Разработка интеллектуальной технологии управления сложными объектами на основе унифицированной искусственной иммунной системы для промышленной автоматизации с использованием современной микропроцессорной техники

Проект №AP09258508. Разработка интеллектуальной технологии управления сложными объектами на основе унифицированной искусственной иммунной системы для промышленной автоматизации с использованием современной микропроцессорной техники (2021-2023 г.г.)

 

Актуальность проекта

Ключевой проблемой искусственного интеллекта является развитие биоинспирированных подходов и математического моделирования биологических принципов обработки информации. Особый интерес представляют искусственные иммунные системы (ИИС) моделирующие обработку информации молекулами белков. Исследования по предлагаемому проекту являются продолжением большого цикла работ по гранту КН МОН РК №АР05130018 (2018-2020) и посвящены решению актуальной проблемы «Индустриализация 4.0» по созданию фундаментальных теоретических основ ИИС с целью разработки высокоэффективной инновационной технологии для синтеза интеллектуальных систем управления сложными объектами, функционирующих в условиях неопределённости параметров и дальнейшего применения в системах промышленной автоматизации с использованием современной микропроцессорной техники.

Цель проекта

Целью данного проекта является разработка теоретических основ ИИС и создание высокоэффективной интеллектуальной технологии для систем управления сложными динамическими объектами промышленной автоматизации нефтегазовой отрасли на основе унифицированной искусственной иммунной системы (УИИС) с использованием современной микропроцессорной техники, способствующей технологическому и экономическому прогрессу национальной экономики.

Полученные результаты за 2021 год

– Разработаны теоретические основы унифицированной искусственной иммунной системы на основе принципов иммунологического гомеостаза и модифицированных алгоритмов искусственных иммунных систем (ИИС) для создания распределённых систем управления сложными нелинейными объектами с использованием современных средств вычислительной техники.

– Осуществлена постановка задача исследованияя в следующем виде: необходимо разработать УИИС на основе модифицированных алгоритмов ИИС для инновационной интеллектуальной технологии управления сложными нелинейными объектами функционирующеми в условиях неопределённости параметоров с учётом средств промышленной автоматизации в нефтегазовой отрасли и эффективного трансфера моделей ИИС в различные технические приложения по управлению сложными объектами и диагностике промышленного оборудования.

– Сформулированы основные требования к созданию УИИС.

– Разработана концепция иммунологического гомеостаза для интеллектуальной системы управления сложным объектом на основе УИИС и дано определение иммунологического гомеостаза. 

– Представлена архитектура интеллектуальной системы управления на основе УИИС. 

– Осуществлена систематизация и классификация модифицированных алгоритмов ИИС для построения УИИС на основе специфических иммунологических теорий (клональной теории, негативного отбора, иммунносетевого подхода), объясняющих функции и поведение адаптивной иммунной системы человека, а также по типу модификаций (модификация на этапе выделения информативных признаков, структурная модификация и т.д.).

– Разработана база знаний с различными сценариями функционирования УИИС для формирования иммунного ответа при управлении сложными объектами нефтегазовой отрасли на основе принципов иммунологического гомеостаза на примере технологической установки для фракционирования, сепарации и стабилизации нефти предприятия ТенгизШевройл.

– Разработана онтологическая модель УИИС на основе систематизации и классификации модифицированных алгоритмов ИИС. Представлен пример составления технологической цепочки для иммунного ответа на языке ST (международный стандарт IEC-61131).

– Осуществлена оценка возможностей современной микропроцессорной техники ведущих фирм производителей (Schneider Electric, Siemens, Honeywell и др.) для интеграции с модифицированными алгоритмами ИИС при управлении сложными объектами. Выделены основные факторы, влияющие на трансформацию моделей ИИС для решения задач управления.

 – Разработана графическая модель на основе метода Исикавы для анализа причинно-следственных связей основных факторов, влияющих на эффективную трансформацию моделей ИИС с целью интеллектуализации промышленного производства на примере реальной промышленной установки по очистке газов от кислых компонентов предприятия ТенгизШевройл.

