автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Разработка моделей и методов исследования технологических процессов в электроэнергетике с применением нечетких оценок параметров

На правах рукописи

ПАВЛЕНКО Елена Николаевна

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЧЕТКИХ ОЦЕНОК ПАРАМЕТРОВ

Специальности:

«Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ» »

«Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата-технических наук

Таганрог - 2004

05.13.18 05 Л 3.06

Работа выполнена в Таганрогском государственном радиотехническом университете на кафедре систем автоматического управления

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор,

Финаев В.И.

Научный консультант: доктор технических наук, профессор,

Целых А.Н.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор,

Глебов Н.А.

кандидат технических наук, Черчаго А.Я.

Ведущая организация: Ростовский государственный

университет путей сообщений

Защита состоится «V» ^Л^й^2004г. ''часов на заседании специализированного совета Д212.259.03 по защите диссертаций при Таганрогском государственном радиотехническом университете (аудитория Д-406) по адресу:

пер. Некрасовский, 44, ГСП-17А, г.Таганрог, Ростовская область,

347928

С диссертацией можно ознакомится в библиотеке Таганрогского государственного радиотехнического утшверситета.

Автореферат разослан

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор

А.Н. Целых

ОБЩАЯХАРАКТЕРИСТИКАРАБОТЫ

Актуальность темы. Надежное и экономичное функционирование государственных районных электростанций (ГРЭС) зависит от управления вводно-химическим режимом (ВХР). Для решения задач ВХР необходимо разработать адекватные математические модели, что представляет аналитические трудности.

Для разработки интеллектуальных систем принятия решений наиболее эффективным подходом является эвристический подход, включающий методы системного анализа, теорию нечетких множеств и искусственного интеллекта, методы ситуационного управления.

Анализ имеющегося теоретического материала в области моделирования процессов функционирования ГРЭС, ВХР, анализ возможностей методов системного анализа, позволил выявить аспекты теоретических изысканий для задач формализации интеллектуальных систем принятия решений при управлении ВХР.

Диссертационная работа посвящена разработке моделей систем принятия решений для управления ВХР при нечетком задании параметров и критериев ВХР, качественном описании сложившихся ситуаций, характеризующих как внешнюю среду, так и объект управления. Это определяет и подтверждает актуальность диссертационной работы.

Объект исследования. Объектом исследования являются математические модели нечеткого ситуационного управления применительно к задачам управления ВХР.

Цели и задачи работы. Цель диссертационной работы состоит в развитии методов системного анализа, в частности, нечеткого ситуационного управления, относительно задач моделирования и разработки систем принятия экспертных решений в системах автоматического химико-технологического мониторинга.

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решаются следующие задачи:

- разработка метода аналитического исследования систем мониторинга водно-химического режима (ВХР);

- разработка метода структуризации целей и концепции моделирования для задач управления ВХР;

- разработка структурной схемы и концептуальной модели для управления ВХР;

разработка нечеткой модели регрессионного анализа, позволяющей определять нечеткие значения компонент вектора состояний ВХР при задании параметров векторов входных

ЮС. НАЦИОНАЛЬНАЯ БИБЛИОТЕКА СПстсрАрг 1'0й « ОЭ ТОО -юр

воздействий, состояний и выходных параметров ВХР в виде нечетких интервалов, а также разработка метода идентификации нечетких коэффициентов модели регрессионного анализа;

- разработка концепция нечеткой оптимизации при критерии оптимальности в виде нечеткой функции;

- разработка ситуационной модели для системы принятия решений, предназначенной для получения логического вывода решения о выборе вектора входных параметров ВХР при известном текущем состоянии.

Научные результаты работы:

- разработан метод аналитического исследования водно-химического режима (ВХР), метод структуризации целей и концепция моделирования для задач управления ВХР;

- разработана структурная схема и концептуальная модель ВХР, а также модель регрессионного анализа для определения состояний ВХР при задании параметров векторов входных воздействий, состояний и выходных параметров ВХР в виде нечетких интервалов;

- разработан метод идентификации нечетких коэффициентов нечеткой модели регрессионного анализа, также программное приложение для решения данной задачи;

- разработана концепция- нечеткой оптимизации при критерии оптимальности в виде нечеткой функции;

- разработана модель принятия решений, предназначенная для получения логического вывода решения о выборе значений вектора входных параметров при известном текущем состоянии ВХР.

Основные положения, выносимые на защиту:

- метод аналитического исследования ВХР, отличающийся применением метода целеобразования и концепцией моделирования ВХР, позволяющей применять модели, как основанные на методах формализованного представления, так и на методах, направленных на активизацию использования интуиции и опыта специалистов;

- нечеткая модель регрессионного анализа, отличающаяся тем, что параметры модели представлены в виде нечетких интервалов, что позволяет более объективно определять прогнозируемое качество питательной воды для котлов;

- метод идентификации нечетких коэффициентов нечеткой модели регрессионного анализа, отличающийся тем, что идентификация нечетких коэффициентов производится с применением критерия минимизации отклонений нечетких значений каждого выходного параметра, а описание состояний ВХР представлено в виде системы нечетких описаний ситуаций, содержащих набор эталонных ситуаций, каждая из которых может быть соотнесено с правилом управления.

метод оптимизации управления ВХР, отличающийся концептуальным подходом, включающим формулировку задачи нечеткой оптимизации, определение экстремума функции нечетких переменных и разработкой ситуационной модели, которая на основе обработки знаний специалистов отображает соответствие между наборами нечетких переменных, характеризующих состояние ВХР и параметрами управления.

Практическая ценность результатов исследований определена их применением в областях применения систем искусственного интеллекта в АСУ ТП подготовки питательной воды паровых котлов, представлена в виде метода аналитического исследования систем мониторинга ВХР, нечеткой модели регрессионного анализа, метода оптимизации процессов управления ВХР, а также варианта программного приложения для идентификации параметров модели.

Методы проведения исследований. Математическими методами диссертационной работы являются методы системного анализа, методы функционального анализа, теории нечетких ситуационных моделей, нечетких множеств и нечеткой логики. В экспериментальных исследованиях применялось моделирование на ЭВМ.

Методологическую основу составляет концепция системности, суть которой - представление и исследование задач управления ВХР ТЭС в условиях частичной априорной неопределенности, нечеткого задания параметров объектов и критериев функционирования.

Достоверность полученных в диссертации результатов подтверждается математическими и аналитическими доказательствами и оценками, а также результатами имитационного моделирования.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты работы внедрены на Невинномысской ГРЭС, при выполнении госбюджетной НИР «Разработка и исследование методов аналитического синтеза интеллектуальных систем принятия решений и многокритериального управления в условиях неопределенности на основе современных информационных технологий», в учебном процессе в Таганрогском государственном радиотехническом университете (ТРТУ).

Апробация результатов работы. Научные и практические результаты, полученные в диссертации и изложенные в монографии, двух статьях, использованы при подготовке и чтении лекции, постановке лабораторных работ на кафедре систем автоматического управления ТРТУ.

Основные результаты докладывались и обсуждались на межрегиональной НТК «Развитие социального партнерства в сфере трудовых отношений» (г. Ставрополь, 2001 г), международной

конференции «Новые технологии в управлении, бизнесе и праве» (г.Невинномысск, 2001), второй НПК «Молодежь, наука, реальность» (г.Невинномысск 2002), НПК «Студенческая весна - 2003» (г.Невинномысск, 2003), всероссийской НТК «Информационные технологии в науке, технике, производстве» (г. Нижний Новгород, 2003), всероссийской межвузовской НТК студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика - 2003» (г. Москва, 2003), региональной НТК «Компьютерная техника и технологии». (г.Ставрополь, 2003), НПК «Проблемы востребованности будущих специалистов на рынке труда» (г. Невинномысск, 2003), международной научной конференции «Динамика процессов в природе, обществе и технике: информационные аспекты» (г. Таганрог, 2003), третьей международной конференции «Новые технологии в управлении, бизнесе и праве» (г. Невинномысск, 2003), международной научной конференции «Анализ и синтез как методы научного познания» (г. Таганрог, 2004), седьмой Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления», (г. Таганрог, 2004).

Публикация. По теме диссертации опубликована монография в соавторстве, две статьи. Результаты работы отражены в научно-исследовательском отчете по НИР «Разработка и исследование методов аналитического синтеза интеллектуальных систем принятия решений и многокритериального управления в условиях неопределенности на основе современных информационных технологий».

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация содержит 156 страниц машинописного текста, включая введение, четыре раздела, заключение, приложение содержит 54 страницы, список источников из 112 наименований, 63 рисунка, 7 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность исследований, сформулированы цели и задачи работы, изложены основные положения, выносимые на защиту. Кратко рассмотрено содержание разделов диссертации.

В первом разделе рассмотрена организация ВХР ТЭС. Управление ВХР состоит в поддержании состава воды и пара в пределах требуемых норм, что обеспечивается подготовкой добавочной воды и обработкой питательной воды. Рассмотрены принципы организации ВХР.

Существует необходимость в рамках автоматизированной системы управления вводно-химическим режимом (АСУВХР) разрабатывать и

внедрять интеллектуальные системы, позволяющие формализовать и обобщать знания специалистов (технологов-операторов, диспетчеров).

