автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Оптимизация процесса получения нефтеполимерных смол с адаптивным поддержанием температурного режима

На правах рукописи

Осипов Вадим Николаевич

ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ПОЛУЧЕНИЯ НЕФТЕПОЛИМЕРНЫХ СМОЛ С АДАПТИВНЫМ ПОДДЕРЖАНИЕМ ТЕМПЕРАТУРНОГО

РЕЖИМА.

05.13.01 - Системный анализ, управление, обработка информации (в науке и промышленности) по техническим наукам.

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук.

г.Нижний Новгород, 2004

Работа выполнена в Дзержинском филиале Нижегородского Государственного Технического Университета.

Научный руководитель: Доктор технических наук,

Профессор Сажин С.Г.,

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

Доктор технических наук, Профессор Иванов А.А. Кандидат технических наук, Брусов В. Г.

ОАО «Авиабор» г.Дзержинск

Защита состоится «_»_2004 г. В_часов на заседании диссертационного совета Д.

212.165.05 Нижегородского Государственного Технического Университета по адресу: 603600, Нижний Новгород, ул.Минина,24, НГТУ, корпус_, аудитория .

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке Нижегородского Государственного Технического Университета.

Автореферат разослан «_»_2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Х.П.Иванов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы: В связи с возрастающими потребностями в заменителях дорогих и дефицитных продуктов природного происхождения, - растительных масел (в производстве лакокрасочных материалов), канифоли (в производстве бумаги), возникает необходимость в увеличении выпуска нефтеполимерных смол (НПС), повышении их качества и снижении себестоимости.

Светлые НПС получают в результате процесса полимеризации побочных продуктов нефтепереработки. Производство таких НПС как пиропласт-2, арсолен, пиропласт, изопласт-3 осуществляется термической полимеризацией по непрерывной или периодической технологическим схемам

К особенностям производства НПС относится то, что используемое в нем сырье имеет сложный состав, содержит множество труднополимеризующихея мономеров различною строения и реакционной способности в смеси с неполимеризующимися углеводородами. Производство характеризуется частой сменой исходного сырья, и как следствие, параметров технологических режимов. Процесс полимеризации сопровождается неравномерным выделением тепла, особенно в ее начальной стадии. Необходимо поддерживать стабильный температурный режим реакционной смеси на этапе полимеризации НПС, что объясняется влиянием изменения температуры на качество конечного продукта.

К недостаткам используемых схем управления процессом получения НПС можно отнести:

- ручное управление поддержанием температуры в полимеризаторе с помощью изменения расхода теплоносителя на стадии разогрева, которое осуществляется оператором процесса при сигнализации экстремальных значений по температуре и давлению, поскольку автоматическое регулирование температуры требует самонастройки регулятора из-за изменения динамических характеристик объекта управления;

- интуитивность определения параметров процесса полимеризации, как правило, в результате проведения нескольких пробных операции с исходным сырьем;

- невозможность получения продукта заданного качества и определенных характерна ик.

Все это определяет актуальность поставленной задачи по оптимизации процесса получения НПС и созданию адаптивной системы поддержания оптимального режима.

Цель работы. Целью диссертационной работы является повышение эффективности работы полимеризатора НПС путем поиска оптимальных режимов с использованием математических моделей при различном компонентном составе исходной фракции сырья и разработка адаптивной системы стабилизации температуры реакционной массы

Методы исследования. В процессе решения поставленной задачи в работе использовались методы регрессионного анализа для построения математических моделей, определяющих показатели эффективности процесса полимеризации НПС, методы математического моделирования и оптимизации параметров процесса, методы идентификации динамических характеристик объекта управления и самонастройки систем управления

Научная новизна. Научная новизна диссертационной работы заключаемся в следующем

1. Получены адекватные математические модели процесса полимеризации НПС, представляющие собой уравнения регрессии, отличающиеся тем, что учитывают взаимосвязь не только параметров проведения процесса полимеризации, но и концентраций основных компонентов фракционного состава сырья с параметрами качества получаемой НПС.

2. Разработана методика оптимизации процесса полимеризации НПС для периодического процесса, позволившая получать светлую НПС высокого качества из сырья с различным

компонентным составом.

3. Показана необходимость управления температурным режимом полимеризатора на стадии разогрева для периодического процесса получения НПС путем широтно-импульсного регулирования скорости изменения температуры расходом теплоносителя, а на стадии полимеризации амплитудно-импульсного регулирования температуры - температурой хладоносителя.

4. Разработана методика определения оптимальных настроек импульсного регулятора, что позволило эффективно решить задачу стабилизации температурного режима с помощью самонастраивающейся системы.

Практическая ценность. Разработанные методики оптимизации работы периодического полимеризатора НПС и идентификации его динамических характеристик, с последующей самонастройкой регулятора температуры реакционной массы, реализованы в виде прикладных программ в среде Delphi и предлагаются в качестве программного обеспечения для локальной системы управления тепловым режимом процесса полимеризации установки периодического действия на ОАО «Авиабор» г. Дзержинск.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Математические модели процесса получения НПС учитывающие взаимосвязь параметров проведения процесса полимеризации и концентраций основных компонентов, составляющих фракционный состав сырья, с параметрами качества получаемой НПС.

2. Процедура проверки адекватности полученных математических моделей с помощью тестового набора данных.

3. Методика определения комплексного критерия, позволяющая решить задачу нахождения «наилучшего» качества и высокого выхода конечного продукта, определяемого несколькими частными показателями.

4. Методика идентификации динамических параметров объекта при управлении технологическим процессом получения смол.

5. Адаптивное управление температурным режимом в полимеризаторе периодического

действия получения НПС.

6. Программно-логическое управление процессом получения НПС.

Работа была поддержана стипендией Правительства Российской Федерации и стипендией имени академика Г.А.Разуваева в 2002 г.

Апробация работы. Основные положения и результаты, полученные в диссертационной работе докладывались на XV и XVI Международных научных конференциях «Математические методы в технике и технологиях» (Тамбов, 2002г. и Санкт-Петербург, 2003 г.), Межрегиональной научно-технической конференции посвященной 25-летию Дзержинского филиала НГТУ (Дзержинск 1999г.), II Всероссийской научно-технической конференции (Нижний Новгород, 1999г.), IV Всероссийской научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, проектировании и производстве» (Нижний Новгород, 2001г.), VII Нижегородской сессии молодых ученых (Нижний Новгород, 2002г.), VII Нижегородской сессии молодых ученых в области физики и химии (Нижний Новгород, 2002г), научно-техническом форуме «Будущее технической науки нижегородского региона» (Нижний Новгород, 2002г.), на II региональной молодежной научно-технической конференции «Будущее технической науки нижегородского региона» (Нижний Новгород, май 2003г.)

