автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Разработка и применение для металлургических объектов многовариантных рекуррентной идентификации линейно-параметрических зависимостей

РГ6 од

I /СР'ЙР'Юш МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИИ ИНСТИТУТ ИМЕНИ СЕРГО ОРДЖОНИКИДЗЕ

На правах рукописи

ЛЬВОВА Елена Ивановна

РАЗРАБОТКА И ПРИМЕНЕНИЕ ДЛЯ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ МНОГОВАРИАНТНЫХ АЛГОРИТМОВ РЕКУРРЕНТНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИНЕЙНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ

Специальность 05.13.07—Автоматизация технологических процессов и производств

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Новокузнецк—1993

Работа выполнена га кафедре систем информатики л управления Сибирского металлургического института.

Научный руководитель: доктор технических наук, проф.

В. П. Авдеев

Официальные оппоненты: доктор технических наук,праф.

Ю. И. Алимов

кандидат технических наук

В. И. Носырев

Ведущая организация: Западно-Сибирский металлургический комбинат

Защита состоится в 14 час. 21 июня 1993 г. на заседании специализированного совета К 063.99.02 по присуждению ученой степени кандидата технических наук в Сибирском металлургическом институте по адресу: 654080, г. Новокузнецк Кемеровской обл., ул. Кирова, 42, СМИ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СМИ.

Автореферат разослан 20 мая 1993 г.

Ученый секретарь специализированного I

совета К 063.99.02, кандидат технических наук,

доцент 1 А. И. Петрачков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Исходные понятия. Первоначально дадим "ключевые" определения, которые нужны для изложения самого замысла и- логического каркаса диссертационной работы : Многовариантный алгоритм идентификации (ШАЛ) - это комплекс сходных вариантов алгоритма идентификации с их взаимосовмещением и взаимодействием. В более широком смысле ЫвАИ - это алгоритм с множеством вариантов в целостном представлении. Вариантные алгоритмы - приспособленные к интеграции ( то есть объединению в целое ) варианты какого-либо алгоритма. Конкретные МвАИ ст. роятся нап.рямую как таковые или путём объединения вариантных алгоритмов идентификации из числа типовых и специально полученных. Рекуррентная параметр и -ческая/ идентификация - возвратное формирование последовательности оценок неизвестных параметров ( коэффициентов ) • выбранной зависимости с пошаговой преемственной обработкой упорядоченных порций данных о функционировании объекта идентификации в обычных и экспериментальных условиях. Лин-ей но - параметрические зависимости - типовая модельная струк-• тура с линейностью относительно неизвестных параметров ( коэффициентов ) и с различными линейными либо нелинейными детерминированными функциями от первичных данных. Двухкоыпонентный критерий идентификации - критерий, включающий точностную и гладкостную составляющие^ первая из которых является ■ мерой близости расчётных значений определяемой выходной величины объекта к её фактическим значениям, а вторая - мерой изменчивости ( предсказуемости ) динамической последовательности оценок коэффициентов зависимости.

Актуальность проблема. Постепенно осознаваемая необходимость »люговариантных алгоритмов идентификации ( МвАИ ) проистекает из: 1) многовариантности фактических свойств по сути калдого реального объекта идентификации; 2) • многовариантности требуэгах свойств идентифицирующей модели; 3) многовариантности большинства человеке- машинных процедур идентификации с обязательным сравнительным анализом нескольких вариантов идентифицирующей модели при статичном и, Что диктуется реальностью, динамическом выборе рационального варианта с гагалексныы подтверждением его работоспособности в реальных условиях.

ПерЕое обстоятельство конкретизируется, например, разнообразием сменяющих друг друга типов трендов изменения количественного влияния входных на выходные величины объекта.- Второе - разнообразием задаваемых ограничений на характер изменчивости определяемых оценок коэффициентов модели с их использованием для принятия решений на существенно различных временных интервалах, либо для рабочих и исследовательских целей. Третье же обстоятельство связано с непрерывно пополняемым множеством "переплетённых" между собой вариантов выбора идентификационных решений в комплексном пространстве ограничивающих 1словий, принципов, методов, модельных структур, параметров, измерений, экспериментальных, воздействий, информативных данных, алгоритмов обработки и критериев адекватности.