Сформулировано определение АСУВХР:

8=<А, Од, И, В, С, Си, ДТ, 14, Ь*>, (1)

где: А={а1}, 1={1Л2,...,п} - множество элементов; (2Д - множество свойств элементов; 11={ц}, jeJ={l,2,...,In} - множество связей между элементами; QR - множество свойств связей элементов; В - вектор конструктивных параметров; С- цель АСУ ВХР; CU - условия целеобразования; - интервал времени, в течение которого будет существовать АСУ ВХР и цели функционирования АСУ ВХР; N -наблюдатели или лица, проектирующие и обслуживающие в последствии АСУ ВХР; Ц, - язык общения наблюдателей.

Рассмотрены информационно-управляющие аспекты при проектировании и определены этапы проектирования АСУ ВХР.

Разработана структура целей АСУ ВХР. Рассмотрены закономерности целеобразования. Структура целей - основа для разработки организационной структуры АСУ ВХР.

Разработана концепция моделирования процессов управления ВХР.

Состояние ВХР задано в виде вектора конструктивных параметров В={ВЬ В2,..., Вг}, где Вь (1=1,2,.,.,г) компоненты вектора В, которые могут быть как векторными, так скалярными величинами. Параметры входных воздействий представлены вектором- входных параметров Х={Х1,Х2,...,Хе1}, в которых рассматриваются действия технологов-операторов и обслуживающего персонала. Вектор выходных параметров У={у1,У2,...,У1} содержит выходные параметры ВХР.

Управление ВХР это перевод параметров вектора В го точки <Б^> фазового пространства, в такую точку фазового пространства, в которой будет с известной степенью гарантировано требуемое состояние параметров ВХР. Разработка правил перевода - задача управления ВХР.

Во втором разделе рассмотрены и формализованы задачи управления технологическими процессами в паровых котлах на примере работы двух видов паровых котлов (барабанный и прямоточный паровые котлы).

Эффективность ВХР, а равно и всего технологического процесса производства электроэнергии и тепла зависит от адекватности математической модели. Целесообразно применить подход к моделированию, при котором используются правила нечеткого условного вывода вида «ЕСЛИ .... ТО.... ИНАЧЕ......

Продукционная модель представляет собой результат экспертного опроса технологов-операторов, предоставляющих информацию качественного характера, обобщающую опыт их работы.

Выполнено содержательное описание ВХР. Приведены технологические схемы водоподготовки. Цель организации ВХР состоит в удалении нерастворимых примесей и растворенных в воде солей для предотвращения накипи на внутренних поверхностях котлов и теплообменников, а также удаление растворенного в воде кислорода-

Определено содержание вектора X формализующего компоненты, поступающие в установку химической подготовки питательной воды и содержащего: XI, - объем исходной воды; Xj - объем греющего пара;

Xj - температура греющего пара; Xj - давление греющего пара; ХЗ -

количество магнезита; xj - количество коагулянта; Xj - концентрация

коагулянта; xj - количество известкового раствора; Xj -концентрация

известкового раствора; - количество концентрированного раствора

для регенерации фильтров; - концентрация раствора для

регенерации фильтров; - количество аммиака; - количество гидразина.

Содержание вектора Y, формализующего компоненты, поступающие из установки химической подготовки питательной воды, определяют множества: Y1 - объем подаваемой питательной воды; Y2 -объем подаваемой воды на впрыск; Y3 - объе»м воды, подаваемой в теплосеть; Y4 - количество удаляемого шлама.

Компоненты вектора конструктивных параметров В определяют качество питательной воды. Компоненты вектора В = В1хВ2х...хВ20 определяются исходя перечня компонент, входящих в нормативы качества питательной воды. Перечень компонент вектора В сфорован на примере ВХР Невинномысской ГРЭС: В1 - удельная электрическая проводимость Н-катионированной пробы; В2 - удельная электрическая проводимость общая; ВЗ - показатель рН; В4 - жесткость общая; В5 -концентрация кислорода; В6 - концентрация аммиака; В7 -концентрация углекислоты; В8 - концентрация натрия; В9 -концентрация кремниевой кислоты; В10 - концентрация меди; В11 -концентрация железа; В12 - концентрация фосфатов; В13 -концентрация гидрозина; В14 - концентрация нефтепродуктов; В15 -щелочность общая; В16 - щелочность фенол-фталеиновая; В17 -окисляемость; В18 - температура; В19 — удельное сопротивление; В20 -давление.

Выполнено формальное задание векторов X, Y, В в виде нечетких интервалов. Это связано с тем, что объективно представить параметры в виде четких, определенных чисел не всегда возможно. Причины состоят в неучтенных воздействиях, погрешностях приборов измерения и данных лабораторного анализа, невозможности точного установления исходных и получаемых компонент.

Предложена модель системы управления ВХР с применением теоретико-множественные описания. Между элементами множества Y, элементами множеств X и В существует соответствие, являющееся моделью системы управления ВХР в виде функции выходов:

q=<{(X1xX2x...xXg)x(B,xB2x...xBn)},(YlxY2xY3xY4), G>, (2) где G - нечеткий график нечеткого соответствия q .

Между элементами множества В, элементами множеств X и В существует соответствие, являющееся моделью системы управления ВХР в виде функции переходов:

Ф=<{(Х1хХ2х...хХ8)х(В1хВ;2х...хВ11)},(В1хВ2х...хВ11), F>, (3) где - нечеткий график нечеткого соответствия

Разработана нечеткая модель регрессионного анализа при условии, что параметры модели задаются в виде нечетких интервалов.

Если х = (Xj,Xj,...,хга) - нечеткая точка в пространстве состояний входных переменных, а нечеткая точка в пространстве состояний ВХР определится вектором то формальное задание

математической модели произведено в виде нечеткого уравнения регрессии £. = f^,^,..., xm), j = ir, где ~ - оператор нечеткости.

Нечеткая линейная модель наблюдений имеет вид:

где для каждого - вектор неизвестных нечетких

параметров; а2 - дисперсия,, Хк=(х£), ¡ = Гп, j-l,m, к = 1Цг - матрица

нечетких коэффициентов; covibWjSMib^-Mtb^Kbj^-M^})

ковариационная матрица, М{.} - операция математического ожидания, - знак нечеткого равенства, - операция нечеткого суммирования. Нечеткая линейная модель наблюдений в векторной форме -

М{§ь}£Хкйк; DiS"}^1!.-

Для оценки вектора-столбца неизвестных нечетких параметров

модели ак ^а^а',...,?** )т применен метод наименьших квадратов

• • • ** 1Ш ш ^

1=1

Из решения уравнения (6) для оценки а* = )т получена

формула с нечеткими параметрами в матричной форме -

Разработано планирование эксперимента с нечеткой моделью регрессионного анализа. Матрица плана для исследования вектора Ьк вектора имеет вид:

Определены условия нечетко однозначного определения оценок неизвестных нечетких коэффициентов ак =(а.1,аг,.-,а111):

- нечеткая сумма элементов вектор-столбца матрицы Хь нечетко равна нулю:

- сумма квадратов нечетких элементов каждого столбца хЬ матрицы нечетко равна числу опытов:

- сумма почленных произведений любых двух вектор-столбцов матрицы X нечетко равна нулю:

- нечеткая рототабельность, т.е. нечеткие точки в матрице плана подбираются так, что точность предсказания значений нечеткого компонента вектора В одинакова на нечетко равных расстояниях от нечеткого центра эксперимента и не зависит от направления.

В третьем разделе разработан метод идентификации нечетких коэффициентов модели регрессионного анализа. Для ПФЭ модель для каждого к-го вектора В будет представлена нечетким уравнением

(И)

1<1<ш

1<1<]<га

нечеткая функция (11) отвечает условиям (8), (9), (10) определения

* А А А,

оценок неизвестных нечетких коэффициентов а = (а0 ,а, ,...,а»)

В уравнении (11) некоторыми эффектами взаимодействия можно пренебречь в силу их незначительности или их отсутствия. Тогда идентификация нечетких неизвестных коэффициентов уравнения (11) можно быть выполнена при • применении ДФЭ. Разработан подход определения ак =(а0к,а,|',...,3'11к) при ДФЭ.

Задача идентификации нечетких коэффициентов ак = (ак,а,к,«.,ак)

сводится к выбору нечеткой функции (нечеткого уравнения)

Ьк гг^,^,...,^,^,^,...,^). (12)

Нечеткое уравнение (12) задается в виде таблицы, где в первых m столбцах записаны, результаты измерений входных

параметров ВХР в нечетких интервальных оценках, а в последнем столбце экспертами заносятся значения нечетких переменных, которыми оценивается состояние значений параметра Ьк ВХР.

Идентификация нечетких коэффициентов производится с применением • критерия минимизации отклонений нечетких значений параметра Ьк, полученных при задании (12), от его выборочных {измеренных) нечетких значений, так что

3= 5(ЬкНЬк)2-»пип (13)

где I -1 - ограниченная разность нечетких чисел.

