Синтез систем управления для массообменных технологических процессов в условиях неопределенности

• Автор: Торгашов, Андрей Юрьевич
• Шифр специальности: 05.13.06, 05.13.01
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Владивосток
• Количество страниц: 332 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
ГЛАВА 1. Анализ и исследование робастной устойчивости систем управления массообменнымн технологическими процессами

1.1. Математическое моделирование массообменных технологических

процессов на примере процесса ректификации

1.2. Особенности синтеза систем управления массообменными технологическими процессами

1.3. Робастная устойчивость систем управления на основе прогнозирующих моделей.

1.4. Выводы
ГЛАВА 2. Робастностабилизирующие горизонты регуляторов на основе прогнозирующей модели

2.1. Определение робастностабилизирующих горизонтов прогнозирования и управления.

2.2. Выбор горизонтов регулятора на основе прогнозирующей модели

с учетом ограничений на управляющие воздействия.
2.3. Выводы
ГЛАВА 3. Идентификация запаздывания в прогнозирующих моделях массообменных технологических процессов
3.1. Исследование нестационарного запаздывания весовой функции модели массообменных аппаратов.
3.2. Алгоритм идентификации нестационарного запаздывания в прогнозирующих моделях динамики массообменных процессов
3.3. Выводы.
ГЛАВА 4. Управление на основе обратных нелинейных моделей массообменными технологическими процессами
4.1. Основные положения управления массообменными технологическими процессами на основе обратных нелинейных моделей . . . .
4.2. Обратные нелинейные модели в задачах управления оптимальными режимами процесса ректификации.
4.3. Нелинейная развязка контуров регулирования на основе обратных моделей в массообменных аппаратах.
4.4. Робастное управление массообменными технологическими процессами на основе обратных нелинейных моделей
4.5. Управление массообменными технологическими процессами на основе обратной нелинейной модели при воздействии неизмеряемых возмущений
4.6. Выводы
ГЛАВА 5. Построение робастных регуляторов фиксированной структуры для массообменных технологических процессов
5.1. Синтез робастнооптимальных цифровых ПИДрегуляторов технологических переменных масообменных аппаратов.
5.2. Итерационный синтез робастных многомерных ПИДрегуляторов
для массообменных процессов
5.3. Выводы
ГЛАВА 6. Синтез систем управления промышленными массообменными технологическими процессами
6.1. Система усовершенствованного управления процессом азеотроп
ной ректификации
6.2. Система усовершенствованного управления процессом первичной переработки нефти.
6.2.1. Исследование оптимальных режимов функционирования технологической установки фракционирования нефти.
6.2.2. Синтез робастной системы управления на основе прогнозирующей модели установкой первичной переработки нефти.
6.3. Выводы.
Заключение
Литература


Однако, при этом возникает задача опредапения размерности шага но методу релаксаций в соответствии с реальной шкалой времени , что требует дополнительных экспериментальных исследований. Подводя некоторый итог анализу методам моделирования динамики массообменных процессов на примере РК, следует отметить, что появление способов устойчивого интегрирования жестких систем дифференциальных уравнений 0 позволяет свободно решать систему 1. В связи с этим, исследования направляются на дополнение и уточнение вышеприведенной модели. Например, в работе 4 рассматривается перепад давления в динамике на тарелках и учитывается инерционность рибойлера, а совершенствование в области получения и решения уравнений фазового равновесия 1. К настоящему времени в мировой практике уже имеется определенный задел по созданию методов управления массообменными технологическими процессами, но они имеют определенные недостатки, о которых пойдет речь в данном параграфе. Робастные системы управления. Адаптивные системы управления. Нейро, нечеткое управление. Системы оптимального управления. Управление на основе прогнозирующей модели. Системы управления на основе обратной нелинейной модели процесса. ОУ с плохо обусловленной матрицей коэффициентов передачи, что является источником сильной чувствительности к неопределенности в модели ректификации. Появление 2 метода привело к необходимости в сравнительном анализе различных методов робастного управления РК, рассмотренных в работах 4,6. Существенно повысить качество регулирования составов продуктов РК можно за счет выбора конфигурации системы управления. Обращаясь к рис. ХвТ в то время как вектор управляющих воздействий необходимо выбирать из следующего множества их Я Увт но В Увт из ЯО УвВт щ В Вт и т. ЛП . ОУ г 1,2 1,2. Значения элементов ПСА также вычисляются как коэффициент передачи разомкнутого контура все остальные разомкнуты деленный на коэффициент передачи между теми же двумя переменными, когда остальные контура замкнуты. С помощью ГЮАанализа различными авторами даны рекомендации к выбору такой кофигурации, при которой Ли 1 1,9,0. Работа 7 рассматривает НО А как меру робастности и управляемости системы. Показано, что при больших значениях Лц наблюдается сильная чувствительность к неопределенностям на входе и выходе 1, а это затрудняет процесс управления масообменным процессом. Для полистационарных массообменных процессов , азеотропная, экстрактивная ректификация возможно неустойчивое функционирование незатухающие колебания составов продуктов, но путем НС Аанализа к выбору вектора управлений и робастизации параметров регуляторов, удается стабилизировать управляемые величины 6,7,1,5,6. Другой подход к компенсации неопределенности моделей в системе управления связан с использованием адаптивных методов. Одной из перспективных концепций решения данной задачи является ввод идентификатора модели объекта в замкнутый контур . Существует также большое многообразие видов систем адаптивного управления и их некоторый обзор дан в работе К. Острема . Системы с алгоритмами адаптации предназначены для работы в условиях грубого описания характеристик объекта управления или априорной неопределенности. Это как раз относится к массообменным процессам, потому что синтез регулятора очень сложно осуществить изза большой размерности модели 1 и прибегают к упрощенному описанию. Различные многомерные системы адаптивного управления, обладающие развязывающими свойствами, применялись для стабилизации составов продуктов лабораторных установок бинарной ректификации и некоторых промышленных РК ,4,7. Фриманом и Веллером 5 продемонстрирована возможность автонастройки параметров регуляторов РК с помощью релейной обратной связи, однако такой вид самонастройки основан на получении автоколебаний в замкнутом контуре, что затрудняет его применение к сложным промышленным РК. Автором проанализировано функционирование адаптивных систем управления массообменными аппаратами в работах ,. Установлена сложность выбора весовых матриц в критерии качества переходных процессов. Системы управления на основе нейронных сетей некоторым образом могут относиться и к адаптивным , но все же есть работы, рассматривающие их отдельно 8.