Інтелектуальні моделі системи підтримки прийняття рішень при автоматизованому управлінні процесом гідротранспортування - Автореферат

Підвищення ефективності експлуатації цього виду транспорту завдяки впровадженню засобів автоматизованого управління зробить можливим значне зниження собівартості отриманої сировини, оскільки транспортування є однією з найбільш капіталоємних стадій гірничої промисловості. На практиці контроль та управління гідротранспортними системами у гірничий галузі промисловості реалізується кваліфікованим персоналом на основі досвіду з використанням невеликої кількості вимірювальних та контролюючих приладів, тому забезпечення надійної роботи гідротранспортних систем та найбільш ефективних режимів їх функціонування з використанням сучасних засобів автоматизації та управління є актуальною задачею. Ситуація, що склалася, утворила передумови для необхідності розробки системи підтримки прийняття рішень по удосконаленню диспетчерського управління гідротранспортом, яка б мала наступні властивості: працездатність в умовах недостатку інформації, вміння оперувати з нечіткою словесною інформацією та можливість використання досвіду спеціалістів-експертів, значний ступінь адаптації, надійність, здатність до навчання. Дисертаційна робота виконувалась у відповідності з планом науково-дослідних робіт Національного гірничого університету у рамках держбюджетної наукової роботи №Е-276 «Розробка прикладного математичного та програмного забезпечення для адаптивних, нейро-і фаззі - систем ідентифікації та управління технологічними процесами», державний реєстраційний номер 0101U006217. Вирішення вищезгаданих задач дозволить виконати математичний опис обєктів гідротранспорту, які потребують складної математичної формалізації, на основі якого реалізується синтез алгоритмів системи підтримки прийняття рішень, що, у свою чергу, дозволить інтенсифікувати технологічні процеси, підвищити якість продукції, зменшити матеріальні та енергетичні витрати.У вступі обґрунтована актуальність теми досліджень, наведений її звязок із науковою програмою; сформульовані мета та задачі дослідження; викладені наукові положення; розкриті наукова новизна та практична цінність отриманих результатів; відображений рівень апробації результатів, кількість публікацій та особистий внесок здобувача. Перший розділ охоплює питання аналізу технології гідравлічного транспортування багатофазних середовищ у гірничий галузі промисловості, сучасних засобів автоматичного управління гідротранспортними системами. Виявлено, що існуючі засоби математичного опису функціонування гідротранспортних систем можна умовно поділити на два класи: теоретичні та емпіричні.При цьому вхідні та вихідний параметри моделі насоса описуються за допомогою лінгвістичних змінних. В основі бази знань знаходиться набір вербальних висловлювань експерта, що виражені у формі умовних логічних продукцій. Наприклад, логічне висловлювання «якщо щільність гідросуміші велика та при цьому витрата гідросуміші дуже велика, то насос повинен розвивати на виході середній напір» може бути записано так: якщо «щільність гідросуміші»=В та «витрата гідросуміші»=ДВ, то «напір»=С. Нечітка модель відцентрового насосу включає блок фаззіфікації (введення нечіткості), блок логічних правил та блок дефаззіфікації. Множина значень лінгвістичних параметрів складається з семи нечітких змінних (термів): «дуже мале» (ДМ), «мале» (М), «нижче середнього» (НС), «середнє» (С), «вище середнього» (ВС), «велике» (В), «дуже велике» (ДВ).Для промисловості характерна різноманітність твердих матеріалів, що підлягають транспортуванню, тому комплексне дослідження усіх можливих видів гідросумішей з метою отримання універсальних аналітичних залежностей для визначення параметрів гідротранспортування є складною задачею. Спираючись на теорему про можливість представлення неперервних функцій кількох змінних у вигляді суперпозиції неперервних функцій меншого числа змінних, доведену Колмогоровим і Арнольдом, та теорему Хехт-Нільсена про представлення функції багатьох змінних за допомогою нейронної мережі, обґрунтовано можливість використання нейронних мереж для моделювання режимів руху гідросуміші. Нейронні мережі мають властивості універсальних апроксиматорів, тому для побудови нейромережевих моделей для різних видів гідросумішей (навіть для яких характерні значні відміни фізичних та механічних властивостей) можна використовувати однакову структуру нейронної мережі. У роботі було розглянуто побудову декількох нейромережевих моделей: 1) один вхід - один вихід; 2) два входи - один вихід; 3) два входи - три виходи; 4) три входи - три виходи. Нейронні мережі, що завершили процес навчання, можуть використовуватися для ідентифікації режимів гідротранспортування.У дисертаційній роботі вирішена наукова задача розробки математичного та програмного забезпечення для інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень при управлінні гідротранспортуванням, що полягає у створенні математичних моделей відцентрового та струминного насосів з використанням експертної та емпіричної інформації, яка математично формалізована на основі теорії нечітких множин та нечіткої логіки; синтезі

Основний зміст роботи