автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Разработка и применение моделей и алгоритмов для экспертной системы с целью исследования энергонасыщенной технологии доменного процесса в условиях нестабильности

УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ( УГТУ-ЛШ )

На правах рукописи

КУЛТШЕВА Вера Анатольевна

УДК 681.3:669.162

РАЗРАБОТКА И ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ С ЦЕЛЬЮ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭНЕРГОНАСМДЕННОИ ТЕХНОЛОГИИ ДОМЕННОГО ПРОЦЕССА В УСЛОВИЯХ НЕСТАБИЛЬНОСТИ Специальность 05.13.16 - Применение вычислительной техники, математического моделирования я математических методов в научных исследованиях

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Екатеринбург - 1994

Работа выполнена на кафедре "Автоматика и управление в технических системах" Уральского Государственного технического университета ( УГТУ-УПИ ).

-, Заслуженный деятель науки и техники РФ, действительный член АИН РО, доктор технических наук, профессор В.Г. ЛИСИЕНКО

- кандидат технических наук , доцент В.Б. ЩЕРБАТСКИИ

: доктор технических наук , профессор Я.М. ГОРДОН

кандидат технических наук , доцент А.Г. ВДЦИН

- институт металлургии УО РАН

Защита состоится " 30 " декабря 1994 г. в 1415 час.

в ауд. _ на заседании специализированного совета К.063.

14.13 в УГТУ-УПИ по адресу : 620002, г. Екатеринбург, УГТУ-УПИ

Автореферат разослан " 30 " ноября 1994 г.

Ваш отзывы, заверенные печатью, просьба высылать по указанному адресу.

Ученый секретарь специализированного совета кандидат технических наук

Научный руководитель

Научный консультант Официальные оппоненты

Ведущая организация

¿.А. КОНСТАНТИНОВ

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

АКТУАЛЬНОСТЬ РАБОТЫ. В настоящее время саше различные отрас-и промышленности и народного хозяйства находятся в условиях не-табильности. Нестабильность представляет.собой совокупность фак-оров , отражающих влияние на технологический. процесс колебаний ;еловой активности, хаотичного изменения производительности , ха-¡актеристик сырья' , ограниченности ресурсов времени и колебания ;ен на энергоресурсы , непредсказуемости целевых установок управ-[ения и т. п. Нестабильность характеризуется существенными нереа-изуемыми резервами в экономии затрат , связанными с издержками роизводетва.

В информационных системах и технологиях нестабильность приво-ит к возрастанию влияния возмущающих . факторов , удельного веса :ачественной информации , непредсказуемости поведения объекта и ;елей управления , размерности систем , степени субъективности и иска при принятии решений.

Наиболее сильно нестабильность влияет на энергонасыщенное [роизводство , одним из которых является доменная технология. Соименная доменная печь ежесуточно потребляет 10 тыс. тонн кокса, >00 тонн мазута и угольной пыли , 1,2 млн. м3 природного газа и ¡ислорода и более 10 тыс. кВт электроэнергии. В этих условиях ма-¡ейшее отклонение технологии от оптимального режима сопровоадает-:я огромными экономическими издержками.

Мировой опыт работы в условиях , аналогичных условиям неста-¡ильности, например, при энергетическом кризисе , показал целесо->бразность использования в данной ситуации искусственного интел-гекта и, особенно, экспертных систем ( ЭС ). Поэтому является актуальной проблема разработки моделей и алгоритмов для ЭС , учиты-¡авдих факторы нестабильности.

ЦЕЛЬ РАБОТЫ. На основании выпеизложенного целью настоящей работы явилась разработка и применение моделей и алгоритмов для ЭС с целью исследования энергонасыщенной технологии доменного процесса в условиях нестабильности.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА. Разработан моделирующий алгоритм ЭС в условиях нестабильности, использупций базу знаний с детерминированно-статистическими моделями и отличающийся применением комплексного подхода, взаимосвязыващего основные этапы работы эксперта с расширенными функциями в ЭС. Создан метод экспертной статистики , позволяющий повысить , По сравнению с известными методами , точность идентификации и прогноза технологических ситуаций. Разработана обобщенная детерминированно - статистическая математическая модель фурменной зоны доменной печи , отличающаяся от известных более широким технологическим диапазоном ее использования.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ И РЕАЛИЗАЦИЯ РАБОТЫ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ.

