розглядається лінгвістична модель прийняття рішень системи прогнозування аварійних ситуацій для процесу полімеризації дівінілстірольних термоеластопластів. Наводяться результати перевірки працездатності експертної системи, побудованої на базі цієї моделі

Анотація наукової статті з хімічних технологій, автор наукової роботи - Ткалич С. А.


LINGUISTIC SYSTEM OF FORECASTING EMERGENCIES IN MANUFACTURE SYNTHETIC RUBBERS

The linguistic model of decision-making of system forecasting emergencies for process of polymerization synthetic rubbers is considered. Results of check serviceability of the expert system based on this model are resulted.


Область наук:
  • хімічні технології
  • Рік видавництва: 2009
    Журнал: Вісник Воронезького державного технічного університету
    Наукова стаття на тему 'Лінгвістична система прогнозування аварійних ситуацій у виробництві синтетичних каучуків'

    Текст наукової роботи на тему «Лінгвістична система прогнозування аварійних ситуацій у виробництві синтетичних каучуків»

    ?681.3

    ЛІНГВІСТИЧНА СИСТЕМА ПРОГНОЗУВАННЯ АВАРІЙНИХ СИТУАЦІЙ В виробництві синтетичного каучуку

    С.А. Ткалич

    Розглядається лінгвістична модель прийняття рішень системи прогнозування аварійних ситуацій для процесу полімеризації дівінілстірольних термоеластопластів. Наводяться результати перевірки працездатності експертної системи, побудованої на базі цієї моделі

    Ключові слова: аварійна ситуація, прогнозування, лінгвістична модель, експертна система

    Вступ

    Головною метою всіх існуючих видів контролю та діагностики є визначення стану системи і прогноз її розвитку. Визначення аварійної ситуації - окремий випадок подібного прогнозу. У пропонованій роботі розпізнавання образу аварійної ситуації з безлічі можливих станів системи здійснюється за допомогою лінгвістичної моделі прийняття рішень та апарату нечіткої логіки [1].

    Розглянемо процес полімеризації дівінілстірольних термоеластопластів (ДСТ). Він розділений на кілька етапів, які повинні виконуватися в строго відведені інтервали часу.

    Циклограма отримання ДСТ складається з тимчасової послідовності дій, представленої в таблиці.

    Технологічна схема отримання дивинил бутадієну термоеластопластів (ДСТ) зображена на рис.1.

    На технологічній схемі вказані основні агрегати, які беруть участь в процесі отримання ДСТ:

    - Реактор МЯ311Л.

    - мішалка вЛ307Л.

    - Завантажувальна трубка КМ304Л (БГТ -бутілат гідрокситолуол).

    - Завантажувальна трубка КМ305Л (узгоджувальний агент).

    - Завантажувальна трубка КМ306Л (ТГФ - тетра-гідрофуран).

    - Завантажувальна трубка КМ307Л (8Ю14 - тетра-хлорсілан).

    - Клапан подачі розчинника ІУ30260.

    - Клапан подачі бутадієну ІУ30280.

    - Клапан подачі стиролу ІУ30270.

    - Клапани подачі азоту іУ30180, ІУ30140, іУ30060, іУ30110.

    - Клапан факела ІУ30220.

    - Насоси лінії циркуляції РБ306Л, РБ306Б.

    Всі викладені нижче етапи синтезу системи прогнозування засновані на аналізі зазначених

    операцій розглянутого технологічного процесу.

    Інформаційна структура системи прогнозування

    В результаті розгляду інформаційних потоків процесу отримання дівінілстірольних термоеластопластів були виділені критичні глобальні змінні. За поточними значеннями і зміни цих змінних в часі (історії станів системи) можна судити, з яким ступенем близькості поточний стан системи відноситься до еталонних класів станів (технологічна норма, передаварійна ситуація, аварія).

