Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Современное состояние разработок в сфере мониторинга и управления вращающимися печами на основе систем технического зрения 12
1.1. Анализ вращающейся печи обжига как объекта мониторинга и управления 12
1.2. Анализ подходов к применению систем технического зрения для мониторинга и оперативного управления вращающимися печами 20
1.3. Постановка цели и задач исследования 40
ГЛАВА 2. Разработка метода оценки состояния зоны спекания вращающейся печи на основе анализа изображений 43
2.1. Сегментация изображений процесса обжига 43
2.1.1. Анализ методов предобработки изображения 43
2.1.2. Сегментация областей изображения на основе самоорганизующейся карты 57
2.1.3. Оптимизация набора текстурных характеристик на основе генетического алгоритма 68
2.1.4. Алгоритм сегментации изображения процесса обжига 71
2.2.Вычисление информативных признаков изображения с применением результатов сегментации 74
2.3. Выбор классификатора и его метода обучения для оценки состояния зоны спекания вращающейся печи 82
2.4. Метод оценки состояния зоны спекания вращающейся печи на основе анализа изображений 89
2.5. Выводы 93
ГЛАВА 3. Применение нечеткой логики для мониторинга и управления вращающейся печью на основе параметров, полученных при анализе изображений 96
3.1. Качественная оценка параметров процесса обжига на основе информативных признаков изображения з
3.2. Советующее нечеткое управление вращающейся печью на основе оценки состояния зоны спекания 105
3.3. Выводы 120
ГЛАВА 4. Автоматизированная советующая нечеткая система управления вращающейся цементной печью мокрого способа производства с применением технического зрения 123
4.1. Разработка структуры системы 123
4.2. Подсистема технического зрения для оценки параметров процесса обжига 127
4.2.1 Аппаратный комплекс подсистемы технического зрения 127
4.2.2. Программный комплекс подсистемы технического зрения 135
4.3. Подсистема нечеткого вывода для мониторинга и советующего управления вращающейся печью с применением оценок параметров процесса обжига 141
4.4. Положительные эффекты применения автоматизированной системы для операторов вращающейся печи 147
4.5. Выводы 150
Заключение 153
Список литературы
- Анализ подходов к применению систем технического зрения для мониторинга и оперативного управления вращающимися печами
- Сегментация областей изображения на основе самоорганизующейся карты
- Советующее нечеткое управление вращающейся печью на основе оценки состояния зоны спекания
- Подсистема нечеткого вывода для мониторинга и советующего управления вращающейся печью с применением оценок параметров процесса обжига
Введение к работе
Актуальность. Вращающиеся печи широко используются в мире на самых различных предприятиях в промышленности строительных материалов при производстве цемента, керамзита, извести. На цементных вращающихся печах, которые применяются на более чем 60-ти предприятиях России и стран СНГ, оператор, как правило, осуществляет субъективное визуальное наблюдение параметров процесса обжига, и использует их в дальнейшем для принятия решения по управлению печью. Например, в цементных вращающихся печах, работающих по мокрому способу производства, операторами учитываются такие параметры как состояние материала и факела, размер гранул и величина слоя клинкера на выходе зоны охлаждения печи, угол подъема материала, запыленность, общее состояние зоны спекания вращающейся печи. Контроль названных параметров процесса обжига в зонах спекания и охлаждения печи позволяет операторам управлять не только процессами в этих зонах, но и использовать их при управлении всей вращающейся печью.
В связи с этим актуальна задача разработки автоматизированной системы управления вращающимися печами с применением относительно новой области знаний – технического зрения, которая позволяет осуществлять мониторинг параметров процессов в зонах спекания и охлаждения печи и формировать советы по управлению печью с использованием информации о состоянии этих зон. Задача актуальна как с точки зрения повышения качества продукции на выходе печи, повышения ее эксплуатационного ресурса, так и в плане улучшения условий труда оператора печи, уменьшения нагрузки на него, повышения оперативности и качества принятия им решений по управлению печью.
Диссертационная работа выполнялась в рамках соглашения между БГТУ им. В.Г. Шухова и ЗАО «Осколцемент» (г. Старый Оскол), гранта № А - 27/12 Программы стратегического развития БГТУ им. В.Г. Шухова на 2012-2016 г.г. (№ 2011-ПР-146), гранта по Программе УМНИК «Разработка информационной системы мониторинга и обеспечения оперативного управления вращающимися печами обжига с применением устройств технического зрения» (проект № 13990).
