|
55 Технологический процесс, рассматриваемый в данной работе, очень сложно описать путем функциональных зависимостей. Сырье, которое поступает на вход, несмотря на имеющиеся нормативы, часто имеет отклонения от нормы. Технологическое оборудование, применяемое на производстве, устаревает. В результате этого параметры управления оказывают в разных условиях неравнозначное воздействие. В этой ситуации аппарат нечеткой логики позволяет предусмотреть «направление» (увеличить, уменьшить) управления и его силу (слабо, сильно). В данной модели необходимо обеспечить управление несколькими качественными критериями с перекрестными связями. Поэтому было решено использовать нечеткую ситуационную модель управления. 2.3. Нечеткие модели управлении стохастическими объектами Объектом регулирования является стохастический объект на примере линии производства оптоволоконного кабеля. Необходимо при помощи доступных регулировочных параметров данных линий выработать управляющие воздействия и правила их использования. Данный реальный объект не позволяет точно отследить величины качественных признаков. Также не существует точного решения в виде набора величин регулируемых параметров, поскольку нет точных данных о том, как конкретная величина регулируемого параметра отразиться на качественном признаке. На основе эвристических данных имеются сведения о тенденции изменения состояния признаков в зависимости от изменения (увеличения или уменьшения) параметров регулирования. Модель реальной системы управления представляет, таким образом, для нас вектор входных состояний признаков, совокупность которых представляет собой определенную ситуацию, в которой находится объект в данное время, вектор регулирования, и отклик системы, то есть выходные данные. Сложность регулирования требует создания модели, которая бы учитывала имеющиеся эвристические данные о взаимосвязи параметров регулирования и качественных признаков. Также модель должна учитывать «побочные» влияния регулируемых параметров. То есть модель должны учитывать влияние вектора управляющего воздействия на ряд признаков, поскольку в данном объекте регулирования может возникнуть ситуация когда влияние одного управляющего воздействия К, направленного на изменение признака у,, приводит к изменению признака у, что в свою очередь вызывает следующее управляющее воздействие К.*. |
принадлежности типа 0 обозначается как X1 (^/, а с функцией принадлежности типа 1 как X* (*/*, с14\. 38 Рассматривается процедура определения выхода у по нечеткой модели (22) при задании входных данных *,°, функций принадлежности X* и коэффициентов Ьв й,Ь°9...уЬв к, 0 = / = П*. А * Вычисление выхода у начинается с нахождения величины истинности м'9 = [О,1],0 = 1,М, посылок »■„= х; (*•)л.г1'(1;)л...л х\ (*,°)=тьфг» (*•) х* (*•)..., х\ (*;)}. Здесь применяется достаточно простая операция конъюнкции (минимизации), поскольку она коммутативна, т.е. ее результат не зависит от порядка расположения членов Х°{х°\в = 1 ,Л^,/ = \ук.' Далее при подстановке *,0,*2,...,*4 0 в линейные уравнения, находящиеся в правых частях правил (1.1) у* =Ъ*+Ь1хх+...+ъ1хк,$ = Т$ вычисляются промежуточные значения выхода у6. Итоговое значение у по всем правилам находится как среднее всех у6 с весами у*9 К Х>'о0.1 После проведения многократной параметрической и структурной идентификации нечеткой модели по данным в работе получена нечеткая модель и 9 продукционных правил. Например, первое из правил: К.1: если х\ есть Х(1,5], х2 есть Х\(750,920], *3 есть Х^(0, 400], х4 есть X'4 (50,1010], х5 есть X 1( 10, 70], *6 есть X 1(3,5], то у1 =-0.013 + 0.003*! +0.0025л;2 + 0.13*3-0.01*4 + 0.34*5 + 0.045*6. Рассчитана средняя погрешность 3 = 0.0488, удовлетворяющая условию адекватности ) < 0.05. Это дает основание использовать нечеткую модель вместо эмпирической формулы. Применение нечеткой логики для описания данного технологического процесса позволяет обойти ряд проблем на пути точного описания модели управления. Нечеткая логика позволяет учесть изменения, которые вносятся неконтролируемыми возмущениями (забивка проходных путей окалиной и пр.), в результате которых эффект, достигаемый управлением, оказывается искаженным. В результате применения аппарата нечеткой лотки, управление оказывается более гибким, учитывающим эти изменения. Технологический процесс, рассматриваемый в данной работе, очень сложно описать путем функциональных зависимостей. Сырье, которое поступает на