CC BY
26
2020 Электротехника, информационные технологии, системы управления № 36 УДК 004.896
DOI: 10.15593/2224-9397/2020.4.06
Е.А. Муравьева, Э.Х. Атангулова
Филиал Уфимского государственного нефтяного технического университета в Стерлитамаке, Стерлитамак, Россия
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АДАПТИВНОГО НЕЧЕТКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ РЕКТИФИКАЦИИ ВОЗВРАТНОГО РАСТВОРИТЕЛЯ
Современный технологический процесс невозможно представить без автоматических систем управления. При правильном использовании таких систем можно получить оптимальные параметры эксплуатации как определенного узла, так и технологического процесса в целом. В условиях современных рыночных отношений и жесткой конкуренции особенно актуальной становится проблема высокого качества производимой продукции при минимальных производственных затратах. Это и обусловливает необходимость создания высокоточного, быстрого и надежного управления процессами и аппаратами. Цель: разработка системы адаптивного нечеткого управления процессом ректификации возвратного растворителя (изопрен-изопентан-толуольной фракции) с применением пакета расширения Fuzzy Logic ^olbox при различных критических ситуациях работы. К основным критическим параметрам относятся: высокая или низкая температура, высокое или низкое давление, а также высокий или низкий уровень углеводородов в кубовой части колонны. Методы: для решения задачи о выборе критической ситуации был разработан нечеткий регулятор оценки ситуаций. На выходе данного регулятора имеются 2 вывода о возможных критических ситуациях. Первый вывод указывает на необходимость использовать в качестве теплоносителя горячую воду. Второй вывод указывает на необходимость использовать в качестве теплоносителя пар. Результаты: в зависимости от вывода нечеткого регулятора оценки ситуации включается один из двух последующих регуляторов, которые, в свою очередь, настроены под определенные значения показателей входных переменных. Значимость: предложенный метод управления процессом непрерывной ректификации изопрен-изопентан-толуольной фракции в колонне тарельчатого типа позволит своевременно обнаруживать критические ситуации при работе системы и принимать необходимые меры по их нейтрализации, что в конечном итоге позволит улучшить качество продукта, увеличить производительность установки, сэкономить энергоресурсы.
Ключевые слова: нечеткое управление, ректификация, критическая ситуация, MatLab, моделирование, Simulink, температура.
E.A. Muravyova, E.H. Atangulova
Branch of the Ufa State Petroleum Technological University in Sterlitamak, Sterlitamak, Russian Federation
DEVELOPMENT OF AN ADAPTIVE FUZZY CONTROL SYSTEM FOR RECTIFICATION OF THE RETURN SOLVENT
Modern technological process is impossible to imagine without automatic control systems. With proper use of such systems, it is possible to obtain optimal operating parameters, both for a particular node and for the technological process as a whole. In the conditions of modern market relations and fierce competition, the problem of high quality of products with minimal production costs becomes especially urgent. This makes it necessary to create high-precision, fast and reliable control of processes and devices. Purpose: development of an adaptive fuzzy control system for the rectification process of a recycled solvent (isoprene-isopentane-toluene fraction) using the Fuzzy Logic Toolbox expansion package for various critical operating situations. The main critical parameters included are the following: high or low temperature, high or low pressure, and high or low hydrocarbon level in the column bottom. Methods: to solve the problem of choosing a critical situation, a fuzzy controller for condition assessmentwas developed. This controller has two resulting outputs regarding the possible critical situations. The first output requires the need to use hot water as a heating agent. The second output requires the need to use steam as a heating agent. Results: depending on the output of the fuzzy controller for condition assessment, one of the two subsequent controllers is switched on. These were in advance set to certain values of input variables. Practical relevance: the proposed method for controlling the process of continuous rectification of isoprene-isopentane-toluene fraction in a tray-type column will allowto timely detect the critical situations during system operation and take necessary measures to remove them, which ultimately will improve the product quality, increase plant capacity and save energy.
Keywords: fuzzy control, rectification, critical situation, MatLab, Modeling, Simulink, temperature.
Введение. Очистка от примесей изопрен-изопентан-толуольной фракции в производстве синтетического каучука производится в ректификационной колонне тарельчатого типа. Основная проблема при осуществлении данного процесса - многосвязанность объекта и, как следствие, взаимное влияние параметров, что может вызвать нарушение режима работы ректификационной колонны. Повышение давления в колонне увеличивает температуру остатка, отбираемого из низа колонны. Это приводит к необходимости увеличения поверхности кипятильника или к необходимости применения более высокотемпературного и более дорогого теплоносителя. Уменьшение температуры в кубе колонны ведет к снижению интенсивности испарения кубового остатка, падает давление сначала в кубе, а потом и в его верхней части. Для повышения температуры в кубе колонны можно увеличить подачу теплоносителя в выносные кипятильники, но следует учитывать, что и повышенная температура в колонне приводит к нежелательному результату, так как влечет за собой увеличение содержания высококипящего
компонента в дистилляте. Высокий уровень углеводородов в кубовой части колонны ведет к повышению давления, поэтому регулирование уровня углеводородов в кубовой части колонны необходимо для обеспечения нормальной работы выносного кипятильника и колонны в целом [1, 2].
Для решения задачи управления необходимо разработать такую систему управления, которая в отличие от уже имеющихся средств автоматизации справляется с описанными задачами [3]. Оперируя лингвистическими переменными, возможно описать желаемое управление сложной динамической системой на основе экспертных знаний. При этом система имеет несколько входных и выходных значений, вследствие чего целесообразно для управления использовать регуляторы, основанные на нечеткой логике.
