Введение к работе
Актуальность. Основные положения Стратегии национальной безопасности Российской Федерации до 2020 года диктуют необходимость обеспечения комплексной безопасности функционирования особо опасных и технически сложных объектов с учетом непрерывно изменяющейся природной и техногенной среды.
Опыт эксплуатации тепловых электрических станций (ТЭЦ) все больше подтверждает возрастающее влияние «человеческого фактора» на их эксплуатационную надежность, несмотря на широкое использование систем автоматического управления и аварийно-предупредительных средств оповещения. При этом непрерывное усложнение технических решений, которые находят свое применение в том или ином техническом объекте ТЭЦ, предъявляет требования к постоянному повышению квалификации обслуживающего персонала. Отмеченные факторы позволяют отнести данную сферу человеческой деятельности к числу информационно насыщенных.
Существующие классические методы уже не в полной мере позволяют получить приемлемые характеристики функционирования информационно-измерительных систем мониторинга. Вместе с тем эволюция вычислительной техники и средств коммуникации дает новые возможности обработки информации и повышает актуальность проблемы переноса части интеллектуальной сферы человеческой деятельности в сферу автоматизации технологических процессов и систем управления.
В этой связи возникает необходимость в разработке интеллектуального информационно-вычислительного комплекса для анализа и распределения потоков данных, полученных от систем мониторинга в режиме реального времени без участия эксперта. Это жизненно необходимо для обеспечения автономного функционирования системы мониторинга в условиях неполноты и неопределенности поступающей информации при наличии случайных возмущений внешней среды.
Создаваемая система должна давать объективную картину состояния, как всего объекта мониторинга, так и его отдельных элементов. Для прогнозирования, диагностики и принятия объективного решения по нивелированию возможных технических сбоев, аварий и катастроф необходимо из данных мониторинга выделять основные информативные параметры, которые определят достоверность измерения. Эти параметры должны подвергаться идентификации и группировке в кластеры для дальнейшей обработки соответствующими средствами измерения, экспертной оценки и сравнения с соответствующими критериями. Решение подобных задач невозможно без применения интеллектуальных методов обработки информации.
В настоящее время в данной области работает ряд ведущих
предприятий страны: ОАО «Научно-технический центр по безопасности в
промышленности», Федеральный научно-производственный центр НПО
«Марс», ФГУП Научно-исследовательский институт «Рубин», ОАО
Научно-исследовательский институт космического приборостроения,
Научно-производственный центр антитеррористической и
криминалистической техники «Спектр-АТ», Самарский государственный аэрокосмический университет им. С.П.Королева.
Наибольший вклад в решение научной проблемы управления сложных объектов внесен отечественными учеными: Борисенко К.П., Бугаевым А.С, Горкуновым Э.В., Евтушенко Ю.Г., Журавлевым Ю.И., Зубаревым Ю.Б., Ивановым КМ., Касапенко Д.В., Клюевым В.В., Ковалевым А.В., Леоновым Б.И., Матросовым В.Л., Оводенко А.А., Ткаченко СИ., Шахматовым Е.В., Шатерниковым В.Е.
Современные информационные технологии основываются на практическом внедрении знаний в самом широком смысле слова (форм, моделей, языков, знаковых конструкций и т.д.). Они служат для описания сложных технических объектов и повышают значимость решения проблемы интеллектуализации современных автоматизированных систем управления.
Таким образом, существующие тенденции широкого использования интеллектуальных методов обработки больших объемов данных, а также рост плотности и неопределенности информационных потоков при контроле состояния и функционирования сложных систем, приводят к необходимости создания интеллектуальной системы принятия решений при управлении таких особо опасных, технически и технологически сложных объектов народного хозяйства, как теплоэнергетические центры. Данное обстоятельство делает настоящее диссертационное исследование более чем актуальным.
Цель исследования. Повышение эффективности автоматизации и принятия решений при управлении сложными техническими объектами путем создания специализированного программного обеспечения и внедрения элементов искусственного интеллекта в автоматизированные системы управления и классификации на основе инструментария экспертных систем с формальным аналитическим аппаратом нечетких моделей знаний.
Для выполнения этой цели необходимо решить следующие задачи:
Анализ методологий, методов, моделей решения задачи автоматизации и принятия решений при управлении сложными объектами.
