Содержание к диссертации
Введение
1. Современное состояние проблемы оперативного управления и диагностики атк термообработки в керамической и цементной промышленности 14
1.1. Общие особенности процессов термообработки в керамической и цементной промышленности 14
1.2. Процесс обжига и охлаждения клинкера по мокрому способу производства 17
1.3. Анализ процесса обжига клинкера как объекта оперативного управления и диагностики 24
1.3.1. Основные особенности и проблемы при управлении процессом обжига клинкера 26
1.3.2. Система утилизации пыли, уловленной из дымовых газов 32
1.3.3. Кольцеобразование во вращающихся печах 34
1.4. Процесс обжига керамической плитки и его особенности как объекта диагностики и оперативного управления 37
1.5. Обзор методов и систем управления АТК обжига в цементной и керамической промышленности 44
1.6. Обзор состояния проблемы диагностики и оперативного управления непрерывными процессами
в нештатных ситуациях 53
1.7. Выводы. Постановка задач исследований 59
2. Структура системы оперативного управления АТК термообработки в нештатных ситуациях 63
2.1. Общая концепция оперативного управления и диагностики АТК термообработки 63
2.2. Обоснование выбора формы представления знаний об АТК термообработки 67
2.3. Принципы декомпозиции знании об АТК термообработки и структура диагностической модели 71
2.4. Общая структура системы оперативного
управления АТК в нештатных ситуациях 82
2.5. Общий алгоритм работы системы оперативного управления и диагностики АТК термообработки 88
2.6. Выводы к главе 2 92
3. Построение СОУ атк термообработки в нештатных ситуациях 94
3.1. Постановка задачи оперативного управления АТК термообработки в нештатных ситуациях 94
3.2. Сбор и обработка знаний об объекте оперативного управления и диагностики 100
3.2.1. Выбор методов сбора экспертных знаний 100
3.2.2. Приобретение знаний об АТК обжига 102
3.2.3. Обработка опросных карт. Составление обобщенного мнения 109
3.2.4. Предварительная формализации экспертной информации с помощью дерева нарушений 114
3.3. Формирование фреймов ДМ элементов АТК термообработки «Оборудование», «Технологический процесс» и «Каналы управления» 118
3.4. Формирование фреймов ДМ «Измерительные каналы» 127
3.4.1. Анализ методов контроля достоверности измерительной информации 127
3.4.2. Формализация экспертной информации о нарушениях в измерительных каналах 132
3.4.3. Алгоритм проверки состояния ИК 133
3.4.4. Использование статистики Аньякора-Лиса для обнаружения и уточнения нарастающих неисправностей в ИК 135
3.4.5. Определение максимально допустимого значения статистики Аньякора-Лиса 137
3.4.6. Методика различения неисправности ИК и технологического нарушения 140
3.5. Методика вывода во взвешенных продукционных правилах. Назначение степени важности нарушения 141
3.6. Методика выбора наилучшей альтернативы из возможных действий СОУ 149
3.7. Выводы к Главе 3 153
4. Реализация системы оперативного управления и диагнностики 155
4.1. Техническое обеспечение СОУ АТК термообработки 155
4.2. Информационное обеспечение СОУ АТК термообработки 158
4.3. Программное обеспечение СОУ АТК обжига клинкера 161
4.4. Программное обеспечение СОУ АТК обжига керамической плитки 172
4.5. Экспериментальная проверка работы СОУ с помощью имитационного моделирования 173
4.6. Исследование СОУ АТК обжига на объекте 174
4.7. Выводы к Главе 4 175
Выводы 17 6
Литература 179
Приложения 189
- Процесс обжига и охлаждения клинкера по мокрому способу производства
- Обоснование выбора формы представления знаний об АТК термообработки
- Сбор и обработка знаний об объекте оперативного управления и диагностики
- Информационное обеспечение СОУ АТК термообработки
Введение к работе
Актуальность работы. В промышленности строительных материалов ведущее значение принадлежит производству цемента и керамической плитки, в технологии получения которых основной операцией является высокотемпературная обработка сырьевого материала - обжиг, происходящий в печах при воздействии высоких температур.
Объектом исследований данной работы являются
автоматизированные технологические комплексы (АТК)
термообработки вышеуказанных производств. Помимо
исключительной важности АТК обжига обладают такими общими особенностями, как высокая энергоемкость, потенциальная опасность, подверженность значительным неконтролируемым возмущениям, чрезвычайная сложность физико-химических процессов, происходящих при обжиге.
