новых приемов корректного отсечения ветвей, использующих вычисление зависимых переменных в процессе поиска, блочность задачи, оценивание границ функций на ветви.

Практическая ценность. Предложенные модели и алгоритм могут использоваться для оперативного планирования и управления многими многоассортиментными химико-технологическими производствами.

Разработанный алгоритм реализован в системе оперативного планирования и управления. Предусмотрены объяснения процесса решения, помощь, обучение пользователя, защита от ошибок в данных, настройка форм документов.

Промышленная реализация. Система внедрена в промышленную эксплуатацию для участков производства и отгрузки серы,- товарного гудрона, битумов ПО "Киришинефтеоргсинтез", для производств синтанолов и кабельных пластикатов Дзержинского ПО "Капролактам", для производства полиэтилена на Новополоцком ПО'"Полимир".

Апробация работыРезультаты работы прошли апробацию на следующих конференциях и семинарах: Всесоюзная научная конференция "Методы, кибернетики химико-технологических процессов (КХТП-1)" (1984); "Проблемы комплексной автоматизации" (ЦНИ11ТЭИ приборостроения, 1985); VI Московская конференция па проблемам кибернетики и вычислительной техники (Научный - Совет АН СССР "Кибернетика", 1987); "Информатика в технологии приборостроения"-(Ленинград, НТО приборостроения, 1990); 8-я Всероссийская - научно-техническая конференция "Математические методы в химии" (ММХ-8, Тула, 1993). Работа докладывалась на семинарах в МИХМ (1992, 1994) и ЩИИКА.

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 10 печатных работах.

Структура и объем работы.. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и трех приложений; содержит НИ страниц основного текста, рисунков и библиографию из № наименований, а также приложения на 3В страницах.

- 3 -СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность решаемых в работе задач, описываются цели и структура работы, а 'также приведены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе дана обобщенная постановка прикладных задач • оперативного планирования и управления: определены основные понятия, классифицированы ограничения и критерии, проведен анализ их особенностей.

Определим основные понятия для описания задач: операция, установка, емкость, схема объекта управления.

Операцией назовем элемент-, преобразующий входные потоки в выходные; выполнение операции - процесс преобразования_патоков.

Установка - тожество альтернативных операций. В- каждый момент времени установка выполняет единственную операцию из этого множества. После завершения операции начинается. другая операция: установка "переключается". Все множество операций разбивается на установки. Операции установки - это.варианты или режимы ее работы.

По содержанию Операции могут быть производственные, транспортные, организационные, информационные, вспомогательные и др. По степени агрегирования операции могут быть детальные или комплексные, объединяющие совокупность разнородных взаимосвязанных действий и процессов.

В зависимости от задачи установкой может быть производственный участок, технологическая установка, любая ее часть, несколько установок сразу, цех, агрегат, аппарат "(компрессор, реактор, смеситель,' насосная станция), участок поступления сырья, отгрузки продукции, погрузочная или ремонтная бригада.

Переключение операций на установке означае? переход на другое сырье или продукцию, переналадку, настройку режима, чистку, промывку оборудования и др. Это может приводить к потерям времени, снижению качества продукции, выпуску некондиции. Потери от переключений для операций установки могут существенно различаться.

Ежостъю считаем элемент, в котором накапливается и (или) тратится некоторый ресурс или запас: в "конечной" емкости -"выходной" или "входной" - только накапливается или тратится, в "промежуточной" - и то, и другое.

Емкостью может быть склад, резервуар, общий резервуарный парк, место хранения сырья, полупродуктов и товарной продукции, а также

ресурс сырья, электроэнергии, людские ресурсы (например, ремонтной или погрузочной бригады) и др. "

Схема объекта управления состоит из установок и емкостей, связанных потоками.

Период управления разбиваем на интервалы времени равной длины. Считаем, что в интервал входит левая граница и не входит правая, причем операции переключаются и потоки проходят только в моменты начала интервалов (на левой границе). Интервал может быть сутки, смена и др. При уменьшении длины интервалов (увеличении их числа) повышается точность определения моментов переключений.

