автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизированная система управления технологической безопасностью непрерывных химико-технологических процессов на основе дискретных моделей

Министерство образования и науки РФ Тверской государственный технический университет

На правах рукописи

БОРИСОВ Андрей Львович

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТЬЮ НЕПРЕРЫВНЫХ ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ НА ОСНОВЕ ДИСКРЕТНЫХ МОДЕЛЕЙ (НА ПРИМЕРЕ ПРОИЗВОСТВА СЛАБОЙ АЗОТНОЙ КИСЛОТЫ)

Специальность: 05.13.06 - Автоматизация и управление, технологическими процессами и производствами (в промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Тверь 2004

Работа выполнена в Тверском государственном техническом университете

Научный руководитель - доктор технических наук, Богатиков В.Н.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Григорьев В.А. кандидат технических наук, доцент Тарасов В.Б.

Ведущая организация - РХТУ им. Д.И. Менделеева, г. Москва

Защита состоится ((¿О»2004 г. в 13 часов на заседании диссертационного совета Д 212562.04 при Тверском государственном техническом университете по адресу: 170026, г.Тверь, набережная Афанасия Никитина, 22 (ауд. Ц- 212).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тверского государственного технического университета.

Автореферат разослан

Ученый секретарь диссертационного совета

А. В. Жгутов

2.005-11

2Ш

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Необходимость создания специальной системы диагностики состояний и управления технологической безопасностью определяется трудностью выявления причин повреждения или отказа в сложных химических производствах, к которым относится и производство слабой азотной кислоты (САК). Большинство используемых в настоящее время систем обеспечения безопасности позволяет лишь зафиксировать отказ и остановить технологический процесс для предотвращения аварии. При этом частым явлением оказывается ложное срабатывание систем контроля, что приводит к значительным потерям. Включение в состав АСУ ТП систем автоматизированной диагностики состояний позволяет существенно повысить эффективность обеспечения безопасной эксплуатации химических производств.

На сегодняшний день не существует универсального наилучшего во всех отношениях метода создания диагностических систем, однако можно выделить два принципиальных направления в области технической диагностики химических производств: экспериментальное и основанное на количественных моделях. Вместе с тем существует подход к созданию автоматизированных систем технической диагностики, позволяющий комбинировать результаты экспертного (качественного) и количественного анализа состояния химико-технологического процесса (ХТП). Этот подход заключен в создании автоматизированных систем технологической безопасности (АС ТБ), в которых используются как формализованные, так и неформальные знания и процедуры. Однако до сих пор нет достаточного накопленного опыта таких работ, поэтому задача построения АС ТБ химических производств остается во многом творческой и требует проведения значительного объема исследований.

Такой подход к решению задач безопасности химических производств стал возможен благодаря развитию новых информационных технологий и, в первую очередь, благодаря созданию промышленных систем, основанных на знаниях (СОЗ). Создание таких систем для предприятий химической технологии базируется на теории искусственного интеллекта и методах кибернетики и системного анализа ХТП.

Особое внимание при разработке систем безопасности приходится уделять вопросам учета неопределенности технологической информации при принятии управляющих решений. Это связано как с неточностью или невозможностью измерений отдельных характеристик технологического процесса, так и с неоднозначностью и многовариантностью интерпретаций имеющихся знаний о

диагностических свойствах таких сложных объектов, какими являются химико-технологические производства.

Диссертационная работа проводилась в соответствии с государственной научно-технической программой "Безопасность населения и народно-хозяйственных объектов с учетом риска возникновения природных и техногенных катастроф".

Цель работы и задачи исследования. Целью данной работы является разработка методов построения АС ТБ для оперативной помощи обслуживающему персоналу в обеспечении безаварийной эксплуатации непрерывных химических производств на основе дискретных моделей.

Для достижения этой цели были поставлены и решены научно-технические задачи:

• разработка принципов и последовательности анализа состояния работоспособности химического производства в условиях неопределенности диагностической информации на основе применения дискретных моделей;

• построение дискретных диагностических моделей химического производства;

• определение возможностей и путей использования комбинированных знаний о диагностических свойствах химического производства;

• разработка методов качественного анализа состояния работоспособности технологических подсистем.

Научная новизна работы:

• разработан метод построения дискретных диагностических моделей для эффективного оценивания состояния работоспособности технологических подсистем;

• разработана методика учета физической и логической неопределенности технологической информации при оценке состояния на основе дискретных диагностических моделей и принятии решений;

• предложены и исследованы методы объединения экспертной и аналитической диагностической информации;

• исследована и определена целесообразность использования дискретных диагностических моделей для целей диагностики в структуре АС ТБ;

• разработан метод поиска первичной неисправности оборудования, основанный на использовании эвристических правил и нечеткого дерева отказов.

Обоснованность научных результатов. Достоверность и новизна основных научных положений, выводов и рекомендаций подтверждена с помощью методов системного анализа.

В работе использовались и развиты различные разделы системного анализа, теории исследования операций и искусственного интеллекта, современной теории управления, методов математического моделирования и химической кибернетики.

Диссертационная работа выполнена в рамках научного направления "Обеспечение безопасности природно-промышленных систем" и предполагает комплексный подход к развитию теории технической диагностики и управления технологической безопасностью применительно к химическим производствам.

Научные результаты получили практическое подтверждение в ходе экспериментальных исследований на действующих химических производствах.

Практическая ценность н реализация работы в промышленности.

Проведенные в работе теоретические исследования представляют собой методические основы для построения АС ТБ химических производств, что позволяет повысить безопасность их работы за счет сокращения числа незапланированных остановов и уменьшения времени на поиск неисправности.

В работе проведена разработка и экспериментальная проверка методики построения дискретных диагностических моделей управления технологической безопасностью ХТП. В соответствии с этим выполнена разработка алгоритмического и программного обеспечения системы диагностики состояний и принятия решений по управлению технологической безопасностью непрерывных химико-технологических процессов. Решены задачи построения программных модулей, реализующих механизмы определения состояний ХТП, наличие событий, состоявшихся в системе, и различные механизмы принятия решений.

Полученные в работе теоретические и практические результаты использованы при разработке систем диагностики ХТП на Новомосковском ПО "АЗОТ". Разработанные программные модули вошли в пакеты прикладных программ (ППП), которые включены в Государственный фонд алгоритмов и программ (ГосФАП, г. Тверь, НПО "Центрпрограммсистем").

Методические и теоретические результаты работы использованы в учебных курсах в Кольском филиале Петрозаводского университета, Тверском государственном техническом университете, Санкт-Петербургском горном институте (Техническом университете, вечерний факультет г. Кировска) и в Новомосковском институте РХТУ им. Д.И. Менделеева.

Основные положения, выносимые на защиту, перечислены в разделе основных результатов диссертационной работы.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на следующих научных конференциях: 8-ая Всероссийская научно-техническая конференция «Математические методы в химии» (Тула, 1993), 4-ая Всероссийская научная конференция «Динамика процессов и аппаратов химической технологии» (Ярославль, 1994), международная конференция «Математические методы в химии и химической технологии» (Тверь, 1995), международная конференция «Искусственные интеллектуальные системы» (ЛК'Ш) (Геленджик, 2002), международная научно-техническая конференция «Компьютерные технологии в управлении, диагностике и образовании»(Тверь, 2002), 4-ая международная конференция «Современные сложные системы управления» (Ш^'2004) (Тверь,2004).

Публикации. Результаты, отражающие основное содержание диссертационной работы, изложены в 14 публикациях.

Структура и объем работы. Структура диссертации отражает последовательность этапов исследований проблемы и состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 173 страницах машинописного текста с 23 иллюстрациями и 11 таблицами, содержит список литературы из 122 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность, цели, научная новизна и практическая значимость диссертационной работы. Сформулированы основные направления исследований и положения, выносимые на защиту.

В первой главе рассматриваются основные проблемы и методологические принципы построения моделей диагностики химико-технологических систем (ХТС), рассматриваются проблемы и подходы к обеспечению технологической безопасности ХТП.

Проблема безопасности работы ХТП является одной из ключевых социально-экономических проблем современного общественного сознания. Это связано с проблемами экологической безопасности деятельности химических производств, которые возникли в течение последних десятилетий не только у нас в стране, но и во всем мировом сообществе.

Оптимальное решение задачи безаварийной работы химического производства состоит в создании автоматизированных систем управления технологической безопасностью химических производств, ядром которых является система диагностики состояний ХТП.

Необходимым условием для построения современной системы автоматического обнаружения и идентификации неисправностей

является наличие математической модели, восполняющей недостающую информацию о диагностируемом объекте.

В данной работе предлагается для диагностики состояний ХТП в качестве основных, базовых моделей использовать дискретные модели, которые в рамках системы управления технологической безопасностью позволяют сочетать в себе как свойства интервальных и параметрических моделей, так и свойства моделей булевой и нечеткой логики, моделей пространства состояний, байесовских моделей. Кроме этого дискретные модели имеют ряд свойств:

- дают четкую дифференциацию состояний системы;

- позволяют учесть не только изменения технологических режимов работы, но и изменения состояния аппаратов и систем управления ХТП;

- обладают большим быстродействием по сравнению с моделями, построенными на основе дифференциальных или алгебраических уравнений.

