автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Векторная идентификация параметров систем контроля и управления технологическим процессом производства цемента

Белгородская государственная технологическая академия строительных материалов

гЛ

- о -

^ на правах рукописи

УДК664.94:681.5.015 (043)

Иванов Игорь Владимирович

ВЕКТОРНАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ СИСТЕМ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ ПРОИЗВОДСТВА ЦЕМЕНТА

Специальность 05.13.07 - Автоматизация технологических процессов и производств(строительство)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Белгород - 1997

Работа выполнена на кафедре автоматизации технологических процессов и производств Белгородской государственной технологической академии строительных материалов.

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор Рубанов В.Г.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Себко В.П.,

кандидат технических наук, доцент Титаренко С.П.

Ведущая организация - АОЗТ "Центральный научно-исследовательский институт организации, механизации и технической помощи строительству", Москва

Защита состоится

-2/ »

1997 г. в /6 часов на заседании специализированного Совета К 064.66.04 при Белгородской государственной технологической академии строительных материалов по адресу: 308012, г.Белгород, ул.Костюкова, 46, ауд.242.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке БелГТАСМ

Автореферат разослан " К " Сч-^т^к/^к. 1997 г.

Ученый секретарь специализированного Совета

кандидат технических наук, доцент

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы обусловлена следующими причинами.

Внедрение современных автоматизированных систем контроля и управления в технологический процесс производства цемента, как правило, приводит к положительному результату ввиду того, что затраты на подобную модернизацию легко окупаются за счет снижения ущерба от ошибок контроля и управления.

Процессы цементного производства, включающие механические, физико-химические, температурные воздействия на сырье и материалы, характеризуются многообразием контролируемых и управляющих параметров различной природы. Системы контроля и управления включают в себя широкую номенклатуру измерительных и управляющих устройств и вынуждены функционировать в условиях информационной зашумленности. Следствиями этого являются нечеткость математических моделей, статистическая неопределенность состояния технологического процесса. В то же время применяемые алгоритмы контроля предполагают точечный, а не интервальный характер параметров, не учитывают то обстоятельство, что неизбежные ошибки идентификации параметров в процессе контроля влекут различные последствия в зависимости от физической природы контролируемых величин.

Несмотря на широкий интерес к задачам многокритериальной оптимизации и оценивания, интервальным и размытым моделям, в научной литературе практически Отсутствуют публикации, разрабатывающие методы статистической идентификации моделей по совокупности критериев различного смыслового содержания. В частности, не известны работы, учитывающие специфику задач контроля и управления технологическим процессом производства цемента.

Таким образом, актуальность диссертационной работы вытекает из практической необходимости разработки и применения современных достижений теории идентификации в практике проектирования систем контроля и управления технологическим процессом производства цемента.

Научная задача работы состоит в разработке методов и алгоритмов идентификации состояния многопараметрической системы контроля и управления процессами цементного производства на основе совокупности критериев оптимальности, имеющих различное физическое содержание.

Научная новизна работы заключается в обосновании многокритериального подхода к задаче идентификации параметров контролируемых объектов в процессе цементного производства, что позволяет учесть различную природу измеряемых параметров и дифференцировать последствия от ошибок оценивания; в разработке векторного критерия оптимальности статистических решений на базе сконструированных локальных критериев, отражающих специфику автоматизированной системы контроля и управления технологическим процессов производства цемента; в развитии методов многокритериальной оптимизации для целевых функций, не поддающихся аналитическому дифференцированию

и применении этих методов для оптимизации критериев статистического оценивания; в разработке методики применения компромиссных оценок для контроля состояния и принятия решения по допуску и по показателю качества.

Практическая ценность работы состоит в том, что разработанные автором методы позволяют в процессе контроля состояния технологического процесса производства цемента получать интервальные оценки параметров, обладающие повышенной информативностью и устойчивостью в условиях помех, а также оптимизирующие показатели точности, достоверности и эффективности контроля. Предложенные подходы доведены до уровня практически реализуемых алгоритмов и схемотехнических решений.