1. Описание технологического процесса и технологической схемы производственного объекта. В ректификационную колонну К1 поступает исходная смесь изопентан-изопрен-толуольная фракция с концентрацией толуола 0,5-3 мас. %.
Обогрев кубовой части колонны К1 производится посредством подачи различных теплоносителей в теплообменники Т1 и Т2. В межтрубное пространство выносного теплообменника Т1 подается вторичный пар 0,15 МПа (1,5 кгс/см ), а в межтрубное пространство теплообменника Т2 подается горячая вода.
Температура для осуществления процесса ректификации не должна превышать 95 °С, а давление низа колонны поддерживается не более 0,18 МПа (1,8 кгс/см2).
Пары изопентан-изопреновой фракции с верха колонны К1 поступают в межтрубное пространство дефлегматора Д1 на конденсацию. В трубное пространство дефлегматора Д1 подается оборотная вода. Углеводородный конденсат из дефлегматора Д1 стекает в ёмкость Е1, откуда часть продукта подаётся в колонну К1 в виде флегмы, а избыток откачивается в отделение И-1а. Флегмовое число в колонне К1 выдерживается не менее 0,2. Давление верха колонны выдерживается не более 0,15 МПа (1,5 кгс/см ) (табл. 1). Определение примесей в возвратном растворителе осуществляется методом газожидкостной хроматографии.
На рис. 1 представлена упрощенная технологическая схема очистки возвратного растворителя в производстве синтетического каучука от примесей. На данной схеме контролю подлежат следующие пара-
метры: ТЕх и ТЕ2 - температура верха и низа колонны соответственно; РЕ - давление верха колонны; ЬБ - уровень углеводородов в кубе колонны; АЕ - концентрация толуола в парах, выходящих из верха колонны. Регулированию подлежат следующие параметры: температура ТЕх и ТЕ2 с помощь клапанов Уп,Ув; уровень ЬБ с помощью клапанов Ур и Ук; давление РЕ в укрепляющей части колонны К1 с помощью клапана Ур, расхода отгона кубовой жидкости ББ4 с помощью клапана Ук и расхода отгона паров ББб верха колонны К1 с помощью клапана Уд , концентрация толуола АЕ в парах, выходящих из колонны К1 с помощью клапанов Уп,Уф.
Изопентан-изопреновые пары
Рис. 1. Упрощенная технологическая схема
Таблица 1
Диапазоны изменения технологических параметров
№ п/п Технологический параметр Диапазон изменения
1 Температура верха колонны, °С 20-95
2 Температура низа колонны, °С 20-110
3 Давление верха колонны, кгс/см2 0,8-1,5
4 Уровень углеводородов в кубе колонны, мм 1,1-1,9
5 Концентрация толуола, % 0-100
2. Определение критических ситуаций работы ректификационной колонны. На исследуемой стадии производства получают изо-пентан-изопреновые пары (дистиллят) и толуол (кубовая жидкость)
методом непрерывной ректификации в колонне тарельчатого типа. Основными показателями качества являются составы дистиллята и кубового остатка. Цель ректификации заключается в очищении изопрен-изопентановой фракции от толуола. Чем чище состав изопрен-изопентановой фракции, тем качественнее сырье получается на выходе. В рассматриваемом процессе товарным продуктом является изопреновая фракция, следовательно, особое внимание необходимо уделить качественному составу дистиллята [4-7]. На чистоту изопрен-изопентановой фракции влияют такие параметры, как:
- температура верха колонны (ТЕх - датчик измерения температуры верха клоны), диапазон измерений 20-95 °С;
- температура низа колонны (ТЕ2 - датчик измерения температуры низа клоны), диапазон измерений 20-110 °С;
- давление верха колонны (РЕ - датчик измерения давления в кубе колонны), диапазон измерений 0,78-1,5 кгс/см2;
- уровень в кубе колонны (ЬЕ - датчик измерения уровня углеводородов в кубе колонны), диапазон измерений 1,1-1,9 м.
- состав паров, выходящих из верха колонны (АЕ - датчик измерения содержания толуола в выходящих из колонны парах), диапазон измерения 0-100 %
К основным управляющим воздействиям отнесем:
- клапан подачи теплоносителя в кипятильник Т1 (Уп - степень открытия клапана подачи пара, %);
- клапан подачи теплоносителя в кипятильник Т2 (Ув - степень открытия клапана подачи горячей воды, %);
- клапан подачи исходного сырья (Ур - степень открытия клапана подачи исходного раствора, %);
- клапан отгона кубовой жидкости (Ук - степень открытия кла-панаотгона кубовой жидкости, %);
- клапан отгона паров верхней части колонны (Уд - степень открытия клапанаотгона паров, %);
- клапан подачи флегмы (Уф - степень открытия клапана подачи флегмы, %).
Регулирование температуры необходимо для того, чтобы задать нужный температурный режим в колонне с целью ограничения высо-кокипящих компонентов от попадания в дистиллят, а низкокипящих
компонентов - в кубовой остаток [8]. Температура низа ТЕ2 ректификационной колонны К1 регулируется путем подачи теплоносителя в выносные кипятильники Т1 и Т2. Следует отметить, чем больше скорость восходящих паров в колонне, тем интенсивнее идет разделение компонентов. С другой стороны, увеличение скорости восходящих паров в колонне может привести к явлению «захлебывания» колонны, при котором восходящий поток паров начинает препятствовать стека-нию жидкости по тарелкам [9-13].
