Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Проблемы и основные направления автоматизации нефтеперерабатывающего производства 15
1.1 Оптимальное управление нефтеперерабатывающим производством в целом 17
1.2 Построение системы управления технологическими процессами нижнего уровня 20
Выводы по первой главе 26
Глава 2. Обеспечение заданных функциональных соотношений на уровне локальных подсистем 28
2. 1. Характеристика существующих методов 28
2.2. Постановка задачи синтеза интервальных систем управления 32
2.3. Определение предельных передаточных функций объекта с интервальной параметрической неопределенностью 33
2.4. Синтез интервальных систем с одной степенью свободы 36
2.5. Синтез интервальных систем с двумя степенями свободы 39
2.6. Синтез многомерных интервальных систем 42
2.7. Использование ЛАХ для анализа и синтеза систем с интервальной неопределенностью 43
2.8.Вычисление и моделирование иррациональных передаточных функций 51
2.9. Исследование эффективности предложенного метода синтеза интервальных систем 54
Выводы по второй главе 60
Глава 3. Обеспечение заданных функциональных соотношений на уровне системы в целом 63
3.1.Координированное управление однотипными локальными подсистемами 63
3.2. Нейросетевые алгоритмы коордированного управления 74
3.3.Координированное управление неоднотипными локальными подсистемами 84
3.4. Примеры синтеза координированного управления для неоднотипных подсистем 90
Приложение 95
Выводы по третьей главе 99
Глава 4. Примеры синтеза систем координированного управления технологическими процессами нефтеперерабатывающего производства 101
4.1 Координированное управление ректификационными колоннами установки АВТ (АВТМ) 101
4.1.1 Состав и общая характеристика установок АВТМ . 101
4.1.2 Координированное управление вакуумной колонной установки АВТМ 104
4.1.3 Координированное управление атмосферной колонной установки АВТМ 122
Выводе к четвертой главе 123
Заключение 124
Список литературы 127
Приложение 1 138
Приложение 2 139
Приложение 3 140
- Построение системы управления технологическими процессами нижнего уровня
- Постановка задачи синтеза интервальных систем управления
- Нейросетевые алгоритмы коордированного управления
- Состав и общая характеристика установок АВТМ
Введение к работе
Нефтеперерабатывающая промышленность в нашей стране была создана в 1950-1980-е годы. В условиях роста добычи нефти и роста потребления топочного мазута в теплоэнергетике, технологическая база нефтепереработки в советский период формировалась без достаточного развития процессов, определяющих глубину переработки нефтяного сырья и потребительские и экологические свойства нефтепродуктов.
Основу нефтеперерабатывающей промышленности России в настоящее время составляют 28 нефтеперерабатывающих заводов. Возраст большинства из них оценивается как критический. В период социализма практически каждый завод был ориентирован на определенный вид углеводородного сырья с конкретного месторождения. В настоящее время, в связи со снижением добычи нефти в России, увеличением ее экспорта и жесткой конкуренции между компаниями за распределение нефтяного сектора многие заводы вынуждены перерабатывать различные сорта нефти, смеси нефтей различных месторождений, обладающих различными свойствами и характеристиками, которые зачастую заранее неизвестны, в том числе и так называемую "давальческую" нефть. Причем это происходит в условиях жесткой конкуренции российских НПЗ не только между собой, но и с зарубежными нефтеперерабатывающими заводами, что заставляет их ужесточить требования по увеличению глубины переработки сырья и снижению до минимума затрат на выпуск продукции с мировым уровнем потребительских и экологических свойств и обеспечению эффективного использования нефтяного сырья.
На практике управление процессами переработки нефти на заводах производится оператором-технологом, который поддерживает в допустимых пределах режимные параметры в соответствии с технологическим регламентом, обеспечивая таким образом необходимые
показатели качества получаемых продуктов. Такой способ управления не позволяет эффективно компенсировать влияния многочисленных возмущений на стабилизируемые показатели качества. Даже при высокой профессиональной подготовленности обслуживающего персонала при частом действии возмущающих факторов возможен выпуск некондиционной продукции. Основным возмущающим фактором при этом, как отмечено выше, является нестабильность характеристик сырья. Кроме того, в реальных условиях технологического процесса на систему воздействуют другие случайные возмущения, имеющие различную природу возникновения (изменение параметров энергоносителей, износ оборудования и выходы из строя отдельных его элементов, гидродинамические пульсации в трубопроводах, изменение условий внешней среды: температуры, влажности и т.д.). Зачастую известны лишь возможные границы таких возмущений. Несмотря на многочисленные работы в области автоматизации в настоящее время проблема обеспечения заданного качества получаемых нефтепродуктов в условиях параметрических и сигнальных возмущений не решена.
