автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Решение задач управления технологическими объектами сложной структуры

Введение.

1. Современное состояние и основные направления автоматизации решения задач управления.

1.1. Актуальность автоматизации решения задач проектирования технологического производства.

1.2. Анализ современных методов решения задач управления сложными объектами.

1.3. Анализ состояния вопроса, проблема, цель и задачи исследования.

2. Методология структуризации задач управления сложными объектами.

2.1. Математическая формулировка задач управления сложными объектами

2.2. Методика использования метода главных компонент при решении задач управления.

2.2.1. Задачи оптимизации.

2.2.2. Задача распознавания образов.

2.2.3. Задача прогнозирования.

2.3. Методика исследования сложных объектов с применением методов неформальной декомпозиции.

2.4. Разработка оптимального математического обеспечения для решения задач управления.

3 Методика экспериментальных исследований.

3.1. Цель и задачи экспериментальных исследований.

3.2. Методика построения и анализа моделей различных задач.

3.3. Особенности исходных данных при проведении эксперимента.

4. Анализ результатов моделирования.

4.1. Моделирование процессов различной физической природы.

4.1.1. Моделирование процесса экструзии.

4.1.2. Моделирование процесса обучения.

4.1.3. Моделирование процесса селекции.

4.1.4. О некоторых аспектах социально-экономического моделирования.

4.2. Проверка работоспособности модели.

5. Разработка автоматизированной информационно-расчётной системы

5.1. Назначение и условия применения АИРС «Технология».

5.2. Особенности формирования информационной базы.

Современное развитие экономики требует ускоренного расширения ассортимента высококачественных товаров, увеличения объемов их выпуска. Важное значение имеет развитие пищевых производств, нуждающихся в постоянной переналадке оборудования в связи с изменением свойств сырья, появлением новых технологий. В условиях развития мелкосерийного производства, при постоянной смене вида продукции возрастает объем работ по совершенствованию технологий, оптимизации и проектированию оборудования. Традиционные способы проектирования новых машин с учетом их функционирования в совокупности с другими техническими средствами, со средой и с человеком в современных условиях требуют большого количества квалифицированных специалистов. Процесс проектирования занимает много времени. При длительном проектировании результаты его устаревают, подлежат модернизации, доработке и т.п. В связи с этим актуальным являются исследования, направленные на оптимизацию управления существующими технологиями производства и разработку новых. Приобретает важнейшее значение создание и широкое использование систем автоматизированного проектирования. Опыт показывает, что с использованием таких систем, сроки проектирования и разработки конструкторской документации сокращаются в 5-10 раз. Неотъемлемой частью совершенного производства являются ИППС (интегрированные проектно-производственные системы), ОМ (Computer Integrated Manufactured производства, интегрированные с помощью ЭВМ), которые имеют в своем составе АСТПП (автоматизированные системы технологической подготовки производства). Внедрение их в производство позволяет значительно сократить сроки технологического проектирования, уменьшить количество дорогостоящих экспериментов, что приводит к сокращению временных и человеческих ресурсов.

Современные автоматизированные системы, получившие распространение в производстве не решают всех задач оптимального проектирования процессов. Большинство процессов являются стохастическими и не имеют разработанных теорий. Закономерности развития технологических систем практически не исследованы. Многие работы в силу философской направленности не могут быть использованы при конструировании реальных технологических систем. Таким образом, необходимо разработать методику управления технологическими процессами и сложными системами в целом на основе закономерностей процессов и имеющихся научных знаний. Работа по теме диссертации выполнялась в рамках Уральской региональной программы "Колос" Минвуза РСФСР (приказ №8 от 02.10.85г. Минвуза РСФСР "Об утверждении основных направлений работ по региональным комплексным научно-техническим программам Минвуза РСФСР на период 19861990г); в рамках программы "Российская инжиниринговая сеть технических нововведений" (постановление N322 от 15.04.94г. и постановление N1204 от 04.12.94г., код ФИПИС); в рамках региональной научно-технической программы "Совершенствование механизмов технологических машин методами композиционного проектирования" (код по ГАСНТЙ 65.13.23); в рамках исследовательской работы для оценки инвестиционного климата Оренбургской области (распоряжение главы администрации №132-р от 12.02.99).

