автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Совершенствование систем автоматизации процесса нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн на основе методов нечёткой логики

На правах рукописи УГРЕВАТОВ Александр Юрьевич

Совершенствование систем автоматизации процесса нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн на основе методов нечёткой логики

Специальность 05.13.06-Автоматизация и управление технологическими процессами и производством (промышленность)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

П о ' г р

л ; г р г

ПЕНЗА 2009

003466289

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет».

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор

Мясникова Нина Владимировна.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Прошин Иван Александрович;

кандидат технических наук, доцент Шаралапов Александр Евгеньевич.

Ведущая организация - ФГУП ПО «СТАРТ» (г. Заречный, Пензенская область).

Защита диссертации состоится «?&» ¿2/^6^2009 г., в «/% часов, на заседании диссертационного совета Д 212.186.03 в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет» по адресу: 440026, г. Пенза, ул. Красная, 40.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет»; автореферат размещён на сайте университета www.pnzgu.ru

Автореферат разослан г.

Учёный секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор Соколов В. О.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В нефтепереработке для полного разделения смесей летучих жидкостей, частично или целиком растворимых одна в другой, широко используют ректификацию. Этот процесс осуществляется в технологической установке, основной единицей которой является ректификационная колонна. Для поддержания в колонне стабильного технологического процесса по разделению различных фракций нефтепродуктов тарелки её средней части орошают разогретой кубовой жидкостью - дистиллятом, отбираемым из нижней (кубовой) части колонны. Причём важным условием обеспечения требуемого качества и количества выходного продукта колонны является высокая стабильность температуры данной жидкости.

Известным способом поддержания стабильности параметров технологического процесса является применение регуляторов в составе автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП), причём современной тенденцией развития этих систем является применение нейросетевых технологий и нечеткой логики, являющихся составными частями теории интеллектуальных систем. Методы, развиваемые в теории нечеткого управления в настоящее время, активно применяются для разработки нечетких алгоритмов фильтрации неконтролируемых возмущений в системах управления, синтеза алгоритмов нечетких поисковых систем автоматической оптимизации, синтеза гибридных регуляторов на базе классических ПИД-регуляторов и других систем. По сравнению с традиционными системами нечеткие системы имеют лучшие помехозащищенность, быстродействие и точность за счет более адекватного описания реальной среды, в которой они функционируют.

Исследования различных промышленных АСУ ТП на основе классических регуляторов показывают, что они в основном успешно выполняют функции контроля и регулирования технологических параметров, однако только 30 % от общего числа функционирующих контуров регулирования имеют оптимальную настройку регуляторов и обеспечивают приемлемые показатели качества. Основной причиной данной ситуации является нестабильность параметров объектов регулирования. Большой объем контролируемых и регулируемых параметров, отсутствие оперативных методов контроля качества

процессов регулирования, сложность настройки регуляторов в режиме нормальной эксплуатации объекта приводят к снижению качества регулирования и возникновению неблагоприятных режимов работы системы.

Успешное решение задачи повышения качества регулирования определяется использованием методов интеллектуального управления, и в первую очередь нейросетевых технологий и нечеткой логики. Значительный вклад в развитие таких методов и систем управления внесли отечественные (Анохин П. К., Понтрягин Л. С., Цыпкин Я. 3., Моисеев Н. Н., Красовский А. А., Колмогоров А. Н., Пупков К. А., Егупов Н. Д. и др.), а также зарубежные (Винер Р., Эшби У., Сугено М., Такаги Т., Танака К., Хирота К., Калман Р., Заде Л., Месарович М., Изерман Р., Острем К., Эйкхофф П. и др.) ученые.

В практическом плане решение этой задачи достигается использованием современных программно-технических комплексов, объединенных в интегрированные БСАВА-системы. Поэтому совершенствование систем автоматизации процесса нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн на основе методов нечёткой логики в составе БСАВА-систем и создание высокоэффективных систем управления является актуальной задачей.

Цель диссертационной работы - повышение качества и количества выходного продукта ректификационной колонны за счёт применения гибридных регуляторов на основе нечеткой логики в системах автоматизации процесса нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн.

Задачи исследования.

1 Обоснование применения гибридных регуляторов, построенных на основе нечёткой логики, для обеспечения качества регулирования параметров технологического процесса разогрева кубовой жидкости в процессе эксплуатации объекта.

2 Построение математических моделей технологического процесса разогрева кубовой жидкости ректификационной колонны для последующего синтеза гибридных регуляторов, обеспечивающих требуемое качество переходных процессов в системе.

3 Моделирование и анализ переходных процессов в системе автоматического регулирования (САР) температуры нагрева кубовой

жидкости ректификационных колонн с использованием гибридных регуляторов на нечеткой логике и классического ПИД-регулятора.

4 Разработка методики построения регуляторов на нечеткой логике с требуемым качеством регулирования для управления процессами нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн.

5 Синтез и анализ САР температуры нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн с гибридным регулятором на нечеткой логике.

Методы исследований. Поставленные задачи решались на основе методов математического анализа линейных и нелинейных динамических систем, методов классической и современной теории автоматического управления, теории нечеткой логики, методов математического и имитационного моделирования.

Теоретические положения подтверждены экспериментальными исследованиями в условиях реального объекта на Туапсинском нефтеперерабатывающем заводе, которые показали, что замена классического ПИД-регулятора гибридным регулятором на основе нечёткой логики, предложенным в диссертационной работе, позволяет повысить стабильность температуры кубовой жидкости на 5-10 % и уменьшить время переходного процесса на 10-15 %.

Научная новизна работы.

1 Получены структурированные математические модели в пространстве передаточных функций для рассматриваемого класса объектов - печей для нагрева кубовой жидкости для проведения сравнительного анализа переходных процессов в САР с использованием гибридных регуляторов на нечеткой логике и классического ПИД-ре-гулятора.

2 Проведен сравнительный анализ переходных процессов в САР температуры нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн с использованием регуляторов на нечеткой логике и классического ПИД-регулятора, и доказана эффективность использования гибридных регуляторов на нечеткой логике.

3 Разработана методика синтеза регуляторов на нечеткой логике на основе анализа статистики переходных процессов реального объекта, позволяющая существенно упростить проектирование гибридных регуляторов на нечеткой логике, обеспечивающих требуемое качество переходного процесса.

4 Предложено каскадное включение регулятора на нечеткой логике и пропорционального регулятора, что позволяет достичь заданных показателей качества и упростить настройку полученного гибридного регулятора при тиражировании и эксплуатации.

5 Предложено осуществлять дискретное переключение коэффициента пропорционального регулятора по рассогласованию для уменьшения статической ошибки в установившемся режиме.

Практическая ценность работы заключается в разработке:

- современных научно обоснованных методов и средств регулирования температуры кубовой жидкости, позволяющих снизить риски возникновения неблагоприятных режимов работы, обеспечить качество регулирования технологических параметров в процессе эксплуатации и упростить процедуру подстройки регуляторов;

- методики синтеза регуляторов на нечеткой логике, позволяющей существенно упростить проектирование гибридных регуляторов, обеспечивающих требуемое качество переходного процесса.

Применение гибридных регуляторов на нечёткой логике, разработанных с помощью предложенной методики, позволяет не только упростить механизм подстройки, но и повысить стабильность температуры кубовой жидкости на 5-10 %.

Реализация результатов работы.

