Структурная организация функционального диагностирования автоматизированных тепловых объектов и систем

• Автор: Бойков, Сергей Юрьевич
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Ярославль
• Количество страниц: 186 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ И ДИАГНОСТИРОВАНИЯ НЕПОЛАДОК АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ХИМИКОТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ И СИСТЕМ

1.1 Основные задачи и направления технической диагностики.

1.2 Анализ методов диагностирования химикотехнологических систем

1.3 Принципы организации алгоритмов поиска дефектов.

1.4 Эффективность технической диагностики.

1.5 Определение актуальных направлений исследования.

Выводы по первой главе

ГЛАВА 2. БАЛАНСОВОЕ ДИАГНОСТИРОВАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ТЕПЛОВЫХ ОБЪЕКТОВ И СИСТЕМ В УСТАНОВИВШИХСЯ РЕЖИМАХ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ.

2.1 Обобщенная диагностическая модель АМТТсистем.

2.2 Методика построения диагностических схем АМТТсистем
2.3 Управление глубиной диагностирования АМТТсистем
2.4 Структуризация невязок в условиях помех.
2.5 Функциональное диагностирование АМТТсистем в условиях
автоматического регулирования.
Выводы по второй главе
ГЛАВА 3. СТРУКТУРИЗАЦИЯ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ПО КЛАССАМ АМТТСИСТЕМ.
3.1 Особенности диагностирования статических режимов теплообменников смешения
3.2 Особенности диагностирования статических режимов рекуперативных теплообменных аппаратов.
3.2.1 Диагностирование теплообменников с изменением агрегатного состояния обоих теплоносителей
3.2.2 Диагностирование теплообменников с изменением агрегатного состояния одного из теплоносителей.
3.2.3 Диагностирование теплообменников без изменения агрегатного
состояния теплоносителей
3.3 Особенности диагностирования установившихся режимов сушильных установок барабанного типа
3.4 Диагностирование установившихся режимов реакторнных установок
Выводы по третьей главе.
ГЛАВА 4. ОСОБЕННОСТИ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ОСНОВНЫХ АМТТСИСТЕМ В ПРОИЗВОДСТВЕ ТЕХНИЧЕСКОГО УГЛЕРОДА
4.1 Техническое диагностирование установившихся режимов реактора в производстве технического углерода
4.2 Структурная идентификация сушильной установки барабанного типа в
производстве технического углерода
Выводы по четвертой главе.
ГЛАВА 5. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ДИАГНОСТИКИ АМТТСИСТЕМ
5.1 Цели и задачи имитационного моделирования в современных автоматизированных системах управления
5.2 Структура имитатора автоматизированной диагностики АМТТсистем
5.3 Управляемый формирующий фильтр как инструмент имитационного моделирования ХТС.
5.4 Выполнение численных диагностических экспериментов в классах
АМТТсистем.
Выводы по пятой главе.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ И ВЫВОДЫ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ


В частности, классификация может быть произведена [9]: по виду математических моделей объекта диагностирования, по режиму диагностирования, по модели дефектов, по характеру диагностических признаков, по принципу диагностирования. Для диагностирования многомодельных сложных систем, как правило, используются различные совокупности приведенных методов. Уравнения (а, следовательно, и модели) линейны, если зависимые переменные или их производные имеют только первую степень; в противоположном случае они являются нелинейными. На практике возможность описания процесса с помощью линейной модели имеет большое значение, поскольку решение линейных моделей во много раз легче, чем решение нелинейных моделей. Синонимами слова “стационарный” является инвариантный во времени, статический, установившийся. Эти термины относятся к процессу, который функционирует, но значения зависимых переменных которого постоянны во времени. Нестационарные процессы называют также неустановившимися, переходными, динамическими; зависимые переменные таких процессов изменяются во времени. Для многих непрерывных технических объектов наиболее приемлемыми оказываются линейные стационарные динамические модели [9]. С одной стороны, они достаточно просты, могут быть описаны обыкновенными линейными дифференциальными уравнениями или передаточными функциями, теория которых хорошо разработана, допускают аналитическое исследование, сравнительно легко реализуются средствами вычислительной техники. С другой стороны, они вполне содержательны, отражают не только статические свойства объектов, но и их динамику, могут служить для описания сложных переходных процессов. Математическая модель, описывающая поведение проверяемого объекта, как правило, оказывается нелинейной и нестационарной [-]. Использование процедур линеаризации, аппроксимации и редукции [-] далеко не всегда позволяет обеспечить требуемую точность диагностирования реальных систем в силу существенности нелинейного характера последних. Особое место среди нелинейных моделей технических систем занимает класс билинейных моделей, для которых разработаны алгоритмы, гарантирующие получение решения. Детальный обзор методов, ориентированных на билинейные модели, приведен в работе []. В [] предполагается стационарность объекта, то есть преобразование координат билинейной модели задается постоянными матрицами. Однако постоянство элементов матриц существенно ограничивает возможности использования этих методов на практике. В работе [] предлагаются методы диагностирования нестационарных билинейных систем, что расширяет область применения модели. Следует заметить, что матрица решений в [] получается на основе анализа динамики процесса и может быть найдена только для динамически меняющихся технологических режимов. Между тем большую часть времени ХТС крупнотоннажных производств работают в установившемся режиме. Указанные методы диагностирования не могут быть использованы в таких условиях эксплуатации систем. Разработка методов диагностирования класса непрерывных билинейных систем, функционирующих в установившемся режиме и допускающих получение аналитического решения задачи диагностирования, позволило бы снять эти ограничения. Все реальные динамические системы являются объектами с распределенными параметрами в том смысле, что в них всегда присутствуют какие-нибудь неоднородности. Поскольку часто эти неоднородности невелики, их можно не учитывать и считать систему “сосредоточенной”. Математические методы решения моделей с сосредоточенными параметрами значительно проще, чем моделей с распределенными параметрами, хотя нелинейности и нестационарность в “сосредоточенных” моделях могут сделать математическую обработку такой же трудной. Формальным правилом обоснованного выбора той или иной модели служит характер отклика технологического процесса. Если отклик процесса, с практической точки зрения, одинаков во всех точках объекта, то можно использовать модель с сосредоточенными параметрами; в противном случае — нельзя []. Поэтому, чтобы установить, какую модель применить, необходимо иметь информацию о внутренних особенностях объекта моделирования.