CC BY
29Каждому пользователю предоставляется возможность специфицировать интересующую его предметную область, формализуя имеющееся у него знание о предмете исследования, и анализировать документы с точки зрения этого знания, тем самым существенно повышая качество результатов, возвращаемых системами пойска в Интернет.
В рамках анализа качества результатов показано, <00 система способна разделять релевантные и нерелевантные сайты и корректно упорядочивать релевантные сайты по степени семантического соответствия пользовательскому запросу.
Разработанная система метапоиска позволяет решить актуальную задачу анализа и мониторинга информации в области малых космических аппаратов, являющуюся актуальным направлением работ российских кон структорс ¡сих организаций.
Предлагаемая система, в которой сочетаются самые последние разработки в области систем понимания текста на естественном языке и извлечения знаний, является уникальным примером процесса интеграции знаний, ориентированным на конкретного пользователя, предоставляя механизмы дня формализации и структурирования предметных областей, интеллектуального поиска, анализа и классификации сайтов и документов. В сочетании с предлагаемыми методами анализа и формирования знания, описанными в соответствующих главах, система способна решать основные проблемы, стоящие в текущий момент перед Интернет-сообществом, и может служить основой для общеинтеграционной платформы систематизации, обобщения и анализа научно-технических и производственных знаний в самых разных предметных областях.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Головачев И.Н., Дубовой А.Н.. Прямухин С.Б. От малых космических аппаратов к нанотехнологиям // "Двойные технологии". т. 2005.
2. Андреев В., Виттих В, Батищев С., Ивкушкин К., Минаков И„ Ржевский Г., СафроновА., Скобелев П. Методы и средства создания открытых мультиагент ных систем для поддержки процессов принятия решений // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2003. №1. С. 126-137.
3. Андреев В.В., Ивкушкин К.В., Карягин Д.В., Минаков И.А.. Ржевский Г.А,. Скобелев П.О.. Томин М.С. Разработка мультиагентной системы понимания текста // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Тр. III Межцунар. конф. Самара, 4-9 сентября 2001. Самара; СНЦ РАН, 2001. С. 489-495.
4. Минаков И.А. Кластеризация неструктурированной информации, представленной в виде текстов на естественном языке // Вестник Самар. гос. техн. ун-та. Сер. Технические науки. Самара: СамГТУ, 2006. Вып. 40. С. 15-22.
5. Вольман С.И. Минаков И.А., Томин М.С. Мультиагентная система интеллектуального анализа содержимого Интернет-страниц// Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Тр. VII Между нар. конф., Самара, 27 июня ~ I июля 2005. Самара: СНЦ РАН, 2003. С.403-408.
6. Андреев В.. Гельфанд М., Ивкушкин К., Казаков А., Новичков П., Томин М., Вольман С., Минаков И., Скобелев П. Разработка мультиагентной системы интеллектуального поиска информации в области современных биотехнологий // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Тр. IV Междунар. конф. Самара, 17-24 июня 2002. Самара: СНЦ РАН, 2002. С. 338345.
7. Минаков И.А. Разработка автоматизированной системы построения онтологии предметной области на основе анализа текстов на естественном языке // Вестник Самар, гос. техн. ун-та. Сер. Технические науки. Самара: СамГТУ. 2004. Вып. 20. С. 44-48.
Статья поступила в редакцию 10 ноября 2006 г.
УДК 681.5:621.315
RH. Митрошин, А.Ю. Лойко, Д.О. Сазонов, Е.В. Филиппова
СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ТЕМПЕРАТУРНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РАСПЛАВА ПОЛИМЕРА В ЗОНЕ ДОЗИРОВАНИЯ ОДНОЧЕРВЯЧНОГО ЭКСТРУДЕРА*
Решена задача структурного моделирования температурного поля расплава полимера в шнеке экструдера как функции пространственно-временного распределения температуры цилиндра экструдера Это позволило получить структурную схему процесса как объекта управления с распределенными параметрами и синтезировать систему автоматического регулирования температурным распределением расплава полимера в зоне дозирования одночервячного экструдера.
Контроль температуры цилиндра и формующего инструмента (кабельной головки) экструдера необходим для обеспечения постоянства вязкости полимера, а в случае наложения химически вспененной изоля-
* Работа поддержана грантом РФФИ (проект 06-08-00041 -а)
ции — и для стабилизации степени разложения порофора. Отклонения вязкости материала могут привести к ухудшению его свойств, возникновению недопустимых нагрузок на шнеке и приводе экструдера.