Кроме того, уже на этапах построения дискретных моделей можно решать задачу координации работы отдельных аппаратов ХТС, судить о том, какой должна быть система контроля, и закладывать основы диагностики состояний ХТС и построения АС ТБ.

Во второй главе описана методика построения дискретных моделей для линейных и линеаризованных объектов на основе метода разделения состояний.

Рассмотрим описание метода разделения состояний для линейных объектов.

Абстрагируясь от физического существа явлений, процесс функционирования любой ХТС можно рассматривать как последовательную смену ее состояний на некотором интервале времени tí). Состояние системы в каждый момент времени t из этого интервала характеризуется набором переменных х1, х2, ..., хп.

Дифференциальные уравнения, описывающие поведение линейных систем, в общем виде можно записать следующим образом:

dx/dt = Ax + Ь, (1)

здесь: х - вектор переменных состояния, чаще всего это концентрация вещества или температура; А - матрица коэффициентов, которая характеризует выходные потоки вещества или энергии ХТС; Ь - вектор, характеризующий входные потоки веществ или энергии; t - время.

Рассмотрение метода разделения состояний начнем с рассмотрения статических режимов работы.

Очевидно, что множество точек, соответствующее определенному статическому режиму, определяется правой частью системы (1):

Ах + Ъ = 0 (2)

Для технологических аппаратов существуют диапазоны параметров входных и выходных потоков, которые определяют элементы матрицы А и координаты вектора Ь, а также диапазоны переменных состояния, задающие режимы работы технологического процесса.

Всегда существует система ограничений по переменным состояния, выделяющих тот или иной режим, следующего вида:

х1к(т1п)<х1<х1к(т"Х),(1 = 1,2,___,1; к=1, 2, ...,К,) (3)

или в векторной форме: Хк(т1п) < х < Хк(т"х)

здесь: 1 - номер переменной состояния; к - номер технологического режима работы 1-ой переменной.

Наличие таких технологических ограничений на переменные состояний позволяет с какой угодно степенью дифференциации перечислять на основе чисто комбинаторного перебора возможные непересекающиеся области существования переменных состояния или элементы алфавита состояний которые характеризуют конкретные технологические режимы работы ХТС.

Аналогично и для коэффициентов матрицы А и координат вектора Ь могут быть определены минимально и максимально допустимые значения:

ач(т'п) < а < а1/т"х), (1=1, 2,..., I; ]=1, 2,..., I) (4)

Ъ1(т1п)<Ъ1<Ъ1(т*Х),(1=1,2,...,1) (5)

Обозначим область существования коэффициентов матрицы А и координат вектора Ь, определяемую неравенствами (4), (5) через

Система (2) определяет уравнение гиперплоскости относительно вектора х. Если рассматривать координаты х как константы, а элементы матрицы А и вектора Ь как переменные, принадлежащие области ограничений, задаваемой неравенствами (4), (5), то в результате получим, что система уравнений (8) будет определять также уравнение гиперплоскости, но уже относительно элементов матрицы А и координат вектора Ь.

Введем матрицу Хч, которая формируется из элементов векторов Хч(тш) и хч(тах), а также из коэффициентов при координатах вектора Ь, и образуем вектор переменных ъ, в который входят все элементы матрицы А и вектора Ь.

Матрица Х для произвольного - ого элемента алфавита будет

XI1 х12 ... XII 1 0 0...0 0... 0

0 - 0...0 0 х2Л+2 ••• х2; ... 1 0... 0

0 0...0 0 0 0...0 хц*а+п — 1

здесь хш х21+2, ... х1(1_1)(1+1) = X! и т.д. х1Д(1+1). Матрица X будет иметь размерность 1*1(1+1).

Вектор переменных ад - ого режима запишется следующим образом:

ъ = (Ъ1, ъ2,..., ъь),

где соответствие элементов будет следующее: ^ = а11, ъ2 = а12,..., ъ1 = ап, ъм = Ь1,... и т.д. Размерность вектора Ь=Щ+1).

На основе вышеприведенных неравенств (3) и системы (2) можно получить системы линейных ограничений (6), (7), выделяющие в области 2 области элементов матрицы А и вектора Ь или вектора ъ, принадлежащие некоторому элементу алфавита входа, области соотносящиеся с некоторой областью элемента алфавита состояний Естественно, при этом необходимо учитывать систему ограничений (4), (5):

х;ъ<о (6) х;ъ>0 (7)

здесь Хд<, Хд> - матрицы Хд образованные нижней и верхней границами для д - ого режима работы по координатам переменных состояния х на основе ограничений (3) элемента алфавита состояний.

Необходимо пояснить правило формирования Хд<, Хд> и соответственно ограничений (6), (7).

Пусть задано ограничение вида хт111 < х < хтах и существуют две некоторые величины а1 и а2, которые могут принимать фиксированные значения: либо больше, либо меньше нуля. В этом случае возможны четыре варианта наборов а1 и а2: {а1> 0, а2 <0}, {а1 0,а2 >0}, {а1> 0, а2 >0}, {а1< 0, а2 <0}.

Общий случай, когда минимальные и максимальные значения каких-либо элементов матрицы А будут иметь разные знаки, рассмотрен после обоснования правила формирования Хд<, Хд>. Ниже приведенная таблицы 1 иллюстрирует порядок образования Хд< и Хд>.

Таблица 1

Первый вариант {а! > 0, а^ < 0}

аДпш + ^»мц < а^ + агх < а)Хпт + адх^

Второй вариант: {а1 < 0, а2 > 0}

" а!»тм + аг^тш < а,х + а2х < а,^ + а2хт„

Третий вариант {а! > 0, а2 > 0}

а1*т!п + а2Хпш, < а^ + а2х < а]Хта1 + а^^

Четвертый вариант: {а^ 0,а2 <0}

а^., + а^Хти < а^ + а2х < а^ц + а^х,^

Полученные на основании вышеприведенных неравенств правила для образования матриц Хд< и Хд> для д-ого режима сведены в таблицу 2.

Здесь соответствует а, где ¡=епИге^/(1+1)) +1 и |= шо^Ь/(1+1)); епИге^) - функция выделения целой части 8, р=|; mod(h/(I+1)) - функция выделения остатка от деления.

Таблица 2.

Таким образом, для получения ограничении (6), (7) из ограничений (3) необходимо первоначально использовать систему уравнений (2) и получить, применяя вышеприведенные преобразования неравенств и

для каждого уравнения следующее

/- (min)

правила выбора x и х соотношение:

(Д,Х<)+Ъ1 < (Ai,xi)+bi < (Д,х>)+Ъ (i=l,...,I), здесь Ai- вектор, образованный элементами строки матрицы A; х< и xi -вектора, образованные верхними и нижними границами вектора х, для какого-то режима q, в соответствии с правилами их выбора.

Если учесть, что (Ai,xi)+bi=0 (из системы (2)), и далее выполнить переход к матрице Xq и вектору z, то получим системы ограничений (6), (7), которые могут иметь следующий вид:

(Xiq<,z)<0,(i=l.....I), (8)

(Xiq>,z)>0,(i=l.....I), (9)

здесь Xiq - элементы i-ой строки q - ого режима.

Далее, в общем случае, если какой-либо из элементов матрицы А имеет границы aij(min) < 0 и aä(m"x) > 0, то появляются дополнительно два ограничения:

as(min)< aij < 0 и 0 < aij < as(max), которые в области ограничений задаваемых на элементы матрицы А и вектора b для некоторой области q переменных состояния, выделят две независимые области, соответствующие области q переменных состояния или области элемента алфавита состояний a . Для данных областей можно задать независимую систему ограничений (6), (7).

Системы ограничений (4), (5) можно назвать тривиальными. Их необх рассматривать совместно с системами (8), (9) для каждого q-oro режима. В соответствии с введенными обозначениями запишем общий вид этих ограничений в матричной форме:

(X*,Zq)>g(min),(i=l,...,L), (10)

(X\Zq)<g(m">,(i = l,...,L), (11)

здесь вектор g(min) образован минимальными значениями элементов матрицы А и вектора b, a g(max) - максимальными, аналогично порядку формирования вектора z, X*- единичная матрица. Системы ограничений (10), (11) дополняют системы (8), (9) для всех режимов работы ХТС.

К наиболее опасным относятся ХТП, реализованные в агрегатах большой мощности. Примером таких производств является производство слабой азотной кислоты (САК) под единым давлением 0.716 МПа в агрегатах типа УКЛ-7, которое является сложным крупнотоннажным производством, с производительностью 120 тыс. т. 100%-ой азотной кислоты в год. Число агрегатов в схеме определяется потребностью в САК цехов переработки.

