Математичні моделі нечітких процесів в системах Моно-Ієрусалимського та методи їх ідентифікації
Електронний науковий архів Науково-технічної бібліотеки Національного університету "Львівська політехніка"
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Математичні моделі нечітких процесів в системах Моно-Ієрусалимського та методи їх ідентифікації
Математические модели нечетких процессов в системах Моно-Иерусалимского и методы их идентификации Mathematical models of fuzzy processes in Monod-Iyerusalimskii systems and methods of their identification |
|
| Creator |
Піговський, Ю. Р.
|
|
| Subject |
mathematical modeling under uncertainty conditions
Monod-Iyerusalimskii systems fuzzy processes adaptive models aggregate of point models математическое моделирование в условиях неопределенности системы Моно-Иерусалимского нечёткие процессы адаптивные модели агрегат точечных моделей математичне моделювання в умовах невизначеності системи Моно-Ієрусалимського нечіткі процеси адаптивні моделі агрегат точкових моделей |
|
| Description |
Робота присвячена розробці адаптивної математичної моделі, що враховує невизначеність перебігу процесів ферментації в хіміко-технологічних системах Моно-Ієрусалимського з періодичним режимом. В дисертації розроблено методи параметричної ідентифікації сімейства точкових моделей термокерованих систем Моно-Ієрусалимського, які забезпечують збіжність процедури ідентифікації у випадку неспостережуваності динаміки концентрації мікроорганізмів або субстрату. З їх допомогою розроблено підхід до синтезу структури моделей систем з керованим зворотнім зв’язком при неповноті вхідної інформації. Вдосконалено метод агрегату точкових моделей для уточнення адаптивних нечітких оцінок, що описують невизначеність динаміки процесів. Вони дозволяють прогнозувати динаміку стану системи під дією довільних температурних управлінь і адаптивно уточнюються в міру нагромадження експериментальних даних. Розроблено метод управління процесом з мінімальними інтенсивностями побічних продуктів на основі агрегату точкових моделей та генетичного алгоритму, який на відміну від існуючих, враховує невизначеності оцінок як основного, так і побічних продуктів, дозволяє виявляти напрямки покращення технологічних процесів, забезпечуючи зменшення шкідливих домішок броварного бродіння: немонотонного побічного продукту (діацетилу) на 4.9 % та монотонного побічного продукту (етилацетату) на 11.0 %, при досягненні необхідного рівня основного продукту (етанолу) в 51.8 г/л.Работа посвящена разработке адаптивной математической модели, учитывающей неопределенность динамики процессов ферментации в химико-технологических системах Моно-Иерусалимского с периодическим режимом. В диссертации разработаны методы параметрической идентификации семейства точечных моделей термоуправляемых систем Моно-Иерусалимского, которые обеспечивают сходимость процедуры идентификации в случае ненаблюдаемости динамики концентрации микроорганизмов или субстрата. Методы основаны на специальной процедуре оценивания начального приближения значений параметров автономных моделей, методе зеркального отображения отрицательных значений коэффициентов для обеспечения естественных ограничений на их значения, регуляризированной целевой функции, а также схем разбиения общей задачи идентификации на последовательность подзадач с меньшей размерностью. С использованием этих методов разработан подход к синтезу структуры модели систем с управляемой обратной связью при неполноте входной информации. Разработанная адаптивная модель процессов ферментации в химико-технологических системах Моно-Иерусалимского основана на методе прогнозирующего агрегата точечных моделей. Агрегат формируется путем параметрической идентификации множества всех ранее наблюдаемых реализаций технологического процесса с помощью упомянутых выше методов. Агрегат позволяет прогнозировать динамику состояния системы в условиях неопределенности под действием произвольных температурных управлений и адаптивно уточняется по мере накопления экспериментальных данных. Метод адаптации базируется на допущении о существовании периода стабилизации, в течении которого процесс еще не установился. В последующем, совокупность траекторий начинает расходиться на группы пучков, которые колеблются в окрестности интервалов неустранимой неопределенности. Ширина интервалов сужается вблизи правдоподобных траекторий и расширяется при удалении от них. Уточнение агрегата осуществляется путем корректирования совокупности содержащихся в нем точечных моделей, таким образом, чтобы наиболее правдоподобная оценка агрегата как можно меньше отклонялась от траектории текущего процесса. В диссертации улучшено метод агрегата точечных моделей для уточнения нечетких оценок состояния системы в случае прохождения траектории текущего процесса вблизи наиболее правдоподобных оценок агрегата, что обеспечило сужение интервала неопределенности его оценок для всех возможных случаев динамики наблюдаемых значений. На основе агрегата точечных моделей и генетического алгоритма разработан метод управления процессом ферментации, который обеспечивает минимальные интенсивности побочных продуктов. Данный метод в отличие от существующих, учитывает неопределенности оценок, как основного, так и побочных продуктов. Применение метода обеспечивает уменьшение вредных примесей пивного брожения: немонотонного побочного продукта (диацетила) на 4.9 % и монотонного побочного продукта (этилацетата) на 11.0 % с достижением необходимого уровня основного продукта (этанола) в 51.8 г/л.Dissertation is devoted to development of an adaptive mathematical model, which can be used for modeling fermentation processes dynamics in Monod-Iyerusalimskii systems under uncertainty conditions. In the present study methods for parametric identification of autonomous and thermal-controlled family Monod-Iyerusalimskii systems are developed. They are applicable for system identification in case of unobservability in dynamics of microorganism concentration. Using these methods an approach for structure synthesis of loopback-controlled system’s model under incompleteness of input data is developed. An aggregate method of point models is improved in order to refine adaptive fuzzy estimates, which takes into account uncertainty in process dynamics. They are applicable to predict process’s state variables under every thermal regime and are adaptively refined according to cumulated experimental observations. A method synthesizing control of a process with minimal detrimental subproducts intensities is developed based on the point-models aggregate and a genetic algorithm, which in contrast to existing, takes into consideration uncertainty in estimates of main product as well as subproducts. It gives possibility to detect directions of further improvement in technical processes, and provides minimization of detrimental subproducts in brewing fermentations: nonmonotonous subproduct (diacetyl) to 4.9 % and monotonous subproduct (ethyl-acetate) to 11.0 % achieving necessary level of main product (ethanol) of 51.8 g/L. |
|
| Date |
2010-04-30T09:30:57Z
2010-04-30T09:30:57Z 2008 |
|
| Type |
Autoreferat
|
|
| Identifier |
Піговський Ю.Р. Математичні моделі нечітких процесів в системах Моно-Ієрусалимського та методи їх ідентифікації : автореферат дисертації кандидата технічних наук : 01.05.02 / Ю.Р. Піговський ; Національний університет "Львівська політехніка".– Л., 2008.– 20 с.
http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/3323 |
|
| Language |
ua
|
|