Разработка моделей принятия решений с применением методов искусственного интеллекта для задач магистрального транспорта газа

На правах рукописи ШАДРИНА Валентина Вячеславовна РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ЗАДАЧ МАГИСТРАЛЬНОГО ТРАНСПОРТА ГАЗА Специальность: 05.13.17 Теоретические основы информатики 05.13.06 Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Таганрог - 2007 Работа выполнена в Технологическом институте Южного федерального университета в г. Таганроге. Научный руководитель: доктор технических наук, профессор, Финаев Валерий Иванович Научный консультант: доктор технических наук, доцент, Боженюк Александр Витальевич Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор, Глебов Н.А. доктор технических наук, профессор, Ромм Я.Е. Ведущая организация: Ростовский государственный университет путей и сообщений Защита состоится «12» _ноября_2007 г. в 14-20 часов на заседании специализированного совета Д212.208.21 по защите диссертаций при Южном федеральном университете по адресу: пер. Некрасовский, 44, ГСП-17А, 347928, г. Таганрог, Ростовская область, аудитория Д-406. С диссертацией можно ознакомиться в Зональной научной библиотеке ЮФУ по адресу ул. Пушкинская, 148, г. Ростов – на – Дону. Автореферат разослан «11» октября 2007 г. Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор Бабенко Л.К. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы. В настоящее время управление функционированием системы газоснабжения ставит новые технические и экономические задачи, решить которые без развитой системы автоматизированного управления технологическими процессами невозможно. Конечная цель создания автоматизированной системы управления технологическими процессами транспорта газа состоит в повышении эффективности работы газотранспортной системы за счет оперативного планирования, централизованного контроля и управления режимами работы основных технологических объектов газопровода в реальном времени. Оптимальный режим эксплуатации магистральных газопроводов определяется работой компрессорных станций. Процесс транспорта газа следует рассматривать как сложный нелинейный объект, для исследования функционирования которого необходимо применять методы системного анализа, особенно при нечеткости описания факторов объектов. Задача оптимального выбора решений для управления технологическим процессом транспортировки газа является многокритериальной, причем критерии могут быть как количественными, так и качественными. Объектом исследования в диссертационной работе являются математические модели нечеткого ситуационного управления применительно к задачам управления процессом компримирования и транспорта газа на компрессорных станциях, а также методы построения моделей принятия решений для управления технологическим процессом компримирования и транспорта газа на компрессорной станции. Диссертационное исследование в практическом приложении направлено на разработку системных методов и моделей систем принятия решений для управления технологическими процессами транспортировки газа на компрессорной станции при нечетком задании параметров. Диссертационная работа посвящена разработке моделей систем принятия решений для проектирования автоматизированной системы управления процессами сжатия и транспорта газа на компрессорной станции при нечетком задании параметров и критериев процесса, качественном описании сложившихся ситуаций, характеризующих как внешнюю среду, так и объект управления. Это определяет и подтверждает актуальность диссертационной работы. Степень разработанности темы. Существенный вклад в развитие теории искусственного интеллекта внесли такие известные ученые, как Заде Л.А., Мелихов А.Н., Аверкин А.Н., Батыршин И.З., Берштейн Л.С., Борисов Н.А., Дюбуа Д., Сугено М., Тарасов Б.Н., Тэрано Т., Ягер Р.Р. и многие другие. Значительный вклад в решение задач управления магистральным транспортом газа внесли такие ученые, как Александров А.В., Жидкова М.