Синтез імітаційних навчаючих моделей для підготовки операторів хіміко-технологічних процесів

Размещено на http://www.allbest.ru/

Харківський національний університет радіоелектроніки

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук

Синтез імітаційних навчаючих моделей для підготовки операторів хіміко-технологічних процесів

Коваленко О.М.

05.13.07 - автоматизація процесів керування

Харків - 2011

Вступ

Актуальність теми. Технічний прогрес у хімічній промисловості пов'язаний з розробкою високоінтенсивних процесів, нових технологій й автоматизованих систем управління (АСУ) на базі засобів обчислювальної техніки. Аналіз сучасного стану хіміко-технологічних процесів (ХТП) свідчить про відсутність уніфікації в програмному забезпеченні завдань оперативно-диспетчерського керування, а також обчислювального обладнання, яким оснащені диспетчерські служби. В умовах постійного розширення переліку й масштабів розв'язуваних завдань керування, удосконалювання використовуваних засобів автоматизації й обчислювальної техніки різко підсилюється залежність ефективності керування від ступеня кваліфікації оперативно-диспетчерського персоналу.

У зв'язку із цим особливе значення й актуальність набуває проблема підготовки кваліфікованих операторів для керування об'єктами хімічної технології.

Рішення завдання підвищення якості навчання операторів полягає у використанні тренажерів, реалізованих на персональних ЕОМ, які дозволяють скоротити строки й підвищити рівень навчання, дати об'єктивну оцінку ступеня знань й здійснити професійний відбір. Основним завданням при розробці тренажерів є створення програмно-алгоритмічного забезпечення, що забезпечує генерацію технологічних ситуацій, керування процесом навчання, імітацію технологічного процесу, узгодження й контроль функціонування всіх підсистем тренажера.

Підвищення вимог до безпеки, надійності й ефективності функціонування хімічних виробництв робить необхідним проведення наукових досліджень по створенню тренажерних систем для навчання операторів хіміків-технологів.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконувалася відповідно до плану науково-дослідних робіт Харківського національного університету радіоелектроніки в рамках держбюджетної теми "Розробка засобів для дослідження мікропроцесорних систем управління" (ДР 0109U000664) згідно тематичного плану НДДКР Міністерства освіти й науки України, в якій автор брав участь як виконавець.

Мета і задачі дослідження. Метою роботи є синтез імітаційних моделей хіміко-технологічних процесів для навчання операторів-технологів.

Для досягнення зазначеної мети необхідно:

розробити прості та досить універсальні лінійні й параметричні моделі елементів хіміко-технологічних систем (ХТС);

розробити процедури оцінювання якості лінійних й узагальнених моделей ХТП;

синтезувати нестаціонарні моделі ХТП на основі адаптивного підходу;

дослідити й оцінити можливі втрати від керування динамічними об'єктами за допомогою їхніх статичних моделей;

створити інформаційне забезпечення імітаційних навчаючих моделей;

використати отримані теоретичні результати при вирішенні практичних завдань.

Предметом дослідження є адаптивні методи й процедури побудови математичних моделей хіміко-технологічних процесів.

Об'єкт дослідження - безперервні хіміко-технологічні процеси.

Предмет дослідження - адаптивні методи й процедури побудови імітаційних навчаючих моделей для підготовки операторів хіміко-технологічних процесів.

Методи дослідження: методи теорії автоматичного керування - для дослідження моделей і систем керування ХТП, методи теорії адаптивних систем - для розробки моделей досліджуваних процесів, рекурентні методи ідентифікації - для створення моделей нестаціонарних технологічних процесів, методи теорії оптимізації - для розробки ефективних процедур ідентифікації та управління, методи чисельного і натурного моделювання - для перевірки теоретичних результатів.

Наукова новизна отриманих результатів.

Уперше запропоновано процедури визначення якості лінійних моделей елемента ХТС й узагальненої лінійної моделі. Застосування даних процедур дозволяє визначити можливість використання лінійних моделей при вирішенні практичних задач.

Уперше досліджено особливості функціонування системи адаптивного керування й отримані умови зупинення процесу ідентифікації. Застосування отриманих результатів дозволяє визначити умови зупинення процесу корекції параметрів моделі, які використовуються з метою керування.

Уперше отримано оцінки втрат від керування динамічним об'єктом за допомогою статичної моделі. Застосування отриманих співвідношень дозволяє заздалегідь оцінити можливі втрати при використанні простих статичних моделей для управління динамічними об'єктами.

