CC BY
18УДК 004.896:66.02
Т.Б. Чистякова
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ СИНТЕЗА КОМПЬЮТЕРНЫХ ТРЕНАЖЕРОВ ДЛЯ ХИМИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ
Описана методология автоматизированного синтеза интеллектуальных компьютерных тренажерно-обучающих комплексов для проектирования и управления гибкими многоассортиментными производственными системами на базе технологий информационной поддержки жизненного цикла тренажеров, тренажерных технологий, SCADA-систем, технологий имитационного моделирования, искусственного интеллекта и дистанционного обучения. Приведены примеры разработанных тренажеров для различных химических производств (получение полимерных пленок, гранулированных пористых материалов, коксование и др.).
Наиболее эффективным средством подготовки и повышения квалификации проектировщиков и операторов современных многостадийных многоассортиментных химических производств с перенастраиваемой технологией являются интеллектуальные компьютерные тренажер-но-обучающие комплексы на базе многовариантных адаптивных моделей описания объектов проектирования и управления. Масштабность задачи синтеза тренажерных комплексов обусловлена высокой потребностью в новых научных знаниях об организации производственных технологий на современном научно-техническом уровне (проектирование, управление, дистанционное обучение), комплексностью научных исследований, охватывающих в единую информационно-технологическую схему широкий спектр принципиально разных процессов и аппаратов, повышением надежности, безопасности и эффективности химических производств.
Анализ современных автоматизированных систем обучения и накопленный нами опыт разработки тренажерных комплексов с использованием передовых информационных технологий показали, что наиболее перспективными направлениями развития компьютерных обучающих систем являются:
1) разработка гибких программно-аппаратных комплексов для информационной поддержки всех этапов жизненного цикла создаваемой интеллектуальной трена-жерно-обучающей системы;
2) создание тренажерных технологий (технологий автоматизированного синтеза тренажерно-обучающих комплексов для проектирования и управления);
3) интеграция тренажерных комплексов для обучения управлению в автоматизированные системы управления технологическими процессами и производствами с использованием единой базы данных промышленных процессов;
4) интеграция тренажерных комплексов для обучения проектированию производственных процессов и тре-
нажеров для обучения управлению, построенных на базе имитационных математических моделей объектов управления;
5) построение распределенных интеллектуальных компьютерных систем для дистанционного обучения проектированию и управлению удаленными химико-технологическими установками.
Решение поставленных задач позволило выработать единую методологию и разработать технологии автоматизированного синтеза интеллектуальных автоматизированных тренажерно-обучающих комплексов для химических производств с использованием современных информационных технологий.
Формализованное описание химического производства. Первым этапом реализации указанных направлений является разработка формализованного описания химического производства как объекта изучения (ОИ) на базе структурно-лингвистической модели представления знаний об объекте, описываемой в виде фрейма-прототипа, компонентами которого являются списки атрибутов Q и их характеристик А:
Fr::= < ОИ, Q, А >, Q = ^.....q9}, А = {аи.....а^},
где q1 - иерархический уровень (аппарат, поток, стадия, процесс в целом); q2 - особенности аппаратурно-тех-нологического оформления (характер протекания процесса во времени, особенности структуры потоков, типы оборудования); qз - режимы функционирования (аварийные, предаварийные, эксплуатационные, оптимальные); q4 - характеристика режимов функционирования в зависимости от производительности; q5 - характеристика режимов функционирования в зависимости от состава сырья; q6 - характеристика качества целевой продукции; q7 - характеристика контролируемых и неконтролируемых возмущающих воздействий; q8 - характеристика технологических параметров объекта; q9 - характеристика системы отображения информации.
Многовариантная адаптивная система моделирования объекта изучения
Информационная модель
БД характеристик ОИ ► Язык «■запросов и настройки
-* —*-
Математическая модель Модули
Библиотека ММ
классификации и идентификации
Модель представления знаний
Базы Естествен-
знании и •* но-языковый
правил интерфейс
Система отображения информации Модель контроля знаний
Объект изучения
1.
Инструментальные средства управления процессом обучения и тренажа
Интерфейс обучаемого
Интерфейс инструктора
Инструктор
Обучаемый (проектировщик, технолог, оператор)
Рисунок 1 - Функциональная структура тренажерно-обучающего комплекса
Задача построения формализованного описания конкретного химического производства как объекта изучения состоит в переходе от фрейма-прототипа к фрейму-объекту, то есть к разработке конкретных описаний характеристик атрибутов фрейма Fr. Синтез такого описания позволяет реализовать весь жизненный цикл трена-жерно-обучающих комплексов для проектирования и управления химическими производствами на базе продукционно-фреймовых технологий. Поданной методике разработаны фреймы-объекты описания процессов нитрования, полимеризации, каталитического риформинга, коксования, производств субстанций лекарственных препаратов, сорбентов и катализаторов, полимерных пленок [1-4], подтвердившие адекватность и универсальность структурно-классифицированного описания, возможность адаптации тренажеров в зависимости от отличительных признаков объектов изучения.
