Содержание к диссертации
Введение
1. Современное состояние вопроса применения перестраиваемых структур в системах автоматического управления 15
1.1. Вводные понятия 15
1.2. Постановка рассматриваемой задачи управления 18
1.3. Основные предпосылки теории переменной структуры 25
1.4. Задание алгоритмов функционирования и переработки информации в автоматических системах управления 33
1.5. Аппаратная и программная реализация алгоритмов функционирования управляющих устройств 37
1.6. Технологические процессы как объекты управления 40
1.7. Математическое описание систем автоматического управления технологическими процессами 45
1.8. Магистральный нефтепровод как объект автоматизации 48
1.9. Идентификация объекта управления 53
1.10. Выводы 60
2. Булева модель логики перестраиваемых структур 62
2.1. Вводные понятия 62
2.2. Классификация булевых функций 63
2.3. Булева модель логики перестраиваемых структур для определенных классов булевых функций.. 67
2.4. Многофункциональные логические модули. Основные понятия и определения 69
2.5. Анализ работы существующих многофункциональных логических модулей 73
2.5.1. Логический модуль, обеспечивающий вычисление бесповторных ДНФ и КНФ булевых функций 73
2.5.2. Многофункциональный логический модуль, реализующий операции удаления аргументов из булевых функций 76
2.5.3. Многофункциональный логический модуль, реализующий вычисление бесповторных упорядоченных булевых функций выше второго порядка 78
2.5.4. Вычисление неупорядоченных булевых функций 80
2.5.5. Многофункциональный логический модуль, реализующий вычисление неупорядоченных булевых функций 84
2.6. Построение многофункциональных логических модулей 87
2.6.1. і-структура 87
2.6.2. F-структура 92
2.7. Выводы 99
3. Реализация булевой модели логики перестраиваемых структур с применением изотропных сред 100
3.1. Имитационная система Cell System 100
3.2. Исследования на полноту многофункциональных логических модулей. 104
3.3. Имитационное моделирование изотропных сред 110
3.4. Синтез линейных изотропных сред 116
3.5. Декомпозиция линейных изотропных сред 121
3.6. Реализация систем булевых формул в изотропных средах 127
3.7. Выводы 130
4. Применение изотропных сред и булевой модели логики перестраиваемых структур для разработки систем автоматического управления технологическими процессами 131
4.1. Типовая система регулирования 131
4.2. Адаптивная система автоматического регулирования 136
4.3. Системы автоматического регулирования со структурной адаптацией.. 145
4.4. Системы автоматического регулирования с перестраиваемой структурой для объектов без запаздывания 149
4.5. Системы автоматического регулирования с перестраиваемой структурой для объектов с запаздыванием 156
4.6. Адаптивные системы регулирования с перестраиваемой структурой 162
4.7. Интегральный регулятор с перестраиваемой структурой 167
4.8. Интегральный дискретный регулятор с перестраиваемой структурой... 172
4.9. Регулятор качества переходного процесса 178
4.10. Выводы 184
Заключение 186
Литература 188
Приложения 211
- Основные предпосылки теории переменной структуры
- Магистральный нефтепровод как объект автоматизации
- Логический модуль, обеспечивающий вычисление бесповторных ДНФ и КНФ булевых функций
- Имитационное моделирование изотропных сред
Введение к работе
Интенсификация современного производства и ускорение научно-технического прогресса в значительной мере определяются степенью автоматизации разнообразных технологических и производственных процессов на базе широкого применения новейших средств вычислительной техники и уровнем подготовки инженерных кадров страны.
Технологическая база производства в большинстве отраслей промышленности достигла к настоящему времени такого уровня развития, при котором эффективность производственного процесса самым непосредственным и существенным образом зависит от качества управления технологией и организацией производства. Поэтому на первый план выдвигается задача оптимального управления технологическими процессами, решить которую без развитой автоматизированной системы управления технологическими процессами (АСУ ТП) в большинстве случаев невозможно. Этапы же развития АСУ ТП, как правило, связаны с появлением новых технических средств.
Чтобы яснее представить себе трудоемкость стоящей перед каждым оператором задач, следует учесть, что при управлении современным промышленным объектом к нему надо подходить как к единому целому, а не как набору различных независимых элементов. Необходимо весь производственный процесс вести в некотором оптимальном режиме, при котором может быть получен надлежащий эффект управления.
Анализ подобных промышленных объектов и систем управления показывает, что для них характерны следующие тенденции:
1. Практически во всех отраслях промышленности наблюдается неуклонное возрастание единичной производительности агрегатов.
