Н. А. Назарбаева народу Казахстана
жүктеу/скачать 35,33 Mb. Pdf көрінісі
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Правило 2
- Технологиялық жабдықтардың жағдайын жедел диагностикалау жүйесін құру әдісі Түйіндеме.
- Түйін сөздер
- Technique of development of the system of expeditious diagnostics of processing equipment Summary
- Ключевые слова
Правило 1: «ЕСЛИ
ТЕМПЕРАТУРА МИНИМАЛЬНА» И «ЗАГЛУБЛЕНИЕ МИНИМАЛЬНО» И «ПЕРЕКЛЮЧЕНИЯ НЕ БЫЛО»
И «СКОРОСТЬ ПОВЫШЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ МИНИМАЛЬНА» И «ИНЕРЦИОННОСТЬ ОБЪЕКТА НИЗКАЯ»
ТО «УПРАВЛЯЕМОСТЬ ВЫСОКАЯ»; Правило 2: «ЕСЛИ
ТЕМПЕРАТУРА МАКСИМАЛЬНАЯ» И «ЗАГЛУБЛЕНИЕ МАКСИМАЛЬНО» И «ПЕРЕКЛЮЧЕНИЯ БЫЛО» И «СКОРОСТЬ ПОВЫШЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ МАКСИМАЛЬНА» И «ИНЕРЦИОННОСТЬ ОБЪЕКТА ВЫСОКАЯ» ТО «УПРАВЛЯЕМОСТЬ НИЗКАЯ»;
«ПЕРЕКЛЮЧЕНИЯ НЕ БЫЛО» И «СКОРОСТЬ ПОВЫШЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ СРЕДНЯЯ» И «ИНЕРЦИОННОСТЬ ОБЪЕКТА СРЕДНЯЯ» ТО «УПРАВЛЯЕМОСТЬ СРЕДНЯЯ»; и т.д.
Гораздо удобнее эти правила продукции формировать в виде матрицы планирования ПФЭ [4], проведя с экспертами так называемые «мысленные эксперименты», тогда матрица планирования для этих трех правил будет иметь вид (таблицу 2). Для обеспечения проведения полного факторного эксперимента при трехуровневой оценке переменных: 0, 0.5 и 1.0 количество экспериментальных точек будет равно: N=3 5 =153. Но желательно применять пятиуровневую оценку: 0.0, 0.25, 0.5, 0.75 и 1.0, тогда количество точек будет равно N=5
5 =2625. Однако такое большое количество экспериментов трудно реализовать, в этом случае можно осуществить дробный факторный эксперимент (ДФЭ) с меньшим количеством экспериментальных точек [4]. При этом необходимо помнить, что точность интеллектуальных моделей для систем управления должна быть гораздо выше, чем для подсистемы диагностики. Поэтому количество точек при ДФЭ для системы диагностики может быть значительно меньше, чем требуется для управления печью. Но в любом случае, чем больше будет проведено «мысленных экспериментов», тем точнее интеллектуальная модель алгоритма диагностирования.
