автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка моделей и методов автоматизированного оперативно-диспетчерского управления производством непрерывного типа

Министерство электротехнической Академия наук

промышленности и приборостроения СССР

СССР

ОРДЕНА ЛЕНИНА ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ (АВТОМАТИКИ И ТЕЛЕМЕХАНИКИ)

На правах рукописи УДК 658.012.011.56

СОРКИН Леонид Рафаилович

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОПЕРАТИВНО-

ДИСПЕТЧЕРСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ НЕПРЕРЫВНОГО ТИПА

Специальности: 05.13.01 — Управление в технических системах

05.13.06 — Автоматизированные системы управления

АВТОР Е Ф Е PAT диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва —1990

Работа выполнена в Ордена Ленина Институте проблем управления (автоматики и телемеханики) Министерства электротехнической промышленности и приборостроения СССР и АН СССР.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор В. С. Балакирев доктор технических наук, профессор А. Н. Ефимов доктор технических наук, профессор В. В. Кульба.

. Ведущая организация: Институт кибернетики им. В. М. Глуш

на заседании Специализированного совета Д 002.63.02 Института проблем управления по адресу: 117342, Москва, Профсоюзная ул., 65.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института проблем управления.

Автореферат разослан «. и » 1990 г.

Ученый секретарь Специализированного совета

доктор технических наук, профессор П. С. Согомонян

кова АН УССР.

Защита состоится «

отдел л »иссертгДО^и

----ОБДАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы.' Одним из ключевых средств повышения' эффективности производства является совершенствование опера-, тивно-дмспетчерского управления на основе,применения вычислительной техники, математических моделей и методов. Это связано с тем, что потери от неверных оперативно-диспетчерс v ких решении могут многократно превыпэть те выгоды, которые обеспечиваются оптимальным управлением технологическими процессами , составляющим производство. В исследованиях, связанных с применением математических моделей и методов для оперативно-диспетчерского управления производством большую, роль-сыграли труды советских ученых Алиева P.A., Дуднико-ва Е.Ё., Ефимова А.Н., Левина М.Е,, Островского Г.М., Первозванского A.A., Плискина Л.Г., Рыбашова Ы.З. , Улано- . ва Г.М., Цирлина A.M., Цодикова Ю.М., Чоговадзе Г.Г., Шенброта Н.М., Юдина Д.Б. и др. Среди иностранных аЕторов следует отметить работы Аркуна Я., Бжхзра Д., Г ала Т., Данцига Дх., Лэсдона Л., Мэрари М., Робертса П., Стефзнопу-лоса Дх., Фалька И., финдейзена Б. и др.

Под оперативно-диспетчерски« управлением производством понимают его текущее управление, воздействия которого определяют основные характеристики работы производства на интервал от нескольких, часов до. нескольких суток. Чрезвычайно большую роль оперативно-диспетчерские слухбы играют на предприятиях с производством непрерывного типа.. К их числу от- • носятся подавляющее большинство предприятий химической и нефтехимической отраслей ,. заводов стройматериалов , минеральных удобрений,, пищевой"промышленности и т.д. Для предприятий ; указанного класса оперативное управление заключается главный

образом в определении текущих нагрузок на установки (участки, цеха или даже отдельные производства, если речь идет об оперативном управлении крупный предприятием в целой), входящие в производство . Оперативное управление компенсирует возникающие возмущения, связанные с условиями поставки сырья, сбытом готовой продукции, выводом технологического оборудования в ремонт и др.; способствует выполнению заданного календарного плана, улучиает технике-экономические показатели работы производства.

О степени актуальности проблемы совершенствования оперативно -диспетчерского управления производством говорит следующее . По данным зарубежных фирн, экономический эффект от евтоматизации оперативно- диспетчерского .управления может достигать 5я от производительности и исчисляется многими миллионами долларов.

Итак, актуальность разргботки моделей и методов автоматизированного оперативно-диспетчерского управления производством непрерывного типа обусловлена необходимостью широкого и эффективного внедрения АСОДУ в промышленность.

Научные исследования, проведенные в диссертационной работе . выполнены в соответствии с планом научных исследований АН СССР к Мпнприбора:

- тема 4-83/35 <код тепы 2474304520): основания для проведения работ - координационный план АН СССР по теоретически« основам, химической технологии па. 2.27.7.9. и 62.27.7.10,, приказ:Министра приборостроения, средств автоматизации и систем управления СССР от 26 октября 1982 г.;

тепа .26-86/35 (код темы 2474 626860); основания для проведения рзбот --постановление ЦК КПСС и СМ СССР от 22

июля 1882 г. N 682 "0'развитии; работ по автоматизации папин , оборудования и приборов с.применением микропроцессорных

средств и создание на этой базе автоматизированных предприятий и технологических комплексов";

общесоюзными комплекс ниш научно-техническими программами :

- 0.80.02 - "Создать и ввести в эксплуатацию системы автоматизации процессов производства и управления в народном хозяйстве на основе интеграции автоматизированных систем управления различного уровня, применения вычислительной техники и микропроцессорных средств.

- КП НТП СЭВ - тема 2.3 "Создание программного комплек-' са для проектирования и синтеза систем управления непрерывными технологическими процессами на основе микро - ЭВМ" проблемы 2.2.1.

Цель Работы - разработка и исследование комплекса всп- . росов, связанных с методологией создания алгоритмического обеспечения АСОДУ производством непрерывного типа. Получен-, ные в работе результаты направлены на теоретическое обобщение и решение важной народохозяйстЕенно.'; задачи - созданию . новых методов разработки АСОДУ для предприятий с производствами непрерывного типа.

Методы исследования, использованные в диссертации, базируются на использовании аппарата математического програм- , мирования, вычислительных методов ыаксиыина, методов, аппроксимации,

Научная новизна работы состоит в том, что впервые:- разработаны алгоритмы принятия решений по оперативно-диспетчерскому управлению производством путем комбинирования неоптимчзационньк и оптимизационных методов;

- разработан метод предварительного прогноза эффективности оперативной оптимизации работы'производства ;

.. - предложен безитератиеный декомпозиционный подход к

согласованной формализации задачи оперативного, управления ; производством и задач управяену 1 входящими в него технологическими процессами;

'■ - разработан и исследован метод определения'допустимых погрешностей моделирования1производства при решении оптимизационных задач оперативного управления;

- разработаны и исследованы алгоритмы структурной и параметрической идентификации, специфичные для систем оперативного управления производством;

- исследованы методы реализации оперативно-диспетчерских решений в автоматическом и автоматизированном режимах.

Практическая ценность и реализация результатов.

Решение рассмотренных в диссертации проблем позволяет эффективно проводить разработку и внедрение АСОДУ на пред-• приятия? с непрерывной технологией. Предложенные схемы данных, .модели и алгоритмы являются универсальными и пригодны при создании АСОДУ на предприятиях химии, нефтехимии, минеральных ' удобрений и т.д.'

■Практическая ценность полученных результатов подтверх-, дается их использованием, при разработке АСОДУ для ПО "Нижне-

камскнефтехии'. Ю.'Тенгизнефтегаз", ПО "Синтезкаучук" (г. : Тольятти), з -дов, СК (г.' /Стерлитамак иг... Чайковский), То -больского ЛШ,. Новомоскосского ПО "Азот".. Подтвержденный экономический эффект по внедренным разработкам превышает 495 тыс,рублей,,''"•'".'Л'-.

Практическое .использование результатов подтверждено соответствующими документами о внедрении.

Достоверность научных .'положений, выводов и практических рекомендаций подтверждена'теоретическими доказательствами, сопоставлением .получённьк. результатов с_ опытом отечественных и зарубежных разработок, а также практическим использованием

разработанных алгоритмических и программных средств в ряде организаций.

Реализация результатов осуществлена в виде инструментальных средств, Еключаюцих следующие комплексы алгоритмов и программ:

1. Алгоритмы и программы проведения расчетов по определению целесообразности оперативной оптимизации производства на этапе предпроектной проработки.

