CC BY
48
7. Остриков, В.В. Изменение состава частиц загрязнений при очистке отработанного масла / В.В. Остриков, Г.Д. Ма-тыцин // Техника в сельском хозяйстве. -1999. - № 3.
8. Хальд, А. Математическая статистика с техническими приложениями / А. Хальд. - Москва: Изд-во иностр. лит., 1956.
Сведения об авторах Лихачев Алексей Юрьевич - инженер Института агроинженерных проблем Азово-Черноморской государственной агроинженерной академии (г. Зерноград). Тел. 8(86359)43-6-07.
Снежко Андрей Владимирович - канд. техн. наук, доцент кафедры теоретической и прикладной механики Азово-Черноморской государственной агроинженерной академии (г. Зерноград). Тел. 8(86359)43-5-75.
Information about the authors Likhachev Alexsei Yurievich - engineer of Agroengineering Problem Institute, Azov-Blacksea State Agroengineering Academy (Zernograd). Phone: 8(86359)43-6-07.
Snezhko Andrei Vladimirovich - Candidate of Technical Sciences, associate professor of the theoretical and applied mechanics department, Azov-Blacksea State Agroengineering Academy (Zernograd). Phone: 8(86359)43-5-75.
УДК 62-932.4 62-405.6
ТЕОРИЯ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ КАК ВОЗМОЖНОСТЬ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА СМЕСЕПРИГОТОВЛЕНИЯ
© 2011 г. М.В. Суханова, К.А. Останин
Рассматривается возможность использования теории нечеткой логики для моделирования систем процесса смесеприготовления в эластичных смесителях.
Ключевые слова: эластичный смеситель, смесеприготовление, многокомпонентная смесь, моделирование, нечеткая логика.
Fuzzy logic theory for analogue computation of mixing process system in the flexible mixers is considered.
Key words: flexible mixer, mixing, multi-components mixture, modeling, fuzzy logic.
Производство однородных сыпучих смесей - одно из значимых инновационных направлений современного сельскохозяйственного производства.
Приготовление кормовых смесей -ответственный этап кормопроизводства. Несмотря на достаточно большое количество исследований в этом направлении мировая наука и практика не создала еще оптимальной конструкции смесителей для сыпучих и связных кормов. Процесс сме-
сеприготовления остается трудным предметом для научных исследований, и на современном этапе развития науки нет четких однозначных математических моделей, адекватно описывающих процесс смешения.
Процесс смешения можно осуществить различными способами. К перспективным способам получения однородных сыпучих смесей относится способ смешения с помощью эластичных устройств, со-
здающих пульсирующие циклы напряжений в сыпучей среде, интенсифицирующие процесс [1].
К преимуществам эластичных машин и механизмов можно отнести:
- возможность получения новых бесступенчатых форм движения, свойственных текучей среде;
- более высокий КПД - преобразование энергии рабочей среды, заключенной в эластичную оболочку, в движение и, как следствие, замена трения скольжения на трение качения;
- низкая энерго- и материалоемкость: отсутствие смазки, «жесткие» конструкционные материалы заменяются эластичными конструкционными материалами оболочек;
- мобильность и простота эксплуатации, ремонта, монтажа и демонтажа;
- универсальность конструктивных элементов;
- возможность бесступенчатого управ-ления и плавность регулирования;
- минимальная масса и малые габариты (при хранении и транспортировании);
- экологическая чистота;
- бесшумность работы.
Режимы работы эластичного смесителя задаются в соответствии с требуемой степенью однородности, физико-механическим составом компонентов смеси и другими требованиями.
Использование эластичных рабочих органов в смесительных устройствах приводит к необходимости усовершенствования существующих математических моделей процесса смесеприготовления, позволяющей значительно упростить весь механизм создания новой конструкции эластичного смесителя.
Теория нечетких множеств (Fuzzy Logic) наиболее применима для решения таких проблем, в которых неопределенность характеризуется отсутствием четко определенных критериев, позволяющих однозначно судить о принадлежности элементов тому или иному классу [2].
В процессе смешения показатель однородности смеси как раз и не позволяет однозначно ответить на вопрос - насколько
однородна или неоднородна рассматриваемая многокомпонентная смесь?
Основные идеи теории нечетких множеств или нечеткой логики были предложены американским математиком Лотфи Заде (^й Zadeh) более 45 лет назад. Теория нечетких множеств позволяет описывать качественные неточные понятия и наши знания об окружающем мире, а также оперировать этими знаниями с целью получения новой информации [3].
Основанные на этой теории методы построения информационных моделей существенно расширяют традиционные области применения компьютеров и образуют самостоятельное направление научно-прикладных исследований, которое получило специальное название - нечеткое моделирование [2].
Использование теории нечеткого моделирования оказывается наиболее полезным, когда в описании технических систем присутствует неопределенность, которая затрудняет или даже исключает применение точных количественных методов и подходов.
В области управления технической системой «смесь-смеситель» нечеткое моделирование позволяет получить более адекватные результаты по сравнению с результатами, основанными на использовании традиционных аналитических моделей и алгоритмов управления.
Техника, в которой реализуются нечеткие модели, характеризуется более эффективной экономией электроэнергии без дополнительного увеличения стоимости.
В настоящее время нечеткая логика рассматривается как стандартный метод проектирования систем и получила широкое признание инженеров и проектировщиков.
Методология нечеткого моделирования не исключает методологию системного моделирования, а конкретизирует применительно к процессу построения и использования нечетких моделей сложных систем.
