WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 13 |

2.4.1. Особенности нейроробота “Партнер мастера” В программном обеспечении нейроробота применены нейронные сети, обучающиеся при их использовании. При управлении моделируется не сам доменный процесс, а действия опытных мастеров, технологов по определению управляющих воздействий и выработки рекомендаций.

Обученная на основе коллективного опыта персонала нейросеть совместно с аппаратными принадлежностями представляет собой инструментальное средство для управления доменной печью с помощью компьютера - нейроробот. Для достижения необходимой эффективности программное обеспечение дополнено методом расчета функции отклика (целевой функции управления) и методом определения степени компетентности нейроробота, связанной с обычными метрологическими понятиями, применяемыми для оценки погрешностей управления. Последнее существенно повышает надежность получаемых результатов и доверие доменщиков к рекомендациям нейроробота.

2.4.2. Основные принципы управления с помощью нейроробота На рис. 2.4.1. представлена схема НСУ на базе нейроконтроллера, реализующего заданный закон управления. На его входной слой нейронов поступают сигналы внешнего задания ur(k) и обратной связи по выходу объекта y(k) на k-м шаге, а также задержанный сигнал обратной связи y(k– 1) на предыдущем шаге. Выходной нейрон нейроконтроллера формирует сигнал управления на k-м шаге u(k). В качестве нейроконтроллера можно использовать многослойный перцептрон (МСП) с тангенциальными активационными функциями нейронов скрытого слоя.

ur(k) y(k-1) Нейронная u(k) y(k+1) сеть Объект управления y(k) Рис. 2.4.1. Схема дискретной НСУ Настройка параметров нейроконтроллера проводится с помощью основанного на генетическом алгоритме метода стимулируемого контролируемого обучения. При этом используется тренировочный набор сигналов, содержащий возмущающую функцию Хевисайда. Практическая реализация метода изложена ниже.

2.4.3. Обучение нейроробота “ПАРТНЕР МАСТЕРА” На основе типовой текущей информации формировалась обучающая выборка данных, в которую технологом-экспертом включались наиболее представительные и характерные технологические ситуации (ТС) на доменной печи. Количественные (число ТС) и временные (длительность “временного окна” ) размеры выборки определялись в зависимости от числа факторов (производительность печи, удельный расход кокса, температура дутья, содержание Si в чугуне и т.п.) и конечной цели применения программы – управление в режиме реального времени, прогноз, анализ опытных плавок и т.д. Так, в примере, приведенном ниже, размер временного окна выбран равным 12 неделям, с недельным интервалом усреднения данных, а расчет рекомендаций по оптимальным значениям расходов природного газа и кислорода в дутье производился с целью включения их в месячную технологическую карту работы доменной печи. Количество одновременно анализируемых факторов принималось равным 24, что было вполне достаточно в данном примере для адекватного преставления технологическим персоналом общей картины протекания доменного процесса.

На основе этой информации и заданных, согласно цели управления, функций отклика осуществлялось деление факторов на входные или выходные и производился синтез нейромоделей. Пример типовой нейросетевой структуры приведен на рис. 2.4.2.

Рис. 2.4.2. Нейросеть для расчета удельного расхода кокса и произ- водительности доменной печи в зависимости от значений технологических факторов.

В этом примере количество входных факторов (переменных) было равным 23. Информация о них подавалась на входы также 23 ней- ронов (нелинейных сумматоров). В качестве выходных факторов (на рис. 2 - нейрон третьего, выходного слоя) принимались удельный расход кокса (РК) и производительность печи (ПР) в первом и втором проектах нейросетей соответственно.

Обучение нейросетей состояло в определении связей между нейронами.

Для этого осуществлялась подача на их вход реальных величин переменных факторов выбранной ТС, на выход – эталонных значений удельного расхода кокса и производительности для этой же ТС. Процесс обучения являлся автоматизированной процедурой и происходил для заданной заранее пользователем ошибки обучения. Созданная и обученная нейросеть записывалась в качестве рабочего проекта в файл специального формата.

Способность нейромодели адекватно реагировать на новую, не включенную в обучающую выборку ТС на доменной печи, оценивалась путем определения её степени компетентности. Для этого применялась контрольная выборка производственных данных новой ТС и специальная методика расчета информационных погрешностей, созданная в УГТУ-УПИ.

Выходные данные, отражающие достигнутые возможности, представлялись компьютерной программой по форме:

Технолог. факторы ПР РК Отн.погр. контр.варианта, % 0,24 12,Отн.погрешность нейроробота, % 12,Степень компетентности нейроробота в оценке ТС: Хорошая Уровень качества получаемых результатов: Оптимизация Рекомендации по использованию нейроробота: Возможно использование нейроробота для цели управления ДП 2.4.4. Адаптация нейроробота “ПАРТНЕР МАСТЕРА” Адаптация нейроробота заключалась в вводе в обучающую выборку текущей информации, коррекции обучения и в установлении реальных ограничений на диапазон изменения управляющих факторов, таких как содержание природного газа и кислорода в комбинированном дутье, что показано в табл. 2.4.1.

