СИНТЕЗ АВТОНОМНОЇ СИСТЕМИ АВТОМАТИЧНОГО КЕРУВАННЯ ТЕМПЕРАТУРНИМ РЕЖИМОМ МУФЕЛЬНОЇ ПЕЧІАнотація. Аналіз муфельної печі як об'єкта автоматичного керування показав, що між входами і виходами печі існують перехресні зв'язки. Наявність таких перехресних зв'язків значно погіршує якість процесу керування муфельною піччю. Одним із способів покращити якість процесу керування є синтез компенсатора перехресних зв'язків. Включення компенсатора до складу багатовимірної системи, дає змогу «ліквідувати»
ВступЯкщо є вичерпні дані про певну систему (об'єкт), то можна отримати модель, яка буде адекватно ві-дображати поведінку такої системи при зроблених допущеннях і при відомих параметрах середовища, з яким взаємодіє система. Такі моделі дістали назву детермінованих і використовуються для розв'язання цілого ряду задач у різних областях людської діяль-ності.У більшості випадків системи (об'єкти) є до-сить складними. Складність їх полягає у наявності багатьох компонентів, які складним чином взає-модіють між собою. Прикладом таких систем можуть бути як технічні, так і екологічні об'єкти [1,2]. У та-ких випадках для опису взаємодії між параметрами системи і зовнішнім середовищем, яке безпосеред-ньо діє на систему і викликає зміну її стану, викори-стовують емпіричне моделювання. Отримані у такий спосіб математичні моделі широко використовують для розв'язання таких задач як розпізнавання об-разів, прогнозування, автоматична класифікація, оптимальне керування та інші [3].Тому актуальним є виявлення паралелізму у алгоритмі синтезу моделей оптимальної складності на засадах генетичних алгоритмів для створення відповідного програмного забезпечення, що дасть змогу скоротити затрати машинного часу у процесі обчислень. Аналіз літературних данихВ основі емпіричного моделювання багатьох явищ і процесів лежить широко відомий метод наймен-ших квадратів (МНК), започаткований більше ніж 200 років тому назад молодим німецьким математиком Карлом Фрідріхом Гаусом.МНК передбачає, що відома структура моделі і необхідно за спостереженнями як за вхідними, так і за вихідною величинами побудувати модель, яка най-кращим чином апроксимувала би емпіричні дані. Як критерій наближення вибирають суму квадратів від-хилень експериментальних даних від розрахункових, що отримані за емпіричною моделлю.Критерій наближення МНК є внутрішнім кри-терієм [4] і його застосування приводить до помил-кового висновку: чим складніша модель, тим вона точніша. Оскільки на вихід системи накладається пе-решкода (допускають, що вона адитивна), то надмірна точність моделі може значно спотворити об'єктивно існуючу функціональну залежність між виходом си-стеми і її входами.Тому для вибору структури емпіричної моделі акад. О. Г. Івахненком був запропонований метод, який дістав назву індуктивний метод самоорганізації моделей [5], ідейну сторону якого визначає теорема Геделя. Ця теорема стверджує, що ніяка система аксіом не може бути логічно замкнутою: завжди знайдеться така теорема, для доведення якої необхідне зовнішнє М. I. Горбiйчук, В. М. Медведчук, Б. В. Пашковський, 2014
В роботі розглядається вплив осьового навантаження на долото на форму бурової колони. Визначено, що збільшення даного параметру до критичного значення приведе до деформації бурової колони, що в свою чергу може спричинити аварійну ситуацію. Для визначення критичного значення осьового навантаження було побудовано багатокутник сил, що діють на нижньому кінці бурильної колони, що визначається координатою , що є точrою максимального прогину бурильної колони, та побудовано математичні залежності у вигляді системи диференціальних рівнянь (форма Коші). В середовищі MatLab було розроблено алгоритм визначення заданої координати x, який включає в себе розв’язок системи диференціальних рівнянь методом Рунге-Кутта та побудову інтерполяційного поліному Лагранжа. Побудовано графічні залежності зміни прогину бурильної колони при різних значеннях згинаючого моменту. За результатами обчислень синтезовано емпіричні моделі визначення точки максимального прогину бурильної колони у вигляді полінома 2-го порядку, параметри яких обчислено за методом найменших квадратів. Адекватність моделей перевірено за допомогою коефіцієнта кореляції. Обчислені значення коефіцієнта кореляції є близькими до одиниці, тому можна стверджувати, що запропонована емпірична модель адекватно описує «експериментальні» дані. Було проведено серію машинних експериментів при різних значеннях максимальної степені полінома і визначено, що при степені полінома рівній 3, емпірична модель, яка є функцією f(a, x) з високою точністю описує результати даних.
ВступПри вирішенні задач оперативної ідентифікації технічного стану промислового об'єкта важливим па-раметром є швидкодія системи при виконанні тієї чи іншої задачі діагностики. Тому важливою задачею при проектуванні системи є мінімізація затрат часових ресурсів при виконанні обчислень для оперативного забезпечення оператора діагностичною інформацією.Проектована авторами автоматизована комп'ютерна система ідентифікації техніч-ного стану промислових об'єктів спрямована на багаторівневий глибокий аналіз даних з допомогою доступних передових методик та потребує розробки комплексного підходу до вирішення проблеми мінімізації часу вико-нання того чи іншого етапу аналізу. Загальна схема роботи системи зображена на рис. 1.Слід зазначити також, що деякі з етапів аналізу вимагають залучення досить вели-ких обчислювальних ресурсів (наприклад, вейвлет-аналіз та аналіз декомпозиції ем-піричних мод), тоді як інші етапи не по-требують великих ресурсів та дозволяють провести оперативну діагностику, хоча і без виявлення довготермінових трендів у зміні параметрів функціонування об'єкту (напри-клад, статистичний аналіз та порівняння значень параметрів із граничними значен-нями, поданими в державних стандартах). Тому слід проводити чітку градацію за пріо-ритетом виконання етапів, виходячи з етапів роботи. Крім того, до системи ставляться стандартні вимоги, що диктуються сучасними тенденціями розвитку об-числювальної техніки -система має бути мобільною, компактною, програмне забезпечення системи має бути модульним та масштабованим.Рис. 1. Схема роботи комп'ютерної системи ідентифікації технічного стану промислових об'єктів
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.