Онтологические модели систем управления технологическими процессами нефтеперерабатывающих производств

Процесс формирования решений в системах автоматического управления традиционно реализуется последовательностью этапов: 1) получение информации о состоянии объекта управления (ОУ); 2) оценка состояния ОУ относительно желаемого; 3) расчёт управлений на основе заданного алгоритма. Аналогично решается задача диагностики отказов элементов технологического объекта и принятия решения по снижению последствий отказа: 1) получение информации о значениях индикаторов состояния объекта диагностики (ОД); 2) оценка значений индикаторов и формирование диагноза; 3) формирование решений по локализации отказа и сохранению рабочего состояния ОД.

Информацию о состоянии ОУ и ОД можно получить двумя способами: прямое измерение; вычисление по модели. Учитывая, что для объектов нефтеперерабатывающих произ- водств характерно наличие не измеряемых на потоке параметров [1], например, показателей качества (ПК) продуктов и составов сырья, их оперативное получение возможно только вычислением по моделям [2]. Кроме того, в алгоритмах управления и оптимизации по ПК и технико-экономическим показателям (ТЭП) используются прогнозные модели ОУ. Процедуры оценки состояния ОУ в системах оперативной диагностики (СОД) также включают использование прогнозных моделей индикаторов состояния ОД [3].

На первом этапе процесса формирования управлений строятся модели систем Ms , описывающих в комплексе с измерительной информацией переменные состояния ОУ Y = [y 1 ,.,y_m ], m - размерность вектора параметров состояния, как функцию входных определяющих переменных X = [ x 1 ,.,x n ], n - размерность вектора входных параметров.

Степень достижения целевых состояний системы управления (СУ) или элементов СУ в системах обеспечения безопасности (СОБ) на втором этапе оценивается по моделям требований M Т . Оценки имеют вид векторных критериев (в СУ) или значений диагностических показателей (в СОБ). Формирование оценок состояния е = [ Z 1 ,., Z m ] представляется в форме набора продукционных правил [4], в антецедентах которых используются условия от невязки текущих значений Y и Y ^Тр, где индекс «Тр» отражает требуемые или допустимые значения Y , а консеквентами являются оценки Z i ( i =1,^, m ) в виде логических значений булевой или нечёткой логик.

На третьем этапе определяются параметры для изменения состояния объекта - управляющие воздействия в СУ или меры реагирования на неисправности в СОБ. Модели формирования решений M U могут быть реализованы на основе численных методов оптимизации [5] или логических моделей, в частности, продукционных правил.

Технологии усовершенствованного управления и обеспечения безопасности (СУиОБ) предполагают использованием прогнозных моделей систем Ms , которые позволяют производить оценку состояния ОУ по моделям требований М Т при формировании решений по управлению и диагностике состояния оборудования ОУ.

1    Подходы к построению моделей состояния объекта управления

Одним из существенных факторов, определяющих сложность решения задачи моделирования ОУ нефтеперерабатывающих производств для целей оперативного управления по ПК и ТЭП и диагностики отказов, является многосвязность параметров ОУ. Технологические объекты характеризуется как сложные в статическом и динамическом аспектах: ■ значения параметров состояния определяются несколькими управлениями, что вносит неопределённость при назначении управлений и формировании диагноза;

• ■    параметры состояния коррелированы между собой;

• ■    взаимосвязи между параметрами состояния, а также связь параметров состояния с параметрами управления имеют различные статические и динамические характеристики.

Для прогноза параметров состояния в СУиОБ применяются модели с использованием: методов статистической обработки информации - корреляционный, дисперсионный анализы [6]; эвристической информации - когнитивные модели [7]; методов искусственного интеллекта - продукционные системы (ПС), семантические сети, нейронные сети, нечёткие модели и их комбинации [4, 8].

Традиционно разработка модели состояния Ms основана на эволюционном синтезе [9].

На первом этапе концептуального моделирования проводят анализ ОУ, определяют перечень параметров, которыми характеризуется ОУ, значения которых в рамках регламентных ограничений обеспечивают технологический режим, определяют перечень управлений и измеряемых возмущений, характеризующих состояние ОУ.

На втором этапе проводят анализ уровней связи между входными и выходными параметрами, определяют значимые параметры для целей решаемой задачи и формируют модель ОУ на топологическом уровне.

На третьем этапе определяют операторы связей между входными параметрами и параметрами состояния и формируют структурную модель.

На четвёртом этапе проводят параметризацию модели и определяют значения параметров операторов функциональных зависимостей, например, для моделей в форме уравнений регрессии методом наименьших квадратов или его модификациями. Для обеспечения адекватности модели могут применяться различные методы регуляризации [10].

