Реферат: Методические указания к курсовому проектированию по дисциплине проектирование автоматизированных систем
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫНАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ УКРАИНЫ
“ КИЕВСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ ”
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
К КУРСОВОМУ ПРОЕКТИРОВАНИЮ
ПО ДИСЦИПЛИНЕ "ПРОЕКТИРОВАНИЕ
АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ
УПРАВЛЕНИЯ НЕПРЕРЫВНЫМИ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ"
Киев КПИ 1989
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ
НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ УКРАИНЫ
“ КИЕВСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ ”
^ МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
К КУРСОВОМУ ПРОЕКТИРОВАНИЮ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
"ПРОЕКТИРОВАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НЕПРЕРЫВНЫМИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ"
Утверждено
на заседании кафедры
автоматизированных систем
управления производством
Протокол № 5 от 19.10.88 г.
^ Киев КПИ 1989
Методические указания к курсовому проектированию по дисциплине "Проектирование автоматизированных систем управления непрерывными технологическими процессами /Сост. Ю.Г. Мекинян, Л.И. Рожков - К.: КПИ, 1989. - 40 с.
^ Учебное издание Методические указания
к курсовому проектированию по дисциплине
"Проектирование автоматизированных систем управления
непрерывными технологическими процессами"
^ Составители: Мекинян Юрий Гургенович
Рожков Леонид Иванович
Ответственный редактор В.А. Тихонов, канд.техн.наук
Рецензенты О.М.Калин, А.И.Савицкий, кандидаты технических наук
^ Редактор А.П.Костина
Корректоры Е.Д.Киба
Т.Д.Гайдайчук
И.М.Кривенченко
Н.Ф.Слонина
1. ОБЩИЕ ТРЕБОВАНИЯ К СОДЕРЖАНИЮ КУРСОВОГО ^ ПРОЕКТА И ХОДУ КУРСОВОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ
Разработке любой автоматизированной (автоматической) системы управления непрерывным технологическим процессом (АСУНТП) включает в себя следующие этапы [1].
1. Изучение объекта управления и формулирование содержательной постановки задачи оптимального управления объектом по некоторому техническому либо технико-экономическому критерию оптимальности.
2. Информационный поиск состояния вопросов исследования физико-химических закономерностей технологических процессов объекта управления, разработки его математической модели (ММ), уровня совершенства системы автоматического управления (САУ) объектом управления либо процессом-аналогом.
3. На основании всестороннего изучения современного состояния исследуемой проблемы формулирование постановки задачи разработки АСУ технологическими процессами объекта управления:
а) определение основных направлений теоретических и экспериментальных исследований по разработке математических моделей статики и динамики процесса;
б) определение перечня и технических характеристик датчиков и контрольно-измерительных приборов (КИП) для проведения исследований статических и динамических характеристик объекта;
в) составление технических требований и технических заданий (ТЗ) на разработку нестандартных приборов для исследований объекта управления и его автоматического управления;
г) разработка ТЗ на создание АСУНТП, содержащего предложения по функциональной структуре системы, ее информационному и техническому обеспечению, а также вопросы ее взаимодействия с верхним уровнем управления интегрированной АСУ (ИАСУ).
4. Проведение комплекса теоретико-экспериментальных исследований кинетики, термодинамики, гидродинамики, массообмена для разработки математической модели объекта управления.
5. Проведение комплекса экспериментальных исследований объекта управления на действующей (либо опытной) установке с целью подтверждения результатов теоретических исследований процессов, а также уточнения коэффициентов уравнений математической модели объекта управления. Экспериментальное определение уравнений формальных математических моделей статики и динамики процесса в тех случаях, когда неформальная модель по тем или иным причинам не может быть получена.
6. Синтез АСУНТП, предусматривающий математическую формулировку задачи оптимального управления процессом, а также выбор либо разработку математического метода решения оптимизационной задачи управления технологическим процессом.