Общие подходы и методика построения автоматических систем управления технологическими процессами нефтепереработки по показателям качества продуктов разработаны в диссертационной работе на соискание ученой степени доктора технических наук Веревкина А.П.
В настоящей работе предлагается один из вариантов построения систем нижнего уровня с использованием методов координированного управления технологическими процессами по расчетным соотношениям между управляемыми координатами локальных подсистем с коррекцией их в динамике по динамической модели показателей качества. Использование такого решения позволит обеспечить заданные показатели качества получаемых нефтепродуктов на переходных режимах, обусловленных воздействием сигнальных и параметрических возмущений.
Работа выполнена на кафедре "Информатики" УГАТУ и в ОАО Новоуфимский НПЗ. Решаемые в диссертационной работе вопросы являются составной частью исследований, проводимых кафедрой «Информатики» Уфимского государственного авиационного технического университета в рамках федеральной целевой программой «Государственная поддержка интеграции высшего образования и фундаментальной науки на 1997-2000 годы», гранта министерства образования РФ «Оптимизация кибернетических многомерных систем управления на основе системного подхода», а также в рамках совместных работ по созданию и внедрению на АО НУНПЗ новых информационно-управляющих систем.
Цель работы и задачи исследования
Целью работы является разработка методов и структурных решений для синтеза алгоритмов координированного управления сложным технологическим процессом в условиях неопределенности на примере нефтеперерабатывающего производства. Для достижения этой цели в работе поставлены и решены следующие задачи:
Разработка метода синтеза локальных подсистем управления в условиях интервальной параметрической неопределенности, локальных подсистем
Разработка методов синтеза координированного управления выходными координатами динамических объектов, обеспечивающих поддержание заданных функциональных соотношений между выходными координатами на уровне системы в целом.
Исследование эффективности разработанных методов и структурных решений применительно к оперативному управлению первичными процессами нефтеперерабатывающего производства с целью стабилизации заданных показателей качества получаемых продуктов.
Научная новизна
Предложен оптимизационный метод синтеза систем управления динамическими объектами в условиях интервальной параметрической неопределенности, являющийся развитием метода обратных операторов применительно к рассматриваемому классу систем. Метод обеспечивает минимальный разброс динамических свойств замкнутых систем в условиях изменения коэффициентов динамического оператора объекта в заданных интервалах. Это позволяет обеспечить высокую точность поддержания заданных значений совокупности управляемых координат, связанных между собой функциональными соотношениями. Достоинством метода является его универсальность (т.е. возможность его применения как для детерминированных объектов, так и для объектов с интервальной параметрической неопределенностью), строго формализованный подход к выбору корректирующих устройств в сочетании с достаточно простой процедурой их вычисления. Рассмотрены особенности применения предложенного метода для синтеза систем с одной и двумя структурными степенями свободы.
Предложен оптимизационный метод определения верхних и нижних границ расположения АФХ объекта управления при изменении коэффициентов динамического оператора объекта в заданных интервалах. Предельные передаточные функции объекта с интервальной параметрической неопределенностью, соответствующие этим границам, являются исходной информацией для синтеза систем управления в условиях интервальной параметрической неопределенности с помощью предлагаемого оптимизационного метода.
Разработан упрощенный вариант предложенного ранее оптимизационного метода синтеза систем управления объектами в условиях интервальной параметрической неопределенности, основанный на использовании логарифмических амплитудно-частотных
характеристик. К его достоинствам следует отнести формализованный подход к выбору параметров базового режима неизменяемой части системы, удобную процедуру аппроксимации иррациональных выражений дробно-рациональными передаточными функциями, расширение областей гарантированных запасов устойчивости и обеспечение заданных показателей качества управления для любых допустимых сочетаний значений параметров объекта.
Исследована эффективность предлагаемых методов к обеспечению заданных функциональных соотношений на уровне локальных подсистем на примерах синтеза интервальных систем с одной и двумя структурными степенями свободы.
Предложены структурные решения системы координированного управления как однотипными так и неоднотипными локальными подсистемами, заключающиеся в организации дополнительных обратных связей по ошибкам координации, что принципиально позволяет обеспечить высокое качество координации при действии на систему как параметрических, так и сигнальных возмущений.
Определены условия устойчивости рассматриваемого класса систем координированного управления, показана возможность применения в контурах координации звеньев бесконечно большим коэффициентом усиления. Разработана методика синтеза передаточных функций устройств координации, обеспечивающих требуемое качество функционирования системы как по выходным координатам локальных подсистем, так и по ошибкам координации при действии на систему как параметрических, так сигнальных возмущений.
