.

Розробка експертно-моделюючої системи багатофакторного аналізу для управління технологічним процесом біоконверсії: Автореф. дис… канд. техн. наук /

Язык: украинский
Формат: реферат
Тип документа: Word Doc
0 1998
Скачать документ

Міністерство освіти України
Український державний університет харчових технологій

На правах рукопису
УДК 519.816:681.518.2

Ларюшкін Євген Павлович

РОЗРОБКА ЕКСПЕРТНО-МОДЕЛЮЮЧОЇ СИСТЕМИ
БАГАТОФАКТОРНОГО АНАЛІЗУ ДЛЯ УПРАВЛІННЯ
ТЕХНОЛОГІЧНИМ ПРОЦЕСОМ БІОКОНВЕРСІЇ

05.13.07 – Автоматизація технологічних процесів

Автореферат
дисертації на здобуття наукового ступеня
кандидата технічних наук

Київ – 1999

Дисертацією є рукопис

Робота виконана у Вінницькому державному технічному університеті
Міністерства освіти України

Науковий керівник: доктор технічних наук, професор
Ткаченко Станіслав Йосипович
Вінницький державний технічний університет,
завідувач кафедри теплоенергетики та
газопостачання

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор
Герасимов Борис Михайлович,
Науковий центр Київського військового інституту управління та зв’язку, провідний науковий співробітник

кандидат технічних наук, доцент
Кишенько Василь Дмитрович,
УДУХТ, кафедра «Автоматизація
технологічних процесів і виробництв»

Провідна установа: НВК «Київський інститут автоматики»

Захист відбудеться 17 лютого 1999 року о 16 год.
на засіданні спеціалізованої вченої ради К 26.058.05
Українського державного універ¬ситету харчових технологій
за адресою: 252033, м. Київ-33, вул. Володимирська, 68.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Українського державного університету харчових технологій.

Автореферат розісланий 15 січня 1999 р.