Таблица 2.4. Базовые и экспертные пределы управляющих воздействий Значение Содержание ПГ в Содержание О2 в технологического дутье, м3/т чуг. дутье, доли 10 параметра ПГдут О2дут Базовое 99,0000 0, Мин. реком. –10% 89,1000 0, Макс. реком.+10% 108,9000 0, Мин. эксперта 90,0000 0, Макс. эксперта 110,0000 0,2.4.5. Результаты применения нейроробота на доменных печах Процесс определения управляющих воздействий осуществлялся в процедуре Анализа и контролировался пользователем в режиме диалога с нейророботом. Для этого компьютерная программа содержала обзорные графики влияния управляющих факторов на удельный расход кокса и производительность доменной печи, окна рекомендаций нейроробота, подтверждения или ввода пользователем скорректированных значений.

Примеры работы программы даны для условий работы доменной печи ОАО “НТМК” и представлены на рис. 2.4.3-2.4.6.

Влияние содержания ПГв дутье на расход кокса 2,0,-2,-9,1 -7,4 -5,8 -4,1 -2,5 -0,8 0,8 2,5 4,1 5,8 7,4 9,0 10,-4,-6,Изменение расхода ПГ в дутье, % отн. базовой ТС Рис. 2.4.3. Обзорный график для оценки возможности снижения удельного расхода кокса % Изменение уд.

расхода кокса, Влияние содержания ПГв дутье на производительность ДП 5,0,-9,1 -7,4 -5,8 -4,1 -2,5 -0,8 0,8 2,5 4,1 5,8 7,4 9,0 10,-5,-10,Изменение расхода ПГ в дутье, % отн. базовой ТС Рис. 2.4.4. Обзорный график для определения сопутствующего изменения производительности печи в случае коррекции расхода природного газа Рис. 2.4.5. Диалоговое окно выбора и коррекции управляющих воздействий нейроробота на комбинированное дутье доменной печи ьности, % Изменение производител Эффективность использования ПГ в зависимости от его расхода 0,0,0,0,-9,1 -7,4 -5,8 -4,1 -2,5 -0,8 0,8 2,5 4,1 5,8 7,4 9,0 10,Изменение расхода ПГ в дутье, % отн. базовой ТС Рис. 2.4.6. Обзорный график для решения технологической задачи повышения эффективности использования природного газа в доменной печи Обзорные графики также являются примером получения новых знаний о доменном процессе методом факторного анализа. Полученные характеристики весьма существенно отличаются от принятых технологами представлений зависимостей РК, ПР от содержания ПГ и О2 в дутье. Их особенностью является экстремальный характер с наличием восходящих и нисходящих участков, отражающих специфику каждой ТС на доменной печи. Если доменная печь работает на различных участках этих зависимостей, то при обычных методах управления доменной плавкой часто не реализуется переход на участок характеристики с оптимальными техникоэкономическими показателями. Нейроробот позволяет учесть данные особенности и, тем самым, повысить эффективность управления.

На заключительном этапе работы нейроробота формировался протокол с результатами и вычисленными управляющими воздействиями.

Предусматривалась запись управляющих воздействий как в ячейки электронной таблицы, так и в выходной файл данных для управления.

2.4.6. Состав и реализация программного обеспечения нейроробота Программное обеспечение выполнено и распространяется в виде файлов электронной таблицы Exсel, как известно, имеющейся в составе cтандартного комплекта Microsoft Office и файлов с проектами нейросетей.

Общий объём информации в файлах не превышает 1 Мб. Для генерации и обучения нейроробота также используется стандартная и свободно распространяемая надстройка для работы с нейросетями в Exel – пакет ExNP м газа кг кокса / кокса ПГ, Коэффици ент замены (1,2 Мб.). Программа составлена по блочному принципу и состоит из основных блоков-листов.

ЛИСТ Ввод. Служит для стыковки программы с базой данных и знаний предприятия. Преобразование форматов осуществляется средствами Exсel. В качестве примера данных на листе приведено содержимое текстового файла MS DOS, преобразованного в нужный формат.

Информация является реальной и соответствует технологическим данным работы доменной печи ОАО “НТМК”.

Лист Данные. Содержит пример формата данных, необходимого для расчета с помощью нейросетевого пакета ExNP. Этот формат и обозначения индентификаторов технологических факторов используются на всех других листах программы.

Лист Обучение. Здесь формируется обучающая выборка ТС доменной печи.

Лист Контроль. Осуществляется ввод средствами Еxсel информации о ТС, предназначенной для определения степени компетентности нейромодели.

