8
Рис. 3. Схема розміщення термопар у залізобетонному виробі
Запропоновано методику організації температурних вимірів та обробки експериментальних даних, в основу якої покладено ідею оцінки вірогідності характеристик просторово-часових температурних полів (рис.4) на підставі вибіркових даних, що належать до кінцевої кількості точок поля. Математично ця ідея базується на розкладанні досліджуваних температурних полів у ряди за деякими базисними функціями, які обираються з урахуванням конструкції технологічних об’єктів та діючих збурюючих і керуючих впливів.
 
 [год] [год]
Рис. 4. Температурне поле в площинах I – I та II – II
9
Водночас розв’язується задача про кількість температурних датчиків, необхідних для отримання достатньої інформації щодо температурного поля, та їх раціонального розміщення в технологічному агрегаті.
Розглянуте просторово-часове скалярне температурне поле, яке задано в деякій області  і яке описується скалярною функцією  векторного просторового аргументу  і часу  . В області V обрано n точок з координатами  . Вимірюючи в цих точках реалізації температурного поля  з подальшою статистичною обробкою результатів, знайдено оцінки математичних очікувань та взаємних моментів для цих точок поля у вигляді:
(j,k,l,…=1,2,…n).
Сформульовано завдання експериментальних досліджень, яке полягає в тому, щоб вказати кількість датчиків температури n та їх розміщення в області V, необхідне для оцінки математичного очікування моментів поля  в усіх точках  .
Для вирішення поставленого завдання використане розкладення температурного поля в ряд за певною системою детермінованих базисних функцій
 , які обираються з урахуванням конструкції технологічного об’єкта та впливаючих на нього управляючих та збурюючих дій. Цю систему необхідно обрати так, щоб будь-яка реалізація поля  мала бути апроксимована за допомогою ряду
 , (1)
де  - випадкова функція часу.
 . (2)
Якщо у (2) здійснити   та утримувати  членів ряду, то отримаємо відносно математичних очікувань  систему рівнянь
 ,  . (3)
.
Коефіцієнти цієї системи  створюють квадратну матрицю  , яка має розмірність  :
10
 . (4)
Якщо визначник матриці  не дорівнює нулю, то з системи рівнянь (3) можна знайти математичні очікування  . Час  при цьому трактується як параметр. Підстановка знайдених  у (2) дозволить обчислити математичне очікування температурного поля  у всіх точках  . Таким чином, потрібна кількість вимірювачів дорівнює числу членів ряду (1), яке необхідне для задовільного наближення температурного поля  .
Вимога про те, щоб визначник матриці  був достатньо віддалений від нуля, приводитиме до критерію розташування вимірювачів у вигляді:
 . (5)
Показано, що для двомірної задачі розподілу температурного поля критерій (5) еквівалентний критерію мінімізації модуля коефіцієнта взаємної кореляції між датчиками температури:
 . (6)
Із практичної точки зору ця методика обгрунтовує можливість застосування двох первинних вимірювачів температури ДТ та ДТ , розташованих у певних точках теплового відсіку та розподільного листа касетної установки, що знайшло подальше використання у процесі створення автоматизованої системи управління касетною технологією виробництва залізобетонних виробів.
Третій розділ присвячений формалізації технологічного процесу виробництва залізобетонних виробів у класі нечітких продукційних моделей Такагі-Сугено, розробці засобів структуризації і уявлення експертних зведень, створенню бази нечітких правил щодо управління касетним виробництвом збірного залізобетону, заснованої на знаннях та досвіді спеціаліста-експерта.
В основу такого підходу покладена заміна математичної моделі складного технічного об’єкта спрощеною апроксимаційною нечіткою моделлю з подальшим її використанням для пошуку оптимальних режимних параметрів.
11
Показано, що нечіткі моделі є зручним апаратом для уявлення якісної поведінки об’єкта управління, а також для врахування нечіткості вхідних даних, так як оперують лінгвістичними значеннями, які легко інтерпретуються і задають у просторі вхід-вихідних параметрів системи неявне розбиття за якісними ознаками, що забезпечує прозорість моделі та легкість її налагодження й модифікації.
На першому етапі створення бази знань системи прийняття рішень для всіх параметрів технологічної ланки “бетонна суміш – теплова обробка” виконана побудова лінгвістичних змінних моделі процесу, які наведені у таблиці 1.
