|
Херсонський державний технічний університет
Тулупов Володимир Володимирович
УДК 004.78
АВТОМАТИЗОВАНА НАВЧАЮЧА СИСТЕМА ДЛЯ ПІДГОТОВКИ ОПЕРАТИВНО-ДИСПЕТЧЕРСЬКОГО ПЕРСОНАЛУ
ГАЗОТРАНСПОРТНИХ СИСТЕМ
05.13.06 – автоматизовані системи управління та
прогресивні інформаційні технології
Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата
технічних наук
Херсон - 2003
Дисертацією є рукопис.
Робота виконана у Національному університеті внутрішніх
справ, Міністерства внутрішніх справ України, м. Харків.
Науковий керівник кандидат технічних наук, доцент
Тімофєєв Володимир Олександрович,
Харківський національний університет
радіоелектроніки,
провідний науковий співробітник кафедри ЕОМ
Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор
Стенін Олександр Африканович,
Національний технічний університет України
„КПІ”, професор кафедри технічної
кібернетики;
кандидат технічних наук, професор
Соколова Надія Андріївна,
Херсонський державний технічний університет
професор кафедри інформаційних технологій
Провідна організація Національний аерокосмічний університет ім.
М.Є.Жуковського „Харківський авіаційний
інститут”.
Захист відбудеться „ 4 ” липня 2003 р. о 9 : 00 годині на
засіданні спеціалізованої вченої ради Д67.052.01 Херсонського державного
технічного університету, 73008, м.Херсон, Бериславське шосе, 24/1, тел. 55-
17-31.
З дисертацією можна ознайомитися у бібліотеці Херсонського державного
технічного університету, 73008, м.Херсон, Бериславське шосе, 24/1.
Автореферат розісланий „ 2 ” червня 2003 р.
Вчений секретар
спеціалізованої вченої ради В.О.Костін
ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ
Актуальність теми. Проблема підвищення ефективності професійної підготовки операторів по управлінню технологічними процесами з кожним роком здобуває велику актуальність в умовах росту рівня технічної оснащеності виробництва. Від правильності діяльності оператора-технолога, його уміння вчасно знайти і реалізувати в складній ситуації вірне рішення залежить ефективність виконання задач з керування тим чи іншим технічним об’єктом. Проблема безпечного ведення промислових процесів ускладнюється тим, що при проектуванні автоматизованих систем управління в багатьох випадках практично неможливо реалізувати такі системи контролю, блокування і захисту, що цілком виключали б випадки виникнення гострих аварійних ситуацій, пов’язаних з підвищеною небезпекою для людей і устаткування. Тому попередження аварійних і особливо небезпечних ситуацій на промисловому устаткуванні залежить не тільки від ступеня досконалості й ефективності систем управління, але й від професійної підготовки, тренованості і досвіду експлуатаційного персоналу.
Найбільш ефективним засобом формування знань та професійних навичок, необхідних оператору-технологу в реальних умовах діяльності, є тренажери, у першу чергу, комп’ютерні.
З огляду на трудомісткість процесу розробки комп’ютерних тренажерів, актуальною є проблема автоматизації їхньої побудови.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Роботу виконано в рамках планів наукових досліджень Міністерства внутрішніх справ України (п.5.1.3 „Пріоритетних напрямків фундаментальних і прикладних досліджень навчальних закладів та науково-дослідних установ МВС України на період 1995-2000 рр.” (затверджені рішенням колегії МВС України №4 КМ/2 від 28.02.1995 року)), Національного університету внутрішніх справ (п.19 „Головних напрямків наукових досліджень Університету внутрішніх справ на 1996-2000 рр.”) та тематики пріоритетних напрямків дисертаційних досліджень на період 2002-2005 років п. 9.3 (затверджені наказом МВС України від 30 червня 2002р. № 635).