7. Проектирование АСУНТП, включающее в себя организацию информационного обеспечения системы (в том числе информационных потоков при взаимодействии верхнего и нижнего уровней интегрированной АСУ), создание базы данных АСУНТП, разработку алгоритмов и программ задач управления, выбор состава и архитектуры комплекса технических средств АСУНТП, проектирование специальных (нестандартных) средств контроля технологических параметров процесса, конструирование щитов и пультов управления процессом, а также организацию взаимосвязи проектируемой системы с другими АСУНТП и верхним уровнем управления интегрированной АСУ предприятием.
8. Опытно-промышленная эксплуатация АСУНТП с целью ее усовершенствования. Длительность опытной эксплуатации колеблется от 1 до 12 мес. в зависимости от сложности системы.
Исходя из необходимости проведения больших объемов работ практически по всем этапам разработки АСУНТП (кроме экспериментальных исследований и выполнения рабочего проекта) курсовой проект (КП) целесообразно выполнять в виде комплексной темы, причем каждый студент комплексной бригады выполняет один или несколько этапов.
Вариант КП (описание технологического процесса и его аппаратурного оформления, набор экспериментальных данных для разработки математических моделей статики и динамики процесса) выдается комплексной бригаде руководителем КП.
В зависимости от особенностей автоматизируемого технологического процесса (его сложности, объема экспериментальных данных и т.п.) руководитель КП формирует количественный состав комплексной бригады и распределяет этапы разработки АСУНТП в качестве индивидуальных заданий членам комплексной бригады. При этом допустимо выполнение одним студентом двух или нескольких этапов либо трудоемкого этапа двумя и более студентами.
В общей части комплексного КП приводится описание технологического процесса, его аппаратурного оформления, анализируются результаты информационного поиска по состоянию исследований физико-химических закономерностей автоматизируемого технологического процесса, а также по автоматическому управлению процессами-аналогами в СССР и за рубежом. Излагается концептуальная модель разрабатываемой АСУНТП. В заключении общего раздела приводится постановка задачи разработки комплексного курсового проекта АСУНТП; при этом по пунктам перечисляются все этапы научно-исследовательских и проектных работ (в повелительном наклонении), которые должны быть выполнены в процессе курсового проектирования и указываются фамилии студентов, ответственных за выполнение каждого из этапов. Кроме того, в общей части КП могут быть приведены материалы по расчету экономической эффективности разрабатываемой АСУНТП, сетевых графиков выполнения различных этапов научных исследований и проектирования либо АСУНТП в целом, выполнения исследований по функционально-стоимостному анализу проектируемых технических средств системы в объеме КП по организации планирования и управления предприятиями (ОПУП), если представление отдельного КП по дисциплине руководителем этого курсового проекта будет сочтено нецелесообразным.
В индивидуальной части КП каждый студент отражает результаты выполнения этапа (или этапов) разработки АСУНТП, являющегося его индивидуальным заданием в составе комплексного курсового проекта.
Индивидуальными заданиями комплексного курсового проекта могут быть:
I. Разработка неформальных математических моделей статики и динамики автоматизируемого технологического процесса на основании анализа физико-химических закономерностей процесса в результате изучения соответствующей технической литературы.
2. Идентификация уравнений формальных математических моделей статики и динамики процесса на основании экспериментальных данных с разработкой программ, реализующих различные методы идентификации.
3. Математическая формулировка задачи оптимального управления технологическим процессом либо установкой, выбор математического метода решения задачи, разработка программы по известному алгоритму выбранного метода оптимизации.
4. Разработка функциональной схемы автоматического контроля и регулирования технологических параметров процесса, выбор аппаратуры КИП и автоматики, а также ЭВМ с комплексом периферийных технических средств.
5. Расчет аппаратуры для аналого-цифрового и цифроаналогового преобразования сигналов.
6. Расчет сужающих устройств для измерения расходов жидких и газообразных веществ, а также регулирующих органов (с разработкой программ расчетов).