Основной результат решения задачи - расписание (план, график) -очередность и сроки выполнений операций.

Потони рассматриваются трех типов:"непрерывные","дискретные", "периодические". Непрерывный поток поступает в каждый момент выполнения операции. Дискретный поток поступает "мгновенно" (одной порцией) в момент начала операции или в момент ее окончакияж остальное время операция выполняется, а поток отсутствует. Периодический поток возможен для "периодической" операции, включающей подготовку к работе и многократно повторяющиеся действия. После подготовки поток поступает порциями в моменты начала или окончания каждого периода. Обычно дискретный или -периодический входной поток поступает в начале операции или действия, выходной - в конце.

Одна операция может включать потоки разного типа (например, дискретная загрузка сырья в реактор и выгрузка продукта, непрерывное потребление электроэнергии и периодические измерения).

Потоки могут быть материальные (сырья, продуктов), энергетические и др.

Иногда момент поступления потока (любого типа) может отстоять от положенного на заданное время "задержки".Положительная задержка означает запаздывание потока, отрицательная - опережение.

Опережает чаще поступление сырья, а запаздывает выпуск продукта, но может быть и наоборот.

Примеры: сырье можно переработать, а продукт отгрузить только-после высыхания или остывания; один тип сырья нужен до начала операции, другие - в процессе ее выполнения, после ряда действий (при многошаговом смешении и др.); один продукт выпускается еще до завершения операции (например, пресс-форма), другой - через заданное время после ее окончания (после застывания).

Введенные понятия достаточно абстрактны и позволяют единообразно формулировать, сопоставлять и решать задачи из различных предметных областей.

Во второй главе рассмотрены постановки прикладных задач оперативного планирования химико-технологических производств: полиэтилена; товарной серы,•гудрона, битумов на нефтеперерабатывающем заводе; синтанолов, кабельных пластикатов. Эти задачи интерпретируются с помощью введенных выше обобщенных понятий и условий. Приводится обзор известных подходов к решению таких задач.

Установка синтеза полиэтилена из этилена "Полимир-50" включает компрессор первого каскада, два параллельных компрессора второго каскада и двухзонный трубчатый реактор. Для получения различных марок полиэтиле-ла необходима смена режимов работы реактора, связанная с выпуском некондиционного продукта. Ставится задача: определить очередность и сроки выпуска заданных марок полиэтилена ■с наименьшими потерями от смены режимов при ограничениях на объемы и сроки поступления сырья и отгрузки конечной продукции, на объем и начальные остатки в сырьевых и товарных, емкостях, на сроки ремонта компрессоров, на плановые 'задания.

Производство серы включает выработку элементарной серы сжиганием сероводорода на установке, состоящей из реакторов и конвертера, и погрузку застывшей серы экскаватором в вагоны и автомобили. В задаче определяется посуточный график отправки серы, объемы потребленного сероводорода и отправленной серы нарастающим итогом, динамику запасов серы. График составляется для координации переработки с объемами и сроками отгрузки серы отдельно в вагоны, отдельно в автомобили с учетом сроков их прихода при ограничениях на размер ямы для хранения серы и план переработки сырья.

На "участке производства и отгрузки товарных битумов жидкие битумы вырабатываются на двух параллельных установках из гудрона, поступающего с установок первичной переработки нефти. Каждая установка состоит из трех независимо функционирующих колонн. Все колонны могут производить строительный, кровельный или дорожный битум, однако на одних чаще выпускают одну марку битума, на других - две марки поочередно. Переход колонны с одной марки на другую связан с потерями времени и качества продукции. Далее следуют стадии: перекачки насосными станциями битумов в емкости участка затаривания; затаривания строительного битума в мешки и в бочки,

дорожного - в бочки; погрузки битумов в мешках и в бочках в вагоны и автомобили; ' отправки жидких битумов в автомобильных и железнодорожных цистернах, а мешков и бочек - в автомобилях и вагонах. Особенностями данного производства являются пролеживание битума для остывания (его срок зависит от марки битума и времени года) и паспортизация емкости.

Кроме того, в работе рассмотрены постановки задачи оперативного планирования для участка производства и отгрузки товарного гудрона, производств синтанолов и кабельных пластикатов.