У виконанні науково-дослідних робіт автор брав участь як виконавець. Зокрема, автором розроблено структуру математичного та програмного забезпечення комп’ютерного тренажеру, який входить складовою частиною в автоматизовану навчаючу систему, створено інтерфейси користувача та інструктора, розроблено та досліджено математичну модель оператора.
Мета і задачі дослідження. Метою даної роботи є розробка комп’ютерного тренажера (КТ) для підготовки оперативно-диспетчерського персоналу газотранспортних систем (ГТС).
Для досягнення зазначеної мети необхідно:
- розробити функціональну та інформаційну структуру КТ, у тому числі структуру операторського й інструкторського інтерфейсів, а також структуру моделей системи, що досліджується.
- розробити вимоги до математичного забезпечення і визначити його структуру;
- створити математичні моделі досліджуваних процесів;
- розробити прогнозно-оптимізаційну модель діяльності людини-оператора;
- використовувати отримані теоретичні результати при рішенні реальних практичних задач.
Об’єкт дослідження – процес розробки математичного і програмного забезпечення комп’ютерного тренажера для навчання оперативно-диспетчерського персоналу ГТС.
Предмет дослідження – елементи математичного та програмного забезпечення комп’ютерного тренажера.
Методи дослідження: нелінійне програмування, рекурентні методи фільтрації й ідентифікації, теорія автоматичного керування, теорія прийняття рішень, імітаційне моделювання.
Наукова новизна результатів дисертаційної роботи полягає в тому що:
- розроблена функціонально-інформаційна структура комп’ютерного тренажера, що є блоковою і забезпечує виконання всіх задач навчання. Використання в ній гібридної, об’єктно-незалежної експертної системи, у якій на відміну від існуючих експертних систем поряд зі знаннями експертів містяться знання, що отримані на основі результатів навчання, і яка дозволяє оперативно настроїтися на різні технологічні процеси;
- набули подальший розвиток імітаційні моделі, що відображують різні режими роботи компресорної станції. Показано доцільність комбінування статичних і динамічних моделей при імітації динамічних режимів;
- побудована прогнозно-оптимізаційна модель діяльності оператора, що дозволяє не тільки більш точно відобразити його сенсомоторні властивості, але й оцінювати ступінь його навченості.
Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що розроблені в дисертаційній роботі структури, моделі й алгоритми можуть бути використані при створенні тренажерних систем для професійної підготовки фахівців різних профілів, включаючи як операторів технологічних процесів, так і операторів, що здійснюють управління рухомими об’єктами.
Результати дисертаційної роботи знайшли застосування в НДПІАСУтрансгаз (м. Харків) та в Галузевому науково-дослідному учбово-тренажерному центрі ВАТ “Газпром” (м. Калінінград (обл.), Росія) при розробці комплексного комп’ютерного тренажера для підготовки персоналу компресорних станцій і установок комплексної підготовки газу, а також у навчальному процесі на кафедрі інформатики Національного університету внутрішніх справ.
Особистий внесок здобувача. Всі основні результати, що виносяться на захист, отримані здобувачем особисто. У роботах, написаних у співавторстві, здобувачу належить: у роботах [1] – вибір структури математичного забезпечення; [3,4] – розробка вимог до комп’ютерного тренажера; [8] – архітектура навчальних програм; [7,11] – розробка експертної системи прийняття рішень; [9] – розробка прогнозно-оптимізаційної моделі оператора на основі алгоритмів фільтрації; [2] – вибір методу оцінювання знань оператора; [5,10] – вибір і обґрунтування структури програмного забезпечення автоматизованої навчальної системи.
Наукові положення, висновки, рекомендації, практичні результати, що наведені в дисертаційній роботі й виносяться на захист, отримані автором самостійно.
