Адаптивная кибермодель добычного промысла: виртуальный промысел; последовательность действий промысла | Статья в журнале «Молодой ученый»

Автор:

Рубрика: Информатика

Опубликовано в Молодой учёный №8 (246) февраль 2019 г.

Дата публикации: 25.02.2019

Статья просмотрена: 1 раз

Библиографическое описание:

Лунев П. С. Адаптивная кибермодель добычного промысла: виртуальный промысел; последовательность действий промысла // Молодой ученый. — 2019. — №8. — С. 13-16. — URL https://moluch.ru/archive/246/56771/ (дата обращения: 26.03.2019).



Представлен взгляд на организацию структуры виртуального промысла и её функционирование в составе адаптивной кибермодели в качестве самонастраивающейся системы.

Данная статья продолжает представление кибернетического подхода к освоению месторождений, подобных Бакчарскому железорудному месторождению (БЖРМ), заявленному в работах [1–3]. В основу виртуального промысла может быть предложена модель Глушкова [4], предложенная в качестве кибернетического подхода к управлению макроэкономическими системами, описываемыми нелинейными уравнениями. Особенностью этой модели является оптимизация номенклатуры ресурсных источников и выпускаемых товарных продуктов на базе критического критерия при учёте как медленных, так и быстрых (по сравнению с плановым периодом) изменений коэффициентов уравнений. В рамках модели Глушкова последовательно производят оптимизацию параметров/показателей состояния системы в выбранный отрезок времени внутри планового периода, определяют экспертным путём в диалоговом режиме критический критерий, наиболее сильно влияющий на оптимальное состояние системы. Затем, используя этот критический критерий, задают заведомо напряжённый план выпуска товарных продуктов на следующий отрезок времени внутри планового периода и путём минимизации и/или ликвидации невязок устанавливают оптимальный для данного отрезка времени режим функционирования системы. Далее подобное итерационное действие последовательно повторяется с новой вводной информацией, вплоть до достижения конца планового периода.

Предлагается развить указанный подход путём организации не последовательной, а параллельной схемы оптимизации в качестве автоматического управляющего действия, в так называемой нами «джойстик-модели» или «джойстик-режиме». В данном контексте управляющий виртуальный орган — «джойстик» функционально связан со всеми контролируемыми параметрами/показателями виртуального промысла и следит за нахождением всей системы одновременно в контуре оптимального поля допуска значений параметров/показателей. При выходе состояния системы за пределы контура «джойстик» автоматически возвращает систему в контур оптимального поля. При этом может использоваться в качестве критических критериев несколько параметров/показателей добычного промысла, например, как предусмотрено техническим решением в случае с БЖРМ [1] — уровни добычи железа и других компонентов руды; продуцируемого в горной выработке биогаза; органоминерального субстрата. Реализация предложенного подхода может иметь вид, представленный на Рис. 1.

Рис. 1. Схема работы виртуального промысла: 1 — алгоритм эталона поведения добычного промысла; 2 — вычислительный комплекс; 3 — блок настройки; 4 — задатчик; 5 — возмущающее воздействие; 6 — управляемый объект; 7 — измеритель; 8 — преобразователь; 9 — регулятор; 10 — исполнительный блок; I — контур самонастройки; II — контур стабилизации

Как уже отмечалось [3], реальная обстановка эксплуатации добычного промысла на БЖРМ может характеризоваться отсутствием достоверных данных о динамических параметрах объекта, либо их нестационарностью, либо нестационарностью внешних возмущающих факторов, что предопределяет необходимость автоматической перенастройки параметров регулятора. Представленная блочная схема (Рис. 1) состоит из контура самонастройки I в составе блоков 1, 2, 3 (блок 3 — виртуальный «джойстик») и основного контура стабилизации II регулируемых параметров в составе блоков 4–10. Эта схема обеспечивает адаптивность кибермодели добычного промысла к возмущающим воздействиям 5.

В контуре самонастройки I алгоритм эталона поведения добычного промысла 1 имитирует оптимальное динамическое поведение адаптивной системы как интегратор дифференциальных уравнений, согласно которым планируется работа виртуального промысла. Эти дифференциальные уравнения формируются с учётом всех факторов, действующих на систему [3], включая обратные связи [2], и, следовательно, поведение добычного промысла является эталоном. Алгоритм 1 математически устанавливает критерий оптимальности, который вводится в вычислительный комплекс 2. Кроме этого, в вычислительный комплекс 2 поступают сигналы с входа (блок 7) и выхода (блок 6) контура стабилизации II. В блоке 2 поступившие сигналы подвергаются обработке, в результате которой определяется действительный критерий качества адаптивной системы. На основании сравнения критерия оптимальности и критерия качества определяется сигнал управления контура самонастройки I, направляемый на виртуальный «джойстик» — блок 3, который оказывает управляющее/настраивающее воздействие через преобразователь 8, исполнительный блок 10 и регулятор 9 на управляемый объект 6. При этом в контуре стабилизации II параметры регулятора автоматически изменяются таким образом, чтобы поведение добычного промысла «подогнать» к эталонному поведению виртуального промысла.

Дальнейшее развитие адаптивной кибермодели добычного промысла в части доработки виртуального промысла перспективно, по нашему мнению, в направлении создания самоорганизующей системы, в которой структура системы изменяется в зависимости от изменения внешних возмущений или внутреннего состояния системы.