Для обеспечения нормальной работы выносных кипятильников Т1 и Т2, а также колонны К1 в целом необходимо поддерживать уровень углеводородов ЬЕ в кубовой части колонны К1. Уровень углеводородов ЬЕ в колонне К1 регулируется подачей исходного раствора и отгоном кубовой жидкости в технологические емкости.
Значение давления РЕ в верхней части колонны К1 необходимо регулировать не только для поддержания заданного состава целевого продукта, но и для обеспечения нормального гидродинамического режима колонны К1. Ректификационная колонна имеет свойство самовыравнивания по данному параметру, поэтому регулирование давления в укрепляющей части колонны приведет к тому, что давление в кубе через некоторое время примет определенное значение.
Правильный выбор теплоносителя играет огромную роль в температурном режиме ректификационной колонны. При высоком давлении РЕ необходимо использовать горячую воду во избежание дальнейшего его повышения. В том случае, когда давление среднее или низкое, возможно использовать более интенсивный теплоноситель в виде пара [14-20].
Рассмотрим случаи, когда давление РЕ высокое в укрепляющей части колонны К1:
1) ТЕ2 является высокой и РЕ является высоким, и ЬЕ высокий;
2) ТЕ2 является высокой и РЕ является высоким, и ЬЕ средний;
3) ТЕ2 является средней и РЕ высокое, и ЬЕ высокий;
4) ТЕ2 является средней и РЕ высокое, и ЬЕ средний;
5) ТЕ2 является низкой и РЕ является высоким, и ЬЕ высокий.
Возможны и ситуации, когда давление РЕ среднее или низкое,
а также есть отклонения по уровню или по температуре:
1) ТЕ2 является высокой и РЕ является средним, и ЬЕ средний, и АЕ Низкая;
2) ТЕ2 является высокой и РЕ является средним, и ЬБ средний, и АЕ высокая;
3) ТЕ2 является высокой и РЕ является низким, и ЬБ низкий, и АЕ низкая;
4) ТЕ2 является высокой и РЕ является низким, и ЬБ низкий, и АЕ высокая;
5) ТЕ2 является средней и РЕ среднее, и ЬБ низкий;
6) ТЕ2 является низкой и РЕ является средним, и ЬБ средний;
7) ТЕ2 является низкой и РЕ является низким, и ЬБ низкий.
Система управления, показанная на рис. 2, функционирует следующим образом. Исходная смесь изопентан-изопрен-толуольная фракция подается в середину рекцификационной колонны К1. В зависимости от значения давления в верху колонны выбирается определенный теплоноситель: горячая вода или пар.
Для осуществления процесса регулирования технологических параметров (температура низа колонны, давление верха колонны и уровень улеводородов в колонне) в ректификационной колонне разработана система адаптивного управления с тремя нечеткими регуляторами БС1, БС2 и БС3, концептуальные модели которых изображены на рис. 3-5.
Рис. 2. Структурная схема адаптивной системы управления
Задача регулятора БС1 заключается в оценке технологической ситуации, которую он осуществляет на основании значений давления в верху ректификационной колонны К1. Результатом такой оценки является вывод о том, какой из нечетких регуляторов БС2 или БС3 необходимо включить для эффективного управления ректификационной колонной.
V,
РЕ
V,,
ЕЕ
V,
Рис. 3. Концептуальная модель нечеткого регулятора оценки ситуаций БС1
Рис. 4. Концептуальная
модель нечеткого регулятора управления параметрами БС2
Рис. 5. Концептуальная
модель нечеткого регулятора управления параметрами БС3
Регуляторы БС2 и БС3 служат для регулирования технологических параметров. Нечеткий регулятор БС2 имеет 3 входных параметров: ТЕ2 - температура низа колонны; РЕ - давление в верху колонны, ЬБ - уровень улеводородов в колонне. Нечеткий регулятор БС3 имеет 4 входных параметров: ТЕ2 - температура низа колонны; РЕ - давление в верху колонны, ЬБ - уровень улеводородов в колонне; АЕ - концентрация толуола в выходящих из колонны парах.
Для регулирования параметров нужна необходимая степень открытия клапанов. В рамках данной работы присвоим следующие значения открытию клапанов:
«0» - степень открытия клапана 0 %;
«1» - степень открытия 0-30,8 %;
«2» - степень открытия 23,1-53,9 %;
«3» - степень открытия 46,2-77 %;
«4» - степень открытия 69,3-100 %.
Определены терм-множества для каждой лингвистической переменной:
ТЕ2 = {ТЕ21, ТЕ22, ТЕ23}, где ТЕ21 - «Температура низа колонны = низкая», (20<ТЕ21<50 °С); ТЕ22 - «Температура низа колонны = средняя», (42,5 < ТЕ22< 72,5 °С); ТЕ23 - «Температура низа колонны = высокая», (65 < ТЕ23< 95 °С).
РЕ = {РЕ1, РЕ2, РЕ3},
2
где РЕ1 - «Давление верха колонны = низкое», (0,78<РЕ1<1,08 кг/см2); РЕ2 - «Давление верха колонны = среднее», (1 < РЕ2< 1,3 кг/см2); РЕ3 - «Давление верха колонны = высокое», (1,23 < РЕ3< 1,5 кг/см2).
