автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизированное управление промышленными технологическими установками на основе многомерных логических регуляторов

На правах рукописи

МУРАВЬЕВА Елена Александровна

АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРОМЫШЛЕННЫМИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ УСТАНОВКАМИ НА ОСНОВЕ МНОГОМЕРНЫХ ЛОГИЧЕСКИХ РЕГУЛЯТОРОВ (на примере процессов термообработки)

Специальность 05.13.06 — Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в промышленности)

г о июн 2013

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

005061873

Уфа - 2013

005061873

Работа выполнена на кафедре вычислительной техники и защиты информации ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический

университет»

Научный консультант д-р техн. наук, проф.

ГУЗАИРОВ Мурат Бакеевич

Официальные оппоненты д-р техн. наук, проф.

МИТРОФАНОВ Владимир Георгиевич

зав. кафедрой автоматизированных систем обработки информации и управления ФГБОУ ВПО «Московский государственный технологический университет «Станкин»

д-р техн. наук, проф.

ПОЛЯКОВ Александр Николаевич

зав. кафедрой технологии машиностроения, металлообрабатывающих станков и комплексов ФБГОУ ВПО «Оренбургский государственный университет»

д-р техн. наук, проф. ТАГИРОВА Клара Фоатовна проф. кафедры технической кибернетики ФБГОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет»

Ведущее предприятие ГУП «Институт нефтехимпереработки

Республики Башкортостан», г. Уфа

Защита диссертации состоится « 6 » сентября 2013 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д-212.288.03 при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, г. Уфа, ул. К. Маркса, 12

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан « » _2013 г.

Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, проф.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Повышение качества готовой продукции и экономия энергоресурсов отнесены к числу важнейших научно-технических проблем 21 века. Об этом свидетельствуют такие документы как Распоряжение правительства Российской Федерации №2446-р от 27 декабря 2010 г., утвердившее госпрограмму «Энергосбережение и повышение энергоэффективности на период до 2020 г.» и Концепция всеобщего управления качеством (ТрМ), согласно которой эффективная термообработка материалов должна обеспечивать «качество, встроенное в готовый продукт» с ориентацией на конкретный, а не среднестатистический технологический процесс. Данное обстоятельство продиктовано тем, что в настоящее время до 80 - 90% тепловой энергии, потребляемой промышленностью, расходуется на термообработку, которая в подавляющем большинстве случаев является финишной операцией, во многом определяющей качество готовой продукции, а ошибки, допущенные при её исполнении (и особенно по управлению), относятся к числу дорогостоящих и непоправимых.

Проблема управления процессами в технологических установках термообработки материалов (ТУТМ) состоит в том, что они относятся к классу многосвязных, нестационарных и нелинейных с распределенными параметрами объектов управления с большой инерционностью. Тем не менее, регулирование параметров, характеризующих процесс термообработки обычно производится одномерными пропорционально-интегрально-дифференциальными (ПИД)-регуляторами, то есть линейными средствами управления без компенсации взаимного влияния регулируемых параметров.

Отсюда низкое качество управления и, как следствие, - увеличение доли брака в составе готовой продукции и неоправданные энергозатраты. Например, в цементной печи из-за большой погрешности регулирования, неточной и нестабильной компенсации взаимного влияния регулируемых параметров имеет место (20 -н 30) процентов потерь тепловой энергии и (14 ^ 21) процент брака. По этой же причине при прокалке цеолитосодержащих катализаторов (26 + 37) процентов сырья идет в непригодную к использованию по прямому назначению «мелочь» и (20 ■*■ 26) процентов составляют тепловые потери.

Анализ работ, посвященных автоматизации сложных процессов термообработки материалов в ряде отраслей промышленности, показывает, что потенциальные возможности многомерных ПИД- и нечетких регуляторов (НР) по снижению погрешности регулирования и компенсации взаимного влияния контуров регулирования в упомянутых системах управления и, на этой основе, повышение качества готовой продукции и уменьшение потерь тепловой энергии практически исчерпаны. По точности логическое управление, реализованное на НР, уступает ПИД- управлению процессами не только в нелинейных, но и в ли-

нейных многосвязных объектах управления. Поэтому возникла необходимость в разработке концепции, моделей, методов и алгоритмов логического управления указанными процессами в нефтехимии, производстве стройматериалов, взрывчатых веществ и др., позволяющих повысить качество управления процессами термообработки за счет воплощения опыта и знаний экспертов предметной области в корректные управляющие алгоритмы и программы.

Степень разработанности темы. Управление технологическим процессами (в том числе и термообработки) с помощью методов классической теории автоматического управления освещены в работах К. А. Пупкова, Н. Д. Епугова, Ю. М. Келима, С. Г. Емельянова, В. Ю. Харченко, В. А. Демченко, М. Г. Зотова, В. Ф. Комиссарчика, В. Б. Колмановского, В. Р. Носова, С. А. Горбаткова, Д. П. Кима, И. В. Мирошника, Д. В. Кнеллера, Р. Дорфа, Г. Бергера, Р. Lahti-nen, A. Leva, С. Сох, A. Ruano, К. Ang и др. Попытки скомпенсировать время чистого запаздывания в процессах термообработки с помощью предиктора Смита наталкиваются на трудности реализации динамического звена чистого запаздывания с необходимой точностью. Предложения ряда авторов моделировать такие звенья приближениями Паде первого или второго порядков (Ф. И. Хасмамедов, В. И. Гостев и др.) наряду с упрощением реализации снижают точность аппроксимации, что приводит к снижению качества регулирования.

Поэтому для управления процессами термообработки материалов стали использовать нечеткие регуляторы. Системы управления технологическими процессами на основе НР нашли должное отражение в работах Л. А. Заде, Э. Мам дан и, Цукамото, Ларсена, Сугено, С. Осовского, В. В. Круглова, А. В. Леоненкова, И. А. Мочалова, Н. П. Деменкова, Б. Г. Ильясова, В. И. Васильева, А. П. Веревкина, А. Г Лютова, Р. А. Мунасыпова, К. Ф. Тагировой, Н. Г. Ярушкиной, С. Д. Штовбы, А. А. Ускова и др. Однако, большая погрешность регулирования НР не позволяет с необходимой точностью компенсировать взаимное влияние контуров регулирования, что является одной из причин того, что использование НР в системах управления не привело к существенному снижению доли брака и энергозатрат при термообработке материалов.

В отличие от НР, в которых входные и выходные переменные интерпретируются совокупностью накладывающихся друг на друга нечетких термов с треугольной, трапецеидальной и т. д. формами функции принадлежности, в четких логических регуляторах (ЧЛР), в том числе и многомерных (МЧЛР), для этих целей используются термы с прямоугольной формой функции принадлежности без взаимного наложения на универсальной числовой оси. Поскольку эксперты предметной области при эксплуатации сложных установок термообработки регулируемые, регулирующие и задающие параметры мысленно заменяют совокупностью интервалов, внутри которых для них все реальные значения упомянутых параметров имеют одинаковый приоритет (в терминологии

нечеткой логики им соответствует функция принадлежности, равная единице), то МЧЛР ближе к человеческому мышлению и естественному языку. В силу этого они располагают большими возможностями для построения алгоритмов управления, адекватных реальному многосвязному технологическому процессу термообработки материалов. Поэтому целесообразность их использования в качестве регуляторов в системах управления указанными процессами, а также с учетом социальной и экономической значимости термообработки материалов для современного общества, становится очевидной.

Приведенные доводы, а также недостаточная изученность МЧЛР в составе систем управления многосвязными объектами, позволяют считать, что разработка управляющих систем процессами термообработки материалов на основе МЧЛР является актуальной научной проблемой, решение, которой позволит существенно повысить производительность, снизить расход энергоресурсов и повысить качество материалов, подвергаемых термообработке.

Цели и задачи. Повышение качества автоматизированного управления сложными промышленными технологическими установками термообработки на основе использования многомерных четких логических регуляторов и оценка эффективности разработанных управляющих систем.

Для достижения поставленной цели потребовалось сформулировать и решить следующие основные задачи:

1. Разработать концепцию управления процессами термообработки, относящимися к классу многосвязных, инерционных, нестационарных и нелинейных объектов с распределенными параметрами, обеспечивающую повышение точности логического управления технологическими параметрами (соответствует п. 3 паспорта специальности).

