Научная статья на тему 'Оптимизация режимов работы автоматической системы управления технологическим процессом'

Оптимизация режимов работы автоматической системы управления технологическим процессом Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

CC BY
1415
176
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям, автор научной работы — Чекмаев С. Ю.

Рассмотрен опыт работы автоматизированного рабочего места, реализованного на базе SCADA-системы Trace Mode.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям , автор научной работы — Чекмаев С. Ю.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Optimization of operating modes of an automatic control system by technological process

The operational experience of the automated workplace realised on the basis of SCADA-system Trace Mode is considered.

Текст научной работы на тему «Оптимизация режимов работы автоматической системы управления технологическим процессом»

ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ И СИСТЕМЫ

УДК 681.5.034

Оптимизация режимов работы автоматической системы управления технологическим процессом

С.Ю. Чекмаев

Рассмотрен опыт работы автоматизированного рабочего места, реализованного на базе SCADA-системы Trace Mode. The operational experience of the automated workplace realised on the basis of SCADA-system Trace Mode is considered.

Оптимизация режимов работы автоматической системы управления технологическим процессом (АСУ ТП) направлена на выявление предельных возможностей систем и их адаптацию к наилучшим показателям качества управления. Оптимизация процесса управления относится к числу сложных проблем, связанных с интенсификацией производства. Методы управления в АСУ ТП, которые еще вчера считались вполне приемлемыми, сегодня оказываются недостаточно эффективными и не обеспечивают необходимой гибкости систем управления. Общепризнанно, что АСУ ТП для того и создаются, чтобы наилучшим образом управлять процессом. Трудности реализации оптимальных режимов в нашем производстве состоят в следующем:

♦ характеристики промышленных объектов управления (ОУ) разнообразны, но среди них нет простых, линейных, а есть сложные, нестационарные, нелинейные с наличием транспортного запаздывания или без него;

♦ синтез систем регулирования для реальных ОУ, формализуемых простыми линейными алгоритмами, не всегда дает необходимую точность и качество управления;

♦ настроечные параметры, определенные один раз при наладке, не являются «вечными», а требуют периодической подстройки к изменившимся характеристикам ОУ;

♦ охват оптимальным управлением большинства промышленных объектов сталкивается не

только с трудностями теоретического характера при проектировании, но и сложностью, трудоемкостью работ при первоначальной наладке и дальнейшей эксплуатации систем регулирования.

С появлением SCADA-систем наступил период качественных изменений при проектировании, наладке и эксплуатации систем управления в АСУТП. Исследование качества процесса регулирования с помощью созданного автоматизированного рабочего места (АРМ) наладчика показало, что из 74 контуров около 40 % хотя и справлялись с регулированием, но находились в режиме далеком от оптимального, 35 % - в близком к оптимальному и только 25 % соответствовали требованиям.

Основным функциональным узлом, поддерживающим требуемый технологический режим на объекте, является контур автоматического управления.

Функциональная схема адаптивного контура с «жесткой» беспоисковой системой настройки представлена на рис. 1. На рис. 2 приведен вариант адаптивной схемы с реализацией автоматической самонастройки.

Для систем регулирования характерным является наличие возмущающих факторов F(t) и управляющих воздействий М(0=Х(0, которые нужно отработать с наименьшей ошибкой.

Выбор критерия оптимизации является инженерно-экономической задачей, в которой ре-

Оператор-

технолог

Коррекция

Формирование управляющих заданий

Каскадное

управление

Автоматический/

M(t) £ ручной

Станция

управления

(IPA)

Возмущающие факторы F(t)

X(t) Регулятор U(t) Объект

1 (PID) управления

к § Режим 1: К , К.. К

i-Q <13 Р1 П С

dl

Й «

5 °

§ & Режим 2 -.к. К.. К-

НО pi il al

н ?з----------------------

к к О

Настроечные

параметры

И

Y(t)

► Адаптирующий Наблюдатель

коммутатор — состояния

(SEL) (< > F)

Рис. 1. Адаптивный контур управления с «жесткой» беспоисковой системой настройки

Математическая Оператор-

модель технолог

Коррекция

Формирование

управляющего

задания

M(t)

£

Автоматический/

ручной

Станция управления (IPA)

Щ)

Идентификатор ОУ (IDNT)

Т

Калькулятор

Регулятор

(PID)

Щ)

Настроечные параметры -

Возмущающие факторы F(t)

IГ I

Объект

управления

| S(t) Наблюдатель состояния

Оценка качества Адаптирующий Оптимизатор

управления коммутатор настроек

(QREG) (SEL) регулятора

Y(t)

Рис. 2. Адаптивный контур управления с поисковой системой самонастройки

гулируемый параметр должен быть стабилизирован в заданном регламентом значении или поддерживаться в экстремальном минимальном или максимальном значении. При оптимизации систем регулирования всегда выделяем доминирующий критерий, который имеет главное значение, а ос-

тальные учитываем в соответствии со степенью их влияния на качество управления. Исходим из того, чтобы доминирующий критерий был универсален и гарантировал хорошее качество регулирования при различных воздействиях как по каналу управления, так и по каналу возмущения.

