Содержание к диссертации
I 'ЛАВА Г ПРОБЛЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ 14
1.1. Методы выделения лучших альтернатив по нескольким критериям 16
1.2. Существующее способы моделирования сложных систем 26
1.3. Основные проблемы математического моделирования 37
-
Методы математического моделирования процесса экстракции 38
-
Особенности экстрагирования капиллярно-пористого сырья с клеточной структурой 47
-
Постановка задачи исследования 49
Выводы по первой главе 53
ГЛАВА 2. СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К МОДЕЛИРОВАНИЮ СЛОЖНЫХ
ИЕРАРХИЧЕСКИХ СИСТЕМ 54
-
Понятие сложной иерархической системы 54
-
Построение математических моделей сложных иерархических систем 56
2.3. Построения математических моделей технологических процессов в
условиях количественной неопределенности 64
2.4. Агрегатно-матричный способ представления моделей систем 69
Выводы по второй главе 75
ГЛАВА 3. ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРОЦЕССА
ЭКСТРАКЦИИ КОРНЯ СОЛОДКИ 76
-
Анализ технологической схемы производства экстракта корня солодки.... 77
-
Анализ факторов, влияющих на процесс экстракции корпя солодки 80
-
Построение диаграммы взаимного влияния факторов процесса экстракции корня солодки 97
3.4. Агрегатно-матричное описание взаимосвязей диаграммы взаимного
влияния факторов процесса экстракции корня солодки 100
3.5. Алгоритм выбора оптимального технологического режима при нечетко
выраженных экспертных оценках 115
Выводы по третьей главе 127
ГЛАВА 4, СИСТЕМА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ
РЕШЕНИЙ ДЛЯ ! 1ГСЩЕССА ЭКСТРАКЦИИ КОРНЯ СОЛОДКИ 12S
4.L Выбор способа реализации системы управления 128
-
Современные технологии построения СППР 131
-
Выбор инструментальной среды моделирования 134
-
Алгоритм функционирования СППР 137
-
Структура системы и подсистемы СППР 138
-
Разработка программного обеспечения СППР 139
-
Оценка эффективности применения СППР 144
Выводы по четвертой главе 148
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 149
Библиографический список 151
ПРИЛОЖЕНИЯ 163
Введение к работе
Теория и практика современного системного анализа является основой для решения разнообразных задач, большинство из которых не могут быть удовлетворительно решены в рамках неструктурированного подхода. Одной из таких задач является задача выбора из множества альтернативных вариантов. Подобные задачи, составляющие основу принятия решений как особого процесса человеческой деятельности, возникают в самых различных сферах. Выбор стратегии развития предприятия, новых проектов, рынков сбыта, поставщиков сырья, персонала, методов и режимов обработки сырья — все это примеры задач принятия решений.
Сложность выбора определяется двумя основными факторами. Прежде всего, процесс принятия решений осуществляется п условиях неопределенности. Делая выбор, лицо принимающее решение (JTI (Р) основынает его на последствиях принимаемых им решений, и эти последствия невозможно точно предугадать. Второй фактор связан с многовариантностью возможных решений, при этом по одному критерию более предпочтительным является один вариант, а по другому - другой, иногда диаметрально протишпололшый.
Следует также учитывать, что решение задачи в значительной степени зависит от психологических особенностей человека. Задачи выбора, особенно при наличии значительного количества возмоисных вариантов, находятся на пределе когнитивных возможностей. Как правило, для решения таких задач использу- іоіся различные эвристические приемы. Однако такие эвристики, ліс являясь f теоретически обоснованными, мотут приводить к прот наоречиям и нерациональному выбору. В целом класс таких задач можег быть определен как слабо-формализуемый [123], поскольку требует учета как качественных, так и количественных факторов, причем качественные факторы имеют тенденцию доми-
Наиболее широко задачи выбора оптимального варианта среди множества возможных представлены в различных отраслях промышленности при выборе
технологического режима, обеспечивающего наилучшие условия протекания процесса. Существующие методы решения таких задач строятся на основе математической модели технологического процесса. При этом используемые модели часто не учитывают особенностей процесса для предметных областей различной природы. Учет известных закономерностей (физических, химических, биологических и иных законов) позволяет построить и упростить математическую модель в формальном числовом виде. Однако, рассмотрение микроявлений, лежащих в основе технологических процессов, нередко оказывается затруднительным для получения математической модели, пригодной для практического использования. Кроме того, протекающие в системе микропроцессы, достаточно многообразны и многочисленны, не изолированы друг от друга во времени и в пространстве, наслаиваются друг на друга, что не позволяет оценить их влияние по отдельности.
