Технология нечёткого моделирования процессов производства МСИ

ТЕХНОЛОГИЯ НЕЧЁТКОГО  МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ПРОИЗВОДСТВА МСИ

Башкатова Оксана Юрьевна

Восточно-украинский национальный университет  им. В. Даля,bashkatova92@inbox.ru

Горбунов  Александр Иванович

Восточно-украинский национальный университет им. В. Даля

В данном докладе  предлагается рассмотрение основных этапов технологии нечёткого моделирования  процессов производства мелкоштучных строительных изделий.

Ключевые  слова: нечёткое моделирование, анализ, модель, структура, лингвистическая переменная, модельный эксперимент.

   ВВЕДЕНИЕ

Область приложений теории нечётких множеств и нечёткой логики с каждым годом продолжает неуклонно расширяться. Нечёткое моделирование  оказывается наиболее полезным в  том случае, когда в описании технологических процессов или технических систем присутствует нечеткость или неполнота исходных данных, которая затрудняет или даже исключает применение точных количественных методов и подходов. Именно к таким процессам относятся подготовка многокомпонентных смесей, сушка, пропаривание, запаривание и обжиг мелкоштучных строительных изделий. Нечеткость входных данных указанных процессов связана с одновременным воздействием на них большого числа как внешних, так и внутренних возмущающих воздействий стохастического характера, учет которых при использовании традиционных аналитических моделей невозможен.

ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ

В общем случае под нечёткой моделью понимается информационно-логическая модель системы, построенная на основе теории нечётких множеств и нечёткой логики, а процесс нечёткого моделирования может быть представлен в форме взаимосвязанных этапов, на каждом из которых выполняются определённые действия, направленные на построение и последующее использование информационно-логических моделей систем. В качестве отдельных этапов процесса нечёткого моделирования чаще всего выделяются такие:

1. Анализ проблемной ситуации.

2. Структуризация предметной  области и построение модели.

3. Выполнение вычислительных  экспериментов с моделью.

4. Применение результатов вычислительных экспериментов.

5. Коррекция или доработка  модели.

Первоначальный анализ процессов  производства мелкоштучных строительных изделий показывает, что среди  них присутствуют как стационарные, так и нестационарные тепловые процессы, имеющие нелинейные характеристики, обусловленные требованиями технологии их изготовления. Известно, что наиболее распространенные классические ПИД – регуляторы не обеспечивают требуемого качества управления нелинейными процессами. В этом случае применяется линеаризация нелинейной характеристики процесса и осуществляется его управление по линейному закону. Понятно, что в этом случае допускаются отклонения от первоначальных параметров процесса, которые признаются допустимыми. Поскольку указанные процессы являются трудно формализуемыми с точки зрения применения известных аналитических подходов и средств, на данном этапе принимается решение использовать технологию нечеткого моделирования и управления.

Этап структуризации моделируемого объекта ставит цель построения адекватной модели процесса или системы в части установления наиболее значимых входов и выходов, а также определяет используемые программные средства и выбор алгоритма нечеткого вывода. Наиболее часто при моделировании стационарных процессов производства МСИ используются модели с SISO структурой и алгоритмом нечеткого вывода Мамдани. При моделировании нестационарных процессов, как правило, используются модели с MISO и MIMO структурой и алгоритмом нечеткого вывода Сугено. Важным на этапе структуризации является выбор числа и формы функций принадлежности входных и выходных лингвистических переменных, обеспечивающий адекватность отражения основных особенностей объекта моделирования, т.е. модель не должна  быть ни поверхностной (неполной), которая не учитывает существенные аспекты структуры или поведения системы-оригинала, ни излишне сложной или избыточной. При разработке нечеткой модели важно учесть наиболее существенные свойства моделируемого объекта.

Следующий этап предполагает выполнение серии экспериментов  с программной моделью процесса или системы в выбранной программной оболочке. Как правило, наиболее полное представление о качестве разработанной нечеткой модели можно получить в том случае, когда имеются измеренные данные о моделируемом процессе или его расчетные значения. В этом случае на основании измеренных или расчетных данных строится нечеткая модель, а при помощи тестовой выборки, в которую не входят измеренные или расчетные данные, проверяется адекватность модели. По отклонению от расчетного графика результатов, вычисленных нечеткой моделью на основании тестовых данных, делается вывод о точности и адекватности модели. При необходимости параметры модели можно изменять путем подбора формы функций принадлежности или их числа. Как показывает опыт разработки нечетких моделей процессов производства МСИ, наиболее удовлетворительные результаты дает использование унимодальных и строго унимодальных функций принадлежности в количестве не более семи в одной лингвистической переменной. Наиболее часто встречающейся проблемой при разработке нечетких моделей нестационарных (например, тепловых) процессов является наличие явления разрывности выходных данных модели, связанное с применяемым методом дефаззификации, формой функций принадлежности и шириной их носителей. По данным некоторых исследований наиболее корректным методом дефаззификации признается метод центра тяжести, который, однако, также не свободен от указанного недостатка.

Коррекция или  доработка модели связана с внесением  изменений в существующую модель, которые направлены на обеспечение её адекватности моделируемому процессу или системе. Нечеткие модели допускают регулирование их параметров в широких пределах при минимальных затратах времени. Речь может идти как о включении в состав исходной модели дополнительных компонентов, так и о радикальном изменении структуры и содержании модели. При этом после каждого изменения параметров возможно получение результатов с учетом внесенных изменений. Важно отметить проблемно-ориентированных характер этих изменений, т.е. коррекция  или доработка модели должны  выполняться в непосредственном контексте с решаемой проблемой.

ВЫВОДЫ

Процессы производства МСИ являются трудно формализуемыми при использовании классических аналитических методов и потому их моделирование целесообразно  осуществлять с использованием технологии нечеткого моделирования. Наиболее часто используемыми структурами при разработке нечетких моделей процессов и систем являются SISO,  MISO и MIMO структуры в сочетании с алгоритмами нечеткого вывода Мамдани или Сугено. При проведении экспериментов с нечеткими моделями наиболее эффективным является построение модели по измеренным или расчетным данным и ее последующая верификация с использованием данных тестовой выборки. Настройка нечетких моделей может быть связана как с незначительными изменениями в виде изменения параметров функций принадлежности, так и с изменением числа лингвистических переменных и структуры модели.

ЛИТЕРАТУРА

[1] Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб: БХВ-Петербург. 2003. - 736с

[2 Усков А.А., Круглов В.В. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечеткой логики. Смоленск: Смоленская городская типография, 2003. - 177 с.

[3] Тэрано, Т.; Асаи, К.; Сугэно, М. Прикладные нёчеткие системы. М.: Мир, 1993. 368c