Айнаған қабат пешінде мырыш концентратын күйдіру үрдісімен жүйені басқару

Егер температураны тұрақтану үрдісі және тиімді басқару қосалқы жүйесі дәстүрлі математикалық сипаттама көмегімен жақсы сипатталады, онда қайнаған қабат гидродинамика үрдісі і өзінің күрделілігінен математикалық өңдеуге күрделі беріледі. Сондықтан дәстүрлі реттегіш әдісін және тиімді басқару қосалқы жүйесін, сонымен қатар жасанды интелект әдісін қолдану арқылы гибридті басқару жүйесін құру керек (монометрлік режим басқару қосалқы жүйесі).

Күйдіру үрдісін басқару жүйесі (13.1-сурет) температура реттегішінен, химиялық реакция кинетикасын тиімді қосалқы жүйесімен басқарудан және қайнатылған қабатты монометрлік режим қосалқы жүйесімен басқарудан тұрады. Мырыш концентратын күйдіру технологиялық тапсырма үрдісі мырыш сульфидін бос қышқыл құрылымына және сульфатқа айналу болып табылады, ол сілтіден айыру кезінде оңай өңделеді және минималды уақыт арасында және аз шығын қолдана отырып, айыру кезінде мырыштың максималды мөлшерін береді.

12.1-сурет. Қайнатылған қабат пешінде мырышты күйдіру үрдісін гибридті жүйе құрылымымен басқару

Тапсырма. Үрдісті тиімді басқару қосалқы жүйесітиімді басқару қосалқы жүйесі дәстүрлі математикалық сипаттама көмегімен жақсы сипатталады, онда қайнаған қабат гидродинамика үрдісі өзінің күрделілігінен математикалық өңдеуге күрделі беріледі. Сондықтан интелектуалды жүйе үшін басқару алгоритмін анықтау керек. Айқын емес логика және нейронды желініқайнатылған қабат пешін мысалға ала отырып с алыстырмалы анализ жасау және қай жүйе жақсы екенін анықтау.

Қайнаған қабат пешін (КС) күйдіру үрдісін енгізу аймағындағы білімді қолдана отырып, келесі түрдегі айқын емес өнімнің 10 ережесі ұсынылады:

1-ЕРЕЖЕ: ЕГЕР «үрлеудің серпімділігі орташа» ЖӘНЕ «қайнатылған қабат биіктігі орташа» ЖӘНЕ «біріктіруді сирету орташа» ОНДА «ауа шығыны орташа»

2- ЕРЕЖЕ: ЕГЕР «үрлеудің серпімділігі орташа» ЖӘНЕ «қайнатылған қабат биіктігі орташа» ЖӘНЕ «біріктіруді сирету жоғары» ОНДА «ауа шығыны жоғары»

3- ЕРЕЖЕ: ЕГЕР «үрлеудің серпімділігі орташа» ЖӘНЕ «қайнатылған қабат биіктігі төмен» ЖӘНЕ «біріктіруді сирету орташа» ОНДА «ауа шығыны орташа»

4- ЕРЕЖЕ: ЕГЕР «үрлеудің серпімділігі орташа» ЖӘНЕ «қайнатылған қабат биіктігі орташа» ЖӘНЕ «біріктіруді сирету орташа» ОНДА «ауа шығыны орташа»

5- ЕРЕЖЕ: ЕГЕР «үрлеудің серпімділігі орташа» ЖӘНЕ «қайнатылған қабат биіктігі жоғары» ЖӘНЕ «біріктіруді сирету төмен» ОНДА «ауа шығыны төмен»

6- ЕРЕЖЕ: ЕГЕР «үрлеудің серпімділігі орташа» ЖӘНЕ «қайнатылған қабат биіктігі төмен» ЖӘНЕ «біріктіруді сирету жоғары» ОНДА «ауа шығыны жоғары»

7- ЕРЕЖЕ: ЕГЕР «үрлеудің серпімділігі төмен» ЖӘНЕ «қайнатылған қабат биіктігі орташа» ЖӘНЕ «біріктіруді сирету жоғары» ОНДА «ауа шығыны жоғары»

8- ЕРЕЖЕ: ЕГЕР «үрлеудің серпімділігі жоғары» ЖӘНЕ «қайнатылған қабат биіктігі орташа» ЖӘНЕ«біріктіруді сирету жоғары» ОНДА«ауа шығыны жоғары»

9- ЕРЕЖЕ: ЕГЕР «үрлеудің серпімділігі жоғары» ЖӘНЕ «қайнатылған қабат биіктігі жоғары» ЖӘНЕ «біріктіруді сирету жоғары» ОНДА «ауа шығыны орташа»

10- ЕРЕЖЕ: ЕГЕР «үрлеудің серпімділігі орташа» ЖӘНЕ «қайнатылған қабат биіктігі орташа» ЖӘНЕ «біріктіруді сирету жоғары» ОНДА «ауа шығыны жоғары»

Айқын емес басқару моделін зерттеу. Осы модельді зерттеу үшін қолданылатын айнымалыларды интелектуалды қосымша жүйесімен жұмыс үшін келесі формуламен нормалау керек:

,

мұнда уmin - минималды мән; уmax – максималды мән; х – түрлендіру мәні;

Нормалау амалдарында өткізгеннен кейін барлық айнымалылар 0 ден 1-ге дейін өзгереді. Олардың үш кіріс лингвистикалық айнымалы терм - жиыны ретінде {«төмен», «орташа», «жоғары»} жиындары қолданылады, ол символды түрде {tomen, ortasha,zhogary} жазылады (13.2-сурет).