Цель диссертационной работы – создание автоматизированной
советующей нечеткой системы управления вращающимися цементными печами мокрого способа производства с применением технического зрения для повышения качества и оперативности принятия управляющих решений операторами и улучшения условий их труда.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:
-
анализ существующих подходов и методов оценки параметров зон спекания и охлаждения печи, в том числе, посредством систем технического зрения (СТЗ) и выявление определяющих параметров протекания процессов в этих зонах;
-
разработка алгоритма сегментации изображения процесса обжига на области: факел, материал, футеровка, горелка и корпус печи;
-
разработка метода оценки состояния зоны спекания вращающейся цементной печи на основе анализа изображений и его программная реализация;
-
оценка параметров процесса обжига – угла подъема, температуры и размера гранул клинкера на выходе печи, яркости факела и запыленности на основе информативных признаков, получаемых в результате анализа изображений;
-
разработка базы продукционных правил для формирования советов по управлению вращающейся цементной печью мокрого способа производства с применением оценки состояния зоны спекания, полученной на основе анализа изображений;
-
разработка структуры автоматизированной советующей нечеткой системы управления вращающимися цементными печами мокрого способа производства с применением технического зрения;
-
разработка и испытания автоматизированной советующей нечеткой системы управления вращающимися печами с применением технического зрения, обеспечивающей получение и обработку высококачественного изображения процесса обжига, защиту видеосенсора от высоких температур и пыли и интегрируемой в систему управления вращающимися цементными печами мокрого способа производства.
Зоны спекания и охлаждения вращающейся цементной печи мокрого способа производства – объект исследования при мониторинге (оценке состояния) их визуальных параметров на основе технического зрения для формирования советов по управлению этими зонами и печью в целом.
Предметом исследования является автоматизированная система
управления вращающимися цементными печами мокрого способа производства с использованием параметров зон спекания и охлаждения, получаемых на основе технического зрения, ее техническое, информационное, математическое и программно-алгоритмическое обеспечение.
Научную новизну работы составляют:
алгоритм сегментации изображения процесса обжига на области: факел, материал, футеровка, горелка и корпус печи, осуществляемый на основе самоорганизующейся карты Кохонена с классификацией по эталону с предварительной оптимизацией набора текстурных характеристик;
метод оценки состояния зоны спекания вращающейся цементной печи на основе анализа изображений;
качественная оценка параметров процесса обжига – угла подъема, температуры и размера гранул клинкера на выходе печи, яркости факела и запыленности на основе информативных признаков изображения;
база продукционных правил советующего управления вращающейся цементной печью мокрого способа производства, использующая оценку состояния зоны спекания, полученную на основе анализа изображений, и информацию от традиционных датчиков;
структура автоматизированной советующей нечеткой системы управления вращающимися цементными печами мокрого способа производства с применением технического зрения.
Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач
использованы методы обработки и распознавания изображений; методы
кластеризации и классификации данных; методы теории искусственных
нейронных сетей, в частности, самоорганизующихся карт Кохонена; генетические алгоритмы; методы статистической обработки информации; методы нечеткой логики; методы синтеза интеллектуальных систем.
Практическая значимость работы заключается в:
создании программно-аппаратного комплекса автоматизированной советующей нечеткой системы управления вращающимися печами мокрого способа производства цемента с применением технического зрения, улучшающего условия труда оператора и повышающего качество и оперативность принятия им решений по управлению печью;
возможности использования найденных оценок параметров процесса обжига, разработанной базы продукционных правил и структуры автоматизированной системы управления с применением технического зрения в существующих системах управления вращающимися печами в различных отраслях промышленности;
- использовании результатов исследований в учебном процессе.
Практическая значимость полученных результатов подтверждена двумя
свидетельствами регистрации программ для ЭВМ (№2013618121 №2012617408), актом опытно-промышленных испытаний на ЗАО «Осколцемент» и актом внедрения в учебный процесс кафедры «Техническая кибернетика» БГТУ им. В.Г. Шухова.
Внедрение результатов исследований:
– созданный программно-аппаратный комплекс автоматизированной советующей нечеткой системы управления вращающимися печами с применением технического зрения испытан на печи №1 ЗАО «Осколцемент» и рекомендован для внедрения, что подтверждено актом опытно-промышленных испытаний;
– разработанный метод оценки параметров процесса обжига на основе
анализа изображений и его элементы используются в учебном процессе кафедры
«Техническая кибернетика» БГТУ им. В.Г. Шухова в рамках дисциплин
«Робототехнические системы» и «Системы технического зрения», что
подтверждено актом внедрения.