Одержали подальший розвиток адаптивні методи побудови математичних одно- і багатовимірних моделей ХТС, які засновані на рекурентному МНК та такі, що використовують різну кількість апріорної інформації. Застосування запропонованих факторизованих форм адаптивних методів ідентифікації є простим у реалізації і забезпечує стійкість процесу побудови математичних моделей.

Практичне значення отриманих результатів. Синтезовані в дисертації структури, моделі й алгоритми можуть бути використані при розробці систем керування безперервними об'єктами, а також при створенні тренажерних систем для професійної підготовки операторів, що здійснюють керування різними об'єктами.

Отримані в процесі дослідження результати знайшли застосування в Державному науково-дослідному й проектному інституті основної хімії "НИОХим" (м. Харків) при розробці АСУ ТП виробництва сульфату натрію (акт від 28.01.2004 р.) та Побужському феронікелевому комбінаті (акт від 14.10.2010 р.).

Матеріали даної роботи покладені в основу навчальних курсів "Автоматизація обробки експериментальних даних" та "Автоматизоване проектування електронних засобів" у Харківському національному університеті радіоелектроніки (акт від 15.09.2009 р.).

Особистий внесок здобувача. Всі основні результати, що виносяться на захист, отримані автором особисто. В опублікованих зі співавторами роботах здобувачу належать: в [1] - розробка алгоритму оцінювання для випадку, коли число рівнянь менше числа параметрів, що оцінюються, в [2] - одержання оцінки втрат при керуванні динамічним об'єктом за допомогою його статичної моделі, в [3] - синтез імітаційної моделі ХТС для навчання операторів-технологів, в [4, 7] - розробка підходу до побудови лінійної математичної моделі ХТС, заснованого на лінеаризації в області номінального режиму, в [5] - вибір ефективного значення параметра зважування інформації при дослідженні нестаціонарних об'єктів, в [6] - синтез алгоритму оцінювання нестаціонарних параметрів, в [8] - розробка архітектури тренажера, в [9] - розробка факторизованої модифікації алгоритму оцінювання, що забезпечує його обчислювальну стійкість, в [10] - одержання аналітичної оцінки точності керування динамічним об'єктом за допомогою його статичної моделі при наявності завад вимірів, в [11, 12] - розробка програмних моделей тренажерних систем, в [13] - побудова інформаційних моделей для вирішення задач управління та автоматизованого навчання, в [14] - побудова лінеаризованих моделей технологічних процесів.

Апробація результатів дисертації. Основні результати дисертаційної роботи доповідалися й обговорювалися на Міжнародній науково-технічній конференції "Проблеми мехатроніки в подальшому розвитку транспортних засобів і систем" (Харків, 2001), 7-й і 9-й Міжнародних конференціях "Теорія й техніка передачі, прийому і обробки інформації" (Харків, 2001, 2003), VI-й і VII-й науково-практичних міжнародних конференціях "Інформаційні технології в освіті та управлінні" (Нова Каховка, 2004, 2005 р.), 3-му Міжнародному радіоелектронному форумі "Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития". МРФ-2008 (Харків, 2008), IV-й Міжнародній науково-практичній конференції "Сучасні проблеми і досягнення в галузі радіотехніки, телекомунікацій та інформаційних технологій" (Запоріжжя, 2008), 9-й Міжнародній науково-технічній конференції "Проблемы информатики и моделирования" (Харків, 2009), Міжнародній науково-технічній конференції "Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем управління організаційно-технологічними комплексами" (Київ, 2009).

Публікації. За матеріалами даної роботи опубліковано 8 статей у журналах і збірниках, що входять до переліку ВАК України з технічних наук, а також 6 робіт в матеріалах міжнародних наукових конференцій.

Структура дисертації. Дисертація складається із вступу, п'яти розділів, висновків, списку використаних джерел та трьох додатків. Повний обсяг дисертації становить 190 сторінок; обсяг основного тексту - 142 сторінки; 22 ілюстрації (з яких 12 розміщено на окремих сторінках); 11 таблиць; список використаних джерел, що включає 102 найменування та займає 11 сторінок; три додатки на 16 сторінках.

1. Основний зміст роботи

У вступі обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету та задачі дослідження, наведено відомості про зв'язки вибраного напрямку дослідження із планами організації, де виконана робота. Дано стислу анотацію отриманих в дисертації результатів, зазначено їх практичну цінність, обґрунтованість і достовірність. Наведено дані про використання проведених досліджень в народному господарстві.