Не исключая возможности применения нескольких, раздельно реализуемых, вариантов алгоритмов идентификации, предпочтение отдаём объединяющим их МвАИ. Достигаемый при этом системный эффект интеграции выражается не только в экономии вычислительных средств, но и в новой познавательной ценности МвАИ по сравнению с разрозненными вариантами алгоритмов идентификации, создаваемых предпосылках к эффективному взаимодействию между рабочими, учебными, исследовательскими системами и к повышению качества идентификации с точки зрения её точности и, что не менее важно, предсказуемости её результатов.

Настоящая работа выполнена в рамках ц°левой программы Гособразования "Управление нелинейными динамическими объектами", целевой программы "Социально-экономические проблема научно-технического прогресса Кузбасса", комплексной программы реконструкции Куз-меткомбината, создания и развития АСУ Залсибметкомбината

Дель диссертации. 1. Конкретизация известных и построение новых вариантов алгоритмов рекуррентной идентификации линейно-параметрических зависимостей с вариантностью по гладкостной составляющей двухкомпонентного критерия идентификации. 2. Формирование многовариантных алгоритмов идентификации напрямую как таковых и путём взаимсэовмещэния сходных алгоритмических вариантов. 3. Применение обычныЛноговариантных алгоритмов идентификации для определения зависимостей механических свойств металлопроката от умическогс состава конверторной стали, оценивания коэффициентов моделей каналов регулирования шахтных печей металлизации окисленных окатышей, , оперативного уточнения значений коэффициентов алгоритма расчёт?

массы агломерата мартеновской плавки, определения зависимостей стойкости изложниц от химического состава чугуна.

Основа выполнения работы. Принцип многовариантного оценивания состояний и параметров реальных объектов, базовые многовариантные структуры, типовые модедьлые представления и методы идентификации, металлургические технологии, производственный опыт.

Научная новизна. На основе метода пошаговой ( локально-последовательной ) оптимизации разработаны вариантные алгоритмы идентификации для случая, когда гладкостная составляющая двухкомпонент-ного критерия идентификации представлена в виде различных вариантов комбинаций сумм квадратов первых и вторых приращений последовательности оценок коэффициентов, а точностная составляющая - в 'Еиде суммы квадратов разностей между фактическими и расчётными значениями выходной Ееличины объекта. Непосредственным синтезом и путём объединения вариантных алгоритмов получены многовариантные алгоритмы идентификации с простой ( по номеру отсчёта данных ) и двойной ( по номеру отсчЭта и по номеру варианта ) рекурсией при совместном формировании разнотемповых оценок коэффициентов линейно-параметрических зависимостей. В результате применения обычных и шоговариантных алгоритмов идентификации при решении инженерных задач выявлена существенная нестационарность изменения оценок ко-' 'эффициентов влияния химического состава конверторной стали на механические свойства металлопроката; получены диапазоны изменения оценок коэффициентов динамических характеристик ¡сакалов регулирования шахтных печей металлизации окисленных окатыгей; установлена целесообразность включения алгоритма оперативной идентификации в систему расчёта пихты мартеновской плавки и в систему оценки влияния химического сосгава чугуна на стойкость изложниц.

Практическая ценность и реализация результатов. Многовариантные алгоритмы идентификации необходимы во всех тех ситуациях, где существует, во-первых, разнообразие фактических свойств обтлкта, во-вторых, разнообразие требуемых свойств идентифицирующей модели и, в-третьих, разнообразие человеко-машинных процедур идентификации.

По результатам исследований даны рекомендации по использованию полученных алгоритмов идентификации в системах прогнозирования свойств металла комплекса "сталь-прокат"; расчёта сихты мартеновской плавки; оценки влияния химического состава чугуна на стойкость изложниц. Конкретные значения сценок коэффициентов моделей

каналов регулирования шахтных печей металлизации окатышей внесены в виде дополнения в технологическую инструкцию. Алгоритмические разработки доведены до конкретных технических решений в виде изобретений. •

Апробация работы. Основные положения диссертационной риботы были доложены и обсуждены на конференциях и семинарах, включая Республиканскую межотраслевую научно-техническую конференцию "Ав- . томатизация производственна процессов в отраслях тяжёлой промышленности Казахстана" ( Караганда, 1986 ), Республиканскую научно-техническую конференцию "Проблемы, опыт создания и испшьзования средств контроля и АСУТП в техническом перевооружении производства" ( Караганда, 1989 ), научно-техническую конференцию молодых специалистов "Создание и освоение экологически чистых, ресурсосберегающих технологий в чёрной металлургии" ( Новокузнецк, 1991 J, а также семинары кафедры систем информатики и управления и кафедры автоматизации производств и исследований.'