7. Анализ надежности аппаратуры сбора, передачи и преобразования информации с помощью ЭВМ, а также алгоритмов функционирования АСУНТП.
Количество чертежей в графической части КП должно быть не меньше числа студентов в комплексной бригаде. Содержанием графической части могут быть функциональная схема АСУНТП, схемы алгоритмов и программ идентификации, оптимизации, расчетов сужающих устройств и клапанов и т.д.
Защита курсового проекта назначается одновременно всем студентам комплексной бригады, причем от каждого студента требуются глубокие знания по всем его разделам.
Далее приводятся методические указания по выполнению тех этапов разработки АСУНТП, о которых недостаточно полно излагается в курсе лекций "Проектирование АСУНТП".
^ 2. ОБЗОР СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА И УРОВНЯ ЕГО
АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ
Информационный поиск по указанным направлениям следует начинать с составления библиографических списков отечественной и зарубежной технической литературы. Существенную помощь при этом оказывают реферативные журналы (РЖ), выпускаемые по различным областям науки и техники, РЖ по химии, физике, энергетике, металлургии, тепло- и массообмену, технологии и оборудованию целлюлозно-бумажного и полиграфического производства, автоматики, телемеханике и вычислительной технике и др.). Например, в "Реферативном журнале химии" (РЖХ) в соответствующих разделах можно найти рефераты по монографиям, статьям (в том числе и депонированным) советских и зарубежных авторов по кинетике химических реакций, термодинамике, гидродинамике, массообмену, аппаратурному оформлению автоматизируемого технологического процесса. В разделе "Общие вопросы химической технологии" (серия И) в подразделе "Автоматизация химико-технологических процессов. Контрольно-измерительные приборы" РЖХ приведены рефераты по автоматическому регулированию и оптимальному управлению технологическими процессами.
Библиографические списки могут пополняться при изучении литературных источников, рекомендованных руководителем КП, а также найденных по РЖ, поскольку в каждой работе имеются ссылки на другие литературные источники.
Целесообразно просматривать РЖ за последние 5 лет, а ссылки на использованную литературу в прорабатываемых литературных источниках делать за последние 10 лет. Подбор литературы РЖ целесообразно начинать с пономерного предметного указателя за календарный год, в результате чего находят номер РЖ и номер реферата по интересующей тематике (например, "автоматическое регулирование", "автоматическое управление", "оптимизация" и т.д.).
Существенную помощь в подборе технической литературы по интересующим вопросам оказывают предметный указатель в систематическом каталоге библиотеки и библиографические обзоры по различным проблемам науки и техники.
Изучению иностранных литературных источников существенно помогает просмотр "Экспресс-информаций", выпускаемых по различным областям техники, так как в них приведены переводы на русский язык наиболее ценных статей зарубежных авторов. При выполнении курсового проекта патентную литературу можно не просматривать.
После завершения информационного поиска нужно составить аннотация по наиболее полезным литературным источникам, провести сопоставительный анализ данных, а также выписать сведения, которые могут быть использованы при выполнении курсового проекта.
При оформлении соответствующего раздела КП целесообразно приводить анализ сведений отдельно по физико-химическим закономерностям управляемого технологического процесса и отдельно - по опыту его автоматического оптимального управления.
Литературный обзор состояния решаемой проблемы выполняется всеми студентами комплексной бригады. Распределение работ по этому этапу производится либо внутри бригады студентами самостоятельно, либо руководителем курсового проекта.
^ 3. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ
При математическом описании технологических процессов как объектов управления используются математические модели статики (ММС), описывающие установившиеся состояния, и математические модели динамики (ММД), описывающие переходные режимы процессов. И те, и другие могут быть построены аналитическими и экспериментальными методами или в результате их совместного использования. Кроме того, ММС могут быть получены из моделей динамики, если приравнять нулю все производные дифференциальных уравнений, описывающих динамику процессов.
