WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 10 | 11 || 13 | 14 |   ...   | 15 |

Принятый 10-процентный диапазон может не обеспечить линейный характер функции отклика, необходимый для расчета коэффициента i, поэтому результаты расчетов оформляют в виде графика зависимости Y(xi), по которому окончательно находят конкретные пределы линейного участка диапазона и соответствующее ему численное значение коэффициента регрессии.

Рассмотрим пример использования нейросети для факторного анализа доменного процесса, в котором определялось влияние содержания кислорода (О2) в комбинированном дутье на производительность (ПР) доменной печи (ДП) в конкретной ТС. На графике рис. 27 линейный характер функции отклика наблюдался в пределах изменения входного фактора О2 от -8,54% до +2,41% относительно его базового значения. Этим пределам соответствовало изменение производительности ПР объекта от + 4,087% до -2,634%.

Численное значение коэффициента регрессии составило:

ПР/О2 = (4,087+2,634)/(2,41+8,54) = 0,614 % ПР/ % О.

Часто особенностью функций отклика является её экстремальный характер (рис. 27) с наличием восходящих и нисходящих участков, отражающих специфику каждой ТС на объекте. Например, 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 технико-экономическими показателями. Применение нейроробота позволяет учесть данные особенности и, тем самым, повысить компетентность при управлении.

Влияние содержания О2 в дутье на производительность ДП % 10,, и т 5,с о е 0,н и н ь -5,0 -8,5 -6,7 -4,9 -3,1 -1,2 0,6 2,4 4,2 6,1 7,9 9,7 11,5 13,е л н е е т -10,и м з д -15,о И в з -20,и о Изменение содержания О2 в дутье, % отн. базовой ТС р п Рис. 27. Экстремальное изменение производительности доменной печи в зависимости от содержания кислорода в комбинированном дутье Полученные новые знания с помощью нейросетевого факторного анализа могут быть использованы технологами или мастерами доменной печи для разработки перспективных технологий и повышения своей компетентности.

3.4. Представление результатов определения степени компетентности с помощью нейросетей и нейророботов Нейросеть в процессе распознавания ТС имитирует действия специалиста или их коллектива. Последние в своих действиях могут допускать ошибки субъективного характера. Так как именно эксперты обучают нейросеть, то не исключено попадание такой ошибочной информации в эталоны обучения. Поэтому, наряду с обычной, возникает дополнительная потребность проверки надежности результатов, полученных с помощью нейросетей. Объективная проверка на точность субъективных решений связана с задачей обобщения и формализации характеристик экспертов на основе известных метрологических понятий.

Физическая постановка задачи по определению степени компетентности эксперта заключается, как отмечалось ранее, в представлении его в виде своеобразной измерительной системы (рис. 28).

Рис. 28. Информационная схема экспертных измерений Система состоит из функциональных звеньев с передаточными коэффициентами СКт и СКэ, отражающими основные факторы, влияющие на степень компетентности эксперта и, в конечном итоге, определяющими погрешность его экспертных знаний и заключений (ЭЗЗ).

Исходная информация, представленная в виде вектора X, и поступает на вход системы и содержит две составляющие. Первая составляющая содержит ряд предварительных сведений. Эти сведения являются неизменными и включают основные характеристики технологического процесса, порядок воздействия на объект в нормальных и аварийных режимах согласно технологической инструкции. Качество знаний, полученных и усвоенных экспертом на основе внешней исходной информации, оценивают коэффициентом СКт, характеризующим его степень компетентности в этом вопросе. Исходная информация, содержащаяся в технологических инструкциях, представлена в виде понятий, установленных коллективным опытом специалистов, равным образом компетентных в вопросах технологии и управления рассматриваемого объекта. В связи с этим распределение вероятностей ошибок ЭЗЗ на основе понятий в пространстве технологических признаков объект является равномерным. Равномерный закон распределения погрешностей учитывают при обработке информации в функциональных звеньях системы с коэффициентом СКт. Такой подход предохраняет от ошибочных ЭЗЗ, свойственных индивидуальному знанию, и подчеркивает преимущество коллективного опыта.