Для обеспечения стабильности размеров формируемой кабельной изоляции и ее электрических свойств температура расплава полимера на выходе зоны дозирования и давление расплава в кабельной головке должны поддерживаться в узких пределах [I]. ■
Температура формующего инструмента обычно влияет только на качество поверхности изоляции, так как материал находится в кабельной головке в течение относительно короткого промежутка времени.
Теоретически регулирование температуры расплава полимера и его давления может выполняться путем изменения параметров в двух последних зонах нагрева цилиндра экструдера. Но значительные искажения температурного поля по длине цилиндра экструдера могут привести к негативным последствиям, таким как нарушение однородности материала и ухудшение качества поверхности [1]. В [2] отмечается, что заметное изменение производительности экструдера наблюдается только в том случае, когда изменение мощности на нагрев происходит в зоне загрузки. При изменениях мощности на нагрев в зонах, находящихся вблизи от конца шнека, производительность изменяется в пределах точности измерений, т.е. регулирование температуры расплава полимера в зонах вблизи от конца шнека не оказывает никакого влияния на производительность экструдера. Кроме того, отмечается, что в стационарном режиме работы экструдера наблюдается линейная зависимость изменения температуры расплава полимера ДТр от изменения мощности на нагрев АР1, подводимой к I - зоне цилиндра экструдера. Влияние подводимой мощности на нагрев тем сильнее, чем ближе к концу шнека находится рассматриваемая зона цилиндра экструдера.
Регулирование температуры расплава полимера на экструдерных прессах обычно осуществляется путем стабилизации температуры по зонам нагрева экструдера с управлением температурой последней зоны цилиндра экструдера [1, 2, 3, 4, 5].
Для построения системы автоматического регулирования температурой расплава полимера на выходе зоны дозирования экструдера необходимо тем или иным образом найти адекватную динамическую модель объекта управления. В подавляющем большинстве работ [2, 6, 7, 8] использовался метод экспериментального получения переходных характеристик объеста управления с их последующей идентификацией, В частности, в [8] объект регулирования, выходом которого является температура расплава полимера, а входом
- мощность нагревательных элементов, описывается как апериодическое звено первого порядка, параметры которого - коэффициент передачи и постоянная времени - определены по экспериментально снятой переходной характеристике. Во всех известных работах данный объект управления рассматривается и описывается как объект управления с сосредоточенными параметрами. Существующая зависимость регулируемой величины - температуры расплава полимера от пространственных координат {в первую очередь, от продольной координаты шнека) игнорируется.
В [9] впервые получена и приведена передаточная функция И^(г,^,р) формируемого в выходной зоне одночервячного экструдера температурного поля расплава полимера как объекта управления с распределенными параметрами
Здесь К, - средняя скорость движения расплава полимера вдоль канала шнека; 2 - продольная координата шнека экструдера; у - координата по глубине канала шнека; р - плотность полимера; С - удельная теплоемкость полимера; А - глубина канала шнека экструдера; а - коэффициент теплоотдачи между
среднее значение коэффициентов Ву во всем диапазоне 0 < у < И ; £ - входная пространственная координата.
ЇГ(г,£,р) = -=^-і(£-г)-ехр -і __
К' = К ехр(ЬТ0),
(1)
(2)
(3)
полимером и цилиндром; Ъ - температурный коэффициент вязкости; Т0 - температура приведения; //0 -ньютоновская вязкость полимера; п - индекс течения; У0 — окружная скорость гребней винта шнека; В -
где их - циркуляционная скорость расплава полимера; Ог - поступательная скорость расплава полимера.
Передаточная функция (1) получена для объекта управления с распределенными параметрами (ОРП), описываемого линеаризованным уравнением теплопроводности [9]
РтМ + у дтМ, 1
Ьі
с краевыми условиями
дг
Мьк'
(5)
О
г(х,о)-г°(г), Г(0,г)=«,(г). г(4г)=г2(0- <«
Здесь Ти - температура цилиндра экструдера; Ь - общая длина экструдера вдоль канала шнека.
Стандартизирующая функция в задаче моделирования рассматриваемого линейного ОРП была определена в соответствии с методикой, предлагаемой в [10]. При этом решение краевой задачи (5), (6) представляется в виде
Т(г,г) = /- г)4Г,г)</£Л «
, ... о .0
= I ¡0(г, £ г - т)[б{т)гй (£ ) + и-, (£, г) - ^ (£ г )+ /(£,г,и(£,г))]</^г.
(7)
о о
Здесь г) - функцией Грина краевой задачи, а
' №в(41,г) = -К1^).г0(г).