В каждом агрегате осуществляется подготовка аммиачно-воздушной смеси (очистка и сжатие воздуха, испарение жидкого аммиака, очистка газообразного аммиака и аммиачно-воздушной смеси); конверсия аммиака, утилизация тепла образования оксидов азота; охлаждение нитрозных газов, получение азотной кислоты; подогрев отходящих газов, очистка их от оксидов азота и рекуперация энергии газа в газовой турбине и котле утилизаторе.

Производство САК можно отнести к потенциально опасным производствам, т.к. реализованы все признаки, по которым классифицируются в химической технологии потенциально опасные процессы:

- процессы с токсичными веществами, для которых наиболее вероятным последствием аварии является отравление;

- процессы с взрывоопасными веществами и смесями. Последствие аварии - взрыв, сопровождающийся разрушением аппарата и выбросом реакционной массы;

- процессы с большой скоростью реакций. Последствия аварии - взрыв, механическое разрушение, выброс;

- смешанные процессы.

Анализ технологической схемы агрегата УКЛ-7 производства САК как объекта технической диагностики позволил выделить три реакторных узла для построения дискретных моделей: узел подготовки аммиачно-воздушной смеси (ABC) и окисления аммиака, включающий в себя смеситель с фильтром и реактор, узел получения азотной кислоты -абсорбционная колонна и узел очистки хвостовых газов.

Диагноз состояния агрегата осуществлялся на основе дискретных моделей реакторных узлов (таблица 3), в виде неравенств (10), (И), (4), (5), которые были получены на основе линеаризации основных уравнений материальных и тепловых балансов для нормального режима работы. Нарушение ограничений (10), (11) в дискретных моделях реакторных узлов говорит о появлении неисправности в технологии. Причем каждое конкретное ограничение показывает, какая диагностическая переменная состояния вышла за диапазон нормальной работы, что соответствует появлению нарушения по диагностической переменной (НДП).

Таблица 3.

Реакторный узел Уравнения модели Основные ограничения дискретной модели (нормальный режим)

Смеситель ¿МАВСЛ5Х=С1ШЗ+СВ-САВС МДВС<1СО^Х=ССПС(|1)О1 -СдвсСщ Млво(1СКш/(1т=0Г(шС<\-ш -СавсСНШ МАВССЛВС<1ТЛВС/<1Х=Сг<ШС(')КНЗ+ ввСвТ^в - САВССАВСТАВС С02С®02 - 6АВСС™1о2<АСог(к) Со2С(0)о2 - САвсСвЛ02<АС0(к) СдвсС™"мв^'АС^нзСк) ОтазС^мв -САВсС°шда>ДСмв(к) СкгоС^ггоз -САвсСтишз<АСотд(к) СщзС%нз - САвсС^т^ЛСкюСк) СшЛвТ%ш+<^1<0)в-САВССАВСТ^АВС^ДТАВСОС) ОЧШС^КЮ^%щ+СвСвТ°)в - САВССАВсТ^АВС^ДТАВС^к)

Сонтак-тпый аппарат Мс)С>ш/йт=САвсС(0)л„з- СцсС1ШЗ-А[Шз(Сют5Со2,Смо)Т) МЙСМО/<1-С=САВС€(%- СксС«о+Амо(С|да,Со2)Сно>Т) М(1Со2/<1т=САВсС(0)о2- СкеСо2-А02(Смш1С02)^0)Т) МСж^Т/^СДВССАВСТ^- СКссКсТ+а(С„ш,Со2,Сг(о,Т) , ANO, А02 - скорость изменения количества соответствующих компонентов реакции; О - тепловой эффект реакции. САВСС гщз-С^^С™1люЧА мшС р<нз)< ДСцш(к) СдвсС га"С>,\сС1та1Р>о+(А цо)С N0^ СдвсС мсгС\ОСП|1лЛ,О+(А'ХО!С газ)1* ДСЫЮ /1 /чО /-1 /чпих /А- /Г ОНА 02^ ^ДС^к) лЛ /1 / 1 -«АВСЛ- ОГ"Г«Л- 02~(Л 02Л- >02>>ДСо2(к) СавсСавсТ^- ^сСтеТ*""^" ,Т)<ДТ(к) САВССАВС^- СЬсСюГ^+Ю" ,Т>ДТ(к)

Реакторный узел Уравнения модели Основные ограничения дискретной модели (нормальный режим)

Абсорбционная колонна = Ьхи - Ьх| - Ах^хи, 34, Уь Ум) х» Уь Ум) *|"(У1)~ А)У1+В); у,*(ж,) = Сл + 01; 1 = 1, в Ьтц™"1 - Ьж/"*1 - (К|, С,') < Ах((к) ЬхГ* - ТлГ - (К,, С^ > АхДк) Суми'п-Су1тн + (К,,СГ)< АЖРО Сумпш-Су1п* + (К1,С1>)> Ау.(к)

Реактор катали тичес-кой очистки М^С-Н4/С|Т=С<:Н4С(0,СН4 " ^ сн4-Ааи(С сн4»Со2,Сно2) Сцо) М(5Сл(Уйт,=СкоС(0)мо - С^Сяо-Аг«о(С СН4)Со2)Сгус)2) Смо) МёСк(и/<1т=СкоС%о2 ■ СцСмо1"Ако2(С си«» С<и» Сцо2> См>) MdCo2/dт=GвC<%-G^Cor Аог(С си4>Со2,См»> Сцо) ЛМС,аЛ1т=СвС%2-СпСю+Аро(С СН4)Со2,Смо2> Очо) ССН4СсН4-(А'СМ4,С >ш)<ЛСсн4(к) СсН4С50сн4-(А' СЯ4»С>сН4)>АСсН4(к) С^оС(%о-(АКо,С^о)<АС№(к) СкоС<%оЧАко)С^о)>АСМо(к) СцогС дагЧА №2)Ског)<ЛСмо2(Ю С^огС^когЧА ио2»С >ш2)>АСмог(к) СцС<0,о2-(А"о2,С<о2)<АСо2(к) СвС^'шЧАм.СмНСогО«) СвС^А^.См^АСшСк) СвС^-КА'^С^АСгаОс)

Третья глава посвящена вопросам структуры и организации АС ТБ. В ней также рассмотрены принципы, методы и последовательность решения задачи анализа состояния работоспособности химического производства, используемые в АС ТБ. Основными элементами любой ХТС в первую очередь являются непосредственно физико-химические процессы. Далее аппараты, в которых они протекают во времени. Системы трубопроводов и транспортирования вещества и энергии, осуществляющие подачу исходных веществ и энергоносителей к аппаратам и отвод продуктов работы из аппаратов. А также система управления, основная задача которой поддержание технологических процессов в заданном состоянии при различных режимах их работы. Рассмотрим техническую реализацию управления ХТС на основе конечного автомата. Структура системы управления технологическим процессом приведена на рис.1. Объектом управления является ХТС. Под УСО понимается блок, включающий различные технические средства связи с объектом управления. Функциональный преобразователь осуществляет приведение сигналов к системе алфавитов автомата управления.

Рис. 1 Обобщенная структура системы управления (ОУ - объект управления, УСО - устройство связи с объектом, ФП - фушсциональный преобразователь информации (осуществляет приведение сигналов к системе алфавитов автомата управления), АУ - автомат управления)

Поясним работу системы управления В момент времени, принадлежащий некоторому интервалу, измеренные датчиками (каждой информационной точке соответствует датчик) значения параметров объекта поступают в устройство сбора информации и затем в функциональный преобразователь, где после соответствующих вычислений формируется буква алфавита состояний, которая характеризует событие, сложившееся в процессе работы технологической системы

На основе анализа события в соответствии с правилами, заложенными в алгоритм работы автомата, им определяется последовательность команд (инструкций), при помощи которых будет осуществляться управление ХТС в рассматриваемый интервал времени Полученные на выходе автомата управляющие воздействия через функциональный преобразователь поступают на УСО и далее либо на регуляторы, либо непосредственно на исполнительные механизмы

В результате, если ХТС в рассматриваемый интервал времени находилась в состоянии и на ее входе имеет место входные возмущения, принадлежащие автомат в соответствии с правилами, заложенными в нем, находит управляющие воздействия, которые переводят процесс в состояние

В большинстве случаев управление необходимо осуществлять с учетом предыстории, то есть при поиске нового состояния, в которое должен быть переведен процесс, нужно учитывать состояние объекта в предыдущий момент времени [1-1]

В этом случае управляющий автомат должен обладать памятью, при помощи которой запоминается предыстория развития событий

В четвертой главе представлены функциональная организация и результаты практической реализации разработанной АС ТБ производства САК Разработанная АС ТБ предназначена для оперативной помощи обслуживающему персоналу химических производств в деле ранней диагностики медленно развивающихся отказов, распознавании предаварийных состояний производства, принятии решений по поиску и устранению неполадок и выводу

процесса в состояние нормальной работоспособности. Алгоритм работы АС ТБ представлен на рис. 2.