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 печатных работ, в том числе 2 статьи, 13 тезисов докладов и патент на полезную модель №31008 «Система управления процессом полимеризации нефтеполимерной смолы» от 23.12.2002г.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, содержащего 53 наименования, и 1 приложения. Основной текст занимает 123 страницы машинописного текста, содержит 23 рисунка и 12 таблиц. Приложение состоит из 5 страниц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность, научная новизна и практическая ценность работы. Определены направления исследования, сформулирована цель работы и основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе сделан обзор литературы по проблеме управления получения НПС. Приведена краткая характеристика продукта и описание процесса получения НПС в полимеризаторе периодического действия, выполнен анализ полимеризатора как объекта управления. Произведена оценка существующих методов управления процессом получения нефтеполимерных смол, поставлены задачи исследования.

Основными физико-химическими характеристиками НПС, определяющими область применения являются температура размягчения, цвет и кислотное число НПС. Выход получаемого продукта характеризует эффективность производства. Синтез НПС осуществляют полимеризацией непредельных углеводородов (мономеров), содержащихся в исходном сырье.

Качество сырья играет важную роль в процессе получения конечного продукта, поскольку исходная фракция С9 представляет собой сложную смесь непредельных и насыщенных соединений, а процесс получения НПС протекает по реакции сополимеризации различных мономеров, имеющих отличия в строении и реакционной способности.

Полимеризация фракции С9 производится в полимеризаторе периодического действия с циркуляцией реакционной массы по схеме (рис. 1). полимеризатор (поз. 1) - насос (поз. 3) -подогреватель (поз. 2), при температуре от 240 до 260°С, давлении не более 0,8 МПа в течение от 3 до 14 часов.

Рис 1 Технологическая схема получения НПС.

Разогрев реакционной массы осуществляется при его циркуляции насосом, через подогреватель. После приема в реактор фракции С9 производится заполнение системы сырьем. При достижении температуры 240°С начинается процесс полимеризации, сопровождающийся выделением тепла. Поскольку выделение тепла в процессе полимеризации происходит неравномерно, особенно в начальной стадии полимеризации, производится ручное регулирование температуры реакционной массы с сигнализацией экстремальных значений по температуре и давлению. Процесс полимеризации считается законченным, если прирост плотности к исходному составил не менее 30 кг/м3 (длительность процесса определяется интуитивно). Поддержание точного значения температуры играет значительную роль на стадиях разогрева и полимеризации НПС, и обусловлено ее сильным влиянием на глубину процесса сополимеризации, которая в свою очередь влияет на качественные характеристики готовой НПС.

Вопросы управления процессом полимеризации с целью соблюдения режима и контроля конверсии непредельных углеводородов весьма важны и заслуживают особого внимания.

При рассмотрении полимеризатора НПС как объекта управления необходимо отметить его следующие характерные особенности:

• периодический характер протекающего в нем процесса получения НПС;

• взаимосвязанность выходных технологических координат объекта управления (выход НПС, цвет, температура размягчения, кислотное число);

• недостаточная изученность химического процесса полимеризации и закономерностей влияния фракционного состава на качество конечного продукта;

• изменяющиеся динамические характеристики объекта управления, что связанно с затуханием экзотермической реакции полимеризации.

Показатели качества зависят как от параметров проведения процесса, так и от физико-химических свойств исходной фракции С9, определяемых в свою очередь фракционным составом сырья. Особую трудность при получении светлой НПС заданного качества играет тот факт, что происходит постоянная смена состава сырья, которая обусловлена как сменой поставщиков фракций, так и технологическим смешиванием остатков разных партий сырья. Управление процессом осуществляется на основании выбора параметров процесса полимеризации. Температура реакционной смеси в полимеризаторе определяется расходом теплоносителей -высоко- и низкотемпературного, переключение между которыми происходит в процессе интенсивного выделения тепла в результате экзотермической реакции полимеризации НПС. Автоматическое управление данным процессом усложняется в связи с изменением его динамических характеристик как объекта регулирования из-за изменения скорости реакции полимеризации и количества выделяющейся тепловой энергии. Исчерпывание исходного сырья приводит к затуханию реакции. Необходимость точного поддержания температуры на всех стадиях процесса объясняется влиянием изменения температурного режима на выход и качество НПС.

Несмотря на большое число исследований и публикаций, среди которых особо стоит выделить таких авторов как Ю.В.Думский, Г.М.Мамедалиев, С.М.Алиев, Е.М.Варшавер,Т.Н.Мухина, А.Д.Беренц, до сих пор отсутствуют математические модели, позволяющие адекватно оценить качество получаемого продукта и выхода НПС в зависимости от сложного состава исходного сырья и параметров проведения процесса. Известные математические модели не могут считаться приемлемыми, так как они включают только управляющие параметры, - температуру и длительность процесса полимеризации, и упускают показатели состава сырья, используемого при производстве НПС.

В задачу исследования входит:

• построение адекватных математических моделей, позволяющих оценивать качественные показатели и выход конечного продукта при различном составе исходного сырья;

• выбор методики идентификации меняющихся динамических характеристик ОУ;

• построение моделей, описывающих динамику процесса получения НПС;

• разработка алгоритма управления температурным режимом на стадиях разогрева и полимеризации;

• разработка алгоритма адаптации регуляторов температуры процесса полимеризации фракции С9 в полимеризаторе;

• разработка алгоритма программно-логического управления процессом получения НПС. Результаты предлагаемого исследования позволят создавать системы управления

полимеризаторами НПС, которые обеспечат точное нахождение оптимальных режимов полимеризации НПС, поддержание оптимальной температуры и, как следствие, высокое качество и выход конечного продукта при различном компонентном составе исходной фракции сырья.

Во второй главе рассматривается многокритериальная задача оптимизации работы периодического полимеризатора НПС. Предполагается, что происходит изменение динамических характеристик полимеризатора (экспериментальное подтверждение дано в третьей главе) и обосновывается необходимость адаптивной системы управления для стабилизации оптимальных

значений температуры. В данной главе показана особенность полимеризатора как объекта управления на стадиях разогрева и полимеризации, при этом показано, что в качестве регуляторов температуры целесообразно использовать импульсные регуляторы. Приводится собственная разработка методики определения оптимальных настроек импульсного ПИ-регулятора для различных звеньев, основанная на выполнении условия максимального быстродействия.

Задача оптимизации работы полимеризатора НПС формулируется следующим образом: требуется, при известном для данной партии сырья компонентном составе, определить такие температуру и длительность полимеризации, при которых качество НПС было бы «наилучшим» и достигался высокий выход целевого продукта. Данная задача оптимизации является статической и относится к группе задач об оптимальном значении, цель решения которых -является величина критерия оптимальности.

(1)= Sup I(x)/xeD,

,где D - множество допустимых решений задачи, I - критерий оптимальности.

В качестве неуправляемых факторов выступают процентные доли мономеров в исходной фракции. Обозначим их xpx2,..xn. Проектными параметрами являются температура полимеризации и длительность процесса. Обозначим их Т и t соответственно. Частные критерии оптимальности: выход НПС - Yp цвет НПС - Y, температура размягчения НПС- Y3, кислотное число НПС - Y4. Так как имеется несколько частных критериев, то требуется введение нескольких целевых функций.

