Bibliografia xiii

Transkrypt

1 Spis treści 1. Wprowadzenie J. M. Kościelny Struktury systemów sterowania Kierunki rozwoju współczesnych systemów automatyki Nowe funkcje zaawansowanych systemów automatyki... 7 Bibliografia Wprowadzenie do systemu DiaSter J. M. Kościelny, M. Syfert, P. Wnuk Zadania i struktura systemu Przeznaczenie systemu Funkcje systemu Przetwarzanie zmiennych procesowych Symulacja i modelowanie Symulatory procesów Wirtualne sensory i analizatory Detekcja uszkodzeń Diagnostyka uszkodzeń Monitorowanie stopnia degradacji aparatów technologicznych Wspomaganie decyzji operatorów Odkrywanie wiedzy w bazach danych Sterowanie nadrzędne i optymalizacja procesów Nadrzędne strojenie i adaptacja pętli regulacyjnych Struktura systemu Platforma programowa Model informacyjny oraz konfiguracja systemu...29

2 Centralna baza danych archiwalnych oraz bazy danych użytkowników Wymiana danych Komunikacja modułów systemu Sprzęgnięcie z systemami zewnętrznymi Moduł modelowania Struktura pakietu Moduł wstępnego przetwarzania danych Moduł identyfikacji modeli Mechanizm wtyczek Rozproszone środowisko obliczeniowe Moduł obliczeniowy Bloki funkcyjne Ścieżki przetwarzania Zmienne wewnętrzne Tryby pracy modułu i metody synchronizacji danych Moduł wizualizacji Modele procesów K. Janiszowski, J. Korbicz, K. Patan, M. Witczak Wprowadzenie Modele analityczne i modelowanie Siłownik pneumatyczny sterowany serwozaworem model działania zespołu Siłownik pneumatyczny sterowany serwozaworem model blokowy zespołu Model przeciwprądowego wymiennika ciepła Metody całkowania i zagadnienia numeryczne związane z symulacją modeli analitycznych Dobór kroku całkowania Modele liniowe lokalne przybliżenie właściwości dynamicznych Wyznaczanie współczynników modeli analitycznych PExSim Optimizer Obserwatory stanu procesu Modele neuronowe Perceptron wielowarstwowy...90 x

3 Sieci neuronowe z liniami opóźniającymi Sieci rekurencyjne Sieci neuronowe przestrzeni stanów Sieci lokalnie rekurencyjne Sieć z jedną warstwą ukrytą Sieć z dwiema warstwami ukrytymi Kaskadowa sieć lokalnie rekurencyjna Uczenie sieci lokalnie rekurencyjnych Neuronowy model silnika elektrycznego Sieci neuronowe typu GMDH Synteza modeli GMDH Kryteria oceny modeli cząstkowych Metody selekcji modeli cząstkowych w sieci GMDH Implementacja modeli neuronowych w platformie DiaSter Modele parametryczne Liniowe modele parametryczne i metody identyfikacji współczynników Przykładowy przebieg identyfikacji Rozmyte modele dynamiki procesu Model rozmyty TSK dla napędu pneumatycznego Bibliografia Odkrywanie wiedzy w bazach danych W. Moczulski, R. Szulim, P. Tomasik, D. Wachla Wprowadzenie Selekcja zmiennych wejściowych modeli Algorytm Correlation-based Feature Selection Miary korelacyjne Przeszukiwanie przestrzeni cech Odkrywanie zależności o charakterze jakościowym Odkrywanie zależności o charakterze ilościowym Metoda wektorów wspomagających Model liniowy Model nieliniowy Model regresyjny Przykłady zastosowania xi

4 Metody wnioskowania bazującego na przykładach Modele aproksymacyjne procesów cyklicznych Modele bazujące na opisie rozmytym procesów cyklicznych Podsumowanie Bibliografia Symulatory procesów K. Janiszowski Symulacja procesów dynamicznych Możliwości prowadzenia symulacji w pakiecie PExSim Wtyczka i jej modelowanie (Options & Execution control) Ścieżka i podścieżka (Ports & Subsystems, Signal routing) Operatory algebraiczne sygnałów (Mathematic operator, Non-linear elements) Operatory statystyczne (Statistic operators, Filtering, Heuristic tests) Operatory logiczne i dyskretne (Crisp logic, Fuzzy logic, Discrete operations) Operatory sterowań i rozgałęzień (Execution control, Signal routing) Źródła sygnałów (Sources, Controllers) Wyjścia sygnałów (Sinks) Modele bloków dynamicznych liniowych (Linear dynamic, Discrete operations) Modele bloków dynamicznych nieliniowych (Non-linear dynamic) Dynamiczne modele parametryczne (MITforD models) Dynamiczne modele szablonowe (Controllers, Electric Components, Heat Exchange Components, Hydraulic Elements, Pneumatic Elements, Robotic Elements, WWT Elements, WDS Elements) Zastosowanie symulatorów do rozwiązywania problemów technicznych (modelowanie konstrukcji napędu głównego nowoczesnej wtryskarki HSIMM) xii