2. Соответственно интенсивно возрастает необходимая «мощность» применяемых систем контроля и управления.
3. В последнее время коренным образом изменяются взгляды на значение энергетических ресурсов, экономию топлива, роль человека в производстве и на зашиту окружающей среды; в результате происходит существенное повышение требований к качеству ведения технологических процессов.
4. По мере повышения степени автоматизации производства происходит естественный процесс вовлечения все новых и новых агрегатов и участков в сферу действия управления.
В таких условиях и возникла проблема автоматизации собственно управления, т.е. процесса принятия решения, которое потребовало привлечения современных математических методов и новых технических средств.
Неопределенность, в условиях которой часто приходится принимать решения, направленные на выбор лучшего варианта действий, привела к развитию и методов принятия решений. В текущий момент достаточно активно применяются методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления [59, 60, 120,133].
В настоящее время при построении различного рода управляющих устройств широко используются булевы модели [8, 29, 36, 40, 47, 70, 87, 123, 134, 142, 155, 197, 215, 218, 230, 234, 264, 270], однако, как показывает анализ литературных источников, некоторые разработчики избегают прямого применения булевых функций, заменяя их системами весовых коэффициентов [214, 254], определенного вида булевыми полиномами [100, 248] и другими. Объясняется это тем, что разработка эффективных алгоритмов вычисления сложных булевых функций многих аргументов (десятки, сотни) сопряжена со значительными трудностями и представляет собой самостоятельную задачу, требующую глубоких исследований для ее решения.
Растущий интерес к булевым функциям и проблеме их вычисления привел к созданию теории однородных структур [57, 58, 81, 101, 158]. С практической точки зрения однородные (изотропные) среды как специализированные устройства, ориентированные на вычисления булевых функций, обладают следующими основными достоинствами:
1. Применение изотропных сред в специализированных управляющих устройствах для реализации законов управления, представленных какой-либо
7 булевой функцией, позволяет достичь такого быстродействия, когда нахождение значения булевой функции на заданном наборе значений аргумента осуществляется за один период тактового генератора независимо от сложности функции и числа ее аргументов,
Имитационное моделирование изотропной среды с фиксированным кодом настройки обеспечивает временные затраты на вычисление булевой функции, пропорциональные числу аргументов независимо от ее сложности.
Использование изотропной среды в специализированном многотактном автомате, реализующем в каждый период тактового генератора одну или несколько ячеек среды, обеспечивает заданную продолжительность вычисления булевой функции независимо от ее сложности.
Таким образом, теория изотропных сред в принципе может быть использована при создании специализированных управляющих устройств. Однако успешному практическому применению теории изотропных сред препятствуют ориентация ее на свободное использование как информационных, так и настроечных входов, в зависимости от вида реализуемых булевых функций, и необходимость применения коммутирующих сред для установления соответствия между логическими аргументами и ячейками изотропной среды, в то время как требуются среды, обеспечивающие реализацию заданных классов булевых функций, где каждой ячейке среды поставлены в постоянное соответствие вполне определенные логические аргументы.
АКТУАЛЬНОСТЬ РАБОТЫ обусловлена тем, что в свете реализации адаптивных алгоритмов управления на основе использования автоматного принципа обработки информации она отвечает актуальному, весьма перспективному и быстро развивающемуся направлению в области построения цифровых управляющих устройств, для систем автоматического управления технологическими процессами и разработки их внутренней структуры.
ЦЕЛЬ РАБОТЫ состоит в улучшении качества регулирования путем разработки и построения перестраиваемых структур для систем
8 автоматического управления технологическими процессами, способных функционировать при неполной информации об объекте и автоматически выбирать наилучший закон управления из заданного класса.
Для достижения цели диссертации необходимо решить задачи;
Построить булеву модель логики перестраиваемых структур.
Разработать алгоритмы, реализующие построение булевой модели логики перестраиваемых структур и исследовать их на практическую применимость.
Разработать изотропные среды обеспечивающие реализацию систем булевых формул из классов бесповторных упорядоченных и неупорядоченных булевых функций, а также из класса повторных упорядоченных произвольных нормальных булевых формул из h букв и систем булевых формул как с пропусками аргументов, так и без них.
Реализовать алгоритмы булевой логики перестраиваемых структур в построении изотропных сред и создании на их основе управляющих устройств для систем автоматического управления технологическими процессами.
МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ: для достижения поставленной цели и решения сформулированной в диссертационной работе задачи использовались математические методы аппарата булевой алгебры, методы теория множеств, теории автоматического управления, теории систем с переменной структурой, методы имитационного моделирования и теории однородных структур. Для программной реализации разработанных алгоритмов в виде специализированных- управляющих устройств используется многофункциональная интегрированная система автоматизации математических и научно-технических расчетов MatLab.
НАУЧНАЯ НОВИЗНА работы заключается в том, что установлено соответствие между булевой моделью логики перестраиваемых структур, изотропными средами и устройствами управления, заключающееся в том, что их взаимосвязь приводит к построению систем автоматического регулирования,
9 способных функционировать при неполной информации об объекте и автоматически выбирать наилучший закон управления из заданного класса. В частности:
1. Разработанная булева модель логики перестраиваемых структур для определенных классов булевых функций охватывает по сравнению с существующими значительно более широкий класс поддающихся формализации вопросов и задач.
2. Разработанные изотропные среды обладают по сравнению с существующими более широкими функциональными возможностями и большей приспособленностью для практической реализации;
3. Разработанные управляющие устройства, в том числе с перестраиваемыми структурами, обладают гибкими возможностями и значительно улучшают показатели качества регулирования.
ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ работы заключается в следующем:
Булева модель логики перестраиваемых структур реализована в системах автоматического управления технологическими процессами, способных функционировать при неполной информации об объекте.
Разработаны многофункциональные логические модули для построения изотропных сред, обеспечивающих реализацию систем булевых формул из классов бесповторных упорядоченных и неупорядоченных булевых функций, а также из класса повторных упорядоченных произвольных нормальных булевых формул из h букв и систем булевых формул как с пропусками аргументов, так и без них.
3. Созданы функционально необходимые регуляторы, в том числе с перестраиваемой структурой.
4. Обеспечено повышение качества регулирования и расширение функциональных возможностей систем управления.
5. Практическая ценность и новизна результатов подтверждается также двумя положительными решениями о выдачи патентов Российской Федерации.
10 ВНЕДРЕНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ. Основные результаты работы внедрены на ряде предприятий, подтверждаются соответствующими актами, имеющимися в приложении к диссертации.
На предприятии ОАО «Центрсибнефтепровод». Цифровые регуляторы, осуществляющие адаптивную подстройку параметров по мере изменения характеристик управляемого объекта (П.1).
В тресте «Томскгоргаз». Регулятор качества переходного процесса с перестраиваемой структурой (П.2).
В представительстве датской фирмы «Kamstrap A/S». Интегральные регуляторы с перестраиваемой структурой (П.З).
В ГНУ «НИИ АЭМ при ТУСУР» использованы результаты диссертации при создании автоматизированных систем управления технологическими процессами (П.4).
5. Основные научные результаты, полученные в ходе работы над диссертацией, используются в течение ряда лет в учебном процессе Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники, в учебных дисциплинах «Автоматизация технологических процессов и производств» и «Теория автоматического управления» [235] для студентов специальности 220301 «Автоматизация технологических процессов и производств» (П. 5). Кроме того, на основе принципов перестраиваем ости создан корпоративный портал, на который вьшосятся вся имеющаяся и поступающая необходимая информация для обеспечения более качественного и эффективного обучения студентов (П.6).
ДОСТОВЕРНОСТЬ полученных результатов подтверждается строгими математическими выводами, при построении многофункциональных логических модулей и исследовании их моделей, включающими доказательство ряда теорем, согласованность полученных результатов с имеющимися данными в отечественной и зарубежной литературе, результатами имитационного моделирования и экспериментальными данными, полученными при внедрении и практическом использовании аппаратных и программных средств.
АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Все вопросы, относящиеся к теме диссертации, обсуждались на 21-й конференции различного уровня - от внутривузовской до международной:
1. Научно-методическая конференция «Современное образование: Качество и новые технологии», Томск, 1 февраля 2000 г. (опубликованы тезисы доклада). VI Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии», Томск, 28 февраля - 3 марта 2000 г. (доклад опубликован в трудах конференции). VI Международная научно-методическая конференция вузов и факультетов телекоммуникаций, Йошкар-Ола, 23 - 25 мая 2000 г. (опубликованы тезисы доклада).
4. Региональная научно-методическая конференция «Современное образование: Массовость и качество», Томск, 1-2 февраля 2001 г. (опубликованы тезисы доклада).
Вторая Международная научно-техническая конференция «Измерение, контроль, информатизация», Барнаул, 2001 г. (доклад опубликован в трудах конференции).
