CC BY
10УДК 628.515
Ладик Е.Ю.
ФГБOУ ВO «Уфимский государственный нефтяной технический университет» (г. Уфа, Россия)
Минлибаев М.Р.
ФГБOУ ВO «Уфимский государственный нефтяной технический университет» (г. Уфа, Россия)
МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ УСТАНОВКИ ПОДГОТОВКИ ГАЗА
Аннотация: в статье рассматривается моделирование системы управления для установки подготовки газа.
Ключевые слова: система управления, подготовка газа, промышленность.
Задачи, встающие сегодня перед проектировщиком систем автоматического и автоматизированного управления, все чаще требуют при решении использования теории адаптивных систем.
Сформулировать в общих чертах задачу адаптивного управления относительно легко, но весьма непросто решать конкретные задачи управления объектами. Причина в том, что адаптивное управления требуется там, где отсутствует или существенно ограничена априорная информация о реальных законах изменения динамических свойств объекта и входных воздействиях на систему управления, которые будут иметь место при функционировании системы. Эту информацию необходимо извлекать в процессе нормального режима работы системы.
Типичными примерами таких объектов в химической промышленности служат дистилляционные колонны. Современные силовые авиационные установки представляют собой объекты с запаздыванием. Наличие запаздывания в математическом описании объекта управления встречается при автоматической стабилизации курса судна, при производстве цемента, стекла, серной кислоты, в задаче управления ядерным реактором, в энергетике и теплоэнергетике, в других технологических процессах, для которых характерна начальная неопределенность в значении параметров математической модели и текущем изменении характеристик объекта.
Существенное отличие адаптивных методов управления от классических заключается в том, что они обеспечивают выполнение требований конкретной цели управления не для одного полностью определенного объекта, а для нескольких произвольных объектов, принадлежащих некоторому известному множеству или классу. Отметим, что класс адаптивности определяет границы возможных изменений параметров управляемого объекта и действующих на объект возмущений, то есть по существу является заданием уровня априорной неопределенности в системе управления.
Указание объема начальной информации - необходимое условие в задаче построения адаптивных систем, так как уровень априорной неопределенности определяет тип адаптивной системы управления.
Рисунок 1 - Блок-схема самонастраивающейся системы
Адаптивные системы управления включают объект, регулятор и адаптор (рисунок 3). Объект «О» и регулятор «Р», вырабатывающий управляющее воздействие на объект, образуют основной контур. Регулятор содержит варьируемые параметры. Адаптор на основе обработки доступной ему информации вырабатывает управляющее воздействие, производящее подстройку варьируемых параметров регулятора. Регулятор совместно с адаптером образуют адаптивный регулятор.
Как видим, адаптивная система управления обладает иерархической структурой: она имеет два уровня. Основной контур образует первый (низший) уровень, а контур, содержащий адаптор и называемый контуром адаптации, -второй уровень. В общем случае возможны три и больше уровней.
В частности, если для синтеза адаптора в завершенном виде априорной информации недостаточно и, допустим, какие-либо его параметры должны уточнятся в процессе функционирования системы, потребуется третий уровень -контур адаптации адаптора. Адаптор выполняет двоякую функцию: изучение объекта и настройку регулятора. По способу изучения объекта адаптивные системы делятся на поисковые и беспоисковые.
Адаптивная система управления называется поисковой, если в нее для изучения объекта подаются специальные (поисковые) сигналы, и беспоисковой, если в систему никаких поисковых сигналов для изучения объекта не подается. Среди поисковых систем широко распространены экстремальные системы. Отличительным признаком таких систем является наличие у статических характеристик их объектов управления явно выраженного экстремума. При этом положение экстремума под влиянием различных факторов может меняться. Целью управления в экстремальных системах управления является подержание экстремума на их выходе. И для определения управляющих воздействий, обеспечивающих движение к экстремуму, к управляющему сигналу добавляется поисковый сигнал.
Однако можно отметить и недостатки адаптивных систем:
- в случае очень больших возмущающих воздействий параметры настройки могут сбиться и система на некоторое время может перейти в колебательный режим со значениями превышающими пределы регулируемой величины РУ.
- встроенные алгоритмы адаптации производят идентификацию не всех типов обьектов управления. Поэтому, прежде, чем проектировать систему управления, необходимо в технической документации (или получить консультацию у производителя оборудования) уточнить типы обьектов, которые может идентифицировать та или иная система адаптивного регулирования.
- методы изменения управляющего выходного сигнала в процессе идентификации обьекта могут иметь необратимые последствия для технологического процесса. Например, при самонастройке регулятор может полностью открыть или полностью закрыть клапан (регулирующий орган), или подача пробных гармонических (синусоидальных) сигналов может ввести процесс регулирования в автоколебательный режим.
Для проектирования оптимальной САУ необходима полная информация об ОУ, возмущающих и задающих воздействиях, начальном и конечном состояниях ОУ. Далее требуется выбрать критерий оптимальности. В качестве такого критерия можно использовать один из показателей качества системы.