Стремление к интенсификации обжига с одной стороны и увеличение размеров печей - с другой, вкупе с вышеуказанными особенностями АТК обжига обусловили резкое снижение уровня технической и технологической безопасности данных производств. Обязательные для таких потенциально-опасных процессов системы блокировки реагируют на опасные отклонения отдельных параметров, являющиеся следствием возникающих нарушений, и приводят к полному останову процесса и большим материальным потерям. Между тем существует широкая область предаварийных ситуаций, характеризующихся определенным сочетанием значений нескольких переменных, каждая из которых далека от критического значения, но в совокупности предопределяет высокую вероятность аварийной ситуации и срабатывания системы блокировки. Однако в условиях плохой наблюдаемости процессов, происходящих в печи обжига, оператор зачастую судит о происшедших нарушениях лишь по результатам работы системы сигнализации и защиты, т.е. когда развитие нештатной ситуации стало необратимым.
Поэтому актуальной становится задача создания системы, которая помогла бы оператору обнаружить нарушения, когда они еще обратимы, и сохранила управляемость процессом в условиях нештатных ситуаций. При этом решения по управлению в таких ситуациях, отличных от нормальных, должны формироваться с
учетом текущего состояния АТК на основе экспертных и теоретических знаний.
Цель работы заключается в разработке методических основ, способов и алгоритмов диагностики и оперативного управления АТК термообработки в нештатных ситуациях, обеспечивающих сокращение числа аварийных ситуаций и внеплановых остановов печи, увеличение уровня безопасности процесса и надежности работы оборудования и, как следствие, улучшение технико-экономических показателей рассматриваемых АТК.
Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:
исследованы процессы термообработки в керамической и цементной промышленности с целью выработки общего подхода к взаимосвязанным задачам диагностики и оперативного управления;
разработаны принципы построения и структура системы оперативного управления АТК обжига в нештатных ситуациях, а также алгоритм оперативного управления на базе непрерывной диагностики текущего состояния АТК обжига;
произведены сбор, обработка и формализация знаний об объекте; проведен синтез комплексной диагностической модели АТК обжига; разработан алгоритм диагностики;
осуществлена техническая реализация системы.
Методы исследования. В ходе выполнения работы были использованы методы теории искусственного интеллекта, технической диагностики, ситуационного управления, а также методы сбора и обработки экспертной информации и теории принятия решений.
Научная новизна.
-
Разработан алгоритм оперативного управления АТК обжига в нештатных ситуациях, базирующийся на непрерывной диагностике состояния технологического процесса термообработки, оборудования и комплекса технических средств каналов управления и измерения.
-
Сформированы комплексные диагностические модели АТК обжига керамической плитки и цементного клинкера в виде двухуровневой фреймово-продукционной структуры.
-
Предложена методика количественного описания нештатных ситуаций, включающая определение и учет важности симптомов, степени приближения параметр к границе нарушения, степени
опасности, частоты появления нарушений, информации о дате последнего ремонта и поверки.
Практическая значимость и реализация результатов работы.
Полученные в диссертационной работе результаты имеют прикладное значение для решения взаимосвязанной задачи оперативного управления и диагностики в условиях действия значительных возмущений, приводящих к выходу АТК из нормального режима работы. Структуру диагностической модели, алгоритм оперативного управления и диагностики можно использовать для АТК, имеющих сходные особенности с исследуемыми.
Разработанная система принята к внедрению на Новороссийском цементном заводе «Пролетарий». Подсистема диагностики прошла опытные испытания в режиме советчика и показала возможность сокращения случаев аварийного останова печи на 15%.
Апробация работы. Основные положения и результаты работы обсуждшіись на Международных конференциях «Математические методы в химии и технологии» (ММХТ-11).- Владимир, 1998 и ММТТ-12. -Великий Новгород, 1999; на Научно-технической конференции «Мониторинг и прогнозирование чрезвычайных ситуаций», СПб, 1999.
Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано пять печатных работ и две приняты к печати.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов, списка литературы и приложений. Работа изложена на 135 страницах основного текста, содержит 46 рисунков, 15 таблиц, библиографический список включает 121 наименование.