Всероссийская научно-техническая конференция «Методы и средства измерения в системах контроля и управления», Пенза, 2001 г. (доклад опубликован в трудах конференции)..
Всероссийская научно-практическая конференции «Информационные технологии в управлении и учебном процессе вуза», Владивосток, 2001 г. (доклад опубликован в материалах конференции).
8. Региональная научно-методическая конференция «Современное образование: Системы и практика обеспечения качества», Томск, 29-30 января 2002 г. (доклад опубликован в материалах конференции).
9. The IEEE-Siberian Conference of Students, Post-graduate Students and Young Scientists on Electron Devise and Materials (SIBEDEM 2002), Tomsk, March 19-20, 2002 (два доклада опубликованы в материалах конференции).
10. The VIII International Scientific and Practical Conference of Students, Post graduates and Young Scientist «Modem Techniques and Technology» (MTT2002), Tomsk, April 2002 (доклад опубликован в трудах конференции). VIII Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии» (СТТ2002), Томск, 8-12 апреля 2002 г. (доклад опубликован в трудах конференции).
Межрегиональная научно-техническая конференция «Научная сессия ТУСУР», Томск, 14-16 мая 2002 г. (опубликованы тезисы двух докладов),
13. Региональная научно-методическая конференция «Современное образование: Интеграция учебы, науки и производства». Томск, 29-29 января 2003 г. (доклад опубликован в материалах конференции).
14. ГХ Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии», Томск, 7-11 апреля , 2003 г. (доклад опубликован в трудах конференции).
15. The IX International Scientific and Practical Conference of Students, Post graduates and Young Scientist «Modern Techniques and Technology» (MTT2003), Tomsk, April 2003 (доклад опубликован в трудах конференции).
Региональная научно-техническая конференция «Научная сессия ТУСУР-2003», Томск, 13-15 мая 2003 г. (доклад опубликован в материалах конференции). X Юбилейная Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Современные техника и технологии», Томск, 29 марта - 2 апреля, 2004 г. (доклад опубликован в трудах конференции).
18. The X International Scientific and Practical Conference of Students, Post graduates and Young Scientist «Modern Techniques and Technology» (MTT2004), Tomsk, April 2004 (доклад опубликован в трудах конференции).
19. Всероссийская научно-техническая конференция «Научная сессия ТУСУР», Томск, 18 - 20 мая 2004 г. (доклад опубликован в трудах конференции).
ПУБЛИКАЦИИ. Основные положения диссертации опубликованы в 33 печатных работах [8, 9, 222 - 247,266 - 270].
ЛИЧНЫЙ ВКЛАД. Большинство приведенных в диссертации результатов получены автором лично. Часть результатов, касающихся исследования алгоритмов функционирования изотропных сред, получены в соавторстве в ходе работы над статьями. Разработка и создание проблемно-ориентированного программно-аппаратного продукта для АСУ ТП проведены автором лично.
ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ, ПРЕДСТАВЛЯЕМЫЕ К ЗАЩИТЕ:
1. Булева модель логики перестраиваемых структур для определенных классов булевых функций.
2. Изотропные среды, обеспечивающие реализацию систем булевых формул из классов бесповторных упорядоченных и неупорядоченных булевых функций, а также из класса повторных упорядоченных произвольных нормальных булевых формул из h букв и систем булевых формул как с пропусками аргументов, так и без них.
3. Применение булевой модели логики перестраиваемых структур и изотропных сред при синтезе управляющих устройств для автоматизированных систем управления технологическими процессами, способных функционировать при неполной информации об объекте и автоматически выбирать наилучший закон управления из заданного класса.,
СТРУКТУРА РАБОТЫ. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемых литературных источников из 273 наименования и 10 приложений. Она содержит 210 страниц машинописного текста, 104 рисунка, 14 таблиц. В диссертации принята двойная нумерация формул, рисунков и таблиц: первая цифра указывает номер главы, а
14 вторая - порядковый номер рисунка, таблицы или формулы внутри данной главы.
В первой главе дается анализ современного состояния вопроса применения перестраиваемых структур в системах автоматического управления. Сформулирована постановка задачи исследования.
Во второй главе предложена булева модель логики перестраиваемых структур для определенного класса булевых функций, а также классификация булевых функций. Проведен анализ существующих многофункциональных логических модулей и осуществлен синтез двух многофункциональных логических модулей, обеспечивающих реализацию систем булевых формул из классов бесповторных упорядоченных и неупорядоченных булевых функций, а также из класса повторных упорядоченных произвольных нормальных булевых формул из h букв и систем булевых формул как с пропусками аргументов, так и без них.