1 Математические модели, алгоритмы регулирования и методика настройки нечётких регуляторов использованы при выполнении ряда проектов ООО НПФ «КРУГ»: АСУ ТП установок атмосферной трубчатки (АТ) № 1-3.

2. Результаты диссертационной работы в виде методик, алгоритмов программ внедрены в учебный процесс на кафедре «Автоматика и телемеханика» ГОУВПО «Пензенский государственный университет».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных научно-технических конференциях «Проблемы автоматизации и управления в технических системах» (г. Пенза, 2004, 2007, 2008 гг.), на семинарах партнёров ООО НПФ «КРУГ» (г. Пенза, 2005, 2007 гг.), на 29 Международном семинаре-презентации и выставке по программно-техническим комплексам (ПТК), промышленным контроллерам, техническим и программным средствам АСУ ТП, SCADA-системам, прибо-

рам и средствам автоматизации в Институте проблем управления (ИПУ) РАН (г. Москва, 2005 г.).

На защиту выносятся:

1 Структурированные математические модели в пространстве передаточных функций для рассматриваемого класса объектов.

2 Результаты сравнительного анализа переходных процессов в САР температуры нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн с использованием регуляторов на нечеткой логике и классического ПИД-регулятора, доказывающие эффективность использования гибридных регуляторов на нечеткой логике.

3 Методика параметрического синтеза регуляторов на нечеткой логике, обеспечивающих в составе гибридных регуляторов требуемое качество переходного процесса для данного типа объектов.

4 Структуры систем автоматического регулирования с гибридными регуляторами на базе нечёткой логики, позволяющие обеспечить заданное качество регулирования и упростить процедуру их настройки в процессе эксплуатации и при тиражировании.

Публикации. Всего по теме диссертации опубликовано 15 печатных работ, из них 1 статья в издании, рекомендованном ВАК России. При этом 10 печатных работ написаны без соавторства.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 102 наименования. Работа содержит 130 страниц машинописного текста, 42 рисунка, 7 таблиц и одно приложение.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы основные цели и задачи, научная новизна и практическая ценность исследования, а также основные положения, выносимые на защиту.

Первая глава работы посвящена рассмотрению технологического процесса нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн и исследованию современных методов поддержания стабильности её температуры.

Для подогрева кубовой части ректификационной колонны (рисунок 1) используются четырехпоточные печи П-1 и П-2.

Один из потоков печи П-1 0Гр идет на подогрев кубовой части («горячая струя»), остальные потоки (?К1 на колонну К-2. Расход каждого потока стабилизируется регулятором расхода таким образом, чтобы расходы всех потоков были равными. Температура суммарного потока на выходе из каждой печи стабилизируется регулятором температуры за счет изменения расхода топливного газа Ог в печи, который отбирается из емкости Е-1. Заданное значение темпе-ратуры суммарного потока равно 360 °С, температура в радиантной камере около 850-900 °С, температура в конвекционной камере около 600 °С, температура над перевалом около 750 °С.

Газ для нагрева продукта в печах берется из емкости Е-1 в количестве 450-550 м3/ч. Плотность газа ориентировочно равна 3 кг/м3. Общий расход газа на две печи составляет около 3 т/ч.

Пар».'

Продукт

К2 Г,

к,

-Ох-

К-1

.11 .11

Оц,

ВХ-1

Е-1

1 1.П П-1

От

Н-1

□_Ок

I \ Г *

П-2

Рисунок 1 - Структурная схема технологического процесса

Основным методом поддержания стабильной температуры кубовой жидкости является применение контуров регулирования. В настоящее время достаточно широко для решения данной задачи используются классические ПИД-регуляторы, обладающие рядом недостатков, главными из которых являются сложность процедуры его настройки в процессе эксплуатации и, как следствие, ухудшение качества переходного процесса из-за плохо настроенного регулятора.

В настоящее время достаточно широко применяются программные продукты, позволяющие автоматизировать процесс настройки параметров классических ПИД-регуляторов.

Однако это программное обеспечение (ПО) обладает рядом существенных недостатков, значительно сокращающих возможную область их применения: во-первых, объекты, с которыми может работать данное ПО, как правило, должны быть не выше второго порядка инерционности с транспортным запаздыванием; во-вторых, для качественной работы алгоритма автоподстройки параметров ПИД-регулятора требуется достаточно чёткий и продолжительный переходный процесс, что не всегда возможно в условиях непрерывного технологического процесса нагрева кубовой жидкости; в-третьих, необходимо обеспечить интеграцию или встраивание системы автоподстройки в АСУ ТП, эксплуатирующуюся на предприятии, что не всегда просто и требует дополнительных затрат как материальных, так и физических.

В таких условиях для решения задачи построения регулятора, обладающего простым механизмом настройки и требуемым качеством регулирования, наиболее подходящим является аппарат нечёткой логики.

Существует значительный опыт применения регуляторов на нечеткой логике в системах управления: в различных робототехни-ческих системах, например, при автоматизации высокоточных сборочных процессов; при автоматизации подъёмно-транспортных механизмов; в установках централизованной вентиляции и кондиционирования, входящих в системы жизнеобеспечения зданий и др. Однако до настоящего времени нечеткие регуляторы не применялись в автоматизированных системах нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн.

Одной из главных предпосылок появления теории нечётких множеств является принцип несовместимости, утверждающий, что сложность системы и точность, с которой её можно проанализировать традиционными математическими методами, в первом приближении обратно пропорциональны. Данный принцип, выдвинутый Л. Заде, в полной мере относится ко многим техническим устройствам и системам.

Модуль нечёткого управления (рисунок 2) состоит из базы правил, блока фаззификации, блока нечёткого вывода (принятия решения) и блока дефаззификации.

Вектор

Рисунок 2 - Модель нечётких вычислений

На вход нечёткой системы (блок фаззификации) подаётся набор входных параметров. И поскольку настоящая система оперирует нечёткими множествами, входные параметры преобразуются в нечёткую форму (фаззификация), т. е. для каждого входного параметра

определяется вероятность (вес) его нахождения в каждом из возможных нечётких множеств, и, как результат, определении суммарного нечёткого множества входной величины. Причём наиболее предпочтительным типом нечёткой логики представляется тип Б^епо, поскольку только он может быть оптимизирован в процессе эксплуатации.

Далее на основании базы знаний (набора правил в форме «Если ..., то ...») осуществляется нечёткий логический вывод, в результате которого определяется соответствие между входными и выходными параметрами. Причём выходные параметры могут быть как наборами постоянных значений, так и нечёткими переменными с набором своих нечётких множеств.

В случае если выходные параметры - это наборы констант, то вычисление значений результирующих выходных параметров заключается во взвешенном суммировании всех значений выходной величины, входящих в набор:

причем весами q являются вероятности принадлежности соответствующих входных переменных.

В случае если выходные параметры также нечёткие переменные, то нечёткий логический вывод заключается в определении суммарного нечёткого множества выходной величины, соответствующего такому же множеству входной величины.

Для нахождения конкретного значения выходной величины (де-фаззификации) использовался метод «центра тяжести» полученной фигуры, согласно которому выходная величина вычисляется по формуле

Несмотря на то, что в научных публикациях достаточно широко освещён сам принцип нечёткого управления и регулирования, практически отсутствуют ясные и чёткие методики построения таких регуляторов либо они достаточно сложны и громоздки. Поэтому одной из целей исследования является не просто получить регулятор на основе нечёткой логики, который превосходил бы по своим характе-

(1)

п

(2)

ристикам классический ПИД-регулятор, но и разработать ясную и простую для понимания методику построения и подстройки таких регуляторов.