К защите представляются:

векторный критерий оптимальности оценки, представляющий собой композицию байесовских функционалов среднего риска потерь точности, достоверности и информационной эффективности контроля;

алгоритмы построения эффективных оценок контролируемых параметров на основе теории компромиссов В.Парсто;

решающие правила определения результатов контроля, основанные на применении области компромиссных оценок для принципов допускового и качественного контроля;

структура информационного и алгоритмического обеспечения автоматизированной системы контроля состояния технологического процесса производства цемента на базе методов векторной идентификации параметров.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на IV межвузовском школе-семинаре "Методы и средства технической диагностики" (Харьков, 1985г.), Всесоюзном семинаре "Отказоустойчивость многопроцессорных вычислительных систем (г.Ростов-на-Дону, 1985г.), Всесоюзной научно-технической конференции "Фундаментальные исследования и новые технологии в строительном материаловедении" (Белгород, 1989г.), Всесоюзной конференции "Физико-химические проблемы материаловедения и новые технологии" (Белгород, 1991г.), республиканской научно-технической конференции "Проблемы автоматизации контроля и диагностирования сложных технических систем" (Житомир, 1991 г.), международной конференции "Ресурсосберегающие технологии строительных материалов, изделий и конструкций" (Белгород, 1993г.), международной конференции "Ресурсо- и энергосберегающие технологии строительных материалов, изделий и конструкций" (Белгород, 1995г.), Всероссийской научной конференции "Распознавание-95" (Курск, 1995г.).

Методы исследования. В работе были применены методы математического программирования, теории оптимального выбора, теории статистических решений, теории автоматического управления и контроля, теории идентификации, теории вероятностей и математической статистики, регрессионного анализа, алгебры нечетких множеств, системного анализа, вероятностного и имитационного моделирования и планирования эксперимента. Расчеты и

математическое моделирование выполнялись с помощью средств вычислительной техники.

Публикации. Основные научные результаты диссертации изложены в 14 научных работах, активно использовались в материалах лекции по курсам "Численные методы и оптимизация", "Системный анализ и машинное моделирование", читаемых автором в Белгородской государственной академии строительных материалов.

Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 130 наименований и содержит 132 страницы основного текста, 20 рисунков, 5 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении проведено обоснование актуальности темы, сформулированы задачи исследований, изложены результаты, выносимые на защиту.

В первой главе проведен анализ современного состояния вопроса идентификации параметров при контроле функционирования технологического оборудования цементного производства.

Цементное производство представляет собой последовательный технологический процесс, легко расчленяемый на отдельные переделы. В рамках технологических переделов можно выделить входные и выходные переменные, внутренние параметры состояния, показатели качества процесса.

11а контролируемые параметры накладываются возмущающие воздействия, возникающие из-за температурных, механических случайных изменений внешней среды, неуправляемых воздействий электромагнитного характера, физического износа оборудования, неконтролируемого изменения сырьевого состава, погрешностей настройки и регулировки аппаратов и механизмов, естественного дрейфа параметров цепей передачи электрических сигналов и т.п. Статистический анализ наблюдаемых величин говорит о стационарном, эргодическом характере их вероятностных характеристик.

Ввиду недоступности отдельных технологических зон для наблюдателя (обжиговый передел), отсутствия средств непосредственного измерения важных производственных показателей, как например, активности цемента, агрессивности микроклиматической среды в цементном производстве используются системы наблюдения параметров, основанные на косвенных и промежуточных измерениях — виброакустические сигналы загрузки мельницы, гранулометрические показатели клинкера, ультразвуковые датчики тонкости, рентгенометрические анализаторы химического состава и т.д. Исследования показали, что можно говорить лишь о стохастической связи этих измерений с контролируемыми параметрами, используемыми для выработки управляющих воздействий.

В соответствии с технологическими схемами на контролируемые параметры накладываются допусковые ограничения, в пределах которых качественные по-

казатели процесса считаются неизменными и/или управляющие воздействия не генерируются. Допуски могут быть двухсторонние, как, например, для показателей химического состава компонент цементной шихты, или односторонние, например, для дисперсности цемента. Нарушение допусковых ограничений рассматривается как аварийная ситуация, причем нужно дифференцировать последствия от нарушения верхнего и нижнего пределов допуска. Проектируя систему контроля, необходимо также учитывать естественные различия последствий при возникновении ошибок типа "ложная тревога" и типа "пропуск отказа".

