CC BY
53
УДК 621.391
ОСНОВА МЕТОДА ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ОБЪЕКТОВ АВТОМАТИЗАЦИИ ДЛЯ СИСТЕМ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА НА ОСНОВЕ СИНТЕЗА ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ В УСЛОВИЯХ НЕЧЕТКОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ КОНТРОЛИРУЕМЫХ ПАРАМЕТРОВ
В.В. Лавлинский, Е.Е. Обручникова, Ю.С. Сербулов
В статье рассматривается основа метода проектирования информационных объектов автоматизации для систем технологической подготовки производства на основе синтеза виртуальной реальности с использованием среды МЛТЬЛБ. Особенностью метода является возможность разработки объектов в МЛТЬЛБ с использованием одного из методов нечеткого представления контролируемых параметров
Ключевые слова: проектирование, автоматизация систем технологической подготовки производства, синтез виртуальной реальности, условия нечеткого представления параметров
1 В настоящее время при формировании автоматизированных систем управления технологическими процессам используется метод проведения эксперимента по изготовлению какого-либо изделия. Так в работе [1] предложена параметрическая схема, которая представлена на рисунке 1 в виде общей модели для применения формальных методов и процедур в хлебопекарном производстве.
с і: і:
ч
Рис. 1 - Схема преобразования компонентов муки в компоненты теста при замесе
Исходя из того, что сила муки характеризует реологические свойства теста, такие как упругость, пластичность, эластичность, вязкость, которые в каждом отдельном случае выполнения технологического процесса могут варьироваться.
Лавлинский Валерий Викторович - ВИВТ, канд. техн. наук, доцент, тел. (4732) 20-56-50 Обручникова Екатерина Евгеньевна - ВИВТ, аспирант, тел. (4732) 20-56-50
Сербулов Юрий Стефанович - ВИВТ, д-р. техн. наук, профессор, тел.(4732) 20-56-08
Основываясь на работе [1] один из основных показателей «силы муки» - качество клейковины. Оно характеризуется уровнями «силы» клейковины, ее цветом, растяжимостью и эластичностью. Так при производстве изделий из муки с «сильной» и «очень сильной» клейковиной применяют такие приемы, которые направлены на увеличение набухания клейковины и интенсификацию кислотонакопления: время замеса - увеличить; время брожения - увеличить; температуру теста - увеличить; режимы расстойки - увеличить; режимы выпечки не оказывают значительного влияния.
При выработке изделий из «слабой» и «очень слабой» муки, необходимо применять приемы, способствующие торможению ферментных процессов и все указанные ранее режимы уменьшить.
В связи с этим, в работе [1] принимается изменение режимов технологического процесса в виде уровней с лингвистическим описанием действий: «увеличить», «норма», «уменьшить». Тем не менее, данный метод имеет недостаток, который позволяет управлять изменениями режимов технологического процесса только лишь в ходе самого процесса, и исключает возможность автоматизации систем технологической подготовки производства для проектируемых объектов.
Рассматриваемый в данной статье метод моделирования проектируемых объектов автоматизации для систем технологической подготовки производства (АСТПП) основан на синтезе виртуальной реальности в условиях нечеткого представления контролируемых параметров, которые необходимо учитывать уже в процессе проектирования таких объектов. Это позволит более гибко и с наименьшими производственными затратами при автоматизации систем технологической подготовки производства
достигать поставленной цели в виде конечной продукции с требуемыми параметрами её оценки.
Для начала необходимо подготовить проект создания для будущего процесса автоматизации систем технологической подготовки производства. С этой целью необходимо подготовить не один, а несколько проектов — по одному для каждого процесса в отдельности. Каждый процесс должен в полной мере описывать определенную часть технологической подготовки производства и соответствовать реальным системам технологической подготовки в физической реализации. Для построения такого рода процессов необходимо разработать каждый компонент системы технологической подготовки производства по отдельности, а затем собрать готовые составляющие в соответствии с основным процессом. Взаимодействие собранных компонентов технологического процесса и будет определять его поведение, что в целом позволит разработать так называемую виртуальную реальность, используемую при проектировании
С этой целью предлагается использовать язык Асйо^сйр! для формирования отдельных компонент и представляющих собой совокупность взаимодействующих процессов, разработанных на основе совокупности взаимодействующих объектов, построенных из набора классов, то есть в данном методе объекты являются воплощениями, или экземплярами, классов. Иначе говоря, классы — это процессы, на основе которых создаются объекты.
