с 01.01.2017 по 01.01.2024
Россия
Россия
Россия
В ходе реализации многостадийных производственных процессов необходимо решать задачи управления технологией и определения оптимальных диапазонов изменения реализуемых факторов технологии. Рассматриваемые процессы характеризуются отсутствием строго определенных функциональных зависимостей между свойствами выпускаемой продукции и реализуемыми технологическими факторами. Многостадийный производственный процесс характеризуется наличием набора случайных величин, оказывающих влияние на технологию обработки и характеристики выпускаемой продукции. Для исследования пространственно-распределенных технологических систем, включающих набор стадий обработки, применяется клеточно-иерархический подход. Реализуется технология дискретно-аргументного моделирования сложноструктурированных процессов. Этапы обработки рассматриваются как дискретные системы, содержащие иерархию клеток. Клетки отражают функционирование определенных стадий обработки, при этом показатели качества продукции часто задаются в виде разрешенных диапазонов. Для применения клеточного подхода диапазоны изменения исследуемых технологических факторов каждой клетки разбиваются на элементы алфавитов. Решение задачи управления технологией в многостадийных системах направлено на определение оптимальных сочетаний алфавитов выходов, соответствующих требованиям стандартов. Отражены условия, учитываемые при использовании оптимальной стратегии управления исследуемыми процессами. Представлен алгоритм стратегии управления технологией в многостадийных системах. Осуществляется анализ технологических цепочек с выбором оптимальной, для которой критерий оптимальности будет максимальным. Рассматриваемая стратегия управления технологией позволяет осуществлять контроль за выполнением выбранных режимов обработки и принимать решения по их корректировке в случае наличия каких-либо отклонений. Важными элементами стратегии управления являются изменение качества сырья, корректировка требуемых значений выходных свойств, изменение режимов функционирования, нарушение технологического процесса. Рассмотрен алгоритм стратегии управления технологией в многостадийных системах, позволяющий контролировать технологический процесс и своевременно реагировать на возникающие отклонения с целью успешного достижения требуемых результатов.
многостадийная система, управление технологическим процессом, технологическая цепочка, режимы обработки, отклонение, сочетание алфавитов входов и состояний
Введение
Во время функционирования многостадийных производственных систем возникает задача выработки стратегии управления реализуемым технологическим процессом. Исследуемые процессы отличаются тем, что в них отсутствуют строго определенные функциональные зависимости выходных свойств выпускаемой продукции от технологических факторов. В процессе производства присутствуют случайные величины, которые воздействуют на технологию обработки и характеристики готовой продукции, при этом показатели качества продукции часто задаются в виде разрешенных диапазонов. Таким образом, необходимо управлять технологическим процессом
и находить оптимальные интервалы изменения реализуемых технологических величин [1–4].
Для исследования пространственно-распреде-
ленных технологических систем, включающих набор стадий обработки, применяется клеточно-иерархический подход [5–7]. Этапы обработки описываются как дискретные системы, содержащие иерархию клеток. Клетки описывают функционирование различных стадий обработки. Представление информации в применяемом дискретном подходе отражается в виде создания конечных алфавитов множеств входов, состояний и выходов системы.
В работе отражены условия, учитываемые при использовании оптимальной стратегии управления исследуемыми процессами. Важными показателями выступают изменение качества сырья, корректировка требуемых значений выходных свойств, изменение режимов функционирования, нарушение технологического процесса.
Постановка задачи управления технологией в многостадийных системах
Для применения клеточного подхода диапазоны изменения исследуемых технологических факторов каждой клетки разбиваются на элементы алфавитов: 
при этом номер клетки обозначается k, а технологический фактор клетки mk. Выбираются отрезки, составляющие алфавиты факторов: 
Из элементов алфавитов для каждой клетки формируется массив сочетаний алфавитов исследуемых факторов:
Аналогично создаются алфавиты входных сигналов 
для алфавита l-го входа. Элементы сочетаний алфавитов входов σα: 
Выходные величины формируют свой набор сочетаний алфавитов: 
где 
– количество свойств.