Решение данной задачи - это некоторый компромисс между теми частными критериями Y(x, Т, t) (i =12... 4), по которым требуется оптимизировать решение. Для решения таких задач вводится система приоритетов и ставится в соответствии каждой целевой функции некоторый безразмерный множитель. Для построения комплексного критерия оптимальности из частных критериев Y1,Y2,Y3,Y4 необходимо перейти от этих показателей к безразмерным функциям желательности (d1, d2, d3, d4). Функции желательности d1, d2, d3, d4 относятся к показателям: выход, цвет, температура размягчения и кислотное число соответственно. Метод свертывания векторного критерия является наиболее распространенным методом решения многокритериальных задач, учитывающим относительную важность частных критериев оптимальности с помощью построения скалярной функции I, являющейся обобщенным критерием относительно векторного критерия Y(x), и решения однокритериальной задачи оптимизации.

max l(w,Y(x))> (3)

,где W ={\Vt,...,Wt} - весовые коэффициенты относительной важности частных, критериев. В качестве обобщенного критерия будем использовать функцию, определение которой показано на рис.2. Таким образом, оптимизация процесса получения НПС состоит в том, чтобы при текущем составе исходной смеси мономеров (xt , х) подобрать такую температуру (Т) и длительность (t) процесса полимеризации, при которых обобщенный критерий (I) имел бы максимальное значение. Для решения задачи используется метод поиска нулевого порядка, в котором для определения направления р и величины шага к используются только значение целевой функции (метод Розенброка).

У1 У2 УЗ У4 1111

;К ЙХ Й1

» гI со »«V « т V» *с « и < * ~" ' •

1111

СИ 62 dз с14

1 = 6

1

МАХ

Рис 2 Схема формирования комплексного критерия качества и эффективности I

Технологический объект производства НПС является нестационарным и относится к объектам автоматизации периодического характера. Согласно регламенту температурный режим на стадии полимеризации должен быть стабильным, а температура реакционной массы равна оптимальному значению для данной технологической операции. Задача управления на стадии полимеризации - поддержание постоянства температуры реакционной массы.

Для обеспечения оптимальных по времени процессов регулирования серийными регуляторами в условиях переменности параметров объекта управления, что характерно для рассматриваемого нами объекта, необходима перенастройка этих регуляторов, связанная с решением в реальном времени задачи идентификации параметров динамического объекта, что является трудоемкой задачей. Для управления процессом получения НПС необходима самонастраивающаяся система (СНС), которая будет широко использовать рабочую информацию для анализа динамического состояния системы и обеспечит высокое качество управления температурных режимов в полимеризаторе в условиях неопределенности.

Аппаратурное оформление процесса получения НПС выполнено в форме замкнутой системы по технологическим потокам. Количество реакционной массы в полимеризаторе и теплообменном аппарате после операции загрузки остается постоянным. Поэтому при разогреве реакционной массы изменение ее температуры под воздействием подачи теплоносителя в теплообменник носит интегрирующий характер (тепловая энергия, передаваемая от теплоносителя, накапливается). Инструмент снижения температуры в этом случае отсутствует, кроме естественного охлаждения, интенсивность которого очень низка из-за термоизоляции аппаратов системы. Таким образом, стабилизация температуры реакционной массы на стадии разогрева затруднена. Для выяснения типа передаточной функции объекта управления на этой стадии рассмотрим уравнения теплового баланса. Уравнение (4) описывает интегрирующее звено по каналу расход теплоносителя - температура реакционной массы. С другой стороны согласно (5) температура реакционной массы стремиться к насыщению, то есть не может превысить 1тнер.

(5)

дде т - масса продукта в полимеризаторе, Ср - удельная теплоемкость реакционной массы, 1 - температура реакционной массы,

С™-

уцеяьная теплоемкость теплоносителя,

+ н

1ТН - начальная и конечная температуры теплоносителя соответственно, К1Р - коэффициент теплопередачи оттеплоносителя к реакционной массе. Б1Р поверхность теплопередачи теплообменника нагрева реакционной массы, 1ТН - срелняя температура теплоносителя.

Таким образом, объект управления на стадии разогрева может быть представлен как последовательное соединение интегрирующего звена и апериодического (рис 3.).

Рис. 3. Полимеризатор НПС как объект управления на стадии разогрева

Корректность такого представления объекта управления подтверждается его переходной характеристикой, полученной экспериментально на стадии разогрева в производственных условиях. Эта характеристика дана на рис. 4. Переходная характеристика является импульсной, имеет форму реакции апериодического звена на ступенчатое воздействии, то есть на интеграл от входного сигнала ОТН. Особенность полимеризатора на стадии разогрева состоит в том, что управлять его температурным режимом возможно с использованием широтно-импульсного, либо числоимпульсного регулятора. В качестве стабилизируемого параметра можно использовать скорость возрастания температуры, которую следует определять методами численного дифференцирования и скользящего усреднения для подавления помех или путем полиномиальной аппроксимации изменения температуры по времени с последующим дифференцированием.

Импульсный характер воздействия на расход теплоносителя при разогреве реакционной массы, а также необходимость настройки регулятора температуры из-за изменения характеристик объекта управления приводит к целесообразности в качестве регулятора температуры использовать импульсный регулятор.

Обеспечение оптимального по времени процесса регулирования температуры в полимеризаторе в условиях переменности параметров объекта управления, приводит к необходимости перенастройки параметров регулятора. Одним из основных требований, которое предъявляется к регулятору для данного технологического процесса, является возможность его простой оптимальной настройки. Для импульсного регулятора никаких ограничений в применении из-за запаздывания объекта управления вообще не существует, даже для объекта управления типа звена чистого запаздывания (Т0 = 0) сравнительно легко обеспечивается высокое качество регулирования.

(6)

Рис 4 Переходная характеристика по каналу температура реакционной массы - расход теплоносителя на стадии разогрева

Далее приводится собственная разработка методики определения оптимальных настроек импульсного ПИ-регулятора

Для расчета импульсных систем автомагического управления используется 2-преобразование. Оператор Ъ определяется через оператор Лапласа 51

,где Т- интервал дискретности импульсной системы управления, е - основание натурального логарифма

Если все корни характеристического уравнения замкнутой системы, включающей импульсный регулятор и объект управления, | 2 , | < 1, то эта система является устойчивой, а если все корни 2,=0, то данная система является оптимальной по быстродействию, т е имеет минимальную длительность переходного процесса, в течение которого достигается заданное значение управляемого параметра

Выполнению условия 2=0 согласно (6), соответствует условие 8=-оо, те максимальному запасу устойчивости Для импульсного регулятора выполнение условия 2=0 в некотором приближении может быть обеспечено. Это приближение рассмотрим ниже

Для объектов управления, имеющих запаздывание, интервал дискретности импульсного регулятора принимается равным запаздыванию Т = Го Именно в этом случае появляется возможность добиться нулевых корней замкнутой системы Настройками импульсного ПИ-регулятора кроме интервала дискретности Г являются коэффициент усиления пропорциональной составляющей Кп и коэффициент усиления интегральной составляющей Ки управляющего воздействия

Величина управляющего воздействия ПИ-регулятора в п-ый дискретный момент времени определяется по формуле (7)

х{п) = -Кпу{п)-КХу(!)