2. Построить модели: логического вывода в системах продукционных правил (ПП) МЧЛР, используемых для управления процессами в установках термообработки материалов как многосвязными объектами автоматизации, точность которых инвариантна к сложности антецедентов ПП; оптимального температурного профиля, а также имитационную модель установок термообработки материалов (соответствует п. 6 паспорта специальности).

3. Разработать методы автоматизированного логического управления процессами термообработки материалов на основе МЧЛР и формирования комбинации управляющих воздействий, обеспечивающей минимальное отклонение текущих значений взаимосвязанных параметров от их номинальных (соответствует п. 3 паспорта специальности).

4. Разработать алгоритмы: модельно-предикторного управления (МПУ) многосвязными технологическими процессами термообработки материалов с учетом их распределенности; логического управления процессами термообработки с адаптацией длительности технологических стадий многосвязного про-

цесса превращения сырья в готовый продукт к его химическому составу и другим параметрам {соответствует п. 15 паспорта специальности).

5. Построить многовариантную общую структуру автоматизированной системы управления установками термообработки материалов, основанную на концепции представления их регулируемых, регулирующих и задающих параметров совокупностью четких термов (соответствует п. 5 паспорта специальности).

6. Проверить адекватность разработанных моделей, точность алгоритмов и методик, а также оценить их технико-экономическую эффективность (соответствует п. 15 паспорта специальности).

Научная новизна

1. Новизна концепции управления процессами термообработки, относящимися к классу многосвязных, инерционных, нестационарных и нелинейных объектов с распределенными параметрами заключается в представлении регулируемых, регулирующих и задающих переменных совокупностью ненаклады-вающихся на универсальной числовой оси четких термов, являющихся по своей логической природе аргументами двузначной логики, количество и ширина которых определяется точностью регулирования, производительностью микропроцессора многомерного четкого логического регулятора и диапазоном изменения регулируемых параметров, что позволяет:

- свести логическое управление установками термообработки материалов к отработке системы продукционных правил, антецеденты которых представляют собой функции двузначной логики;

- расширить управляющие функции регулятора путем использования в антецедентах продукционных правил не только термов входных и выходных переменных, но и дискретных входных и выходных переменных объекта управления;

- построить стабильно функционирующий в широком диапазоне изменения параметров и с заданной точностью, определяемой шириной четких термов, компенсатор взаимного влияния регулируемых параметров многосвязного объекта.

2. Новизна предложенных моделей: логического, вывода в системах продукционных правил МЧЛР для управления технологическими установками термообработки материалов заключается в сведении антецедентов продукционных правил к функциям двузначной логики, что обеспечивает независимость точности регулирования от сложности структуры антецедентов продукций; оптимального температурного профиля заключается в аналитической интерпретации воздействия температуры и её динамики в режиме реального времени на эксплуатационные и качественные характеристики материалов, подвергаемых термообработке, что приводит к снижению доли брака в готовой

продукции и энергозатрат; имитационной модели процессов термообработки заключается в представлении математической модели, лежащей в её основе, последовательно соединенными элементарными звеньями, с моделью источника тепловой энергии в виде адиабатического диффузионного факела, что способствует повышению адекватности описания физических процессов.

3. Новизна методов: автоматизированного логического управления многосвязными процессами термообработки материалов на основе M4J1P заключается в компенсации взаимовлияния контуров регулирования, функцией, интерпретированной совокупностью четких термов; формирования комбинации управляющих воздействий, заключается в совмещении экспериментов на объекте термообработки материалов и его имитационной модели, что позволило определить их сочетание, обеспечивающее минимальное отклонение параметров технологического процесса от номинальных значений.

4. Новизна предложенных алгоритмов: управления процессами термообработки материалов заключается во введении предиктора с интерпретацией управляющих воздействий совокупностью четких термов, что позволило за счет упрощения процедуры логического вывода и дефаззификации повысить точность регулирования технологических параметров установок термообработки материалов и на этой основе повысить качество готовой продукции и снизить энергозатраты; логического управления термообработкой материалов заключается в адаптации длительности технологических стадий процесса превращения сырья в готовый продукт к химическому составу и другим параметрам материалов через их теплоемкость, позволяющего снизить долю брака в составе готовой продукции и потери тепловой энергии.

5. Новизна многовариантной общей структуры автоматизированной системы управления установками термообработки материалов заключается в возможности реализации МЧЛР в зависимости от требований объекта управления в четырех вариантах: на основе anytime- или steptime-алгоритмов, ситуационных подпрограмм, а также модельно-предикторного управления с интерпретацией управляющей функции совокупностью четких термов.

Теоретическая и практическая значимость работы

Теоретическая значимость работы заключается в следующем:

1. Предложена концепция логического управления многосвязными инерционными, нестационарными, нелинейными с распределенными параметрами объектами термообработки материалов, основанная на интерпретации регулируемых, регулирующих и задающих переменных совокупностью ненаклады-вающихся на универсальной числовой оси четких термов, являющихся по своей логической природе аргументами двузначной логики, что позволило управление установками термообработки материалов свести к отработке системы про-. Аукционных правил с антецедентами в виде функций двузначной логики. При-

чем количество и ширина термов определяются точностью регулирования, производительностью микропроцессора многомерного четкого логического регулятора и диапазоном изменения регулируемых параметров.

2. Разработаны модели: логического вывода, точность которых инвариантна к сложности структуры антецедентов продукционных правил МЧЛР; оптимального температурного профиля установок термообработки с аналитической интерпретацией воздействия температуры и её динамики в режиме реального времени на эксплуатационные и качественные характеристики материала, подвергаемого термообработке; имитационная модель установок термообработки на основе математической модели с последовательно соединенными элементарными звеньями с моделью источника тепловой энергии в виде адиабатического диффузионного факела, что способствует повышению адекватности описания физических процессов.

3. Разработаны методы: автоматизированного логического управления параметрами установок термообработки материалов с учетом взаимовлияния контуров регулирования, основанный на интерпретации компенсационной функции совокупностью четких термов; формирования комбинации управляющих воздействий, заключающийся в совмещении экспериментов на объекте термообработки материалов и его имитационной модели, что позволило определить их сочетание, обеспечивающее минимальное отклонение параметров технологического процесса от номинальных значений.

4. Построены алгоритмы: управления процессами термообработки материалов на основе предиктора с интерпретацией управляющих воздействий совокупностью четких термов; логического управления термообработкой материалов с адаптации длительности технологических стадий процесса превращения сырья в готовый продукт к химическому составу и другим параметрам материалов через их теплоемкость.

5. Общая многовариантная структура автоматизированной системы управления установками термообработки материалов заключается в возможности реализации МЧЛР в зависимости от требований объекта управления в четырех вариантах: на основе anytime- или steptime-алгоритмов, ситуационных подпрограмм, а также модельно-предикторного управления с интерпретацией управляющей функции совокупностью четких термов.

Практическая значимость работы определяется следующими положениями:

1. Система управления многосвязными технологическими установками термообработки материалов, реализованная на МЧЛР, позволила повысить точность регулирования температуры в автоклаве для тепловлажностной обработки шлакоблоков с (17 + 20) до (7 10)°С и упростить процедуру построения компенсатора взаимного влияния регулируемых параметров.

2. Использование четких термов в составе модельно-предикторного управления позволило расширить горизонт предсказания изменения направления и величины регулируемых параметров, что позволило на (5 ■*■ 6) процентов повысить экономическую эффективность процесса крекинга нефтепродуктов.

3. Применение разработанного МЧЛР на основе ситуационных подпрограмм для управления процессами тепловлажностной обработки шлакоблоков в автоклаве позволяет снизить долю брака на (7 + 8) процентов и уменьшить энергозатраты на (13 -¡-14) процентов.

4. Разработанные алгоритмы и программная реализация многомерных четких логических регуляторов внедрены в: процесс прокалки цеолитосодер-жащих катализаторов крекинга нефтепродуктов Ишимбайского завода катализаторов (акт о внедрении от 10 декабря 2012 года); 5САОА-систему управления автоклавом для термообработки шлакоблоков фирмы «Спецстройматериалы» в г. Кумертау (акт о внедрении от 11 декабря 2012 года).

Кроме того, результаты диссертационной работы, внедрены в учебный процесс: филиала Уфимского государственного нефтяного технического университета (УГНТУ) в г. Стерлитамаке (дисциплины направления 220700 «Автоматизация технологических процессов и производств»); филиала Оренбургского государственного университета в г. Кумертау (дисциплины направления 270106 «Производство строительных материалов, изделий и конструкций»).