Вторая глава посвящена анализу и идентификации реального объекта управления - печи для нагрева продукта кубовой части ректификационной колонны.

Четырехпоточная печь состоит из радиантной и конвекционной камер (рисунок 3).

Выход

кубовой жидкости

Дымовые газы

Вход

кубовой жидкости

Рисунок 3 - Схема четырехпоточной печи П-1

Радиантная камера (РК), или топка, представляет собой камеру, в которой расположены газовая горелка и оборудование, позволяющее поддерживать ее пламя. Здесь осуществляется основной нагрев продукта. В конвекционной камере (КК) происходит конвективный теплообмен между дымовыми газами и кубовой жидкостью, текущей по змеевику, что обеспечивает её предварительный нагрев.

Методами теплового и материального балансов были получены передаточные функции основных элементов обеих камер печи ¡¥](р) - Щ(р) (формула (3)) и на основании разработанной структурной схемы (рисунок 4,а) построена модель печи (рисунок 4,6) с использованием расширения втиИпк пакета Ма1ЬаЬ.

Щ(р) = — -11 а2р + а\р + ао

Щ(р) = ьг Л

2 V1 а2р +йГ1/? + л0

Щ(р) =

Щ(р) = ПР) _ .

Х{Р) гпр/; + Г

Щ(р) = ПР) ¿4 .

Щ (Р) =

ад гдг/>+Г

^ Щ(Р) =

ад т11гР+\

|ККГ

±

1

П?

ад

I

РК

Ц^) | I • ад -и^)--!►

Щр) [_,. iv.jp) -1 ад |

- -

X г

ад

А" Чеь^

(3)

Щг3'

■В»-......-..........,

I

Рисунок 4 - Структурная схема (а) и модель (б) печи П-1 с использованием расширения БтиНпк пакета МаИ,аЬ

Третья глава посвящена построению и расчёту параметров классического ПИД-регулятора и регуляторов на основе нечёткой логики.

При расчёте ПИД-регулятора были использованы два наиболее популярных и универсальных метода - метод расширенных частотных характеристик и метод расчёта по максимальной степени устойчивости, причём для этого применялась общая передаточная функция печи, полученная так же, как и группа передаточных функций (3):

Следует заметить, что при расчётах основными критериями для настройки ПИД-регулятора были минимальный показатель колебательности при максимальной степени устойчивости системы. Кроме теоретических расчетов для достижения вышеуказанных качественных характеристик переходного процесса применялся блок NCD (Nonlinear Control Design) с использованием расширения Simulink пакета MatLab.

При построении регулятора на основе нечёткой логики были рассмотрены две методики. Первая - классическая, позволяющая определить форму функций принадлежности путём аппроксимации вероятностей нахождения нечетких параметров в том или ином состоянии. Однако эта методика сложная и громоздкая. Вторая - упрощённая «практическая» методика - позволяет быстро построить базу нечётких правил (логико-лингвистическую модель объекта) на основе численных данных и с заранее известной формой функций принадлежности.

В результате рассмотрения этих двух методик была разработана новая методика генерации регулятора на основе нечёткой логики, сочетающая основные достоинства обеих методик и включающая в себя:

1) разбиение пространства входных и выходных параметров на нечёткие области (состояния);

2) определение вида функции принадлежности;

3) создание базы нечётких правил;

4) дефаззификация.

+ 1

(4)

Расчёт регулятора в работе осуществлялся по новой методике, поскольку она является достаточно удобным и мощным инструментом, позволяющим быстро и легко произвести первоначальный расчёт параметров нечёткого регулятора.

На этапе определения вида функции принадлежности по данной методике проводится ряд экспериментальных исследований реального объекта с целью получения информации о времени нахождения входного параметра (температуры кубовой жидкости) в каждом из

выбранных состояний с частотой записи данных выше частоты среза:

<5>

Еч

1=1

Кроме того, осуществляется вычисление математического ожидания и дисперсии времени пребывания параметра в каждом из состояний:

М^-^Ту-, (6)

п.,

А—ЧЕ^-М,)2. (7)

п -1

С использованием ранее рассчитанного математического ожидания и дисперсии определяются порядок (8) и параметры потока Эр-ланга (9)-(10) для каждого из состояний:

М2

К>=1Г> (8)

-к^ -1 ){М} -АО

д0 ---; ^

Хи=-^-. (Ю)

На основании этих экспериментальных и расчетных данных строятся гистограммы и вычисляются плотности вероятности (11) нахож-

дения параметров в каждом состоянии, по виду которых определяется тип функции принадлежности.

1 X,} - Хп , 1 (X.) - Х,0) где а= , --—т^-г-;Ь = - 1 -

V^V Q-er^-Wfri ' 2nX20t (l-e'^-^fl] '

Для подтверждения соответствия гистограмме выбранного типа функции принадлежности используется критерий согласия Пирсона.

Построение базы нечётких правил осуществляется на основе исходных численных данных, полученных экспериментально, а также на основе вербального описания технологического процесса оперативным персоналом. Полученная таким образом база знаний проходит проверку на непротиворечивость путём определения степени истинности SP каждого правила R (12) и выбором из противоречащих друг другу правил того, у которого эта степень окажется наибольшей.

SP(R) = Цл1(*0 Р-л2(хг)... цАп(х„), (12)

где ЦляОО - значение функции принадлежности входного параметра.

Поскольку в данном случае выходные параметры - это наборы констант, соответствующие нечётким множествам входной величины, то вычисление значения результирующего выходного параметра (дефаззификация) осуществляется путём взвешенного суммирования всех значений выходной величины (1), входящих в набор.

В четвёртой главе приведены результаты моделирования автоматизированной системы нагрева кубовой жидкости ректификационной колонны с использованием модели печи, описанной во второй главе, и с учётом расчётов ПИД-регулятора и регулятора на нечёткой логике, проведённых в третьей.

Показано, что простая замена классического ПИД-регулятора на нечёткий регулятор не решает задачу построения регулятора с простым механизмом подстройки, что связано с достаточно трудоёмким процессом периодической подстройки нечёткого регулятора (изменение количества правил-термов, весов этих правил и т. д.).

Поэтому в контур управления был добавлен дополнительный блок «Product», осуществляющий умножение выходного сигнала нечётко-

го регулятора на рассогласование с некоторым коэффициентом Ки. Данная гибридная схема представляет собой каскадное включение двух регуляторов: нечёткого и пропорционального.

Для проведения сравнительного анализа в схему был добавлен блок «PID Controller», реализующий алгоритм классического ПИД-регулятора.

При моделировании на вход системы в качестве задания подавался скачкообразно изменяющийся сигнал.

В таблице 1 приведены результаты эксперимента при использовании модифицированного Fuzzy-регулятора (рисунок 5,а) и при использовании стандартного ПИД-регулятора (рисунок 5,6). Анализ результатов показывает, что качественные характеристики переходного процесса в системе нагрева кубовой жидкости с модифицированным (гибридным) Fuzzy-регулятором лучше, чем с ПИД-регулятором.

а б

1 - задание, 2 - регулируемый параметр, 3 - ошибка Рисунок 5 - Осциллограмма переходного процесса при использовании гибридного Биггу-регулятора (а) и ПИД-регулятора (б)

Следует также отметить, что у данного гибридного Биггу-регуля-тора есть всего лишь один настроечный параметр, требующий относительно частой подстройки, тогда как у ПИД-регулятора их три.