Предложена нейросетевая реализация алгоритмов координированного управления, основанная на использовании однослойных (для однотипных подсистем) и двухслойных (для неоднотипных подсистем) динамических нейросетей персептронного
типа, позволяющие реализовать в дискретной форме физически нереализуемые в непрерывном виде передаточные функции устройств координации. Кроме того, нейросетевые алгоритмы позволяют обеспечить устойчивость системы для более широкого класса как однотипных, так и неоднотипных локальных подсистем, в том числе и для подсистем, обладающих существенными инерционными свойствами.
Исследована эффективность предложенных технических решений, алгоритмов и методик на примерах синтеза систем координированного управления однотипными и неоднотипными локальными подсистемами.
Исследована эффективность предложенных технических решений, алгоритмов и методик на примерах синтеза систем координированного управления вакуумной колонной установки АВТМ Новоуфимского НПЗ.
Практическая значимость и внедрение результатов Результаты диссертационной работы в качестве методики внедрены в институте проблем нефтехимпереработки АН РБ и инженерном центре нефтехимпереработки "ИНТЭКО", которая выполняет расчетно-исследо-вательские и проектно-конструкторские работы для нефтеперерабатывающих и нефтехимических заводов Башкирской нефтехимической компании. В частности, в настоящее время представленная методика используется при реконструкции установки АВТМ-9 и модернизации системы управления этой установки на Новоуфимском нефтеперерабатывающем заводе. Указанные работы ведутся ООО инженерным центром "ИНТЭКО" и в настоящее время находятся на стадии проектирования, определено конструктивное лицо и структура системы управления. Применение данных результатов позволяет обеспечивать заданные соотношения, следовательно физические показатели качества боковых отборов ректификационных колонн в динамических режимах.
Апробация работы
Основные положения и результаты диссертации доложены и обсуждены на:
Республиканская научно-техническая конференция "Проблемы авиации и космонавтики и роль ученых в их решении", Уфа, УГАТУ, 1998.
Третья Международная научно-практическая конференция "Математические методы и компьютеры в экономике". Пенза, 1998.
Новые технологии управления движением технических объектов. Сборник трудов научно-техническая конференция. Новочеркасск, 1999.
Третий Сибирский конгресс по прикладной и индустриальной математике, посвященный памяти Л.С. Соболева. Новосибирск, 1998.
12-е Международное совещание по интервальной математике. Красноярск, 1997.
10-я Международная конференция "Коммерческий учет энергоносителей". С.-Петербург, 1999.
7. 11-я Международная конференция "Совершенствование измерений
расхода жидкости, газа и пара". С.-Петербург, 1999.
Публикации
Основные материалы диссертационной работы опубликованы в 11 печатных работах , из них - 4 статьи, 7 тезисов докладов. Кроме того, имеются научно-технические отчеты.
Структура и объем работ
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Основная часть содержит 140 страниц машинописного текста и 39 рисунков. Список использованной отечественной и зарубежной литературы включает 91 наименований.
Основное содержание работ
В первой главе дается краткая характеристика
нефтеперерабатывающего производства как сложного объекта управления
и методы повышения его эффективности. Рассмотрена структура
комплексной системы управления производством. Представлен анализ
современного состояния проблемы автоматизированного управления
технологическими процессами нефтепереработки. Отмечено, что в
условиях рыночной экономики одним из основных факторов, влияющих на
качество продуктов переработки нефти является нестабильность физико-
химических характеристик исходного сырья (нефти). Проведен обзор
существующих методов и алгоритмов управления процессами
нефтепереработки, алгоритмов и систем управления данным процессом, выделены нерешенные актуальные проблемы и сформулированы задачи настоящего исследования. Предложен исследуемый в диссертационной работе метод координированного управления для построения систем нижнего уровня.
В второй главе рассмотрены вопросы координированного управления на уровне локальных подсистем показателями качества сложного технологического процесса при наличии заданных функциональных соотношений между ними. Приоритетной задачей управления при этом является поддержание максимально точного соответствия выходных координат локальных подсистем их заданным значениям в условиях неопределенности свойств этих подсистем, вызванных действием параметрических и сигнальных возмущений. Разработан оптимизационный метод синтеза систем управления динамическими объектами в условиях интервальной параметрической неопределенности, являющийся развитием метода обратных операторов применительно к рассматриваемому классу систем. Метод обеспечивает минимальный разброс динамических свойств замкнутых систем в условиях
изменения коэффициентов динамического оператора объекта в заданных интервалах. Это позволяет обеспечить высокую точность поддержания заданных значений совокупности управляемых координат, связанных между собой функциональными соотношениями. Предложен оптимизационный метод определения верхних и нижних границ расположения АФХ объекта управления при изменении коэффициентов динамического оператора объекта в заданных интервалах. Разработан упрощенный вариант предложенного ранее оптимизационного метода синтеза систем управления объектами в условиях интервальной параметрической неопределенности, основанный на использовании логарифмических амплитудно-частотных характеристик. Исследована эффективность предлагаемых методов к обеспечению заданных функциональных соотношений на уровне локальных подсистем на примерах синтеза интервальных систем с одной и двумя структурными степенями свободы.