Рис 2. Алгоритм работы АС ТБ

Информационно-управляющая система включает в себя базу данных дискретных моделей технологических процессов, базу событий, базу информационно- справочного материала и управляющую структуру. Система принятия решений, входящая в управляющую структуру, является системой продукционного типа, основана на результатах вычислительного эксперимента и экспертном подходе. В работе предложена трехуровневая структура АС ТБ (рис. 3), вытекающая из стратегии диагностирования и функционально-потоковой декомпозиции химического производства..

На первом уровне иерархии осуществляется диагностика, основанная на измерении и обработке переменных состояния в процессе эксплуатации технологической установки. С помощью дискретной диагностической модели, представляющей собой замкнутую систему уравнений, построенную из уравнений материального и теплового баланса, использующих эмпирические соотношения и т.п., и ограничений на технологические диагностические параметры, а также данных,

полученных на основе непосредственных измерений, определяются состояния технологических процессов производства САК.

Эксврпи* ЙКШи

Рис. 3. Трехуровневая структура АС ТБ

На втором уровне иерархии определяются технологические узлы и гидравлические или газовые потоки (связи), подозреваемые на наличие в них неисправного элемента. Вывод о наличии или вероятности отказа в одной или нескольких технологических связях осуществляется на основании анализа состояний диагностируемых процессов.

На третьем уровне иерархии производится более подробный анализ технологических подсистем, для которых существует подозрение на неисправность, с целью выявления первичной неисправности, приведшей к нарушению технологического режима или созданию предаварийной ситуации.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Рассмотрены и изучены общие положения кибернетической организации системы диагностики состояний и управления технологической безопасностью непрерывными химико-технологическими процессами.

2. Поставлена задача построения дискретных математических моделей непрерывных ХТС и обоснована целесообразность применения

данного класса моделей для решения задач диагностики состояний ХТП и в системах управления режимами работы технологических процессов.

3. Обоснована возможность построения дискретных моделей на основе комбинаторного метода включения-исключения для класса химико-технологических объектов, описываемых обыкновенными дифференциальными уравнениями и дифференциальными уравнениями в частных производных. Показано, что для данных объектов управления возможно построение бесконечного множества моделей рассматриваемого класса.

4. Разработан метод разделения состояний, позволяющий дискретизировать технологические режимы работы непрерывных ХТП, для процессов, описываемых линейными или линеаризованными системами уравнений. Данный метод может быть положен в основу построения дискретных автоматных моделей достаточно широкого класса непрерывных ХТП.

5. На основе применения дискретных автоматных моделей разработана структура системы управления для непрерывных технологических процессов.

6. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение диагностики состояний и принятия решений в системах управления технологической безопасностью непрерывными ХТП на основе дискретных автоматных моделей.

7. Разработана методика объектно-ориентированного анализа проектирования дискретных автоматных моделей и систем управления непрерывными технологическими процессами на основе диагностики их состояний.

8. Разработана и испытана система принятия решений, основанная на применении дискретных автоматных моделей в сочетании с экспертными оценками. Реализация всех этапов построения дискретных автоматных моделей и систем управления на их основе показана на примере процессов производства слабой азотной кислоты.

Основные результаты диссертации опубликованы в работах:

1. Борисов А.Л., Куперман В.Г. Процедура распознавания неисправных технологических связей производственных процессов // Элементы и системы оптимальной идентификации и управления технологическими процессами: Сб. научных трудов ТГТУ - Тула, 1993.-С. 125.

2. Палюх Б.В., Куперман В.Г., Борисов А.Л. Методы расчета факторов уверенности в экспертных системах технической диагностики // Математические методы в химии (ММХ - 8): тезисы доклада на 8- ой Всероссийской конференции - Тула, 1993. - С. 99.

3. Палюх Б.В., Борисов АЛ. Методы интервального анализа при диагностике химического производства // Динамика процессов и аппаратов химической технологии: тезисы доклада на 4-ой Всероссийской научной конференции-Ярославль, 1994. - 130.

4. Богатиков В.Н., Борисов А.Л. Метод разделения состояний химико-технологических систем // Синтез систем вычислительного эксперимента. - Апатиты, 1995. - С. 39-52.

5. Богатиков В.Н., Борисов А.Л. Диагностика химического производства с использованием методов интервального анализа // Синтез систем вычислительного эксперимента. - Апатиты, 1995. -С. 61-66.

6. Богатиков В.Н., Борисов А.Л. Построение дискретных моделей диагностики химических производств // Международная конференция «Математические методы в химии и химической технологии» (ММХ-9): Сб. тез. 4.4. - Тверь, 1995. -145.

7. Палюх Б.В., Борисов АЛ. Задачи выбора функционально -информационной структуры автоматизированной системы диагностики непрерывного производства // Международная конференция «Математические методы в химии и химической технологии» (ММХ-9): Сб. тез. 4.4. - Тверь, 1995. - 144.

8. Борисов А.Л., Богатиков В.Н., Палюх Б.В. Проблемы и подходы к решению задачи безопасной работы непрерывных технологических процессов химического производства // Информационные технологии в региональном развитии: концептуальные аспекты и модели. - Апатиты: КНЦРАН,2002.-С. 35-39.

9. Борисов АЛ., Богатиков В.Н., Палюх Б.В. Математические модели задач диагностики непрерывных химико-технологических систем // Информационные технологии в региональном развитии: концептуальные аспекты и модели. - Апатиты: КНЦ РАН, 2002. -С. 40-49.

10. Борисов АЛ., Богатиков В.Н., Вент Д.П., Трифонов АВ., Палюх Б.В., Фридман А.Я. Построение математических моделей основных процессов производства слабой азотной кислоты для целей технической диагностики // Информационные технологии в региональном развитии: концептуальные аспекты и модели. - Апатиты: КНЦ РАН, 2002.-С. 50-70.

11.Борисов АЛ., Богатиков В.Н., Зайцев А.В., Фридман АЯ. Алгоритм построения ограничений на коэффициенты дискретных моделей. // Информационные технологии в региональном развитии-Прикладные аспекты и решения. - Апатиты: КНЦ РАН, 2002. -С. 30-33.

12. Борисов А.Л, Богатиков В Н. Структура и принципы работы системы управления безопасностью производства слабой азотной кислоты (САК) // Международная научно-техническая конференция «Компьютерные технологии в управлении, диагностике и образовании»: сб. трудов - Тверь, 2002. - С. 42-44.

13. Борисов А.Л., Сергеенко Е.П. Метод расчета ограничений на коэффициенты дискретных моделей реакторных узлов химико-технологической системы // Программные продукты и системы, № 4. -Тверь, 2003 - С. 40-43.

14. Богатиков В.Н., Борисов А Л., Жгутов А.В , Палюх Б.В. К вопросу формализации понятия технологической безопасности химико-технологических процессов // Информационные технологии в региональном развитии. Выпуск 3. - Апатиты. КНЦ РАН, 2003 -С.111-117.

Подписано в печать 9.11.04

Физ.печ.л.1,25 Усл.печ.л.1,16 Уч.-изд.л. 1,09

Тираж 100 экз. Заказ Р 215_

Типография Тверского государственного технического университета, 170026, г.Тверь, наб. Афанасия Никитина, 22

ВВЕДЕНИЕ.

1. ПРОБЛЕМЫ ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЙ И УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТЬЮ РАБОТЫ ХИМИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ.и

1.1. Проблемы и подходы к решению задачи безаварийной работы непрерывного химического производства

1.2 характеристика критических и аварийных состояний ^ основные принципы построения систем управления технологической безопасностью ХТС

1.3 Анализ математических моделей, используемых в задачах диагностики технологических систем

1.3 1. Логические модели для диагностирования непрерывных динамических систем

13 2. Причинно-следственные модели объекта диагностирования

1.3 3. Модели в пространстве состояний

1 3.4. Параметрическая диагностика на основе интервального анализа

1.4. Постановка задачи по управлению технологической безопасностью непрерывных ХТП

2. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА И ОСНОВНЫЕ МОДЕЛИ ХТП ПРОИЗВОДСТВА СЛАБОЙ АЗОТНОЙ КИСЛОТЫ. ПОСТРОЕНИЕ ДИСКРЕТНЫХ АВТОМАТНЫХ МОДЕЛЕЙ КЛЮЧЕВЫХ АППАРАТОВ ПРОИЗВОДСТВА.

2.1. Построение дискретных моделей на основе метода

разделения состояний

2.2. Производство САК под единым давлением 0,716 МПа как объект технической диагностики

2.3. Структурная декомпозиция производства слабой азотной кислоты

2.4. Математические модели ключевых аппаратов производства слабой азотной кислоты 76 2 4.1. Математическое описание реактора окисления аммиака (контактный аппарат) и смесителя

2 4 2 Математическое описание абсорбционной колонны so

Реактор каталитической очистки хвостовых газов

2.5. Дискретные модели ключевых технологических процессов производства слабой азотной кислоты

3. ПОСТРОЕНИЕ СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИКИ И УПРАВЛЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТЬЮ ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ ПРИЗВОДСТВА СЛАБОЙ АЗОТНОЙ КИСЛОТЫ НА ОСНОВЕ ДИСКРЕТНЫХ МОДЕЛЕЙ.so

3.1. Обоснование возможности построения дискретных моделей непрерывных ХТП

3.2. Построение системы управления ХТС на основе конечного автомата

3.2.1. Классы событий

3.2.2. Организация работ ы авт омат а управления

3.2.3. Описание работы автомата управления юз

3.3. Структура и принципы работы системы управления безопасностью производства слабой азотной кислоты

3.3.1. Поиск первичной неисправности элементов технологического оборудования . из

3.4. Распознавание неисправных технологических структур в условиях неопределенности

4. ИНФОРМАЦИОННО-АЛГОРИТМТЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ГАСТД ПРОИЗВОДСТВА СЛАБОЙ АЗОТНОЙ КИСЛОТЫ (САК).