Технологии синтеза тренажерных комплексов. Всо-ответствии с разработанной методологией сквозного проектирования тренажеров формализованное описание объекта изучения является основой для автоматизированного синтеза с использованием современных информационных технологий ядра компьютерных трена-жерно-обучающих комплексов, которое включает многовариантные, адаптивные к переменным характеристикам объекта изучения модели описания объекта и стратегии обучения. Обобщенная функциональная структура интеллектуального автоматизированного тренажерного комплекса для химических производств, построенная на основе формализованного описания объекта изучения, приведена на рисунке 1.
Для обучения проектированию и управлению химическими производствами используются информационные модели, имитационные математические модели (ММ) и модели представления знаний (МПЗ).
Информационные модели реализуются в виде баз данных (БД) геометрических моделей и конструктивных характеристик производственных агрегатов, технологических параметров процессов, характеристик сырьевых материалов и целевой продукции. Базы данных настраиваются на различные структуры объекта изучения, режимы его функционирования, производительность, состав
сырья и качество продукции путем динамического изменения диапазонов соответствующих параметров. Это обеспечивает адаптацию разрабатываемых тренажер-но-обучающих комплексов на различные модификации объектов изучения, что позволяет интегрировать их в автоматизированные системы проектирования и управления гибкими многоассортиментными химико-технологическими производствами.
С использованием информационных технологий, реализуемых в СУБД SQL Server, методика синтеза информационных моделей объектов изучения апробирована для процессов нитрования (база данных содержит 679 параметров), эмульсионной полимеризации (154 параметра), получения синтетического каучука изопреново-го (48 параметров), риформинга (126 параметров), коксования (155 параметров), каландрования полимерных пленок (50 параметров), производства карбида кальция (300 параметров), фосфора (245 параметров), алюминия (110 параметров) [1-5, 9]. При этом подтверждена надежность сохранения данных, возможность обмена данными с другими модулями тренажерных комплексов, адаптация комплексов на различные модификации объектов и требования технологического регламента.
Имитационные математические модели обеспечивают возможности активного обучения при решении различных задач обучения: обучение управлению в нештатных ситуациях и при перенастройке производства на новое задание по сырью и производительности, изучение способов и задач оптимального управления, изучение причинно-следственных связей в объекте, обучение структурному и параметрическому синтезу объекта изучения и осуществление поверочных расчетов спроектированных объектов.
Для решения задачи синтеза тренажерных математических моделей разработаны: библиотеки базовых математических моделей, описывающих функционирование объектов изучения в номинальном режиме (допустимом по регламенту), библиотеки настраиваемых модулей типовых нарушений объекта в эксплуатационных и аварийных нештатных ситуациях, библиотеки методов решения при реализации различных стратегий обучения. Нами разработаны библиотеки математических моделей для
различных объектов изучения: нитрования, риформинга, коксования, абсорбции, эмульсионной полимеризации, получения синтетического каучука изопренового, экструзии, каландрования и термоформования полимерных материалов, производства карбида кальция, фосфора, сорбционно-каталитических материалов [1-6, 9]. Для синтеза моделей использованы следующие информационные технологии: среды объектно-ориентированного программирования (C++ Builder, Visual Studlo.NET), пакет визуального имитационного моделирования (Model Vision Studium), проблемно-ориентированные комплексы моделирования гидродинамики (FLUENT) и процессов переработки полимерных материалов (POLYFLOW).
Для изучения экспертных знаний, способов устранения нештатных ситуаций, передового опыта по способам безаварийного и эффективного управления и формирования интеллектуальных советов по проектированию и управлению химическими производствами в процессе обучения в структуру тренажеров интегрируются модели представления неформализованных знаний об объекте изучения [1, 2, 4, 5, 9]. Для синтеза автоматизированных подсистем представления декларативных и процедурных знаний использованы инструментальные средства объектно-ориентированного программирования, оболочки экспертных систем, языки представления знаний (Пролог).
