Г. Санкт-Петербург 30-31 мая 2013 года Санкт-Петербург




страница1/10
Дата04.06.2016
Размер1.67 Mb.
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   10


АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ

СОВРЕМЕННОЙ НАУКИ
Материалы VI международной

научной конференции
г. Санкт-Петербург

30-31 мая 2013 года

Санкт-Петербург

2013

УДК 001.8

ББК 10
Научно-издательский центр «Открытие»

otkritieinfo.ru
АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ

СОВРЕМЕННОЙ НАУКИ

Материалы VI международной научной конференции

30-31 мая 2013 года г. Санкт-Петербург

«Актуальные вопросы современной науки»: Материалы VI международной научной конференции 30-31 мая 2013 года, г. Санкт-Петербург. – C.-Петербург: Изд-во «Айсинг», 2013. - 166с.


Представлены материалы докладов международной научной конференции «Актуальные вопросы современной науки».
В материалах конференции обсуждаются проблемы различных областей современной науки: информатики и медицины, биологии и экологии, технических и сельскохозяйственных наук, химии, истории и филологии, педагогики, экономики, социологии. Сборник представляет интерес для учёных различных исследовательских направлений, преподавателей, студентов и аспирантов – всех, кто интересуется развитием современной науки.

ISBN 978-5-91753-068-0

Авторы научных статей

Научно-издательский центр «Открытие»

СОДЕРЖАНИЕ
Секция 1 . Информационные технологии
К. Н. Бискуб

АДАПТИВНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ…………………………..7


А. А.Данильчук, С. Г. Юн, В. В. Люстров

Методика определения целесообразности

включения IT-систем предприятия

в инфраструктуру мониторинга…………………………….17

Е. И. Клименков

КОНТЕКСТ ПРОЦЕССОРА И ЕГО РОЛЬ

В ПЕРЕКЛЮЧЕНИИ ПОТОКОВ………………………………....27


И. В. Мельникова, А. А. Шаталов

СЕГМЕНТАЦИЯ РУКОПИСНЫХ СИМВОЛОВ

С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГОРИТМА

ДЕНДРИТНЫХ КЛЕТОК DCA……………………………………...…31


Секция 2 . Химические науки
Э. И. Ярмухамедова, Г. Х. Газизова, А. А. Нургалиева

ИЗУЧЕНИЕ (СО)ПОЛИМЕРИЗАЦИИ МЕТИЛМЕТАКРИЛАТА

С МАЛЕИНОВЫМ АНГИДРИДОМ………………………………..…45
Секция 3 . Биологические науки
С. М. Абрамов, Е. Н. Быконя

МИКРОБНАЯ ПЕРЕРАБОТКА ОРГАНИЧЕСКИХ ОТХОДОВ

В ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЮ…………………………………………………50
Д. В. Дерюгин, С. Г. Сапронова

ЛУГОВЫЕ ФИТОЦЕНОЗЫ И ИХ РОЛЬ

В ФОРМИРОВАНИИ РАСТИТЕЛЬНОСТИ………………………….52

А. Д. Каиржанова, А. О. Абекова, Ш. А. Манабаева

ПОЛУЧЕНИЕ ВИРУСНОГО ВЕКТОРА НА ОСНОВЕ ГЕНОМА ВИРУСА КУСТИСТОЙ КАРЛИКОВОСТИ ТОМАТОВ, ОБЕСПЕЧИВАЮЩИЙ ТРАНЗИЕНТНУЮ ЭКСПРЕССИЮ

GFP В КЛЕТКАХ РАСТЕНИЙ…………………………………………55


М. А. Тубаева

РИТМЫ СЕЗОННОГО РАЗВИТИЯ БУЗИНЫ ЧЕРНОЙ

(SAMBUCUS NIGRA L.) В ПРЕДГОРНОЙ ЗОНЕ

КАБАРДИНО-БАЛКАРИИ……………………………………………..62


Секция 4 . Технические науки
Е. Г. Тушук, Е. А. Лобода

ПИЩЕВАЯ И БИОЛОГИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ ЗАЛИВНОГО

ИЗ СЕРДЦА ОДОМАШНЕННОГО СЕВЕРНОГО ОЛЕНЯ…….…...72
Секция 5 . Медицинские науки
Е. М. Казанкова, Н. Е. Большедворская, В. Д. Молоков