Процесс обжига и охлаждения клинкера по мокрому способу производства
Рассмотрим подробнее процесс обжига цементного клинкера во вращающихся печах мокрого способа производства. При производстве цемента мокрым способом сырье для процесса обжига представляет собой водную суспензию сырьевой муки, называемую шламом [5] . Тогда как при сухом способе для получения клинкера обжигается сухая сырьевая смесь -сырьевая мука.
Мокрый способ производства клинкера (при обжиге шлама), наряду с основным недостатком, заключающемся в его большой энергоемкости, имеет и ряд достоинств. Например, в случае сухого способа, необходимо провести трудоемкий процесс гомогенизации сырьевой смеси с помощью усреднительных складов, а при мокром способе путем непрерывного перемешивания шлама в шлам-бассейнах достигается высокая степень гомогенизации сырьевой смеси, что и обуславливает получение в конечном итоге более качественного цемента. Кроме того эксплуатация сухого способа невозможна без принятия жестких мер к обеспыливанию, тогда как при обжиге влажного материала наблюдается хоть и существенный, но меньший унос пыли [б] .
Схема процесса обжига и охлаждения портландцементного клинкера представлена на рис.2. Сырье в виде шлама влажностью 37-38% с помощью центробежного шламового насоса
(1)(имеется резервная линия подачи шлама)подается напорный шлам-бачок (2), а затем - в пылеосадительную камеру (3), расположенную в холодном конце вращающейся печи (4). По направляющей трубе (5) шлам попадает в начало печи. Вращающаяся печь представляет собой полый стальной барабан, сваренный из отдельных обечаек. Процесс обжига построен по принципу противотока: противоположно движению материала
(шлама) со стороны нижнего (горячего) конца печи подается с помощью форсунки (б) топливно-воздушная смесь, сгорающая на протяжении 20-30 м длины печи. В качестве топлива используется природный газ. Горячие газы движутся навстречу материалу и нагревают его до требуемой температуры. Движение газов от горячего конца к холодному обеспечивается с помощью дымососов (7), установленных за печью. При этом дымовые газы проходят очистку в электрофильтрах (8). На рис.2 показан только один из трактов аспирации, тогда как существует и резервный, который действует в случае выхода из строя первого дымососа или электрофильтра. Пыль из электрофильтров с помощью фуллерных насосов (9) системы пылевозврата подается в печь за цепную завесу (10).
Из печи клинкер попадает в холодильник (12), падая на наклонную решетку (первый колосник) (13). Для предотвращения перегрева первого ряда колосниковых плит под него вентилятором острого дутья (14) нагнетается охлаждающий воздух под большим давлением. Далее клинкер равномерно распределяется по ширине горячей решетки, расположенной в горячей камере холодильника. Колосниковая решетка (15) собрана из одинакового количества чередующихся между собой подвижных и неподвижных колосников. Неподвижные колосники прочно закреплены в кожухе холодильника, а подвижные смонтированы на общей раме и совершают возвратно-поступательные движения с помощью приводного механизма решетки. Благодаря этому осуществляется продвижение клинкера, лежащего на решетке. Охлаждающий воздух подается под решетки вентиляторами общего дутья (16). Для регулирования распределения воздуха по длине холодильника применяют позонную подачу воздуха раздельно в изолированные друг от друга подрешеточные кам еры .
В горячей камере происходит процесс первоначального охлаждения клинкера и процесс рекуперации тепла, т.е. процесс нагрева воздуха и возвращения его в виде вторичного воздуха в печь. Для стабилизации работы печи важно поддерживать количество вторичного воздуха постоянным, а температуру на максимальном уровне. Далее клинкер поступает на холодную решетку, расположенную в холодной камере, где основным процессом является окончательное охлаждение клинкера до требуемой температуры.
Зазор между колосниковыми плитами достигает 5-8 мм, поэтому часть клинкера просыпается сквозь решетку. Просыпь клинкера удаляется из холодильника с помощью скребкового транспортера (17) . Крупные куски клинкера по выходе из хо В действительности невозможно полностью изолировать камеры друг от друга Даже в современных модернизированных холодильниках площадь проема составляет более 0,5м и расположена в местах прохода транспортеров просыпи и толкателей [7] лодильника поступают в дробилку (18). Весь клинкер через разгрузочное устройство поступает на клинкерные транспортеры и отправляется на помол в цементные мельницы или на склад.
Количество подаваемого в холодильник охлаждающего воздуха превышает количество вторичного воздуха, необходимого для сгорания топлива наряду с первичным воздухом, подаваемым вместе с топливом. Избыточный (аспирационный) воздух с температурой 110-250С забирается над решеткой в разгрузочном конце холодильника с помощью аспирационного дымососа (19) , и пройдя очистку в электрофильтре выбрасывается в атмосферу.
