CC BY
36
геометрическую форму, сводя вычисления к более простому виду.
Созданный программный модуль добавлен в состав NCManager - симулятора обработки на станках с ЧПУ Результаты разработок служат основой для построения поверхности, заметенной инструментом при многокоординатной обработке.
Литература
1. Eyyup Aras. Generating cutter swept envelopes in five-axis milling by two-parameter families of spheres. Computer-Aided Design. 2009. № 41, pp. 95-105.
2. Wang WP, Wang KK. Geometric modeling for swept volume of moving solids. IEEE Computer Graphics and Applications. 1986. № 6 (12), pp. 8-17.
УДК 004.823
БАЗА ЗНАНИЙ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩЕЙ СИСТЕМЫ
СУШИЛЬНОЙ УСТАНОВКИ
С.В. Артемова, к.т.н.; А.Н. Грибков, к.т.н.
(Тамбовский государственный технический университет, [email protected])
Рассмотрены вопросы разработки фреймовой базы знаний информационно-управляющей системы сушильной установки.
Ключевые слова: информационно-управляющая система, фреймовая база знаний.
Сушка - это широко распространенный энергоемкий процесс в промышленности, во многих случаях определяющий не только качество продукции, но и технико-экономические показатели производства в целом. Одним из методов снижения энергоресурсопотребления и повышения качества выпускаемой продукции является создание и внедрение информационно-управляющих систем (ИУС) для сушильных установок.
Несмотря на многообразие сушильных установок, можно выделить характерные для них особенности, которые необходимо учитывать при решении задач оптимального управления (ЗОУ). Как правило, в сушильные установки входит оборудование для подачи тепла, а также для осуществления движения рабочих органов. В соответствии с техническими параметрами сушильной установки и технологическим регламентом можно выделить основные режимы ее работы - пуск и сушка. В режиме пуска происходят разогрев сушильной установки и включение различных исполнительных устройств. Основные цели оптимального управления (ОУ) - энергосбережение и экономия топлива. В режиме сушки, самом длительном в процессе, происходит удаление влаги из материала. Целями управления являются качество конечного продукта и производительность сушильной установки.
Наиболее наукоемкий этап разработки ИУС -проектирование ее базы знаний (БЗ). При этом предполагается, что математическое и программное обеспечение ИУС, позволяющее решать ЗОУ в режиме реального времени, базируется на следующих подходах:
- рассмотрение моделей объектов управления на множестве состояний функционирования [1];
- анализ ЗОУ режимом пуска с использованием метода синтезирующих переменных [2];
- использование в режиме пуска алгоритмов управления многозонными объектами [3];
- использование в режиме пуска алгоритмов синтеза ОУ с учетом действующих шумов;
- применение в режиме сушки методов искусственного интеллекта, в частности, нейронных сетей для оценки влажности материала [4] и нечеткой логики для управления процессом [5];
- применение в режиме сушки (в случае многозонных сушильных установок) стратегий управления как для одной партии материала, так и для разных партий.
БЗ ИУС имеет стратифицированную иерархическую структуру, представленную множеством взаимосвязанных фреймов (рис. 1), отражающую граф поиска решения ЗОУ в пространстве состояний. Фреймы БЗ ИУС имеют слоты, содержащие не только конкретные данные, но и имена процедур, осуществляющих их обработку по заданному алгоритму. Часть фреймов включает слоты, заполнителями которых являются правила продукций.
Верхний, нулевой, уровень иерархии содержит фрейм, позволяющий проводить идентификацию состояния функционирования объекта управления, первый - идентификацию режима работы объекта управления, а второй - идентификацию цели управления. На третьем уровне располагаются фреймы для структурной и параметрической идентификации модели объекта, пригодной для решения задачи управления, на четвертом - фреймы анализа задачи управления. Пятый уровень составляют фреймы определения стратегии реализации управления, шестой - фреймы синтеза алго-
ритма управления. На седьмом уровне содержатся фреймы с соответствующими имитационными моделями, позволяющими проводить проверку синтезированного алгоритма управления.
Иерархическая многоуровневая структура дает возможность организовать процесс приобретения и использования знаний, а также автоматизировать процесс получения оперативного решения ЗОУ При решении задач используются следующие модули ИУС: идентификации состояния функционирования, режима, цели и модели объекта управления, постановок задач управления, анализа ЗОУ и выбора стратегии, синтеза решения и имитационного моделирования и др.
Программно фреймовая БЗ ИУС представляет собой набор классов, созданных в среде визуального программирования Borland Developer Studio 2006 на языке Object Pascal. Статические модели фрагментов структуры БЗ для режимов пуска и сушки изображены на рисунках 2 и 3 соответственно. Эти модели представлены в нотации UML в виде диаграмм классов.
Фреймы, представленные в виде классов (см. рис. 2), используются для обеспечения функциональности модулей ИУС, работающих в режиме пуска.
Модуль идентификации состояния функционирования использует фрейм frMSF, содержащий фрейм frRegimeWork, агрегирующий фрейм frAim, которым пользуется модуль целей управления.
Фрейм frAim включает фрейм й^т^ позволяющий рассчитать значения функционалов затрат энергии и топлива. Модуль анализа в зависимости от объекта управления использует фрейм анализа
ОУ (frAnalysisOC), агрегирующий фреймы получения условий существования решения ЗОУ (frSolveExists), определения видов функций ОУ (frFunctionOC), границ областей видов функций ОУ (frAreaLimits), расчета параметров функций ОУ (frParamOC).
