Реферат: Методические указания к курсовому проектированию по дисциплине "проектирование автоматизированных систем управления непрерывными технологическими процессами" Часть I



Национальный технический университет Украины

«Киевский политехнический институт»


МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ

К КУРСОВОМУ ПРОЕКТИРОВАНИЮ ПО ДИСЦИПЛИНЕ "ПРОЕКТИРОВАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НЕПРЕРЫВНЫМИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ"


Часть I


Составитель Мекинян Юрий Гургенович
Киев КПИ 2002


ОГЛАВЛЕНИЕ

1. Общие требования к содержанию курсового проекта и ходу курсового проектирования 3

2. Обзор современного. состояния исследований техно­логического процесса и уровня его автоматического управ­ления 5

3. Разработка математической модели объекта управ­ления 6

4. Оптимальное управление непрерывными технологи­ческими процессами 10

5. Разработка функциональной схемы АСУНТП 14

6. Стадии проектирования АСУНТП и требования к содер­жанию проектной документации. 16

6.1. Технико-экономическое обоснование создания АСУНТП 16

6.2. Техническое задание на проектирование АСУНТП. 17

6.3. Технический проект 17

6.4. Рабочий проект 18

6.5. Технорабочий проект 19

6.6. Внедрение и анализ функционирования АСУНТП. 19

Приложения 19

Список литературы 39


^ I. ОБЩИЕ ТРЕБОВАНИЯ К СОДЕРЖАНИЮ КУРСОВОГО ПРОЕКТА И ХОДУ КУРСОВОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ

Разработка любой автоматизированной (автоматической) систе­мы управления непрерывным технологическим процессом (АСУНТП) вклю­чает в себя следующие этапы [l].

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 I 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.д.) 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. 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 коэффициентов 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 ТЕХНОЛ0ГИЧЕСКОГО 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, PЖ по химии, физике, энергетике, металлургии, тепло- и масоообмену, технологии и оборудованию целлюлозно-бумажного и поли­графического производства, автоматике, 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, массо-обмену, 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 нтересующей тематике (например, "автоматическое регулирование", "автомагическое 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 в техники.

Изучению иностранных литературных источников существенно по­могает просмотр "Экспресс-информации", 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. Указанный информационный поиск можно производить с помощью Internet.

После завершения информационного поиска нужно составить анно­тации 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 по времени 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 массопередача, 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 охлаждащей 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; З, 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 математической модели 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 идентификация 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; - входные переменные; ,,,-коэффициенты уравнения регрессии,
^ Коэффициенты уравнения регрессии можно определить методом
наименьших квадратов из условия



где n - объем выборки из совокупности выходных переменных;

- фактические значения выходной переменной; - оцен­ка выходной величины по уравнению регрессии.

Для увеличения точности ММС идентификацию коэффициентов 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 [l2; 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 интегродифференциальные уравнения сво­дятся к алгебраическим.

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 , и , можно записать соответствующую систему уравнений состояния:



Методы и идентификации объектов в действующих системах автома­тического регулирования, изложенные, например, в [6, C.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 самовыравниваем и чистым, запаздыванием, описываемых передаточной

функцией типа (где К - коэффициент усиления объекта,

Т - постоянная времени, - время чистого запаздывания), широкое

распространение получили метод, использующий расчетные соотношения, и метод касательных [7, с. I59-I60; 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 соответственно: ; ;;;.

Метод Симою подробно, с 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, cоответствующая предполагаемой структуре передаточной функции объекта (о которой судят по характеру кривой разгона). Методика аналогового моделирования, аналоговые модели типовых динамических звеньев под­робно изложены в [ll]. 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.


^ 4. ОПТИМАЛЫЮЕ УПРАВЛЕНИЕ НЕПРЕРЫВНЫМИ ТЕХНОЛ0ГИЧЕСКИМИ 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 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 курсовых проектах студенты выполняют разделы по статической и динамической оптимизации технологических процессов.

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 - 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 микропоцессорного контроллера [коэффициента усиления , постоянной времени инте­грирования и коэффициента дифференцирования 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 методы расчета оптимальных параметров настроек пропорци­ональных (П), пропорционально-интегральных (ПИ), пропорционально-интегрально-дифференциальных регуляторов и программируемых регулирующих микроконтроллеров в [9, с. 227- 251], 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 оптимально настроек регуляторов двухконтурных систем управ­ления [9. c.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 рассчета, 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 скользящего ре­жима регулирования). Такие сис­темы получили наименование сис­тем с переменной структурой (СПС).