4.1. Функциональная организация ГАСТД ыз

4.2. Комплекс прикладного программного обеспечения ш

4.3. Реализация ГАСТД производства САК

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ.

Для большинства крупных современных химических предприятий характерна высокая стоимость отказа оборудования, связанная с риском аварии, тяжелыми экологическими последствиями, травмами и человеческими жертвами. Принято различать мероприятия по повышению безопасности технических систем на трех этапах [1]: проектирования, изготовления и эксплуатации. В работе основное внимание уделено исследованию и разработке средств и методов повышения безопасности непрерывных химических производств на третьем этапе - этапе эксплуатации. Работа посвящена рассмотрению вопросов диагностики состояний непрерывных химико-технологических процессов (ХТП) на основе дискретных моделей и построению автоматизированой системы управления технологической безопасностью этими объектами в реальных условиях эксплуатации

В работе под технологической безопасностью понимается свойство ХТС выполнять свои функции без нанесения ущерба:

• окружающей среде;

• здоровью людей работающих в сфере производства;

• оборудованию и системе управления (СУ);

• вызывать какие - либо нарушения регламента ведения ХТП по технологическим причинам, способные повлечь за собой вышеназванные составляющие ущерба.

Технологическая безопасность интерпретируется функциональным свойством соответствующих человеко-машинных систем, в общем случае включающим в себя, как объект управления, источники опасностей (это непосредственно технологический процесс, технологическое оборудование, СУ) и потенциальные жертвы его вредных энергетических и материальных выбросов (обычно людей и окружающую их среду). Множество опасностей порождает множество мероприятий для их нейтрализации.

В исследовании технологической безопасности определяющую роль играют множества опасностей. Понятие технологической безопасности является сложным понятием, качественная и количественная оценка которого формируется анализом отношений множества опасностей и множества мероприятий, нейтрализующих эти опасности Множество источников опасностей и множество защитных мероприятий, нейтрализующих эти опасности, характеризует степень защищенности и формирует оценку безопасности химической технологии

Вместе с тем, мероприятия по обеспечению технологической безопасности как множества (их можно также называть управляющими воздействиями) обладают некоторыми отличительными особенностями С одной стороны, они формируются в прямой зависимости от конкретных опасностей, с другой стороны, отдельные мероприятия по обеспечению технологической безопасности вносят свой вклад в обеспечение безопасности и от других опасностей (обеспечивают безопасность с меньшим эффектом для данной опасности), и тем самым влияют на технологическую безопасность в целом всего ХТП.

Выход химико-технологического оборудования из строя процесс стохастический, что особенно существенно для предприятий с непрерывным характером производства. Поэтому задача диагностики состояний и коррекции неисправностей остается актуальной на протяжении всего периода функционирования химического производства. Одним из путей решения этой задачи является повышение безопасности производств с помощью средств автоматизации.

Актуальность проблемы. Необходимость создания специальной системы диагностики состояний и управления технологической безопасностью определяется трудностью выявления причин повреждения или отказа в сложных химических производствах, к которым относится и производство слабой азотной кислоты (САК). Большинство используемых в настоящее время систем обеспечения безопасности позволяет лишь зафиксировать отказ и остановить технологический процесс для предотвращения аварии. При этом частым явлением оказывается ложное срабатывание систем контроля, что приводит к значительным потерям. Включение в состав АСУ ТП систем автоматизированной диагностики состояний позволяет существенно повысить эффективность обеспечения безопасной эксплуатации химических производств.

На сегодняшний день не существует универсального наилучшего во всех отношениях метода создания диагностических систем, однако можно выделить два принципиальных направления в области технической диагностики химических производств [2]: экспериментальное и основанное на количественных моделях. Вместе с тем существует подход к созданию автоматизированных систем технической диагностики, позволяющий комбинировать результаты экспертного (качественного) и количественного анализа состояния химико-технологического процесса (ХТП). Этот подход заключен в создании гибридных автоматизированных систем технической диагностики (ГАСТД), в которых используются как формализованные, так и неформальные знания и процедуры. Однако до сих пор нет достаточного накопленного опыта таких работ, поэтому задача построения ГАСТД химических производств остается во многом творческой и требует проведения значительного объема исследований.

Такой подход к решению задач технической диагностики химических производств стал возможен благодаря развитию новых информационных технологий [3] и, в первую очередь, благодаря созданию промышленных систем, основанных на знаниях (СОЗ). Создание таких систем для предприятий химической технологии базируется на теории искусственного интеллекта и методах кибернетики и системного анализа ХТП [4].

Среди систем искусственного интеллекта (СИИ), нашедших применение в химической промышленности, особо выделяются так называемые экспертные системы (ЭС) [5]. Использование ЭС для повышения надежности функционирования химических предприятий позволяет сконцентрировать эвристический опыт разработчиков, инженеров-технологов и операторов процесса в системы автоматической логики, что дает возможность повышения стабильности работы химических производств, несмотря на текучесть кадров, человеческую невнимательность, недостаточную подготовленность обслуживающего персонала и другие подобные факторы

Особое внимание при разработке диагностических систем приходится уделять вопросам учета неопределенности технологической информации при принятии диагностических решений. Это связано как с неточностью или невозможностью измерений отдельных характеристик технологического процесса, так и с неоднозначностью и многовариантностью интерпретаций имеющихся знаний о диагностических свойствах таких сложных объектов, какими являются химико-технологические производства.

Диссертационная работа проводилась в соответствии с государственной научно-технической программой "Безопасность населения и народно-хозяйственных объектов с учетом риска возникновения природных и техногенных катастроф", раздел 3: "Безопасность функционирования народно-хозяйственных объектов и транспортных средств".

Цель работы и задачи исследования. Целью данной работы является исследование и разработка методов построения ГАСТД для оперативной помощи обслуживающему персоналу в обеспечении безаварийной эксплуатации непрерывных химических производств на основе дискретных моделей.

Для достижения этой цели были поставлены и решены на основе методов системного анализа процессов химической технологии и теории искусственного интеллекта следующие научно-технические задачи. разработка принципов и последовательности анализа состояния работоспособности химического производства в условиях неопределенности диагностической информации на основе применения дискретных моделей, построение дискретных диагностических моделей химического производства; определение возможностей и путей использования комбинированных знаний о диагностических свойствах химического производства, разработка методов качественного анализа состояния работоспособности технологических подсистем.

Научная новизна работы: разработан метод построения дискретных диагностических моделей для эффективного оценивания состояния работоспособности технологических подсистем; разработана методика учета физической и логической неопределенности технологической информации при оценке состояния на основе дискретных диагностических моделей и принятии решений; предложены и исследованы методы объединения экспертной и аналитической диагностической информации; исследована и определена эффективность использования дискретных диагностических моделей для целей диагностики в структуре ГАСТД; разработан метод поиска первичной неисправности оборудования, основанный на использовании эвристических правил и нечеткого дерева отказов.

Обоснованность научных результатов. Достоверность и новизна основных научных положений, выводов и рекомендаций подтверждена с помощью методов системного анализа

В работе использовались и развиты различные разделы системного анализа, теории исследования операций и искусственного интеллекта, современной теории управления, методов математического моделирования и химической кибернетики

Диссертационная работа выполнена в рамках научного направления "Обеспечение безопасности природно-промышленных систем" и предполагает комплексный подход к развитию теории технической диагностики и управления технологической безопасностью применительно к химическим производствам.

Научные результаты получили практическое подтверждение в ходе экспериментальных исследований на действующих химических производствах.

Практическая ценность и реализация работы в промышленности. Проведенные в работе теоретические исследования представляют собой методические основы для построения ГАСТД в составе АСУ ТП химических производств, что позволяет повысить безопасность их работы за счет сокращения числа незапланированных остановов и уменьшения времени на поиск неисправности.

В работе проведена разработка и экспериментальная проверка методики построения дискретных диагностических моделей управления технологической безопасностью ХТП. В соответствии с этим выполнена разработка алгоритмического и программного обеспечения системы диагностики состояний и принятия решений по управлению технологической безопасностью непрерывных химико-технологических процессов. Решены задачи построения программных модулей, реализующих механизмы определения состояний ХТП, наличие событий, состоявшихся в системе, и различные механизмы принятия решений.