СИСТЕМНАЯ ЭНЗИМОТЕРАПИЯ ПРИ ЯЗВЕННО-НЕКРОТИЧЕСКИХ ПОРАЖЕНИЯХ СЛИЗИСТОЙ

ОБОЛОЧКИ ПОЛОСТИ РТА…………………………………….…….76

Секция 6. Сельскохозяйственные науки
И. Б. Хапаев

СТРУКТУРА И ЗНАЧЕНИЕ ПОСЕВНЫХ ПЛОЩАДЕЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ, ЗЕРНОВЫХ И ЗЕРНОБОБОВЫХ КУЛЬТУР В РАЗВИТИИ РАСТЕНИЕВОДЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ РЕГИОНОВ СЕВЕРНОГО КАВКАЗА (СТАТИСТИКО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ПОДХОД)………………………………………81




Секция 7 . Исторические науки
М. Н. Голыбина

НЕКОТОРЫЕ ПРОБЛЕМЫ ИСПОЛНЕНИЯ НАКАЗАНИЯ

В ОТНОШЕНИИ НЕСОВЕРШЕННОЛЕТНИХ

НА РУБЕЖЕ XIX - XX ВВ……………………………………….……..93


А. В. Макутчев

Река Карун в эпицентре борьбы России

и Англии за влияние в Персии (Иране)

во второй половине XIX в………………………………………98


Секция 8. Экономические науки
А. В. Гаврилов, Д. В. Шушарин

ОСОБЫЕ ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ЗОНЫ РОССИИ: ИССЛЕДОВАНИЕ

ОСНОВНЫХ ПРИЧИН УСПЕХА И НЕУДАЧ………………………106
М. И. Лукьяненко, А. В. Воронков

ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ И ОБОРАЧИВАЕМОСТЬ ОБОРОТНОГО КАПИТАЛА, ПУТИ ИХ ПОВЫШЕНИЯ…………112


Секция 9 . Филологические науки
А. Г. Нуруллина

ОСОБЕННОСТИ КОМПОНЕНТА «ДЬЯВОЛ»

ВО ФРАЗЕОЛОГИЧЕСКИХ ЕДИНИЦАХ

АНГЛИЙСКОГО И РУССКОГО ЯЗЫКОВ…………………………118


А. И. Орлова

Прецедентные феномены в слоганах

банковской рекламы………………………………………….121
А. А. Чикваидзе

ВОПРОСЫ ИЗУЧЕНИЯ БИЛИНГВИЗМА…………………………127



Секция 10. Педагогические науки
В. Д. Молоков, О. П. Самойлова, С. Ю. Бывальцева

ЭЛЕМЕНТЫ ДИСКУССИИ НА ПРАКТИЧЕСКОМ ЗАНЯТИИ

ПО ТЕРАПЕВТИЧЕСКОЙ СТОМАТОЛОГИИ……………….……135
Е. М. Старикова, А. М. Стариков

СТРАТЕГИЧЕСКИЙ АСПЕКТ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

КОЛЛЕДЖА ФИЗИЧЕСКОЙ КУЛЬТУРЫ…………………….……143
Н. А. Харченко

Фонетическая зарядка на уроках

английского языка как мотивационное начало

на младшем и среднем этапах……………………………150


Секция 11 . Социологические науки
Н. Д. Конева

СОЦИАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ВЫПУСКНИКОВ ПЕДАГОГИЧЕСКИХ

ВУЗОВ. ОЖИДАЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И РЕАЛЬНОСТЬ…………154
Секция 12. Экология

Т. Г. Князева, И. В. Синявский

ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИКИ ХИМИЧЕСКОГО ЗАГРЯЗНЕНИЯ

ВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ, РАСПОЛОЖЕННЫХ ВБЛИЗИ

Г. КАРАБАШ ЧЕЛЯБИНСКОЙ ОБЛАСТИ……………………….…160

.

Секция 1. Информационные технологии

АДАПТИВНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

К. Н. Бискуб

Норильский индустриальный институт, г. Норильск, Россия scub111@mail.ru
Разработка самонастраивающихся (адаптивных) систем (СНС) автоматического управления привлекала исследователей задолго до создания предпосылок для их широкого внедрения. Различные структуры и алгоритмы СНС предлагались в общих чертах без конкретизации принципов действия отдельных блоков. При классификации СНС в разной литературе приоритет отдавался разным критериям, что привело к их существенному несовпадению. Современный уровень техники позволяет реализовать сколь угодно сложные алгоритмы управления почти без удорожания системы в целом за счет применения цифровых регуляторов на основе микропроцессоров. Это требует разработки последовательной классификации различных видов СНС, наполненной конкретными схемами их реализации с наиболее полной детализацией основных блоков и разъяснением их принципов действия. Для различных вариаций применений необходим анализ их относительных преимуществ и недостатков.