На защиту выносятся положения, составляющие научную новизну работы и программно-аппаратный комплекс автоматизированной советующей нечеткой системы управления вращающимися цементными печами мокрого способа производства с применением технического зрения.
Соответствие диссертации паспорту научной специальности.
Диссертационные исследования соответствуют паспорту специальности 05.13.06 – «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами» (строительство) по областям исследования – пп. 2, 10 и 15.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной
работы докладывались и обсуждались на: всероссийском семинаре «Модернизация
действующего цементного производства. Особенности проектирования и
реализации в современных условиях» (Санкт-Петербург, 2013); всероссийской молодежной конференции предпринимателей и инноваторов «STARTUP VILLAGE» (Сколково, 2013); международной научно-практической конференции «Математические методы в технике и технологиях» – ММТТ-24 (Киев, 2011) и ММТТ-25 (Харьков, 2012); 54-й и 55-й всероссийских научных конференциях МФТИ «Проблемы фундаментальных и прикладных естественных и технических наук в современном информационном обществе» (Москва, 2011 и 2012); международной научно-практической конференции «Научные исследования, наносистемы и ресурсосберегающие технологии в промышленности строительных материалов» (Белгород, 2010), а также на ежегодных международных и региональных конференциях, проводимых в г. Белгороде, и научно-практических семинарах кафедры «Техническая кибернетика» (2010-2013 гг.).
Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 16 работах, в том числе 4 статьи опубликованы в журналах, рекомендованных ВАК РФ, 1 статья в международном журнале, индексируемом в SCOPUS, 11 статей в сборниках трудов конференций и всероссийских журналах, получено 2 свидетельства Российской Федерации о регистрации программы для ЭВМ.
Личный вклад соискателя. Все разделы диссертационной работы написаны лично автором. Результаты исследований получены им самостоятельно, либо при его непосредственном участии.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы из 132 наименований, изложенных на 169 страницах машинописного текста, включая 24 таблицы и 70 рисунков, и 5 приложений на 34 страницах.
Анализ подходов к применению систем технического зрения для мониторинга и оперативного управления вращающимися печами
По энергетическому признаку вращающиеся печи относятся к печам-теплообменникам с переменным по длине режимом тепловой работы [5]. На участке, где происходит горение топлива и температура продуктов сгорания достигает 1550-1650С, осуществляется радиационный режим работы печи. По мере продвижения продуктов сгорания топлива по длине печи они охлаждаются до нескольких сот градусов и режим тепловой работы печи постепенно становится конвективным. Конкретное распределение по печи зон с конвективным и радиационным режимами работы зависит от вида и параметров технологического процесса [5].
Вращающиеся печи, за исключением получивших небольшое распространение печей для сушки сульфидного сырья, работают в режиме противотока. Загружаемая в печь шихта может иметь различную степень влажности, вплоть до пульпы, содержащей до 40 % воды. Она подается в верхнюю (хвостовую) часть печи и медленно движется навстречу газам, образующимся в результате сгорания топлива в головной части агрегата. Из барабана перерабатываемые продукты в виде спека или раскаленного порошкообразного материала поступают в специальный холодильник, а газообразные продукты сжигания топлива вместе с технологическими газами направляются в систему пылегазоочистки. Время продвижения сырьевой шихты по всей длине печи достаточно для завершения всех необходимых реакций. Оно может достигать двух с половиной часов в зависимости от длины печи, типа сырья и выбранного режима обжига.
В зависимости от вида перерабатываемого материала в качестве топлива для вращающихся печей могут быть использованы: природный газ, мазут и твердое топливо в виде коксовой мелочи или угольной пыли. Для сжигания топлива обычно используют горелки типа «труба в трубе», форсунки или специальные пылеугольные горелки [5].
В данной диссертационной работе подробнее рассматривается сфера промышленности строительных материалов и, в основном, производство цемента.
