No abstract

No abstract

Аннотация. Рассмотрена актуальная задача человеко-машинного управления сложными технологическими агрегатами и комплексами, которые характеризуются большим разнообразием состояний, многомерностью, изменчивостью, неопределенностью. К числу таких агрегатов в черной металлургии относятся коксовые батареи, доменные печи, сталеплавильные агрегаты (дуговые печи, кислородные конвертеры), литейно-прокатные комплексы, прокатные станы, основные цехи и производства. Показана недостаточная для XXI-го в. эффективность модельного подхода к созданию систем управления такими объектами. Рассмотрены альтернативные подходы, основанные на концепции лучших практик. В частности, к ним относятся натурно-модельный и натурный подходы к разработке систем поддержки и принятия управляющих решений. Представлены известные натурно-модельные процедуры применения лучших практик (методы типопредставительных ситуаций и образцовых технологических циклов). Для систем управления технологическими процессами предложен новый (прецедентный) метод автоматизированного выбора и реализации управляющих воздействий с участием операторов-технологов. Разработан модифицированный прецедентный цикл (CBR-цикл) выбора управлений и соответствующая функциональная схема системы программного управления технологическим агрегатом циклического действия. Усовершенствованный прецедентный CBR-цикл включает следующие дополнительные операции: коррекция управляющих решений для отобранных прецедентов; ретроспективная оптимизация реализованных управляющих решений; сохранение не только лучших и оптимизированных, но и ошибочных решений; актуализация базы прецедентов; формирование решений в уникальных или ранее не зафиксированных ситуациях. Сформирована структура информационной модели прецедента на примере программного управления плавкой стали в условиях кислородно-конвертерного цеха, включающая данные о конкретной ситуации в системе управления, параметры выбранных управляющих воздействий и полученные результаты плавки стали. Разработан пример формирования программы управления процессом подготовки и выполнения предстоящей плавкой стали на основе данных предварительно выбранной плавки-прецедента в условиях современного кислородно-конвертерного цеха.

The paper considers the actual problem of human-machine control of complex technological units and complexes, which are characterized by a large variety of states, multidimensionality, variability, and uncertainty. Such units in the ferrous metallurgy include coke batteries, blast furnaces, steelmaking units (arc furnaces, oxygen converters), foundry and rolling complexes, rolling mills, main workshops and production facilities. The effectiveness of the model approach to the creation of control systems for such objects is shown to be insufficient for the XXI century. Alternative approaches based on the concept of best reasoning (CBR) are considered. In particular, they include full-scale model and full-scale approaches to the development of support systems and management decision-making. The well-known full-scale model procedures for applying the best reasoning (methods of typical situations and exemplary technological cycles) are presented. The authors propose a new CBR method of automated selection and implementation of control actions with the participation of process operators for process control systems. A modified CBR-cycle of control selection and the corresponding functional scheme of the software control system for a cyclic technological unit were developed. The improved CBR-cycle includes the following additional operations: correction of control decisions for selected cases; retrospective optimization of implemented control decisions; preservation of not only the best and optimized, but also erroneous decisions; updating of the case base; formation of solutions in unique or previously unreported situations. The structure of the case information model is formed on the example of software control of steel melting in the conditions of an oxygen converter shop. It includes three sections: data on the specific situation in the control system, parameters of the selected control actions, and results of steel melting. An example of the control program formation for the preparation and execution of the upcoming steel melting is based on the data of a pre-selected melting case in the conditions of a modern oxygen converter process.

No abstract