В третьей главе рассмотренные задачи сформулированы в виде задачи оптимального управления в конечно-разностной форме с дискретным множеством управлений и фазовыми ограничениями, зависящими от времени. Предложено единообразное описание непрерывных, дискретных и периодических процессов и условий их функционирования. Задача обобщается на случай задержек при прохождении потоков, а также для проверки запасов и ресурсов" с заданной точностью.

Схему объекта управления опишем ориентированным графом (VUR,V/), где узлы иеУ соответствуют операциям, узлы ГеД - емкостям, дуги WsW - всем возможным потокам между операциями.и емкостями.

Входные потоки операций проходят по дугам WeRxV, выходные - по дугам UJeVxR. Операции без потоков. - изолированные узлы V.

Период управления разбиваем на равные интервалы времени k=1±K, замкнутые слева и открытые справа. Операции переключаются и потоки проходят только в моменты начала интервалов.

В задаче определяется расписание - порядок и сроки выполнения

операций. Опишем его набором управляющих логических переменных -

индикаторов состояния операций - (z^lveV,к=1+К)):

Z^ о «Выполняется операция V в интервале к», т.е.

„ъ _ И , если выполняется операция иеУ в интервале к=1±К; , v \0 - не выполняется -("пауза" между выполнениями); v 1

эти переменные (и другие, аналогично введенные ниже) будут входить

в логические и в арифметические выражения, а их значения 0 и 1 в

зависимости от контекста интерпретируются как логические или как

числовые значения. Таким образом означает или (1-Zk).

с V V V

На область управления наложены следующие ограничения. Заданы фрагменты решения - состояние (выполнение/пауза) операций: zh = zk, DeV^sV, k*l&s<1*K). (2)

V V

На установке UeI7 в интервале k выполняется единственная операция:

I z* = 1. - (3)

ueV u u

Синхронное выполнение/пауза операций (если выполняется/не выполняется операция V, то выполняется/не выполняется и'); частный случай - синхронные операции (выполнение и паузы одновременно):

zk s: zk,; zk z zk,; zk = zk,. (4а-в)

V V V V V V

Альтернативное/обязательное выполнение операций (в интервале R выполняется не более одной/хотя бы одна операция из .множества); частный случай - выполняется единственная операция:

vev, vgV. vev.

i i i

С операции и, отмеченной как "Конец" (завершающий простой)-, нельзя переключиться ни 'на какую другую операцию до конца периода:

< Zk. • ' (б)

tIV

Уравнения движения, начальное состояние и фазовые ограничения. Следующие ограничения связаны с длительностью операций.

, ъ

Длительность текущего выполнения операции и к концу интервала R AJ и длительность текущей паузы между выполнениям:! операции v :

= z* f^-'+ij; \°v=\v(0); ■ ba-б)

ik = zk t° = k (0). (8a-6)

V V V

Длительности не менее в конце операции/паузы и не

более во время выполнения/паузы операции:

xk?,k~hxkX ; z4k$zkX ; ; zk£kazkJ ; (9а-г)

V V V-V V V V V V V v*v v^v v^v

vk о zk~'&zk; x.k » zfe-'&z\- (10a,6)

, V V V V v v ъ

v* - индикатор начала операции (конца паузы), aejj - конца операции. Длительность выполнения периодической операщш к моменту ее конца за вычетом времени подготовки ру кратна• периоду выполнения Х^; длительность паузы между выполнениями операции и к моменту конца паузы (начала операции) кратна периоду паузы X :

xk $ эек; xk « [(Xk-p )>0]&[(Xk-p Jrr.od x =01; (11a,6)

и V V Vrl) и V tl

vk $ xk; xk о [£k~1 mod x =0J; (11в,r)

V V V V V

~ъ «ъ

где эе£ и %г - индикаторы конца очередного периода выполнения и периода паузы операции; a mod X - остаток от деления а на X. Длительность выполнения/паузы (А) операции v от начала/конца

(v/x) операщш V' не менее и не более 0 (t|:

k-i+Qk, . .