/=1

(7)

,где у(п) - отклонение регулируемого параметра от заданного значения. Уравнение (7) может быть тождественно преобразованию путем вычитания величины управляющего воздействия предыдущего момента времени х(п-1)

х(п) - х(п -1) = -Киу(п) - Кп [ у(п) - у(п -1)]

х(г), у(г)

(9)

Для апериодического звена первого порядка с запаздыванием дифференциальное уравнение, связывающее входной х(т) и выходной у(т) сигналы

(10)

,где То - постоянная времени объекта

Для того, чтобы к уравнению (10) могло быть применено Ъ - преобразование необходимо принять приближение, которое состоит в том, что апериодическое звено с запаздыванием является дискретным элементом, работающим с интервалом дискретности Т=Тп, т е. с интервалом дискретности работы импульсного регулятора. В таком приближении дифференциальное уравнение для рассматриваемого объекта управления

Переход в уравнении (8) от оригиналов х(п), у(п) к изображениям соответствует делению на Ъ задержанных на один интервал величин

Т0^1 + у{т) = К0х(т-т0)

(11)

Ъ- преобразование уравнения (11)

Т г 2

(12)

Подставим (12) в (9) и получим уравнение для оптимальных настроек импульсного ПИ-регулятора при Е=0

т

К"=Кт

Котв

(13)

Условие нулевых корней Ъ=0 не позволяет определить оптимальною значения коэффициента Ки. Кроме того, принятое приближение непрерывного объекта управления как дискретного объекта при получении уравнения (13) приводит к необходимости снижения коэффициента К, рассчитанного из (13). Значение понижающего коэффициента, равного 0.8, было найдено нами по минимуму интегрального квадратичного критерия.

С учетом этого коэффициента уравнение для определения Кп модифицируется

(14)

Поскольку оптимальное значение коэффициента Ки не может быть найдено из условия Z = 0, нами были найдены оптимальные значения Ки при различных параметрах объекта управления по минимуму интегрального квадратичного критерия, и эти оптимальные

значения К аппроксимируются уравнением (15), коэффициенты которого найдены методом регрессионного анализа.

(15)

Если объект управления не имеет запаздывания ( = 0), то интервал дискретности регулятора принимается равным любому малому значению, например, согласно теореме К

Котельникова Т <-

в..

, где Щр - угловая частота среза объекта управления. Запаздывание на

величину интервала дискретности Т создается в этом случае импульсным регулятором за счет того, что на объект выдается предыдущее значение управляющего воздействия х(п - 1) вместо текущего значения х(п), которое запоминается до следующего такта выдачи управляющего воздействия. Такой алгоритм выдачи управляющего воздействия может быть реализован в программе контроллера. При этом запаздывание объекта управления становится равным интервалу дискретности импульсного регулятора.

Рассматриваемый объект - полимеризатор НПС и теплообменник может быть описан апериодическим звеном первого порядка с запаздыванием по каналу температура реакционной массы - интеграл расхода теплоносителя, следовательно, настройки регулятора могут быть найдены по формулам (14) и (15).

Третья глава диссертационной работы посвящена экспериментальным исследованиям процесса получения НПС. Решение задачи оптимизации процесса получения НПС начинается с выбора проектных параметров и записи автономных ограничений. Для того, чтобы учитывать не только уровень показателей свойств полимера, но и оценивать значимость показателей качества для различных областей применения, используется «ранжированная» функция желательности. Первоочередной задачей данной главы, является построение математических моделей, связывающих значения частных показателей качества НПС и его выхода с проектными параметрами. Решение такой важной задачи, как проверка адекватности математических моделей, позволит утверждать, что полученные модели пригодны для прогнозирования значений выхода полимеризата, цвета, температуры размягчения и кислотного числа НПС.

Состав фракции С9 сильно варьируется от партии к партии, что вносит непредсказуемость в прогнозировании качества полимеризата. С целью выбора проектных параметров в задаче оптимизации, воспользуемся разработанной методикой статистической обработки мнений специалистов.

Процентные доли мономеров фракции С9 являются неуправляемыми факторами, так как постоянны в течение технологического процесса полимеризации и могут произвольно изменять свои значения только в случае использования иной фракции.

Таким образом, мы установили, что неуправляемыми факторами являются инден, метилстирол, винилтолуол, дициклопентадиен и стирол. Необходимо ввести обозначения для переменных задачи. Обозначим их соответственно Х1, Х2, Х3, Х4, Х5.

Управляемыми факторами являются: температура реакционной смеси в полимеризаторе и длительность процесса полимеризации. Обозначим их соответственно Х6 и Х7.

Обозначим У1 - выход полимеризата, а наиболее значимые показатели качества НПС как У2 - цвет НПС, У3 - температураразмягчения, У4-кислотное число.

В настоящей работе l применили как способ оценки качества и выхода НПС для оптимизации процесса получения смол, I и ё могут принимать значения от 0 до 1. Переход от частных критериев (У1,У2,У3,У4) к безразмерным функциям желательности (ё1, ё2, ё3, ё4, соответственно) осуществляется с помощью функций, отображенных в виде графиков на рис.2.

Для решения поставленной оптимизационной задачи требуется наличие математических моделей, связывающих значение частных показателей качества продукции с составом исходной смеси, температурой полимеризации и длительностью процесса. Единственно возможным

подходом к построению ММ для решаемой здесь задачи является экспериментальный метод. Так же следует отметить, что частая смена исходного сырья не позволяет планировать эксперимент, то есть использовать активный эксперимент. Нами были получены данные тестового и калибровочных наборов за определенный период времени. Для выявления и описания зависимости между случайными величинами по экспериментальным данным воспользуемся широко применяемым методами регрессионного анализа. Для характеристики формы связи воспользуемся уравнением приближенной регрессии.

Наша задача формулируется таким образом: по данной калибровочной выборке объема п найти уравнение приближенной регрессии и оценить допускаемую при этом ошибку. В качестве метода приближения выберем метод наименьших квадратов (МНК). Если предполагается множественная нелинейная регрессия, то как в нашем случае уравнение задается в виде:

= + + (16)

Используя известные математические пакеты, в которых реализованы методы МНК нами были получены искомые коэффициенты для уравнений (17) - (20).