Перший розділ охоплює питання аналізу існуючих підходів до побудови імітаційних моделей ХТС, використання цих моделей у тренажерах та постановку завдань дослідження. Детально розглянуто особливості моделювання, керування та синтезу ХТС.

Основне завдання, що зазвичай розглядається у зв'язку із управлінням технологічною системою (ТС) - одержання її адекватної моделі й рішення на її основі завдання оптимізації. Для цілей моделювання ТС використовують інформацію про роботу апаратів у певних, номінальних режимах, тобто в певних стаціонарних точках відповідного фазового простору.

При цьому слід виділити два різних режими роботи ХТС: режим, при якому система завжди знаходиться в одній стаціонарній точці фазового простору параметрів, а флуктуації, що пов'язані з неминучими випадковими змінами параметрів сировини, енергії тощо, є незначними, та режиму, при якому заздалегідь можуть змінюватися параметри сировини та обладнання (такі суттєві відхилення є можливими при зміні поставників сировини, енергоресурсів, природному дрейфі параметрів апаратів). Вказані особливості функціонування ХТС необхідно врахувати при їхньому моделюванні. Це надає більшу визначеність у використанні областей визначення й значення математичних моделей апаратів.

Розглянуто технологію виробництва сульфату натрію й проаналізовано відділення сушіння як об'єкту керування. Показано, що його апаратурна частина подається значною кількістю однотипного обладнання (масштабними модулями, ММ), яке відрізняється в основному тільки продуктивністю (і, зазвичай, відповідними параметрами, що забезпечують цю продуктивність). Це слід також враховувати при моделюванні ХТП.

Центральне місце в системі керування ХТП займає оператор-технолог, від знань, навичок й умінь якого залежить ефективність, безпека й надійність експлуатації хімічного виробництва.

Виходячи з результатів дослідження діяльності операторів, у роботі аналізуються загальні принципи підготовки операторів-технологів і формулюються принципи побудови тренажерів на базі ЕОМ.

Специфічні особливості характеру виробничої діяльності хіміків-технологів та тренажерних комплексів на базі ЕОМ, неповне вирішення проблеми створення відповідного програмно-алгоритмічного забезпечення тренажерів обумовлюють необхідність проведення спеціальних наукових досліджень з розробки тренажерних систем для підготовки хіміків-технологів, а з огляду на трудомісткість процесу розробки тренажерів, виникає проблема автоматизації побудови тренажерів і навчальних систем.

Розглянуто структуру взаємодії елементів тренажера для навчання операторів ХТП. Основними блоками тренажера є імітаційна модель технологічного процесу, модель "ідеального оператора" і програма тренажу з генерацією технологічних ситуацій, згідно з якою операційна система керування навчанням генерує відповідну технологічну ситуацію, впливаючи на блок імітатора.

Імітаційна модель технологічного процесу є змінюваною частиною структури системи навчання й визначається конкретним видом виробництва, для якого здійснюється підготовка оператора. Відсутність єдиного комплексного підходу при розробці імітаційних моделей ускладнює розробку моделей, орієнтованих на застосування в тренажерній техніці. Сам спосіб включення моделі в схему тренажера кардинально відрізняється від постановок задач керування, тому що, по-перше, об'єкт в схемі є відсутнім, і модель в цілому служить тільки для імітації його виходу, по-друге, розрахунок виходу моделі здійснюється поза контуром регулювання, а масштаб часу, який використовується при моделюванні, не залежить від темпу керування процесом (тренажер може працювати в прискореному і, при необхідності, в уповільненому в порівнянні з об'єктом масштабі часу).

Основна мета дослідження, яка поставлена в дисертаційній роботі, полягає в розробці імітаційної навчаючої моделі як ядра автоматизованого тренажерного комплексу, призначеного для підготовки операторів ХТС.

Другий розділ присвячено побудові та аналізу математичних моделей елементів ХТС.

Питання вибору математичної моделі елемента є вирішальним при створенні систем автоматизованого та автоматичного керування ХТС.

У загальному випадку елемент ХТС може бути описаний у вигляді деякого відображення набору (V1, …, VS) у набір ( ,…,):

,(1)

де - відповідно скалярні функції й керуючі змінні.

Основною перешкодою на шляху створення досить простої узагальненої моделі елемента є нелінійність функції , тому найчастіше при вивченні нелінійних об'єктів застосовується їхня лінеаризація, правомірність якої повинна обґрунтовуватися в кожному конкретному випадку окремо.

