СИНТЕЗ ЛИНГВИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА СЕРЫ И НЕЧЕТКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА СЕРЫ
DOI:
https://doi.org/10.32014/2026.2518-1726.416Ключевые слова:
лингвистические модели, нечеткое моделирование, блок производства серы, лицо, принимающее решение, процесс производства серыАннотация
Технологические объекты различных производств относятся к сложным технологическим системам, часто функционирующие в нечеткой среде, что значительно усложняет процессы разработки их математических моделей. В связи с этим в настоящее время решения проблем синтеза моделей сложных плохо формализуемых технологических систем производств в нечеткой среде является весьма актуальной научно-практической задачей. В данном исследовании на примере блока производства серы (БПС) решаются основные проблемы синтеза лингвистических моделей сложных технологических систем в нечеткой среде и применения их для нечеткого моделирования и оптимизации режимов их работы. Основные результаты, полученные в результате проведенных исследований: новый метод синтеза эффективных лингвистических моделей сложных технологических систем с нечеткими входными и выходными параметрами, функционирующих в нечеткой среде; синтезированные лингвистические модели БПС, позволяющие моделировать и оптимизировать режимов их работы; созданные базы правил, образующие лингвистические модели БПС, визуализация результатов нечеткого моделирования БПС и их интерпретации. Результаты исследования получены с использованием методов экспертной оценки и нечетких логических правил условного вывода теорий нечетких множеств, а для нечеткого моделирования процесса производства серы использовано приложение Fuzzy Logic Toolbox системы MATLAB. Научная новизна и важность предложенного метода синтеза лингвистических моделей сложных технологических объектов в нечеткой среде заключается в развития методов моделирования плохо формализуемых сложных систем, позволяющие моделировать и оптимизировать таких систем с нечеткими входными и выходными параметрами. Практическая важность полученных результатов в том, что они позволяют эффективно моделировать и оптимизировать режимов работы сложных технологических систем различных отраслей производства в нечеткой среде.