Таблица 2 Матрица планирования ПФЭ для оценки степени управляемости для мощности Wi
№ экспе- римента X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 Y 1 0 0 0 0 0 1 2 1 1 1 1 1 0 3 0,5 0,5 0 0,5 0,5 0,5
Матрицу планирования ПФЭ можно использовать для синтеза одной из трех видов интеллектуальных моделей: нечеткой, нейросетевой или нейро-нечеткой [9-17]. Далее проводятся исследования полученных интеллектуальных моделей на чувствительность, устойчивость, однозначность и адекватность. Лучшую из этих трех моделей можно использовать при создании подсистемы оператиной диагностики. Далее можно принять, например, следующую градацию оценки степени близости текущего состояния ТО к аварийной ситуации (для неполадки №13) в зависимости от оценки степени управляемости: а) если значение Y лежит в пределах от 0 до 0,25 – аварийная ситуация возникла; б) если значение Y лежит в пределах от 0,26 до 0,5 – это предаварийная ситуация;
333 в) если значение Y лежит в пределах от 0,51 до 0,75 – аварийная ситуация возможна; г) если значение Y лежит в пределах от 0,76 до 1,0 – печь находится в нормальном состоянии. В зависимости от величины оценки степени управляемости печи подсистема оперативной диагностики может принять одно из следующих решений: - в случае (г) – ничего не предпринимать; - в случае (в) – проанализировать возможные причины снижения управляемости: зависание шихты в загрузочных течках; передержка шлака; короткие электроды; избыток кокса в шихте; облом электрода; - в случае (б) – в зависимости от результатов анализа произвести одно из следующих действий: выявить течку с зависшей шихтой и «пробить» ее согласно инструкции; слить шлак с максимальным удалением кокса; перепустить электроды или дать «промывку» шихтой, обедненной коксом; - в случае (а) - действовать по распоряжению технолога цеха. Аналогично можно сформировать матрицу планирования ПФЭ и для оценки степени управляемости печи при неполадке №6. Неполадку №17 по классификации [9] можно отнести к группе случайных (внезапных), причины
возникновения которых
невозможно заранее
спрогнозировать. Неполадки такого класса фиксируются соответствующими датчиками, а реакция на них оговаривается в технологических инструкциях и может быть продублирована на экране монитора с помощью подсистемы оперативной диагностики. Таким образом, предложенная методика оценки степени управляемости ТО позволяет уже на ранней стадии прогнозировать возникновение аварийных ситуаций в электротермической печи и предотвращать их.
На основании проведенного анализа литературных источников и предыдущих работ авторов можно сделать следующие выводы: 1). Применение систем оценки ТО по его фактическому состоянию позволяет повысить эффективность производства; 2). Затраты на создание автоматизированной подсистемы оперативной диагностики существенно снизятся, если она будет включена в структуру действующей АСУТП; 3). Эффект от совместного внедрения АСУТП и подсистемы оперативной диагностики значительно возрастет, так как при этом возможно ожидать возникновения так называемого
гораздо выше, чем их простая сумма; 4). Функции диагностики позволяют подсистеме на ранней стадии зафиксировать начало деструктивных процессов в ТО; 5). Одной из важнейших особенностей технической диагностики является распознавание неисправностей в условиях ограниченной информации, в этих условиях наиболее перспективным подходом может быть использование в задачах распознавания современных интеллектуальных технологий; 6). В качестве диагностического признака (ДП) использовать показатель текущей управляемости технологического оборудования; 7). Для определения степени текущей управляемости ТО предлагается использовать следующие критерии: cтатическая оценка каналов управления, оценка инерционности ТО, оценка помехоустойчивости ТО и оценка измеряемости ТО; 8). Оценка степени управляемости ТО можно производить с помощью составлению правил продукции или формирование базы знаний опытных операторов-технологов или ИТР цеха производства желтого фосфора и агломерационного цеха НДФЗ.
ЛИТЕРАТУРА 1. М.В. Ионов, М.Н. Краснянский. Автоматизированные системы технической диагностики химико- технологического оборудования // Вопросы современной науки и практики. – 2012. - №2. С. 66-73.. 2. А.Р. Титов, Д.Н. Коркушев, А.В. Широков. Разработка и внедрение интеллектуальной системы диагностики мощных силовых трансформаторов. – Казань: Сетевая компания. – 2006, - 138 с. 3. А.В. Андрейченков. Интеллектуальные информационные системы. – М.: Финансы и статистика. - 2006. – 424 с. 4. Б.А. Сулейменов, Г.М. Мутанов, А.Б. Сулейменов. Интеллектуальные системы управления: теория, методы, средства. – Алматы: Казак университетi. - 2012. - 223 с. 5. П.П. Пархоменко. Основы технической диагностики. Кн. I. Модели объектов, методы и алгоритмы диагностики. – М.: Энергия. - 1976. – 464 с.
