Автоматизированная система управления технологическим процессом получения элементарной серы на основе оценки рисков

Рассматривается такой вид объектов управления, которые функционируют в различных условиях неопределенности и требуют разработки специфического подхода к управлению, анализу и оценке множества факторов, влияющих на их работу и не поддающихся количественному и качественному описанию. В исследовании сформулирована задача управления технологическим процессом получения серы. Проведен анализ технологической установки получения элементарной серы методом Клауса как объекта управления. Выделены факторы риска для рассматриваемого процесса. Предложена модель идентификации текущего состояния объекта управления. Синтезирован алгоритм интеллектуализации управления, выступающего в качестве базы для разрабатываемой экспертной подсистемы. Приведена структура и порядок функционального взаимодействия экспертной подсистемы автоматизированной системы управления технологическим процессом с лицом, принимающим решения. Разработано алгоритмическое обеспечение экспертной подсистемы автоматизированной системы управления технологическим процессом получения серы, предназначенной для интеграции в операционную среду управления на автоматизированном рабочем месте оператора. Оценена эффективность работы синтезированной экспертной подсистемы путем использования учебного тренажера, имитирующего работу щита управления технологической установкой получения элементарной серы методом Клауса. По результатам моделирования 35 аварийных ситуаций 100% было идентифицировано экспертной подсистемой, из которых 28% удалось предотвратить на ранней стадии путем выполнения сгенерированных рекомендаций.

1. Проталинский О.М., Ажмухамедов И.М.. Системный анализ и моделирование слабо структурированных и плохо формализуемых процессов в социотехнических системах. Инженерный вестник Дона. 2012;3. Доступно по: http://www.ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2012/916 (дата обращения: 20.08.2020).

2. Печенкин Д.В. Система оценки риска при эксплуатации технологических установок получения элементарной серы методом Клауса. Системы. Методы. Технологии, 2018;1(37):72-78.

3. Проталинский О. М., Щербатов И. А. Программный комплекс для обучения операторов технологического процесса получения серы. Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2006;2:29-34.

4. Frey W. Socio-Technical Systems in Professional Decision Making. Доступно по: http://cnx.org/content/m14025/latest/ (дата обращения: 20.08.2020).

5. Fishburn P. Utility Theory for Decision-Making. N.Y., Wiley, 1970, 234 p.

6. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Влияние методов дефаззификации на скорость настройки нечеткой модели .Кибернетика и системный анализ. 2002;5:169-176.

7. Щербатов И.А. Классификация неопределенностей в задачах моделирования и управления сложными слабоформализуемыми системами. Вестник Саратовского государственного технического университета. 2013;1(1):175-179.

8. Protalinskii O.M., Shcherbatov I.A., Esaulenko V.N.. Analysis and Modelling of Complex Engineering Systems Based on the Component Approach. World Applied Sciences Journal. 2013;24(2):276-283.

9. Матвейкин В.Г., Дмитриевский Б.С., Попов Н.С., Дмитриева О.В. Интегрированная модель инновационно-производственной системы. Вестник Тамбов. гос. техн. унта. 2016;22(4):550-558.

10. Матвейкин В.Г., Дмитриевский Б.С., Панченко И.С., Кокорева М.В. Системы диспетчеризации и управления: учебное пособие. Тамбов: Изд-во ФГБОУ ВПО "ТГТУ", 2013. - 96 с.

11. Львович Я.Е., Питолин А.В., Сапожников Г.П. Многометодный подход к моделированию сложных систем на основе анализа мониторинговой информации. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019;7(2):301-310.