Ошибки и просчеты при выборе оптимального технологического режима приводят к значительному увеличению материальных и энергетических затрат, неоправданным потерям цепного сырья, уменьшению количества выпускаемой продукции и снижению эффективности процесса в целом. Например, при нарушении оптимальных режимов горения в процессе сжигании попутного нефтяного газа на факеле, происходит увеличение выброса оксидов азота и диоксида серы в 8—10 раз. Скорость химических реакций многих технологических процессов химической промышленности при понижении температуры на ІСГС уменьшается в 2-4 раза. Отклонение технологических параметров от оптимальных резко снижает эффективность применения, а иногда может привести даже к гибели микроорганизмов, применение которых лежит в основе процессов микробиологического синтеза.
В полной мере все проблемы, связанные с выбором оптимального технологического режима, проявляются при автоматизации массообменных процессов. Процессы массообмена широко распространены в химической, пищевой, горнорудной и других отраслях промышленности. Чаще всего используются процессы абсорбции, перегонки, адсорбции, сушки, кристаллизации, растворе- ния, экстракции, В данной работе предлагаемый подход рассмотрен на примере процесса экстращии корня солодки голой (Hlycirrhiza glabra ІД Солодка голая — многолетнее корнеотпрысковое травянистое растение семейства Бобовые. В корнях солодки содержатся [83, 7]: глицирризиновая кислота и ее калиевые и кальциевые соли, 27 различных флавоноидов. Кроме того, в корнях солодки содержатся сахара (до 20%), ічзрькие вещества (до 3%), смолистые вещества (до 4%), крахмал (до 20%), эфирное масло, красящие вещества, аскорбиновая ки-слота? каротин, дубильные и слизистые вещества, яблочная кислота, аспарагин, другие соединения. Целевым компонентом процесса экстракции корня солодки является глицирризиновая кислота, применение которой обусловлено противовирусным, противовоспалительным и иммупомодулирующим дейстнием.
Медицинской промышленностью выпускается большое количество препаратов из корня солодки: экстракт солодкового корня густой, экстракт солод-кового корпя сухой, сироц солодкового корня? эликсир грудной, Глинирам, Ли-квиритоп, Флакарбин, Еисмулоксан, Транспульмин. Экстракты и сиропы из корня солодки широко применяются при изготовлении конфет, пастилы, различных напитков, пива, кваса, газированной воды, в табачной промышленности, а также в металлургии для подавления сернокислого тумана в электролизных ваннах. Пенообразующие свойства корня используют в химической промышленности при производстве смеси для огнетушителей. Некоторые вещества из солодкового корня употребляют для окраски шерстяных и шелковых тканей. Отходы корня после экстракции служат сырьем для изготовления удобрений, богатых азотом и калием, а также для получения пергамента, звуко- и теплоизоляционных плит.
Наибольшее распространение получили методы динамической мацерации и в их числе метод дробной мацерации, который широко распространен на предприятиях малого и среднего бизнеса. Достоинством дробной мацерации являются простота метода и оборудования, относительно простой контроль над ходом технологического процесса. Существующие технологии извлечения и концентрирования приводят к значительным потерям целевых компонентов
7 растительного сырья и изменению химического состава термолабильных веществ.
Вопросы интенсификации процесса экстракции растительного сырья пу-чем выбора оптимального технологического режима на основе учета как количественной, так и качественной информации о ходе протекания процесса до настоящего времени изучены недостаточно. Вследствие этого, существует необходимость исследований, направленных на создание методов математического моделирования технологических систем, а также специальных методов и интеллектуальных систем поддержки принятия решений для осуществления оптимального выбора,
Актуальность проблем принятия решений обуславливает необходимость исследований, направленных на создание методов математического моделиро вания технологических систем, а также специальных методов и компьютерных систем интеллектуальной поддержки принятия решений (СИШТР) для осуще ствления оптимального выбора. Существенные результаты в этой области были получены в работах М, А. Айзермана [18], Л, Заде [35, 71, 71], Р. Л. Кини [80], О. И. Ларичева [88-91], Б. Г. Миркина [120], О. Моргенштерна,
Дж. Фон Неймана [145], В.Д.Ногина, В. В. Подиновского [119], Б. Руа [128], Т. Саати [134], П. Фишберна [144], К, Эрроу [60] и других [1, 4, 8, 139, 141].