При решении задачи управления модель Ms используется для расчёта управлений U :

и=Ф 1 (Е) ,                                        (1)

E=ф(Y-Y^T) ,                                     (2)

где Ф 1 (*) - оператор (метод) расчёта управления, может быть реализован на основе численно-оптимизационного подхода или семантико-логического [11], ф ( * ) - функция расчёта невязки E , Y^T - требуемое значение параметров состояния, Y - состояние системы, рассчитанное по модели прогноза состояния ОУ.

При диагностике состояния ОУ на основе параметров состояния Y формируются диагностические показатели Е , определённые в качестве индикаторов состояния C ОД:

С=Ф 2 (3) ,                                      (3)

где Ф₂ (*) - оператор (метод) формирования диагностического вывода на основе установления причинно-следственных связей между фактами нарушения ограничений для индикаторов состояния и их возможными причинами, например, в виде продукционных правил.

В качестве диагностических показателей могут использоваться значения невязки:

• ■    между измеряемыми и рассчитываемыми по Ms параметрами;

• ■    балансовых моделей (моделей материального, энергетического баланса);

• ■   инвариантов, как результатов вычисления моделей Ms с разной структурой.

Первые три этапа разработки модели состояния Ms выполняются на основе эвристической информации об объекте [12], и результат во многом определяется субъектом, разрабатывающим модель. Ключевым вопросом является структурирование информации на уровне топологического описания модели Ms с учётом обеспечения простоты реализации и точности моделирования, достаточной для целей оперативного управления и диагностики.

Разработка моделей СУиОБ представляет собой процедуру эволюционного синтеза с использованием иерархии моделей: топологическое описание объекта (верхний уровень); детализированное описание объекта для конкретных задач (нижний уровень). Модели верхнего уровня содержат образное описание объекта на уровне параметров множеств X , Y и их связей, характерных для предметной области объекта моделирования (ОМ). Модели нижнего уровня содержат конкретизацию связей в различных формах: вербальные шкалы, числовые коэффициенты, функциональные связи, учёт ограничений от ОМ и задачи моделирования.

2    Онтологии структурного синтеза модели объекта верхнего уровня

Учитывая ограниченный класс технологических процессов и оборудования в составе технологических установок нефтеперерабатывающих производств, можно поставить задачу разработки топологической модели объекта на основе выбора описания из ограниченного набора технологического оборудования ОМ, представляемого онтологиями.

Ключевыми вопросами онтологий является определение понятий (сущностей) предметной области, отношений между ними [13-15]. Формализация представления онтологий включает определение способа описания связей между понятиями.

Общая схема формирование базы знаний в форме онтологий включает этапы создания словаря объектов, концептуализации и формирования топологии ОМ.

Этап создание словаря объектов включает определение множества сущностей, которые характеризуют предметную область создаваемой базы знаний. Например, для нефтеперерабатывающих производств такие сущности можно представить множеством PrEq : характеризующим технологическое оборудование (наименование технологического оборудования); характеризующим технологический процесс (управляемые и возмущающие X и контролируемые Y параметры).

Этап концептуализации включает формирование подсистем, представляющих объекты, характерные для конкретной технологической установки, и определение сущностей, характерных данному технологическому оборудованию.

Этап формирования топологии ОМ включает определение структурных свойств подсистем и формального представления связей между сущностями онтологии.

В стандарте [16] описан способ представления моделей данных и баз знаний для проектирования перерабатывающих предприятий в формате RDF и синтаксис языка в категории представлений XML . Способ представления данных для моделирования, принятый в статье, опирается на стандарт [16] и используется для разработки СУиОБ.

Модели на топологическом уровне можно представить в форме графа [17], в котором сущности - это узлы графа, а отношения между ними - дуги. Предоставление графа для формализации топологии ОМ удобно в форме матрицы смежности.

Учитывая многосвязную структуру ОУ, модель объекта на топологическом уровне представляется матрицей смежности размером n x m, n - количество управляющих и возмущаю- щих переменных, m - количество параметров состояния:

M_T =[ b ji ],                                          (4)

где b ji - бинарная переменная, определяющая наличие (значение 1) или отсутствие (значение 0) связи между выходным j и входным i параметрами, i=1,..., n , j=1,..., m .

На параметрическом уровне отношения между параметрами представляются матрицей отношений:

M_F =[ W ji ],                                     (5)

где W ji - функциональные связи между входным i и выходным j параметрами.