Вторая составляющая вектора X представляет совокупность изменения технологических параметров, управлений и возмущений, которая создает у эксперта текущий образ ТС на объекте. Степень соответствия мысленного образа эксперта реальному положению объекта в пространстве оценивают с помощью коэффициента СКэ, характеризующего корреляционные способности специалиста, как идентификатора ТС. Так как образ определяется на основе субъективного индивидуального опыта, то распределение вероятностей погрешностей ЭЗЗ в пространстве неравномерно. Для этого случая типичной является колоколообразная функция распределения ошибок, которая для случая “идеального” эксперта (не допускающего погрешностей) вырождается в кривую нормального распределения Гаусса. В этом случае в качестве наиболее вероятного образа ТС выступает состояние объекта с максимальным значением правдоподобия.

Таким образом, коэффициент СКэ характеризует производственный опыт эксперта и имеет функцию ошибок с нормальным законом распределения.

Процесс сопоставления исходной и текущей информации и процедура принятия решения центральной нервной системой человека хорошо изучены и формализованы в виде правил работы экспертных систем. На основе этих правил находится общая степень компетентности эксперта, проявляемая им при формировании ЭЗЗ в виде выходного вектора Y, с учетом изображенных на рис. 28 функциональных связей между составляющими СКт и СКэ:

СК = (СКт + СКэ) -СКэ · СКт, (3.14) где СК – степень компетентности эксперта;

СКэ, СКт – степени компетентности эксперта, найденные на основе корреляционного анализа практических данных и теоретического теста соответственно.

Численный расчет СК производится на основе среднего квадратичного отклонения (СКО) для принятых законов распределения составляющих погрешностей СКт, Скэ и вида корреляционной связи между ними. При этом принимают, что функция изменения уровня теоретических знаний эксперта не критична ко времени протекания производственного процесса, который по сравнению с этой функцией является существенно более динамичным. В реальности степень компетентности эксперта, обусловленная его теоретической подготовкой, не может изменяться во времени скачкообразно или резким образом, так как процесс накопления знаний требует длительного времени. Поэтому коэффициент корреляции между СКт и СКэ практически равен нулю. Численные значения СКi нормируют для диапазона 0..1, а их зависимости представляют в виде записи нечетких функций ФК следующим образом:

ФК = < ЛПi, СКi, ПБ, ЭО>, (3.15) где ФК - функция компетентности эксперта;

ЛПi – множество лингвистических переменных;

СКi - диапазон изменения степени компетентности;

ПБ - алгоритм перебора лингвистических переменных;

ЭО - алгоритм экспертного опроса.

Для определения общепринятых объективных метрологических характеристик таких как коэффициент корреляции (r), относительная погрешность () применительно к нейросети, используют систему уравнений, которые связывают эти характеристики с коэффициентами компетентности СКi:

Здесь СК, СКт, Скэ - СКО экспертных оценок и ЭЗЗ при нахождении коэффициентов СК, СКт, СКэ соответственно;

rэ - коэффициент корреляции, характеризующий корреляционные способности специалиста;

э - относительная погрешность ЭЗЗ;

N - число градаций ТС, различаемых экспертом на графике целевой функции.

Используя практический опыт и профессиональные знания, технологэксперт устанавливает по результатам обработки на компьютере входной технологической информации возможное число градаций (информационных гранул), которое он в состоянии различить в каждой конкретной технологической ситуации согласно своей степени компетентности. Для системы (рис. 28), на основе законов информационной теории измерений [10], взаимосвязь между числом различимых градаций и количеством информации выражается в виде уравнения:

N = 2I, (3.20) где N - число градаций ТС, различаемых экспертом на графике целевой функции;

I – количество достоверной информации, бит.

Алгоритм определения степени компетентности нейросети принимается следующим. Задаются основные уровни качества результатов расчета и компьютерного моделирования, необходимые для решения конкретной технологической задачи. Далее находят значения погрешностей, которым должны удовлетворять эти расчеты. Для практического использования разработанного метода определения степени компетентности и контроля достоверности применяют таблицу 11.

Таблица Таблица погрешностей распознавания ТС с помощью нейросети и определения её степени компетентности Относительная Количество Число Уровни Проявленная Достигнутый погрешность, полезной градаций, вероятности степень уровень качества информации, различаемых результатов, компетентности результатов % бит технологом- доли ед экспертом,ед требуется > 35 0,0 1 0–0,707 недостаточная обучение или адаптация 35 1,0 2 0,707–0,891 достаточная идентификация ТС удовлетвори- управление, 25 1,6 3 0,891–0,953 тельная стабилизация, прогноз 16 2,0 4 0,953–0,974 хорошая оптимизация оптимизация с 12 2,6 6 0,974–0,988 очень хорошая учётом риска оптимизация с < 8 3,0 8 0,988–0,990 отличная учётом риска Например, если сравнение расчетных и экспериментальных данных, использованных при построении целевой функции Fц и распознавании оптимальной ТС (см. рис. 24), показало отклонение ТС N6 от точки оптимума, равное 9,5%, то согласно табл. 1.4 уровень качества распознавания способен обеспечить решение задачи оптимизации технологического процесса с риском. Этому показателю соответствует степень компетентности нейросети при её применении для принятия решения об оптимизации как “очень хорошая”, так как она способна различить не менее 6 градаций в технологической ситуации на объекте.

