В настоящее время все более остро встает задача разработки систем
оптимального управления технологическими процессами в металлургии,
нефтехимии и т.д., позволяющих более рационально использовать
минеральные ресурсы, экономить тепловую и электрическую энергию,
снижать экологические проблемы, повышать экономическую отдачу от
производства. Бурный этап в разработке систем оптимального управления
различными технологическими процессами в мире, пришелся на 60-80 годы
прошлого века. Однако до сих пор, например в Казахстане, не внедрена
значительная система оптимального управления. Это связано с чрезвычайной
сложностью технологических процессов в цветной и черной металлургии.
Попытки создать достаточно адекватные математические модели подобных
сложнейших процессов, к сожалению, не увенчались успехом, и мода на
разработки моделей постепенно отошла. В последние годы заметно
сократились публикации в этом направлении.
Однако стремительное развитие современных методов разработки и
создания интеллектуальных систем привело к значительному росту
публикаций по практическому применению этих методов при создании
систем управления. В то же время необходимо отметить, что львиная доля
таких исследований посвящена разработке систем локального управления,
призванных решать задачи стабилизации некоторых выходных переменных с
помощью интеллектуальных регуляторов.С учетом сказанного выше, в
условиях рыночной экономики актуальной является задача разработки
методов и средств создания интеллектуальных систем оптимального
управления технологическими процессами, позволяющих значительно
повысить их экономическую эффективность.
Однако, на наш взгляд, наиболее эффективно использовать
интеллектуальные технологии совместно с классическими методами
управления технологическими процессами. При этом удается совместить
преимущества традиционных методов, приемов и алгоритмов с
математическим аппаратом теории искусственного интеллекта. Такие системы
назовем гибридными системами управления (ГСУ).
Как показал анализ работ в области теории и практики искусственного
интеллекта, на сегодняшний день созданы достаточно эффективные
технологии искусственного интеллекта, которые применяются в различных
практических приложениях, в том числе и в управлении. Однако большинство
авторов используют эти технологии для разработки, исследования и
внедрения локальных систем управления, предназначенных в основном для
решения задач стабилизации некоторых переменных технологического
процесса.
Целью настоящей работы является разработка методов и средств
создания интеллектуальных и гибридных систем оптимального управления
технологическими процессами. ....