Содержание к диссертации
Введение
1 Состояние вопроса по управлению крупными воздухо- разделительными установками низкого давления, рабо тающими при переменной производительности по про дукт am раз деления 11
1, 1 Краткое описание технологической схемы воздухоразделительной установки КА-32 11
1.2 Литературный обзор 16
1.2.1 Публикации по управлению крупными воздухоразделительными установками 16
1.2.2 Публикации по разработке экспертных систем управления реального времени технологическими объектами 21
1.2.3 Краткие итоги литературного обзора 38
1.3 Цели и задачи исследования 39
2 Формирование знаний о предметной области для экс пертной системы управления реального времени воз ду- хоразделительной установкой 41
2,1 Основные этапы приобретения к извлечения знаний при разработке ЭСУРВ 41
22 Установка как объект управления 44
23 Приобретение знаний о статических свойствах 46
2.4 Приобретение знаний о допустимых режимах работы 48
2.5 Приобретение знаний об оптимальных режимах 55
2.6 Приобретение знаний о переводе с режима на режим, 70
3 Разработка базы знаний для экспертной системы управ ления реального времени воздухоразделительной устанокой , 74
3.1 Извлечение "гибридных" знаний о свойствах установки 74
3.2 Извлечение "гибридных" знаний о процессе перевода 83
3.3 Структурирование извлечённых знаний 86
3.4 Формирование базы знаний экспертной системы управления 92
4 Реализация экспертной системы управления реально го времени воздухоразделительной установкой 98
4.1 Управление установкой, функционирующей при переменной производительности 98
4.2 Выбор оболочки для экспертной системы управления 102
4.3 Описание знаний о переводе установки на другую производительность на языке представления знаний 110
4.4 Компиляция и реализация экспертной системы управления 116
Выводы и результаты работы 126
Основные сокращения и условные обозначения 128
Библиографический список использованной литературы 130
Приложение 154
- Публикации по разработке экспертных систем управления реального времени технологическими объектами
- Установка как объект управления
- Извлечение "гибридных" знаний о процессе перевода
- Выбор оболочки для экспертной системы управления
Введение к работе
В условиях рыночного производства чрезвычайно важным для промышленных предприятий является умение быстро и эффективно перестраивать свою работу в соответствии с запросами потребителей их продукции. При этом необходимо управлять технологическими объектами так, чтобы достигался наилучший, в некотором смысле, результат. Поскольку в настоящее время цены на энергию весьма высоки, а зачастую близки к мировым, то одной из главных задач тех производств, в составе себестоимости получаемой продукции которых доля энергетических затрат велика, является их экономия.
Повышение эффективности управления технологическими объектами на подобных производствах способствует этому. Актуальной является задача управления крупными воздухоразделительными установками (ВРУ), работающими в составе кислородных производств металлургических комбинатов. На энергоёмких установках большой мощности получают около 90% общего количества продуктов разделения воздуха, потребляемых в чёрной и цветной металлургии, а также в химической промышленности и промышленности минеральных удобрений, В известной степени можно сказать, что минимизация электрической энергии, затрачиваемой на разделение воздуха с целью получения требуемого количества целевых продуктов, эквивалентна минимизации их себестоимости.
Известно, что потребление продуктов разделения воздуха в условиях реального производства на металлургических комбинатах носит переменный характер, в то время как сами ВРУ обычно работают в режиме постоянной производительности. Последнее объясняется тем, что отечественные системы позволяют поддерживать лишь номинальный и близкие к нему технологические режимы. Соответственно, при большей, чем требуется потребителю, выработке целевых продуктов имеют место прямые потери электрической энергии на получение "ненужного" продукта.
5 Решение задач управления установками разделения на производстве в режиме реального времени и, в первую очередь, решение задачи перевода с одного технологического режима, соответствующего некоторой производительности по продуктам разделения» на другой режим, обеспечивающий новую производительность, невозможно с помощью традиционных методов. Действительно, при управлении должны использоваться математические модели статики и динамики установки, которые, однако, столь сложны, что при возможностях нынешних систем управления вычислительные затраты становятся несоизмеримыми со временем перевода. Поэтому необходимо разрабатывать нетрадиционные подходы и использовать новые информадионные технологии, которые помогли бы избежать упомянутых трудностей.
В последние годы приобрели большую значимость в разных сферах деятельности человека интеллектуальные системы и, в частности, экспертные системы (ЭС), основанные на знаниях экспертов, т.е. специалистов в конкретных областях человеческой деятельности. Среди них значительный интерес для целей управления технологическими объектами представляют динамические экспертные системы реального времени. В их архитектуру, по сравнению с обычными (статическими) ЭС, введены блоки моделирования внешнего мира, связи с внешним окружением и учета временной логики обрабатываемых событий. Эти системы могут играть роль советчика в автоматизированных системах управления, обладая при этом средствами самостоятельного извлечения знаний из поступающих данных.