Вчений секретар
спеціалізованої вченої ради _______________ Філоненко В.М.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ
Актуальність теми. Управління складними хіміко-технологічними процесами пов’язане з необхідністю їх багатофакторного аналізу як на етапі проектування, так і під час їх здійснення. Метою багатофакторного аналізу є дослідження впливу визначальних факторів на кінцеві показники технологічного процесу.
Традиційний підхід до моделювання багатофакторних технологічних процесів грунту¬ється на математичній теорії планування експерименту. Використання цієї теорії передбачає можливість реєстрації вихідного показника при різних сполученнях впливаючих факторів із наступною побудовою регресійної залежності. Однак відсутність експериментальної установ¬ки, яка існує тільки в проекті, позбавляє дослідника такої можливості. В цих умовах єдиним джерелом інформації для моделювання є експертні оцінки, які носять якісний характер.
Типовим представником складних хіміко-технологічних процесів є технологічні процеси біоконверсії (ТПБК), тобто процеси, при виконанні яких здійснюється перетворення органічних речовин у біогаз та інші продукти. Впровадження таких процесів забезпечує можливість вирішення ряду актуальних проблем: екологічної, енергетичної та економічної.
Важливим критерієм функціонування ТПБК є кількість біогазу, який отримують на виході. Тому прогнозування вихідної кількості біогазу в залежності від впливаючих факторів є необхідним елементом проектування систем біоконверсії.
Автор висловлює подяку д.т.н., професору О.П.Ротштейну за наукові консультації з питань застосування нечіткої логіки для моделювання ТПБК.
Об’єктом дослідження є технологічний процес біоконверсії (метанове зброджування) як представник широкого класу хіміко-технологічних процесів.
Предметом дослідження є багатофакторний аналіз ТПБК з метою прогнозування виходу біогазу та залежності цього вихідного показника від впливаючих факторів, що пов’язані з особливостями сировини, параметрами технологічного процесу та апаратно-схемними рішеннями.
Мета роботи полягає у створенні експертно-моделюючої системи для багатофакторного аналізу складних хіміко-технологічних процесів (на прикладі ТПБК) на базі нечіткої логіки. Цей метод повинен являти собою взаємозв’язану сукупність математичних моделей, алгоритмів та формалізованих методик, які забезпечують можливість використання експертно-лінгвістичної інформації, яка доступна проектувальнику на попередніх стадіях проектування, для прогнозування виходу біогазу та дослідження залежності цього показника від впливаючих факторів в управлінні ТПБК.
Для того, щоб реалізувати програму досліджень, необхідно:
• проаналізувати основні напрямки використаних математичних методів при моделюванні технологічних процесів;
• оцінити їх обмеження, сформулювати принцип багатофакторного моделювання ТПБК на базі нечіткої логіки;
• розробити математичні моделі та алгоритми формалізації впливаючих кількісних та якісних факторів з використанням апарату функцій належності;
• створити ієрархічну систему математичних моделей багатофакторного аналізу ТПБК на основі нечіткого логічного висновку;
• створити формальну методику моделювання ТПБК на базі нечіткої логіки та проілюструвати її застосування для дослідження залежності кількості біогазу при зміні впливаючих факторів;
• розробити експертно-моделюючу систему багатофакторного аналізу для управління технологічним процесом біоконверсії.
Методи дослідження. Розроблені моделі та алгоритми багатофакторного аналізу техноло-гічних процесів базуються на ідеях і принципах системного аналізу, штучного інтелекту та інженерії знань, теорії планування експериментів, теорії нечітких множин і лінгвістичних змінних, чисельних методів розв’язку задач нелінійної оптимізації. В дисертації розвивається метод моделювання нелінійних залежностей нечіткими базами знань.
Наукова новизна розробленого методу полягає в тому, що на відміну від регресійних моделей, які традиційно використовуються для багатофакторного аналізу складних процесів, запропонований метод грунтується на нечітких базах знань, а це дозволяє моделювати багатофакторні залежності на основі доступної для проектувальника природно-мовної експертної інформації. Розроблений метод базується на таких нових результатах, які виносяться на захист:
1. Метод побудови функцій належності нечітких термів, які використовуються для формалізації впливаючих факторів. Сутність результату полягає в отриманні аналітичних співвідношень, які дозволяють встановлювати форму функцій належності нечітких термів на основі матриць парних порівнянь елементів універсальної множини.
Новизною результату є те, що на відміну від відомого методу Сааті, він не потребує розв’язування характеристичного рівняння матриці парних порівнянь при визначенні її власного вектора.
2. Математичні моделі функцій належності нечітких термів для оцінки впливаючих факторів. Сутністю результату є те, що із застосуванням запропонованого методу парних порів-нянь отримано комплекс моделей функцій належності нечітких терм-множин, які оцінюють кількісні та якісні фактори, що впливають на вихід біогазу та використовуються у нечіткій базі знань.
Новизною результату є те, що отримані функції належності, на відмінність від трикутникових, що традиційно використовуються, відбивають специфіку об’єкта моделювання, що підвищує точність багатофакторного аналізу.
3. Математична модель багатофакторного аналізу технологічного процесу біоконверсії на основі нечіткої логіки. Сутністю результату є побудова ієрархічної системи співвідношень, які дозволяють прогнозувати рівень виходу біогазу та його залежність від впливаючих сировинних, технологічних та апаратно-схемних факторів на основі нечітких логічних висловлювань «ЯКЩО-ТО», які отримані в ході віртуального експерименту.
Новизною результату є те, що метод нечіткої логіки вперше використано для моделюванні ТПБК. Крім того, вперше для ТПБК запропоновано спосіб дефазифікації вихідного показника, що дозволяє перетворювати результати нечіткого логічного висновку у кількісну величину, яка відповідає прогнозованому значенню виходу біогаза.
4. Методика багатофакторного моделювання технологічного процесу біоконверсії на базі нечіткої логіки. Сутністю результату є отримання покрокової послідовності процедур, які необхідно виконати для прогнозування вихідної кількості біогазу при відомих параметрах сировини, технології та апаратно-схемних рішень установки, а також побудова однофакторних залежностей виходу біогазу, що цікавлять як проектувальника, так і користувача і можуть бути представлені графічно.
5. Експертно-моделююча система для управління технологічним процесом біоконверсії.
Достовірність результатів забезпечується коректним застосуванням аксіоматики та правил виводу нечітких множин, формуванням нечітких баз знань із застосуванням нечітких термів, які враховують специфіку об’єкту моделювання, налагодженням ваги нечітких правил «ЯКЩО-ТО» за результатами експериментальних даних, узгодженням модельних та експериментальних результатів.
Практична цінність роботи полягає в тому, що на основі розроблених математичних моделей та алгоритмів реалізована експертна система на IBM-PC. Ця система дозволяє прогнозувати вихід біогазу та досліджувати його залежності від впливаючих факторів на попередніх етапах проектування і управління процесом біоконверсії.