2. Алгоритмы и программы определения допустимых погрешностей моделей участков производства при оптимизации оперативного управления.

3. Алгоритмы и программы выбора структур и определения параметров моделей участков производства для целей оперативного управления.

4. Система "Баланс", реализующая функции оперативно-диспетчерского управления производством в диалоговом рехиме. В системе осуществлено комбинирование "прямоечетного" моделирования с оптимизацией.

Разработанные инструментальные средства переданы ряду организаций, занимающихся разработкой и внедрением АСОДУ в непрерывных производствах. Они использовались при проектировании нескольких крупных АСОДУ.

Апробация работы. Результаты работы излохены в 35 публикациях и догладывались на: VIII - XI Всесоюзных совецанчях по пробленам управления /1980, 1983, 1986, 1989 г.г./, V школе-семинаре по непараметрическии и робастным методам статистики в кибернетике /Томск, 1985 г./, Мехдународной конференции "Проблемы комплексных систем управления" /Варна, 1985 г./, Всесоюзной конференции "Динамика процессов и аппаратов химической технологии" /Воронеж, 1385 г./. Всесоюзной конференции по внедрению эконоиико-математических

ие'годов и ЭВМ в управлении производство« /Одесса, 1985 г./, Всесоюзном научно-техническом семинаре "Информационное обеспечение нефтеперерабатывающих предприятий" /Омск, 1984 г./, III Всесоюзном совещании "Надежность и эффективность АСУ ТП и АСУ1Г /Суздаль, 1984 г./, II Бсесоюной конференции "Автоматизация и роботизация в химической промышленности" /Тамбов, 1988 г./, VII мегдународной конференции 1РАС-1Р1Р-1МАСБ по применению ЭВМ в системах управления /Бена, 1985 г./, IV научной конференции "Автоматизация технологических процессов" /Лейпциг, 1985 г./, Всесоюзном научно-практическом совещании "Основные направления научно-исследовательских и опытно-конструкторских разработок в XII пятилетке в области автоматизации и компьютеризации химических отраслей промыаленности" /Низснекамск, 1986 г./, IV Всесоюзной научно-технической конференции "Математическое, алгоритмическое и техническое обеспечение АСУ ТП" /Ташкент,

а

1988 г./, II Международной конференции по параметрической оптимизации и смежным вопросам, /Айзенах, 1989 г./, X Мехдународной конференции по системным исследованиям /Вроцлав, 1989 г./, IX Мехдународной конференции С0ИРС01ГПЮь'89 /Братислава, 1989 г./, Мехдународной конференции ГГ/С/ГМАСв "Автоматизация проектирования систем управления" /Алма-Ата, 1989 г./.

Публикации ■ Основные результаты научных исследований по теле'диссертации содержатся в 35 работах, в том числе в 1 -й монографии.

Структура и об'ем диссертации. Работа состоит из введения, аести глав; заключения, содержит 250 стр. основного текста, 46 рис, , 11 таблиц, список литературы из 86 названий .

Во введении раскрывается актуальность работы и ее цель,

отмечается научная новизна и практическая значимость, обсуждается структра работы.

В главе I дается неформальное описание функций оператив но-диспетчерского управления непрерывным производством и характеризуется сам тип производства. Таким производством является некоторый выделений технологический комплекс (участок, цех, завод, комбинат, производственное об'единение), состоящий из взаимосвязанных материальными и энергетическими потоками установок и разделяющих их складов. Общее число технологических устзноеок в рассматриваемом производстве ко-хет быть в пределах от нескольких единиц до сотен. Установки связаны друг с другом последовательно-параллельными связями и рецикловымн связями через емкости (склады, силоса, резервуары), либо непосредственно. Работа технологического комплекса происходит в диапазоне требований, допусков, границ, которые задаются различными вышестоящими системами управления, внешними факторами и априорной информацией. Данный класс производств характеризуется следующими основными свойствами:

- перечень выпускаемой продукции каждой установкой и всем производством в целом либо постоянен и не зависит от рассматриваемого интервала времени, либо изменяется время от времени при изменении числа и наименования сырьевых потоков и поддерживаемого варианта работы установок;

- все установки и производство в целом работают в течение определенного времени в одном из выбранных вариантов структуры, характеризуемой числом и наименованием работавших единиц оборудования; остановки последних, приводящие к изменению структуры, определяются плановыми ремонтами, аварийными ситуациями, переполнениями либо опорожнениями отдельных склэдое;

- технологические процессы в установках, входящих в рассматриваемое производство, могут относиться либо к непрерывному типу, либо к периодическому типу., но в последнем случае период работа установок долхен быть меньие рассматриваемого интервала оперативного управления производством, чтоби км иохно было пренебречь.

Для производств указанного класса оперативно-диспетчерское управление (иногда называемое оперативное планирование или оперативно-кзлендарное управление) координирует работу отдельных установок (участков, цехов, заводов - в зависимости от того, о каком уровне оперативно-диспетчерского управления идет речь) с целью приведения хода производства в заданный нормальней режим, компенсации возмущений, сказывавшихся на работе производства, и улучшения технико-экономиче-ских показателей работы производства.

Именно задачи улучшения технико-экономических показателей работы.производства, требуют сложного анализа ряда вариантов, что затрудняет, а в больвинстве случаев полностью исключает ручное решение этих задач управленческим персоналом. Этот класс задач привлекает основное внимание разработчиков АСУ, поскольку они достаточно хорово формализуются как задача оптимизации. Эти задачи, главны» образом, являются предметом рассмотрения в диссертации. "Возможная многовариантность решений ведет к толу, что целью автоматизации становится возмохно более полный и быстрый просмотр на ЭВМ вариантов реиения, их человеке-макинный анализ и помочь диспетчеру в отборе наилучшего или рационального управляющего ревения при существующей производственной ситуации. При этом исходный набор просматриваемых вариантов управления мохет быть задан диспетчером (цри 'пряносчетном* моделировании), а мохет быть выделен ЭВМ в пределах заданных диспетчером

ограничений - оптимальный по заданному диспетчером хе критерию (при использовании методов оптимизации). В диссертации рассматриваются два варианта реализации оперативно-диспетчерских решений; непосредственное воздействие на зздатчики регуляторов и рекомендации производственному персоналу. . ,

Математические модели производства, определяемые при . формализации задач оперативного управления, состоят из совокупности моделей отдельных установок, емкостей и связей между ними. Модель каждой установки в общем случае включает в себя зависимости выходных потоков от всех входных и режимных величин. Последние определяет режим работы установки (температура, давление, свойства катализатора, активные поверхности тепло- и ыассообмена), влияющий на выходные потоки. При решении задачи оперативного управления структура и параметры модели каждой установки долзны определяться текущим состоянием данной установки. Модель каждой емкости определяет изменение ее уровня (запаса) во времени в зависимости от текущих разностей потоков, наполняющих и опорохняюцих ее. . Наконец, модели связей определяют связь каждого элемента производства (установки, емкости) с другими элементами этого производства, т.е. фиксируют текущую структуру этого производства .

В наиболее общем виде задача управления производством, формализуется как оптимизационная динамическая, задача. Из вектора возмущений выделим и ясклочим высокочастотные составляющие, поскольку эта составляющие компенсируются своими системами динамической стабилизации илу оптимизации работы каждой отдельной установки (системы г-змсго нижнего иерархического уровня управления) Оставшаяся часть возмущений •• зтс низкочастотные возмущения, изменения котооы*

происходят через интервалы от нескольких часов до ряда суток. Этими возмущениями являются колебания в поставках сырья и полуфабрикатов, изменения возможностей отгрузки готовой продукции, нарушения работы уста-овок и неисправности отдельных единиц оборудования, заполнения и опорожнения отдельных емкостей. Все эти возмущения предполагайтея известными на горизонте управления, поскольку сами временные интервалы низкочастотных возмущений определяют значения горизонта управления , на который расчитывается каждое управляющее воздействие. Они же определяет и диапазон динамических свойств технологических установок. Поскольку в подавляющем большинстве случаев времена переходных процессов в установках не превосходят нескольких десятков минут, их динамикой при оперативном управлении можно пренебречь.

