автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка адаптивных алгоритмов оптимального управления нестационарными технологическими процессами (на примере масложирового производства)

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I. АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ

СЛОЖНЫМИ ОБЪЕКТАМИ. II

1.1. Задача адаптивной идентификации объектов управления. II

1.2. Адаптивное управление сложными объектами с использованием модели

1.3. Постановка задач и цели исследований

ГЛАВА П. АДАПТИВНАЯ ВДЕНТШИКАЦИН НЕСТАЦИОНАРНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ МЕТОДОМ СЛУЧАЙНОГО ПОИСКА

2.1. Анализ и выбор алгоритмов адаптации моделей нестационарных технологических процессов

2.2. Адаптация линейных моделей нестационарных технологических процессов методом случайного поиска

2.3. Исследование устойчивости цроцедуры адаптации линейных регрессионных моделей

ГЛАВА III. АДАПТИВНЫЙ АЛГОРИТМ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ

НЕСТАЦИОНАРНЫМИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ

3.1. Формализация 1фитериев оптимальности и выбор алгоритма уцравления

3.2. Оптимальное управление нестационарными технологическими процессами с использованием адаптивной модели.

ГЛАВА 1У. АДАПТИВНЫЙ АЛГОРИТМ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ

ПРОЦЕССОМ ОТЖИМА Ф0РПРЕСС0В0Г0 МАСЛА.

4.1. Общая характеристика производства хлопкового масла и определение объекта управления

4.2. Получение формализованной модели процесса отжима форпрессового масла

4.3. Адаптация линейной регрессионной модели процесса отжима форпрессового масла

4.4. Адаптивный алгоритм оптимального управления процессом отжима форпрессового масла

4.5. Некоторые вопросы применения адаптивных алгоритмов оптимального уцравления в АСУТП масложировых предприятий.

Актуальность проблемы. В материалах ХХУ1 съезда КПСС уделено особое внимание вопросам создания и внедрения эффективных автоматизированных систем с использованием современных микропроцессоров и микро-ЭВМ для широкого класса технологических процессов (ТП) производства.

Повышение эффективности производства прежде всего связано с развитием технологических и управляемых процессов, которые, в свою очередь, требуют создания более совершенных систем автоматического управления (САУ). В процессе решения конкретных прикладных задач автоматизации часто приходится сталкиваться с ситуацией, когда технологические процессы характеризуются заранее непредсказуемыми изменениями их параметров в широких пределах. Такого рода объекты управления часто встречаются в химической, нефтехимической, пищевой и масложировой отраслях промышленности и определяются как нестационарные технологические процессы (НТП).

Современным подходом к решению этих задач является синтез адаптивных систем автоматического управления (АСАУ). При этом наблюдается тенденция к разработке дискретно-непрерывных, адаптивных систем автоматического управления (ДОАСАУ), которая обусловлена следующими объективными факторами. Во-первых, объекты управления непрерывно усложняются, что приводит к резкому возрастанию объема вычислительных работ при решении задач управления; во-вторых, происходит постоянное совершенствование и удешевление средств вычислительной и управляющей техники, Помимо этого, повышение требований к качеству уцравления приводит к тому, что многие практические задачи не могут быть решены методами и средствами непрерывной автоматики и автоматического регулирования.

При создании ЩАСАУ НТП одна из главных задач - разработка алгоритмического обеспечения, позволяющего повысить эффективность функционирования цифрового вычислительного комплекса (ЦБК) при решении задач оптимального управления в реальном масштабе времени. Практика показала, что существующий класс алгоритмов, основанных на беспоисковых методах, недостаточен для эффективного решения адаптивного управления НТП, которые подвергнуты случайным возмущениям.

Дополнение этого класса алгоритмов на современном этапе происходит за счет поисковых методов, разрабатываемых ведущими отечественными и зарубежными учеными в этой области.

При этом возникает необходимость решения множества конкретных задач, связанных с обучением моделей НТП, на базе которых синтезируются системы адаптивного управления, позволяющие оптимизировать процесс.