Результатом онтологического моделирования в задаче формирования MS верхнего уровня для объектов нефтеперерабатывающих производств является получение формализованного описания отношений сущностей матрицей смежности, как модели топологического уровня:

• ■    технологической схемы производства как отношений типового технологического оборудования PrEq ;

  

  Рисунок 1 - Иерархия классов онтологий моделирования технологического процесса

  
  

• ■    технологического    оборудования

PrEq как отношений характеризующих переменных X , Y .

В соответствии с иерархией сущностей ОМ для синтеза матрицы смежности используется иерархия классов моделей онтологий (см. рисунок 1):

• ■    класс описания технологического процесса (или технологическая схема процесса) Pr = < PrEq ; PrRe ; PrCom >, где PrEq - типовое технологическое оборудование (аппарат), PrRe - отношения, отражающие взаимосвязи между единицами оборудования, PrCom - мно-

• жество технологических параметров, характеризующих входные и выходные потоки смежных аппаратов, которые могут быть для предыдущего аппарата контролируемой переменной, а для следующего - определяющей переменной (управление или контролируемое возмущение);

• ■    класс описания технологического оборудования, который представлен моделями состояния для отдельного типового оборудования Eq = <  Y ; X ; EqRe>, где Y - множество параметров состояния технологического оборудования, X - множество входных переменных, определяющих параметры состояния Y , EqRe - отношения между переменными множеств Y и множества X в форме матрицы смежности, X = < EqU ; EqF>, Y = < EqQu ; EqCV>, где EqU - множество управляющих переменных, EqF - множество измеряемых возмущений, EqQu - множество показателей оценки эффективности работы технологического оборудования (ПК получаемых продуктов и ТЭП), EqCV - множество контроли

руемых параметров технологического режима.

Отношения PrRe представляют технологическую взаимосвязь между технологическим оборудованием установки, отношения EqRe отражают уровень связности между X и Y: EqRe = , где EqM - матрица смежности параметров множеств EqQu и EqCV с парамет рами множества X, EqT=[j] - множество термов отношений множеств EqQu и EqCV с множеством X, где tji - термы, задаваемые экспертно по качественной (лингвистической, нечёткой) шкале, например: сильное влияние, среднее влияние, слабое влияние. Определение термов отношений возможно также интерпретацией коэффициентов корреляции между X и Y по шкале Чеддока [18]. В таблицах 1-3 представлены фрагменты моделей уровня процесса и аппарата нефтеперерабатывающего производства и иерархия отношений между элементами .

Представление отношений в форме матриц смежности позволяет формализовать процедуру составления детализированного описания (модели нижнего уровня) с учётом свойств и ограничений конкретного ОМ. Ограничения представляются в форме матриц:

G = < GMV, GM, GVS, GCRe >, где GMV - квадратная матрица [nxn], задающая наличие автоматической системы регулирования (АСР) для конкретного управления, с диагональными булевыми переменными mvji равными 1, если по i-й определяющей переменной (i =1,..., n) имеется АСР или предусмотрена возможность дистанционного воздействия на параметр, и остальными нулевыми элементами;

GM - матрица [ n x n ], задающая наличие технического средства измерения (СИ) технологического параметра для конкретной схемы реализации контроля и управления для рассматриваемого оборудования, с диагональными булевыми переменными m ii равными 1, если по i -й определяющей переменной ( i 1...П ) предусмотрено средство измерения, и остальными нулевыми элементами;

GVS - матрица [ n x n ], задающая ограничения оборудования автоматизированной системы управления технологическим процессом (АСУТП), с диагональными элементами vs ii равными 1, если для контура определяющей переменной нет ограничений на использование в СУиОБ, в противном случае - 0.

GMV =

GM

GVS

mv11			0	0	•      0
	0		mv 22	0	•      0
	0		0	0	mvnn
	m 11		0	0	•     0
=		0	m 22	0	•     0
		0	0	0	mnn
		vs 11	0	0	••     0
=		0	vs 22	0	••    0
		0	0	0	vs nn

GCRe - ограничения учёта уровня связности параметров в матрице смежности: GCRe = < GMVRe , GDVRe >, где GMVRe =[ gmv ] - термы-ограничения нечёткой матрицы отношений для переменных управления, GDVRe =[ gdv ] - термы-ограничения матрицы отношений для переменных контролируемых возмущений.

