Анотація до роботи:

Лиса Н.В. Оптимізація та прогнозування характеристик металургійних процесів адаптивними синергірованими та гібридними моделями. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 01.05.02 – Математичне моделювання та обчислювальні методи. - Національна металургійна академія України, Дніпропетровськ, 2005.

Розглянуто задачу формування багатокомпонентної шихти оптимального складу за критерієм її мінімальної вартості при отриманні феросплавів заданого складу. Вперше запропоновано нечітка модель для рішення задачі оптимізації складу багатокомпонентної шихти по критерію мінімальної вартості в нечіткій постановці, коли параметри процесу задаються у вигляді інтервалів та описуються функцією приналежності. Проведене оцінювання технологічних параметрів процесу виплавки марганцевих феросплавів при різних видах експертних оцінок початкових даних процесу.

Розглянуто задачу прогнозування показників виробничого процесу з використанням багатомодельного підходу та за допомогою навченої нечіткої нейромережі. Вдосконалені алгоритми, що використовують багатомодельний підхід до прогнозування показників виробничих процесів. Вперше запропоновано застосовувати синергійний підхід до процесу навчання гібридних моделей, який характеризується підвищеною швидкістю навчання та точністю прогнозу. Запропонована синергійна гібридна модель для прогнозування характеристик феросплавного виробництва.

Проведені експерименти по прогнозуванню динаміки нелінійних процесів із застосуванням методу адаптивно-пошукової настройки, групи моделей, об'єднаних в лінійну форму, до яких додані моделі, що настроюються синергійно, а також за допомогою нечіткої нейромережі, яка настроюється за градієнтними процедурами навчання та з використанням синергійного підходу. Проведене порівняння якості прогнозу по багатомодельному та нечіткому нейромережевому підходам до прогнозування поведінки виробничих процесів.

Розв’язані практичні задачі прогнозування кінцевих показників процесу виплавки марганцевих феросплавів з використанням розроблених методів та моделей.

У дисертаційній роботі вирішена взаємозв’язані задачі оптимізації показників виробничих процесів та прогнозування їх поведінки в умовах апріорної невизначеності та дії неконтрольованих збурень. Проведені дослідження дозволили зробити наступні висновки:

1. В результаті аналізу сучасного стану проблеми прогнозування оптимальних витратних показників процесів при невизначених параметрах обстановки відмічений ряд недоліків, що знижують ефективність їх застосування. Так, неточність завдання параметрів або технологічної інформації практично не враховується, що приводить до необхідності варіювати параметрами для задоволення заданих рівнянь. Крім того, застосування в рівняннях середніх та середньозважених значень параметрів для розрахунків при прогнозуванні може приводити до отримання значно зміщених точкових оцінок результатів.

2. Розроблена математична модель для прогнозування залежностей процесу виплавки марганцевих феросплавів в умовах нечіткого (fuzzy) завдання початкових даних із застосуванням методів прийняття рішень на основі нечіткої логіки та інтервальних оцінок. Запропоновано алгоритм для прогнозування хімічних складів феромарганця та силікомарганця, агломерату та малофосфорного шлаку в заданих межах змісту елементів при оптимальній вартості шихти.

3. Вдосконалена процедура прогнозування з використанням багатомодельного підходу за рахунок додавання до групи моделей N моделей, що настроюються синергійно адаптивно-пошуковим методом з рандомізованою стратегією настройки. Запропонована процедура настройки коефіцієнтів лінійної форми, що враховує обмеження на незміщеність прогнозу та якість прогнозу по кожній з моделей.

4. Вперше запропонований метод настройки нечітких нейромереж, заснований на комбінованій стратегії, що поєднує в собі адаптивні властивості градієнтних процедур навчання з варіабельністю синергійного підходу для настройки параметрів гібридних моделей.

5. Проведені експерименти по прогнозуванню показників виробничих процесів із застосуванням методу адаптивно-пошукової настройки, групи моделей, об'єднаних в лінійну форму, до яких додані моделі, що настроюються синергийно, а також за допомогою нечіткої нейромережі, що настроюється за градієнтними процедурами навчання та з використанням синергійного підходу. Проведене порівняння з відомими процедурами як по швидкодії, так і по точності прогнозу. Показано перевагу застосування синергірованого підходу до процесу навчання нечітких нейромереж і настройки параметрів лінійних моделей, перед незалежною настройкою параметрів.

6. Розв’язані прикладні задачі прогнозування кінцевих показників процесів металургійного виробництва. Результати досліджень впроваджені на Нікопольському заводі феросплавів, на КГМК «Криворіжсталь», а також у навчальний процес в Національній металургійній академії України.

7. Розроблені в дисертаційній роботі моделі, методи та алгоритми можуть бути використані для прогнозування вихідних показників виробничих процесів в умовах апріорної невизначеності щодо їхньої структури та параметрів.

Публікації автора:

1. Михалев А.И., Лысая Н.В. Многомодельный подход к прогнозированию состояний нестационарных динамических систем // Системные технологии. Компьютерная обработка экспериментальных данных: Регион. межвуз. сб. научн. тр. - Вып. 3. – Днепропетровск: "Системные технологии", 1998. – С. 99-105.

