суются с профессиональными навыками оператора. Более того, эти навьпси постоянно изменяются при смене оборудования и условий работы печи.

По этим причинам срок службы системы в значительной степени зависит от способности функции принадлежности отслеживать изменения в оборудовании и условиях работы. В данной системе с учетом этих обстоятельств обобщенные функции принадлежности наделены способностью к обучению по методу, показанному на рис. 3.11. В компьютере накапливаются данные от датчиков и данные о работе печи за несколько последних месяцев; время от времени эти данные извлекаются, из них удаляются аномальные данные.

управленав

Доменная печА

Исключение аномальных данных

Иакопление данных

Сбор данных

ООичение

овоОщенной фднкти---» чщткия

принадлежности принаЗлеттстш

Изменение таблиц" весов

Таблица весов

Изменение задающей величины

ЗaBaюuuя величина

Рис. 3.11. Обучающееся управление по обобщенной функции принадлежности.

такие, как данные, полученные до и после остановки дутья или во время аномальных явлений (осадки и канального хода), данные для случаев, когда имеются резкие расхождения максимальных температур чугуна во время выпуска до и после перекрытия летки, и другие данные. Затем выделяются четыре случая (табл. 3.2) и проводится анализ причин. В случае 2 функция принадлежности формируется заново методом, изложенным в предыдущем разделе.

Таблица 3.2. Анализ причин и обработка данных

Результаты внедрения нечеткого управления и обучения

Результаты внедрения нечеткого управления. В данной системе в качестве средства представления нечеткостей, содержащихся в профессиональных знаниях операторов, были введены понятия теории нечетких множеств. В результате по сравнению с описанием знаний с помощью только продукционных правил это позволило упростить представление знаний, уменьшить число правил и повысить эффективность выводов, а также появилась возможность оперативного управления в реальном времени. При этом существенно повысились удобства технического обслуживания.

Результаты внедрешш обучающегося управления. Способность функций принадлежности к обучению позволяет легко адаптироваться к различиям в технологических процессах и к изметениям режима работы печи. Можно ожидать повышения управляемости нагревом, увеличения срока службы системы, расширения области применения системы для других доменных печей и т.д.

3.2.4. ПРИМЕНЕНИЕ

Данная система начала применяться в январе 1987 г. и успешно работает до настоящего времени; коэффициент использования автоматического управления превышает 95%.

В дальнейшем возможности для применения принципов нечеткого управления в системах управления технологическими процессами будут расширяться. Методы применения могут быть различными в зависимости от характера процесса. Метод, изложенный в данном разделе, может быть эффективным в случае его применения в качестве части экспертной системы для таких сложных процессов, как доменный.

3.3. УПРАВЛЕНИЕ ХОЛОДНОЙ ПРОКАТКОЙ

3.3.1. ВВЕДЕНИЕ

Процесс холодной прокатки в металлургическом производстве заключается в следующем. Полосовая листовая сталь, прокатанная в горячем состоянии до толпщны от одного до нескольких миллиметров, подвергается затем завершающей прокатке в холодном состоянии до тонкой листовой стали, которая служит материалом для корпусов автомобилей и бытовых электроприборов. Таким образом, холодная прокатка является завершающим процессом, в результате которого достигаются необходимые потребителям размеры и качество. В связи с требованиями высокой точности изделий по толщине, размерам и другим параметрам в прокатных станах, выполняющих холодную прокатку, применяют управление начальной настройкой и прямое цифровое управление с помощью управляющих компьютеров и устройств, задающих последовательность операций. Модель, по которой осуществляется управление начальной на-

стройкой, называют настроечной моделью; управление выполняется известными в теории прокатки способами. С помощью такой модели исходя из размеров, типа и других параметров горячекатаной листовой стали, являющейся заготовкой для холодной прокатки, вычисляются режимы работы прокатного стана, обеспечивающие получение окончательных размеров и формы. К этим условиям относятся зазоры между валками прокатного стана, скорость прокатки, натяжения и т.п. Управление по такой модели является наиболее важным видом управления, определяющим производительность, стабильность и качество холодной прокатки.

При низкой точности вычислений невозможно удовлетворить заданным требованиям к изделию по толщине, размерам и другим параметрам, что приводит к ухудшению качества и снижшию производительности. В наихудшем случае из-за дисбаланса секундного объема металла между клетями возникает нестабильность процесса, приводящая к обрыву полосы.