Техническое обеспечение систем диагностики на основе дискретных автоматных моделей включает персональный компьютер и стандартные средства автоматизации Персональная ЭВМ устанавливается в центральном пункте управления химического производства и используется аппаратчиками, технологами и механиками для обнаружения и прогнозирования технологических, механических и отказов систем управления, установления предаварийных состояний, вычисления управляющих воздействий для вывода процесса из предаварийных состояний и составления гибких графиков ремонтов.

Полученные в работе теоретические и практические результаты использованы при разработке систем диагностики ХТП на Новомосковском ПО "АЗОТ". Разработанные программные модули вошли в пакеты прикладных программ (111 Iii), которые включены в Государственный фонд алгоритмов и програм*м (ГосФАП, г. Тверь, НПО "Центрпрограм-мсистем").

Методические и теоретические результаты работы использованы в учебных курсах в Кольском филиале Петрозаводского университета, Тверском государственном техническом университете, Санкт-Петербурском горном институте (Техническом университете, вечерний факультет г. Кировска) и в Московском институте РХТУ им. Д.И. Менделеева.

Основные положения, выносимые на защиту, перечислены в разделе основных результатов диссертационной работы.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на следующих научных конференциях: 8-ая Всероссийская научно-техническая конференция «Математические методы в химии» (Тула, 1993), 4-ая Всероссийская научная конференция «Динамика процессов и аппаратов химической технологии» (Ярославль, 1994), Международная конференция «Математические методы в химии и химической технологии» (Тверь, 1995), Международная конференция «Искусственные интеллектуальные системы» (AIS" 02), (Геленджик, 2002).

Публикации Результаты, отражающие основное содержание диссертационной работы, изложены в 14 публикациях

Структура и объем работы Структура диссертации отражает последовательность этапов исследований проблемы и состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 173 страницах машинописного текста с 23 иллюстрациями и 11 таблицами, содержит список литературы из 122 наименований.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Рассмотрены и изучены общие положения кибернетической организации системы диагностики состояний и управления технологической безопасностью непрерывными химико-технологическими процессами.

2. Поставлена задача построения дискретных математических моделей непрерывных ХТС и обоснована целесообразность применения данного класса моделей для решения задач диагностики состояний ХТП и в системах управления режимами работы технологических процессов.

3. Обоснована возможность построения дискретных моделей на основе комбинаторного метода включения-исключения для класса химико-технологических объектов, описываемых обыкновенными дифференциальными уравнениями и дифференциальными уравнениями в частных производных. Показано, что для данных объектов управления возможно построение бесконечного множества моделей рассматриваемого класса

4. Разработан метод разделения состояний, позволяющий дискрети-зировать технологические режимы работы непрерывных ХТП, для процессов, описываемых линейными или линеаризованными системами уравнений. Данный метод может быть положен в основу построения дискретных автоматных моделей достаточно широкого класса непрерывных ХТП.

5. На основе применения дискретных автоматных моделей разработана структура системы управления для непрерывных технологических процессов.

6. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение диагностики состояний и принятия решений в системах управления технологической безопасностью непрерывными ХТП на основе дискретных автоматных моделей.

7. Разработана методика объектно-ориентированного анализа проектирования дискретных автоматных моделей и систем управления непрерывными технологическими процессами на основе диагностики их состояний.

8. Разработана и испытана система принятия решений, основанная на применении дискретных автоматных моделей в сочетании с экспертными оценками. Реализация всех этапов построения дискретных автоматных моделей и систем управления на их основе показана на примере процессов производства слабой азотной кислоты.

Заключение

В данной главе рассмотрены общие принципы построения системы диагностики и управления на основе дискретных автоматных моделей для ХТС. Приведены примеры, в которых иллюстрируется методика разработки системы управления производством слабой азотной кислоты.

Таким образом, предложенные принципы построения и организации ГАСТД непрерывных химических производств позволяют.

- обеспечивать последовательный анализ состояния работоспособности технологического комплекса с локализацией источника неполадок до уровня первичной неисправности;

- использовать в своей структуре дискретные диагностические модели процесса для учета физической неопределенности информации и комбинирования результатов аналитического и экспертного анализа состояния агрегата,

- проводить анализ неисправных технологических подсистем с помощью ДПСГ в соответствии с предложенной методикой, позволяющей сократить требуемое время и ресурсы диагностических процедур за счет эффективного отсечения тупиковых гипотез и использовать свойство гибридности диагностических систем в условиях неопределенности выходов дерева отказов.

4. ИНФОРМЛЦИОННО-АЛГОРИТМТЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ГАСТД ПРОИЗВОДСТВА СЛАБОЙ АЗОТНОЙ КИСЛОТЫ (САК)

4.1. Функциональная организация ГАСТД

Описанные в предыдущих разделах основы построения ГАСТД были программно реализованы и апробированы на ряде предприятий азотной промышленности в цехах по производству САК.

Функциональная структура ГАСТД представлена на рис.4.1. Как было сказано ранее, ГАСТД предназначена для оперативной помощи обслуживающему персоналу, поэтому если система не находится в режиме обучения, то конечная ответственность за выбор диагностического решения и определение управляющих воздействий по выводу технологического процесса в состояние нормальной работоспособности ложится на пользователя системы, который является ЛПР. В качестве ЛИР может выступать оператор, технолог или один из руководителей производства

Основным интерфейсом общения ЛПР с системой является электронная таблица (ЭТ), представляющая собой экранный щит управления, на который выведены интервальные значения всех измеряемых и неизмеряемых диагностических переменных с указанием их диапазонов нормальной работоспособности и текущего состояния. Кроме того, ЭТ включает в себя главное меню управления системой.

Неизмеряемые диагностические переменные рассчитываются с помощью блока внешних программ (БВП) в соответствии с выбранной диагностической моделью. Выявление НДП и обработку полученных данных для заполнения текущего состояния БД выполняет блок обработки данных (БОД). Блок анализа графической информации (БАГИ) предназначен для наглядного

Рис. 4.1. Функциональная структура ГАСТД. представления и последующего анализа результатов расчета диагностической модели реактора каталитической очистки. а) параллельный поиск б) последовательный поиск

Рис. 4.2. Схема поиска первичной неисправности

Основой СПР, используемой ГАСТД является двухуровневая продукционная БЗ. Выбор стратегии поиска первичной неисправности оборудования и выдача результатов анализа диагностической ситуации и рекомендаций по устранению неисправности с указанием (по требованию пользователя) мотивировки рекомендуемых действий и решений является задачей блока выбора стратегии и выдачи решений (БВСиВР).

Поиск первичной неисправности может осуществляться параллельно по схеме, приведенной на рис.4.2а или последовательно в соответствии со схемой, приведенной на рис.4.2б, где >й набор правил -это фрагмент БЗ, относящийся к >ой технологической связи. Выбор конкретной стратегии поиска зависит от результатов работы СПР на предыдущих этапах, которые отражаются в специальном логическом блоке - "доске объявлений".

Программное обеспечение ГАСТД функционирует в среде С++. Синергетический подход и высокая степень интеграции компонентов С++ позволили совместить подход ЭС с традиционными программными средствами и существующими прикладными программами. В результате, разработанная система технической диагностики производства САК может быть отнесена к классу гибридных

4.2. Комплекс прикладного программного обеспечения

Выбор С++ в качестве инструментального средства для разработки системы технической диагностики производства САК был осуществлен в силу ряда привлекательных особенностей этого пакета [117,118]:

- С++ обеспечивает комбинацию компонентов ЭС и практически всех современных вычислительных средств (БД, ЭТ, пакетные программы, ограниченный естественный язык, графические средства);

- все компоненты свободно взаимодействуют в пределах одной программы без специальных остановов и переключений;

- БЗ, создаваемая с помощью С++, позволяет использовать результаты аналитического диагностирования технологического процесса, и интерпретировать такие формы описания технологической установки, как причинно-следственные графы и деревья отказов, что дает дополнительные возможности для предвидения возможных путей развития ситуации;

- опыт применения показал, что С++ является достаточно удобным средством проектирования и разработки средних ЭС технической диагностики или создания "быстрых" прототипов таких систем.

ГАСТД производства САК является программным продуктом, представляющим собой комплекс прикладного программного обеспечения, разработанного и функционирующего в среде С++ с использованием внешних прикладных программ.

Все файлы (рис. 4.3), входящие в состав комплекса, можно сгруппировать по функциональному признаку:

- непосредственно модули ЭС;

- модули общесистемного назначения;

- выполнимые модули;

- вспомогательные модули;

- таблицы БД;

- внешние программы.

Модули ЭС

СЕБ.СРР - объектный модуль ЭС.

Назначение: Распознавание неисправных гидравлических и газовых связей.

Запуск: Из БС.СРР.

Описание работы: Процедура вывода состоит в проверке истинности посылок правил, которые представляют собой логическую комбинацию состояний отказа по диагностическим переменным.

Рис.4.3. Файловая структура ГАСТД.