Во третьей главе разработаны алгоритмы координированного управления технологическим процессом на уровне системы в целом. Предложены структурные решения системы координированного управления как однотипными так и неоднотипными локальными подсистемами, заключающиеся в организации дополнительных обратных связей по ошибкам координации, что принципиально позволяет обеспечить высокое качество координации при действии на систему как параметрических, так и сигнальных возмущений. Определены условия устойчивости рассматриваемого класса систем координированного управления, показана возможность применения в контурах координации звеньев с бесконечно большим коэффициентом усиления. Разработана методика синтеза передаточных функций устройств координации, обеспечивающих требуемое качество функционирования системы как по выходным координатам локальных подсистем, так и по ошибкам
координации при действии на систему как параметрических, так и сигнальных возмущений. Предложена нейросетевая реализация алгоритмов координированного управления, основанная на использовании однослойных (для однотипных подсистем) и двухслойных (для неоднотипных подсистем) динамических нейросетей персептронного типа, позволяющие реализовать в дискретной форме физически нереализуемые в непрерывном виде передаточные функции устройств координации. Исследована эффективность предложенных технических решений, алгоритмов и методик на примерах синтеза систем координированного управления однотипными и неоднотипными локальными подсистемами.
В четвертой главе приведено описание технологической установки АВТМ и ее составной части - вакуумной колонны, предназначенной для получения масляных дистиллятов. Приведены параметры, характеризующие качество получаемых масляных дистиллятов, закономерности процессов ректификации. Изложены основные принципы управления вакуумной колонной и соотношения управляемых параметров сепаратных регуляторов по обеспечению заданных показателей качества. Предложена оригинальная структура системы координированного управления вакуумной колонной, реализующая разработанные алгоритмы координированного управления по показателям качества и приведено описание ее технической реализации. Приведены результаты имитационного моделирования системы при действии на объект управления параметрических возмущений различного характера. Приведены результаты анализа эффективности разработанных алгоритмов координированного управления. Произведена оценка возможностей эффективного применения разработанных в диссертационной работе методов и алгоритмов для координированного управления других объектов и процессов нефтеперерабатывающего производства.
Построение системы управления технологическими процессами нижнего уровня
Для построения системы управления технологическими процессами нефтеперерабатывающего производства предлагается следующее решение, основанное на использовании методов координированного управления.
Как известно, нефтеперерабатывающее производство и его технологические объекты относятся к классу сложных и многосвязных систем. Поэтому при их исследовании [53,54] возникают следующие задачи: - проблема автономности; -задачи поддержания определенного соотношения между управляемыми величинами; - задачи связного управления, обеспечивающего экстремум некоторой величины (например, качества выходного продукта). Рассмотрим метод построения и оптимизации системы управления такого класса объектов с использованием модели многомерной системы. Для этого можно использовать [64] представление во временной области, т.е. в пространстве состояний x=Ax+Bu+rd, x(to) = x0 ; (1.5) У=Сх, (1.6) либо в частотной области (модели в терминах «вход-выход») y(s)=G(s) u(s) +Gd (s) d(s), , (1.7) где x - n- мерный вектор состояний; В- (n х т) -матрица управлений; и- m-мерный вектор управлений; d- к-мерный вектор возмущений; А- (п х п) - матрица состояний; Г(п х к) - матрица возмущений; у-1- мерный вектор наблюдений; С- (1 х п) - матрица наблюдений; G- (1 х п) - матрица наблюдений; G - (1 х ш) - передаточная матрица по управлению; Gd - (1 х к) - передаточная матрица по возмущению.
Обратный переход от моделей в терминах «вход - выход» к моделям, описываемым в терминах пространства состояний неоднозначен и сложен. Это объясняется следующими причинами: -обратный переход не единствен, так как в общем случае представление в пространстве состояний содержит больше информации, чем просто передаточная функция; по одной и той же передаточной функции (1.8) можно построить целое семейство уравнений вида (1.4) (1.5); -из всех возможных систем в пространстве состояний, соответствующих заданной передаточной функции (1.8), обычно выбирают минимальную реализацию, т.е. систему с наименьшей размерностью пространства состояний, хотя и в этом случае не единственность остается, так как есть много способов построения минимальной реализации.
В [88] изложен один из наиболее эффективных алгоритмов построения минимальной реализации в случае различных действительных полюсов передаточной функции. В [13] рассмотрены алгоритмы и программы перехода для случая, когда базис образуется выходной переменной и ее производными.