Модуль имитационного моделирования использует фрейм frImitationModelling, включающий фреймы моделирования так называемых белых (frWhiteNoise) и цветных (frColorNoise) шумов.
Модуль синтеза для решения задач управления сушильной установкой использует фрейм frSynthesisOC, включающий фреймы: математических моделей объектов (frModel); алгоритмов управления (frAlg), от которого наследуются фреймы frAlgNoise и frAlgNoNoise; множества состояний функционирования (frMSF).
Фрейм массива реквизитов (frMasReqv) агрегирует фрейм моделей (frModel) и связан отношением зависимости с фреймом расчета синтезирующих переменных frSynthVarEng.
Фреймы БЗ, представленные на рисунке 3, используются для обеспечения функциональности программных модулей ИУС, работающих в режиме сушки.
Идентификация состояния функционирования
Качество (К)
Производительность (ПР)
Идентификация цели управления
Процедурные модели процессов сушки
Идентификация модели объектов
ЗОУ «Частные
Разные партии
Анализ ЗОУ
Алгоритм ОУ сушкой разных партий
Синтез алгоритма управления
Модели пуска двигателей
Модели разогрева секций сушилки
Модель для одной партии материала
Модель для разных партий материала
Имитационное моделирование
Рис. 1. Структурная схема БЗ ИУС
&К^ипе\¥огк Режим работы
б^упА^вОС Синтез ОУ
I
Множество состояний функционирования
&Апа1у81зОС Анализ ОУ
&АгеаЬгтЙ8 Границы областей видов функций ОУ
йРипсйопОС Виды функций ОУ
йЛУМвЫспве
Модель белого шума
Рис. 2. Фрагмент статической модели фреймовой базы знаний ИУС режима пуска
Модуль идентификации состояния функционирования объекта управления использует фрейм frMSF, но при этом работают слоты, соответствующие режиму сушки. Фрейм frMSF содержит фреймы frRegimeWork и йгЫепйй, агрегирующий фрейм йгАт, которым пользуется модуль целей управления.
Модуль идентификации ситуации использует фрейм йгИепйй Он позволяет в зависимости от состояния функционирования, режима работы выбрать цель управления, согласно которой определяется класс решаемой задачи (frKlassTask). Этот
фрейм агрегирует фреймы frStrategy и №ипсРг. Фрейм frStrategy содержит три фрейма стратегий управления - йй^Соттои^к, frProdSpecial-Task1, frProdSpecialTask2, - соответствующие общей задаче управления и двум частным задачам.
Модуль логического вывода, определяющий управляющее воздействие, использует фрейм процедурных знаний frFuzzyLogic, связанный отношением зависимости с фреймами йй^Сот-тои^к, frProdSpecialTask1 и йProdSpetialTask2, знания в которых представлены в виде продукционных правил. Фрейм frFuzzyLogic также связан
Имитационная модель Рис. 3. Фрагмент статической модели БЗ ИУС для режима сушки
отношением зависимости с фреймом frFuzzy-Асайоп, который наследует знания фрейма №ипсР1", связанного отношением зависимости с frPrModel. Фрейм йгАсеитиЫюп наследует знания фрейма frFuzzyLogic, которые использует фрейм frDefuzzificatюn В состав фрейма frDefuzzy-Асайоп входят фреймы, отражающие процедурные знания следующих методов: центр тяжести (frCenterGravity), первый максимум (йКгеШах) и медианы (frMedian). Фрейм №ипсйопа! включен во фрейм frDefuzzyfication.
Модуль синтеза ОУ использует фрейм йгёуп-thesis, который использует знания фрейма й©е-fuzzyfication.
Модуль имитационного моделирования использует фрейм frImitationModel, связанный отношением зависимости с фреймом frSynthesis.
Созданная структура БЗ обеспечивает оперативную работу модулей алгоритмического обеспечения ИУС, что дает возможность синтезировать ОУ сушильной установкой в реальном времени.
БЗ ИУС позволяет решать следующие задачи: энергосберегающий разогрев сушильной установки, энергосберегающий пуск электродвигателей, достижение требуемого качества высушиваемого материала при максимальной производительности процесса сушки в режиме реального времени.
Экономия энергоресурсов при ОУ разогревом сушильной установки составила 6,2 % по сравнению с традиционным. В целом же для всей сушильной установки экономия энергоресурсов в динамических режимах составляет 5-10 %. Применение ИУС позволило увеличить вероятность выхода качественной продукции до 0,98, а также повысить производительность процессов сушки на 5 %.
Литература
1. Артемова С.В., Грибков А.Н. Математическая модель многосекционной сушильной установки на множестве состояний функционирования // Вестн. ТГТУ. 2002. Т. 12. № 4. С. 969-974.
2. Расширенный анализ задач оптимального управления / Артемова С.В. [и др.] // Информационные процессы и управление. 2006. № 1. URL: http://www.tstu.ru/ipu/2006-1/002.pdf (дата обращения: 14.07.11).
3. Грибков А.Н., Артемова С.В. Алгоритм ресурсосберегающего управления динамическими режимами многосекционных сушильных установок // Изв. Томск. политехнич. ун-та. 2008. Т. 313. № 4. Томск: Изд-во ТПУ С. 48-50.
4. Артемова С.В., Грибков А.Н., Ерышов А.Е. Информационная система мониторинга влажности материалов в процессе сушки // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2009. № 7. С.46-50.
5. Артемова С.В., Грибков А.Н. Система мониторинга процесса сушки с интеллектуальными датчиками влажности // Датчики и системы. 2009. № 3. С. 27-30.