Залежно від того, чи експлуатуються всі апарати ХТС поблизу деякої стаціонарної точки або ж досліджувана система повинна бути ефективно керованою в широкому діапазоні зміни параметрів, розглядають лінійне наближення відповідних моделей поблизу номінального режиму або проводять лінеаризацію "у середньому", на всьому діапазоні зміни параметрів.

Формально кажучи, у першому випадку для одержання лінійної моделі можна скористатися розкладанням нелінійних відображень (1) в області цієї стаціонарної точки в ряд Тейлора. У роботі отримана лінеаризована модель апарата, у якій, однак, ще зберігається нелінійна залежність похідних (елементів якобіана) від керуючих параметрів. Якщо ж виділити лінійну частину відповідних функцій і використати саме їх як елементи якобіана, можна одержати лінійну щодо вхідних змінних модель, матриця якої лінійно залежить і від керуючих змінних.

Найчастіше зручно лінеаризовувати і цільову функцію, що оцінює якість моделюємої системи й являє собою суму витрат, пов'язаних з кожним елементом ХТС.

Якщо ж лінеаризацію необхідно проводити в більш широкій області зміни параметрів вхідних потоків і керування, розкладання поблизу однієї стаціонарної точки є неефективним. У цьому випадку здійснюється лінеаризація “у середньому”, що у роботі, по суті, зводиться до побудови регресійної моделі апарата при відомій його нелінійній моделі.

У зв'язку з тим, що для розрахунків, як правило, разом з формулами, широко використовуються таблиці, номограми, графіки, а математичний аналіз залежностей, заданих у такій формі, практично неможливий, єдиним засобом дослідження є чисельні експерименти, алгоритми проведення яких розроблено в даному розділі. Як об'єкти експерименту в роботі розглядалося обладнання відділення сушіння: барабанні сушарки, циклони, скрубери Вентури.

Отримані в експериментах лінійні моделі використовувалися для оцінки похибки лінеаризації на всій області визначення. У результаті експериментів отримано, що максимальна похибка лінеаризації становить 5%, а похибка лінеаризації в межах одного типу елементів є приблизно постійною.

За рахунок того, що ММ одного типу реалізують, власне кажучи, один фізичний процес, розрізняючись тільки продуктивністю, в лінійних моделях ММ багато змінних входять “пропорційно”. Завдяки цьому стає можливою параметризація моделей, тобто знаходження лінійного базису заданого набору моделей.

Розроблена процедура лінійної параметризації моделей формально відповідає процесу спеціальної кластеризації точок у деякому лінійному просторі. Співвідношення, отримані в ході параметризації моделі типу, носять наближений характер, а точність виконання цих співвідношень істотно залежить від того, наскільки вдало елементи згруповані в один тип.

Процедура параметризації дає зручний опис сімейства однотипних елементів, однак застосування параметричних моделей вимагає перевірки їхньої адекватності сімействам, які ці моделі представляють. Така перевірка здійснювалася експериментально для моделей, що описують технологічний процес сушіння сульфату натрію.

У третьому розділі розглянуто питання синтезу адаптивних методів побудови імітаційних моделей ХТС.

Нелінійність і нестаціонарність рівнянь, що описують реальні ХТП, приводять до того, що при керуванні цими процесами значення параметрів регулятора вибирають такими, щоб забезпечити найкраще керування в деякій компромісній точці. Для оптимізації ж системи в декількох точках необхідна корекція параметрів регулятора відповідно до змін робочих умов. Тому для вирішення завдання керування доцільним є застосування адаптивного підходу, при якому складна нелінійна модель замінюється моделлю псевдолінійної регресії зі змінними параметрами, оцінювання яких здійснюється в реальному часі

(2)

де - в загальному випадку нестаціонарний вектор параметрів, що підлягає оцінюванню; - узагальнений вектор входів; - завада; k = 0, 1, 2, … - дискретний час.

Розглянуто особливості оцінювання параметрів нестаціонарних моделей за допомогою проекційного алгоритму, регулязированого проекційного алгоритму, ортогоналізованого проекційного алгоритму, алгоритму Гудвіна - Ремеджа - Кейнеса, рекурентного методу найменших квадратів (РМНК), алгоритму Нагумо - Ноди, рекурентного методу інструментальних змінних.

При побудові регресійних математичних моделей барабанних сушарок за вихідні сигнали приймалися кількість висушеного матеріалу (y1) і кінцева вологість матеріалу (y2).