Третья глава посвящена теоретическим и практическим вопросам построения изотропных сред, в том числе доказано три теоремы, приведены варианты практического применения изотропных сред.
Четвертая глава содержит сведения о практическом применении булевой модели логики перестраиваемых структур, в том числе с использованием изотропных сред, для систем автоматического управления технологическими процессами.
В заключении содержится краткая сводка основных результатов работы, сформулированы общие выводы относительно выполненной работы и даны рекомендации по дальнейшим исследованиям.
В приложениях даны сведения, более полно отражающие содержание глав, и приведены материалы, подтверждающие практическую ценность диссертационной работы.
Основные предпосылки теории переменной структуры
Большие дополнительные возможности улучшения процессов регулирования дает нелинейное управление работой объекта путем изменения структуры управляющего устройства в зависимости от размеров и знаков входных величин, поступающих в управляющее устройство от измерительного устройства.
При этом могут использоваться комбинации линейных законов регулирования (их достоинства, обходя недостатки). Например, если известно, что при одном законе регулирования получается быстрое начальное изменение регулируемой величины, но с большими последующими колебаниями, а при другом линейном законе регулирования - медленное изменение, но плавный подход к новому установившемуся режиму, то можно, включив сначала первый закон, переключить затем систему на второй закон в некоторой точке /4, когда отклонение у достигнет определенного значения уА. В результате процесс регулирования изобразится кривой (рис. 1.3), объединяющей оба качества -быстроту и плавность процесса [59]. Используя данный подход, мы получаем процесс регулирования без характерных для ПИ- и ПИД-регуляторов колебаний и перерегулирования, при малом времени регулировании.
Принцип работы системы с переменной структурой Если в такой системе с переменной структурой все звенья линейны, то за счет указанного переключения, происходящего автоматически в процессе регулирования, система становится нелинейной. Это можно сравнить с тем, как получается нелинейная статическая характеристика из отрезков прямых линий. Но здесь имеет место нелинейная динамическая характеристика, составляемая из последовательности разных линейных дифференциальных уравнений, соответствующих первому и второму законам регулирования.
Выбор структуры системы осуществлялся исходя из предположения, что совокупность функциональных элементов и характер связей между ними остаются раз и навсегда неизменными. Однако такой взгляд на проектирование систем управления, вообще говоря, не является единственным. Действительно, при синтезе управляющего устройства можно заранее ввести в структуру системы такие функциональные элементы, которые во время протекания процесса управления скачкообразно меняют знак обратной связи, коэффициенты воздействия по различным координатам и т.д., т.е. изменяют структуру системы. Тогда в зависимости от выбранного алгоритма и имеющейся информации система будет обладать той или иной структурой. Можно предположить, что в такой системе удастся сочетать полезные свойства каждой из имеющейся совокупности структур, а быть может, и получить какие-либо новые свойства, не присущие любой из них. Следует ожидать, что такой подход позволит существенно повысить качество управления.
Рассмотрим систему с перестраиваемой структурой. В дальнейшем под системами с перестраиваемой структурой (СПС) будем понимать системы, в которых связи между функциональными элементами меняются тем или иным образом в зависимости от состояния системы. В таких системах управляющее устройство содержит функциональные элементы, которые перестраиваются на реализацию конкретного логического алгоритма из заданного класса [123, 163].
На рис. 1.4 представлена достаточно общая схема СПС. В зависимости от того, какие координаты системы и внешние воздействия доступны для измерения, на вход управляющего устройства (УУ) может поступать информация о величине ошибки є, выходной координате исполнительного устройства (і, задающем и возмущающем воздействиях s(t) и Дг), о регулируемой величине у, о промежуточных координатах объекта уи-..yt и исполнительного устройства Хь...,р. . Управляющее устройство содержит некоторую совокупность функциональных звеньев, причем оператор каждого из них обозначен на рис. 1.4 буквой ФЗ с соответствующими индексами. Каждая из входных величин управляющего устройства может поступать на входы только «своих» звеньев. Управляющее воздействие к является суммой выходных величин всех звеньев. В УУ имеются ключевые элементы (КЭ). Каждый КЭ замыкает один из предусмотренных каналов передачи информации. Всевозможные сочетания положений контактов КЭ определяют совокупность имеющихся в распоряжении фиксированных структур. Блок изменения структуры (БИС) на основе анализа всей поступающей на УУ информации дает команду на изменение структуры системы. Задача синтеза такой СПС состоит в выборе операторов всех звеньев и логических законов, в соответствии с которыми изменяется структура системы.