По оси абсцисс отложена длина отдельных зон печи в процентах к общей длине барабана печи, а по оси ординат— температура материала и газового потока в каждой точке печи. Ломаный характер кривой температуры материала показывает, что при нагревании сырьевой смеси в ней происходят различные физико-химические процессы, в одних случаях тормозящие нагревание (пологие участки), а в других — способствующие резкому нагреванию (крутые участки).
В следующую зону - зону подогрета (2)- шлам входит с температурой 100-150С и влажностью до 12%. Здесь наряду с подогревом выгорают органические примеси и теряется оставшаяся вода, содержащаяся в минералах глинистого компонента. Под воздействием более горячих газов в этой зоне материал нагревается до температуры 500-600С и виде порошка поступает в зону декарбонизации.
В зоне декарбонизация (3) (или кальцинирования) происходит процесс разложения карбоната кальция СаСОз с выделением углекислого газа С02 и образованием свободной извести СаО. Одновременно в этой зоне происходит образование кристаллов двухкальциевого силиката при температуре 900-1000С. Процессы разложения карбоната кальция и известняка требуют большого количества теплоты, вследствие чего зона декарбонизации является основной теплопотребляющей зоной в печи.
В зоне экзотермических реакций (5) образуются основные клинкерные минералы при температурах 950-1250С. В результате бурного протекания этих реакций, сопровождающихся выделением большого количества теплоты, температура материала повышается на 200-250С. При температуре 1300С твердофазо-вые процессы образования минералов заканчиваются.
Обоснование выбора формы представления знаний об АТК термообработки
В главе 1 был сделан вывод о том, что для эффективного управления АТК термообработки в нештатных ситуациях с учетом всех его особенностей, необходимо создание системы, основанной на знаниях. В разрезе теории искусственного интеллекта термин "знания" приобретает специфический смысл, который Д.А, Поспелов характеризует как совокупность сведений, образующих целостное описание, соответствующее некоторому уровню осведомленности об интересующем вопросе, проблеме и т.д. [88]. При представлении этой информации в ЭВМ она должна отвечать следующим требованиям: -внутренняя интерпретируемость (каждая информационная единица должна иметь уникальное имя, по которому система находит ее, а также отвечает на запросы, в которых это имя упомянуто); -структурированность (включенность одних информационных единиц в состав других); -связанность (возможность задания временных, пространственных или иного рода отношений); -семантическая метрика (возможность задания отношений, характеризующих ситуационную близость); -активность (выполнение программ инициализируется текущим состоянием информационной базы).
Знания о любом объекте имеют двоякую природу. Прежде всего, это декларативное описание фактов и явлений, констатация их наличия или отсутствия, а также основных связей и закономерностей, в которые эти факты и явления входят. Однако помимо этого, знания должны содержать и процедурное описание того, как надо манипулировать с этими фактами внутри системы и достигать решения поставленных задач. Т.о. по своему характеру знания могут быть разделены на декларативные и процедурные [8 9] . Процедурные знания обычно представляют в форме специально создаваемых алгоритмов, процедур (например, вычисления по поступившим данным диагностических показателей) , а также различных прикладных программ.
Ядром систем, основанных на знаниях является БЗ [90]. БЗ отличаются между собой именно способами отображения в них декларативных знаний. При этом одной из наиболее важных проблем, характерных для систем, основанных на знаниях, является система представления знаний, поскольку форма представления знаний оказывает существенное влияние на характеристики и свойства системы. Поэтому ключевыми моментами при формировании ДМ, является выбор типа и формы представления знаний [91] . БЗ может объединять знания различных типов [92]: как экспертные, являющиеся по сути опытом, накопленным специалистами и отражением результатов их мышления, так и более общие, теоретические или глубокие знания, описывающие закономерности в данной предметной области. Существуют различные формы представления экспертных знаний: 1. Логичесие модели [91]. Они используются для представления знаний в системе логики предикатов первого порядка и выведения заключений с помощью силлогизма. Отличительными чертами логических моделей является единственность теоретического обоснования и возможность реализации системы формально точных определений и выводов; 2.Продукционные модели [93]. Их можно охарактеризовать упрощенным образом как систему правил вида: Если А, то В или Предпосылка - действие.