вход, несмотря на имеющиеся нормативы, часто имеет отклонения от нормы. Технологическое оборудование, применяемое на производстве, устаревает. В 39 результате этого параметры управления оказывают в разных условиях неравнозначное воздействие. В этой ситуации аппарат нечеткой логики позволяет предусмотреть «направление» (увеличить, уменьшить) управления и его силу (слабо, сильно). Используемая в данной работе модель Суджено способна эффективно описать данный технологический процесс, где речь идет об управлении одним качественным признаком, температурой. В нашем же случае необходимо обеспечить управление несколькими качественными критериями с перекрестными связями. Поэтому было решено использовать нечеткую ситуационную модель управления. 1.4. Анализ технологического процесса производства оптоволоконного модули как объекта управлении и контроля Процесс производства оптоволоконного модуля является частью производства оптоволоконного кабеля. От качественных параметров данного этапа производства зависит конечная продукция всего производственного процесса. В общем виде технологический процесс представляет собой объект управления, общая схема которого представлена на рисунке 1.16. Рис. 1.16 Общая схема технологического процесса в виде объекта управления К входным параметрам данной схемы относятся исходные параметры используемого сырья и управляющие воздействия, которыми регулируется технологический процесс. К выходным параметрам относятся контролируемые качественные параметры оптоволоконного модуля. Так как параметры сырья изначально подбираются с расчетом на конкретное технологическое задание и не принимают участие в процессе в качестве изменяемых параметров, то ограничим входные параметры управляющими воздействиями. Вектор Ц входных параметров управления Вектор X выходных параметров Объект управления Данный реальный объект не позволяет точно отследить величины качественных признаков. Также не существует точного решения в виде набора величин регулируемых параметров, поскольку нет точных данных о том, как конкретная величина регулируемого параметра отразиться на качественном признаке. На основе эвристических данных имеются сведения о тенденции изменения состояния признаков в зависимости от изменения (увеличения или уменьшения) параметров регулирования. Модель реальной системы управления представляет таким образом для нас вектор входных состояний признаков, совокупность которых представляет собой определенную ситуацию, в которой находится объект в данное время, вектор регулирования, и отклик системы, то есть выходные данные. Сложность регулирования требует создания модели, которая бы учитывала имеющиеся эвристические данные о взаимосвязи параметров регулирования и качественных признаков. Также модель должна учитывать «побочные» влияния регулируемых параметров. То есть модель должны учитывать влияние вектора управляющего воздействия на ряд признаков, поскольку в данном объекте регулирования может возникнуть ситуация когда влияние одного управляющего воздействия К,, направленного на изменение признака у,, приводит к изменению признака у„ что в свою очередь вызывает следующее управляющее воздействие К,. Выработка управляющих воздействий включает в себя регулирование по каждому качественному признаку доступным набором параметров регулирования. Для составления векторов управляющих воздействий необходимо объект управления представить в виде системы взаимосвязанных объектов, в каждом из которых регулируется определенный качественный признак. При построении модели регулирования будем иметь ввиду, что существуют всего три возможных способа регулирования определенного признака [15]: а) увеличить, б) уменьшить, в) не изменять. Эти три способа действуют лишь в разной степени. При описании методов регулирования будем иметь ввиду желаемое изменение признака и применять к нему различные степени одного из указанных выше способов. Их физическая реализация может быть различна и оцениваться вероятностью соответствия модельному решению. То есть зная значение признака, модель будет выдавать запрос на желаемое изменение в виде такого способа, а реализация подбирается из возможного числа воздействий наиболее подходящего запрашиваемому. Этап формализации правил регулирования величин признаков модели, иначе состояния самой модели, связан с выработкой существенных для модели состояний признаков и формализованных правил приведения их к идеальному состоянию. 63 |