С помощью программного продукта , представляющего собой ЭС анализа работы фурменной гоны доменных печей, были определены рекомендации для доменного производства АО Саткинский металлургический завод. ( СМЗ ) , АО Нижнетагильский металлургический комбинат ( НТМК ),АО Магнитогорский металлургический комбинат ( ММК ). В условиях АО ММК был получен экономический эффект 102 тыс. руб. ( в ценах 1990 года ).

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Материалы диссертационной работы доложены и обсувдены на : Первой меадународной научно-практической конференции молодых ученых и специалистов в области приборостроения "Ин-формприбор-90" ( г. Москва, 1990 г. ); региональной научно-технической конференции "Системы и устройства ' радиолокации, связи и управления" ( г. Свердловск, 1990 г. ); Всесоюзном научно-техническом совещании "Средства и системы автоматического контроля и

управления технологическими процессами газопылеочисткй в цветной металлургии" ( г. Свердловск, 1991 г. ); 1-ой международной конференции "Датчики электрических и неэлектрических величин" ("Дат-чик-93") ( г. Барнаул, 1993 г. ); Третьей международной конференции "Измерения, контроль и автоматизация производственных процессов" ("ИКАПП-94") ( г. Барнаул, 1994 г. ).

ПУБЛИКАЦИИ. Основное содержание диссертации отражено в статье, трех тезисах докладов и трех научно-технических отчетах.

ОБЪЕМ РАБОТЫ. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения , изложена на 163 страницах машинописного текста, иллюстрирована 28 рисунками и 12 таблицами, включает библиографический список литературт из 142 наименований работ отечественных и зарубежных авторов и 2 приложений на 10 страницах.

На защиту выносятся :

- моделирующий алгоритм ЭС применительно " к технологическим ситуациям в условиях нестабильности ;

- методы и алгоритмы экспертной статистики ;

- база знаний ЭС с обобщенной детерминированно-статистической математической моделью фурменной зоны доменной печи ;

- результаты исследования с помощью разработанной ЭС технологических ситуаций с различной степенью нестабильности.

СОДЕРЖАНКЕ РАБОТЫ

I. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ.

Искусственный интеллект делает профессиональные возможности «сперта очень широкими, поэтому X быстро распространяются в ви-[8 советующих, информационно-справочных, диагностических , обучения и т. п. систем. Однако имеются следующие основные недостатки

существующих ЭС и методов их разработки :

- ограниченное использование математических моделей экспертом из-за сложности процедуры заполнения базы знаний ;

- трудности-реализации функций эксперта в процессе исследования энергонасыщенных технологических объектов из-за недостаточно полного использования комплексного подхода при построении алгоритмов его взаимодействия с базой знаний ЭС ;

- неточность идентификации и прогноза технологических ситуаций в условиях нестабильности из-за ограниченности существующих моделей и методов математической статистики, используемых экспертом ; • .

- недостаточное использование детерминированно-статистическо-го подхода в построении математических моделей ЭС, используемых в процессе визуализации предметной области , учета риска и субъективности при нестабильности.

В условиях нестабильности показать преимущества X целесообразно на конкретном примере , в качестве которого в настоящей работе было выбрано доменное производство . Доменная технология характеризуется высоким уровнем качественной информации, непредсказуемостью поведения объекта - доменной печи , имеет высокие размерность информационной системы и уровень возмущающих факторов. Имеющаяся субъективность при принятии решений порождает высокую степень риска.

Известен положительный опыт использования искусственного интеллекта такими известными предприятиями и организациями , как Российский институт искусственного интеллекта, ИСИ СО РАН Института проблем управления , ВНИПИСАУ , ВНИИАчермет , КИА, АО ММК, а также зарубежных фирм "Ншшон кокан", "Син ниппон сейтэцу" , "Кавасаки Стил Корпорейшн", "РАУТАРУУКИ" и др.

Создание базы знаний, выполненное в настоящей работе, было бы »возможно без фундаментальных исследований доменного процесса ■аких институтов, как институт металлургии УО РАН, ЦНИИЧМ, МИСиС, МИМТ, ДМЕТЙ , ДонНИИЧЕРМЕТ , ПЕГБ. Решающее значение при разра-(отке математического обеспечения ЭС имели результаты исследова-шя фурменной зоны , полученные учеными и сотрудниками Уральской гаучной школы в УГТУ-УШ и УО РАН. .