– Сформированы принципы адаптации и самоорганизации ИИС для перспективного решения задач моделирования, анализа и синтеза сложных систем управления. Получены результаты развития ИИС на класс именно сложных систем, которая дает системе управления новые возможности для адаптации. На основе свойства адаптируемости ИИС сформулированы основные принципы параметрической и структурной адаптации сложной системы управления с взаимосвязями для перспективного решения задач моделирования, анализа и синтеза сложных систем управления.

– Разработаны теоретические основы для синтеза сложных систем управления с использованием алгоритмов ИИС. В качестве сложной системы представлен многомерный многосвязный объект, для которого синтезировано оптимальное управление на основе алгоритмов ИИС. Поставлена задача синтеза оптимального управления сложным объектом, для решения которой сформированы выражения типовых регуляторов и квадратичных критериев качества.

– Сформирована методология интеллектуализации промышленного производства нефтегазовой отрасли РК на основе интеллектуальных оптимизационных алгоритмов, обеспечивающая решение задач синтеза типовых регуляторов с применением современной микропроцессорной техники. В качестве примера использована распределённая система управления CENTUM VP фирмы Yokogawa. Для формулировки процедуры интеллектуализации поставлена задача поиска параметров типовых регуляторов, используя интеллектуальные алгоритмы глобальной поисковой оптимизации.

– Сформированы условия интеграции современной микропроцессорной техники, реализующей законы типового PID регулирования в распределённой системе управления, с интеллектуальными алгоритмами ИИС. Также рассмотрены законы управления распределённой системы управления, которые формируются на основе выражений, включающих, в качестве входного сигнала не только ошибку рассогласования, но и фактическое значение выходного сигнала: PI-D регулятор, I-PD регулятор. В рамках сформированных условий решена задача синтеза I-PD регулятора для двухконтурной системы управления технологическим процессом очистки природного газа от различных примесей дистилляционной колонны.

– Проведён анализ использования свойств бипластичности ИИС для решения задач моделирования, анализа и синтеза сложных систем управления. Среди стандартных шагов популяционного цикла интеллектуального алгоритма ИИС внедрён шаг, связанный со свойством бипластичности – адаптация: инициализация, аффинность, адаптация, селекция, клонирование, мутация, выбор лучшего клона. В соответствии со свойством пластичности и адаптируемости данный алгоритм обеспечивает изменение структуры типовых регуляторов.

– За 2021 год по результатам исследований было опубликовано 14 научных статей в журналах и материалах престижных международных конференции, в том числе 1 статья (квартиль Q2, процентиль 81), глава в книге зарубежного издательства Springer, а также материалы Международной конференции индексируемых в базах данных Thomson Reuters и Scopus.

– Получен акт внедрения результатов научных исследований по проекту в учебный процесс на базе Центра компетенций и трансфера технологий в области автоматизации и мехатроники, ВКТУ им. Д. Серикбаева для студентов программы бакалавриата.

– Получен акт внедрения результатов научных исследований по проекту в учебном процессе Института промышленной автоматизации и цифровизации им. А.Ж. Буркитбаева КазНИТУ им. К.И. Сатпаева (Satbayev University) для магистрантов специальности 7M07101– «Автоматизация и роботизация» в рамках дисциплины «Системы оптимального управления (с элементами искусственного интеллекта)».

Руководитель и члены проекта

Руководитель проекта: д.т.н., профессор Самигулина Галина Ахметовна (ID Scopus: 6505522462; ORCID 0000-0003-1798-9161).

Основные члены исследовательской группы:

ВНС, к.т.н. Ширяева О.И. (ID Scopus: 55872996100; ORSID: 0000-0003-2532-0636),

ВНС, PhD Самигулина Г.А. (ID Scopus: 56180328600; ORCID: 0000-0002-5862-6415),

СНС, PhD Порубов Д.А. (ID Scopus: 55644234000; ORCID: 0000-0001-5107-2563),

СНС, к.т.н. Сарсенбаев Н.С. (ORCID: 0000-0001-8640-7175).

Публикации

Опубликованы в рейтинговых изданиях следующие статьи:

1. Samigulina G.A., Samigulin T.I. Development of a cognitive mnemonic scheme for an optical Smart-technology of remote learning based of Artificial Immune Systems // Computer Optics. – 2021, – 45(2). – P. 286-295 // DOI: 10.18287/2412-6179-CO-736. (Thomson Reuters, Cite Score Scopus – 3,1; SJR Scopus – 0,59; квартиль Q2; процентиль 81).

2. Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Development of a unified artificial immune system for intelligent technology of complex industrial automation objects control in the oil and gas industry // Chapter in book: Human Centred Intelligent Systems. Proceeding of 14 Intern. Conf.: Human centered Intelligent systems. – Springer, KES, 2021. – P. 86-96 // DOI:1007/978-981-16-3264-8_9. (Thomson Reuters, Q3).

3. Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Development of a knowledge base for a unified artificial immune system for complex objects control // Proceeding of Intern. conf. on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing. – Sochi, Russia: IEEE Explore, 2021. – P. 1-5. (Scopus).

В отечественных изданиях:

4. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Разработка онтологической модели унифицированной искусственной иммунной системы для управления сложными объектами // Матер. VI Междунар. конф. «Информатика и прикладная математика». – Алматы: ИИВТ КН МОН РК, 2021. – С. 356-367.

5. Ширяева О.И. Развитие принципов адаптации AIS на класс распределённых систем управления для решения задач оптимального управления // Матер. VI Междунар. науч. конф. «Информатика и прикладная математика». – Алматы: ИИВТ КН МОН РК, 2021. – С. 362 – 367.

6. Самигулин Т.И., Ширяева О.И. Разработка оптимальной системы управления сложным технологическим процессом на базе метаэврестических алгоритмов роевого интеллекта и оборудования компании Honeywell // Вестник Казахстанско-Британского Технического Университета. – 2021. – № 1(56). – С. 150-156.

В зарубежных изданиях:

7. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Разработка интеллектуальной технологии управления сложными объектами на основе унифицированной искусственной иммунной системы // Вестник НТУ «ХПИ». – Харьков: НТУ «ХПИ», 2020. – № 2(4). – С. 117-122 (IF РИНЦ – 0,129, не вошла в отчет за 2020 г.).

8. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Реализация концепции «Индустрия 4.0» на основе технологии с использованием модифицированных алгоритмов искусственных иммунных систем и когнитивного подхода // Материалы XXIX Междунар. науч.-практич. конф. «Информационные технологии: наука, техника, технология, образование, здоровье» (MicroCAD). – Харьков: НТУ «ХПИ», 2021. – Ч. 4. – С.126.

9. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Анализ состояния и перспективы развития искусственных иммунных систем для интеллектуального управления сложными объектами // Проблемы автоматики и управления. – 2021. – № 1(40). – С. 75-81. (IF РИНЦ 0,295, ВАК КР, IF – 0,463).

10. Ширяева О.И. Теоретические основы для синтеза сложных систем управления с использованием алгоритмов искусственной иммунной системы // Проблемы автоматики и управления. – 2021. – №1 (40). – С. 61-67. (IF РИНЦ 0,295, ВАК КР, IF – 0,463).

11. Ширяева О.И. Анализ состояния и перспективы развития искусственной иммунной системы для разработки сложных систем управления // Інформаційні технології: наука, техніка, технологія, освіта, здоров’я: тези доповідей ХXІХ міжнародної науково-практичної конференції MicroCAD-2021. – Харків: НТУ «ХПІ», 2021 р. – Ч. I. – С. 82.

12. Ширяева О.И., Самигулин Т.И. Интеграция современной микропроцессорной техники распределённой системы управления с алгоритмами AIS // Вестник НТУ “ХПИ”. Серия: Информатика и моделирование. – Харьков: НТУ “ХПИ”, – 2021. – №1(5). – С.56-69. (IF РИНЦ – 0,129).

13. Ширяева О.И. Анализ использования свойств бипластичности AIS для решения задач моделирования, анализа и синтеза сложных систем управления // Mater. of the XVII International scientific and practical Conference «Prospects of world science – 2021». – Sheffield. Science and education LTD, 2021: – P.93-99.

14. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Разработка унифицированной искусственной иммунной системы на основе принципов иммуннологического гомеостаза для управления сложными объектами нефтегазовой отрасли // Тезисы 21 Междунар. научно-технич. конф. «Проблемы информатики и моделирования». – Харьков-Одесса, 2021. – С.15.