Целью диссертации является создание экспертной системы управления реального времени (ЭСУ РВ) крупной воздухоразделительной установкой низкого давления КА-32, предназначенной для получения газообразного технического кислорода (с концентрацией не ниже 99,5 % 02) и газообразного чистого азота (с концентрацией примеси не выше 0,0005 % О2), входящей в состав кислородного производства на ОАО * гїоволипецкий металлургический комбинат",
Для достижения поставленной цели необходимо выполнить исследования, связанные с приобретением и извлечением знаний о работе установки при различных производительностях по продуктам разделения, описанием знаний на специальном языке представления знаний, разработкой базы знаний и выбором рациональной оболочки для ЭСУ РВ.
Отметим, что знания о работе установки можно получить от экспертов (производственников, обладающих большим опытом управления установкой) лишь в номинальном технологическом режиме и близких к нему. При этом, очевидно, что невозможно реализовать и исследовать в производственных условиях технологические режимы, которые соответствуют другим произво-дительностям по целевым продуктам. Поэтому необходим обширный вычислительный эксперимент на математических моделях, который позволил бы получить новые знания о работе установки во всм диапазоне изменения её производительности.
Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, выводов, списка использованной литературы и приложения,
В первой главе кратко описана технолошческаи схема воздухораздели-тельной установки типа КА-32 низкого давления с турбодетандером, предназначенной для получения в номинальном режиме 32 000 м3/ч газообразного технического кислорода и 22 000 м3^ газообразного чистого азота. Проведен литературный обзор научных работ по созданию экспертных систем в различных областях и, в первую очередь, динамических экспертных систем реального времени, используемых для решения задач управления. Проанализированы последние публикации, посвященные управлению установками разделения воздуха. Сформулированы цель диссертации и задачи, которые необходимо решить для её достижения.
Вторая глава посвящена проблеме формирования знаний о предметной области для разрабатываемой ЭСУ РВ, то есть выявлению свойств я особенностей объекта исследования с точки зрения последующего управления им.
7 Показано, что установку разделения можно представить в виде объекта
управления- С помощью её математических моделей получена информация о свойствах установки в технологических режимах из возможного диапазона работы, соответствующих различным производительностям по продуктам разделения. Из этой информации приобретены необходимые знания о чувствительности выходных переменных к входным воздействиям, наиболее эффективных управляющих воздействиях, свойствах областей допустимых управлений и алгоритмах перевода с режима на режим.
В третьей главе решаются вопросы, связанные с построением базы знаний для ЭСУ РВ установкой, то есть извлечением знаний из информации, полученной с помопгою математического моделирования и приобретённой от экспертов, выбором наиболее эффективной формы представления знаний и реализации их на специальном языке.
Извлечённые знания, названные «гибридными», позволили пространство изменения управляющих воздействий, разбить на подобласти, соответствующие разным комбинациям качественных характеристик получаемых целевых продуктов. Построен древовидный граф целей, аккумулировавший в себе все знания об управлении установкой. Для их представления была выбрана продукционная модель, в которой знания описываются в виде правил «условие - действие», используюпіая цепочку обратного логического вывода, Разработана совокупность правил продукций, реализация которых позволит переводить установку с режима на режим во всех исследованных случаях,
В четвёртой главе приведено описание ЭСУ РВ ВРУ, как составной части автоматизированной системы управления установкой, функционирующей в режиме переменной производительности.
На основе авализа инструментальных средств, используемых при построении экспертных систем, выбрана среди них оболочка, в наилучшей степени обеспечивающая решение всего комплекса задач, связанных с управлением установкой в процессе её перевода с режима на режим.
В приложение вынесен акт опытно-промыпгленного испытания результатов научно-исследовательской работы (НИР), проведённой сотрудниками кафедры «Информационные технологии в проектировании» Тамбовского государственного технического университета на ОАО «Новолипецкий металлургический комбинат».
Научная новизна работы, выносимой на защиту, заключается в следующем:
Разработан подход, позволяющий создавать экспертные системы управления технологическими объектами, работающими при переменном потреблении их продукции, который основан на «гибридных» знаниях, включающих как экспертные знания о некоторых режимах функционирования объектов, так и знания о других возможных технологических режимах, полученных с помощью математического моделирования.
Определена наиболее рациональная модель представления «гибридных» знаний, в качестве которой выступает продукционная модель, и разработана соответствующая система условий, реализация которых позволяет управлять установкой.
Извлечены знания из полученной от экспертов информации о работе ВРУ а режимах, соответствующих номинальной или близкой к номинальной производительностям по продуктам разделения, которые использованы при построении базы знаний ЭСУ РВ.
Извлечены знания из информации, полученной в результате проведения вычислительных экспериментов на математических моделях ВРУ, характеризующие её работу в режимах, отличных от номинального и близких к нему, которые использованы при построении базы знании ЭСУ РВ,
Разработана база знаний ЭСУ РВ, основа которой составляет совокупность продукционных правил с обратной цепочкой логического вывода.