Регулятор Время переходного процесса, с Ошибка в установившемся режиме, % Перерегулирование, %

Fuzzy-регулятор 1,5 1 25

ПИД-регулятор 2,5 - 25

Таким образом, можно спроектировать регулятор на нечеткой логике, обеспечивающий по сравнению с ПИД-регулятором лучшее качество переходного процесса и быстродействие и при этом обладающий более простым механизмом подстройки.

В подтверждение этого был проведён вычислительный эксперимент на другом объекте с известной передаточной функцией, в качестве которого использовался тепловой котёл.

Регулируемый параметр - давление пара в магистрали, которое является параметром без самовыравнивания. По аналогии с вышеописанным экспериментом был проведён сравнительный анализ переходных характеристик систем с обоими регуляторами (рисунок 6,а,б).

1 - задание, 2 - регулируемый параметр, 3 - ошибка

Рисунок 6 - Осциллограмма переходного процесса при использовании гибридного Риггу-регулятора (а) и ПИД-регулятора (б)

Как видно из рисунка 6, сделанное ранее заключение о возможности создания регулятора на основе нечеткой логики, обеспечивающего качество переходного процесса и быстродействие лучше, чем у ПИД-регулятора, и при этом обладающего более простым механизмом настройки, подтверждается.

В данной главе было изучено влияние изменения единственного настроечного параметра на качество регулирования: увеличение значения коэффициента Ки приводит к увеличению перерегулирования и повышению степени колебательности переходного процесса, однако значительно уменьшается значение статической ошибки в установившемся режиме.

а

б

Поэтому в структуру автоматизированной системы регулирования температуры кубовой жидкости ректификационной колонны был добавлен элемент Switch 1, который изменяет (переключает) значение Ки в зависимости от рассогласования: если рассогласование меньше 0,25 °С, Ки = 50, а если больше, Ки = 1 (рисунок 7).

Рисунок 7 - Имитационная модель модифицированной системы регулирования температуры жидкости на выходе печи П-1

На вход системы подавался тестовый ступенчатый сигнал (амплитуда равна 10 °С). Как видно из рисунка 8, переходный процесс системы имеет следующие характеристики: время переходного процесса - 1,5 с, ошибка в установившемся режиме составляет 0,3 %, перерегулирование - 3,6 %. Таким образом, можно заключить, что введение вышеуказанного элемента позволило на порядок улучшить качество переходного процесса системы нагрева кубовой жидкости ректификационной колонны.

1 - задание, 2 — регулируемый параметр, 3 — ошибка Рисунок 8 - Осциллограмма переходного процесса при использовании Риггу-регулятора с Ки= 1 и 50

В приложении содержатся результаты экспериментальных исследований, а также документы и материалы, подтверждающие результаты внедрения.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1 Приведено теоретическое обоснование использования регуляторов на основе нечёткой логики для управления процессами нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн и другими сложными объектами. Применение таких регуляторов позволяет обеспечить требуемую стабильность параметров технологического процесса.

2 В работе методами теплового и материального баланса проведена идентификация и построена математическая модель объекта управления - четырёхпоточной печи для разогрева кубовой жидкости ректификационной колонны, что позволило осуществить расчёт параметров нечёткого и ПИД-регуляторов.

3 На основе анализа существующих методик и экспериментальных данных (анализа статистики переходных процессов реального объекта) разработана универсальная методика проектирования регуляторов на нечеткой логике (форма и параметры функции принадлежности, количество решающих правил и т.д.) с требуемым качеством регулирования для управления процессами нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн и другими сложными технологическими процессами.

4 Разработана имитационная модель системы автоматического регулирования температуры кубовой жидкости с использованием нечеткого регулятора, для которого вид функции принадлежности и её параметры, а также база правил получены с использованием новой методики. Модель позволила оценить качество и получить количественные характеристики переходных процессов в системе.

5 По результатам анализа математических моделей и экспериментальных исследований предложено каскадное включение пропорционального и нечеткого регуляторов, которое позволяет упростить процесс подстройки регуляторов и свести количество параметров, требующих регулярной коррекции в процессе эксплуатации и при тиражировании, к одному.

6 Оптимизированы качественные характеристики переходного процесса системы регулирования температуры кубовой жидкости за

счет введения элемента, обеспечивающего дискретное переключение коэффициента усиления пропорционального ре1улятора в зависимости от величины рассогласования.

7 Результаты работы внедрены в учебный процесс на кафедре «Автоматика и телемеханика» Пензенского государственного университета, а также использованы при разработке ряда проектов ООО НПФ «КРУГ»: АСУ ТП установок атмосферной трубчатки (АТ) № 1-3 на базе SCADA «КРУГ-2000» на ООО «РН - Туапсинский НПЗ», что позволяет обеспечить повышение количества выходного продукта ректификационной колонны на 0,3-0,4%.

Внедрение результатов диссертационной работы подтверждено соответствующими актами.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК России

1 Угреватов, А. Ю. Применение регуляторов на нечёткой логике /

А. Ю. Угреватов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2007. - № 3. - С. 9-15.

Публикации в других изданиях

2 Угреватов, А. Ю. Современная российская система автоматического управления газоперекачивающим агрегатом / А. Ю. Угреватов, М. Ю. Логгер, А. В. Асташкин // Сборник статей Международной научно-технической конференции «Проблемы автоматизации и управления в технических системах». - Пенза: ИИЦ ПТУ, 2004. - С. 15-17.

3 Угреватов, А. Ю. Система автоматического управления газоперекачивающим агрегатом с газотурбинным приводом ГПА-Ц-6,3 / А. Ю. Угреватов // Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». -Пенза, 2004. - 4 с.

4 Угреватов, А. Ю. Регуляторы на нечёткой логике / А. Ю. Угреватов // Автоматизация и управление в технических системах : межвуз. сб. науч. тр. - Пенза : ИИЦ ПГУ, 2005. - С. 78-83.

5 Угреватов, А. Ю. АСУ ТП насосных станций водоснабжения / А. Ю. Угреватов, А. Н. Полунин, М. Б. Шехтман // Автоматизация и управление в технических системах : межвуз. сб. науч. тр. - Пенза : ИИЦ ПГУ, 2005. - С. 125-126.

6 Угреватов, А. Ю. Автоматизация систем жизнеобеспечения зданий / А. Ю. Угреватов // Сборник материалов Семинара партнёров ООО НПФ «КРУГ». - Пенза, 2007. - С. 14-18.

7 Угреватов, А. Ю. Автоматизация систем жизнеобеспечения зданий на базе SCADA «КРУГ-2000» / А. Ю. Угреватов // Сборник статей Международной научно-технической конференции «Проблемы автоматизации и управления в технических системах». — Пенза: ИИЦ ПГУ, 2007. - С. 176-179.

8 Угреватов, А. Ю. Автоматизированная система контроля и дистанционного управления систем жизнеобеспечения Административного комплекса ОАО «Новошип» / А. Ю. Угреватов, К. Б. Пальчик, JI. В. Гурьянов // Автоматизация в промышленности. - 2007. - № 10. - С. 12-17.

9 Угреватов, А. Ю. Автоматизированная система управления технологическими процессами скважин Марковского газового месторождения / А. Ю. Угреватов // Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». - Пенза, 2007. - 4 с.

10 Угреватов, А. Ю. Комплексная автоматизация системы водо-отведения городского водоканала / А. Ю. Угреватов, А. Н. Полунин, А. В. Бодырев // Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». -Пенза, 2006. - 2 с.