5 Bibliografia Metody diagnostyki W. Cholewa, J. Korbicz, J. M. Kościelny P. Chrzanowski, K. Patan, T. Rogala, M. Syfert, M. Witczak Specyfika diagnostyki procesów przemysłowych Metody detekcji uszkodzeń Odporna detekcja uszkodzeń Odporny model neuronowy podejście pasywne Odporny dynamiczny model neuronowy podejście aktywne Rozmyte progowanie adaptacyjne podejście pasywne Przykłady konstruowania modeli odpornych Realizacja neuronowa modelowania niepewności modelu Realizacja rozmytego progu adaptacyjnego Realizacja odpornego modelu GMDH Implementacja modeli neuronowych w platformie DiaSter Wtyczka LRGFnet Wtyczka GMDHnet Lokalizacja uszkodzeń procesów z zastosowaniem logiki rozmytej Formy zapisu relacji diagnostycznej Algorytmy wnioskowania dla uszkodzeń pojedynczych i wielokrotnych Wnioskowanie przy założeniu uszkodzeń pojedynczych Wnioskowanie przy założeniu uszkodzeń wielokrotnych Sposoby uwzględnienia opóźnień powstawania symptomów Algorytmy diagnozowania w strukturze hierarchicznej Dekompozycja algorytmów diagnostycznych Wnioskowanie realizowane na poziomie podsystemów Uzgadnianie diagnoz na poziomie nadrzędnym Problem uszkodzeń krotnych Uproszczone wnioskowanie w strukturze hierarchicznej Metody śledzenia uszkodzeń narastających Algorytm detekcji Algorytm śledzenia stopnia degradacji Biblioteka incipient-fdp xiii

6 Przykład zastosowania Diagnostyka z zastosowaniem sieci przekonań Wprowadzenie Diagnostyka wsparta modelami Diagnostyka symptomowa Model diagnostyczny Istota działania modelu diagnostycznego Model diagnostyczny bazujący na sieci przekonań Struktura modelu Elementy kolejnych stopni modelu Obrazy danych wejściowych Transformacja danych za pomocą klasyfikatorów Wybrane przykłady klasyfikatorów Uczenie i definiowanie klasyfikatorów Zmienne dodatkowe i możliwości ich uzgadniania Bloki uzgadniające Zastosowanie metod rachunku wyrównawczego Sieci przekonań Modele stosujące grafy Dekompozycja rozkładu prawdopodobieństwa zmiennej losowej Przykłady prostej sieci przekonań Stosowanie sieci przekonań Sieci stwierdzeń Fakty, stwierdzenia i ich interpretacja Stwierdzenia o stanie obiektu Prezentacja danych wyjściowych Identyfikacja i strojenie modelu Identyfikacja wyjściowej wersji modelu Strojenie modelu Podsumowanie Bibliografia Metody sterowania nadrzędnego P. Tatjewski, L. Trybus, M. Ławryńczuk, P. Marusak, Z. Świder, A. Stec, Regulacja predykcyjna i optymalizacja punktów pracy procesów xiv

7 Zasada regulacji predykcyjnej Algorytm DMC Algorytm DMC w wersji analitycznej Algorytm DMC w wersji numerycznej Algorytm GPC Regulacja predykcyjna nieliniowa Algorytmy MPC z optymalizacją na modelu nieliniowym Algorytmy MPC z linearyzacją modelu nieliniowego Modele rozmyte i neuronowe w nieliniowych algorytmach MPC Optymalizacja punktów pracy Warstwa optymalizacji punktu pracy Optymalizacja punktu pracy pomocnicza dla MPC Przykłady zastosowań Reaktor z reakcją van de Vusse a Dwuwymiarowy reaktor chemiczny Nadrzędne strojenie i adaptacja pętli regulacyjnych Metoda odpowiedzi skokowej Identyfikacja modelu Nastawy regulatorów PI, PID Wyniki wstępnego strojenia Dostrajanie przez korygowanie wzmocnienia Strojenie przekaźnikowe Zasady ogólne Nastawy Åströma-Hägglunda Wyniki dla wzorcowych obiektów Problem oszacowania opóźnienia Dostrajanie i adaptacja Przeregulowanie, tłumienie i częstotliwość a nastawy Dostrajanie dla znanego τ//t Adaptacja przy nieznanym τ//t Uzupełnienia dla implementacji Sterowanie nadrzędne Zasada sterowania SPC xv

8 Przykład realizacji układu SPC Samostrojenie przekaźnikowe w systemie DiaSter Bibliografia Zastosowanie systemu DiaSter M. Syfert, P. Chrzanowski, B. Fajdek, M. Ławryńczuk, P. Marusak, K. Patan, T. Rogala, A. Stec, M. Witczak Wprowadzenie Zespół trzech zbiorników obiekt sterowania i diagnostyki Aplikacja modułów i pakietów systemu DiaSter Symulatory obiektów symulator TZ Symulacja i identyfikacja modeli TSK odtwarzanie zmiennych procesowych Śledzenie uszkodzeń powoli narastających Bieżąca diagnostyka procesu Etapy realizacji systemu diagnostycznego Przykładowe testy systemu Samostrojenie dobór nastaw regulatora PID Schemat pętli regulacyjnej Odpowiedź skokowa obiektu Strojenie przekaźnikowe Regulacja predykcyjna w warunkach ograniczeń i awarii Regulacja DMC w warunkach ograniczeń Regulacja DMC w sytuacjach awaryjnych Modele neuronowe i ich zastosowanie Sieci lokalnie rekurencyjne Dynamiczne sieci GMDH Sieci przekonań w układzie diagnostyki Identyfikacja modelu BNBM Testowanie modelu BNBM Bibliografia Podziękowania xvi