Введение к работе
Актуальность проблемы. При настройке технологических процэссов на оптимальный режим работы и создании систем автоматизации управления такими процессам;! все большео значение приобретают чзтода экспериментальной идентификации, ос спсчквзкаие решениэ экстремальных 'задач оптимизации и прогнозирования в условиях неопределенности структури модоли и ограниченного объема экспериментальных данных. При этом возникает ситуация, когда наряду с управляемыми переменными в модель иссло;-дуемого процесса или явления необходимо вк-вчать переменные, которые исследователь моа^т только измерять, ко не управлять. Большинство таких объекх-оЕ представляет собой сложные уникальные системы, подвергающиеся постоянному воздействию с ча&шх сопутствующих факторов. Методы экспериментальной идентификации позволяют находить оптимальные условия протекания технологических процессов непосредственно на объекте без чспользования аналитических зависимостей показателя качества от управляв лх факторе^ и при неточных измерениях выходных величин.
К числу твхнологичес лх процессов над такими объектами относятся: процессы с неоднородным сырьем в химической технолог.'ш, в частности процессы электролитического осаждения защитных покрытий v детали различных механизмов, технологические процессы в сельском хозяйс ве,' процессы очистки загрязненных вод и т. д.
Задо<ш идентифг'чцик и оптимизации реальных технологических процесові требует разумного распределения экспериментальных зат-^
рат, планирования эксперимента к эффективной обработав получэнках данных, что позволяет наиболее полно использовать кмекциеся, ро-сурск и значительно подаять эффективность те хне логического, процесса. В то же время вопросы планирования эксперимента при надячий сопутствующих случайных факторов, так " ізиваешго активно -пассивного эксперимента при неизвестной структуре моде-я объекта, разработаны ато недостаточно. Наличие случайно меняющихся факторов в э; jn. :.;;:.:экте. и неопределенно.гь структуры модели требуют своих критериир оптимальное.л и иной методики плакировании экс-' перимента.
Цель, л и с с е р т а ц и и. Разработка и исследование _' методики экспериментальной идентификации л оптимизации технологических процессов ппи наличии случайных сопутствущих факторов и неопределенности структуры модели.
Методы исследования. Методы теории вероятностей, математической статистики, метода теории матриц и математического моделирования, метода оптимизации технологических процессов в машиностроении, теоретические положения технологии нанесения покрытий.
Научная новизна.
-
Сформулированы задачи идентификации технологических процессов, характеризующихся наличием случайно.изменяющихся факторов, при ограниченном объеме экспериментальных даних л неонре-деленности структуры модели.
-
Получены аналиткческиї» п^виг'кмостм и кселі:дон-:-.іія сюЯетъа критерия 0 - оіітимально^ :и ь сродаем качества плана ь^с::^р;'лю;-.;-а при идентификации и прогнозировании техноло^ичос^'О! о процесса при
- б -
наличии случайных сопутствукмдас факторов.
-
Разработан .чсдафицированный метод случайного поиска, с помощью которого райони задачи сравнительного йнелизь и построения плана эксперимента при идентификаций технологических процессов, которые вкягачяют -южные зависимости от случайных сспутст-в„ адих факторов.
-
Определены условия, при которых для обобщенного критерия качества процесса идоигифйкацйи в смысле среднекьадратичосксй ошибки прогноза для сг-екции моделей из класса, включающего случайные) сопутствующие факторы, необходимо с роить специальные планы активно-пассивного эксперимента.
Практическая ценность. Создана методике идентификации технологических процессов, хараи.еризувдихся наличием случайных сопутствующих факторов. Получены услокия, при которых необходимо строить специальные планы эксперимента, отличающиеся от супдествукщих. Раз, іОотан алгоритм и составлена про-і-радма для ЭВМ на основании ?лодифицироі.аННоґо ыеа да случайного поиска построения специальных планов эксперименте для регрессионных моделей, содержащих сложные зависимости от сонутствущкх случайных переменных» распределенных по нормальному Закону» Предложенный метод кокет быть распространен на широкий клвсіс моделей т хнологическах процессов, содержащих аависимости от случайных сопутствуй.лх переменных, законы распределения кот-pax отличны от . рольного. Разрабо' іна процедура моделирования для селекции моделей из .ласса» включающего случгі";;ив сопутствующие п< именныеt і :Зволяидая „рашивать v синтезировать новые a am эксперимента.
Реализация р є з у л ь т.з ,т о в работы. Разработанная в диссертации методика экспериментальной оптимизации и исследования процессов птв^ наличии, случайных..сопутствущих факторов была использована в гальваническом цеха-.Jf 5 Севастопольского судоремонтного завода " Югрыбсудорбыиг "при идентификации процьоса злектролитического нанесения защитного покрып..<_ на ДОЇЗДИ СУДОЕЫХ изх&а.'змов.
к п р ', .'. .і ц и я р в з у л ь і а т о в р а б :о т и. Со-новные полоі^ния дассортаци.. докладывались на: . копирелкйй " Вклад-молодых.ученых и специалистов в ускорение научно;- технического прогрессе и интенсификацию няродного хозяйства "{ Оэвйс-. тополь, 1939 ); Всесоюзной 10 научней конференции " Планирование и автоматизация эксперимента в научных исследованиях " .{ Москва, 1992 ); Всесоюзном семинаро " Инструментальные.. средства для построения экспартных систем " (Севастополь, 1992 ): Международном семинаре " Экспериментально - статистическое моделирование и оптимизация в материаловедении " ( Одесса, 1993 ).
Публикации. По результатам выполнении! исследований опубликовано семь работ.
Объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения, содержит 7 рисунков, 12 таблиц, список литературы из 103 наименований.