11. Угреватов, А. Ю. Автоматизация оперативно-диспетчерского управления водоканалами / А. Ю. Угреватов А. Н. Полунин // Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». - Пенза, 2005. - 1 с.

12. Угреватов, А. Ю. Автоматизированная система управления технологическими процессами газового месторождения / А. Ю. Угреватов // Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». - Пенза, 2007. - 4 с.

13. Угреватов, А. Ю. Приёмы управления сложными динамическими объектами с применением методов нечёткой логики / А. Ю. Угреватов // Сборник статей Международной научно-технической конференции «Проблемы автоматизации и управления в технических системах». - Пенза: ИИЦ ПГУ, 2008. - С. 105-109.

14. Угреватов, А. Ю. Система автоматизации процесса термообработки тормозных колодок в печах / А. Ю. Угреватов // Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». - Пенза, 2008. - 4 с.

15. Угреватов, А. Ю. Система автоматизации формования тормозных колодок/ А. Ю. Угреватов // Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». - Пенза, 2008. - 4 с.

Угреватое Александр Юрьевич

Совершенствование систем автоматизации процесса нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн на основе методов нечёткой логики

Специальность 05.13.06 — Автоматизация и управление технологическими процессами и производством (промышленность)

Редактор Е. П. Мухина Технический редактор Н. А. Вьялкова

Корректор Н. А. Сидельникова Компьютерная верстка М. Б. Жучковой

ИД №06494 от 26.12.01

Сдано в производство 12.03.2009. Формат 60x84^/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Усл. печ. л. 1,16. Заказ № 145. Тираж 100.

Издательство Пензенского государственного университета. 440026, Пенза, Красная, 40.

Введение

Глава 1. Автоматизация нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн

1.1 Технологический процесс нагрева кубовой жидкости

1.2 Регулирование как способ поддержания технологического процесса

1.2.1 Классические регуляторы

1.2.2 Современные системы управления и регулирования

1.3 Регуляторы на нечёткой логике

1.3.1 Теоретические основы нечеткой логики

1.3.2 Области и примеры регуляторов на нечеткой логике

1.3.3 Примеры структур систем на основе нечеткой логики 32 Выводы по главе

Глава 2. Идентификация объекта управления

2.1 Анализ объекта управления

2.1.1 Уравнение материального баланса радиантной камеры

2.1.2 Уравнение теплового баланса конвекционной камеры

2.1.3 Передаточная функция печи для разогрева кубовой жидкости

2.2 Моделирование объекта управления

2.2.1 Математическая модель объекта управления

2.2.2 Моделирование объекта управления в среде Simulink (расширение MatLab) 66 Выводы по главе

Глава 3. Синтез регуляторов

3.1 Расчет ПИД-регулятора

3.1.1 Метод расширенных частотных характеристик

3.1.2 Расчет ПИД-регулятора по максимальной степени устойчивости

3.2 Расчет регулятора на нечеткой логике

3.2.1 Классическая методика

3.2.2 Упрощенная методика 94 Выводы по главе

Глава 4. Моделирование системы автоматического нагрева кубовой жидкости с гибридным регулятором на основе нечеткой логики

Выводы по главе

В нефтепереработке для полного разделения смесей летучих жидкостей, частично или целиком растворимых одна в другой широко используют ректификацию. Этот процесс осуществляется в технологической установке, основной единицей которой является ректификационная колонна. Для поддержания в колонне стабильного технологического процесса по разделению различных фракций нефтепродуктов тарелки её средней части орошают разогретой кубовой жидкостью - дистиллятом, отбираемым из нижней (кубовой) части колонны. Причём важным условием обеспечения требуемого качества и количества выходного продукта колонны является высокая стабильность температуры данной жидкости.

Известным способом поддержания стабильности требуемых параметров является применение регуляторов в составе автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) на базе пропорционально-интегрально-дифференциального (ПИД) закона.

Исследования фирмы Honeywell [54] показывают, что из проанализированных более чем 100 ООО ПИД-контуров регулирования, функционирующих на различных предприятиях, только лишь 1/3 обеспечивает приемлемый уровень работы. Анализ затронул предмет их обслуживания и качество функционирования в течение последних пяти лет.

Результат этих исследований приведён ниже:

1. 49% контуров регулирования настроены неверно или ошибочно;

2. 32% контуров регулирования настроены удовлетворительно;

3. 16% контуров регулирования плохо функционируют из-за регулирующей арматуры;

4. 4,4% контуров регулирования перенастраивались хотя бы 1 раз за последние два года.

Основной причиной данной ситуации является нестабильность параметров объектов регулирования. Большой объем контролируемых и регулируемых параметров, отсутствие оперативных методов контроля качества процессов регулирования, сложность настройки регуляторов в режиме нормальной эксплуатации объекта приводят к снижению качества регулирования и возникновению неблагоприятных режимов работы системы. В России эти же проблемы зачастую усугубляются отсутствием квалифицированных специалистов, способных выполнять периодическую подстройку ПИД-регуляторов.

Справедливым будет замечание о том, что данную проблему можно решить, автоматизировав процесс настройки ПИД-регуляторов, и на российском рынке уже присутствуют подобные программные продукты. Например, программный пакет «ПИД-эксперт» (НПО «Техноконт», г. Москва), регулятор с самонастройкой PID-ST в Распределённой Системе Управления (РСУ) Centum CS 3000 (Yokogawa Electric, Япония) и многие др.

Однако это программное обеспечение (ПО) обладает рядом существенных недостатков, значительно сокращающих возможную область их применения:

- Ограниченность объектов, с которыми могут работать системы автоматического определения настроек ПИД-регулятора. Алгоритмы, используемые в данных продуктах, как правило, позволяют осуществлять настройку объектов не выше первого порядка инерционности с возможным транспортным запаздыванием. Вообще-то, и эту проблему можно решить и создать алгоритм, подходящий для других типов объектов. Но это будет уникальная разработка, подходящая именно в этом, конкретном, случае, что значительно отражается на стоимости продукта.

- Для запуска процесса настройки регулятора, необходим достаточно чёткий и продолжительный переходной процесс, что не всегда возможно на предприятиях в условиях непрерывного технологического процесса.

- Необходимость интеграции системы автонастройки с АСУ ТП, эксплуатирующейся на предприятии, что не всегда просто и требует дополнительных затрат как материальных, так и физических.

Все эти недостатки программ автоматизации процесса настройки ПИД-регулятора обусловливают в ряде случаев неэффективность использования подобного регулятора.

Современной тенденцией развития АСУ ТП является применение интеллектуальных систем на основе нейросетевых технологий и нечеткой логики. Методы, развиваемые в теории нечеткого управления в настоящее время, активно применяются для разработки нечетких алгоритмов фильтрации неконтролируемых возмущений в системах управления, синтеза алгоритмов нечетких поисковых систем автоматической оптимизации, синтеза гибридных регуляторов на базе классических ПИД-регуляторов и других систем. По сравнению с традиционными системами нечеткие системы имеют лучшую помехозащищенность, быстродействие и точность за счет более адекватного описания реальной среды, в которой они функционируют.

Таким образом, целью работы является повышение качества и количества выходного продукта ректификационной колонны за счёт применения гибридных регуляторов на основе нечеткой логики в системах автоматизации процесса нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн.

В практическом плане достижение этой цели осуществляется за счет использования современных программно-технических комплексов объединенных в интегрированные SCADA—системы. Поэтому совершенствование систем автоматизации процесса нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн на основе методов нечёткой логики в составе SCADA-систем и создание высокоэффективных систем управления является актуальной задачей.

