Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Особенности моделирования технологических процессов mпрядильного производства 8
1.1. Анализ структуры производственного процесса получения пряжи и сопровождающих его информационных потоков 8
1.2. Особенности задач управления технологическими процессами прядильного производства 22
1.3. Математические модели и данные технологических процессов прядильного производства 30
1.4. Выводы к главе 1 49
Глава 2. Решение задач идентификации технологических процессов прядильного производства 51
2.1. Аналитический обзор работ по проблеме идентификации технологических объектов 51
2.2. Метод локальной идентификации 74
2.3. Алгоритмы анализа структуры экспериментальных данных 84
2.4. Алгоритмы локальной линейной идентификации 95
2.4.1 .Описание алгоритмов локальной идентификации „95
2.4.2. Исследование алгоритмов локальной идентификации на гипотетических данных 101
2.4.2. Исследование алгоритмов локальной идентификации на реальных данных прядения 107
2.5 Выводы к главе 2 112
Глава 3. Методика решения задач управления технологическими процессами прядильного производства 113
3.1. Анализ методов принятия решений многокритериальное 113
3.2. Человеко-машинные процедуры решения задач прогнозирования 124
3.3. Человеко-машинные процедуры принятия решений по управлению процессами прядильного производства 133
3.4. Выводы к главе 3 140
Глава 4. Диалоговая система идентификации и управления технологической системой прядения 141
4.1. Характеристика прядильного производства как объекта моделирования 141
4.2. Структура диалоговой системы идентификации и управления 147
4.3. Процедура настройки системы идентификации и управления на проблемную область 153
4.4. Процедура решения задач идентификации 159
4.5. Выводы к главе 4 166
Общие выводы по работе 167
Список литературы 169
Приложения
- Анализ структуры производственного процесса получения пряжи и сопровождающих его информационных потоков
- Аналитический обзор работ по проблеме идентификации технологических объектов
- Анализ методов принятия решений многокритериальное
- Характеристика прядильного производства как объекта моделирования
Анализ структуры производственного процесса получения пряжи и сопровождающих его информационных потоков
Прядение — это совокупность процессов, с помощью которых из коротких и тонких волокон получают непрерывную нить большой длины (несколько км) определенной прочности и линейной плотности, называемую пряжей. Пряжа должна обладать малой неровнотоЙ по всем свойствам (числу волокон в сечении, прочности, линейной плотности, крутке и т.д.). Чтобы достичь этой цели используется длительный технологический цикл, который состоит в последовательном преобразовании структуры волокна и полупродуктов, где каждая последующая стадия характеризуется новой структурой, новым расположением волокон и новыми связями между ними. Таким образом, для получения готовой продукции (пряжи) из массы волокон исходный продукт (сырье) должен пройти несколько стадий обработки (каких и сколько зависит от конкретного способа прядения), при которых продукты технологии прядения подвергаются ряду процессов: разрыхлению, очистке, смешиванию, кардочесанию, вытягиванию [3].
В зависимости от назначения пряжу выпускают различной линейной плотности. Например, в хлопкопрядении, благодаря высокой прядильной способности хлопкового волокна, из него можно вырабатывать пряжу от 5 текс до 1000 текс:
- тонкая (менее 15,4 текс)
- средней толщины (15,4 - 33 текс) - большой толщины (более 33 текс)
Система прядения - это совокупность разнородных по конструкции и технологическому назначению машин, на которых последовательно перерабатывают сырье в пряжу. Системы прядения по совокупности частичных процессов и интенсивности их протекания подразделяются на кардные, гребенные и аппаратные. Различные системы прядения применяются для выработки пряжи определенного назначения и физико-механических свойств. Наиболее распространена кардная система прядения, она поддерживает три способа прядения - кольцевой, пневмомеханический и безверетенный (роторный или аэромеханический). По этой системе, например из средневолокнистого хлопка вырабатывается пряжа средней линейной плотности (15,4 - 33 текс).
Гребенная система применяется для выработки пряжи повышенной чистоты, прочности и ровноты, например, из тонковолокнистого хлопка пряжу малой линейной плотности (менее 15,4 текс).
Старые системы прядения имели большое количество переходов [4], что объяснялось несовершенством машин, малой мощностью вытяжных приборов, вследствие чего ленту, чтобы утонить до пряжи заданной толщины, должны были подвергать вытягиванию на нескольких этапах. Известно, что вытягивание продукта порождает его неровноту. Для уменьшения этого порока прибегали к сложению (дублированию). Но сложение - процесс противоположный вытягиванию, поэтому он лишь увеличивал необходимость последующего вытягивания. В результате ленту, предназначенную для выработки пряжи средней толщины, до прядильной машины вытягивали на трех переходах, а для выработки более тонкой пряжи - на четырех переходах.