Определяется сочетание выходных алфавитов, являющихся оптимальными для рассматриваемого вида продукции: 
Задача управления технологией в многостадийных системах сводится к нахождению технологических цепочек из набора алфавитов входов и состояний (σα, ξβ), позволяющих получать требуемое оптимальное сочетание 
.
Методика определения оптимальной технологической цепочки
Процесс оптимальной идентификации заключается в определении технологической цепочки (подпространства 
), для которой критерий оптимальности будет максимальным [8–11].
Так как рассматривается R показателей качества, то для каждой единицы продукции, соответствующей подпространству 
, число показателей, соответствующих оптимальным сочетаниям алфавитов выходов, изменяется от 0 до R. Опыты, реализованные по технологии 
, но не принадлежащие подмножеству 
, формируют 
. Индекс j отражает долю выходных величин, соответствующих оптимальным сочетаниям алфавитов. Например, 
отражает вариант, при котором все свойства не соответствуют требованиям, а 
указывает на соответствие подмножеству 
Для сравнения технологических цепочек и выбора оптимальной используется критерий
Выбранная оптимальная технологическая цепочка позволяет получать требуемые выходные свойства с максимальной вероятностью. Полученное сочетание алфавитов факторов фиксируется
в качестве оптимального. Стратегия управления технологией состоит в контроле выполнения требуемых режимов обработки и принятии решений в случае возникновения любых отклонений.
Этапы стратегии управления технологией в многостадийных системах представлены на рис. 1.
Рис. 1. Этапы стратегии управления технологией в многостадийных системах
Fig. 1. Stages of technology management strategy in multi-stage systems
После реализации режимов обработки на отдельном технологическом этапе, представляемом отдельной клеткой, оценивается соответствие реализованного сочетания алфавитов факторов выбранному оптимальному сочетанию. В случае отклонения оценивается вероятность получения требуемых показателей выходов и, при необходимости, выполняется корректировка режимов последующей обработки.
Экспериментальная часть
Ниже рассмотрен алгоритм стратегии управления технологией в многостадийных системах (рис. 2).
Рис. 2. Алгоритм стратегии управления технологией в многостадийных системах
Fig. 2. Algorithm of technology management strategy in multi-stage systems
При изменении характеристик сырья формируется новое сочетание алфавитов входов 
. Это вызывает необходимость корректировки алфавитов случайных величин. Выбранная стратегия управления режимами функционирования позволяет провести поиск новых сочетаний алфавитов:
Если при реализации процесса произошло отклонение от выбранного оптимального сочетания алфавитов факторов:
исследуется отклонение реализованных режимов обработки от заданных технологических режимов: 
. возможность получения заданных значений выходов 
. Выполняется прогноз свойств и рассматривается отклонение от оптимальных значений 
то для сочетания случайных величин выбирается новое, рациональное сочетание алфавитов факторов. Для этого исследуются возможные продолжения, позволяющие получать требуемые значения выходов:
Если после отклонения от заданных режимов обработки невозможно получить требуемые значения выходов при любой корректировке последующих этапов обработки, оценивается возможность продолжения процесса обработки для получения продукции со свойствами, которые можно достичь. Подбирается сочетание выходных алфавитов для данного вида продукции: 
Если нарушения технологии не позволяют получить продукцию заданного качества, полученный полуфабрикат отправляется в брак до момента окончания технологического процесса.
В итоге приведенный алгоритм стратегии управления технологией в многостадийных системах позволяет контролировать технологический процесс и своевременно реагировать на возможные отклонения с целью успешного достижения требуемых результатов.
Результаты исследования
В качестве примера в таблице рассмотрены 3 клетки, соответствующие различным стадиям обработки.
