CC BY
236
Вестник ДВО РАН. 2016. № 4
УДК 681.5.015
А.Ю. ТОРГАШОВ, А.А. ГОНЧАРОВ, С.А. САМОТЫЛОВА
Современные методы построения систем усовершенствованного управления технологическими процессами
Рассматриваются современные методы построения систем усовершенствованного управления технологическими процессами (СУУ ТП). Излагаются основные результаты исследований в области робастных систем управления на основе прогнозирующих моделей и виртуальных анализаторов как основных составляющих СУУ ТП.
Ключевые слова: управление на основе прогнозирующей модели, виртуальные анализаторы, технологические процессы, нефтепереработка, нефтехимия.
Modern methods of evaluation of advanced process control systems. A.Yu. TORGASHOV, A.A. GONCHAROV, S.A. SAMOTYLOVA (Institute of Automation and Control Processes, FEB RAS, Vladivostok).
The modern methods of evaluation of advanced process control (APC) systems are considered. The main research results in the area of robust model predictive control and virtual analyzers (as main components of the APC systems) are reported.
Key words: model predictive control, virtual analyzers, technological processes, oil refining, petrochemistry.
Задача перевода российской экономики на инновационный путь развития требует усовершенствования систем управления производственными процессами. Это касается в том числе энергоемких производственных объектов в нефтеперерабатывающей, нефтехимической и химической промышленности. По статистике, на массообменные технологические процессы (МТП), протекающие в ректификационных и абсорбционных колоннах, приходится около 50-60 % общего количества производимой энергии нефтехимического предприятия. Одним из путей сокращения затрат и соответственно увеличения прибыли производственных компаний является внедрение систем усовершенствованного управления технологическими процессами (СУУ ТП).
СУУ ТП представляет собой технологию многопараметрического управления на основе прогнозирующей модели (ПМ) [1]. Она реализуется в виде специализированного ПО, которое взаимодействует с АСУ технологической установки, специальным образом конфигурируется и настраивается под требования конкретного ТП (см. рисунок).
Алгоритм усовершенствованного управления через равные промежутки времени обращается к модели, на ее основе прогнозирует динамику технологического процесса с учетом поступившей от измерительных приборов информации о его состоянии и формирует оптимальные управляющие воздействия по заданным критериям (например, энергозатратам). Основной проблемой синтеза СУУ ТП с использованием классических методов теории оптимального управления является высокая размерность моделей динамики МТП.
* ТОРГАШОВ Андрей Юрьевич - доктор технических наук, заведующий лабораторией, ГОНЧАРОВ Антон Александрович - младший научный сотрудник, САМОТЫЛОВА Светлана Александровна - младший научный сотрудник (Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, Владивосток).
* E-mail: [email protected]
Блок-схема взаимодействия СУУ ТП и АСУ ТП
Например, для простой ректификационной колонны установки газоразделения нефтеперерабатывающего завода количество дифференциальных уравнений составляет от 800 до 1200. Кроме того, данные о структуре и параметрах фазового равновесия могут быть неточными и изменяться со временем. Это приводит к необходимости синтеза систем управления с помощью методов теории робастного управления.
В большинстве случаев рассматривается два класса ПМ. К первому относятся передаточные матрицы и модели в пространстве состояний, ко второму - импульсные переходные (весовые) функции, которые в дискретной форме на конечном временном интервале имеют усеченный вид. Методы синтеза регуляторов с моделями первого типа наиболее развиты и удобны для исследования, особенно робастной устойчивости системы. Однако они обладают существенными недостатками, сдерживающими их применение в реальных условиях: необходима непрерывная оценка вектора состояния модели объекта с целью осуществления прогноза, что, как правило, требует знания статистических характеристик сигналов для совместного применения алгоритмов оценивания вектора состояния. При синтезе робастного регулятора на основе ПМ, например, используя Н^-оптимизацию, прибегают к аппроксимации элемента запаздывания рядом Паде, что приводит к неприемлемым для практики результатам. ПМ, принадлежащие ко второму классу, довольно просто учитывают последействие (запаздывание) объекта: соответствующие элементы вектора весовой характеристики будут равны нулю. При этом не требуется оценивания вектора состояния объекта. Однако условия робастной устойчивости со вторым типом ПМ имеют следующие недостатки: нет учета влияния горизонта управления на робастную устойчивость системы; не рассмотрены условия робастной устойчивости для астатических объектов с запаздыванием, так как в этом случае для построения будущей оптимальной последовательности управляющих воздействий требуется обращение бесконечномерных матриц.