Переход от динамической оптимизационной задачи к статической основывается не только на качественных соображениях. Эти качественные соображения дополнены в диссертации количественным анализом правомочности перехода от динамической постановки задачи оптимизации к статической.

Статическая задача формулируется следующим образом: шах ф <х,ц,с1) - критерий управления, е'(х,и,й) = 0 - модели отдельных установок и связи между ними,

е"(х,и,<3) £ 0 - ограничения на поставку сырья,

отгрузку продукции, мощности установок и т.д. х - вектор выходных переменных, и - вектор управляющих воздействий, д - вектор низкочастотных возмущений. Обычно на производстве эта задача подразделяется на центральную, решаемую на уровне оперативного управления, и

ряд с о подчиненны« ей, решаемых на уровне статического управления отдельными .установками. При этом все переменные управления и подразделяются нз две группы: о первую обычно е::о-дят материальны? потоки (ш>, связывающие установки и емкости между собой; во втору» группу - резинные величины. В этом случае оптимизационная статическая задача,оперативного управления производством принимает следующий вид:

шах Ф (х,т,<3), =0, г"(х,га,<П -0.

Для конкретного формирования этой задачи необходимо знание соответствующих математических моделей всех установок; текущих заданных ограничений на работу отдельных уста-ново г и емкостей; информации о возмущениях, действующих на горизонте управления.

Сама постановка и формализация задачи оперативно-дис-петчерского управления производством, как задачи статической оптимизации - весьма трудоемкий и длительный процесс. Требуется глубокое технологическое изучение производства, экономически эффективная постановка задачи, построение моделей отдельных установок. В то хе вр ия нередки конкретные ситуации, когда полученное на ЭВМ решение задачи статической оптимизации оказывается при внедрении мало или соверш?.чно неэффективным. Эти ситуации возникают по ряду причин: из-за достаточно очевидного и почти всегда достигаемого дахе при ручном управлении производством оптимума; из-за несоглзсовэтьсти оперэтиЕНогс управления производством г целом с управлением отдельными установками; из-за некачественного Е-нбора моделей отдельных установок; из-зэ неудовлетворительной программно-технической реализации.

Работа по создании системы оперативного управления включает обычно следукцк? этапы:

1 • Г!редпро«ктикЯ анализ и содержательная постановка чэдачи

оперативкого управления производством.

2. формализованная постановка задачи оперативного управления производством (синтез модели).

3. Согласование оперативного управления с задачами управления отдельным участками производства.

4. Разработка алгоритма решения задачи оперативного управления

5. Реализация найденного решения в автоматизированном или автоматическом режиме.

По все?.! этим зтапан велись работы различными исследователями . Обзор этих работ распределен по главам диссертации. Вместе с тем, по каждому этапу имеются существенные вопросы, оставшиеся с нашей точки зрения в тени.

Это обусловило рассмотрение в диссертации следующего круга проблем. По первому этапу - это проблема оценивания готенциальюй эффективности оперативной оптимизации производства на ранних стадиях разработки АСОДУ, необходимость которого обусловлена большой трудоемкостью ( реализацич систем оптимизации. По второму - это 'проблема 'моделей", т.е. круг вопросов, связанных с определением допустимых погрешностей моделей отдельных участков, составляющих производство, выбором структур и определением параметров этих моделей. По третьему - это проблема безитеративной декомпозиции общей задачи статического оптимального управления производством, которая обепечит согласованную с оперативным управлением постановку задач управления отдельными участками и эффективную реализацию найденных решений. По четвертому - это проблема обепечения непустоты области допустимых решений задачи оперативно -диспетчерского управления при ее автоматизированной

формализации. И, наконец, по пятому - это проблемы програпно-технической реализации и внедрения АСОДУ, связанные с психологическими барьерами оперативно-диспетчерского персонала, диалоговым режимом работы и т.д. Бее эти проблемы рассматриваются в последующи главах диссертации.

В главе 2 рассматривается ряд вопросов, связанных с оцениванием потенциальной эффективности оптимизации на ранних этапах разработки АСОДУ.

Поскольку рассмотрение задачи оперативного управления производством как задачи оптимизации требует от разработчика существенных усилий, э полученное на ЭВМ реиение задачи оперативного управления производством по заданному критерию может оказаться при внедрении неэффективным, так как персонал ведет процесс очень близко к оптимуму, в глава разрабатывается метод предпроектного прогноза эффективности оптимизации. На этом этапе еще отсутствует полная математическая модель производства. Исходной информацией для решения задачи оценивания служит: заданный технгко-экономический показатель, являющийся критерием оптимизации; известные связи между установками; априорные технологические ограничения на работу отдельных установок, включенные в общую модель производства вместо неизвестных моделей отдельных установок. По этой информации формализуется задача математического программирования, решение которой является "оптимистической" оценкой значения критерия, достигаемого при решении задачи оперативного управления как задачи оптимизации. Эта оценка является "оптимистической", т.к. если точно определить неизвестные модели установок, удовлетворяющие априорной информации и включить эти модели в ограничения задачи, то получим заведомо не большее этой оценки значение критерия. При линейной критерии эта

задача сводится к обычной задаче линейного программирования. "Пессимистической" оценкой значения критерия является решение такой экстремальной задачи, когда в роли неизвестных моделей установок выступают наименее благоприятные с точки зрения заданного критерия модели, удовлетворявшие априорным технологическим ограничениям на них. Задача отыскания "пессимистической" оценки формулируется в случае линейного критерия как линейная иаксиминная задача, алгоритм решения ко -торой известен. Он представляет собой модификацию метода ветвей и границ. Предложенный метод построения "оптимистических" и "пессимистических" оценок применен к задаче оперативного управления процессом дгухстадийного дегидрирования изопентана.

Б главе также рассматривается комбинирование методов оптимизации и "прямого счета" при оперативно-диспетчерском управлении. Метод "прямого счета" является наиболее простым человеко-машинным методом расчета и обоснования принимаемых решений при оперативном управлении. В этом случае проводится многошаговый диалог пользователя с ЭВМ, на каждом шаге которого выполняются определенные (как правило неслохные) аналитические расчеты, исходные данные для которых инициируются пользователем. Обычно пользователь задает вариант управляющих воздействий. ЭВМ, по заложенным в нее моделям установок и емкостей и структуре их соединений, с учетом текущих характеристик работы производства, вычисляет реакции производства на данный вариант воздействий, т.е. выходные величины установок и технике-экономические показатели работы производства. Эти данные представляются пользователю, он их анализирует и, в соответствии с результатами анализа, предлагает новый вариант управляющих воздействий для расчета и т.п., до тех пор, пока на очередном шаге получающиеся реакции про-

изводетва не будут его удовлетворять.

Традиционный подход к разработке систем оперативного управления производством состоит в формализации задач оперативного управления как задач статической (как правило линейной) оптимизации и представлении оперативно-диспетчерскому персоналу возможностей диалогового решения этих задач в изменяющихся условиях функционирования. Существенной трудность» , возникающей при внедрении такого подхода являются частые несовместности, т.е. отсутствие допустимого решения задачи. Это об'ясняется тем обстоятельством, что в формализованной постановке задачи оптимизации присутствует информация двух типов. Во-первых - "об'ективная" информация, представляющая собой математические модели отдельных установок и связи мехду ними, а во-вторых "суб'ективная" информация, характеризующая требования человека-диспетчера по ограничениям поставки сырья, отгрузки продукции, темпам опорожнения/заполнения складов и т.д. Эти введенные человеком требования могут противоречить друг другу и "об'ективной" информации результатом чего и является отсутствие допустимого решения задачи оптимизации.

