METHOD OF IDENTIFICATION OF MODELS OF OBJECTS WITH DISTRIBUTED PARAMETERS WITH A SPATIALLY DISTRIBUTED CONTROL BASED ON INTERVAL DATA ANALYSIS

M. P. Dyvak, N. P. Porplytsya, Y. B. Maslyiak, A. V. Pukas, A. M. Melnyk

Abstract


Context. There are developed a number of methods to build models of objects with distributed parameters in the system identification theory. The basis of mathematical models of such objects are the systems of partial differential equations or their difference analogs. Therewith, for the synthesis of difference analog the methods of structural and parametric identification must be used. Mainly, such methods are based on random experimental data and measurement errors are not taken into account. When the measurement errors are taken into account we obtain data in interval form.Recently, for solving the tasks of structure identification of mathematical models the honey bee behavioral models are used, which are called the artificial bee colony algorithms (ABCA) in the literature. At the same time, the cases of structure identification of mathematical models based on interval data analysis when the object with distributed parameters includes spatially distributed control factors are not considered in the literature, but are relevant for the tasks of modeling of spatially distribution of pollutant concentrations in the atmosphere and temperature-controlled drying tasks etc.

Objective is adaptation of known ABCA methods for solving task of structure and parametric identification of models of objects with distributed parameters with spatially distributed control taken into account in addition.

Method. Structure and parametric identification has been implemented based on interval data analysis. In proposed method the operators of model structure synthesis, in contrast to existing methods, are built using the swarm intelligence, particularly based on artificial bee colony algorithm.

Results. An example of applying the method for task of modeling of drywall drying process in the final stage of its production is shown. Two modes of representation of spatially distributed control in kind of temperature field in drying oven were modeled. A mathematical model adequately reflects the humidity distribution in the drywall sheets when implementing its drying process.

Conclusions. The method for identification of interval models of objects with distributed parameters for the case of spatially distributed control was proposed. The operators of model structure synthesis, in contrast to existing methods, are built using the swarm intelligence. An important feature of the proposed method is its ability to efficiently “bypass” local minima, scilicet reject those sets of structural elements of the model that do not provide its prognostic properties, or lead to very high complexity.


Keywords


Interval data analysis; structure-parametric identification; artificial bee colony algorithm

References


Ivaxnenko A. G. Induktivnyj metod samoorganizacii modelej slozhnyx sistem. Kiev, Naukova dumka, 1981, 296 p.

Stepashko V. S. Algoritmy MGUA kak osnova avtomatizacii procesa modelirovaniya slozhnyx ob’ektov na osnove procesa modelirovaniya po e’ksperimental’nym dannym, Avtomatika, 1988, No. 4, pp. 44–45.

Dyvak M. P., Dyvak T. M. Osoblyvosti pobudovy intervalnoi systemy alhebrychnykh rivnian ta metodu ii rozvjazku v zadachakh identyfikacii liniinoho intervalnoho riznytsevoho operatora, Induktyvne modeliuvannia skladnykh system, 2009, Vyp. 1, pp. 35–43.

Karaboga D. An idea based on honey bee swarm for numerical optimization: technical report: TR-06. Kayseri, Erciyes University, 2005, 10 p.

Karaboga D., Basturk B. A powerful and efficient algorithm for numerical function optimization: artificial bee colony (ABC) algorithm, Journal of Global Optimization, 2007, Vol. 39, Issue 3, pp. 459–471.

Porplytsya N., Dyvak M., Spivak I. et al. Mathematical and algorithmic foundations for implementation of the method for structure identification of interval difference operator based on functioning of bee colony, The experience of designing and application of CAD systems in microelectronics (CADSM), 13th international conference, Polyana-Svalyava, 24–27 February 2015: proceedings. Lviv, CAD Department of Lviv Polytechnic National University, 2015, pp. 196–199.

Dyvak T. M. Strukturna ta parametrychna identyfikatsiia intervalnoho riznytsevoho operatora na osnovi alhorytmu otsiniuvannia rozviazku intervalnoi systemy neliniinykhalhebrychnykh rivnian, Suchasni kompiuterni informatsiini tekhnolohii: I Vseukrainska shkola-seminar molodykh vchenykh i studentiv, Ternopil, 20–21 travnia 2011 r. : materialy. Ternopil, TNEU, 2011, pp. 13–14.

Voitiuk I. F., Dyvak T. M., Dyvak M. P. ta in. Zastosuvannia intervalnoho riznytsevoho operatora dlia aproksymatsii poliv kontsentratsii shkidlyvykh vykydiv avtotransportu, Vymiriuvalna ta obchysliuvalna tekhnika v tekhnolohichnykh protsesakh, 2011, Vyp. 37, No.1, pp. 44–52.

Rastrigin L. A., Madzharov N. E. Vvedenie v identifikaciyu ob’ektov upravleniya. Moscow, E’nergiya, 1987, 216 p.