Критерии оптимизации представляют собой показатели качества процесса регулирования с определенными характеристиками. Например, критерий апериодической устойчивости выбирается в том случае, когда требуется обеспечить реакцию регулятора на низкочастотные управляющие и возмущающие воздействия с приемлемым для оборудования апериодическим переходным процессом без перерегулирования или допускаемым одним перерегулированием в 1-10% (рис. 3). Применение этого критерия весьма желательно в связанных контурах управления, в многомерных системах с внутренними технологическими связями, чтобы влияние одних регулируемых параметров на другие было наименьшим.

Рис. 3. Переходный процесс при скачкообразном единичном управляющем воздействии L(t) для замкнутой системы автоматического регулирования САР. Трег - время переходного процесса; 1 - апериодический переходный процесс без перерегулирования; 2 - апериодический переходный процесс с перерегулированием 20%; 3 - апериодический переходный процесс с перерегулированием 40%; аь а2 - значения переходных процессов по шкале t

Критерий минимума квадратичной интегральной ошибки регулирования в качестве доминирующего применяют в тех случаях, когда технологический процесс допускает перерегулирование до 35 %, возмущения носят случайный характер, а их частота мала по сравнению с собственной резонансной частотой замкнутой системы регулирования.

В адаптивном самонастраивающемся автоматическом пропорционально-интегрально-дифференциальном (АПИД) регуляторе, для определения предварительных настроек, должен быть жестко заложен критерий Зиглера-Никольса. Он требует, чтобы отношение двух последовательных положительных экстремумов переходного процес-

са было равно 0,25. В режиме точной автоподстройки АПИД ведет оптимизацию настроек по минимуму интегральной квадратичной ошибки.

Критерий оптимального модуля предпочтителен в системах связанного и программного управления, поскольку предъявляются следующие требования:

♦ полоса частоты пропускания для среднечастотного управляющего воздействия Х(^) должна быть широкой;

♦ амплитудно-частотная характеристика (АЧХ) не должна иметь резонансного пика и быть по возможности монотонно убывающей.

При оптимизации следует рассматривать взаимосвязь свойств ОУ и динамики процесса регулирования. С точки зрения точной отработки управляющих сигналов система должна иметь широкую полосу пропускания. С точки зрения парирования возмущений полоса пропускания должна быть согласована со спектром возмущений, чтобы максимум этого спектра лежал вне полосы пропускания. Диапазон низких частот 0<ю<ю\ обеспечивает заданную точность управления в установившемся режиме. Среднечастотный участок ш\<ш<ш2 является основным расчетным участком.

Резонансная частота юрез соответствует максимуму модуля Азамк АЧХ (рис. 4).

Рис. 4. АЧХ замкнутой САР при скачкообразном единичном управляющем воздействии Цї): 1 - апериодический переходный процесс без перерегулирования; 2 - апериодический переходный процесс с перерегулированием 20%; 3 - апериодический переходный процесс с перерегулированием 40%; «рез - резонансная частота; агр - граничная частота

Между собственной или резонансной частотой и постоянной времени для стационарных ОУ есть зависимость юрез ~ п/Тоу, где Тоу определяется исходя из рис. 5.

мых параметров, а их отклонении, допускается переход к линейным уравнениям в приращениях.

Идентификация ОУ проводится в разомкнутой САР, т.е. в ручном режиме с выключенным регулятором. Классические методы [1-5], базирующиеся на основе активного эксперимента, хорошо проработаны и дают возможность легко получить упрощенную математическую модель на действующем ОУ в окрестностях рабочей точки по реакции регулируемого параметра на скачкообразное единичное управляющее воздействие L(t). Амплитуда и длительность пробного управляющего воздействия (рис. 6) подбирается исходя из свойств ОУ и допусков технологического регла-

Рис. 5. Реакция ОУ на Ц?) для разомкнутой системы автоматического регулирования Тоу - постоянная времени для стационарных ОУ тоу - время срабатывания стационарного ОУ на Щ)

Высокочастотный участок ю2<ю<ютр существенно не влияет на переходный процесс, но обуславливает выбор периода цикла квантования цифровой системы регулирования Тц = (6... 10)юрез. Полоса пропускания замкнутой системы регулирования ограничивается частотой ютр.