Комбинирование "пряиосчетного" моделирования с оптимизацией позволяет синтезировать задачи математического (линейного) программирования с заведомо непустой область» допустимых решений. Предположим, пользователь остановился при "прямосчетном" моделировании на несбалансированном решении, т.е. на таких значениях нагрузок, для которых не выполняются ограничения на темпы опорожнения/заполнения емкостей. Вычислены величины соответствующих дебалансов.

Если при решении задачи оптимизации с исходными ограничениями не найдено допустимого решения, то мохно автоматически скорректировать эти ограничения на величины вычисленных

дебалаксов, Логика этой коррекции такова. Если при "прямом счете" производственно-диспетчерский персонал отступает от своих начальных требований, то такое хе отступление допустимо и при оптимизации. В результате и синтезируется задача математического программирования с непустой областью допустимых решений.

Решение задач оперативно-диспетчерского управления по пути комбинирования "прямого счета" и оптимизации позволяет совершенно по новому взглянуть на ряд проблем, связанных с внедрением методов оптимизации. Во первых, по иному выглядит проблема оценивания потенциальной эффективности оптимизации, поскольку сама оптимизация выполняется на тех же моделях и той хе системой, что и "прямой счет" и язляется к нему по сути дела приложением. Таким образом, предварительное оценивание потенциальной эффективности оптимизации актуально при традиционном подходе к разработке систем оперативного управления' производством. Традиционный хе подход является доминирующим при решении задач оперативного управления большой размерности (сотни переменных и ограничений), поскольку в этом случае пользователям трудно проводить сам "прямой счет". Во-вторых, снимается обычный для пользователя психологический' барьер перед оптимизацией, поскольку пользователи приходят к ней (постепенно) через естественный для себя компьютерный "пряной счет" и не сталкиваются с ситуацией, когда отсутствует допустимое реиение.

В гла^е 3 рассматривается взаимосвязь задачи оперативного управления производством в целом с задачами управления его участками. Евделяются два принципиально различных подхода к декомпозиции общей задачи статического оптимального управления производством. Первый из них базируется на тра-

диционных методах декомпозиции задач математического программирования. Общая задача при этом распадается на задачи оптимизации каждой отдельной подсистемы и задачу координации подсистем, которзя решается на уровне оперативного управления производством. Эта координация производится либо назначением цен на соединяющие подсистемы материальные потоки, либо назначением расходов общих потоков, которые могут потребить отдельные подсистемы, Основным недостатком этого подхода к декомпозиции общей задачи управления является нетехнологичность использования порожденной двухуровневой системы. Решение задачи оперативного управления - задачи координатора, достигается тем или иным поисковым методом оптимизации , Возникает необходимость в итеративных обменах информацией между уровнем оперативного управления производством и уровнем оптимизации каждой отдельной установки при любом разовом решении общей задачи управления.

Предложенный второй подход базируется на формальных схемах теории возмущений задач математического программирования. С целью упрощения описания предлагаемых моделей и методов рассмотрение их в диссертации ведется на примере оперативного управления достаточно простым об'ектоы -производством, состоящим из двух установок с рециклом и разделяющих их емкостей (рис.1).

[Емкость |ь Еа -1

Установка 1

_.¡Емкость)

I Е. >

Установка

1

и

2

1

Рис . 1

Принципиэльным содержательным отличием его от первого

подхода является то, что из общего вектора управлений

выделяются компоненты т (потоки; и з (режимы) для

использования на различных иерархических уровнях: ш - на

уровне оперативного управления, в - на уровне оптимизации

отдельнш установок. В этом случае задача оперативного

управления приобретает четкий содержательный смысл - это

задача оптимального распределения нагрузок на установки, а

задачи оптимизаторов - это задачи выбора режимов работы

установок. Для того, чтобы такая декомпозиция была возможна,

должно быть выполнено следующее требование: влияние режимных

величин б , з на выходы установок х ,х д должно быть

12 12 3

гораздо меньшим, чем влияние на них нагрузок и ,ш ,и .

12 3

Количественно, эта "малость" влияния означает, что учет или неучет режимных величии в задаче статической оптимизации не сказывается на правильности определения активных ограничений производства, т.е. таких ограничений-неравенств, которые в оптимуме обращаются в равенства. Важным обстоятельством является то, что при атом подходе удается разработать метод свободный от недостатка итеративности. Предлозенный подход рассматривается в диссертации на примере производства показанного на рис. 1. Общая задача статической оптимизации представлена следующим образом: ^

(3.1) иэх 4 = Е (с1 ю ^с'х ) + £ с'э ,

а i XI 5 .)

1=1 а=1

(3.2) х -а ш + а и + ) (ш ,ш ,б ), в € Э ,

1 111 12 2 1121 1 1

(3.3) X : а п * г (и ), е £ Б ,

2 23 3 232 22

(3.4) х :ав> в Е Б ,

3 33 3 3 3 _2_ 2 2

(3.5) т - и - и , 1 = 1,3,

I 1 г

(3.6) ¡: - а -Д ,

13 1

(3.7) х - т - Д

3 2 2

Здесь критерий предполагается линейным, компоненты в<?'{-торов с и а известными. Модели установок записаны в виде уравнений (3.2) - (3.4), в которые можно Формально преобразовать любые нелинейные модели установок, Быделив отдельно линейные слагаемые , содергэщие только переменные т , от нелинейной части модели, зависящей и от m и от в и обозначенной функцией г (m ,s). Величины й , Л задают темпы опорох-

1 2

нения/заполнения емкостей. Для того, чтобы формальные схемы теории возмущений могли применяться необходимо, чтобы все функции / в определенном, указанном ниже смысле были "малы". Это накладывает ограничения на применимость предложенного подхода.

Задача оперативного управления записывается как задача линейного программирования (ЗЛЮ:

(3.8) шах £ (с1 m + с1 х ),

Л1 i х i

i = l

(3.9) х -а m - а m = 0,

1 11 1 12 2

(3.10) х - а п =0,

2 23 3

(3.11) х - а m = О,

3 зз з _

(3.12) m im - m, i = 1,3,

i i i

(3.13) x - и = Д ,

1 3 1

(3.14) x - m = Д .

3 2 2

Задачи лекальных оптимизаторов являются задачами нелинейного программирования:

(3.15) з° -- агатах (Х°г (и0, m° ,s ) + с^ >

1 g е С 111 2 1 S 1

1

(3.16) s° : arfmax (X°r (ш°,5 ) + X°; (m° ,s ) + c2 s ),

2 ( g 2232 3332 s 2

2

где ю°, т° найдены в результате решения ЗЛП (3.8) -

<3.14>Д®, - двойственные оценки ограничений (3.9) - (3.11)

Б результате решения задач (3.15) - (3.16) находятся

рехимные величины 5°,б°. Размерности этих нелинейных задач 12

по сравнений с общей задачей управления (3.1) - (3.7) меньше

обычно на порядок и более.

В предположении невыротденности ЗЛП (3.8) - (3.14),

лишь одна из переменных ш , 1 = 1,3 выходит в оптимальном

решении на свою границу га или и . Для определенности предпо-

1 1

лозшы, что : . Тогда реализация процедуры оптимального управления производством заключается в выдаче с уровня оперативного управления требования точного поддержания нагрузки ^ п^. На уровне оптимизации отдельных установок определяются режимы кх работы б^ Остальные компоненты

вектора а находятся путем решения следующей балансирующей системы уравнений:

о i . /о о \

х = а т 4 а т + г (т ,п ,8 ),

(3.17)

1 111 12 2 1 12 1

х = а л + г (т , б )

2 23 3 2 3 2

X = а ш + г (ш , в ) ,

3 33 3 3 3 2

1 3 1'

х - и - Л .