Одна из наиболее известных классификаций систем [1] была разработана Ф. Чаки. Он в свою очередь приводит ее из [2] в следующем виде.



  1. Пассивные адаптивные системы (выполняет функции даже при значительных внешних воздействиях без изменения структуры и параметров).

  2. Системы с адаптацией по входному сигналу (параметры подстраиваются к свойствам входных сигналов).

  3. Экстремальные системы (поисковыми процедурами подстраиваются к экстремумам функций или функционалов).

  4. Системы с адаптацией переменных системы.

  5. Системы с адаптацией характеристик системы (осуществляют коррекцию изменений передаточных характеристик).

Эта классификация наиболее последовательно и богато проиллюстрирована примерами, но и она далека от совершенства. Ниже мы покажем, что первые два класса целесообразно объединить.

Классификация не должна в пределах одного перечня классов содержать классы, формируемые по разным признакам. Так, к классу 2 относятся системы, осуществляющие адаптацию по входному сигналу, т. е. по признаку используемого источника информации. К классу 4 и 5 отнесены системы по принципу воздействия на системы, т. е. одна и та же система может быть одновременно отнесена и к классу 2, и к классу 4 или 5.

По вопросу классификации адаптивных и самонастраивающихся систем окончательная, наиболее полная, последовательная и удовлетворяющая всех специалистов классификация будет принята еще не скоро.

Одни авторы отождествляют самонастраивающуюся и адаптивную систему, другие считают только один из указанных терминов обоснованным, а второй предлагают из терминологии убрать. Для приближения к решению этого вопроса целесообразно рассмотреть суть термина «самонастраивающийся» уже на основе рассмотренных выше многочисленных схем, из которых далеко не все были реализованы на практике.

Настройкой регулятора называют все действия, которые разработчик осуществляет после того, как система в целом уже готова, но параметры регулятора еще не вычислены. В результате этих действий определяются параметры регулятора. При этом оператор осуществляет такие исследовательские работы, которые могут быть записаны в виде формальных процедур. Важной характеристикой этого этапа является отсутствие в некоторых случаях ограничительных требований к функционированию объекта в ходе его настройки.

Разработчик может позволить себе реализовать самые различные режимы вплоть до полной потери устойчивости. Зачастую длительность таких режимов и их свойства никак не регламентируются, т. е. у разработчика имеется полная свобода действий при одном условии: они не должны продолжаться бесконечно, а обязаны закончиться предоставлением приемлемой системы путем определения наилучшей настройки регулятора.

Если регулятор снабжен интеллектуальной системой, которая решает все эти задачи самостоятельно в автоматическом режиме, такую систему следует назвать именно «самонастраивающейся», поскольку она сама реализует алгоритм настройки.

При этом объект не обязательно нестационарный. Если объект все же не стационарный, а процедура самонастройки реализована так умело, что не выводит объект за рамки допустимых его режимов даже при условии передачи всей системы в штатный режим эксплуатации, то система может сохранять функции самонастройки не только до начала ее эксплуатации, а и в ее ходе. То есть система может сама определять изменения параметров объекта и осуществлять адекватные изменения параметров регулятора.

Такую систему можно называть и самонастраивающейся, и адаптивной.

По результатам технологических исследований, проведенных на Надеждинском металлургическом заводе имени Колесникова Б.И. (ЗФ ОАО «Норильский никель»), и изучения опыта работы ранее существующей системы газоочистки плавильных электропечей были выявлены существенные недостатки в ее работе [3].

На кафедре Электропривода и автоматизации технологических процессов и производств Норильского индустриального института разработана и внедрена в производство новая прогнозирующая система управления охлаждением технологических газов плавильной электропечи в процессе их очистки [4]. Работа системы базируется на оригинальном алгоритме, совмещающем стандартные программные средства современных промышленных логических контроллеров и разработанные вновь Windows – приложения [3]. Система автоматически рассчитывает прогноз температуры технологических газов перед рукавными фильтрами установки очистки газов №1 (УОГ-1), учитывая температуру в печи, расход воздуха 1-й, 2-й и 3-й ступеней дожига СО, расход распылительной воды скруббера-охладителя, положение аварийной задвижки скруббера-охладителя, положение запирающих клапанов рукавных фильтров и положение направляющей задвижки перед дымососом. Система предназначена для имитации действия опытного оператора во время управления УОГ-1 с целью своевременной компенсации наиболее вероятных тепловых возмущений, приводящих к незапланированным отключениям рукавных фильтров УОГ-1.