Выход полимеризата:

17 = - 429.732 + 91.753 *,- 3.469 *,+30.851 *,+78.11 х) - 4.33 *< - 0.359*; I- 16.68 *,*., -

(17)

0.08 хтх3 -1.455 0.038 х#ь - 0.054л-**т+ 0.149 + 0.01 0.008 хцх7 -1.127л-/+ 4.839 л:/ +0.109*/+0.805 */ + 0.01 */+0.007 лу

Цвет НПС:

У2 = 1035.96 - 34.776 х, - 54.506 лг., - 2.335 х4-98.001^+1.528*« + 1.042 х, - 5.399 х,х3-0.846 х,х4 + 18.720*/** - 0.238 *,*« +0.159 дг,лг7- 12Нх.х4 +4.084 х>х! + 0.3 82 ***.< -0.087 Х&1+ 1.73ДГ^5 + 0.007 х^ц + 0.002 х0.768 хцхв + 0.142 *¡х7 -0.0 \XfXr - (18) 0.456 х,г -1.363 х/ - 0.040 */ +5.274472526 */ + 0.008 */ +0.002 */

Температура размягчения НПС:

УЗ = - 103.233 - 43.626 х,- 26.038 х3 - 14.543 х4 - 25.371 л, + 6.434*6 + 0.647хг 8.089 х,х3 + 2.472 Х1Х4 + 14.749 х,х, - 0.211х,х6 - 0.0218 *,*г+1.296 + 0.202 хзх, + 0.05 хзхб + 0.0\2хзх7+0.тх<х5-0.020 хм-ОШх4хг+0.044х,х,, + 0.008 (19)

лчг7- 0.005^4*7+ 2.408 */-1.45 х}2• 0.072*/ • 1.143 л-/- 0.012*/+ 0.002 х7г

Кислотное число:

(20)

+ 3.246*^+0.893ДГЛ-0.42Х%+2.408А-Г- 1.49лу- 1.143*/-0.077*/-0.013*/ +

Полученные модели будут использованы при нахождении оптимальных значений температуры (Х6) и длительности процесса (Х7) полимеризации при решении задачи оптимизации получения НПС.

В данной работе рассматривается в основном аспект пригодности модели для прогнозирования. При этом главный упор делается на практическую (эмпирическую) проверку прогнозных свойств модели.

Идея проверки с помощью тестового набора. Для проведения данной процедуры будем использовать два полученных массива на этапе экспериментальной обработки данных -калибровочный и тестовый.

Анализ данных начнем с того, что по данным Хса1 и Уы строим модель, т.е. производим калибровку многомерной модели (Х,У). Затем подставляем значения Хса1 обратно в найденную модель для того, чтобы «предсказать» значения У*са1

Хи1 +Мос1е1 ->У\а|

Сравнение предсказанных У*са1 и измеренных значений Уса1 дает выражение ошибки моделирования:

ошибка моделирования = у ы - уы

Такая разность вычисляется для каждого образца. Суммируя квадраты разностей и уср по всем п образцам, получаем калибровочную остаточную дисперсию У

Л _ Х/уы - Па^2

■-> I «I -

(22)

,где 8Ы - калибровочная дисперсия, п - число опытов, т - чисчо коэффициентов моделей.

Желательно, чтобы среднеквадратичная ошибка калибровки была как можно меньше, но в тоже время необходимо избежать ситуации, когда построенная модель хорошо описывала случайные колебания, так называемый «шум», и не справлялась с основной задачей прогнозирования.

При вычислении дисперсии прогноза (ошибки предсказания) будем использовать нашу модель для предсказания значений ум, по новым значениям Х„ (тестовому набору). Заметим, что ни Х^, ни Ум, не использовались для калибровки. Подставляя X,« в модель, получим

Х,„, + \Ые1 -»У,

(23)

Затем, сравнивая предсказанные Ум и измеренные значения У1га1, получим выражение для ошибки предсказания для каждого образца из тестового набора:

ошибка предсказания = у

у»

(24)

Суммируя квадраты этих разностей и проводя усреднение по всем образцам тестового набора, получаем проверочную дисперсию У:

,где - дисперсия предсказания.

В нашем случае, модель строится для прогнозирования качества и выхода продукта.

Оценка адекватности производится путем сравнения калибровочной и тестовой дисперсии. Полученные дисперсии говорят о прогнозных свойствах моделей. Чем меньше эти значения, тем точнее модель. Дисперсия ошибки предсказания служит индикатором всевозможных сложностей, присутствующих в данных.

Проверка адекватности осуществляется по критерию Фишера. Для того чтобы при заданном уровне значимости а=0.05 проверить нулевую гипотезу Н0 о принадлежности двух выборок (проверочной и тестовой) одной генеральной совокупности, необходимо вычислить наблюдаемое значение критерия (отношение дисперсии предсказания к дисперсии калибровки)

Рнэб = ^ия/^ы (26)

,по таблице квантелей распределения Фишера по заданному уровню значимости и числам степеней свободы /2 найти критическую точку Фк^О./],/}). Если Бн!б<Ркр. то нет оснований отвергать нулевую гипотезу. Если Б^Б - нулевую гипотезу отвергают.

Таблица 1

Сравнение и <„,/7Йр

Модели для частных Наблюдаемое Критическая Нулевая

показателей значение критерия точка гипотеза

Б наб Б, (0 05 42,47) Н0

выход полимеризата 1.24 1.4 принимается

цвет НПС 1.16 1.4 принимается

температура размягчения 1.32 1.4 принимается

кислотное число 1.23 1.4 принимается

То, что наблюдаемые значения критерия (табл. 1) меньше критических значений, позволяет считать нулевые гипотезы верными и утверждать, что модели (17 - 20) являются адекватными и соответственно пригодными для прогнозирования значений выхода полимеризата, цвета, температуры размягчения и кислотного числа НПС.

Для определения динамических характеристик ОУ использована разработанная методика идентификации. Идентификация объекта управления состоит в определении значений коэффициента усиления Ко, постоянной времени То и запаздывания То. Эта задача решена по результатам исследования ОУ, представленным на рис. 5.

Изменение температур реакционной смеси и теплоносителя в период отсутствия импульса подачи теплоносителя не отражается на процессе теплопередачи.

,где 1; - температура реакционной массы в полимеризаторе, °С ^ - температуратеплоноситепя, °С Отн - интегралрасхода теплоносителя, м

При идентификации параметров объекта управления на выбранных трех участках времени использовалась одна и та же модель - апериодическое звено первого порядка с запаздыванием по каналу температура реакционной массы - интеграл расхода теплоносителя, что обеспечивало сопоставимость полученных результатов. На стадии полимеризации модель объекта управления -апериодическое звено первого порядка с запаздыванием по каналу температура реакционной массы - температура теплохладоносителя .

Т°С эоо

290

100

SO

О 1--' -----

О 15 30 45 60 75 60 105 120 136 1Ь0 166 1Ю 195 2Ю 225 240 2S5 270 265 300 315 330 ар*1М мии

У 1 TtMMpatypa Р*»ХЦИ6ИИМ юесы пмшратура т*лпоиос*тля

I

Л 4 -s эо «5 « п » «и tie 134 «о t«s 1» iw гю па 2-я its мв w 31s зэо

■OtMH мми

Рис. 5. Изменение температуры реакционной массы и расхода теплоносителя в процессе разо1рева

Задача управления технологическим процессом на стадии полимеризации состоит в стабилизации температуры реакционной массы с помощью изменения температуры теплохладоносителя, поэтому эксперимент по идентификации объекта на протяжении стадии полимеризации проводился так, чтобы путем включения и выключения ТЭНов, соответственно изменения температуры хладоносителя, удержать заданное стабильное значение температуры реакционной массы t .