12.2-сурет. Бірінші кіріс айнымалысын бергеннен кейін, меншіктік функция редакторының графикалық интерфейс бейнесі

FIS редакторында үш кіріс айнымалысы «үрлеу серпімділігі» (urleu serpimdiligi), қайнатылған қабат биіктігі (kainkabatbiyk) және біріктіруді сирету (biriksiret) атымен және бір шығыс айнымалысын ауа шығыны (auashygyny) атымен анықтаймыз.

Өңделініп жатқан айқын емес жүйе үшін 10 ереже жиынын береміз (13.3-сурет).

12.3-сурет. Айқын емес шығыс жүйесі үшін ережелер қорын енгізгеннен кейін, меншіктік функция редакторының графикалық интерфейс бейнесі

Енді ауа шығынымен автоматты түрде басқару тапсырмасын, құрылған айқын емес шығыс жүйесімен бақылауға болады. Бұл үшін Matlab жүйесінің ережелерді бақылау бағдарламасын ашайық және кіріс айнымалысының мәнін енгіземіз, үрлеудің серпімділігі 0.5-ке тең, ал қайнатылған қабат биіктігі 0.5-ке тең және біріктіруді сирету 0.5-ке тең.

Айқын емес шығыс процедурасы шығыс айнымалысының «ауа шығыны» нәтижесін 0,526 тең деп көрсетеді (13.4-сурет).

12.4-сурет. Айқын емес шығыс процедурасын орындағаннан кейін, ережелер қарау бағдарламасының графикалық интерфейс бейнесі

Берілген мән ауаның шығыны жоғары екенін көрсетеді. Сонымен қатар кіріс айнымалыларының мәні «аса төмен емес» немесе «аса жоғары емес» деп берілетін болса, нәтиже ауаның шығыс айнымалысына сәйкес.

Ал енді нейронды желіні қолдана отырып, интелектуалды қосымша жүйедегі синтез есебін шығарамыз. Ол үшін нейронды желіні оқыту үшін ақиқат кестесін құрамыз.

12.1-кесте.

Нейронды желіні оқыту үшін ақиқат кестесі

№	Кіріс мәліметтері	Оқытудың мақсаты
Үрлеудің серпімділігі	Қайнатылған қабат биіктігі	Біріктіруді сирету	Ауа шығыны
1.	0.5	0.5	0.5	0.5
2.	0.5	0.5
3.	0.5		0.5
4.		0.5	0.5	0.5
5.	0.5
6.	0.5
7.		0.5
8.		0.5
9.
10.	0.5	0.5

Нейронды желіні оқыту үшін 12.1-кестесінен мәліметтерді енгіземіз, содан кейін нейронды желі құрамыз. (12.5-сурет) кіріс мәліметтерін алдын-ала құрылған мәліметтерді көрсетеміз, нейронды желінің типін анықтаймыз, (Feed-Forward Back Propa-gation) персептронын таңдаймыз, 10 сигмоидты (TANSIG) жасырын қабатты нейрон таңдаймыз және бір (PURELIN) сызықты шығыс қабатты нейронды таңдаймыз. Оқытуда Левенберг-Маркардт (Levenberg-Mar-quardt) алгоритмін қолданамыз, ол TRAINLM функциясын орындайды. Қателік функциясы – MSE, қабат саны 2-ге тең.

12.5-сурет. Нейронды желіні құру

Енді желіні ары қарай қолдану үшін оқыту керек, кіріс және мақсатты мәліметтерді енгіземіз, ары қарай оқыту параматрлерін береміз, программа дамытуды көрсетеді және қорытындысы 12.6-суретінде бейнеленген. Нейронды желі және айқын емес модель мәліметтерінен алынған модельдеу нәтижесін салыстырамыз.

12.6-сурет. Оқыту қорытындысы

Осы жағдайда біз нейронды желіні оқыттық және айқын емес модель құрдық, енді осы екі модельді қолданып салыстырмалы анализ өткізу керек. Оны 12.2-кестесіне жазамыз.

12.2-кесте

Нейронды желі және айқын емес логика жауаптарын салыстыру кестесі

№	Нейронды желі	Айқын емес логика	Дұрыс жауап
1.			0.5
2.
3.			0.25
4.			0.75
5.
6.			0.7
7.			0.6
8.			0.4
9.			0.25
10.			0.6
11.			0.55
12.			0.45
13.			0.4
14.			0.6
15.			0.4
16.			0.77
17.			0.8
18.			0.45
19.			0.35
20.			0.15
21.			0.07
22.			0.4
23.			0.2
24.
25.
26.
27.
28.			0.85
29.			0.75
30.
31.
32.			0.85
33.			0.6
34.

Енді біз берген интервалды кіріс мәліметтер көлемі ретінде енгіземіз және нейронды желі мен айқын емес логика реакциясын көреміз (12.3-кесте).

12.3-кесте

Берілген интервалдан кіріс айнымалы кезінде нейронды желі мен айқын емес логика жауап кестесі

№	Берілген айнымалылар	Жауабы	Дұрыс жауап интервалы
Нейронды желі	Айқын емес логика
	[0 0 0,15]			(1-0.75)
	[1 1 0,5]			(0-0.75)
	[0,62 0 1]			(0.5-1)
	[0 0,38 0]			(0.1-0.75)
	[0,62 0,25 0,84]			(0.25-1)

Енді 12.3-кестесіне талдау жасау керек. (ЭС немесе НС) моделінің қайсысы берілген жүйеде нақты анықтама беретініне қорытынды жасаймыз.

Бақылау сұрақтары:

1. Жүйенің дұрыс талдау жасалуы үшін, сіздің ойыңызша қанша ереже болу керек?

2. Қандай көрсеткіш ауа шығынына әсер етеді?

3. Айқын емес логиканың кемшілігі мен артықшылығы неде?

4. Нейронды желінің кемшілігі мен артықшылығы неде?