Вышеизложенное позволило конкретизировать и сформулировать 5адачи данной работы, сведя их к следующему :

1. Разработать моделирующий алгоритм ЭС для комплексного экс-гертного анализа применительно к технологическим ситуациям в условиях нестабильности.

2. Разработать математические мо--та для базы знаний и алгоритмы ЭС применительно к исследованиям энергонасыщенной технологии доменного процесса. • ' _

3. Произвести опытно-промышленное опробование й анализ разра-Зотанных математических моделей и алгоритмов ЭС в доменном производстве АО СМЗ, АО ММК, АО НГМК. '

2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ

В.данной работе понятие эксперта расширено.В качестве эксперта подразумевается лицо , обладающее положительным производственным ( технологическим, экономическим, финансовым ) опытом, заполняющее базу знаний выбранной предметной области и принимающее решения на всех уровнях работы ЭС . В основе ЭС лежит моделирующий алгоритм , представленный на рис. I . Отличительной особенностью данного алгоритма является наличие в базе знаний банка детермини-рованно-статистических моделей и использование процедуры комплексного экспертного анализа . Расширение функций эксперта в данном алгоритме позволило более продуктивно использовать его профессио-

МОДЕЛИРУЮЩИЙ АЛГОРИТМ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ В УСЛОВИЯХ НЕСТАБИЛЬНОСТИ

/

Ввод исходных данных

7

УРОВНИ работы эксперте

с»

Й

зг

о

ч «э я

со

< а

из

£

Факторный анализ. Выбор базового варианта

Определение параметров для экспертной статистики. Автономное исследование с целью выбора физической и математически модели.

Формирование целевой функции Р

Экспертная оптимизация. Оценка степени риска

/

Вывод результатов

------- информационныI

—£// - идентификации

—£/// - оптимизации

Исследование предметной области путем визуализации. Выбор канала управления с помощью иашинного планированного эксперимента. Синтез нечетких управляющих воздействий

— - управления

Рис.1

нальный опыт и интеллект на всех этапах работы ЭС . взаимосвязь функций эксперта между собой реализована в виде интеллектуального контура , который обеспечивает существенное усиление и устойчивость интеллектуальных способностей эксперта , которые необходимы в условиях нестабильности . Усиление достигается путем применения концентрированной формы знаний эксперта ( коллектива экспертов ). в базе знаний ЭС . Устойчивость обеспечивается за счет выполнения основных функций эксперта в системе на следующих четырех уровнях: информационном ( I ), идентификации ( II ) .оптимизации { III ), управления ( IV ).

БАЗА ЗНАНИИ ЭС включает в себя : банк знании ( сведения и правила, связи , утверждения , фактические данные ) ; банк моделей - совокупность математических моделей , решавших задачи опре-ленной области и реализуемых в некоторой операционной среде на основе единого математического, программного , технического и информационного обеспечения . Использование банка моделей позволяет существенно упростить процедуру заполнения базы знаний и найти практическое применение на новой основе большому количеству ранее невостребованных детермкнированно-статистических моделей технологических процессов.

В действиях эксперта решающее значение имеют экспертный прогноз и-идентификация текущей технологической ситуации, которые при нестабильности особенно затруднены. Для решения этой задачи моделирующий алгоритм ЭС позволяет использовать в виде компьютерной-технологии такие неформализуемые качества эксперта , как положительный профессиональный опыт , интуиция , мысленный и зрительный образ эталонной технологической ситуации.

На- информационном уровне экспертом осуществляется обработка качественной информации » удельный вес которой в условиях веста-

сальности является Солее высоким по сравнению с обычными технологическими ситуациями, как было отмечено ранее. Так как нестабильность увеличивает размерность ЭС , то эксперт выполняет факторный анализ. Приведение текущей технологической.информации в пространстве и во времени к базовому варианту , в качестве которого рекомендуется использовать аналогичный зарубежный или собственный опыт , направлено на решение задачи определения глобального оптимума.