Апробація роботи. Основні положення дисертаційної роботи обговорювалися на науково-технічній конференції «Методологічні проблеми інженерної діяльності» (м.Вінниця, 1993 р.); на Міжнародному симпозіумі «Біоконверсія органічних відходів та охорона навколишнього середовища» (м.Київ, 1994 р.); на Міжнародній науково-технічній конференції «Енерго- та ресурсозберігаючі технології у виробництві скла» (м.Константинівка, Донецька обл., 1995 р.); на VI Всеукраїнській конференції «Охорона навколишнього середовища та раціональне використання природних ресурсів» (м.Донецьк, 1996 р.); на IV Міжнародному конгресі по біоконверсії органічних відходів (м.Київ, 1996 р.); на IX Міжнародній конференції «Удосконалення процесів і апаратів хімічних, харчових та нафтохімічних виробництв» (м.Одеса, 1996 р.); на І Міжнародній науково-технічній конференції «Проблеми енергозбереження та екології в суднобудуванні» (м.Миколаїв, 1996 р.); на VI науково-практичній конференції «Розвиток і впровадження техніки і технологій використання нетрадиційних і відновлювальних джерел енергії» (АР Крим, 1997 р.); на IV Міжнародній науково-технічній конференції «Контроль та управління в технічних системах» (м. Вінниця, 1997 р.); на Міжнародній конференції «Екологія людини і проблема виховання молодих вчених» (м.Одеса, 1997 р.), а також на науково-технічних конференціях та семінарах кафедр теплоенергетики та газопостачання, комп’ютерних систем управління та центру «Інженерна екологія» ВДТУ.
Публікації. За результатами дисертаційної роботи опубліковано: 5 статей в журналі «Вісник ВПІ»; 10 тез доповідей на Міжнародних, Національних конференціях, симпозіумах і конгресах. Отримано патент України.
Структура та об’єм роботи. Дисертаційна робота складається із вступу, чотирьох розділів, висновку, загальним обсягом 168 сторінок; включає 29 рисунків, 39 таблиць, додатки, список використаних джерел (126 найменувань).
Особистий внесок в розробку наукових результатів. Особисто автором розроблені положення, що викладені у розділі автореферату «Наукова новизна» і виносяться на захист. В публікаціях у співавторстві особистий внесок полягає в наступному: в [1] розроблена методика багатофакторного аналізу кількості біогазу на виході технологічного процесу біоконверсії; в [2] запропоновано метод побудови функцій належності та обчислювальна процедура; в [3] розроблена узагальнена схема енергопостачання та генерації енергії технологічного процесу біоконверсії та методика оцінки його ефективності; в [4] розроблено модифікований алгоритм методу дендрограми; в [5] зроблено апаратно-схемне оформлення та проведені експериментальні дослідження; в [6] виконана розробка елементів конструкціїї та прогнозування вихідної кількості біогазу універсального мікробіологічного реактора; в [7] проведено вибір значень впливаючих факторів для управління біогазовою установкою при варіації рівней енерговитрат; в [8] розроблено методику створення нечіткої математичної моделі для побудови експертної системи; в [9] розроблено нечітку модель для прогнозування виходу біогазу; в [10] побудовано логіко-лінгвістичну модель процеса біоконверсії; в [11] проведено числовий експеримент та одержано оцінку ефективності біогазової установки.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ
Вступ. Показано актуальність роботи і її тематики, окреслені об’єкт і предмет досліджень, сформульовані мета і задачі досліджень. Визначена наукова новизна та практична цінність одержаних результатів, викладені основні положення, які виносяться на захист, а також відомості про апробацію, зв’язок з науковими напрямками, структура роботи, кількість публікацій та особистий внесок автора.
Перший розділ присвячений аналізу основних методів утилізації органічних відходів. Розглянуто технологічний процес біоконверсії як один з екологічно чистих та високоефективних способів утилізації органічних відходів. Одним з головних показників якості ТПБК є кількість отриманого біогазу, яка визначається множиною факторів, дію яких важко визначити за допомогою традиційних математичних методів багатофакторного аналізу. Задача прогнозування кількості біогазу на виході ТПБК розв’язується на основі оцінювання впливаючих факторів і розглядається як пошук відображення
Х = (х1, х2, … , хn)  qjQ = (q1, q2, … , qm),
де Х – множина впливаючих факторів; Q – множина прогнозів виходу біогазу.
Основні складності розв’язання задач прогнозування обумовлені такими причинами.
1. Для вірного розв’язання задач прогнозування та управління необхідно досліджувати велику кількість впливаючих факторів, число яких постійно збільшується, завдяки успіхам розвитку біотехнологій, що важко враховувати навіть кваліфікованим спеціалістам.
2. Відсутність аналітичних залежностей між впливаючими факторами і кількістю отриманого біогазу. Складність побудови таких залежностей обумовлюється як великою кількістю факторів, так і різнорідністю їх характерів.
У таких умовах стає актуальною проблема побудови автоматизованої експертно-моделюючої системи для інтелектуальної підтримки процесу побудови та управління ТПБК. Для розв’язування таких задач найбільшого поширення набули: байєсівський підхід, регресійний аналіз, метод фазового інтервалу та логічне програмування.
Ці методи не пристосовані для роботи з якісними (нечисловими та нечіткими) знаннями, що задаються природньою мовою. Однак саме такі евристичні або інтуїтивні знання використовуються при розробці нової техніки і керуванні технічними процесами.
Взаємозв’язок процедур, які виконує експертно-моделююча система для управління ТПБК, представлено на рис.1, може реалізовуватись так, що значення прогнозованого показника визначаються особою, яка приймає рішення, тобто людиною-оператором, шляхом підбору таких рівней впливаючих фак¬торів, які забезпечують необхідний рівень виходу біогазу. Знайдені шляхом моделювання в діа¬лозі «людина-комп’ютер» рівні впливаючих факторів використовуються на етапі виробництва, тобто в процесі виконання ТПБК. Роль людини-оператора на етапі виробництва зводиться до регулювання керуючими факторами (температурою, вологістю та ін.) з метою підтримки необ¬хідного рівня біогазу. При цьому експертна система повинна працювати в режимі реального часу. Експериментальні дані у вигляді пар «вхід – вихід» використовуються як навчальна виборка, яка необхідна для настроювання ваги нечітких правил «ЯКЩО-ТО», що складають базу знань для прогнозування.
В основу побудови експертно-моделюючої системи для прогнозування виходу біогазу покладена теорія нечітких множин і лінгвістичних змінних, основні положення якої викладено. Термін «експертно-моделююча система» підкреслює наявність двох взаємозв’язаних складових: експертної та моделюючої. Експертна складова базується на механізмі нечіткого логічного висновку та базі знань, яка побудована з використанням експертно-лінгвістичних правил «ЯКЩО-ТО». Моделююча складова передбачає можливість проведення комп’ютерного моделювання з метою нагляду за змінами рівня виходу біогазу при варіюванні впливаючих факторів. У першому розділі сформульовані також задачі дослідження, які вирішуються в наступних розділах.
У другому розділі здійснюється побудова ієрархічної структури математичної моделі ТПБК на основі формалізації впливаючих факторів у вигляді нечітких множин. Проведена класифікація факторів, які впливають на кількість отриманого біогазу на виході ТПБК. Ці фактори зображені у вигляді дерева логічного висновку, що визначає послідовність розрахунків при прогнозуванні кількості біогазу, представлені на системному, сировинному, технологічному та апаратно-схемному рівнях і відображено на рис.2.