Особенностью технологических процессов нефтепереработки и нефтехимии является наличие нестационарного запаздывания различного типа. Построение систем управления с идентификатором позволяет существенно улучшить стабилизацию технологического
объекта (ТО) с неизвестными нестационарными параметрами. Для большинства ТО вариации запаздывания происходят в весовой функции, при этом динамика выхода существенно отличается от систем с запаздыванием по входу, выходу и состоянию. Если для последних уже существуют некоторые алгоритмы идентификации переменного запаздывания, то для систем с запаздыванием в весовой функции ПМ методы идентификации практически не разработаны. В связи с этим требуется построение алгоритмов идентификации ПМ с учетом того, что структура модели возмущения запаздывания неизвестна, а доступны лишь данные о границах интервала изменения запаздывания. В статье рассматриваются результаты исследования в области синтеза СУУ ТП, учитывающие следующие особенности функционирования МТП:
- структура и параметры моделей фазового равновесия МТП в производственных условиях могут быть неизвестны;
- воздействуют неизмеряемые возмущения по составу сырья;
- запаздывание и гидродинамические режимы объекта изменяются со временем;
- взаимодействие между контурами регулирования температурных профилей в аппаратах колонного типа имеет нелинейный характер.
Новые результаты в области синтеза систем управления на основе прогнозирующих моделей
Основные результаты в области создания современных методов синтеза СУУ ТП [5, 6] приведены ниже.
Получены условия робастной устойчивости для систем на основе ПМ с усеченной импульсной переходной функцией, отличающиеся от известных условий учетом влияния горизонта управления на качество функционирования системы и распространением их на модели с астатизмом, описывающие динамику МТП в условиях отсутствия данных фазового равновесия разделяемых компонентов. Вывод условий базируется на введении нового показателя несоответствия ПМ реальному объекту с запаздыванием.
Разработан метод определения робастно-стабилизирующих горизонтов прогнозирования управления и выхода для регуляторов на основе ПМ МТП с запаздыванием с мультипликативной формой представления присущей им структурной и/или параметрической неопределенности в моделях фазового равновесия и гидродинамических режимов.
Для МТП с нестационарным запаздыванием с целью обновления ПМ разработаны новые нелинейные градиентные алгоритмы идентификации. Доказана сходимость алгоритмов и показано, что они обеспечивают максимальную скорость сходимости ошибки идентификации к нулю при изменении значений управляющего воздействия.
Разработан метод управления на основе обратной нелинейной статической модели МТП, учитывающий доступную априорную информацию о термодинамическом (фазовом) равновесии разделяемых веществ и отличающийся новым механизмом компенсации нелинейного взаимного влияния контуров регулирования для подавления неизмеряемых внешних возмущений по составу сырья.
Для переменных МТП с малоинерционной динамикой (расходы потоков, давление, уровни в аппаратах и др.), подверженных воздействию внешних стохастических возмущений и в моделях которых также присутствует неопределенность, разработан метод синтеза робастно-оптимальных регуляторов, минимизирующих свертку дисперсий выхода системы. Предложен алгоритм оценки влияния спектральных характеристик неизмеряемых внешних возмущений на оптимальные значения параметров регуляторов фиксированной структуры.
Разработан метод итерационного синтеза робастных регуляторов для многомерных МТП, учитывающий реальную направленность действия возмущений и заданий
регуляторам, с минимизацией структурированного сингулярного числа (количественного показателя робастного качества регуляторов) замкнутой системы.
На основе нейросетевого подхода к оценке показателей качества продуктов разработан метод построения систем управления с использованием ПМ для решения задач стабилизации МТП в оптимальном режиме по заданным критериям (энергозатратам и производительности).