Учет влияния повышенных в условиях нестабильности возмущений был осуществлен с помощью метода экспертной статистики, специально разработанного для этой цели. Ранее из-за существенной дкффуз-носги , зашумленности информационных каналов известное правиле " трех сигм" классической статистики не позволяло получить высокие значения коэффициента корреляции ( г ) между рассматриваемая факторами, что делало прогноз и идентификацию неточными, а управление - ненадежным. Экспертная статистика предоставила новые возможности , которые заключались в решении ключевой дилеммы дисперсионного, корреляционного, регрессионного анализа : с одной стороны, для определения характера прогнозной статистической зависимости, необходимо найти параметры регрессии.и корреляции , с другой стороны , для проведения ^такого анализа необходимо задать искомую зависимость хотя бы в "грубой" форме . В итоге коэффициент корреляции может быть увеличен в несколько раз по сравнению с исходным значением.

Конкретная реализация методй експертной статистики предусматривала следующие основные этапы.

I. Анализ исходной информации ( экспертный учет влияния неконтролируемых факторов, состояния агрегата, характера технологической ситуации, т.е. всего того, что нельзя запрограммировать )

2. Назначение границ изменения технологических параметров

( экспертный выбор границ для удаления "ненадежных" данных из ряда X = (1,6... 6,0)*о, где о - среднеквадратичное отклонение ).

3. Отсев граничных точек ( Х^, Х^, Ymln, Y^ ) и точек, дапцих неустойчивое решение, когда г изменяет.знак.

4. Выбор иелевой функит на основе предварительно принятых физической и математической модели, позволяющий учитывать возможность внезапного изменения цели управления , что характерно для условий нестабильности.

5. Определение ашижиъного решения. На этом этапе эксперт на основе результатов многофакторного анализа исходной информации и экспертной статистики формирует банк вариантов целевой функции. Процедура выбора оптимального варианта в режиме визуализации состоит в оценке степени приближения вида целевой функции , изображенной на экране монитора, к мысленному образу эксперта.

В условиях нестабильности возрастает субъективность , которая пороздает риск принятия неверного решения . Ранее риск часто не учитывался.

В настоящей работе на основе обобщения известных методов принятия технических решений предложено степень риска характеризовать максимальной величиной возможного эффекта от нереализованного решения, т. 6. потерями. Таким образом , риск оценивался в абсолютных единицах : руб., кг, куб. м. и т. д. Численно риск определялся по целевой функции Р. Степень риска R^ для приведения вы- . бранной технологической ситуации к оптимальной зависела от взаимного расположения точек, которым соответствуют текущая Р^ и оптимальная min (Р) технологические ситуации :

Rj = max С | min { F } - F± | }.

3. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ДЛЯ БАЗЫ

ЗНАНИИ ЭС ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ДОМЕННОМУ ПРОЦЕССУ С целью определения предметной области ЭС и уменьшения степени непредсказуемости поведения объекта разработана обобщенная де-терминированно-статистическая математическая модель фурменной зоны доменной печи и алгоритм анализа ее работы-. Алгоритм предусматривал использование понятия газодинамического центра фурменной зоны ( ГЦ ) , предложенного в настоящей работе. ГЦ - точка с максимальными температурой и скоростью газа , однозначно связанная с размерами фурменной зоны . Согласно этому- алгоритму управление Фурменной зоной осуществлялось путем варьирования местоположением ГЦ по радиусу горна . Было установлено , что оптимальная работа фурменной зоны достигается, тогда , когда ГЦ расположен в центре тяжести условного фурменного сектора доменной печи заданных размеров . В этом случае имеют место равномерное газораспределение в горне доменной печи и наибольшая интенсивность нагрева . Это , в свою очередь, обеспечивает минимальный расход кокса соответственно вышеописанному критерию.

Для оценки текущих и оптимальных размеров фурменных зон произведено обобщение отечественных и зарубежных экспериментальных данных для доменных печей различных типоразмеров с использованием установленных понятия ГЦ и алгоритма анализа работы фурменной зоне;.

Математическая модель фурменной зоны доменной печи, использованная в ЭС, была выражена следующими основными зависимостями :

опт ф.з.

' Л'.ц. = ^г.ц. ' ^.з. - : и ( % / N )

3 тс / N

*г.ц.

Т _ тОПТ ,

л5.з. ~ ■'ф.з.