Интеграция систем управления и тренажерных комплексов на базе SCADA-технологий. Анализ тенденций развития современных автоматизированных химико-технологических производственных систем показал, что повышение эффективности производств химической технологии (увеличение выпуска продукции, улучшение ее качества, повышение экологической безопасности) иуров-ня квалификации производственного персонала обеспечивается за счет совершенствования систем управления путем разработки интегрированных систем управления и обучения с использованием SCADA-систем. Такие задачи возникают на этапах проектирования и модернизации производств. Критерием синтеза тренажеров в средах SCADA является сокращение сроков разработки за счет использования хорошо развитых инструментальных средств, в том числе для систем реального времени, создания современных эргономичных интерфейсов, адекватно отображающих реальные объекты.
Современные SCADA-системы (InTouch, WinCC, TraceMode) включают все модули, необходимые для быстрой разработки промышленных компьютерных тренажеров и интеграции их в единую систему управления производством: БД параметров процесса, ММ процесса для обучения оптимальному управлению и МПЗ для обучения поведению в нештатных ситуациях (НС), интерфейсы обучаемого и инструктора, динамические мнемосхемы процесса, графики реального времени, модули сценариев обучения, модуль протоколирования результатов обучения в реальном времени. Структура программного обеспечения (ПО) тренажерных комплексов, синтезируемых в средах SCADA-систем (на примере SCADA-системы InTouch), представлена на рисунке 2.
Интерфейс обучаемого подобен автоматизированному рабочему месту (АРМ) оператора, вид которого соответствует требованиям, предъявляемым к интерфейсам промышленных систем управления. Отображение информации представляется посредством динамических мнемосхем, таблиц значений исходных данных и результатов расчета, трендов реального времени, аналитических кривых, окон нештатных ситуаций с причинами их возникновения и рекомендациями по устранению. Интерфейс обучаемо-
го позволяет ему выступать в роли оператора, наблюдать за функционированием объекта управления, изменять значения управляющих воздействий и изучать их влияние на значения выходных параметров, просматривать и анализировать результаты воздействий спомощьюдинами-ческой мнемосхемы или путем просмотра БД.
Процесс обучения контролирует инструктор, который следит за действиями обучаемого или просматривает протокол обучения. Возможности современных программных сред позволяют создавать распределенные системы обучения, при этом инструктор имеет возможность по сети наблюдать за действиями одного или нескольких обучаемых.
Методика синтеза компьютерных тренажеров для обучения управлению с использованием SCADA-систем протестирована на примере процессов производства карбида кальция, фосфора и алюминия [5, 7, 9].
Синтез интегрированных тренажерных комплексов по проектированию гибких многоассортиментнык химических производств. Интенсивное развитие химических производств и потребности современного рынка, приводящие к необходимости обеспечения гибкости производственных систем, связанной с компоновкой технологических линий и их перенастройкой на различную производительность, типы сырья и требования к качеству продукции в разных странах, сделали актуальной разработку тренажерных комплексов для автоматизированного обучения проектированию гибких многоассортиментных производств, которые способствуют повышению качества обучения в целом. При этом требование управляемости производства (для обеспечения его эффективности и конкурентоспособности на мировом рынке) определяет необходимость интеграции компьютерных тренажеров для проектирования и управления таким образом, что поверочный расчет спроектированных объектов осуществляется на имитационных математических моделях объектов управления.
Структура разработанного интеллектуального компьютерного тренажерно-обучающего комплекса для проектирования гибких многоассортиментных систем по производству полимерных пленочных материалов приведена на рисунке 3 [8]. Автоматизированный синтез каландровых линий осуществляется на базе библиотеки трехмерных геометрических моделей технологических агрегатов, синтезированных в CAD-системах Компас, Solid Works, Rhino. Библиотека геометрических моделей включает модели более 40 агрегатов.
Для поверочного расчета спроектированных агрегатов и технологических линий разработана библиотека адаптивных функциональных математических моделей основных стадий и агрегатов каландрового производства полимерных пленок: экструзионных агрегатов различных типов (одношнековых, двухшнековых, осциллирующих, планетарно-вальцевых), стадий каландрования и охлаждения полимерной пленки, моделей для управления показателями качества пленки (толщиной, равнотолщиннос-тью, усадкой) [6, 9].
Разработанный тренажерно-обучающий комплекс для гибкого многоассортиментного производства пленочных материалов позволяет обучать проектированию, моделировать различные варианты компоновки оборудования, создавать технические иллюстрации, чертежи, видеопрезентации для коммерческих и обучающих целей, системы для виртуальных экскурсий поспроектиро-ванным заводам и может быть интегрирован в единую систему проектирования и управления промышленным каландровым производством.