Выделяются два основных подхода к синтезу многомерных АСР : а) с позиций построения автономных АСР; б) с позиций теории модального управления [70,64]. Синтез и оптимизацию многомерных АСР с позиций автономного регулирования проводят в два этапа. На первом этапе проверяется выполнение условий диагональной доминантности [86], т. е. относительной слабости перекрестных связей между сепаратными подсистемами. Наиболее широко используется для этого матрица Бристоля [64,87]. Если условия доминантности не выполняются, то осуществляется компенсация («развязывание) перекрестных связей [64,86]. Необходимо отметить, что процедура формирования компенсаторов на основе матричных соотношений хорошо разработана только для установившихся режимов.
Для уравнений динамики формализованные методы формирования физически реализуемых компенсаторов в настоящее время отсутствуют [64]. На втором этапе проводится синтез или оптимизация локальных подсистем. Приоритетной задачей управления при этом является поддержание максимально точного соответствия выходных координат локальных подсистем их заданным значениям в условиях неопределенности свойств этих подсистем. Синтез предлагается выполнить с использованием оптимизационного метода синтеза систем управления динамическими объектами в условиях интервальной параметрической неопределенности. В случае воздействия достаточно больших по величине неконтролируемых возмущений (как сигнальных, так и параметрических) на систему, когда возможность их парирования на уровне локальных подсистем становится невозможно, для обеспечения заданных функциональных соотношений между выходными координатами локальных подсистем на динамических режимах их работы предлагается ввести координирующие обратные связи между локальными подсистемами. При этом функциональные соотношения между выходными координатами определяются с точки зрения обеспечения заданных показателей качества получаемых продуктов на этапе расчета технологической оборудования, процесса и проектирования системы управления. Коррекция функциональных соотношений между локальными подсистемами в динамике может быть выполнена на основе динамических моделей показателей качества (МПК). Разработке таких моделей посвящена довольно много работ, однако вопросы их построения наиболее полно отражены и методически доведены до уровня инженерных задач в диссертационной работе Веревкина А.П.
Структурная схема предлагаемой системы управления технологическими процессами на примере координации двух локальных подсистем регулирования боковых отборов ректификационной колонны приведена на рис 1.2. Здесь Ri(S), R-2(S) - передаточные функции локальных регуляторов расходов первой и второй фракций боковых погонов ректификационной колонны, Gi2(S), G2i(S) - передаточные функции компенсаторов перекрестных связей, Hi(S), H2(S) - передаточные функции объекта.
Постановка задачи синтеза интервальных систем управления
Требуется определить передаточную функцию R(s) регулятора, обеспечивающую минимальный разброс динамических свойств системы по отношению к желаемым, определяемым передаточной функцией Ф (s) замкнутой системы. Поставленную задачу предлагается решать в несколько этапов. 2. 3. Определение предельных передаточных функций объекта с интервальной параметрической неопределенностью На первом этапе синтеза определяется область, в пределах которой располагается совокупность амплитудно-фазовых характеристик (АФХ) обьекта управления при всех возможных сочетаниях неопределенных параметров обьекта. Границами области будут некоторые передаточные функции, чьи АФХ наиболее близки соответственно её верхней и нижней границам.
Весовые коэффициенты а и /?, определяющие «значимость» каждой из составляющих АФХ, могут быть подобраны в соответствии с взаимным расположением совокупностей АЧХ и ФЧХ исследуемой системы. В частности, при малом запасе устойчивости по амплитуде «значимость» АЧХ будет значительно выше, и, следовательно, коэффициент а будет больше. Как отдельную задачу можно рассматривать вопрос выбора а и /З в зависимости от вида передаточной функции объекта управления.
Рассмотрим особенности применения предложенного метода к системам управления с двумя структурными степенями свободы (рис.2.2), позволяющих, как известно [26], обеспечить существенно (по сравнению с системами с одной структурной степенью свободы (рис.2.1)) лучшее качество управления объектами с интервальной параметрической неопределенностью.
Рассмотренный подход к синтезу одномерных интервальных систем может быть распространен на синтез многомерных систем управления. В этом случае целью синтеза будет определение матрицы передаточных функций R(s) регулятора, при которой динамические свойства многомерной системы наилучшим образом приближались к желаемым во всем диапазоне параметрической неопределенности многомерного обьекта управления с учетом рационального распределения качества в отдельных подсистемах.
Рассмотрим особенности применения предлагаемого подхода к анализу и синтезу интервальных систем управления с использованием метода логарифмических амплитудных характеристик (ЛАХ), который нашел широкое применение в инженерной практике на начальных этапах проектирования одномерных систем управления с сосредоточенными параметрами. К достоинствам метода ЛАХ относится простота и наглядность, возможность учета широкой совокупности требований к показателям точности и качества управления системы, а также возможность одновременного определения структуры и параметров регулятора.