Методы построения виртуальных анализаторов
Оперативное управление качеством получаемых продуктов непрерывных технологических процессов в реальных условиях проводится с использованием результатов мониторинга производственных ситуаций. Последний, в свою очередь, осуществляется путем сбора и первичной обработки данных, снимаемых с имеющихся датчиков, и результатов промежуточных лабораторных анализов.
В настоящее время для оценки качества продукции нефтепереработки и нефтехимии, получаемой, в частности, на ректификационных установках, используют три способа контроля: лабораторные анализы, данные поточных и виртуальных анализаторов [1]. Но заводские лаборатории не всегда могут обеспечить необходимую полноту и оперативность, поэтому результаты лабораторных анализов не могут использоваться при управлении качеством в реальном времени. Поточные анализаторы требуют постоянной калибровки, чрезвычайно дороги и по этой причине не всегда доступны. В отличие от них, виртуальные анализаторы (ВА), практически не уступая поточным в точности, значительно дешевле и надежнее. Принцип их действия основан на непрерывном определении показателя качества по математической модели, описывающей его взаимосвязь с текущими значениями измеряемых технологических переменных. ВА позволяют оценивать показатели качества продукта по таким измеряемым параметрам технологического процесса, как температура, давление, расход, которые можно непрерывно контролировать современными системами управления.
Следует отметить, что нарушение функционирования таких технологических объектов ответственного назначения, как ректификационные колонны нефтеперерабатывающих и нефтехимических производств, может привести к экологическим катастрофам. Поэтому они нуждаются в непрерывном мониторинге качества продуктов. Усовершенствование моделей ВА является актуальной задачей, решение которой приводит к повышению эффективности функционирования объектов ответственного назначения.
Традиционно используемые в задачах управления подходы к моделированию объектов и систем основаны на предположении о возможности получения аналитически заданной функциональной зависимости с последовательным уточнением значений ее коэффициентов, но, несмотря на постоянное усовершенствование используемых методов, они применимы только к хорошо формализуемым объектам. Поскольку в реальных условиях большинство объектов из-за недостатка имеющихся знаний о них и среде их функционирования слабо формализуемы, прежде чем строить модель ВА, приходится оценивать ее идентифицируемость, т.е. возможность построения модели на основе имеющихся данных вход-выход в условиях заданных ограничений. Это нестандартная задача идентифицируемости прогнозирующей модели объекта слабо формализованной структуры в целом, а не ее отдельных параметров. Решение этой задачи потребовало развития существующих методов с учетом особенностей конкретных объектов [2-4].
Были рассмотрены также вопросы выявления факторов, влияющих на точность идентифицируемости сложных нелинейных слабо формализованных объектов управления. Разработан метод определения порогового значения показателя идентифицируемости прогнозирующих моделей технологических объектов. Он основан на учете
физико-химических особенностей рассматриваемого массообменного объекта при формировании вида нелинейных функций по каждому входу ВА [7].
Практические аспекты внедрения СУУ ТП на установках первичной переработки нефти
Для установки первичной переработки нефти ЭЛОУ-АВТ-4 были разработаны ВА следующих показателей качества продуктов [1]:
- температуры конца кипения бензиновой фракции (общий поток);
- температуры начала и конца кипения керосиновой фракции;
- температуры помутнения керосиновой фракции;
- температуры начала и конца кипения легкой дизельной фракции.
Успешное создание ВА процента выкипания в тяжелом дизельном топливе при температурах до 360 °С - важнейший момент СУУ ТП, обеспечивший возможность контроля этого показателя качества в режиме реального времени. В результате удалось избежать ухудшения качества («затемнения») общей дизельной фракции. Для этого до создания СУУ ТП тяжелое дизельное топливо направляли в сырье в качестве рецикла и как отдельный продукт с установки не выводили.