Применяемые в цементной промышленности вращающиеся печи обжига клинкера разделяются на 3 основных типа в зависимости от способа производства цемента [7, 8]: а) вращающиеся цементные печи мокрого способа производства; б) вращающиеся цементные печи сухого способа производства, используемые совместно с циклонными теплообменниками или с запечными декарбонизаторами; в) вращающиеся цементные печи комбинированного способа производства. Географически сложившийся набор сырья, который располагается на территории России, а также в близлежащих регионах центральной и северной части Евразийского континента, изначально имеет влажность, которая близка для производства цемента по мокрому способу, а значит, иной способ должен содержать для него избыточные ступени, что увеличивает ресурсозатраты на весь цикл производства. Кроме того, качество получаемого цемента с использованием мокрого сырья и соответствующего способа производства гораздо выше аналогично получаемого с применением сухого и комбинированного способа [9].
Основным преимуществом сухого способа перед мокрым в настоящий момент являются имеющиеся полноценные модели, описывающие работу печи и теплотехнологических аппаратов, а также полностью автоматизированный комплекс по управлению ими [10].
Реальная картина цементного производства на территории России и стран СНГ такова, что значительная часть заводов (их насчитывается свыше 60-ти) работает с применением мокрого способа производства и при этом достигаются положительные результаты с точки зрения ресурсозатрат. Необходимо отметить, что весь процесс обжига и все печи, работающие по мокрому способу, не считая локальных контуров регулирования, управляются только при помощи операторов на основе их личного опыта и знания процесса, при этом практически невозможно достичь стабильного качества продукта. На многих заводах созданы компьютеризированные места работы операторов с использованием SCADA-систем, старые датчики и исполнительные устройства заменены на современные с использованием промышленных протоколов и контроллерных средств. Однако отсутствие формализованного описания и компьютерных моделей процесса производства цементного клинкера по мокрому способу являются сдерживающим фактором в разработке автоматизированных систем управления и комплексной оценки состояния печи такого типа. Разработка системы управления и ее элементов позволит не только улучшить условия труда оператора печи, уменьшить нагрузку на него, повысить оперативность и качество принятия им решений по управлению печью, но также позволит стабилизировать производительность и качество выходного продукта, колебания которых в основном являются следствием человеческого фактора [11].
Сегментация областей изображения на основе самоорганизующейся карты
Для дальнейшей обработки используется его информативная часть, представленная в оттенках серого и имеющая размер 1200900 пикселей, которая масштабируется с помощью операции усреднения яркости до размера 480340 и разбивается на области размером 1010 пикселей, что обеспечивает достаточное быстродействие при приемлемом качестве работы алгоритмов сегментации изображения процесса обжига, где не так значимы мелкие детали. В дальнейшем работа с изображением процесса обжига осуществляется при его размере 480340 пикселей.
Для перехода от цветовой модели RGB исходного изображения к изображению в оттенках серого выбрана Y-составляющая цветовой модели YUV, вычисляемая по формуле (1). Как показал приведенный выше анализ, такой подход является наиболее эффективным для изображений процесса обжига в зонах спекания и охлаждения вращающейся печи.
Общее количество областей изображения будет составлять MN, M = 48, N = 34. Для каждой из D = 1632 областей вычисляется строка матрицы текстурных характеристик Xi, i = 1, 2, …, D, которая содержит составляющие Xi = [xi1, xi2,…, xi11], где xij соответствует текстурной характеристике с номером j из табл. 1. Тем самым формируется матрица текстурных характеристик X, применяемая в дальнейшем для сегментации изображения. Данный подход к формированию матрицы текстурных характеристик областей изображения для выделения на нем четырех сегментов (факел, материал, футеровка, корпус и горелка печи) описан ниже в подразделе 2.1.2, а также в работах [103, 104]. 2.1.2. Сегментация областей изображения на основе самоорганизующейся карты
При создании систем технического зрения для промышленных приложений, работающих в режиме реального времени, важно применение эффективных методов сегментации изображений. Задача сегментации изображений может, в частности, заключаться в кластеризации и/или классификации изображений на основе определенных требований, причем области изображения, относящиеся к одному кластеру или классу образов, должны обладать относительно высокой степенью близости.
Алгоритмы кластеризации (кластерного анализа) предполагают решение задачи разбиения заданной выборки объектов (изображений) на непересекающиеся подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из схожих объектов, а объекты разных кластеров существенно отличались. Задача кластеризации относится к широкому классу задач обучения без учителя [105].