Изменение температуры реакционной массы и температуры хладоносителя при исследовании процесса на стадии полимеризации приведены на рис. 6. Время па рис. 6 отсчитывается от начала процесса полимеризации, то есть от момента выхода температуры реакционной массы на заданное значение. Интервал времени проведения процесса полимеризации разбит на пять равных участков длительностью по 150 минут каждый. Для этих участков времени проведена идентификация параметров объекта управления.

Для выполнения этой работы была использована методика, разработанная нами для идентификации объекта управления в производственных условиях. Согласно методике идентификации объекта управления, в течение некоторого периода времени снимаются

выборочные значения входного сигнала X, (i=l,2,3____n) и выходного сигнала у, (i=l,2,3____n) с

интервалом дискретности Т = 5 мин.

'с. 260 ■

255 250 245 240 235 ■

230 ..................................................

Л Л Л А Л А А Л Л Л А Л А Л А Л Л Л А А А А А 1.МИН ^ 4 ^ I? # 1? ^ ^ V А« ^ ^ ? ? I? /

' - • • температура хладоноситеяя

■ температура реакционном массы

Рис. 6. Изменение температуры реакционной массы и температуры хладоносителя при проведении стадии полимеризации

Затем для каждого значения X, путем численного интегрирования на интервале дискретности уравнения (11), являющегося моделью апериодического звена первого порядка с запаздыванием, находят рассчитанное по модели значение выходного сигнала у", и сравнивают его с наблюдаемым значением у,. Квадрат разности у", и уе, суммируют по всей выборке (1=1,2,3....п), получая сумму квадратов ошибок модели объекта р. Величина р является критерием оптимальности в алгоритме нелинейного программирования методом Розенброка, который, изменяя параметры модели К0,Т0. То путем многократного обращения к выборке X 0 =1,2,3...п) и у,(1=1,2,3....п), добивается того, чтобы величина р была бы минимальной, то есть модель с наименьшими ошибками описывала действующий объект управления.

Величина интервала дискретности Т выборки значений входного X, (1=1,2,3...п) и выходного у ,(1=1,2,3....п) сигналов объекта не определяют точности оценки запаздывания то и других его параметров. Точность оценки параметров объекта определяет шаг численного интегрирования дифференциального уравнения (11), поскольку значения входного сигнала Х(т), входящего в (11) задерживаются на 1,2,3 и т.д. шагов интегрирования и продвигаются по массиву «запаздывания» после каждого шага интегрирования.

Результаты идентификации параметров объекта управления на стадии разогрева и полимеризации представлены на рис. 7.

Как видно из рис. 7 значения параметров объекта на одном временном участке существенно отличаются от значений этих параметров, определенных для другого участка времени процессов разогрева (а) и полимеризации (б). Это свидетельствует о необходимости (даже для стадии разогрева) периодической идентификации ОУ и оптимальной настройки регулятора температуры..

Анализ значений оптимальных коэффициентов настройки регулятора температуры, найденных с использованием уравнений (14) и (15) по интервалам времени проведения процесса полимеризации, говорит о необходимости проведения самонастройки регулятора температуры реакционной массы.

В четвертой главе рассмотрено решение задачи управления температурным режимом на стадиях разогрева и полимеризации

При проведении процесса получения НПС необходимо автоматическое и последовательное выполнение ряда операций загрузка, разогрев, полимеризация, отгон, выгрузка В начале стадии разогрева дается тестовая серия импульсов по расходу теплоносителя в подогреватель По реакции температуры на эти импульсы проводится идентификация динамических параметров ТОУ.

Подъем температуры реакционной массы за счет регулирования температуры с увеличением величины задания, в соответствии с ограничением по скорости роста температуры, не представляется возможным выполнить, так как при подаче теплоносителя температура реакционной массы только повышается, и регулировать ее невозможно Прекращение подачи теплоносителя прекращает рост температуры, но не снижает ее

Поэтому стабилизировать (для рассматриваемого объекта) можно только скорость роста температуры реакционной массы, например, изменением ширины импульса подачи теплоносителя (рис 8)

Открытий полдни ТН

Рис 8 Блок-схема алгоритма формирования ширины импульса подачи теплоносителя

Т - интервал дискретности;

X - скважность импульсарасхода теплоносителя, определяется отношением ширины и импульса Т| к длительности цикла тI,;

t - температура реакционной смеси;

1 - время;

!(, - дчительность цикла подачи теплоносителя ~Г~ - заданное значение скорости подъема температурыреакционной смеси;

п - номер момента времени;

m - база определения производной.

Меньшей ширине импульса соответствует меньшая скорость роста температуры и наоборот. Таким образом, создается возможность двустороннего воздействия на скорость роста температуры. Стадия разогрева продолжается до тех пор, пока не будет достигнута оптимальная температура процесса, найденная при решении задачи оптимизации. В конце стадии разогрева проводится накопление информации по температуре реакционной массы и температуре теплоносителя для идентификации динамических параметров ТОУ применительно к стадии полимеризации.

Выбор в качестве управляющего воздействия для стабилизации температуры реакционной массы на стадии полимеризации температуры потока теплоносителя (хладоносителя), подаваемого в теплообменник, связано с тем, что при этом процессе происходит изменение ситуации охлаждения реактора на его нагрев из-за снижения скорости экзотермической реакции. Выполнить это условие возможно путем изменения температуры теплохладоносителя, воздействуя регулятором температуры реакционной массы на задание регулятора температуры теплохладоносителя, то есть использование каскадной схемы регулирования температуры.

Поскольку управляющее воздействие регулятора температуры теплохладоносителя состоит во включении/отключении теплоэлектронагревателей (ТЭН) узла подготовки

теплохладоносителя, то целесообразно использовать широтно-импульсный регулятор, а не релейный, что позволит избежать автоколебаний регулируемой температуры. Каскадная схема регулирования температуры реакционной массы на стадии полимеризации не меняет своего режима работы при переходе от охлаждения к нагреву. Расход теплохладоносителя в задаче стабилизации температуры реакционной массы не является управляющим параметром, поэтому целесообразно поддерживать его постоянным.

Продолжительность стадии полимеризации определяется оптимальным значением, найденным в оптимизационной задаче. После завершения этой стадии проводится стадия отгонки, состоящая в снижении давления в реакторе с заданной скоростью. Снижение давления может быть выполнено регулятором давления при изменении задания регулятору давления с ограниченной согласно технологическому регламенту скоростью.

Программно-логическое управление периодическим полимеризатором НПС (рис. 9) включает выполнение отдельных операций (фаз): открытие клапана подачи исходного сырья в реактор, контроль по уровню загрузки полимеризатора, хроматографический анализ состава исходного сырья, решение оптимизационной задачи (определение оптимальной температуры и длительности полимеризации), тестирование системы разогрева и идентификация ОУ на стадии разогрева, разогрев реакционной массы до оптимальной температуры полимеризации, полимеризация, атмосферная отгонка мономеров, выгрузка продукта из системы.