Если нечеткие коэффициенты ак =(5Го ,5цк,...,ак) являются нормальными нечеткими множествами на базовых множествах действительных чисел /?, то определим а-уровневые множества нечетких коэффициентов ,

где ае[0,1]. Для каждого уровня а:{ао=0, ссц ар=1,} запишем

нечеткие уравнения нечеткой модели регрессионного анализа вида (12)

Ь^ (14)

Для оценивания коэффициентов ак =(а0к,а1к^..,ап1') достаточно определить на каждом уровне ] = 17р такие коэффициенты

а^1,а^'а*"', ] = 1,р, которые будут удовлетворять условию (13).

Разработан алгоритм решения задачи нечеткой идентификации.

Для каждого компонента Вк вектора В конструктивных параметров введем лингвистическую переменную (ЛП), характеризуемую набором <5ктТ(5ь),СуС,М>, к = Гг, где 5к - название ¡-ой ЛП; Т(8к) - терм-множество ЛП бк; и - область определения каждого элемента множества Т(5и); & - синтаксическое правило; М - семантическое правило.

Нечеткие переменные , составляющие терм-множества ЛП 8к, задаются в виде тройки множеств <5£,и,С(5£), ¿ = 1,т, где С(5П = {< ц , (и)/и >}, и е и - нечеткое подмножество множества и,

цС(5))(и) - функции принадлежности.

Экспертами заполняется таблица эксперимента таким образом, что в каждой строке записываются нечеткие интервальные оценки параметров и соответствующая им нечеткая переменная из 1(5^.

Для описания состояния ВХР применена система нечетких ситуаций, которая содержит набор эталонных ситуаций, каждой из которых соотнесено правило управления, связанное с выбором нечетких значений входных параметров ВХР. Нечеткие ситуации формализуем, как нечеткое множество второго уровня.

Экспертами заполняется таблица, в которой в последнем столбце производится оценка состояния ВХР в виде нечетких переменных второго уровня. В таблице будут представлены детерминированные зависимости между интервальными оценками входных переменных ВХР и оценками состояния значений параметра Ьк ВХР, заданного нечеткими переменными на каждом уровне а!,а2,...,ар.

Получим необходимые данные для идентификацш неизвестных параметров нечеткого уравнения множественной- регрессии

Ь^ = ЗоЧ +3^ , ]=1,2,...,р. Разработано

программное приложение для решения задачи идентификации.

В четвертом разделе разработана концепция нечеткой оптимизации. Каждой точке пространства состояний ВХР соответствует множество правил и аксиом, определяющих множество

вариантов решений по оптимальному управлению ВХР. Разработаны требования к системе принятия оптимальных решений.

Задача нечеткой оптимизации компонент вектора состояний В сформулирована в виде:

ЕО^Ь^.Х^х],....»'(15)

Нечеткая функция Г(.) задана, как нечеткое расширение четкой функции. Задача нечеткой оптимизации являет собой задачу нечеткого математического программирования. Поиск экстремума функции Г(.)осуществляется в окрестностях нечеткой точки X*

Для исследования поведения нечеткой функции в нечеткой точке введено понятие максимизирующего (минимизирующего) . множества. Введено понятие нечеткой унимодальности для функции Б(.) нечетких переменных.

Разработан градиентный метод определения нечеткого экстремума Алгоритм метода состоит в следующем.

Интегральный критерии вида (15) представляет собой линейную функцию. Если нечеткие функции 1 = 1,г описывают

процессы ВХР, то ставится задача нахождения набора входных параметров, при которых выходной параметр будет

экстремальным либо будет находиться в определенной области значений. Задача сводится к отысканию вектора при

условии = ^ тах^Е(?1,х^„,х;), ¡ =

Для нахождения нечеткого экстремума нечетких функций разработан алгоритм исследования гиперповерхности посредством проведения изменений и оценок результатов, как нечетких интервалов, в различных точках пространства X. Основу метода поиска экстремума нечетких функций 1 = 1,г составляет движение в идее подъема (или спуска)

по поверхности нечеткой функции Ь', 1 = 1,1*. Осуществляется поиск последовательности нечетких точек

(х'вД;\...,х;0), (х^х^..,^1), (5^х*,...,х;Р) таких, что

> ЬЧх;1,^1,...,^1) >... > Ь1 (х,|р, х]р,..., х^ ) (или Ь1 ( х]°) < Ь* (х", х ")<...< Ь!(х ]р, х*х*)).

Нечеткая точка (х|р>1 ) будет определяться из условия

Х*"1 = X* + а8гасШ! (5*, , (16)

где - некоторая

скалярная величина,

8га 1X1 . ......з*» ' ж» V*: '

вектор-градиент нечеткой функции Ь'(х{,х{,...,х^), 1 = 1,г в точке

уи> — {г''

Л — , А2 Дт )

В результате работы алгоритма получим, что , а последовательность сходится к нечеткой точке экстремума нечеткой функции Ь^х,1,*],...,!^). Поиск параметра ар осуществляется из решения одномерной задачи максимизации ,.

а 1 *

Предложено решение задачи нахождение оценки градиента нечеткой функции Ь'Сх,',!^,...,?^)

Применение градиентного метода определения нечеткого экстремума позволяет установить нечеткие подмножества X' соответствующие экстремуму нечеткой функции ,

описывающей изменение ¡-го компонента вектора В состояний ВХР.

Определение подмножеств X' соответствующих экстремуму нечетких функции Ь'(х(,х2,...,х^) для каждого ьго компонента вектора В состояний ВХР позволило разработать ситуационную модель для системы принятия оптимальных решений.

Для управления ВХР применен подход, основанный на принятии решений, исходя га анализа эталонных нечетких ситуаций. Нечеткие ситуации, складывающиеся в процессе эксплуатации оборудования подготовки питательной воды, определяют эксперты и им сопоставляют решения. Задача управления ВХР сводится к сопоставлению реального состояния с эталонным состоянием. В соответствии с выявленной нечеткой эталонной ситуацией принимается решение по управлению ВХР.

Суть задачи управления ВХР отображена на рис. 1.

Эталонные ситуации ВХР задаются в виде элементов множества В* = {В'1,В*1,...,В'2}, множество X соответствующих им решений

состоит из элементов

Нечеткая ситуация определяется, как нечеткое

множество, содержащее компоненты , каждый

из которых в**, к = 1,г представляет собой нечеткое множество второго уровня: в*,к = {< ^.(В.УВ, >}, В, е Вк, к = Ьг

Рис.1

Текущее состояние ВХР характеризуется реальной нечеткой ситуацией В = {В',Вг,...,Вг} • Для определения степени близости реальных и нечетких эталонных ситуаций применены операции нечеткой логики.

Модель принятия решений по управлению ВХР задана, в виде нечеткой классификационной системы (В*, 4х, X), где В* - множество признаков-факторов задачи управления ВХР, - разбиение X на нечеткие эталонные классы 1^0 = 1,|Н|), Н - множество принимаемых решений. Множество X определено, как X* = {Х1,Х*2,.~,Х1>}. С каждым элементом из множеств связывается

конкретная ЛП а] со значениями из терм-множества Т(с^)

Для построения модели принятия решений необходима экспертная информация в виде системы условных нечетких высказываний Ь, ;< если Вп или В12 или... или В,^ ,то X, >; Ь2 ;< если В21 или В22 или... или В201, то Х2 >;

Ь:

Ьи;<еслиВН1 или В^2 или ...или В„0к ,тоХн >;

где В - эталонные ситуации (высказывания); X - нечеткие высказывания. В соответствии с правилами преобразования нечетких высказываний создается система Ь с функциями принадлежности:

= Pol (b2>& (17J

где nj - число наборов ctj,..., a'n принадлежащих j-му классу разбиения.

Модель принятия решений по управлению ВХР основана на определении степени истинности нечеткого правила modus ponens.

Модель в виде нечеткой классификационной системы п^оедставляетсятаблипей соответствия, содержащей

T(8)=|T(5,)ix|T(82)|x...x|T(Sr)| строк и (r+D) столбцов. В строках записываются все возможные комбинации значений ЛП 5k, а в последних D столбцах - соответствующие этим комбинациям управляющие решения из множества

Работа модели осуществляется по следующим правилам. После определения физических значений параметров вектора В ВХР и представления этих параметров в виде точки (b°,b°€ В , получим численные значения степеней принадлежности ци,(ь,),ца, (ЬД.-.Дц^ (br) Значения степеней принадлежности

подставляются в формулу (17) и определяется тот класс разбиения Ls, который имеет наибольшее значение функции Цц . После этого

формулируется рекомендация о принятии решения о задании входных параметров ВХР. Модель классификации может быть также реализована с учетом степеней предпочтительного выбора решения. Каждому из вариантов Ls сочетания параметров ВХР и возможных решений о задании входных параметров ВХР сопоставляется степень предпочтения Ps. В таблице соответствия «ситуация - действие» появится дополнительная строка с заданными значениями степеней предпочтения Ps.