Метод K-средних - один из популярных методов кластеризации [106]. Он был предложен в 1950-х годах математиками Г. Штейнгаузом и С. Ллойдом и особую популярность приобрёл после работы Дж. Маккуина. Данный алгоритм стремится минимизировать суммарное квадратичное отклонение V точек кластеров от центров этих кластеров: где к - число кластеров, Sj - полученные кластеры (сегменты), у = 1, 2, … Ди - центры масс векторов XteSj, і = 1, 2, …, D, D - число отобранных для сегментации текстурных характеристик областей изображения.
К числу важных недостатков данного метода относятся отсутствие гарантии достижения глобального минимума суммарного квадратичного отклонения V и возможность нахождения только одного из локальных минимумов, зависимость результата от выбора исходных центров кластеров, причем их оптимальный выбор неизвестен, а также то, что число кластеров надо знать заранее.
Существуют модификации данного алгоритма, например нечеткий метод K-средних (Fuzzy С- Means) используемый в ряде промышленных приложений [83], который имеет те же основные ограничения.
Сегментация изображения в настоящей работе осуществляется с помощью математического аппарата самоорганизующихся карт SOM (Self-Organizing Map) – одной из разновидностей искусственных нейронных сетей. Обучение самоорганизующейся карты осуществляется на основании алгоритма, предложенного Т. Кохоненом [49] в качестве одного из вариантов описания механизма ассоциативного запоминания образов в головном мозге человека, при котором такие сенсорные входы, как нервные окончания тактильной системы, зрения и слуха, тополоrически упорядоченно отображаются на различные контуры церебральной коры мозrа [51]. Структура самоорганизующейся карты упрощенно представлена на рис. 16. Входной вектор Xi
Советующее нечеткое управление вращающейся печью на основе оценки состояния зоны спекания
На основе информативных признаков, введенных и определяемых в разделе 2.2, можно получить нечеткие качественные оценки пяти параметров процесса обжига: угла подъема клинкера, температуры клинкера, размера гранул клинкера на выходе печи, яркости факела и запыленности.
В ходе эксперимента операторам предлагалось на 101 изображении зон спекания и охлаждения вращающейся цементной печи качественно оценить параметры процесса обжига следующим образом.
Оценка угла подъема материала L1 выбиралась из четырех значений L1 = {0,1,2,3}: «существенно меньше нормы» (L1 = 0), «меньше нормы» (L1 = 1), «норма» (L1 = 2), «больше нормы» (L1 = 3).
Оценка температуры клинкера L2 осуществлялась с помощью четырех чисел L2 = {0,1,2,3}: «существенно меньше нормы (брак)» (L2 = 0), «меньше нормы (клинкер слабо подготовлен)» (L2 = 1), «норма» (L2 = 2), «больше нормы (клинкер перегрет)» (L2 = 3).
Для оценки размера гранул клинкера на выходе печи L3 имелась возможность выбора трех целых значений L3 = {0,1,2}: «меньше нормы (средний диаметр гранул 15мм)» (L3 = 0), «норма (15 мм средний диаметр гранул 50 мм)» (L3 = 1), «больше нормы (средний диаметр гранул 50мм)» (L3 = 2).
Для оценки яркости факела L4 использовалось три значения L4 = {0,1,2}: «темный факел» (L4 = 0), «норма» (L4 = 1), «яркий факел» (L4 = 2).
Оценка запыленности L5 могла быть установлена в одно из двух значений L5 = {0,1}: «нормальный режим» (L5 = 0), «печь пылит» (L5 = 1). Затем полученные данные были сопоставлены со значениями информативных признаков, описанных в разделе 2.2. Оценке угла подъема из всех признаков лучше соответствует признак П(1) – угол верхней границы сегмента «материал» 1 (см. рис. 34); оценке температуры клинкера – признак П(3) – средняя яркость пикселей в области материала в печи (см. рис. 35); оценке размера гранул – признак качественного определения размера гранул П(6) (см. рис. 36); оценке яркости факела – признак П(7) – среднеквадратическое отклонение яркости пикселей всего изображения от средней яркости (см. рис. 37); оценке запыленности – признак П(10) – величина среднеквадратического отклонения гистограммы яркости пикселей сегмента «факел» от среднего значения (см. рис. 38).
Для признака П(1) можно построить четыре лингвистических терма (функции принадлежности) {L11, L12, L13, L14}, где L11 соответстует значению оценки угла подъема клинкера L1 = 0 («существенно меньше нормы»), L12 соответствует L1 = 1 («меньше нормы») , L13 соответствует L1 = 2 («норма» ), L14 соответствует L1 = 3 («больше нормы»). Для признака П(3) строится также 4 терма {L21, L22, L23, L24}, где L21 соответствует значению оценки температуры клинкера L2 = 0 («существенно меньше нормы (брак)» ), L22 соответствует L2 = 1 («меньше нормы (клинкер слабо подготовлен)»), L23 соответствует L2 = 2 («норма»), L24 соответствует L2 = 3 («больше нормы (клинкер перегрет)»).