Цель работы - повышение качества и количества выходного продукта ректификационной колонны за счёт применения гибридных 6 регуляторов на основе нечеткой логики в системах автоматизации процесса нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн.

Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить целый ряд задач, а именно:

1. Обоснование применения гибридных регуляторов, построенных на основе нечёткой логики, для обеспечения качества регулирования параметров технологического процесса разогрева кубовой жидкости в процессе эксплуатации объекта.

2. Построение математических моделей технологического процесса разогрева кубовой жидкости ректификационной колонны для последующего синтеза гибридных регуляторов, обеспечивающих требуемое качество переходных процессов в системе.

3. Моделирование и анализ переходных процессов в системе автоматического регулирования (САР) температуры нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн с использованием гибридных регуляторов на нечеткой логике и классического ПИД-регулятора.

4. Разработка методики построения регуляторов на нечеткой логике с требуемым качеством регулирования для управления процессами нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн

5. Синтез и анализ САР температуры нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн с гибридным регулятором на нечеткой логике.

Методы исследования. Поставленные задачи решались на основе методов математического анализа линейных и нелинейных динамических систем, методов классической и современной теории автоматического управления, теории нечеткой логики, методов математического и имитационного моделирования.

Теоретические положения подтверждены экспериментальными исследованиями в условиях реального объекта на Туапсинском нефтеперерабатывающем заводе, которые показали, что замена классического ПИД-регулятора гибридным регулятором на основе нечёткой логики, предложенным в диссертационной работе, позволяет повысить стабильность температуры кубовой жидкости на 5-10 % и уменьшить время переходного процесса на 10-15 %.

Научная новизна работы:

1 Получены структурированные математические модели в пространстве передаточных функций для рассматриваемого класса объектов — печей для нагрева кубовой жидкости для проведения сравнительного анализа переходных процессов в САР с использованием гибридных регуляторов на нечеткой логике и классического ПИД-регулятора.

2 Проведен сравнительный анализ переходных процессов в САР температуры нагрева кубовой жидкости ректификационных колонн с использованием регуляторов на нечеткой логике и классического ПИД-регулятора, и доказана эффективность использования гибридных регуляторов на нечеткой логике.

3 Разработана методика синтеза регуляторов на нечеткой логике на основе анализа статистики переходных процессов реального объекта, позволяющая существенно упростить проектирование гибридных регуляторов на нечеткой логике, обеспечивающих требуемое качество переходного процесса.

4 Предложено каскадное включение регулятора на нечеткой логике и пропорционального регулятора, что позволяет достичь заданных показателей качества и упростить настройку полученного гибридного регулятора при тиражировании и эксплуатации.

5 Предложено осуществлять дискретное переключение коэффициента пропорционального регулятора по рассогласованию для уменьшения статической ошибки в установившемся режиме.

Практическая ценность работы заключается в разработке:

- современных научно обоснованных методов и средств регулирования температуры кубовой жидкости, позволяющих снизить риски возникновения неблагоприятных режимов работы, обеспечить качество регулирования технологических параметров в процессе эксплуатации и упростить процедуру подстройки регуляторов;

- методики синтеза регуляторов на нечеткой логике, позволяющей существенно упростить проектирование гибридных регуляторов, обеспечивающих требуемое качество переходного процесса.

Применение гибридных регуляторов на нечёткой логике, разработанных с помощью предложенной методики, позволяет не только упростить механизм подстройки, но и повысить стабильность температуры кубовой жидкости на 5—10 %.

Реализация результатов работы.

1 Математические модели, алгоритмы регулирования и методика настройки нечётких регуляторов использованы при выполнении ряда проектов ООО НПФ «КРУГ»: АСУ ТП установок атмосферной трубчатки (AT) № 1-3.

2. Результаты диссертационной работы в виде методик, алгоритмов программ внедрены в учебный процесс на кафедре «Автоматика и телемеханика» ГОУВПО «Пензенский государственный университет».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных научно-технических конференциях «Проблемы автоматизации и управления в технических системах» (г. Пенза, 2004, 2007, 2008 гг.), на семинарах партнёров ООО НПФ «КРУГ» (г. Пенза, 2005, 2007 гг.), на 29 Международном семинаре-презентации и выставке по программно-техническим комплексам (ПТК), промышленным контроллерам, техническим и программным средствам АСУ ТП, SCADA-системам, приборам и средствам автоматизации в Институте проблем управления (ИПУ) РАН (г. Москва, 2005 г.).

Публикации. Всего по теме диссертации опубликовано 15 печатных работ, из них 1 статья в издании, рекомендованном ВАК России. При этом 10 печатных работ написаны без соавторства.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 102 наименования. Работа содержит 135 страниц машинописного текста, 42 рисунка, 7 таблиц и одно приложение.

7. Результаты работы внедрены в учебный процесс на кафедре «Автоматика и Телемеханика» Пензенского Государственного Университета, а также использованы при разработке ряда проектов ООО НПФ «КРУГ»: АСУ ТП установок атмосферной трубчатки (AT) №№ 1-3 на базе SCADA «КРУГ-2000» на ООО «РН - Туапсинский НПЗ», что позволяет обеспечить повышение количества выходного продукта ректификационной колонны на 0,3-0,4%.

Внедрения результатов диссертационной работы подтверждены соответствующими актами, приведенными в приложении А.

1. Аверкин А.Н. Фирма SGS-THOMSON Microelectronics партнёр Ассоциации нечётких систем // Новости искусственного интеллекта, 1993, №3. - С. 161-164.

2. Агамалов О.Н. Моделирование переходных процессов системы возбуждения турбогенератора АЭС средствами нейро-нечеткой идентификации // Exponenta Pro. 2003. № 4. С. 9-14.

3. Айнштейн В.Г. Общий курс процессов и аппаратов химической технологии: Учебник: В 2-х кн. / Под ред. В.Г. Айнштейна. М.: Логос, Высшая школа, 2003. — 872 с.

4. Антонов О.В. Оптимальное управление технологическими процессами с использованием комбинированных математических моделей / О.В. Антонов, О.М. Проталинский // Промышленные контроллеры и АСУ. 2004. №2.-С. 29-31.

5. Асаи К. Промышленные роботы: внедрение и эффективность. — М.: Мир, 1987 г.-384 с.

6. Бронштейн И.Н. Справочник по математике для инженеров и учащихся вузов. / И.Н. Бронштейн, К.А. Семендяев — М.: Наука, 1981. 723с.

7. Будущее искусственного интеллекта / Под редакцией Левитина К.Е. и Поспелова Д.А. М.: Наука, 1991. - 302 с.

8. Буяхияуй К. Оптимальное нечёткое управление для снижения энергопотребления в дистилляционных колоннах. / К. Буяхияуй, Л. Григорьев // Автоматика и телемеханика, 2005, №2. С. 36^45.

9. Войнов И.В. Транспортные и манипуляционные системы мобильных робототехнических комплексов для экстремальных условий // Авторефератдиссертации на соискание ученой степени доктора технических наук. — Челябинск: ЮУГУ, 1998. 25 с.

10. Волин Ю.М. Анализ гибкости сложных технических систем в условиях неопределенности. / Ю.М. Волин, Г.М. Островский // Автоматика и телемеханика. 2002. №7. — С. 92—106.

11. Вукобратович М. Управление манипуляционными роботами. / М. Ву-кобратович, Д. Стокич М.: Наука, 1985. - 384 с.

