| 1. АктуальностьИнтенсификация 
                  горных работ является основным направлением повышения производительности 
                  угольных шахт, и определяет научно-технический процесс у угольной 
                  промышленности. На обеспечение интенсивной добычи угля в разнообразных 
                  условиях направлено решения ряда научных проблем горняцкой науки 
                  среди которых важное место занимают проблемы борьбы с газовым 
                  барьером, который ограничивает производительность и отрицательно 
                  влияет на безопасность работы шахтеров.Проблемы управления проветриванием вызвали необходимость в глубоком 
                  теоретическом и экспериментальном исследовании схем проветривания 
                  участков, как объектов управления. Также актуальным направлением 
                  является разработка систем сбора и анализа информации о состоянии 
                  воздуха в шахтных выработках и содержимое вредных газов и веществ.
 Исследованиями установлено, что функция концентрации метана 
                  характеризуется загазованностью разной частоты. При ограничении 
                  значения некоторой допустимой величиной Сдоп все загазованности 
                  есть отклонениями в сторону превышения. Они связаны с появлением 
                  опасной ситуации. При отсутствии автоматического управления 
                  ситуацией единой реакцией на них есть отключения электроэнергии 
                  на участке (что является потенциальным источником воспаления 
                  метановоздушной смеси) и прекращение процесса добычи угля. Оперативная 
                  ликвидация таких загазованностей является основной задачей автоматического 
                  управления вентиляцией, так как в данном случае решаются задача 
                  обеспечения непрерывности технологического процесса и ликвидации 
                  простоев технологической линии по фактору газовыделения и задача 
                  исключения опасности взрыва метана в выработках.
 Целью работы является разработка нечеткого алгоритма управления 
                  вентиляцией в выемочном участке с одиночной лавой.
 
 2. Исследование разработанных алгоритмовВ 
                  качестве технологического объекта имеем выемочный участок с 
                  одиночной лавой. Задача регулирования заключается в приведении 
                  концентрации метана в штреке исходящей струи вентиляционной 
                  схемы к требуемом значению cт. При этом в процессе регулирования 
                  концентрация метана не должна превысить предельно допустимое 
                  значение cд. Отклонения концентрации метана в сторону уменьшения 
                  по сравнению с cт также должны отрабатываться с точки зрения 
                  экономической целесообразности управления, так как уменьшение 
                  расхода воздуха на вентиляцию выработок вызывает существенное 
                  уменьшение затрат электроэнергии.Регулирование концентрации метана осуществляется путем изменения 
                  значений расходов воздуха в системе, которые определяются значениями 
                  аэродинамических сопротивлений и депрессии. Таким образом, задачей 
                  управления является процесс изменения параметров вентиляционной 
                  схемы с целью приведения значения концентрации метана к требуемому 
                  значению, не превышая предельно допустимый уровень концентрации.
 Для более наглядного описания процессов движения воздуха в вентиляционной 
                  схеме участка с одиночной лавой, ниже предложена следующая анимированная 
                  картинка.
  Вентиляционная схема участка с одиночной лавой с сосредоточенными 
                    параметрами
 2.1 Алгоритма непосредственного изменения расхода воздуха
 
 Наиболее простым решением задачи регулирования является непосредственное 
                  изменение расхода воздуха от Q0 до Qт, где Q0 - расход воздуха 
                  в текущий момент времени, а Qт - расход воздуха, необходимый 
                  для обеспечения концентрации cт.
 На основании проведенных экспериментов можно сделать следующие 
                  вывод: изменение концентрации метана при резком увеличении расхода 
                  воздуха сопровождается длительным переходным процессом, в течение 
                  которого концентрация метана может превысить предельно допустимое 
                  значение.
 Это дает основание считать вышеописанный алгоритм нецелесообразным 
                  при использовании в реальных условиях.
 
 2.2 Алгоритм линейного безопасного управления
 
 Алгоритм линейного безопасного управления, позволяющий избежать 
                  превышения допустимого значения концентрации метана, а также 
                  существенно сократить время переходного процесса.
 Сущность метода заключается в линейном повышении расхода воздуха 
                  от Q0 до Q1 (при этом Q1>=Qт) и последующем линейном уменьшении 
                  расхода до Qт. Увеличение производится в течение интервала времени 
                  dt1, а уменьшение — в течение интервала dt2. Линейное уменьшение 
                  расхода воздуха позволяет сократить время затухания всплеска 
                  концентрации метана.
 Таким образом, алгоритм линейного безопасного управления позволяет 
                  предотвратить превышение предельно допустимого значения концентрации 
                  метана, а также в ряде случаев позволяет сократить время переходного 
                  процесса.
 Недостатками алгоритма являются относительная сложность расчета 
                  временных интервалов dt1 и dt2, обеспечивающих кратчайший безопасный 
                  переходной процесс, а также малое ускорение переходных процессов 
                  в вентиляционной схеме.
 