У зв'язку з тим, що основною процедурою, яка найбільш широко використовується на цей час для оцінювання нестаціонарних параметрів, є рекурентний алгоритм зважених найменших квадратів

;(3)

(4)

де - оцінка ;

,

, у роботі значна увага приділена питанню вибору оптимального значення параметра (коефіцієнта) зважування інформації .

Аналіз існуючих правил обчислення коефіцієнта зважування свідчить про те, що всі вони, з одного боку, досить громіздкі, а з іншого - містять ряд параметрів, які також задаються суб'єктивно й від ефективності вибору яких залежить рішення самого завдання оцінювання.

Крім алгоритму (3), (4), в роботі досліджено також РМНК із обмеженою матрицею коваріації, що випливає з (3), (4) при та

для всіх k, (5)

де ; - одинична матриця розмірності ;

Доведено збіжність даної процедури й показано, що при її використанні

(6)

де

.

Проаналізовано модифікації РМНК з регуляризацією матриці спостережень, які мають більшу обчислювальну стійкість, та модифікації, що засновано на використанні обмеженої фіксованої кількості спостережень (ковзного вікна). Розглянуто питання практичної реалізації цих модифікованих алгоритмів і побудовано нестаціонарні регресійні моделі технологічного процесу сушіння сульфату натрію. Аналіз результатів моделювання свідчить про адекватність отриманої моделі реальному процесу.

Оскільки більшість реальних об'єктів має декілька входів і виходів, розглянуті алгоритми ідентифікації відповідним чином модифіковано на багатовимірний випадок.

Наявність операції віднімання при обчисленні матриці відповідно з (4) у всіх досліджених модифікаціях алгоритмів РМНК призводить із ростом до їхньої чисельної нестійкості. Для усунення розбіжності алгоритмів й поліпшення властивостей матриці , як правило, використовується будь-який метод факторизації. У роботі розглянуті дві форми розкладання Холеського - коваріаційна й інформаційна, які приводять до чисельно стійких алгоритмів оцінювання. За рахунок того, що в отриманих відповідних співвідношеннях уже відсутня трансформація Гауса, яка є причиною нестійкості, обумовленість матриці знижується вдвічі.

Четвертий розділ присвячено синтезу блоку керування на основі імітаційних моделей.

Аналіз діяльності оператора виявив центральну роль процесу прийняття рішень при керуванні ХТП, внаслідок чого основна увага при навчанні повинна приділятися розвитку в операторів оперативного мислення й формування навичок прийняття рішень і прийомів керування технологічним процесом. Наявність у тренажері такої ланки, як "ідеальний" оператор передбачає синтез блоку керування, що реалізує оптимальний у відповідній ситуації алгоритм керування.

Розглянуто особливості використання імітаційних моделей у завданнях керування та автоматизованого навчання. У зв'язку з тим, що більшість існуючих на цей час методів керування орієнтовано на лінійні об'єкти або на об'єкти, які можна лінеаризувати, вивчено питання синтезу блоку керування на основі лінійних динамічних моделей. За основу функціонування блоку керування можна взяти, наприклад, П-, ПІ- або ПІД-регулятори, що дозволило б використовувати накопичений досвід роботи з такими регуляторами та відомі правила настроювання їхніх параметрів.

Однак високий рівень апріорної невизначеності відносно характеристик об'єктів, умов їхнього функціонування, нестаціонарність параметрів процесів, які досліджуються, обумовлює використання адаптивного підходу при керуванні цими процесами, що забезпечує своєчасну та правильну корекцію сигналів керування. Ефективне вирішення задачі пов'язано з введенням у контур керування ідентифікатора, за допомогою якого отримуються оцінки параметрів моделі, що використовуються для формування сигналу керування.

Використання моделі (2) для вирішення задачі керування, яка полягає в забезпеченні виконання нерівності

,(7)

Де

- відповідно необхідний сигнал та вихідний сигнал моделі, при обмеженні на вхідні сигнали

(8)

дозволило отримати наступний алгоритм адаптивного керування:

(9)

де - матриця вартості сигналів керування.

Адаптивне керування згідно (9) може бути реалізованим паралельною зміною всіх вхідних сигналів або, якщо це є можливим, послідовною. В роботі розглянуто особливості такої реалізації.