Апробація результатів дисертації. Основні результати роботи доповідалися й обговорювалися на 3-й, 4-й, 5-й, і 8-й Міжнародних конференціях “Теорія і техніка передачі, прийому й обробки інформації” (Харків-Туапсе, 1997, 1998, 1999, 2002), 6-й Міжнародній конференції Української асоціації дистанційної освіти “Освіта і віртуальність 2002” (Харків-Ялта, 2002), 10-й Міжнародній науковій конференції “Інформатизація правоохоронних систем” (Москва, 2001), Міжнародній науково-технічній конференції “Проблеми інформатики і моделювання” (Харків, 2001), 10-й Міжнародній науково-практичній конференції “Інформаційні технології: наука, техніка, технологія, освіта, здоров’я” (Харків, 2002), Міжнародній науково-практичній конференції “MicroCAD-2001” (“Наука і соціальні проблеми суспільства: людина, техніка, технологія, навколишнє середовище”), (Харків, 2001).
Публікації. Основні положення дисертаційної роботи опубліковані в 11 друкованих працях, у тому числі в 7 виданнях, включених у перелік ВАК України, 4 публікації в працях конференцій.
Структура і обсяг роботи. Дисертаційна робота складається з вступу, п’яти розділів, висновків, списку використаних джерел, додатків. Дисертація містить 175 сторінок тексту, 6 таблиць, 28 рисунків, 111 найменувань літературних джерел. Обсяг додатків 2 сторінок.
ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ
У вступі стисло розглянуто особливості комп’ютерних тренажерних систем, обґрунтовано актуальність дисертаційної роботи, сформульовано основну мету і завдання досліджень, наведено відомості про зв’язок обраного напрямку досліджень із планами організації, де виконана робота. Дано стислу анотацію отриманих в дисертації рішень, визначено їх практичну цінність, наведено дані про використання результатів проведених досліджень у народному господарстві.
В першому розділі дано аналіз ГТС як об’єкта автоматизованого керування та проведено критичний огляд існуючих методів та підходів до створення тренажерів для підготовки операторів технологічних процесів. Показано, що ГТС являє собою сукупність стадій й фаз, основних та допоміжних процесів та операцій, розглянуто основні із них: технологічні процеси комплексної підготовки газу та режими роботи багатоцехової компресорної станції (КС).
Підкреслено, що характерною особливістю ГТС є вірогідносно-невизначений характер значної частини техніко-економічної інформації, яка використовується при прийнятті рішень. Це значно ускладнює процес прийняття рішення оператором, ефективність якого в значній мірі залежить від досвіду оператора, що приймає те чи інше рішення. Виходячи з того, що надійність оператора обумовлена рядом факторів, серед яких найбільш важливим є рівень його навченості і тренированості, що є предметом досліджень дисертаційної роботи, сформульовані принципи підготовки операторів та визначена стратегія їхнього навчання. Підкреслюється, що ця стратегія визначається глобальною і локальною цілями навчання. Під глобальною метою навчання мається на увазі забезпечення необхідного рівня професійної підготовки, який повинний, по-перше, бути адекватним вимогам з боку системи в цілому, по-друге, визначатися кількісно або за допомогою експертів. До локальних цілей навчання варто віднести цілі, зв’язані з придбанням тим, кого навчають, достатнього рівня спеціалізованих знань, умінь і професійних навичок для роботи на реальних технічних об'єктах.
У зв’язку з тим, що одним з найбільш ефективних шляхів досягнення вказаних цілей є використання автоматизованих навчаючих систем, розглянуто основні задачі, які покладають на ці системи.
Розглянуто особливості навчання операторів на комп’ютерних тренажерах та вивчено стан проблеми їхньої розробки. Показано, що незважаючи на велике різноманіття тренажерів, в яких найчастіше ключова роль відводиться інструктору, кожна окрема розробка є унікальною і орієнтованою на конкретного замовника. Враховуючи, що галузевий досвід побудови тренажерів є дуже невеликим, проаналізовано досвід розробки та використання тренажерів в інших галузях промисловості.