Определение степени компетентности нейросети, обученной экспертами, должно сопровождать все компьютерные расчеты, связанные с применением нейросетевой технологии.

4. Примеры определения компетентности 4.1. Определение компетентности специалиста - технолога Концептуальная модель для определения компетентности специалиста в программном комплексе для технологических расчетов и проектирования заводов и предприятий представлена на рис. 29. Модель состоит из следующих основных модулей:

1 — модель технолога-эксперта;

2— оценки качества применяемых технологических решений;

3— модели предприятия;

4—модели программного комплекса для технологических расчетов и проектирования;

5— интерфейсы технолога для принятия решения;

6— базы знаний, например, системы “Галактика”.

Модель основана на следующих информационных методах:

– компьютерное моделирование;

– линейное программирование;

– теория принятия решений;

– распознавание образов;

– нейронные сети.

Новые технологические решения реализуются следующим образом.

При поступлении информации о целесообразности перехода на новую технологическую ситуацию эксперт-технолог (1) задается необходимым уровнем качества принятия решения (2). Например, для оптимизации технологии необходимо достигнуть точности технологических расчетов и решений, характеризуемой относительной погрешностью не более 8%. Далее определяются основные показатели (например, объем производства) с помощью модели (3). Эта информация является исходной для технологических расчетов и проектирования, осуществляемых в модуле (3) с использованием базы знаний системы “Галактика” (6). Программные модули “Галактики” [18] в данном случае наиболее близки по своей структуре и идеологическому построению к требованиям, предъявляемым к их совместному применению с нейросетями.

Рис. 29. Программный комплекс технолога 1 — модель технолога-эксперта; 2— оценки качества применяемых технологических решений; 3— модели предприятия; 4—модели программного комплекса для технологических расчетов и проектирования; 5— интерфейсы технолога для принятия решения; 6— базы знаний, например, системы “Галактика”.

Результаты компьютерных расчетов и моделирования далее используются для решения задач выбора экспертом-технологом (1) оптимальной технологии или режима в модуле (5). Результаты выбора оцениваются экспертом, и принимается окончательное решение о возможности оптимизации технологии или принимаются альтернативные решения.

Концептуальная модель предусматривает применение нейросетей для фильтрации входной информации и определения степени компетентности технолога - эксперта и его решений, диагностики и управления технологическим процессом, оценки рыночных рисков при изменении качества продукции и т.п. Рассмотрим далее конкретный пример определения степени компетентности с помощью нейросети для диагностики качества керамических изделий.

4.1.1. Постановка задачи диагностики дефектов производства облицовочной плитки с помощью компьютерной нейросети Процесс производства керамики связан с большой вероятностью появления различного рода дефектов во время обжига, вследствие сложности этого технологического процесса. Чтобы контролировать появление дефектов, возникающих в результате отклонения технологических параметров от нормы, предлагается применить нейросеть, которая помогает “распознать” дефекты, путем оперативного слежения за процессом обжига.

Тем самым, становится возможным избежать появления брака продукции, увеличить производительность и уменьшить себестоимость изделий.

Результатом работы компьютерной программы является расчет вероятности дефектов и параметров качества диагностики: относительной погрешности, степени компетентности нейромодели, моделирующей действия опытного технолога, и уровня качества диагностики.

4.1.2.Математическая формулировка задачи диагностики Общая задача математического моделирования в данном случае – это определение вида возможных дефектов облицовочной плитки. Вид дефектов – это подмножество таких вариантов, в которых может быть принято одно и то же диагностическое решение. Их разделяют на бездефектный вариант и варианты с наличием дефектов.

Для построения модели диагностики процесса используют теорию множеств, которая представляет модель в виде кортежа [19, 20]:

= T, X,Y, Z, F, L, (4.1) где – модель состояние процесса;

Т – множество моментов наблюдения во времени;

Pages:     | 1 |   ...   | 10 | 11 || 13 | 14 |   ...   | 15 |



© 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.