0,368

В - 0,3815.10-5.у2.т2.Ск / [ ^-П2^ д>-[ Я + - ± ]] ;

Кф = 1.948 - 0,1844. П^з/у + 0,005528-П^д/^Г2 ;

Здесь 3 , - текущая и оптимальная протяженность фур-

»нной зоны соответственно ; Ьр ц - расстояние до ГЦ фурменной зны ; Кр ц - коэффициент , учитывавдий возможные неконтролируе-1е отклонения ГЦ фурменной зоны от его оптимального положения ; , - радиус горна; N - общее количество фурм; Ьвыс - высов фурм; - соотношение кинетической энергии струи дутья и потенциальной гергии потока кокса , сгорающего у воздушных фуры ; Кф - коэффи-:ент формы фурменной зоны, представлящий собой отношение высоты гой зоны к ее протяженности ; 0,3815-КГ5 - коэффициент, объеди-шций постоянные величины ; Уд - расход дутья при нормальных ;ловиях ; Тд- температура горячего дутья ; Ск - содержание угле-ща в коксе ; <3ф - диаметр воздушных фурм ; п - число работающих фм ; Рр - абсолютное давление горячего дутья ; ф, р - со-!ржание кислорода, влаги , природного газа в комбинированном ду->е при нормальных условиях соответственно.

Показатель В то рекомендациям НИИЫТ позволял использовать ти->вую технологическую информацию , а Кр ц давал возможность [есть изменение конфигурации фурменной зоны в широком диапазоне: г "тихого" хода до форсированного режима работы доменной печи, го характерно для нестабильных технологических ситуаций.

В виду отсутствия прямых средств контроля фурменной зоны В/Кф )ош, предложено находить методом экспертной статвстикв.

используя целевую функцию Кдр = ? ( В/К^ ) —* min. Приведет расход кокса ( К^р ) рассчитывался известными методами, использ; емыми технологами-доменщиками для сравнения различных вариантов Одновременно выполнялось приведение к базовому варианту кинет:

ческой энергии дутья с использованием зависимости

а + 0 (В/Кф) = 10 .

По физическому смыслу величина а отразила корректирующее за чение кинетической энергии, если текущая технологическая ситуац отличалась от базовой такими технологическими параметрами , к диаметр горна, число, и высов фурм. В свою очередь-, величина ß сс ответствовала кинетической энергии базового варианта , выбранно] экспертом.

В качестве конкретного аналитического описания целевой фуга ции Кцр = F ( В/Кф ) из банка целевых функций ЭС было взято экс поненциальное распределение , описывающее данную статистическ; зависимость в виде

Ь'Х + С'Х2

. у = а'вхр - .

Нестабильность приводит к увеличению размерности системы числа влияющих факторов . В этих условиях решение задачи выбор оптимального канала управления, под которым подразумевается кан! с максимальной информационной чувствительностью, было осуществле но путем многофакторного планированного эксперимента, оптимальш план которого задавался экспертом путем его выбора из банка пла нов.

Так как доменная печь обладает относительной автономность различных ее зон, то рассматривали работу "верха" и "низа" печи отдельности. 12 наиболее влияющих на фурменную зону факторов был разделены на две группы, для которых реализованы полные факторны!

эксперименты и получены функции отклика в виде уравнений регрессии. На основании этих уравнений выполнена ранжировка управляющих воздействий на ГЦ по двум направлениям : стратегическому ( изменение диаметра и высова воздушных фурм ) и оперативному ( изменение расходов природного газа ( ПГ ) и кислорода ). Ранжировка производилась путем взаимного сравнения коэффициентов информационной чувствительности с учетом технологических ограничений , задаваемых экспертом.

Основным моментом учета субъективности является применение функций принадлежности ( СП ) . СП отражает степень вероятности принадлежности какого-либо технологического параметра его конкретному численному значению. СП-в отличие от классических законов распределения вероятности тлеет более широкий смысл , т. к. она учитывает эмоциональную сторону характера эксперта. Для этого использовалась степень нечеткости СИ (СН) , которая позволяла сравнивать <31 между собой , выявляя влияние "человеческого фактора" в различных технологических ситуациях СН находилась по методике , аналогичной определению полосы пропускания, для сигналов управления в ввде СП, т.е. путем суммирования значений СИ, соответствующих разбивке шкалы расходов энергоносителей с шагом , равным I м3/т.чуг. СП позволяла использовать нечеткие ; управляйте воздействия - лингвистические переменные - типа "меньше нормы" , "норна" "больше нормы" . Задача эксперта заключалась в выборе числа этих переменных, границ расходов энергоносителей, к которым они относятся, и формы СП.

