CC BY
33
УДК 004.8:631.2
Л.В. БОРИСОВА, Е.В. ДИМИТРОВ
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ РЕГУЛИРОВКИ ЖАТВЕННОЙ ЧАСТИ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОГО ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА
Рассматривается задача корректировки технологических регулировок жатвенной части комбайна на основе нечеткого логического вывода.
Ключевые слова: технологическая регулировка, жатвенная часть, лингвистическая переменная, экспертная система.
Введение. Результативность и эффективность уборочных работ зависит от успешного решения задачи управления технологическим процессом, осуществляемым зерноуборочным комбайном [1-3]. Поиск оптимальных решений определяется спецификой рассматриваемой предметной области. Внешние факторы уборки, показатели качества работы и регулируемые параметры в большинстве своем представлены качественными показателями (например, стеблестой сухой, засоренность высокая, вынос мотовила по горизонтали значительный и т.п.).
В настоящее время отсутствует адекватное математическое описание процесса принятия решений при управлении технологическим процессом комбайновой уборки и, в частности, жатвенной частью комбайна. Имеющиеся аналитические и регрессионные модели отношений между внешними факторами и регулируемыми параметрами представляют собой достаточно громоздкие математические конструкции (причем не всегда адекватно отражающие действительность), и их использование в реальном времени и в сложных практических условиях затруднены [4 - 6].
Большая часть информации о стратегиях принятия решений исходит непосредственно от эксперта и представлена в словесной форме. Таким образом, необходимость решения задач технологической регулировки обуславливает потребность поиска новых методов решения задач управления технологическим процессом жатвенной части комбайна.
Сложность формализации предметной области диктует необходимость применения аппарата нечетких множеств, приближенных рассуждений и нечеткой логики. В этом случае исходят из предположений, что в роли эксперта выступает достаточно квалифицированный специалист, имеющий успешный опыт работы, приобретенный им в результате большого числа итераций решения одних и тех же задач в различных производственных ситуациях.
Характеристика предметной области. Жатвенная часть зерноуборочного комбайна является агрегатом комбайна, который в значительной степени определяет качественные показатели уборки. Структуризация знаний предметной области позволила выделить и описать группы параметров жатвенной части: 26 регулируемых параметров и 27 параметров технического состояния (рис.1).
7 регулируемых параметров 7 параметров технического состояния
2 регулируемых параметра
3 параметра
технического состояния
Срез стеблей режущим аппаратом
Подача
стеблей
мотовилом
Подача хлебной массы шнеком Подача хлебной массы проставкой
Подача хлебной массы наклонным транспортером
7 регулируемых параметров 4 параметра технического состояния
4 регулируемых параметра 4 параметра технического состояния
6 регулируемых параметров 6 параметров технического состояния
* - Уравновешивающий механизм:
4 регулируемых параметра
3 параметра тех. состояния
15 внешних признаков нарушения технологического процесса
Рис.1. Укрупненная схема технологического процесса, осуществляемого жатвенной частью
Показатели качества процесса уборки в определяющей степени зависят от состояния параметров жатвенной части комбайна, выбор значений которых зависит от конкретных значений факторов внешней среды. При работе жатвенной части могут наблюдаться отклонения (нарушения) показателей качества уборки:
1) неполный срез стеблей;
2) забивание режущего аппарата хлебной массой;
3) наматывание стеблей на граблины;
4) переброс стеблей через корпус жатки или вперед;
5) опрокидывание срезанных стеблей через граблину (планку)
вперед;
6) мотовило вымолачивает зерно;
7) при полеглом стеблестое остаются несрезанные стебли;
8) наматывание стеблей на шнек и переброс их вперед;
9) потери свободным зерном на жатке;
10) заклинивание хлебной массы между днищем и шнеком жатки;
11) одностороннее забивание режущего аппарата;
12) заклинивание хлебной массы между днищем наклонной камеры и цепочно-планчатым конвейером;
13) потери свободным зерном за жаткой;
14) заклинивание хлебной массы между днищем и битером проставки;
15) потери зерна в срезанном колосе.
На рис.2 дана схема взаимосвязи между нарушениями качества работы жатвенной части и возможными регулировками рабочих органов.
8 признак
11 признак
1 признак
4 признак
б признак
10 признак
12 признак
и)
VI
10 11 12 13 14 15 16 17
19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
2 признак
3 признак
5 признак
15 признак
9 признак
13 признак
14 признак
\-м признак - узлы - внешние признаки нарушения технологического процесса жатвенной части. Линии - отношения типа «влияет на», «зависит от».