    Глобальні змінні можна розділити по деяких ознаках, наприклад, їх джерел -агрегатам або операціями. Перелік глобальних змінних і інформаційна структура процесу отримання ДСТ представлені на рис.2, на якому вказані агрегати (реактор, завантажувальні трубки, завантажувальні ємності, клапани подачі реагентів) і

    Циклограма процесу отримання ДСТ

    їх параметри, що вимагають контролю для забезпечення безаварійності виробництва.

    Опис операції вре- менной інтервал, хв

    Завантаження розчинника 10

    Завантаження ТГФ (тетрагідрофуран) 1

    Завантаження каталізатора 1

    Завантаження стиролу 5

    Полімеризація стиролу до 20

    Зупинка подачі реагентів після виявлення пікового значення температури 5

    Подача бутадієну 3

    Полімеризація бутадієну до 20

    Завантаження поєднує агента 3

    Ткалич Сергій Андрійович - ВГТУ, канд. техн. наук, доцент, тел. (4732) 43-77-20

    БГТ

    розчин-ль

    SiCI4 азот

    ТГФ азот розчин-ль

    NBL

    стирол

    MR311А t> <3

    MR311B

    MR311C

    MS312

    Мал. і. Технологічна схема процесу

    a GA403

    Побудована інформаційна структура дає можливість виділити параметри системи отримання ДСТ, спостереження за якими дозволить з високою вірогідністю віднести поточний стан системи до одного з класів станів, скласти прогноз зміни стану і видати ради або керуючий вплив.

    Програмний комплекс системи прогнозування

    Розробка системи прогнозування передбачає створення програмного комплексу ідентифікації аварійної ситуації (рис.3), ключовим елементом якого є модуль роботи з нечіткими множинами.

    Модуль роботи з нечіткими множинами включає в себе (рис.4):

    - Блок приведення змінних стану до нечітким множинам.

    - Блок вироблення рішення.

    - Блок відображення вихідних нечітких множин в значення керуючого впливу або ради.

    Даний модуль дозволяє використовувати в якості платформи виконання системи контролери і ЕОМ під управлінням процесорів з бінарної логікою, тобто використовувати нечітку математику на технічних засобах, які не мають її апаратної підтримки.

    База знань, що є лінгвістичної моделлю прийняття рішень, являє собою

    безліч нечітких правил R (), до = і, до N, виду

    ґxi це Ai) AND x2 це a2) ^ v .. AND xn це A1) j

    ґyi це Bi AND y2 це b2) ^

    R (k): IF

    THEN

    ... AND ym це Bn

    де

    N

    кількість нечітких правил,

    кі безлічі

    B1

    A) з X з R, i = І,

    нечіткі множини

    B) з Yj з R, j = i,

    xi, x2,

    A) -

    n;

    m;

    нечет-

    , ЛП - вхідні змінні лінгвістичної моделі (температура реактора, тиск в реакторі, тиск азоту в завантажувальних трубках і т.д.);

    Реактор МЯ.311А

    завантажувальні трубки

    КМ304А, КМ307А,

    КМ306А, КМ305

    Завантажувальні ємності --М8303, М83Ш, -

    М8301, М8317

    Мал. 2. Структура процесу отримання ДСТ

    мішалка СА307А

    Температура, тиск, ур

    ЕОтсіїсіі и ^ аїч ^ ла і \ ^ 30220

    Мал. 3 Загальна структура системи ідентифікації аварійної ситуації

    Рівень в трубках

    Тиск в ємностях

    Включена / вимкнений;

    Відкритий / закритий, давлен

    Відкритий / закритий, давлен

    Відкритий / закритий

    Насоси лінії циркуляції

    Включений / виключений

    Мал. 4. Структура модуля нечіткого управління

    У1, У2, до, ут - вихідні змінні лінгвістичної моделі (ступінь близькості до аварійної, передаварійній ситуацій, відхилення від технологічного процесу).

    Символами X :, I = 1, к, П і

    yj • J = V

    Ш позначені відповідно про-

    ласті визначення вхідних і вихідних змінних.