■ 4. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕШ В ДОМЕННОМ ПРОИЗВОДСТВЕ Для практического использования разработанных математических моделей и алгоритмов программное обеспечение было реализовано на

языках высокого уровня F0RTRAN-T7, TURB0PASCAL-7.О и предназначе но для работы в автономном режиме ( на ПТОЗЫ типа IBM PC ), в си стемах централизованного сбора и обработки информации , а также вычислительных сетях.

С целью надежной проверки методов и алгоритмов ЭС использова ны варианты технологических ситуаций на доменных печах ( д.п. разных типоразмеров и технологий : рассмотрена работа одной печ за несколько периодов ( д.п. 3 АО СМЗ , январь - декабрь 1989 г. д.п. 6 АО НТМК , январь - апрель 1994 г. ) и работа группы сече за отдельный период ( д.п. I - 10 АО ЫМК, 1989 - 1992 гг. ) . Ре шены задачи прогноза оптимального диаметра воздушшлс фурм в зави симости от намечаемого повышения температуры дутья ( д. п. 3 Ai СМЗ по заказу АО "Уралчермет" г. Екатеринбурга ), резервов эконо мии удельного расхода кокса , оптимизации диаметра воздушных фур и расходов ПГ и кислорода ( д.п. 6 АО НТМК ). Для группы д.п. I -10 АО ММК рекомендации ЭС реализованы путем изменения диаметра, ; также количества ( путем открытия или закрытия ) воздушных фурм.

Для наглядности преимуществ ЭС произведено сравнение результатов анализа технологических ситуаций традкцкоЕШМи. способами i предлагаемыми экспертными методами.

Показано , что классическая статистика , использущая обычны? дисперсионный и корреляционный анализ типовой технологической информации ( кластер из 28 переменных ), не позволяла точно идентифицировать технологическую ситуацию ( в данном случае характер газораспределения в горне ) из-за существенной диффузности объекта и зашумленности информационных каналов . Использование правила "трех сигм" для оценки дисперсии основных факторов , определяющих расход кокса ( содержание кремния и серы в чугуне , золы и серы в «коксе, температура и влажность дутья , содержание железа в шихте.

засход ПГ степень использования газа СО и т.д. ) , не позволяло голучить надежные функциональные зависимости . Значения г не пре-'лшали 0,2...0,3 , что делало прогноз неточным, а управление провесами в горне - ненадежным.

В процессе использования новых возможностей экспертной ста*

■истики экспертом вначале назначались весовые коэффициенты экспе-иментальных точек , по которым, затем, были получены необходимые функциональные зависимости . В итоге достигалась высокая корреля-;ия мевду параметрами целевой функции ( г = 0,7?...0,97 ) . Это :озволяло надежно определять тип газораспределения в горне , да-ать прогноз снижения расхода кокса , находить оптимальное число, ысов и диаметр воздушных фур« с помощью математической модели урменной зоны ЭС . Пример визуализации процесса экспертной иден-ификации технологической ситуации показан на рис. 2, где для пе-ей с NN 3, 5, 6, 7,. 8, 10 экспертом были приняты повышенные ве-овые коэфХмциенты, а для печей с NN I, 4, 9'- пониженные.

Объяснительная функция ЭС позволила получить важную дополни-ельную информацию. В условиях нестабильности характеристик сы-ья , загружаемого в печь , недопустима практика одновременной становки воздушных фурм разных диаметров ; используемый доменщи-ами шаг изменения диаметра фурм, равный 10 мм , является "гру-ам" , его необходимо уменьшить по крайней мере в 2 раза . В ка-зстве управляющего воздействия также целесообразно применять та-эй практически неиспользуемый технологический параметр , как вы-эв фурм. '

Резервы экономии расхода кокса в среднем составляли 10.5 :/т.чуг. , 22,2 кг/т.чуг. , 20,1 кг/т.чуг. для д.п. N 3 АО СМЗ, .п. N 6 АО НГМК и группы печей АО ММК соответственно.

ЭКСПЕРТНАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ И ПРОПЮЭ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ ДЛЯ ГРУППЫ ДОМЕННЫХ ПЕЧЕЙ АО МАПМТОГОГСКИИ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИМ КОМБИНАТ

Кимстячеекая энергия Оптимальная кмнетикркая анергия 132741.7

Вас устраивает такое распределение 7 (V/M)

•ля просмотр« мриаиюа нажать ПРОБЕЙ

гас . г

Величина риска при приведении технологических ситуация к оптимальной колебалась в пределах 1,7...39.8 кг/т.чуг. , 0,7...67,4 кг/т.чуг. , 3,4...35,6 кг/т.чуг. для д. п. Н 3 АО СИЗ, д. п. N 6 АО НТМК и группы печей АО ШК соответственно.

