Разработка системы управления процессом каталитического риформинга на базе нечеткой логики Текст научной статьи по специальности «Математика»

Джамбеков А.М.

Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань, аспирант кафедры автоматики и управления, [email protected]

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ КАТАЛИТИЧЕСКОГО РИФОРМИНГА НА БАЗЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА

Стабилизационная колонна, лингвистическая переменная, нечеткий регулятор, база знаний, продукционное правило.

АННОТАЦИЯ

Рассмотрены особенности применения нечеткой логики при разработке системы управления процессом каталитического риформинга. Приведено обоснование необходимости применения аппарата нечеткой логики при управлении процессом риформинга как инструментария, позволяющего формализовать качественную информацию о процессе. Предложен подход к оценке диапазонов изменения лингвистических переменных и накоплении продукционных правил нечеткого регулятора. Сравнительная оценка показателей качества полученных переходных процессов в системах с нечетким и ПИД-регулятором отражает значительные преимущества нечеткого регулятора при внедрении в автоматизированную систему управления процессом каталитического риформинга.

Введение

В настоящее время одним из важнейших процессов нефтепереработки и нефтехимии является каталитический риформинг. Достаточно сложной является задача управления установкой каталитического риформинга [1]. Главным образом, это связано с затруднениями при получении адекватного математического описания процесса каталитического риформинга [2]. Основной проблемой при математическом моделировании процесса каталитического риформинга является наличие большого количества информации о процессе, которую нельзя формализовать традиционным математическим аппаратом (информация о компонентном составе газосырьевой смеси, состоянии оборудования и пр.) [3].

Математическое описание на основе теории нечетких множеств [4,5] позволяет представить качественную информацию в формализованном виде, а также получить нечеткие модели объектов [6]. Представляется возможным построение нечеткой системы регулирования на основе экспертной информации, сформулированной в виде правил типа: «если давление высоко и температура мала или очень мала, то управляющее воздействие большое положительное» [7,8].

Поэтому, актуальной является проблема получения эффективной модели управления процессом каталитического риформинга, содержащей количественную и качественную информацию о процессе и позволяющей повысить производительность установки каталитического риформинга и улучшить качественные характеристики выпускаемой продукции.

Объектом исследования в данной работе является стабилизационная колонна установки каталитического риформинга. Рассмотрим вопросы разработки системы регулирования температуры стабилизационной колонны на основе экспертной информации.

Целью данной работы является анализ существующих моделей управления процессом каталитического риформинга, проведение возможной их классификации и разработка системы нечеткого управления процессом стабилизации катализата.

Краткое описание технологической схемы

Нестабильный катализат поступает в блок стабилизации катализата из сепаратора предыдущего блока установки риформинга (блока каталитического риформинга), направляется в стабилизационную колонну К-2 через теплообменник Т-6 (трубное пространство), обогревается стабильным катализатом из колонны К-2 (рис.1) [9].

Н|^тм5ильныи

KjTjflwSiT

Стабильней

М)ТННЦТ

Рис. 1. Упрощенная технологическая схема блока стабилизации катализата

В поток нестабильного катализата перед теплообменником Т-6 сбрасывается газовый конденсат из сепаратора С-7.

В колонне К-2 происходит стабилизация катализата. С верха стабилизационной колонны К-2 выводятся газ стабилизации, нестабильная головка стабилизации, которые после охлаждения и частичной конденсации в аппаратах воздушного охлаждения ХК-3/1, ХК-3/2 и водяном ХК-4 до температуры не выше плюс 45 0С сепарируются в емкости орошения Е-2. Газ стабилизации из емкости орошения Е-2 сбрасывается в топливную сеть комплекса.

Жидкая фаза из емкости Е-2 возвращается на верхнюю тарелку колонны К-2 насосами Н-10, Н-11 (1 рабочий + 1 резервный) в качестве орошения.

Балансовое количество головки стабилизации выводится насосами Н-10, Н-11 (1 рабочий + 1 резервный) из Е-2, контролируется расходомером и передается на комбинированную установку комплекса на блок очистки и получения сжиженных газов. Температура низа колонны К-2 поддерживается за счет циркуляции стабильного катализата через трубчатую печь П-4 насосами Н-12, Н-13 (1 рабочий + 1 резервный).

Разработка системы нечеткого управления процессом стабилизации катализата риформинга

Структура системы управления температурой низа стабилизационной колонны К-2 с нечетким регулятором (НР) приведена на рис.2.

Рис. 2. Система управления с цифровым НР

Для оценки диапазонов изменения значений ошибки регулирования температуры в , первой и второй производных ошибки в , в и управляющего воздействия на объект m воспользуемся результатами работы одноконтурной АСР с ПИД-регулятором, который позволяет получить удовлетворительные показатели качества переходного процесса (рис.3).

Графики изменения ошибки регулирования температуры в , первой производной ошибки в , второй производной ошибки в и управляющего воздействия на объект m представлены на рис. 4.