Аналитические методы построения математических моделей основаны на теоретическом анализе и экспериментальных исследованиях физико-химических закономерностей технологических процессов - гидродинамики, кинетики химических реакций, термодинамики, массопередачи. При построении неформальных математических моделей используется так называемый "блочный принцип" построения. Согласно этому принципу вначале на основании изучения процесса перемешивания вещества в технологическом аппарате составляется дифференциальное уравнение (обычное либо в частных производных), описывающее гидродинамику процесса с учетом интенсивности источника вещества. Поскольку источником вещества может быть либо химическая реакция, либо массо-передача, на основании соответствующих исследований составляется уравнение кинетики либо массопередачи. Если технологический процесс сопровождается выделением либо поглощением теплоты, составляются дифференциальные уравнения, описывающие термодинамику процесса во всех зонах технологического аппарата, где возможно накопление теплоты (например, для реактора с охлаждающей рубашкой таких зон три: объем, занимаемый реакционной массой, стенка реактора и охлаждающая вода в рубашке).
Методы разработки неформальных ММ непрерывных ТП с большим количеством примеров подробно изложены в [2, с. 41-90; 3, с. 237- 307; 4, с. 315-334; 5, с. 35-43].
Соответствующий раздел комплексного курсового проекта должен выполняться на основании материалов по описанию технологических процессов, выдаваемых руководителем КП, а также сведений о характере физико-химических процессов автоматизируемого технологического процесса, полученных в процессе выполнения анализа современного состояния исследования технологического процесса и его автоматического управления.
Существует множество экспериментальных методов получения математических моделей объектов управления. Эти математические модели называют формальными, так как структура математических выражений не зависит ни от физико-химической сущности протекающих реальных процессов, ни от конструкций технологических аппаратов, а определяется требуемой степенью адекватности математического описания реальному процессу.
Далее приведена краткая характеристика методов определения уравнений статики и динамики объектов управления в результате проведения активных и пассивных экспериментов с указанием соответствующей технической литературы, где эти методы подробно изложены. Результаты исследований статических и динамических характеристик объектов (таблицы данных статистического исследования объектов при пассивном и активном экспериментах, графики переходных и импульсных функций) выдаются студентам руководителем КП совместно с описанием технологии управляемого процесса и дополняются в результате изучения соответствующей технической литературы.
При идентификации ММС непрерывных технологических процессов используют методы пассивного и активного экспериментов. При пассивном эксперименте получают выборку экспериментальных данных, фиксируя с выбранной периодичностью значения всех технологических параметров процесса.
Оценку зависимости выходной величины от входных воздействий (уравнение статики исследуемого объекта управления) обычно ищут в форме уравнения множественной регрессии
,
где - оценка выходной переменной; xвхi, хвхj - входные переменные; ao, ai, aij, aii- коэффициенты уравнения регрессии.
Коэффициенты уравнения регрессии можно определить методом наименьших квадратов из условия
,
где N - объем выборки из совокупности выходных переменных; xвыхi - фактические значения выходной переменной; - оценка выходной величины по уравнению регрессии.
Для увеличения точности ММС идентификацию уравнений статики объектов производят методом активного (факторного) эксперимента. Методика расчета коэффициентов уравнения регрессии на основании данных, полученных в результате факторного эксперимента, наиболее полно приведена в [12; 13].
В настоящее время при разработке систем оптимального управления технологическими процессами используются ММД процессов в виде систем дифференциальных уравнений высокого порядка, систем уравнений состояния, передаточных функций и частотных характеристик. Использование в качестве математической модели обычных дифференциальных уравнений и уравнений состояния в векторно-матричной форме требует применения при анализе и синтезе автоматической системы управления методов вычислительной математики и ЭВМ. Особенность использования передаточных функций и частотных характеристик при разработке САУ состоит в том, что они позволяют при анализе и синтезе систем операции интегрирования и дифференцирования заменить умножением и делением, так как при этом интегродифферециальные уравнения сводятся к алгебраическим.