Все эти обстоятельства определяют актуальность и народнохозяйственную значимость научных исследований, связанных с разработкой алгоритмического обеспечения систем управления с целью эффективного их функционирования в условиях априорной неопределенности .

Диссертационная работа выполнена в рамках проблемы 1.12.6.6 "Проблемы автоматизации технологических процессов" и в соответствии с целевой комплексной программой МПП СССР по созданию АСУТП и АСУП масложировых предприятий, утвержденной приказом МПП СССР от 23.10.81 г. за № 203, а также в соответствии с планом работ по созданию АСУТП масложировых предприятий, утвержденным постановлениями Госплана СССР и ГКНТ СМ СССР от 16Л1.81 г. за № 211/245.

Цель работы сводится к разработке алгоритмов последовательной адаптации моделей и адаптивного управления, обеспечивающих оптимальное функционирование технологических процессов в условиях априорной неопределенности.

Методика исследования. Использованы методы общей теории систем, теории оптимального управления, адаптивной идентификации и поисковой оптимизации, а также методы теории случайного поиска (СП).

Научная новизна работы: обоснована необходимость дополнения алгоритмического обеспечения задач адаптации линейных моделей и оптимального управления нестационарными технологическими процессами (НТП); разработан эффективный алгоритм адаптации линейной регрессионной модели (ЛРМ) нестационарных технологических процессов с использованием метода СП, допускающий реализацию на ЭВМ в реальном масштабе времени; получены условия устойчивости процедуры адаптации линейных моделей; разработан адаптивный алгоритм оптимального управления НТП с использованием СП, позволяющий реализацию на ЭВМ в реальном масштабе времени; на основе предложенных алгоритмов разработан комплекс программ (КП) "РОККУ который дает возможность решать задачи параметрической идентификации и поисковой оптимизации для широкого класса ТП в виде системы "объект-ЭВМ-объект".

Практическая ценность работы заключается в следующем:

- разработанные алгоритмы адаптации ЛРМ и оптимизации осуществляют минимизацию времени запаздывания реакции синтезируемых систем управления ТП при наличии помех, что позволяет синтезировать эффективные системы адаптивного управления реальными ТП;

- предлагаемые алгоритмы адаптации и оптимизации в составе комплекса программ "РОТвК" могут быть использованы при решении задач адаптивной идентификации и поисковой оптимизации широкого класса ТП (в частности, в химической, нефтехимической, пищевой и масложировой отраслях промышленности). Последнее подтверждается тем, что указанные алгоритмы и КП непосредственное апробированы на реальном объекте - процессе отжима форпрессового масла (ПОФМ) при производстве хлопкового масла. При этом синтезирована структура модели ПОФМ; решена задача параметрической адаптации модели ПОФМ: получена последовательность оптимальных режимов функционирования схема адаптивного управления ПОФМ, использующая предложенные алгоритмы и КП;

- методика данной диссертационной работы и КП пР01вК " включена в состав технорабочего проекта 1-й очереди АСУТП Ко-кандского масложиркомбината (договор № 06-07-84 от 29.03.84г.).

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: Республиканской научной конференции "Методические, прикладные аспекты САПР" (Ташкент,I981); Всесоюзном семинаре "Математическое моделирование и оптимизация процессов масложировой промышленности" (Краснодар, 1983); Всесоюзном семинаре "Вопросы разработки и применения общесистемного обеспечения АСУ в ПП" (Одесса, 1983); Республиканской НТП "Автоматический контроль и оптимизация процессов маслоэкстрак-ционного производства" (Ташкент, 1984); секции Ученого совета Всесоюзного НПО "Масложирпром" МПП СССР (Ленинград,I984); ежегодных научных семинарах молодых ученых и специалистов по АСУ и САПР УзНПО "Кибернетика" АН УзССР (Ташкент, 1982-1984).

