Введение к работе
Актуальность работы. Обеспечение продовольственной безопасности страны — одна из важнейших задач, успешное решение которой зависит от эффективного функционирования отраслей агропромышленного комплекса. В повышении эффективности использования зерноуборочных машин, рациональном использовании ресурса машин, повышении технологической надежности процесса уборки главная роль отведена техническому обслуживанию.
При использовании сложной уборочной техники одной из важнейших задач является технологическая настройка машины в полевых условиях. Задача настройки одного из основных агрегатов комбайна — жатвенной части — является сложной и слабоформализуемой. Ее решение полностью возлагается на оператора, зависит от его квалификации и умения принимать решения с учетом неопределенности информации о факторах внешней среды, а также сложности и недостаточной изученности взаимосвязей между внешними факторами уборки и параметрами жатвенной части.
Одним из перспективных направлений повышения эффективности функционирования агрегатов и систем комбайна является внедрение систем информационной поддержки интеллектуальной деятельности оператора, помогающих ему при проведении настройки, в том числе жатвенной части зерноуборочного комбайна в период уборки.
Исследования проводились в соответствии с заданиями научно-технических программ Министерства образования и науки РФ: ЕЗН 2008 — 2010 гг., тема № 1.1.08 «Исследование и моделирование взаимосвязей семантических пространств иерархической человеко-машинной системы, функционирующей в условиях неопределенности»; регистрационный номер 0120. 0804.155.
Цель исследований — повышение эффективности функционирования жатвенной части зерноуборочного комбайна, сокращение затрат времени на технологические простои и повышение сменной производительности комбайнов за счет применения метода информационной поддержки принятия решений при технологической настройке жатвенной части с использованием интеллектуальной информационной системы.
Объект исследований — жатвенная часть зерноуборочного комбайна и процесс ее функционирования.
Предмет исследований — закономерности процесса технологической настройки рабочих органов жатвенной части.
Научная гипотеза состояла в том, что повысить эффективность функционирования жатвенной части зерноуборочного комбайна при
наличии персонала невысокой квалификации и имеющихся технических средств возможно за счет использования системы информационной поддержки принятия решений оператору при технологической настройке.
Методы исследований. Для решения поставленных задач применялись методы системного анализа, теории нечетких множеств, теории искусственного интеллекта, натурного эксперимента и математической статистики. Для анализа моделей нечетких экспертных знаний использовался пакет прикладных программ Fuzzy Logic Toolbox, входящий в состав среды Mattab.
Научная новизна заключается:
- в выявлении закономерностей функционирования жатвенной
части зернокомбайна на основе структуризации нечетких экспертных
знаний с учетом различных типов информации (качественной и количе
ственной);
логико-лингвистическом представлении трех групп параметров жатвенной части и их взаимосвязей с факторами внешней среды, позволяющем получить адекватные модели экспертного оценивания признаков предметной области «настройка жатвенной части»;
аналитическом описании факторов внешней среды и параметров жатвенной части в виде функций принадлежности с определением их вида и параметров;
построении моделей отношений семантических пространств факторов внешней среды и регулируемых параметров жатвенной части, позволяющих реализовать механизм нечеткого вывода решений при технологической настройке жатвенной части.
Техническая новизна подтверждается свидетельствами о государственной регистрации программ для ЭВМ и баз данных в Роспатенте № 2009620520 зарег. 21.10.09; № 2009614549 зарег. 26:08.09, № 2009613113 зарег. 16.06.09.
Практическая ценность заключается в повышении эффективности функционирования жатвенной части и, как следствие, зерноуборочных комбайнов.
Разработаны инженерная методика и программные средства формализации экспертных знаний предметной области — предварительная настройка жатвенной части —, используемые при построении базы знаний и механизма вывода решений информационной системы.
Разработана информационная система, основанная на нечетких экспертных знаниях для решения задачи предварительной настройки жатвенных частей зернокомбайнов. Данная система обеспечивает полноту
реализации информационной поддержки принятия решений при управлении жатвенной частью зернокомбайна, что позволяет повысить надежность выполнения технологического процесса и, как следствие, снизить потери зерна, увеличить сменную производительность комбайна, повысить эффективность уборки при наличии специалистов различной квалификации.
Основные результаты и положения, выносимые на защиту диссертации:
-
Закономерности влияния факторов внешней среды на регулируемые параметры жатвенной части в виде моделей нечетких отношений рассматриваемых признаков.
-
Структуры формализованных нечетких экспертных знаний факторов внешней среды, показателей качества уборки и параметров жатвенной части в виде логико-лингвистического описания предметной области.
-
Метод предварительной настройки параметров жатвенной части зерноуборочного комбайна на основе интеллектуальной информационной системы.
-
Методика и алгоритм процесса принятия решений по предварительной настройке параметров жатвенной части на основе нечеткого логического вывода.
-
База знаний по предварительной настройке параметров рабочих органов жатвенной части.
Реализация результатов исследования. Результаты исследований внедрены в агрофирмах: Технический центр «Дон»; Сервисный центр «Техноком»; ООО «Бизон-Сервис» (Ростовская область); ОАО «Кавказ»; СПК «Большевик» (Краснодарский край); 000 «Сервисный центр «Югпром» (Ставропольский край); 000 «Торговый дом «Донснаб» (Украина). Результаты исследований используются Министерством сельского хозяйства и продовольствия Ростовской области в системе информационно-консультационного обеспечения АПК, а также применяются в учебном процессе РГАСХМ и ДГТУ (г. Ростов н/Д).
Апробация работы. Материалы исследований доложены и одобрены на научных конференциях: Ростовской-на-Дону государственной академии сельскохозяйственного машиностроения (2007 — 2009 гг.); международной научно-технической конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании» (г. Пенза, 2007 г.); международных научно-практических конференциях «Состояние и перспективы развития сельскохозяйственного машиностроения» в рамках 11-й и 12-й международных Агропромышлен-
ных выставок «Интерагромаш-2008» и «Интерагромаш-2009» (г. Ростов-на-Дону, 2008, 2009 гг.); научно-технической конференции Донского государственного технического университета (2009 г.); международной научно-технической конференции «Ресурсосберегающие технологии и инновационные проекты в АПК» (г. Зерноград, ВНИПТИМЭСХ, 2009 г.); 1-й международной научно-практической конференции «Инновации, качество и сервис в технике и технологиях» (г. Курск, 2009 г.); научно-практической конференции Азово-Черноморской государственной агро-инженерной академии (г. Зерноград, 2009 г.).
Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 13 работах, в том числе: 1 статья в журнале, входящем в перечень ВАК, 3 свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ и баз данных.
Структура и объем диссертации. Диссертация включает введение, 5 глав, выводы, список используемой литературы из 98 наименований, в том числе 9 на иностранном языке. Работа изложена на 150 страницах, имеет 37 рисунков, 14 таблиц и 6 приложений на 60 листах. СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
