Управление нечеткими системами в прикладной биотехнологии Текст научной статьи по специальности «Математика»

СЕМИНАР 15

ДОКЛАД НА СИМПОЗИУМЕ "НЕДЕЛЯ ГОРНЯКА - 99" МОСКВА, МГГУ, 25.01.99 - 29.01.99

Ю.А. Ивашкин, проф., д.т.н., И.И. Протопопов

МГУПБ. МГУПБ

УПРАВЛЕНИЕ НЕЧЕТКИМИ СИСТЕМАМИ В ПРИКЛАДНОЙ биотехнологии

Управление объектами прикладной биотехнологии требует обработки не только количественной, но и качественной информации. При формировании управляющих воздействий целесообразно использовать опыт высококвалифицированных специалистов, реализованный в базах знаний соответствующих экспертных систем. Однако, для принятия оптимальных решений необходимо согласовать цели и задачи всей совокупности объектов прикладной биотехнологии - от поступления сырья до реализации готовой продукции. Выполнение подобного условия связано с необходимостью компьютерной реализации алгоритмов нечеткого управления системами в режиме информационной неопределенности.

В настоящее время в прикладной биотехнологии наибольшее применение нашли методы и алгоритмы управления, основанные на строгой формализации проблемы и наличия количественных оценок по определяющим параметрам. Этот подход позволяет решать задачи стабилизации выхода готовой продукции по составу основных компонентов и нормируемым санитарно-биологи-

ческим показателям. Однако эти методы неприменимы для управления объектами, строгая формализация функционирования которых с помощью числовых моделей невозможна.

К подобным задачам можно отнести:

♦ оптимизацию технологий мясных и молочных продуктов по комплексному критерию качества, учитывающему систему органолептических показателей;

♦ диагностику и прогнозирование функциональных характеристик технологий и оборудования в режиме эксплуатации;

♦ распознавание изображений при управлении роботизированной переработкой животных;

♦ управление объектами прикладной биотехнологии в экстремальных и критических ситуациях и т. д.

Характерной особенностью решения подобных задач является большой удельный вес качественной информации и связанная с этим информационная неопределенность и противоречивость суждений экспертов, принимающих управленческие решения, что позволяет выделить объекты прикладной биотехнологии в класс нечетких систем.

В связи с этим сформирована концепция распределенного уп-

© Ю.

равления объектами прикладной биотехнологии на базе иерархической сети интеллектуальных систем, ядром которой являются управляющий компьютер и процессор искусственного интеллекта. Основой построения подобных систем управления является теория нечетких систем и аппарат нечеткой логики.

Процесс принятия управленческих решений в условиях эксплуатации нечетких систем основан на логическом причинно-следственном анализе текущей информации, составлении диагноза и формировании прогноза эволюции текущей ситуации, оценки альтернатив и выбора рабочего варианта управления с учетом неполной, а иногда противоречивой информации.

Полученные результаты теоретических исследований прошли проверку на примере оптимизации управления процессом формирования качества мясных и молочных продуктов в ходе технологической переработки сырья в условиях перерабатывающих предприятий, а также при диагностике технического состояния процессов тепловой и механической обработки биосырья.

А. Ивашкин, И.И. Протопопов

Ю.А. Ивашкин, проф., д.т.н.,

МГУПБ

СИТУАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ И АЛГОРИТМ ДИАГНОСТИКИ АНОМАЛЬНЫХ СОСТОЯНИИ В БОЛЬШИХ СИСТЕМАХ

Технологическая система перерабатывающего предприятия может быть описана структурнопараметрической матрицей ф^ ; 1, ]=1, п, элементы которой отражают функциональные связи между 1-м и _]-м параметрами технологических операций. При этом

каждая і-я строка матрицы упорядочивает характеристики связей п-факторного пространства, влияющие на і-й фактор, а каждый _|-й столбец - направления (ветви) влияние _і-го фактора на другие параметры системы.

4 і 1999

103

Выделяя группы входных показателей качества готовой продукции, параметров состояния технологических операций, характеристик входных потоков сырья и других производственных факторов, с помощью матричной модели взаимосвязей [1] можно производить формализованный анализ и диагностику структурносложных ситуаций в системе.

Для этого матрица взаимосвязей ф^; 1, ]=1, п умножается на диагональную матрицу вектора отклонения параметров Ах_| от заданного состояния технологической системы.

1 р^ ..., Р1п Ах2,

..., Р2п * Ах2 ,

Рп^ Рп2, ..., 1 Ахп

А хь р12 А х 2= . .., Р1п Ахп

= р21А хЬ А х 2, . .., Р2п Ахп

Рп 1А *1, рп2Ах2> . .. , Ахп

Получаемая в результате ситуационная матрица описывает разложение Ахі, і=1, п по всем координатам множества {Х} , сочетая, таким образом, априорные данные о структуре связей с текущей информацией Ах. При этом элементы главной диагонали матрицы отображают текущее отклонения Ахі контролируемых факторов от заданных значений, внедиаго-нальные - вклады Ах^ ]=1,п в отклонение Ахі; і=1, п с упорядочиванием по строкам всех априорно известных причин отклонения Ахі, а по столбцам - возмож-

ных следственных влияний отклонения Ах, на другие параметры.

Для диагностирования аномальной ситуации отклонения показателей качества выделяются конечные в рамках п-факторного описания следствия АХ1, в столбцах которых все внедиагональные элементы равны нулю. Далее следует выбор максимального диагонального элемента из массива следствий и перемещение по его строке с выявлением причин, вызвавших отклонение данного параметра. После выбора наибольшего элемента строки следует переход по столбцу к элементу главной диагонали, после чего вновь оценивается состояние соответствующей строки найденного элемента. Поиск продолжается до нахождения элемента, в строке которого все внедиагональ-ные элементы будут равны нулю. Это означает, что данное отклонение является одной из основных исходных причин возникновения аномальной ситуации.

Для обнаружения возможного зацикливания причинно-следственных связей формируется массив индексов диагональных элементов, входящих в траекторию взаимодействия и при совпадении двух элементов этого массива следует печать слова «цикл».

Изложенный подход использован для разработки программного обеспечения идентификации многофакторных и многосвязных технологических систем, описываемых большим объемом контролируемых оперативных данных.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Ивашкин Ю.А. Структурно-параметрические модели и алгоритмы диагностики аномальных состояний технологической системы. Вестник РАДСИ. М 1998.

2. Ивашкин Ю.А. Матричный метод отображения оперативной информации /Приборы и системы управления.-1970 №10 с.15-16.

© Ю.А. Ивашкин

104

1'ИАБ

Файл:

Каталог:

Шаблон:

Заголовок:

Содержание:

Автор:

Ключевые слова: Заметки:

Дата создания:

Число сохранений: Дата сохранения: Сохранил:

Полное время правки: Дата печати:

При последней печати страниц: слов: знаков:

ПРОТОП~1

в:\С диска по работе в универе\01АВ_99\01АВ4_99\Все С:\и8еге\Таня\АррБа1а\Коат1^\Мюго80й\ШаблоныШогта1Ло1т Управление нечеткими системами

Гитис Л.Х.

26.05.1999 16:47:00 8

15.06.1999 15:24:00 Гитис Л.Х.

22 мин.

14.12.2008 20:31:00 2

1 009 (прибл.)

5 755 (прибл.)