Нечеткой моделью называют информационно-логическую модель системы, построенную на основе теории нечетких множеств и нечеткой логики [2].
Процесс формирования многокомпонентной сыпучей смеси в эластичном смесителе является неопределенным как в представлении структуры, так и поведения системы «смесь-смеситель». Прежде всего, неопределенным является признак однородности смеси, используемый для определения состава элементов смеси (сыпучего тела). Как системы. Также рассматриваемая сложная система «смесь-смеситель» является противоречивой с точки зрения модельных представлений и требований. Так, например, требование решить про-
Входные воздействия
(переменные)
Выходные воздействия
(переменные)
Рис. 1. Графическое представление «четкой модели» системы
метной области, описывающей важнейшие аспекты системы с точки зрения решаемой проблемы. Наиболее общей традиционной информационной моделью системы является известная модель «черного ящика», внутреннее устройство которого неизвестно или скрыто (рис. 1). Так как внешняя среда оказывает на систему некоторые информационные или материальные воздействия, система не будет полностью изолированной от внешней среды. Эти воздействия называют входными параметрами, или переменными. В свою очередь, система оказывает на среду или другие системы определенные воздействия. Эти воздействия получили название выходных воздействий (параметров или переменных).
Основное назначение
блему получения однородной многокомпонентной сыпучей смеси за минимальный промежуток времени и с минимальными финансовыми затратами содержит в себе элемент противоречия. Неопределенность построения модели процесса смешения заключается и в возможности существования многокомпонентной сыпучей смеси как системы в том или ином однородном состоянии в каждый промежуток времени. Анализ поведения системы не дает однозначного ответа на вопрос - будет ли система находиться в некотором известном определенном состоянии в момент времени, который относится к ее будущему? Этот аспект неопределенности часто называют стохастическим, поскольку он традиционно исследовался с помощью теории вероятностей и математической статистики.
Как известно, разработка адекватных и эффективных информационных моделей сложных систем возможна с помощью системного анализа и системного моделирования. Результатом системного моделирования является построение некоторой модели системы и соответствующей пред-
Нечеткая
-—Г >>>>>>> :■ , л ■: ■: ^ £ ■: ■: л граница
/л --- системы
Нечеткая
система х^ < * < ^ * < * V V > г ■-:--V V > V X
=—■: < < ------ Окружаю-
щая среда
Предметная область
Рис. 2. Графическое представление нечеткой модели системы
информационной модели системы состоит в том, чтобы некоторым образом структурировать исходную информацию о взаимодействии системы и внешней среды.
С помощью теории нечеткой логики неясность и нечеткость границ системы можно подвергнуть нечеткому анализу, а перечисленные выше аспекты неопределенности могут быть исследованы более подробно и исчерпывающе с помощью нечеткого анализа.
Нечеткая модель системы «сыпучая смесь-эластичный смеситель» как нечеткой системы характеризуется неопределенностью типа неясности (нечеткости)
границы системы и отдельных ее состояний, входных и выходных воздействий. В этом случае исходная информация относительно самой системы и внешней по отношению к ней среды может быть графически структурирована в виде фигуры с расплывчатыми границами (рис. 2).
На основании вышеизложенного материала можно сформулировать следующие выводы:
1) процесс получения однородных многокомпонентных сыпучих смесей можно интенсифицировать, используя смесители с эластичными рабочими органами;
2) использование эластичных рабочих органов в смесительных устройствах вызывает необходимость создания адекватной, адаптированной к реальному процессу смешения, нечеткой математической модели;
3) для решения задачи математического моделирования системы «сыпучая смесь-эластичный смеситель» базовой методологией построения нечетких моделей является теория нечетких множеств и нечеткая логика ("fuzzy logic"), которая явля-
ется обобщением классической теории множеств и теории формальной логики;
4) систему «сыпучая смесь-эластичный смеситель» на первоначальном этапе исследования графически можно структурировать в виде нечеткой системы с нечеткими границами.
Литература
1. Суханова, М.В. Проблемы проектирования смесителей сыпучих продуктов /М.В. Суханова// Экономика, организация, технология и механизация животноводства: межвузовский сб. научн. трудов. Выпуск 4. - Зерноград, 2008. - 343 с.
2. Леоненков, А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLLAB и fuzzyTECH. -Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2003. -736 с.
3. Суханов, А.В. Аспекты развития и реализации моделей теории нечетких множеств в сельскохозяйственном производстве /А.В. Суханов // Инновационный потенциал развития АПК: сборник научн. трудов по материалам межвуз. научн. конференции студентов / под ред. В.Н. Куроч-кина. - Зерноград: АЧГАА, 2010. - 100 с.
Сведения об авторах Суханова Майя Викторовна - канд. техн. наук, доцент кафедры теоретической и прикладной механики Азово-Черноморской государственной агроинженерной академии (г. Зерноград). Тел. 8(86359)43-5-75.
Останин Константин Александрович - аспирант кафедры теоретической и прикладной механики Азово-Черноморской государственной агроинженерной академии (г. Зерноград). Тел. 8-928-602-45-42.
Information about the authors Suhanova Maya Viktorovna - Candidate of Technical Sciences, associate professor of the theoretical and applied mechanics department Federal State, Azov-Blacksea State Agroengineering Academy (Zernograd). Phone: 8(86359)43-5-75.
Ostanin Konstantin Alexsandrovich - post-graduate student of the theoretical and applied mechanics department, Azov-Blacksea State Agroengineering Academy (Zernograd). Phone: 8-928-602-45-42.
УДК 621.313.5