При математическом моделировании, наряду с разработанными ранее математическими моделями отдельных аппаратов, входящими в состав моделей ВРУ» использована модифицированная математическая модель регенера-
тора, благодаря чему сократились общие вычислительные затраты на проведение «машинных экспериментов».
Практическая ценность результатов, полученных в диссертационной работе, заключается в следующем:
Разработанный подход к созданию ЭСУ РВ объектов, для которых характерна переменная производительность по целевым продуктам, не зависит от вида объектов, и, следовательно, может быть рекомендован для всех тех объектов, которые работают на производстве только в одном режиме, несмотря на переменный спрос их продукции.
Разработанная ЭСУ РВ установкой предназначена для управления процессом её перевода на новые технологические режимы и позволяет на практике перейти от работы только в номинальном или близких к нему режимах к фактической работе, обеспечивающей переменную производительность по продуктам разделения воздуха. Такая работа, которая ранее была просто не-возможна, значительно сократит прямые потери электрической энергии, а, следовательно, приведёт к снижению себестоимости получаемых продуктов.
Разработанная методология получения информации о работе установки в различных технологических режимах, извлечения из информации нужных знаний, их представления и построения базы знаний, является достаточно общей для воздухоразделительных установок и может быть применена, при небольшой доработке, учитывающей их специфику, к другим установкам разделения.
Основные результаты работы докладывались на XIV Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Смоленск, 2001 г.), XV Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Тамбов, 2002 г.), VIII и ГХ научных конференциях ТГТУ (Тамбов, 2003 и 2004 гг.),
Автор выражает свою искреннюю признательность за полезные консультации, полученные в процессе работы над диссертацией, начальнику кислородного производства ОАО "Новолипецкий металлургический комбинат"
1№
С.С. Сухареву, заместителю начальника кислородного цеха №2, к.т.н. Г.В, Кондратьеву, мастеру участяа СВ. Бизяеву, а также к.т.н., доц. Ю.В. Кулакову и К.Т.Н., доц. ВЛ. Лузгачёву.
Публикации по разработке экспертных систем управления реального времени технологическими объектами
Возрастающая сложность управления современными техническими системами делает необходимым использование наряду с традиционными методами управления, ориентированными на математические модели, новых интеллектуальных подходов, основанных на обработке знаний. Системы, ядром которых является база знаний или модель предметной области, описанная на языке представления знаний (ЯШ), в той или иной степени приближенном к естественному, называют интеллектуальными [55-62]. Чаще всего интеллектуальные системы (ИС) применяются для решения слабо формализуемых задач, в которых не применим традиционный математический аппарат. Наиболее распространенным классом ИС являются экспертные системы (ЭС).
Экспертные системы явились основным направлением исследований по внедрению новых информационных технологий в системах управления (СУ).
В общем случае под ЭС понимается компьютерная программа, которая моделирует рассуждения человека-эксперта в некоторой определённой области, используя для этого базу знаний (БЗ), содержащую факты и правила из предметной области, и некоторую процедуру логического вывода. Говоря об этих системах, следует помнить, что конкретная ЭС с заполненной БЗ имеет узкую прикладную направленность и может быть использована для решения конкретной задачи.
Более распространённым является использование понятия ЭС как совокупности инструментальных средств и программного механизма, реализующих обработку потоков поступающей информации в соответствии с текущим значением БЗ. В настоящее время выделяют ЭС общего назначения и проблемно-ориентированные ЭС.
В работе [63] проведен анализ состояния разработок, перспективы развития и использования ЭС, причины временных неудач при их внедрении. Отмечены этапы создания отечественных систем и дан сравнительный анализ роста качественных характеристик ЭС.
Необходимость создания теоретического базиса науки о методах разработки систем, основанных на знаниях (инженерии знаний), обоснована в работах [64 -70]. Их авторы - Поспелов Г.С., Поспелов Д,А., Попов Э.В., Шенк Р. и Минский М. являются ведущими спеїгиалистами в области искусственного интеллекта (ИИ) в России и за рубежом.
Класс "экспертные системы" сегодня объединяет несколько тысяч разнообразных программных комплексов, которые допускают классификацию по различным критериям. Например, можно классифицировать по основным задачам решаемым. ЭС:. инагнослика ппагвлзипоаанне щіелгилизкапия управление, проектирование, мониторинг, планирование, контроль, обучение и др. [74].
Для решения задач мониторинга, контроля и управления, которые наиболее близки нам, с точки зрения их использования в диссертационном исследовании, разумно использовать сочетание традиционных подходов с моделями и методами ИИ [68, 71, 72]. Другими словами, целесообразно строить динамическую экспертную систему управления реального времени (ЭСУ РВ) [73]. Термин "экспертная система" используется, чтобы подчеркнуть, что СУ строится на пока еще неформализованных знаниях экспертов и специалистов в области процессов управления [66, 67, 74 - 79]. Динамические ЭС реального временя Подробней и остановимся на работах, посвященных именно ЭСУ [80 -98].