Однако требования к отдельным показателям качества, как правило, противоречивы (например, повышение точности системы достигается уменьшением запаса устойчивости). Кроме того, оптимальная система должна иметь минимально возможную ошибку не только при отработке какого-то конкретного управляющего воздействия, но в течение всего времени работы системы. Следует также учитывать, что решение задачи оптимального управления зависит не только от структуры системы, но и от параметров составляющих ее элементов.
Достижение оптимального функционирования САУ во многом определяется тем, как осуществляется управление во времени, какова
программа, или алгоритм управления. В связи с этим для оценки оптимальности систем используют интегральные критерии, вычисляемые как сумма значений интересующего проектировщиков параметра качества системы за все время процесса управления.
В зависимости от принятого критерия оптимальности рассматривают следующие виды оптимальных систем.
1. Системы, оптимальные по быстродействию, которые обеспечивают минимальное время перевода ОУ из одного состояния в другое. В этом случае критерий оптимальности выглядит следующим образом:
Q = tк - tн = T, (1)
где ^и t к - моменты начала и окончания процесса управления.
В таких системах длительность процесса управления минимальна. Простейший пример - система управления двигателем, обеспечивающая минимальное время разгона его до заданной частоты вращения с учетом всех имеющихся ограничений.
2. Системы, оптимальные по расходу ресурсов, которые гарантируют минимум критерия
Q = /ttR kU(t)dt (2)
где к- коэффициент пропорциональности; U(t) - управляющее воздействие.
Такая система управления двигателем обеспечивает, например, минимальный расход топлива за все время управления.
3. Системы, оптимальные по потерям управления (или по точности), которые обеспечивают минимальные ошибки управления на основании критерия где e(f) - динамическая ошибка.
Q = JttR ^2(t)dt (3)
В принципе задача проектирования оптимальной САУ может быть решена простейшим методом перебора всех возможных вариантов. Конечно, такой метод требует больших затрат времени, но современные ЭВМ позволяют в некоторых случаях им воспользоваться. Для решения задач оптимизации
разработаны специальные методы вариационного исчисления (метод максимума, метод динамического программирования и др.), позволяющие учесть все ограничения реальных систем.
В качестве примера рассмотрим, каким должно быть оптимальное по быстродействию управление электродвигателем постоянного тока, если подаваемое на него напряжение ограничено предельной величиной, а сам двигатель можно представить в виде апериодического звена 2-го порядка (рисунок 4 а).
Метод максимума позволяет рассчитать закон изменения и(г),обеспечивающий минимальное время разгона двигателя до частоты вращения (рисунок 4 б). Процесс управления данным двигателем должен состоять из двух интервалов, в каждом из которых напряжение и(1:) принимает свое предельное допустимое значение. Для обеспечения такого управления в состав системы должен быть включен релейный элемент.
Как и обычные системы, оптимальные системы бывают разомкнутыми, замкнутыми и комбинированными. Если оптимальное управление, переводящее ОУ из начального состояния в конечное и не зависящее или слабо зависящее от возмущающих воздействий, может быть задано как функция времени , то строится разомкнутая система программного управления (рисунок 5 а).
В программное устройство ПУ закладывается оптимальная программа П, рассчитанная на достижение экстремума принятого критерия оптимальности. По такой схеме осуществляется управление станками с числовым программным управлением и простейшими роботами, производится вывод ракет на орбиту и т.д.
и(0 к ОД
<и рТх){\+рТ2)
О
и(0 ^
Н
-Ч.Р
а
6
Рисунок 4 - Пример управления, оптимального по быстродействию: а - с обшим управляющим устройством; б - с двухуровневым управляющим устройством
м УУ и ОУ У ПУ п УУ и ОУ
ПУ —1
(С)
а б
Рисунок 5 - Схемы оптимальных систем: а - разомкнутой; б
комбинированной
Наиболее совершенными, хотя и наиболее сложными, являются комбинированные оптимальные системы (рисунок 5 б). В таких системах разомкнутый контур осуществляет оптимальное управление по заданной программе, а замкнутый контур, оптимизированный по минимуму ошибки, отрабатывает отклонение выходных параметров. Используя канат измерения возмущений, система становится инвариантной относительно всего множества задающих и возмущающих воздействий.
Для того чтобы реализовать столь совершенную систему управления, необходимо точно и быстро измерять все возмущаюшие воздействия. Однако такая возможность имеется далеко не всегда. Гораздо чаще о возмущающих воздействиях известны только усредненные статистические данные. Во многих случаях, особенно в системах телеуправления, даже задающее воздействие поступает в систему вместе с помехами. А так как помеха представляет собой в общем случае случайный процесс, то удается синтезировать только
статистически оптимальную систему. Такая система не будет оптимальной для каждой конкретной реализации процесса управления, но она будет в среднем наилучшей для всего множества его реализаций.