У результаті проведеного аналізу сформульовано мету, уточнені задачі дослідження та визначені його межі. Розв’язання поставлених задач відкриває перспективи значного підвищення якості оперативно-диспетчерського управління підсистемами ГТС.
Другий розділ присвячено розробці функціонально-інформаційної структури модульного тренажера.
Розроблена схема модульної тренажерної системи складається з трьох основних частин: робочого місця оператора, імітатора й автоматизованої системи навчання . Робоче місце має дисплейний модуль, який виконує функції систем відображення інформації і засобів керування технологічним процесом. На екран цього модуля виносяться завдання, тексти, інформація про хід технологічного процесу з зображенням мнемосхем, графіки і таблиці. Пакет програм імітації має набір моделей для моделювання системи в різних режимах функціонування технологічного процесу. Автоматизована система навчання складається з генератора завдань, програм контролю й оцінки дій оператора.
Функціональна структура модульного тренажера, що є блоковою і забезпечує виконання всіх задач навчання, містить у собі основну керуючу програму, редактор, інтерпретатор вводу-виводу, базу даних, програму керування навчанням і імітатор.
Для виконання поставлених цілей навчання операторів-технологів і реалізації усіх функцій роботи модульного тренажера розроблена спеціалізована експертна система, яка володіє наступними характерними властивостями:
- вона є відкритою по архітектурі, тобто готовою до доповнення, розширенню можливостей, нарощуванню знань і функцій;
- має блочно-модульну структуру, тобто розділена на автономні підсистеми, які здатні функціонувати ізольовано і вступають у взаємодію між собою;
- є поступово розвиваємою по мірі накопичення знань;
- взаємодія користувача з експертною системою здійснюється за допомогою пояснюючого свої дії інтелектуального інтерфейсу.
Особливість комп’ютерних тренажерів як людино-машинних інтерфейсів складається в одночасній роботі операторського й інструкторського інтерфейсів і моделюємої системи (рис.1). Операторський інтерфейс містить у собі рівень представлення з блоком контролю і виконання і блоком графічної підтримки, а також рівень діалогу, відповідального за взаємодію оператора з усіма зв’язаними елементами людино-машиної системи (ЛМС).
Принциповою відмінністю інструкторського інтерфейсу від операторського, є те, що якщо взаємодія оператора з моделюємою системою завжди відбувається в режимі on-line (тобто в темпі моделювання вимірюваних змінних), то інструктор має можливість спостерігати і впливати на цю систему як у режимі on-line, так і в режимі off-line (тобто в темпі, який відрізняється від темпу “протікання” процесу, що моделюється).
Обидва розроблених інтерфейса мають рівень представлення з блоком контролю і виконання і блоком графічної підтримки, а також рівень діалогу, відповідального за зв’язки елементів інструкторського інтерфейсу з іншими підсистемами ЛМС. Інструкторський діалог збирає інформацію з інтерфейсу оператора і моделюємої системи і транслює її на рівень представлення, відкіля вона попадає оператору.
Рис.1. Структура та взаємодія інструкторського й операторського
інтерфейсів та моделей системи, що досліджується
Стосовно моделюємої системи слід відзначити, що її типова структура дозволяє звести розробку різних тренажерних моделей до опису власне технологічних особливостей конкретної системи чи формальному конфігурірованню стандартних елементів системи (вимірювальної системи, системи регулювання, системи виконавчих механізмів і ін.), зв’язаних з відповідними блоками операторського й інструкторського інтерфейсів.
Модель досліджуваної системи містить у собі модель технологічного процесу, що складається з власне моделі процесу, моделі виконавчих механізмів і моделі виміру та перетворення інформації, і модель системи керування, що містить блоки базового регулювання й удосконаленого керування. Визначено структуру моделюємої системи, яка в процесі навчання є проміжною ланкою між оператором і інструктором, що реалізують відповідно, керуючі та збурюючі впливи на технологічні процеси, які моделюються, і систему керування.