При этом заметим, что при управлении сложными многофункциональ-ными динамическими системами, к которым относятся производственные системы, становится особенно актуальной проблема выбора решений. А сам процесс принятия решении по управлению производством часто осуществляется в условиях неопределённости и требует многовариантного анализа альтернативных решений. Задача серьезно усложняется, если производственные системы функционируют в нестабильных экономических отношениях, когда неопределённость в оценке производственной и рыночной ситуации очень высока.
В статье [81] выделен класс специальных управляющих систем, появившихся в последние годы на стыке двух теоретических дисциплин - теории автоматического управления (ТАУ) и теории искусственного интеллекта (ТИИ). Здесь приведены основные этапы з-волюции моделей автоматического управления и методов обработки знаний, на базе которых создаются управляющие системы с улучшенными динамическими характеристиками, спо собные к устойчивому поведению в условиях неопределённости используемой информации.
Новые возможности, появляющиеся при создании систем ситуационного управления, определяемые развитием исследований в области моделирования рассуждений, когнитивной графики и интеллектуальных систем управления (ИСУ) рассмотрены в работе [82].
Для поддержки решения таких неформализованных или трудно формализуемых задач, как управление сложными технологическими системами в условиях неопределённости, прогнозирование состояния сложных систем, диагностика в условиях неопределённости и др,, необходима новая структура ИС - интегрированная система поддержки принятия решений (ИСПР). Такая система, предложенная в работе [83], отличается от известных ИС тем, что включает в себя подсистему моделирования для создания формальных моделей предметной области при решении задач прогноза, БЗ предметной области для формирования гипотез, используемых при решении задач моделирования и поиска решений по управленню,
В монографии [85] поставлена и решена задача моделирования и управления технологическими процессами при больших изменениях нагрузки (до ста процентов) и других значимых воздействиях на его выходные переменные. Особое место занимают результаты исследования динамики процессов со встречнопересекающимися потоками в последовательно соединённых абсорбционных колоннах.
В статье [86] рассмотрена технология разработки некоторых элементов ЭС управления. Попытка использования нечеткой БЗ на нейронной сети для улучшения качества функционирования ректификационной колонны в установке первичной переработки нефти сделана в статье [87]. При этом поведение объекта управления описывается совокупностью продукционных правил. Сообщается, что синтезирована САУ с нейронной сетью для управления температурой колонны.
В [88] при разработке интеллектуальной системы поддержки решений, принимаемых в процессе управления производством, был выбран подход, который основан на нечетких моделях и алгоритмах управления, а также на методах имитационного моделирования, базирующихся на нейромоделях, Отмечается, что данная ИСПР пригодна для решения задач управления производством на различных уровнях системы (оперативное управление, стратегическое планирование, прогнозирование).
О разработке методологических основ использования систем искусственного интеллекта (СИИ) для управления гибкими многоассортиментными химическими производствами в условиях неопределённости сообщили авторы статьи [96],
В работе [97] обсуждены вопросы, связанные с разработкой ЭСУ для дистилляционной колонны, а именно: эффективность, гибкость и требования к ЭСУ, а также возможность её использования для обучения проектировщиков, инженеров, операторов и студентов. Сформулированы требования, предъявляемые к оболочке ЭС
Методология построения универсальной ЭС диагностики и ремонта, способной обучаться в процессе функционирования, описана в [98]- Существенным отличием предлагаемого подхода является "интеллектуализация" не через БЗ, как это делается в других системах, а через блок решателя, в котором содержатся алгоритмы, обеспечивающие автоматическое задание пространства поиска оптимального решения, основанного на эвристическом подходе к проблеме.
Установка как объект управления
Нетрудно показать, что установку разделения воздуха низкого давления КА-32, предназначенную для получения газообразных технического кислорода и чистого азота, в которой предварительно сжатый в компрессорах воздух, охлажденный и очищенный далее в регенераторах, а затем при низких температурах разделяемый а ректификационных колоннах на целевые продукты, можно условно представить в виде объекта управления (рис, 2.1),
С точки зрения решаемой в диссертации задачи установка характеризуется входной и выходной информацией. При этом в качестве входной информации — входных переменных здесь выступают задатіьіе значения производительности установки по техническому кислороду Vl и чистому азоту V , а также их концентрации у3к и у3А. Выходная информация - выходные переменные характеризуются текущими значениями концентраций технического кислорода ук f чистого азота уА и отбросного азота уОА \ Управляющие воздействия - расходы воздуха Ув, грязной азотной флегмы G и чистой азотной флегмы Сфл t соответственно. Кроме управляющих воздействий в процессе перевода установки с режима на режим могут изменяться также текущие значения отборов целевых продуктов, т.е. УкиУл. Концентрация уол характеризует содержание кислорода в отбросном азоте и может быть использована в качестве показателя, характеризующего эффективность ведения технологического процесса. заданные концентрации технического кислорода и чистого азота; Гв -расход воздуха в установку; G , G - расходы грязной и чистой азотной флегмы; VK— расход технического кислорода; Fj-расход чистого азота; уК} Таким образом, в процессе управления могут варьироваться пять переменных и, кроме того, после их задания, при необходимости, рассчитывается время гц переключения регенераторов.