После определения для времени t0 точки (bj,bj,.«ib°)s В, определения численных значений степеней принадлежности

и класса разбиения Ls, найденному классу

разбиения Ls сопоставляются решения и степени предпочтения. В соответствии с принятыми правилами определяется решение, но правила могут быть следующими:

- решение принимается, исходя из наибольшего значения степени предпочтительного выбора

- решение выбирается случайным образом из подмножества решений, образованного классом разбиения Ls-

В приложениях приведено описание ВХР Невинномысской ГРЭС, описание процесса анализа отбираемых проб и алгоритмы имитационная модель принятия решений.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

- метод аналитического исследования ВХР, отличающийся применением метода целеобразования и концепцией моделирования, позволяющей применять модели с методами формализованного представления и методами, направленные на активизацию использования интуиции и опыта специалистов;

- нечеткая модель регрессионного анализа, отличающаяся тем, что параметры модели представлены в виде нечетких интервалов;

- метод идентификации нечетких коэффициентов нечеткой модели регрессионного анализа, отличающийся тем, что идентификация нечетких коэффициентов производится с применением критерия минимизации отклонений нечетких значений каждого выходного параметра, а описание состояний ВХР представлено в виде системы нечетких описаний ситуаций, содержащих набор эталонных ситуаций, каждая из которых может быть соотнесено с правилом управления.

метод оптимизации управления ВХР, отличающийся концептуальным подходом, включающим формулировку задачи нечеткой оптимизации, определение экстремума функции нечетких переменных и разработкой ситуационной модели, которая на основе обработки знаний специалистов отображает соответствие между наборами нечетких переменных, характеризующих состояние ВХР и параметрами управления.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Финаев В.И., Павленко Е.Н. Методы искусственного интеллекта в задачах организации водно-химического режима тепловых электростанций (Монография). - Таганрог: ТРТУ, 2004.

2. Финаев В.И., Павленко Е.Н. Нечеткая модель регрессионного анализа водно-химического режима тепловых электростанций//Вестник РГУПС. - Ростов-на-Дону. Изд-во РГУПС, 2004, №2.

3. Финаев В.И., Павленко Е.Н. Алгоритмизация градиентного метода поиска экстремума нечеткой функции//Известия ТРТУ. Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР». Таганрог: ТРТУ, 2004.

4. Павленко Е.Н. Перспективы исследования информационных советующих экспертных систем//Материалы I межрегиональной НТК «Развитие социального партнерства в сфере трудовых отношений». Ставрополь, Изд. Ставропольский институт им. В.Д. Чурсина. 2001.

5. Павленко Е.Н. Проблемы исследования информационных советующих экспертных систем'/ Материалы II международной конференции «Новые технологии в управлении, бизнесе и праве». Невинномысск, Изд. ИУБиП. 2001.

6. Павленко Е.Н,, Егоров ЛЖ Нейросетевой подход к созданию интеллектуальных информационных систем//Материалы НПК «Студенческая весна - 2003». Невинномысск, Изд. Невинномысская городская типография, 2003.

7. Павленко Е.Н. Автоматизация проектирования системы химического контроля водного режима//Материалы всероссийской НТК VIII ВНТК «Информационные технологии в науке, технике, производстве». Нижний Новгород, Изд. Межрегиональное ВерхнеВолжское отделение Академии технологических наук РФ, 2003

8. Павленко Е.Н., Фхшаев В.И. Проблемы моделирования и проектирования информационных систем мониторинга водно-химического режима//Материалы 10-й Всероссийской межвузовской НТК студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика -2003». Москва, Изд. МИЭТ, 2003.

9. Павленко Е.Н. Проблемы моделирования информационных систем мониторинга водно-химического режима//Материалы Региональной научно-технической конференции «Компьютерная техника и технологии». Ставрополь, Изд. Сев-Кав. ГТУ, 2003.

10. Павленко Е.Н. Актуальность исследования информационных советующих экспертных систем/Материалы II НПК «Молодежь, наука, реальность». Невинномысск, Изд. НИЭУП, 2002.

11. Павленко Е.Н., Фролкл М.С. Проблемы востребованности будущих специалистов информационных экспертных систем// Материалы открытой НПК «Проблемы востребованности будущих специалистов на рынке труда». Невинномысск, Изд. НИЭУП, 2003

12. Павленко Е.Н. Проблемы подготовки кадров информационных систем контроля//Материалы открытой НПК «Проблемы востребованности будущих специалистов на рынке труда». Невинномысск, Изд. НИЭУП, 2003

13. Павленко Е.Н., Финаев В.И. Проблемы моделирования информационных систем мониторинга водно-химического режима//Материалы международной научной конференции «Динамика

процессов в природе, обществе и технике: информационные аспекты». Таганрог, Изд. ТРТУ, 2003

14. Павленко Е.Н. Информационно-управляющие системы мониторинга водно-химического режима//Материалы Ш Международной конференции «Новые технологии в управлении, бизнесе и праве». Невинномысск, Изд. ИУБиП, 2003.

15. Павленко Е.Н., Финаев В.И. Нечеткие интервальные оценки при описании параметров водно-химического режима тепловых электростанций//Материалы международной научной конференции «Анализ и синтез как методы научного познания». - Таганрог: ТРТУ, 2004.

16. Павленко Е.Н., Шадрина В.В, Финаев В.И. Планирование эксперимента для моделей водно-химического режима с нечеткой функцией//Материалы VII Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления». - Таганрог, ТРТУ, 2004.

17. Финаев В.И., Павленко Е.Н. Оптимизация управления водно-химическим режимом //Материалы международной научной конференции «Анализ и синтез как методы научного познания». -Таганрог: ТРТУ, 2004,

Лично автором в работах [1-3] проведена постановка задачи и разработка методов исследования ВХР, работы [4,5,7,9,10,12,14] выполнены полностью автором, в работе [6] - разработан системный подход к созданию интеллектуальных информационных систем, в работе [8] - проведена постановка задачи моделирования, в работах -[11] - определены требования к экспертам, в работах [13,15] -рассмотрена формализация параметров неравновесной системы в виде нечетких интервалов, в работах [16,17] — разработаны модели планирования эксперимента с ВХР и оптимизации параметров.

Соискатель

Е.Н.Павленко

Типография Таганрогского государственного радиотехнического университета, заказ № ЛДЗ , тираж 100 экз. 2004 г.

04-1 46 9 8

ВВЕДЕНИЕ 5 1. РАЗРАБОТКА МЕТОДА АНАЛИТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА

ВОДНО-ХИМИЧЕСКОГО РЕЖИМА

1.1. Организация водных режимов электростанций

1.1.1. Описание водно-химического режима

1.1.2. Регулирование параметров водно-химического режима 21 ^ 1.2. Принципы организации химического контроля водного режима

1.3. Содержание принципиальной схемы химического контроля

1.4. Определение автоматизированной системы управления водно-химическим режимом

1.4.1. Автоматизированное управление на ТЭС

1.4.2. Автоматизированное управление ВХР

1.4.3. Определение АСУ ВХР 31 * 1.5. Информационно-управляющие аспекты при проектировании АСУ ВХР

1.5.1. Этапы проектирования

1.5.2. Управление

1.5.3. Информационное управление

1.6. Структура целей АСУ ИТ при управлении ВХР

1.6.1. Глобальные цели АСУ ТП

1.6.2. Закономерность целеобразования 44 ^ 1.6.3. Методики целеобразования

1.6.4. Методики структуризации целей

1.6.5. Методика учета среды и целеполагания

1.7. Разработка концепции моделирования процессов управления ВХР

1.8. Выводы

2. РАЗРАБОТКА НЕЧЕТКОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ПИТАТЕЛЬНОЙ ВОДЫ

2.1. Задачи управления технологическими процессами

1 в паровых котлах

2.1.1. Барабанный паровой котел

2.1.2. Прямоточный паровой котел

2.2. Содержательное описание водно-химического режима

2.3. Формализация параметров водно-химического режима

2.3.1. Параметры водно-химического режима

2.3.2. Нечеткие интервальные оценки 73 ^ 2.4. Формальная модель системы управления ВХР

2.4.1. Задача моделирования

2.4.2. Нечеткая модель регрессионного анализа

2.5. Планирование эксперимента с нечеткой моделью регрессионного анализа

2.6. Выводы

3. ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЧЕТКИХ КОЭФФИЦИЕНТОВ

НЕЧЕТКОЙ МОДЕЛИ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА

3.1. Постановка задачи нечеткой идентификации

3.2. Метод нечеткой идентификации

3.3. Алгоритм решения задачи нечеткой идентификации

3.4. Программное приложение для решения задачи идентификации

3.5. Выводы

4. ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ВОДНО-ХИМИЧЕСКИМ РЕЖИМОМ

4.1. Формализация задачи нечеткой оптимизации

4.1.1. Концепция нечеткой оптимизации

4.1.2. Требования к системе принятия оптимальных решений

4.1.3. Формулировка задачи нечеткой оптимизации 118 4.2. Определение экстремума функции нечетких переменных

4.3. Градиентный метод определения нечеткого экстремума

4.3.1. Алгоритм метода

4.3.2. Оценка градиента нечеткой функции

4.4. Ситуационная модель принятия решений

4.5. Выводы

Автоматизация технологических процессов, как один из основных факторов повышения производительности и улучшения условий труда, с появлением персональных ЭВМ, специализированного программного обеспечения, SCADA-технологий (System Control And Data Acquisition -диспетчерское управление и сбор данных), более совершенных средств связи, в своей эволюции вышла на новый виток развития и применения в существующих и проектируемых промышленных объектах.

