CC BY
169
6NRMI МУЧНЫХ ТОД012011
МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ ОБОГАЩЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОЛОГИЙ ЮБР
Л.П. Попова, А.Г. Олейник
Известно, что одними из важнейших минеральносырьевых ресурсов Кольского полуострова являются Хибинские апатито-нефелиновые руды. В ходе различных научных исследований в области комплексной переработки и флотации апатито-нефелиновых руд появляются новые технологические разработки, которые могут быть основой новых методов и технологий промышленного производства [7, 8, 9, 10, 11]. Особое место среди них занимают информационные системы поддержки практического управления процессами обогащения. Такие системы должны обеспечивать оперативный мониторинг технологического процесса и анализ его параметров с целью обнаружения отклонений от заданного «регламента». Так как производственный процесс является инерционным и последствия управляющего воздействия проявляются с некоторой задержкой, то в этой системе необходима реализация управления в упреждающем режиме [1, 3] важнейшей задачей, которую необходимо решить для внедрения информационной системы, обеспечивающей оперативный мониторинг показателей технологического процесса и управления им в упреждающем режиме, является четкое определение её функций, структуры и принципов реализации [1].
В настоящей работе представлена модель системы поддержки управления технологическим процессом флотации апатито-нефелиновых руд в упреждающем режиме, разработанная на основе IDEF-методологий структурного системного анализа [2]. Можно выделить три основные идеи [2, 5], лежащие в основе методологий IDEF:
1) разбиение исследуемого процесса на функциональные блоки — подпроцессы исходя из ряда принципов, например «определенности» (выход каждого блока должен быть, ясно понимаем независимо от сложности происходящего процесса), «единственности» и т.д.;
2) использование иерархических структур для детализации рассматриваемых процессов до уровней, определяемых целями моделирования;
3) использование для наглядного представления модели графических нотаций с возможностью «текстового» разъясняющего дополнения.
Методологии IDEF позволяет анализировать исследуемый процесс с различных точек зрения. IDEF3 и DFD (Data Flow Diagram) [2]:
• Согласно технологии функционального моделирования IDEF0 (Integration Definition for Function Modelling) - анализируемый процесс представляется в виде совокупности множества взаимосвязанных действий, работ (Activities),
которые взаимодействуют между собой на основе определенных
«управлений» (Control), с учетом потребляемых информационных, человеческих и производственных ресурсов (Mechanism), имеющих четко определенный вход (Input) и не менее четко определенный выход (Output);
• Методология IDEF3 [12] предназначена для документирования процессов, происходящих в системе и предоставляет инструментарий для наглядного исследования и моделирования их сценариев. Средствами IDEF3 можно детально представить картину процесса, привлекая внимание к очередности выполнения функций и производственного процесса в целом. С помощью IDEF3 описываются сценарий и последовательность операций для каждого процесса. IDEF3 имеет прямую взаимосвязь с методологией IDEF0 - каждая функция (функциональный блок) может быть представлена в виде отдельного процесса средствами IDEF3. Благодаря внутренней логике этой методологии возможно построение альтернативных сценариев типа «Что-если?»
• Диаграммы потоков данных DFD (Data Flow Diagrams) позволяют описать процесс обмена информацией между элементами моделируемой системы. Исторически методология DFD предшествовала появлению методологий семейства IDEF, а в настоящее время она используется как дополнение к IDEF0 и IDEF3.
Использование методологий IDEF дает возможность рассмотреть важнейшие стороны работы системы с тем уровнем детализации, который будет необходим для чёткого понимания и анализа её структуры и функционирования [4].
Построение модели системы позволит ответить на следующие вопросы:
• Какова структура разрабатываемой системы?
• Каковы функции каждого из её компонентов?
• Каким образом компоненты взаимодействуют между собой?
• Какие данные будут использоваться каждым из компонентов?
Формируемая модель охватывает только анали-тико-прогностическую часть системы поддержки управления. Среда, в которой она будет работать и средства, которыми будет осуществляться передача данных, на настоящий момент не рассматриваются. Глубину детализации следует ограничить рассмотрением принципов и порядка функционирования компонентов системы и связями между компонентами, не спускаясь до моделирования конкретной реализации компонентов.
Моделирование
В соответствии с методологией IDEF перед началом моделирования необходимо сформулировать словесное описание проектируемой системы.