Наиболее перспективными в исследуемой области являются методы поддержки принятия решений, которые не требуют обязательного преобразования высказываний ЛІТР в числовую форму или формальные зависимости. Однако существенным недостатком лингвистического описания знаний и обоснования принимаемых решений остается высокая доля знаний, остающихся неиспользованными, В связи с этим весьма актуальной является разработка новых методов, помогающих формализовать имеющиеся знания и предпочтения человека, Такие методы должны брать на себя трудности, связанные с учетом многих критериев, эффективно организовывать диалог с ЛПР и обеспечивать получение и объяснение результата, вызывающего доверие у ЛПР.
Использование систем интеллектуальной поддержки при выборе оптимального технологического режима при управлении технологическими процессами позволит увеличить эффективность технологического процесса, уменьшить материальные и энергетические затраты, а также снизить требования к квалификации персонала предприятий,
Объектом исследования является процесс экстракции корня солодки, проводимый путем однократной или двукратной (бис-) мацерации,
Предметом исследования является методы и алгоритмы повышения эффективности процесса экстракции корня солодки за счет выбора оптимального технологического режима процесса.
Цель диссертационного исследования заключается в снижении потерь целевых компонентов при осуществлении процесса экстракции растительного сырья на основе принятия управленческих решений, с учетом количественной и качественной информации о внешних и внутренних условиях протекания процесса.
Научный результат. Соответствующим этой цели научным результатом диссертационного исследования является научно обоснованное решение задачи выбора оптимального технологического режима, включающего в себя разработку методики построения математических моделей технологических процессов, позволяющей обрабатывать количественную и качественную информацию с учетом особенностей обработки растительного сырья, разработку метода описания математических моделей технологических процессов, обеспечивающего удобство внутримашикного представления модели, и синтез алгоритма выбора оптимального технологического режима при нечетко выраженных экспертных оценках,
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие взаимосвязанные задачи:
,— на основе системного анализа определить и классифицировать факторы, влияющие на процесс экстракции растительное сырья; произвести анализ технологического процесса экстракции как: объекта управления с учетом структурной иерархии, определить внутрисистемные переменные процесса экстракции и выявить взаимосвязи между ними; разработать методику построения математических моделей технологических процессов, позволяющую учитывать развитую структурную иерархию процессов, обрабатывать количественную и качественную информацию, с учетом особенностей экстрагирования растительного сырья; разработать алгоритмы поддержки принятия решений для выбора оптимального технологического режима при нечетко выраженных экспертных оценках; сформировать структуру системы интеллектуальной поддержки при выборе оптимального технологического режима процесса экстракции растительного сырья, оценить эффективность применения системы интеллектуальной поддержки при выборе оптимального технологического режима для управления процессом экстракции растительного сырья.
Достоверность и обоснованность результатов исследовании подтверждается корректным использованием теоретических и эксперимента:іьньтх методов обоснования полученных результатов, а также совпадением результатов исследований с экспериментальными данными.
Научная новизна и теоретическая ценность работы заключается в разработке системного подхода к моделированию и управлению технологическими процессами. На основании этого: разработана методика построения математических моделей технологических процессов, позволяющая обрабатывать количественную и качественную информацию и учитывать структурную иерархию системы; предложен метод агрегатно-матрячного представления математических моделей технологических процессов, преимуществами которого являются независимость математического представления от физической природы и особенностей технологического объекта, а также удобство внутримашинного представления; — разработан алгоритм выбора оптимального технологического ре- жима, позволяющий принимать обоснованное решение с использованием нечетко выраженных экспертных оценок.
Практическая значимость результатов работы состоит в разработке математической модели процесса экстракции корня солодки, разработке системы интеллектуальной поддержки принятия решений при выборе оптимального технологического режима экстракции корня солодки,
Программное обеспечение, разработанное в ходе диссертационного исследования (свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2010612924, см. Приложение 12), применяется в учебном процессе в ФГОУ ВПС) «Астраханском государственном техническом университете». Копия акта о Бнедрении результатов программного обеспечения приведена в Приложении 13.