Таблиця 1
Основні лінгвістичні змінні моделі
12
Другим етапом створення бази знань є структуризація експертних зведень з управління касетною технологією виробництва залізобетону та залізобетонних виробів. Для виконання цих дій у роботі запропоновано використання нечіткої продукційної моделі (НПМ), за допомогою якої можна природно описати декларативний досвід людини, її інтуїцію і логіку поведінки. Вхідними даними для НПМ є нечіткі лінгвістичні змінні, які дозволяють адекватно відобразити приблизний опис предметів і явищ у тому разі, коли точний детермінований опис відсутній або неможливий.
На рис.4 представлена структура НПМ технології виробництва збірного залізобетону, де Sбет – внутрішній діаметр бетоноводу, м; Sвир – найменший розмір конструкції, м; Rвир – відпускна міцність залізобетонного виробу, МПа; Мвир – проектна марка бетону, МПа; Псум – щільність суміші, см; ТипЦ – тип цементу; Кп – модуль крупності піску; А1, А – коефіцієнти, що залежать від якості заповнювачів; В/Ц – водо-цементне відношення; α – коефіцієнт розсунення зерен у суміші (визначається витратою цементу, зручноукладальністю, розміром фракцій дрібних заповнювачів; Т та Т - температура відповідно в тепловому відсіку та на розподільному листі; Q цементу, Q води, Q заповнювача, Qпіску, - відповідно витрата цементу, води, заповнювача, піску; y – тривалість термообробки.
Третім етапом утворення системи є побудова нечіткої моделі Такагі-Сугено у вигляді набору правил:
i = 1,2,…,k , (7)
де  - нечіткі множини антецедентів правил-продукцій; y – чітке значення консеквента правил-продукцій; n – кількість лінгвістичних змінних; k – кількість правил-продукцій.
У якості функції у використовувалася нечітка модель Такагі-Сугено першого порядку, тобто
 , (8)
де  ,  - коефіцієнти моделі.
Вихід моделі обчислюється за формулою:
 , (9)
де  - ступінь виконання i-го правила-продукції:
 , (10)
де  - і – та функція належності на j – му вході,  - нечітка операція кон’юнкції (взяття min).
13
Рис. 4. Нечітка продукційна модель технології виробництва збірного залізобетону
14
У якості функції належності обрана функція належності класу t.
База правил-продукцій включає всі можливі комбінації входів  . Для визначення коефіцієнтів  було використано генетичний алгоритм оптимізації з параметрами: реальне кодування, 27 особин у популяції, одноточковий кросовер, вірогідність мутації – 0.01, вірогідність кросовера – 0.9, селекція за допомогою колеса рулетки, критерій закінчення – зміна функції пристосованості менш, ніж на 0.01 за 50 поколінь.
У якості функції пристосованості була обрана середньоквадратична помилка
 , (11)
де  - точне значення вихідної змінної,  - значення вихідної змінної для нечіткої моделі, що настроюється при однакових значеннях входів.
Використовуючи наведену НПМ була розроблена структура системи підтримки та прийняття рішень у процесі виробництва залізобетону та залізобетонних виробів у вигляді підсистем формування бетонної суміші та визначення режимів теплової обробки (рис.5).
Рис. 5. Структура автоматизованої системи підтримки прийняття рішень в технології виробництва збірного залізобетону
15
Блоки “Вимоги технологіі” та “База даних сировини” вміщують вхідну інформацію системи; блок “ Коректор” призначений для зміни величин параметрів, які надаються експертною системою (ЕС); блок “Модифікатор” змінює правила бази знань у результаті накопичення статистики виробництва.
У процесі функціонування система поповнюється новими правилами, при цьому вага знань експертів зменшується. Розроблено механізм такого самонавчання на базі генетичного алгоритму оптимізації.
У четвертому розділі наведена технічна реалізація автоматизованого управління касетною технологією виробництва залізобетону та залізобетонних виробів у вигляді системи підтримки прийняття рішень. Основу системи складають розроблені в дисертації нечітка продукційна модель та алгоритми. Система реалізована в інтегрованому середовищі створення додатків для Windows Builder C++ v.4.0 на базі програмних модулів “Експертна система” комплексу EASYSYM, розробленої вченими Національного аерокосмічного університету “ХАІ ім. М.Є.Жуковського”. Робота системи забезпечується персональним комп’ютером, що працює під управлінням операційної системи Windows-98/2000/NT, реалізує багато сервісних можливостей і має зручний інтерфейс користувача. Результати роботи системи у вигляді рекомендацій технологу-оператору виводяться на екран в текстовому форматі (рис.7).
Рис. 7. Головне вікно автоматизованої системи підтримки прийняття рішень
16
Результати випробувань автоматизованої системи наведені у вигляді тестів визначення рецептур бетонної суміші, визначення режимних параметрів теплової обробки, самонавчання.