В третьому розділі розглянуті питання створення необхідного математичного забезпечення комп’ютерного тренажера для підготовки оперативно-диспетчерського персоналу ГТС.
Специфіка конкретного виробництва, аналіз діяльності операторів-технологів і способи керування технологічними процесами в АСУТП обумовлюють ряд особливостей, які необхідно враховувати при побудові тренажерів для навчання операторів. Сформульовано основні вимоги до комп’ютерного тренажера, використання якого передбачається для рішення не тільки традиційно сформованих задач навчання і прийомів керування, але і для задач, що виникають, у зв’язку з удосконалюванням технологічних процесів і перекваліфікації обслуговуючого персоналу.Виходячи з цілей навчання, функціональної структури тренажера, програмне забезпечення якого реалізовано в середовищі гібридної експертної системи, запропонована наступна система взаємодії елементів тренажера для навчання операторів технологічних процесів, відмінною рисою якої є наявність так називаного “ідеального” інструктора (рис.2). Основними блоками розроблювального тренажера є імітаційна модель технологічного процесу, модель “ідеального” інструктора і програма тренажу з генерацією технологічних ситуацій. Відповідно до програми тренажу операційна система керування навчанням генерує відповідну технологічну ситуацію, впливаючи на блок імітатора. Імітаційна модель технологічного процесу являє собою основу інформаційно-моделюючої системи тренажера, є змінюваним елементом математичного забезпечення тренажера і визначається конкретними особливостями ГТС.
На відміну від традиційних підходів для імітації використовується концепція моделювання об’єкта керування в залежності від режиму його функціонування, коли пуск і зупинка описуються мережами Петрі, аварійні ситуації – ситуаційна модель і нормальний режим – відповідно ситуаційною та імітаційною моделями.
Розглянуто три особливості основних підходів до розрахунку багатоцехових КС: ітераційне рішення системи нелінійних алгебраїчних рівнянь, що описують всі елементи КС; синтез еквівалентних характеристик для груп, цехів і КС у цілому; термодинамічний метод розрахунку.
Для розрахунку стаціонарних режимів вирішуються системи алгебраїчних рівнянь матеріального і теплового балансу, що відповідають розглянутим в роботі типовим процесам. При моделюванні режимів роботи КС основним вихідним матеріалом є коефіцієнти апроксимації паспортних характеристик газоперекачуючих агрегатів (ГПА), які фактично унаслідок зносу агрегатів не відповідають паспортним і їхнє використання веде до істотної не оптимальності режимних параметрів, що розраховуються. Отже для того, щоб модель КС відбивала процеси компримірування газу адекватно реальному об’єкту, необхідно (у міру зносу ГПА) проводити ідентифікацію фактичних характеристик агрегатів.
Задача ідентифікації характеристик ГПА може бути вирішена стандартними методами тільки при наявності таких даних, як витрата газу через нагнітач, тиск і температура на вході і виході нагнітача. Однак існуюча в диспетчерській службі система збору інформації на КС дозволяє одержувати ці дані не по кожному ГПА, а для всієї КС.
У нашому випадку задачу ідентифікації можна сформулювати наступним чином. Необхідно визначити такі значення коефіцієнтів а1 і а2, при яких розраховані по моделі тиск нагнітання РHj і температура THj газу на виході КС що найкраще узгоджувалися б з обмірюваними  і  , тобто досягався б мінімум критерію якості де j – номер виміру серії; М – кількість вимірів у серії; ai – елементи вектора  . Коефіцієнти  і  визначаються шляхом вирішення системи рівнянь
 (1)
Рис.2. Структура взаємодії елементів тренажера
 .
Для імітації аварійних ситуацій у модульному тренажері пропонується застосовувати ситуаційні моделі, що використовують статистичний матеріал про можливі аварійні ситуації на діючому об’єкті.