Целью данной работы является исследование путей повышения эффективности проектирования и функционирования технологических объектов за счет совершенствования методов решения задач управления.

Для достижения данной цели поставлены и решены следующие задачи:

1 .Проведен анализ основных классов задач управления технологическими объектами и дана их математическая формулировка на информационном уровне.

2.Разработан алгоритм и программное обеспечение для построения моделей технологических объектов сложной структуры и решения задач управления этими объектами.

3.Исследованы вопросы эффективности решения задач управления сложными объектами.

Научная новизна результатов диссертационной работы состоит в разработке методики моделирования и оценки эффективности моделей объектов различной физической природы, основанной на информационном подходе к сложным объектам с применением методов многомерного статистического анализа.

Основные научные результаты:

1. Предложена методика моделирования сложных объектов, основанная на методе главных компонент с использованием априорной информации и введением смысловых компонент с целью повышения эффективности метода.

2.Разработан специализированный пакет прикладных программ АИРС «Технология», позволяющий решать частные практические задачи управления для сложных объектов разной физической природы.

3.Получены модели сложных объектов различной физической природы.

4.Предложена методика проверки работоспособности модели, позволяющая оценить погрешность модели, влияние шума, устойчивость модели.

Практическая ценность работы заключается в следующем.

Разработана методика построения и тестирования моделей сложных объектов на основе метода главных компонент с использованием АИРС «Технология» .

Разработана частная методика решения задач управления при конструкторском проектировании и оптимизации эксплуатации технологических процессов, а также управления технологиями непроизводственных процессов (обучения, селекции, социально-экономических ).

Основные результаты работы использованы при создании автоматизированной информационной расчетной системы "Технология", внедренной в учебный процесс кафедр Оренбургского государственного университета "Машины и аппараты пищевых производств" и "Технология пищевых производств", в научно-исследовательской работе лаборатории АОС при разработке и оптимизации контрольно-обучающих программ, в поисковой работе лаборатории "Селекции озимой пшеницы" Оренбургского государственного аграрного университета. Результаты работы докладывались и были одобрены на международной молодежной научно-технической конференции "Актуальные проблемы информатики, управления, радиоэлектроники и лазерной техники" в г.Москве, на кафедре биологии Уральского государственного университета в г.Свердловске, на научно-методических конференциях Оренбургского государственного университета, на заседаниях кафедр "Автоматика и автоматизированные производства", "Машины и аппараты пищевых производств", Вычислительные машины, комплексы, системы и сети" Оренбургского государственного университета. По результатам работы опубликовано 17 научных работ. Работа состоит из введения, пяти глав, выводов и рекомендаций, библиографического списка.

В первой главе проведен анализ задач управления объектами различной физической природы на основе информационного подхода. Рассмотрена актуальность автоматизации решения задач управления сложными системами на различных уровнях управления. Показано , что многие задачи управления в технике, экономике, педагогике , биологии имеют общую постановку . Однако при решении традиционными методами , они предполагают проведение долгосрочных и дорогостоящих экспериментов и большой объем вычислительных работ. Анализ существующих методов решения задач управления позволяет сделать вывод , что построение моделей возможно лишь с привлечением различных математических методов, в частности, методов многомерного статистического анализа.

Разработка новых методик с использованием современных средств автоматизации позволяет повысить эффективность методов решения задач управления сложными процессами ( технологическими, интеллектуальными, биологическими, экономическими ). На основе проведенного анализа были сформулированы цели и задачи исследования . 8

Во второй главе рассмотрена методология структуризации задач управления. Дана математическая формулировка задач управления сложными технологическими системами.

В третьей главе предложена методика экспериментальных исследований. Предложена методика тестирования метода на основе анализа моделей с использованием зашумления исходных данных. Рассмотрены особенности создания программного обеспечения для моделирования и оптимизации сложных систем.

