Для обеспечения малой эмиссии вредных веществ (N_xO_x, CO), с целью защиты окружающей среды, в состав газотурбинной силовой установки (ГТУ) предлагается ввести новую малоэмиссионную камеру сгорания (МКС). МКС будет иметь в своем составе 10 жаровых труб (ЖТ). Для эффективного управления температурой горения предлагается ввести в систему управляемый аналоговый перепуск воздуха перед камерой сгорания. Введение МКС потребует включения в систему управления новой исполнительной части, отвечающей за включение и отключение той или иной ЖТ на переходных режимах (для поддержания необходимого стехиометрического соотношения) и в аварийных ситуациях. Введение в алгоритм управления аналогового перепуска воздуха потребует разработки и внесения в систему специального дозатора перепуска воздуха. Также будет необходимо введение идентификации погасания ЖТ и возникновения неустойчивого горения (виброгорения). Система переключения ЖТ и идентификации должна отвечать таким требованиям как высокий ресурс, управляемость, идентифицируемость, низкая стоимость проектирования, производства и эксплуатации. Для переключения ЖТ в исполнительную часть предлагается ввести систему отсечных клапанов или других исполнительных элементов, которые позволяли бы отключать или включать подачу топлива в ту или иную жаровую трубу. Для идентификации горения в систему предлагается включить 10 термопар и 10 датчиков виброгорения.

Далее необходимо получить множество альтернативных решений системы управления Rmax, где каждая альтернатива решает максимальное количество частных задач, но ни один из общих значимых параметров не выходит за некоторые допустимые значения. Система управления должна реализовывать алгоритм управления малой эмиссией, поэтому не имеет смысла анализировать варианты реализации которые не выполняют цели управления малой эмиссией. Альтернативы которые не отвечают требованию малой эмиссии должны исключаться из множества допустимых альтернатив. Задачу построения множества допустимых альтернатив удобнее представить в виде графа целей, задач и ресурсов (рис.1). Из множества альтернатив выбираются варианты отвечающие требованиям целевых параметров, но не отвечающие требованиям специально значимых параметров и с минимальными затратами ресурсов. Эти альтернативы будут отнесены к подмножеству минимальных допустимых реализаций системы Rmin. Специально значимые параметры представляют собой множество частных задач {a₁,...,a_n}ОA, где n-количество определенных специальных значимых параметров. Каждая частная задача будет представлять собой вершину графа. Специальные значимые параметры или частные цели необходимо разделить на три категории :

Подмножество минимально допустимых реализаций будут представлять собой начальные вершины графа или исходные точки {a₁,...,a_m}ОRmin, где m-количество альтернатив минимально допустимой реализации системы. Стрелка, входящая в вершину, будет изображать результат решения некоторой задачи соответствующей этой вершине. Совокупность вершин соединенных последовательно стрелками будет представлять собой путь S_k. Решение задачи из множества А для каждого пути потребует затрат компонент комплексного ресурса т.е. уменьшение качеств общих значимых параметров. Например, для решения задачи идентификации виброгорения потребуются затраты стоимости разработки, производства, эксплуатации. Величины компонент комплексного ресурса характеризуются неопределенностью их задания, поэтому при их оценке необходимо использовать и обрабатывать качественные нечеткие оценки. Для формализации компонент комплексного ресурса можно воспользоваться понятиями теории расплывчатых множеств и алгоритмов предложенной Л.Заде. По определению, расплывчатым множеством называется некоторое множество элементов xОB с заданной на нем функцией принадлежности m_B(x), где 0m_B(x)1. Элемент расплывчатого множества j-той компоненты комплексного ресурса для решения i-той задачи будем обозначать U_ij. Тогда m_ij(U_ij) - функция принадлежности для элемента расплывчатого множества компонент комплексного ресурса . Через e_j обозначим порог принадлежности для j-той компоненты комплексного ресурса допустимого для той или иной реализации системы. Величина компоненты комплексного ресурса затраченного для пути S_k (реализации системы) обозначим U_j^Sk, где j - номер компоненты. Для пути S_k величина U_j^Sk=F_j(m_ij(U_ij)), где F_j - нечеткий оператор, j- индекс компоненты комплексного ресурса, i- индексы частных задач, которые включены в путь S_k. Качество j-й компоненты комплексного ресурса системы S_k будет отображать функция принадлежности m_j^Sk(U_j^Sk). Частная задача а_i будет решена для пути S_k если выполняются условия:

1. Частная задача а_i не конкурирует ни с одной частной задачей включенной в S_k .

2. Частная задача а_i не кооперируется ни с одной частной задачей включенной в S_k .

3. Частная задача а_i не включена ранее в путь S_k .

4. Для системы S_k, если в нее включить задачу а_i, будут выполнятся неравенства: m_j^Sk(U_j^Sk)e_j, jО[1,...,n], n- количество компонент комплексного ресурса.

Если для некоторого пути S_k уже не существует ни одной частной задачи, которая могла бы быть решенной, то такой путь будет конечным. Задача поиска множества альтернативных решений Rmax сводится к нахождению всех конечных путей S_k (kО[1,...,m], где m- число всех нетривиальных конечных путей или реализаций систем), осуществляется методом перебора всех частных задач по некоторой комбинации условий, например по условию максимального использования комплексного ресурса.

На следующем этапе необходимо выбрать приоритетную альтернативу из множества допустимых реализаций системы. Так как все альтернативы множества Rmax выполняют целевые задачи, отвечают ограничениям, и общезначимые параметры или компоненты комплексного ресурса находятся в допустимых пределах (выполняются условия m_j^Sk(U_j^Sk)e_j), анализ реализаций системы надо выполнять по критерию выполнения частных задач и их важности.

Необходимо составить матрицу решений частных задач В. Элемент матрицы b_ij, где i- индекс альтернативы из множества Rmax, j- индекс специального значимого параметра или частной задачи, будет равен 1, если частная задача a_j решается реализацией системы S_i, иначе b_ij=0. Следует учесть, что b_ij=1 и в том случае, если задача a_j не решается реализацией системы S_i, но среди решенных задач альтернативы S_i существует хотя бы одна решенная частная задача из множества А которая кооперируется с задачей а_j. Для выбора альтернативы необходимо произвести упорядочение частных задач по важности для реализуемой системы. Для каждой из n частных задач множества А определяется вес- число, характеризующее важность выполнения соответствующей задачи (оно тем больше чем важнее частная задача). Поиск весовых коэффициентов производится методом парных сравнений. Для оценки значимости специальных значимых параметров эксперту или лицу принимающему решение необходимо сравнить частную задачу а_i c a_j по шкале качественных оценок (таблица 2) для определения матрицы суждений С.

Оценки с_ij (для согласованности c_ij=1/c_ji) составят матрицу суждений или парных сравнений С. Весовые коэффициенты будут представлять собой собственный вектор матрицы С. Для нахождения весовых коэффициентов необходимо решить уравнение: С*W=l*W, где l- собственное значение матрицы С, W=(w₁,...,w_n)- собственный вектор. Чтобы это уравнение имело ненулевое решение необходимо ввести условие нормировки: еw_i=1. Для каждой альтернативы S_i необходимо определить функцию полезности: f_i= еw_jb_ij, где j- индекс частной задачи. В результате нахождения функций полезности выбирается альтернатива у которой значение функции f принимает максимальное значение. Если у двух и более альтернатив функции полезности равны и максимальны, то выбирается альтернатива у которой затраты ресурсов минимальны.