Пример формирования технологических цепочек и их характеристик
An example of the formation of technological chains and their characteristics
|
Сочетания |
Объем выборки n |
Совместная частота |
Критерий Q |
||||
|
|
|
|
|
|
|
||
|
1 |
1 |
1 |
80 |
10 |
20 |
50 |
3 |
|
2 |
140 |
10 |
30 |
100 |
11,5 |
||
|
2 |
1 |
160 |
0 |
10 |
150 |
23,25 |
|
|
2 |
90 |
30 |
30 |
30 |
1,35 |
||
|
2 |
1 |
1 |
90 |
20 |
10 |
60 |
3,9 |
|
2 |
110 |
20 |
80 |
10 |
0,5 |
||
|
2 |
1 |
125 |
10 |
15 |
100 |
10,75 |
|
|
2 |
205 |
0 |
5 |
200 |
40,5 |
||
Набор сочетаний алфавитов факторов каждой клетки состоит из двух вариантов.
В рассмотренном примере оптимальные сочетания алфавитов факторов каждой клетки: 
Технологическая цепочка, для которой критерий оптимальности Q будет максимальным: 
В случае отклонения оптимального сочетания алфавитов в одной из клеток исследуемого процесса осуществляется процедура управления технологией на последующих этапах обработки, например 
оценивается возможность получения заданных значений выходов 
при дальнейшем соблюдении заданной оптимальной технологии. В рассмотренном случае анализируется цепочка 
Из таблицы видно, что данный вариант обеспечивает вероятность получения требуемых значений выходов 
только в пределах 33,3 %. Критерий Q = 1,35 (для оптимального сочетания вероятность получения 
составляла 97,56 %, а Q = 40,5). Необходимо сформировать продолжение 
позволяющее получать требуемые значения выходов. Таким вариантом выступает 
Для данного сочетания вероятность получения 
составляла 93,75 % , а Q = 23,25. Представленные характеристики технологических цепочек позволяют оценить вероятность получения заданных свойств и выделить те траектории, которые ведут к получению брака. Например, вариант сочетания алфавитов факторов 
обеспечивает вероятность получения 9,09 %, что, безусловно, не является допустимым вариантом. Реализуемая процедура управления технологией позволяет на ранних стадиях определять невозможность получения необходимых свойств и снимать данную партию с дальнейшего производства или переназначать в другие виды продукции.
Заключение
Представлен новый подход к исследованию сложных производственных процессов для объектов, имеющих сложную многоступенчатую структуру. Реализуется технология дискретно-аргументного моделирования сложноструктурированных процессов.
Представлены алгоритмы стратегии управления технологией в многостадийных системах. Выбраны показатели, влияющие на процесс корректировки режимов обработки.
1. Прангишвили И. В. Системный подход и общесистемные закономерности. М.: СИНТЕГ, 2000. 528 с.
2. Юрков Н. К. Модели и алгоритмы управления интегрированными производственными комплексами. Пенза: Информ.-издат. центр ПГУ, 2003. 198 с.
3. Clark J. S., Gelfand A. E. Hierarchical modelling for the environmental sciences: statistical methods and applications. Oxford University Press, 2006. P. 205.
4. Sakarovitch J. Elements of automata theory. Cam-bridge University Press, 2009. P. 758.
5. Корнеев А. М., Суханов А. В. Исследование точности и скорости сходимости алгоритмов стохастической оптимизации функций // Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. 2018. № 3. С. 26–37.
6. Korneev A. M., Abdullakh L. S., Sukhanov A. B., Antar S. D., Aljonid Kh. M. Identification of complex production systems with using iterative networks // International Journal of Engineering & Technology. 2018. V. 7 (3). P. 37–39.
7. Корнеев А. М., Лаврухина Т. В., Сметанникова Т. А., Ерохин Л. К. Построение модели многоэтапного технологического процесса в виде сети Петри // Вестн. Воронеж. гос. техн. ун-та. 2024. Т. 20. № 3. С. 64–70.
8. Godfrey Onwubolu C., Babu B. V. New optimization techniques in engineering. Springer, 2004. P. 712.
9. Kwang Y. Lee. Modern heuristic optimization tech-niques: theory and applications to power systems. John Wiley & Sons, 2008. P. 586.
10. Токарев В. В., Соколов А. В. Методы оптимальных решений. Многокритериальность. Динамика. Не-определенность. М.: Физматлит, 2010. 416 с.
11. Пупков К. А., Егупов Н. Д. Теория оптимизации систем автоматического управления. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004. 744 с.
