Оптимізація та прогнозування характеристик металургійних процесів адаптивними синергірованими та гібридними моделями - Автореферат

В цей же час багато технологічних процесів характеризуються невизначеністю щодо своєї структури та параметрів і водночас мають нелінійні статичні та динамічні характеристики. Актуальність розв‘язання задач оптимізації характеристик таких процесів і прогнозування їх поведінки визначається ступенем зменшення ризику при ухваленні рішень в таких, наприклад, областях, як управління сталеплавильним процесом, процесами виплавки феросплавів та інші. У звязку з цим актуальною є задача розробки методів оптимізації та прогнозування показників виробничих процесів, здатних функціонувати в умовах апріорної невизначеності відносно структури та параметрів процесу, які б мали підвищені швидкість навчання та якість прогнозу, зокрема, у області феросплавного та сталеплавильного виробництва. Дисертаційна робота виконувалась у рамках: державної науково-технічної програми 04.14 “Екологічно чисті технології видобутку, переробки, транспортування та використання рудних та нерудних корисних копалин: проект 04.14.08/001К-95 “Розробка і впровадження ресурсозберігаючих технологічних схем переробки відходів електротермічного виробництва сталі, феросплавів, флюсів, зразків та інших вторинних матеріалів””. Методи дослідження: методи нечіткого математичного програмування, які дозволяють вирішити задачу оптимізації в нечіткій постановці; рекурентна ідентифікація, яка дозволила синтезувати методи настройки параметрів моделей, які використовуються при багатомодельному підході та параметрів нечітких нейромережевих моделей; теорія штучних нейронних мереж, що дозволила синтезувати алгоритми навчання в багатошарових мережах; теорія нечітких систем, яка дозволяє синтезувати нечіткі моделі нестаціонарних процесів.В дисертації розглядаються процеси, динаміку яких в загальному випадку можна описати кінцево-різницевим рівнянням вигляду: , (1) Застосування середніх і середньозважених значень параметрів для розрахунків може приводити до отримання значно зміщених точкових оцінок параметрів. Як початкові дані завдаються: інтервальні обмеження на відсотковий зміст хімічних елементів у сплаві; хімічний склад компонентів шихти, їх вартість та ступінь перехода хімічних елементів з шихти в сплав. На відміну від практики попереднього отримання точкових оцінок для кожного параметра на основі різних способів усереднювання, пропонується підхід, коли кожний параметр задається у вигляді функції приналежності. У відповідність прогнозованій послідовності ставиться комбінована модель, до складу якої входить набір моделей різної структури, параметри яких настроюються за допомогою адаптивних алгоритмів ідентифікації, а кінцевий прогноз будується у вигляді лінійної комбінації прогнозів, одержуваних за допомогою окремих моделей.В результаті аналізу сучасного стану проблеми прогнозування оптимальних витратних показників процесів при невизначених параметрах обстановки відмічений ряд недоліків, що знижують ефективність їх застосування. Так, неточність завдання параметрів або технологічної інформації практично не враховується, що приводить до необхідності варіювати параметрами для задоволення заданих рівнянь. Крім того, застосування в рівняннях середніх та середньозважених значень параметрів для розрахунків при прогнозуванні може приводити до отримання значно зміщених точкових оцінок результатів. Вдосконалена процедура прогнозування з використанням багатомодельного підходу за рахунок додавання до групи моделей N моделей, що настроюються синергійно адаптивно-пошуковим методом з рандомізованою стратегією настройки. Проведені експерименти по прогнозуванню показників виробничих процесів із застосуванням методу адаптивно-пошукової настройки, групи моделей, обєднаних в лінійну форму, до яких додані моделі, що настроюються синергийно, а також за допомогою нечіткої нейромережі, що настроюється за градієнтними процедурами навчання та з використанням синергійного підходу.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