(v/x)k, [СХ/и ~v v2dk, ], в*. =min(Q , , K~(k-1 )};-^2a-r)

V * V —V V -V V -V V

ь-i-e , . _

lv/X)-, v v &(k>Q , ) MX/true , }; (13a-r)

v v v ъ и v v

В следующих уравнениях фазовые переменные немонотонны.

Запас (ресурс) е^ в промежуточной емкости ГеД:

Е Z* рЪ; e°=er(OJ; (14а-в)

ш eW+ w W ш г г

где W^cVxft, H^cRxY - входящие в г и выходящие из г потоки; -

операция с потоком W, Zk ef0,1) - индикатор прохождения потока Ш

nk Vw k операции V^, Z£ для непрерывного потока равно zJJ, для дискретного

потока в начале/конце операции - Ук/эгк, для периодического потока

в начале/конце периода операции равно зе^ . /<£Г; ег(0) - остаток с предыдущего периода управления; границы зависят от времени. Для емкостей гей°сй избыток "сбрасывается" в общую.линию:

ek^w.in(eb~]+ I Zk pk - i Zk pk; Ek); e°=e CO); Ekdk. (15а-в)

г T V ^W L" v r r r ' -г T

ш tи^Г w r r

Далее следуют показатели с нарастающим ("убывающим") итогом'. Ресурс в конечной - выходной/входной емкости TeR:

+/" ^ рЪ; е°-ег(0); (16а-в)

new*'- w

Частный случай - ресурс по отдельному потоку

qKqk-> +/- zk pk; q°=q (О); Q4qk^Qk. (17а-в)

"w V ~VJ - "w -w ^w w

w - —

Затраты на выполнение операций (прибыль от выполнения):

hk=hk~'+ I ф zk; h°=h(0); hK$H ОН J. (18а-в)'

t>ev v v к

где ф^ - затраты на операцию v за один интервал; при фv<s(0,1} h -

суммарное время выполнения операций" (например, простоя, ремонта).

Суммарное время выполнения отдельной операции и за весь период:

йк=йк~'+zk; ' d°=d (О); D ; - (19а-в)

V V V vv —vvv

Следующие показатели - с нарастающим итогом и "запаздыванием".

Суммарные потери от переключений на всех установках и на одной:

уКуЬ->+ ЕЕ Е ф • у°=у(0); у^У; (20а-в)

usU veVu u'eV uvv v

ук=ук~'+ I ф U,zk~1zk,; y°=y (0); y^Y ; (21а-в)

au ь о ruvv v v>> ¿/u J > u>

vev v'eV u u

где <PUVV, - потери при переключении на установке и с операции V на

U/U и TS

V; при <puvv,=1 (W) у* -

суммарное число переключении.

Число включений/отключений операции и:

уЖ(О); (22а-в)

y>yv(0); у^ Yu; (23а-в)

Задается состояние операций на конец предыдущего периода:

z°=zJO). (24)

Критерии задачи - затраты на выполнение операций (прибыль от выполнения) hK, потери от переключений х^ и их комбинация СК:

. min hK (max hK); min ук; min cK=ahhK+ayyK. (25)-(27)

Задача обобщается на случай задержек при прохождении потоков (на остывание, анализы) - при опережающем поступлении сырья и запаздывающем выпуске продукта. Момент поступления потока- по дуге WeW может отстоять от "нормального" на заданное время "задержки" 8щ: 6ш>0 - запаздывание потока, ®ш<0 - опережение, &w=0 - задержки нет. Тогда в уравнениях (14)-(17) вместо выражения (*) будет (**):

Zk pk; (*) Z w ph. (**)

V ~10 V ~U>

w w

Предложено обобщение задачи для проверки запасов и ресурсов

(14)-(16) с заданной точностью, разной для нижней и верхней границ: Ek-s <zek$Eh+£ , причем отклонения равны Eh~ek, ek-Ek.

г _г ^ г г г г _r J, г г

В четвертой главе- рассмотрены алгоритмы оперативного планирования. Дается характеристика задач и методов планирования. Структурируются основные правила вывода. Описывается "главный" алгоритм вывода и управляющие правила. Задача управления представляется в виде системы правил. Рассматриваются алгоритмы оценивания границ функций на ветви.