Методология и методы исследования. Основные положения диссертации основаны на методологии логического (нечеткого и четкого), а также модельно-предикторного управления. В ходе выполнения диссертационной работы использовалась теория интеллектуальных систем управления на основе многомерных нечетких логических регуляторов, автоматического регулирования, ситуационного управления, нейронных сетей с обратной связью, МЧЛР, методы математического и имитационного моделирования, а также теория и пакеты БСАБА-систем.

Положения, выносимые на защиту

1. Концепция управления сложными многосвязными, инерционными, нестационарными и нелинейными процессами в технологических установках термообработки материалов на основе МЧЛР с компенсацией взаимного влияния контуров, состоящая из семи положений и основанная на интерпретации его регулируемых, регулирующих и задающих переменных совокупностью не-накладывающихся на универсальной числовой оси четких термов, являющихся по своей логической природе аргументами двузначной логики, что позволило свести логическое управление к отработке системы продукционных правил с антецедентами в виде функций двузначной логики, расширить область применения и повысить точность регулирования, вследствие чего улучшилось качество готовой продукции и снизились энергозатраты. При этом количество и

ширина термов определяются точностью регулирования, производительностью микропроцессора M4J1P и диапазоном изменения регулируемых параметров.

2. Модели: логического вывода, обеспечивающие инвариантность точности регулирования к сложности структуры антецедентов продукционных правил МЧЛР, что приводит к повышению качества готовой продукции и снижению энергозатрат; оптимального температурного профиля установок термообработки с аналитической интерпретацией воздействия температуры и её динамики в режиме реального времени на эксплуатационные и качественные характеристики материала, подвергаемого термообработке; имитационная модель установок термообработки на основе математической модели с последовательно соединенными элементарными звеньями с моделью источника тепловой энергии в виде адиабатического диффузионного факела, что способствует повышению адекватности описания физических процессов.

3. Методы: автоматизированного логического управления сложными многосвязными процессами термообработки материалов с компенсацией влияния контуров регулирования, основанный на интерпретации компенсирующей функции совокупностью четких термов; формирования комбинации управляющих воздействий, заключающийся в совмещении экспериментов на объекте термообработки материалов и его имитационной модели, что позволило определить их сочетание, обеспечивающее минимальное отклонение параметров технологического процесса от номинальных значений.

4. Алгоритмы управления процессом термообработки материалов на основе предиктора с интерпретацией управляющих функций совокупностью четких термов и логического управления многосвязными объектами термообработки материалов с косвенной адаптацией длительности технологических стадий процесса превращения сырья в готовый продукт к химическому составу и другим параметрам материалов через их теплоемкость.

5. Общая многовариантная структура автоматизированной системы управления установками термообработки материалов, позволяющая реализовать МЧЛР в зависимости от требований объекта управления в четырех вариантах: на основе anytime- или steptime-алгоритмов, ситуационных подпрограмм, а также модельно-предик-горного управления с интерпретацией управляющей функции совокупностью четких термов.

6. Результаты внедрения и исследования эффективности моделей, методов и алгоритмов, реализованных на МЧЛР, в системы управления промышленными технологическими многосвязными установками термообработки материалов.

Степень достоверности и апробация работы. Достоверность основных положений диссертационной работы подтверждается сравнением результатов экспериментов и тестирования разработанных моделей, алгоритмов и программ

с известными аналогичными решениями. Результаты диссертационной работы регулярно докладывались и обсуждались на конференциях, из которых наиболее значимыми являются: Всероссийская научно-техническая конференция «Большая нефть: реалии, проблемы, перспективы» (Россия, Татарстан, Альметьевск, 2002); Научно-практическая конференция «Нефтепереработка и нефтехимия») (Уфа, 2003, 2005 гг.); VIII - XIV Международные конференции «Компьютерные науки и информационные технологии» (2006-2012 гг.); VII, IX, X международные симпозиумы «Интеллектуальные системы» (2006, 2010, 2012 гг.); IV Международная научно-практическая конференция «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте» (Коломна, 2007); Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы управления и автоматизации технологических процессов и производств» (Уфа, 2010); Всероссийская научно-практическая конференция «Автоматизация и управление технологическими и производственными процессами» (Уфа, 2011); I и И Международные конференции «Информационные технологии и системы» (Челябинск, 2012, 2013); V международная научно-техническая конференция «Инфо-коммуникационные технологии в науке, производстве и образовании» (Кисловодск, 2012); XVII Байкальская Всероссийская конференция «Информационные и математические технологии в науке и управлении» (Иркутск-Байкал, 2012).

Связь исследований с научными программами. Исследования в данном направлении выполнялись в период с 1998 по 2001 гг. на кафедре технической кибернетики и с 2010 по 2013 гг. на кафедре вычислительной техники и защиты информации Уфимского государственного авиационного технического университета в рамках следующих программ: Государственной научно-технической программы Правительства Республики Башкортостан по теме НИР «Исследование и разработка систем контроля, диагностики и управления сложными техническими объектами и их внедрение на предприятиях машиностроения и нефтедобычи Республики Башкортостан» в 2006-2007 гг.; Государственной научно-технической программы Правительства Республики Башкортостан по теме НИР «Инновационные информационные и телекоммуникационные технологии, системы контроля и управления сложными техническими объектами на предприятиях РБ» в 2011-2012 гг.; Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» по теме НИР «Разработка методологических и теоретических основ проектирования и исследования интеллектуальных самоорганизующихся систем контроля и управления сложными динамическими объектами различной физической природы в условиях неопределенности, риска и развития критических ситуаций» в 2009-2013 гг.; грант РФФИ на тему «Исследование и проектирование интеллектуальных систем управления сложными техническими и технологическими объектами на основе гибридных технологий» в 2011-2013 гг.

Публикации. Основные результаты диссертационной работы отражены в 153 работах, все по теме диссертации, в том числе в 17 статьях, опубликованных в рецензируемых научных журналах, входящих в перечень ВАК, 2 монографиях, 5 патентах на изобретение, 17 свидетельствах об официальной регистрации программ для ЭВМ и в 3 учебных пособиях, используемых в учебном процессе студентов УГАТУ.

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 363 наименований, изложенных на 367 страницах машинописного текста, содержит 152 рисунка и 12 таблиц. Объем приложения составляет 20 страниц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность решаемой проблемы, сформулированы цель и задачи исследования, раскрыты научная новизна работы и её практическая значимость, приведены результаты апробации и реализации.

Первая глава посвящена анализу современного состояния в области автоматизированного управления промышленными ТУТМ. Установлено, что они характеризуются цикличностью, распределенностью параметров, многосвязно-стью, нестационарностью, нелинейностью и обладают большой инерционностью, из-за чего ПИД- и нечеткие регуляторы функционируют нестабильно и с большой погрешностью регулирования.

Анализ процесса логического вывода в нечетких регуляторах показал, что основным источником погрешностей является процедура дефаззификации. Из анализа результатов исследований А. Леоненкова и др. следует, что разброс результатов дефаззификации одного и того же параметра разными методами дефаззификации составляет 125 процентов. Обзор моделей, используемых для интерпретации процессов термообработки материалов, показал, что для этих целей наиболее приемлемыми являются модели в виде соответствующей системы продукционных правил, в которых регулируемые, регулирующие и задающие параметры представлены совокупностью четких термов.

Из рассмотрения требований к современным автоматизированным системам управления ТУТМ установлено, что они строятся в виде открытой иерархическиой БСАОА-системы с механизмом жесткого реального времени. Рассмотрены существующие коммерческие автоматизированные системы управления термообработкой материалов. Установлено, что они не располагают действенными средствами для повышения качества управления за счет использования информации и профессионального опыта экспертов предметной области. Хотя установки термообработки являются существенно нелинейными, нестационарными, инерционными и многосвязными объектами с распределенными парамертами, управление их технологическими параметрами

осуществляется одномерными ПИД- и нечеткими регуляторами без компенсации взаимного влияния контуров регулирования.

Таким образом, нерешенность отмеченных проблем вызывает серьезные затруднения при разработке и эксплуатации автоматизированных систем управления процессами ТУТМ, которые возникли, главным образом, из-за некорректного использования линейных средств автоматизации (одномерных ПИД -регуляторов без компенсации взаимного влияния регулируемых параметров) для управления нелинейными, нестационарными, инерционными и многосвязными объектами с распределенными параметрами.