3 2 2

Предложенный метод строго обоснован в рамках теории возмущений при предполохении "малости" функций у, . Под "малостью" понимается следующее: игнорирование функций г в ЗЛП

>

(3.8) - (3.14) не влияет на правильное определение активных в оптимуме ограничений (3.12). Или, иными словами, базис оптимального плана задачи (3.8) - (3.14) неизменен по отношению к вариациям правых частей ограничений (3.3) - (3.11) в

диапазонах изменения значений функций % . В этих условиях

1

получена оценка критериальных потерь связанных с предложен-

ной бсзитеративной декомпозицией исходной задачи статического оптимального управления (3.1) - (3.7).

Балансирующая система уравнений (3.17) может быть не нужна, если найденное решение реализуется по схеме 'стабилизации активных в оптимуме ограничений". Эта схема реализации оптимального решения основана на использовании того обстоятельства, что при различных возмущениях в статическом оптимуме становится активным тот или иной набор ограничений. В нашем примере (З.В) - (3.14) активными являются ограничения

ш - т и условия баланса емкостей (3.13) - (3.14). При 1 ~ 1

этом один регулятор будет осуществлять стабилизацию ограничения И( - и ^, ставшего активным на уровне п^ = га^, а другие стабилизацию активных ограничений баланса емкостей хз - т^ = й^ и х^ - - . Преимущества схемы стабилизации активных ограничений, по сравнению с обычной схемой покоординатной стабилизации оптимума очевидны. При ее использовании поддерживается подлинный оптимум производственной системы в определенных пределах погрешностей моделей установок. Эти пределы устанавливаются требованиями правильного определения состава активных в оптимуме ограничений. Для реализации такой структуры важно только знать какие из . нагрузок выходят в оптимуме на свою верхнюю или нижнюю границу.

• Естественно, что в етой схеме реализации в тех же пределах погрешностей моделей установок условия баланса емкостей нарушаться не будут. Существует таким образом прямая связь приведенного выше требования к точности линеаризованных моделей установок (3.9) - (3.11) в смысле правильного определения активных в оптимуме ограничений с проблемой реализации оптимального решения.

При изменении контролируемых возмущений или моделей ус-

тановок может измениться состэб эктиеных в оптимуме ограничений . Новое оптимальное решение и соответственно ноеый состав активных ограничений могут быть найдены путем, очередного решения задачи математического программирования. Затем новое оптимальное решение может быть реализовано схемой стабилизирующей другой набор активных ограничений.

' В главе 4 рассматриваются вопросы определения допустимых погрешностей моделей участков производства для оперативного управления производством в целом. Еьщвигается следующий тезис: точность моделей отдельных технологических установок должна быть по крайней мере такова, чтобы при их использовании был правильно определен состав активных в оптимуме ограничений. Иными словами состав активных в оптимуме ограничений долхен быть нечувствителен к погрешностям моделей установок.

Сформулированный тезис определяет допустимый уровень погрешностей моделей. Предложенный алгоритм определения базируется на идеях постоптимального анализа задач линейного программирования. Представим задачу оперативного управления, как задачу оптимального распределения материальных потоков: п п

<4.1) шах (X с' и + L с" х ), J j к к

П1 П'

(4.2) Y, а' и + La" х -ev =b , i = Г~р. . ii i , ik к i i i

В ограничения (4.2) включены модели всех установок, технологические ограничения на величины потоков, услоеия баланса емкостей и т.д. Вектор v с нулевыми и единичными коэффициентами е введен для перехода от ограничений неравенств К'

равенствам. Обозначим й х , к -1,п чебышевские ошибки вы-

k 2

ходов моделей. От этих ошибок можно перейти к интервалам

измеиения правых частей ЛЬ^ , 1 = 1,р , тех ограничений (в .2) задачи (4.1) - (4.2), которые являются моделями установок. Условие неизменности базиса оптимального плана (набора активные ограничений) задачи (4.1) - (4.2) задается следующей системой неравенств:

(4.3) В_1(Ь + ДЬ) I О =Э Б_1ДЬ I - у*

где Б-1- обратная матрица базиса оптимального плана, у*- вектор оптимальных базисных переменны;, включающий все компоненты векторов т,х,у, вопедшие в базис. Достаточное условие выполнения неравенств (4.3) при любых сочетаниях знаков компонент вектора ДЬ следующее:

(4.4) В_1ДЬ+* у *

где В71

Б-1, если В-1 - 0, 1 л 1 ^

-Б-1, если В-1 < 0, 1=1,р, о=1 ,р, 1 л а

все компоненты вектора ДЬ* берутся с знаком 'плюс". Для случая, когда данный имеющийся набор моделей не пригоден, т.к. не.выполяются условия <4.4), ставится задача нахождения таких значений ДЬ*, 1 = 1,р, чтобы для всех

|йЬ | - ДЬ*, выполнялись условия <4.4). Способ определения 1 1

ДЬ* представляет собой следующую последовательность действий. Сначала определяем максимально возможные

изменения каждой из величин ДЬ , 1 = 1,р , путем ревения

1 1

ЗЛП с критериями шах ДЬ и ограничениями (4.4). Б результате л

решения каждой 1-ой задачи определяем величину ДЬ|. ^Проектировщик системы задает некоторое желаемое значение

одной 1-ой компоненты вектора ЛЬ*. Это значение должно

удовлетворять условию ДЬ* - ДЬ1.

1 1 *

Значение какой именно компоненты вектора ДЬ задать, опреде-

ляем, исходя из того, погрешности модели какой установки нежелательно уменьшать. Предположим, что зафиксирована первая

компонента вектора ДЬ: ЛЬ = ДЬ*. Остальные компоненты век-

1 1

тора ДЬ могут принимать значения не большие, чем найденные в результате решения ЗЛП с критериями шах ДЬ , 1 = 2,р ,

х 1

.условием ДЬ^ = ДЬ* и ограничениями (4.4). Так находятся величины ДЬ2, 1= 2,р . фиксируем еще одну компоненту век-1 ' 1 тора ДЬ , например вторую

ДЬ = ДЬ* < ДЬ?. 2 2 2 Последовательность фиксируемы« компонент задаем из тех

же соображений из которых выбираем первую фиксируемую компоненту. Так продолжаем процесс до тех пор, пока не определены все компоненты вектора ДЬ*. От известной ДЬ*, 1 = 1 ,р

I 1

легко перейти к максимально допустимой погрешности моделирования установки Дхтах. Применение предложенного метода детально описано на примере задачи оперативного управления аммиачным производством.

Разработанный способ определения допустимых погрешностей моделей участков производства, базирующийся на идеях постоптимального анализа обладает тем недостатком, что не применим к вырожденным задачам, поскольку явное представление области устойчивости (4.3) связанное с обратной матрицей базиса оптимального плана непригодно. Это об'ясняется тем, что когда решение ЗЛП является вырожденным, т.е. когда среди базисных компонент имеются нулевые. оптимальное базисное множество может определяться неединственным образом. Предлагаемый и строго доказанный в диссертации для вырожденного

случая алгоритм.основывается на использовании понятия расширенной области устойчивости оптимальных базисов (РОУОБ) и представляет собой следующее:

а) Определяем оптимальное значение F(b°) ЗЛП записанной в канонической форме при b :

юах(сгх/Ах = Ь°, х ? 0) = F(b°)

б) Определяем величины'А путем решения ЗЛП

X = are min UTd| АТХ I с, XTb°5 F(b0)), d *

где d - вектор задающий направление определения границы Р0У0В <b° + «d)

в) Определяем индексное множество

q - (г : <Xd)T А = с }

d г г

г) Определяем максимальный шаг л из Ь° в направлении d

d

до границы РОУОБ:

а = are max (а| Е А х - ad = b°; х Z О, río ; х - 0).

4 р£ц г г 4

d

Содержательный смысл введения понятия РОУОБ следующий. В вырожденном случае размерность множества активных в оптимуме ограничений превышает число базисных переменных. РОУОБ эта такая область в пространстве правых частей ЗЛП в которой сохраняется активность любого подмножества исходного множества активных ограничений, размерности равной числу базисных переменных .