Таким образом, первым шагом реализации метода виртуальной реальности заключается в определении классов. Каждый класс с помощью кода описывает характеристики и поведение определенного типа объекта, которые предлагается оценивать различными для него уровнями. Под уровнем «увеличить» («уменьшить»), также как и в работе [1] предлагается понимать некоторое увеличение (уменьшение) того или иного режима в рамках, не выходящих за пределы, которые определены требованиями технологии.
Для условий моделирования проектируемых объектов и синтеза виртуальной реальности предлагается написать так называемые пользовательские классы, которые предлагается использовать для представления объектов специализированного типа, описывающие отдельные процессы автоматизации систем технологической подготовки производства для условий нечеткого представления контролируемых параметров.
К пользовательским классам предлагается относить проектируемые объекты, формируемые на основе результатов изме-
рения упругости пробы клейковины, которые выражают в условных единицах шкалы измерительного прибора следующие значения, которые определяются в следующие группы или пользовательские классы: очень сильная 40-60 сильная 61-70 средняя 71-80 слабая 81-100
очень слабая (длиннорастяжимая) более 100
Словесное описание параметра является нечетким представлением качества клейковины.
Так в работе [1] предлагается, что газообразующая способность муки обуславливается содержанием в ней собственных сахаров, то есть характеризует углеводный комплекс муки (в частности количество крахмала) который оказывает значительное влияние на такие показатели качества готовой продукции, как пористость, объем и форма, структура мякиша, цвет, вкус и аромат, длительность сохранения свежести. Кроме того в работе приводятся правила логического вывода по соотношению нечетких параметров, например, чем больше в муке крахмала, тем ниже содержание белковых веществ и тем «слабее» мука.
Формируя, например, газообразующую способность на основе разрабатываемых пользовательских классов, определяющих количество выделившегося углекислого газа за определенный период брожения массы теста в см3 (количество СО2), также можно проектировать информационные объекты автоматизации технологической подготовки производства на основе синтеза виртуальной реальности в условиях нечеткого представления контролируемых параметров. Это подтверждается тем, что данные наряду с количественными уровнями могут иметь нечеткий характер. Так, например, количество выделившегося газа, также может быть определен следующими соотношениями качественных и количественных оценок соответственно: низкая - менее 1300; средняя - от 1300 до 1600; повышенная - свыше 1600.
Кроме того, к нечетким параметрам следует отнести цвет мякиша хлеба, который связан с цветом муки и определяется количеством периферийных частиц в муке после помола. Потемнение мякиша пшеничного хлеба приводит к снижению его потребительских свойств. Цвет муки определяют по зольности или по белизне [1].
Также при определении нечетких параметров следует относить повышение или понижение интенсивности, которая приводит к снижению качественных показателей теста и готовых изделий.
Из описанных пользовательских классов предлагается формировать объекты (или создавать экземпляры), а затем управлять этими объектами, давая указания к выполнению тех или иных действий, формируя виртуальную реальность. Таким образом, действия, выполняемые объектами, будут отражать поведение процессов при автоматизации систем технологической подготовки производства для условий нечеткого представления контролируемых параметров в ходе выполнения этих процессов.
Второй шаг предлагаемого метода заключается в создании так называемых пакетов, то есть в определении отдельного блока, в который входят группы классов. Каждый пакет может определять границы или области применения систем для автоматизации технологической подготовки конкретного производства.
С этой точки зрения предлагаются правила принятия решения на взаимодействие групп классов.
В настоящее время существует множество подходов при определении влияния параметров классов друг на друга, однако в них присутствует один недостаток: решения принимаются на основе неполноты знаний о конкретных показателях связности отдельных параметров и качественных оценок экспертов. Это влечет за собой необходимость учета исходных данных, находящихся в условиях неоднозначности восприятия качественных показателей в количественные.