Во второй главе изложена концепция из семи положений и модели построения систем управления процессами в установках для термообработки материалов с представлением их как класса многосвязных, нестационарных, нелинейных, инерционных объектов управления с распределенными параметрами на основе МЧЛР:

1. Управление процессами термообработки материалов, относящихся к классу многосвязных, нестационарных, нелинейных и инерционных объектов управления с распределенными параметрами, реализовать на основе многомерных четких логических регуляторов.

2. Текущее и заданное значения регулируемой величины многосвязного объекта сравнивать один раз: только в условной части (антецеденте) продукционных правил блока логического вывода путем анализа термов соответствующих логических переменных, поскольку отдельно взятый антецедент представляет собой элементарное сравнивающее устройство, а совокупность антецедентов системы продукционных правил, с данной точки зрения, является процедурно-распределенным сравнивающим устройством.

3. В любой момент времени система продукционных правил с четкими термами, относящаяся к конкретной регулируемой величине, содержит одно и только одно правило, антецедент которого имеет истинное значение.

4. В каждом цикле сканирования обрабатывать не всю систему продукционных правил, а только её фрагмент, находящийся выше продукционного правила, условная часть которого истинна в данный момент времени.

5. В начало системы продукционных правил блока логического вывода размещать правила, условная часть которых чаще становится равной логической единице (в дальнейшем частота срабатывания продукционного правила).

6. Совместить отработку продукций, антецедент которых представлен одним четким термом (далее такие правила называются простейшими), с процедурой генерации этого терма при фаззификации.

7. Компенсацию взаимного влияния контуров регулирования МЧЛР производить с помощью компенсационной системы продукционных правил.

Для процессов в многосвязных объектах термообработки материалов составлена классификация логических регуляторов (ЛР) как класса средств автоматизации многосвязных нелинейных объектов управления, не поддающихся описанию в виде адекватных математических моделей (рисунок 1). К числу таких объектов относятся ТУТМ, так как информация для оптимального управления ими существует в виде эксклюзивного опыта и уникальных знаний экспертов предметной области. Дана краткая характеристика всех типов ЛР.

Рисунок 1 - Классификация способов построения логических регуляторов

В зависимости от термов, используемых для интерпретации входных и выходных переменных регуляторов, различают нечеткие (НЛР) и четкие (ЧЛР) ЛР. В нечетких ЛР переменные изображаются совокупностью нечетких (перекрывающихся) термов, а в четких ЛР - совокупностью неперекрывающихся четких термов с прямоугольной формой функции принадлежности.

Из-за наложения друг на друга смежных нечетких термов и под предлогом нечеткого восприятия человеком реального мира в такую интерпретацию неоправданно внесена избыточная неопределенность. Это подтверждается типовой интерпретацией непрерывного параметра р совокупностью п нечетких термов (7"i„ изображенной на рисунке 2. Их расположение на универсаль-

ной числовой оси порождает следующие неопределенности: на отрезке (0-pj четкие значения параметра р задаются термом Г,н в виде конкретного значения функции принадлежности; на отрезках (р, - рг) и (р2 - рз) четкие значения параметра р в зависимости от значения функции принадлежности и используемой нечеткой логической операции (min или гпах) задаются термами TiH или 7'2„; четкое значение параметра р в точке р2 интерпретируется одновременно терма-

ми Г,„ и Т2я с одинаковым значением функции принадлежности, что требует указания какой из этих термов является приоритетным.

Недостаток приведенной интерпретации заключается в излишнем количестве неопределенностей, которые не способствуют повышению наглядности и адекватности описания сложных технологических процессов. Кроме того, используемый в данном случае один из основных атрибутов нечеткой логики -функция принадлежности, не применяется экспертами предметной области при описании алгоритмов управления.

Рисунок 2 - Интерпретация параметра р совокупностью п нечетких термов с треугольной формой функции принадлежности

Для устранения указанных недостатков типового НР (ТНР) предложено его входные и выходные переменные интерпретировать совокупностью неперекрывающихся четких термов Т1ч (рисунок 3), в результате чего остается только одна из перечисленных выше неопределенностей - неопределенность внутри отрезка на универсальной числовой оси, покрываемого каждым четким термом. Вследствие этого НР трансформируется в четкий логический регулятор (ЧЛР), а термы Ти имеющие прямоугольную форму функции принадлежности (внутри каждого четкого терма ц(р)=1), по своей логической природе превращаются в аргументы двузначной логики.

Аналитически базовое терм-множество, изображенное на рисунке 3, при ширине термов, равной /, можно представить следующим выражением:

Т(р) ={Т,(0 <р <0, Т2(1<р < 21), Т3(21<р < 31)..........(1)

Т,((1-1)1 <р<И), Т„((п-1)1 <р<п1), или в целях большей компактности:

Т(р)='£т1{Ц-\)1<р<П). (2)

Ы

Снижение/повышение (огрубление) погрешности регулирования предлагается производить уменьшением/увеличением в к раз, ширины четких термов, интерпретирующих входные и выходные переменные МЧЛР на основе выражений (3) и (4) соответственно:

Тл (р)=£ы1-№ <р<Пк); (3)

и

Гу/р) = Щ/0-^Ук*Р<%)- (4)

Знак суммы в выражениях (2), (3), (4) означает совокупность термов.

Показано, что использование в логических регуляторах четких термов позволяет использовать алуйте-алгоритм для повышения эффективности обработки информации в программах, реализующих фаззификатор, систему регулирующих продукционных правил и их антецеденты со сложной структурой.

Приведены результаты исследований МЧЛР со Б1ерйте-алгоритмом фаз-зификации (ЧЛРБТ). Отмечены их достоинства (сокращение числа операций сравнения, отсутствие в алгоритме программных счётчиков и блока модификации) и недостатки (сложность разработки, отсутствие регулярной структуры).

и(р)\

Т1ч Т2ч Т3ч т 1 пч

0<р<р, Р1<Р<Р? Р:<Р<Рз ... р,»,<р<р„ р

Р1 Р2 РЗ Р„.1 Р,

Рисунок 3 — Типовое размещение четких термов на числовой оси

Единая логическая природа четких термов, а также дискретных входных и выходных переменных объектов управления позволили модель логического вывода в системах управления процессами ТУТМ на основе МЧЛР свести к определению значения соответствующей функции двузначной логики. Отсюда следует, что точность управления в МЧЛР инвариантна к сложности структуры антецедентов продукционных правил, используемых в этих регуляторах. Таким свойством обладают продукции с четкими термами следующего вида: ПРАВИЛО<#>: ЕСЛИ Р!=РпглР2 =Р22глР3 =р^рг

=Р13гЛ>2=Р21^Р3=Р33,ТО 2,=2,„ (5)

где Рц, Рп, Р21, Р22, Р3/, Р33 - четкие термы регулирующих параметров Р,, Р2 и Р3 соответственно; 2,, - четкий терм регулируемого параметра 2,. Иллюстрация логического вывода по продукционному правилу (5) приведена на рисунке 4.

В модели на рисунке 4 независимо от количества аргументов и сложности структуры антецедента продукционных правил результатом логического вывода является один (единственный) терм выходной переменной регулятора, ширина которого определяет его точность. Качественно установлено, что пределом уменьшения этой ширины, а значит и повышения точности регулирования, является лишь разрешающая способность элементной базы, на которой реализован регулятор, и инерционность объекта управления.

ЕСЛИ Р,=Р,,пР2=Р22п,Р3=Р31иР,=----р!3глр2^р21ирз=рзз,т0 г,=гц

то

ф,)

\

" 0,5

О I =1

Рисунок 4 - Модель логического вывода для продукционных правил МЧЛР со сложной структурой антецедентов На основе МЧЛР предложена модель управления процессами ТУТМ как многосвязными, нестационарными и нелинейными объектами автоматизации с распределенными параметрами, укрупненная схема которой представлена на рисунке 5. Наиболее часто в ней используются следующие виды продукций:

ПРАВИЛО <#>:ЕСЛИ Р=Т„ ТО (6)

ПРАВИЛО <#>:ЕСЛИ/>= 7Г„ ТО 7=27; (7)

ПРАВИЛО <#>:ЕСЛИ Р^К,иК2иК3иК,и... иК„ ТО (8)

где Р={Т,, Т2, Т3,..., Т„ ..., Тп} и 2= {2,, 22, 23,..„ 2Р ..., ZJ соответственно входная и выходная переменные одного из контуров МЧЛР, представленных совокупностью четких термов Т, и 2{ пит- количество термов, идентифицирующих переменные Риг соответственно; К, - К, - * элементарных конъюнкций антецедента продукционного правила (8); V - модификатор, увеличивающий (3) или уменьшающий (4) ширину четкого терма 7", в к раз.