Публикации. Результаты диссертационной работы опубликованы в сборниках "Вопросы кибернетики" ИК с ВЦ УзНПО "Кибернетика" АН УзССР £72-747; "Известия АН УзССР" (серия техн.наук) £357, "Применение случайного поиска" Кемеровского гос.ун-та /"367.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 155 страницах машинописного текста, включая 25 рисунков, 9 таблиц, приложения и список литературы из 102 наименований.

Основные результаты, полученные в диссертационной работе, сводятся к следующему:

1. Обоснована необходимость дополнения алгоритмического обеспечения задач адаптации линейных моделей и оптимального управления нестационарными технологическими процессами, что дало возможность расширить класс алгоритмов решения задач адаптивной идентификации и оптимизации НТП.

2. Разработан эффективный алгоритм адаптации линейных регрессионных моделей нестационарных технологических цроцессов с использованием метода случайного поиска (СП), функционирующий в реальном масштабе времени, что позволило определить параметры адаптированной модели НТП в каждый дискретный момент.

3. Получены условия устойчивости процедуры адаптации линейных моделей нестационарных технологических процессов.

4. Разработан адаптивный алгоритм оптимального управления НТП с использованием СП. С помощью этого алгоритма можно разрабатывать программные комплексы, оптимизирующие НТП в реальном масштабе времени,

5. На основе предложенных алгоритмов разработан комплекс программ "РОШ " , который позволяет решать задачи параметрической адаптации и поискойой оптимизации для широкого класса технологических процессов, работает в виде системы "о бъект-ЭВМ-объе кт" и функционирует в реальном масштабе времени.

6. Разработанные алгоритмы адаптации ЛРМ и оптимизации позволяют минимизировать время аапаздывания реакции синтезируемых систем управления ТП при наличии помех.

7. Предложенные алгоритмы адаптации и оптимизации в составе КП "РОШ" могут быть использованы при решении практических за

- 139 дач адаптивной идентификации и поисковой оптимизации реальных ТП, в частности, в технологиях химической, нефтехимической, пищевой и масложировой промышленности. Это подтверждается тем, что предложенные алгоритмы и КП непосредственно апробированы на реальном объекте - процессе отжима форпрессового масла (ПОФМ) при производстве хлопкового масла. При этом осуществлено следующее: синтезирована структура модели ПОФМ; решена задача параметрической адаптации модели ПОФМ; получена последовательность оптимальных режимов (прогнозируемых) функционирования ПОФМ; синтезирована функциональная схема системы адаптивного управления процессом отжима форпрессового масла, использующая предложенные в диссертации алгоритмы и КП, которая внедрена на Ташкентском масложиркомбинате.

8. Разработанные алгоритмы и КП "РОНК " включены в состав тех-норабочего проекта 1-й очереди АСУТП Кокандского масложиркомбината (договор № 06-07-34 от 29.03.84 г.).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Адаптивные системы и их приложения /Под ред. А.В.Медведева/,- Новосибирск: Наука, 1978. 191 с.

2. Адаптивное управление точностью прокатки труб /Под ред. Ф.А.Данилова, Н.С.Райбмана/. М.: Металлургия, 1973т - 222с.

3. Арнольд В.И. Обыкновенные дифференциальные уравнения. М.: Наука, 1975. - 236 с.

4. Бекмуратов Т.Ф., Камилов М.М., Рахимов Т.Н. Идентификация химико-технологических объектов. Ташкент: Фан УзССР, 1970. 184с.

5. Бернацкий Ф.И. и др. Автоматизированное управление процессами химической технологии. М.: Наука, 1981. - 213 с.

6. Белобородов В.В., Вороненко Б.А. Основные закономерности тепловой обработки пищевых продуктов. В сб.научных трудов ЛИСТа. Ленинград, 1980, с.132-146.

7. Белобородов В.В., Вороненко Б.А. Основные процессы производства растительных масел. М.: Пищевая промышленность,1965.

8. Бородюк В.П., Лецкий Э.К. Статистическое описание промышленных объектов. М.: Энергия, 1971. - 108 с.