Рис.2. Дерево логічного висновку
Дерево висновку – це граф, структура якого відображає класифікацію факторів, які впливають на показник, що прогнозується, тобто на вихід біогазу. Вершини дерева інтер¬пре¬ту¬¬-ються таким чином: корінь дерева – вихідний показник, термінальні вершини – впливаючі фактори, нетерміналь¬ні вершини – класи впливаючих факторів. На рис.2. одинарними колами позначені фактори, які впливають на вихідний показник. Ці фактори зведені в табл.1. Вони роз-глядаються як лінгвістичні змінні, які задані на відповідних універсальних множинах за до¬по-могою нечітких термів. В управлінні ТПБК можна керувати такими факторами: воло¬гість сировини, водневий показник, час зброджування, температурний режим зброд¬жу¬ван¬ня, стабільність температурного режиму, якість перемішування, доза завантаження. По¬двій¬ними колами на дереві висновку (рис.2) зображені залежності виду:
Q= (Y,Z,V) (1) V= (v1,v2,v3) (4)
Y= (y1,y2,y3,y4,y5) (2) z2= (w1,w2) (5)
Z= (z1,z2,z3,z4,z5) (3) v1= (x1,x2) (6)
Для представлення цих залежностей лінгвістичними висловлюваннями типу «ЯКЩО-ТО» введені нечіткі терм – оцінки змінних, що стоять в лівих частинах залежностей (1)-(6).
В табл.1 використані такі позначення: у.о. – умовні одиниці; t/T – відношення найбільшого відхилення температури до заданого рівня температури; рH – водневий показник; – клітин на грам сухої речовини.
В роздiлi 2 запропоновано новий метод побудови функцій належності нечітких множин, на основі якого формалізуються лінгвістичні оцінки всіх впливаючих факторів.
Нехай S – лінгвістичний терм , який задається нечіткою множиною виду:

де U={u1, u2, … , un} – універсальна множина, ; s(ui) – ступінь належності до нечіткої множини .
Задача полягає в тому, щоб знайти значення s(ui) для всіх . Для розв’язання цієї задачі введено поняття ранга елементу , під яким розуміється число , яке характеризує значимість цього елементу у формуванні властивості . Припускається, що виконується правило: чим більше ранг елемента, тим більше ступінь його належності. На основі цього припущення отримані розрахункові формули:
Таблиця 1
Впливаючі фактори як лінгвістичні змінні

Позначення і назва змінної Універсальна множина Терми для оцінювання
y1 – якість сировини (513) у.о. корови(1),
бички(2),
свині(3),
кури(4),
індики(5)
y2 – вологість сировини (8098) % низька(1),
нормальна(2),
висока(3)
y3 – гранулометричний зміст (12) у.о. подрібнено(1),
не подрібнено(2)
y4 – кількість жирних кислот (6001500) мг/л норма(1),
багато(2)
y5 – водневий показник (6.58.5) рН кислий(1),
нейтральний(2),
лужний(3)
z1 – час зброджування (515) діб малий(1),
нормальний(2),
підвищений(3)
w1 – температурний режим зброджування (1555)
психрофільний(1),
мезофільний(2),
термофільний(3)
w2 – стабільність температурного режиму (00.3)
низька(1),
задовільна(2),
висока(3)
z3 – якість перемішування (04) у.о. без перемішування(1),
мінімальна(2),
звичайна(3)
z4 – вміст метаногенної мікрофлори (0.1 )
низький(1),
середній(2),
високий(3)
z5 – доза завантаження реактора (620) % низька(1),
середня(2),
висока(3)
x1 – тип біореактора (11.5) у.о. примітивний(1),
традиційний(2),
модернізований(3)
x2 – ступінь іммобілізації (13) у.о. незначна(1),
достатня(2),
висока(3)
v2 – якість допоміжного обладнання (0100) балів низька(1),
середня(2),
висока(3)
v3 – якість апаратно-схемного оформлення (0100) балів низька(1),
середня(2),
висока(3)
, (7)
де
Обчислення здійснюється за допомогою шкали парних порівнянь Сааті:
при відсутності переваги ri над rj;
при слабкій перевазі ri над rj;
при суттєвій перевазі ri над rj;
при явній перевазі ri над rj;
при абсолютній перевазі ri над rj;
– проміжні порівняльні оцінки.
Запропонований алгоритм побудови функцій належності полягає в наступному.
1. Задати лінгвістичну змінну х.
2. Визначити лінгвістичну множину, на якій задається змінна х: U={u1, u, …, un}.
3. Задати сукупність нечітких термів, які використовуються для оцінювання змінної х:
{S1, S2, … , Sm}.
4. Для кожного терма Sj , сформувати матрицю парних порівнянь.
5. Користуючись формулами (7), обчислити елементи функції належності для кожного терма. Нормування знайдених функцій здійснюється шляхом ділення на найбільші ступені належності. На відміну від відомого алгоритму Сааті, запропонований метод не потребує розв’язання характеристичної матриці парних порівнянь.
За допомогою цього алгоритму отримані аналітичні моделі функцій належності методом парних порівнянь для нечітких термів, наведених в табл.1 і зображених на рис.3.
Третій розділ присвячено побудові математичних моделей, які дозволяють прогнозувати рівень виходу біогазу за відомими значеннями впливаючих факторів. Для моделювання використовуються нечіткі логічні рівняння, що зв’язують функції належності різних рівнів вхідних і вихідних змінних, які показані на рис.2. Кожному нечіткому рівнянню (1)-(6) передує база знань, що представлена лінгвістичними експертними висловлюваннями типу «ЯКЩО-ТО». Ці терми наведені поруч із стрілками, що виходять з подвійних кіл на дереві висновку (рис. 2). Тут позначено: дН = дуже низький; Н = низький; нС = нижче середнього; С = середній; вС = вище середнього; В = високий; дВ = дуже високий.