ЕСЛИ Р-\г, \TOZ-Z,

"Т"

СПП7

Сканирование переменных объекта управления СПОУ)

Система продукционных правил 1 (СПП1)

СЛП„

СПОУ*

Рисунок 5 - Укрупненная структурная схема и-мерного ЧЛР Конъюнкции К, + К, имеют следующую структуру:

(9)

где 7;, 2.}, Хг и Уя - векторы литералов входных и выходных переменных МЧЛР с размерностью / и у и дискретных входных и выходных переменных объекта управления с размерностью rиg соответственно.

Для управления тепловыми процессами в печи для прокалки катализаторов крекинга в режимах, соответствующих технологическому регламенту, по-

. строен температурный профиль печи в координатах: «Температура - рабочая длина печи»; «Температура - время»; «Время - рабочая длина печи - температура» (рисунок 6). Зоны регулирования в температурных профилях печи выделены тремя характерными точками: Тк\ (550°С), 7к2(803°С) и (637°С).

Для модельно-предикторного управления печью прокалки катализаторов крекинга разработана математическая модель. Её структурная схема представлена на рисунке 7. Входными элементами для массопереноса газовой фазы являются горелка топки (и/) и точка ввода воздуха на разбавление (иб).

Приток тепла в систему осуществляется за счет горения (д/,) в топке. Далее оно последовательно передается между звеньями (дяу), накапливаясь в тепловых емкостях стенок (с,„) и газовых составляющих (сш). Для учета теплопо-терь рассмотрены потоки рассеяния тепла в окружающую среду от наружных стенок каждого звена (ди). Масса газовой составляющей (та) пересчитывается с учетом изменения ее температуры в каждом звене. В процессы тепло- и массопереноса звеньев и—иМ1 включается сыпучий компонент - прокаливаемое сырье, представленное стеками массы (тк) и теплоемкости (с*,). Моделирование динамики перемещения сыпучего компонента по стекам обусловлено его практически постоянной скоростью движения по печи.

................. Температуре"

? ...л......прокалки

•1........... 1..............V........

мин

Рисунок 6 - Оптимальный температурный профиль печи прокалки катализатора крекинга в координатах «Время - рабочая длина печи - температура» В предложенной модели взаимодействие перемещающихся (газы и сыпучий продукт) и неподвижных (стенка печи, окружающая среда) компонентов системы, большинство из которых имеет изменяющуюся в пространстве и во времени температуру, предложено рассматривать в виде цепи из N элементов. С учетом оптимального соотношения между вычислительной емкостью и погрешностью представления процесса число элементов составило N=40. Тепло-

вое состояние каждого элемента описывается набором параметров температуры и массы для газа, конструкционной составляющей (стенки печи) и сыпучего компонента - прокаливаемого продукта.

Топливные газ

I

4-1

(]я2-3

Воздух разбавлфие

Прокаливаемое сырье

Рисунок 7 - Структурная схема математической модели тепло- и массопереноса по длине печи прокалки катализаторов крекинга

Для проверки адекватности модели произведено сравнение реакции реального объекта и модели на ступенчатое изменение расхода воздуха на горение с 2000 м3/ч до 1600 м3/ч при изначальном равновесном состоянии модели и объекта (рисунок 8). Среднеквадратичное отклонение моделируемой температуры от экспериментальной составило (3 -ъ 4) процента, что свидетельствует о приемлемом уровне адекватности предложенных моделей реальной печи прокалки катализаторов крекинга.

Рисунок 8 — Реакция температуры холодного торца печи на ступенчатое изменение расхода воздуха на горение Разработана модель предикторного управления вращающейся печью прокалки катализаторов крекинга с интерпретацией управляющего параметра пятью термами с указанием их границ на универсальной числовой оси. Результаты функционирования МПУ с четкими термами представлены на рисунке 9.

Для сравнения качества управления по двухкритериальной оптимизации с управлением на основе четкого логического регулятора произведена оценка среднеквадратичного отклонения температуры в каждой из контрольных точек печи при моделировании с применением в этих вариантах алгоритма МПУ. Результаты сведены в таблицу 1, из которой следует, что применение для интерпретации зон регулирования совокупности четких термов снижает среднеквадратичное отклонение температурного профиля в среднем на 32 процента по сравнению с адаптацией приоритетов при помощи бинарного разбиения. По результатам данного модельного эксперимента четкий логический регулятор позволил в (5 - 6) раз снизить отклонение температурного профиля печи по сравнению с двухкритериальной оптимизацией по жестко заданной функции.

Для оценки качества функционирования предлагаемой системы управления произведено моделирование следующих систем управления: существующей с ПИД-регулятором температуры холодного торца; МПУ с двухкритериальной минимизацией по отклонению воздействий (МПУ1); МПУ с интерпретацией регулирующей функции совокупностью четких термов (МПУ2). Анализ кривых, представленных на рисунке 9, показывает, что по сравнению с МПУ1 модель МПУ2 является менее инерционной. Из таблицы 2 следует, что среднеквадратичная ошибка управления в режиме МПУ2 ниже по сравнению с МПУ 1

Рисунок 9 - Результаты моделирования температуры прокаливаемого слоя в контрольных точках печи при ступенчатом возмущающем воздействии

Также произведена оценка экономических потерь целевого процесса крекинга в результате отклонения температурных показателей от номинальных. Учтены: упущенная прибыль от отклонения состава продуктов крекинга, увеличение затрат на замещение отравляемого коксом катализатора, рост затрат на замещение уноса мелочи вследствие снижения стойкости к истиранию, повы-

шение себестоимости в результате повышения выхода мелочи в процессе прокалки. Стоимость перечисленных потерь на одну тонну готовой продукции установки крекинга равна (17 + 18) процентов от общей прибыли при ПИД-регулировании и (0,05 0,06) процента в случае МПУ (таблица 2), что свидетельствует о высокой эффективности МПУ вращающейся печью прокалки катализаторов крекинга с интерпретацией зоны регулирования четкими термами.

Таблица 1 - Среднеквадратичное отклонение температуры в контрольных точках Ткь Тк2 и Тк3 печи при трех вариантах минимизирующей функции

Варианты минимизирующей функции Тк, ТЮ Гкз

Двухкритериальная оптимизация с жестко заданной функцией, °С 674,2 176,6 38,6

Двухкритериальная оптимизация с бинарной адаптацией зоны регулирования, °С 163,2 105,8 26,4

Двухкритериальная оптимизация на основе совокупности четких термов, °С 121,6 86,3 13,7

Особенность предложенной трехуровневой автоматизированной системы управления термообработкой материалов (АСУТМ) заключается в реализации среднего и верхнего уровней в четырех вариантах M4J1P: с использованием anytime- и steptime-алгоритмов, на основе ситуационных подпрограмм или в виде модельно-предикторного управления с интерпретацией зоны регулирования совокупностью четких термов. Нижний (полевой) имеет типовую структуру.

Таблица 2 — Сводные результаты тестирования управляющих систем

ПИД-регулятор МПУ 1 МПУ2

Зона 1 Зона 2 Зона 3 Зона 1 Зона 2 Зона 3 Зона 1 Зона 2 Зона 3

Среднеквадратичное отклонение, °С 17,85 16,68 15,92 10,61 11,32 11,43 9,34 9,73 10,91

Отклонение температуры, % -4.9 -3.5 0.12 -0.056 0.056 0.11 0.072 -0.019 0.11

Влияние температуры на прибыль, % -16.9 -0.28 -0.045 -0.028 -0.032 -0.009 -0.032 -0.016 -0.008

Общие потери, % 17,2 0,069 0,056

Третья глава посвящена разработке методов и методик логического управления процессами термообработки материалов на основе МЧЛР. На примере логического управления изотермической выдержкой при постоянном давлении в автоклаве изложен метод, в котором дня снижения расхода энергии и доли брака в составе шлакоблоков стабилизация температуры на уровне (190±3)°С при тепловлажностной обработке осуществляется шестимерным четким регулятором с компенсацией взаимного влияния контуров регулирования

посредством дополнительной системы продукционных правил. С этой целью регулируемые параметры Т5 + Т9 представлены следующими терм-множествами:

ВД) = Z F* ■ ((' -1) ■ 4 < F, < /• 4),

где Fj, Fy, — четкие термы параметров Т5 + Тд.