Диапазон колебания текущей относительной кинетической энергии составил 22,8 5, 31,5 г, 143,5 % для Д.П. N 3 АО ОСЗ, д.п. N6 АО НТМК и группы печей АО ММК соответственно.

Полученные новые знания позволили эксперту правильно задать зону нечувствительности для ( В/К^ )опт и принять решение для выбора необходимого управляющего воздействия . Пример синтезированных лингвистических управляющих воздействий для расхода ПГ показан на рис. 3. •

Было установлено, что высокие СН ( > 4,0 ) отражают повышенную степень неуверенности эксперта при ведении доменной плавки с отклонениями от оптимального режима : нарушение рабочего профиля д. п. ( СН = 5,29 для расхода ПГ ) , работы засыпного аппарата ( СН = 8,89 для расхода кислорода ) неоптимальный диаметр воздушных фур« ( СН = 7,68 для расхода ПГ и «СН = 5,91 для расхода кислорода ) и т.д. Неуверенность эксперта в выборе управляющих воздействий приводила в итоге к . повышенным удельным расходам кокса. •

Установлено, что использование нечетких лингвистических переменных и соответствующих им Я1 может служить эффективным дополнением к математическим моделям - "советчикам" и являться основой для оперативного управления доменной плавкой и составления Технологической карты.

Для оценки надежности качественной информации была произведена визуализация предметной области ЭС. Она заключалась в совместном изображении на экране монитора фурменной зоны , активной зоны

ПРИМЕР НЕЧЕТКИХ УПРАВЛЯЮЩИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ ПО ИЗМЕНЕНИЮ РАСХОДА ПРИРОДНОГО ГАЗА ДЛЯ ДОМЕННОЙ ПЕЧИ N9 8 АО МАГНИТОГОРСКИЙ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИЙ КОМБИНАТ

Функция принадлежности

Для печи №8 за период 03.01.01-04.09.91 : параметра

Параметр - природный еаз (м.кубУт.чуе.); Степень нечеткости для всех участков по порядку: СНЫ 4.854 СН2 в 5.272 СИЗ ■ 16.388

Г4« ал 1

дакения шихтовых материалов , размеров горна и уровня его заполнения жидкими продуктами плавки , а также осевой зоны малоподвижных материалов ( тотермана ). Визуализация производилась на основе детерминированной модели движения материала и газов в доменной печи, специально разработанной для этой цели. Экспертом на экране монитора визуально определялось оптимальное соотношение между размерами указанных зон и производилась проверка правильности соответствия этого соотношения мысленному образу.

Для изображения процессов внутри зон была разработана специальная методика, предусматривающая использование шкалы , устанавливающей соответствие мевду числовыми данными и цветовой гаммой.

На рис. 4 представлен пример качественной визуализации процессов в горне при периферийном газораспределении для д.п. N 6 АО НТМК. Здесь качественное изображение сочеталось с количественными размерами фурменного очага в уменьшенном масштабе- , вычисленными по формулам ( стр. 12-13 ). Было установлено , что ГЦ фурменной зоны имел отрицательное отклонение, равное 0,132 м . Для устранения- этого отклонения с помощью ЭС были получены следующие рекомендации : закрыть 2 работающие воздушные фурмы или уменьшить их диаметр со 150 до 145 мм.

Качественная визуализация позволяла осуществлять прогноз процессов в горне. Так , в случае выполнения указанных выше рекомендаций на экранё отображался газовый поток в горне соответствую-дий оптимальному газораспределению, характер распределения изотах зкорости схода шихты свидетельствовал об уменьшении относительного объема застойных зон. Колебания скорости схода шихты и уровней гугуна и шлака соответствовали оптимальной нестационарности в дакле "выпуск - вцпуск".