Постпроектный аудит - обязательный завершающий этап любого проекта СУУ ТП. Он предусматривает сбор данных о ТП за период работы производственной установки под управлением СУУ ТП (отчетный период) и сопоставление полученных результатов с данными о работе установки до внедрения СУУ ТП (базовый период). Выбор базового и отчетного периодов - задача не всегда простая, поскольку технологические установки работают в изменяющихся условиях (смена сезонов года, изменение плановых заданий по количеству и качеству выпускаемых продуктов, отказ и замена оборудования, изменение состава сырья). Сказанное в полной мере относится к установке ЭЛОУ-АВТ-4 с ее частыми изменениями загрузки и состава сырья (подкачки газовых конденсатов с различным потенциалом светлых продуктов). В ходе анализа данные базового и отчетного периодов были приведены к единому базису сравнения, что позволило получить математически и технологически обоснованные результаты. Следует, однако, отметить, что упомянутая выше специфика работы установки не позволила выделить достаточно длительные (т.е. с большим объемом данных) отрезки базового и отчетного периодов с одинаковыми технологическими условиями и производственными заданиями. Это создает определенные сложности при проведении анализа.
Основные выводы по итогам испытаний и опытной эксплуатации СУУ ТП сводятся к следующему.
Благодаря управлению установкой с помощью СУУ ТП удалось:
- увеличить отбор керосино-дизельной фракции на 3 % на сырье атмосферной колонны,
- повысить отбор вакуумного газойля на 4,5 % на сырье вакуумной колонны,
- стабилизировать показатели качества основных продуктов установки: снизить на 53 % изменчивость температуры конца кипения бензина и на 10,5 % температуры конца кипения керосино-дизельной фракции атмосферной колонны.
В качестве основных результатов внедрения системы можно отметить следующее:
ВА демонстрируют свою надежность при работе в замкнутом контуре многопараметрического управления и хорошо восприняты операторами.
СУУ ТП обеспечивает автоматическое управление качеством выпускаемых продуктов.
Наблюдается сокращение времени переходных процессов при смене режимов.
Проведенные испытания и дальнейшая эксплуатация системы показали возможность с ее помощью максимизировать отборы керосино-дизельной фракции и вакуумного газойля (а в перспективе, после проведения соответствующих ремонтных мероприятий - и бензина) при минимальных энергозатратах.
В целом опыт эксплуатации СУУ ТП свидетельствует о ее жизнеспособности и эффективности решения производственных задач, таких как стабилизация качества продуктов, уменьшение потребления энергоресурсов, сокращение потерь при смене режимов.
Помимо прибыли от СУУ ТП, которая может быть оценена количественно, существует так называемая неисчисляемая прибыль. Она создается обычно за счет снижения потерь при переходных режимах, которое трудно оценить количественно, повышения надежности оборудования, снижения объемов вредных выбросов, стабилизации режима установок, расположенных ниже по технологической цепочке, снижении нагрузки на операторов, выражающегося в уменьшении числа параметров ТП, требующих постоянного к себе внимания.
Все перечисленные факторы были отмечены и применительно к установке ЭЛОУ-АВТ-4.
ЛИТЕРАТУРА
1. Бельков Ю.Н., Файрузов Д.Х., Кнеллер Д.В., Торгашов А.Ю. Система усовершенствованного управления установкой первичной переработки нефти: создание, внедрение, сопровождение // Автоматизация в промышленности. 2013. № 8. С. 3-10.
2. Гончаров А.А., Диго Г.Б., Диго Н.Б., Торгашов А.Ю. Идентификация параметров моделей динамических виртуальных анализаторов технологических объектов управления // Автоматизация в промышленности. 2014. № 7. С. 31-33.
3. Диго Г.Б., Диго Н.Б., Козлов А.В., Самотылова С.А., Торгашов А.Ю. Структурно-параметрическая идентификация моделей виртуальных анализаторов технологических объектов управления на основе робастной регрессии и информационных критериев // Автоматизация в промышленности. 2015. № 10. С. 58-62.
4. Торгашов А.Ю. Моделирование динамики и исследование оптимального функционирования теплообмен-ного технологического процесса // Информатика и системы управления. 2011. № 2(28). С. 86-93.
5. Торгашов А.Ю. Оценивание нестационарного запаздывания линейного дискретного динамического объекта // Автоматика и телемеханика. 2009. № 7. С. 58-72.
6. Торгашов А.Ю. Робастная устойчивость системы с регулятором на основе непараметрической прогнозирующей модели // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2008. № 2. С. 43-49.
7. Torgashov A., Zmeu K. Nonparametric soft sensor évaluation for industrial distillation plant // Computer Aided Chemical Engineering. 2015. Vol. 37. P. 1487-1492.