Система реалізована в якості інформаційно-дорадчої підсистеми (рис.8) АСУТП “Термообробка”, що призначена для автоматизованого управління температурними режимами теплової обробки залізобетону та залізобетонних виробів у касетній технології виробництва на підприємстві “Харківський ДБК №1”.
3
RS485
RS232
Рис. 8. Функціональна схема автоматизації касетної технології виробництва залізобетонних виробів:
1, 2 – датчики температури відповідно ДТ і ДТ ;
3, 4 – датчики тиску відповідно пари і повітря;
5, 7 – клапан з електроприводом;
6, 8 – відповідно паро- та повітропровід;
9, 10 – модулі аналогового вводу-виводу;
11 – адаптер зв’язку;
12 – персональна ЕОМ.
17
Автоматизована система функціонує на базі персонального комп’ютера IBM PC/AT і сумісних ПЕОМ не нижче за 80486DX2 з об’ємом ОЗП не менше за 8 МБ і об’ємом дискового простору не меншим за 16 МБ.
Для нижнього рівня системи застосовано мікропроцесорні модулі I-7000 (ICP_DAS, Тайвань).
Ефективність упровадження системи досягається за рахунок можливості оперативної корекції рецептури бетонної суміші та раціонального призначення режимних параметрів теплової обробки, що дозволяє значно скоротити витрати енергоресурсів.
ВИСНОВКИ
У дисертаційній роботі наведено теоретичне узагальнення та нове вирішення наукової проблеми, що виявляється в підвищенні ефективності управління касетною
технологією виробництва залізобетонних виробів на основі розробки та впровадження автоматизованої системи підтримки та прийняття рішень. Сформульовані та вирішені завдання вибору оптимального складу бетонної суміші і призначення ефективних режимних параметрів теплової обробки за критерієм енергозбереження.
Створена автоматизована система базується на математичному апараті нечітких множин. Узгодженість теоретичних і експериментальних результатів, можливість самонавчання підтверджує достовірність запропонованої нечіткої продукційної моделі Такагі-Сугено та синтезованих баз знань.
Основні наукові і практичні результати дослідження такі:
1. Установлено, що існуючі системи автоматизації теплової обробки залізобетону та залізобетонних виробів не в змозі якісно керувати технологічним процесом в умовах реального виробництва та його обмеженості в енергоресурсах.
2. Запропоновано застосування математичного апарата нечіткої логіки для формалізації процедур автоматизованого управління в умовах невизначеності.
3. Сформована ієрархічна залежність технологічних факторів виробництва бетонної суміші та теплової оброки у вигляді лінгвістичних змінних з відповідним терм-розбиттям, що потрібне для створення автоматизованої системи підтримки прийняття рішень на базі математичного апарата нечіткої логіки.
4. Розроблена модель технологічного процесу “бетонна суміш - теплова обробка” у процесі виробництва залізобетону та залізобетонних виробів у класі нечітких продукційних моделей Такагі-Сугено.
5. Побудована інформаційно-дорадча система корегування рецептури бетонної суміші та призначення режимів теплової обробки при суттєвому зниженні потрібної температури ізотермічного витримування.
6. Створена база даних та знань з використання правил-продукцій для визначення режимних параметрів виробництва бетонної суміші та теплової обробки.
18
7. Розроблене алгоритмічне та програмне забезпечення для автоматизованої системи підтримки прийняття рішень під час управління касетною технологією виробництва залізобетону та залізобетонних виробів.
8. Запропоновано методику організації температурних вимірювань, яка може бути розповсюджена на клас технологічних об’єктів, пов’язаних з тепловою обробкою.
9. Розроблено критерій розташування вимірювачів температури на технологічному обладнанні.
10. Розроблена підсистема підтримки й прийняття рішень у складі АСУТП “Термообробка”, яка впроваджена в промислову експлуатацію на підприємстві “Харківський домобудівний комбінат №1”.
СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ
1. Журавлев Ю.В. Алгоритм работы информационно-советующей подсистемы АСУТП “Термообработка” // Науковий вісник будівництва.- Харків: ХДТУБА, ХОТВ АБУ.- 1998. – Вип. 3.- С.101-104.
2. Журавлев Ю.В. Интегрированные АСУ предприятий стройиндустрии // Науковий вісник будівництва.- Харків: ХДТУБА, ХОТВ АБУ.- 1999.- Вип. 7.- С.175 -180.