Для того, чтобы использовать предложенную численную схему при определении допустимых погрешностей моделей участков производства необходимо последовательным сканированием пространства из точки Ь° различными векторами d и выполнением описанных шагов для каждого d определить границы РОУОБ.

При этом следует иметь в виду, что в отличие от области устойчивости невырожденной ЗЛП РОУОБ вырожденной ЗЛП не является выпуклым множеством, т.к. является об'единением выпуклых множеств.

В главе 5 рассматриваются вопросы выбора структур и определения параметров моделей участков производства для целей оперативного управления, обеспечивающих необходимую точность этих моделей, установленную в предыдущей главе. Модели отдельных участков могут быть заданы априорно или определены в результате идентификации. Однако , задачи идентификации для целей оперативного управления производством обладают определенной спецификой. Эта специфика заключается в том, что при оценивании коэффициентов моделей участков, образующих взаимосвязанную оптимизационную систему, необходимо учитывать априорную информации (ограничения), типа условий неотрицательности потерь. Неучет этих ограничений может привести к существенному уменьшению (и даже исчезновению) области допустимых решений задачи оперативного управления. Пусть статичская линейная модель установки записывается следующим образом:

(5.1) х = а * Ат,

где х -' d - мерный вектор выходов установки; m - п -мерный вектор входов установки; а, А - коэффициенты модели. Надо определить по выборке данных пассивного эксперимента коэффициенты модели (5.1), причем известно, что эти коэффициенты должны удовлетворять следующим априорным линейным ограничениям - неравенствам;

(5.2) , А) - 0,

где v - линейная Еектор - функция.

Задача определения коэффициентов линейной модели по че-бышевскому критерию формулируется следующим образом:

(5.3) min Y, h max_ (x1 - a - £ A m11 .

_ » к . > к к ki i a ,A k=i i = l,L í=I

V(a,A) - О, где L - об'ем выборки , h - весовые коэффициенты.

Задача (5.3) сводится к следующей ЗЛП:

min f_, h t ,

a,A,t k=i k k k

r> ___

-t * x1 - а - £ А и1 i i , k = l,m, 1= I,L, к к к ki ; k

y(a,A) í 0,

где t - O - искусственные переменные. k

Пусть исходная линейная модель (5.1) некоторой установки не обеспечивает требуемой точности А? . Возможных причин недостаточной точности может быть две. Первая - "истинная" модель установки существенно нелинейна, поэтому использование кусочно-линейной модели приведет к значительному уменьшению погрешности. Вторая - имеются неучитываемые в модели режимные величины (температуры, давления и т.д.), существенно влияющие на выход х установки при фиксированном значении входа т. Рассмотрен вопрос о том, как по эйсперинетальной выборке отличать первый случай от второго. Сначала анализируются возможности применения кусочно-линейных моделей. При этом используется имеющаяся обычно априорная информация. Эта априорная информация может представлять собой, например, требования монотонности и/или вогнутости (выпуклости) зависимости являющейся моделью в рабочем диапазоне нагрузок. Для анализа возможностей кусочно-линейной аппроксимации необходимо определить, с какой минимальной погрешностью можно аппроксимировать экспериментальные данные нелинейной зависи-

мостыо, возрастающей и вогнутой на отрезке Ca, т]. Величина этой погрешности определяется значениями нелинейной зависис-моста в точках ш = а1, 1 : 1,L. Эта погрешность будет равна погрешности кусочно-линейной зависимости, абсциссы точек излома которой совпадает с абсциссами точек выборки. . Предположим, что точки выборки (х^ю1) , 1 ; 1,L пронумерованы в порядке возрастания и . Тогда эта погрешность может быть найдена путем решения следующей задачи:

(5.4) ain (иэх Ь1 - х11) , г1 r=l,L

(5.5) zl< z1+i, 1- TT-U

<5.6) г1*2- г m < - г1 , j.

m1+2- в1*1 " - m1 ' ' ■

где (5.5) - условия возрастания, (5.6) - условия вогнутости .

Задача (5.4) - (5.6) сводится путем введения дополнительной переменной t к ЗЛП". min t,

Ч < s1 - *х< t, ls Ц, (5.7) ZL< zl+1 , • 1= TXTl.

s1*2-!1»1 < г'-1-.1 , U йЖ

„1*2 „1*1 ~ _I+1 „1

ш - в ш - Hl

В результате решения этой ЗЛП получается оптимальное решение i1 = I1, 1 - 1 ,L и соответствующее ему оптимальное значение критерия t = t*. которое и является предельно достижимой погрешность» аппроксимации экспериментальных данных кусочно-линейной зависимостью, состоящей из L-1 отрезков и удовлетворявшей условиям монотонности и вогнутости.

Если найденная в результате решения ЗЛП (5.7) величина 1* равна или меньше максимально допустимой погрешности модели ¿х*, то исходную линейную модель установки следует уточ-

нять по пут» кусочно-линейной аппроксимации. В противном случае в качестве воз ножкой модели нухно исследовать "нес нозначную" модель.

Если точки выборки ошибки ке содержат, то "неоднозначную" модель проще всего записать следующим образом:

х = Ьм

1=1

(5.8) т = С X1 и1, Д=1

Ь X1 = 1.x1 5 о, 1= IX 1=1

Модель (5.3) представляет собой минимальную выпуклую оболочку натянутую на точки выборки. Однако размерность таких моделей очень велика - число переменных а1, 1 - 1 ,Ь равно об 'ен.у выборки. В связи с этим предлагается сначала (на этапе идентификации) известными методами выделить из выборки те точки, которые образуют ее выпуклую оболочку.

В тех случаях, когда наблюдения запумлены помехой, использование в качестве модели ниниаальной выпуклой оболочки может привести к значительным погрешностям, связанным с вовлечением в модель (5.8) технологически не реализуемых областей пространства х - п. На поиощь здесь опять приходят априорные ограничения. Учет их при идентификации в данном случае состоит в следующем. Те наблюдения, в которых эти ограничения нарушены должны быть исключены из выборки. Кроме того, целесообразно использовать в качестве модели не первую минимальную выпуклую оболочку, а скажем вторую или третью и т.д. Эти выпуклые оболочки предлагается строить следующим образом. Сначала строится минимальная вылуклзя оболочка. Затем из выборки исключаются те наблюдения, кото-

рые принадлежат этой выпуклой оболочке. Строится минимальная выпуклая оболочка для оставшихся наблюдений и т.д. Процесс .прекращается тогда, когда за пределами.очередной выпуклой оболочки окажется определенная доля наблюдений. Описанная процедура определения предельно достижимых погрешностей кусочно-линейных моделей применена при моделировании тех установок аммиачного производства, для которых погрешности исходных линейных моделей превосходили допустимый уровень .

Б главе р описывается программно-техническая реализация и внедрение типовой АСОДУ в промышленности. Эта АСОДУ была разработана для ПО "Нижнекамскнефтехиы" - крупнейшего нефтехимического предприятия страны. Важнейшей составной частью АСОДУ является система "Баланс" описываемая в главе подробно, В системе "Баланс" реализованы'Функции-оперативно-диспетчерского управления производством в диалоговом режиме. В системе реализованы следующие идеи:

- комбинирование прямосчетного моделирования с оптимизацией ;

- самопроектирование - т.е. предоставление сотрудникам оперативно-диспетчерских служб возможностей самостоятельно создавать те балансовые, моделирующие ч оптимизационные расчеты, которые они хотят выполнять с ее помощью. С помощью средств системы оперативно-диспетчерский персонал различных уровней может проводить многочисленные достаточно сложные расчеты по составлению текущих балансов, оперативных планов, оперативно-календарных графиков и т.д. Предоставление возможностей самопроектирования является существенным отличием от традиционного подхода к разработке , когда системы базиро-рэлись на построении жестко фиксированных (заданных разработчиком) математических моделей об'екта управления. Использование жестко фиксированных моделей (расчетных схем) делало

невозможным гибкое отслеживание часто меняющихся производственных ситуаций изменений технологических с::ем и т.п. Возможности же самостоятельного создания пользователями в простом диалоговом режиме балансовых, моделирующих и оптимизационных расчетов позволили фактически полностью автоматизировать процесс привязки системы к нуждам конкретного предприятия и конкретного пользователя. Зто во многом'определило то, что система является типовой, гибкой при использовании, а при ее внедрении отсутствуют психологические барьеры.