Важливу роль при цьому грає дослідження взаємного впливу процесів ідентифікації і керування та аналіз особливостей функціонування такої адаптивної системи. Якщо досліджуваний об'єкт має N вхідних змінних, m з яких є некерованими, то при N - m > 1 мета керування досягається за 1 крок, в подальшому при y* = const уточнення коефіцієнтів моделі не відбувається. Одночасна ідентифікація та керування призводять до появи функціональної залежності між m некерованими та (N-m) керованими входами об'єкту. В результаті цього зменшується швидкість процесу ідентифікації, а часто можливим стає і його припинення, тобто виникає порушення умов ідентифікованості у замкненому контурі. В роботі визначено умови припинення процесу ідентифікації для різних співвідношень N, m та різноманітних видів y* і матриці вартості А.

Використання статичної моделі (2) для керування динамічними об'єктами, з одному боку, значно спрощує реалізацію керування, а з іншого - вносить додаткову похибку. Це питання досить детально вивчено при вирішенні задачі керування динамічним об'єктом, який описується канонічною формою моделі в просторі станів

(10)

де - діагональна матриця власних значень матриці стану розмірності ; - сигнал керування, за допомогою його статичної моделі за умов мінімізації квадратичного та узагальненого квадратичного критеріїв якості. Так при використанні узагальненого критерію керування

, (11)

де

- похибка керування; - необхідне значення вихідного сигналу, причому

, (12)

; (13)

- деякий коефіцієнт, оцінка втрат від керування динамічним об'єктом (10) за допомогою його статичної моделі

(14)

має вигляд

, (15)

де F, - значення критерію (11) при використанні динамічної (10) та статичної (14) моделей відповідно;

 ; (16)

; (17)

. (18)

Таким чином, отримані аналітичні оцінки похибок свідчать про те, що втрати від керування динамічним об'єктом за допомогою його статичної моделі визначаються співвідношенням швидкості зміни необхідного вихідного сигналу ( ) і власних значень матриці стану об'єкта й при малих значеннях можуть бути незначними. Наявність інформації про властивості моделі об'єкта дозволяють оцінити ці втрати.

Якщо при дослідженні об'єкта присутні завади вимірів, то завдання як ідентифікації, так і керування ускладнюються. При цьому зміняться й величини втрат при використанні статичної моделі для керування динамічним об'єктом - наявність перешкод призводить до їх збільшення.

У п'ятому розділі розглянуто питання організації інформаційного та програмно-алгоритмічного забезпечення комп'ютерних тренажерів.

У зв'язку з тим, що контингент операторів є різним за досвідом виробничої діяльності, а також з огляду на необхідність перевірки знань, доцільним є використання трьох режимів функціонування автоматизованого тренажерного комплексу (АТК) - навчання, контроль, дослідження. На рис.1 показана структура розробленої імітаційної навчаючої моделі як ядра АТК. Суцільними лініями показана функціональна структура в режимі "Навчання"; пунктирними - в режимі "Контроль"; штрих - пунктирними - функціональна структура режиму "Дослідження".

Запропоновану структуру імітаційної навчаючої моделі характеризують універсальність, багатофункціональність та можливість програвання на тренажері різних складних ситуацій з одночасним одержанням оптимальних рішень з керування ХТС, що дозволяє підвищити ефективність їхнього функціонування.

Алгоритм навчання реалізовано у вигляді компонента, що управляє діалогом між оператором і імітаційною моделлю. Навчання ведеться в термінах проблемної області й включає меню, питання, що вимагають відповіді ТАК/НІ, шаблони. Виконання кожного кроку діалогу супроводжується картинкою на екрані дисплея (приклад вікна меню наведено на рис.2).

Якщо режим роботи тренажера не є дослідницьким, на основі статистики, набраної в ході виконання навчально-тренувальних завдань (НТЗ), формується і видається на екран монітора протокол навчання. Приклад протоколу наведено на рис.3.

При побудові тренажера диспетчера для навчання керуванню ХТП повинні враховуватися, крім різноманітності моделей, і інші характерні риси: великі обсяги інформації, що відображають функціонування встаткування, вимоги до часу реакції системи, що задовольняють активному діалогу оператора, якого навчають, з моделлю в процесі тренажу.

Розроблено структуру організації інформаційного забезпечення імітаційної навчаючої моделі, основою якого є дворівнева база даних (БД), що уможливлює реалізацію імітаційних моделей у вигляді цілісної системи самостійних завдань (автономних програм). Дворівнева БД може бути подана як розподілена інформаційна система, при цьому локальні БД повинні бути (можуть бути) організовані на основі об'єктно-орієнтованого підходу.

Відповідно до вимог до побудови тренажерів для хімічних виробництв розроблено програмно-алгоритмічне забезпечення модульного тренажера для операторів виробництва сульфату натрію, яке побудовано за блочно-модульним принципом, що дозволяє максимально уніфікувати тренажер і використати його для навчання операторів-технологів різних хімічних виробництв.