ЬЕ = {ЬЕ1, ЬЕ2, ЬЕ3}, где ЬЕ1 - «Уровень углеводородов в колонне = низкий», (1,1<ЬЕ1<1,42 м); ЬЕ2 - «Уровень углеводородов в колонне = средний», (1,34<ЬЕ2<1,66 м); ЬЕ3 - «Уровень углеводородов в колонне = высокий», (1,58<ЬЕ3<1,9 м).
АЕ = {АЕ1, АЕ2}, где АЕ1 - «Концентрация толуола в парах = допустимая», (0<АЕ1<1 %); АЕ2 - «Концентрация толуола в парах = переизбыток», (1< АЕ2< 3 %);
Ув = {Ув1, Ув2, Ув3, Ув4,Ув5}, где Ув1 - «Клапан подачи горячей воды = 0», (Ув1= 0 %); Ув2 - «Клапан подачи горячей воды = 1», (0<Ув2< 30,8 %); Ув3 - «Клапан подачи горячей воды = 2», (23,1<Ув3< 53,9 %); Ув4 - «Клапан подачи горячей воды = 3», (46,2<Ув4< 77 %); Ув5 - «Клапан подачи горячей воды = 4», (69,3<Ув5< 100 %).
Ув = {Ув1, Ув2, Ув3, Ув4,Ув5}, где Уп1 - «Клапан подачи пара = 0», (Уп1= 0 %); Уп2 - «Клапан подачи пара = 1», (0<Уп2< 30,8 %); Уп3 - «Клапан подачи пара = 2», (23,1<Уп3< 53,9 %); Уп4 - «Клапан подачи пара = 3», (46,2<Уп4< 77 %); Уп5 - «Клапан подачи пара = 4», (69,3<Уп5< 100 %).
Ук = {Ук1, Ук2, Ук3, Ук4,Ук5}, где Ук1 - «Клапан отгона кубовой жидкости = 0», (Ук1= 0 %); Ук2 - «Клапан отгона кубовой жидкости = 1», (0<Ук2< 30,8 %); Ук3 - «Клапан отгона кубовой жидкости = 2», (23,1<Ук3< 53,9 %); Ук4 - «Клапан отгона кубовой жидкости = 3», (46,2<Ук4< 77 %); Ук5 - «Клапан отгона кубовой жидкости = 4», (69,3<Ук5< 100 %).
Ур = {Ур1, Ур2, Ур3, Ур4,Ур5}, где Ур1 - «Клапан подачи исходного раствора = 0», (Ур1= 0 %); Ур2 - «Клапан подачи исходного раствора = 1», (0<Ур2< 30,8 %); Ур3 - «Клапан подачи исходного раствора = 2», (23,1<Ур3< 53,9 %); Ур4 - «Клапан подачи исходного раствора = 3», (46,2<Ур4< 77 %); Ур5 - «Клапан подачи исходного раствора = 4», (69,3<Ур5< 100 %).
Уд = {Уд1, Уд2, Уд3, Уд4,Уд5}, где Уд1 - «Клапан отгона паров = 0», (Уд1= 0 %); Уд2 - «Клапан отгона паров = 1», (0<Уд2< 30,8 %);
Уд3 - «Клапан отгона паров = 2», (23,1<Уд3< 53,9 %); Уд4 - «Клапан отгона паров = 3», (46,2<Уд4< 77 %); Уд5 - «Клапан отгона паров = 4», (69,3<Уд5< 100 %).
Уф1 = {Уф2, Уф3, Уф4, Уф5}, где Уф1 - «Клапан пара = 0», (Уф1= 0 %); Уф2 - «Клапан подачи флегмы = 1», (0<Уф2< 30,8 %); Уф3 - «Клапан подачи флегмы = 2», (23,1<Уф3< 53,9 %); Уф4 - «Клапан подачи флегмы = 3», (46,2<Уф4< 77 %); Уф5 - «Клапан подачи флегмы = 4», (69,3<Уф5< 100 %).
Для управления ректификационной колонной сигналы от датчиков поступают на БС1, который обрабатывает их и после анализа решает, какой из последующих регуляторов необходимо активизировать, чтобы поддержать заданные значения параметров.
Таким образом, сигнал поступает на один из двух нечетких регуляторов. Если сигнал от БС1 поступает на БС2, то активизируется тот теплообменник, в котором теплоносителем является горячая вода. Если сигнал от БС1 поступает на БС3, то активизируется второй теплообменник, в котором теплоносителем является пар.
Правило, описывающее работу регулятора БС1: температура низа ТЕ2 в колонне К1 является средней, давление РЕ в укрепляющей части колонны К1 является высоким и уровень углеводородов ЬБ в колонне К1 высокий, то включается регулятор БС2.
Если температура ТЕ2 = ТЕ22, и давление РЕ = РЕ3, и уровень ЬЕ = ЬЕ3, то ЕС2.
Правило, описывающее работу регулятора БС2: температура низа ТЕ2 в колонне К1 является высокой, давление РЕ в укрепляющей части колонны К1 является высоким и уровень углеводородов ЬБ в колонне К1 средний, то степень открытия клапана подачи горячей воды 3 и степень открытия клапана отгона кубового остатка 1, и степень открытия клапана подачи исходного раствора 1, и степень открытия клапана вывода паров с верха колонны 2, и степень открытия клапана подачи флегмы 1.
Если температура ТЕ2 = ТЕ23 и давление РЕ = РЕ3, и уровень ЬЕ = ЬЕ2, то Уе = Ув4, и У к = У2 и Ур = Ур2, и Уд = Уд3, и Уф = Уф2.