Качество решения о работоспособности комплекса средств цементного производства, принимаемого с помощью автоматизированных систем контроля (АСК), зависит как от реализации аппаратной части, так и от алгоритмов, заложенных в основу процедуры определения состояния контролируемого объекта. Методы идентификации параметров, описанные в литературе, сводятся к выбору во-первых, настраиваемой модели объекта, во-вторых, критерия качества идентификации и в-третьих, алгоритма, оценивающего параметры объекта. Построению моделей технических систем и процессов цементного производства уделяется достаточное внимание. Наряду с этим выбор того или иного критерия оптимальности, чаще всего не обосновывается. Как правило используются критерий минимума среднеквадратичного отклонения или критерий максимального правдоподобия, для которых имеются хорошо разработанные алгоритмы получения статистических оценок. В то же время ведущие авторитеты в области идентификации систем — П.Эйкхофф, Я.Цыпкин, Э.Сейдж и Дж.Мелса, многие другие — подчеркивают, что выбор критерия оптимальности может оказать решающее влияние на состоятельность статистических решений. Это приводит к необходимости формального синтеза критерия идентификации либо использования нескольких критериев.

Известны попытки применения многокритериального подхода к решению идентификационных задач. Однако в силу специфики цементного производства ни одна из разработанных методик напрямую не применима. Исследователи либо используют квадратичный критерий оптимальности оценки, который не учитывает допусковые ограничения (Л.Гуткин), либо решают задачу параметрической идентификации модели в предположении, что натурные измерения производятся точно (Р.Статников, И.Матусов), либо делают предпосылку о равноправности локальных критериев, что позволяет осуществить их свертку в глобальный критерий (А.Ананьев, Е.Ананьева, И.Статников), либо используют аппарат теории размытых множеств, что предполагает наличие неопределенностей не статистического, а расплывчатого характера (Э.Калинина, А.Лапига, В.Поляков, П.Севастьянов, Н.Туманов).

Неразработанность методик выбора критериев параметрической идентификации, высокие требования, предъявляемые к контролю состояния технологического оборудования цементного производства, а также тот факт, что существующие методы векторной идентификации не применимы в задачах

контроля технических систем, подверженных стохастическим воздействиям, определили цель и задачи диссертационной работы.

Вторая глава посвящена разработке формальной постановки задачи многокритериальной параметрической идентификации. Невозможность логического обоснования выбора наиболее приемлемого критерия оптимальности оценки привела к возникновению множества функций качества процедуры идентификации. Анализ показал, что большинство из них можно свести к байесовскому критерию минимума среднего риска I*:

1*(Х*,У)= / П(Х,Х*)\У(Х| У)с1Х, (1)

п

где X* — оценка параметра X, У — вектор наблюдений, \У(Х|У) — апостериорная плотность вероятности параметра X при получении измерений У, П(Х,Х*) — функция потерь, £2 — область варьирования параметра X. Общий характер байесовского подхода объясняется тем, что в нем не устанавливается конкретный вид функции потерь. Применяя ту или иную функцию потерь, можно вкладывать различный смысл в понятие среднего риска.

Для того, чтобы построить функции потерь, соответствующие задачам качественного контроля работоспособности технических систем, были проанализированы характеристики функционирования АСК. Среди многих показателей качества АСК, описанных в литературе, три характеристики — точность, достоверность и информационная эффективность — непосредственно зависят от алгоритмических процедур статистического оценивания.

Эти показатели были взяты в качестве исходного материала для конструирования функций потерь.

Точность контроля характеризуется апостериорной дисперсией оценки параметра.

ЩХ*) = Е[(Х*-Е[Х*])3] ,

где Е|-] — символ математического ожидания. Для несмещенных оценок Е[Х*]=Х, следовательно, дисперсию можно характеризовать квадратичным отклонением (Х*-Х)2. Для уменьшения степени разброса оценок параметров функция потерь от ошибок оценивания должна быть квадратичной:

П(Х,Х*) = (Х-Х*)2. (2)

Применение функции потерь П (•) в критерии Байеса минимизирует средний

1

риск потери точности контроля при получении зашумленных измерении.