В четвертой главе проведен анализ полученных результатов моделирования на основе решения практических задач управления сложными технологическими объектами.

В пятой главе работы проводится общая характеристика разработанной системы АИРС "Технология". Дается её функциональная структура, описание её подсистем. В выводах и рекомендациях приводятся выводы по работе. Приложения содержат, текст пакета АИРС "Технология", результаты работы метода главных компонент, графики.

Работа изложена на 121 страницах машинописного текста, содержит 24 рисунков, 5 таблиц, список литературы из 102 наименований, приложения содержат 40 страниц. Общий объём работы 161 страница.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Усложнение современных задач управления технологическими объектами делает актуальной проблему совершенствования математических методов оптимального управления сложными объектами в плане увеличения размерности модели и повышение точности , как описания объектов , так и найденного решения.

В процессе проектирования и адаптации технических комплексов возникают специфические задачи, характеризующиеся большой размерностью, неоднородностью данных и т.д. Данные задачи требуют построения сложных математических моделей.

Задачи управления сложными технологическими объектами, особенно в контурах адаптации сложных систем, представляет собой специфический класс задач, решаемых на информационном уровне. Такие задачи встречаются в сложных технологических системах, в том числе технологии обучения, биотехнологии. Несмотря на разнообразие предметных областей, всю совокупность задач можно свести к задачам прогнозирования, распознавания образов и оптимизации. По результатам проведённых исследований сделаны следующие вывода:

I .Вся совокупность задач управления сводится к трём основным группам задач. Это задачи оптимизации, прогнозирования и распознавания образов

2. Среди разнообразия методов моделирования и исследования сложных систем предложено использовать метод главных компонент. Предложенная в работе методика , основанная на использовании априорной информации и введения на ее основе смысловых компонент повышает эффективность метода , уменьшает размерность задач , тем самым расширяя круг решаемых задач.

3. На основе предложенной методики разработана автоматизированная информационно - расчетная система «Технология». Программа базируется на системе заданий» формируемых с учетом конкретных задач , имеет мобильную информационную базу данных.

112

4. Для проверки работоспособности модели предложена методика тестирования , позволяющая оценить погрешность модели , влияние шума, устойчивость модели.

5. Использование предложенной методики на примере технологического процесса пищевых производств ( изготовление крекеров ) позволило построить адекватные модели процесса , разработать алгоритмы адаптации конструктивных параметров и выявить оптимальные характеристики процесса .

6. Применение разработанной методики к другим предметным областям , в том числе и социально - экономической сферы , позволяет решать задачи анализа и прогнозирования.

1. Панфилов В.А. Технологические линии пищевых производств (теория технологического потока).-М.:КолосД993,-288с.

2. Гибкое автоматическое производство. Под общей редакцией С.А.Майорова и др.-JI. Машиностроение 1985,-454с.

3. Корсаков B.C., Капустина Н.М., Темпельгоф К.Х., Лихтенберг X. Автоматизация проектирования технологических процессов. -М.: Машиностроение, 1985-304с.

4. Половинкин А.И. Теория проектирования новой техники: закономерности техники и их применение. -М.: Информэлектро, 1981-104с.

5. Системное проектирование средств автоматизации / Емельянов C.B., Костылев Н.Е., Матич Б.П., Миловидов Н.И. -М.: Машиностроение, 1978-190с.

6. Абдрашитов Р.Т. Аналитические методы поиска закономерностей техники //Тезисы доклада научного семинара «Системное проектирование и закономерности техники». -Волгоград: Волгоградский дом науки и техники, 1991, cl 1-13.

7. Ефимов Е.И. Решатели интеллектуальных задач. -М.: Наука 1982-320с.

8. Ивахненко А.Г. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического управления.-К.:Техника 1969,-392с.

9. Бозренко И.М. Адаптация, прогнозирование и выбор решений в алгоритмах управления технологическими объектами.-М.: Энергоатомиздат, 1984,-144с.

10. Федоренко Р.П. Приближенное решение задач оптимизационного управления.-М.:Наука, 1978.-486с.