Сформулированная задача (1-27) - нелинейная, неаддитивная, высокой размерности. Задачу предлагается решать с помощью логического вывода в системе продукционных правил. При этом объединяются преимущества математических моделей и методов с полезными свойствами эвристических "имитационных алгоритмов. Однако появляются и малоизученные проблемы, связанные с учетом временных отношений: динамика производственных процессов (зависимость последующих состояний объекта от предыдущих), условия типа "выполнить раньше", "выполнить позже", "не позже, чем через определенное время после некоторого события", "как можно раньше" и др.

В работе предлагаются способы построения системы правил с учетом временных отношений. Временные отношения формулируются единообразно путем дискретизации времени. Методы преобразования

ограничений и критериев задачи оптимального управления в продукционные правила рассмотрены в приложении 2.

"Главный" алгоритм вывода основан на вычислительной схеме поиска с возвратом {backtracking, метод "лабиринта", близкий к применяемому при расчетах вручную) и комплексе эффективных приемов отсечения ветвей. Реализуется прямой вывод (в глубину) с полной стратегией, причем целевые функции "резко" фокусируют поиск, делая его направленным:

1 ) выбор очередного фрагмента расписания;

2) вычисление по нему "зависимых" от него фрагментов;

3) проверка их допустимости по ограничениям;

4) если они допустимы, выбор 1); если не допустимы - возврат, альтернативный выбор фрагмента расписания и 2).

Следующее разделение правил ориентировано на этот алгоритм вывода. Система продукционных правил включает "предметные" правила (соответствующие ограничениям и критериям прикладной задачи) 1-5 и "управляющие" поиском правила 5-8.

Основные типы предметных правил представляются в виде "ЕСЛИ <условие>, ТО <действие>".

1 . Исправляющие правила (И-правила) выявляют противоречия и исправляют ошибки в исходных данных. В них ни условия, ни действия от переменных Z не зависят:

"ЕСЛИ исходные данные противоречивы, ТО исправить менее достоверные".

Исправляющие правила упорядочиваются по признаку большей достоверности данных в условиях.

2. Априорные правила (А-правила) позволяют определить фрагменты (части) решения до начала работы "главного" алгоритма вывода. В априорных правилах условия не зависят от переменных z (их истинность определяется только исходными данными), а действия состоят в присваивании значений переменным. Правила млеют вид: "ЕСЛИ выражения над исходными данными имеют

определенные значения, ТО вычислить значения некоторых переменных". Особая ("безусловная") их категория - априорные факты (А-факты) позволяют пользователю системы самому задать фрагменты решения.

Очередность выборки правил определяется степенью достоверности данных в условии. Если действие следующего (менее достоверного) правила противоречит предыдущим, то оно не выполняется.

3. Вычисляющие правила (B-правила) соответствуют ограничениям задачи оптимального управления, из которых зависимые переменные могут быть вычислены в процессе поиска через известные на данном шаге. Переменные Z входят как в условия, так и в действия:

"ЕСЛИ значения определенных переменных, входящих в ограничение, известны на данном шаге поиска, ТО вычислить значения остальных".

На множестве вычисляющих правил эффективен прямой вывод с полной стратегией: рекурсивная процедура, в которой вычисляются зависимые от только что вычисленных зависимых переменных и т.д., -пока это возможно. Критерий упорядочения правил: раньше выбираются-правила, позволяющие сразу вычислить больше переменных.

4. Проверочные правила (П-правила) формулируются для ограничений, проверяемых в процессе поиска. Переменные z входят только в условия, а действия вызывают возврат:

"ЕСЛИ ограничение нарушено, ТО противоречие".

В простых случаях условие проверяется подстановкой, в более сложных - оцениванием границ функции на ветви.

р

В условия могут входить"фильтрующие" ограничения вида F(Z)<F , где F - функция цели (F(Z) * min), FR - текущий "рекорд", т.е. значение F для лучшего из уже найденных решений.