Правила просты в понимании, их легко создавать, пополнять, модифицировать, удобен механизм логического вывода. Однако, при их использовании существует сложность оценки целостного образа знаний, остается неясность взаимных отношений правил и существенно замедляется скорость вывода при решении крупномасштабных задач.
3. Сетевые модели [94]. Это система знаний, имеющая определенный смысл в виде целостного образа сети, узлы которой соответствуют понятиям и объектам, а дуги - отношениям между объектами. Подобного рода формализм представления знаний получил название семантической сети. Преимущество такого представления знаний заключается в экономичности, позволяющей сократить время автоматизированного поиска информации и удобстве описания определенных областей знаний. Однако, в семантических сетях необходим механизм устранения противоречий, возникающих из-за элемента произвольности выбора правил вывода, которые устанавливаются для каждого конкретного формализма .
4. Фреймовые модели [95]. В основе фреймовой теории лежит понятие фрейма - структуры данных для представления некоторого концептуального объекта, конкретные свойства которого описываются в слотах - структурных элементах фрейма. Общую схему фрейма можно представить следующим образом: {i, Vi, gi ; v2, g2 ;... vk, gk }
В этой структуре і -имя фрейма; vi---vk имена слотов; Яі--Як значения слотов. Целостный образ знаний строится в виде общей фреймовой системы. Фреймы рассматривают как частный случай семантической сети с фиксированной структурой записи в вершинах. Кроме того, каждый фрейм дополняется связанными с ним фактами и процедурами. Фреймовые модели оказываются эффективными для структурного описания сложных понятий и решения задач, в которых в соответствии с ситуацией желательно применять различные способы вывода. Фреймовые системы обладают следующими способами управления выводом: с помощью присоединенных процедур (демонов, автоматически запускаемых при обращении к соответствующему слоту, и служебных процедур, активизируемых при внешнем запросе), а также механизма наследования, осуществляющего автоматический поиск и определение значений слотов дочерних фреймов по значениям соответствующих слотов родительских фреймов.
Что касается глубоких (теоретических) знаний, то они в БЗ могут быть представлены в виде словесного описания, либо строго формализованным образом. В последнем случае наиболее целесообразно использовать химические формулы либо математические зависимости, выраженные в виде алгебраических и/или дифференциальных уравнений.
Выбор способа представления знаний при создании БЗ определяется составом знаний, которые необходимо представлять [96]. Очевидно, что лучше всего применять комбинацию нескольких типов и форм представления знаний, что позволит использовать преимущество каждого из них и увеличит возможности системы.
Наиболее целесообразным представляется создание фреймо-во-продукционной модели, формализующей экспертные знания о процессе, которая включала бы в качестве составной части также теоретические знания.
Выбор фреймовой модели обусловлен ее достаточной гибкостью и выразительностью при описании сложных объектов, а также возможностью сочетания в ней декларативных и процедурных знаний, тесная связь которых необходима для управления процессом в режиме реального времени. Кроме того, фреймы создадут удобный контекст для программной реализации СОУ.
Автоматический поиск нештатных ситуаций, появление которых возможно в ходе работы АТК, рационально осуществлять, формализовав связь этих нештатных ситуаций с их диагностическими показателями в виде матрицы. Быстро и эффективно принимать решения по управлению в узких областях уже найденных нештатных ситуаций позволит использование для этих целей продукционных правил, характеризуемых простотой вывода и легкостью выполнения.
Сбор и обработка знаний об объекте оперативного управления и диагностики
Как было указано в п.2.2 эффективность СОУ в значительной мере зависит от экспертной информации, на основе которой строится ДМ. Поэтому необходимо выбрать такой метод сбора и обработки экспертной информации, который при простоте реализации обеспечивал бы наибольшую полноту получаемой информации.
Сбор (приобретение) знаний [105] - это процесс передачи опыта по решению некоторого класса задач от определенных носителей этих знаний (экспертов, специальной литературы, экспериментальных данных и т.д.) в БЗ систем, основанных на знаниях. Главной целью обработки знаний [94] является их формализация, т.е. представление в виде, удобном для использования знаний в ЭВМ. Процесс обработки знаний также включает комментирование, интерпретацию и трансформирование полученной в результате сбора знаний информации с целью выявления и устранения неточностей, неполноты и противоречий.