Предлагаемый в настоящем разделе интервальный аналог алгоритмов метода ЛАХ ориентирован на систему управления с одной степенью свободы и состоит из ряда последовательных этапов. Среди основных условий применимости метода является требование минимально-фазовости для неизменяемой части системы при всех возможных сочетаниях её неопределенных параметров.
Нейросетевые алгоритмы коордированного управления
При практическом использовании предложенных в разделе 3.1 алгоритмов координированного управления возникают серьёзные затруднения в том случае, когда локальные подсистемы являются достаточно инерционными. В частности это имеет место тогда, когда порядок знаменателя существенно превышает порядок числителя передаточной функции Ф(я). В этом случае для обеспечения устойчивости системы координации и, как следствие, выполнения неравенства (3.12) необходимо обеспечить превышение в передаточной функции K(s) порядка числителя над порядком ее знаменателя на соответствующее число с целью компенсации нежелательных инерционных свойств объекта. Использование традиционных подходов к синтезу в этом случае осложняется двумя обстоятельствами. Во-первых, физической нереализуемостью получаемой при этом передаточной функции K(s) и, во-вторых, сложностью компесации "лишних" полюсов (s) соответствующими нулями K(s) вследствии действия на систему параметрических возмущений. В данном разделе предлагается в качестве одного из возможных путей решения данной проблемы использовать нейросетевые алгоритмы координированного управления, позволяющие реализовывать инверсные (т.е. физически нереализуемые) передаточные функции и обладающие способностью обеспечивать указанную компенсацию в условиях действия параметрических возмущений путём обучения.
Положим K(s)-k и устремим данный коэффициент усиления к бесконечности. Тогда звено K(s) можно заменить идеальным релейным звеном, как показано на рис. 3.7.
Параметры релейного звена ±а определяются, исходя из амплитуды действующих на систему возмущений. Полученная таким образом структурная схема контура координированного управления (на рис. 3.7 выделена пунктирной линией), имеет структуру искусственного нейрона с активационной функцией порогового типа [66]. В общем случае для п подсистем устройство координации будет представлять собой однослойную искусственную нейронную сеть, количество нейронов которой составляет п-\ (рис. 3.8). Реализация инверсных (т.е. физически реализуемых) передаточных функций с помощью нейросетевых алгоритмов основана на возможности физической реализации в дискретной форме динамических операторов (передаточных функций), которые физически нереализуемы в непрерывной виде.
Подавая соответствующее число т = п — т (определяемое разницей порядков числителя и знаменателя Ф(я)) задержанных значений 8{t) на дополнительные входы исскуственного нейрона с определенными весами можно обеспечить необходимую устойчивость системы координации. Веса с( дополнительных входов нейрона в общем случае заранее неизвестны в силу возможной неопределенности свойств подсистем.
Для настройки весов на их значения, обеспечивающие компенсацию "лишних" полюсов передаточных функций подсистем, целесообразно воспользоваться одним из свойств исскуственного нейрона -возможностью его обучения и самообучения. При этом веса входов будут определяться автоматически в результате самообучения нейрона или ИНС по тому или иному алгоритму обучения, как показано на рис. 3.9. На рисунке обозначено: т - такт квантования; т - число задержанных значений S(t), определяемое разницей порядков знаменателя и числителя передаточных функций подсистем; c0,clfc2,...,c - веса соответствующих входов нейрона. Целью обучения является уменьшение ошибки координации S(t).
Очевидно для компенсации одного лишнего полюса 0(s) достаточно правильного выбора одного из коэффициентов с0 или сх при фиксированном значении другого. Процедуру выбора коэффициентов передаточной функции K(z) (3.17), обеспечивающей устойчивость системы будем рассматривать как процедуру обучения ИНС на рис. 3.9. В качестве алгоритма обучения применим дельта-правило [82, 79]. Соответствующая рассматриваемому примеру структурная схема системы с контуром обучения для одного настраиваемого коэффициента с, (с0 =1) изображена на рис. 3.10, где контур обучения выделен пунктиром.
Состав и общая характеристика установок АВТМ
Первичная переработка нефти производится на атмосферно-вакуумных трубчатых установках, где происходят физические процессы разделения нефтяных смесей на определенные фракции. От качества и стабильности работы таких установок во многом зависит эффективность работы нефтеперерабатывающих заводов, так как именно здесь определяется глубина отбора наиболее ценных фракций и качество их разделения, которое напрямую влияет на показатели качества товарной продукции.