Правило, описывающее работу регулятора БС3: температура низа ТЕ2 в колонне К1 является высокой, давление РЕ в укрепляющей части колонны К1 является средним, и уровень углеводородов ЬБ в колонне К1 средний, и концентрация толуола в парах, выходящих из колонны К1, низкая, то степень открытия клапана подачи пара 2 и степень
открытия клапана отгона кубового остатка 2, и степень открытия клапана подачи исходного раствора 2, степень открытия клапана вывода паров с верха колонны 1 и степень открытия клапана подачи флегмы 1.
Если температура ТЕ2 = ТЕ23 и давление РЕ = РЕ2, и уровень LE = LE2, и АЕ = АЕ1, то Ув=Ув3, и Ук = Ук3, и Ур = Ур3, и Уд = Уд2, и Уф = Уф2.
3. Создание нечетких регуляторов в Fuzzy Logic Toolbox. В зависимости от вывода регулятора включается один из последующих регуляторов управления параметрами FC2 и FC3. FC2 включается при необходимости подачи горячей воды в качестве теплоносителя, в то время как FC3 - при необходимости подачи пара в качестве теплоносителя.
Таким образом, через пакет расширения Fuzzy Logic Toolbox в среде MatLab были созданы 3 регулятора. Входными переменными для регуляторов являются: температура, давление, уровень и концентрация. Выходными перемененными для первого регулятора FC1 являются вывод о сложившийся критической ситуации и выбор одного из двух регуляторов для последующего управления, а для FC2 и FC3 - клапан подачи пара в теплообменник Т1, клапан подачи горячей воды в теплообменник Т2, клапан отгона кубовой жидкости, клапан подачи флегмы, клапан подачи исходного сырья и клапан вывода паров из верха колонны.
4. Моделирование схемы процесса в среде Simulink. Для построения схемы (рис. 6) была использована среда динамического междисциплинарного моделирования сложных технических систем Simulink.
Рис. 6. Общая схема управления основными регулируемыми параметрами
Задание начальных значений проводилось путем вынесения в рабочую область блока Constant (постоянная величина, которая задает постоянный сигнал), объединенного для более удобного изменения параметра с блоком Slider Gain (блок настраивает значения параметров в процессе моделирования). Для наглядности промежуточных параметров используется блок Display (отображение текущих значений). Объединение входных параметров производится с помощью блока Mux (блок объединения входных сигналов).
Создание нечеткого регулятора проводилось с помощью блока Fuzzy Logic Controller with Ruleviewer (блок предназначен для симуляции нечеткой системы вывода). Привязка того или иного блока к определенному нечеткому регулятору производилась путем задания имени в графе FIS matrix (отображение нечеткого процесса вывода в средстве просмотра правил во время симуляции). Но прежде чем начать привязку, необходимо поместить нечеткий регулятор в рабочую область Workspace (рабочая область сохранения данных). На выходах нечетких регуляторов для вывода значений также установлены блоки Display.
Готовая модель позволяет управлять основными параметрами ректификации возвратного растворителя. На вход нечеткого регулятора RC1 подаются текущие значения температуры низа ТЕ2 колонны К1, давления РЕ в укрепляющей части колонны К1, уровня углеводородов в колонне К1 и концентрации толуола АЕ в парах, выходящих из колонны К1. Дальнейшая работа схемы заключается в выборе теплоносителя в теплообменники Т1 и Т2. Например, при высоком давлении РЕ включается нечеткий регулятор RC2, который в качестве теплоносителя использует горячую воду. При отклонениях работы колонны К1, не связанных с давлением РЕ, включается регулятор RC3, который для создания требуемого температурного режима использует пар.
Рассмотрим общую схему более детально. Для этого условно разделим ее на 4 участка: задание начальных значений; регулятор анализа ситуаций (FC1); регуляторы управления параметрами (FC2, FC3). На рис. 7 изображены показания начальных значений температуры низа колонны, давления в укрепляющей части колонны, уровня углеводородов в кубе колонны и концентрации толуола в парах, выходящих из колонны К1.
Рис. 7. Задание исходных параметров
Рис. 8. Нечеткий регулятор анализа ситуаций БС1
На рис. 8 изображен нечеткий регулятор анализа ситуаций БС1. Исходя из исходных значений, регулятор делает вывод о возможных ситуациях. На рис. 7 видно, что исходные параметры выходят за допустимую норму значений (высокая температура ТЕ2 и высокая концентрация толуола АЕ). Давление РЕ не является высоким, следовательно, включается регулятор ЯС3, в результате чего на нижем табло отображается единица. На рис. 9 показан нечеткий регулятор управления параметрами БС2
Рис. 9. Нечеткий регулятор управления параметрами БС2
Рис. 10. Нечеткий регулятор управления параметрами FC3
На рис. 10 изображен нечеткий регулятор FC3 управления параметрами. Вывод регулятора анализа ситуаций FC1 направил сигнал для работы на регулятор управлениями параметрами FC3. Исходя из определенных значений, клапаны меняют свою степень открытия. Подобным образом устроен регулятор управления параметрами FC2.
5. Моделирование первой критической ситуации. Для создания критической ситуации 1 используем правило, которое гласит, что температура низа ТЕ2 в колонне Ю является высокой и давление РЕ в укрепляющей части колонны К1 является высоким, и уровень углеводородов LE в колонне К1 высокий, то степень открытия клапана подачи горячей воды 3 и степень открытия клапана отгона кубового остатка 2, и степень открытия клапана подачи исходного раствора 1, и степень открытия клапана вывода паров с верха колонны 2, и степень открытия клапана подачи флегмы 2.