Поскольку в настоящее время знания студентов по анализу и синтезу САУ базируются на использовании методов, основанных на понятиях передаточных функций и частотных характеристик, изученных ими в курсе "Теория автоматического управления" (ТАУ), в данных методических указаниях рассмотрены методы обработки экспериментальных данных, позволяющих определять передаточные функции и частотные характеристики объектов. При этом, имея передаточные функции проекта и используя понятие операторной передаточной функции , можно перейти к обычным дифференциальным уравнениям либо к уравнениям состояния.
Например, передаточной функции соответствует дифференциальное уравнение и полагая x1 = xвых, x2 = и можно записать соответствующую систему уравнений состояния:
Методы идентификации объектов в действующих системах автоматического регулирования, изложенные, например, в [6, с.356-382], основаны на анализе частотных характеристик замкнутых систем. Идентификация на действующих объектах проводится также с использованием методов псевдослучайных сигналов, синхронного детектирования, эталонной модели и др. Однако эти методы при выполнении КП не могут быть использованы из-за невозможности получения соответствующих экспериментальных данных в условиях выполнения учебной темы курсового проекта.
В технической литературе описаны различные методы определения коэффициентов передаточных функций дифференциальных уравнений объектов управления, их обычных и расширенных амплитудно-фазовых характеристик на основании переходных характеристик (кривых разгона), полученных экспериментально.
При определении коэффициентов передаточных функций объектов с самовыравниванием и чистым запаздыванием, описываемых передаточной функцией типа (где К - коэффициент усиления объекта, Т - постоянная времени, τ - время чистого запаздывания), широкое распространение получили метод, использующий расчетные соотношения, и метод касательных [7, с. 159-160; 8, с. 113-117]. Однако эти методы очень неточны и пригодны лишь для качественной оценки коэффициентов передаточной функции либо дифференциального уравнения.
Более точно передаточную функцию регулируемого объекта по графику кривой разгона можно определить методом, предложенным М.П.Симою. Этот метод пригоден для аппроксимации любых переходных характеристик, имеющих график монотонной функции (для объектов с самовыравниванием и без самовыравнивания, с наличием чистого запаздывания и без него с передаточными функциями типа
Метод Симою подробно, c большим количеством примеров для всех перечисленных типов объектов и вспомогательных таблиц для выполнения расчетов изложен в [9, с. 80-91].
Коэффициенты дифференциального уравнения объекта управления определяют также путем аналогового моделирования [10]. С этой целью на аналоговой вычислительной машине (АВМ) набирается схема, соответствующая предполагаемой структуре передаточной функции объекта (о которой судят по характеру кривой разгона). Методика аналогового моделирования, аналоговые модели типовых динамических звеньев подробно изложены в [11]. Суть метода состоит в том, что путем подбора параметров модели добиваются полного совпадения экспериментальной кривой разгона с кривой переходного процесса исследуемой модели объекта при скачкообразном возмущающем воздействии. Окончательно установленные параметры модели с учетом масштабных коэффициентов и являются искомыми коэффициентами дифференциального уравнения объекта.
Частотные характеристики могут быть получены из найденных выражений передаточной функции либо из дифференциального уравнения объекта управления, а также определены экспериментально. Так, амплитудно-фазовая характеристика (АФХ) может быть получена из передаточной функции, если оператор Лапласа р заменить на jω . Так, передаточной функции соответствует АФХ .
Экспериментально АФХ могут быть определены непосредственно на объекте управления при передаче на его вход периодических (в том числе гармонических) колебаний входных (управляющих, возмущающих) воздействий нескольких фиксированных частот. При этом определяются амплитуда и частота периодических колебаний выходного параметра объекта. Отношение амплитуд первых гармоник колебаний выходных и входных параметров объекта при различных частотах называют амплитудно-частотными характеристиками (АЧХ), а сдвиг фаз этих колебаний - фазочастотными характеристиками (ФЧХ). На основе этих характеристик затем строятся АФХ.
