Повышение достоверности первичной информации в АСУТП : на примере процесса Клауса

Повышение достоверности первичной информации в АСУТП : на примере процесса Клауса

Автор: Савельев, Андрей Николаевич

Шифр специальности: 05.13.06

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2007

Место защиты: Астрахань

Количество страниц: 204 с. ил.

Артикул: 3316679

Автор: Савельев, Андрей Николаевич

Стоимость: 250 руб.

Повышение достоверности первичной информации в АСУТП : на примере процесса Клауса  Повышение достоверности первичной информации в АСУТП : на примере процесса Клауса 

Содержание СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ.
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. ПОГРЕШНОСТЬ ИЗМЕРЕНИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ И ИХ ВЛИЯНИЕ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ КЛАУСА.
1.1 Типы и причины возникновения погрешностей измерения технологических параметров.
1.2 Методы компенсации систематической погрешности.
1.3 Описание технологического процесса получения серы методом Клауса.
1.4 Анализ информационной подсистемы АСУТП процесса Клауса Астраханского ГПЗ и погрешности измерений технологических параметров.
1.5 Постановка задачи исследования.
Выводы по первой главе.
ГЛАВА 2. ОЦЕНКА И ВОССТАНОВЛЕНИЕ ДОСТОВЕРНОСТИ ПЕРВИЧНОЙ ИНФОРМАЦИИ В АСУТП.
2.1 Методика анализа информационной подсистемы АСУТП с целью выявления измерений с низкой достоверностью.
2.2 Метод оценки и восстановления достоверности первичной информации в АСУТП.
2.2.1 Основные положения метода оценки и восстановления достоверности первичной информации в АСУТП.
2.2.2 Использование нейросетей для оценки и восстановления достоверности количественной первичной информации.
2.2.3 Использование нечетких множеств для оценки и восстановления достоверности качественной первичной информации.
2.2.4 Оценка и восстановление достоверности первичной информации с использованием гибридной модели.
2.3 Алгоритм СППР оценки и восстановления достоверности первичной информации в режиме реального времени.
Выводы по второй главе.
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА СППР ОЦЕНКИ И ВОССТАНОВЛЕНИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ ИСТОЧНИКОВ ИНФОРМАЦИИ ПРОЦЕССА КЛАУСА.
3.1 Анализ информационной подсистемы АСУТП Клауса с целью выявления первичных источников информации с низкой достоверностью.
3.2 Гибридная модель оценки и восстановления достоверности первичных источников информации процесса Клауса.
3.3 Определение параметров функциональных групп процесса Клауса.
3.4 Анализ эффективности алгоритмов СППР оценки и восстановления достоверности первичной информации с использованием имитационного моделирования процесса Клауса.
Выводы по третьей главе.
ГЛАВА 4. СППР ОЦЕНКИ И ВОССТАНОВЛЕНИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ В АСУТП.
4.1 Разработка функционального и алгоритмического обеспечения СППР оценки и восстановления достоверности.
4.2. Разработка технической структуры СППР оценки и восстановления достоверности.
4.3. Взаимодействие программного обеспечения СППР оценки и восстановления достоверности первичной информации и систем
на примере 6.0.
4.4 Программное обеспечение СППР оценки и восстановления достоверности первичной информации в АСУТП.
Выводы по четвертой главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


Современные АСУТП химикотехнологических процессов, к числу которых относится установка получения серы методом Клауса Астраханского газоперерабатывающего завода, характеризуются большим числом количественных и качественных первичных источников информации. Результаты их измерений подвержены всевозможным погрешностям и неточностям. Для обеспечения высокого качества управления и безаварийной эксплуатации этих типов процессов необходимо осуществлять измерение технологических параметров с высокой точностью. А интерпретация результатов измерений должна осуществляться с учетом многочисленных источников погрешностей и ошибок. В настоящее время большинство современных отечественных и импортных АСУТП не позволяют осуществлять корректировку результатов измерений с учетом возникающих погрешностей. Проведем обзор существующих методов компенсации погрешностей измерений и осуществим анализ информационной подсистемы АСУТП Клауса с целью выявления возможных погрешностей измерений. Приведем существующую классификацию погрешности измерений технологических параметров. А так же, покажем влияние систематической погрешности на эффективность управления процессом и степень конверсии серы технологического процесса получения серы методом Клауса. При анализе результатов измерений технологических параметров используют два понятия их истинные значения и результаты измерений 1,. Результаты измерений, напротив, являются продуктами нашего познания свойств того или иного технологического параметра. Представляя собой, приближенные оценки значений технологических параметров, найденные путем измерения, они зависят не только от них, но еще и от метода измерения, от технических средств измерения, и от свойств органов чувств наблюдателя и так же от многих других факторов, влияние которых не всегда представляется возможным учесть в полной мере 2. А хх 1. Так как, истинное значение х измеряемого технологического параметра неизвестно, то соответственно неизвестна и абсолютная погрешность измерения, поэтому для получения хотя бы приближенных сведений о ней в формулу 1. Точность измерения определяется как качество измерения, отражающее близость к нулю систематических погрешностей результатов. Другой важнейшей характеристикой качества измерений является их достоверность. Достоверность характеристика результата измерения, показывающая степень доверия к полученным результатам. Достоверность характеризует доверие к результатам измерений и делит их на две категории достоверные и недостоверные, в зависимости от того, известны , или неизвестны характеристики их отклонений от истинных значений. Наличие погрешности ограничивает достоверность измерений и определяет их точность 7. Причинами возникновения погрешностей измерений является несовершенство методов измерений, технических средств, органов чувств наблюдателя и ряд факторов, которые поддаются слабой формализации и классификации. В отдельную группу принято объединять причины, связанные с влиянием условий проведения измерительного эксперимента. Они проявляются двояко. С одной стороны, все причины, играющие определенную роль при проведении измерений, в той или иной степени зависят друг от друга. В связи с чем, с изменением эти причин изменяются истинные значения технологических параметров. С другой стороны, условия проведения измерений влияют на характеристики средств измерений и физиологические свойства органов восприятия наблюдателя и становятся источниками погрешностей измерения 8. Описанные причины возникновения погрешностей определяются совокупностью большого числа факторов, под влиянием которых складывается суммарная погрешность измерения 1. Существует два вида погрешности измерения 7. Первый вид случайные в том числе грубые погрешности и промахи, изменяющиеся случайным образом при повторных измерениях одной и той же величины. Второй систематические погрешности, остающиеся постоянными или закономерно изменяющиеся при повторных измерениях. А 8 0 1. О случайная и систематическая составляющая погрешности. Проявление обоих типов погрешностей или их комбинация приводит как к частичным, так и к полным отказам информационной подсистемы АСУТП.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.220, запросов: 244