Развитие системы управления показателями качества бумажного полотна на базе нейросетевых технологий Бахтин, Андрей Владимирович

Введение к работе

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы.

Интенсивное развитие полиграфической промышленности, множительно-копировальной техники и других потребителей бумаги ставит задачи повышения качества бумажной продукции. Качество бумаги определяется рядом механических и печатных характеристик в зависимости от ее вида и сорта. Однако вне зависимости от назначения .бумаги существуют показатели качества, которые влияют на большинство ее потребительских свойств. Неравномерность профиля таких показателей качества как масса 1 м², зольность, влажность и толщина бумажного полотна увеличивает количество брака и обрывов, затрудняет получение ровной и плотной намотки его на накате, повышает число внут-рирулонных дефектов. Излишне высокое значение массы 1 м* приводит к перерасходу волокна, наполнителей и энергоресурсов.

В тоже время, в условиях производства наблюдается тенденция к увеличению производительности бумагоделательных машин (БДМ), что неразрывно связано с совершенствованием системы управления формованием бумажного полотна. Увеличение скорости машины свыше 20 м/с при обрезной ширине более 8 метров невозможно без точного координированного управления этим процессом.

Поскольку первоначальное формирование бумажного полотна и его свойств происходит на мокрой части БДМ, важнейшей задачей управления является обеспечение равномерного отлива бумажной массы на сетку машины.

Существующие системы управления формованием бумажного полотна достаточно сложны и не всегда эффективно справляются с некоторыми возмущениями, действующими на процесс, например знакопеременными, распределенными по всей ширине машины, а также с эффектами, возникающими по краям бумажного полотна. Модели объекта, обычно используемые в таких системах управления, являются упрощенными и учитывают только основные законы гидродинамики, что существенно сказывается на степени их адекватности реальному объекту.

В тоже время современные компьютерные технологии и методы искусственного интеллекта позволяют достичь существенного эффекта при совершенствовании моделей и систем управления.

Система управления, разработанная на основе- нейронных технологий, обладает рядом преимуществ: во-первых, нейронная технология позволяет строить модели сложных объектов управления по принципу "черного ящика"; во-вторых, нейронные модели легко адаптируются при изменении параметров моделируемого объекта; в третьих, они позволяют реализовать модели для многомерных объектов. Именно этот подход и использован в данной работе.

Работа выполнялась по Государственной научно-технической программе России "Комплексное использование и воспроизводство древесного сырья" р.4 "Новые технологические процессы производства бумаги и целлюлозных композиционных материалов" р.4.4.6. "Методология создания интегрированных

автоматизированных систем управления целлюлозно-бумажными производствами с использованием элементов искусственного интеллекта".

Актуальность работы подтверждается также тем, что данная работа получила положительную оценку на конкурсе грантов правительства Санкт-Петербурга, выделяемых на прогрессивные научно-исследовательские разработки молодых ученых в области естественных наук (грант № М98-3.11К-12 от 22 мая 1998 г.)

Цель работы состоит в создании на базе нейросетевых технологий системы управления процессом отлива бумаги на сетку бумагоделательной машины для повышения качества бумажного полотна.

Исходя из поставленной цели, в работе решаются следующие научные и практические задачи:

экспериментальное исследование объекта и разработка математической модели взаимосвязи процесса напуска массы и динамики изменений основных показателей качества бумаги;

разработка топологий нейронной модели процесса и нейронного регулятора с учетом априорной информации об объекте;

построение структуры адаптивной нейросетевой системы управления массой 1м² по ширине бумажного полотна;

разработка алгоритма функционирования нейросетевой системы управления;

анализ качества переходных процессов, оценка устойчивости и робастных характеристик системы управления с нейронным регулятором.

Методы исследования. При решении поставленных задач использовались методы искусственного интеллекта, методы и алгоритмы обучения нейронных сетей, методы теории управления, математическое моделирование и методы математической статистики.

Научная новизна заключается в следующем.

1. Разработана структурная схема и алгоритм функционирования адаптивной нейросетевой системы управления массой 1 м бумажного полотна.

2. Синтезирована нейронная модель влияния процесса отлива бумаги на профиль массы 1 м² бумажного полотна.

3. Разработана топология и методика обучения нейронного регулятора для распределенного объекта большой размерности.

4. Предложен способ улучшения качества переходного процесса в нейросетевой системе управления с использованием дифференцирующего полиномиального фильтра.

Практическая ценность работы.

Разработанная в диссертации система управления процессом напуска массы обеспечивает стабилизацию массы 1 м² по ширине бумажного полотна на уровне 6 = ±0.2 г/м" (б = 2сг), что позволяет не только улучшить качество бумаги и

уменьшить вероятность обрывов полотна, но и осуществить экономное использование волокнистых материалов, пара и других видов сырья и энергоносителей. Использование полученных структурных схем, алгоритмов и методик обучения нейронного регулятора позволяет построить подобные системы для любых управляемых профилей показателей качества бумаги и других распределенных объектов управления с большим количеством взаимосвязанных параметров.

Автор защищает.

5. Структурную схему адаптивной нейросетевой системы управления массой 1 м" по ширине бумажного полотна.

6. Алгоритм функционирования системы управления с нейронным регулятором.

7. Топологию и методику обучения нейронной модели объекта и нейронного регулятора.

8. Способ улучшения качества переходного процесса в системе управления с нейронным регулятором при использовании дифференцирующего полиномиального фильтра.

Апробация работы.

Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях:

9. Четвертая международная конференция "Измерения, контроль и автоматизация производственных процессов" (ИКАПП-97). Барнаул, 29-31 октября 1997 г.

10. Международные конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM'98, SCM'99), Санкт-Петербург, (22-26 июня 1998 и 25-28 мая 1999 г.).

11. Третья и Четвертая Санкт-Петербургские ассамблеи молодых ученых и специалистов. (11 декабря 1998 г. и 2 ноября 1999 г.)

12. 12 и 13 Международные научные конференции "Математические методы в технике и технологиях "ММТТ-12 (Великий Новгород, Новогород. гос. ун-т., 1-3 июня 1999 г.) и ММТТ-2000 (Санкт-Петербург, СПбГТИ, 26-29 июня 2000 г.).

13. Вторая международная научно-практическая конференция "Информационные технологии в моделировании и управлении" (Санкт-Петербург, СПбГТУ, 20-22 июня 2000 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ.

Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 81 наименования и 4 приложений. Общий объем диссертации 157 страниц, включая 121 страницу основного текста и 47 рисунков.