Динамические характеристики объекта управления существенно изменяются во времени, возникает необходимость периодической идентификации объекта по его реакции на управляющие воздействия. Информация поступает из измерительной системы (датчики) в виде текущих значений управляемого параметра (температуры реакционной массы) и управляющего воздействия для стадии полимеризации температуры теплохладоносителя. На основании фактических значений формируются массивы управляемого у( =1,2,..,п) и управляющего х, (,=1,2,..п) параметров. Объект управления представляется как апериодическое звено первого порядка с запаздыванием.

Методика определения динамических характеристик объекта таких, как коэффициент усиления Ко, постоянной времени То и времени запаздывания путем численного интегрирования дифференциального уравнения апериодического звена первого порядка с запаздыванием для расчета выборочных значений управляемого параметра так, чтобы расчетные значения у,* наилучшим образом совпадали бы с измеренными значениями у,, описана в главе 3.

Используемая нами программа идентификации динамических характеристик объекта управления основана методе Розенброка с формированием критерия оптимальности как суммы по всей выборке квадратов разности между выборочным значением управляемого параметра и полученного путем численного интегрирования расчетного значения этого параметра при соответствующем значении управляющего воздействия.

По значениям динамических характеристик объекта управления К„, Т0, То, найденным таким образом, в соответствии с уравнениями (14) и (15) рассчитываются оптимальные настройки импульсного ПИ-регулятора Кп и Ки, а интервал дискретности Т принимается равным запаздыванию То- Значения коэффициентов Кп и Ки используются в программе контроллера, формирующей управляющие воздействия по импульсному ПИ-закону.

Рис. 9. Блок-схема алгоритма программно-логического управления процессом получения НПС

Идентификация ТОУ 1

Самокяс. громка регупяторэ гемперагуры

ЕЕ}

Рйс 9 Блок-схема алгоритма программно-логического управления процессом полугения ППС (продолжение)

Для определения момента времени, после которого необходимо проводить очередную идентификацию объекта и новые оптимальные настройки регулятора температуры или регулятора скорости подъема температуры, необходимо оценивать качество регулирования. Показателем качества регулирования температуры может служить среднеквадратичное отклонение текущего значения регулируемого параметра от заданного значения S, которое должно определятся за некоторый скользящий период. Величина этого периода должна составлять около 10 минут.

Методика оценки значения S состоит в следующем. В некотором массиве хранятся значения регулируемой температуры введенные с интервалом дискретности Т=5сек. Информация в этом массиве постоянно обновляется за счет отбрасывания самого «старого», измеренного ранее других, значения и замены его новым - текущим значением. Таким образом, через каждый интервал Т по всему «скользящему» периоду может быть рассчитана величина S по формуле (27)

,где п - объем выборки значений заданное значение температуры.

Нами апробирована выборка п=100. Если регулятор расстраивается, то величина 8 -возрастает. При достижении ее значения 8 > 4°С можно приступать к идентификации объекта и самонастройке регулятора температуры. После выполнения самонастройки регулятора температуры величина 8 снижается до 1.5° С и ниже.

Рассматриваемый здесь объект управления не допускает использования регулятора температуры без его самонастройки. Поэтому на данном объекте (из-за отсутствия средств самонастройки регулятора температуры) в настоящее время используется только ручное управление температурным режимом полимеризатора, однако разогрев проводится при импульсной подаче теплоносителя в теплообменник. Таким образом, разработка и внедрение методики самонастройки регулятора температуры являются актуальными задачами для рассматриваемого здесь объекта управления.

Мы использовали шесть случайным образом отобранных операций, для которых были рассчитаны частные функции желательности (по диаграммам рис. 2) и комплексные критерии качества.

Таблица 2

Результаты операций получения НПС без оптимизации.

% доли углеводородов во фракции С»

Параметры процесса полимеризации

Выход и показатели качества НПС

XI Х2 Х3 Х4 Х5 Т(°С) Длительность (мин) У1 У2 У3 У4 и а2 а3 а4 1

1 0 0 15.69 35 86 10.81 241 180 68.3 100 88 56 0 28 0.59 1 1 0.55

2 0 0.8 13.37 28.96 11.91 240 180 67.9 160 85 57 0.26 0.24 1 1 0.40

3 0 0 13.61 32.29 12.12 241 180 70.6 160 85 50 0.35 0.24 1 1 0.44

4 0 0 21.86 46.16 16.63 243 180 72.7 160 87.5 55 0 42 0.24 1 1 0.46

5 15 96 0 7.49 37.60 2.54 246 480 77 160 86 5 56 0 57 0.24 1 1 0.46

6 1.57 0 20.48 38.07 14.17 241 240 70 160 87.5 51 0.33 0.24 1 1 0.46

Частные функции желательности

Комплексный критерий

N

Заметим, что значения параметров проведения процесса в табл. 2 не являются оптимальными. Проведя моделирование процесса получения НПС, в качестве управляемых параметров используя оптимальные значения температуры и длительности полимеризации, получена табл. 3., которая содержит прогнозируемые значения показателей качества, частные функции желательности и комплексный критерий качества

Таблица3

Прогнозируемые результаты операций получения НПС при оптимизации

N % доли углеводородов во фракции С, Параметры процесса полимеризации Выход и показатели качества НПС Частные функции желательности Критерий качества

XI Х2 ХЗ Х4 Х5 Т (°С) Длитель -ностъ (мин) У1 ¥2 У3 У4 Л 62 а3 а4 1

1 0 0 15.69 35.86 10.81 240 256 88 117 90 60 0.93 0.49 1 1 0.77

2 0 0.8 13.37 28.96 11.91 233 247 90 170 90 62 1 0.21 1 1 0.56

3 0 0 13.61 32.29 12.12 258 264 90 154 81 54 1 0.27 1 1 0.65

4 0 0 21.86 46.16 16.63 242 180 74 160 84 22 0.47 0.24 1 1 0.48

5 15.9 0 7.49 37.60 2.54 245 445 95 70 80 79 1 0.76 1 0.37 0.91

6 1.57 0 20.48 38 07 14.17 241 270 85.1 166 90 40 0 84 0.20 1 1 0.55

Проанализировав табл. 2 и табл. 3 , можно отметить, что для пяти операций из шести удалось повысить «обобщенную» оценку. Из этого видно, что применение комплексного критерия качества для «обобщенной» оценки качественных показателей НПС и выхода смол является эффективным.