Частотные характеристики объекта получают различными графоаналитическими методами на основании графиков переходной характеристики объекта. В [9, с. 59-62] изложен метод А.А. Тагаевской, метод Ш.Е. Штейнберга построения АФХ по графику переходной характеристики [9, с. 62-74], а также метод И.П. Дудниковой построения расширенных АФХ по графикам нормальных АФХ [9, с. 74-9I]. Изложение этих методов в указанном литературном источнике сопровождаются вспомогательными таблицами и большим числом примеров для различных типов объектов управления.
Примечание. В различных вариантах исходных данных по темам КП результаты исследования динамики объекта управления могут быть заданы либо в виде кривых разгона, либо в виде результатов исследовании частотных характеристик.
^ 4. ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ НЕПРЕРЫВНЫМИ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ
При разработке систем оптимального управления непрерывными технологическими процессами и производствами обычно выделяют три уровня задач оптимального управления, на каждом из которых используются специфические для данного уровня методы оптимизации.
На первом уровне решаются задачи оптимизации динамики автономных процессов по технологическим критериям. На втором уровне выполняют оптимизацию стационарных режимов технологических процессов (аппаратов, агрегатов), а также целых комплексов таких процессов (технологических установок, технологических комплексов) по технико-экономическим критериям с учетом ограничений по ресурсам и показателям качества продукции. На третьем уровне принимаются сложные решения группой экспертов (экспертные системы) в масштабах всего производства на множестве критериев, зачастую противоречивые в условиях значительной неопределенности конъюнктуры рынка, с учетом факторов риска и т.д. Далее рассматриваются характеристики методов оптимизации первых двух уровней исходя из ограниченных возможностей решения проблемы в рамках курсового проекта.
В качестве критериев эффективности управления при оптимизации динамики переходных процессов в системах управления используются различные показатели качества переходных процессов (динамическое отклонение, перерегулирование, длительность переходных процессов, установившееся отклонение, интегральные оценки вида , , , где ε(t) - рассогласование между заданным и текущим значениями переменной.
В соответствии с выбранным критерием эффективности для оптимизации динамики переходных процессов рассчитываются оптимальные параметры настройки регулятора либо регулирующего программируемого микроконтроллера [коэффициента усиления, постоянной времени интегрирования и постоянной времени дифференцирования K, Tu , Tg передаточной функции пропорционально-интегрально-дифференциального (ПИД) регулятора]
Другой возможный путь оптимизации переходного процесса - достижение требуемого характера переходного процесса в результате автоматического изменения структуры управляющей части системы в переходном процессе (синтез систем с переменной структурой). Третье направление динамической оптимизации непрерывных технологических процессов - реализация методов теории оптимального управления (метод с использованием уравнения Эйлера, принцип максимума Понтрягина).
В теории автоматического управления разработаны различные инженерные метода расчета оптимальных параметров настроек пропорциональных (П), пропорционально-интегральных (ПИ), пропорционально-интегрально-диффенциальных регуляторов и программируемых регулирующих микроконтроллеров в [9, с.227-251], описаны аналитические методы расчета оптимальных параметров настроек ПИ-регулятора в одноконтурных САУ с помощью расширенных АФХ для объектов с самовыравниванием [9, с. 230-238], для объектов без самовыравнивания [9, с. 239-241], ПИД - регулятора для объектов без самовыравнивания с запаздыванием [9, с. 242-245], приведены расчетные формулы для определения оптимальных параметров настроек всех типов регуляторов [9, с. 249-251], описаны графоаналитические методы определения оптимальных параметров настроек регуляторов и приведено большое число примеров, таблиц и номограмм [9, с. 251-282], описаны методы расчета оптимальных настроек регуляторов двухконтурных систем управления [9, с.283-328].