Если температура ТЕ2 = ТЕ23 и давление РЕ = РЕ3, и уровень ЬЕ = ЬЕ3, то Ув= Ув4, и Ук = Ук3, и Ур = Ур 2, и Уд = Уд 3, и Уф = Уф 3.
Зависимость температуры низа колонны от степени открытия клапанов выглядит следующим образом:
Т = Тисх + 80УВ = 108,2 + 80 • 0,6157 = 78 73 °С
(1)
2 2 Зависимость уровня улеводородов в колонне от степени открытия клапанов выглядит следующим образом:
ь = ЬИсх + ЬИсх (-Ук +УР ) = 1,8631+1,8631 (-0,385+0,1542) = 1,433 м. (2)
Зависимость давления углеводородов от степени открытия клапанов выглядит следующим образом:
Р=Р +Р (-У+У -У+Уф ) =
исх исх^ к к д ф' (3)
= 1,47+1,47(-0,385+0,1542-0,1542)= 1,13 кгс/см2. ^ ;
Таблица 2
Результаты адаптации параметров
До адаптации После адаптации
Температура, °С
108,2 78,73
Давление, кгс/см2
1,47 1,13
Уровень, м
1,863 1,433
Проанализировав табл. 2, можно сделать вывод, что произошло снижение значения показания температуры в кубе колонны путем приоткрытого клапана подачи горячей воды. Уменьшение температуры влечет за собой уменьшение давления. Значение высокого показателя уровня уменьшилось до среднего.
6. Моделирование второй критической ситуации. В ходе эксперимента были получены значения, не превышающие допустимого предела. Проанализировав результат, можно сделать вывод, что произошло снижение температуры в нижней части колонны за счет приоткрытого клапана подачи пара. Снижение температуры приводит к снижению концентрации. Значение среднего уровня осталось неизменным. Концентрация толуола в дистилляте при таком тепловом режиме приемлема.
Выводы. Благодаря моделированию схемы процесса в среде БтиИпк удалось получить данные, которые свидетельствуют о том, что данный метод справляется с поставленной задачей и может быть рассмотрен для дальнейшей разработки. Подробно рассмотрен пример при высоком показателе температуры, давления и уровня. Результаты показали, что система стремится к уменьшению температуры, при этом уменьшается и давление, полученные значения входят в допустимый диапазон.
При рассмотрении второй ситуации система с высоким показателем температуры, средними показателями давления и уровня, а также
с высокой концентрацией содержание толуола в выходящих из колонны парах понижает высокие показатели, не выходя за рамки допустимого диапазона. Результаты вывода концентрации оказались допустимыми.
Разработанная система адаптивного нечеткого управления процессом ректификации возвратного растворителя (изопрен-изопентан-толуольной фракции) позволяет обнаружить возможные критические ситуации, возникающие при работе колонны, а также регулирует параметры, вышедшие за пределы допустимых значений. Такое регулирование позволяет получить на выходе чистый готовый продукт, а также увеличивает производительность установки.
Библиографический список
1. Холходжаев Б.А., Тошев Ш.Д. Регуляризованный алгоритм адаптивной идентификации объектов управления // Вестник науки и образования. - 2019. - № 7-1(61). - С. 20-24.
2. Билас Д.Э., Чертовской В.Д., Савченко Н.В. Распределенная адаптивная система управления производством // Герценовские чтения: материалы 72-й науч. конф. - СПб.: Изд-во: Рос. гос. пед. ун-та им. А.И. Герцена, - 2019. - С. 234-236.
3. Бурлаков Н.И., Ляхов В.Р., Молоканов Р.О. Обзор существующих систем адаптивного управления и выявление их недостатков // Современная наука: актуальные вопросы, достижения и инновации. -Пенза: Изд-во: МЦНС «Наука и Просвещение». - 2018. - С. 63-66.
4. Muravyova E.A., Sharipov M.I., Gabitov R.F. SCADA-system based on multidimensional precise logic controller for the control of a cement kiln // International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies. - 2019. - № 8602589.
5. Power consumption analysis of pump station control systems based on fuzzy controllers with discrete terms in ithink software / E.A. Muravyova, M.I. Sharipov, A.I. Kubryak, A.V. Bondarev, G.R. Galiaskarova // IOP Conference Ser. Materials Science and Engineering. - 2018. - № 022072.
6. Lu Y. Adaptive-Fuzzy Control Compensation Design for Direct Adaptive Fuzzy Control // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. - 2018. -Vol. 26, iss. 6.
7. Hesamian G., Akbari M.G., Yaghoobpoor R. Quality Control Process Based on Fuzzy Random Variables // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. - 2019. - Vol. 27, iss. 4.
8. Гудкова Н.В. Цифровые адаптивные фильтры в системах управления // ЭБРА: вопросы применения цифровой обработки сигналов. - 2017. - Т. 7, № 1. - С. 210-213.
9. Воронцов Е.Ю. Система управления температурой муфельной электропечи с адаптивным регулятором температуры // Вестник Южно-Урал. гос. ун-та. Сер. Металлургия. - 2019. - Т. 19, № 1. - С. 80-87.
10. Потапов Н.С., Маслов А.А. Оценка адекватности модели адаптивной системы управления с применением средств математического моделирования // Наука - производству. - 2018. - С. 77-84.