Таблица 1 - Таблица классов онтологий модели технологического процесса (фрагмент)

PrEq	PrCom
Теплообменник	температура продукта на входе ( T in ), расход продукта на входе ( Fin ), температура продукта на выходе ( T out ), расход продукта на выходе ( Fout ).
Простая ректификационная колонна (РК)	температура сырья на входе ( Tin ), расход сырья на входе ( Fin ), состав сырья на входе ( Qin ), температура верха или верхнего продукта на выходе ( T o ), расход верхнего продукта на выходе ( F t op ), качество верхнего продукта на выходе ( Q top ), температура низа или нижнего продукта на выходе ( T b o t ), расход нижнего продукта на выходе ( F outboo ), качество нижнего продукта на выходе ( Q bot ), температура горячей струи на подогрев куба ( T heat ), расход горячей струи на подогрев куба ( F hit ), температура флегмы на орошение ( T fi ), расход флегмы орошения ( F l ).
Флегмовая ёмкость	температура продукта на входе ( T in ), расход продукта на входе ( Fin ), температура газа на выходе ( Tout ), расход газа на выходе ( Fout ), температура флегмы на выходе ( T out ), расход нижнего продукта на выходе ( F out ).

Таблица 2 - Таблица классов онтологий модели простой ректификационной колонны

Класс	Подкласс	N п/п	Элемент класса
X	EqU	1	расход флегмы орошения ( F fl )
		2	температура горячей струи на подогрев куба ( T heat )
	EqF	3	температура сырья на входе ( T in )
		4	расход сырья на входе ( F in )
		5	состав сырья на входе ( Q in )
		6	температура  флегмы  на орошение ( T fl )
Y	EqQu	1	температура начала кипения бензина ( Т нк )
		2	температура конца кипения бензина ( Т К к )
	EqCV	3	уровень в кубе колонны ( L )
		4	давление верха колонны ( P top )
		5	температура верха ( Ttop )
		6	расход верхнего продукта на выходе ( F t O p )
		7	температура низа ( Tbot )
		8	расход нижнего продукта на выходе ( Fbo t ).

Таблица 3 - Отношения в иерархии классов онтологий

Уровень модели	Обозначение отношения	Значения отношений
Pr	PrRe	true (1), false (0)
Eq	EqT	true (1), false (0)
	EqT	сильное влияние (B), среднее влияние (M), слабое влияние (S)

3 Синтез топологической модели нижнего уровня

Синтез матрицы отношений топологической модели реализуется следующей последовательностью действий.

• 1)    Из базы моделей уровня процессов Pr выбором соответствующего технологического оборудования PrEq формируют схему соединений аппаратов в субблоке (с/б) и технологических с/б в схеме установки, в которые включают аппараты по функциональному признаку, например, выполнение одной технологической операции - нагрев продукта в печи, ректификация продукта и т.п. (см. рисунок 2).

Схему взаимодействия аппаратов в с/б представляют матрицей отношений PrRe размером N k xN k , где N k - количество аппаратов в с/б k , k =1,..., K, eq ji = 1, если технологический аппарат j связан потоком с i , иначе 0.

сырье

	Субблок 1
	Аппарат 11
	Аппарат 12
	Аппарат Wi

Продукты с/б 1

Субблок 2

Аппарат 21

Аппарат 22

Аппарат Ш2

! Продукты i с/б 2

	Субблок К
	Аппарат^!
	Аппарат К2
	Аппарат 1№

Товарные продукты

Рисунок 2 – Последовательность технологических потоков процесса

Результатом первого шага является определение: K - количества с/б; Nk - перечня техно- логического оборудования Eq, входящего в с/б; топологической модели с/б форме матрицы смежности PrRe. Например, с/б технологической операции отбензинивания нефти процесса первичной переработки нефти можно представить совокупностью аппаратов: теплообменник

подогрева сырья (p=1) ‒              0    eq21 eq31       eqN 1             0 1 0 простая  ректификацион-                                      k            0 0 1 ная колонна (p=2) ‒ аппа- PrRek eq12     0    eq32       eqNk2     PrRe1 = 0 0 0 рат воздушного охлажде-                                                 0 1 0 ния (АВО) (p=3) ‒ флег-           eq    eq    eq          0             0 1 0 мовая ёмкость (p=4) – ис-               1Nk     2Nk     3Nk паритель (p=5) с матрицей отношений (PrRe1). 2) Из базы моделей уровня технологического оборудо вания Eq для каждого аппарата извлекают топологическую           q11  q21  q31 модель, представленную матрицей смежности EqM разме-   EqM pk = q12  q22  q32 ром nxm, где qji = 1 (если выходная переменная yi определя ется входной xi), 0 – иначе; pk – номер аппарата в с/б k, k=1,            q1n  q2n  q3n ..., K, и матрицей термов нечётких отношений EqTразмером           t   t   t nxm, из которых конкатенацией матриц отдельных аппара-            11   21   31 тов одного с/б получают матрицы смежности и нечётких от-   EqT pk  t12  t22  t32 ношений с/б EqMk и EqTk. При объединении матриц выпол няют подстановку переменных в соответствии со схемой          t   t   t технологических потоков с/б. Так, если переменная xi для            1n   2n   3n 00 01 10 00 00 qm1 qm2 qmn tm1 t 9 m2 t mn аппарата p является выходной yj для (p-1), то переменная xi исключается из конкатенированной матрицы смежности, и все взаимосвязи qji матрицы EqPp+1 на основе свойства транзитивности переносятся в новую объединённую матрицу. Для матрицы отношений термы объ- единённой матрицы для совместных переменных определяются по правилу максимума.