В [7, с. 169-184] приводятся расчетные соотношения, графики и номограммы, позволяющие рассчитывать параметры настроек П, ПИ-, ПИД регуляторов непрерывного действия, а также релейных и импульсных регуляторов.
Указанные методы расчета трудоемки и требуют большого количества вычислений и графических построений. Наличие программ ЭВМ, реализующих указанные методы расчета, позволяет существенно упростить процедуру расчета оптимальных параметров настроек регуляторов. Поэтому в качестве одного из индивидуальных заданий комплексного курсового проекта целесообразно предложить разработать программу расчета оптимальных параметров регулятора, реализующую один из указанных методов.
Динамическую оптимизацию технологических процессов можно осуществить путем изменения структуры управляющей части системы в переходном процессе. Для этого в структуру системы вводятся такие функциональные элементы, которые во время протекания процесса могут изменять знак обратной связи, включать или отключать звенья, реализующие интегральные или дифференциальные составляющие закона регулирования, скачкообразно изменять параметры настроек регуляторов, т.е. изменять структуру системы. В такой системе удается сочетать полезные свойства каждой из совокупности структур, а также получать новые свойства, не присущие ни одной из них (например, создание сколь-
зящего режима регулирования). Такие системы получили наименование систем с переменной структурой (СПС).
Синтез СПС производится методом фазового пространства. Скачкообразно изменяя параметры системы либо вводя дополнительные эле-менты в структуре управляющего устройства, можно добиться такого поведения системы, которое описывается различными фазовыми портретами в различных областях фазового пространства. На рис. 4.1 показан пример того, как в результате “сшивания” в определенной последовательности участков неустойчивых
Рис. 4.1
траекторий удается получить устойчивое движение (скользящий режим) для любых начальных условий.
Наиболее полно методы синтеза СПС для различных классов объектов изложены в [14].
Метод динамической оптимизации с использованием уравнения Эйлера, а также метод максимума Понтрягина изложены в [15, с. 227-315], [с. 393-426]; [16 ]. Указанные методы позволяют синтезировать системы, оптимальные по точности, быстродействию, различным интегральным критериям качества переходных процессов.
В [17] приводятся алгоритмы и примеры расчета оптимальных и экстремальных систем управления.
Область применения указанных методов определяется структурой математической модели объекта управления и требованиями к характеру управляющих воздействий. Так, метод уравнения Эйлера целесообразно применять для таких задач оптимального управления, где по физическому смыслу трудно ожидать решения в виде разрывных функций и где оптимизируемый функционал и уравнения связи (ограничения) существенно нелинейные. Принцип максимума Понтрягина целесообразно применять при формировании кусочно-непрерывных управлявших воздействий и при ограничениях на управления в виде неравенств.
Оптимизацию стационарных режимов непрерывных технологических процессов (статическую оптимизацию) производят, используя в качестве критерия эффективности управления различные технико-экономические показатели функционирования объекта управления - его производительность, себестоимость производимой продукции, энергетические затраты, степень превращения вещества в результате химической реакции, а также показатели качества продукции, некоторые комплексные показатели, характеризующие ход технологического процесса.
Статическая оптимизация заключается в определении нового, наилучшего с точки зрения выбранного критерия эффективности технологического режима, если необходимость в этом вызывается изменением внешних условий (возмущающих воздействий, качества сырья и т.д.). Такая оптимизация предполагает, что процесс находится в установившемся состоянии и может быть мгновенно переведен в новое, при этом динамика переходного процесса в новое установившееся состояние не существенна.
В зависимости от полноты знаний об объекте управления статическая оптимизация может выполняться с помощью:
ЭВМ, использующих математические модели объектов и экономико-математические методы решения задач оптимизации (когда знания об управляемом процессе достаточно полны и задача оптимизации чисто математическая);
автоматических оптимизаторов (когда создание математической модели статики процесса затруднено либо достаточно просто экспериментально определить экстремум регулируемого показателя);
комбинированных методов, сочетающих методы математического и экспериментального определения оптимума.