11. Растригин Л. А. Системы экстремального управления.-М.:Наука,1974-630с.

12. Громов Г.Р. Национальные информационные ресурсы: проблемы промышленной эксплуатации. -М.: Наука, 1984-240с.

13. Красовский A.A. Науковедение и состояние современной теории управления техническими системами // Известия РАН «Теория и система управления, 1998, №6, с7.

14. Абдеев Р.Ф. Философия информационной цивилизации.-М. :ВЛАДОС, 1994-336с.

15. Автоматизация технологических процессов пищевых производств. /Под ред. Е.Б. Карпина.-М: Агропромиздат, 1985-536с.

16. Воронин В.Г. Экономико-математические методы и модели планирования и управления в пищевой промышленности. -М: Агропромиздат, 1990-456с.

17. Левит В.Е.,Перегудов Орлов B.C. О моделировании // сб. «Интегральные процессы и их моделирование». АНСССР.-М.:Наука,1987-294с.

18. Михеев И.И. Моделирование и методы теории измерений в педагогике -М.: Высшая школа, 1987-200с.

19. Рокицкий П.Ф. Введение в статистическую генетику.-Минск:Высшая школа, 1974-448с.

20. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. // Перевод с английского. -М.: Мир, 1073-446с.

21. Иоффе Л.Ш., Клейнер Г.Б. Системный анализ и структурное моделирование целенаправленных систем. -М.: Информэлектро 1980-54с.

22. Демьянюк Ф.С. Технологические основы поточно-автоматизирован-ного производства. -М.: Высшая школа 1965-690с.

23. Растригин Л.А. Современные принципы управленя сложными объектами. -М.: Советское радио, 1980-232с.

24. Системный анализ технологических производств. /Методическое пособие.-М: МОСФАБ ОСУ 1978, вып.4-43с.

25. Автоматизированные системы управления. /Под ред. Г.С. Пуртова-М.: Высшая школа, 1980-192с.

26. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами.-Киев:Техника 1975-312с.

27. Дадаян B.C. Глобальные экономические модели.-М.:Мир,1978-420с.

28. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука.-М.:Мир,1978-420с.

29. Максимовский И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. -М.: Радио и связь, 1988-232с.

30. Прикладные задачи оптимального управления: модели, методы, алгоритмы. Сб. тр. -М. ИПЦ, 1990-73с.

31. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. -М.: Мир 1980-45

32. Харман Г. Современный факторный анализ. -М.:Статистика, 1972-486с.

33. Френкель А.А. Математический анализ производительности труда. -М.: Экономика, 1968-164с.

34. Иберла К. Факторный анализ. -М.:Статистика, 1980-389с.

35. Фестер Э.,Ренц Б. Метод корреляционного и регрессионного анализа: руководство для экономистов. -М.: Финансы и статистика, 1983-302с.

36. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. -М.: Наука, 1983-464с.

37. Вучков JL, Бординова Е. И др. Прикладной регрессионный анализ. -М.: Финансы и статистика, 1987-239с.

38. Андрукович П.Ф. Применение методов главных компонент в практических исследованиях. //Межфакультетская лаборатория статистических методов. -М.: МГУ, 1973, вып. 36-124с.

39. Жуковская В.М., Мучник И.Б. Факторный анализ в социально-экономических исследованиях. -М.: Статистика, 1976-152с.

40. Методы анализа регрессии и корреляции при определении агроэко-номических функций. Издательство ИСУ Латвийской ССР, Рига 1970-296с.

41. Волохов B.C., Тулупчук Ю.М. Методы сокращения описаний с помощью факторного анализа. /В книге «Теория автоматического регулирования. -М.: Наука 1972-С.295-334.

42. Окунь Ян. Факторный анализ // Перевод с польского. -М.: Статистика, 1974-200с.

43. Лукомский Я.И. Теория корреляции и её применение к анализу производства. -М.: Госстатиздат, 1961-375с.

44. Статистическое моделирование и прогнозирование. /Учебное пособие. Под ред. А.Г. Гранберга-М.: Финансы и статистика, 1990-215с.

45. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей. /Пер. с англ. и предисл. Е.З. Демиденко. -М.: Финансы и статистка, 1986-148с.

46. Статистический анализ в экономике. /Под ред. Г.Л. Громыко. -М.: МГУ, 1992-310с.

47. Ивахненко А.Г., Зайченко Ю.П., Димитров В.Д. Принятие решений на основе самоорганизации. -М.: Советское радио, 1975-312с.

48. Ивахненко А.Г., Юрачковский Ю.П. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным. -М.: Радио и связь, 1987-120с.

49. Ивахненко А.Г. Системы эвристической самоорганизации в технической кибернетике. -Киев: Техника, 1971-372с.

50. Cettel R.B. Personality and motivation structure and measurement. -New York: Harcourt 1952.

51. Красильникова В.А., Минеева И.В., Румянцев И.А. Оценка эффективности контрольно-обучающих программ. Организация образования. //Межвузовский сборник научных трудов. -Новосибирск 1991-20с.

52. Влацкая И.В. Математическое моделирование процесса обучения. //Тезисы доклада межвузовской научно-методической конференции «Технологии образовательного процесса». -Оренбург 1997г.

53. Минеева И.В., Полещук В.Ю. Методика моделирования технологических процессов. //Метвузовский сборник научных трудов «Анализ структур электронной и вычислительных техники». -Оренбург, 1995г.-93-97с.

54. Дегтяренко Г.Н., Минеева И.В. Повышение эффективности процесса экструзии методом математического моделирования. Информационный листок №297-95. -Оренбург: ЦНТИ 1996 г.

55. Карташов Л.П., Полещук В.Ю., Минеева И.В. Применение механико-математических моделей технологических процессов в качестве объектов системного исследования //Техника в сельском хозяйстве №5, -М. :1995г.

56. Минеева И.В. Автоматизация управления технологическим процессом пищевого производства //Тезисы доклада Российской научно-технической конференции «Совершенствование технологических «процессов пищевой промышленности и АПК» Оренбург 1996г.

57. Минеева И.В., Дегтяренко Г.Н. Моделирование технологического процесса методом факторного анализа // Тезисы доклада Российской научно-технической конференции «Совершенствование технологических «процессов пищевой промышленности и АПК» Оренбург 1996г.

58. Минеева И.В. Применение факторного анализа в селекции растений. Информ. Листок №33-86. -Оренбург:ЦНТИ 1986г.

59. Абдрашитов Р.Т., Влацкая И.В., Краснова Л.И. Метод главных компонент при оценке значимости основных хозяйственно-биологическихпризнаков в селекционном процессе // В сб. «Наука и хлеб» (Вопросы теории и практики) Выпуск №4 Оренбург: 1996-с25-34.

60. Технология системного моделирования / Аврамчук Е.Ф., Вавилов A.A., Вавилов С.Е., Емельянов C.B. и др., Под общ. Ред. Емельянова C.B. -М.: Машиностроение; Берлин: Техник, 1988-520с.

61. Булитко В.К. Моделирование процессов функционирования производственных и экономико-экологических систем. -Киев: Наукова Думка, 1986-182с.

62. Руднев В.Е., Володин В.В., Лучанский K.M., Петров В.Б. Формирование технических объектов на основе системного анализа. -М.: Машиностроение. 1991-318с.

63. Уайлд Д. Оптимальное проектирование /Пер. с англ. -М.: Мир, 1981-228С.

64. Абдрашитов Р.Т. Методы синтеза оптимальных автоматических систем управления сельскохозяйственными технологическими процессами. //Диссертация на соискания степени доктора технических наук. -Оренбург: 1980г.

65. Айвазян С.А., Енюков И.С. Прикладная статистика: исследование зависимостей. -М.: Финансы и статистика 1985-487с.

66. Автоматизированное управление технологическими процессами. -Л.: Издательство Ленинградского университета. 1988-224с.

67. Кузин Л.Т. Основы кибернетики. В 2-х томах. Т.2 Основы кибернетических моделей. -М.: Энергия 1979-584с.

