Delist.ru

Автоматизированная система управления непрерывными технологическими процессами перераспределения транспортных потокок (23.11.2010)

Автор: Новицкий Кирилл Александрович

Формируются эвристические правила выбора алгоритмических процедур, которые являются основой для построения правил вывода с целью принятия решений в нештатных ситуациях. Пример правил приведен в таблице.

Эвристические правила выбора алгоритмических процедур

4. Необходимо выбрать схему соединения КС

Необходимо оценить расходы газа по ниткам

За 3-4 часа режим транспорта газа близок к стационарному

Необходим прогноз давления и расхода газа Выполнить процедуру ”Оптимизация стационарного режима работы МГ”

Выполнить процедуру

“Расчет стационарного режима”

Выполнить процедуру ”Идентификация коэффициентов гидравлического сопротивления и теплопередачи”

Выполнить процедуру ”Расчет нестационарного режима транспорта газа”

Для формирования эвристических правил выбора алгоритмических процедур, которые являются основой для построения правил вывода с целью принятия решений в нештатных ситуациях, в работе предлагается использование аппарата темпоральной логики.

Определения правильно построенных формул (ППФ) основаны на учете временного фактора. Т.е. формула может быть верна или неверна в зависимости от текущего момента времени вводятся следующим образом.

1. Временной атом определяется рекурсивно:

если p является n-местным предикатным символом, а e1,...,en - термы, то p (e1,...,en ) - временной атом;

если А - временной атом, то временными атомами являются также first A, next A.

2. ППФ определяются рекурсивно:

все временные атомы суть ППФ;

если А и В - ППФ, то ППФ будут также и (А, first A, next A;

если А и В - ППФ, то ППФ будет также и (A(B);

если А - ППФ, x - переменная, свободная в А, то ППФ будет также и ((x) А.

Логические связки ( , ( , ( и квантор существования ( могут быть получены из примитивных связок и универсального квантора обычным путём.

3. Глобальные часы представляют возрастающая последовательность натуральных чисел, т.е., <0, 1, 2, ...>. Локальные часы - это подпоследовательность глобальных часов, т.е. ограниченно возрастающая последовательность натуральных чисел, конечная или бесконечная.

Пусть t(cki означает факт, что t является моментом времени на часах cki. CK означает множество всех часов, R - отношение порядка, заданное на элементах CK2 (здесь 2 - показатель декартовой степени множества CK) таким образом, что для любых ck1, ck2(CK, имеет место ck1 R ck2 , если и только если для всех t ( ck1 имеет место t(ck2.

4. Присваиванием часов ck является отображение из множества LP предикатных символов во множество часов CK, т.е. ck ( [LP ( CK]. Нотация ck(p) означает часы, ассоциированные с предикатным символом p при данном присваивании часов ck.

5. Пусть A - формула и ck - присваивание часов. Локальные часы ckA ассоциированные с А, определяются рекурсивно следующим образом:

если A есть временной атом p(x1, ... , xn ), то ckA = ck (p) ;

если A = first B, ( B или ((x) B, то ckA = ckB

если A = (B ( C), то ckA = ckB ( ckС.

На всем промежутке, задаваемом глобальными часами, устанавливаются интервалы, которые задают переходы от одних правил к другим.

Как один из вариантов параметризации таблиц истинности продукций предлагается модель классификации и идентификации состояний ГТС на основе аппарата нейронных сетей.

Предлагается использование сети встречного распространения, которая работает в 2-х режимах: нормальном и режиме обучения. Нормальное функционирование. Слой Кохонена в простейшем виде работает в духе «победитель забирает все», т.е. для данного входного вектора один и только один нейрон выдает 1 все остальные 0.

Фактически каждый нейрон выдает величину веса, которая связывает его с выигравшим нейроном слоя Кохонена. Возбуждение нейрона определяется отношением его возбужденных входов к тормозящим. Суммарный возбуждающий вход в нейрон Е является взвешенной суммой входов от возбуждающих нейронов в предшествующем слое. Аналогично, суммарный тормозящий вход I является взвешенной суммой входов от всех тормозящих входов.

- выход j - i тормозящего нейрона.

. Сеть встречного распространения

- возбуждающий вес I, q - нормирующий коэффициент обучения.

Изменение тормозящих весов нейрона i в слое 2 определяется как:

Когда возбужденных нейронов в области конкуренции нет, то для изменения весов используются другие выражения. Во всех случаях, когда победителя в области конкуренции нет, изменения весов ищут так:

В процессе обучения веса каждого узла в слое 2 настраиваются таким образом, что вместе они составляют шаблон, соответствующий образам, которые часто предъявляются в процессе обучения. При предъявлении сходного образа этот узел вырабатывает большой выход и подавляет конкурентов.

Общая процедура поиска рационального решения для конкретной нештатной ситуации может быть описана в виде алгоритма, состоящего из следующих укрупненных этапов:

1) определение разладки – фиксация нештатной ситуации;

загрузка...