*1(г,г)=-Р1^-л)-г1(т).
Тогда
Мё,г)=б{г)т^)+уХб{й)ёАт)-5^-1).8ХгЬ^-т^Л
(8)
(9)
В частных случаях, как у нас, стандартизирующую функцию можно представить в виде
Мё.тЬ&Ит)
при ¡?(рЬЗД. <р^)=/М). (Ю)
При сосредоточенном управлении по температуре Тп[р) цилиндра экструдера, равномерно распределенной по длине зоны дозирования экструдера, передаточная функция х -блока, моделирующего свойства объема по такому входу, представляют собой пространственную композицию [10]
(И)
где 5* (г, £ р) = -V б(г, 4, р), Ь' = , / (£) = 1, И с учетом (1):
о а
'■“■ты' г Н'*** ■ и
■АН-Ж1-1
г О 1
N
£: а+ьк» У, + рСНУ, )
{г~4)
где
К,=
Ь'{р + К,) а + ЬК'Ь
1 ( (р + К,)г
і-ехр-^і£
рСЪ
Выражение (12) можно представить в виде
К(2.р) = тт
1
Ь'ір + К^)
Тар +1
I - ехр
■ехр[-ір]
(12)
(13)
(14)
Как видно из (14), рассматриваемый объект первого порядка можно назвать конечно представимым [11], так как в структурном отношении он представляется соединением конечного числа типовых звеньев (в данном случае - всего трех): 1) апериодического с постоянной времени, равной “Г0 = )/К] ”, и коэффнци-
ентом усиления ^— =-------------------------------------------------------------------------—-2) статического с коэффициентом передачи к = ехр^-^Е^- и
0 Ь'К. а + ЬК'И ; V у*,
3) звена чистого запаздывания, равного времени т = г/К, прохождения расплава полимера в канале шнека от входа в зону дозирования до местоположения, которое соответствует рассматриваемому значению продольной координаты г, определяемому местом измерения температуры расплава полимера (рис. 1).
Так как температура расплава полимера контролируется на выходе зоны дозирования экструдера для г = Ь, запаздывание т = равно времени пребывания расплава полимера в зоне дозирования экструдера.
Рис.1. Структурное представление объекта управления процессом формирования расплава полимера в зоне дозирования пластицирутощего экструдера с сосредоточенным входным воздействием по равномерно распределенной в зоне дозирования температуре
нагревательных элементов
Для модели, представленной на рис. 1, расчетным путем в соответствии с полученным аналитическим описанием для зоны дозирования экструдера NOKIA-80 определены следующие параметры объекта;
=1,7; =10 с, т = 41,7 с, к =0,01. і
0 9 08 0 7
0.6 0.5 0.4
0 3 0 2
01
О
Р и с. 2. Переходная характеристика модели конечно представимого объекта управления -температурного поля расплава полимера в выходной зоне червячного экструдера NOKIA-SO
На рис. 2 приведена переходная характеристика рассматриваемого объекта управления, рассчитанная с использованием пакета МайаЬ.
На основе полученной структуры объекта управления была синтезирована CÁP температурного распределения расплава полимера в зоне дозирования одночервячного экструдера.
Температура расплава полимера контролируется на выходе зоны дозирования экструдера. Управление температурным полем полимера в зоне дозирования осуществляется по граничным условиям, т.е. изменением температуры нагревательных элементов последней зоны экструдера. Фактически мы имеет Линейный распределенный объект с сосредоточенными входом и выходом. В качестве датчиков температуры в сис-
теме использовались активные датчики - термопары типа никель-хром/никель-алюминий либо желе-зо/константан. Отличительной особенностью термопар является механическая прочность и высокая повторяемость результатов. Датчик температуры располагался в цилиндре как можно глубже, так как требуется измерять температуру расплава полимера, а не стенки цилиндра.
Анализ системы автоматического регулирования температуры расплава полимера был осуществлен с использованием пакета МайаЬ ЗтиНпк Модель системы регулирования температуры расплава полимера приведена на рис. 3. "с
Р и с. 3. Модель САР температуры расплава полимера
Переходный процесс по управлению разработанной САР температуры расплава полимера показан на рис. 4. -
Из рис, 4 видно, что время переходного процесса составляет порядка 50 с. Максимальное перерегулирование равно 9%, что также является приемлемым результатом. Предлагаемая система регулирования температуры расплава полимера была внедрена на технологической линии наложения кабельной изоляции ME-125 фирмы Maillefer а ЗАО «Самарская кабельная компания».