68. Растригин Л.А. Статистические методы поиска. -Л.: ЛГУ, 1971-164с.

69. Автоматизированное управление технологическими процессами /Учебное пособие Л.:ЛГК 1988-224с.

70. Габисония В.Е., Харчев В.Н. Математические аспекты авиоматиче-ского проектирования -Тбилиси: Мецниереба, 1988-110с.

71. Благуш П. Факторный анализ с обобщениями /Перевод с чешского Ю.А. Дашкова. -М.: Финансы и статистика 1989-248с.

72. Дубров A.M. Обработка статистических данных методом главных компонент. -М.: Статистика 1978-135с.

73. Френкель A.A. Применение регрессионного анализа в условиях мультиколлениарности экономических показателей. /Моск. Экон-стат. Инт. -М.: Б.И. 1988-51С.

74. Вапник В.Н., Червоненкис А.Ф. Теория распознавания образов. -М.: Наука, 1974-415с.

75. Ту Д., Гонсалис Р.К. Принципы распознавания образов. -М.: Мир, 1978-251с.

76. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. / Айвазян С.А. и др. -М.: Финансы и статистика, 1989-487с.

77. Журавлёв Ю.И. Об алгебраических методах в задачах распознавания и классификации // Распознавание. Классификация. Прогноз. Математические методы и их применение -М.: Наука, 1989-280с.

78. Бонгард Н.М. Проблема узнавания -М.: Наука 1960-320с.

79. Экспертные системы. Принципы работа и примеры /Под редакцией Р. Форсайта. -М.: Радио и связь 1982г.

80. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок-М.: Статистика 1974-159с.

81. Вишнев С.М. Основы комплексного прогнозирования. -М.: Наука 1977-296С.

82. Будянский Г.Г. О форме регрессионного управления статической производственной функции. / Экономико-математические методы. 1972г., Т. VIII вып. 1.

83. Барыкин Е.Е., Зайцев О.В., Косматов Э.М., Миролюбов A.A. Методы анлиза и прогнозирования показателей производственно-хозяйственной деятельности энергетического объединения, СПБ: Энерго-атомиздат. Санкт-Петербургское отделение, 1994-144с.

84. Стабин И.П., Моисеева B.C. Автоматизированный системный анализ. -М.: Машиностроение, 1984-312с.

85. Бендат Дж., Пирсон А. Измерение и анализ случайных процессов // Перевод с английского Матушевского Г.В, Привальского В.Е. -М.: Мир 1974-463с.

86. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. -М.: Советское радио 1966-658с.

87. Купер Дж., Макгиллем К. Вероятные методы анализа сигналов и систем // Перевод с английского Липовецкого Е.М., Папкова А.И. -М.: Мир 1989-373с.

88. Эдельгауз Г.Е. Точность экономических показателей. -Л.: ЛГУ, 1971-164с.

89. Остапчук Н.В. Математическое моделирование технологических процессов хранения и переработки зерна. -М.: колос 1977-235с.

90. Айвазян С.А. Статистическое исследование зависимостей. -М.: Металлургия, 1968-181с.

91. Груздев И.Э., Мирзоев Р.Г., Янков В.И. Теория шнековых устройств. -Л.: Издательство Ленинградского университета, 1978-144с.

92. Шенкель Г. Шнековые прессы для пластмасс. Принцип действия, конструирование и эксплуатация. -Л.: ГНТ и химической литературы. 1962-461с.

93. Термопластическая экструзия: научные основы, технология, оборудование. /Под ред. чл.-кор. РАСХН А.Н. Богатырёва, В.П. Оева. -М.: Ступень, 1994-158с.

94. Технологическое оборудование пищевых производств. /Б.М. Азаров, X. Аурих, С. Дичев и др. /Под ред. Б.М. Азарова. -М.: Агропромиз-дат, 1988-463с.

95. Талызина Н.Ф. Компьютеризация и программированное обучение. Компьютер в обучении: психологопедагогические проблемы //Вопрсы психологии. 1986. №6. С.43-45.