Моделирование НР произведем с использованием пакета нечеткой логики (Fuzzy Logic Toolbox) интерактивной системы MATLAB. Выбрана система нечеткого вывода Мамдани,

дефаззификация лингвистических переменных (ЛП) производится методом центра тяжести [10]. -«

ii^ap« 1 L _ л'..I-1 ■

»niUbUFMf

; t h -: a-'1

Рис.3. Структурная схема одноконтурной АСР температуры с ПИД-регулятором

Рис.4. Изменения переменных НР: а) ошибки регулирования; б) первой производной ошибки; в) второй производной ошибки; г)управляющего воздействия на объект

Примем число термов, с помощью которых оцениваются ЛП (входные и выходной параметры НР) ошибка регулирования температуры в , скорость изменения (первая производная) ошибки в , ускорение (вторая производная) ошибки в , управляющее воздействие на объект m , равным 3.Для входных и выходной переменных были использованы треугольные ФП.

Сразим диапазоны [вmin;втах] = [-1°; 10] , [emin^] = [-°Д5; 0,15] ,

[ в min ,в max ] = [-0,006; 0,006] и [ mmin ,mmax ]=[ 3; 11 ] изменения входных и выходного

параметров на единое универсальное множество U = [0,1 ] . На множестве U = [0,1 ] зададим три нечетких подмножества.

Имеем следующие аналитические выражения для каждой ЛП:

И1 (u) = 1-u, ug[0, 1]; ц2(u)=u, ug[0, 1];

f 2u, ug[0,1 /2] (1)

{2 (1—u), ug[ 1 /2,1 ]

Из(u)

При поступлении на нечеткий регулятор (НР) значений входных переменных в

* * *

в осуществляется расчет величин ux , Uj и Uj по формулам [11]:

u*=( О *-в min)/(в max-emin )=( в*+10)/20

u2 = ( в *-в min)/( в max-в min ) = ( в * + 0,15 )/0,3

U*=( в *-в min )/( в max-в min )=( в * + 0,006 )/0,012

и ФП (u), j=1,3 , по формулам (2).

Сформируем лингвистическое правило управления (рабочее правило) НР в виде:

(2)

Если (в =aj

в =aj

(в =aj

то

m

-a[), j = 1,3 , где aj , aJ2 и aJ3

лингвистические оценки ошибки, скорости изменения (первой производной) ошибки и второй производной ошибки, рассматриваемые как нечеткие множества, определенные на

универсальном множестве, j= 1,3 ; а}с - лингвистические оценки управляющего воздействия на

объект, выбираемые из терм-множества переменной m. Лингвистические оценки выбираются из

л* л* л* *

терм-множества ЛП о , о , о и т :

а/ е {отрицательная (I),положителъная(Т),

близкая к нулю—нулевая (3)} Другими словами, все сигналы (определенные выше ЛП) в системе автоматического управления характеризуются как отрицательные (¡=1), положительные (¡=2) или близкие к нулю

0=3).

Предложено получение данных правил управления на основе оценки конкретных значений ошибки регулирования температуры е, скорости изменения ошибки е1, ускорения ошибки е2 и управляющего воздействия на объект т путем фиксации значений данных функций в определенные моменты времени 10£[ 0; 1000 ] в среде MATLAB (рис. 5). Затем полученным значениям в зависимости от попадания в тот или иной интервал изменения лингвистических переменных НР присваиваются оценки из терм-множества ЛП:

в*^{отрицательная (N), положительная (Р), нулевая (Z)} в * ^{отрицательная (N), положительная (Р), нулевая (Z)} в * ^{отрицательная (N), положительная (Р), нулевая (Z)} т* ^{отрицательное (N), положительное (Р), нулевое (Z)} ФП для ошибки регулирования температуры в , первой производной ошибки в , второй производной ошибки в и управляющего воздействия на объект т представлены соответственно на рис. 6.

ИЬ-9

«Ич« РЭи*нстщ1

I

* Яь UI

| 5 ¿.а11

гидом проиамы-ы СшиС^н

DwikMliv*4 |

-»Д-Цга

-О—

. I—-JI

jTitpn т.щ^чц

briitgitnjl

TZCW !7l'-M)J2 tSr^U_tl»H

еТ*бнМ1ф1йти UMHHlt

HU-

rjq

упреьгтещи

СМТШы

Рис. 5. Оценка значений параметров НР

и

хх •î

Гичкн на ры port» I JI

\Ш

и™ т Trt. пи! ■Sjnrt И^ЛнпЦ гл*^ m 11 ин> ГИГ!

ЦТ» ■чъ

Пи lj

[KKVHH Три iiw CkFvm FvlCTHi yakM M Vf К MMflll IH

IV

CbW

ЁЗ

Мчм* ее» potpoci»

CD

nni.mrttw

ХЦЧ Л

Туи ■Н'

[-4 ÙMiMij »WHl [4№i«tj

ClWI 'иЧ№ ича<

km

тци

[114

СICM ** Uf к

tx*

ЯЧ<П«1

Рис.6. ФПлингвистических переменных НР: а) ошибки регулирования; б) первой производной ошибки; в) второй производной ошибки; г)управляющего воздействия на объект

В результате полученных оценок была сформирована база знаний НР (рис.7).

