АННОТАЦИЯ 8
ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 9
ВВЕДЕНИЕ 11
1. ОПИСАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА РЕКТИФИКАЦИИ 12
2. СУЩЕСТВУЮЩИЕ ПОДХОДЫ К РАЗРАБОТКЕ СИСТЕМ
УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ РЕКТИФИКАЦИИ 14
3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА 16
4. ИССЛЕДОВАНИЕ НАБЛЮДАЕМОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО
ОБЪЕКТА 18
4.1. Формирование вектора состояний 19
4.2. Получение матрицы А пространства состояний 20
4.3. Получение матрицы С пространства состояний 22
4.4. Исследование влияния технологических параметров массообменного
объекта управления на наблюдаемость объекта 23
4.4.1. Влияние флегмового числа и расхода верхнего продукта 23
4.4.2. Влияние номера ступени разделения, на которую подается сырье
29
4.5. Наблюдаемость объекта 30
5. РАЗРАБОТКА ВИРТУАЛЬНОГО АНАЛИЗАТОРА 31
5.1. Выбор наиболее информативных входных переменных 31
5.1.1. Матрица парных коэффициентов корреляции 31
5.1.2. Метод регрессии «лассо» 32
5.2. Построение модели виртуального анализатора: метод робастной
регрессии (взвешенный МНК - WLS) 34
5.3. Адаптивный виртуальный анализатор 37
5.3.1. Принцип работы разрабатываемого адаптивного ВА 37
5.3.2. Выбор оптимальной ширины окна ВА 39
5.3.2.1. Критерий ошибки прогнозирования 39
5.3.2.2. Критерий изменчивости параметров модели 43
5.3.2.3. Критерий соответствия (адекватности) модели
промышленным данным 46
5.3.2.4. Векторный критерий 50
5.3.2.5. Сравнение критериев 52
5.3.3. Сравнение адаптивного и неадаптивного ВА 54
6. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ВИРТУАЛЬНОГО АНАЛИЗАТОРА В СИСТЕМЕ
УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ РЕКТИФИКАЦИИ 56
6.1. Модель динамики технологического объекта (PDS HONEYWELL определение ПФ) 57
6.2. Синтез ПИД регуляторов (CAI_MSBE, CAI_DIME) на основе виртуальных анализаторов 68
6.2.1. Базовое ПИД управление (PID) 70
6.2.2. Пропорциональный (PV) и дифференциальный алгоритм ПИД
управления (I-PD) 71
6.2.3. Дифференциальный алгоритм ПИД управления (PI-D) 71
6.2.4. Автоматическое определение 72
6.2.5. Автоматическое определение 2 72
6.3. Настройка ПИД-регуляторов 73
6.3.1. Метод Кохен-Куна 73
6.3.2. Метод на основе целевой функции 75
6.3.3. Метод на основе внутренней модели(1МС) 79
6.3.4. Метод оптимизации 81
6.3.5. Сравнение методов 85
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 87
Приложение 92
На практике во многих случаях управление технологическим процессом происходит на основе использования результатов мониторинга производственной ситуации. Мониторинг подразумевает сбор и первичную обработку результатов применения измерительных средств и комплексов, которые входят в состав АСУТП, а также лабораторные анализы выходной продукции [1].
К сожалению, результаты лабораторных анализов обычно не обладают необходимой полнотой и оперативностью. Практический опыт работы с результатами анализов показывает, что их достоверность в некоторых случаях оказывается неудовлетворительной. Основная причина состоит в несоответствии пропускной способности и технологичности лабораторных средств анализа проб реальным потребностям современного производства.
Применение on-line анализаторов существенно повышает своевременность контроля состояния материальных потоков, однако стоимость таких приборов весьма велика (десятки и сотни тысяч долл. США), они требуют регулярного высококвалифицированного технического обслуживания и не обеспечивают достаточной полноты информационного обеспечения с точки зрения создания автоматизированных контуров оптимального управления ТП.
Отсюда возникает научно-техническая проблема повышения полноты, оперативности и достоверности информационного обеспечения технологического персонала путем разработки системы виртуального мониторинга (СВМ) ТП.
Цель данной работы заключалась в разработке системы управления технологическим процессом ректификации, обеспечивающей повышение эффективности функционирования АСУТП за счет использования виртуальных анализаторов.
В соответствии с целью были поставлены следующие задачи:
• исследование наблюдаемости процесса ректификации с использованием упрощенной математической модели процесса, с целью обоснования необходимости использования виртуальных анализаторов в системе управления процессом ректификации;
• определение наиболее информативных входов для построения моделей виртуальных анализаторов;
• построение моделей адаптивных виртуальных анализаторов, основанных на методе «движущегося окна», на основе промышленных данных;
• выбор оптимальной длины обучающей выборки для адаптивных виртуальных анализаторов по концентрации заданных веществ в выходном продукте;
• определение передаточных функций изменения концентраций заданных веществ в выходном продукте с использованием Honeywell Profit Design Studio;
• построение и настройка ПИД регуляторов на основе виртуальных анализаторов.
В ходе данной работы рассмотрена ректификационная колонна производства МТБЭ в качестве объекта управления. Приведена технологическая схема, разработана упрощенная математическая модель объекта управления.
Проведено исследование наблюдаемости технологического объекта в зависимости от его параметров для подтверждения необходимости использования виртуальных анализаторов в системе управления. Выяснено, что объект не полностью наблюдаемый. Количество наблюдаемых компонент вектора состояния различно в зависимости от значений флегмового числа и количества отбираемого верхнего продукта, а также номера ступени разделения, на которую подается сырье. Для определенных значений параметров ТО выделена область значений флегмового числа и количества отбираемого верхнего продукта, рекомендуемых к использованию на производстве.
Были отобраны наиболее информативные входные переменные для виртуальных анализаторов по концентрации метил-втор-бутилового эфира и димеров, построена модель виртуального анализатора методом робастной регрессии (взвешенного МНК).
Изучен принцип работы адаптивного виртуального анализатора по методу «движущегося окна» и применен к технологическому объекту ректификации. Показано, что значение MSE адаптивного виртуального анализатора является 6 • 10-9% значения MSE неадаптивного виртуального анализатора.
В рамках данной работы были исследованы различные подходы к выбору оптимальной ширины окна виртуального анализатора. Разработаны критерий ошибки прогнозирования, критерий изменчивости параметров модели, критерий соответствия модели данным, векторный критерий.
С использованием программного продукта PDS HONEYWELL определены передаточные функции изменения концентраций МТБЭ и димеров в выходном продукте от изменения расхода метанола на синтез.
Изучены алгоритмы ПИД управления, используемые ПИД- регуляторами компании Yokogawa. В среде MATLAB Simulink построена модель ПИД-регулятора с пропорциональным PV и дифференциальным алгоритмом ПИД управления.
На базе полученной модели были изучены такие методы настройки ПИД-регуляторов как метод Кохен-Куна, метод на основе целевой функции, метод IMC и метод оптимизации. Было проведено их сравнение.
