Введение к работе
Актуальность работы.
Одним из основных направлений повышения эффективности функционирования и безопасности производственных комплексов является создание систем управления и поддержки принятия решений с идентификацией и прогнозированием развития сложных ситуаций.
Современные объекты характеризуются нелинейной, сложной структурой, а также неполнотой математического описания и неопределенностью знаний, как о самом объекте, так и действующих на него сигналах и помехах. При этом решение задачи идентификации связано с аппроксимацией объекта набором элементарных звеньев известной структуры и оценкой характеристик этих звеньев по данным нормальной эксплуатации. Примером такого подхода является использование моделей специальных классов, например моделей Винера, Гаммерштейна, Урысона, Заде и т.п. В это направление большой вклад внесли, помимо упомянутых выше исследователей, также П.Эйкхофф, Н.С.Райбман, В.Я.Ротач, В.С.Пугачев, Я.З.Цыпкин, К.Острем, С.Биллингс, М.Шетсен и др. Однако этот подход предполагает, что структура входо-выходного отображения систем хорошо известна.
В реальных ситуациях при неполноте информации об исследуемой системе для принятия решения применяется другой подход, сущность которого состоит в ослаблении зависимости решения задачи идентификации от ограничений, накладываемых априорными предположениями. Примерами такого подхода является использование методов статистической линеаризации, информационных и дисперсионных методов идентификации. В разработку этого подхода большой вклад внесли В.С.Пугачев, Н.С.Райбман, Х.Акаике, Л.Льюнг, Б.Н.Петров, И.Е.Казаков, Н.И.Андреев, и др. При моделировании систем различают также аналитические и экспериментальные методы составления математического описания исследуемых систем с применением различных комбинаций из указанных выше подходов.
При решении задач структурной идентификации особо важную роль играет проблема выбора информативных переменных. Фактически эта задача представляет собой первый этап структурной идентификации систем. При этом применение традиционных корреляционных и дисперсионных алгоритмов выбора информативных переменных не всегда оправданно, а в ряде случаев приводит к неверным результатам (О.В. Сарманов, А. Реньи и др.).
В связи с этим в работе развиваются состоятельные методы анализа и идентификации нелинейных систем, основанные на использовании обобщенных корреляционных функций и функциональной корреляции.
Актуальность исследований определяется необходимостью разработки теоретических основ, методик и практических рекомендаций по решению важной проблемы разработки состоятельных методов и алгоритмов структурной, непараметрической и параметрической идентификации и построению математических моделей, обеспечивающих
высокую эффективность современных систем управления и принятия решений в биотехнических системах.
Целью диссертационной работы является разработка методов структурно-параметрической идентификации сложных биотехнических систем, характеризуемых существенной нелинейностью, многомерностью и неполнотой математического описания объекта.
Достижение поставленной цели связано с решением следующих задач:
анализ проблемы выбора информативных переменных;
выбор информативных переменных для систем, описываемых полулинейными моделями;
разработка алгоритма последовательного включения переменных в рамках обобщенных регрессионных уравнений;
построение алгоритма выбора структуры модели на основе усредненных конечных разностей;
разработка методов структурной идентификации систем в классе линейных и полулинейных уравнений;
разработка методов, моделей, алгоритмов математического моделирования и оптимизации климатических режимов в промышленном птичнике для достижения максимального прироста и повышения качества мяса бройлеров при выращивании и вскармливании птиц;
разработка структурно-параметрической модели прогнозирования объемов выхода мяса бройлеров с учетом оптимальных технологических параметров в птичнике;
разработка информационной системы сбора информации и компьютерной системы регулирования климатических параметров в птичнике, таких как температура, влажность и загазованность;
- разработка рекомендаций по обеспечению оптимальных
климатических условий при вскармливании цыплят-бройлеров в
промышленном птичнике с целью оптимизации прироста.
Объекты исследования
В качестве объектов исследования были выбраны сложные нелинейные стохастические системы, функционирующие в условиях неопределенности, в частности, биотехнический комплекс по выращиванию бройлеров.
Научная новизна
1. Разработана методология структурно-параметрического
моделирования сложных нелинейных систем, основанная на состоятельных мерах зависимости между случайными величинами и процессами.
Показано, что классические алгоритмы выбора информативных переменных не всегда применимы для идентификации нелинейных стохастических систем и в ряде случаев приводят к неверным результатам.
Разработаны новые алгоритмы пошагового выбора информативных переменных для построения обобщенных линейных и нелинейных регрессионных моделей, в том числе модифицированные варианты метода последовательного включения и ступенчатого регрессионного метода.
На основе методов статистической линеаризации и функциональных преобразований получены необходимые и достаточные условия существования решения задачи идентификации нелинейных систем.
Разработан метод структурной идентификации на основе усредненных конечных и разделенных разностей.
Построен дисперсионный аналог метода статистической линеаризации. Показана его эффективность для решения задач идентификации в классе блочно-ориентированных моделей Винера и Гаммерштейна.
Построены модели промышленного птичника как большой биотехнической системы.
Практическая значимость и реализация результатов работы:
разработана информационно-управляющая система контроля и управления микроклиматическими параметрами при выращивании бройлеров в промышленном птичнике;
разработаны рекомендации по технологическим регламентам и рациональной организации процесса выращивания цыплят-бройлеров в птичнике, учитывающие влияние температуры и влажности на привес и качество мяса цыплят-бройлеров;
разработан программный комплекс компьютерной системы моделирования и управления температурно-влажностным режимом в птичнике с целью максимизации привеса цыплят-бройлеров при выращивании;
Разработанные технологические регламенты климатических режимов в птичнике прошли апробацию в птичнике №5 Петелинской птицефабрики в Московской области.
Предложенные методы применимы и для других биотехнических систем, например, животноводческих и тепличных комплексов, рыбопромысловых хозяйств.
Апробация работы:
Результаты работы были представлены на Всероссийской научно-технической конференции «Новые материалы и технологии - НМТ-2004», Москва, 2004; ХХХ-й Дальневосточной математической школе-семинаре им. акад. Золотова, Хабаровск, 2005; ХХХН-й Дальневосточной
математической школе-семинаре им. акад. Золотова, Владивосток, 2007; XXXTV-й Дальневосточной математической школе-семинаре им. акад. Золотова, Хабаровск, 2009; 3-rd International Conference of Information Technologies and Telecommunication. Ganja, Azerbaijan, 2007; 8-th International Conference on Operation Research. Habana, Cuba, 2008; Х-й Международной научно-практической конференции «Автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве», Углич, 2008; 7-th International Conference on Computer Science and Information Technologies. Yerevan, Armenia, 2009.; Конгрессе no интеллектуальным системам и информационным технологиям «AIS-ГГ09», Дивноморское, 2009; Третьей международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2009), Москва, 2009.
Публикации
По теме диссертации и результатам исследований опубликовано 13 печатных работ, в том числе 1 публикация в издании, рекомендованном ВАК для публикации результатов докторских и кандидатских диссертаций.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения и содержит 192 страницы основного текста, 33 рисунка, 13 таблиц, список литературы из 151 наименования и 20 страниц приложения.