    Оскільки конкретні правила

    R (\ к = 1, к, N пов'язані між собою логічним оператором «АБО» і виходи

    У1, у2, до, ym взаємно незалежні, то можна використовувати нечіткі правила зі скалярним виходом в формі

    ^ X1 це a1 AND x2 це Л \ ^

    R (к): IF

    до AND xn це Ar

    THEN (y це Вк) де Вк з Yj з R і до = і,

    1 J

    N.

    Кожне правило виведення складається з частини IF, званої посилкою, і частини THEN, званої наслідком. Посилка правила містить набір умов, тоді як наслідок містить висновок. змін-

    ні x

    = (

    x

    1-2, до, ХП) і у можуть приймати як лінгвістичні (наприклад, «малий», «середній», «великий»), так і числові значення. Якщо ввести позначення

    ) і

    X

    X и x X 2 x до x Xn,

    Лк = Л \ х Л \ х до х Лкп,

    то правило виведення можна представити у вигляді нечіткої імплікації

    r (1)

    : A1 ^ Вк, до = і, >(К)

    N.

    Правило ^ також можна інтерпретувати як нечітке відношення, визначене на безлічі X X У, тобто Е ^ к) З X X У - це нечітка множина з функцією приналежності

    ^ Р (к) (Х, У) = Ц Лк ^ Вк (x, У).

    При проектуванні модулів нечіткого управління слід оцінювати достатність кількості нечітких правил, їх несуперечливість та наявність кореляції між окремими правилами.

    Для розроблюваної системи прогнозування в результаті аналізу можливості виникнення ситуацій з комбінаціями параметрів, що призводять до аварійної ситуації, була створена база знань.

    У базі знань були описані правила виду:

    а) Якщо (Час = Початок полімеризації бутадієну і Температура полімеризації бутадієну = Норма), то (Близькість до аварійної ситуації = Середня), - опис ситуації (Вихід температури на нормальний рівень раніше очікуваного часу. Можливе збільшення швидкості течії реакції), рада оператору ( відкрити клапан ІУ30270 подачі стиролу).

    б) Якщо (Час = Початок полімеризації бутадієну і Температура полімеризації бутадієну = Істотно вище норми), то (Близькість до аварійної ситуації = Дуже висока), - опис ситуації (Перевищення максимально допустимої температури в реакторі МЯ311Л. Дуже висока ступінь бли-

    Зост до аварійної ситуації), рада оператору (Від- з завантажувального трубки КМ304А).

    крити клапан ІУ30200 для подачі гасителя реакції Фрагмент бази знань представлений на рис. 5.

    ^ База знань Єві

    Кількість правил 112

    N правила | м2 - Тиск | хз | Час || х5 - Температура (полібутадієн) |||| х9 - Рівень КМ304Д ||| х12 - Тиск азота11111 | | У | Близькість до аварійної сітуацш |

    1 Чи не впливає Полімеризація бутадієну Н Норма Чи не впливає Чи не впливає Дуже низька

    2 Чи не впливає Полімеризація бутадієну НН Істотно нижче норми не впливає Чи не впливає Дуже низька

    3 Чи не впливає Чи не впливає Чи не впливає Чи не впливає Норма Норма Вище норми Істотно вище норми Істотно вище норми Полімеризація бутадієну НН Незначно нижче норми не впливає Чи не впливає Низька

    4 Полімеризація бутадієну НН Норма Чи не впливає Чи не впливає Середня

    5 Полімеризація бутадієну НН Незначно вище норми не впливає Чи не впливає Висока

    Є Полімеризація бутадієну НН Істотно вище норми не впливає Чи не впливає Дуже висока

    7 Чи не впливає Незначно вище норми Істотно НН Чи не впливає Низька

    8 Чи не впливає Істотно вище норми не впливає Висока

    Е Чи не впливає Незначно вище норми не впливає Середня

    10 Чи не впливає Істотно вище норми не впливає Дуже висока

    11 Чи не впливає Істотно вище норми Істотно НН Дуже висока

    12 Істотно вище норми не впливає Істотно вище норми Істотно НН Істотно НН Дуже висока

    II < >1

    Мал. 5. Фрагмент бази знань

    Система прогнозування з нечіткою логікою оперує нечіткими множинами. Тому кін-

    Конкретні значення X

    = {Х '

    X

    - \ Т

    X,

    вхідного сигналу модуля нечіткого управління підлягає операції приведення в нечітку форму, в результаті якої йому буде порівнювати нечітка множина А з X = X! х X 2 х ... х ХП.