Среди множества разновидностей критерия эффективности функционирования АСК была выбрана информационная характеристика эффективности, так как она зависит от выбора процедуры идентификации параметров контролируемого объекта. Информационный критерий эффективности контроля

определяется как мера неопределенности, устраненной во время контроля: 1

1(ХД') =--1о82(1-Г2хх.),

2

где гхх> — коэффициент корреляции величин X и X*. При точной оценке параметра, когда X*—»X, коэффициент корреляции истинного значения параметра и его оценки стремится к 1. Соответственно в этих условиях I —> оо. Зная априорную дисперсию В>пр параметра X в предположении аддитивности помех и гауссовости вероятностных характеристик, функцию потерь, отражающую зависимость информационной эффективности от степени коррелированности контролируемого параметра и его оценки, после преобразований можно определить следующим образом:

(Х-Х*)2

П(Х,Х*) = 1ОЕ2-. (3)

^ипр

Средний риск, определяемый с использованием функции П (Х,Х*), выражается в единицах информации и служит для определения потерь эффективности контроля.

Достоверность контроля есть мера определенности решений, принимаемых АСК. Если при контроле принимаются решения типа "годен — не годен", то достоверность можно определить как вероятность принятия правильного решения. Ошибки возникают в случае принятия решения "годен" при отказе контролируемого объекта (пропуск отказа) или в случае принятия решения "не годен" при фактически работоспособном объекте контроля (ложная тревога). Для повышения достоверности контроля на этапе оценивания функцию потерь следует выбирать следующим образом:

П (Х,Х ) = а-1 |(Х-Ан)(Дв-Х)] + Р-11(Х-Дв)(Ди-Х)1, (4)

где 1[*] — единичная функция, Дц и Дв — нижняя и верхняя границы поля допуска соответственно, а и Р —- вероятности ложной тревоги и пропуска отказа, вычисляемые по формулам:

( Vх*) {Vх* )

р = 1 - ф I-[+ф|- I

{ « ) { а )

^ АПС ' К АПС '

а

Ф

( Д-Х*

в

О ) I а )

лпс ' 4 лис '

V

лпс

лпс

где Ф(-) — функция вероятности Лапласа, — апостериорная дисперсия оценки параметра. Средний риск, вычисляемый по формуле (1), когда в качестве функции потерь выбирается Пз(-), имеет вероятностный смысл. Для учета неравнозначности потерь от ошибок ложной тревоги и пропуска отказа в формуле (4) вероятности а и Р необходимо умножить на весовые коэффициенты.

Таким образом задача векторной идентификации параметров при контроле работоспособности технических систем может быть сформулирована следующим образом.

Пусть имеется контролируемый объект,работоспособность которого определяется значением векторного параметра X. В результате контроля получен набор измерений ¥, в общем случае нелинейно зависящий от истинного значения параметра и векторной помехи, статистические характеристики которой известны. Требуется определить оценку X*, оптимальную в смысле минимума критериев среднего риска вида (I), которые получаются путам применения в байесовском критерии функций потерь вида

В третьей главе разрабатываются методы решения поставленной задачи векторной идентификации параметров при контроле технических систем.

Сформулированная задача идентификации есть по сути задача услозной многокритериальной нелинейной оптимизации, где в качестве целевых функций выступают байесовские критерии оценивания, а областью ограничений является множество П возможных значений параметров, определяемое, исходя из анализа модели контролируемого объекта. Решение:.; задач;: является вектор оптимальных в некотором смысле оценок X* ;

где З^(-) - целевая вектор-функция, компонентами которой являются средние риски потерь от ошибок идентификации Я , ¡1^, И :

Вместе с тем по сравнению с многокритериальными оптимизационными задачами, решаемыми при параметрическом синтезе систем, сформулированная задача векторной идентификации имеет ряд особенностей:

— сложный характер целевых функций (многомерные интегралы, негладкие облает и, статистические зависимости), исключающий применение методов

(2), (3) и (4).

X' = а г« пни {'Л(Х\\')1Х*еЙ},

орЬ

К(Х\У)= 1 п. (х, х") V.' (х | V) (1 х, ы+з.

(5)

П

с использованием производных;

— параметрическая зависимость целевых функций от поступления новых измерений, что влечет деформирование и перемещение области решений в пространстве параметров;

— низкая эффективность градиентных методов оптимизации в окрестностях экстремума целевых функций.

Эта специфика обусловила необходимость разработки специализированных методов решения задачи многокритериальной идентификации.