А., Комягин А. Ф., Темпель Ф. Г., Рем Я. Б., Озол С. В., Сергованцев В. Т. и многие другие. Цель диссертационной работы состоит в развитии методов системного анализа, в частности, нечеткого ситуационного управления, применительно к задачам моделирования и разработки систем принятия экспертных решений в системах автоматического управления компрессорными станциями. Основные задачи исследования. Для достижения поставленной цели решены следующие основные задачи: − разработка метода аналитического исследования процесса компримирования и транспорта газа; − разработка структурной схемы и концептуальной модели управления компрессорной станцией; − исследование и разработка методов и алгоритмов классификации ситуаций в интеллектуальных системах принятия решений для управления компрессорной станцией; − разработка программной системы классификации и принятия решений, оперирующей с нечеткой информацией; − разработка модели, позволяющей выбрать оптимальный режим при нестационарном течении газа с помощью метода оптимума номинала. Методы проведения исследования. В диссертационной работе использованы методы системного анализа, методы функционального анализа, теория оптимизации, теория нечетких множеств и теория нечеткой логики, теория представления и использования знаний, теории компьютерного моделирования и программирования, теория построения нечетких ситуационных моделей. В экспериментальных исследованиях применялось моделирование на ЭВМ. Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем: - обоснован и разработан метод аналитического исследования технологических процессов транспорта газа, отличающийся применением метода целеобразования и концепцией моделирования технологических процессов на компрессорной станции, позволяющий применять модели, основанные как на применении методов формализованного представления, так и на методах, направленных на активизацию использования знаний и опыта специалистов; - разработан и исследован метод логического вывода в системе нечетких монотонных высказываний второго рода, позволяющий получать решения, представленные как в четком числовом, так и в нечетком виде на основе сформулированных свойств нечетких множеств; - разработан и исследован метод оптимизации управления технологическим процессом компримирования и транспорта газа на компрессорной станции (КС), отличающийся концептуальным подходом, включающий формулировку задачи нечеткой оптимизации, использование метода оптимума номинала при нечетком задании переменных. Практическая ценность определяется применением полученных результатов в области вычислительной техники и автоматизированных систем управления технологическим процессом транспорта газа. Разработан вариант программного приложения для системы принятия решений управления технологическим процессом на компрессорной станции. Разработанные метод аналитического исследования технологического процесса транспорта газа и метод логического вывода в системе нечетких монотонных высказываний второго рода, могут быть использованы при решении задачи управления компрессорной станцией при нечетком задании параметров и представлении экспертной информации в виде системы нечетких высказываний. Достоверность и обоснованность научных положений, выводов и результатов, сформулированных в диссертации, подтверждается результатами экспериментов на модельных задачах, логическими выводами, программным приложением, публикациями и апробацией работы на региональных, отраслевых и внутривузовских научно-технических конференциях. Реализация и внедрение результатов работы. Результаты работы внедрены в ООО «Кавказтрансгаз», а также использованы при выполнении госбюджетной НИР «Разработка и исследование методов аналитического синтеза интеллектуальных систем принятия решений и многокритериального управления в условиях неопределенности на основе современных информационных технологий», шифр 12152, выполняемой Технологическим институтом Южного федерального университета в г. Таганроге. Кроме того результаты работы использованы в учебном процессе кафедры систем автоматического управления Технологического института Южного федерального университета. Апробация результатов работы. Научные и практические результаты, полученные в диссертации изложены в пятнадцати печатных работах: 7 статей, 8 тезисов докладов, а также использованы при подготовке и чтении лекций, постановке лабораторных работ. Основные результаты докладывались и обсуждались на VI Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов "Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления" (Таганрог, ТРТУ, 2002); на VII Всероссийской научной конференции с международным участием «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения» (Таганрог, ТРТУ, 2004); на V Всероссийской научной конференции с международным участием молодых ученых и аспирантов "Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения" (Таганрог, ТРТУ, 2002); на Международной научной конференции "Информационный подход в естественных, гуманитарных и технических науках" (Таганрог, ТРТУ, 2004); на VII Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления» (Таганрог, ТРТУ, 2004); на III Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление» (Таганрог, ТРТУ, 2005); на