Логическое выражение, лежащее в основе посылки правила, имеет нечеткий характер в силу двух факторов. Во-первых, каждое утверждение, входящее в логическое выражение, нагружено коэффициентом уверенности Му, который характеризует степень влияния ой переменной на состояние работоспособности >ой технологической подсистемы. Во-вторых, такое утверждение само по себе имеет вероятностный характер, выраженный коэффициентом Р1, который отражает степень уверенности в реальном наличии отказа по ¿-ой переменной. Показатель уверенности, присваиваемый посылке правила, зависит от обоих типов коэффициентов уверенности Му и Р1 и является их комбинацией.

Коэффициенты уверенности Му, присваиваемые элементам логического выражения (утверждениям), представляют собой экспертную оценку и для данного варианта ЭС являются величинами постоянными.

Коэффициенты уверенности Р1, отражающие степень уверенности в отказе по данной переменной, вычисляются заново для каждого состояния технологического агрегата на основе оценки соотношения между текущими и допустимыми интервалами значений диагностической переменной в соответствии с выражениями (3.9-3.10).

Результирующий показатель уверенности, присвоенный посылке правила, отражает степень уверенности в наличии дефекта в данной технологической подсистеме в случае истинности самой посылки.

После окончания процедуры вывода пользователю предоставляются возможности для разъяснения результатов консультации и распечатки результатов.

Входная информация: Цель консультации; оценки вероятностей отказа по диагностическим показателям, хранящиеся в БД (элементы массива Р).

1. Палюх Б.В., Притыка Г.М., Перов В.Л. и др. Надежность систем управления химическими производствами.- М.: Химия, 1987.- 178 с.

2. Химмельблау Д. Обнаружение и диагностика неполадок в химических и нефтехимических процессах: Пер. с англ.- Л.:Химия, 1983.352 с.

3. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. - М.: Наука, 1988,- 280 с.

4. Кафаров В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии,- М.: Химия, 1985,- 448 с.

5. Искусственный интеллект: применение в химии / Под ред. Т.Пирса, Б Хони- Пер.с англ.- М.: Мир, 1988,- 430 с.

6. Кафаров В.В., Дорохов И.Н. Системный анализ процессов химической технологии Основы стратегии. М.: "Наука", 1976. 500 с.

7. Химмельблау Д. Обнаружение и диагностика неполадок в химических и нефтехимических процессах. Ленинград: Химия. 1983. 352 с.

8. Кафаров В.В. Принципы создания безотходных химических производств. М.: Химия, 1982. 288 с.

9. Kharbanda O.P., Stallworty Е.А. Planning for Emergencies Lessons From Chemical Industry // Long Range Planning. 1989. Vol.22. P.83-89.

10. Ю.Хенли Э Дж., Кумамото X. Надежность технических систем и оценка риска: Пер. с англ. М.: Машиностроение, 1984. 528 с.

11. П.Кафаров В.В., Мешалкин В.П., Грун Г., Нойманн В. Обеспечение и методы оптимизации надежности химических и нефтеперерабатывающих производств. М: Химия, 1987. 272с.

12. Палюх Б.В. Основы построения и разработки автоматизированной системы управления эксплуатационной надежностью химических производств: Дис. докт. техн. наук:05.13.07. М., 1991. 360 с.

13. Производство азотной кислоты в агрегатах большой единичной мощности/Под ред В. М. Олевского. М.: Химия,1985. 400 с.

14. Бесчастнов М.В., Соколов В.М. Предупреждение аварий в химических производствах. М.: Химия, 1979. 392с.

15. Семенов В.П. и др. Производство аммиака. М: Химия, 1985. 368 с.

16. Маршалл В. Основные опасности химических производств: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. 672 с.

17. Целыковский В.П., Палюх Б.В. Комбинированные методы управления и защиты потенциально опасных процессов химических производств // Методы кибернетики химико-технологических процессов: Всес. научн. конф. М., 1989. С. 120.

18. Бесчастнов М.В. Взрывоопасность и противоаварийная защита процессов. М.: Химия, 471 с.

19. Kerpelman D.I. //Proc. ШЕЕ Int. Symp. Intell.Contr., Arlington. 1988. P. 703-708.

20. Богатиков В.Н., Палюх Б.В. Построение дискретных моделей химико- технологических систем. Теория и практика. Апатиты: изд. Кольского научного центра, 1995. 164 с.

21. Воронин В.В., Констанди Г.Г., Январев Ю.Э. Диагностирование динамических объектов непрерывного типа. JI.: ЦНИИ Румб, 1986. 137 с.

22. Палюх Б.В. Основы построения и разработки автоматизированной системы управления эксплуатационной надежностью химических производств: Дис. докт. техн. наук:05.13.07. М., 1991. 360 с.

23. Алефельд Г, Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления М.: Мир, 1987. 360 с.

24. Калмыков С.А., Шокин Ю.И., Юлдашев З.Х. Методы интервального анализа. Новосибирск: Наука, 1986. 224 с.

25. Богатиков В.Н., Палюх Б.В. Построение дискретных моделей химико-технологических систем. Теория и практика. Апатиты: изд. Кольского научного центра, 1995. 164 с.

26. Карибский В.В., Пархоменко П.П., Согмонян Е.С., Халчев В.Ф. Основы технической диагностики. Модели объекта, методы и алгоритмы диагноза. М.: Энергия, 1976. 496с.

27. Карибский В.В., Пархоменко П.П., Согмонян Е.С., Халчев В.Ф. Основы технической диагностики. Модели объекта, методы и алгоритмы диагноза. М.: Энергия, 1976. 496с.

28. Технические средства диагностирования: Справочник. /Под ред. Клюева В.В. М.: Машиностроение, 1989.672 с.

29. Гольдман Р.С. //Автомат, и телемех. 1979. N%5. С. 149-156.31 .Шаршумов С.Г. //Автомат, и телемех. 1973. N%12. С. 161-168. 32.Чикулис В.П. //Автомат, и телемех. 1975. N%3. С. 133-141.

30. Гарковенко С.Н., Сагунов В.И. //Автомат, и телемех. 1977. N% 7. С. 175-179.

31. Pollack S.L. Decision Table: Theory and Practice. New York: Wiley In-tersience, 1971. 275 p.

32. Хенли Э.Дж., Кумамото X. Надежность технических систем и оценка риска: Пер. с англ. М.: Машиностроение, 1984. 528 с.

33. Гуляев В.А., Бугаев А.Е. Логико-лингвистические методы в задачах диагностирования сложных объектов. Киев: Инт пробл. моделир. в энерг., 1989. Вып. 20. 28 с.

34. KramerM A. //AIChE J. 1987. 33,N% l.P.130-140.

35. TongRM.//Automatica. 1977. 13, N%6. P.559-569.

36. Кафаров B.B., Дорохов И.Н., Марков Е.П. Системный анализ процессов химической технологии. Применение метода нечетких множеств. М.: "Наука", 1986. 360 с.

37. Umeda Т., Кшуата Т., 5 OO'Shima Е., Matsuyama H.//Chem. Eng. Sci. 1980. 35. P. 2379-2384.

38. Tsuge Y., Shiozaki J., O'Shima E., Matsuyama Н./Я. Chem. Eng. Symp. Ser. 1985.92. P. 133-144.

39. Shiozaki-J., Shibata В.,O'Shima E., Matsuyama H.//Proc. Int. Workshop Artif. Intell. Ind. Appl., HitachiCity. 1988. P. 461-466.

40. Kokawa M., Miyazaki S., Shingai S. //Automatica. 1983. 19. P. 729-738.44.1ri M., Aoki K., O'Shima E., Matsuyama H.//Comp. Chem. Eng. 1979. 3. P. 489-495.

41. Shiozaki J., O'Shima E., Matsuyama H., Iri M.//Comp. Chem. Eng. 1985. 9, N% 3. P. 285-293.

42. Kramer M.A., Palowitch J. //AIChE J. 1987. 33,N% 7. P. 1067-1078.

43. Kramer M.A., Palowitch J. //AIChE J. 1987. 33,N% 7. P. 1067-1078.

44. Moore R.L., Kramer M.A. Expert Systems in OnLine Process Control. Chem. Proc. Control 3, Asimodar.-1986.

45. Davis R. Diagnostic reasoning Based on Structureand Behavior. Qualitative Reasoning About Physical Systems. Amsterdam: Elsevier, 1984.

46. Rasmussen J. //IEEE Trans. Systems, Man, Cybern. 1985. SMC. 15, N% 2. P. 234-243.

47. Finch F.E., Kramer M.A. //AChI J. 1988. 34, N%1. P. 25-36.

48. Hura G.S , Atwood J.W. //IEEE Trans Reliab.1988 37, N% 5. P. 469474.

49. Леман Э. Проверка статистических гипотез. М.: Наука, 1984. 418 с.