В этой связи предлагается использовать методы теории нечеткой логики в установлении влияния между параметрами технологического процесса и свойствами устанавливаемого класса объектов. Суть его заключается в следующем.
Во-первых, любой описанный ранее параметр определяется технологическим процессом, который содержит температурные и временные параметры, необходимые для получения качественных готовых изделий.
Во-вторых, имеется строго фиксированный набор параметров муки, качество которых зависит от множества дополнительных факторов, описанных ранее, что вносит неопределенность в связности между ними. Так как сами понятия «не связана», «слабо связана», «связана» или «сильно связана» для каждого эксперта является субъективной величиной, то, следовательно, можно использовать метод нечеткой логики для установления зависимости между качественными и количественными соотношениями показателей.
В этом случае на втором шаге предлагаемого метода определение границы или области применения систем для автомати-
зации технологической подготовки конкретного производства предлагается основываться на использовании метода теории нечеткой логики, суть которого сводится к построении функции принадлежности для входных нечетких переменных и выходных переменных. Основываясь на работах [2-4] для построения функции принадлежности нечетких переменных «не связана», «слабо связана», «связана» и «сильно связана» используем среду Ма1;ЬаЬ. Для этого при опросе двух десятков экспертов были определены граничные значения функций принадлежности «не связана», «слабо связана», «связана» и «сильно связана» из следующей зависимости.
Так, исходя из того, что имеются два процесса А и В, у которых количество параметров соответственно N и М, то определить значения функции принадлежности входной нечеткой переменной «не связана» предлагается следующим образом: осуществляется экспертный опрос по соотношению каждого отдельного параметра из множества N обеспечивающего процесс А. Например, пусть N=10, а экспертов 20 человек. Из проведенного опроса на основе теории нечеткой логики можно рассчитать выходную количественную характеристику показателя качества «не связана», то есть граничные значения этой функции принадлежности. Запись вычислений для показателя качества «не связана» определяется так: х1 = (0|20+1|16+2|0+3|0+4|0+5|0+6|0+ +7|0+8|0+9|0+10|0)/(20+16)=(0-20+1-16+2-0+ 3-0+4-0++5-0+6-0+7-0+8-0+9-0+10-0)/36= 16 / 36 =0,44.
Аналогично осуществляется запись вычислений для определения граничных значений функции принадлежности «слабо связана»: х2=(0|0+1|20+2|8+3|1+4|0+5|0+6|0+ +7|0+8|0+ +9|0+10|0)/(10+8+1)=39/29=1,34.
Также определяются граничные значения функции принадлежности «связана»: хз=(0|0+1|0+2|6+3|8+4|20+5|20+6|5+7|0+8|0+ +9|0+10|0)/(6+8+20+20+5)= =246/59=4,16.
Определение граничных значений функции принадлежности «сильно связана» выглядит следующим образом:
х4=(0|0+1|0+2|0+3|3+4|6+5|9+6|20+7|20+ +8|20+9|20+10|20)/(3+6+9+20+20+20+20+ +20) = 878 / 118 = 7,44.
Обобщенное значение количественного показателя связности двух процессов А и В определяется также на основе теории нечеткой логики следующим образом: х=0.44|20+1.34|20+4.16|20+7.44|20=(0.88+ +26.8+83.2+148.8)/(20+20+20+20)= =259.68/80=3,246.
Такие расчеты определяют количественное значение входной переменной, устанавливающей связь между двумя процессами в виде х=3,246.
Для определения форм и значений входных нечетких переменных функций принадлежности input 1 для MatLab при работе с функцией fuzzy необходимо нормировать полученные результаты предварительных вычислений, которые дают нам следующие граничные значения функций принадлежности в диапазоне от 0 до 1: 0.06, 0.18, 0.56, 1.
Таким образом, необходимо выбрать следующие параметры функций принадлежности «не связано», «слабо связано», «связано», «сильно связано» соответственно: mf1 ^ trampf ^ [0 0 0.06 0.06]; mf2 ^ trimf ^ [0.06 0.18 0.18]; mf3 ^ trimf ^ [0.18 0.56 0.56]; mf4 ^ trimf ^ [0.56 1 1]. При заполнении данных параметров функций принадлежности input1 они будут выглядеть следующим образом (рисунок 2).