На рис. 1.5 представлена схема автоматического регулирования с перестраиваемой структурой, В схему входит блок измерения (ИзУ), который производит непрерывную оценку регулируемой величины и вычисляет величину сигнала рассогласования, который подает на блок формирователя функции переключения, осуществляющий анализ и переключение сигнала отклонения регулируемой величины є(г) на необходимый закон регулирования (блок коммутируемых коэффициентов).
Магистральный нефтепровод как объект автоматизации
Технологический процесс перекачки нефти представляет собой последовательность действий с помощью установленного на резервуарньгх парках (РП), нефтеперекачивающих станциях (НПС) и линейных участках (ЛУ) оборудования по преобразованию электрической энергии в поступательное движение нефти. Полезным продуктом здесь является определенное количество нефти, доставленное с заданным качеством в точку приема за определенный срок.
Анализ работы [192] ряда магистральных нефтепроводов (МН) позволил выделить следующие их особенности; - слабая формализуемость описания ТП из-за невозможности составления математических моделей всего многообразия штатных и нештатных ситуаций; - эволюционность — изменение состава установок и их элементов, связей между ними, значений параметров их математических моделей во времени, изменение параметров качества нефти, совершенствование методов управления; - ситуационность - зависимость цели функционирования от конкретной ситуации на МН; - информационная недостаточность - отсутствие измерений ряда параметров из-за невозможности установки соответствующих датчиков и распределенности объекта; - эргатичность - обязательность присутствия лица, принимающего решения по управлению МН и несущего за это ответственность. Процесс перекачки нефти по нефтепроводу с законченным технологическим циклом состоит из подпроцессов: приема и последующего хранения в РП партий нефти разного качества, формирования партии нефти с заданными параметрами и ее закачки в нефтепровод; перекачки и слежения за границей раздела партий нефти на всем пути ее следования; сдачи потребителю партии нефти с заданным качеством. Управляющими параметрами ТП перекачки нефти являются команды на изменение напоров, создаваемых насосными станциями, и конфигурации линейного участка, на смену режимов работы РП. Ограничениями на протекание ТП выступают: перечень разрешенных режимов работы технологического оборудования; лимиты на использование электроэнергии; запасы нефти в резервуарных парках; пропускная способность линейных участков; напоры, создаваемые каждой НПС; параметры качества партии нефти.
В качестве критериев, оценивающих протекание ТП, могут выступать: максимум коэффициента полезного действия МН (сопоставляет затраты энергии с перекаченным объемом нефти); минимум затрат электроэнергии за определенный период или в данный момент времени для перекачки указанного объема нефти; максимально (минимально) возможная (допустимая) производительность на определенный период или в данные моменты времени; минимум потерь качества нефти из-за процессов смесеобразования.
Магистральный нефтепровод представляет собой технологический объект, в состав которого входят следующие сооружения: ЛУ в виде трубы диаметром не менее 150 мм и длиной более 50 км с расположенными на ней секущими задвижками и лупингами (трубами, проложенными параллельно основной в зонах с повышенным риском аварии), станциями протекторной и катодной защиты (СКЗ), камерами запуска (пропуска) скребка; РП с секущими (распределительными) задвижками, резервуарами, вспомогательной подпорной насосной (ВПН) и подпорной насосной станциями (ПНС), регулятором смешения нефти на потоке: магистральная НПС с насосными агрегатами, электромоторами, входными фильтрами, устройствами сглаживания ударных волн и регуляторами давления, вспомогательными системами.
Магистральный нефтепровод как объект управления представляет собой сложную систему с перестраиваемой структурой и изменяющимися параметрами. Входными (управляющими) параметрами такой системы являются команды на включение (выключение) насосных агрегатов, находящихся на ПНС, ВПН, НПС, на закрытие (открытие) секущих задвижек, установленных в РП и на линейных участках МН, и выдача команд телерегулирования в виде уставок регуляторам давления на НПС и регуляторам, поддерживающим на заданном уровне качество нефти на выходе РП. Управляемыми переменными являются показатели качества нефти на выходе из РП, расход нефти, давление в заданных точках МН, напор, создаваемый НПС, ПНС и т.д.
Управление работой МН происходит путем изменения конфигурации включаемого в работу оборудования, т.е. путем изменения структуры МН.