Імітаційна навчаюча модель реалізована у вигляді комплексу програм самостійних завдань, які взаємодіють між собою через єдину БД.

Описано структуру й склад програмного комплексу, його інформаційного забезпечення.

Вікно меню

Вікно меню в режимі "Контроль знань"

Комплекс включає програмні модулі, які містяться в бібліотеці об'єктних файлів, та модулі, що завантажуються, які включено до бібліотеки образів задач, а також інформаційні файли бази даних, які розподіляються на основні та зв'язуючі.

У додатках наведено рівняння, що описують математичні моделі барабанних сушарок, та документи щодо впровадження отриманих результатів.

технологічний динамічний параметричний

Висновки

У дисертаційній роботі представлені результати, які у відповідності з поставленою метою є вирішенням актуального наукового завдання, що полягає в розробці імітаційних навчаючих моделей, використовуваних у тренажерах для підготовки операторів хіміко-технологічних процесів. Отримані результати мають важливе наукове та практичне значення для створення ефективних тренажерних систем різного призначення. Проведені дослідження дозволяють зробити такі висновки.

1. Проаналізовано особливості моделювання, керування й синтезу ХТС. Показано, що основним завданням, яке зазвичай розглядається у зв'язку із ТС, є побудова її адекватної математичної моделі, на підставі використання якої й досягається основна мета керування - одержання стаціонарного режиму роботи всієї системи. Проведено аналіз відділення сушіння сульфату натрію як об'єкта керування.

2. Розглянуто особливості й сформульовано завдання підготовки операторів-технологів на тренажерних комплексах. Розглянуто специфічні особливості характеру виробничої діяльності хіміків-технологів і тренажерних комплексів на базі ЕОМ. Показано, що ядром тренажерної системи є імітаційна модель досліджуваного процесу.

3. Розроблено методику переходу від нелінійних математичних моделей апаратів до їхніх лінійних наближень. Апроксимовано області визначення, значення та цільову функцію, що дозволяє проводити лінеаризацію автоматично, із застосуванням ЕОМ, уникаючи аналітичного диференціювання. Розроблено лінеаризовані моделі для обладнання відділень сушіння хімічних виробництв. Результати лінеаризації свідчать про припустиму величину похибки лінеаризації (менш 5%) і підтверджують можливість застосування лінеаризованого опису елементів ХТС. Запропоновано методику параметризації лінійних однотипних моделей, метою якої є значне зменшення розмірності завдання синтезу ХТС, і розроблено процедури визначення її ефективності.

4. Розглянуто рекурентні методи оцінювання параметрів моделей, які описуються рівнянням псевдолінійної регресії, що дозволяють уточнювати оцінки параметрів при надходженні нової інформації. Проведено аналіз існуючих на цей час модифікацій РМНК, застосовуваних для оцінювання нестаціонарних параметрів. Наведено алгоритми побудови багатовимірних моделей ХТП, що засновані також на РМНК. З метою підвищення стійкості алгоритмів розроблено їхні факторизовані форми.

Вивчено особливості застосування імітаційних моделей у задачах керування й автоматизованого навчання. Розглянуто методи, що використовують модель як пасивне джерело інформації, а також як імітатор вихідних змінних об'єкта.Вивчено питання синтезу блоку керування тренажера на основі динамічних моделей і показана доцільність застосування адаптивного підходу при вирішенні виникаючих при цьому задач.

Досліджено особливості функціонування систем адаптивного керування, у яких в якості моделей використовуються рівняння псевдолінійної регресії з коефіцієнтами, що корегуються. У зв'язку з тим, що коефіцієнти моделі уточнюються при отриманні нової інформації, визначено умови, за яких може припинитися процес ідентифікації. Досліджено питання керування динамічним об'єктом за допомогою його статичних моделей. Отримано аналітичні оцінки втрат, викликаних застосуванням значно простіших у порівнянні з динамічними статичних моделей. Дані оцінки можуть бути основою для попереднього визначення доцільності спрощення використовуваного при керуванні математичного опису досліджуваного ТП.