50. Ammar Н., Huang Y.F., Liu R.W. //Proc. Int.Symp. Circuit a. Syst. Kyoto. 1985. 2. P. 743-746.

51. Kerpelman D.I. //Proc. IEEE Int. Symp. Intell.Contr., Arlington 1988. P. 703-708.

52. Zargham M.R., Danhof K.J. //Int. Process Lett.1990. 34, N% 6. P. 299305.

53. Бестужева И.И., Руднев B.B. //Автомат, и телемех. 1990. 10. С. 321.

54. Venkatasubramanian V., King Chan//AIChE J.1989. 35, N% 12. P. 19932002.

55. Shaw W.T. //Adv. Instrum. and Contr. Proc. ISAInt. Conf. and Exhib., Philadelphia. 1989. 44, N% 2. P.465-478.

56. Hoskins J., Himmelblau D. //Europ. Symp. Contr.Appl. Chem. Ind., Er-angen. 1989. P. 277-284.

57. Ungar L.H., Powell B.A., Kamens S.N. //Comput.Chem. Eng. 1990. 14, N% 4/5. P. 561-572.

58. Venkatasubramanian V., Vaidyanathan R., Yamamoto Y. //Comput. Chem. Eng. 1990. 14, N% 7. P. 699-712.

59. Guarro S.B. //Reliab. Eng. Syst. Saf. 1990.30, N% 1/3. P. 21-50.

60. Guarro S.B., Okrent D. //Nucl. Techn. 1984.67. P. 348-359.

61. Guarro S.B. //Reliab. Eng. Syst. Saf. 1988.22. P. 313-332.

62. Kumamoto H., Henley E.J., Inoue K. // IEEEtrans. Reliab. 1981. R30. P. 110-115.

63. Lind M. //Human Detection and Diagnosis of System Failures. New York: Plenum Press, 1981. P. 411-419.

64. Химмельблау Д Обнаружение и диагностика неполадок в химических и нефтехимических процессах. Ленинград-Химия. 1983. 352 с.

65. Хенли Э.Дж., Кумамото X. Надежность технических систем и оценка риска: Пер. с англ. М.: Машиностроение, 1984. 528 с.

66. Reliability and fault tree analysis: Theoretical and applied system reliability and safety assessment./Ed. by Barlow R.E., Fussel J.B., Singpurvala N.D. Philadelfia: SIAM, 1975. -972 p.

67. Accident Sequence Medeling: Human Action, System Response, Intelligent Decision Support//Reliability.Eng. Syst. Saf. 1988. 22, N% 14. P. 14-72.

68. Lee W., Grosh D.L., Tillman F.A., Lie C.H.//IEEE Trans. Reliab. 1985. R34,N%3. P. 194-203.

69. Chunning Y. //Microelectron. Reliab. 1990.30, N5. P. 891-895.

70. Andow P.K. //ШЕЕ Trans. Reliab. 1980. R29,P. 29.

71. Galluzo M., Andow P.K. //Reliab. Eng. 1984.7. P. 193-211.

72. Andow P.K. //Trans. Inst. Chem. Eng. 1981.59. P. 125-128.

73. King C.F., RuddD.F. //AGhl J. 1971. 18. P.275-322.

74. Ливанов Ю.В. //Изд. АН СССР. Сер. Техн. киберн. 1990ю N% 6. С. 178-184.

75. Knowlton R.E. An Introduction to Hazar and Operabiliuty Studies Vancouver: Chemetics Int. Company, 1987. -328 p.

76. Lawley H.G. //Chem. Eng. Progr. 1974. 70, N%4. P. 45-56.

77. Taylor J.R. //CSNI Meeting Develop. Appl. Reliab. Thechn. to Nucl. Plants, Liverpool. 1974. P.612-615.

78. Lees F.P. //Comput. Chem. Eng. 1984. 8, N%2. P. 91-103.

79. Шаталов A.C. Отображение процессов управления в пространствах состояний.М.: Энергоатомиздат, 1986. 265с.

80. Rakic P., Pavlovic Z//Proc7 7th Symp.Reliab.Electron., Budapest. 1988.1 .p.339-346.

81. Willems J.C.//Ric. Aut. 1979. 10. P. 71-106.

82. Виллемс Я.К.// Теория систем. Математические методы и моделирование. Сб. статей (Сер. Математика) Новое в зарубежной науке. Вып.44/ Пер. с англ. М.: Мир, 1989.С. 81-91.

83. Ван дер Шафт А. // Там же. С. 192-237.

84. Доценко Б.И. Диагностирование динамических систем. Киев: Техника, 1983.- 159 с.

85. Siebert H.,Klaiber Т. //Process Aut. 1980. l.P. 91-96.

86. Stafanov S.Z. //Int. J. Syst. Sei. 1989. 26,N% 5. P. 865-888.

87. Арнольд В.И. Теория катастроф. М.: Наука,1990. -128 с.

88. Биргер H.A. Техническая диагностика. М.: Высшая школа, 1978. -240 с.

89. Постон Т., Стюарт И. Теория катастроф и ее приложения. М.: Мир, 1980. -608 с.

90. Томпсон Дж. Неустойчивости и катастрофы в науке и в технике. М.: Мир, 1985. -256 с.

91. Kasumasa Н., Masataka I., Toshimitnu U. //IEEETrans Auto. Contr. 1981. AC26, N% 2. P. 601-603.

92. Casti J.//IEEE Trans. Auto. Contr. 1980.AC25, N% 5. P. 1008-1011.

93. Park S.W., Himmelblau D.M. //Comput. ChemEng. 1987. 11, N% 6. P. 713-722.

94. Корноушенко E.K., Пылаев H.K. //Докл. АН СССР. 1986. 3006 N% 3. С. 559-561.

95. Корноушенко Е.К., Пылаев Н.К. //Автомат, и телемех. 1989. N% 5. С. 148-159.

96. Герасимов В.В., Корноушенко Е.К. //Там же.1990. N% 4. С. 133-144.

97. Парамонова Г.Г. //Там же. N% 2. С. 152-160.

98. Бесчастнов М.В. Взрывоопасность и противоаварийная защита процессов. М.: Химия, 471 с.

99. ЮЗ.Дубравский Н.Г., Мокроус М.Ф. Параметрические методы диагностического контроля состояния авиадвигателей//Труды ЦИАМ. М.,1981. N 964. 29 с.

100. Черкез А.Я. Инженерные расчеты газотурбинных двигателей методом малых отклонений. М.: Машиностроение,!965. -355 с.

101. Ю5.Кассандрова О.Н., Лебедев В.В. Обработка результатов наблюдений. М.: Наука, 1970.- 104 с.

102. Юб.Кафаров В.В., Палюх Б.В., Перов В.Л. Решение задачи технической диагностики непрерывного производства с помощью интервального анализа//Докл. АН СССР.1990.-Т.311, N 3. С.677-680.

103. Глушков В.М. Теория автоматов и вопросы проектирования структур цифровых машин // Кибернетика. Киев, 1965. №1. - С.9-15.

104. ПО.Глушков В.М. Теория автоматов и формальные преобразования микропрограмм //Кибернетика. Киев, 1965. №5. - С.8-16.

105. Палюх Б.В. Основы построения и разработки автоматизированной системы управления эксплуатационной надежностью химических производств: Дис. . докт. техн. наук (05.13.06). М., 1991. - 360 с.

106. Ахназарова С.Л., Кафаров В.В. Оптимизация эксперимента в химии и химической технологии. М.: Высшая школа, 1978. - 320 с.

107. Временный технологический регламент цеха неконцентрированной азотной кислоты по схеме УКЛ771/76. Дорогобуж, ДПО "Мин удобрение", 1988.-189 с.

108. Shafer G. A Mathematical Theory of Evidence. Princeton: Princeton Univ. Press, 1976. - 297 p.

109. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений/ А.Н. Борисов, A.B. Алексеев, Г.В. Меркурьева и др. М.: Радио и связь, 1989. -304 с.

110. Dempster А.Е. A Generalization of Bayesian Inference // J. Roy. Statist. Soc. В., 1968. Vol. 30. - pp.205-247.

111. Франка П. С++: Уч. Курс. Пер. с англ.- СПб: Питер Ком, 1999. 521 с.

112. Элджер Д. С ++. СПб; Питер, 1999. - 320 с.

113. Левеншпиль О. Инженерное оформление химических процессов -M : Химия, 1969. 624 с.

114. Кафаров В.В., Глебов М.Б. Математическое моделирование основных процессов химических производств. М.: Высшая школа, 1991. -400 с.

115. Кафаров В.В., Перов В.Л., Мешалкин В.П. Принципы математического моделирования химико-технологических систем. М.: Химия,1974. 345 с.

116. Программный продукт разработан для операционной системы Microsoft Windows 2000 в программной среде С++.

117. Структура пользовательского интерфейса отражает логику процесса обработки данных.

118. Представленное программное обеспечение предлагается принять в эксплуатацию.

119. Рекомендуется использование пакета программ при проектировании систем управления других химических производств.

120. Представители ОАО HAK «Азот» Представители ТГТУ

121. Главный метролог-приборист Зав. кафедрой ИС, д.т.н., профессормоделей.1. Нач. ци А1. Мужичков В.А.