Признак П(6) имеет три терма {L31, L32, L33}, где L31 соответсвует значению оценки размера гранул клинкера на выходе печи L3 = 0 («меньше нормы (средний диаметр гранул 15мм)»), L32 соответствует L3 = 1 («норма (15 мм средний диаметр гранул 50 мм)»), L33 соответствует L3 = 2 («больше нормы (средний диаметр гранул 50мм)»).
Признак П(7) содержит три лингвистических терма {L41, L42, L43}, где L41 – соответствует значению оценки яркости факела L4 = 0 («темный факел»), L42 соответствует L4 = 1 («норма»), L43 соответствует L4 = 2 («яркий факел»).
Для признака П(10) формируются два лингвистических терма {L51, L52}, где L51 соответствует значению оценки запыленности L5 = 0 («нормальный режим»), L52 соответствует L5 = 1 («печь пылит»).
Поскольку имеются статистические данные по взаимосвязи признаков П = [П(1), П(3), П(6), П(7), П(10)] и оценок L = [L1, L2, L3, L4, L5], целесообразно для каждой из составляющих вектора признаков П применить специально предназначенный для таких задач метод построения функций принадлежности лингвистических термов на основании статистических данных, описанный в [124].
Подсистема нечеткого вывода для мониторинга и советующего управления вращающейся печью с применением оценок параметров процесса обжига
Реализация приведенной UML-диаграммы осуществлена на языке C# в среде разработки Microsoft Visual Studio 2010 в виде программного модуля FuzzyInference.cs [130].
Программный модуль системы нечеткого вывода не имеет графического интерфейса, так как он предназначен для применения в составе программного комплекса системы мониторинга и оперативного управления вращающейся печью и от него требуется преобразование входного вектора вещественных переменных x в выходной вектор вещественных переменных y.
Например, при использовании основного метода fuzzyController (x, y) класса FuzzyInference, реализующего функциональность блока советующего управления подсистемы нечеткого вывода, для входного вектора из 3-х значений x = [-1, 40, 100], здесь 1-я составляющая – оценка состояния зоны спекания Y (усл. ед.), 2-я – период одного оборота печи Tоб (с/об), 3-я – относительное изменение температуры отходящих газов DTог (%). Вектор выходных значений y примет вид y = [60, 1, 69, -17.5, -42.5, 0], его элементы представляют собой советы по управлению печью: 1-й – относительное изменение расхода топлива DQт (%), 2-й – изменение режима вращения печи DTоб (усл. ед.), 3-й – расход подаваемого в печь шлама (сырья) QШ (м3/час), 4-й – изменение величины открытия шибера вентилятора общего дутья Zод (%), 5-й – изменение разрежения отходящих газов в пылеосадительной камере Pпк (мм. вод. ст.), 6-й – режим подачи управляющего воздействия (изменения расхода топлива и расхода шлама) MC (усл. ед.)
Интерпретация данного вектора происходит по мнемоническим названиям функций принадлежности, соответствующим найденным вещественным значениям. При этом выделяются требуемые действия и обосновываются причины их выбора. 147 Требуемые действия: - относительное изменение расхода топлива – «сильное уменьшение»; - изменение режима вращения печи – «установить период оборота печи намного больше нормы (тихий ход)»; - расход шлама – «установить намного меньше нормы»; - изменение величины открытия шибера вентилятора общего дутья – «сильное уменьшение»; - изменение разрежения отходящих газов в пылеосадительной камере – «сильное уменьшение»; - режим подачи управляющего воздействия (расхода топлива и расхода шлама) – «ступенчатое»; Причины: - оценка состояния зоны спекания – «сильно ослаблена (брак)»; - период одного оборота печи – «норма (полный ход)»; - относительное изменение температуры отходящих газов – «нет изменений (норма)».
Данные результаты соответствуют сформированной базе нечетких правил советующего управления Б, описанной выше в разделе 3.2, и отражают применимость разработанной программы для работы в составе автоматизированной системы управления вращающейся печью [131].
