Задачи, методы и алгоритмы интеллектуальных систем управления (обзор)

Многоструктурный распознаватель состояний доменной печи

Актуальной прикладной задачей является задача распознавания состояний доменной печи, которая относится к классу сложных объектов управления. Существующие математические модели доменного процесса не являются высокоточными в большом диапазоне изменений входных и выходных воздействий объекта, не отражают сложное поведение объекта, также возникают проблемы из-за необходимости оценки многочисленных и постоянно меняющихся параметров объекта, влияния сильных помех и изменчивости ситуаций на объекте. Процесс выплавки чугуна подвержен влиянию внешних воздействий, которые вызывают нарушения хода доменной печи и требуют высокой квалификации операторов- технологов при управлении процессом.
На основе знаний, извлеченных из технологических инструкций по производству чугуна, ретроспективного анализа практического опыта доменщиков была получена таблица, увязывающая состояния доменной печи («нормальный ход печи», «периферийный ход газов», «осевой ход газов», «канальный ход газов», «верхнее подвисание шихты», «нижнее подвисание шихты», «тугой ход печи», «разогрев доменной печи», «похолодание доменной печи» [45]) с их характерными информативными признаками («расход дутья», «шомпольные диаграммы», «давление колошникового газа», «температура колошникового газа», «температура периферийных газов», «общий и частные перепады», «содержание С0₂ и температура по сечению колошника», «давление горячего дутья»). Для формализации знаний была выбрана продукционная модель представления знаний.
Программная реализация многоструктурного распознавателя состояний доменной печи выполнена в среде Exsys CORVID [105], состоящей из среды разработки (логический блок, командный блок, блок «тип переменных») и среды исполнения (рисунок 88).
Ситуационное моделирование работы многоструктурного распознавателя состояний доменной печи осуществлялось с использованием натурных данных доменного цеха АО «ЕВРАЗ Объединенный Западно-Сибирский металлургический комбинат». Для каждой ситуации оператор-технолог (доменщик), выбирая значения количественных и качественных информативных признаков в диалоговом режиме, получает результат распознавания и рекомендации по принятию решения.

Рисунок 88 - Экранная форма многоструктурного распознавателя состояний доменной печи
Результаты моделирования работы многоструктурного распознавателя состояний доменной печи по ситуациям с использованием натурных данных показали возможность достижения 95^-97% правильности распознавания.
Для идентификации оставшихся нераспознанных ситуаций привлекается эксперт, который описывает, исследует и вносит их в базу знаний распознавателя.
Эффективное распознание состояний хода доменной печи и оперативное принятие решений доменщиком обеспечивает снижение удельного расхода кокса на 0,3-Ю,5%, снижение вероятности аварий, а также снижение выпуска некондиционного чугуна.