Структура терм-множеств для компенсирующих функций контуров регулятора аналогична системе (10).

Система продукций для контура T5(FS) имеет следующий вид:

Если T}=TSHvT52,y...vTMtvTsv., moF5=0;

Если Т5=Тц., mo F5=FSivT5kl;

(Н)

Если T3=TS8-, то FS=F¡8 vT5k8;

Если Т5=Т59-, то Fi=Fi9\T5k9, где Т5к, - Tik9 - четкие термы компенсирующих функций контуров регулятора. Продукционные правила для остальных контуров регулятора аналогичны (11).

Разработан метод определения комбинации управляющих воздействий на процесс термообработки материалов, обеспечивающий минимальное отклонение техпроцесса от номинального, позволивший на имитационной модели печи прокалки цеолитосодержащих катализаторов крекинга установить, что комбинация управляющих воздействий: «Расход топливного газа», «Расход воздуха на разбавление» и «Температура сырья» стабилизирует параметры температурного профиля печи с минимальной погрешностью. Расчетное среднеквадратичное отклонение температурного профиля при изменении влажности сырья в пределах (5 - 25) процентов составляет 0,3°С, что значительно ниже, чем при использовании-других возможных комбинаций управляющих воздействий.

Приведена методика выбора нейронной сети (НС) для системы МПУ печью прокалки катализаторов крекинга, обеспечивающая минимальное отклонение текущего режима прокалки от номинального температурного профиля печи. Установлено, что нейродинамическая структура типа NARX (Nonlinear autoregressive with exogenous inputs model) наиболее полно отвечает указанным требованиям в составе алгоритма МПУ печью прокалки катализаторов крекинга (рисунок 10).

Выходной слои

ln(u(l»

ln(u(2»

Out(y(l))

ln(u(B))

Рисунок 10 - Нейросетевая динамическая модель типа MARX

Входной сигнал (очередной трехмерный элемент управляющего вектора) обрабатывается входным слоем. Динамические свойства НС определяются линиями единичных задержек (Tapped Delay Line) на входе рекуррентной НС (7Ш,„) и в петле обратной связи (TDLß). Обучение и адаптация НС производится методом обратного распространения и подстройкой весовых коэффициентов между элементами: TDL„, и входным слоем (IW(a)bc (а - номер элемента TDL, b - номер входа, с - номер нейрона входного слоя); входного и выходного слоев LWd/ (d, е - номера слоев, / g - номера нейронов во входном и выходном слоях соответственно); TDLß и входным слоем (LWdjc(А),у, (А - номер выхода НС, / -номер элемента TDLß,j- номер нейрона входного слоя).

Таблица 3 - Поиск оптимальной структуры НС N ARX

Мтош 2 10 20 10 20 50 20 40 60 80 20 40 60 80

Ntdi.fi) 2 2 2 10 10 10 20 20 20 20 30 30 30 30

Число эпох обучения 4 6 9 17 25 5 8 10 22 36 5 12 26 50

Ошибка при обучении, °С 123,6 84,9 56,8 1,63 0,53 0,08 0,16 0,11 0,09 0,07 0,05 0,03 0,01 0,01

Ошибка при моделирован ии, °С 228 153 124 38,7 25 27 13,9 8,63 17,8 12,7 2,13 0,67 1,19 5,69

Данная НС получена из фокусированной НС. Структура динамической составляющей имеет два настраиваемых параметра: длина линий задержки на входе (Ыгтш) и длина линий задержки в петле обратной связи {ЫТ01РВ). Подбор данных параметров осуществлен серией опытов, результаты которых представлены в таблице 3. Оптимальный вариант данной НС содержит 40 и 30 элементов во входных линиях и в цепи обратной связи соответственно.

Разработана автоматизированная методика синтеза минимизированных логических структур антецедентов продукционных правил МЧЛР на основе по-следовательностных уравнений и алгоритма Квайна-Мак-Класки, позволившая в (3 4) раза сократить сроки разработки системы продукций.

В четвертой главе приведено описание алгоритмов автоматизированного управления процессами термообработки материалов на основе МЧЛР. Построены апуН'те-алгоритмы, повышающие эффективность отработки информации в МЧЛР. Получены аналитические выражения для количественной оценки снижения с помощью апуйте-алгоритма продолжительности отработки системы продукционных правил (СПП):

ДТ,0=(т-1)1у\ АГ'° ' тф = 0,5(1 т (12)

АТоя=(0.9т-ЩАТ° т„ф = 0,45- - 0,5—; т (13)

АТо,8=(0,8т-1)1у; Т„ф - = 0,4 -0,5—; т (14)

АТо.7=(0,7т-1)1у; АГ°-7 Тта, = 0,35 -0,5—, т (15)

где т - число продукций в СПП; /,, - продолжительность отработки антецедента одной СПП; Ттф - продолжительность отработки системы СПП в типовом фаз-зификаторе; (АТщ, АТ09, АТ0Л, ЛТ0 7) - снижение продолжительности сканирования одной СПП в случае снижения количества отрабатываемых правил на (10, 20 и 30) процентов соответственно. Из рисунка 11 следует, что апуЦ'те-алгоритм снижает длительность цикла фаззификации на (30 + 40) процентов.

Построен алгоритм функционирования многомерного четкого логического регулятора температуры для управления ТУТМ, в котором для снижения погрешности управления и повышения эффективности обработки информации продукционное правило, соответствующее четкому терму с текущим единичным логическим значением, отрабатывается в ситуационной подпрограмме.

На рисунке 12 представлена логическая схема алгоритма функционирования 6-мерного ЧЛР, состоящая из 6 фаззификаторов, блока сканирования дискретных входных и выходных переменных объекта управления; ситуационных подпрограмм ((Д, — СПП,) н- (Д6 СПП6)).

Фаззификатор второго контура Т6 —» Р6

Фаззификатор шестого контура Тю —► Ию

Сканирование дискретных входных и _выходных переменных объекта

1 Дз^СПП, ]

| Д6^СПП6 ]

Дш~»СПП|о I (Окончание)

-Ряд1 —Ряд2 •

-РядЗ ■

Ряд 1 - Ряд 2 - Ряд 3 - Ряд 4-^.

т т т т

1 тф тф тф тф

Рисунок 11 - Влияние апуите-алгоритма на длительность процедуры фаззификации

Фаззификатор первого контура Т5 —► р5

АТ/Т тф °'5

0,4

Рисунок 12 —Логическая схема алгоритма функционирования 6-мерного четкого логического регулятора

Фаззификатор каждого из контуров включает в себя: операторы условного перехода ((Т(1_6),=1) - (Т(1.6)9=1)); ((До-вл = Т(1-б>|) - (Д(1-б)9 = Т(,_6)9)) - регистры обращения к ситуационным подпрограммам; АЛ(1_6)ф - оператор отработки аварийных ситуаций.

Без утраты общности рассуждений и для определенности принято входные и выходные переменные МЧЛР идентифицировать девятью четкими термами. В большинстве практических случаев увеличение числа термов не приводит к существенному повышению качества логического управления.

На примере автоклава разработаны алгоритмы равномерного повышения и снижения температуры и давления в установках термообработки с автоматической адаптацией их длительности к химическому составу и другим параметрам сырья шлакоблоков. Предложен алгоритм МПУ с реализацией в системе управления печью прокалки катализаторов крекинга, позволивший снизить рассогласование между текущим и номинальным температурным профилем печи, что способствует повышению качества готовой продукции и снижению энергозатрат.

В пятой главе представлены результаты внедрения исследований систем управления процессами термообработки материалов. Изложена методика автоматизированного построения МЧЛР для установок термообработки материалов.

у ~ ' - ■ г

1 тшяш ¡ШЩЗ? ЙЙИнВ! ■

1 1

I ; ■ ■я Я ш :

Рисунок 13 - Мнемосхема автоматизированной системы управления промышленным автоклавом

Для снижения времени отклика регулятора предложено продукционные правила отрабатывать в ситуационных подпрограммах, адрес начала которых определяется при фаззификации входных переменных регулятора по четкому терму, значение которого в текущий момент времени равно логической единице. Причем, в антецедентах продукционных правил используются не только термы входных, но и выходных переменных, а также дискретные входные и выходные переменные объектов управления.

Внедрение многомерного логического регулятора с четкими термами для регулирования температуры в шести температурных зонах цементной печи с компенсацией взаимного влияния регулируемых параметров позволило повысить точность поддержания температуры в зоне кальцинирования с ±30 до ±5°С, что привело к снижению расхода топливного г аза на 40 м3/час.