Для статистически оптимальных систем в качестве критериев оптимальности используют усредненные вероятностные оценки. Например, для следящей системы, оптимизированной по минимуму ошибки, в качестве статистического критерия оптимальности используют математическое ожидание квадрата отклонения выходного воздействия от заданного значения, т.е. дисперсию:
м{[у00-узад00]2} = шт (4)
Используются и другие вероятностные критерии. Например, в системе обнаружения целей, где важно только наличие или отсутствие цели, в качестве критерия оптимальности применяют вероятность ошибочного решения Рош:
Рош = Рп.ц + Рл.о = min (5)
где Рпц - вероятность пропуска цели; Рло - вероятность ложного обнаружения.
Во многих случаях рассчитанные оптимальные САУ оказываются практически не реализуемыми ввиду их сложности. Как правило, требуется получение точных значений производных высоких порядков от входных воздействий, что технически очень трудно осуществимо. Зачастую даже теоретический точный синтез оптимальной системы оказывается невозможен.
Однако методы оптимального проектирования позволяют строить квазиоптимальные системы, хотя и упрощенные в той или иной степени, но не всегда позволяющие достичь значений принятых критериев оптимальности, близких к экстремальным.
исходя из совокупности всех этих факторов, можем сделать вывод, что для нашего объекта автоматизации подойдёт адаптивная система.
В связи с этим, на этапе проектирования системы управления (а не на этапе пуско-наладочных работ) необходимо уточнить следующие вопросы совместимости:
- Верно ли выбран метод самонастройки для данного процесса или обьекта регулирования?
- Может ли быть настроен данным типом алгоритма самонастройки данный обьект управления?
- Допустимы ли методы и диапазоны изменения управляющего выхода в процессе самонастройки?
В любом случае для установки адаптивных систем (некоторых производителей) требуется хотя бы грубое задание некоторых параметров:
- частоты опроса,
- максимального и минимального значения регулируемой величины,
- времени регулирования,
- заданного значения перерегулирования,
- допустимого значения изменения выходного сигнала,
- зоны нечувствительности и др.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
Баширов М.Г., Прахов И.В., Хисматуллин А.С., Хуснутдинова И.Г. Совершенствование методов оценки технического состояния силовых трансформаторов // Промышленная энергетика. 2018. -№ 7. - С. 2-10
Баширов М.Г., Хисматуллин А.С., Прахов И.В. Повышение надежности и безопасности эксплуатации силовых маслонаполненных трансформаторов // Безопасность в техносфере. 2018. - Т. 7. - № 2. - С. 15-21.
Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. 2005
Хисматуллин А.С., Вахитов А.Х., Феоктистов А.А. Мониторинг и ремонт промышленных силовых трансформаторов по техническому состоянию // Современные наукоемкие технологии. 2016. - № 4-2. - С. 271-274.
Инструкция по эксплуатации установки систем установки «Газофакельное хозяйство» цеха № 56ИЭО 1856.0643-2011»: [Текст] инструкция: разработчик М.И. Сасин, изготовитель ООО «Газпром нефтехим Салават». - М., 2011. - 33 л.
Типы систем управления [Электронный ресурс]: - Режим доступа: http://ingastech.ru/sistemy-upravleniya-fakelami-i-fakelnym-oborudovaniem.html (дата обращения: 20.04.2019) Технология и оборудование процессов переработки нефти и газа: учеб. пособие // С.А. Ахметов, Т.П. Сериков, И.Р. Кузеев, М.И. Баязитов. СПб.: Недра, 2006. 868 с. 1 Смольников,
A.П. Теория автоматического управления// А.П. Смольников: - 2007
Голубятников, В.А В.В. Шувалов Автоматизация Технологических процессов в химической промышленности. - М: Химия, 1985.- 178 с.
Солодовников, В. В А. В. Плотников Основы теории и элементы САР. - М: Машиностроение, 1985.- 421с.
Периодическое издание Нефть, газ и нефтехимия зав рубежом. - №3, 1987. - 103 - 104 с.. «Эффективные системы управления производством»
https://www.cfin.ru/itm/kis/choose/Manufacturing.shtml Режим доступа:(дата обращения 03.01.20.)
B. Я. Чаронов Автоматизация работы основного оборудования и проблемы энергосбережения на объектах нефтегазодобычи. - Альтемьевск: Татнефть, 1998.- 455с. СТО 03.07-2012 Контроль технологического процесса
СТО 03.04-2012-IS0 Управление готовой продукцией
Веревкин А.П., Матвеев Д.С., Галеев Т.Х., Андреев К.В., Ахмадов Э.А., Максименко А.А. Задачи и методы разработки продвинутых систем обеспечения промышленной безопасности // Территория Нефтегаз. 2016. № 4. С. 78 - 85. СТО 03.04-2012-IS0 Управление готовой продукцией