Электроэнергетика, как отрасль промышленности, занимающаяся производством электроэнергии на электростанциях и передачей ее потребителям, должна обеспечивать бесперебойную работу промышленности, сельского хозяйства, транспорта, коммунальных хозяйств. Эффективную, бесперебойную работу энергопредприятий обеспечивают службы диспетчеров разного уровня, составляющие диспетчерскую вертикаль. Работу диспетчерской вертикали обеспечивают давно уже известные телемеханические системы [1,2], а также сопрягаемые с ними более совершенные системы автоматизированного управления [3 - 7], в основе функционирования которых заложены SCADA-технологии [8 - 13], а также элементы систем искусственного интеллекта [14,15].

На сегодняшний день актуально повышение экономичности существующих энергетических объектов, т.к. стабильное развитие экономики России невозможно без постоянно развивающейся энергетики. Развитие автоматизации современных электростанций связано с возрастающей интенсификацией технологических процессов и ростом производств, использованием агрегатов большой единичной мощности, усложнением технологических схем, предъявлением повышенных требований к получаемым продуктам. Следует отметить, что существенного роста производств в энергетике по известным причинам в России в последнее десятилетие не наблюдалось. Однако, интенсивно развивалось и продолжает развиваться направление автоматизации технологических процессов.

Надежное и экономичное функционирование государственных районных электростанций (ГРЭС) во многом зависит от управления водно-химическим режимом [16]. При автоматизации химико-технологических процессов электростанций технологическое оборудование оснащается приборами, регуляторами, управляющими машинами и другими устройствами. Тщательно изучается технологический процесс, выявляются величины, влияющие на его протекание, находятся в взаимосвязи между ними. В соответствии с заданной целью проектируется система управления технологическим процессом. При необходимости ослабления или учёта внутренних взаимосвязей, а также повышения качества регулирования, используют многоконтурные системы или управляющие вычислительные машины.

Следует особо отметить, что для успешного решения задач автоматического управления водно-химическим режимом на ГРЭС, необходимо разработать достаточно адекватные математические модели процессов, что практически невозможно из-за аналитических трудностей. Поэтому система управления химическим режимом на ГРЭС представляет собой автоматизированную систему, в состав которой входят локальные системы управления некоторыми отдельными объектами. Принятие решений в автоматизированной системе управления осуществляется диспетчером.

Так как диспетчер обладает конечной скоростью восприятия ограниченного объёма информации, то ему требуется некоторое время на её обдумывание, принятие решения и выполнение соответствующих мероприятий. Действия диспетчера отличаются субъективностью. Диспетчер должен непрерывно следить за процессом, с максимальной быстротой оценивать текущую обстановку и в случае необходимости принимать решения с целью поддержания заданного режима, что чрезвычайно сложно, а иногда и невозможно. Поэтому в настоящее время эксплуатация процессов химико-технологического контроля без автоматизации, а также применения методов искусственного интеллекта, позволяющих формализовать действия диспетчера, практически немыслима.

Н.Винер [17] изложил проблемы создания человеко-машинных систем, объединяющих человека и вычислительную машину. Это позволяет устранить такие недостатки экспертов, как межличностные отношения, непостоянство, неуверенность, стремление к упрощению задачи, а также психологические и физиологические причины.

В теории управления существуют подходы к решению задач нелинейной динамики [18, 19, 20]. Применение этих эффективных методов позволяет разработать пропорциональные интегро-дифференциальные регуляторы для реализации локальных систем управления. Однако, процесс водно-химического режима следует рассматривать как сложный нелинейный объект для исследования функционирования которого необходимо применять методы системного анализа, особенно при неточности описания факторов объектов. Задачи моделирования водно-химического режима не формализуются достаточно точно, их постановка существует в неопределенных терминах, и они могут быть решены с применением методов системного анализа.

Над задачами управления нелинейными объектами, к которым относится управление водно-химическим режимом, задачами разработки автоматизированных систем управления технологическими процессами в энергетике, применением методов искусственного интеллекта в технических системах работает много российских и зарубежных ученых.

Достоинством системного анализа состоит в непрерывном развитии и обновлении его методов для формализованного описания объектов, их моделирования, анализа и оптимизации поведения объектов и выработки оптимальных управляющих воздействий (см., например работы [21 - 26]). Системный анализ опирается на различные теории и в своем арсенале имеет много математических методов. Системный анализ объединяет формальные и эвристические подходы.

Классические методы теории управления [18, 27 - 29] в системах принятия экспертных решений, дополняющих компоненты автоматизированных систем управления, не могут быть применены, т.к. пространство состояний не является ни регулярным, ни частично упорядоченным.

В практике разработки интеллектуальных систем принятия решений трудности формализации повсеместно определяются неопределенностью целей и неопределенностью адекватного анализа сложившихся ситуаций промышленного объекта.

Цель принятия решений не всегда может быть оценена в физических единицах измерения. Цель может быть выражена качественными показателями, формализация которых возможна методами теории нечетких множеств [30-33].

Для разработки интеллектуальных систем принятия решений в автоматизированной системе управления водно-химическим режимом наиболее эффективным подходом является эвристический подход, который включает неформальные, экспертные методы системного анализа, основывающиеся на теории нечетких множеств, нечеткой логике, теории искусственного интеллекта, ситуационном управлении.

Теория искусственного интеллекта обладает наиболее эффективными методами решения слабоформализованных задач [14, 33 - 39].

Существуют глубоко разработанные сетевые методы моделирования и анализа принятия решений, в которых наиболее перспективными являются активные семантические сети для представления знаний. Реализация сетей выполняется на основе спиновых [40] и нейросетевых моделей [41,42,43].

Задача оптимального выбора решений для управления водно-химическим режимом является многокритериальной. Критерии могут быть как количественными, так и качественными.

Анализ имеющегося теоретического материала в области моделирования процессов функционирования ГРЭС, водно-химического режима (ВХР), систем принятия экспертных решений, анализ возможностей методов системного анализа позволили выявить аспекты теоретических изысканий для задач формализации интеллектуальных систем принятия решений в автоматизированной системе управления ВХР.

Диссертационная работа посвящена разработке моделей систем принятия решений для проектирования автоматизированной системы управления ВХР при нечетком задании параметров и критериев ВХР, качественном описании сложившихся ситуаций, характеризующих как внешнюю среду, так и объект управления. Это определяет и подтверждает актуальность диссертационной работы.

Исследование технологических процессов, задачи автоматизированного химико-технологического мониторинга, задачи прогноза аварийных ситуаций, прогнозирование протекания процессов и многие другие задачи представляют большой научный интерес для ученых и практический интерес для работников электростанций, непосредственно отвечающих и работающих в направлениях, связанных с электроэнергетикой.

Диссертационные исследования в практическом приложении направлены на создание проблемно-ориентированного прикладного программного продукта (модулей автоматизированных систем управления технологическим процессом) для применения в человеко-машинных системах, выполняющих функции экспертных систем и систем поддержки решений.

Цель диссертационной работы состоит в развитии методов системного анализа, в частности, нечеткого ситуационного управления, относительно задач моделирования и разработки систем принятия экспертных решений в системах автоматического химико-технологического мониторинга.

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решаются следующие задачи:

- разработка метода аналитического исследования водно-химического режима (ВХР);

- разработка метода структуризации целей и концепции моделирования для задач управления ВХР;

- разработка структурной схемы и концептуальной модели управления

ВХР;

- разработка нечеткой модели регрессионного анализа, позволяющей определять нечеткие значения компонент вектора состояний ВХР при задании параметров векторов входных воздействий, состояний и выходных параметров ВХР в виде нечетких интервалов;

- разработка метода идентификации нечетких коэффициентов нечеткой модели регрессионного анализа;

- разработка концепции нечеткой оптимизации при критерии оптимальности в виде нечеткой функции;

- разработка ситуационной модели системы принятия решений (СПР), предназначенной для получения логического вывода решения о выборе значений вектора входных параметров ВХР при известном текущем состоянии.

Объектом исследования в диссертационной работе являются математические модели нечеткого ситуационного управления применительно к задачам управления ВХР, а также методы построения моделей принятия решений для управления ВХР.

Математическими методами исследования в диссертационной работе являются теория построения нечетких ситуационных моделей, методы системного анализа, методы функционального анализа, теория нечетких множеств и теория нечеткой логики.

В экспериментальных исследованиях применялось моделирование на ЭВМ.

Методологическую основу работы составляет концепция системности, суть которой - представление и исследование задач управления воднохимическим режимом ТЭС в условиях частичной априорной неопределенности, нечеткого задания параметров объектов и критериев функционирования.

Поставленная цель диссертационной работы и сформулированные в соответствии с целью задачи создали предпосылки для получения новых научных результатов в области математического моделирования и мониторинга ВХР.

Новыми научными результатами диссертационной работы, выносимыми на защиту, являются: метод аналитического исследования ВХР, отличающийся применением метода целеобразования и концепцией моделирования ВХР, позволяющей применять модели, как основанные на применении методов формализованного представления, так и на методах, направленных на активизацию использования интуиции и опыта специалистов;

- нечеткая модель регрессионного анализа, отличающаяся тем, что параметры модели представлены в виде нечетких интервалов, что позволяет более объективно определять прогнозируемое качество питательной воды для котлов;

- метод идентификации нечетких коэффициентов нечеткой модели регрессионного анализа, отличающийся тем, что идентификация нечетких коэффициентов производится с применением критерия минимизации отклонений нечетких значений каждого выходного параметра, а описание ВХР представлено в виде системы нечетких описаний ситуаций, содержащих набор эталонных ситуаций, каждая из которых может быть соотнесена с правилом управления.