    Нечітке безліч А 'подається на вхід блоку вироблення рішення (див. Рис. 4).

    За результатами аналізу небезпечних факторів системи отримання ДСТ з переліку глобальних змінних (рис.2) виділені критичні змінні, представлені на рис. 6.

    Для кожної з змінних, що характеризують стан системи, були описані криві ступенів належності, використовуючи які система прогнозування являє аналогові параметри у вигляді нечітких множин.

    Приклад редагування ступенів належності змінної вхідного вектора станів представлений на рис. 7, де зображено вікно редактора лінгвістичної змінної зі своїми нечіткими змінними Істотно нижче норми, Незначно нижче норми, Норма, Незначно вище норми, Істотно вище норми, і таблиці вузлових точок завдання їх кривих приналежності. Криві функцій приналежності відображаються на графіку в нижній частині вікна.

    Аналогічним чином задаються функції приналежності для вихідної змінної системи прогнозування - близькість до аварійної ситуації (рис. 8).

    Системі прогнозування аварійних ситуацій потрібно модуль прийняття рішення для розпізнавання образу поточної ситуації і зіставлення його з еталонними аварійними ситуаціями. Крім того, модуль прийняття рішень позволя-

    ет виробити рада оператору і керуючий вплив для системи отримання ДСТ.

    Припустимо, що на вхід блоку вироблення рішення подано нечітка множина

    А 'З X = XІ X X2 X до ХП. На виході цього

    блоку також з'явиться відповідне нечітке безліч. Розглянемо два випадки, яким будуть відповідати різні методи перетворення цієї множини в чітку форму.

    лінгвістичні змінні

    Температура (Ініціація)

    тиск

    Температура (полістирол) Температура (полібутадієн) Рівень КМ306А (співкаталізатор) Рівень КМ305А (Каталізатор) Рівень КМ307А (поєднуючи. Агент) Рівень КМ304А (Гасить, реакції) Рівень в реакторі М ешалка БА307А

    Тиск азоту високого тиску Стан насосів циркуляції тиск азоту низького тиску Низький тиск в МБ303 Низький тиск в МБ308 Низький тиск в МБ301 Низький тиск в МБ317 Близькість до аварійної ситуації

    Додати I Видалити I

    хз - лінгвістична змінна вектора стану "Час"

    хз = {Ь31, Ь32, ЬЗЗ, Ь34, Ь35, Ь36, Ь37, Ь38, Ь39, ЬЗЮ,

    Ь311, Ь312, Ь313, Ь31 А, Ь315, Ь316, Ь311, Ь318} =

    = {Завантаження розчинника НН, Завантаження розчинника Н, Завантаження розчинника ВН, Завантаження ТГФ НІ, Завантаження ТГФ Н, Завантаження ТГФ ВН, Завантаження каталізатора. Завантаження стиролу. Полімеризація стиролу НН, Полімеризація стиролу Н, полімеризація стиролу ВН, ТаймерСЛ, Подача бутадієну. Полімеризація бутадієну НН, Полімеризація бутадієну Н, полімеризація бутадієну ВН, Таймер02. Завантаження поєднує агента}

    Мал. 6. Список критичних змінних процесу отримання ДСТ

    Мал. 7. Формування змінної вхідного вектора станів

    4 ^ Редактор лінгвістичної змінної -

    Рис.8. Вихідна змінна

    випадок 1.