9. Бояринов А.И., Кафаров В.В. Методы оптимизации в химической технологии. М.: Наука, 1969. - с.

10. Вагнер Г. Основы исследования операций.-М.:Мир,т.3,1973. -501с.

11. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука,1962. - 564 с.

12. Воронов A.A. Основы теории автоматического управления. М: Энергия, 1970. - 328 с.- 141

13. Воронов A.A. Устойчивость, управляемость, наблюдаемость.-М.: Наука, 1979. 336 с.

14. Гильберт А. Как работать с матрицами. М.:Статистика,I981.157 с.

15. Гладышев Е.Г. О стохастической аппроксимации. В журн.: Теория вероятностей и ее применение, 1962, № 10,

16. Глушков В.М. Введение в АСУ. Киев: Техника, 1974. - 317 с.

17. Гроп Д. Методы идентификации систем. М.: Мир, 1979. -302 с.

18. Гурин JI.C., Растригин JI.A. 0 сходимости метода случайного поиска в обстановке помех.-Авт.и телемех. 1965, № 9,

19. Деревицкий Д.П., Фрадков A.JI. Прикладная теория дискретных адаптивных систем управления. М.:Наука, 1981. - 216 с.

20. Драйпер Н., Симт Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика, 1973. - 391 с.

21. Еремин Е.Л. Разработка и исследование адаптивных систем управление для объектов с запаздыванием. Автореф. канд.дисс., Фрунзе, 1984.

22. Живоглядов В.П. Адаптация в автоматизированных системах управления сложными технологическими процессами. Фрунзе; Илим, 1974.

23. Зиядуллаев A.C. Адаптивное моделирование некоторых процессов производства хлопкового масла и шрота.- Автореф.канд.дисс., Ташкент, 1969.

24. Зиядуллаев A.C., Раджабов Б.Ш. Оптимальное управление процессом термовлагообработки мятки хлопковых семян. Материалы Респ.конф."Автом.контроль и управление процессами маслоэкст. производства. Ташкент, 1984.

25. Ивахненко А.Г. Самообучающиеся системы.- Киев: Техника, 1969. 324 с.- 142

26. Каплинский А.И. и др. Алгоритмическое обеспечение задач исследования и оптимизации сложных процессов. Воронеж: Изд. ВПИ, 1977. - 85 с.

27. Каргополов В.М., Зиядуллаев A.C., Лигай В.П., Раджабов Б.Ш., Енгулатов Н.И. Способ загрузки параллельно работающего оборудования сыпучим материалом. Авторское свидетельство СССР, Гос.per. № 1039844 от 10.05.83.

28. Каргополов В.М,, Раджабов Б.Ш., Зиядуллаев A.C. Метод ортогональных сечений в случайном поиске.- Изв. АН УзССР, сер.техн. наук, Ташкент, 1983, № I, с.5-8.

29. Каргополов В.М.,Раджабов Б.Ш.,Зиядуллаев A.C. Условия оптимального функционирования последовательных многопараметрических систем. В кн.: Применение случ.поиска. Кемерово: КГУ, 1981, с.15-22.

30. Кафаров В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии. М.: Химия, 1971. -496 с.

31. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. М.: Наука, 1970. - 720 с.

32. Красовский A.A., Поспелов Г.С. Основы автоматики и технической кибернетики. М.: Госэнергоиздат, 1962. - 600 с.

33. Красовский H.H. Теория управления движением.-М.: Наука,1968.

34. Круг К.Г. и др. Планирование эксперимента в задачах идентификации и экстраполяции. М.: Наука, 1977. - 207 с.

35. Куржанский А.Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности. М.: Наука, 1977. - 392 с.

36. Лапко A.B. и др. Адаптивные модели сложных технологических процессов. В кн.: Адапт.системы и их приложения. - Новосибирск: Наука, 1978. - 143-158 с.

37. Лейбензал Л.С. Движение природных жидкостей и газов в пористой среде. М.- Л.: ОГИЗ, 1947. - 218 с.39