Для современного хлопкопрядильного производства средней мощности состав основных переходов следующий [5j: - сортировочно-трепальный
- чесальный
- гребнечесальный (гребенная пряжа)
- ленточно-ровничный
- прядильно-крутильный
Приведем краткую характеристику процессов, происходящих на различных переходах производственного процесса получения пряжи [5].
На сортировочно-трелальном переходе осуществляется процесс разрыхления волокна, сущность которого заключается в уменьшении объемной массы совокупности спутанных текстильных волокон или в разделении этой совокупности на мелкие клочки. Процесс осуществляется с целью повышения эффективности очистки волокон от примесей, разъединения и смешивания волокон. В настоящее время применяют два механических способа разрыхления: расщипывание и ударное воздействие. При разрыхлении разрушается структура совокупности спутанных волокон, происходит выделение сорных примесей, т.е. процессу разрыхления сопутствует процесс очистки.
Аналитический обзор работ по проблеме идентификации технологических объектов
Одной из основных задач, возникающих при анализе функционирования технологического объекта и разработке его системы управления, является задача идентификации, которая в конечном счете состоит в построении адекватной ММ по экспериментальным данным "вход-выход", полученным в реальных условиях работы объекта [29].
Особую роль идентификация играет в задачах управления, которые просто немыслимы без построения соответствующей модели объекта управления. Причем методы идентификации должны быть работоспособными в условиях, характерных для реального производства. Применительно к задачам управления сложными ТП, какими являются процессы в прядени и, это означает, что модель приходится восстанавливать на основе ограниченного объема "зашумленных" экспериментальных данных и весьма расплывчатой априорной информации об объекте. Как уже упоминалось, "зашумленность" появляется из двух источников - ошибки регистрации значений характеристик объекта и большое количество неучтенных и неконтролируемых факторов.
Успешное решение задач управления существенно зависит от степени адекватности построенной модели. По имеющемуся статистическому материалу для одного и того же объекта можно построить много моделей разной степени адекватности в зависимости от выбора типа и структуры модели. Важным свойством ММ для управления является не только ее адекватность реальному процессу, но и способность адаптации к изменяющимся условиям производства. Эта проблема наиболее трудна в тех случаях, когда объект характеризуется сложностью и недостаточной изученностью связей между параметрами, ограниченными возможностями проведения экспериментов с ним. В этих случаях возрастает значение неформальных (экспертных) методов получения информации об объекте, а также адаптивных принципов построения модели [2].
Достижения современной вычислительной техники и широкое применение ЭВМ в системах управления устранили многочисленные трудности в практической реализации и использовании методов идентификации. Вместе с тем обнаружились более принципиальные и важные нерешенные вопросы. Это, во-первых, проблема комплексного подхода к методам идентификации и способам использования ее результатов в алгоритмах управления. Во-вторых, проблема создания методов идентификации, адекватных для реальной практики построения систем управления (особенно систем управления сложных технологических объектов), т. е. когда модель объекта приходится восстанавливать на основе ограниченного объема зашумленных экспериментальных данных и весьма расплывчатой априорной информации о внутренней структуре объекта. Во многих случаях указанные трудности еще более усугубляются из-за наличия дрейфа характеристик объекта.
В [30] обобщены основные требования к математическим методам построения моделей реальных объектов:
1). Универсальность. Возможность использования для любого объекта, независимо от наличия априорной информации. 2). Интерпретируемость. Математические методы должны быть ориентированы на возможность интерпретации получаемых результатов в терминах теоретических представлений о рассматриваемой системе.
3). Адаптируемость. Математические методы должны допускать возможность автоматической настройки параметров алгоритмов при изменении технологической обстановки.
Как указывается, эти требования становятся более очевидными по мере развития компьютерных систем статистической обработки многомерной информации,
Содержательно различные проблемы идентификации статических и динамических систем могут быть формализованы как задачи восстановления функции многих переменных, заданной своими экспериментальными значениями [29, 31]:
- на входе объекта фиксируются значения факторов X — (XVX2,...,XH): { XJ}"}=1, которые появляются в соответствии, вообще говоря, с неизвестной функцией распределения вероятностей Р(Х);
- на выходе объекта фиксируются соответствующие значения показателя Y: {Y } тн;
- предполагается, что существует отображение F: Х-Ьу, где F(JQ- заранее неизвестна.