Основная идея работы системы заключается в том, что параметры производственного процесса являются взаимозависимыми: одни параметры можно считать простыми - их значения фиксируются с помощью датчиков, а другие - комплексные - являются функциями от простых параметров. Простые параметры, получаемые с помощью датчиков, образуют базу данных простых параметров. Так как процесс обогащения состоит из множества подпроцессов и этапов, то взаимозависимость параметров технологического процесса может приобретать довольно сложную форму. Например, значение простого параметра одного этапа процесса зависит от значения комплексного параметра предыдущего этапа. Будем называть эти взаимозависимости аналитическими функциями. Некоторые аналитические функции можно вывести теоретически, а остальные -только эмпирическим путём. База данных аналитических функций и их предельных значений для всех совокупностей наблюдаемых параметров образуют аналитическую базу знаний. Для этих функций можно определить предельные значения, в рамках которых ход процесса на данном этапе будет считаться нормальным и по отклонению, от которых можно сделать прогноз - вывод о дальнейшем ходе технологического процесса. Зависимости между отклонениями значений аналитических функций и значениями других параметров производственного процесса также частично могут быть предсказаны теоретически, а в остальных случаях - получены эмпирически. Совокупность этих зависимостей образует прогностическую базу знаний. Если в результате прогнозирования становится ясно, что в ходе технологического процесса ожидаются отклонения, то должно быть найдено решение (набор управляющих команд), воз-
вращающее ход процесса в нормальное русло. Каждому прогнозу можно поставить в соответствие определенное решение. Совокупность прогнозов, которым поставлено в соответствие решение, назовём базой знаний решений. Некоторые соответствия прогнозов и решений могут быть выведены теоретически, а остальные должны быть получены эмпирическим путём по результатам анализа различных реальных ситуаций на производстве и методов их решения.
Для осуществления мониторинга хода технологического процесса и управления им в упреждающем режиме моделируемая система реализует следующие этапы:
1. Регулярно обращается к базе данных простых параметров и выбирает из неё параметры группами, соответствующими наблюдаемым комплексным параметрам.
2. Определяет соответствующую наблюдаемому комплексному параметру аналитическую функцию и по её значению прогнозирует дальнейший ход технологического процесса.
3. На основании прогноза подготавливает решение: управляющие команды либо уведомление оператору о необходимости его вмешательства в ход процесса.
После словесного описания функционала системы перейдём к непосредственному описанию модели. Начнём с модели IDEF 0, как с более общей, и будем, при необходимости, расширять её моделями IDEF 3 и DFD [2].
На самом верхнем уровне (контекстный блок диаграммы IDEF-0) проектируемая система моделируется как «чёрный ящик», на вход которого подаются значения параметров производственного процесса, и на выходе, с помощью аналитического алгоритма и под управлением правил анализа, получаются управляющие команды, или подается сигнал оператору. Контекстный блок изображён на рис. 1.
Рис.1. Контекстная диаграмма
В результате декомпозиции контекстного блока состоит работа системы. Они показаны на диаграмме
были определены ключевые действия, из которых декомпозиции контекстного блока (рис. 2).
Рис. 2. Диаграмма декомпозиции контекстного блока
Опишем эти действия:
1. Определение и вычисление аналитической функции - подбор аналитической функции, определяющей зависимость между наблюдаемым комплексным параметром и входными параметрами технологического процесса, подстановка в неё входных значений параметров и вычисление её значения на данный момент времени.
2. Прогнозирование - на основе значения аналитической функции делается прогноз об изменении наблюдаемого комплексного параметра
или зависимых от него параметров технологического процесса в дальнейшем.
Принятие решения - исходя из сделанного прогноза, принимается решение о посылке управляющих команд для корректировки хода технологического процесса.
Далее будем производить декомпозицию каждого из этих действий до тех пор, пока не будет достигнута цель моделирования.
Диаграмма декомпозиции действия «Определение и вычисление аналитической функции» показана на рис. 3.
Рис.3. Диаграмма декомпозиции действия «Определение и вычисление аналитической функции»
Определение и вычисление аналитической функции состоит из двух подзадач:
1. Запрос к аналитической базе знаний - к аналитической базе знаний делается запрос, который по входным параметрам технологического процесса определяет вид зависимости (аналитической функции) между входными простыми параметрами и наблюдаемым комплексным параметром.
2. Вычисление значения аналитической функции - в определённую в предыдущем действии аналитическую функцию подставляются входные
значения параметров технологического процесса, и вычисляется значение этой функции.
Дальнейшая декомпозиция этих действий производиться не будет, так как при этом будут отображаться конкретные аспекты реализации моделируемой системы, а это выходит за обозначенные нами границы моделирования.
Декомпозицию действия «Прогнозирование» осуществим с помощью технологии IDEF-3, чтобы подробнее отобразить логику этого подпроцесса. Диаграмма IDEF-3 декомпозиции этого действия представлена на рис. 4.
Рис.4. Диаграмма декомпозиции действия «Прогнозирование»
Этот процесс состоит из следующих шагов:
1. Определить отклонение значения
аналитической функции от предельных - сравнить полученное в результате вычисления значения аналитической функции с определёнными для этой функции предельными значениями:
2. Если отклонений не выявлено, то
спрогнозировать нормальное течение
производственного процесса - сделать вывод о том, что технологический процесс идёт в рамках установленного «регламента» [3].
