§ 3. Интеллектуальная начинка АСУ процессами в ПВ Для создания системы оптимального управления необходимо провести работы по идентификации модели (7-10) и проверки ее адекватности, для чего предполагается провести на БГМК соответствующие исследования.
В случае если не удастся получить достаточно адекватной математической модели, то нами предполагается использование современного аппарата теории искусственного интеллекта.
Предполагается использовать интеллектуальную подсистему, которая на основе полученной от подсистемы оптимизации входных данных Хiи Х5 рассчитывает уточненное значение скорости загрузки концентрата – Y. Эта подсистема позволяет математически описывать не сам процесс, а строить модель управления им на основе знания, опыта и интуиции технологов-металлургов.
Применительно к процессу Ванюкова при безокислительной плавке сульфидного сырья физико-химические и гидродинамические модели не созданы по ряду объективных причин. Несмотря на это, процессы функционируют и успешно управляются операторами, осуществляющими выбор управляющих воздействий на основании опыта, т.е. неформализованной модели процесса, существующей в их сознании. Таким образом, при исследовании указанных процессов возникает необходимость учета качественной информации, которая зачастую является определяющей, хотя и не поддается точному описанию, т.е. является нечеткой по своей сути.
В связи с этим возникает задача построения управляющей модели в нечеткой среде на основе знаний технологов о моделируемом процессе с использованием лингвистических переменных (ЛП). Эксперту удобнее всего представлять свои знания в виде причинно-следственных связей «Если …, то …». Так, например, эксперт описывает свои действия при управлении: «Если влажность концентрата высокая, то увеличить общее дутье или уменьшить скорость подачи шихты». Понятие ЛП дает подходящее средство для описания различных процессов, в частности интеллектуальной деятельности человека. Для логико-лингвистического описания поведения системы будем считать причины входными параметрами, а следствия – выходными. например, влажность концентрата станет ЛП, если она ассоциируется с терм- множеством значений: низкая, ниже средней, средняя, выше средней, высокая. Лингвистические переменные могут использоваться при опросе эксперта на основании теории планирования эксперимента в качестве входных (Хi) и выходных (Yj) переменных и параметров управления с дальнейшей аппроксимацией результатов аналитической функцией в виде полинома
При применении значений ЛП в качестве точек факторного пространства, характеризующих процесс, поведение исследуемой системы описывается экспертом на естественном (или близком к нему) языке. Это делает ЛП наиболее адекватным средством представления экспертных знаний, так как переход от словесных оценок к числовым не вызывает затруднений по любой из шкал.
Для реализации данной схемы необходимо использовать методы теории нечетких множеств и теории планирования эксперимента.
При построениях управляющей модели процессом в качестве экспертов выступали квалифицированные операторы и технологи.
В результате их опроса были выявлены сотрудниками МИСиС следующие переменные, используемые при управлении процессом:
Х1– скорость загрузки концентрата; Х2– соотношение дутье-загрузка, нм3/т;
Х3 – обогащение дутья кислородом, %;
Х4 – влажность концентрата;
Х5 – разность температур воды на входе и выходе, 0С.
В качестве выходного параметра была выбрана уставка скорости загрузки Y, т/ч. План опроса представлял собой набор продукционных правил типа «ситуация-действие». Была реализована матрица полного факторного эксперимента типа 25. Ситуация задавались в следующей форме: «если Х1 – низкая, Х2 – высокое, Х3 – низкое, Х4 – высокая, Х5 – высокая, то Y – ? »
Лингвистическая переменная Y – скорость загрузки концентрата.