Представлены результаты внедрения автоматизированной системы управления промышленным автоклавом, реализованной в среде Trace Mode 6. Разработан главный экран, предоставляющий пользователю необходимую информацию для изменения параметров технологического процесса (рисунок 13). Колебание температуры на стадии изотермической выдержки при управлении от МЧЛР составляет±3°С (рисунок 14), а в случае с ТНР-± 10°С (рисунок 15).

Рисунок 14 - Тренд температуры технологических стадий автоклава с управлением от шестимерного четкого логического регулятора

Результаты экспериментального определения потребляемой (О) тепловой энергии в автоклаве для десяти партий (загрузок) с управлением технологическими процессами от МЧЛР (<2,„лр} и от ТНР Штр) представлены на рисунке 16. Из сравнения средних значений израсходованной тепловой энергии следует, что при управлении автоклавом от МЧЛР потребление тепловой энергии в среднем снизилось на 1,646><106кДж или на (13 14) процентов. Аналогичный показатель по браку в шлакоблоках составил (7 -5- 8) процентов. В ходе эксперимента также определялось время достижения температуры в точках располо-

жения датчиков температуры. Так, неравномерность достижения температуры в технологических стадиях автоклава составила: «Продувка» — (5 10) мин.; «Плавный подъем температуры» -(4^7) мин.

Тренд

Рисунок 15 - Тренд температуры технологических стадий автоклава с управлением от типового нечеткого регулятора

ОхЮ 15 П 13 12

кДж

I Г1шт.

23 4567 89 Ю Рисунок 16 - Потребление энергии (О) автоклавом при тепловлажностной обработке партий (П) шлакоблоков Построена схема причинно-следственных связей влияния температурного режима на всех стадиях прокалки на эксплуатационные и каталитические показатели катализатора и воздействия последних на экономическую эффективность целевого процесса — крекинга нефтепродуктов с критерием оптимальности, инвариантным к физической природе используемых в нем факторов.

Внедрение полученных аналитических выражений в БСАОА-систему на основе предиктора с интерпретацией зоны регулирования совокупностью четких термов для управления процессом прокалки катализаторов крекинга позволило повысить экономическую эффективность целевого процесса крекинга на (5 -5- 6) процентов по сравнению с использованием катализатора, прошедшего стадию прокалки под управлением многомерных нечетких регуляторов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Разработана концепция управления сложными процессами в технологических установках термообработки материалов как классом многосвязных, нестационарных, инерционных, нелинейных объектов управления с распреде-

ленными параметрами на основе представления регулируемых, регулирующих и задающих переменных совокупностью четких термов, позволившая свести логическое управление к отработке систем продукционных правил с антецедентами в виде функций двузначной логики, что позволило повысить точность регулирования и компенсации взаимовлияния контуров регулятора, расширить управляющие функции системы и, как следствие, - повысить качество готовой продукции и снизить энергозатраты.

2. Предложены модели: логического вывода для систем продукционных правил МЧЛР, заключающаяся в сведении антецедентов продукционных правил МЧЛР к функциям двузначной логики, что обеспечивает независимость точности управления от сложности структуры антецедентов продукций; оптимального температурного профиля установок термообработки с аналитической интерпретацией воздействия температуры и её динамики в режиме реального времени на эксплуатационные и качественные характеристики материалов, подвергаемых термообработке, что привело к снижению доли брака в готовой продукции и энергозатрат; предложена имитационная модель процессов термообработки с представлением математической модели, лежащей в её основе, последовательно соединенными элементарными звеньями с моделью источника тепловой энергии в виде адиабатического диффузионного факела, что способствует повышению адекватности описания физических процессов.

3. Разработаны методы: автоматизированного логического управления сложными многосвязными процессами термообработки материалов с компенсацией взаимовлияния контуров регулирования, основанный на интерпретации компенсирующей функции совокупностью четких термов; формирования комбинации управляющих воздействий, представляющий собой совмещение экспериментов на объекте термообработки материалов и его имитационной модели, что позволило определить их сочетание, обеспечивающее минимальное отклонение параметров технологического процесса от номинальных значений.

4. Предложены алгоритмы: управления процессами термообработки материалов на основе предиктора с интерпретацией управляющих воздействий совокупностью четких термов, что позволило повысить точность регулирования технологических параметров установок термообработки материалов и на этой основе улучшить качество готовой продукции и снизить энергозатраты; логического управления термообработкой материалов с адаптацией длительности технологических стадий процесса превращения сырья в готовый продукт к химическому составу и другим параметрам материалов через их теплоемкость, позволяющий повысить качество готовой продукции и снизить потери тепловой энергии.

5. Разработанная многовариантная общая структура автоматизированной системы управления установками термообработки материалов заключается в'

возможности реализации МЧЛР в зависимости от требований объекта управления в четырех вариантах: на основе anytime- и steptime-алгоритмов, ситуационных подпрограмм, а также модельно-предикторного управления с интерпретацией управляющей функции совокупностью четких термов.

6. Внедрена SCADA-система управления автоклавом для производства шлакоблоков из золошлаковых материалов теплоэлектроцентрали г. Кумертау со стабилизацией температуры во всем рабочем пространстве автоклава с помощью шестимерного четкого логического регулятора в технологический процесс фирмы «Спецстройматериалы», что позволило получить экономический эффект в размере 760 (семьсот шестьдесят) тысяч рублей в год из расчета на один автоклав. Экономический эффект от внедрения SCADA-системы для управления процессом прокалки катализаторов крекинга на основе предиктора с интерпретацией управляющей функции совокупностью четких термов составил 625 (шестьсот двадцать пять) рублей на одну тонну готовой продукции для отдельно взятой установки крекинга.

7. Дальнейшим направлением разработки темы диссертационной работы является исследование возможности применения предложенных концепции, моделей, методов, алгоритмов и программ не только в системах автоматизации процессов термообработки, но и в тех отраслях промышленности, в которых возникает необходимость повышения качества управления сложными процессами (как правило, социально и экономически значимыми). Однако последние не удается представить в виде адекватной математической модели, приемлемой для практического использования.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ ОПУБЛИКОВАНЫ В 153 РАБОТАХ, ОСНОВНЫМИ ИЗ КОТОРЫХ ЯВЛЯЮТСЯ:

В рецензируемых журналах из списка ВАК

1. Синтез логических структур химико-технологических систем на основе последовательностных уравнений / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева // Башкирский химический журнал. 2006. Т. 13, № 3. С. 97-100.

2. Управление химико-технологическими процессами с идентификацией отклонения терм-множества лингвистических переменных / Е. А. Муравьева // Башкирский химический журнал. 2006. Т. 13, № 3. С. 104-108.

3. Нечеткая система регулирования величины рН электролита в производстве хлора методом электролиза / Е. А. Муравьева, Г. А. Каяшева, И. Ф. Байманов // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности: науч.-техн. журн. М.: ОАО «ВНИИОЭНГ», 2008. № 1. С. 10-13.

4. Нечеткие регуляторы с anytime-алгоритмом минимизации времени фаззификации параметров технологических процессов в совокупность четких

термов / Е.А.Муравьева, Г. А. Каяшева // Вестник УГАТУ: науч. журн. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. 2008. Т. 10, № 2 (27). С. 53-57.

5. Структурная схема нечеткого регулятора на основе лингвистических переменных с четкими термами / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, Г. А. Каяшева // Программные продукты и системы. 2008. № 4. С. 108-111.

6. Многомерный дискретно-логический регулятор расхода воздуха парового котла с минимизацией времени отклика / Е. А. Муравьева, А. Ф. Антипин // Вестник УГАТУ: науч. журн. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. 2009. Т. 13, № 1 (31). С. 83-87.

7. SCADA-система на основе многомерного четкого логического регулятора для управления цементной печью / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, Р. Ф. Габитов // Вестник УГАТУ: науч. журн. Уфимск. гос. авиац. техн. унта. 2010. Т.14, № 4 (39). С. 119-125.

8. Система автоматического управления элемента дистилляции на базе многомерного логического регулятора / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, А. Ф. Антипин // Вестник УГАТУ: науч. журн. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. 20Ю.Т.14,№4(39).С. 126-131.

9. Управление печью прокалки цеолитосодержащих катализаторов крекинга нефтепродуктов методом плавающего горизонта с использованием ней-росетевой модели / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, Р. Ф. Габитов // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности: науч.-техн. журнал. М.: ОАО «ВНИИОЭНГ», 2010. № 12. С. 12-19.