Рис.1

Синтез СПС производится методом фазового пространства. Скачкооб­разно изменяя параметры системы либо вводя дополнительные элемен­ты в структуре управляющего уст­ройства, можно добиться такого поведения системы, которое описывается различными фазовыми портре­тами в различных областях фазового пространства. На рис. 1 показан пример того, как в результате "сшивания" в определенной последова­тельности участков неустойчивых 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; 16, с. 393-426]. Указанные методы позволяют синтезировать системы оптимальные по точности, быстродействию, различным интегральным критериям качества переходных процессов.

В [I7] приводятся алгоритмы в примеры расчета оптимальных в 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 совокупностъ целевой функции и системы ограничений, оп­тимизация такого процесса может быть решена одним из известных из курса "Математические методы исследования 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.).

Метода поиска оптимума регулируемого параметра с помощью авто­матических оптимизаторов (экстремальных регуляторов) изложены в ряде учебников курса “Теория автоматического управления”. 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 эффективность(например, быстрота) поиска оптимума резко воз­растает: грубый выход в район оптимума осуществляется по упрощенной модели, а оптимум уточняется в процессе экспериментов на объекте.

С комбинированными методами оптимизации тесно связаны методы определения и поддержания экстремума двух и более переменных, пос­кольку поисковые шаги при отыскании экстремума формируются с помощью соответствующих программ ЭВМ, а рабочие шаги осуществляются экстремальным регулятором. Из этих методов наиболее распространены методы: покоординатной оптимизации (Гаусса - Зайделя), градиента крутого восхождения (Бокса - Уилсона), случайного поиска и др. [15].

Особеностъю систем экстремального регулирования, реализующих указанные методы, является то, что в процессе регулирования постоян­но уточняются условия экстремума оптимизируемого критерия и выраба­тываются управляющие воздействия для оптимального ведения техноло­гического процесса.

Программой комплексного курсового проекта предусмотрена раз­работка алгоритмов и программ статической и динамической оптимизации технологического процесса, основанных либо на экспериментальных данных по исследованию процесса, выдаваемых руководителем курсового проекта, либо на использовании неформальных математических моделей, разработанных в результате анализа физико-химических закономернос­тей технологического процесса.

^ 5. РАЗРАБОТКА ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ СХЕМЫ АСУНТП

При проектировании АСУНТП все основные технические решения по автоматизации установок, агрегатов или отдельных узлов технологического процесса отображаются на функциональных схемах автоматиза­ции.

Функциональная схема автоматизации является основным техническим документом, определяющим структуру и функциональные связи между технологическим процессом и средствами контроля и автоматизации (в том числе сред­ствами телемеханики и вычислительной техники). Ее выполняют в виде чертежа, на котором схематически условными изображениями показывают технологическое оборудование, коммуникации, органы управления, при­боры и средства автоматизации.

В процессе разработки функциональных схем на основании анали­за условий работы технологического оборудования и агрегатов, выяв­ленных законов и критериев управления объектом, а также таких требо­ваний, предъявляемых к качеству работы систем автоматизации, как точность поддержания технологических параметров, качество регулиро­вания и надежность, необходимо решить следующие задачи:

-получение первичной информации о ходе технологического процес­са и состоянии технологического оборудования;

-непосредственное воздействие на технологический процесс для оптимального управления им;

-стабилизация отдельных технологических параметров процесса;

-контроль и регистрация технологических параметров процесса и состояния оборудования.

Функциональные задачи автоматизации, как правило, реализуют­ся с помощью технических средств, включавших в себя: отборные уст­ройства, датчики, средства преобразования и переработки информации, отображения и выдачи информации обслуживающему персоналу. Результатом составления функциональных схем автоматизации являются:

-выбор методов измерения технологических параметров;

-выбор основных технических средств контроля и автоматизация (в том числе вычислительной техники);

-определение приводов исполнительных механизмов, регулирующих и запорных органов;

-размещение средств контроля и автоматизации на щитах, пультах, технологическом оборудовании и трубопроводах;

-определение способов и технических средств для представления информации о состоянии технологического оборудования.

При разработке функциональной схемы АСУНТП нужно руководство­ваться следующими основными принципами.

1. При разработке функциональных схем автоматизации и выборе технических средств должны учитываться вид и характер технологического процесса, условия пожаро- и взрывоопасности, агрессивность и токсичность рабочей и окружающей сред, требуемая точность и быстро­действие средств автоматизации.

2. АСУНТП должна строиться, как правило, на базе серийно вы­пускаемых средств автоматизации и вычислительной техники. При этом необходимо стремиться к применению однотипных средств автоматизации и вычислительной техники.

3. В качестве локальных средств сбора данных (датчиков), вто­ричных приборов, регулирующих органов, средств централизованного сбора, передачи и обработки информации на ЭВМ следует использовать преимущественно приборы и средства автоматизации Государственной системы промышленных приборов (ГСП). Перечень и характеристики при­
еще рефераты
Еще работы по разное