    На виході блоку вироблення рішення отримуємо N нечітких множин Вк З У .

    Умова х = (х1, х2, ..., хп) т це А 'А' = А1 х А2 х к. Х Ап

    Імплікація Я (КУ: Ак ^ Вк, к = 1, к, N Ак = Ак х А2 х до х АКП

    Висновок у етоВк, к = 1, к, N

    Нечітке безліч Вк визначається композицією нечіткої множини А і відносини К (к), тобто.

    В к = А про (А ^ В к) к = 1, к, N.

    випадок 2.

    На виході блоку вироблення рішення отримуємо одне нечітке безліч Вк З У .

    Умова X = (х1, х2, к., Хп) т це А 'А' = А1 х А2 х до х Ап

    Імплікація иЯ (КУ, Я (КУ: Ак ^ Вк к = 1 Ак = Ак х а2 х до х Ак

    Висновок у це В '

    При використанні композиційного правила виведення отримуємо

    N . ,

    В '= А'о і Я (к) = А'оЯ;

    к = 1

    N

    >(К)

    де Я = і Я

    к = 1

    Висновок по даній схемі є результатом композиції посилки А 'і правила (відносини)

    Я.

    Крім композиційного правила виведення в системі прогнозування аварійних ситуацій реалізовані ситуаційні вирішальні правила:

    - Ситуаційне з еталонними значеннями, рівними одиниці.

    - Ситуаційне з еталонними значеннями, що задаються оператором.

    - Ситуаційне з еталонними значеннями, що задаються кривими еталонних ступенів належності.

    Ситуаційні правила виведення грунтуються на тому факті, що однакові стану системи відображають одні і ті ж закономірності її роботи. Отже, зіставивши поточні значення параметрів з тими, які зафіксовані в уже відомої експериментально отриманій вибірці, і знайшовши близьку ситуацію, можна, відповідно до

    мірою близькості ситуацій, дати оцінку значення даного вихідного параметра системи.

    На виході блоку вироблення рішення формується або N нечітких множин Вк з функціями приналежності (у), к = 1, 2, ..., N, або

    одне нечітке безліч В 'з функцією приналежності / ІВ' (у). Постає завдання відображення нечітких множин Вк (або нечіткої множини В ') в єдине значення у е У, яке представляє собою керуючий вплив, що подається на вхід об'єкта.

    Якщо на виході блоку вироблення рішення

    формується N нечітких множин Вк, то значення у е У можна розрахувати за допомогою різних методів [2].

    1. Метод перетворення за середнім центру. Значення у розраховується за формулою N

    N I \ вк (к)

    к = 1

    де ук - це точка, в якій функція / ів1 (у) приймає максимальне значення, тобто.

    I Bk (Ук) n max | Bk (У).

    B

    т-.до

    y

    Точка у називається центром нечіткого

    до

    безлічі В .

    2. Метод перетворення за сумою центрів. Значення у розраховується наступним чином:

    N

    - y к = 1

    У = ---------- N-

    jS I (У) * У

    У к = 1

    Якщо вихідне значення блоку вироблення рішення є єдине нечітку множину В ', то значення у можна визначити із застосуванням наступних двох методів.

    3. Метод центру ваги. Значення у розраховується як центр ваги функції приналежності Цв (у), ті.

    j УІB '(ууу

    y ~ Y

    jl B '(У Уу

    Y

    за умови, що обидва інтеграла в наведеному вираженні існують.

    4. Метод максимуму функції приналежності. Значення у розраховується відповідно до формули

    V Б '(у) = suP V Б' (у),

    yeY

    за умови, що ц Б '(у) - це унімодальне функція.

    Модуль видачі дає поради і керуючого впливу тісно пов'язаний з модулем прийняття рішення і базою знань. Відповідно до вибраного вирішальним правилом, модуль видачі рішення проводить розрахунок числового значення вихідної змінної, а з пошуку спрацював правила бази знань, формується опис аварійної ситуації, а також рада оператору.