Публикации. По рассматриваемым вопросам опубликовано 6 работ, получено 2 авторских свидетельства

Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка использованной литературы и содержит 137 машинописных страниц основного текста.

Предмет защиты и личный вклад автора. На защиту вынесены: 1. Многовариантные алгоритмы идентификации с простой ( по номеру отсчёта данных ) и двойной ( по номеру отсчёта и по номеру варианта ) рекурсией при совместном формировании вариантных оценок коэффициентов линейно-параметрических зависимостей. 2. Вариантные алгоритмы идентификации, разработанные на основе метода- пошаговой оптимизации с использованием двухкомпонентного критерия идентификации с вариантностью по его гладкостной составляющей. 3. Практические результаты применения полученных алгоритмов идентификации.

Личный вклад автора заключается в непосредственном творческом участии в разработке вариантных и многовариантных алгоритмов идентификации, в постановке и решении конкретных инженерных задач,, в обработке исходны* данных и интерпретации полученных результатов. От внедрения сделанных разработок получен долевой экономический эффект около 180 тысяч рублей ( по курсу 1390 г. ).

.СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1. Теоретические основы рекуррентного оценивания состояний и параметров ( коэффициентов ). Первоочередным вопросом была конкретизация общих представлений с опорой, главным образом, на монографию С Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя: Пер. с англ. / Под ред. Я. 3. Цыпкина. -М.: Наука, 1991 ] и на предшествующие разработки в русле МвС-направления С Теория и практика многовариантных структур, средств и систем ]. По результатам проведённого аналитического обзора сделаны следующие в ы-воды: 1) важной причиной использования рекуррентной идентификации на практике является то, что свойства системы могут изменяться со временем, и алгоритмы идентификации должны оперативно отслеживать эти изменения; 2) существующие критерии идентификации ориентированы в основном на достижение желаемой точности расчётного определения выходной величины и не учитывают гладкость, и тем • самым предсказуемость, получаемых оценок как самой выходной вели-чини, так и коэффициентов модели; 3) с инженерной точки зрения наиболее приемлемым по сложности для разработки алгоритмов идентификации ( оценивания параметров ), а также и ■. алгоритмов фильтрации (оценивания состояний) является использование метода пошаговой (локально-последовательной) оптимизации; 4) при построении модели необходимо учитывать возможность её использования для нескольких, например, рзОочих, исследовательских и учебных целей, а также для принятия решений на существенно различных временных интервалах. Наиболее адекватным этому подходу является применение МвС-многова-риантных структур, средств и систем.

С использованием представлений из монографии ХЛыснга и 'металлургических примеров конкретизирована выбранная ■ в роли базовой модельная линейно-параметричес-к а я]о т р у и т у р а ( ШН1 - структура ), характеризуемая выражением л 3 3

Ш=т.Ьхщтоя- £ 1 ш-гга)=кТа)-т), (I)

и(1) - расчётная выходная величина в I -тый дискретный момент времени'или для I -того отсчёта любого другого целочисленного аргумента ( то есть I - 1, 2, 3, ...); к(1) - вектор подлежащих оценивали параметров ( коэффициентов ); 1У(1) - вектор входных (оп -•>едел£ щих) величин в виде различных линейных, либо н'линейных детерминированных функций от вектора предшествующих и текущих г?р-0 вичных данных Ъ{1) , исключая только саму определяемую величину

1^11) на и -ом отсчёте. В приложениях условимся большинство ве -личин подвергать преобразованиям в отклонениях от опорных режимов функционирования реальных объектов.

Если входо-выходное соответствие описывается в отклонениях линейным разностным уравнением

V - дискретное запаздывание, е - неизмеряемое возмущение, то .