1 Membership Function Editor: Untitled
File Edit View FIS Variables
-Щ]
Membership function plots ДО l™ts: [
Current Variable Name inputl Type input Cuirent Membership Function (click an MF to select)
Name | mil
| trapmf J
Paiams | [000.1 0.1]
Hange | [Л]
Display Range | [01] Help | Close
Selected variable "input!"
Рис. 2
Исходя из первоначальных предпосылок о наличии в каждом процессе своих качественных параметров, можно предположить следующие выходные показатели технологического процесса в целом: «низкого качества», «хорошего качества» и «высокого качества». Формирование данных показателей определялись также на основе экспертного опроса и теории нечеткой логики, исходя из которых значения функций принадлежности output 1 следующие: mf1^trimf^[0 0.1 0.1]; mf2^trimf^[0.1
0.41 0.41]; mf3^trimf^[0.41 1 1]. При заполнении данных параметров функций принадлежности output1 они будут выглядеть следующим образом (рисунок 3).
Используя метод Мамдани, составим правила взаимодействия между переменными входа и выхода, которые определяются с помощью связующего оператора «and». Вид правил представлен на рисунке 4.
На рисунке 5 представлены соотношения влияния между параметрами при условии их несвязности (рисунок 5,а), которые наглядно показывают абсолютную независимость подачи компонентов, обеспечивающих технологичесий процесс.
File Edit View FIS Variables
Membership function plots ДО P®n,s: I W
output variable "outputl"
Cuirent Variable Name outputl Type output Current Membership Function [click on MF to select)
Nam« | mfl
'»P* | 'IT •]
Haram; | [0 □ 1 0.1 ]
Hange | [Qi]
Display Range | [01] Help | Close
Selected variable "outputl"
Рис. 3
«JQIil
и [
1 1 1
1 1 1
1 1 1
I
|
I
-"'I
:
--"'I
0
'A_
EL
EL
L_L_
i ---'1
|lrO* | 00WQ2 |pVo» porti 101 ||мо** Mi I rtf* I don I Л ||
10p*n*d iyrt«e UnÄd. 12 л<и H* | tta* ll
Рис. 5,а
При условии слабой связности параметров (рисунок 5,б) соотношения характеризуют небольшую их зависимость для изменения технологического процесса.
п• С<* «г» СVxra
1 L
11 С
EL
L___
._________________________________________________:
--~Л
Ш.
— —н
|lr®* I 01372 |n*por«> 101 I |mov« kn 1 n&t | л ||
| Opaned tydon UfMsO 12niN H«fe | Omd ll
Рис. 5,б
При условии связности (рисунок 5,в) соотношения характеризуют среднюю их
зависимость для изменения технологического процесса.
н» Г* *«* ориот г«*1.0ЯЭ «***1 .055«
1 | 1 \Л 1
1 1 1
э | 1 1 "І
1 И 1
5 1 1 1
• [ 1 1 —-1
7 1 “Л 1 \ж
0 1 -Ч 1 і і
а 1 “Л 1 1
10 I ^-—■1 и 1
11 Г 1 1
« 1 _— і 1 -—
0 1
||яриГ рнтзз Цимрсин | 101 Іроув м» | пф, | <3с»^| цр ||
|0р<т<Н»у*««Ч1пЫЫ.12*<и_11 нн> | Роя | |
Рис. 5,в
При сильной связности (рисунок 5,г) соотношения характеризуют значительную (релевантную) их зависимость для
изменения технологического процесса.
■ь I- - • И ^Ю1Л1
Ик М» МЬт ОрМст
Г«и1 *093
1 1 1 И 1
2 [ 1 1 1
3 |_ 1 1 —
4 [_ 1 И 1
* Г 1 1 ^-Ч 1
• [ 1 1 — "1
1 И 1
1 1 ^ч 1
1 1 — "1
10 Г 1 \А 1
її г 1 1
12 1 _ 1 1 шЯ
0
р** | 0)299 ЦРМООМі: | 101 | |моу* |«А | пдМ | <*»п| К> 11
І ир*п*й »угіжп ЦпііМ. 12 піп Н*ь | СЬи I
Рис. 5,г
На рисунке 6 представлены два параметра при условии: средней их зависимости для изменения технологического процесса и «высокое качество» готового изделия. В соответствии с этим возрастает роль взаимосвязи параметров технологического процесса от конечного результата при котором усиливается значение специальных добавок - улучшителей.