Рассмотрим подробнее работу НПС. Из РП поток нефти поступает в магистральную НПС, имеющую, как правило, четыре насосных агрегата (НА) (три - рабочих, один — резервный), которые работают в основном по схеме «из насоса в насос» (последовательное включение НА). Такая схема подключения (рис. 1.12) позволяет дискретно изменять давление в коллекторе станции путем включения (отключения) НА. Давление на выходе НПС представляет собой сумму давлений, создаваемых каждым агрегатом.
Для непрерывного изменения выходного давления используется дросселирующая заслонка, которая плавно перекрывает сечение нефтепровода, изменяя его эффективный диаметр и увеличивая сопротивление потоку нефти. Уменьшение сечения нефтепровода с помощью дросселирующей заслонки приводит к уменьшению давления на выходе НПС и его увеличению на входе. Дросселирующая заслонка является исполнительным механизмом автоматической системы регулирования давления, которая изменяет ее положе в зависимости от значении уставки и давления на входе, выходе НПС,
Для поддержания насосных агрегатов в рабочем состоянии на НПС существуют такие вспомогательные системы, как приточная вентиляция (для снижения загазованности помещения), система сбора нефти, вытекающей из торцевых уплотнителей НА, и закачки ее обратно в трубопровод, система теплоснабжения и т.д. Работа НПС возможна только при исправном состоянии вспомогательных систем. Отказ хотя бы одной из них приводит к отключению всей станции.
Логический модуль, обеспечивающий вычисление бесповторных ДНФ и КНФ булевых функций
Для синтеза последовательных и комбинационных логических схем разработано большое количество методов минимизации булевых функций, которые используются для описания законов их функционирования [36], Многие из этих методов принципиально предназначены для «ручной» минимизации, некоторые допускают формализацию процесса решения этой задачи и использование компьютерных технологий. При большом числе входных и выходных переменных синтезируемой схемы «ручная» минимизация описывающих ее функций становится неэффективной и во многих случаях просто невозможной, поэтому автоматизация этого процесса является актуальной задачей.
Среди признанных методов исследования сложных систем особое место занимает имитационное моделирование. Повышенное внимание к нему определяется не только возможностью анализа систем при условиях большой размерности и неполной информации о структуре системы, но и доступностью методологии для широкого круга специалистов.
В нашем случае мы рассматриваем некоторые аспекты имитационного моделирования однородных сред. Напомним, что под однородной (изотропной) средой понимается дискретное устройство с итеративной структурой его функциональной схемы, если в качестве элементов этой схемы использованы МЛМ. Из существующих ОС выделим класс сред, которые настраиваются на реализацию того или иного дискретного автомата путем подачи на управляющие входы соответствующих настроечных кодов. Главное достоинство структур этого класса состоит в том, что синтез дискретного автомата сводится по существу лишь к нахождению настроечных кодов на основе системы булевых функций, описывающих работу автомата.
ОС могут быть реализованы аппаратными и программными способами. Относительно возможностей аппаратной реализации в [57, 81, 101] отмечено, что ОС представляют собой структуры, идеально приспособленные к особенностям техники массового производства. Аппаратная реализация необходима в тех случаях, когда требуется обеспечить максимальное быстродействие автомата. Если же требования к быстродействию не доминируют, то ОС целесообразнее реализовывать многотактным способом, например, с использованием компьютерных технологий.
Интерес к программному моделированию ОС неслучаен. Дело в том, что программная реализация булевых функций в «чистом» виде сопряжена со значительными трудностями даже в таких случаях, когда число аргументов не велико (10-15). Эти трудности вызваны многими причинами.
