Методология управления показателями качества продукции в технологиях метизного производства на основе моделей с элементами нечеткой логики (15.02.2010)

Автор: Корчунов Алексей Георгиевич

В первой главе дана классификация металлических изделий, рассмотрена структура показателей их качества, проанализированы особенности архитектуры технологических процессов метизного производства, обобщены материалы по математическим методам управления показателями качества металлических изделий в ходе обработки.

Технологический комплекс производства металлических изделий представляет группу взаимосвязанных и взаимодействующих технологических процессов, осуществляющих глубокую переработку продукции черной металлургии. К числу базовых технологических процессов, формирующих показатели качества металлических изделий, относятся технологии горячей и холодной обработки металлов давлением, термической, химико-термической и резцовой обработок. Специфической особенностью обработки в технологиях метизного производства является значительная немонотонность и разнонаправленность пооперационного изменения значений показателей качества металлических изделий. В ходе обработки показатели качества готовых металлических изделий формируются на протяжении всего процесса обработки и технологически наследуются от предшествующей операции к последующей. При этом под технологическим наследованием понимается явление переноса (передачи) показателей качества металлических изделий от предшествующих операций к последующим.

При решении задач по обеспечению заданного уровня качества продукции при разработке новых и совершенствовании действующих технологических процессов обработки четвертого передела эффективно использовать основные положения теории технологического наследования и, в частности, методологию определения и анализа неблагоприятных наследственных связей, инициирующих несоответствия по качеству производимой продукции.

Среди основных мероприятий, направленных на подавление развития или устранение неблагоприятных наследственных связей в технологиях метизного производства, можно выделить: совершенствование режимов обработки без изменения предназначения операций; определение места «технологических барьеров» в процессе производства; смена основного рабочего хода процесса; определение рационального сочетания и последовательности включения в технологию производства операций, реализующих методы обработки различной физической природы.

Управление показателями качества металлических изделий в технологических процессах можно классифицировать на перспективное и оперативное. Под перспективным управлением понимается прогнозирование количественных значений показателей качества металлических изделий в зависимости от значений параметров управления (технологических факторов) до реализации процесса обработки. Под оперативным управлением понимается управляющее воздействие в виде изменения значений параметров управления, которое определяется после реализации процесса обработки с целью устранения величины отклонения значения показателя качества и приведения его к заданному уровню.

Для успешного решения задач по управлению показателями качества при реализации технологических мероприятий необходимо иметь математические модели, формально описывающие взаимосвязи между параметрами управления процессом обработки и показателями качества изделий. Однако в реальном масштабе времени значительная часть информации, необходимой для их математического описания, существует в форме представлений или пожеланий экспертов. Проблемы получения всей необходимой для управления показателями качества информации и построения таких моделей значительно усложняются для многооперационных технологических процессов, реализующих обработку с использованием методов различной физической природы, и связаны с большими сложностями, финансовыми и временными затратами, особенно при разработке новых процессов и совершенствовании технологических режимов в условиях действующего производства. В свою очередь, это усиливает неопределенность достижения требуемого уровня значений показателей качества. При этом основным источником неопределенности является нечеткость или расплывчатость информации, которая определяется не только отношениями между параметрами управления и показателями качества изделий, но и деятельностью человека – лица принимающего решения (ЛПР).

В условиях нечеткости и расплывчатости информации математические модели управления показателями качества продукции, разработанные на основе детерминированных или случайно-вероятностных подходов, не приносят желаемого результата.

В настоящее время стремительно развиваются методы математического моделирования на основе теории нечетких множеств, позволяющие преодолевать трудности, связанные с качественным характером, а также неполнотой и расплывчатостью информации. Теория нечетких множеств опирается на предпосылку о том, что элементами мышления человека являются не числа, а элементы некоторых нечетких множеств, для которых переход от "принадлежности" к множеству - к "непринадлежности" не скачкообразен, а непрерывен. Впервые такой подход был предложен американским математиком Л. Заде в 1965 г. и предназначался для формализации неточных понятий, анализа и моделирования систем, в которых участвует человек. Это привело к появлению математического аппарата для разработки моделей управления на основе нечеткой логики, отличительной особенностью которых является возможность использования нечетких и лингвистических переменных.

Применительно к задачам управления показателями качества продукции в технологиях метизного производства такой подход имеет следующие преимущества:

1. Возможность быстрой разработки модели по логическим правилам на малых объемах статистической информации с последующим усложнением ее функциональности, адаптации и обучения по результатам анализа управления.

2. Возможность обобщения и преобразования к единой форме в виде функций принадлежности и использования при управлении неоднородной информации (детерминированной, интервальной, статистической, лингвистической) о технологических режимах обработки, областях их допустимости, эффективности и предпочтительности одних режимов перед другими с точки зрения обеспечения требуемого уровня показателей качества продукции. Обработка особого типа информации – знаний.

3. Представление параметров процесса управления показателями качества в виде лингвистических переменных, а их взаимосвязи в виде логических правил управления, позволяет описать свойственный человеку качественный процесс решения задачи при оценке предпочтительности режимов обработки. Модель более проста для понимания и реализации.

4. Значительно сокращается время и объем вычислений. Открытость архитектуры модели позволяет легко вносить дополнения и изменения.