Математические методы решения задач статической оптимизации непрерывных технологических процессов можно разделить на две группы: методы безусловной и условной оптимизации.
Методы безусловной оптимизации используются, когда математическая модель представляет собой целевую функцию, условия поддержания экстремума, которой требуется определить. Такие задачи решаются методами математического анализа (методами нахождения экстремума функции одной либо нескольких переменных).
Если математическая модель технологического процесса представляет собой совокупность целевой функции и системы ограничений, оптимизация такого процесса может быть решена одним из известных из курса "Исследование операций" методов математического программирования (линейного, нелинейного, динамического и т.д.). Выбор того или иного метода математического программирования определяется характером управляемого технологического процесса и его математической модели (стадийность процесса, характер нелинейности математической модели и т.д.).
Методы поиска оптимума регулируемого параметра с помощью автоматических оптимизаторов (экстремальных регуляторов) изложены в ряде учебников курса ТАУ. В частности в [15] рассмотрены методы поиска экстремума функции одной переменной с помощью экстремального шагового регулятора, экстремальных регуляторов с запоминанием экстремума, с непрерывной модуляцией, с синхронным детектором и др.
Комбинированные методы требуют менее точного математического описания процесса, чем методы строгой математической оптимизации, однако эффективност^ П.1.2. Изображение технологического оборудования
Технологическая схема должна изображаться в соответствии со схемой, принятой в технологической части проекта.
Технологическое оборудование должно показываться упрощенно. Можно изображать технологическое оборудование в виде прямоугольников с пояснениями. Внутренние элементы оборудования показывают в тех случаях, когда они взаимодействуют с автоматикой.
На трубопроводах показывают только те вентили, задвижки, которые участвуют в системе контроля и управления.
Технологическое оборудование показывают тонкими линиями. Тут же помещают поясняющие надписи, либо наименование оборудования, либо позиции по технологической схеме.
Соединение или пересечение показывают так:
На потоках (трубопроводах) следует ставить стрелки с поясняющими надписями на входах и выходах:
К выпарному аппарату От смесителя
По согласованию с заказчиком на ФСА можно технологическое оборудование не показывать. Показывают только прямоугольник, который делят вертикальными линиями на участки.
Рис. П.1.2. Функциональная схема управления агрегатом
П.1.3. Условные графические обозначения средств автоматизации
по ОСТ 36-27-77 и использование их при разработке ФС в
проектах автоматизации
В СССР на условные обозначения средств автоматизации введен ОСТ 36-27-77.
В этом стандарте учтены рекомендации СЭВ РС 4388-74 “Приборы и средства автоматизации. Схема автоматизации технологических процессов. Условные обозначе-ния” и проект международного стандарта ISO/DIS3511/1. В некоторых случаях применяется ещё и ГОСТ 3925-59.
Условные графические обозначения средств автоматизации по ОСТ 36-27-77 приведены в табл. П.1.1, буквенные обозначения – в табл. П.1.2.
Отборное устройство (рис. П.1.3) для всех постоянно подключенных приборов не имеет специального обозначения, а представляет собой тонкую сплошную линию, соединяющую технологический трубопровод или аппарат с первичным измерительным преобразователем или прибором.
Рис. П.1.3. Обозначение отборных устройств и первичных преобразователей
Т
еще рефераты
Еще работы по разное
Реферат по разное
Методические указания к выполнению kjrcobou и дипломной работ по курсу
17 Сентября 2013
Реферат по разное
Методические указания по выполнению выпускной квалификационной работы бакалавра техники и технологий по направлению
17 Сентября 2013
Реферат по разное
Методические указания для выполнения выпускной квалификационной работы для студентов специальности 030501 юриспруденция
17 Сентября 2013
Реферат по разное
Методические указания по работе с ас «1С: бухгалтерия 1)» Тема Ввод начальных сведений
17 Сентября 2013