Например, для РК ( p =2) с/б отбензинивания нефти матрица смежности и нечётких отношений для элементов класса таблицы 2 представлена EqM 21 , EqT 21 .

	1	1	1	1	1	0	0	0		M	B	B	B	B	0	0	0
	1	1	1	1	1	1	1	1		M	M	B	B	S	S	B	B
EqM 21 =	0	1	0	1	1	0	1	0	,        EqT 21 =	0	M	0	M	M	0	S	0
	0	0	1	1	1	1	1	1		0	0	B	S	S	B	S	B
	1	1	0	1	1	1	1	1		B	B	0	B	B	B	M	B
	1	1	0	1	1	0	1	0		S	B	0	B	B	0	S	0

Смежным с РК по технологической схеме является АВО ( p =3) с моделью EqM ³¹ и EqT ³¹. Здесь входными параметрами являются: x =[частота вращения вентилятора ( n АВО ); температура потока на входе АВО ( T in );

EqM ³¹

111		BBB
110	EqT31 =	MM0
111		BBB

температура воздуха на охлаждение (Tair)], а выходными: y=[температура потока на выходе (Tout); расход потока на выходе (Fout); давление потока на входе (Pin)]. Давление Pin зависит от интенсивности охлаждения газа, поэтому рассматривается как выходной параметр.

Конкатенированная матрица имеет вид EqM ⁽²⁺³⁾¹.

Учитывая, что температура верха РК T top ( j= 5) = T in ( i= 8), T fl ( i= 5) = T out ( j= 9), P top ( j=4 ) = P in ( j= 11) , можно получить совместную модель РК и АВО (контуром выделены взаимосвязи коммуницирующих переменных):

EqM ^{(2 + 3)1}

1	1	1	1	1	0	0	0	—	—
1	1	1	1	1	1	1	1	—	—
0	1	0	1	1	0	1	0	—	—
0	0	1	1	1	1	1	1	—	—
1	1	0	1	1	0	1	0	—	—
1	1	0	1	1	0	1	0	—	—

------- - 1 1

-------- 1

0 F

—

—

—

—

—

EqM ⁽²⁺³⁾¹ = T fl

—

in

—

—

—

—

—

—

—

-------- 1    1

1	1	1	1	0	0	0	1	1	—
1	1	1	1	1	1	1	1	1	—
1	0	1	1	0	1	0	1	1	—
0	1	1	1	1	1	1	1	1	—
1	0	1	1	0	1	0	1	1	—

10 110 10 11 —

—

—

110 - - - - I

1 —

На схеме стрелками обозначено наследование связей с учётом коммуницирующих параметров: 1 – для T top = T in ; 2 – для T fl = T out ; 3 – для P top = P in .

• 3)    Актуализируют матрицы смежности EqМ с учётом реализации АСР или наличия средства измерения для параметров множества X конкретного технологического оборудования. Формируют матрицу смежности AMV 0k , которая отражает взаимосвязь параметров множества Y с параметрами управления, и матрицу смежности ADV 0k которая отражает взаимосвязь параметров Y с параметрами контролируемых возмущений:

AMV o ^k=GMV k x EqM k , ADV o ^k=(GM k - GMV k ) x EqM k ,

где AMV 0k , ADV 0k – актуализированные матрицы смежности управлений и контролируемых возмущений с учётом реализации АСУТП.

Пример выполнения данного шага для топологической модели РК.