Синтез тренажерный комплексов для дистанционного обучения проектированию и управлению. Одним
Рисунок 2 - Структура программного обеспечения тренажерных комплексов
Рисунок 3 - Функциональная структура тренажера по проектированию
из приоритетных направлений развития тренажерных технологий является создание распределенных проблемно-ориентированных лабораторий. Подобная организационно-техническая система обеспечивает возможности выполнения исследований и обучения с применением удаленных автоматизированных лабораторных технологических линий и агрегатов, находящегося в составе предприятий, использующих одинаковые с промышленным производством источники сырья и доступных обучающимся при помощи специализированной информационно-образовательной среды,реализованной на базетелекоммуникационных и Web-технологий.
Задачами исследования гибких многоассортиментных производств являются: дистанционное исследование процессов получения и переработки материалов (полимерных пленок, гранулированных пористых материалов, субстанций лекарственных препаратов) через удобный, эргономичный Web-интерфейс; расширение, редактирование контента при добавлении информации и задач исследования; получение отчетов о течении производственного процесса; мониторинг нештатных ситуаций при производстве и исследовании. Задачи обучения - дистанционное видеонаблюдение удаленной экспериментальной лабораторной установки; дистанционное изучение протекания процесса по имитационным моделям; формирование сценария и протокола обучения.
С целью решения этих задач в рамках совместной научной работы Технологического института и международной корпорации по производству полимерных пленок «К1?скпег РеПараэ:» создан дистанционный учебно-научный центр для изучения и исследования процессов производства и переработки пленочных материалов в реальном
времени с использованием информационно-телекоммуникационных и нанотехнологий. Структура разработанного программного обеспечения комплекса для дистанционного изучения гибкого многоассортиментного производства полимерных пленок приведена на рисунке 4.
Актуальность и высокий уровень научных исследований в области синтеза компьютерных тренажеров для проектирования и управления химическими производствами подтверждены грантами Федерального агентства по образованию (2004 г.), Правительства Санкт-Петербурга (2005 г.), публикацией инновационного проекта по дистанционному исследованию, представленного на Всероссийский конкурс (2006 г.), и присвоением коллективу кафедры САПРиУ статуса ведущей научно-педагогической школы Санкт-Петербурга (2007 г.).
СПИСОКЛИТЕРАТУРЫ
1 Чистякова, Т. Б. Интегрированная интеллектуальная система для управления процессами коксования [Текст] / Т. Б. Чистякова, А. Н. Чистяков, О. Г. Бойкова // Кокс и химия. - 1998. - № 8. - С. 18-22.
2 Чистякова, Т. Б. Интеллектуальные системы для обучения персонала управлению процессами каталитического риформинга бензинов [Текст] / Т. Б. Чистякова, А. А. Чиркова // Приборы и системы управления. - 1998. - № 6. - С. 18-20.
3 Чистякова, Т. Б. Система управления гибким производством субстанций лекарственных препаратов [Текст] / Т. Б. Чистякова, Ю. В. Островский, А. А. Малин // Хим. пром-сть сегодня. - 2003. - Т. 80, № 5. - С. 41-45.
4 Чистякова, Т. Б. Программный комплекс для об-
Рисунок 3 - Функциональная структура тренажера по проектированию
учения операторов управлению стадией пропитки производства сорбентов и катализаторов [Текст] / Т. Б. Чистякова, И. В. Новожилова, Г. В. Кузнецова, Ю. И. Шляго // Системы управления и информ. технологии. - 2007. -№ 1.2. - С. 299-304.
5 Ершова, О. В. Структура тренажерно-обучающего комплекса для процесса производства желтого фосфора [Текст] / О. В. Ершова, Т. Б. Чистякова // Автоматизация в пром-сти. - 2003. - № 7. - С. 46-49.
6 Полосин, А. Н. Математические модели осциллирующего движения и плавления полимеров для проектирования и управления экструдерами [Текст] / А. Н. Полосин, Т. Б. Чистякова // Системы управления и информ. технологии. - 2006. - № 4. - С. 30-36.
7 Ершова, О. В. Использование систем компьютерного обучения для подготовки персонала электропечных установок [Текст] / О. В. Ершова, А. Б. Лавров, Т. Б. Чистякова // Цветные металлы. - 2006. - № 10. - С. 85-88.
8 Чистякова, Т. Б. Система автоматизированного проектирования трехмерной геометрической модели перенастраиваемого производства полимерных пленок [Текст] / Т. Б. Чистякова, А. Б. Иванов, К. Колерт // Информ. технологии. - 2005. - № 12. - С. 2-6.
9 Свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ 2000610214, 2000610215, 2000611254, 2000611256, 2002611911, 2002611912, 2003611870, 2003611871, 2003611873, 2004611407, 2005610308, 2005610309, 2006610986, 2006610988, 2006610989, 2006610990, 2006610992 Рос. Федерация.
