1. Актуальность
Интенсификация
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 алгоритмов
В
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 регулирования
В 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.
«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.
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.
Литература
1. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В. и др. Обработка
нечеткой информации в системах принятия решений. - М.: Радио
и связь, 1989.
2. 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.
English biography
Наверх
|