С помощью методов корреляционного анализа была исследована степень линейной зависимости между сформированными парциальными критериями оптимальности. При равномерном законе распределения выборки измерений были получены следующие коэффициенты корреляции критериев:

К 1 И 2 И 3

К 1 1 0.82 0.4

I* г 0.82 1 0.77

К 0.4 0.77 1

При нормальном законе распределения выборки измерений получены следующие результаты:

и Л 2 К 3

И 1 1 0.85 0.5

Я 2 0.85 1 0.82

И 0.5 0.82 1

Моделирование несимметричного бимодального закона распределения выборки измерений дало следующую корреляционную матрицу:

Я Я 2 Я }

И 1 1 0.66 0.37

Я 2 0.66 1 0.65

I* 0.37 0.65 1

Полученные коэффициенты корреляции оказались не больше 0.85, что подтверждает интуитивный вывод о противоречивости критериев оптимальности оценки. Следовательно, решение сформулированной многоцелевой задачи, строго говоря, невозможно методами свертки частных критериев, ранжированием или подобными процедурами. Так же ясно, что ни одну из локальных целевых функций нецелесообразно исключать из рассмотрения.

Исследование различных принципов оптимальности показало, что решение поставленной задачи возможно путем применения теории компромиссов В.Парето.

Используя положения теории многоцелевой оптимизации, были разработаны упрощенные критерии идентификации, эквивалентные исходным. При этом было сформулировано и теоретически доказано утверждение о том, что при наличии бинарных отношений эквивалентности между функциями потерь такие же отношения существуют между соответствующими байесовскими функционалами среднего риска.

Функцию потерь П2(-) вида (3) оказалось возможным заменить эквивалентной функцией

f 0, если IХ-Х* | > о

' АПР

ПЭ(Х,Х*)= {

1-1/2а , если | х-х* а

АПР' АПР

Функция потерь П^(-) вида (4) была заменена функцией

i 0,если {(ХеД)л(Х'еД) }v {(Х«Д)л(Х*еД) }

ПЭ(Х,Х*)= {

1с, если {(ХеД)А(Х'йД) }v { (ХйД)л(Х*еД) >

где Д — поле допуска параметра X, с — некоторая константа. Коэффициент жесткости связи между функциями П^-) и ПЭ^-) равен 0.97, между функциями Пз(') и ПЭз(-) равен 0.93, что свидетельствует об эквивалентности соответствующих упрощенных функций исходным. Замена критериев оптимальности эквивалентными не нарушает систему предпочтений в пространстве параметров, но служит для получения более простых в вычислительном плане зависимостей.

Для упрощенных критериев качества оценивания разработаны оригинальные итерационные алгоритмы получения компромиссных решений задачи векторной идентификации.

Для получения решений многокритериальной задачи использовался тот факт, что границами Парето-оптималыюго множества являются так называемые компромиссные кривые, представляющие собой совокупность точек касания поверхностей уровня целевых функций. Было сформулировано и теоретически доказано утверждение о том, что если поверхности f (Х)=у и f2(X)=8 имеют точку касания, а точки А и А^ доставляют минимум функциям

Ф^Х) =Г(Х)+(Г(Х)-5) 2/2Ь II Ф2(Х)=Г2(Х)+(Г(Х)-7)2/2Ь соответственно, где Ь - некоторая положительная величина, то точки А| и А^ лежат не компромиссной кривой.

Это утверждение позволило связать точки компромиссной кривой рекку-рситными соотношениями, которые были положены в основу алгоритма построения Парето-оптимального множества.

Суть алгоритма получения границы множества компромиссных оценок состоит в том, что каждая очередная точка компромиссной кривой X находится в результате решения системы уравнений

(X )=у

г 1+Г ч

и(Х ) = 8,

2х НГ I

где у и 8. находятся по формулам

Г (X )-!• (X)

8. = Г(Х.) + Ъ

Г(Х„)-Г(Х)

У,= Г (X.) + (1"2 (X.) - 8.)2/ Ь

Рнс.1. Точная и приближенная компромиссные кривые функций Г (Х)=4х 2+х 2 н [,(Х)-(\1+1)Ч(х2-1)!

Параметр Ь является величиной, регулирующей точность алгоритма и эличество итераций.