7. Розроблено структуру імітаційної навчаючої моделі як ядра автоматизованого тренажерного комплексу. Розглянуто різні режими її функціонування. Запропоновано узагальнений алгоритм навчання на тренажері, який є досить універсальним і який реалізовано у вигляді компонента, що керує діалогом між оператором, що навчається, та імітаційною моделлю. Висвітлено організацію інформаційного забезпечення імітаційної навчаючої моделі й розглянуто питання, вирішення яких є необхідним для забезпечення ефективності імітації. Розроблено програмно-алгоритмічне забезпечення модульного тренажера, яке побудовано за блочно-модульним принципом, що дозволяє максимально уніфікувати тренажер і використовувати його для навчання операторів-технологів різних ХТП.

Список опублікованих праць за темою дисертації

1. Куник Е.Г. Алгоритмы оценивания параметров многомерного линейного динамического объекта / Е.Г Куник., А.Н. Коваленко, Ф.М. Аль Сади // Радиоэлектроника и информатика. - 2001. - № 3(16). - С. 42-44.

2. Куник Е.Г. Управление динамическим объектом с помощью его статической модели / Е.Г. Куник, А.Н. Коваленко, С.А. Ляшенко // Радиоэлектроника и информатика. - 2003. - №2. - С.59-60.

3. Куник Е.Г. Синтез имитационных обучающих моделей для подготовки операторов химико-технологических процессов. / Е.Г. Куник, А.Н. Коваленко // Вестник Херсонского государственного технического университета. - 2005. - № 1(21). - С. 424 - 426.

4. Куник Е.Г. Линеаризация математических моделей химико-технологических систем / Е.Г. Куник, А.Н. Коваленко // Вестник Херсонского государственного технического университета. - 2004. - №1(19). - С. 392-395.

5. Куник Е.Г. О выборе параметра взвешивания информации при построении нестационарных регрессионных моделей / Е.Г. Куник, А.Н. Коваленко, С.А. Ляшенко, Ф.М. Аль Сади // АСУ и приборы автоматики. - 2001. - Вып. 116. - С. 109-114.

6. Куник Е.Г. Идентификация параметров модели уравновешенности роторных барабанов в подшипниковых узлах / Е.Г. Куник, А.Н. Коваленко, С.А. Ляшенко // Вестник Национального технического университета “ХПИ”. - 2002. - Т.2. - №7. - С. 125-130.

7. Ляшенко С.А. О некоторых подходах к линеаризации математических моделей аппаратов технологических систем / С.А.Ляшенко, А.Н. Коваленко // Проблеми інформаційних технологій. - 2009. - № 01 (005). - С. 51-54.

8. Куник Е.Г. Архитектура компьютерного тренажера для обучения операторов АСУ ТП / Е.Г. Куник, А.Н. Коваленко, С.А. Ляшенко // Радіоелектроніка. Інформатика. Управління. - 2009. - №2(20). - С.128-131.

9. Куник Е.Г. Факторизованные алгоритмы оценивания в задаче адаптивного управления / Е.Г. Куник, А.Н. Коваленко // 7-я Международная научная конференция “Теория и техника передачи, приема и обработки информации”.: Сб. научн. трудов - Харьков: ХНУРЭ, 2001. - С. 257-258.

10. Куник Е.Г. Оценка точности управления динамическим объектом с помощью его статической модели / Е.Г. Куник, А.Н. Коваленко, С.А. Ляшенко // 9-я Международная научная конференция “Теория и техника передачи, приема и обработки информации”.: Сб. научн. трудов. - Харьков: ХНУРЭ, 2003. - С. 431-432.

11. Куник Е.Г. Организация информационного и программно-алгоритмического обеспечения компьютерного тренажера / Е.Г. Куник, А.Н. Коваленко, С.А. Ляшенко // Сб. научн. трудов 3-го Международного радиоэлектронного форума "Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития". МРФ-2008. Том 5. "Информационные компьютерные технологии и системы". - Харьков: ХНУРЭ, 2008. - С. 137-139.

12. Куник Е.Г. Построение упрощенных моделей сложных технологических процессов для тренажерных систем / Е.Г. Куник, А.Н. Коваленко, С.А. Ляшенко // Тези доповідей IV-ї Міжнародної науково-практичної конференції "Сучасні проблеми і досягнення в галузі радіотехніки, телекомунікацій та інформаційних технологій". - Запоріжжя: ЗНТУ, 2008. - С. 190-192.

13. Коваленко А.Н. Особенности применения имитационных моделей в задачах управления и автоматизированного обучения / А.Н. Коваленко, С.А. Ляшенко, В.В. Роговенко // Материалы 9-й Международной научно-технической конференции "Проблемы информатики и моделирования". - Харьков: НТУ "ХПИ", 2009. - с.63.

Размещено на Allbest.ru