Разработанные модели объекта управления и регулятора позволили реализовать прогнозирующую систему управления, структурная схема которой представлена на рис. 1.




Рис. 1. Структурная схема прогнозирующей системы управления

Прогнозирующая система управления состоит из четырех блоков.

Блок «Адаптивные наблюдатель» представляет собой устройство наблюдения, адаптирующее все параметры математической модели скруббера-охладителя (ММСО) к требуемым значениям для оптимального качества управления. К таким параметрам относятся регулируемая величина, возмущения и управляющие воздействия. В качестве алгоритма оптимизации параметров ММСО используется градиентный спуск.

Блок «Прогнозатор» – устройство прогнозирования температуры технологических газов скруббе-охладителя на 15 минут, использующее его математическую модель.

Блок «Регулятор» – прогнозирующий регулятор, использующий математическую модель прогнозирующего регулятора, при этом может иметь различное количество управляющих воздействий в зависимости от режима управления.

Блок «Скруббер-охладитель» – объект управления.

Важной особенностью прогнозирующей системы управления является наличие в структуре системы блока адаптивного «наблюдателя», который позволяет компенсировать кроме вышеуказанных возмущений следующие возмущения:


  1. Нестабильность параметров модели объекта управления и характеристик датчиков.

  2. Снижение герметичности установки очистки газов во время ее отключения из-за изнашивания запирающих клапанов рукавных фильтров и направляющей задвижки перед дымососом.

Для уточнения качественных показателей работы и надежности разработанной прогнозирующей системы были проведены два промышленных испытания, целью которых являлось определение и сравнение способности компенсировать возмущения различными алгоритмов управления. В качестве искусственного возмущения использовался скачок расхода первой ступени дожига СО с уровня 12000 нм3/час до 16000 нм3/час.

График изменения расхода первой ступени дожига СО представлен на рис. 2.



Рис. 2. График изменения расхода первой ступени дожига СО.
В ходе первого эксперимента процесс управления происходил с помощью контроллера, реализующего ПИД-закона регулирования с оптимальными параметрами, а в ходе второго эксперимента – на основе новой прогнозирующей системы. Результаты проведенного эксперимента представлены в виде графиков на рис. 3.


Рис. 3. Сравнительные графики результатов активного эксперимента при управлении

ПИД-регулятором и прогнозирующей системы управления.
На графиках а, б рис. 6 представлены переходные процессы расхода распылительной воды и температуры технологических газов на выходе скруббера-охладителя во время управления ПИД-регулятором, а на графиках в, г – расход распылительной воды и температура технологических газов на выходе скруббера-охладителя во время управления новой прогнозирующей системой управления.

Сравнительный анализ результатов двух экспериментов позволил построить диаграмму (рис. 4) уровней показателей качества управления двух различных алгоритмов по критериям среднеквадратической и среднемодульной ошибки.



Рис. 4. Сравнительная диаграмма уровней показателей качества управления.
ВЫВОДЫ

  1. Разработанные математические модели позволили создать прогнозирующую систему охлаждения технологических газов плавильной электропечи.

  2. Экспериментальные исследования синтезированной системы охлаждения показали существенное улучшение качественных показателей управления по сравнению с типовой системой, работающей по ПИД-алгоритму.


Литература

  1. Чаки Ф. Современная теория управления. Нелинейные, оптимальные и адаптивные системы / пер. с англ.; под ред. Н.С. Райбмана. – М.: Мир, 1975.

  2. Атанс М.. Фальб П. Оптимальное управление. – М.: Машиностроение, 1968.

  3. Бискуб К.Н., Писарев А.И. Математическая модель охлаждения технологических газов плавильных электропечей // Научно-технические ведомости СПб ГПУ. Сер. 6. Информатика, телекоммуникации, управление. – 2010. – Вып. 6(113) 2010. – С. 81-86.

  4. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011610292, зарегистрированной в Реестре программ для ЭВМ 12.10.2010. Прогнозирующая система управления процессом охлаждения технологических газов плавильной электропечи (версия 2.0) / Бискуб К.Н.


  1   2   3   4   5   6   7   8   9   10


База данных защищена авторским правом ©uverenniy.ru 2016
обратиться к администрации

    Главная страница