Типовая установка АВТМ [28], работающая по масляному варианту, состоит из атмосферной части, где в ректификационной колонне под атмосферном давлении нефть перегоняется до мазута с выделением светлых нефтепродуктов (бензины, керосины, дизельное топливо) и вакуумной части, где в ректификационной колонне под вакуумом мазут с атмосферной части перегоняется до гудрона с выделением масляных дистиллятов. На рис. 4.1 приведена упрощенная схема установки АВТМ, работающей по масляному варианту. Обессоленная и обезвоженная нефть прокачивается насосами через теплообменники, где нагревается до температуры 210-230С и поступает в колонну предварительного испарения. Головной продукт колонны - легкий бензин стабилизируется в стабилизационной колонне и является выходным продуктом установки АВТМ, а газ с верха стабилизационной колонны направляется на газофракционирующую установку или форсунки печей П-1, П-2 в качестве топливного газа. Отбензиненная нефть через теплообменники и печь П-1 поступает в основную атмосферную колонну. Боковыми погонами атмосферной колонны являются лигроиновая, керосиновая и дизельная фракции, которые поступают в трехсекционную отпарную колонну и оттуда лигроиновая фракция забирается для верхнего циркуляционного орошения атмосферной колонны, а керосиновая и дизельная фракции откачиваются в товарный парк. Остатком перегонки в атмосферной колонне является мазут, который прокачивается через печь в вакуумную колонну. Несконденсировавшиеся газы и воздух с верха вакуумной колонны отсасываются трехступенчатым эжектором. Боковыми погонами вакуумной колонны являются масляные дистилляты, кубовым остатком -гудрон.
Отметим, что нормируемыми показателями качества получаемых на установке АВТМ нефтепродуктов являются: -для светлых нефтепродуктов, получаемых в атмосферной части -показатели фракционного состава фракций - температура начала и конца кипения (tHK , tKK ) температуры выкипания 50% (t5o ), иногда других характерных точек кривой истинных температур кипения (ИТК): t5, t10, t9o, t95, где индекс означает долю отгона в %; - для масляных дистиляторов, получаемых в вакуумной части - температура вспышки tBcn, коэффициент кинематической вязкости v, цвет Ц. На установках АВТМ, работающих по масляному варианту, предъявляются жесткие требования к четкости разделения и качеству получаемых масляных дистиллятов, которые пройдя дальнейшую переработку на установках селективной очистки и депарафинизации поступают в качестве товарной базовой компоненты на установку смешения масел, где путем добавления в них определенного пакета присадок производятся товарные масла различной марки. Разработанные в настоящее время технические решения [20] в полной мере не решают задачу обеспечения показателей качества боковых отборов масляных фракций вакуумной колонны установок АВТМ. Таким образом, проблема создания системы автоматического управления, обеспечивающей заданные показатели качества боковых отборов масляных фракций вакуумной колонны установок АВТМ является актуальной.
Как отмечено выше, качества масляных фракций характеризуется тремя основными регламентируемыми параметрами: - температура вспышки tBCn; - коэффициент кинематической вязкости v; - цвет Ц. Перечисленные показатели качества продуктов разделения вакуумной колонны определяются в основном их фракционным составом и незначительно зависят от химического состава. В работе [20 ] показано, что параметр Ц, характеризующий содержание тяжелых остатков в дистиллятах, имеет низкий по сравнению с tBcn и v приоритет при формировании управляющих воздействий по обеспечению заданных показателей качества масляных дистиллятов. Поэтому, в дальнейшем для оценки качества будут использованы температура вспышки и коэффициент кинематической вязкости масляных дистиллятов.
Рассмотрим процесс ректификации и принципы управления показателями качества масляных дистиллятов. На рис. 4.2 приведена схема потоков вакуумной колонны.
Поддержание заданного значения качества масляных фракций производится путем регулирования расхода выводимой фракции и внутреннего орошения. При этом изменение расхода фракции, выводимой из вакуумной колонны изменяет поток внутреннего орошения под тарелкой отбора этой фракции. Насколько уменьшается расход этой фракции, настолько увеличивается расход внутреннего орошения под отборной тарелкой этой фракции и наоборот если увеличится отбор фракции, то расход внутреннего орошения под отборной тарелкой уменьшится на такую же величину.
Из закономерностей ректификации известно, что изменение расхода внутреннего орошения под тарелкой отбора внутреннего продукта отражается на содержании в этом продукте тяжелых примесей. Чем больше расход внутреннего орошения под тарелкой отбора - тем меньше тяжелых примесей попадает в боковой продукт, отбираемый с этой тарелки, и наоборот.
Вторая фракция является нижеотбираемой по отношению к первой фракции. Первая фракция на установке в качестве самостоятельного продукта не производится, - она направляется в виде рециркулята в колонну К-2 и в дизельное топливо и в качестве орошения для управления температуры верха вакуумной колонны К-5. При этом увеличение расхода первой фракции дает повышение вязкости второй фракции ее температуры вспышки.