- узлы - параметры технического состояния и регулируемые параметры жатвенной части
Рис. 2. Семантическая сеть признаков предметной области
Вестник ДГТУ, 2009. Спец. выпуск
Сложность проведения корректировки технологических регулировок обусловлена следующими обстоятельствами:
- наличие не одного, а нескольких нарушений качества работы;
- неоднозначность влияния конкретных "разрегулировок" рабочих органов на отклонение качественных показателей (сложно определить, существует одна или несколько причин появления нарушения);
- возможность множественного влияния "разрегулировок" на появление конкретного нарушения качества работы (имеется несколько равноценных причин, то есть альтернативные варианты устранения нарушений);
- взаимоисключающее влияние изменения параметров рабочих органов, когда для устранения одного отклонения используется регулировочный параметр, изменение которого приводит к появлению другого отклонения.
Принятый подход. Для решения задачи принятия решений по корректировке технологических регулировок при появлении внешнего признака нарушения технологического процесса, например, «повышенные потери свободным зерном на жатке» и установления значений регулируемых параметров, которые обуславливают появление этого признака, имеет место
индуктивная схема вывода вида [7]:
L1 :< ЕСЛИ Bi ТО A1 > ;
L = L2 :< ЕСЛИ B2 ТО A2 > ;
Lm :< ЕСЛИ Bm> ТО jLm >;
A- истинно;
B'- истинно.
Здесь B, A - нечеткие высказывания, а четкие высказывания А' и В' имеют вид:
а':< bw есть Ф>; £’:< b у
есть V >; Ф (i, y, z,„) Ilf IZIv! V (2)
В соответствии с логико-лингвистическим подходом [8, 9] нами разработаны модели входных и выходных признаков X, Y, V в виде семантических пространств и соответствующих им функций принадлежности:
{Xi, T(Xi), U, G, M}, |Mxi, X2, ..., Xi,) e (0; 1),
{Yj, T(Yj), U, G, M}, |R(yi, y2, ..., yj,) e (0; 1),
{Vk, T(Vk), U, G, M} |r(vi, V2, ..., Vk,) e (0; 1).
В результате анализа получена обобщенная модель предметной области «технологическая регулировка» в виде композиции нечетких отношений рассматриваемых семантических пространств:
Ri° R2 для "xeX; "yeY; "veV; (3)
|R1° R2 (x, V) v(|Rl(X,y)A |R2(y,V)),
где ^ - нечеткое отношение между факторами внешней среды и регулируемыми параметрами ^ {X, Т(Х) и, G, М}х{^, Т(^), и, G, М}; V(x,y)eXxY; к2 - нечеткое отношение между регулируемыми параметрами и показателями качества работы жатвенной части {^, Т(^),
и, G, M}x{VZk, Т(Vk), и, G, М}; V(y,v)eYxV.
Результаты моделирования позволили разработать механизм вывода решений экспертной системы по технологической регулировке жатвенной части комбайна, основанный на нечетком индуктивном выводе.
Приближенные рассуждения представляют собой процесс, при котором из нечетких посылок выводятся некоторые следствия (возможно, также нечеткие). Подобного рода рассуждения лежат в основе способности человека понимать естественный (и профессиональный - как составляющую) язык при выполнении умственной деятельности, принимать решения в сложной и неполностью определенной среде.
Среди методов приближенных рассуждений в нечеткой логике определяющим является понятие степени уверенности, или функции принадлежности, для проверки истинности высказываний.
Решение задач предварительной настройки и корректировки технологических регулировок может быть реализовано на основе дедуктивного и индуктивного вывода решений [7]:
Дедуктивный вывод Индуктивный вывод
если А, то если А, то В; (
А — истинно; В — истинно; 4)
В — истинно. А — более правдоподобно
Здесь посылка А и следствие В - некоторые высказывания (факты) в процессе принятия решений в конкретных ситуациях.
Общими этапами при решении задач являются этапы фазификации, композиции и дефазификации.
На этапе фазификации необходимо представить условия решения задачи в лингвистической форме. Другими словами, осуществить переход из «четкого», количественного, описания в «нечеткое» (лингвистическое) представление. Этот переход представляется целесообразным, так как на самом деле мы не имеем точного описания состояния ни факторов внешней среды, регулируемых параметров машины, ни показателей качества работы жатвенной части. А основным положением является то, что экспертные знания, по сути, представлены в лингвистической форме.
На этапе композиции получаем решение задачи в нечетком представлении, используя нечеткие экспертные знания и нечеткий логический вывод.
Суть этапа дефазификации заключается в выработке на основе нечеткого логического вывода конкретных рекомендаций по изменению регулировок.