3. Журавльов Ю.В. Алгоритми координації для інтегрованої АСУ підприємств будівельної індустрії // Науковий вісник будівництва.- Харків: ХДТУБА, ХОТВ АБУ.- 1999.- Вип. 8.- С. 190 -193 с.
4. Журавлев Ю.В., Глушко И.В., Сосновский М.Б. Программно-технический комплекс для управления термообработкой строительных изделий // Науковий вісник будівництва.- Харків: ХДТУБА, ХОТВ АБУ.- 2000.- Вип.9.- С. 135 -140.
5. Журавлев Ю.В., Величко В.А. Управление технологическими процессами на основе механизма FUZZY-логики // Науковий вісник будівництва.- Харків: ХДТУБА, ХОТВ АБУ.- 2001.- Вип.13. – С. 52 - 57.
6. Журавлев Ю.В. Механизм самообучения знаниеориентированной системы на основе генетического алгоритма // Науковий вісник будівництва.- Харків: ХДТУБА, ХОТВ АБУ.- 2001. - Вип.14.- С. 272-278 .
7. Журавлев Ю.В., Величко В.А. Автоматизированная система поддержки принятия решений в процессе производства строительных материалов // Труды Одесского политехнического университета: Научный и производственно-практический сборник по техническим и естественным наукам. Одесса, 2001.- Вып. 3 (15). – С. 203-207.
8. Журавлев Ю.В. Управление производством стройматериалов на основе новых информационных технологий // 1-й Международный радиоэлектронный Форум “Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития”, МРФ-2002. Сборник научных трудов. Часть 2.- Харьков: АН ПРЭ, ХНУРЭ. 2002.- С.80-83.
19
9. Журавлев Ю.В. Управление производством железобетонных изделий с использованием нечеткого регулятора // Наукові праці ДонНТУ. Серія: Обчислювальна техніка та автоматизація. Випуск 47.- Донецьк, 2002.- С. 41-49.
10. Журавлев Ю.В., Горбунов С.Д. Новые информационные технологии производства строительных материалов в условиях неопределенности // Коммунальное хозяйство городов. Серия: Технические науки. - Киев, “Техніка”.- 2002.- Вип.39. – С. 319-324.
11. Соколов А.Ю., Пермяков В.И., Журавлев Ю.В.. Применение лингвистических продукционных моделей в задачах управления производством строительных материалов // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. Харьков, 2003 - №5(5).–С. 18-25.
12. Журавлев Ю.В., Пермяков В.И. Fuzzy-контроллер в управлении режимами термовлажностной обработки железобетонных изделий // Вестник БГТУ. Научно-теоретический журнал. Спецвыпуск: Материалы Международного конгресса “Современные технологии в промышленности строительных материалов и стройиндустрии. Часть III, Белгород, БГТУ, 2003- №6.- С. 148-150.
13. Журавлев Ю.В., Гуд М.Б.. Повышение остаточного ресурса адаптационных свойств бетона в железобетонных конструкциях на стадии их изготовления // Науковий вісник будівництва. Матеріали Міжнародної конференції “Ресурси і безпека експлуатації конструкцій, будівель та споруд”. - Харків: ХДТУБА, ХОТВ АБУ.- 2003.- Вип. 23.- С.154-157.
АНОТАЦІЯ
Журавльов Ю.В. Автоматизоване управління виробництвом залізобетонних виробів на основі нечіткої логіки. – Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.07 – Автоматизація технологічних процесів. – Національний університет харчових технологій, Київ, 2005.
Дисертаційна робота присвячена автоматизованому управлінню технологічним процесом виробництва залізобетонних виробів на основі математичного апарату нечіткої логіки.
Здійснено формалізацію технологічного процесу “виробництво бетонної суміші – теплова обробка” на базі нечіткої продукційної моделі Такагі-Сугено, що дозволило розробити автоматизовану систему підтримки прийняття рішень для управління касетною технологією виробництва залізобетонних виробів. Запропоновано методику організації температурних вимірювань у технологічних об’єктах з метою оптимізації необхідного для цього вимірювального обладнання.
Важливим науковим результатом даної роботи є вперше розроблена структура системи підтримки прийняття рішень при виробництві залізобетонних виробів, що призводить до підвищення ефективності виробництва за рахунок зниження похибок управління виробництвом за касетною технологією.
20
Основні результати роботи знайшли промислове впровадження на підприємстві “Харківський домобудівний комбінат №1”, а також у навчальному процесі за спеціальністю 7.092501 - ”Автоматизоване управління технологічними процесами”.
Ключові слова: автоматизація, виробництво залізобетонних виробів, нечітка логіка, генетичний алгоритм, структура системи.
АННОТАЦИЯ
| 