Результаты диссертационной работы используются в практической деятельности ООО Научно-производственное предприятие «Вулкан» (г. Астрахань) в части: использование разработанной методики построения математических моделей массообменных процессов для имитационного моделирования и расчета основных параметров процесса бисмацерации корня солодки голой (Glycyrrbiza glabra); использование программы для ЭВМ «Программа аппроксимации интервальных кривых при моделировании процесса экстракции» для выбора оптимального технологического режима процесса производства экстракта корня солодки как добавки в лечебно-профилактические продукты,
Копия акт о применении результатов диссертационной работы приведена в Приложении 14,
Апробация работы. Основные результаты диссертации доложены и обсуждены на ежегодных научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава Астраханского государственного технического университета в период с 2005 по 2010 гг., на международной научной конфе- решдии «Электронная культура. Информационные технологии будущего и современное электронное обучение «Modem IT & (Е-) learning», (Астрахань, 2009); на международном конгрессе по интеллектуальным системам и информационным технологиям «ATS-IT'09», «AIS-ІТЧО» (Дивкоморское, 2009, 2010); «Математические методы в технике и технологиях ММТТ-22» (Псков, 2009), «(Математические методы в технике и технологиях ММТТ-23» (Саратов, 2010).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 печатных работ: 3 статьи в журналах из списка, рекомендованного ВАК РФ? из них 2 работы без соавторства; 6 публикации в форме докладов и статей конференций. Получено свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2010612924 «Программа аппроксимации интервальных кривых при моделировании процесса экстракции» Зарег. 29,04.2010 г. (см. Приложение 12).
Объём и структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, выводов, списка литературы, содержащего 149 источников, в том числе V7 иностранных. Основная часть диссертации изложена на 1б_1_стра-пице машинописного текста, содержит 9 таблиц, 34 рисунка и 14 приложений.
Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цель и задачи исследования, научная новизна и практические результаты.
Первая глава посвящена анализу известных систем и методов принятия решений предиазначеных для нахождения наилучшей альтернативы на основе экспертных предпочтений, а также существующих методики построения математических моделей технологических процессов. Проведен анализ методов построения математических моделей технологических процессов, проанализиро-ваны недостатки традиционных методов для процессов с развитой структурной иерархией. Проведен обзор работ по математическому моделированию процесса экстракции, отмечены достоинства и недостатки известных математических моделей. Рассмотрены проблемы моделирования процесса экстракции растительного сырья, показано, что применение универсальной методики математического моделирования не приводят к удовлетворительным результатам. Поставлена цель и сформулированы задачи исследования.
Во второй главе предложена методика построения математических моделей технологических процессов, позволяющая обрабатывать количественную и качественную информацию, и учитывать структурную иерархию системы. Введено понятие агрегата-нечеткого отношения, позволяющее производить построения математических моделей технологических процессов в условиях количественной неопределенности- Разработан агрегатпо-матричный метод описания моделей технологических процессов, позволяющий обеспечить универсальность ігредставлення математических моделей технологических процессов.
В третьей главе решается задача выбора оптимального технологического режима на основе построенной математической модели процесса мацерации корня солодки. Для этого проведен анализ технологической схемы производства экстракта корня солодки, выявлены факторы, влияющие на процесс экстракции. І Іостроепа диаграмма взаимного влияния факторов (ДВВФ) процесса экстракции корня солодки. Входные параметры ДВВФ могут быть представлены как в виде численных значений, так и в виде лингвистических описаний. Путем последовательного объединения описания структур зависимостей, представленных в агрегатно-матричном виде, получена математическая модель процесса экстракции с учетом структурной иерархии и количественной неопределенности. Описание взаимосвязей математической модели представлено в виде матриц. Разработан алгоритм выбора оптимального технологического режима при использовании агрегатно-матричного представления модели и нечетко выраженных экспертных оценках,
Четвёртая глава посвящена разработке структуры системы интеллектуальной поддержки при выборе оптимально технологического режима процесса экстракции растительного сырья с учетом предлагаемого алгоритма поддержки принятия решений для определения наиболее эффективных мероприятий по снижению потерь целевого компонента.
С учетом того, что проверка эффективности метода в реальных производственных условиях трудно реализуема, оценка эффективности осуществляется
13 с использованием методов имитационного моделирования и экспертной оценки. Выполнение указанных требований целесообразно обеспечить путем использования промышленных технологии обработки данных, таких как технология клиент/сервер и высокопроизводительные технологии обработки данных, используемые в современт*ых системах управления базами данных (СУБД).
Таким образом, в диссертационной работе решается важная научная и. прикладная проблема, заключающаяся в снижении потерь при осуществлении массообменных процессов обработки растительного сырья на основе принятия управленческих решений, с учетом количественной и качественной информации о внешних и внутренних условиях протекания процесса,