334 6. А.Н. Тихонов. Основы теории надежности и диагностики. – Барнаул: АлтГТУ. - 2008, - 226 с. 7. Б.А. Сулейменов, Г.М. Мутанов. Управление технологическими процессами в цветной металлургии. – Алматы: Гылым. – 1997. - 279 с. 8.Kalman R.T. Topicsin Mathematical System Theory. Mc Graw-Hill. - New York. - 1969. – 375 р. 9. Zadeh, L.A. “Is there a need for fuzzy logic?”,// NAFIPS 2008 – 2008 Annual Meeting of the North American Fuzzy Information Processing Society-2008 10. D. Ramot , M. Friedman, G. Langholz, A. Kandel, “Complex fuzzy logic”// IEEE Transactions on Fuzzy Systems,-№ 11-2003 11. F. Bobillo, U. Straccia. FuzzyDL: An expressive fuzzy description logic reasoned. // 2008 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (IEEE World Congress on Computational Intelligence)-2008. 12. S. Russell, P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3 rd edition. // Prentice Hall. – 2009 13. A. Mayrhauser, R. France, M. Scheetz, E. Dahlman, Generating test-cases from an object-oriented model with an artifical-intelligence planning system.// IEEE Transactions on Reliability.№49-2000 14. C. Lim, L. Jain. Advances in Swarm Intelligence. // INNOVATIONS IN SWARM INTELLIGENCE. №248., 2009. - 1-7. 15. C. Ramos, J. Augusto, D. Shapiro. Ambient Intelligence—the Next Step for Artificial Intelligence.// IEEE Intelligent Systems. №23. 2008. 15-18. 16. S. Kalogirou. Artificial intelligence for the modeling and control of combustion processes: a review. -2003. 515-566. 17. Li Y., Ang K.H., Chong G.C.Y. Patens, software and hardware for PID control: an overview and analysis of the current art // IEEE Control System Magazine. -2006.-V.26-№1.-P.42-54.
Cулейменов Б.А, Сугурова Л.А., Сулейменов А.Б. Технологиялық жабдықтардың жағдайын жедел диагностикалау жүйесін құру әдісі Түйіндеме. Ұсынылған мақаладағы технологиялық жабдықтардың жағдайын жедел диагностикалау көмекші жүйесін құру оның басқару дәрежесіне негізделген. Объектті басқару талдауы бастапөы сатысында авариялық жағдайлардытуындауын анықтап оны оқшаулауға мүмкіндік береді. Әрекет етуші технологиялық процесспен автоматтандырылған басқару жүйесін (ТПБАЖ) құрамына интеграциялау ұсынылады. Бұл оның ақпараттық, техникалық және программалық қамсыздандыруын тиімді қолдануын мүмкіндік береді. Басқару дәрежесін қазіргі интеллектуальды технологияларды қолдануымен бағалау ұсынылады. Түйін сөздер: техникалық диагностика, интеллектуальды технологиялар, басқару объектісі, диагностикалық белгілер, эксперттік жүйелер, анық емес жүйелер, нейрондық желілер, нейро-анық емес алгоритмдер, сары фосфор, агломерациялық өндіріс.
Suleimenov B.А., Sugurova L.A., Suleimenov
А.B.
Technique of development of the system of expeditious diagnostics of processing equipment Summary. The technique of creation of a subsystem of expeditious diagnostics of a condition of processing equipment based on the analysis of its degree of controllability is offered. The analysis of controllability object allows to find possibility of an emergency at an early stage and to localize it. Integration of this subsystem into structure of the operating automated control system for technological process (Industrial control system) that will allow to use more effectively its information, technical and program providing is supposed. The assessment of degree of controllability is offered to be estimated with use of modern intellectual technologies. Key words: technical diagnostics, intellectual technologies, controllability of object, diagnostic signs, eksperny systems, indistinct systems, neural networks, neuro and indistinct algorithms, yellow phosphorus, agglomerative production.