    База знань з описами аварійних ситуацій і порадами оператору представлена ​​на рис. 9.

    База знань

    ПОЗА

    Кількість правил [ТУ

    N правила? Писання Рада

    1

    2

    3

    4 Вихід температури на нормальний рівень раніше очікуваного часу. Можливе збільшення скорос Відкрити клапан І_ІУ30270 подачі стиролу.

    5 Перевищення температури в реакторі МП311 А. Висока ймовірність виникнення аварії. Відкрити клапан Т \ / 35040 подачі води в сорочку реактора

    Б Перевищення максимально допустимої температури в реакторі МЯ311 А. Дуже висока ймовірність Відкрити клапан №30200 для подачі гасителя реакції з завантажувального тр

    7 Чи не завантажений гаситель реакції. Температура в реакторі незначно вище норми. Завантажити гаситель реакції в трубку КМ304Д. При неможливості загру

    8

    Е

    10 Перевищення температури і тиску в реакторі МВЗІ1А Відкрити клапан подачі гасителя реакції №30200

    11 Перевищення температури і тиску в реакторі МІ311А. Зниження тиску азоту високого тиску Відкрити клапан подачі азоту 1_1У30180 вручну.

    12 Аварія. Значне перевищення як тиску, так і температури в реакторі. Неможливість заме * сНІЯЛІВТ

    < >

    Мал. 9. Фрагмент бази знань, що містить опису аварійних ситуацій і поради оператору

    Експериментальна перевірка системи

    Для перевірки працездатності розробленої системи прогнозування була створена модель поведінки обладнання та зміни параметрів об'єкта з плином часу.

    Після старту емуляції процесу починається циклічний розрахунок параметрів системи отримання ДСТ, далі ці параметри передаються на вхід лінгвістичної моделі прогнозування аварійних ситуацій з метою визначення класу поточного стану об'єкта.

    Емуляція руху координати системи «Температура» представлена ​​на рис. 10.

    Математичний апарат розпізнавання, що є в розпорядженні система прогнозування, дозволяє визначати з високою точністю клас поточного стану системи отримання ДСТ, але основною метою розробки системи прогнозування є випереджаюче визначення руху параметрів технологічного об'єкта до критичного стану (аварійному або передаварійному) і видача керуючого або дає поради впливу, що забезпечує безаварійність виробництва.

    Мал. 10. Графік зміни температури в реакторі МЯ311Л.

    Для проведення стрес-тесту, який перевіряє якість визначення поточної ситуації, в систему прогнозування був доданий діагностичний блок, свідомо приводить модель технологічного об'єкта до аварійної ситуації (комбінація перевищень температури і тиску в реакторі через деякий час «плавання» параметрів реактора в допустимих технологічних межах). Система прогнозування аварійних ситуацій повинна забезпечити видачу повідомлення про наближені-

    ванні до аварійної ситуації якомога раніше з метою забезпечення тимчасового запасу для проведення заходів щодо усунення несправності або зміни ходу хімічної реакції полімеризації.

    Результат розрахунку вихідної змінної системи прогнозування «Близькість до аварійної ситуації» в залежності від параметрів «Тиск в реакторі МЯЗПА», «Температура в реакторі

    МЯЗПА »,« Час від початку реакції »представлено на рис. 11.

    Р, кПа 800

    700

    600

    500

    400

    Т, оС 120

    100

    80

    80

    аварія 1

    0.8

    0.6

    0.4

    0.2

    Тиск в реакторі N113311А

    5 10 15 20 25 30

    Числове значення міри близькості до аварійної ситуації

    уЬредаварііная '? авари ^ ситуація • ч \ чч \ ча \

    1 + 1

    10

    15

    20

    25

    30

    35

    40

    1 хв

    Мал. 11. Графіки зміни вхідних змінних «Температура», «Тиск» і вихідної змінної «Близькість до аварійної ситуації»