Пусть для конкретной РК доступно управление от АСР для всех элементов подкласса EqU (см. таблицу 2), тогда матрица GMV представлена квадратной матрицей 6х6 с диагональными элементами [1; 1; 0; 0; 0; 0], что интерпретируется как наличие АСР расхода флегмы на орошения ( F fl ), и температуры горячей струи ( T heat ), а возможность измерения в АСУТП элементов EqF квадратной матрицей ограничений GM k с диагональными элементами [1; 1; 1; 0; 0; 1], что интерпретируется как отсутствие СИ для параметров: расход сырья на входе (F in ), состав сырья на входе (Q in ). Тогда актуализированные матрицы смежности для управлений и контролируемых возмущений имеют вид:

	1	0	0	0	0	0		1	1	1	1	1	0	0	0		1	1	1	1	1	0	0	0
	0	1	0	0	0	0		1	1	1	1	1	1	1	1		1	1	1	1	1	1	1	1
AMV021 =	0	0	0	0	0	0	x	0	1	0	1	1	0	1	0	=	0	0	0	0	0	0	0	0
	0	0	0	0	0	0		0	0	1	1	1	1	1	1		0	0	0	0	0	0	0	0
	0	0	0	0	0	0		1	1	0	1	1	1	1	1		0	0	0	0	0	0	0	0
	0	0	0	0	0	0		1	1	0	1	1	0	1	0		0	0	0	0	0	0	0	0
	0	0	0	0	0	0		1	1	1	1	1	0	0	0		0	0	0	0	0	0	0	0
	0	0	0	0	0	0		1	1	1	1	1	1	1	1		0	0	0	0	0	0	0	0
ADV021 =	0	0	1	0	0	0	x	0	1	0	1	1	0	1	0	=	0	1	0	1	1	0	1	0
	0	0	0	0	0	0		0	0	1	1	1	1	1	1		0	0	0	0	0	0	0	0
	0	0	0	0	0	0		1	1	0	1	1	1	1	1		0	0	0	0	0	0	0	0
	0	0	0	0	0	1		1	1	0	1	1	0	1	0		1	1	0	1	1	0	1	0

• 4)    Актуализируют матрицы, полученные на шаге 3, с учётом состояния технических СИ и управления для каждого технологического оборудования:

AMV ^k =GVS x AMV o^k ,                           (8)

ADV^k=GVS x ADV o ^k ,                            (9)

где AMV k , ADV k – актуализированные матрицы смежности управлений и контролируемых возмущений с учётом ограничений на использование средств автоматизации в СУиОБ.

Для рассматриваемого примера моделирования РК ограничения на состояние средств автоматизации и их использование в СУиОБ не накладываются.

• 5)    Формируются матрицы нечётких отношений TMV и контролируемых возмущений TDV k -го с/б композицией нечёткой матрицы отношений онтологии объекта EqT с актуализированными матрицами смежности AMV , ADV :

TMV^k=EqfoAMV^k ,                           (10)

TD^EqfoAD V .                        (11)

Здесь принятое обозначение операции (○) означает результат логического поэлементного умножения:

k tmvji = <

tk., если amvk. = 1, ji                          ji

0 , если amv j = 0 ,

^tdv j =<

j , если adv k = 1 , 0 , если adv k = 0 .

Для модели РК получаются матрицы нечётких отношений:

TMV ₀ ²¹

M	B	B	B	B	0	0	0		1	1	1	1	1	0	0	0		M	B	B	B	B	0	0	0
M	M	B	B	S	S	B	B		1	1	1	1	1	1	1	1		M	M	B	B	S	S	B	B
0	M	0	M	M	0	S	0		0	0	0	0	0	0	0	0		0	0	0	0	0	0	0	0
0	0	B	S	S	B	S	B		0	0	0	0	0	0	0	0		0	0	0	0	0	0	0	0
B	B	0	B	B	B	M	B		0	0	0	0	0	0	0	0		0	0	0	0	0	0	0	0
S	B	0	B	B	0	S	0		0	0	0	0	0	0	0	0		0	0	0	0	0	0	0	0

,

	M	B	B	B
	M	M	B	B
DMV 02 =	0	M	0	M
	0	0	B	S
	B	B	0	B
	S	B	0	B

B00 SSB M0S SBS BBM B0S

0		0	0	0	0	0	0	0	0		0	0
B		0	0	0	0	0	0	0	0		0	0
0		0	1	0	1	1	0	1	0		0	M
B		0	0	0	0	0	0	0	0		0	0
B		0	0	0	0	0	0	0	0		0	0
0		1	1	0	1	1	0	1	0		S	B

00 0000

00 0000

0MM0S0

00 0000

00 0000

0BB0S0

• 6)    Формируется матрица нечётких отношений МТe с/б k объединением матриц ТMV , ТDV с учётом ограничений GMVRe , GDVRe на уровень взаимосвязей для управляющих и возму-

• щающих переменных:

MTUk=TMVk n GMVRek,(12)

MTF=TDV n GDVRek,(13)

MTek=MTU и MTF,(14)

где GMVRe , GDVRe – термы, определяющие уровень взаимосвязи выходных Y с входными X , который следует учитывать в топологической модели объекта для переменных управлений и возмущений.