 3. Алгоритм нечеткого регулированияВ настоящее время особую актуальность приобретают системы, предназначенные 
                  для поддержки процессов принятия решений, в частности советующие 
                  экспертные системы. Рассмотрим сферу применения таких систем.            
                    Условно можно выделить два класса объектов, с которыми приходится 
                    сталкиваться специалистам в области автоматизации управления. 
                    Назовем их «простые» и «сложные» объекты управления. При написании данного автореферата магистерская работа 
                  еще не завершена, окончательное завершение: январь 2007 года. 
                  Полный текст работы и все материалы по теме могут быть получены 
                  у автора после указанной даты.«Простыми» являются объекты, точные математические модели 
                    которых, например в виде системы алгебраических уравнений 
                    или модели линейного программирования, при учете всех необходимых 
                    количественных факторов, влияющих на поведение объекта, пригодны 
                    для реализации на ЭВМ выбранного класса и вполне адекватны 
                    объекту.
 Что касается «сложных» объектов управления, то они имеют следующие 
                    главные отличительные особенности:
 1. Не все цели выбора управляющих решений и условия, влияющие 
                    на этот выбор, могут быть выражены в виде количественных соотношений.
 2. Отсутствует либо является неприемлемо сложным формализованное 
                    описание объекта управления.
 3. Значительная часть информации, необходимая для математического 
                    описания объекта, существует в форме представлений и пожеланий 
                    специалистов - экспертов, имеющих опыт работы с данным объектом.
 Построение точных математических моделей сложных объектов, 
                    пригодных для реализации и эксплуатации на современных ЭВМ, 
                    либо затруднительно, либо вообще невозможно. Здесь специалист 
                    в области построения моделей оказывается перед необходимостью 
                    выбора одной из альтернатив. Первая альтернатива — при построении 
                    модели сложного объекта, как и в случае "простого" 
                    объекта, постараться учесть все возможные факторы, влияющие 
                    на поведение объекта. К сожалению, в силу специфики объектов 
                    данного класса, это попытка «объять необъятное».
 Вторая альтернатива — абстрагирование от некоторых параметров 
                    объекта в целях получения модели более простой и удобной для 
                    реализации. Как правило, этот путь также ведет к неудачному 
                    исходу: модель получается неадекватной объекту управления. 
                    В общем случае возможных направлений поиска решения может 
                    быть два. Первое — попытаться применить нетрадиционный математический 
                    аппарат для построения модели, учитывающей все особенности 
                    объекта и пригодной для реализации. Второе направление состоит 
                    в попытке построения не модели объекта, а модели управления 
                    объектом. Иными словами, моделируется не сам объект, а человек-оператор 
                    в процессе управления объектом. Естественно, что моделировать 
                    стоит только квалифицированного оператора, хорошо знакомого 
                    со всеми особенностями управления данным объектом и успешно 
                    справляющегося с управлением им «вручную».
 Если есть опытный оператор, то модель управления объектом 
                    уже создана. Она существует либо в виде набора инструкций 
                    по управлению, либо в памяти оператора. Остается только эту 
                    модель представить в форме, удобной для реализации на ЭВМ. 
                    В этом заключается основная сложность данного подхода. Дело 
                    в том, что построить формальную модель управления сложным 
                    объектом, основанную, как уже говорилось ранее, на имитации 
                    действий оператора, принципиально невозможно без привлечения 
                    информации, которая не может быть выражена количественно. 
                    Это связано с тем, что основным источником информации, необходимой 
                    для построения модели управления, является человек-оператор. 
                    Как правило, человеку легче всего дать такие сведения в неформализованном 
                    виде, на уровне качественных описаний. С этим приходится считаться 
                    при организации процедур поддержки диалога с оператором и 
                    обработки входной информации. На практике доказано, что человеку 
                    несвойственно мыслить и принимать решения только в «количествах». 
                    Он мыслит прежде всего в «качествах», для него поиск решения 
                    — это, в первую очередь, поиск замысла решения, и здесь количественные 
                    оценки играют вспомогательную роль. Оператор использует качественные, 
                    нечеткие оценки типа «много», «мало», «довольно высокий», 
                    «далеко», «очень близко», «быстро», «слишком медленно» и т.д.
 Естественно, что нечеткие понятия должны использоваться при 
                    построении модели управления. Кроме этого, для удобства пользователя, 
                    которым, как правило, оказывается такой же человек-оператор, 
                    диалог с моделью (в случае ее реализации на ЭВМ) также должен 
                    происходить с использованием нечетких категорий.
 Сложные объекты управления — наиболее перспективная сфера 
                    применения систем с нечеткой логикой. Нечеткая логика используется 
                    здесь для формализации нечетких понятий с точки зрения их 
                    семантики и обеспечивает эффективную обработку качественной 
                    информации наравне с четкими, количественными данными. Более 
                    того, использование нечеткой логики при оценке сложившихся 
                    ситуаций и построении логических заключений в моделях управления 
                    сложными объектами облегчает решение задач обеспечения общения 
                    с пользователем на профессионально-ориентированном языке (что 
                    очень важно для советующих систем), хранения, накопления и 
                    обработки качественной информации. В нашем случае в качестве 
                    сложного объекта предлагается выемочный участок с одиночной 
                    лавой.
 Суть алгоритма заключается в анализе скорости изменения концентрации 
                    метана с целью прогнозирования возможных положительных и отрицательных 
                    всплесков концентрации и формирования необходимых компенсирующих 
                    изменений расхода воздуха. При формировании текущего приращения 
                    расхода воздуха оценивается близость текущей концентрации 
                    метана к предельно допустимому значению, что позволяет не 
                    допустить его превышения.
 Литература1. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В. и др. Обработка 
                    нечеткой информации в системах принятия решений. - М.: Радио 
                    и связь, 1989.English biography 
     
          Наверх2. Ушаков К.З., Бурчаков А.С., Пучков Л.А., Медведев И.И. 
                    Аэрология горных предприятий: Учебник для вузов. - М.: Недра, 
                    1987.
 3. Абрамов Ф.А., Тян Р.Б. Методы и алгоритмы централизованного 
                    контроля и управления проветриванием шахт. - К.: Наук. думка, 
                    1973.
 4. Бойко В.А., Петречук А.А. Математическое описание выемочного 
                    участка шахты как объекта регулирования проветривания. - Изв. 
                    вузов. Горный журнал, 1972.
 
 |