Описанные переменные присутствуют в математических моделях ВРУ, которые были использованы для проведения обширного "вычислительного эксперимента , С их помощью в диссертации получены различные знания о работе установки в технологических режимах, соответствующих различным производительностям по целевым продуктам.
При этом использованы модели установки, в которых аппараты представлены в виде отдельных модулей (математических моделей), соединенных наборами данных, характеризующими материальные и тепловые потоки. Описание модулей и моделей установки в целом и некоторых свойств ВРУ приведены в работах Шамкина В Л., Адамова В.Г., Кулакова ЮЛ., Лузгачёва В.Н. и Рожинского Б.И. Нами модифицирован модуль «регенератор», в котором за счёт применения некоторых аналитических зависимостей при нахождении начального распределения температуры насадки по высоте регенератора, удалось сократить время его расчёта, и, соответственно, уменьшить время расчёта установки, а следовательно и общие временные затраты на "вычислительный эксперимент".
В данном случае нас интересует чувствительность выходных переменных установки ук, ул уол, а также координат состояния — концентраций чистой хіл и грязной ХфЛ азотной флегмы, характеризующих процесс разделения в ректификационных колоннах, к варьируемым переменным, а также выявление наиболее эффективных управляющих воздействий. При этом рассматривается весь возможный диапазон изменения производительности установки,
Определение чувствительности осуществлялось по статическим харакг теристакам, которые строились следующим образом. Для каждой из серий проведенных по математической модели расчетов значения всех варьируемых переменных, кроме одной, оставались постоянными, а значения выделенной переменной изменялось в пределах допустимого интервала с некоторым шагом.
Показано, что с увеличением (уменьшением) расхода воздуха Уа в установку происходит следующее: концентрации чистой х и грязной х азотной флегмы уменьшаются (увеличиваются); концентрации отбросного уОА и чистого уА азота вначале уменьшаются (увеличиваются), а затем растут (уменьшаются); концентрация газообразного технического кислорода ук вначале увеличивается (уменьшается), а затем снижается (возрастает). Таким образом, зависимости x tx от в носят монотонный, а зависимости уол,
С увеличением (уменьшением) расхода чистой азотной флегмы 0 л: концентрации, ,т 71 у0А монотонно растут (уменьшаются); концентрация уА сначала уменьшается (растёт), а затем растет (уменьшается); концентрация ук сначала растет (уменьшается), а затем уменьшается (растёт). Таким образом, последние две зависимости являются экстремальными. При значении расхода G выше 1575 [кмоль/ч] происходит провал жидкости через отверстия ситчатых тарелок в верхней секции верхней ректификационной колонны.
При увеличении (уменьшении) расхода G грязной азотной флегмы: концентрации х и x j, монотонно растут (уменьшаются); концентрации УОА У А сначала уменьшаются (растут), а затем растут (уменьшаются); концентрация ук сначала растет (уменьшается), а затем уменьшается (растет). Следовательно, здесь также имеют место экстремальные зависимости.
Увеличение (уменьшение) расхода УА газообразного чистого азота приводит к повышению (снижению) концентрации yOAt уА, ук. При значениях У4 810 [кмоль/ч] в верхней секции верхней ректификационной колонны происходит провал жидкости на тарелках. Изменение расхода VA на концентрации X JJ , х фд влияния практически не оказывает На значения концентраций хФЛ, х ФЛ изменение расхода Ук не оказывает влияния, а концентрации у , уА, ук с увеличением (уменьшением) VK уменьшаются (увеличиваются).
В результате проведенных исследований можно сделать следующие выводы: Зависимости концентраций уш, уд, ук от расхода Ув , концентраций УОА У к от расхода С#л и концентраций уОА, уА ук от расхода 0#л имеют экстремальный характер. Наличие экстремума характеризует изменение знака в окрестности экстремальной точки коэффициента усиления объекта по соответствующему каналу, и это обстоятельство должно учитываться при управлении установкой.