    Як видно з графіка, система прогнозування в точці з часовою міткою 1 = 16 хв визна-

    лила високу ступінь близькості до аварійної ситуації (більше 0,6), але потім, внаслідок зниження тим-

    ператури, навіть на тлі зростання тиску, система прогнозування знизила оцінку близькості стану до виникнення аварійної ситуації до значення 0,4. У точці з часовою міткою 1 = 25 хв температура плавно повернулася до значення, рівного в точці 1 = 16 хв, і система прогнозування попередила оператора про рух параметрів системи до аварійного стану (зростання близькості поточної ситуації до аварійної від значення 0,4 до 0, 7 в тимчасовому інтервалі 23 ... 25 хв.). Слід зазначити, що параметри системи отримання ДСТ в цьому інтервалі ще знаходяться в технологічно допустимих рамках, але система прогнозування за наявними описами еталонних ситуацій та руху параметрів дозволила заздалегідь видати операторові випереджаюче повідомлення про близькість поточної ситуації до аварійної. Зростання значення вихідної змінної системи прогнозування лише підтверджує рух процесу виробництва ДСТ до критичного стану.

    З метою моделювання роботи системи прогнозування на цьому етапі не було зроблено ніяких дій щодо запобігання аварійної ситуації (в нормальному режимі система прогнозування видасть рада про відкриття клапана ІУ30200 для зливу гасителя реакції з трубки КМ304Л). В результаті зростання тиску в реакторі з 650 до 660 кПа (максимум - 720 кПа) і зростання температури в реакторі зі 107 до 110 ° С (максимум - 115 ° С) в тимчасовому інтервалі 25.32 хв система прогнозування збільшила ступінь близькості поточної ситуацію до аварійної до 0,9, що підтверджується наближенням параметрів системи отримання ДСТ до максимально допустимим.

    Відзначимо, що на інтервалі 25.32 хв типові промислові засоби протиаварійного захисту ще не вступають в дію і не здатні завчасно виробити керуючий вплив, що утримує процес в допустимої області. Введення в дію цих коштів на інтервалі 32-35 хв запобігають виникненню аварійної ситуації, але ціною припинення нормального протікання технологічного процесу.

    Використання методів розпізнавання поточної ситуації за допомогою експертних систем прийняття рішення (Еспрі) в цілому, і системи прогнозування аварійних ситуацій зокрема, дозволило не тільки заздалегідь виявити наближення до аварійної ситуації, а й дало значний виграш у часі, необхідний для розгортання заходів запобігання аварійних ситуацій . Крім того, навіть на етапі «нормального» функціонування системи отримання ДСТ, Еспрі в змозі визначити приналежність поточного стану технологічного об'єкта до певного класу можливих станів, що дозволяє вести повноцінні контроль і діагностику технологічної системи.

    література

    1. Ткалич С. А. Діагностичні експертні системи безаварійного керування технологічними процесами // Вісник Воронезького державного технічного університету, 2007, №5. С. 38-43.

    2. Рутковська Д., Піліньскій М., Рутковський Л. Нейронні мережі, генетичні алгоритми та нечіткі системи. - М .: Гаряча лінія - Телеком, 2005. - 452 с.

    Воронезький державний технічний університет

    LINGUISTIC SYSTEM OF FORECASTING EMERGENCIES IN MANUFACTURE SYNTHETIC RUBBERS

    S.A. Tkalich

    The linguistic model of decision-making of system forecasting emergencies for process of polymerization synthetic rubbers is considered. Results of check serviceability of the expert system based on this model are resulted.

    Key words: emergency, forecasting, linguistic model, expert system.


    Ключові слова: АВАРІЙНА СИТУАЦІЯ /ПРОГНОЗУВАННЯ /ЛІНГВІСТИЧНА МОДЕЛЬ /ЕКСПЕРТНА СИСТЕМА /EMERGENCY /FORECASTING /LINGUISTIC MODEL /EXPERT SYSTEM

    Завантажити оригінал статті:

    Завантажити