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Turnbull G.F. Measurement and control of temperature. Dev. PlasL Technol. I., London, New York, 1982. P.l-43.
2. Menges G., Meifinsr M. Entwicklung von systemen zur masse temperatur - regelung am extruder. Plastverarbeiter, 1972. Jg.23. №4. P. 241-247.
3. Ware W. Control of plastic extruders with multiple temperature zones using a microprocessor based programmable controller system. IEEE Transactions on Industry Applications, 1984. V. 20. №6. P. 912-917.
4. Control of plastic extruders with multiple temperature zones using a microprocessor based programmable controller system. - 1SEEE ConL Rec. of 35th Cont. El. Eng. Problems. 1983. P. 43-47.
5. Bischoff W., Tessmer R., Кип R. Neue Antrieb- und Automatisierungslosungen für Maschinen der Kabel und Drahtindustrie. Elektrie,
1987. Jg.41. №4. P. 127-134. : •"
6. Laurich K., Müller G., Bluckler B., Wallau H. Untersuchung einer Zweigroßenregelstrecke en einer kabelunmiantelurrgsanläge. - Mess.
- Steuern - Regeln, 1979,22. Xsl. P. 28-31. : : . ■: ■
7. Laurich K., Müller G., Wallau H. Automatisierungssystem für kabelumman telungsanlagen. ~ Mess. - Steuern - Regeln, 1979,-22. ЛУ7.
P. 370-374. ■■■ ’ : ""
8. Chan D., Lee LJ. Dynamic modeling of a single screw plasticatingextruder. ANTEC'84. 1984. P. 77-80. '
8. Mumpouiiut B.H. Структурное моделирование температурного поля расплава полимера в зоне дозирования одночервячного экструдера // Вестн. Самар, гос. техн. ун-та. Сер. Технические науки. 2006. Вып. 41. С. 191-194.
10. Рапопорт Э.Я. Структурное моделирование объектов и систем управлении с распределенными параметрами. М.: Высш. шк., 2003. 299 с.
11. Маковский В.А. Динамика металлургических объектов с распределенными параметрами. М.: Металлургия, 1971. 384 с.
Статья поступила в редакцию 4 февраля 2007 г.
УДК 681.3
Т. И. Михеева, О. И. Сапрыкин
ИДЕНТИФИКАЦИИ ЗАВИСИМОСТЕЙ В ПРОСТРАНСТВЕННО-РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Описан подход к использованию нейросетевых технологий для решения аналитических задач в геоинформациои-ных системах. Дано изложение некоторых из них и рассмотрены области применения. Представлен макет автоматизированной системы идентификации зависимостей в геоданных.
Введение
Нарастающие информационные потоки в современном обществе, разнообразие информационных технологий, повышение сложности решаемых на компьютере задач увеличивают нагрузку на пользователя и ставят задачу переноса проблемы выбора и принятия решений с человека на компьютерную систему обработки и анализа данных. Глубокий анализ данных позволит понять природу происходящих процессов, найти и изучить неочевидные зависимости между явлениями. Решение данных задач можно найти с помощью современной технологии Data Mining - интеллектуального анализа данных, исследования данных или, дословно, - «добычи данных».
Методы интеллектуального анализа данных существуют уже в течение продолжительного времени и лишь недавно были объединены в единое направление. В последние годы наблюдается тенденция применения средств искусственного интеллекта в методах Data Mining [1]. Методы искусственного интеллекта, основанные на нейронных сетях, обладают рядом качеств, выгодно отличающих их от других методов. Среди достоинств можно выделить низкую требовательность к входному набору данных и независимость времени работы от объема данных.
Большую практическую пользу приносит исследование данных в географических информационных системах (ГИС) [2]. ГИС объединяют в себе возможность работы с базами данных и удобную визуализацию данных в виде географической карты. Интеграция систем поддержки принятия решений, базирующихся на ГИС, с методами исследования данных повышает ценность географической информации [3]. С помощью средств Data Mining можно значительно расширить круг решаемых задач, включив в них следующие:
- обработка видеоизображений;
- преобразование растровых изображений в векторные графические модели;
- обработка картографической информации;
- обработка разнородной информации; '
- построение моделей объектов или местности;
- анализ моделей ГИС; ■
- получение новых знаний;
- принятие решений на основе геоинформации.
Решение этих задач принесет значительный экономический эффект.
• -ГИС являются хорошей средой для внедрения методов искусственного интеллекта и экспертных систем. Это вызвано, с одной стороны, разнообразием и сложностью данных в ГИС, с другой — наличием большого числа аналитических задач при использовании ГИС.