Для регулирования концентрации ук наиболее предпочтительным является изменение расхода Ук концентрации уА— изменение расхода VA , а концентрации х и х можно регулировать, изменяя расходы Vs G%# и G . Для регулирования температуры воздуха на выходе регенераторов мо гут быть использованы Ув итд. Изучаются свойства установки в широком спектре изменения производительности, которые характеризуют потенциальные возможности её управления. Для каждою исследуемого режима построены, так называемые, область sozrytTTHiffiHA рщпот&знк fSFfS} тайуьгкй. Под ОДУ понимается [233] некоторая область в трехмерном пространстве изменения независимых управляющих воздействий Ув, С#л и С#л, со ответствуюгцая её заданной производительности У%, У по продуктам разделения воздуха, реализация управляющих воздействий внутри которой обеспечивает качество получаемых продуктов разделения в установке не хуже заданного, т.е. yKty K= 99,5 %Ог и уА у\ = 0,0005 Исследованы 9 технологических режимов из рабочего диапазона установки (см. рис. 2.2), определяемого —30% —+10% от номинальной производительности. Режимы заданы множествами: У]— {1080, 980, 880) и У# = {1300, 1430, 1550} [кмоль/ч], характеризующими производительности по азоту и кислороду, соответственно. При этом технологический режим 5 с производительностью У = 980, V = 1430 [кмоль/ч] является номинальным. На рис, 2.3 - 2.11 представлены области допустимых управлений для этих режимов. Все ОДУ изображены в виде наборов их сечений пло- скостями, параллельными координатной плоскости 0дОУв, для которых характерно выполнение соответствующих равенств ОфЛ = const. При построении ОДУ для какого-либо режима потребления, характеризуемого У и У3А , величина G f оставалась постоянной, а значения Ув и С изменялись. ОДУ построены в одинаковом масштабе, что облегчает их анализ и сравнение. В общем случае ОДУ ограничены поверхностями равного уровня концентрации з4=99,5%Оги ул = 0,0005%О2. В отдельных случаях они ограничиваются также н плоскостями, параллельными координатной плоскости G j,OVB для которых характерно выполнение соответствующих равенств
О д = G 1, где G — максимально возможный для конкретного технологического режима расход чистой азотной флегмы. Превышение значения & л приводит к провалу жидкости на тарелках в верхней секции верхней ректификационной колонны.
Извлечение "гибридных" знаний о процессе перевода
В результате математического моделирования процессов, связанных с переводом установки с режима не режим, и консультаций с экспертами, получены, проанализированы и извлечены необходимые для разработки ЭСУ РВ знания.
Поддержание нормального технологического режима работы установки при конкретной производительности по целевым продуктам и особенно процедуры перевода связаны с возможностью возникновения различных ситуаций, в которых должны выполняться определённые действия. Рассмотрим лишь некоторые из этих ситуаций.
Вначале опишем рабочие ситуации, связанные с несколькими из девяти возможных комбинаций с концентрациями целевых продуктов (см. табл. 3.3), в терминах качественных характеристик, введённых в табл. 3.1.
Если концентрация кислорода ук низкая и концентрация азота ул высокая (средняя), то либо уменьшают расход детандерного воздуха Уд , либо уменьшают расход кислорода VKi с одновременным уменьшением расхода грязной флегмы Офд в верхнюю колонну. При этом более предпочтительным из двух действий является первое.
Если концентрация азота ул низкая и концентрация кислорода ук высокая (средняя), то: либо увеличивают расход чистой флегмы ОфЛ, идущий на орошение верхней колонны, при условии, что её концентрация является хорошей; либо увеличивают отбор кислорода Ук. При этом следствием изменения отбора кислорода из колонны является увеличение содержания азота в колонне и, естественно, улучшение концентрации чистого азота уА . Предпочтительным из этих двух действий является второе.
Рассмотрим теперь случаи, связанные с изменением отборов целевых продуктов. При необходимости повысить производительность установки по техническому кислороду V могут возникнуть несколько ситуаций.
Например, если концентрация кислорода ук средняя и концентрация азота уА средняя, и отбор чистого азота равен требуемому, то есть VA = УА t и отбор кислорода меньше, чем заданный, то есть VK У , то необходимо выполнить следующие действия: либо увеличить отбор кислорода Ук до значения, при котором концентрация кислорода ук уменьшилась в допустимых пределах, либо увеличить давление воздуха Рв на входе в установку. Заметим, что давление воздуха Рв на входе в установку (см. рис. 1.1), непосредственно связанное с изменением расхода воздуха Ув , поступающего в компрессор, определяется значением температурного напора в конденсаторе и значением сопротивления гидравлического тракта от входа в установку до конденсатора. Для того чтобы обеспечить необходимое количество воздуха Уа , подаваемого в установку, требуется создать такое давление Рв , которое, с учётом сопротивления гидравлического тракта, создавало нужный температурный напор в конденсаторе. Если имеет место другая ситуация, когда концентрация кислорода ук средняя и концентрация азота уА средняя и отбор чистого азога равен требуемому, то есть УА = УА , и отбор кислорода больше, чем заданный, то есть Ук У% t то необходимо снизить давление воздуха Рв . Когда необходимо увеличить отбор чистого азота УА, его увеличивают, несмотря на некоторое снижение концентрации азота уА. При этом предел увеличения отбора УА связан с условиями незабиваемости регенераторов, поскольку увеличение отбора УА приводит к снижению расхода отбросного азота УОА, который проходит по насадке регенераторов и выносит осевшие на ней примеси, содержащиеся в воздухе.
Когда необходимо увеличить отбор кислорода Ук, то его также увеличивают, даже, несмотря на некоторое снижение концентрации кислорода ук.
Изменение расхода грязной азотной флегмы С я, имевшее место в ранее рассмотренных ситуациях, а также и в других случаях, может осуществляться двумя способами: либо производится совместно с регулированием давления воздуха Рв , причём при снижении G j уменьшается и расход воздуха (снижается давление на входе в установку Рд ); либо производится изменением расхода детандерного воздуха Ул, причём, увеличивая Ул , уменыпа В диссертация исследованы все ситуации, возникающие в процессе работы установки в установившихся технологических режимах и при её переводе на новую производительность по продуктам разделения.