Для линейных моделей технических объектов и процессов получены алго-итмы компромиссного оценивания с обновлением информации, позволяющие роизводить идентификацию параметров в режиме поступления реальных змерений контролируемых величин. Проведенное математическое экспе-иментирование показало, что разработанные алгоритмы имеют удовлетвори-гльную точность. На рис.1 изображена точная компромиссная кривая, полу-енная аналитически, и ее приближение при Ь = 0.1.

Результатом работы алгоритмов является область компромиссных оценок представляющая собой криволинейный треугольник в пространстве пара-;етров.

Четвертая глава посвящена разработке методик проведения контроля на снове использования области компромиссных оценок.

Математическое экспериментирование и аналитическое исследование резу-ьтатов векторной идентификации показали, что компромиссная область бладает рядом преимуществ по сравнению с точечными оценками параметров. I экспериментах имитировалось идентификация двух параметров —скорости ращения шаровой мельницы и дисперсности цемента после помола в условиях еконтролируемых возмущений. Сравнение оценок, полученных с помощью [етода векторной идентификации и традиционной оценки наименьших вадратов показало, что решения, принимаемые по компромиссным оценкам мели меньшую вероятность ошибок. Кроме этого области компромиссных ценок оказались более устойчивы в условиях помех.

Как и в случае точечного оценивания решающие правила определения резу-ьтатов контроля по компромиссным областям разделяются на две группы: конт-'Оль по показателю качества и допусковый контроль. Контроль по показателю ачества предусматривает введение интегрированного функционала качества зависящего от вектора контролируемых параметров X. Для такого сложного ехнологического процесса, как производство цемента трудно разработать анали-ическую функциональную зависимость показателя качества от вектора контро-труемых параметров. Одним из возможных способов преодоления сложности «тематического моделирования является построение эмпирических ависимостей статистическими методами на основе экспериментальных данных. I работах Гельфанда Я.Е., Гофмана Г.М., Вердияна М.А., Кафарова М.М. и др. федлагаются математические модели процессов цементного производства, юстроенные методами регрессионного анализа. И хотя полученные зависимости [меют определенные недостатки, они могут быть использованы в целях юстроения решающих правил определения результатов контроля.

Для каждого передела цементного производства обычно можно устано-!ить величину Т|, характеризующую предельный уровень, ниже которого не (олжен опускаться показатель качества (}(Х). В этом случае решающее правило южно сформулировать следующим образом. Если выполняется неравенство

1(3(х)с1х;>тгух, ч»

где У^ — объем области компромиссных оценок Ч7, то относительно контр« лируемого объекта принимается значение ''годен". В противном случае пршп мается решение "не годен".

Для допускового контроля в пространстве параметров, исходя из технол( гических требований, устанавливается гиперпараллелепипед допуска 71. Есл область компромиссных оценокЧ' целиком находится в поле допуска, то приш мается решение "годен". Если область целиком находится вне поля допуска, т принимается решение "не годен". Когда область компромиссных оцено частично принадлежит области допуска К, предлагается, воспользовавшис аппаратом теории размытых множеств, ввести нечеткий показатель качества функцией принадлежности Цг(Ч0, которая может быть определена как отношени объема пересечения областей Я и 4х к объему множества *Р. С помощью эксперта на интервале [0,1] устанавливается тот уровень функции Цг(Ч*), выше которог технологический процесс производства цемента считается находящимся в норлк Принятие решения о работоспособности технологического процесса ил оборудования в этом случае сводится к вычислению области компромиссны оценок, определению значения функции принадлежности размытого показател качества на основании взаимного расположения области компромиссных оцено и поля допуска и сравнению полученной величины с заданным граничны; значением качества.