Рис.3. Функції належності нечітких оцінок впливу факторів

Використання нечітких термів дозволяє створити експертні висловлювання, тобто нечіткі бази знань, для всіх залежностей (1) – (6). Наприклад, для залежності (1) такі висловлювання мають вигляд:
ЯКЩО якість сировини (Y)=(Н, нС, С, вС, В) І якість технології (Z)=( Н, нС, С, вС, В)
І якість апаратури (V)= ( Н, В), ТО вихід біогазу (Q)=(дН, Н, нС, С, вС, В, дВ).
Приклад нечіткої матриці знань, що використовується нами для моделювання залежності (1), подано в табл.2. Аналогічні експертні матриці знань побудовані для залежностей (2)-(6). При цьому кількість рядків, котрі були визначені експертом для кожного рівня вихідної змінної, коливалась від одного до п’яти. Загальна база знань для дерева висновку (рис.2) складала 53 експертних висловлювання.

Таблиця 2
Матриця знань для залежності (1)

ЯКЩО ТО
Якість вихідної сировини (Y) Якість технологічного процесу (Z) Якість апаратно-схемного оформлення (V) Вихід біогазу (Q)
низька низька низька дуже низький
низька низька висока низький
нижче середньої нижче середньої низька нижче середнього
середня нижче середньої низька середній
середня середня висока вище середнього
вище середньої вище середньої висока високий
висока висока висока дуже високий

Техніка нечіткого логічного висновку, що застосована до інформації, зібраної на попередніх етапах, дозволяє обчислити прогнозований показник у вигляді нечіткої множини. Ця нечітка множина визначає рівень виходу біогазу для фіксованого вектору впливаючих факторів. Щоб перейти від одержаної нечіткої множини до кількісної оцінки, потрібно виконати процедуру дефазифікації (від англійського defuzzification), що означає перетворення нечіткої інформації в чітку форму. Серед різних методів дефазифікації обрано спосіб знаходження «центру ваги» плоскої фігури, яка обмежена функцією належності нечіткої множини та горизонтальною координатою.

Модель нечіткого логічного висновку разом з процедурою дефазифікації забезпечує можливість спостереження за зміною вихідного показника при варіації впливаючих факторів.
Прогноз виходу біогазу (Q) здійснюється з використанням узагальненого елементу нечіткого логічного висновку, зображеного на рис.4. Цей елемент описує залежність за допо¬могою системи нечітких логічних висловлювань:

Рис.4. Узагальнений
елемент логічного
висновку

ЯКЩО , ТО , , (8)
де – нечіткий терм для оцінки j-го рівня вихідної змінної b; m – кількість термів для оцінки змінної b; – нечіткий терм для оцінки вхідної змінної в p-му рядку матриці знань, що відповідає терму ; – кількість рядків, що відповідають терму , – символ операції АБО (І).
Системі висловлювань (8) відповідає такий взаємозв’язок функцій належності змінних b і , :
, (9)
де і – функції належності змінних b і до термів і відповідно.
Послідовне застосування узагальненої моделі (9) до дерева логічного висновку (рис.2) дозволяє обчислити нечітку множину , яка відповідає вихідній кількості біогазу в заданій точці факторного простору:

(10)
де l – кількість нечітких термів для оцінки змінної Q (в нашому випадку l=7 ); – назва i-го терму, ; ступінь належності змінної Q до терму ; – кількісне значення змінної Q, що відповідає терму .
Дефазифікація нечіткої множини (10) за принципом «центру ваги» дає кількісну оцінку виходу біогазу при заданих значеннях впливаючих факторів:
, (11)
де – нижнє (верхнє) кількісне значення змінної Q.
У четвертому розділі здійснено розробку покрокової методики прогнозування виходу біогазу при фіксованих значеннях впливаючих факторів на основі побудованих математичних моделей. Розроблена методика проілюстрована чисельним прикладом. Досліджуються однофакторні залежності виходу біогазу від впливаючих факторів. Результати моделювання зіставлені з експертно-експериментальними даними. Виконується адаптація ваги правил «ЯКЩО-ТО» в нечітких базах знань.
Для дослідження чутливості величини Q* по відношенню до впливаючих факторів проводились комп’ютерні експерименти з розробленою моделлю. У цих експериментах по черзі змінювався один із факторів, а інші – фіксувались на середніх рівнях в діапазонах свого коливання. Деякі з результатів показані на рис.5. Отримані однофакторні залежності не суперечать відомим експертним оцінкам, що дозволяє судити про адекватність розробленої моделі. Адаптація моделі багатофакторного аналізу здійснюється за рахунок підбору таких ваг правил «ЯКЩО-ТО», які забезпечують мінімальну різницю між модельним та експериментальним виходом біогазу. Відповідно, задача оптимізації розв’язується градієнтним методом.