В типичной ситуации, когда нелинейность в объекте представлена статическим нелинейным преобразованием входного сигнала, а сама динамика объекта остаётся линейной, применяется модельная схема Гаммерштейна с переопределением входного сигнала

ту^Нш) либо до

включая представление функции £ алгебраическими полиномами или из физических соображений:

Основополагающим является вопрос формирования к р и т е р и-е в оценивания состояний и. параметров. По результатам содержательного рассмотрения известных разработок выбрано то направление, где качество оценивания определяется двухкоипонен-т н и м критерием, включающим точностную £ ^ Ч'У ' и . гладкостнуюй,=£(^и) составляющие. Основное нововведение 4( по отношению к широко распространённым традиционным представлениям критериев .) связано здесь с явным включением гладкостнои составляющей, характеризующей динамические свойства последовательностей получаемых оценок состояний и параметров. Это обусловлено тем, что в прикладных задачах важной является не только достигаемая точность расчёта выходных величин, но и гладкость, и тем самым предсказуемость, оценок как самой выходной величины, так и коэффициентов модели.

Такой подход наиболее проработан применительно к задаче сглаживания временных рядов данных. В соответствующей публикации Хубе-ра ПДж. рассматривается двухкомпонентный критерий вида

X(i) - исходный временной ряд данных; ЗС(1) - оглаженный ряд данных; ■ x(l) - дискретная вторая производная от X (I) с -объём фиксированной или скользящей выборки данных; оС - настроечный весовой коэффициент. Вместо дискретной второй производной могут применяться дискретная первая производная, а также дискретная третья и более высокого порядка производные, чему соответствует выражение .

л м и ~ z

=£Ца.пХа-пУ_!, (?)

w " N

N - порядок дискретной производной; - коэффициенты бинома

Ньютона (Л - .

При робастном оценивании в точностной сос-' тавлякщей вместо традиционной квадратичной меры близости используются показатели со "срезкой": (£%) при !£(й)Мß>0 ,

^'t^'lßÜJl-frlÄOM • (3)

Для такого рода двухкомпонентных критериев методом п о ш а -. г о в о Я (локально-последовательной ) оптимизации л о к а л ь -и о г о критерия Cjp(L)=^-l(l)+^iJ1>(£.) получены алгоритмы рекуррентного сглатавачия рядов данных, которые хорош согласуют -ся с типовыми фильтрами экспоненциального и релейно-экспоненциаль-. ного сглаюшания различных порядков. К примеру, в результате поша-гоьой оптимизации локального критерия ~

сжо-яки*" .. тш сз)

имеем X(i)=5a-i)+1ix.cxa)-f(t-i)] , СЮ)

что совпадает с экспоненциальным сглаживанием первого порядка.

По аналогии сформированы двухмомпонентные критерии и процедуры пошаговой'оптимизации применительно кзадачам и д е п т и ф и к а ц и и линейно - параметрических зависимостей.' Суть предложений поясним на примере оценивания коэффициентаft(Ö простейшей зависимости

%а)=\а)-ц;а) си)

с локальным критерием идентификации

Си-е'л этого критерия состоит в том, что задазая гладкое гул состевляюцую в виде дискретных производных-различного порядка, i-j, тем самь—, выдвигоем требования на получекио послед о ва -т-ль - остей оценок коэффициентов, сб.гсд них различными динамическими свойствам i: Так, ncnr'J-

о

ш

мер, при N=1 устанавливается требование на .получение последовательности оценок коэффициентов, близкой к константе, при ЫаК близкой к линейному тренду, а при N - близкой к квадратичному тренду.

Приведённые соображения положены в основу формирова -ния алгоритмов рекуррентной идентификации. В частности, для случая N=1 , пошаговая оптимизация локального критерия

-^а-Щ* пня (13)

приводит к алгоритму ,

^^а)--5 ^

который соответствует известным, описанным, например, в моно1рафии Л. Льюнга. Для случая N=1, пошаговая оптимизация локального критерия . •

приводит к алгоритму

Н^Ч^-Ч^ Л + г^)-' ^

При включении в критерий нелинейного эвена типа "срезка" выражения . (14) и (16) преобразуется к алгоритмам робастной идентификации.

Аналогичным обра?->м формируются алгоритмы идентификации для N=¡¡¡,-N=12 и так далее. В работе численным моделированием показано , что оценки коэффициентов, определяемые по полученным алгоритмам, удовлетворительно соответствуют тем требованиям, которые были заложены в критерии идентификации.

Глава 2. Разработка многовариантных алгортгмов рекуррентной идентификации линейно-параметрических зависимостей. Несколько расширяя и углубляя исходное понятие многовариантного алгоритма идентификации ( МвАИ ) как алгоритма с множеством вариантов в целостном формировании и представлении, осуществлён инженерный переход от ориентировочных выкладок ( 1 )...( 16 ) к типичной ситуации нескольких входных величин и эффективной реализации идентификационной процедуры программными и аппаратными средствами.