Все методы сбора и обработки знаний можно разделить на прямые и косвенные [106]. Наиболее просты в реализации и поэтому более известны прямые методы [107], к которьм относятся простое интервью, структурированное интервью, зондирование, анализ протоколов, моделирование сценариев, декомпозиция цели, наблюдение, релаксация и обзор. Недостатки прямых методов состоят в существовании коммуникационных барьеров при сборе информации, субъективизме при ее анализе, неадекватности и неточности при представлении процедурных знаний.
К косвенным методам приобретения знаний [108] относятся многомерное шкалирование, кластер-анализ, репертуарный решеточный анализ, сбалансированные сети и др. Косвенные методы не предусматривают интервьюирования экспертов или прямое описание ими своих знаний. Они предполагают косвенную реализацию процесса приобретения знаний путем получения ответов экспертов на достаточно простые вопросы, при которой даже если эксперт не осознает в целом собственные знания, то проявляет их через утверждения, верные в области его компетентности.
Преимуществами косвенных методов являются: высокая информативность получаемых знаний, сравнительно небольшая интенсивность взаимодействия с экспертом при их сборе, а также возможность использования каждого из косвенных методов для получения разных форм представления одних и тех же знаний.
Процесс приобретения знаний также должен включать этап экспертного оценивания, при помощи которого могут быть получены экспертные оценки степени опасности, частоты появления нарушений, а также оценки весов отдельных симптомов в правиле, необходимые для реализации разработанного в п.2.5 общего алгоритма работы СОУ. Независимо от способа осуществления суть экспертного оценивания заключается в назначении группой экспертов оценок ряду показателей или характеристик объекта, которые нужно сравнить между собой по тому или иному критерию. Оценки могут быть даны в одной из следующих форм: 1) количественной; 2) бальной; 3) вероятностной; 4) в виде элементарных суждений (рангов).
На практике экспертам довольно трудно дать количественную или вероятностную оценку ряду показателей, поэтому обычно пользуются либо бальными оценками, либо ранжированием. Ранжированием [109] будем называть процесс упорядочения ряда объектов по из показателей (критериев). При этом наиболее важному объекту будет присвоен ранг г=1, следующему - г=2 и т.д. в порядке возрастания чисел натурального ряда. В случае невозможности назначения экспертами соответствующих рангов показателям используется так называемая шкала оценок [110], т.е. задается определенный интервал, в котором оцениваются показатели.
Подводя итоги вышесказанного, можно сделать вывод, что ни один из методов приобретения знаний не является достаточно мощным, поэтому для сбора информации об АТК обжига необходимо использовать их комбинацию.
Сбор знаний осуществлялся в два этапа, на первом из которых проводилось детальное изучение АТК термообработки, регламента процесса обжига, в результате чего была выбрана форма представления знаний и сформирована ДМ объекта. Второй этап сбора знаний проводился методом структурированного опроса (интервьюирования) и состоял в выполнении следующих действий: 1) Разработки опросных листов эксперта; 2) Выбора экспертов и назначения их рангов; 3) Интервьюирования.
Опросные карты разрабатывались исходя из анализа объекта диагностики и оперативного управления и состава знаний, необходимых для решения поставленных задач. В результате предварительного исследования предметной области был составлен список возможных нарушений в процессе функционирования АТК обжига клинкера и керамической плитки, приводящих к выходу процесса из нормального режима. На основе этого предварительного списка нарушений была разработана основная опросная карта №1 «Нарушение-Проявление», вид которой представлен на рис.16 с примерами ее заполнения.
В качестве экспертов для заполнения данной опросной карты были выбраны опытнейшие операторы печей со стажем не менее 15 лет. На первом этапе работы с экспертной группой (5 человек) каждому из экспертов было предложено расширить список возможных нарушений за счет их личного (или коллективного) опыта, что позволило в дальнейшем, после интеграции индивидуальных списков в общий, работать с максимально полным множеством нарушений. Для оценки экспертами степени опасности и частоты появления нарушений им были предоставлены шкалы оценок, представленные в табл.2.
Информационное обеспечение СОУ АТК термообработки
Исходной информацией, необходимой для нормального функционирования СОУ, является информация, поступающая с датчиков и ИМ. Сигналы с непрерывных датчиков проходят первичную обработку (фильтрацию) в МПК и в цифровом виде поступают на ПЭВМ верхнего уровня, где доступны оператору для контроля и используются в СОУ. Результаты лабораторных анализов и ручных измерений вводятся в систему непосредственно с клавиатуры и служат для проведения диагностических процедур.