Рис.5. Однофакторні залежності вихідної кількості біогазу від впливу факторів

Додатки містять опис роботи експертно-моделюючої системи для прогнозування виходу біогазу, а також документи про впровадження роботи.

ОСНОВНІ ВИСНОВКИ ТА РЕЗУЛЬТАТИ

У ході виконання досліджень розроблено метод та автоматизовану експертно-моделюючу систему для побудови та управління процесом біоконверсії на базі нечіткої логіки, який об’єднує сукупність принципів, математичних моделей, алгоритмів та програмного забезпечення. При цьому одержані такі результати:
1. Проаналізовані основні напрямки застосування математичних методів при моделюванні та управлінні технологічних процесів. Оцінені їх обмеження, сформульовані принципи багатофактор¬ного моделювання на базі нечіткої логіки.
2. Розроблені математичні моделі та алгоритми формалізації впливаючих кількісних та якісних факторів із застосуванням апарату функцій належності.
3. Розроблено ієрархічну систему математичних моделей багатофакторного аналізу ТПБК на основі нечіткого логічного висновку. Запропоновано спосіб дефазифікації вихідного показника, який дозволяє перетворювати результати нечіткого логічного висновку в кількісну величину, що відповідає прогнозованому значенню виходу біогазу.
4. Розроблено формальну методику моделювання ТПБК на базі нечіткої логіки у вигляді покрокової послідовності процедур, які необхідно виконати для визначення вихідної кількості біогазу при відомих параметрах сировини, технології та установки, що проектується, а також побудовані однофакторні залежності виходу біогагу, що цікавлять як проектувальника, так і управлінця.
5. Розроблено експертну систему для моделювання та управління ТПБК на основі однофакторних математичних моделей, яка для функції управління може працювати в режимі реального часу.
6. Впровадження експертно-моделюючої системи, розробленої на базі теоретичних результатів дисертаційної роботи, в практику побудови та випробування установок та процесів біоконверсії в Українському науково-дослідному інституті випробування та прогнозування сільськогосподарської техніки (Київська область) та науково-дослідному та проектно-конструкторському інституті «Молнія» (м. Харків) виявило, що запропонована система є ефективним засобом прийняття рішень на етапі проектування та управління за рахунок автоматизації трудомістких інженерних розрахунків. Методику багатофакторного аналізу на базі нечіткої логіки впроваджено в науково-дослідну роботу та навчальний процес Вінницького державного технічного університету.
7. Отримані результати дисертаційної роботи, що виконана в заочній аспірантурі, відповідають світовому рівню розробок в галузі ідентифікації нелінійних багатофакторних залежностей на базі експертно-експериментальних даних з використанням апарату нечіткої логіки. Застосування цього апарату до задач моделювання та управління процесом біоконверсії виконано вперше.
8. Суттєвою перевагою запропонованого методу моделювання багатофак-торних залежностей на базі нечіткої логіки є те, що він дозволяє використовувати не тільки кількісні експериментальні дані (вхід-вихід), а також і якісні залежності, що формуються експертом згідно лінгвістичних правил «ЯКЩО-ТО». Поєднання експертних та експериментальних даних дає можливість істотно зменшити кількість необхідних експериметальних даних.

Основний зміст дисертації викладено в опублікованих роботах:

1. Ротштейн О.П., Ларюшкін Є.П., Катєльніков Д.І. Багатофакторний аналіз технологічного процесу біоконверсії на основі лінгвістичної експертної інформації // Вісник ВПІ.-1997.- №3. – С. 38-44.
2. Ротштейн О.П., Чорноволик Г.О., Ларюшкін Є.П. Метод побудови функцій належності нечітких множин // Вісник ВПІ. – 1996. – №3. – С. 72-75.
3. Ткаченко С.Й., Ларюшкін Є.П., Нудель Г.О., Таргоня В.С. Оцінка енергетичної ефективності біогазової установки // Вісник ВПІ.- 1998. – №2. – С. 48-55.
4. Звенигородський Е.Л., Ткаченко С.Й., Ларюшкін Є.П., Клоков В.М. Апробація комп’ютерної версії класичного методу дендрограми на матеріалі гідроботанічних описів гирла Дунаю // Вісник ВПІ.-1995. – №1. – С. 23-26.
5. Ткаченко С.И., Ларюшкин Е.П., Чепурной М.Н. Теплогидродинамические характеристики отпускных дисперсных кольцевых течений//Промышленная теплоэнергетика.- 1993.- Т.4. – 8 с.
6. Пат. 21714 А Украина, МКИ 5СО2F11/04. Универсальный микробиологический реактор / Ткаченко С.И., Ларюшкин Е.П., Погорелый Л.В., Шелеп В.И., Таргоня В.С., Клименко В.И.-№96051922; Заявл. 16.05.96; Опубл. 20.01.98 г.
7. Ткаченко С.И., Ларюшкин Е.П., Коновалов С.В. Об эффективном управлении процессом биоконверсии органических отходов // Книга за матеріалами IV міжнародної науково-технічної конференції «Контроль і управління в технічних системах». Вінниця: «Універсум-Вінниця», 1997. – С. 10-12.
8. Ротштейн А.П., Ларюшкин Е.П., Забурьянов В.Н. Экспертная система для прогнозирования качества процесса биоконверсии на базе нечеткой логики // Тезисы докладов VI Всеукраинской конференции «Охрана окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов».-Донецк, 1996. – С.194-195.
9. Ткаченко С.Й., Ларюшкін Є.П., Ротштейн О.П. Прогнозування якості процесу біоконверсії на базі нечіткої логіки // Тези доповідей Міжнародного конгресу по біоконверсії органічних відходів.-К., 1996.- С. 28-29.
10. Ротштейн А.П., Ткаченко С.И., Ларюшкин Е.П. Моделирование процесса биоконверсии на базе нечеткой логики // Тезисы докладов 1 Международной научно-технической конференции «Проблемы энергосбережения и экологии в судостроении». – Николаев, 1996. – С. 91.
11. Ткаченко С.Й., Ларюшкін Є.П. Сукупний еколого-економічний ефект біогазової установки // Тези доповідей IV науково-практичної конференції «Розвиток і впровадження техніки і технологій використання нетрадиційних і відновлювальних джерел енергії».-АР Крим, 1997. – С.24.

Ларюшкін Євген Павлович. Розробка експертно-моделюючої системи багато-факторного аналізу для управління технологічним процесом біоконверсії.- Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук по спеціальності 05.13.07 – автоматизація технологічних процесів – Український державний університет харчових технологій, Київ, 1998.
Дисертацію присвячено розробці методу багатофакторного аналізу складних хіміко-технологічних процесів (на прикладі технологічного процесу біоконверсії) на базі нечіткої логіки. Метод являє собою взаємозв’язану сукупність математичних моделей, алгоритмів та формалізованих методик, що забезпечують можливість використання доступної користувачу експертно-лінгвістичної інформації для прогнозування вихідної кількості біогазу та дослідження залежності цього показника від впливаючих факторів. Метод є основою експертно-моделюючої системи для управління технологічним процесом біоконверсії.
Ключові слова: експертно-моделююча система, багатофакторний аналіз, математична модель, управління технологічним процесом біоконверсії.

Ларюшкин Евгений Павлович. Разработка экспертно-моделирующей системы многофакторного анализа для управления технологическим процессом биоконверсии.
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.07 – автоматизация технологических процессов – Украинский государственный университет пищевых технологий, Киев, 1998.
Диссертация посвящена разработке метода многофакторного анализа сложных химико-технологических процессов (на примере технологического процесса биоконверсии) на базе нечеткой логики. Метод заключается в использовании взаимосвязанной совокупности математических моделей, алгоритмов и формализованных методик, обеспечивающих возможность использования доступной пользователю экспертно-лингвистической информации для прогнозирования выходного количества биогаза и исследование зависимости этого показателя от влияющих факторов. Метод является основой экспертно-моделирующей системы для управления технологическим процессом биоконверсии.
Ключевые слова: экспертно-моделирующая система, многофакторный анализ, математическая модель, управление технологическим процессом биоконверсии.

Larushkin E.P. Design of fuzzy expert-modeling system for the multifactor analyses and control of bioconvercional technological process.- Manuscript.
Thesis for a candidate degree of technical science by specialty 05.13.07 – automatisation of technological processes – Ukrainian State University of food technologics, Kiev, 1998.
Theses is devoted to the creation of fuzzy logic-based method for complex chemical-technological processes multifactor analyses by the example of bioconvertional process. The created method represents a set of mathematical models, algorithms and software for multifactor biogas output forecasting by available logic-linguistic information. Fuzzy expert-modeling system for the control of technological processes is created based on the proposed method.
Keywords: expert-modeling system, multifactor analysis, mathematical model, control of technological processes of bioconvertion.

Нашли опечатку? Выделите и нажмите CTRL+Enter

Похожие документы
Обсуждение

Оставить комментарий

avatar
  Подписаться  
Уведомление о
Заказать реферат!
UkrReferat.com. Всі права захищені. 2000-2020