Наиболее проработаны локальные двухкомпонентные критерии многовариантной идентификации вида

-а-

Данный о фуккцмонироблнии овъектА ибентнтикАЦки

I I I

© о преЭеленке и »апоминанив

перВнчных' (непосреЗстЬенно измеряемых) , аи5о рлсчётных ЬхоЗных 1^(1), , и ЬыхоЭной ^(1) Ьелнчин оНъектА иЗенти-фикацми & отклонениях отихйазоВых уроЬней

[^(03,1-33.

¿{с5и-ф\$т <•» 1

а>

дс^ая}

г-а

_

N м ЛЧ^1 5

Шс-пя}

Рис. I .МногоБариантный Алгоритм «ЗентмсрнКАЧИИ с испсшоблмием простой рекурсии (по I) при соймвст-ноп формнро&лнии Ьаруантных оценок. КОЭффИИНен-ТоЬ МООЗЛИ ^(1)» Е^«)-^«) . 05о>н*чвиия:С >¡¡40-ряЭоченнля' ссвокупнз^ть Зеличин, {»}-м«ожоотЬо Ьдри/итоЬ, {*}-срмксчроСлние мнзжестЬА'с его постепенным попоАне-имем} йГ^-цзлочисАаннля (л« 1,(1) глЗермкл па нонврц отсчётА.

-ía-

N

7 ¿.i i i j.i K i

" j=l 1 i i l'i, 1 3 = t3e М-номер Варианта, N«I,H.

i 3 3

При существенно разновеликих приращениях действительных трендов совокупностей коэффициентов следует вводить дополнительные нормирующие настройки в состав гладкостной.сос- ■ тавляющей критериев идентификации, а в конечном итоге таковые окажутся настройками алгоритмов идентификации. Вариантность гладкостной составляющей в виде суммы квадратов различ -ного порядка приращений оценок коэффициентов обусловлена, как уже отмечалось, нестационарными свойствами самих объек -тов идентификации ( особенно по характеру трендов неизвестных коэффициентов )и многообразием требований использующих оценки систем. К примеру, часто нужны трёхвариантн'ые последовательности оценок коэффициентов со сравнительно медленноменякщейся, умеренноменяюшейся и быстроменяющейся динамикой.

По критерию (17) получен МвАИс простой( по номеру отсчёта каждой I -ой порции данных ) рекурсией

N ^

{.}-MH0«ecTbD; c"(í-i) а^-^а-п); N=íjff;ti=í^;

kj(L-n) - опорные (начальные) значения оценок коэффициентов. На рис.1 наглядно представлена соответствующая алгоритмическая структура в виде обобщённого замкнутого контура.

Конкретными вариантами ( 19 ) являются выражения: При N=x; fc = i; 'aS.-i . инеем

i)+ Zp^aí >

при М=ш; n.=i,2; af=-2; af-i инеем 5 -

v '' ТфЬ)—~~

Ш- критерию (18) получен КвАИ .с двойной ( по номеру отсчёта I и по номеру варианта М)р е к у р с и -

6 Й tfahkpy+StLfiJ; 1=1,2,..- N = 1,...,?; («)

Рис.й .НногоЬлриАнтный Алгоритм иЗентисрикАции сисяольго&Анием ЗЬойноЛ рекурсии (пс N и по I) при совместном форнироЬАнии Вариантных оценок каэфсрициентоЬ моЗели ^"(Оврй'ам^а). 05о&ии-

чвчмч:Г ]-уп«р«9оч?ннл» соЬокупность Ыичмн » мио-жестЬ &Ар'.|Днто&, {*}-<риксироЬ»ние мнзжестЬл Гегопо-• степгниым попалненизм^^-еЗнки.шя ^лЗерккл !)о нокг-ру &лриднтА, Х'^е^ничкдя злдержкк по мокер») огсчвтл .

3-, \ '-¿_ . (23)

4 1 -¿+2: г О)

Соответствующая алгоритмическая структура Изображена на рис.2. В отличие от предыдущей схемы здесь имеется как бы два основных контура - внутренний, включающий блоки 3, 4, звено единичной задержки по номеру отсчёта данных, и внешний, содержащий внутренний контур, а также' блок 2 и звено единичной задержки по номеру варианта. Во внутреннем контуре реализуется рекурсивная ( рекуррентная ) процедура по номеру отсчёта данных I = 1,

2.....а во внешнем - рекурсивная процедура по номеру варианта М-Х,

Ж , .... ТТ В составе ЫвАИ.