12. Гибшман Е.А. Реализация оптимальных режимов эксплуатации систем регулирования в АСУТП // Промышленные контроллеры и АСУ. 2004. №6.-С. 1-5.

13. Глумов В.М. Синтез контура адаптации с нечеткой логикой для системы управления деформируемого космического аппарата. / В.М. Глумов, И.Н. Крутова // Автоматика и телемеханика. 2002. №7. С. 76-91.

14. Н.Горитов А.Н. Оптимальность в задачах проектирования и управления роботами. / А.Н. Горитов, A.M. Кориков // Автоматика и телемеханика. 2001. №7.-С. 82-90.

15. Гостев В.И. Системы управления с цифровыми регуляторами. К.: Тэхника, 1990.-280 с.

16. Градецкий В.Г. Роботы вертикального перемещения. / В.Г. Гра-децкий, М.Ю. Рачков М.: Тип. Мин. образования РФ, 1997. - 223 с.

17. Гудмен И. Нечёткие множества как классы эквивалентности случайных множеств. Материалы научной конференции «Нечёткие множества и теория возможностей. Последние достижения» / Под редакцией Ягера P.P. М.: Радио и связь, 1986. - С. 241-264.

18. Деменков Н.П. Нечеткий логический регулятор в задачах управления. / Н.П. Деменков, И.А.Мочалов // Промышленные контроллеры и АСУ. 1999. №2. С. 43-47.

19. Деменков Н.П. Адаптивное управление с помощью нечетких супервизоров. // Промышленные контроллеры и АСУ. 1999. №4. С. 2933.

20. Демидова JI.A. Алгоритмы и системы нечеткого вывода при решении задач диагностики городских инженерных коммуникаций в среде MatLab. -М.:РиС, 2005.-365 с.

21. Дуб Дж.Л. Вероятностные процессы. М.: ИЛ, 1956. - 606 с.

22. Дургарян И.С. Идентификация объектов по критерию максимума количества информации. / И.С. Дургарян, Ф.Ф. Пащенко // Автоматика и телемеханика. 2001. №7. С. 91-102.

23. Дьяконов В.П. MatLab 6.5 SP1/7/7 SP1/7 SP2 + Simulink 5/6. Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики. / В.П. Дьяконов, В.В. Круглов М.: Солон-пресс, 2006. - 453 с.

24. Дюбуа Д. К анализу и синтезу нечётких отображений. Материалы научной конференции «Нечёткие множества и теория возможностей. Последние достижения» / Д. Дюбуа, А. Прад / Под редакцией Ягера P.P. М.: Радио и связь, 1986. - С. 229-240.

25. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближённых решений. М.: Мир, 1976. - 165 с.

26. Захаров В.Н. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. I / В.Н. Захаров, С.В. Ульянов // Известия РАН. Техн. кибернетика, 1992, №5. С. 171-196.

27. Захаров В.Н. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. II / В.Н. Захаров, С.В. Ульянов // Известия РАН. Техн. кибернетика, 1993, №4. С. 189-205.

28. Захаров В.Н. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. III. Методология проектирования / В.Н. Захаров, С.В. Ульянов // Известия РАН. Техн. кибернетика, 1993, №5. С. 181197.

29. Захаров В.Н. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. IV. Имитационное моделирование /

30. B.Н.Захаров, С.В. Ульянов // Известия РАН. Техн. кибернетика, 1994, №5.1. C. 164-179.

31. ЗО.Земляков С.Д. О некоторых результатах развития теории и практического применения беспоисковых адаптивных систем. / С.Д. Земляков, В.Ю. Рутковский // Автоматика и телемеханика. 2001. №7. С. 103— 121.

32. Интеллектуальные системы автоматического управления. / Под редакцией Макарова И.М. и Лоханина В.М. М: Физматпит. 2001. - 576 с.

33. Искандеров Г.М. Моделирование АСР температуры продукта на выходе печи для нагревания кубовой части ректификационной колонны. / Г.М. Искандеров, А.Е. Сарычев //Отчёт по НИР. Георгиевск: СевКавГТУ ГТИ, 2006. - 56 с.

34. Кабанов С.А. Управление системами на самоорганизующихся моделях // Автоматика и телемеханика. 2001. №7. С. 122-128.

35. Казаков И.Е. Статистическая динамика систем с переменной структурой. — М.: Наука, 1977. 416 с.

36. Каминский Э.Ф. Глубокая переработка нефти: технологический и экологический аспекты. / Э.Ф. Каминский, В.А. Хавкин М.: Техника, 2001. -383 с.

37. Киселев С.К. Авиационные магнитометрические системы навигации и перспективы их практического использования. // Автоматика и телемеханика. 2001. №7. С. 129-137.

38. Ковшов В.Н. Постановка инженерного эксперимента. Киев, Донецк: Вища школа, 1982. - 118 с.

39. Козлов В.В. Динамика управления роботами. М.: Наука, 1984. -336с.

40. Корн Г. Справочник по математике (для научных работников и инженеров). 4-е изд. / Г. Корн, Т. Корн М.: Наука, 1978. - 832 с.

41. Красовский А.А. Науковедение и состояние современной теории управления техническими системами // Известие РАН. Теория и системы управления, 1998, №6. С. 7-14.

42. Круг Г.К. Планирование эксперимента в задачах идентификации экстраполяции. М.: Наука, 1977. - 208 с.

43. Круглов В.В. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети. -М.: Физматлит, 2001. 224 с.

44. Крутчинский С.Г. Нестандартные аппаратные средства адаптивных регуляторов и систем пассивной локации. // Автоматика и телемеханика. 2001. №7.-С. 138-147.

45. Крутько П.Д. Обратные задачи динамики управляемых систем. М.: Наука, 1987.-304 с.

46. Кудинов Ю.И. Разработка нечеткой обучаемой системы управления / Ю.И. Кудинов, Е.А. Халов, Н.А. Архипов, А.Ю. Келина // Промышленные контроллеры и АСУ. 2004. №2. С. 25-28.

47. Кудрявцев Е.М. Mathcad 2000 Pro. Символьное и численное решение разнообразных задач. М.: ДМК Пресс, 2001. - 576 с.

48. Лохин В.М. Особенности нечётких преобразований в задачах обработки информации и управления. Часть 1 // Информационные технологии, 1999, №1. С. 55-63.

49. Лохин В.М. Идентификация объектов управления с распределёнными параметрами // Автоматическое управление и робототехнические системы. Межвузовский сборник научных трудов. М.: МИРЭА, 1982.-С. 125-132.

50. Макаров В.В. Дискретные системы автоматического управления теплотехническими объектами / Под редакцией Макарова В.В. М.: Наука, 1997 г.-218 с.

51. Манипуляционные системы роботов. / Под редакцией Корендясева

52. A.И. М.: Машиностроение, 1989. - 472 с.

53. Медведев B.C. Системы управления манипуляционных роботов. -М.: Наука, 1978.-416 с.

54. Медведев B.C. Control System Toolbox. Matlab 5 для студентов. /

55. B.C. Медведев, В.Г. Потемкин М.: Диалог-МИФИ, 2000. - 287 с.

56. Мелихов А.Н. Ситуационные советующие системы с нечёткой логикой. / А.Н. Мелихов, Л.С. Берштейн, С .Я. Коровин М.: Наука, 1990. -272 с.

57. Мерритт Р. Исследование Honeywell Process Solutions. // Control Engineering, 2003, №11. С. 36-41.