При навчанні операторів на тренажері надається набір кінцевого числа аварійних ситуацій, характерних для даного технологічного процесу. Оператору пропонується зробити дії, що приводять до нормалізації ситуації, оцінюючи їхню правильність і пропонуючи допомогу у вигляді підказок і коментарів.
Режими пуску й зупинки складних технологічних систем характеризуються великим числом операцій, жорсткими вимогами до черговості їхнього виконання, необхідністю забезпечення точних тимчасових графіків для виконання окремих операцій, великим часом виходу на режим у цілому. Для режимів пуску й зупинку пропонується використовувати маркіровані мережі Петрі, що являють собою двочасткові орієнтовані графи (мультиграфи).
При навчанні оператора на тренажері в режимах пуску й зупинки використовується прискорений масштаб часу, тому що основною задачею навчання є навчання логічній послідовності виконання операцій.
В четвертому розділі на основі критичного аналізу існуючих моделей операторів, обґрунтовано необхідність побудови прогнозно-оптимізаційної моделі людини-оператора, яка не тільки адекватно відбивала б властивості конкретного оператора, але допомагала б оцінити його динаміку в процесі навчання, і запропонована одна з таких можливих моделей.
Ефективність обраної стратегії навчання залежить як від індивідуальних властивостей того, кого навчають, так і від інструктора, що контролює й оцінює дії оператора. Значно підвищити ефективність навчання можна використовуючи формалізовані моделі, що адекватно відбивають динаміку характеристик оператора, якого навчають
Існуючі формалізовані моделі не можна назвати загальними, тому що вони в тому чи іншому ступені є адекватними лише частковим фрагментам професійної діяльності оператора: не враховують таких важливих факторів, як передбачення (прогнозування), мотивація, оптимізація й адаптація.
Доведена доцільність побудови моделі людини-оператора за допомогою рекурентних співвідношень, сукупність яких являє собою адаптивний фільтр певного порядку. З цією метою розглянуто процес слідкування за нестаціонарними параметрами при використанні одновимірних адаптивних алгоритмів типу
 , (2)
де  - траєкторія зміну параметрів, що задається;  - коефіцієнт підсилення;  - дискретний час.
Так, при слідкуванні за параметрами  , який змінюється за законом   , одержуємо
 , (3)
де  ,
а при  , де 
 символ математичного сподівання, маємо
 . (4)
Кожен оператор характеризується своїм значенням  : менш навченим відповідає менше значення  , більш навченим – більше. Сам же процес навчання оператора може розглядатися як процес, що забезпечує зростання цього коефіцієнта.
Якщо для оптимального вирішення задачі навчання оператора використовуються прогнозні одновимірні алгоритми (2), то значення параметрів γ можуть бути оцінені експериментально і зведені в таблиці, якими і керується інструктор як при навчанні, так і при оцінюванні дій оператора.
Якщо оператор вирішує векторні (багатовимірні) завдання, то для оцінювання його дій слід використовувати багатовимірні алгоритми типу
 (5)
де  - матриця  ; -
вектор завдань  ;  вектор похибок виконання завдань  ;  - порядок фільтра, який характеризує оператора;  - коефіцієнт.
Хоча модель (5) дозволяє більш точно відбити сенсомоторні властивості людини-оператора, вона не враховує такого важливого фактора, як поріг його чутливості, який є індивідуальним і характеризується величиною 
 , (6)
де 
Таким чином, модель (6) враховує як слідкуючі властивості оператора, так і його поріг чутливості. У процесі навчання параметри моделі змінюються: порядок фільтра L збільшується, поріг δ зменшується. Швидкість зміни цих параметрів регулюється шляхом корекції завдань, що видаються інструктором.
Процес навчання оператора повинний продовжуватися доти, поки він не вийде на рівень так званої стаціонарної навченості, який характеризується мінімально можливими рівнями помилок, що допускаються, і часу виконання робіт, а також відносною стабільністю результатів.