Рассмотренные и близкие к ним многовариантные алгоритмы идентификации доведены до программной и аппаратурной конкретизации, включая специализированные устройства на уровне изобретательских решений. Одна из такого рода разработок приведена на рис. 3 в ориентации на ЫвАИ типа ( 22 ), ( 23 ).

Приемлемая сложность и точность, предложенных алгоритмов в общей форме, как и различных частных случаев и упрощенных версий их подтверждена моделированием с привлечением искусствешнх и реальных рядов данных о входных и выходных величинах объектов идентификации в классе линейно-параметрических представлений. Весьма существенно то, что по сравнению с широко распространёнными процедура:« одновариа-н т и о й рекурогнтной идентификации при исследовательской и рабочей реализации ЫвАК достигается качественно иная познавательность и нгдёгг ость оценок коэффициентов с оперативным сопоставительный анализом нескольких вариантов траекторий их изменения.

Многовариантность оценивания изменяет общеизвестные требования рекурреетной идентификации " в отношении выбора начальных оценок коэффициентов зависимостей, а также нас-1 троечного коэффициента сС , вытекающего из ДЕухкомпонен-тного критерия, и вспомогательных л о р м и р у к щ и х. настрой ек. Помимо физических соображений при спрэ^л"оиии начальных'зна 1 чений коэффициентов зависимостей пр ^ дложено испо-^зо : пать простую формулу, опиравшуюся на сопоставление ксне.чгкс д и

Рнс.З. UcmoQucmoo иноговариаитнои параметрической идентификации на примере зависимости уt¿)» ft1<L)-t^[Ci)*ft^CO-РгЬ).

апазонов изменения всех учитываемых входных ( в том чис -ле расчётных ) и выходной величин объекта идентификации. Основу же выбора настроечного весового коэффициента оС сое -тавляют правила скаляризацик векторных критериев и соотношения типа дисперсий полезного сигнала и помехи.

Дня получения информативных реализаций дш.ных при идентификации промышленных объектов, охваченных разветвлёнными прямыми и обратными связями, в работе конкретизирован комбинированный способ формирования данных с нанесением специальных тестирующих воздействий на прогнозируемые траектории рабочих режимов управления. Его эффективность подкре "плена резулъ -татами идентификации каналов регулирования электродуговой сталеп- . лавильной печи и установок металлизации окисленных окатышей.

• Глава 3. Применение типовых и мкоговариантных алгоритмов рекуррентной ндентификацта лкнеЕно-параметрических завксжостей в системах исследования и регулирования металлургических процессов.

Решена задача . лределвнкя оценок коэффициентов ля -нейно-параметрической зависимости типа ( 1 ) механических свойств ■ металла-проката ( предела текучести , Ша; предела прочности , Ша; относительного удлинения , % ) от процентного содержания углерода С , кремния Si , юогакца Мп. в готовой конверторной стали. Для оценивания коэффициентов применяли ЫвАИ с, двойной рекурсией. По результатам идентификации установлен о , что оценки коэффициентов существенно нестационарны, вплоть до . изменения знака. Так, например, коэффициент влияния прирачршм содержания марганца-в готовой стали на приращение предела прочности ^мn>eg ка ввделенном участге 1 рис. 4а имеет положительное значение, а на выделенноы участке 1 рка. 46 этот же коэффициент имэст уже отрицательное значение. Коэффициент влияния приращения содержания кремния в готовой сгали ка прирь^зние предела ?ei /чести на ввделеннои участке 1 рис. 4в имеет положительное значение, а па участке 2 этого же рисунка' - отрицательное еначеык Коэффициент влияния приращения содержания углерода в готовой стали на npiipasvs-ние относительного удлинения &C/£f. «а выделенной участке 1 рис. 4г имеет отрицательное аначение ('около - 80 V/'->). а на участка 2 его значение близко к нут

Полненные »юстэ'деонарньв траектории идентификации,дали, основание рекомендовать к исп" льес ^анив teAJi да в» заботив оперативных режимных гадалий и химический состав

-л I

20 30 к 10 20 20

Рис.**. Временные последовательности оценок коэффициентов зависимостей:

а), б) изменения предела прсчности от изменения содержания марганца ; '

б) игменения предела текучести от изменения содержания кремния ;1

г) изменения относительного удлинения от изменения содержания углерода 5 ; ■ ■ • I вариант ,-----— ш вариант оцеик козфщцциентов . ' г

стали и в последующем на расходы ферросплавов в кислородно-конверторном производстве стали. Кроме того, разнотемповые варианты оценок коэффициентов полезно применять пои кратко-, средне- и долго -срочном прогнозировании механических свойств металлопроката.