Процесс управления качеством производства цемента имеет четко выра женный рассредоточенный характер как в географическом (территориальном^ так и в хронологическом (во времени) смысле. Соответственно, подход к прин ципам проектирования систем автоматизации цементного производства основа: на идеологии иерархического многоуровневого распределенного характера таки: систем. Состав комплекса информационных, управляющих, контролирующи: и вычислительных средств должен включать в себя как аппаратные, так ) программные составляющие, рассчитанные на работу в составе локально! управляющей вычислительной сети. Топология такой сети должна обесиечиват иерархическое соподчинение выполняемых функций и задач, т.е. имст древовидную и/или звездообразную структуру. В то же время в целя: обеспечения живучести каждый локальный фрагмент должен обладат] способностью выполнения своих задач вне зависимости (или в достаточн< слабой зависимости) от функционирования фрагментов верхнего и парал дельного уровней. В разрезе рассматриваемого подхода контроля рабо тоспособности по компромиссным оценкам это требование означает, что наря ду с применением алгоритмов, обладающих высокой степенью сложности I высокими требованиями к объему и структуре входящей информации, следуе' использовать и более простые процедуры, которые можно было бы разместит!

1а аппаратных системах низкого уровня. Такой способ организации системы шнтроля обеспечил бы как локальный — на уровне передела, — так и глобальный — на уровне всего производства—контроль качества технологического троцесса. Этот же принцип будет способствовать обеспечению функционирования автоматизированной системы контроля в реальном масштабе времени, :нижая запаздывание при формировании управляющих воздействий. И, наконец, внедрение системы контроля, основанной на использовании принципа зекторной идентификации, не должно, по возможности, повлечь существенных изменений состава, конфигурации действующих систем контроля, а также функций оператора.

Ядром системы принятия решения является алгоритм векторной идентификации параметров технологического процесса производства цемента. Для реализации этого алгоритма в ЭВМ в режиме реального времени с внешних устройств нижнего уровня поступает информация о значениях контролируемых параметров технологического процесса (рис.2). Информация о возмущающих сигналах, воздействующих на техпроцесс, хранится в виде статистических характеристик, которые периодически корректируются в ходе работы системы контроля. Исходные данные для работы алгоритма — шаг дискретизации, точностные параметры, начальная информация о контролируемом процессе и

исходная т информация

\ информация У о шумах

Модель процесса

^ Алгоритм < измерения Система ; идентификации измерений

оценка параметров

Система управления

Модель показателя качества

▼

Блок принятия решения

решение

Процедура р. визуализации решения

технологические допуски

Рис.2. Схема информационного и алгоритмического обеспечения автоматизированной системы контроля

т.д. — задаются на этапе генерации системы и так же могут корректироваться В соответствии с принципами допускового и качественного контроля I построенными на их основе решающими правилами информация о множеств! компромиссных оценок параметров передается процедуре принятия решения Для ее успешного и адекватного функционирования требуются модел: показателя качества процесса и/или информация о допустимых значения; выходных параметров технологического процесса. Если модель показатсл) качества представлена в виде регрессионных или иных статистических соотно шений, то в процессе функционирования системы контроля так же ирсдусмот рсна корректировка и этих моделей. Результаты контроля отображаются пр1 помощи разработанной автором процедуры визуализации результата принятш решения. Эта процедура отображает рассчитанную область компромисны> оценок параметров на фоне допусковых и рекомендуемых параметрически ограничений, выводит принятое системой контроля решение о работоспо собности оборудования, компромиссные оценки интервалов наиболее важны? параметров и уровень адекватности принятых статистических решений.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

1 .Проведено обоснование многокритериального характера задачи параметрической идентификации, возникающей в процессе контроля состояния технологических процессов цементного производства.

2.Выявлена связь показателей, характеризующих качество контроля, с процедурами, применяемыми при идентификации технических систем.

3.Сформулирован векторный критерий оптимальности оценки, представляющий собой композицию байесовских функционалов среднего риска потерь точности, достоверности и информационной эффективности контроля.

4.Формально поставлена задача многокритериальной идентификации технических систем в условиях статистической неопределенности контролируемого объекта.

5.Исследованы подходы и принципы многоцелевой компромиссной оптимизации на предмет их использования при решении задачи векторной статистической идентификации.

6.На основе принципов теории компромиссов Парето разработаны оригинальные алгоритмы построения множества эффективных решений оптимизационной задачи для нескольких целевых функций, не поддающихся аналитическому дифференцированию, а также способ адаптации этих алгоритмов к задаче идентификации параметров в режиме реального времени.

7.В соответствии с принципами теории статистических решений исследованы вероятностные характеристики и свойства компромиссных оценок, доказана их состоятельность и эффективность.

8.В процессе имитационного моделирования подтверждены выводы о преимуществе интервальных компромиссных оценок над точечными оценками по

оказателям информативности и устойчивости в условиях помех.