УДК 658.562
Казахский национальный технический университет имени К.И.Сатпаева г.Алматы, Республика Казахстан turlen_a@mail.ru
место,
в нужном количестве и ассортименте в максимально возможной степени
подготовленных к производственному или личному потреблению при заданном уровне издержек. Ключевые слова: логистическая система, технологии доставки товаров, макрологистическая система, микрологистические системы.
335 Логистическая система — это адоптивная система с обратной связью, выполняющая те или иные логистические функции на предприятии. Она, как правило, состоит из нескольких подсистем и имеет развитые связи с внешней средой. Основным направлением по развитию малых предприятий является создание механизма, который бы гибко и эффективно обеспечивал взаимодействие основных элементов логистической системы (ЛС): «закупка — производство — складирование — транспортировка — сбыт». Современные условия развития экономических процессов настоятельно требуют создания условий по объединению промышленных, коммерческих предприятий и предприятий инфраструктуры рынка в интегрированные логистические цепочки. Именно они
способны быстро,
своевременно и с минимальными затратами осуществлять поставки продукции потребителю. Предпосылками для интегрированного логистического подхода являются: - новое понимание механизмов рынка и логистики как стратегического элемента в реализации и развитии конкурентных возможностей предприятий; - реальные перспективы и современные тенденции по интеграции участников хозяйственных связей между собой, развитию новых организационных форм — логистических сетей; - технологические возможности в области новейших информационных технологий, открывающих принципиально новые возможности для взаимодействия и снижения затрат. Логистические системы делят на макро- и микрологистические. Макрологистическая система — это крупная система управления материальными потоками, охватывающая предприятия и организации промышленности, посреднические, торговые и транспортные организации различных ведомств, расположенных в разных регионах страны или в разных странах. Макрологистическая система представляет собой определенную инфраструктуру экономики региона, страны или группы стран. При формировании макрологистической системы, охватывающей разные страны, необходимо преодолеть трудности, связанные с правовыми и экономическими особенностями международных экономических отношений, с неодинаковыми условиями поставки товаров, различиями в транспортном законодательстве стран, а также ряд других барьеров. Формирование макрологистических систем в межгосударственных программах требует создания единого экономического пространства, единого рынка без внутренних границ, таможенных препятствий по транспортировке товаров, капиталов, информации, трудовых ресурсов. Микрологистические системы являются подсистемами, структурными составляющими макрологистических систем. К ним относят различные производственные и торговые предприятия, территориально-производственные комплексы. Микрологистические системы представляют собой класс внутрипроизводственных логистических систем, в состав которых входят технологически связанные производства, объединенные единой инфраструктурой. Границы логиститческой системы определяются производственным циклом, начиная от организации производства и заканчивая доставкой готовой продукции потребителю. Организация производственного процесса начинается с закупки необходимых средств производства. Они поступают в логистическую систему, складируются, обрабатываются, вновь хранятся и затем уходят из логистической системы в потребление в обмен на поступающие в логистическую систему финансовые ресурсы (рисунок).