Важным является то, что система управления воздухоразделигельной установкой КА-32 в процессе перевода представлена только следующими контурами автоматического регулирования технологических переменных: уровень жидкости в нижней ректификационной колонне регулируется дроссельным вентилем кубовой жидкости- уровень жидкого кислорода в выносном конденсаторе регулируется своим дроссельным вентилем; температурный режим регенераторов регулируется с помощью системы "АСТРА". Это обеспечивает устойчивость технологического процесса разделения воздуха в переходных режимах.
Используя знания второй главы» экспертные и "гибридные" знания из предыдущего параграфа, можно разработать процедуру перевода установки с любого технологического режима на любой другой возможный.
Очевидно, что при переводе на технологический режим, соответствую щий новой производительности по продуктам разделения VK и VA , нельзя, за редким исключением, сразу установить значения отборов = и = V] и выставить новые значения управляющих воздействий V B, G-JJ и G . Такое изменение, во-первых, может привести к резкому и недопустимому ухудшению концентраций кислорода ук и азота уА t когда и установка выйдет за пределы РОДУ, а во-вторых, она может просто потерять устойчивость.
Поэтому необходимо постоянно анализировать текущее состояние установки и на основе этого принимать решения. В связи с этим, после тщательного анализа различных алгоритмов перевода, применяемых в производственных условиях, была разработана процедура перевода установки с любой про изводительности на другую, учитывающая её конкретное состояние в данный момент времени.
Поясним некоторые ключевые моменты. Вначале, при переводе установки на другой режим необходимо сделать некоторый запас 1 по концентрациям кислорода ук и азота уА. Дли этого обычно увеличивают расход воздуха VB в установку, таким образом, чтобы ук возросла до определенного значения, позволяющего при последующем изменении отборов целевых продуктов или управляющих воздействий не выходить за предельт ОДУ. При этомувеличение Vs не должно привести к нарушению границ РОДУ по другому продукту, поэтому увеличивать Ув необходимо пошагово. Далее обычно увеличивают расход чистой азотной флегмы G до тех пор, пока концентрация азота уА не приобретёт нужный "запас" для последующих действий.
Изменяя, таким образом, расходы воздуха Vs и чистой азотной флегмы СфЛ t мы стремимся попасть "вглубь" РОДУ и ОДУ, что позволяет нам иметь определённую свободу и уверенность при принятии решений.
Когда необходимые "запасы" по концентрациям продуктов разделения достигнуты, изменяют на некоторую допустимую величину отборы по азоту УА или кислороду VK. После этого установка имеет уже другую область допустимых управлений, где можно изменять расход грязной азотной флегмы
GQJ, . Если при этом нужная производительность vl и У\ по целевым продуктам была достигнута, то G можно изменять до оптимального значения G . Если требуемый режим потребления не достигнут, то надо вновь попасть в "глубину" уже новой области и г. д.
Выбор оболочки для экспертной системы управления
Как уже отмечалось в первой главе, применение экспертных систем (ЭС) в настоящее время является достаточно новым и перспективным направлением при решении задач управления, контроля, прогнозирования и других практически значимых проблем. По мнению специалистов, в недалекой перспективе ЭС будут играть ведущую роль при проектировании, разработке-, шроизводртве., аеппепелении апанаже., шпдержки.к вгаїяния. \jQrcyr-, поэтому в настоящее время интенсивно разрабатываются и уже создан ряд инструментальных средств, позволяющих строить ЭС.
Одним из основных инструментальных средств для построения ЭС являются оболочки. Они позволяют при помощи правил и специальным образом формализованных языковых конструкций, построить собственную ЭС, отвечающую заданным требованиям,
Оболочки могут быть использованы для построения как статических, так и динамических ЭС. Статические ЭС а основном решают вопросы прогнозирования и планирования, оказывают помощь в разработке производственных объектов. Динамические ЭС позволяют решать более широкий круг задач, например, таких как, мониторинг в реальном масштабе времени, управление производственными процессами» системы обнаружения неисправностей и т.д.
Попытки создания систем, позволяющих работать со знаниями, предпринимались еще в 60-х годах. Однако технические характеристики вычислительных систем того времени, сравнительно небольшой набор языков программирования и трудность в формализации знаний не позволили создать полноценную работоспособную систему. Несмотря на это, работа по исследованию проблемы использования знаний (искусственного интеллекта) продолжалась, и в 70-к годах были разработаны экспертные системы, дававшие заключения, которые с большой степенью вероятности совпадали с заключениями реального человека - эксперта.
Одним из ярких примеров такой системы является MYCIN, разработанная как консультационная программа, оперирующая знаниями в области заболеваний крови [226]. Тесты MYCIN показали, что 72% рекомендаций, сделанные системой по 15 реальным заболеваниям, оказались верными. Несмотря на неплохие результаты работы, MYCIN была всё же экспериментальной исследовательской системой. Тем не менее, она дала сильный толчок к дальнейшему развитию ЭС.