Dyvak T. M. Metod parametrychnoi identyfikatsii makromodeli u vyhliadi intervalnoho riznytsevoho operatora iz rozdilenniam vybirky danykh, Suchasni kompiuterni informatsiini tekhnolohii: II Vseukrainska shkola-seminar molodykh vchenykh i studentiv, Ternopil, 4–5 travnia 2012 r. : materialy. Ternopil: TNEU, 2012, pp. 22–23.

Liniia vyrobnytstva hipsokartonnykh lystiv Maisternia svoiei spravy. Access mode: http://msd.in.ua/lin-proizv-gips-karton/.

Dyvak N. P., Pukas A. V., Dyvak T. N. i dr. Makromodel’ raspredeleniya vlazhnosti v liste gipsokartona v processe ego susheniya na osnove interval’nogo raznostnogo operatora, Upravlyayushhie sistemy i mashiny, 2013, No. 2, pp. 72–78.

Vlagomer beskontaktnyj GANN compact A. Intervesp Gruppa kompanij. Access mode:


GOST Style Citations


1. Ивахненко А. Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем / А. Г. Ивахненко. – Киев : Наукова думка, 1981. – 296 с.

2. Степашко В. С. Алгоритмы МГУА как основа автоматизации процеса моделирования сложных объектов на основе процеса моделирования по экспериментальным данным / В. С. Степашко // Автоматика. – 1988. – № 4. – С. 44–45.

3. Дивак М. П. Особливості побудови інтервальної системи алгебричних рівнянь та методу її розв’язку в задачах ідентифікації лінійного інтервального різницевого оператора / М. П. Дивак, Т. М. Дивак // Індуктивне моделювання складних систем. 2009. – Вип. 1. – С. 35–43.

4. Karaboga D. An idea based on honey bee swarm for numerical optimization: technical report: TR-06 / D. Karaboga. – Kayseri : Erciyes University, 2005. – 10 p.

5. Karaboga D. A powerful and efficient algorithm for numerical function optimization: artificial bee colony (ABC) algorithm / D. Karaboga, B. Basturk // Journal of Global Optimization. – 2007. – Vol. 39, Issue 3. – P. 459–471.

6. Mathematical and algorithmic foundations for implementation of the method for structure identification of interval difference operator based on functioning of bee colony / [N. Porplytsya, M. Dyvak, I. Spivak et al.] // The experience of designing and application of CAD systems in microelectronics (CADSM), 13th international conference, Polyana-Svalyava, 24–27 February 2015: proceedings. – Lviv : CAD Department of Lviv Polytechnic National University, 2015. – P. 196–199.

7. Дивак Т. М. Структурна та параметрична ідентифікація інтервального різницевого оператора на основі алгоритму оцінювання розв’язку інтервальної системи нелінійних алгебричних рівнянь / Т. М. Дивак // Сучасні комп’ютерні інформаційні технології: І Всеукраїнська школа-семінар молодих вчених і студентів, Тернопіль, 20–21 травня 2011 р. : матеріали. – Тернопіль : ТНЕУ, 2011. – С. 13–14.

8. Застосування інтервального різницевого оператора для апроксимації полів концентрацій шкідливих викидів автотранспорту / І. Ф. Войтюк, Т. М. Дивак, М. П. Дивак та ін. // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 2011. – Вип. 37, № 1. – С. 44–52.

9. Растригин Л. А. Введение в идентификацию обьектов управления / Л. А. Растригин, Н. Е. Маджаров. – М. : Энергия, 1987. – 216 с.

10. Дивак Т. М. Метод параметричної ідентифікації макромоделі у вигляді інтервального різницевого оператора із розділенням вибірки даних / Т. М. Дивак // Сучасні комп’ютерні інформаційні технології: ІІ Всеукраїнська школа-семінар молодих вчених і студентів, Тернопіль, 4–5 травня 2012 р. : матеріали. – Тернопіль : ТНЕУ, 2012. – С. 22–23.

11. Лінія виробництва гіпсокартонних листів [Електронний ресурс] / Майстерня своєї справи. – Режим доступу: http:// msd.in.ua/lin-proizv-gips-karton/.

12. Макромодель распределения влажности в листе гипсокартона в процессе его сушения на основе интервального разностного оператора / Н. П. Дывак, А. В. Пукас, Т. Н. Дывак и др. // Управляющие системы и машины. – 2013. – № 2. – С. 72–78.

13. Влагомер бесконтактный GANN compact A [Электронный ресурс] / Интервесп Группа компаний. – Режим доступа: http:// www.intervesp-stanki.ru/item/gann_compact_a.htm/





DOI: https://doi.org/10.15588/1607-3274-2017-2-17



Copyright (c) 2017 M. P. Dyvak, N. P. Porplytsya ., Y. B. Maslyiak, A. V. Pukas, A. M. Melnyk

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Address of the journal editorial office:
Editorial office of the journal «Radio Electronics, Computer Science, Control»,
Zaporizhzhya National Technical University, 
Zhukovskiy street, 64, Zaporizhzhya, 69063, Ukraine. 
Telephone: +38-061-769-82-96 – the Editing and Publishing Department.
E-mail: rvv@zntu.edu.ua

The reference to the journal is obligatory in the cases of complete or partial use of its materials.