Оцінювання діяльності оператора включає контроль правильності його дій, реєстрацію помилок, розрахунок показників його діяльності і підсумкової оцінки в процесі виконання оператором контрольних, тренувальних і навчальних задач. Як свідчить аналіз показників, оцінки якості підготовки оператора, що застосовуються в різних промислових сферах, є різними за формою, але близькими за змістом. Тому доцільно в якості такої використовувати інтегральну оцінку, що враховує з вагомими коефіцієнтами різні критерії навчання (цільові, параметричні та алгоритмічні). Ці інтегральні оцінки заносяться до протоколу оператора і використовуються при видачі рекомендацій щодо подальшого навчання.
П’ятий розділ присвячено висвітленню питань реалізації навчально-тренувальних задач оперативно-диспетчерського керування ГТС на комп’ютерному тренажері.
Центральне місце в розробленому тренажері займає алгоритм безпосереднього навчання за пультом дисплея. Незважаючи на різноманітність формулювань учбово-тренувальних завдань , весь процес навчання на тренажері може бути представлений у вигляді універсального алгоритму, який реалізовано як діалоговий компонент, що керує діалогом між оператором і імітаційною моделлю. Виконання кожного кроку діалогу супроводжується картинкою на екрані дисплея.
Процес роботи з тренажером починається з вибору режиму функціонування (навчання, підказка, контроль знань і дослідницький режим). Формування завдання, у залежності від режиму роботи, полягає в виборі чи завданні конкретних вихідних даних (параметрів газового потоку, технологічних обмежень, граничних умов, початкових параметрів керування тощо).
Моделювання роботи починається з завдання характеристик КС. Запропонований метод моделювання КС має ряд переваг. Зокрема, він забезпечує швидку реакцію моделі на порушення технологічних обмежень, тому що їхня перевірка здійснюється перед розрахунком розподілу газу по групах і розрахунком КС у цілому, а, по-друге, дозволяє здійснити розрахунок КС без попередньої побудови еквівалентних характеристик або табличних функцій, що забезпечує більш високу швидкодію при менших вимогах до об’ємів оперативної пам’яті.
Програма, що реалізує розглянуті алгоритми, дозволяє моделювати
режими роботи КС без обмеження на число цехів, схеми з’єднання і типи ГПА і передбачає можливість розрахунку КС як по параметрах газового потоку заданим значенням тиску газу на вході і виході КС.
Оптимізаційна задача в представленій постановці є задачею нелінійного програмування, однак ефективне рішення її прямими нелінійними методами ускладнено через велику розмірність. В роботі показано, що в умовах, коли цех КС складається з груп з однаковим числом ступіней, причому кожна група містить однотипні ГПА, в оптимізаційну задачу можна ввести додаткові умови, при яких обороти ГПА, які складають одну ступінь, є однаковими для різних груп цеху.
Іншим важливим засобом керування режимами роботи КС є завдання технологічної схеми КС (число рівнобіжних груп ГПА, ступіней, типів приводів і нагнітачів по цехах), реалізовано в роботі у вигляді програми. Відповідно до алгоритму на першому етапі оптимізації визначається технологічна схема з’єднання ГПА КС, на другому – обороти керованих ГПА, при яких досягається мінімум вартісних витрат на компримірування газу.
Після проведення всіх розрахунків і рішення задачі оптимізації на тренажері в дослідницькому режимі можуть бути промодельовані різні передаварійні ситуації, частина назв яких, що виникають на КС, наведена на рис.3.
Алгоритми оперативного контролю, регулювання і логічного керування, що реалізують основні інформаційно-обчислювальні й управляючі функції автоматичних систем керування УКПГ, принципово не відрізняються від детально розроблених у літературі. Це має важливе значення при навчанні операторів роботі в передаварійних і аварійних ситуаціях.
На рис. 4 представлене вікно, що дозволяє моделювати передаварійні ситуації, що виникають на УКПГ.