Критерий упорядочения проверочных правил: раньше обрабатывать условия, при нарушении которых сразу отбракуется больше ветвей. Проверочные правила выбираются только после того, как на очередном шаге вывода полностью исчерпаны возможности вычисляющих правил.

5. Направляющие правила (Н-правила) задают стратегию выбора наиболее предпочтительного продолжения частичного решения. Они являются управляющими (фокусирующими поиск) и в то же время предметными (описывающими условия задач предметной области).

Основные правила выбора направления поиска следующие: -

1 ) выбор установки - первой из еще не означенных (которым еще не присвоено значение) в текущем интервале; формирование "конкурентного" множества еще не означенных ее операций;

2) выделение из "конкурентного" множества наиболее приоритетных . операций, из них - то же по следующему приоритету и т.д. (по убыванию "метаприоритета") пока это возможно;

3) из оставшихся операций выбираем первую (самую приоритетную).

Вычисляющее правило можно сформулировать как проверочное, но

при этом вычисление переменных заменится неэффективным перебором всех комбинаций их значений. Преобразование ограничения задачи в вычисляющее правило часто нетривиально, а в проверочное правило -выполняется простой подстановкой.

Исправляющие и априорные правила являются частными случаями вычисляющих и проверочных при „граничных значениях исходных параметров. В задачу оптимального управления такие частные случаи не входят. Их включение в систему правил необязательно, однако исправляющие правила улучшают "устойчивость" системы к ошибкам в исходных данных, а априорные - существенно повышают эффективность решения благодаря вычислению части переменных до начала поиска.

Направляющие правила "помогают" критериям задачи, ничего не добавляя к ним содержательно. Они лишь фокусируют поиск, ускоряя получение первого допустит,юго решения с "хорошим" рекордом.

6. Фиксирующие правила вызываются для означивания вычисленных или выбранных переменных.

Т. Координирующие правила в случае прихода к противоречию или при построении очередного допустимого решения "вызывают" возвраща-. ющие правила, а в противном случае - направляющие.

8. Возвращающие правила аннулируют все означивания, порожденные вычисляющими правилами после очередного выбора направления.,- анну-.лируют (расфиксируют) последнюю свободную переменную, выбранную по направляющим правилам со значением 1, фиксируют ее же со значением 0 (тем самым устанавливается направление поиска, альтернативное выбранному ранее); объявляют ее несвободной (т.е. все возможные ее значения рассмотрены, и следующий возврат будет уже не к ней, а к предыдущей свободной переменной).

"Фокусирующие" метаправила определяют своевременность" обработки вычисляющих и проверочных правил, т.е. принципиальную возможность выполнения условия в правиле до его обработки. -Они оперируют

ъ . ъ

метапеременными равными 1, если переменная уже фиксирована, О - еще неизвестна. Метаправила тлеют вид:

"ЕСЛИ фиксированы переменные участвующие в условии правила, ТО вызвать это правило для сопоставления".

До начала решения все равны 0. Им присваивается 1 в

у ь

действиях фиксирующих правил вместе с означиванием переменных ,

О-в возвращающих правилах при аннулировании означиваний.

Приводятся примеры представления основных ограничений и критериев задачи оптимального управления в виде продукционных правил.

Пятая глава посвящена описанию программной реализации и опыта применения системы планирования и управления производством. Рассмотрены назначение системы, ее основные компоненты, режимы и этапы решения задачи, база данных. Описаны подсистемы: объяснения хода решения, диагностики, "общения" с пользователем, обучения работе с системой, создания и модификации задач.

Система КАППА ("КАлендарное Планирование Переналадок Агрегатов") предназначена для планирования производства, поставок сырья, отгрузки продукции; оперативного управления при отклонениях от плана; координации работы цехов и служб предприятия.

Основные режимы решения задачи: "Контроль., данных"; "Имитация" -проверка допустилости заданного пользователем решения; "Оптимизация" - поиск наилучшего- решения; человеко-машинный режим "Имитация-оптимизация" - проверка допустимости заданных пользователем фрагментов решения и поиск решения в целом (пользователь сам определяет степень своего участия в расчете).