Данные взаимосвязи показывают правильность выбора функций принадлежности для входных нечетких переменных «не связана», «слабо связана», «связана» и «сильно связана» и выходных нечетких переменных «низкое качество», «хорошее
качество» и «высокое качество» готового изделия.
Для установления зависимости между входными нечеткими переменными (параметрами компонентов) «не связана», «слабо связана», «связана» и «сильно связана», а также входными нечеткими переменными «низкое качество», «хорошее качество» и «высокое качество» готового изделия. и для получения выходной переменной предлагается формировать функцию принадлежности. В этом случае если предположить, что происходит своевременная подача компонентов для выпечки изделия, то можно оценить скорость и полноту взаимодействия
компонентов углом наклона функции принадлежности выходной переменной. Следовательно, добавление еще одной нечеткой входной переменной и правил их взаимодействия определяются согласно рисунку 6.
JQj.il
И» г.* Л*.
Рис. 6
Тем не менее, при выборе показателя функции принадлежности «связана» и «высокое качество» готового изделия возможное взаимодействие ограничивается с одной стороны скоростью и параметрами самих происходящих процессов (рисунок 7,а), а с другой стороны свойствами компонентов, участвующих в формировании изделия (рисунок 7).
I [О Л.Ц О 71 Л.| =~||Яо«ро»«» | ті х* І п** I Оо*г>| I
II__¡а___I___а=ИЇ
а)
Не С<* УЧя. Оріют
б) Рис. 7
Это не противоречит реальным условиям оценки для взаимосвязи параметров технологического процесса и качеством готовой продукции.
Таким образом, можно сделать вывод, что использование методов нечеткой логики допустимо для определенного вида зависимостей функций принадлежности входных переменных апробированных с исполь-
зованием новых информационных технологий в среде MatLab.
Третий шаг должен реализовать конкретные действия каждого отдельного блока. В этом случае использование модификаторов управления доступом при описании методов класса позволит реализовать на практике принцип «черного ящика».
Это возможно осуществлять на основе объектно-ориентированного программирования, где каждый объект рассматривается как черный ящик, управляемый с помощью набора внешних смоделированных кнопок, определяемых набором задаваемых параметров и их значениями. В этом случае нет необходимости при моделировании проектируемых объектов автоматизации для систем технологической подготовки производства знать о действиях, происходящих внутри объекта. С точки зрения проектировщика АСТПП его интересует только то, чтобы объект выполнил желаемое действие.
Таким образом, чтобы заставить экземпляры данного класса выполнять определенные действия, в описании класса должны быть открыты только те методы, которые требуются внешнему коду. Методы, предназначенные для выполнения внутренних операций, должны быть описаны с использованием модификаторов private, protected или internal.
Одним из методов синтеза виртуальной реальности в условиях нечеткого представления контролируемых параметров при проектировании АСТПП целесообразно использовать в MATLAB среду Simulink с
использованием логики Stateflow.
В таком случае разработка отдельных элементов конкретных АСТПП сводится к разработке необходимых пиктограмм. В этом случае взаимосвязь этапов разработки представлена на рисунке 8.
Редактор пиктограмм состоит из двух блоков Event Inj ector - Поставщика (инжектора) Событий и блока Chart, в котором реализован управляющий алгоритм работы редактора пиктограмм.
Блок Event Injector выполняет роль следящей системы, которая отслеживает изменение состояния манипулятора "мышь" и синтезирует соответствующие события на выходе. Внутренняя структура блока Event Injector представлена на рисунке 9.
Выходом этой функции является массив-строка, состоящий из четырёх элементов. Изменение соответствующего элемента массива с 0 на 1 или наоборот - отображает появление этого события.