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ В ГОРНЕ ПРИ ПЕРИФЕРИЙНОМ ГАЗОРАСПРЕДЕЛЕНИИ ДЛЯ ДОМЕННОЙ ПЕЧИ №6 АО НИЖНЕТАГИЛЬСКИЙ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИЙ КОМБИНАТ

лона

тотврмана уролонь

Ш1ШКШ

чугуна

итпмм;

Оаизканип

*лат»ритпя

Время Уровень шпака Уровень чугуна' Объём тотермаиа Гл. погр. тот. Ст. *агр. горна

80 мин. 0.681 м 0.326 м : 103.11 м.куб. 0.093 м 12.551 %

Степень нестационарноети коке, насадки : 41.68 %

Степень нестационарноети скорости схода шихты на колошнике : 25.01 %

Местоположение гамджамического ' центра: оптимальное : 1.827 м текущее : 1.695 м отклонение : -0.132 м

Диаметр фурм ГаювыЛ поток ■

0.150 м периферийный

- РЕКОМЕНДАЦИИ -

-Рекомендуемое количество рабочих фурм 26- шт.

ИЛИ

-Рекомендуемый диаметр фурм 0.145 м (работают все 28 фурм )

В

1 о 1

витое

6 и

Таким образом, процесс визуализации давал эксперту важную дошлите льную информацию для оперативного контроля доменной плавки таких труднодоступных местах, как низ шахты и горн.

5. ВЫВОДЫ .

1. Разработан моделирующий алгоритм ЭС в условиях нестабиль-юти , отличающийся использованием в базе знаний детерминирован>- статистических математических моделей и расширенными функция-[ эксперта, реализованными в комплексном подходе при его построил.

2. Разработан метод экспертной статистики , позволяющий повысь ,. по сравнению с известными методами , точность идентификации прогноза технологических ситуаций в условиях нестабильности.

3. Создана обобщенная детерминированно-статистическая матема-[ческая модель фурменной зоны доменной печи с целью определения юдметной области ЭС и уменьшения степени непредсказуемости по-дения объекта в условиях изменяемых и плохо предсказуемых, тех-(логических ситуаций.

4. На основе планированного многофакторного эксперимента со-;ана методика определения информационной чувствительности мате-1ТИческой.модели , позволяющая расширить (до 12) количество фак-ipoB, одновременно исследуемых экспертом.

5. На примере управления лодачей энергоносителей в доменные чи разработана методика учета субъективности с использованием ■епени нечеткости управляющих воздействий.

6. Определены резервы экономии расхода кокса .величины риска и приведении технологических ситуаций к оптимальной, даны реко-ндации по оптимальному диаметру воздушных фурм для доменных пеЙ АО СМЗ, АО ММК, АО НТМК.

7. Создан программная продукт , представляизий ЭС анализа ра боты фурменной зоны доменной печи и пригодный для использовали на современных доменных печах, в условиях нестабильности.

8. В результате практического использования разработанных ме тодов и алгоритмов для ЭС получена экономия удельного расход кокса в пределах 2...12 кг/т.чуг. ( экономический эффект 102 тыс руб. в ценах 1990 года ).

Основное содержание диссертационной работы отражено в следую щих публикациях ;

1. Култышева В.А., Щербатский В.Б., Лисиенко В.Г. Оптимизаци; размеров и режимных параметров фурменных зон в доменных печах / Известия вузов. Черная металлургия.- 1994.- К 7.- с. 8 10.

2. Култышева В.А. Использование экспертных систем в управлени технологическими процессами // Средства и системы автоматичес кого контроля и управления технологическими процессами газопы леочистки в цветной металлургии.- Свердловск, 1991.- с. 75-76

3. Култышева В.А., Щербатский В.Б., Лисиенко В.Г. Многофункцио нальный датчик для систем экспертного управления высокотемпе ратурными агрегатами // Датчики электрических и неэлектричес ких величин ( ДАТЧИК-93 ).- Барнаул, 1993.- ч. I.- с. 128-129

4. Култышева В.А., .Щербатский В.Б., Лисиенко В.Г. Экспортно! управление в кризисных технологических ситуациях // Измерение контроль и.автоматизация производственных процессов ( ИКАЛП 94 ).- Барнаул, 1994.- т. I.- ч. 2.- с. 48 - 51.

5. Щербатский В.Б., Култышева В.А. Разработка алгоритма оптимиза ции.газораспределения в доменной печи Саткинского металлурги ческого завода : Отчет о НИР ( закл. ) / ВНИИМТ - УШ N Г. Р. 01900009871 - Свердловск, 1990. - 57 с.