Например, для дедуктивной схемы вывода экспертное правило имеет вид: Если < культура «пшеница» И хлебостой пшеницы по высоте «низкорослый» И полеглость хлебостоя «отсутствует (прямостоящий)» И хлебостой по спутанности «нормальный» И хлебостой по густоте «разреженный» ТО вынос мотовила по горизонтали «средний».
В результате решения задачи будут получены конкретные числовые значения параметров рабочих органов жатвенной части (начальные значения, соответствующие факторам внешней среды).
При индуктивной схеме вывода экспертное правило имеет вид: ЕСЛИ <зазор между пальцами и днищем жатки «номинальный» И зазор между витками шнека и днищем жатки «малый» И зазор между пальцами и днищем проставки «большой» И зазор между гребенками и днищем наклонной камеры «номинальный» И высота установки мотовила «большая» И частота вращения мотовила «высокая» ТО потери свободным зерном на жатке «большие».
В результате решения задачи будут получены конкретные значения измененных регулируемых параметров, способствующих устранению возникшего нарушения техпроцесса.
Результаты моделирования предметной области позволили значительно модернизировать механизмы вывода решений экспертной системы [10].
Заключение. Созданные на основе модели база знаний и механизм вывода решений составляют основу экспертной системы, использование которой в полевых условиях позволяет снизить время на технологические простои и сократить потери урожая. Практической реализаций разработанных алгоритмов является создание программных средств для автоматизированного решения задачи, на которые получены свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ (№ 2005610290, №2005613106, № 2006612455).
Библиографический список
1. Уборка урожая комбайнами «Дон»/ Э.И.Липкович и др. - М.: Ро-сагропромиздат, 1989.- 220 с.
2. ЖалнинЭ.В. Технологии уборки зерновых комбайновыми агрегатами./ Э.В.Жалнин, А.Н.Савченко - М.: Россельхозиздат, 1985.- 207 с.
3. СтефанскийВ.В. Эксплуатация комбайнов «Дон». / В.В.Стефанский
- М.: Росагропромиздат, 1988.- 94 с.
4. Ветров Е.Ф. Оптимизация технологического процесса по статистическим данным. / Е.Ф.Ветров, М.Д.Генкин, Л.М.Литвин, А.И.Нелюбов, В.О.Эглайс.// Машиноведение. - 1986. - №5. - С.48-55.
5. Ерохин С.Н. Влияние технологических регулировок на потери зерна за молотилкой комбайна Дон-1500 / С.Н.Ерохин, А.С.Решетов // Механизация и электрификация сельского хозяйства. - 2003. - №6, - С.18-19.
6. Царев Ю.А. Перспективы использования электронной системы управления в комбайнах «Дон» и «Нива» / Ю.А.Царев, А.В.Харьковский //Тракторы и сельхозмашины. - 2005. - №1.- С.37-38.
7. Мелихов А.Н. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. / А.Н.Мелихов, Л.С.Берштейн, С.Я.Коровин. - М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит-ры, 1990. - 272 с.
8. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений/А.Н. Борисов, А.В. Алексеев, Г.В. Меркурьев и др. - М.: Радио и связь, 1989. - 394 с.
9. Борисова Л.В. Методика моделирования предметной области «технологическая настройка» в нечеткой постановке / Л.В.Борисова // Доклады РАСХН. - 2005. - №6.
10. Димитров В.П. Об организации технического обслуживания машин с использованием экспертных систем / В.П.Димитров //Вестник ДГТУ. -2003. - Т.3. - №1(15).
Материал поступил в редакцию 27.05.09.
L.V. BORISOVA, Е-V. DIMITROV MAKING DECISIONS TECHNOLOGICAL ADJUSTMENTS UPDATING ON THE BASIS OF FUZZY LOGIC CONCLUSION
One of the combine harvester's header technological adjustment task's solving is carrying out on the basis of fuzzy logic conclusion.
Борисова Людмила Викторовна, заведующая кафедрой «Экономика и менеджмент машиностроения» Ростовской-на-Дону государственной академии сельхозмашиностроения, доктор технических наук (2008), профессор. Окончила РГАСХМ (1991).
Сфера научных интересов: статистика, системы информационного обеспечения жизненного цикла продукции, менеджмент качества.
Имеет 198 научных публикаций (в том числе 14 учебных пособий и монографий).
Димитров Евгений Валерьевич (р.1985), соискатель кафедры «Управление качеством» ДГТУ. Окончил ДГТУ (2006).
Сфера научных интересов: системы информационного обеспечения жизненного цикла продукции, экспертные системы, техническое обслуживание машин.
Имеет 18 научных публикаций.
borisovalv09@mail. ru vdimitrov@dstu. edu. ru