11. Носальчук Р.О. Разработка мобильной системы управления для лабораторного стенда по изучению нечетких и адаптивных позиционных систем управления // Образование, наука, производство. -2015. - С. 2824-2828.
12. Шаршеналиев Ж.Ш., Джамбоева И.А., Куланбаева Т.Т. Адаптивная стабилизация системы управления с особенностями в динамике // Наука и новые технологии. - 2006. - С. 9-14.
13. Исаева Ю.А. Построение адаптивной двухуровневой имитационной модели управления системой защиты информации автоматизированной системы управления для оценки ее эффективности // МНСК-2018: информационные технологии. - 2018. - С. 107.
14. Селифанов В.В., Исаева Ю.А., Звягинцева П.А. Создание адаптивной двухуровневой модели процессов управления системой защиты информации в автоматизированных системах управления технологическими процессами // Интерэкспо Гео-Сибирь. - 2018. - № 7. -С.244-249.
15. Мостовой В. Д. Применение интегрирующих звеньев с логическим элементом при создании систем адаптивного управления процессом токарной обработки // Современные технологии и автоматизация в технике, управлении и образовании: сб. тр. I Междунар. науч.-практ. конф. - М.: Изд-во: Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», 2019. - С. 99-104.
16. Ковалева А.А. Использование адаптивных систем для управления качеством поверхностного слоя // Будущее науки-2019: сб. науч. ст. 7-й Междунар. молодеж. науч. конф. - Курск, 2019. - С. 55-58.
17. Капустин А.Г., Терещенко К.В. Адаптивная система с эталонной модельюдля управления объектами электропривода // Молодежь
в науке: новые аргументы: IV Междунар. молодеж. сб. науч. ст. -Красноярск, 2019. - С. 35-40.
18. Валько Д.В. Процессная эффективность адаптивного государственного управления региональной социо-эколого-экономической системой // Научные труды Вольного экономического общества России. - 2018. - Т. 212, № 4. - С. 442-458.
19. Загревский В.И., Загревский О.И. Аналитическая модель компенсации двигательной ошибки в адаптивном управлении движением биомеханической системы // Человек. Спорт. Медицина. - 2019. -Т. 19. - № 2. - С. 79-85.
20. Модель движения и адаптивного управления телеуправляемого необитаемого подводного аппарата в сложной динамической системе / С.К. Данилова, А.М. Кусков, И.М. Кусков, Н.Н. Тарасов // Морской вестник. - 2019. - № 2(70). - С. 93-97.
References
1. Kholkhodzhaev B.A., Toshev Sh.D. Reguliarizovannyi algoritm adaptivnoi identifikatsii ob"ektov upravleniia [Regularized algorithm for adaptive identification of control objects]. Vestnik nauki i obrazovaniia, 2019, no. 7-1(61), pp. 20-24.
2. Bilas D.E., Chertovskoi V.D., Savchenko N.V. Raspredelennaia adaptivnaia sistema upravleniia proizvodstvom [Distributed adaptive production management system]. Gertsenovskie chteniia. Materialy 72-i nauchnoi konferentsii. Saint Petersburg: Rossiiskii gosudarstvennyi pedagogicheskii universitet imeni A.I. Gertsena, 2019, pp. 234-236.
3. Burlakov N.I., Liakhov V.R., Molokanov R.O. Obzor sushchestvuiushchikh sistem adaptivnogo upravleniia i vyiavlenie ikh nedostatkov [Review of existing adaptive management systems and identify their shortcomings]. Sovremennaia nauka: aktual'nye voprosy, dostizheniia i innovatsii. Penza: Mezhdunarodnyi tsentr nauchnogo sotrudnichestva "Nauka i prosveshchenie", 2018, pp. 63-66.
4. Muravyova E.A., Sharipov M.I., Gabitov R.F. SCADA-system based on multidimensional precise logic controller for the control of a cement kiln. International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies, 2019, no. 8602589.
5. Muravyova E.A., Sharipov M.I., Kubryak A.I., Bondarev A.V., Galiaskarova G.R. Power consumption analysis of pump station control systems based on fuzzy controllers with discrete terms in ithink software. IOP Conference Ser. Materials Science and Engineering, 2018, no. 022072.
6. Lu Y. Adaptive-Fuzzy Control Compensation Design for Direct Adaptive Fuzzy Control. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2018, vol. 26, iss. 6.
7. Hesamian G., Akbari M.G., Yaghoobpoor R. Quality Control Process Based on Fuzzy Random Variables. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2019, vol. 27, iss. 4.
8. Gudkova N.V. Tsifrovye adaptivnye fil'try v sistemakh upravleniia [Digital adaptive filters in control systems]. DSPA: voprosy primeneniia tsifrovoi obrabotki signalov, 2017, vol. 7, no. 1, pp. 210-213.
9. Vorontsov E.Iu. Sistema upravleniia temperaturoi mufel'noi elektropechi s adaptivnym reguliatorom temperatury [Muffle electric furnace temperature control system with adaptive temperature controller]. Vestnik Iuzhno-Ural'skogo gosudarstvennogo universiteta. Metallurgiia, 2019, vol. 19, no. 1, pp. 80-87.
10. Potapov N.S., Maslov A.A. Otsenka adekvatnosti modeli adaptivnoi sistemy upravleniia s primeneniem sredstv matematicheskogo modelirovaniia [Assessment of the adequacy of the adaptive control system model using mathematical modeling tools]. Nauka - proizvodstvu, 2018, pp. 77-84.