При изменении расхода первой фракции и неизменности расхода второй фракции в колонне произойдут следующие изменения: качество второй фракции изменится и особенно - температура вспышки и температура выкипания при 320С. Одновременно изменится вязкость второй фракции. Это произойдет из-за изменения потока внутреннего орошения, стекающего на тарелку отбора второго фракции. Если при этом расход второй фракции оставить неизменным, то изменение расхода орошения, стекающего на тарелку отбора второй фракции вызовет изменение расхода внутреннего орошения, стекающего с этой тарелки. Но, как это уже было рассмотрено выше, увеличение расхода орошения под тарелкой отбора второй фракции изменит температуру ее конца кипения и, как бы изменит второй раз вязкость.
Рассмотрим это более конкретно. Если расход первой фракции уменьшится, то это вызовет понижение температуры вспышки и понижение вязкости второй фракции. Несколько слабее понизится и температура ее конца кипения. Понижение вязкости при этом произойдет за счет добавления ко второй фракции менее вязкой первой фракции. Добавление первой фракции к второй произойдет за счет увеличения стока внутреннего орошения на тарелку отбора второй фракции. Если при этом сохранить расход второй фракции неизменным, то уменьшение расхода первой фракции вызовет рост внутреннего орошения не только над, но и под тарелкой отбора второй фракции, а это повлияет на качество второй и третьей фракций. У второй фракции это вызовет понижение температуры конца кипения и понижение ее вязкости. Это «второе» понижение температуры конца кипения будет уже более сильным, чем «первая», поскольку увеличение расхода внутреннего орошения под тарелкой отбора продукта препятствует подъёму на эту тарелку более тяжелых примесей. А уменьшение в продукте тяжелых примесей сильнее снижает температуру конца кипения продукта, чем добавление к нему лёгких примесей. Вязкость продукта от увеличения орошения под тарелкой отбора уменьшится по той причине, по которой понизится температура кипения. При этом снижение вязкости от добавления к продукту лёгких примесей происходит в степени близкой к снижению вязкости от недопущения в продукт тяжёлой примеси. Кроме того, понизится температура вспышки и вязкость третьей фракции.
Таким образом, уменьшение отбора первой фракции при неизменном расходе второй фракции затронет все показатели качества второй фракции и часть показателей (температуру вспышки и вязкость) третьей фракции. Если расход первой фракции изменится без изменения расходов всех остальных фракции, то изменится на самом деле качество всех этих фракций.
На практике изменение расхода первой фракции производится обычно тогда, когда необходимо понизить температуру вспышки или вязкость второй фракции. Но, при изменении двух этих показателей второй фракции путем изменения расхода первой фракции, затрагиваются и другие показатели второй фракции, которые необходимо оставить постоянными, но, что еще хуже, происходят изменения качества третьей и четвертой фракций.
Из этого следует, что влияние изменения расхода первой фракции на качество третьей (и четвертой) фракции, а также на конец кипения второй фракции можно было бы уменьшить, если бы удалось сохранить неизменным расход внутреннего орошения под тарелкой отбора второй фракции при изменениях отбора первой фракции.
Аналогичная картина наблюдается при изменении расходов второй и третьей фракций, с целью изменения показателей их качества. С учетом изложенных закономерностей ректификации построим систему координированного управления вакуумной колонной К-5 установки АВТМ-9.
Согласно схеме потоков вакуумной колонны, изображенной на рис.4.2, выбираем управляемые координаты и соответственно определяем локальные подсистемы. Управление режимами вакуумной колонны производится локальными регуляторами расхода масляных дистиллятов, выводимых с колонны, регуляторами расхода внутреннего орошения и регуляторами верхнего орошения и уровня продукта в кубовой части колонны. Будем полагать, что проведены предварительные расчеты оптимального режима работы колонны и определены функциональные соотношения между расходами отбираемых фракций обеспечивающие заданные показатели глубины отбора и качества дистиллятов для исходного состава сырья. В табл.1 приложения 1 приведены такие соотношения для различных составов сырья. Для обеспечения заданного качества масляных дистиллятов путем стабилизации вышеупомянутых соотношений в динамике в условиях воздействия возмущений введем координирующие обратные связи между локальными подсистемами регулирования отборов 2, 3 и 4 фракций. Для коррекции функциональных соотношений между управляемыми координатами сепаратных подсистем могут быть использованы разработанные в [20, 21] динамические модели показателей качества согласно рис 1.2, представленному в главе 1. На рис.4.3 изображена структурная схема системы координированного управления показателями качества масляных дистиллятов вакуумной колонны К-5 установки АВТМ-9.