2 lf(**N>anfli(l Ь H) 01*1 (tîiP)lHffl (m*Н)(1)

3 lilt aï. andiel ePisndfeîBZithKfl (m*P)(i)

4 iffç aZt and (e1 i Ni and ifïsUjttienfmnHKI) < fs P;arsi«firjiiiifn inupifi) î Г (t snd (tl вР>ш4(Й4P) Jheri (m n P) (1 j 7. If(* bN> ind(e1 s P; and ((: в PJihm (m в P) (11 a 11 (t is2; ani (el * Ni and [tisPjlHeii (твИ)(1) } rte ¡»P)»nd(ti isiemtiwd

10.1(t 4 NU« (il 4 P) (eî a P) IWl (m * Д (1)

If

md

Thfrrt

Cwinictni) n

о

and

N И

2

p

MU*

□ «I

Wngm:

H n

z

p

rtOfrt

Crut

ш A

p

№lt

P П411

« ! »

Rinarrisd FÊ ta ~1aV

I-

Рис. 7. База знаний НР

В результате проведенных оценок, формирующих вышеприведенную базу знаний, получаем систему регулирования температуры низа колонны К-2 с НР (рис.8). При сравнении переходных процессов в системах регулирования температурой низа колонны К-2 с НР и ПИД-

регулятором (рис.9) получены оценки показателей качества процессов (таб.1).

Таблица 1. Сравнительная оценка показателей качества процессов

Показатель Система с ПИД-регулятором Система с НР

Перерегулирование о, [°С] 7,5 0,85

Степень затухания $ (27,5-20,85)/27,5= 0,2418 (20,85-20,25)/20,85= 0, 0288

Квадратичный интегральный критерий качества ¡2 3,884х105 3,307х105

Заключение

Таким образом, была получена система автоматического регулирования температуры низа стабилизационной колонны К-2 с нечетким регулятором. По характеристикам переходного процесса данная система превосходит систему регулирования с ПИД-регулятором. В частности, значение квадратичного интегрального критерия качества в системе с НР превосходит в примерно 1,17 раза значение интегрального критерия в системе с ПИД-регулятором. Величина

перерегулирования в системе с НР примерно в 9 раз ниже соответствующей величины в системе с ПИД-регулятором. Таким образом, полученная система управления с нечетким регулятором позволяет получать переходные процессы с высокими показателями качества и может быть применена для разработки комплексной системы управления процессом каталитического риформинга.

Литература

1. Щербатов И.А. Управление сложными слабоформализуемыми многокомпонентными системами: монография. -Ростов н/Д: Изд-во ЮНЦ РАН, 2015. -268 с.

2. Щербатов И.А. Математическое моделирование сложных многокомпонентных систем / И.А. Щербатов, И.О. Проталинский // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - 2014. - Т. 20. - № 1. - С. 1726.

3. Щербатов И.А. Сложные слабоформализуемые многокомпонентные технические системы / И.А. Щербатов, О.М. Проталинский / / Управление большими системами: сборник трудов. - 2013. - № 45. - С. 30-46.

4. Щербатов И.А. Система поддержки принятия решений для операторов слабоформализуемых ТП / И.А. Щербатов, О.М. Проталинский / / Автоматизация в промышленности. - 2009. - № 7. - С. 41.

5. Проталинский О.М. Гибридная модель каталитического реактора процесса Клауса / О.М. Проталинский, Ю.И. Мичуров, И.А. Щербатов // Известия вузов. Северо-Кавказский. регион. Техн. науки. - 2005. - Прил. № 2. - С. 23-34.

6. Проталинский О.М. Гибридный метод обучения нейронных сетей для классификации каталитической стадии процесса Клауса / О.М. Проталинский, И.А. Щербатов, И.О. Беляев // Вестник Саратовского государственного технического университета. - 2010. - Т. 4. - № 2. - С. 38-43.

7. Щербатов И.А. Снижение объемов промышленных выбросов крупнотоннажных установок с использованием экспертной информации / И.А. Щербатов // Вестник Астраханского государственного технического университета. Сер. Управление, вычислительная техника и информатика. - 2009. - № 1. - С. 121-125.

8. Проталинский О.М. Оптимальное управление технологическим процессом Клауса в условиях неопределенности / О.М. Проталинский, А.Н. Савельев, И.А Щербатов // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Сер. Технические науки. - 2006. - № Спец. вып. - С. 19а-25.

9. Кондрашева Н.К. Технологические расчеты и теория каталитического риформинга бензина: Учебное пособие / Н.К. Кондрашева, Д.О. Кондрашев, К.Д. Абдульминев. - Уфа: ООО «Монография», 2008. - 160 с.

10. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами МаАаЬ / С.Д. Штовба. - М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 288 с.

11. Гостев В.И. Проектирование нечетких регуляторов для систем автоматического управления / В.И. Гостев. - СПб.: БХВ-Петербург, 2011. - 416 с.