Применительно к шахтным печам для металлизации окисленных окатышей получены диапазоны изменения оценок коэффициентов моделей каналов регулирования. Структура модели для каждого из каналов принята исходя из технологии металлизации окатышей и конструкции шахтной печи в виде последовательного соединения интегрального звена с отсечкой и звена чистого запаздывания и преобразована к зависимости типа ( 1 ). БэоСходимые первичные данные сформированы путём нанесения специальных тестирующих ( пробных ) воздействий на прогнозируемые траектории рабочего режима управления. Дискретные значения времени запаздывания и времени отсечки. найдены также по данным специальных экспериментов. Полученные диапазоны изменения оценок коэффициентов приведены в таблице ( значения 60 и ^у указаны в часах; $.д.-м*р.перЕдлчф

'вых!\ белйчины х. Количество &ыгру|Л1ЕМЫХ окатышей, Ст/чз РлсхоЭ ТбИИСЛ.гам, [.ШРМ^/Ч] А"«* . о^иетоК в и1нкт£ » С%1 Температура Вес ст. саъа, С'СЗ Собер. . метана 8 гоест.гА»Е,

СТЕПЕНЬ металлизации , ОКАТЫШЕЙ, С 7.1 0. ъ -0,66^-0,77 2,0 т 3,5 6,0 7 8,0 0,5*0,7 2,5*4,0 6,0+8,0 0,65+0,02 0,0 +1,5 12,№16,0 0,10+0,16 2,0 +3,5 6,0 +8,0 -1,2+0,0 2.0+3,5 6,0+8,0

содер. углерода Ь ОКАТЫ- е0 -0. 08Г-0,А 2,5 3,5 4,0 г 8,0 . - 0,055-0,09 0,0 +1,5 12,05-16,0 -0,02+-0,03 3,0 г 3,5 6,0 + 8,0 0,17*0,34 2,0 +3,5 6,0 +8,0

С целью выявления путей повышения точности расчета масс шихтовых материалов .мартеновской плавки в первом сриближешш решена задача оперативного уточнения оценок коэффициентов пересчета контролируемых возмущений ( приращегчй массы л м?. чугуна, процентного содержания углерода, кремния, марганца в чугуне, длительности заливки чугуна и-плавления маталлошихты ) в прирашэние требуемой массы агломерата в завалку. Коэффициенты пересчета уточняли с помощью рекуррентного МвАИ. По результатам численного моделиро-Еанй^Мтредварительный вызод о возможности повышения точности расчёта массы агломерата, в эавалку пгчмерно на Ю % по. сравнению с системой без оперативной идентификации.

Рис.5. Характерный участок послелоьательностц данных, о фактической стойкости изложниц (Ст —•), её расчётные значениях (Ст-----) и оценках некоторых коэффициентов линейно-параметрической зависимости стойкости изложниц от химического состава чдгуна .

Одним из направления повышения стойкости изложниц является улучшение качества чугуна, применяемого для их от -лиеки, за счёт оперативной оптимизации его химического состава. В связи с этим в работе поставлена и в "разведочном" плане решена задача динамического оценивания коэффициентов зависимости стойкости изложниц от химического состава чугуна Определено влия -ние на стойкость изложниц содержания углерода С , кремния $1 , марганца Мп , фосфора Р и серы 5 в чугуне. В ориентации на'получаемые с помощью ЫвАИ оценю! коэффициентов ( рис. 5 ) сделаны рекомендации по оперативной корректировке добавок ферросплавов в промковш с целью управляемого получения чугуна с рациональным химическим составом.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ

Принципиальная необходимость многовариантных алгоритмов идентификации проистекает из многовариантности фактических свойств по сути каждого реального объ- • екта идентификации; многовариантности требуемых свойств идентифицирующей модели; многовариантности большинства человеко-машинных процедур идентификации с ретроспективным, а в ближайшей перспективе и оперативным сравнительным анализом. В научно-инженериом плане первоочередному освоению и развитию подлежит много -вариантная идентификация с опорой 1& метод, пошаговой (локально-последовательной) оптимизации по д в у х к о ы п о н е н т-н о м у критерию идентификации, когда точностная составляющая представлена квадратичной ( возможно со "орэзкой" ) корой близости расчётных значений определяемой выходной величины объоста её фактическим значениям, а гладкостная - различными комбинациями квадратов дискретных производных первого, второго и третьего порядка.

Из полученных результатов' выделим следующие:.

1. Непосредственным синтезом и пуём объеди. енчя вариантных алгоритмов получены многовариантннз алгоритмы идентификации с простой ( по номеру отсчёта данных ) и деойной ( по номер.«- отсчёта и по номеру варианта ) рекурсией применительно к классу линейно-параметрических зависимостей.

2. Многовариантньй алгоритмы идентификации проработаны до уровня конкретных изобретательских рс «:шй г. вил сг.гтаал;;-зированных устройств с возможностью их аияаратурйсй м п^кой прог-

г 21-

раммной реализации на разнообразной современной технике.

3. Выявлена существенная нестационарность оценок коэффициентов влияния процентного содержания углерода, кремния и марганца в конверторной стали на предел текучести, предел прочности и относительное удлинение металлопроката. В этих условиях ~ рекомендовано применять многовариантные алгоритмы идентификации для кратко-, средне- и долгосрочного прогнозирова -ния механических свойств металлопроката и корректировки расхода ферросплавов в кислородно-конверторном производстве стали.

4. Для каналов регулирования шахтной печи металлизации . окисленных окатышей получены диапазоны изменения оценок коэффициентов динамических характеристик, учтённые в дополнениях технологической инструкции и при создании автоматизированной

. систем управления.

• 5. В модельном приближении обоснована целесообраз-•гасть включения ьяоговариангных алгоритмез рекуррентной идентификации в систему расчёта шихты мартеновской плавки и в систему оценки влияния-.химиче :кого состава чугуна на стойкость изложниц.

Долевой экономический эффект составил около 180 тыс. рублей (по курсу 1990 года).

Труды по теме диссертации:

1.A.с. 1305633. Устройство для4адаптивной идентификации объекта / В. П. Авдеев, Л. П. Кышляев, Я А. Фомин, А. Е. Коше лев, А. А. Берлин, Е.И. Львова

2.A.c. 1298718. Устройство для идентификации объекта/ И.А. Фомин, Ell Авдеев, JL ИШиляев, И. И Строков, Е. И. Львова.

3.Берлин A.A. .Львова E.Ii., Марченко К1Н. Идентификация каналов преобразования возмущающих и регулирующих воздействий промышленных

' объектов /' Тез. докл. республиканской межотраслевой научно-технической конференции "Автоматизеция производственных процессов в отраслях тяжёлой промышленности Казахстана". Караганда, 1986.

4. Методология создания и применения многовариантных автоматизированных систем и инф-рмационнг - вычислительных сетей учебного, научного и производственного назначения // • Отчёт о госбюджетной работе. Новокузнецк: СМИ, 1992. -НГос. регистраци. 01900054052. Том П.

5. Исследование динамики преобразующих каналов шахтной печи и алгоритмов прогнозирования степени металлизации и содержания углерода в металлизованных окатышах // Отчёт о НИР. М.: ЦНШКА, 1986.- Nfoc.регистрации 01830023951. .

6. Берлин А. А., Львова Е. И. Алгоритм управления процессом доводки стали в ковшэ //Тез. докл.республиканской научно-технической конференции "Проблемы, опыт создания и использования средств контроля и АСУТП в техническом перевооружении производства". Караганда, 1989.

7. Авдеев В. Е , Кустов & А., Мыоляев Л. П., Львова Е. И. Многовариантные алгоритмы рекуррентной идентификации линейно-параметрических зависимостей // Изв. вугов. Чёрная металлургия. 1993.- N12. -( в печати ).

8. Львова Е. И. Выбор структуры и расчёт настроек многовариантных идентифицирующих систем: Методические указания. - Швокувнецк: Сибметинститут, 1993. - С в печати ).