Литература:

  1. Заявка на выдачу патента РФ № 2018139445/20(065490) от 07 ноября 2018 г.
  2. Лунев П. С. Адаптивная кибермодель добычного промысла: идея, схема, связи // Молодой ученый. — 2018. — № 51. — С. 11–12.
  3. Лунев П. С. Адаптивная кибермодель добычного промысла: исходные данные и условия // Молодой ученый. — 2019. — № 5. — С. 14–15.
  4. Глушков В. М. Диалоговые макроэкономические модели / В кн.: Кибернетика. Вопросы теории и практики. — М.: Наука, 1986. — С. 375–387.
Основные термины (генерируются автоматически): добычный промысл, виртуальный промысл, плановый период, контур стабилизации, контур самонастройки, критический критерий, вычислительный комплекс, адаптивная система, исполнительный блок, кибернетический подход.


Похожие статьи

Алгоритмы настройки для гибридной системы управления...

Построение систем управления для таких объектов весьма затруднительно, поскольку

В условиях априорной неопределенности задачу синтеза гибридной адаптивной системы

В частности, предлагаемый способ не позволяет для систем с любым типом запаздывания...

Управление техническими объектами в условиях параметрической...

В статье приведён обзор методов решения задачи управления техническими объектами в условиях параметрической неопределённости описания процессов. Для решения этой задачи могут быть применены методы теории адаптивного управления...

Проектирование систем автоматического управления...

В статье рассматривается актуальность использования методов принятия решений при проектировании систем автоматического управления. Рассмотрены алгоритмы работы метода медианы Кемени и метода Саати...

Нейронные сети в системах управления процессами измельчения...

Ключевые слова: обогатительная фабрика, адаптивная система управления, нейроподобная сеть, радиально-базисная функция.

Разработка системы управления должно опираться на существующий комплекс программно-аппартаных средств обогатительной фабрики.

Этапы развития системы в системном инжиниринге

В продолжение первой и второй статьи о Системном Инжиниринге [1,2] необходимо показать какие этапы проходит в своем развитие любая система и сделать небольшое введение в концепцию Жизненного Цикла системы.

Робастная устойчивость системы с одним входом и одним...

В статье предлагается новый подход к построению систем управления для объектов с неопределенными параметрами в форме трехпараметрических структурно-устойчивых отображений из теории катастроф...

Особенности математического моделирования САУ энергоблоков...

В ходе такой модернизации, а также при внедрении элементов и устройств следующего поколения, возникает необходимость в оценке возможных изменений и соответствующей корректировке и модернизации, в том числе и математического обеспечения САУ блоков АЭС.

Способы построения гибридных систем управления

Существуют различные подходы к решению задачи синтеза гибридных систем прямого

4. Шевко Д. Г. Критерий гиперустойчивости и синтез нелинейно-преобразованных гибридных

8. Шевко Д. Г. Синтез алгоритмов самонастройки регулятора дискретной системы управления и...

Методы математического описания контуров лекал швейных...

Перспективы развития швейной промышленности является одной из ведущих отраслей легкой промышленности. Ускорение научно-технического прогресса и рост эффективности производства неотделимы от резкого повышения качества продукции...

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle

Похожие статьи

Алгоритмы настройки для гибридной системы управления...

Построение систем управления для таких объектов весьма затруднительно, поскольку

В условиях априорной неопределенности задачу синтеза гибридной адаптивной системы

В частности, предлагаемый способ не позволяет для систем с любым типом запаздывания...

Управление техническими объектами в условиях параметрической...

В статье приведён обзор методов решения задачи управления техническими объектами в условиях параметрической неопределённости описания процессов. Для решения этой задачи могут быть применены методы теории адаптивного управления...

Проектирование систем автоматического управления...

В статье рассматривается актуальность использования методов принятия решений при проектировании систем автоматического управления. Рассмотрены алгоритмы работы метода медианы Кемени и метода Саати...

Нейронные сети в системах управления процессами измельчения...

Ключевые слова: обогатительная фабрика, адаптивная система управления, нейроподобная сеть, радиально-базисная функция.

Разработка системы управления должно опираться на существующий комплекс программно-аппартаных средств обогатительной фабрики.

Этапы развития системы в системном инжиниринге

В продолжение первой и второй статьи о Системном Инжиниринге [1,2] необходимо показать какие этапы проходит в своем развитие любая система и сделать небольшое введение в концепцию Жизненного Цикла системы.

Робастная устойчивость системы с одним входом и одним...

В статье предлагается новый подход к построению систем управления для объектов с неопределенными параметрами в форме трехпараметрических структурно-устойчивых отображений из теории катастроф...

Особенности математического моделирования САУ энергоблоков...

В ходе такой модернизации, а также при внедрении элементов и устройств следующего поколения, возникает необходимость в оценке возможных изменений и соответствующей корректировке и модернизации, в том числе и математического обеспечения САУ блоков АЭС.

Способы построения гибридных систем управления

Существуют различные подходы к решению задачи синтеза гибридных систем прямого

4. Шевко Д. Г. Критерий гиперустойчивости и синтез нелинейно-преобразованных гибридных

8. Шевко Д. Г. Синтез алгоритмов самонастройки регулятора дискретной системы управления и...

Методы математического описания контуров лекал швейных...

Перспективы развития швейной промышленности является одной из ведущих отраслей легкой промышленности. Ускорение научно-технического прогресса и рост эффективности производства неотделимы от резкого повышения качества продукции...

Задать вопрос