Международных научно-технических конференций «Интеллектуальные системы (IEEE AIS’07)» и «Интеллектуальные САПР (CAD-07)» (Дивноморск, 2007). Публикация. По теме диссертационной работы опубликовано пятнадцать печатных работ семь статей, из них двенадцать в соавторстве. Все результаты, представленные в диссертационной работе, получены автором лично. В совместных научных публикациях имеет место неделимое соавторство. Структура и объем работы. Диссертация содержит 158 страниц машинописного текста, включая введение, 4 раздела, заключение, приложение содержит 7 страниц, список источников из 124 наименований, 65 рисунков, 4 таблицы. КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель исследования, научная новизна, практическая ценность работы, основные положения, выносимые на защиту, достоверность и обоснованность научных положений диссертации, апробация работы, кратко рассмотрено содержание разделов диссертации. В первом разделе выполнено содержательное описание процесса транспортировки газа от мест добычи до потребителей. Рассмотрены задачи организации технологического процесса (ТП) на КС. Управление ТП КС состоит в поддержании давления газа на выходе КС в пределах требуемых норм, что обеспечивается изменением скорости вращения валов газоперекачивающих агрегатов (ГПА). Рассмотрена организационная схема управления современной КС. Существует необходимость в рамках автоматизированной системы управления (АСУ) КС разрабатывать и внедрять интеллектуальные системы, позволяющие формализовать и обобщать знания специалистов (технологов-операторов, диспетчеров). Сформулировано определение АСУ КС: SA, R, QR, X, Y, Z, C, CU, T, N, LN>. (1) В определении (1) приняты следующие обозначения: A={ai}, iI={1,2,…,n} – множество элементов АСУТП КС; n   количество элементов; QA – множество свойств элементов; R={rj}, jJ={1,2,…,m} – множество связей между элементами; m   количество связей между элементами; QR   множество свойств связей элементов; Х – вектор входных параметров; Z   вектор выходных параметров; Y – вектор управляющих параметров АСУТП КС; C   цель, совокупность (структура) целей АСУ КС, связанная с требованиями обеспечения экстремальных значений критериев оптимизации функционирования; CU   условия целеобразования, которые рассматриваются как параметры векторов состояний АСУТП КС; T   интервал времени, в течение которого будет существовать АСУТП КС и цели функционирования; N   наблюдатели или лица, проектирующие и обслуживающие АСУТП КС;  LN   язык общения наблюдателей. Рассмотрены информационно-управляющие аспекты при проектировании и определены этапы проектирования АСУ КС. Разработана структура целей АСУ КС. Рассмотрены закономерности целеобразования. Цели и функции процесса транспортировки газа в рамках АСУТП КС связаны с управлением производственными ресурсами и технологическими процессами. Разработана концепция моделирования процессов управления ТП КС. Параметры входных воздействий представим вектором X={X1,X2,…,Xm}, каждая компонента которого может быть либо векторной, либо скалярной величиной. В качестве компонент вектора Y рассматриваются выходные параметры объектов управления. Параметрами вектора Y являются количественные оценки совершаемых действий. Вектор выходных параметров Y={Y1,Y2,…,Yk} содержит значения управляющих сигналов, влияющих на состояние ТП. Управление ТП это перевод параметров вектора Х из точки <Х,t> фазового пространства, в такую точку фазового пространства, в которой будет с известной степенью гарантировано требуемое состояние параметров ТП транспорта газа. Разработка правил перевода из одной точки фазового пространства в другую точку - задача управления ТП транспорта газа, решаемая в значительной степени экспертным путем. В разделе 2 произведен анализ ТП компримирования и транспорта газа для типовой схемы организации КС. Рассмотрены особенности формализации параметров в виде нечетких чисел, нечетких интервалов и лингвистических переменных. Продукционная модель представляет собой результат экспертного опроса технологов-операторов, предоставляющих информацию качественного характера, обобщающая опыт их работы. Выполнено содержательное описание ТП транспорта газа. Разработана структурная схема ТП компримирования и транспорта газа, определены и формально описаны векторы входных и управляющих воздействий, конструктивных параметров (вектор состояний) и выходных параметров ТП. Определено содержание вектора X, формализующего сведения о параметрах технологического процесса: X1 - множество, определяющее давление газа на входе компрессорной станции, причем X1 бессчетное