Важной особенностью системы "Баланс" является многовариантность балансовых, моделирующих и оптимизационных расчетов по оперативному управлению.' Благодаря этой особенности пользователи имеют возможность хранить и корректировать многочисленные варианты расчета одной и той хе технологической схемы на различные временные интервалы оперативного управления, разные условия поставки и отгрузки, разные графики ремонтов и т.д. Это дает возможность оперативного сопоставления различные вариантов.

Собственно диалоговая работа пользователей делится на три уровня сложности. Верхний, наиболее сложный уровень -это создание новых балансовых, моделирующих и оптимизационных расчетов. Сложность здесь заключается в необходимости четкого уяснения пользователем свей расчетной схемы. Но эта работа - однократная. Созданная расчетная схема мохет храниться, копироваться и корректироваться. Вторым и более простым уровнем является работа с ухе созданным вариантом расчета. На этом уровне возмохно выполнение следующих действий: корректировка параметров модели об'екта; задание условий поставки сырья, производственной мощности установки, нагрузок на установки и т.д. И, наконец, третий л самый простой уроеень диалоговой работы - это просмотр результатов ра-

счетов ло оперативному управлению.

Разработанные диалоговые средства обладают существенной спецификой, заключающейся Б том, что позволяют пользователям - непрограммистам самостоятельно заниматься проектированием расчетных схек. Разработанная технология проектирования расчетных схем имеет существенные преимущества в простоте по сравнению с технологией проектирования крупноформатны-; электронных таблиц в популярные для ПЭВМ системах.

При программно-технической реализации АСОДУ централизованная система управления базами данных (СУБД) использована не только для хранения данных диспетчерского учета, отчетов и сводок, что делается обычно, но и для хранения многочисленных расчетов по оперативному управлению производством, что' обычно не делается, фактически в разработанной АСОДУ проведено соединение "прямоечетного" моделирования и линейного программирования с централизованной СУБД. Использование СУБД при этом позволило эффективно решить проблему многовариантности балансовых моделирующих и оптимизационных расчетов. Для крупного нефтехимического предприятия в базе данных одновременно хранится до тысячи вариантов расчетов по оперативному управлению и планированию и использование централизованной ОУВД с развитыми поисковыми функциями обеспечивает оперативно-диспетчерскому персоналу эффективный диалоговый доступ к каждому из этих вариантов . Необходимость хранения в базе данных многочисленных систем линейных уравнений и неравенств для "прямосчетного моделирования и оптимизации потребовала разработки специальной логической схемы хранения задач оперативного управления.

Реализация идеи комбинирования "прямосчетного" моделирования и оптимизации ;т,едствэяи системы "Баланс* проиллюстрирована задачей оперативного управления крупным нефтехиии-ческик комплексом.

-зэ-

В заключении дается общая характеристика результатов работы и отмечается, что основными из них являются следующие:

1. На содержательном и формальном уровнях описан класс задач оперативно-диспетчерского управления непрерывным производство»«.

2. Предложены алгоритмы определения целесообразности оперативной оптимизации производства на этапе предпроектной проработки, базирующиеся на идеологии "оптимистических" и "пессимистических* оценок.

3. Предложен подход, заключающийся в комбинировании "прямосчетного" моделирования и оптимизации при решении задач оперативно-диспетчерского управления производством, позволяю^ синтезировать оптимизационную задачу оперативно-диспетчерского управления с заведомо непустой областью допустимых ревений.

4. Предложен способ безитеративной декомпозиции общей задачи статической опткнязгцим производства и проведено формальное ввделение задачи оперативного управления. Разработаны согласованные постановки задач управления участками производства и предложены схемы реализации найденных решений по принципу "стабилизации активных ограничений".

5. Предложены методы определения допустимых погрешностей' моделей учасков производства при оптимизации оперативного управления, основанные на идеях постоптимального анализа задач математического программирования. Для распространенного в практике оперативного управления класса вырожденных задач линейного программирования разработан эффективный метод постоптимального анализа.

6. Предложены алгоритмы выбора структур и определения

параметров моделей участков производства, обеспечивающих тре-буемуа для целей оперативного управления производством точность .

7. Разработана и находится в промышленной эксплуатации в ПО "Нихнекамскнефтехим" таловая автоматизированная система оперативно-диспетчерекого управления производством.

8. Разработанная методология создания систем оперативно-диспетчерского управления и программное обеспечение типо-

1 вой АСОДУ переданы и используются:

ЦНШЖА - для разработки АСОДУ Ноеомосковского ПО •Азот";

Казанскому.НПО "Нефтепромавтоыатика* - для разработки АСОДУ ГО "Тенгизнефтегаз";

Гипрокаучук -для разработки АСОДУ ГО "Синтезкаучук" (г.Тольятти), з-д СК (г.Чайковский), з-д CR (г. Стерлитамак ).

Публикации по теме диссертации

1. Зенков Б.В., Соркин Л.Р. Построение диапазонных

моделей участков производства по данным пассивного эксперимента. - В кн.: Алгоритмы и модели управления в технических и организационных системах /Под ред. Цыпкина Я.З. М.: Институт проблем управления, 1976, с, 23-26.

2. Зенков В.В., Соркин Л'.Р. Диапазонные модели и модели с переменными коэффициентами в иерархических системах управления - Автоматика и телемеханика, 1987, с. 139-148.'

3. Соркин Л.Р. Комплекс программ построения ыатема-тичских моделей участков производства. - В кн.: Всесоюзн. научно-техн. конф. "Математическое, программное и информационное обеспечение АСУ технологическими процессами", -Черновцы, НТО "Приборпром", 1977, с.37-39.

4. Система оперативного управления производством изопрена в п/о Ниинекамскнефтехим / Зенков В.В. .Соколов Б.Н.,Со-

-3S~

пин А.И., Соркнн Л.Р, - В кн.: Всесоюзная научно-техн. конф. "Опыт создания и развития АСУ б промышленность", -Воронех, Обл. созет НТО, 1377, с . 19-21.

5. Соркин Л.Р. Об одном методе построения статических линейных моделей участков производства с учетом априорных ограничений,- Автоматика и телемеханика, 1979, Н 1,

с. 187-190.

6. Соркин Л.Р. Об одном методе текущей идентификации статических моделей об'ектов управления. - Автоматика и телемеханика, 1973, К 10, с. 148-156.

7. Зенков Б.В., Ицкович Э.Л., Соркин Л.Р., Цодиков Ю.М. Методологические проблемы построения систем оперативного управления производством непрерывного типа. - Б кн.: Тезисы докладов VIII Всесоюэ. совещ. по проблемам управления.- Таллинн, Наука, 1980, с. 304-306."

8. Ицкович Э.Л., Соркин Л.Р. Оценка допустимой погрешности моделирования установок при решении линейной задачи статической оптимизации непрерывного производства.- Автоматика и телемеханика, 1983, X 10, с. 152-163.

9. Ицкович Э.Л., Соркин Л.Р. Специфика моделирования непрерывного производства при его статической оптимизации

Б кн.: Тезисы докладов IX Всес. совещ. по проблемам управления. - Ереван, Наука, 1983, с. 199..-

10. E.L. Izkowitch, L.R. Sorkin. Die Auswahl von Msdellstrukturen bei kontinuierlichen Produktionsanlafen zu

• ihrer statischer. Optimierung- 4. Wissenschaftliche Konferenz "Anla^enauiomatisierun?" der Sektion Autonatisierunfsanlafer., Leipzig, DDR, 1983, 57-59.