Рис.3. Моделювання передаварійної ситуації на КС у дослідницькому режимі
У висновках стисло сформульовані основні наукові та практичні результати дисертаційної роботи.
В додатках наведені довідки про впровадження результатів дисертаційної роботи.
Рис.4. Моделювання перед аварійної ситуації на УКПГ.
ВИСНОВКИ
У дисертації здійснене вирішення наукової задачі, що полягає в розробці принципів побудови і структури комп’ютерного тренажера для навчання оперативно-диспетчерського персоналу ГТС і створення елементів його математичного забезпечення.
1. Проведено аналіз ГТС як об’єкта автоматизованого керування. Показано, що її характерною рисою є імовірно-невизначений характер значної частини техніко-економічної інформації, використовуваний при прийнятті рішень оператором. Обґрунтовано актуальність комп’ютеризації і тренажеризації професійної підготовки операторів. Проаналізовано сучасний стан проблеми розробки тренажерів для навчання операторів технологічних процесів.
2. Розроблено структуру модульного комп’ютерного тренажера і показано, що дана структура, включаючи операторський і інструкторський інтерфейси, може бути побудована тільки на основі теоретичного аналізу діяльності оператора і задач інструктора в процесі комп’ютерного навчання. Розроблено функціонально-інформаційні структури інструкторського й операторського інтерфейсів. Визначено структуру системи, що моделюється, що є в навчанні проміжною ланкою між оператором і інструктором
3. Сформульовано основні вимоги до математичного і програмного забезпечення комп’ютерних тренажерів. Розроблено структуру математичного забезпечення комп’ютерного тренажера. У зв’язку з тим, що відмінною рисою розроблювального тренажера є наявність так званого “ідеального” інструктора, що використовує еталонний варіант дій, розглянуті виникаючі при цьому питання взаємодії різних елементів тренажера.
4. Розглянуто функції використовуваної в тренажері математичної моделі досліджуваного об’єкта і побудовані моделі, необхідні для розрахунків режимів роботи багатоцехової компресорної станції. Вивчено особливості використання в тренажерах імітаційних моделей, при побудові яких використовуються на відміну від традиційних моделей різні підходи в залежності від того, який режим об'єкта модель повинна імітувати. Показано, що для імітації режимів пуску-зупину досить ефективним є використання мереж Петрі.
5. Виходячи зі стратегії навчання оператора, обумовленої глобальними і локальними цілями навчання, розглянута структура діяльності оператора і її різних моделей. У зв’язку з тим, що йснуючі лінійні і нелінійні моделі не відбивають таких характеристик оператора, як передбачення, мотивація, оптимізація й адаптація, розроблено опис людини-оператора у вигляді рекуррентних співвідношень, сукупність яких являє собою адаптивний фільтр визначеного порядку. При цьому параметри моделі змінюються в процесі навчання і швидкість їхньої зміни може контролюватися інструктором. Розглянуто методи оцінювання якості підготовки оператора і показано, що це оцінювання доцільне проводити шляхом застосування інтегральних оцінок, заснованих на цільових, параметричних і алгоритмічних критеріях.
6. Розглянуті питання реалізації учбово-тренувальних задач оперативно-диспетчерського керування ГТС на комп’ютерному тренажері. Розроблено універсальний алгоритм функціонування комп’ютерного тренажера. Здійснено математичне моделювання режимів роботи багатоцехової КС і проведено розрахунок оптимального режиму роботи КС, що має складну паралельно-послідовну схему з’єднання ГПА. Розглянуто різні алгоритми дії оператора при попередженні передаварійних ситуацій, що виникають на УКГП. Приведено результати розробки алгоритмічного і програмного забезпечення, яке дозволяє моделювати не тільки різні режими функціонування тренажера, а й різні передаварійні ситуації, що можуть виникнути на КС і УКГП.
СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ
| 