Разработать структуру системы автоматического адаптивного управления и ее формальное описание с использованием математического аппарата нечеткой логики.
3.Определить структуру базы знаний, состоящую из памяти истории управления и набора нечетких правил управления.
4. Разработать нечеткий алгоритм моделирования процесса распределения паровой нагрузки котельного оборудования на ТЭЦ с общей магистралью.
5.Решение задачи диагностирования тепловой электростанции на основе эксплуатационных технических характеристик агрегатных составляющих.
Методы исследований. В работе использованы методы теории распознавания образов, теории вероятностей и математической статистики, математического анализа, теории множеств, теории графов, математической логики, системного анализа, теории информации, искусственного интеллекта и построения баз данных и знаний.
Научная новизна.
Формализована концептуально-логическая, экспертная модель представления предметных знаний о техническом состоянии объекта, представляющая собой семантическую сетевую структуру данных, наделённую свойствами: иерархичности, модульности, объектно-ориентированности.
Разработаны алгоритмы работы системы и основных ее блоков на основе нечеткой логики: именно, блока принятия решений и блока формирования правил управления.
Разработанный математический аппарат нечеткой логики позволяет вводить в систему правила управления, полученные на основании априорных знаний экспертов, и выраженные в форме, близкой к естественному языку. Этим значительно повышается качество управления на начальном этапе работы системы и сокращается время самообучения.
Практическая ценность.
Практическая ценность диссертационной работы заключается в следующем:
Предложена методика управления работой котельного оборудования ТЭЦ с общей магистралью.
Предложенные модели и методы адаптивного управления котельного оборудования ТЭЦ с общей магистралью доведены до конкретных алгоритмов.
Сформулирован и обобщен комплекс требований к программному обеспечению автоматизированного управления котельным оборудованием ТЭЦ с общей магистралью.
Создано алгоритмическое и программное обеспечение разработанного метода автоматизированного управления ТЭЦ.
В результате теоретических исследований создан программный комплекс управления ТЭЦ.
Разработанные программные продукты позволяют реализовать сетевую концептуальную модель представления знаний.
Практическая значимость работы подтверждается соответствующими актами внедрения.
Реализация и внедрение результатов работы.
Разработанные программные средства входят в состав «Программного комплекса исследования модели нечеткого распределения паровой нагрузки между котлоагрегатами ТЭЦ с общей магистралью «ВИРТЭЦ-НЛ», который используется для принятия решения о режиме управления ТЭС в условиях неполной информации. На данное программное обеспечение получено свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ РОСПАТЕНТ № 2012611445 от 07.02.2012 г.
Данный программный продукт используется в научно-исследовательских работах в ЗАО "НВТ-Автоматика" (акт о внедрении). Разработанные методические принципы создания систем нечеткого управления использованы в учебном процессе при подготовке специалистов по специальности 220102 на кафедре «Автоматизированные системы управления и информационные технологии» Московского государственного университета приборостроения и информатики.
Достоверность полученных результатов. Достоверность полученных результатов подтверждена:
-экспериментальными данными и математическим моделированием предложенных методов на ПЭВМ;
-разработкой действующих программных средств, подтвержденных свидетельствами об официальной регистрации;
-результатами использования этих программ в ведущих организациях и предприятиях страны.
Апробация работы.
Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на кафедре «Автоматизированные системы и информационные технологии» Московского государственного университета приборостроения и информатики, на XIV Всероссийской научно-технической конференции «НИТ-2011» в г. Москве, на V всероссийской научно-технической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «ИММОД-2011» в г. С.-Петербург, на XV Всероссийской научно-технической конференции «Новые информационные технологии» в 2012 в г. Москве.
Публикации.
По результатам исследования опубликовано 8 научных работ, в том числе 3 статьи в периодических изданиях, рекомендованном ВАК РФ. Получено свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ в Российском агентстве по патентам и товарным знакам (РОСПАТЕНТ) РОСПАТЕНТ № 2012611445 от 07.02.2012 г.
Структура и объем работы.
Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения и списка литературы из 198 наименований и содержит 153 страницы машинописного текста, 28 рисунков и 16 таблиц.