11. Ицкович Э.Л., Соркин Л.Р, Выбор типов моделей установок при решении линейкой задачи статической оптимизации непрерывного производства,- Автоматика и телемеханика, 1984,

-3t-

N8, с. 142-149.

12. ГрайверМ.Ю., Соркин Л.Р., Спиро А.Г. Принципы организации информационного, программного и технического обеспечения АСУ основным производством НПЗ на базе ЭВМ СН-4.- В кн.: Тезисы докладов Всес . научно-техн. семинара "Информационное обеспечение автоматизированных систем управ -

; ления нефтеперерабатывающих предприятий" - Омск, ЦНИИТЭНеф-техии, 1984, с . 9-10.

13. Соркин Л.Р. Подсистема оперативно-диспетчерского контроля АСУ непрерывного производства на основе универсальной СУБД для мини-ЭВМ.- В кн.: Тезисы докладов Всес. конф. по автоматизации проектирования систем управления. - Ереван, НТО "Приборпром", 1984, с. 230-232.

14. Ицкович Э.Л., Соркин Л.Р. Предварительная оценка эффективности статической оптимизации непрерывного произ- ' водства.- Б кн.: Тезисы докладов III Всес. совещ. "Надек-ность и эффективность'АСУ ТП и АСУП", Суздаль, ИПУ, 1984,

с . 98-99.

15. Ицкович Э.Л., Соркин Л.Р., Шестаков Н.В. Предварительная оценка ожидаемой эффективности системы статической оптимизации непрерывного производства.- Автоматика и телемеханика, 1985, К 9, с. 150-158.

16. Itskovich E.L., Sorkin L.R. "Optimizaton of а Chemical Plant: The Reasonableness of Statine the Problem and the Specifics oi its Solution", Preprints of IFAC - IFIP - IMACS 7-th Conference on Difital Computer Application to Process Control, 1985, Vienna, Austria, 563-570.

17. Ицкович Э.Л., Соркин Л.P. Автоматизация оперативного управления непрерывным производством. Задача линейной статической оптимизации.- Препринт, П.: ЦПУ, 1985, 50 с.

-3718. Соркии Л.Р. Гарантированный подход к задачам не-

ларзметрнческой идентификации статики об'ектов управления.-Известия АН СССР. Техническая кибернетика, 1985, Ii 3, с. 204-207. ' '

19. Соркин Л.Р. Синтез линейной статической модели для оперативного управления непрерывным производством. - В * кн.: Труды международной конф. по проблемам комплексных систем управления, Варна, НРБ, 1985, с. 317-325.

20. Соркин Л.Р. Гарантированная аппроксимация переходных функций по зашумленным наблюдениям. - Б кн.: Тезисы

' докладов II Всес . конф, "Динамика процессов и аппаратов химической технологии", Воронеж, 1985, с. 52-53.

21. Балакирева Л.М., Соркин Л.Р., фр.ейдензон И.А. Синтез статической линейной модели оперативного управления аммиачным производством.- В кн.: Тезисы докладов Бсес. конф. по внедрению экономик©-математических методов и ЭВМ в управлении производством, Одесса, ОНИ, 1965, с. 147-148.

22. Гусак П.П., Соркин Л.Р. Минимаксное восстановление функций п<? зашумленным наблюдениям в' условиях непараиет-рической неопределенности,- В кн.: Тезисы докл. V школы -семинара по нелараиетрическиы и робастным методам статистики в кибернетике, Томск, ВЦ СОАК СССР, 1985, с. 84-70.

23. Гусак П.П., Соркин Л.Р. Робастная аппроксимация

. функций в условиях структурной неопределенности,- В кн.: Тезисы докладов Всес. научно-техн. конф.'Статистические методы в теории передачи и преобразования информационных сигналов", Киев, КИИГА, 1985, с. 65-66.

24. Гайцгори В.Г., Ицкбвич Э.Л., Первозванский A.A., Соркин. Л.Р. Взаимосвязь задач оперативного управления'производством

и локальной оптимизации установок на предприятиях с непрерывной технологией.- Автоматика и телемеханика, 1366,

М 6 , с . 135-146.

25. Itskovich E.L, Sorkin L.P.. "Synthesis oi Control Structures for Chemical Production", Preprints oi IFAC Sumposium on Microcomputer Application in Process Control,

. 1936, Istanbul, Turkey.

26. Соркин Л.P., Иестэков H.B. Метод оценки ожидаемой

, эффективности статических оптимизационных задач в АСУ ТП,- Б кн.: Тезисы докл. X Бсес. совещ. по проблемам управления, Алма-Ата, Каз. ПИ, 1986 , с.' 26-27.

27. Ицкович Э.Л, Соркин Л.Р. Статическая оптимизация

\ непрерывного производства: постановка задачи, решение и реализация (обзор).- Автоматика и телемеханика, 1988, N 7, . с . 3-25.

28. Gusak P.P., Sorkin L.R. Minimax Function Approximation by Noisy Observations under Konparametric

. Uncertainty.- problems of Control and Information Theory, ■ 1988, vol.17, N 1., pp. 37-47.

29. Абруковский С.А., Ицкович Э.Л., Соркин Л.P. Оперативно-диспетчерское управление непрерывным производством. Современные методические и программно-технические подходы.- В кн.: Тезисы докл. II Всес. научной конф. "Автоматизация и роботизация в химической промышленности", Тамбов, ТИХЫ, 1988, с . 5-7.

30. Ицкович Э.Л,-Соркин Л.Р. Методология построения ■системы автоматизированного оперативного управления произ- •

I

водством непрерывного типа.- В кн:: Тезисы докл. IV Всес. научно-техн. конф. "Математическое, алгоритмическое и техническое обеспечение АСУ ТП", Ташкент, ТашПИ, 1988, с. 94.

31. Ицкович Э.Л., Соркин Л.Р. Оперативное управление непрерывным производством: задачи, методы, модели.- М.: Нау-

. ка, 1989, с . 160..,

32. Sorbin L.R, , Shestakov N.V. Automatization of

Computer systems development for on-line dispatcher c.ntrol of continuous production.- IFAC/'IMACS workshop "Computer-aided control systems design", Alsii-Ata,' 1989, pp. 50-81.

33. Ицкович Э.Л., Соркин Л.P. Методы автоматизации

задач оперативного управления производством хш.гако-технологического типа.- В кн.: Тезисы докл. XI Бсес . совец. по проблемам управления, Ташкент, НПО "Кибернетика" АНУзССР, 1989, с. 302-303.

34. Абруковский С.А, Соркин Л.Р. Автоматизированное рабочее место для производственного отдела предприятия химико-технологического типа.-. Приборы i; системы управления, 1989 , ¡1 7, с . 3-5.

35. Соркин Л.Р, Иестаков Н.В. Компьютерная система

для проведения расчетов по составлению балансов, шогоинтер-вальнояу моделированию и оптимизации в АСУ предприятий с- непрерывной технологией.- В кн.: Тезисы докладов IX международной конференции "Compcontrol-89", Братислава, ЧССР, 1389, с. 150-152.

Личный вклад. Все результаты, составляющие основное содержание диссертации, получены автором самостоятельно. В работах, опубликованных в соавторстве, личный вклад автора диссертации состоит в следующем:

В [1,2,4,7] автору принадлежат алгоритмы определения параметров моделей; в [8-11,16] - методы решения задач определения допустимых погрешностей и выбор структур моделей; в [12] - логическая схема организации данных и структура программного комплекса; в [14,15,263 - методы расчета "оптимистических* и "пессимистических" оценок для статических линейных задач; в [22,23,283. - постановки задач и метод

: "гарантированного" приблихения статики; в 1241 - содержательная постановка'задачи и способы задания моделей; в'1251 -схемы реализации решений задач оперативного управления путем "стабилизации активных ограничений"; в [29,30,32-353 - метод комбинирования "прямого счета" с оптимизацией, идеология построения системы "Баланс",.'

Т-09236 Подп.з пе-;, 26/1У-90 г. Зак.1267 Тир.ЮО

Типография Госснаба СССР