Анализ методов принятия решений многокритериальное
При разработке системы управления чаще всего выдвигается требование единственного критерия. Однако для сложных технологических систем характерно наличие нескольких целей управления. В этом случае приходим к многокритериальной (векторной) задаче оптимизации, в которой качество функционирования системы оценивается набором критериев. Такие задачи оптимизации более точно, чем одно критериальные, отвечают реальным условиям разработки системы управления. Как уже отмечалось выше, в практике управления технологическими процессами прядильного производства довольно часто возникает проблема выбора решений, имеющих многоцелевой характер.
Принятие решений - это особый вид человеческой деятельности, направленный на выбор наилучшего способа достижения поставленной цели, который в большинстве случаев связан с учетом многих критериев, отражающих различные аспекты цели управления [75, 76]. Формализация условий такого выбора приводит к построению моделей оптимизации с несколькими целевыми функциями [75], т.е. к многокритериальной задаче оптимизации.
Предполагается, что, в общем случае, критерии являются противоречивыми, т.е. невозможно достижение оптимального значения одновременно по всем критериям. Обычно при проведении расчетов оказывается, что изменение параметров решения задачи X приводит к улучшению одного или нескольких критериев, в то время как значения других критериев в этих условиях могут ухудшаться. Возникает сложная задача выбора окончательного решения, которое связано с разрешением
неопределенности. В этом случае имеем задачу принятия решений в условиях неопределенности, обусловленной многокритериальностьго, которая не позволяет найти единственное объективно наилучшее решение. Таким образом, основными трудностями при решении подобных задач являются:
- необходимость учета большого количества противоречивых целей управления, т.е. возникает проблема оптимизации при векторном критерии;
- высокая степень неопределенности, обусловленная недостаточным уровнем информации для принятия обоснованного решения.
Рассмотрим задачу многокритериальной оптимизации. Пусть объект Т характеризуется вектором входных факторов:Х = (х},х2,...,х„) и набором показателей эффективности, являющиеся локальными критериями: F(x)= {У} } !....Ук) {х} = {а, х, Ь }є R" J = \,..л - область допустимых решенией; ,. =/Дл ), j = l,2,...k известные ММ локальных критериев. Требуется найти вектор значений факторов X11 &{х}, обеспечивающий наиболее предпочтительные значения локальных критериев.
Формальная модель многокритериальной оптимизации недостаточна для нахождения оптимального решения. Она позволяет существенно сузить область допустимых решений, оставив лишь эффективные решения, претендующие на оптимальность, иначе Парето-оптимальные решения [77]. Понятие оптимального по Парето решения представляет собой обобщение понятия точки максимума (минимума) в случае нескольких функций и является одним из основных понятий теории принятия решений при наличии многих критериев. Решение задачи векторной оптимизации X е {х} называется эффективным, если не существует другого допустимого решения Хе {х} такого, что ГіХ) ЦҐ),і=К..,к причем, хотя бы одно из неравенств является строгим (считаем, что fj(A -»max, і = 1,...,к). Таким образом, эффективные решения не хуже остальных решений из R" по всем критериям, а по некоторым критериям лучше.
Большинство методов векторной оптимизации решают задачу выбора в два этапа, каждый из которых представляет собой самостоятельную проблему теории векторной оптимизации: сужение области допустимых решений {х} путем построения множества эффективных решений (области Парето) -{х ) ; поиск предпочтительного решения X на области эффективных решений X" є {Xp l.
В литературе описано достаточное количество алгоритмов построения области Парето для дискретного множества [77, 78, 79]. В [80] приведены некоторые способы приближенного построения области Парето для непрерывного множества наблюдений.
Характеристика прядильного производства как объекта моделирования
В качестве объекта автоматизации рассматривается прядильное производство Московского хлопчатобумажного комбината "Трехгорная мануфактура". На комбинате используется гребенная система прядения, вырабатывается хлопчатобумажная нить двух видов: нить линейной плотности 10 (номер 100) из тонковолокнистого хлопка и нить линейной плотности 14.1 (номер 71.4) из ере дне волокнисто го хлопка. Для этого производства можно выделить несколько укрупненных технологических переходов (см. рис. 1.1), которые последовательно преобразуют исходное сырье - хлопковое волокно в готовую продукцию - хлопчатобумажную пряжу, производя следующие полуфабрикаты: холст, чесальную ленту, гребенную ленту, ровницу.
С целью создания информационного обеспечения автоматизированного управления на комбинате проведен анализ информационных потоков в технологии прядения. На протяжении всего технологического цикла происходит сбор данных по различным характеристикам ТП, значения которых в настоящее время фиксируются на ручных документах: данные лабораторных испытаний сырья, полуфабрикатов и пряжи, технологического контроля оборудования, контроля температур но-влажностных условий в цехах производства. Сформирован общий список характеристик технологического процесса, который приведен в таблице 4.1