множество, элементы которого x1[x1min,x1max]; Х2 - множество, определяющее температуру газа на входе КС, причем x2[x2min,x2max]; X3i - множество, определяющее давление на входе ГПА, причем x3i[x3imin,x3imax]; Х4i - множество, определяющее давление на выходе ГПА, причем x4i[x4imin,x4imax]; Х5i - множество, определяющее температуру на входе ГПА, причем x5i[x5imin,x5imax]; Х6i - множество, определяющее температуру на выходе ГПА, причем x6i[x6imin,x6imax]; Х7i - множество, определяющее количество оборотов ГПА, причем x7i[x7imin,x7imax], i - количество ГПА. Также определено содержание вектора Z, формализующего данные о параметрах транспортируемого газа, поступающего с компрессорной станции в магистральный газопровод: Z1 - множество, определяющее давление газа на выходе компрессорной станции, причем, z1[z1min,z1max]; Z2 - множество, определяющее температуру газа на выходе компрессорной станции, причем, z2[z2min,z2max]; Z3 - множество, определяющее расход газа, причем z3[z3min,z3max]; Z4 - множество, определяющее количество слитого конденсата, причем z4[z4min,z4max]. Так как управление режимами работы КС осуществляется за счет изменения степени сжатия газа, то есть с помощью изменения скорости вращения валов ГПА, то вектор Y управляющих параметров содержит сведения об управляющих воздействиях на ГПА: Y1 – снизить скорость вращения ГПА; Y2 – увеличить скорость вращения ГПА; Y3 – не изменять скорость вращения ГПА; Y4 – остановить ГПА. Компоненты вектора B конструктивных параметров определяют углеводородный состав и физико-химические свойства транспортируемой среды и определяются, исходя из перечня компонент, определенных в ГОСТ 8.563.3-96. Выполнено формальное задание векторов X, Y, Z, B в виде нечетких интервалов. Необходимость такого задания определяется тем, что объективно представить параметры в виде четких, определенных чисел не всегда возможно. Причины состоят в неучтенных воздействиях, погрешностях приборов измерения. Предложена модель системы управления КС с применением теоретико-множественные описания. Между элементами множеств X и Z и элементами множества Y существует соответствие, являющееся моделью системы управления ТП в виде функции выходов, которое в общем случае может быть представлено в виде: q=<{(X1X2…X7),(Z1Z2…Z4)},(Y1Y2Y3Y4),G>, где G   график соответствия q. Соответствие между элементами множеств X и Z является моделью системы управления ТП в виде функции переходов, которое в общем случае может быть представлено в виде: φ=<(X1X2…X7),(Z1Z2…Z4),F>, где F   график соответствия φ. Разработана нечеткая модель управления на основе степени истинности дедуктивной схемы вывода, позволяющая определять нечеткие значения компонент вектора выходных параметров ТП в зависимости от нечетких значений вектора входных параметров и отличающаяся от известных моделей принятия решений тем, что параметры модели представлены в виде нечетких интервалов, что позволяет более объективно определять оптимальное значение вектора выходных параметров. Нечеткая информация, полученная от эксперта, будет представлять в виде системы нечетких условных высказываний: , . (2) Здесь и множества значений входных и выходных параметров процесса управления, которым соответствуют нечеткие высказывания и , где и    лингвистические переменные, определенные на множествах A и B с базовыми значениями и соответственно. Здесь и  - нечеткие переменные. Используем понятие степени истинности нечеткого правила modus ponens для схемы вывода: (3) Истинностью нечеткого правила для дедуктивной схемы (3) вывода называется величина , где &   некоторая t   норма. нечеткое отображение , определяемое выражением . В качестве t   нормы используется операция min. В качестве решений предлагается выбирать такие значения параметра управления (значение b параметра B), для которых введенная степень истинности Tm.p. достигает наибольшего значения. Для построения модели принятия решений по управлению технологическим процессом КС необходима формализация знаний экспертов. Для функционирования системы экспертами определены входные переменные в виде лингвистических переменных (ЛП), задаваемых наборами: где i   название i   й ЛП; T(i)   терм-множество ЛП i; ХI   область определения каждого элемента множества T(i); G   синтаксическое правило (грамматика), порождающее элементы (j   е переменные) ; M   семантическое правило, которое ставит в соответствие каждой переменной множество . Переменные , составляющие терм-множества лингвистических переменных i, задаются в виде тройки множеств: где  - наименование переменной; ХI* - базовое множество;    подмножество