Лист Компет. Выводятся результаты контрольной проверки нейроробота и рекомендации о возможностях его использования.

Лист Базовая ТС. Предназначен для ввода информации о базовой ТС, выбранной пользователем.

Листы Ввод РК, Вывод РК, Ввод ПР, Вывод ПР. Предназначены для ввода информации в нейросетевые пакеты, производства необходимых расчетов и вывода результатов в ячейки электронной таблицы для функций отклика удельного расхода кокса и производительности доменной печи соответственно.

Листы Анализ1 и Анализ2. Предназначены для решения технологических задач по снижению удельного расхода кокса и повышению эффективности использования природного газа в доменной печи соответственно.

Лист Протокол. Содержит выходную форму результатов работы компьютерной программы для распечатки на принтере или дальнейшем использовании в АСУ ТП.

Результаты применения нейроробота показали целесообразность его применения в гибридных системах управления комбинированным дутьем доменной печи. Программное обеспечение передано ОАО “УРАЛГИПРОМЕЗ” для использования в проектах систем автоматизации доменных печей и ОАО “НТМК”, ОАО “СЕВЕРСТАЛЬ” для реализации на действующих печах.

Разработанная методика синтеза НСУ является универсальной для всех типов объектов управления. Нелинейность нейронных сетей и их уникальные аппроксимационные свойства теоретически позволяют решать в рамках нейроуправления задачи любого уровня сложности. При этом структура нейроконтроллера и время его обучения не увеличиваются с возрастанием сложности объекта управления. Для большинства практических задач управления верхнюю границу сложности нейроконтроллера можно оценить как 20 - 40 нейронов входного слоя и 50 - 100 нейронов скрытого слоя. А это значит, что для синтеза соответствующей НСУ вполне достаточно персонального компьютера и 10 - 100 часов машинного времени.

2.5. Нейроуправление пусковыми режимами технологических объектов большой единичной мощности Вывод на заданный рабочий режим интеллектуально сложных и энергонасыщенных технологических объектов после их ремонта или кратковременной остановки является ответственной операцией. В этот период управление агрегатом осуществляется непосредственно опытным обслуживающим персоналом. Выбирая управляющие воздействия, ЛПР стремится сократить время пускового периода, сопровождающегося, как правило, перерасходом энергоресурсов и потерей производительности.

Одновременно ЛПР предотвращает возможные аварийные ситуации и поломки оборудования. Применение в режиме пуска нейросетевого управления позволяет оптимизировать траекторию выхода объекта на технологический режим путем одновременного учета опыта ЛПР, его эмоционального состояния и особенностей технического состояния оборудования, что недоступно обычным системам и регуляторам “жесткого” программного действия.

2.5.1. Нейронная модель для пуска технологического оборудования.

Задача модели: обеспечить оптимальную траекторию выхода на заданный технологический режим.

1 Рис. 2.5.1. Структура сети (аналог робота ”Спиди”) Виды межнейронных связей: (+) - усиливающая связь;

На рис. 2.5.1. представлена структура семантической сети, где введены следующие обозначения нейронов:

(1). - ”Нагрузка”;

(2). - ”Интенсивность отказов” (вибраций);

(3). - ”Приказ”;

(4). - ”Опасность”;

(5). - ”Страх поломки”;

(6). - ”Уверенность”;

(7). - Уменьшить нагрузку;

(8). - Увеличить нагрузку.

Модель содержит 3 слоя нейронов: I слой - информационный, воспроизводит сигналы ”Нагрузка”, ”Интенсивность отказов”, ”Приказ”;

II слой - эмоционального состояния; III слой - управляющий. Возбуж-дение сенсоров (1), (2) находится в прямой зависимости от состояния среды или положения объекта. Зависимость между синапсами ”Нагрузка”, ”Интенсивность отказов” принята следующей (рис. 2.5.2.).

20 40 60 80 100 Нагрузка, усл. ед.

Рис. 2.5.2. Пример зависимости функции интенсивности отказов от нагрузки Было установлено, что в реальности оператор почти всегда даёт постоянную команду на пуск с помощью ручки управления,нейрон (3), по силе, равной 30 усл. ед.

2.5.2. Характеристика i-модели (нейрона) При малых воздействиях нейрон не возбуждается, а затем возбудимость на выходе увеличивается пропорционально величине входного воздействия.

Однако при достаточно больших входных воздействиях уровень возбуждения меняется мало. Таким образом свойства нейрона отражены Интенсивность отказов характеристикой типа логарифмического усилителя с зоной нечувствительности:

+ = KH ln( Ea - ), где KH - коэффициент возбудимости нейрона;

Ea - входной сигнал;

- порог чувствительности;

- реакция нейрона.

Особенности работы.

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 13 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.