В частности, MYCIN в 1980 году была создана оболочка EMYCIN, позволяющая не привязываться к определенной области знаний (в данном случае медицине), а строить систему в любой другой предметно - независимой области- Однако ЕМУСШ уже устарела и не удовлетворяет требованиям, предъявляемым к современным программным продуктам.
Одно из них - возможность построения ЭС, в которой предусмотрен прямой и обратный логический вывод. Другими важными требованиями считаются возможность работы совместно с нейронными сетякга и возможность построения имитационной модели. Моделирование знаний должно быть объектно-ориентированным. Немаловажное значение имеет хорошо продуманный интерфейс для работы с программой, совместимость с различными вычислительные платформами, помощь и поддержка пользователя.
Параллельно с EMYCIN в конце 70-х — начале 80-х годов, были разработаны такие оболочки, как: EXPERT, KAS, HEARSAY, AGE и т.д. В основном их организация напоминает EMYCIN, но существует ряд отличий. Например, система KAS работает непосредственно с сетевыми структурами, а основной особенностью HEARSAY — Ш является возможность представления конкурирующих решений.
В отличие от EMYCIN, которая предоставляет готовую скелетную форму, были разработаны специальным образом формализованные языки, позволяющие строить системы, основанные на знаниях. Примером может служить язык QPS5, который содержит механизмы представления и управления знаниями и напоминает язык Лисп.
Заметим, что все перечисленные выше оболочки, созданные более 20-ти лет назад, практически не адаптированы к современной вычислительной технике и не в полной мере удовлетворяют предъявляемым к программным продуктам требованиям. Сейчас они представляют скорее исследовательский интерес и полезны как примеры для собственной разработки, поскольку в них заложены основные принципы построения оболочек и собственно экспертных систем ,[226
Коммерческое использование ряда разработанных при помощи оболочек ЭС в различных отраслях промышленности дало неплохие результаты. В связи с этим примерно с начала 90-х годов началось распространение ЭС, причем в последние годы динамические ЭС все больше вытесняют статические,
Естественно, что с распространением систем, основанных на знаниях, развиваются и инструментальные средства для их построения. Например, оболочка G2, разработанная в 1988 году фирмой GBNSYM, уже имеет несколько версий,
При выборе инструментального средства нельзя однозначно сказать, какая оболочка из имеющегося набора оболочек, более всего подходит к созданию конкретной ЭС. Это связано с тем, что стоимость отдельно взятой оболочки высока, и у разработчика нет возможности попробовать сразу несколько инструментальных средств. Зачастую делают выбор только основываясь на опыте применения конкретного программного продукта в различных отраслях промышленности, и на описаниях, которые можно найти в литературе или посредством глобальной сети Интернет.
Заметим, что описания, сделанные самой фирмой - разработчиком (а таких большинство), носят рекламно-информационный характер и освещают возможности оболочек однобоко. Рассмотрим какой-либо пример. Так на сайте компания Logic Programming Associates Ltd рассматривается их основной продукт в области экспертных систем - оболочка FLEX. Приведено достаточно подробное описание, в котором, однако, отсутствуют указания на недоработки в системе (во FLEX плохо разработан интерфейс пользователя, отсутствует подсистема моделирования).
Далее опишем подробнее эту систему, взяв её за основу. Оболочка FLEX, как среда разработки ЭС различного назначения, поддерживается большим ЧИСЛОМ технических платформ (IBM PC, Macintosh, Sun) и работает под управлением различных операционных сред (DOS, Windows, Unix). Очень важным свойством FLEX является то, что оболочка предоставляет 106 возможность прямого и обратного логического вывода. Кроме того, в БЗ системы может быть записано неограниченное число фреймов, правил, процедур и вопросов. В ней также могут содержаться правила и отношения для выражения знаний о предметной области, экспертные функции, функции и действия для определения управляющего процесса, вопросы и ответы для конечного взаимодействия с пользователем,
Основной структурой БЗ в оболочке является фрейм и поэтому в системе реализована возможность наследования фреймов, как одиночного, так и множественного. Фрейм может иметь любое количество слотов, значения в которых можпо устанавливать по умолчанию. С фреймами могут быть ассоциированы процедуры, которые запускаются при изменении значений атрибутов фрейма.
Процедуры во FLEX бывают трех типов: процедуры демоны, запускаемые при выполнении условий; процедуры, запускаемые перед занесением значения в слот; процедуры, налагающие ограничения на значения слотов. Основой для какого-либо заключения в разрабатываемой ЭС являются правила, которые имеют вид: "имя правила - условие - действие". В ситуации, когда условию удовлетворяют несколько правил, используется механизм разрешения конфликтов. Механизм использует две стратегии выбора правил: исполнение первого правила, удовлетворяющего условию, или использование озеса» правила. Веса могут быть статическими и динамическими.