3. Если были выявлены отклонения, то выполнить прогностический запрос - выполнить запрос к прогностической базе знаний и получить прогноз изменения наблюдаемого параметра и/или зависимых от него параметров технологического процесса.
Декомпозицию действия «Принятие решения» также осуществим с помощью технологии IDEF-3. Диаграмма (IDEF-3) декомпозиции этого действия представлена на рис. 5.
Рис. 5. Диаграмма декомпозиции блока «Принятие решения»
Для осуществления действия «принятия решения» нужно выполнить следующие шаги:
1. Запрос к базе знаний решений - поиск решения, соответствующего сделанному прогнозу и возвращающего ход технологического процесса в нормальное русло.
2. Проверка результата запроса - проверка наличия решения, соответствующего сделанному прогнозу.
3. Если результата не существует, то выполняется отправка сигнала оператору -уведомление оператора о необходимости его вмешательства в ход технологического процесса для осуществления того или иного действия, после которого параметры процесса будут возвращены к нормальным показателям.
4. Если результат запроса содержит решение, то происходит отправка управляющих команд -автоматическое воздействие системы мониторинга на технологический процесс.
Таким образом, путем описанной выше декомпозиции основных функциональных блоков модели, были достигнуты обозначенные в настоящей работе цели моделирования.
Следующей важнейшей для реализации системы задачей является определение зависимостей между параметрами производственного процесса и создание базы данных аналитических функций и предельных параметров их значений, а так же создание прогностической базы знаний и базы знаний решений.
Литература
1. Олейник, А.Г. Проблемы практического использования средств информационной поддержки в управлении производственными процессами обогащения минеральных полезных ископаемых / А.Г. Олейник, Л.П. Попова, В.Ф. Скороходов // Информационные технологии в региональном развитии: сб. науч. тр. -Апатиты: КНЦ РАН. -2008. - Вып. VIII. - С.90-97.
2. Черемных, С.В. Моделирование и анализ систем. IDEF-технологии: практикум / С.В. Черемных, И.О. Семенов, В.С. Ручкин. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 192 с.
3. Олейник, А.Г. Использование информационных технологий в управлении процессами обогащения и переработки апатито-нефелиновых руд. / А.Г. Олейник, Л.П. Попова, В.Ф. Скороходов// Всероссийская научно-техническая конф. «Приоритетные направления развития науки и технологий». - Тула 2009. - С.73-75.
4. Кальянов, Г.Н. Моделирование, анализ, реорганизация и автоматизация бизнес-процессов: учеб. пособие / Г.Н. Кальянов. - М.: Финансы и статистика, 2007. - 240 с.
5. Клейменова, М.С. Системный подход к проектированию сложных систем / М.С. Клейменова // Журнал д-ра Добба. - 1993. - №1. - С.9-14
6. Олейник, А.Г. Создание средств информационной поддержки для разработки рациональных технологий переработки минерального сырья / Олейник А.Г., Скороходов В.Ф., Гершенкоп А.Ш. // Современные методы комплексной переработки руд и нетрадиционного минерального сырья. (Плаксинские чтения) Материалы междунар. совещания. - Апатиты: КНЦ РАН, 2007. -Ч.1. -С.207-211.
7. Калинников, В.Т. Комплексная переработка апа-тито-нефелиновых руд: состояние и перспективы / В.Т. Калинников, А.В. Григорьев // Комплексная переработка хибинских апатито-нефелиновых руд. - Апатиты: КНЦ РАН, 1999. - 173 с.
8. Автоматизированная система синтеза оптимальных схем и циклов процессов обогащения / А.Ш. Гершенкоп и др.// Имитационное моделирование в исследованиях проблем регионального развития. - Апатиты, 1999. - С. 101-107.
9. Олейник А.Г. Агрегированная математическая модель процессов разделения минеральных компонентов А.Г. Олейник, А.А. Шалатонова // Информационные технологии в региональном развитии: концептуальные аспекты и модели. - Апатиты: КНЦ РАН, 2002. - С.71-74.
10. Олейник А.Г. Построение динамических моделей процессов разделения минеральных компонентов А.Г. Олейник, А.А. Олейник // Информационные технологии в региональном развитии. -Апатиты: КНЦ РАН, 2003. -Вып. 3. - C.141-147.
11. Совершенствование методов моделирования горно-обогатительной технологии на ЭВМ / под ред. Е.М. Филатова. - Апатиты, 1996. - 125 с.
12. Верников, Г. Описание стандарта документирования технологических процессов IDEF3. -Режим доступа:
http://idefinfo.ru/content/view/18/51/