- метод оптимизации управления ВХР, отличающийся концептуальным подходом, включает формулировку задачи нечеткой оптимизации, определение экстремума функции нечетких переменных и разработку ситуационной модели, которая на основе обработки знаний специалистов отображает соответствие между наборами нечетких переменных, характеризующих состояние ВХР, и параметрами управления.

Практическая ценность результатов исследований определена их применением в области вычислительной техники и автоматизированных систем управления технологическим процессом подготовки питательной воды паровых котлов и представлена в диссертационной работе в виде разработанного метода аналитического исследования систем мониторинга ВХР, нечеткой модели регрессионного анализа для более объективного определения прогнозируемого качества питательной воды, и метода оптимизации процессов управления ВХР, а также варианта программного приложения для идентификации параметров модели.

Диссертационная работа состоит из четырех разделов, заключения и приложений.

В первом разделе разработан метод аналитического исследования водно-химического режима (ВХР), отличающийся применением метода целеобразования и концепцией моделирования ВХР, позволяющей применять модели, как с количественным, так и с качественным описанием параметров ВХР.

Выполнено содержательное описание задач организации ВХР. Сформулирован перечень задач регулирования параметров ВХР. В рамках принципиальной схемы химического контроля сформулированы принципы создания систем мониторинга и управления химико-технологическими процессами. Предложено системное определение АСУ ВХР. Рассмотрены информационно-управляющие аспекты при проектировании АСУ ВХР. Определены этапы проектирования, приведен сетевой график проектирования АСУ ВХР, определены задачи управления.

Разработан метод структуризации целей АСУ ТП при управлении ВХР. Сформулирована совокупность глобальных целей АСУ ТП ТЭС. Показана возможность и результативность связи цели и функции ВХР с производственными ресурсами, управлением технологическими процессами, что обеспечивает полноту анализа целей и задач автоматизированного управления. Разработана концепция моделирования процессов управления ВХР.

Во втором разделе произведен анализ ВХР для различных типов котлов и сделан вывод, что организация ВХР сходна для различных способов производства электрической энергии и тепла. Управление автономными автоматическими системами регулирования, контроль и общее управление выполняется технологом-оператором и другим обслуживающим персоналом в рамках подсистемы АСУ ТП ВХР.

Выполнено содержательное описание ВХР, разработана структурная схема ВХР, определены и формально описаны векторы входных воздействий, конструктивных параметров (вектор состояний) и выходных параметров ВХР. Предложено задание параметров векторов входных воздействий, состояний и выходных параметров ВХР в виде нечетких интервалов.

Разработана концептуальная модель системы управления ВХР в виде функции выходов и в виде функции переходов. Разработана нечеткая модель регрессионного анализа, позволяющая определять нечеткие значения компонента вектора состояний ВХР в зависимости от нечетких значений вектора входных параметров. Определены необходимые условия существования нечетких оценок коэффициентов, а также условия нечеткого однозначного определения оценок неизвестных коэффициентов нечеткой модели регрессионного анализа.

В третьем разделе диссертационной работы разработан метод идентификации нечетких коэффициентов нечеткой модели регрессионного анализа. Модель, устанавливающая зависимость между нечеткими значениями каждого компонента вектора параметров ВХР и входными параметрами ВХР, содержит неизвестные нечеткие коэффициенты.

Метод нечеткой идентификации представляет собой модификацию известных методов теории планирования экспериментов с применением описания параметров модели в виде нечетких интервалов и задания выходных параметров на вербальном уровне. Идентификация нечетких коэффициентов модели производится с применением критерия минимизации отклонений нечетких значений параметра ВХР от его выборочных (измеренных) нечетких значений.

Метод нечеткой идентификации предусматривает вербальное описание параметров ВХР и введение а-уровневых нечетких множеств на нечетком множестве параметров состояния ВХР. Это позволило получить систему нечетких описаний ситуаций ВХР в виде набора эталонных ситуаций, каждой из которых может быть соотнесено правило управления, связанное с выбором нечетких значений входных параметров ВХР.

В четвертом разделе разработана концепция нечеткой оптимизации, отличающаяся применением методов искусственного интеллекта и направленная на выявление закономерностей управления ВХР.

Поставлена задача нечеткой оптимизации, введен критерий оптимальности в виде нечеткой функции, представляющей собой нечеткое расширение четкой функции. Разработан градиентный метод определения нечеткого экстремума. Для нахождения нечеткого экстремума нечетких функций разработан алгоритм исследования гиперповерхности функции посредством проведения изменений и оценок результатов, как нечетких интервалов, в различных точках пространства состояний ВХР. Разработан метод оценки градиента нечеткой функции.

Для решения задачи нечеткой оптимизации ВХР разработана ситуационная модель системы принятия решений (СПР), функциональное назначение которой - логический вывод решения на основе данных анализа текущих значений компонент вектора конструктивных параметров ВХР и выборе значений вектора входных параметров.

Ситуационная модель принятия решений представляет собой модель классификации, которая на основе обработки знаний специалистов отображает соответствие между наборами нечетких переменных, характеризующих состояние ВХР и параметрами управления.

Заключение содержит основные результаты работы.

В приложении приведены документы, подтверждающие практическую значимость и достоверность результатов, полученных в диссертационной работе.

Результаты работы внедрены на Невинномысской ГРЭС, при выполнении в Таганрогском государственном радиотехническом университете госбюджетной НИР «Разработка и исследование методов аналитического синтеза интеллектуальных систем принятия решений и многокритериального управления в условиях неопределенности на основе современных информационных технологий», а также в учебном процессе.

Научные и практические результаты, полученные в диссертации и изложенные в статьях, монографии, использованы при подготовке и чтении лекций по дисциплине «Компьютерные производственные технологии», «Моделирование систем», «Автоматизированные информационно-управляющие системы», при постановке лабораторных работ на кафедре систем автоматического управления Таганрогского государственного радиотехнического университета.

Экономический эффект от внедрения пятьсот сорок тысяч рублей.

Основные результаты докладывались и обсуждались на межрегиональной НТК «Развитие социального партнерства в сфере трудовых отношений» (г. Ставрополь, 2001 г), международной конференции «Новые технологии в управлении, бизнесе и праве» (г. Невинномысск, 2001), второй НПК «Молодежь, наука, реальность» (г. Невинномысск 2002), НПК «Студенческая весна - 2003» (г. Невинномысск, 2003), всероссийской НТК «Информационные технологии в науке, технике, производстве» (г. Нижний Новгород, 2003), всероссийской межвузовской НТК студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика - 2003» (г. Москва, 2003), региональной НТК «Компьютерная техника и технологии». (г.Ставрополь, 2003), НПК «Проблемы востребованности будущих специалистов на рынке труда» (г. Невинномысск, 2003), международной научной конференции «Динамика процессов в природе, обществе и технике: информационные аспекты» (г.

Таганрог, 2003), третьей международной конференции «Новые технологии в управлении, бизнесе и праве» (г. Невинномысск, 2003), международной научной конференции «Анализ и синтез как методы научного познания» (г. Таганрог, 2004), седьмой Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления», (г. Таганрог, 2004).

По теме диссертации опубликована монография, две статьи в соавторстве.

Все результаты, представленные в диссертационной работе, получены автором лично. В совместных научных публикациях имеет место неделимое соавторство.

Диссертация содержит 156 страниц машинописного текста, включая введение, четыре раздела, заключение, приложение содержит 54 страницы, список источников из 112 наименований, 63 рисунка, 7 таблиц.

Результаты работы внедрены на Невинномысской ГРЭС, при выполнении в Таганрогском государственном радиотехническом университете госбюджетной НИР «Разработка и исследование методов аналитического синтеза интеллектуальных систем принятия решений и многокритериального управления в условиях неопределенности на основе современных информационных технологий», а также в учебном процессе на кафедре систем автоматического управления Таганрогского государственного радиотехнического университета.

144

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

При автоматизации химико-технологических процессов электростанций технологическое оборудование оснащается приборами, регуляторами, управляющими машинами и другими устройствами. В соответствии с заданной целью разрабатывается система управления технологическим процессом. Для повышения качества регулирования используют управляющие вычислительные машины. Так как технолог-оператор должен непрерывно следить за процессом, с максимальной быстротой оценивать текущую обстановку и в случае необходимости принимать решения, то эксплуатация процессов химико-технологического контроля без автоматизации немыслима.

Тема диссертации актуальна, так как посвящена разработке моделей систем принятия решений для проектирования автоматизированной системы управления ВХР при нечетком задании параметров и критериев ВХР.

В диссертационной работе была поставлена цель развития методов нечеткого ситуационного управления, решения задач моделирования и разработки систем принятия экспертных решений в системах автоматического химико-технологического мониторинга.