Знание статических и динамических характеристик позволяет более строго подойти к пониманию системы автоматического регулирования (САР) и технологического процесса. Степень проявления нежелательных нелинейностей регистрируется на трендах автоматизированного рабочего места наладчика. К ним относятся трение, люфт, гистерезис, насыщение, зона нечувствительности и др. При эксплуатации их стараются ликвидировать или снизить их влияние.

Полезные нелинейности специально вводятся в систему управления для улучшения качества регулирования особых ОУ, чтобы скорректировать частотную характеристику, например, при реализации релейных систем.

Математический аппарат описания нелинейных систем из-за своей сложности не применяется. Реальные нелинейные системы рассматриваются как линейные при определенных допусках. Основой линеаризации уравнений, идентифицирующих математическую модель ОУ, является выдвинутое академиком И.А. Вышнеградским предположение, что в процессе регулирования в узком рабочем диапазоне имеют место малые отклонения всех изменяющихся параметров от их установившихся значений. При использовании не абсолютных значений управляющих и регулируе-

Рис. 6. Скачкообразное управляющее воздействие мента.

Для инерционных объектов без само-выравнивания (астатических) пробный импульсный сигнал выбирается с небольшой амплитудой, сравнительно кратковременным, для получения общего представления о реакции объекта и его приближенных характеристиках, не приводя ТП к недопустимым нарушениям.

Статическая характеристика для оценки проявления нелинейных свойств находится по тренду Х(0, ДО при установившемся переходном процессе по нарушению равенств

У - У2

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

= к

Х1 - Х2

У3 - У4

Х4

12

= к

34

(1)

У(п-1) - У

х.

(п-1)

х„

(п-1) п

Приведенные равенства определяют взаимосвязь скачкообразного управляющего воздействия и реакции объекта управления на это воздействие.

Динамические свойства характеризуются параметрами тоу, Тоу, Коу (Коу - коэффициент передачи), которые могут быть определены инженерными методами или автоматически с помощью адаптивных FBD-модулей систем АСУ ТП Trace Mode.

Между единичным воздействием X(t)= =U(t)=L(t) и реакцией регулируемого параметра 7(t) имеется существенная нелинейность, обусловленная свойствами ОУ и расходной характеристикой исполнительного механизма (ИМ). Практика показывает, что Коу может быть получен с большими погрешностями, если не пользоваться рекомендациями для расчета нелинейных систем.

В основную функцию АРМ входит обнаружение и сведение к минимуму влияния трех негативных факторов: нелинейности расходной характеристики, асимметрии и сужения в недопустимых пределах шкалы ИМ. В работе [5] введено понятие «приведенного ОУ». На свойства «приведенного ОУ» комплексно влияют все элементы, участвующие в контуре управления, которые можно представить в виде элементарных звеньев. На статические и динамические свойства реального ОУ оказывают влияние следующие зависимости, носящие стационарный (постоянный) или нестационарный (случайный) характер:

♦ изменение оператором-технологом производительности технологического оборудования, износ насосов, вентиляторов и др.;

♦ степень открытия технологическим персоналом запорной арматуры: вентилей, заслонок, шиберов;

♦ снижение пропускной способности трубопроводов из-за отложений кристаллизующихся солевых реагентов;

♦ изменение настроек регулирующих клапанов в процессе эксплуатации;

♦ изменение качества сырья и энергоносителей. С помощью упрощенной идеализированной

модели 1-го или 2-го порядка можно рассчитывать только предварительные настройки регуляторов. Точные, оптимальные параметры настроек можно получить лишь на основе прохождения контрольного управляющего сигнала от генератора прямоугольных или синусоидальных сигналов в замкнутой САР, когда регулятор включен в работу.

Алгоритмы идентификации по частотным характеристикам сложны, но они являются основой

построения помехоустойчивых адаптивных самонастраивающихся регуляторов для промышленных САР, работающих в условиях возмущающих факторов и вариаций динамических характеристик.

В предлагаемой АСУ ТП цифровой линейный пропорционально-интегрально-ифференциальный (ПИД) регулятор используется во всех контурах управления. Он универсален и применим в адаптивных САР (см. рис. 1, 2) с алгоритмами самонастройки или самоорганизации, превращаясь в модифицированный нелинейный ПИД-регулятор [6], обеспечивающий необходимое качество регулирования.

