О ПЕРСПЕКТИВАХ ПРИМЕНЕНИЯ МУЛЬТИАГЕНТНОГО ПОДХОДА К ЗАДАЧЕ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ С ЦЕЛЬЮ УМЕНЬШЕНИЯ ВЛИЯНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ФАКТОРА
А.А. Невзоров, аспирант С.Ю. Халапян, к.т.н., доцент
Научный руководитель – Ю.И. Еременко, д.т.н., профессор Старооскольский технологический институт им. А.А. Угарова (филиал) НИТУ "МИСиС",
г. Старый Оскол E-mail: titan00756@gmail.com
На современных промышленных предприятиях управление сложными технологическими объектами осуществляется с помощью автоматизированных систем управления. При этом существенная часть функций управления, в таких системах, возлагается на оператора.
Объясняется это в первую очередь трудностью математического описания исследуемых объектов. Л.А. Растригин [2] приводит признаки, свойственные таким объектам:
•Недетерменированность сложного процесса;
•Нестационарность;
•Невоспроизводимость экспериментов;
•Большой объемом контролируемых параметров;
•Существенное запаздывание;
•Глубокая взаимосвязь всех процессов.
Одним из таких процессов является процесс управления шахтной печью – один из наиболее энерго- и ресурсоемких процессов в металлургической отрасли промышленности.
Работа оператора шахтной печи сопряжена с постоянным получением, восприятием и обработкой информации. Оценка количества поступающей к оператору информации [1] показала, что оно более чем в 30 раз превосходит пропускную способность человека. Оператор в целом выдерживает такую перегрузку, поскольку в процессе работы и накопления опыта учится искусственно отфильтровывать малозначительную и второстепенную информацию. Однако большой объем информации существенно усложняет работу оператора [3].
Решением данной проблемы является уменьшения информационной нагрузки на оператора технологического процесса. Проведенный анализ показал, что наиболее перспективным является применение в системах управления методов искусственного интеллекта[5].
Сложный технологический объект в большинстве случаев представляет собой систему взаимосвязанных и взаимодействующих агрегатов. Работа каждого из них направлена на решение собственной задачи, которая является подзадачей всего процесса управления получения готового продукта, для каждого может быть разработана подсистема управления.
Поэтому для решения данной задачи было решено использовать метод на основе мультиагентного подхода, т.е. системы, образованной несколькими взаимодействующими интеллектуальными агентами, где каждый из агентов отвечает за работу соответствующего агрегата.
На рис. 1 представлена разработанная информационная модель взаимодействия агентов в мультиагентной системе управления шахтной печью. На линиях, соединяющих
агентов, показана информация, которой они обмениваются в процессе работы.
Работа агентов в мультиагентной системе подобна работе оператора по управлению агрегатами, входящими в состав шахтной печи. В процессе своей работы, агенты взаимодействуют друг с другом, что приводит к адаптации к окружающей среде [4].
Рис.1. Информационная модель взаимодействия агентов
Таким образом, снижение роли человека в системах управления сложными технологическими объектами возможно за счет уменьшения информационной нагрузки на оператора, путем передачи ряда неформализуемых функций человека по управлению агрегатами интеллектуальным агентам. По мнению авторов такое снижение положительно скажется на надежности и эффективности работы объекта.
Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований. Грант №15-07-06092-а.
Cписок литературы:
1.Еременко, Ю.И., Невзоров, А.А. Об оценке степени загруженности человека-оператора шахтной печи на основе методов теории информации // Современные проблемы горно-металлургического комплекса. Наука и производство: материалы XI Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. – Старый Оскол: типография ООО «ОЭМК», 2014. – Т.1. – С. 198-202.
2.Растригин, Л. А. Современные принципы управления сложными
объектами [Текст] / Л. А. Растригин, М., Советское радио, 1980. – 232 с.
3.Lysaght R. J. et al. Operator workload: Comprehensive review and evaluation of operator workload methodologies. – ANALYTICS INC WILLOW GROVE PA, 1989. – №. TR-2075-3.
4.Werneck V. M. B., Cysneiros L. M., Costa R. M. E. M. Modelling Multi-Agent System using Different Methodologies. – INTECH Open Access Publisher, 2011.
5.Еременко, Ю.И., Халапян, С.Ю., Ярмуратий, Д.Ю., Невзоров, А.А. О проблемах решения задачи автоматизированного управления шахтной печью на основе создания тренажера оператора // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. 2014. № 3 (305). С. 38-44.