Получены новые научные результаты:

- метод аналитического исследования ВХР, отличающийся применением метода целеобразования и концепцией моделирования ВХР, позволяющей применять модели, как применяющие методы формализованного представления, так и методы, направленные на активизацию использования интуиции и опыта специалистов;

- нечеткая модель регрессионного анализа, отличающаяся тем, что параметры модели представлены в виде нечетких интервалов, что позволяет более объективно определять прогнозируемое качество питательной воды для котлов;

- метод идентификации нечетких коэффициентов нечеткой модели регрессионного анализа, отличающийся тем, что идентификация нечетких коэффициентов производится с применением критерия минимизации отклонений нечетких значений каждого выходного параметра, а описание состояний ВХР представлено в виде системы нечетких описаний ситуаций, содержащих набор эталонных ситуаций, каждая из которых может быть соотнесено с правилом управления.

- метод оптимизации управления ВХР, отличающийся концептуальным подходом, включающим формулировку задачи нечеткой оптимизации, определение экстремума функции нечетких переменных и разработкой ситуационной модели, которая на основе обработки знаний специалистов отображает соответствие между наборами нечетких переменных, характеризующих состояние ВХР и параметрами управления.

Для получения новых научных результатов в диссертационной работе решены следующие задачи:

- разработан метод аналитического исследования систем мониторинга водно-химического режима (ВХР);

- разработан метод структуризации целей и концепции моделирования АСУ ТП для управления ВХР;

- разработана структурная схема и концептуальная модель управления

ВХР;

- разработана нечеткая модель регрессионного анализа, позволяющая определять нечеткие значения компонент вектора состояний ВХР при задании параметров векторов входных воздействий, состояний и выходных параметров ВХР в виде нечетких интервалов;

- разработан метод идентификации нечетких коэффициентов нечеткой модели регрессионного анализа;

- разработана концепция нечеткой оптимизации при критерии оптимальности в виде нечеткой функции, а также ситуационная модель для системы принятия решений (СПР), предназначенной для получения логического вывода решения о выборе значений вектора входных параметров ВХР при известном текущем состоянии.

1. Ильин В.А. Телеуправление и телеизмерение. 3-е изд., перераб. и доп. М: Энергоиздат, 1982 560 е.

2. Митюшкин К.Г. Телемеханика в энегросистемах. М.: Энергия, 1975. -352 с.

3. Решетов А., Лопаткин Б., Елов А. Универсальный программно-технический комплекс для АСУ ТП химводоподготовки//Современные технологии автоматизации: Изд-во «СТА-ПРЕСС», №4,2001. С. 60 68.

4. Дуэль М.А. Автоматизированные системы управления энергоблоками с использованием средств вычислительной техники. М.: Энергоиздат, 1983. -208 с.

5. Дудников Е.Г., Левин A.A. Промышленные автоматизированные системы управления. М.: Энергия, 1973. - 193 с.

6. Дуэль М.А., Мережко В.П., Просветов М.М. АСУ тепловой электростанции. Киев: Техника, 1977. - 119 с.

7. Плетнев Г.П. Автоматизированное управление объектами тепловых электростанций: Учебное пособие для вузов. М.: Энергоиздат, 1981. - 368 с.

8. Анзимиров Л.В. Интегрированная SCADA и Softlogic система Trace Mode 5 в 2002 году//Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. М.: Изд-во «Научтехлитиздат», 2002, №1. С. 7-15.

9. Побожей А., Парфенов А., Жердев О. АСУ ТП Нижневартовской ГРЭС .//Современные технологии автоматизации. М.: «ПРОСОФТ», 1999, №3. С. 48-58.

10. Бунин В., Анопренко В., Ильин А., Салова О., Чибисова Н., Якушев А. SCADA-системы: проблемы выбора.//Современные технологии автоматизации. М.: «ПРОСОФТ», 1999, №4. С. 6 - 24.

11. Михлевский А. Информационно-управляющая система парового котла.//Современные технологии автоматизации. М.: «ПРОСОФТ», 1997, т. С. 74-78.

12. Решетов А., Лопаткин Б., Елов Л. Универсальный программно-технический комплекс для АСУ ТП химводоподготовки.//Современные технологии автоматизации. М.: «ПРОСОФТ», 2001, №3. С. 48 - 58.

13. Кушнарева Е.П. Интегрированная SCADA/HMI и Sofüogic система Trace Mode базовая SCADA система фирмы «ЭЛНА».//Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - М: Изд-во «Научтехлитиздат», 2002, №10. С. 21-24.

14. Пупков К.А., Коньков В.Г. Интеллектуальные системы. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2003. - 348 с.

15. Субботина Н.П. Водный режим и химический контроль на тепловых электростанциях. М.: Энергия, 1974. - 328 с.

16. Винер Н. Кибернетика М.: Сов. радио, 1968. - 433 с.

17. Справочник по теории автоматического управления/Под ред. А.А.Крассовского. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987 - 212 с.

18. Современная прикладная теория управления: Новые классы регуляторов технических систем/Под ред. А.А.Колесникова. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000.4.III. 656 с.

19. Ковалев A.M. Нелинейные задачи управления и наблюдения в теории динамических систем. Киев: Наукова думка, 1980.

20. Волкова В.Н., Денисов A.A. Основы теории систем и системного анализа. Спб.: Издательство СПБГТУ, 1997. -510 с.

21. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа М.: Наука, 1981.-488 с.

22. Перегудов Ф.И., Тарасенко В.П. Введение в системный анализ М.: Высшая школа, 1989. - 367 с.

23. Колесников A.A. Синергетическая теория управления Таганрог: ТРТУ, М.: Энергоатомиздат, 1994. - 344 с.

24. Гайдук А.Р. Математические основы теории систем. М.: «Испо-Сервис», 2002,152 с.

25. Калман Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. М.: Наука, 1971. 314 с.

26. Волгин Л.И. Оптимальное дискретное управление динамическими системами. М.: Наука, 1986.239 с.

27. Растригин Л.А. Современные принципы управления сложными объектами. М.: Сов. радио, 1980.

28. Теория автоматического управления: Учебник/Под. Ред. В.Б.Яковлева. М.: Высшая школа, 2003

29. Заде Л. Понятие лингвистических переменных и его применение к принятию к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. 165 с.

30. Zadeh L.A. Fuzzy logic and approximate reasoning // Synthese, 1975. -V. 80. P.407 - 428.

31. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/А.Н.Аверкин, И.З.Батыршин, А.ф.Блиншун, Б.В.Силаев, Б.Н.Тарасов. М.: Наука, 1986. 312 с.

32. Берпггейн Л.С., Финаев В.И. Адаптивное управление с нечеткими стратегиями. Ростов н/Д.: Изд-во Рост, ун-та, 1993.134 с.

33. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика, М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. - 288 с.

34. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн.2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

35. Экспертные системы: принципы работы и примеры/Под ред. Р.Форсайта. М.: Радио и связь, 1987. - 223 с.

36. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой М.: Наука, 1990. - 272 с.

37. Мелихов А.Н., Баронец В.Д. Проектирование микропроцессорных устройств обработки нечеткой информации. Ростов-на-Дону.: Изд-во Ростовского университета. 1990. 128 с.

38. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. М.: Эдиториал УРСС, 2002, - 352 с.

39. Згуровский М.З., Доброногов А.В. Системный анализ социально-политических процессов на основе нейросетевых моделей // Кибернетика и системный анализ 1997. - N 1. - с.76-85

40. Hopfield J.J. Neural networks and physical systems with emergent collective computation abilities // Proc. Nat. Acad. Sci. 1982.-79. - P. 2554 - 2559.

41. Cooper B.S. Higher Order Neural Networks for Combinatorial Optimisation-Imporoving the Scaling Properties of the Hopfield Network. -Internet, email :bcooper@eleceng. adelaide.edu.au. -1996.

42. Система автоматического химико-технологического мониторинга водно химического режима блоков 150 МВт Невинномысской ГРЭС. Инструкция по эксплуатации ИЭ 4252-006-27493440-00. ООО "ИНЭКОТЕХ", г. Невиновысск, 2000 г.

43. Соколов М.А. АСУ водогрейного котла КВГМ-100 тепловой станции №2 города Череповец//Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. М.: «ПРОСОФТ», 2002, №2. С.16 - 20

44. Автоматизация крупных тепловых электростанций/Под ред. М.П.Шальмана. М.: Энергия, 1974. - 240 с.

45. Котельные и турбинные установки энергоблоков мощностью 500 и 800 МВт/Под ред. В.В.Дорощука, В.Б.Рубина. М.: Энергия, 1979. - 680 с.

46. Рыжкин В.Я. Тепловые электрические станции. М.: Энергия, 1976. -416 с.

47. Варламов Г., Сердюк С., Горбунов О., Гуща К. Модернизация системы контроля водогейного котла//Современные технологии автоматизации. М.: «ПРОСОФТ», 1999, №3. С. 74 - 78.

48. Павленко E.H. Проблемы моделирования информационных систем мониторинга водно-химического режима//Материалы Региональной научно-технической конференции «Компьютерная техника и технологии». Ставрополь, Изд. Сев-Кав. ГТУ, 2003.

49. Павленко E.H. Актуальность исследования информационных советующих экспертных систем//Материалы II НПК «Молодежь, наука, реальность». Невинномысск, Изд. НИЭУП, 2002.