Высокое качество регулирования температуры полимеризации является необходимым условием достижения положительного эффекта от оптимизации процесса. Моделирование процесса разогрева при автоматическом управлении температурным режимом показало эффективную работу импульсного регулятора температуры с оптимальными настройками, определяемыми по уравнениям (14) и (15). Подъем температуры проводился практически линейно по времени со средней скоростью 11=27.6 град/час. По технологическому регламенту скорость подъема температуры при разогреве не более 30 град/час. За счет более точного выдерживания скорости подъема температуры время проведения операции разогрева по сравнению с ручным управлением снижено на 30 минут. Результаты имитационного моделирования приведены в табл. 4. В этой же таблице представлены как результаты моделирования - значения показателя точности поддержания заданного значения температуры среднеквадратическое отклонение текущего значения температуры от заданного - 8, рассчитанного по формуле (27).

Таблица 4

Исход ные... данные и результаты моделирования процесса стабилизации температуры на стадии __ полимеризации.__

Врем. участок Характеристика ОУ Границы участка Оптимальные настройки регулятора 8

'1 Т А 0 К, начало конец К„ К, Т

сек сек мин мин сек °С

1 200 1300 0 67 345 435 7.76 0 28 200 1.3

2 500 1600 08 435 585 3.2 0.34 500 1.4

3 200 800 0 27 585 735 11.8 0.89 200 1.3

Среднеквадратическое отклонение регулируемой температуры от заданного значения во всех случаях не превышало 1.4°С, что свидетельствует об эффективной работе импульсного регулятора температуры

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Рассмотрены уравнения процесса полимеризации НПС. Получены адекватные математические модели, позволяющие оценивать качественные показатели и выход конечного продукта при различном составе исходного сырья.

2. Предложена и апробирована процедура проверки адекватности полученных математических моделей с помощью тестового набора данных, позволившая утверждать, что полученные математические модели пригодны для прогнозирования параметров качества НПС.

3. Предложена методика определения комплексного критерия, позволяющая решить задачу нахождения «наилучшего качества» и высокого выхода конечного продукта, определяемого несколькими частными показателями.

4. Предложена методика идентификации меняющихся динамических характеристик ОУ. Произведено построение моделей, описывающих динамику процесса получения НПС. Обоснована необходимость адаптивной системы управления для стабилизации оптимальных значений технологических параметров.

5. Произведено обоснование использования импульсного регулятора для управления температурным режимом на стадии разогрева и полимеризации, на основании особенностей полимеризатора как объекта управления.

6. Приведена собственная разработка методики определения оптимальных настроек импульсного ПИ-регулятора для различных звеньев, основанная на выполнении условия максимального быстродействия.

7. Разработаны алгоритм управления температурным режимом на стадиях разогрева и полимеризации, алгоритм адаптации регуляторов температуры процесса полимеризации фракции С9 в полимеризаторе, а так же алгоритм программно-логического управления процессом получения НПС.

8. Предложены способы широтно-импульсного и амплитудно-импульсного регулирования температуры, позволяющие успешно выполнять задачи управления температурным режимом в полимеризаторе.

Произведена количественная оценка эффективности проводимой оптимизации, косвенной оценкой которой служит увеличение критерия оптимальности - комплексного показателя эффективности процесса полимеризации.

ОСНОВНЫЕ РАБОТЫ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Мончарж Э.М., Осипов В.Н. Самонастраивающийся импульсный регулятор на базе микропроцессорного контроллера // Тезисы доклада Межрегиональной научно-технической конференции посвященной 25-летию Дзержинского филиала НГТУ, г.Дзержинск, 1999 г

2. Мончарж Э.М., Осипов В.Н. Компьютерное управление процессом получения нефтеполимерной смолы // Тезисы доклада II Всероссийской научно-технической конференции, г.Нижний Новгород, 1999 г.

3. Мончарж Э.М., Осипов В.Н. Безопасность процесса получения нефтеполимерных смол // Тезисы доклада Межрегионального научно-технического семинара «Экологическая безопасность Регионов России и риск от техногенных аварий и катастроф», г.Пенза, 2001 г.

4. Мончарж Э.М., Осипов В.Н. Управление процессом получения нефтеполимерных смол // Тезисы доклада Всероссийской научно-технической конференции «Материалы и технологии XXI века», г. Пенза, 2001 г

5. Сажин С.Г., Мончарж Э.М., Осипов В.Н. Алгоритм управления температурным режимом полимеризации НПС // Тезисы доклада конференции «Актуальные проблемы современности», г.Самара, 2001 г.

6. Сажин С.Г., Мончарж Э.М., Осипов В.Н. Регулирование температуры в реакторе полимеризации // Тезисы IV Всероссийской научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, проектировании и производстве» г.Нижний Новгород, 2001 г.

7. Сажин С.Г., Мончарж Э.М., Осипов В.Н. Самонастраивающаяся система автоматического управления в реакторе полимеризации НПС // Тезисы доклада VII Нижегородской сессии молодых ученых, г.Нижний Новгород, 2002 г.

8. Сажин С.Г., Мончарж Э.М., Осипов В Н. Оптимальное управление процессом получения нефтеполимерных смол // Тезисы доклада VII Нижегородской сессии молодых ученых в области физики и химии, г. Нижний Новгород, 2002 г.

9. Сажин С.Г., Мончарж Э.М., Осипов В Н. Управление качеством нефтеполимсрной смолы. // Тезисы доклада на научно-техническом форуме «Будущее технической науки нижегородского региона», г.Нижний Новгород, 2002 г.

10. Сажин С.Г., Мончарж Э.М., Осипов В Н. Управление процессом полимеризации в реакторе получения нефтеполимерной смолы // Тезисы доклада на XV Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях», г.Тамбов, 2002 г. П.Осипов В.Н. Математические модели для управления процессом получения нефтеполимерных смол // Тезисы доклада на VIII Нижегородской сессии молодых ученых (технические науки) г.Нижний Новгород, 2003 г.

12. Сажин С.Г., Мончарж Э.М., Осипов В.Н. Оптимизация процесса получения нефтеполимерных смол на основе автоматизированной системы управления // Статья в журнале «Приборы и Системы. Управление, Контроль, Диагностика» - 2003 г., № 3

13. Сажин С.Г., Мончарж Э.М., Осипов В.Н. Адаптивная система управления процессом полимеризации нефтеполимерных смол. // Статья в журнале «Приборы и Системы. Улравление, Контроль, Диагностика» - 2003 г., № 4.

14. Осипов В Н. Решение оптимизационной задачи получения нефтеполимерных смол на основе АСУТП //Тезисы доклада на VII Всероссийской научно-технической конференции "Информационные технологии в науке, проектировании и производстве". г.Нижний Новгород, 2003 г.

15. Осипов В.Н. Управление процессом получения нефтеполимерных смол по комплексному показателю качества. // Тезисы доклада на II региональной молодежной научно-технической конференции «Будущее технической науки нижегородского региона», г.Нижний Новгород, 2003 г.

16. Патент на полезную модель №31008 «Система управления процессом полимеризации нефтеполимерной смолы» от 23.12.2002г.

Подписано в печать 07.05.04. Формат 60 х 84 '/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Уч.-изд. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ 308.

Нижегородский государственный технический университет. Типография НГТУ 603600, Нижний Новгород, ул. Минина, 24.

»27267