2. Гасик М.И., Гладких В.А., Михалев А.И., Лысая Н.В. и др. Оптимизация состава многокомпонентной шихты углеродовосстановительной плавки ферросплавов // Электрометаллургия. – 1999. - №3. – С. 35-40.

3. Михалев А.И., Лысая Н.В. Сравнение многомодельного и фаззи-нейро подходов к прогнозированию состояний нестационарных динамических систем //Адаптивні системи автоматичного управління. Міжвідом. науково-техн. зб. - Вип. 5(25). - 2002. - С. 136 - 144.

4. Михалев А.И., Гладких В.А., Лысая Н.В., Лысенко В.Ф. Оптимизация состава многокомпонентной шихты при выплавке ферросплавов в условиях нечеткого задания исходных данных //Сучасні проблеми металургії. Наукові праці Нац. метал. академії України. - Том 6. - 2003. - С. 183 - 185.

5. Михалев А.И., Лысая Н.В., Пройдак Ю.С. FUZZY-NEURO технологии прогнозирования процесса управления производством //ZAGADNIENIA TECHNICZNO-EKONOMICZNE. – Kwartalnik akademii gornicko-hutniczej im. Stanislawa Staszica w Krakowie. – Informatika. – Tom 48. – Zeszyt 3. – Krakow: wydawnictwo AGH, 2003. – C. 907 – 912.

6. Михальов О.І., Лиса Н.В. Застосування фазі - нейро алгоритмів для аналізу і прогнозування залежностей металургійних процесів //Вісник ВПІ. –2004. -№6(39). – С. 275-278.

7. Михалёв А.И., Власова Н.В. Адаптивно-поисковые методы в прогнозировании поведения динамических систем //Тез. докл. 3-й научно-техн. конф. стран СНГ “Контроль и управление в технических системах”. - 18 - 21 сентября 1995 г. - Винница. - С. 111.

8. Михалёв А.И., Власова Н.В. Синергийная стратегия настройки в прогнозирующих системах //Тез. докл. 2-ой Украинской конференции по автоматическому управлению (Автоматика-95), 24-30 сентября 1995 г.-Львов.-Т.3. – С. 93-94

9. Михалев А.И., Власова Н.В. Адаптивные методы прогнозирования оптимального состава многокомпонентной шихты для получения ферросплавов //Материалы 4-ой Укр. конф.по автомат.упр. ("Автоматика-97"), 23-28 июня 1997 г. – Черкассы. – С. 100-101.

10. Михалев А.И., Власова Н.В., Лысый Д.А. Адаптивный прогноз – как результат игры N моделей //Материалы 4-ой Укр. конф.по автомат.упр. ("Автоматика-97"), 23-28 июня 1997 г. – Черкассы. – С. 102-103.

11. Optimum Components Selection Agglomerate for Ferromanganese Smelting /A. I. Mikhalyov, V. A. Gladkih, V. F. Lisenko, N. V. Lisa, T. E. Vlasova //4-th International Symposium of Croatian Metallurgical Society Materials and Metallurgy (SCMS’2000, June, 24-28, 2000). – Metallurgy. –Vol. 39. – N.3, 2000. - P. 213. (ISSN 0543-5846).

12. Михалев А.И., Лысая Н.В. Применение нейро-фаззи сети для анализа и прогнозирования временных рядов // Материалы 10-й Международной конференции по автоматическому управлению “Автоматика - 2003”, 15-19 сентября 2003 г., г. Севастополь, Украина: в 3-х т. – Севастополь,2003. – Т.3. – С. 80-81.

13. Михалев А.И., Лысая Н.В. Нейро-фаззи модели для анализа и прогнозирования протекания металлургических процессов /Тези доповідей VII Міжнародної науково-технічної конференції, м. Вінниця, 8-11 жовтня 2003 р., - Вінниця, 2003. – С. 11.

14. Михалев А.И., Лысая Н.В. Нейро-фаззи модель для анализа и прогнозирования временных рядов /Тези доповідей І Всеукраїнської науково-практичної конференції “Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем” MPZIS-2003, м. Дніпропетровськ, 17-19 жовтня 2003 р., - Дніпропетровськ, 2003. – С. 46-47.

15. Михалев А.И., Гладких В.А., Лысенко В.Ф., Лысая Н.В. Алгоритмизация углеродовосстановительных процессов производства ферросплавов //Тезисы докладов Всероссийской конференции с международным участием «Компьютерное моделирование при оптимизации технологических процессов электротермических производств» (ЭЛЕКТРОТЕРМИЯ-2004). - Санкт-Петербург, 1-4 июня 2004 года.

16. Михалев А.И., Гладких В.А., Лысенко В.Ф., Лысая Н.В. FUZZY-оптимизация состава многокомпонентной шихты при выплавке ферросплавов //Тезисы докладов Всероссийской конференции с международным участием «Компьютерное моделирование при оптимизации технологических процессов электротермических производств» (ЭЛЕКТРОТЕРМИЯ-2004). - Санкт-Петербург, 1-4 июня 2004 года.