Подсистема объяснения хода решения позволяет задать любую "глубину." объяснений, степень их детальности и подробности. Объяснения генерируются из "трассы" поиска решения. Они выводятся на экран, в текстовый файл для печати, в файл "видеозапись" - для последующего многократного просмотра на экране и анализа. Просмотр видеозаписи возможен в заданном теше, с прямой и обратной "перемоткой", с паузами и остановками на любом кадре и др.

Выводится звуковая трасса поиска - возрастание высоты звука при движении "вглубь" пб дереву поиска и убывание при возвратах. Музыкальная трасса позволяет по звучащей мелодии различить начало и конец всего решения и каждого его этапа, построение частичных, полных и оптимального решений, вывод диагностики ошибок.

Подсистема диагностики и защиты от ошибок в исходных данных выявляет и' исправляет "синтаксические" ошибки - неточности, опечатки, "семантические" - содержательные, технологические противоречия, "системные" - ошибки среды на данном компьютере.

Подсистема общения обеспечивает "дружественный" интерфейс с пользователем: многоуровневые меню с подсказками; экранные и печатные формы документов; контекстную помощь; справочные таблицы; встроенный формульный калькулятор; буферы для "переноса" данных.

В'подсистему обучения входят: учебные фильмы по работе с системой; синтезируемые графические и псевдографические изображения

схем производств; видеозаписи сеансов работы в подсистеме общения и процесса решения задач; учебные тексты и примеры. Для каждого вида материалов имеются программные средства: применения - поиска и просмотра нужного раздела; создания и доработки; подготовки к печати в виде документации.

Средства создания и модификации задач поддерживают описание, ввод и настройку: базовых понятий задачи; схемы производства; ограничений, критериев; интерфейса с пользователем; словаря предметной области; учебных материалов; конфигурации системы, набора возможностей; интерфейсов с программным окружением.

При разработке системы использовались Clipper, Turbo С++.

Проведено экспериментальное исследование работоспособности системы; эксплуатационных характеристик; математической модели; вычислительной сложности алгоритмов.

Рассмотрен опыт применения системы для производств битумов, гудрона, серы, полиэтилена, синтанолов, кабельных пластикатов и •др. Основные вопросы, решаемые при внедрении: получение информации о схеме объекта и коэффициентах модели; организация подготовки данных для расчетов; обучение пользователя работе с системой и интерпретации результатов; учет сезонных различий при решении задачи; обучение описанию и созданию новых задач при изменениях условий производства. Серьезные трудности вызывало сопровождение системы при изменениях производства. В настоящее время описание и создание новой задачи полностью автоматизированы.

В заключении приведены выводы по всей работе в целом.

Приложение I содержит акты о внедрении результатов работы.

Приложение 2 посвящено анализу и обоснованию математической модели оптимального управления. Даются основные определения. Каждое условие задачи формулируется в виде отношения - логического выражения, исследуются его свойства, доказывается эквивалентность отношения как ограничению, входящему в задачу оптимального управления (гл.З), так и правилу, применяемому в алгоритме логического вывода для решения задачи (гл.4).

Приложение 3 содержит примеры документов системы планирования: форм ввода/вывода исходных данных и результатов решения, трасс диагностики и исправления ошибок, объяснений процесса решения и др.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ _

1 . Рассмотрены задачи оперативного планирования и управления многоассортиментными химико-технологическими производствами на примерах производства и отгрузки полиэтилена, серы, товарного гудрона, битумов, синтанолов, кабельных пластикатов.

2. Предложена обобщенная постановка прикладных задач: определены основные понятия, классифицированы ограничения и критерии, проведен анализ их особенностей. Рассмотренные задачи сформулированы в виде задачи оптимального управления с дискретным множеством управлений и фазовыми ограничениями, зависящими от времени.

3. Предложено единообразное.математическое описание непрерывных, дискретных и периодических химико-технологических процессов и условий их функционирования. Сформулированы ограничения на длительности, синхронность, альтернативность операций.

4. Формализован учет "задержек" на "остывание", анализы при опережающем поступлении сырья и запаздывающем выпуске продукта.