5. Решение задач по управлению показателями качества на основе моделей с элементами нечеткой логики соответствует гибкой стратегии адаптивного приближения при сохранении необходимой точности результата. При этом необходимость в целевых функциях и решении задач оптимального управления отпадает.

На современном этапе развития важнейшей особенностью жизнеспособности теоретической концепции является ее реализация и поддержка в соответствующих программных продуктах. Появление специализированного программного обеспечения, ориентированного на решение задач моделирования с использованием теории нечетких множеств и нечеткой логики свидетельствует о том, что предлагаемый подход может и должен быть эффективно использован для решения задач управления показателями качества продукции в технологиях метизного производства.

В связи с вышеизложенным математический аппарат теории нечетких множеств и нечеткой логики принят в данной диссертационной работе за базу при разработке методологии создания и применения математических моделей управления показателями качества металлических изделий.

Вторая глава посвящена разработке методологии создания и применения математических моделей с элементами нечеткой логики для управления показателями качества продукции в технологиях метизного производства.

Предложена и разработана последовательность структурной и параметрической идентификации математических моделей с элементами нечеткой логики для управления показателями качества металлических изделий применительно к технологическим процессам метизного производства (рис.1).

Рис.1. Схема разработки математической модели с элементами нечеткой

логики для управления показателями качества металлических изделий

Для осуществления структурной идентификации модели была формализована необходимая процедура задания параметров управления технологическими процессами обработки и показателей качества металлических изделий в виде нечетких и лингвистических переменных.

Нечеткая переменная определяется как кортеж:

Лингвистическая переменная формализуется следующим образом:

, осмысленное содержание посредством формирования соответствующего нечеткого множества.

При структурной идентификации модели общее количество входных и выходных лингвистических переменных, их наименование, определение для каждой лингвистической переменной количества и наименований термов, а также задание для них универсумов, обуславливается конкретной задачей по управлению показателями качества в процессах технологической обработки. Под входными переменными модели понимаются параметры управления процессом обработки, а выходные переменные соответствуют параметрам состояния или показателям качества изделий. Важным вопросом на этом этапе является выбор вида функций принадлежности для каждого из термов лингвистических переменных. В связи с этим была выполнена математическая формализация видов функций принадлежности для термов лингвистических переменных, а также изложены рекомендации по их выбору.

С целью формализации взаимосвязи между параметрами управления и показателями качества изделий были предложены математические модели, состоящие из совокупности логических правил управления в виде «если…то», условия и заключения в которых формулируются с использованием лингвистических переменных, характеризующих процесс управления показателями качества продукции.

Структура логического правила «если…то» при управлении показателями качества металлических изделий формализуется выражением:

- вес правила, принимающий свое значение из интервала [0,1].

используются нечеткие лингвистические высказывания относительно значений тех или иных лингвистических переменных, характеризующих параметры управления, параметры состояния, показатели качества изделий, в том числе и составные, соединенные логическими связками «и», «или», «не», а также с использованием модификаторов «очень», «более», «менее» и других. При управлении под условием в ядре логического правила (3) понимаются нечеткие лингвистические высказывания относительно значений лингвистических переменных, характеризующих параметры управления процессом обработки, а под заключением – нечеткое лингвистическое высказывание, соответствующее параметру состояния материала или показателю качества изделий.

Параметрическая идентификация модели осуществляется в два этапа. Первый этап включает определение параметров функций принадлежностей для всех термов лингвистических переменных, формирование логических правил управления «если…то» и определение их весов. Определение параметров функций принадлежностей термов лингвистических переменных на их универсумах осуществляется на основе заранее известного количественного значения выделенного признака в соответствии с семантикой наименований термов. Для входных лингвистических переменных в качестве такого признака выступают значения параметров управления процессом обработки, а для выходных - заданный уровень значений показателя качества, технологические критерии оценки параметров состояния материала и стабильности обработки.

, понимается нечеткое подмножество декартова произведения этих универсумов:

- функция принадлежности нечеткого отношения.

Определение нечетких отношений является центральным звеном в последовательности разработки математических моделей с элементами нечеткой логики. Исходная информация о количественной взаимосвязи между параметрами управления и показателями качества металлических изделий в процессах обработки, необходимая для определения нечетких отношений и формирования логических правил управления «если…то», может быть получена с помощью математического моделирования, путем экспериментальных исследований на натурном объекте или его модели; на основе опыта и знаний эксперта; обобщением сведений из литературных источников; комбинацией указанных способов.

Разработанные правила сводятся в единую базу, которая представляет собой конечное множество отдельных правил, согласованных относительно используемых в них лингвистических переменных, значениями которых выступают нечеткие множества, математически выраженные в виде функций принадлежности, соответствующим параметрам управления, параметрам состояния или показателям качества изделий, и представляется в форме структурированного текста:

Правило_1(R1): если «условие_1», то «заключение_1» (F1);

…. (5)

Правило_n (Rn): если «условие_n», то «заключение_n» (Fn).

Общее количество логических правил в модели зависит от количества значений входных лингвистических переменных, формирующих условия правил, и определяется как декартово произведение на их универсумах.

Совокупность всех логических правил управления в базе (5) формализуется нечетким отношением:

- того логического правила управления базы (5).


загрузка...