9.Сформулированы решающие правила определения результатов контро-я, основанные на применении области компромиссных оценок для принципов опускового и качественного контроля.

10. Предложена структура информационного и алгоритмического обеспе-ения автоматизированной системы контроля состояния технологического [роцесса производства цемента на базе методов векторной идентификации [араметров.

)сновные положения диссертации опубликованы в работах:

. Рубанов В.Г., Иванов И.В. Разработка алгоритма построения множества Тарето в задачах многокритериальной оптимизации./В кн. Радиоэлектроника летательных аппаратов". Вып. 14. Харьков, Изд-во ХАИ, 984. - с.156-164.

!. Подлесный Н.И., Узлов О.В., Иванов И.В. Живучесть микропроцессорных :истем управления. Тезисы докладов Всесоюзного семинара "Отказоустой-швость многопроцессорных вычислительных систем". Ростов-на-Дону, 1985. -:. 71.

!. Подлесный Н.И., Узлов О.В., Иванов И.В. О живучести микропроцессорных :истем управления./В кн. "Радиоэлектроника летательных аппаратов". Вып. 15. <арьков, Изд-во ХАИ, 1985. - с.35-39.

I. Рубанов В.Г., Иванов И.В. Многокритериальный подход к оценке параметров технологического оборудования. /Тезисы докладов Всесоюзной конференции 'Фундаментальные исследования и новые технологии в строительном матери-шоведении". Часть 9. - Белгород, 1989. - с. 32-33.

5. Иванов И.В. Оптимизация параметров резонансной внброплощадки по нескольким критериям./Тезисы докладов Всесоюзной конференции "Фундаментальные исследования и новые технологии в строительном материаловедении". 1асть 7. - Белгород, 1989. - с. 17-18.

5. Иванов И.В. Метод построения границы множества компромиссных решений ¡адачи многоцелевой оптимизации. /В кн. "Системотехника в промышленности лроительных материалов". Белгород, Изд-во БТИСМ, 1992. - с.21-27.

7. Иванов И.В. Сравнительный анализ байесовских методов статистического эценивания. /Тезисы докладов Всесоюзной конференции "Физико-химические проблемы материаловедения и новые технологии". Часть 4. - Белгород, 1991. -

8. Иванов И.В. Многокритериальный подход к построению регрессионных моделей технологических процессов цементного производства. /Тезисы докладов международной конференции "Ресурсо- и энергосберегающие технологии строительных материалов, изделий и конструкций". - Белгород, 1995. - с.51.

9. Рубанов В.Г., Иванов И.В. Многокритериальная идентификация технических

систем в условиях статистической неопределенности. /Тезисы докладов респуб ликанской научно-технической конференции "Проблемы автоматизаци! контроля и диагностирования сложных технических систем". - Житомир, Киен изд-во УкрНИИНТИ, 1991. - с.6-7.

Ю.Сергеев В.П., Иванов И.В. Формирование эталонных векторов и обучающи: выборок при автоматизированном контроле микропроцессоров. /Тезись докладов IV межвузовской школы-семинара "Методы и средства тсхническо] диагностики". - Харьков, 1985. - с.11.

11 .Рубанов В.Г., Иванов И.В. Подход к оптимизации качества контроля техни ческих систем по различным критериям./В кн. "Системотехника в промыш ленности строительных материалов". - Белгород, изд-во БТИСМ, 1992. - с.55

12.Краснопоясовский A.C., Иванов И.В. Структура и функционирование обучаю щейся системы автоматического контроля. /Тезисы докладов IV межвузовски школы-семинара "Методы и средства технической диагностики". - Харьков 1985. -с.12.

1 З.Иванов И.В. Контроль параметров технических систем на базе векторной критерия оптимальности. /Тезисы докладов международной конференции "Ре сурсосберегающие технологии строительных материалов, изделий и кон струкций". - Белгород, 1993. - с.69-70.

Н.Иванов И.В.,Рубанов В.Г. Распознавание кода причала транспортно-склад ского робота на основе векторной идентификации признаков./ Сборник мате риалов 2-й Международной конференции "Распознавание-95". - Курск, изд-вс КГТУ, 1995. -с.38-39.

58.