5. Предложено обобщение задачи управления для проверки фазовых ограничений на запасы и ресурсы с заданной точностью. Точность (допустимое нарушение границ) может быть разной для разных ограничений, для нижней и верхней границ.

6. Задача управления представлена в виде системы правил для решения методом логического вывода по схеме исчерпывающего поиска с возвратом. Для повышения эффективности решения предложен комплекс приемов корректного отсечения ветвей, использующих вычисление зависимых переменных в процессе поиска, блочность задачи, оценивание границ функций на ветви.

7. Предложенные модель .и алгоритм реализованы в системе -оперативного планирования и управления. Предусмотрен дружественный интефейс с пользователем, включающий объяснения процесса решения, помощь, обучение, защиту от ошибок, настройку форм документов.

8. Система внедрена в промышленную эксплуатацию для участков производства и отгрузки серы, товарного гудрона, товарных битумов ПО "Киришинефтеоргсинтез", для производств синтанолов и кабельных пластикатов Дзержинского ПО "Капролактам", для производства полиэтилена на Новополоцком ПО "Полимир".

Основные результаты диссертации опубликованы в работах: 1. Зиглина А.Л., Соболев О.С., Шлепаков П.А. Программное обеспечение задачи управления масляным производством в АСУ нефтеперераба-

тавакяцим заводом // Воесоюзн. научн. ко;нф. "Методы кибернетики химико-технологических процессов. М.: НПО Азот. 1984. С.190.

2. Шлепаков П.А., Зиглина А.Л., Соболев О.С. Пакет программ для календарного планирования производства / Механизация и автоматизация производства, 1984, Jé 12. С.27-30.

3. Шлепаков П.А., Зиглина А.Л. Оптимизация структуры оперативной памяти при программировании переборных алгоритмов / Проблемы комплексной автоматизации // Тез.докл. Моск.гор.конф. М.: ВДИИТЭИ приборостроения, 1985. С.50-51.

4. Шлепаков П.А., Зиглина А.Л. Алгоритмы и программы оперативно-календарного планирования производств нефтепереработки. // Оперативное планирование и управление производством / Сб. научн. трудов

"" ' ЦИНИКА. М.: Энергоатомиздат. 1985. С.27-31.

5. Зиглина А.Л., Шлепаков П.А. Оптимизация представления данных в оперативной памяти ЭВМ при программировании переборных алгоритмов. / Методы повышения эффективности функционирования АСУ / Сб. научн. трудов ЦНИИКА. М.': Энергоатомиздат. 1989. С.6-9.

6. Шлепаков П.А., Зиглина А.Л. Направления развития экспертной системы "Календарное планирование переналадок агрегатов" (ЭС КАППА). / Информатика в- технологии приборостроения. Л-д. М.: ИНФОРМПРИБОР, 1990. С. 16-19.

Т. Шлепаков П.А., Зиглина А.Л., Сазонов. И.М. О координации решения подзадач в ИАСУ многовариантным производством с непрерывной технологией // Интегрированные АСУ / Сб. научн. трудов. М.: НПО ВДИИКА. 1992. С .71-92.

8. Баумштейн^И.П., Ефитов Г.Л., Зиглина А.Л. и др. Интегрированная система управления домостроительным производством // Интегрированные АСУ / Сб. научн. трудов. М..: НПО ЦНИИКА. 1992. С.58-70.

9.'Зиглина А.Л. Особенности'построения математической модели оперативного планирования производства полиэтилена при ограничениях на суммарный плановый выпуск по каждой марке продукции // Математические метода в химии (ММХ-8) / Тез. докл. 8-й Всеросс. научно-техн. конф. РАН. Тула: Гос. техн. ун-т, 1993. С.117.

10. Зиглина А.Л., Сазонов И.М. .Шлепаков П.А. Математические модели и алгоритм оперативного планирования производства и отгрузки товарного гудрона и серы на нефтеперерабатывающем предприятии // Математические методы в химии (ММХ-8) / Тез. докл. 8-й Всеросс. научно-техн. конф. РАН. Тула: Гос. техн. ун-т, 1993. С.186.