Функции наладчика АРМ ориентированы на контроль оптимальных настроек, полученных следующими способами:

♦ инженерными методами [1-5] по формулам и номограммам;

♦ классическим ручным, основанным на эмпирических правилах [5] для целенаправленного поиска точных настроек по изменению переходного процесса в плоскости параметров настройки Кр, К, Kd (основные коэффициенты характеризующие ПИД-регулятор) в соответствии с критерием оптимальности;

♦ автоматическим, с применением адаптивных FBD-модулей Trace Mode.

Цифровые ПИД регуляторы, в отличие от непрерывных, кроме параметров настроек Кр, Ki, Kd, имеют еще параметр Тц - период квантования, который существенно влияет на качество процесса регулирования. Если период Тц мал по сравнению с Тоу, то САР с достаточной для эксплуатации точностью может рассматриваться как приближенная по характеристикам к непрерывной. В этом случае к ней можно применять методы исследования непрерывных систем.

Алгоритм определения оптимального значения Тц предполагает компромиссное решение:

♦ качество регулирования не должно уступать непрерывным регуляторам;

♦ вычислительные затраты должны быть минимальными.

Выбираем Тц из соотношений с учетом технологических требований:

Тц = (0,1 -0,4)Тоу или Тц = (0,07 -0,17)ТреР В соответствии с критерием оптимальности из графоаналитических зависимостей (см. рис. 4,5) определяются параметры настроек:

K _ f (Тоу/ Тоу )

p оПТ v ,

Коу

K _ f (У Тоу)

K ¿опт rj, 5 (2)

ГоуТоу

K _ f (Гоу/ Тоу )

i опт ■

Гоу

Об окончании выбора параметров настроек судим по степени затухания переходного процесса при изменении задания регулятору L(t). Степень затухания ¥ является косвенной мерой, характеризующей запас устойчивости. Одно и то же значение ¥ = (a1-a2)/a1= 0 может быть достигнуто при разных Кр, К, Kd, но время регулирования будет отличаться.

Перерегулирование, если оно допустимо, определяем как а = а!/Ууст • 100%

Точность управления для установившегося режима регламентируется ТП в пределах 5% .

Настроечные параметры Кр, К, Rd, Тц считаются оптимальными, если при действии на объект разнообразных возмущений отклонения регулируемого параметра будут минимальны.

Режим самонастройки регуляторов позволяет даже малоопытному наладчику эффективно вывести систему регулирования на оптимальный ре-

жим в производственных условиях. Однако существуют и недостатки:

♦ более сложная и дорогостоящая алгоритмическая реализация по сравнению со стандартным ПИД-регулятором;

♦ отсутствие универсальной применимости механизма самонастройки для всех типов ОУ, в том числе, как показывает практика, и для простейших статических объектов с самовы-равниванием и разного рода нелинейностями.

ЛИТЕРАТУРА

1. Ротач В.Я., Кузищин В.Ф., Клюев А.С. Автоматизация настройки систем управления. - М.: Энерго-атомиздат, 1984.

2. Изерман Р. Цифровые системы управления. - М.: Мир, 1984.

3. Куропаткин П.В. Теория автоматического управления. - М.: Энергоатомиздат, 1973.

4. Турецкий X. Анализ и синтез систем управления с запаздыванием. - М.: Машиностроение, 1974.

5. Клюев А.С., Минаев П.В. Наладка систем контроля и автоматического управления. - М.: Стройиздат, 1980.

6. Кузищин В.Ф. Автоматическая настройка регулятора ТРМ101. - Автоматизация и производство, 2003, №2.

Поступила 14.09.2008 г.

ВНИМАНИЕ!

Издательство «Физматлит» предлагает вашему вниманию книгу «Самоподобие и фракталы. Телекоммуникационные приложения»

Авторы: О.И. Шелухин, А.В. Осин, С.М. Смольский Под редакцией О.И. Шелухина

Рассмотрены самоподобные (фрактальные и мультифрактальные) модели телекоммуникационного трафика на основе предположения, что он обладает фрактальными или мультифрактальными свойствами (т.е. является самоподобным). Представлены теоретические аспекты наиболее известных моделей трафика, проявляющих самоподобные свойства, и приведен всесторонний анализ эффективности различных моделей для описания самоподобного трафика. Показаны способы использования самоподобных процессов для создания новых и оптимизации существующих телекоммуникационных систем. Приведены теоретические подходы и описание алгоритмов (на уровне структурных схем или вычислительных процедур) для моделирования самоподобных процессов.

Для аспирантов, преподавателей и исследователей, интересующихся сетями передачи данных и динамикой информационных процессов.

Заказать и приобрести книгу можно по адресу:

117997, Москва, ул. Профсоюзная, 90.

Издательская фирма «Физико-математическая литература» МАИК

«Наука/Интерпериодика»

Е-mail: [email protected]; [email protected]; http://www.fml.ru

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.