С другой стороны, поскольку в цехах холодной прокатки усиливаются тенденции к переходу на многономенклатурное малосерийное производство, постепенно возрастает частота замены настроечных величин и повышаются требования к точности настроечной модели. Между тем в известные из теории прокатки формулы входят переменные величины, измерение которых сильно затруднено (коэффициент трения между валками и прокатываемым материалом, сопротивление материала деформации и т.п.). Поэтому вычисления необходимо выполнять с использованием гипотетических значений этих величин, что приводит к большим ошибкам в результатах и препятствует работе систем автоматизации.

На практике для предотвращения снижения качества и нарушений производственного цикла квалифицированный оператор всегда контролирует результаты вычислений по настроечной модели и в аномальных случаях обеспечивает устойчивость работы, вводы поправки к расчетным значениям зазора между валками, скорости прокатки и т.д. Ручная настройка, осуществляемая оператором, естественно требует дополнительного времени на замену настроечных величин, что, как правило, снижает скорость прокатки, поэтому такая настройка направлена на обеспечение устойчивости в ущерб производительности.

Для решения этих проблем разработан метод, в соответ-

ствии с которым управление, основанное на профессиональном опыте оператора, реализуется через нечеткие выводы и используется для прогнозирования режимов прокатки как одной из важных функций настроечной модели. Кроме того, точность прогнозирования имеет большое значение для других систем управления (температурой листов, смазкой и т. п). Применение этого метода дало хорошие результаты.

Ниже описывается модель прогнозирования режимов прокатки, основанная на принципах нечеткой логики, анализируются результаты проверки точности прогнозирования с использованием реальных данных.

3.3.2. ОБОРУДОВАНИЕ

Процесс холодной прокатки-это процесс, при котором полосовая листовая сталь прокатывается в холодном состоянии до заданной толщины и формы. Обычно в процессе участвует несколько прокатных клетей. На рис. 3.12 показан пример размещения оборудования в цехе с шестью последовательными клетями. Рулоны подката устанавливаются на входной стороне на разматывателях. Начало одного рулона сваривается с концом рулона, который прокатывается в данный момент. За счет этого обеспечивается непрерывность прокатки.

Сваренный рулон проходит через накопитель, прокатывается в прокатных клетях до требуемой толщины и наматывается на барабаны моталок на выходной стороне. В регуль-тате получается холоднокатаное готовое изделие. Изменение режима настройки, о чем уже говорилось выше, осуществляется до и после участков сварных швов.

В цехе холодной прокатки изготавливаются изделия с широким диапазоном размеров и свойств (табл. 3.3), поэтому обычно изменение режима по настроечной модели осуществляется очень часто. Обычно кривая изменения скорости прокатки имеет трапецеидальную форму (рис. 3.13); после смены настройки скорость прокатного стана увеличивается до предельной, а вблизи очередного участка сварного шва уменьшается для очередного изменения настройки.

Прокатка выполняется за счет того, что на заготовку, находящуюся между валками, действуют одновременно переднее и заднее натяжения и сила прокатки (рис. 3.14). Поэтому, для того чтобы толщина материала соответствова-

Саавочный автомат

Поеледоватвуаяо распо/тжетаю прокатшв клети

123456

Разматыватели Ивкопатель

Барабаны моталок

Рис. 3.12. Пример размещения оборудования в цехе прокатки.

Рис. 3.13. Типичный образец изменения скорости прокатки.

Ускореииек

Облает!, высокой скорости

~\3амед/7енае ,

Область назкоа скорости

Таблица 3.3. Характеристики оборудования

ла заданной, необходимо предварительно правильно рассчитать натяжения и силу прокатки. Переднее и заднее натяжения, прикладываемые к полосе, обычно стандартизируются для различных марок стали, ее свойств и размеров, поэтому точность по толщине листа будет определяться тем, насколько правильно прогнозируется сила нагрузки с учетом заданных переднего и заднего натяжений.

Настроечная модель предназначена для начальной настройки прокатного стана во время прокатки и расчета режимов деформации дця каждой клети с целью достижения требуемой толщины распределения силы прокатки. Расчет