11. Nosal'chuk R.O. Razrabotka mobil'noi sistemy upravleniia dlia laboratornogo stenda po izucheniiu nechetkikh i adaptivnykh pozitsionnykh sistem upravleniia [Development of a mobile control system for a laboratory stand for the study of fuzzy and adaptive positional control systems]. Obrazovanie, nauka, proizvodstvo, 2015, pp. 2824-2828.
12. Sharshenaliev Zh.Sh., Dzhamboeva I.A., Kulanbaeva T.T. Adaptivnaia stabilizatsiia sistemy upravleniia s osobennostiami v dinamike [Adaptive stabilization of a control system of "adaptive stabilization of a control system" with features in the dynamics]. Nauka i novye tekhnologii, 2006, pp. 9-14.
13. Isaeva Iu.A. Postroenie adaptivnoi dvukhurovnevoi imitatsionnoi modeli upravleniia sistemoi zashchity informatsii avtomatizirovannoi sistemy upravleniia dlia otsenki ee effektivnosti [Building an adaptive two-level simulation model of information security system management of an
automated control system to assess its effectiveness]. MNSK-2018: informatsionnye tekhnologii, 2018, 107 p.
14. Selifanov V.V., Isaeva Iu.A., Zviagintseva P.A. Sozdanie adaptivnoi dvukhurovnevoi modeli protsessov upravleniia sistemoi zashchity informatsii v avtomatizirovannykh sistemakh upravleniia tekhnologicheskimi protsessami [Creating an adaptive two-level model of information security system management processes in automated process control systems]. Interekspo Geo-Sibir', 2018, no. 7, pp. 244-249.
15. Mostovoi V.D. Primenenie integriruiushchikh zven'ev s logicheskim elementom pri sozdanii sistem adaptivnogo upravleniia protsessom tokarnoi obrabotki [Application of integrating links with a logical element in creating systems for adaptive control of the turning process]. Sovremennye tekhnologii i avtomatizatsiia v tekhnike, upravlenii i obrazovanii. Sbornik trudov I Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii. Moscow: Natsional'nyi issledovatel'skii iadernyi universitet "MIFI", 2019, pp. 99-104.
16. Kovaleva A.A. Ispol'zovanie adaptivnykh sistem dlia upravleniia kachestvom poverkhnostnogo sloia [The use of adaptive systems to control the quality of the surface layer]. Budushchee nauki-2019. Sbornik nauchnykh statei 7-i Mezhdunarodnoi molodezhnoi nauchnoi konferentsii. Kursk, 2019, pp. 55-58.
17. Kapustin A.G., Tereshchenko K.V. Adaptivnaia sistema s etalonnoi model'iudlia upravleniia ob"ektami elektroprivoda [Adaptive system with a reference model for managing electric drive objects]. Molodezh' v nauke: novye argumenty. IV Mezhdunarodnyi molodezhnyi sbornik nauchnykh statei. Krasnoiarsk, 2019, pp. 35-40.
18. Val'ko D.V. Protsessnaia effektivnost' adaptivnogo gosudarstvennogo upravleniia regional'noi sotsio-ekologo-ekonomicheskoi sistemoi [Process efficiency of adaptive state management of the regional socio-ecological and economic system]. Nauchnye trudy Vol'nogo ekonomicheskogo obshchestva Rossii. 2018. vol. 212, no. 4, pp. 442-458.
19. Zagrevskii V.I., Zagrevskii O.I. Analiticheskaia model' kompensatsii dvigatel'noi oshibki v adaptivnom upravlenii dvizheniem biomekhanicheskoi sistemy [Analytical model of motor error compensation in adaptive motion control of a biomechanical system]. Chelovek. Sport. Meditsina, 2019, vol. 19, no. 2, pp. 79-85.
20. Danilova S.K., Kuskov A.M., Kuskov I.M., Tarasov N.N. Model' dvizheniia i adaptivnogo upravleniia teleupravliaemogo neobitaemogo podvodnogo apparata v slozhnoi dinamicheskoi sisteme [Model of motion and adaptive control of a remote-controlled uninhabited underwater vehicle in a complex dynamic system]. Morskoi vestnik, 2019, no. 2(70), pp. 93-97.
Сведения об авторах
Муравьева Елена Александровна (Стерлитамак, Россия) - доктор технических наук, профессор, заведующая кафедрой «Автоматизированные технологические и информационные системы» филиала Уфимского государственного нефтяного технического университета в Стерлитамаке (453118, Республика Башкортостан, Стерлитамак, пр. Октября, 2, e-mail: atangulovaelina@gmail.com).
Атангулова Элина Ханифовна (Стерлитамак, Россия) - студентка филиала Уфимского государственного нефтяного технического университета в Стерлитамаке (453118, Республика Башкортостан, Стерлитамак, пр. Октября, 2, e-mail: muraveva_ea@mail.ru).
About the authors
Muravyova Еlena Alexandrovna (Sterlitamak, Russian Federation) is a Doctor of Technical Sciences, Professor, head of the Department "Automated technological and information systems" Branch Ufa State Petroleum Technological University in Sterlitamak (453118, Republic of Bashkortostan, Sterlitamak, 2, October ave.,e-mail: muraveva_ea@mail.ru).
Atangulova Elina Hanifovna (Sterlitamak, Russian Federation) is a Student of the Department "Automated technological and information systems" Ufa State Petroleum Technological University, Branch in Sterlitamak (453118, Republic of Bashkortostan, Sterlitamak, 2, October ave., e-mail: atangulovaelina@gmail.com).
Получено 07.10.2020