50. Финаев В.И., Павленко E.H. Методы искусственного интеллекта в задачах организации водно-химического режима тепловых электростанций (Монография). Таганрог: ТРТУ, 2004.

51. Перегудов Ф.И. Основы системного подхода Томск: Изд-во Томского университета, 1976. - 159 с.

52. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Мысль, 1978. - 204 с.

53. Черняк Ю.И. Системный анализ и управление экономикой. М.: Экономика, 1975. - 191 с.

54. Садовский В.Н. Основания общей теории систем: Логико-методологический анализ. -М.: Наука, 1974. -279 с.

55. Bertalanfy L. von. General System Theory a Critical Review// General System, vol. YII, 1962, p.1-20.

56. Месарович M., Такахара И. Общая теория систем: математические основы. М.: Мир, 1978. -311 с.

57. Павленко E.H. Проблемы подготовки кадров информационных систем контроля/Материалы открытой научно-практической конференции «Проблемы востребованности будущих специалистов на рынке труда». Невинномысск, Изд. НИЭУП, 2003

58. Checland P.B. Soft systems methology: an overview J. Appl. Syst. Anal. -1988.- 15.-P.27-36.

59. Рогозов Ю.И., Финаев В.И. Проектирование информационно-управляющих систем. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2002. - 40 с.

60. Санталайен Т., Воумилайен Э., Поренне П., Ниссинен И.Х. Управление по результатам М.: Прогресс, 1993. - 320 с.

61. Берталанфи JI. История и статус общей теории систем// Системные исследования: Ежегодник, 1972. -М.: Наука, 1973. с.20-37.

62. Bertalanfy L. von. General System Theory a Critical Review// General System, vol. YII, 1962, p.1-20.

63. Лопухин M.M. ПАТТЕРН метод планирования и прогнозирования научных работ. - М.: Сов. радио, 1971. - 160 с.

64. Зайцев В.Я., Лагин В.А. Организация планирования научно-технического прогресса. М.: Экономика, 1969. - 164 с.

65. Черняк Ю.И. Информация и управление. М.: Наука, 1974. - 184 с.

66. Волкова В.Н., Черняк Ю.И. О подсистеме целеобразования в АСУ//Материалы VI Всесоюз. совещания по проблемам управления. М.: ИЛУ, 1974. С. 46-48.

67. Системный анализ в экономике и организации производства: Учебник для студентов вузов/Под ред. С.А.Валуева, В.Н. Волковой. Л.: Политехника, 1991. - 398 с.

68. Кошарский Б.Д., Уемов А.И. Принцип дополнительности системного описания и модульность структуры АСУП//Системный метод и современная наука. Вып.2 — Новосибирск: НГУ, 1974.

69. Государственный стандарт Российской Федерации. Унифицированные системы документации. Унифицированная система организационно-распорядительной документации. ГОСТ Р 6.30-97

70. Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: Наука, 1977 - 168 с.

71. Финаев В.И. Моделирование при проектировании информационно-управляющих систем. Таганрог: ТРТУ, 2002,118 с.

72. Берштейн JI.C., Боженюк A.B. Нечеткие модели принятия решений: дедукция, индукция, аналогия. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. -110 с.

73. Берштейн JI.C., Боженюк A.B. Нечеткий логический вывод на основе определения истинности нечеткого правила modus ponens И Методы и системы принятия решений. Системы, основанные на знаниях. Рига: РПИ, 1989. С. 74-80.

74. Гиршфельд ВЛ., Морозов Г.Н. Тепловые электрические станции. Учебник для учащихся техникумом. М.: Энергия, 1973. - 240 с.

75. Павленко E.H., Финаев В.И. Нечеткие интервальные оценки при описании параметров водно-химического режима тепловыхэлектростанций//Материалы международной научной конференции «Анализ и синтез как методы научного познания». Таганрог: ТРТУ, 2004.

76. Дюбуа Д., Прад. А. Теория возможностей: Пер. с французского В.Б.Тарасова /Под редакцией С.А.Орловского М.: Радио и Связь, 1990. - 288 с.

77. Калмыков С.А., Шокин Ю.И., Юлдашев З.Х. Методы интервального анализа. Новосибирск, Издательство «Наука», сибирское отделение, 1986.

78. Бусленко Н.П. Моделирование систем. М.: Наука, 1978.

79. Советов Б.Я. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 1985.

80. Бурбаки Н. Теория множеств. М.: Мир, 1965. - 455 с.

81. Финаев В.И. Введение в теорию множеств. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000.-38 с.

82. Алиев P.A., Церковный А.Э., Мамедова Г.А. Управление производством при нечеткой исходной информации. М.: Энергоатомиздат, 1991.-240 с.

83. Финаев В.И., Павленко Б.Н. Нечеткая модель регрессионного анализа водно-химического режима тепловых электростанций//Вестник Ростовского государственного университета путей сообщений. Ростов-на-Дону. Изд-во РГУПС, 2004, №2.

84. Асатурян В.И. Теория планирования эксперимента. М.: Радио и связь, 1983.

85. Адлер Ю.П., Маркова Б.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Наука, 1971.

86. Химические очистки теплоэнергетического оборудования/Под ред. Т.Х. Маргуловой. М.: Энергия. 1969. - 345 с.

87. Горский В.Г., Адлер Ю.П. Планирование промышленных экспериментов. М.: Металлургия. 1974.

88. Mizumoto М., Tanaka К. Fuzzy sets and their operations // Inform. And Control. 1981. №48. P. 30-48.

89. Орловский C.A. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, Гл. ред. Физю-мат. Лит., 1981. - 208 с.

90. Борисов А.Н., Алексеев A.B., Крумберг O.A. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига, Зинатне, 1982. - 256 с.

91. Берштейн Л.С., Карелин В.П., Целых А.Н. Модели и методы принятия решений в интегрированных интеллектуальных системах. Ростов-на-Дону: Изд-во Ростовского университета, 1999,278 с.

92. Дружинин Г.А., Пиявский С.А., Радонский В.М. Принятие решений в условиях неопределенности в Вузе В сб. Модели принятия решений в управлении вузом М.: НИИВШ, 1987. - с.38-54

93. Георгиев В.О. Модели представления знаний предметных областей диалоговых систем // Техн. кибернетика. 1993, N 5 - с.24-44

94. Клещев A.C. Представление знаний. Методология, формализм, организация вычислений и программная поддержка // Прикл. информатика. -1983. Вып.1 - с. 49-93.

95. Лавров С.С. Представление и использование знаний в автоматизированных системах // Микропроцессорные средства и системы. -1986. -N 3. с.27-36

96. Згуровский М.З. Доброногов A.B., Померанцева Т.Н. Исследование социальных процессов на основе методологии системного анализа. Киев: Наукова думка, 1997. - 221 с.

97. Згуровский М.З., Померанцева Т.Н. Об использовании методов поддержки принятия решений на основе информационных спининговых моделей // Кибернетика и системный анализ. 1997. N 1. - с.67-75

98. Финаев В.И., Павленко E.H. Оптимизация управления водно-химическим режимом //Материалы международной научной конференции «Анализ и синтез как методы научного познания». Таганрог: ТРТУ, 2004.

99. Dubois D., Prade Н. Fuzzy sets and systems: theory and applications. -N.Y.: Acad. Press, 1980.

100. Бронштейн И.Н., Семендяев K.A. Справочник по математике. М.: Гос. изд. техн.-теор. Литературы, 1955.

101. Tanaka К., Okuda Т., Asai К. On fuzzy mathematical programming // J. Cyberg. 1973. Vol. 3. № 4. P. 37-48.

102. Хартман К. и др. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов. М.: Мир, 1977.

103. Финаев В.И., Павленко E.H. Алгоритмизация градиентного метода поиска экстремума нечеткой функции//Известия ТРТУ. Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР». Таганрог: ТРТУ, 2004.

104. Павленко E.H. Проблемы исследования информационных советующих экспертных систем// Материалы II международной конференции «Новые технологии в управлении, бизнесе и праве». Невинномысск, Изд. ИУБиП. 2001.

105. Павленко E.H. Перспективы исследования информационных советующих экспертных систем//Материалы I межрегиональной конференции «Развитие социального партнерства в сфере трудовых отношений". Ставрополь, Изд. Ставропольский институт им. В.Д. Чурсина. 2001.

106. Настоящим актом подтверждается, что результаты диссертационной работы внедрены при проведении НИОКР на Невинномысской государственной районной электростанции.

107. При выполнении НИОКР применены, разработанные в диссертации.- методика эвристического подхода для решения задач мониторинга водно-химического режима;- метод и программное приложение для задач мониторинга водно-химического режима.

108. Ожидаемый экономический эффект от применения разработанных в диссертации методов составляет примерно 540 тыс. рублей.технических наук Павленко Елены Николаевны

109. Начальник химического цеха1. В.М. Кутепов

110. Начальник отдела тематического планирования, прогнозирования и экономическогообеспечения НИОКР Гузик С.И.

111. Настоящим актом подтверждается, что результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс при постановке курсов «Моделирование систем», «Автоматизированные информационно-управляющие системы».

112. Разработанные методические материалы применяются при постановке лабораторных работ, при курсовом и дипломном проектировании.1. Зав.кафедрой САУ1. В.И.Финаев