множества ХI;    функции принадлежности, задание которых происходит путем экспертного опроса. На рис. 1 приведен примерный вид функции принадлежности ЛП «Температура газа перед турбиной». Рис. 1. Функции принадлежности ЛП «Температура газа перед турбиной» Экспертная информация представляется в виде таблицы соответствия входных и выходных нечетких параметров для управления ГПА. В табл. 1 столбцы 2, 3, 4 соответствуют эталонной входной ситуации, 5 столбец соответствует принимаемому управляющему воздействию. Таблица 1 № Давление на входе КС Температура газа Скорость оборотов Действие 1 P1 Тг1 V1 h4 2 P1 Тг1 V2 h4 3 P1 Тг1 V3 h3 4 P1 Тг2 V1 h4 … … … … … 25 P3 Тг3 V1 h3 26 P3 Тг3 V2 h1 27 P3 Тг3 V3 h5 Показано, что в случае системы высказываний , соответствующей рассмотренной выше таблице, степень истинности Tm.p. обладает следующими свойствами: Свойство 1. Функция Tm.p. непрерывна и всюду определена на множестве значений H=[hmin,hmax] выходного параметра управления. Свойство 2. Функция Tm.p. достигает своего максимума на подмножестве H0, являющимся интервалом, т.е., . Свойство 3. Диапазон изменения параметра управления «Изменение оборотов вала», совпадает с областью определения XH=[-400,+100] об/мин.

Похожие:

	1. Основные понятия и определения теории анализа и принятия решений... Вводные понятия теории анализа и принятия решений. Области применения. Лицо, принимающее решение (лпр). Альтернативы и критерии в...		В. К. Финн к структурной когнитологии: феноменология сознания с точки... Ки и искусственного интеллекта – полигона экспериментальной проверки научных средств имитации рациональности и продуктивного мышления....
	Рабочая учебная программа теория принятия решений (дисциплина) для специальности Предметом изучения курса является процесс разработки и принятия управленческих решений на базе системной концепции и экономико-математических...		Методические рекомендации по курсу имитационное моделирование подготовки... Цели освоения дисциплины изучение методов и моделей имитационного моделирования и развитие практических навыков решения задач по...
	Рабочая программа учебной дисциплины «Теория принятия решений (дополнительные главы)» Предметом изучения курса является процесс разработки и принятия управленческих решений на базе системной концепции и экономико-математических...		Самостоятельная работа: 76 час. Итоговый контроль: экзамен I. Организационно-методический... Цель дисциплины – познакомить студентов с основными задачами искусственного интеллекта, как области человеческой деятельности
	Научно-исследовательская работа в магистратуре Программа включает как общетеоретические, так и прикладные учебные курсы, связанные с применением математических методов и моделей...		Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение... «Математические методы и модели в экономике» – освоение студентами поиска оптимальных решений задач оптимизации, методов математического...
	Реферат по информатике на тему История и тенденции развития искусственного интеллекта На сегодняшний день проблема исследования ai занимает актуальное место в системе информационных наук. В своем реферате я попытаюсь...		Лекция 11. Прикладная лингвистика. Моделирование языковых процессов.... Прикладная лингвистика — направление в языкознании, занима­ющееся разработкой методов решения практических задач, свя­занных с использованием...
	Модель принятия решения о внедрении erp системы на предприятии Предметом изучения курса является процесс разработки и принятия управленческих решений на базе системной концепции и экономико-математических...		Московский энергетический институт (технический университет) институт... «Стратегическое планирование» в освоении научных основ методологии, моделей, методов и практических инструментов стратегического...
	Программа дисциплины «Принятие индивидуальных и коллективных решений»... Предметом изучения курса является процесс разработки и принятия управленческих решений на базе системной концепции и экономико-математических...		Учебное пособие по дисциплине «Математическое моделирование и теория принятия решений» Общие сведения и основные понятия математического моделирования и теории принятия решений
	Программа «Методы принятия решений». Гу-вшэ, 2010 г. Министерство... Методы принятия решений для направления 010500. 62 "Прикладная математика и информатика" подготовки бакалавра		А. И. Алексеева Пятигорский филиал Северо-Кавказского государственного... Их значимости с точки зрения комплексной оценки эффективности деятельности организации. Определен состав задач принятия решений при...