Например, если исходный выходной массив был [0 1 0 1], то после нажатия и отпускания, например левой кнопки мыши выходной массив изменится на [0 0 1 1]-что соответствует появлению двух событий: нажатие левой кнопки('КББ') и отпускание кнопки('Ви'). Если теперь нажать и отпустить правую кнопку мыши, то на выходе будет [0 0 0 0].
М-функция, которая вводит текущее действие мыши в диаграмму Stateflow, определяется правилами логического вывода, представленными на рисунке 7,б.
Нажмите кнопку "play"или выполните моделирование, чтобы запустить редактор пиктограмм
Ввод событий через Wümüiiik
Логика Stateflow
Эта подсистема - М - функция, которая вводит текущее действие мыши в диаграмму Stateflow.
Chart
Вочможностп редактора пиктограмм
Когда выбирается один из векторных зле ментов, в диаграмму Stateflow вводится событие.Stateflow изменяет своё состояние соответственно, и вызывает необходимую вспомогательную М - функцию.
1) Загрузка и сохранение пиктограмм г большинстве форматов (sfsample.bmp используется по умолчанию).
2) Инструмент карандаш - для свободного рисования.
3) Инструмент линия - для прямых линий.
4) Многоуровневая отмена действий карандаша и линии.
5) Загрузка и сохранение цветов.
(§гау.стр используется по умолчанию).
6) Добавление и удаление цветов.
7) Изменение цветов в палитре.
(это немедленно отображается в пиктограмме).
Рис. 8 - Взаимосвязь этапов разработки пиктограммы при вводе событий через
8ти1тк
Constant MATLAB Fen
Рис. 9 - Внутренняя структура блока Event Injector
Стоит отметить, что всё выше упомянутое справедливо лишь для случая, когда курсор мыши находится в пределах рабочего окна "Stateflow Icon Editor", т.е. фиксация событий, связанных с мышью (перемещение курсора, нажатие левой или правой кнопки, отпускание кнопки), происходит лишь при нахождении курсора мыши в рабочем окне редактора пиктограмм.
Блок 'Chart' является управляющей программой, написанной на языке алгоритмов, использующегося для построения Stateflow-моделей. Таким образом, блок 'Chart' представляет собой алгоритм событийно управляемой модели.
При решении поставленной задачи для моделирования проектируемых объектов автоматизации систем технологической подготовки производства на основе синтеза виртуальной реальности в условиях нечеткого представления контролируемых параметров блок Chart
Воронежский институт высоких технологий
должен отражать правила логического вывода, основанного на методах Мамдани или Сугена, которые также реализуются в средствах Simu-link среды MATLAB.
основа метода проектирования информационных объектов автоматизации для систем технологической подготовки производства на основе синтеза виртуальной реальности с использованием среды MATLAB.
Литература
1. Ерютина Е.П. Автоматизация производства хлебобулочных изделий в условиях нечеткого представления контролируемых параметров / Е.П.Ерютина. Орел:ОГТУ, 2000. - 173с.
2. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. - М.: Мир, 1976. - 214с.
3. Гачечиладзе Г., Криадо Ф. Нечеткие математические модели лингвистической статистики. Ч II // Изв. РАН. Теория и системы управления. 1999. №5. - с.17 -21.
4. Кричевский М.Л. Интеллектуальные методы в менеджменте / М. Л.Кричевский - СПб.: Питер, 2005. - 304с.: ил.
THE BASE OF THE METHOD OF THE DESIGNING INFORMATION OBJECTS TO AUTOMATIONS FOR SYSTEMS OF TECHNOLOGICAL PREPARATION PRODUCTION ON BASE OF THE SYNTHESES TO VIRTUAL REALITY IN CONDITION OF THE ILL-DEFINED PRESENTATION CONTROLLED PARAMETER
V.V. Lavlinskiy, E.E. Obruchnikova, Y.S. Serbulov
In article is considered base of the method of the designing information objects to automations for systems of technological preparation production on base of the syntheses to virtual reality with use the environment MATLAB. The particularity of the method is a possibility of the development objects in MATLAB with use of one of the methods of the ill-defined presentation controlled by values
Key words: designing, automation of the systems of technological preparation production, syntheses to virtual reality, condition of the ill-defined presentation values