Рисунок 1 – Финансовые ресурсы
336 Выделение границ логистической системы на базе цикла обращения средств производства получило название принципа»уплаты денег — получение денег. Управление логистическими системами базируется на методе вовлечения отдельных взаимосвязанных элементов в интегрированный процесс бизнеса с целью предотвращения нерациональных потерь материальных, финансовых, трудовых ресурсов. Большинство же фирм организовано по традиционному функциональному признаку, не приспособленных к извлечению дополнительного эффекта от логистики. Для благополучной деятельности предприятия совокупная деятельность подсистем должна обладать следующими свойствами: стремление выполнить единую цель, иметь тесную и порядочную взаимосвязь всех подсистем предприятия, обладать интегративными качествами, т.е. обладать способностью поставить нужный товар в нужное время, в нужное место, необходимого качества и количества, с минимальными затратами, обладать способностью адаптироваться к изменяющимся условиям внешней среды. Логистическая система предприятия, обладающая интегративными качествами, отвечает за поставку материала, весь производственный цикл и сбыт произведенного товара, достигая при этом заранее намеченных целей. Динамично развивающиеся предприятия, использующие логистическую систему способны быстро ответить на возникающий спрос поставкой нужного товара. Логистическая система должна обладать развитыми связями с внешней средой, что позволяет ориентироваться в происходящих изменениях на рынке. Логистическая система ставит и решает задачу проектирования гармоничных, согласованных материальных потоков, с заданными параметрами на выходе. Отличает эту систему высокая степень согласованности входящих в них производительных сил в целях управления сквозными материальными потоками. Различают четыре основных свойства логистических систем. Первое свойство (целостность и членимость) — система есть целостная совокупность элементов, взаимодействующих друг с другом. Декомпозицию логистических систем на элементы можно осуществлять по-разному. На макроуровне при прохождении материального потока от одного предприятия к другому в качестве элементов могут рассматриваться сами эти предприятия, а также связывающий их транспорт. На микроуровне логистическая система может быть представлена в виде следующих основных подсистем: Закупка — подсистема, которая обеспечивает поступление материального потока в логистическую систему. Управление производством — эта подсистема принимают материальный поток от подсистемы закупок
и управляет им в процессе выполнения различных технологических операций, превращающих предмет труда в продукт труда. Сбыт — подсистема, которая обеспечивает выбытие материального потока из логистической системы. Элементы логистических систем разнокачественные, но одновременно совместимые. Совместимость обеспечивается единством цели, которой подчинено функционированию логистических систем. Второе свойство (связи): между элементами логистической системы имеются существенные связи, которые
с закономерной необходимостью определяют интерактивные качества. В макрологистических системах основу
связи между
элементами составляет договор. В микрологистических системах элементы связаны внутрипроизводственными отношениями. Движение материального потока может происходить по следующим схемам: С прямыми связями материальный поток проходит непосредственно от производителя продукции к ее потребителю, минуя посредников Эшелонированные на пути материального потока встречается хотя бы один посредник. Гибкие движение материального потока может осуществляться как напрямую, так и через посредников. Третье свойство (организация): связи между элементами логистической системы определенным образом упорядочены, то есть логистическая система, имеет организацию. Для появления системы необходимо сформировать упорядоченные связи, т.е. определенную структуру, организацию системы. Четвертое свойство (интегративные качества): логистическая система обладает интегративными качествами, не свойственными ни одному из элементов в отдельности. Это способность поставить нужный товар, в нужное время, в нужное место, необходимого качества, с минимальными затратами, а также
337 способность адаптироваться к изменяющимся условиям внешней среды (изменение спроса на товар или услуги, непредвиденный выход из строя технических средств и т. п.). Интегративные качества логистической системы позволяют ей закупать материалы, пропускать их через свои производственные мощности и выдавать во внешнюю среду, достигая при этом заранее намеченных целей.
ЛИТЕРАТУРА 1. Алесинская Т.В. Основы логистики. Общие вопросы логистического управления. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2005. 2. Волгин В.В. Склад: логистика, управление, анализ. – М.: Дашков и К, 2008. 3. Гаджинский А.М. Практикум по логистике. – М.: Дашков и К, 2009. 4. Аникина Б.А., Родкина Т.А., Гапонова М.А., Пузанова И.А. Логистика: Учебное пособие. – М: Изд-во Проспект, 2007. 5. Степанов В.И. Логистика. Учебник. Тк Велби, 2006. 6. Гаджинский А.М. Логистика.-М.: Маркетинг, 2001.
Сыдыбаева М. А., Ескендирова Д.М., Наурызбаева А.И. жүктеу/скачать 35,33 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|