58. Методы робастного, нейро-нечёткого и адаптивного управления. / Под редакцией Егупова Н.Д. М: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001г. -744 с.

59. Миркин Б.М. Декомпозиционно-координационная оптимизация динамических систем с адаптацией критерия. // Автоматика и телемеханика. 2001. №7. С. 148-157.

60. Мовсумзаде А.Э. Развитие систем автоматизации и телемеханизации в нефтегазовой промышленности. М.: Недра Коммюникейшен Лтд, 2004. -332 с.

61. Молоканов Ю.К. Процессы и аппараты нефтепереработки. — М.: Химия, 1987.-408 с.

62. Нечёткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под редакцией Поспелова Д.А. — М.: Наука, 1986. 312 с.

63. Нечёткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под редакцией Ягера P.P. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

64. Осуга С. Обработка знаний / Перевод с япон. М.: Мир, 1989. - 293с.

65. Панько М.А. Использование теории нечётких множеств для оптимизации управления на электростанциях / М.А. Панько, Э.К. Аракелян // Промышленные контроллеры и АСУ. 2004. №8. С. 7-9.

66. Петров Б.Н. Обратные задачи динамики управляемых систем. Линейные модели / Б.Н. Петров, П.Д. Крутько // Известия АН СССР. Техн. Кибернетика, 1980, №4. С. 138-145.

67. Попов Е.П. Манипуляционные роботы. Динамика и алгоритмы. М.: Наука, 1978.-400 с.

68. Прикладные нечёткие системы. / Под редакцией Тэрано Т., Асаи К., Сугено М. М.: Мир, 1993.-368 с.

69. Роботизированные производственные комплексы / Под редакцией Козырева Ю.Г., Кудинова А.А. М.: Машиностроение, 1987. - 272 с.

70. Рудин М.Г. Карманный справочник нефтепереработчика. 2-е изд., испр. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 2004. - 333 с.

71. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы. / Д. Рутковская, М. Пилиньский — М.: Горячая линия — Телеком, 2007. 452 с.

72. Рыбкин А.А. Справочник по математике. — М.: Высшая школа, 1975. -479 с.

73. Сарданашвили А.Г. Примеры и задачи по технологии переработки нефти и газа. / А.Г. Сарданашвили, А.И. Львова — М.: Химия, 1973. 272 с.

74. Скобло А.И. Процессы и аппараты нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности. — М.: Гостоптехиздат, 1962. — 363 с.

75. Справочник автоматизация, приборы контроля и регулирования производственных процессов в нефтяной и нефтехимической промышленности. Т1. Метрология и общетехнические вопросы— М.: Гостоптехиздат, 1962. 456 с.

76. Справочник по промышленной робототехнике: В 2-х кн. Кн. 2 / Под редакцией Нофа Ш. М.: Машиностроение, 1990. - 480 с.

77. Справочник по теории автоматического управления / Под редакцией Красовского А.А. М.: Наука, 1987. - 712 с.

78. Страшинин Е.Э. Построение адаптивного ПИ регулятора на основе интегрального метода оценки параметров объекта / Е.Э. Страшинин, К.А. Утешев, Д.В. Андреев // Промышленные контроллеры и АСУ. 2004. №8. С. 34-37.

79. Страшинин Е.Э. Методы интегральной оценки параметров объекта управления в системах промышленной автоматизации / Е.Э. Страшинин, К.А. Утешев, Д.В. Андреев // Промышленные контроллеры и АС У. 2004. №6. С. 22-25.

80. Тараканов К.В. Аналоговые методы исследования систем // М.: Сов. радио, 1974.-438 с.

81. Тихонов В.И. Марковские процессы. / В.И. Тихонов, М.А. Миронов -М.: Сов. радио, 1977. 485 с.

82. Угреватов А.Ю. Автоматизация оперативно-диспетчерского управления водоканалами / А.Ю. Угреватов, А.Н. Полунин // Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». Пенза, 2005. - 1 с.

83. Угреватов А.Ю. Автоматизация систем жизнеобеспечения зданий // Сборник материалов Семинара партнёров НПФ «КРУГ». Пенза, 2007. -С.14—18

84. Угреватов А.Ю. Автоматизация систем жизнеобеспечения зданий на базе SCADA «КРУГ-2000» // Сборник статей Международной научно-технической конференции «Проблемы автоматизации и управления в технических системах», Пенза ИИЦ ПТУ, 2007. С. 176-179.

85. Угреватов А.Ю. Автоматизированная система контроля и дистанционного управления систем жизнеобеспечения Административного комплекса ОАО «Новошип» / А.Ю. Угреватов, К.Б. Пальчик, JI.B. Гурьянов // Автоматизация в промышленности, № 10, 2007. С. 12-17.

86. Угреватов А.Ю. Автоматизированная система управления технологическими процессами газового месторождения // Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». — Пенза, 2007. 4 с.

87. Угреватов А.Ю. Автоматизированная система управления технологическими процессами скважин Марковского газовогоместорождения // Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». Пенза,2007. 4 с.

88. Угреватов А.Ю. АСУ ТП насосных станций водоснабжения / А.Ю. Угреватов, А.Н. Полунин, М.Б. Шехтман // Автоматизация и управление в технических системах. Межвузовский сборник научных трудов Пенза ИИЦ ПГУ, 2005.-С. 125-126.

89. Угреватов А.Ю. Комплексная автоматизация системы водоотведения городского водоканала / А.Ю. Угреватов, А.Н. Полунин, А.В. Бодырев // Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». Пенза, 2006. - 2 с.

90. Угреватов А.Ю. Применение регуляторов на нечёткой логике // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки, №3, 2007. С. 9-15.

91. Угреватов А.Ю. Регуляторы на нечёткой логике // Автоматизация и управление в технических системах. Межвузовский сборник научных трудов Пенза ИИЦ ПГУ, 2005. С. 78-83.

92. Угреватов А.Ю. Система автоматизации процесса термообработки тормозных колодок в печах // Информационный листок ООО НПФ «КРУТ» -Пенза, 2008. 4 с.

93. Угреватов А.Ю. Система автоматизации формования тормозных колодок// Информационный листок ООО НПФ «КРУГ» Пенза, 2008. - 4 с.

94. Угреватов А.Ю. Система автоматического управления газоперекачивающим агрегатом с газотурбинным приводом ГПА-Ц-6,3 //Информационный листок ООО НПФ «КРУГ». 4 с.

95. Фролов В.Ф. Лекции по курсу "Процессы и аппараты химической технологии". Учебное пособие для ВУЗов, 2-ое изд. М.: Химиздат, 2008. -607 с.

96. Фу К. Робототехника. -М.: Мир, 1989. 624 с.

97. Черноусько Ф.Л. Манипуляционные роботы: динамика, управление, оптимизация. / Ф.Л. Черноусько, Н.Н. Болотник, В.Г. Градецкий М.: Наука, 1989. - 368 с.

98. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MatLab. -М.: Горячая Линия Телеком, 2007. - 288 с.

99. Эмирджанов Р.Т. Основы технологических расчетов в нефтепереработке и нефтехимии: Учебное пособие для вузов. / Р.Т. Эмирджанов, Р.А. Лемберанский-М.: Химия, 1989. 192 с.

100. Юревич Е.И. Основы робототехники. Л.: Машиностроение, 1985. - 416 с.

101. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. Учебное пособие-М.: Финансы и статистика, 2004. 256 с.