Здесь операция n возвращает результат логического поэлементного пересечения mtu ^ = tmv ji n gmvre k , mtf ^k = tdv k n gdvre ji , а операция и возвращает результат логического поэлементного объединения m j = mtu k и mtf ^k .

Пусть для модели РК накладывается ограничение на уровень взаимосвязи термом B (учитывается только сильное влияние), тогда актуальная матрица нечётких отношений представляется как:

	M	B	B	B	B	0	0	0		0	B	B	B	B	0	0	0
	M	M	B	B	S	S	B	B		0	0	B	B	0	0	B	B
MTU 21 =	0	0	0	0	0	0	0	0	n B =	0	0	0	0	0	0	0	0
	0	0	0	0	0	0	0	0		0	0	0	0	0	0	0	0
	0	0	0	0	0	0	0	0		0	0	0	0	0	0	0	0
	0	0	0	0	0	0	0	0		0	0	0	0	0	0	0	0
	0	0	0	0	0	0	0	0		0	0	0	0	0	0	0	0
	0	0	0	0	0	0	0	0		0	0	0	0	0	0	0	0
MTF 2 =	0	M	0	M	M	0	S	0	n B =	0	0	0	0	0	0	0	0 ,
	0	0	0	0	0	0	0	0		0	0	0	0	0	0	0	0
	0	0	0	0	0	0	0	0		0	0	0	0	0	0	0	0
	S	B	0	B	B	0	S	0		0	B	0	B	B	0	0	0

		0	B	B	B	B	0	0	0			0	1	1	1	1	0	0	0
		0	0	B	B	0	0	B	B			0	0	1	1	0	0	1	1
MTe 21 = MTU	21 и MTF21 =	0 0	0 0	0 0	0 0	0 0	0 0	0 0	0 0	и	MT21 =	0 0	0 0	0 0	0 0	0 0	0 0	0 0	0 0	.
		0	0	0	0	0	0	0	0			0	0	0	0	0	0	0	0
		0	B	0	B	B	0	0	0			0	1	0	1	1	0	0	0
Шаги 2-6	повторяют		для		всех		с/б	и		формируют	нечёткую	матрицу				отношений

MTe _ Pr = |J MTe^k технологической установки.

k

Заменой термов матрицы нечётких отношений МТe_Pr на булевы переменные получают матрицу смежности топологической модели M_T ОУ и после параметризации – модель ОУ M_f, которая используется для реализации численно-оптимизационного подхода расчёта управлений [19]. Матрицу смежности М_Т можно использовать для формирования продук- ционных правил по управлению, реализуя принцип управления на основе семантикологического подхода [11].

На рисунке 3 представлена функциональная модель получения топологической модели ОУ на основе онтологий.

Рисунок 3 - Функциональная модель процесса синтеза топологической модели на основе онтологий

4 Синтез модели в задаче оперативной диагностики состояния

Один из методов решения задачи оперативной диагностики предполагает использование в качестве индикатора, характеризующего состояние ОД 5 = { ^ , £ 2 , % ₃,.. 4 n } , уровень рассогласования информации, получаемой по различным информационным каналам, в том числе по моделям [3]. Определение топологической модели для альтернативных каналов получения информации также может выполняться на основе онтологической базы знаний.

Формирование диагнозов может выполняться на основе анализа как численных значений невязок, так и качественных взаимосвязей параметров ОД. Рассматриваются взаимосвязи между входными управляющими параметрами и выходными параметрами состояния, имея в виду, что параметры внутри множеств X , Y также могут быть коррелированы между собой. Размерность матрицы смежности топологической модели для целей диагностики EqM составляет (n+m )x( n+m ). Отношения между переменными при формировании матрицы нечётких отношений EqT D должны описываться термами t jj , i , j=1, ..., (n+m) , указывающими направление зависимости, например: большая отрицательная, малая отрицательная, малая положительная, большая положительная.

Синтез топологической модели ОД выполняется по процедуре, рассмотренной в разделе 3. Для придания различия к обозначениям, принятым в разделе 3, добавляется индекс ^D . В задаче диагностики ограничения реализации АСР ( GMV ) не рассматриваются.