При этом источники информации, необходимой для работы системы можно условно разделить на три типа: 1) информация, поступающая с МПК нижнего уровня (с аналоговых и дискретных датчиков, находящихся непосредственно на объекте). При имитационном моделировании результаты опроса датчиков заменяются результатами моделирования сигналов, эту информацию можно назвать независимой; 2) информация, поступающая от специалистов различного профиля: а) разработчика; б) оператора; в) эксперта (экспертов); 3) информация, поступающая от различных подсистем, входящих в структуру СОУ АТК обжига.
Банк данных заполняется разработчиком, который вносит необходимую служебную информацию: настроечные параметры, константы расчетных формул и др. Оператор вносит коррективы пороговых значений режимных параметров, список опрашиваемых датчиков, а также вводит дополнительную информацию, запрашиваемую системой.
Эксперт и разработчик, работая вместе, заполняют и модифицируют базу знаний. В архив заносится информация о работе диагностической системы, о выявлении новых, невнесенных в модель аномальных ситуациях, а также некоторая статистическая информация о частоте появлений ситуаций и др.
Программный комплекс «Клинкер» реализован в системе программирования Turbo Pascal версии 7.0 и может работать в среде MS-DOS версии 5.0 и выше и MS-Windows 95. Все виды экранных сообщений реализованы в графической среде штатными средствами системы Turbo Pascal и требует поддержки манипулятора типа мышь. Для быстрой адаптации рассматриваемого комплекса основные его части разработаны как отдельные программные модули. Основная программа представляет собой перемещаемый файл menu.exe и управляет подключением и работой внешних модулей разработчика. Функциональные возможности комплекса Разработанный программный комплекс позволяет: 1) Осуществлять непрерывный мониторинг состояния АТК обжига клинкера. 2) Моделировать режимные параметры процесса. 3) Просматривать как текущие значения контролируемых параметров, так и их тренды. 4) Производить настройку системы контроля и диагностики; 5) Определять значения текущих векторов состояния элементов АТК. 6) Обнаруживать и идентифицировать нештатные ситуации, определяя возможные причины их возникновения, с выдачей на экран результирующего диагноза. 7) Выдавать в диалоге с оператором последствия, рекомендации по устранению, степень опасности и приоритет по выявленному аномальному состоянию. 8) Осуществлять визуальный контроль общего состояния процесса по мнемосхеме с автоматической индикацией текущих 162 значений параметров процесса и смены цвета при выходе их за нормы. 9) Редактировать базу знаний, дополняя и изменяя ее элементы при получении дополнительной экспертной информации. 10) Просматривать архив нарушений. Модульная организация комплекса позволяет в дальнейшем легко дополнять программу с целью получения дополнительных функциональных возможностей. Описание структуры ПО Архитектура разработанного ПО представлена на рис.34. Перечень всех программных модулей с расшифровкой их функционального назначения приведен в табл.11.
В основе структуры ПО лежит управляющая система - монитор. Основными функциями этой системы являются: управление запуском внешних модулей системы в соответствии с заданной конфигурацией, считывание и распределение информации с БЗ, БД между модулями в соответствии с их назначениями, а также связь с архивом. Пользовательские модули инициализируемые монитором при обходе полей главного меню (рис.33) реализуют основные функции системы, а именно: 1) подсистему настройки, в которой содержатся необходимые для работы ПО исходные данные; 2) подсистему контроля, основой которой является мнемосхема технологического процесса; 3) подсистему имитации, позволяющей имитировать сигналы датчиков и просматривать их дрейфы; 4) подсистему диагностики, включающей расчет вектора состояния элементов АТК, идентификацию нештатных ситуаций, формирование диагноза и выдачу необходимых действий для его устранения; диалог с пользователем для объяснения решения, анализа диагноза и его последствий. Информационное обеспечение системы осуществляется монитором через внутреннюю процедуру управления БЗ и БД.
Подсистема настройки предназначена для редактирования базы данных, содержащей перечень всех контролируемых параметров (36 аналоговых датчиков и 16 дискретных датчиков работы оборудования), их текущие и нормативные значения, а также другую НСИ. Пользователю предоставляется возможность расширения базы данных новыми датчиками и результатами лабораторного анализа. Фрагмент внешнего модуля analog.pas представлен на рис.36, где показана процедура коррекции верхней границы области нормальных значений тока привода 2-й решетки холодильника.