10. Четкий логический регулятор температуры в автоклаве для производства газосиликатных шлакоблоков / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, Л. Ю. Полякова, Т. В. Сазонова // Вестник УГАТУ: науч. журн. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. 2010. Т. 15, № 2 (42). С. 114-118.

11. Авторегрессионная нейронная сеть для модельно-предикторного управления печью прокалки катализаторов крекинга / М. Б. Гузаиров, А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, Р. Ф. Габитов // Optical Memory and Neural Networks (Information Optics). 2011. T. 20, № 3. C. 216-223. (Статья на англ. яз.).

12. Компенсация взаимного влияния температуры и давления в автоклаве для производства газозолосиликатных шлакоблоков / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, Л. Ю. Полякова, Т. В. Сазонова // Научно-технический вестник Поволжья. Казань, 2011. № 3. С. 132-136.

13. Оптимизация температурного режима прокалки катализаторов крекинга по экономическим показателям технологического процесса / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, Р. Ф. Габитов // Башкирский химический журнал. 2011. Т. 18, №2. С. 106-110.

14. Обоснование размерности регулятора для печи прокалки микросферических катализаторов крекинга / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, Р. Ф. Га-

битов // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. Науч.-техн. журнал. М.: ОАО «ВНИИОЭНГ», 2011. № 10. С. 36-42.

15. Компьютерная модель функции выходной мощности паровой винтовой машины / М. Б. Гузаиров, Е. А. Муравьева, К. А. Соловьев // Вестник УГА-ТУ: науч. журн. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. 2012. Т. 16, № 1(46). С. 106111.

16. Многомерный четкий логический регулятор с отработкой продукционных правил в ситуационных подпрограммах / Е. А. Муравьева, Т. В. Сазонова, А. В. Богданов // Вестник Оренбургского государственного университета. 2012. №4. С. 248-252.

17. Интеллектуальное управление многосвязными объектами, реализованное в ситуационных подпрограммах / Е. А. Муравьева // Программные продукты и системы. 2012. № 4. С. 145-150.

Монографии

18. Синтез логических структур большой размерности на основе расширенных булевых матриц / Е. А. Муравьева. Уфа: Гилем, 2003. 139 с.

19. Управление технологическими процессами, реализованное на четких логических регуляторах / М. Б. Гузаиров, Е. А. Муравьева. М.: Машиностроение, 2012. 305 с.

Свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ

20. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ №2000610047. Минимизация булевых функций / Е. А. Муравьева. Зарег. 21.01.2000. М.: РосАПО, 2000.

21. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ №2000611341. Синтез логических структур по последовательностным уравнениям. / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, В. М. Фатхутдинов, Э. Р. Еникеева. Зарег. 22.12.2000. М.: РосАПО, 2000.

22. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ № 2000611340. Синтез логических структур по булевым матрицам / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, В. М. Фатхутдинов. Зарег. 22.12.2000. М.: РосАПО, 2000.

23. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ №2009614305. Система автоматизированного проектирования многомерных логических регуляторов / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, А. Ф. Антипин. Зарег. 17.08.2009. М.: Роспатент, 2009.

24. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ №2010612542. Программа преобразования экспериментальных данных о катализаторе для крекинга нефтепродуктов в набор обучающих выборок искусственных нейронных сетей / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, Р. Ф. Габитов. Зарег. 14.04.2010. М.: Роспатент, 2010.

25. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ №2010617761. Программа имитационного моделирования системы «Печь прокалки катализаторов крекинга - многомерный гибридный нейросетевой предикативный регулятор» / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, Р. Ф. Габитов. Зарег. 23.11.2010. М.: Роспатент, 2010.

26. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ №2011613036. Многомерный четкий логический регулятор с компенсацией взаимного влияния контуров для управления многосвязным объектом / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, Р. Ф. Габитов. Зарег. 28.04.2011. М.: Роспатент, 2011.

Патенты

27. Патент на полезную модель «Самонастраивающаяся система автоматического управления нестационарным технологическим объектом» / Е. А. Муравьева, К. А. Колязов, Г. А. Каяшева//№ 51242 от 27.01.2006.

28. Патент «Нечеткий регулятор с лингвистической обратной связью для управления технологическими процессами» / Е. А. Муравьева, Г. А. Каяшева //№2309443 от 27.10.2007.

29. Патент на полезную модель «Автоклав» / Е. А. Муравьева, Т. В. Сазонова, Ф. К. Яппаров // №118566 от 27.02.2012.

30. Патент «Четкий логический регулятор для управления технологическими процессами» / А. И. Каяшев, Е. А; Муравьева, Р. Ф. Габитов // №2445669 от 20.03.2012.

В прочих изданиях

31. Основы автоматизированного проектирования многомерных логических регуляторов / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, А. Ф. Антипин // Компьютерные науки и информационные технологии: тр. XI Междунар. конф. Ретимно, Греция, 2009. Т. 1. С. 60-62. (Статья на англ. яз.).

32. Основы построения многомерных четких логических регуляторов / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, Р. Ф. Габитов // Интеллектуальные системы: тр. 9-го Междунар. симпоз. / Под ред. К. А. Пупкова. М.: РУСАКИ, 2010. С. 41^15.

33. SCADA-система для производства суспензированного Цеолита на основе многомерного четкого логического регулятора / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, Р. Ф. Габитов // Компьютерные науки и информационные технологии: тр. XII Междунар. конф. Москва-Санкт-Петербург, 2010. Т. 1. С. 42-46. (Статья на англ. яз.).

34. Моделирование конверсионной активности катализаторов крекинга нефтепродуктов на основе полиномиальной аппроксимирующей нейронной сети / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, Р. Ф. Габитов // Интеллектуальные

системы управления: коллективная монография / Под ред. акад. РАН С. Н. Васильева. М.: Машиностроение, 2010. С. 236-240.

35. Многомерные логические регуляторы с переменными, идентифицированными совокупностью бинарных аргументов / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, Р. Ф. Габитов // Интеллектуальные системы управления: коллективная монография / Под ред. акад. РАН С. Н. Васильева. М.: Машиностроение, 2010. С. 310-314.

36. Классификационная структура логических регуляторов / М. Б. Гузаиров, А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева // Компьютерные науки и информационные технологии: тр. XIII Междунар. конф. Германия, Гармиш-Партенкирхен, 2011. Т. 1. С. 29-32. (Статья на англ. яз.).

37. Апуйте-алгоритм фаззификации физических величин на основе четких множеств / А. И. Каяшев, Е. А. Муравьева, Р. Ф. Габитов // Компьютерные науки и информационные технологии: тр. XIII Междунар. конф. Германия, Гармиш-Партенкирхен, 2011. Т. 1. С. 66-70. (Статья на англ. яз.).

38. Управление вербально заданными многосвязными объектами, реализованное на многомерных логических регуляторах с интервальной неопределенностью / Е. А. Муравьева // Инфокоммуникационные технологии в науке, производстве и образовании: V междунар. науч.-технич. конф. Кисловодск, 2012. С. 43-46.

39. Интеллектуальное управление многосвязными технологическими объектами, основанное на многомерных логических регуляторах с интервальной неопределенностью / Е. А. Муравьева // Информационные и математические технологии в науке и управлении: тр. XVII Байкальской Всерос. конф. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2012. Ч. Ш.С. 94-101.

40. Интеллектуальное управление ленточной печью прокалки цеолитосодержащих катализаторов на основе многомерного логического регулятора с интервальной неопределенностью / М. Б. Гузаиров, Е. А. Муравьева // Компьютерные науки и информационные технологии: тр. XIV Междунар. конф. Уфа-Гамбург, 2012. Т.1. С. 222-225. (Статья на англ. яз.)

Диссертант

Е. А. Муравьева

МУРАВЬЕВА Елена Александровна

АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРОМЫШЛЕННЫМИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ УСТАНОВКАМИ НА ОСНОВЕ МНОГОМЕРНЫХ ЛОГИЧЕСКИХ РЕГУЛЯТОРОВ (на примере процессов термообработки)

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

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Подписано к печати 26.04.2013. Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times New Roman Cyr. Усл. печ. л. 2,0. Уч.-изд. л.2,0. Тираж 100 экз. Заказ № 680.

ФБГОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Центр оперативной полиграфии 450000, Уфа-центр, ул. К.Маркса, 12