Использование полученной топологической модели в задаче диагностики состояния оборудования возможно для формирования логических выражений (ЛВ) СОД, определяющих соответствие градиента kj-[ (р) зависимостей входных и выходных параметров направлению исправного состояния объекта диагностирования. Градиент определяется по значению отношения:

kj_t ( Р ) =

^Л y j ⁽ p ^{- т} )   y j ⁽ p ^{- т} )^- y j ⁽ p ^{- т - 1)}

-------— =------------;----:----,

Л * i ⁽ Р )

x i⁽ Р )^- x i⁽ Р ^{- 1)}

где yj(p), yj(p-т-1), xi(p), xi(p-1) - значения параметров xi, yj в дискретные отсчёты времени p и на предыдущем цикле опроса с учётом транспортного запаздывания т по каналу передачи воздействий i-j'. Знак градиента сравнивается с условными знаками термов («-1» для «большая отрицательная», «малая отрицательная» и «+1» - для «малая положительная», «большая положительная») матрицы нечётких отношений MTeD и формируются логические переменные LV:

для положительной связи t ji (+1): LV ji =

1, если k >0 , ji

0 , иначе ,

i , j = 1 ,( n + m ) .

для отрицательной связи t ji (-1): LV_ji =

1, если k i <  0 ,

0 , иначе ,

i , j = 1 ,( n + m ) .

Тогда ЛВ, позволяющие рассчитать индикатор неисправного состояния СИ, получают как:

n + m n + m - 1            ______

^ d = V ( A (LV ji ) л LVJ ,                           (15)

i = 1 j = 1

т.е. состояние неисправности датчика параметра d диагностируется, если нарушена взаимосвязь между x i , y j , определённая значением (термом) t_di , d=1, ..., (n+m) , при этом для других пар переменных матрицы MTe^D знак градиента k ji (p ), соответствует значениям tji , j^d .

Индикатором неисправности технологического оборудования является нарушение всех отношений, задаваемых матрицей MTe^D , т.е. нарушена адекватность балансовых моделей:

mn EqD = v лLV,, . k     j=1 i=1 jl (16) Для РК матрица нечётких отношений систе- 0 PB PB PB NB 0 0 0 мы диагностики с учётом установленных ограничений имеет вид MTeD2, где для простоты 0 0 NB PB 0 0 PB NB 0 0 0 0 0 0 0 0 изложения показаны взаимосвязи только между  мте° (2) = элементами классов X и Y. Терм PB означает 0 0 0 0 0 0 0 0 большое положительное, NB - большое отрица- 0 0 0 0 0 0 0 0 тельное. Тогда можно записать ЛВ диагностики 0 PB 0 PB PB 0 0 0 для каждого СИ, например для неисправности преобразователя давления в колонне (Ptop):

^ ₄ = (LV л LV₃₁ л LV л LV,.) v (LV л LV₂ л LV л LV) v (LV л LV^ л LV) .

Поскольку для формирования LV ji используются приращения параметров Л y j , Л х i , вычисление ЛВ по (15) и (16) возможно только для переходных режимов. Для исключения ложных диагнозов неисправного состояния необходима оценка статистической значимости результата вывода ЛВ, которая проводится расчётом статистических критериев [20]. Так, если используется критерий Стьюдента, то неисправное состояние по значениям ЛВ будет диагностировано при t>t_Kp . Расчётом t для различных n_D , где n_D - количество положительных выводов по (15), (16), определено, что диагноз является статистически значимым при n_D >3 (для уровня значимости вывода p <0,05) на периоде (3-5) Т , где Т - постоянная времени передаточной функции по каналу i-j .

Получение ЛВ по (15) и (16) возможно отдельно для различных уровней связности параметров MTe D с ранжированием диагностического заключения. Заменяя значения термов MTe D на коэффициенты k ji , применяя условия формирования нечётких логических переменных с учётом уровня отклонения градиента от заданного допустимого диапазона значений k ji , получают нечёткие ЛВ, которые позволяют проводить диагностику функциональных отказов [20].

Топологическая модель M_T D может использоваться для отбора факторов и формирования структуры контрольных моделей в форме уравнений линейной регрессии.

Заключение

Разработана иерархическая структура моделирования СУиОБ нефтеперерабатывающего производства на основе онтологий. На верхнем уровне формируется модель ОУ инвариантная к конкретным условиям. На нижнем – модель, релевантная особенностям конкретного объекта и решаемой задачи.

Предложен способ представления информации в онтологиях на основе матриц смежности и нечётких отношений и формальная процедура синтеза топологических моделей объекта управления и диагностики для целей проектирования СУиОБ. Использование модели ОУ в форме онтологии для типовых объектов обеспечивает решение следующих задач:

• ■    определение основных объектов, сущностей и отношений, необходимых для получения моделей СУиОБ;

• ■    представление информации о технологическом объекте в структурированном и формализованном виде, удобном для алгоритмизации синтеза моделей СУиОБ с учётом ограничений, накладываемых технологическим оборудованием;

• ■    обеспечение методологической основы для синтеза СУиОБ, которая определяет структуру модели формирования решений по управлению и диагностики.