Оперативность принятия решений по управлению печью является важным показателем работы оператора. Так, в нормальном режиме работы печи оператор в соответствии с технологическим регламентом должен каждые 15 минут осуществлять визуальный анализ зон спекания и охлаждения печи через смотровое окно с помощью защитного стекла, при этом он подвергается воздействию высоких температур и клинкерной пыли. В случае различных нарушений работы печи, периодичность такого анализа повышается – он производится каждые 3 минуты.
Смотровое окно, через которое оператор должен наблюдать за процессами внутри печи, находится для разных печей ЗАО «Осколцемент» на расстоянии 10 м (для печей №2, №3) и 35 м (для печей №1, №4) от его рабочего места на пульте оператора. С учетом средней скорости ходьбы человека в произвольном темпе – 1,43 м/с [132], путь до смотрового окна и обратно занимает у оператора приблизительно 14 сек и 49 сек соответственно. Визуальный анализ в среднем занимает у оператора еще около 5 секунд.
При использовании разработанной автоматизированной советующей нечеткой системы управления вращающимися печами с применением технического зрения у оператора отпадает необходимость ходить к смотровому окну, а также осуществляется автоматическая оценка параметров процесса обжига в зонах спекания и охлаждения вращающейся печи. Длительность визуального анализа процессов сокращается до около 1 секунды, сколько занимает обработка и анализ одного кадра подсистемой технического зрения.
Сравнение с показателями работы разработанной автоматизированной системы в плане оперативности принятия решений по управлению печью представлено в табл. 24.
Таблица 24. Сравнение оперативности принятия решений по управлению печью с применением разработанной автоматизированной системы и без неё №пп Название параметра Печь №1 Печь №2 1. Периодичность требуемого визуального анализа процессов внутри печи в нормальном режиме 900 сек 900 сек 2. Периодичность требуемого визуального анализа процессов внутри печи при нарушениях режима 180 сек 180 сек 3. Расстояние от рабочего места оператора до смотрового окна 35 м 10 м 4. Суммарное время пути до смотрового окна и обратно и визуального анализа процессов в печи 19 сек 54 сек 5. Длительность визуального анализа процессов с помощью разработанной 1 сек 1 сек №пп Название параметра Печь №1 Печь №2 системы 6. Периодичность принятия решения по управлению печью на основе визуального анализа процесса обжига в нормальном режиме работы печи TВ1 919 сек 954 сек 7. Периодичность принятия решения по управлению печью на основе визуального анализа процесса обжига при нарушениях режима работы печи TВ2 199 сек 234 сек 8. Периодичность принятия решения по управлению печью с применением разработанной системы в нормальном режиме работы печи TA1 901 сек 901 сек 9. Периодичность принятия решения по управлению печью с применением разработанной системы при нарушениях режима работы печи TA1 181 сек 181 сек 10. Повышение оперативности принятия решения по управлению печью в нормальном режиме работы печи (TВ1A1)/ TВ1100% 1,96 % 5,56 % 11. Повышение оперативности принятия решения по управлению печью при нарушениях режима работы печи (TВ2A2)/ TВ2100% 9,05 % 22,65 %
В соответствии с данными из таблицы можно сделать вывод, что использование разработанной автоматизированной советующей нечеткой системы управления вращающимися цементными печами мокрого способа производства с применением технического зрения обеспечивает повышение оперативности принятия решения операторами по управлению печью в зависимости от расстояния до печи и режима её работы от 2 до 22,5 %.
Также необходимо отметить, что внедрение автоматизированной системы управления с применением технического зрения улучшает условия труда оператора печи, поскольку теперь ему нет необходимости непосредственно наблюдать за процессом обжига через смотровое окно и подвергаться воздействию вредных для здоровья факторов: температур свыше +260С и мелкодисперсной клинкерной пыли. Возникающее при эксплуатации системы некоторое повышение сенсорной нагрузки на оператора из-за наблюдения за процессом обжига на экране монитора является несущественным и перевешивается тем, что оценки процесса обжига формируются автоматически, что снижает интеллектуальную нагрузку на оператора, и увеличивает время на отдых в течение смены. Формируемые автоматизированной системой советы по управлению печью способствуют повышению качества принятия оператором управляющих решений. Кроме того, применение системы позволяет опытным операторам обучать менее опытных на основе сохраненных в базе данных изображений и оценок параметров процесса обжига, что отражает перспективы развития разработанной системы как интеллектуального тренажера.