Во-первых, для хранения сложных булевых функций необходим значительный объем памяти компьютера. Например, если функцию представить в виде изображающего числа [198], то для ее машинного представления потребуется N бит памяти: Такая реализация функций (которая является по сути СДНФ) ограничивается 10-15 аргументами, что с практической точки зрения во многих случаях совершенно недостаточно. Например, логика работы информационно-поисковых автоматов [136] даже в минимальном варианте их использования моделируется булевыми функциями 20 аргументов. Во-вторых, время вычисления функций быстро растет с увеличением числа аргументов. Иное дело алгоритмы, моделирующие работу однородной среды. Если ОС состоит из s МЛМ, где каждый МЛМ имеет т входов, то для машинного представления любой бесповторной булевой функции достаточно s т бит памяти. Если программная реализация МЛМ ОС осуществляется в течение времени t, то вычисление всякой бесповторной булевой функции будет выполнено за время Отсюда следует, что имитационный метод моделирования ОС можно рассматривать как решение проблемы программного нахождения значений булевых функций многих аргументов. Приведенные в параграфах 2.5 и 2.6 МЛМ реализованы в интегрированной системе автоматизации математических и научно-технических расчетов MatLab, представляют собой расширение динамической библиотеки Simulink и являются мощной логической системой имитационного моделирования, которую в дальнейшем будем называть Cell System (рис. 3.1). состоит из различных МЛМ (S-, Т-, Н-, L-, -структур). Каждая структура реализована в соответствии с функциональными схемами этих ячеек на элементах булевой логики, предоставляемых средой разработки. Реализация //-структуры приведена на рис. 3.2, она является полным аналогом функциональной схемы, изображенной на рис. 2.11. Адекватность модели проверена по таблицам истинности, полученным в результате моделирования и расчетов, проведенных в соответствии с системами булевых формул (2.7). Результаты полностью совпадают. Аналогичная проверка проведена для каждой из пяти разработанных моделей МЛМ.
Имитационное моделирование изотропных сред
Выход из сложившейся ситуации состоит в том, что системы управления даже относительно стабильньїми объектами должны проектироваться как адаптивные (с автоматизированной настройкой). Эффективность таких систем определяется тем, что они оперируют всей системой в целом, причем при соответствующем выборе режима идентификации можно осуществлять автоматическую линеаризацию нелинейности в значительном для каждой конкретной системы диапазоне частот и отклонений сигналов [1].
В функции адаптации не входит подстройка параметров регуляторов к относительно быстро меняющимся свойствам объекта, вызванным контролируемыми возмущениями, прежде всего - изменениями нагрузки объекта. В этом случае должна применяться обычная коррекция настройки регуляторов по заранее заданным законам, реализуемым в соответствующих корректирующих блоках. Однако в функции адаптации входит настройка этих корректирующих блоков. Вообще возможности теории автоматического управления (как и любой другой теории) ограничены некоторыми пределами. При слишком быстрых изменениях свойств объекта и связанным с этим появлением нелинейных эффектов принципиальная возможность адаптации систем управления достаточно сложными в динамическом отношении объектами оказывается весьма проблематичной.
Обычно структура адаптивной системы управления представляется такой, как показана на рис. К контуру регулирования, состоящему из объекта Об и регулятора Рег, подсоединяются адаптирующее устройство Лд, на вход которого подаются входной \i(t) и выходной y(t) сигналы объекта. В идентифицирующем устройстве Ид по этим сигналам оценивается модель объекта, а в вычислительном устройстве ВУ рассчитываются оптимальные параметры настройки регулятора, которые затем устанавливаются с помощью адаптирующего воздействия a(t). При этом для реализации адаптирующего устройства Ад используется тот или иной из известных в настоящее время методов адаптации.
Структура адаптивной системы В работе рассмотрен метод адаптации, использующий сигнальное гармоническое идентифицирующее воздействие (метод Циглера -Никольса) [3]. Достоинством такого метода является возможность обоснованного применения методов математической статистики в процессе проведения итерационной процедуры движения к оптимуму. Практическая значимость этого обстоятельства состоит в возможности уменьшения амплитуды воздействий до приемлемого уровня и, несмотря на это, получения удовлетворительных оценок параметров выходных колебаний благодаря увеличению продолжительности адаптации.
Пассивное наблюдение за поведением объекта в процессе нормального функционирования не приводит к успеху. Объясняется это тем, что поскольку объект находится в составе системы, то и оперировать следует с воздействиями, являющимися входными сигналами всей системы; при этом входной сигнал следует выбрать таким образом, чтобы идентифицируемый канал системы зависел только от одного неизвестного оператора объекта.
Реально существующая проблема состоит не в том, чтобы изобрести систему адаптации, функционирующую без вызванных идентифицирующими воздействиями добавочных отклонений регулируемой величины, а в том, чтобы сделать эти отклонения достаточно малыми, приемлемыми для практики. Этого можно добиться декомпозицией процедуры поиска с использованием в алгоритмах настройки нижнего уровня специально разработанных неэкстремальных критериев.
Эта процедура основана на использовании активных частотных методов идентификации объектов и расчета оптимальной настройки регулятора.
При организации процесса оценки модели объекта структура адаптивной системы управления, приведенная на рис. 4.6, должна быть дополнена еще одним идентифицирующим воздействием, которое должно оказывать адаптирующее устройство Ад на систему с целью идентификации объекта. На рис. 4,6 воздействие .УВД(/) показано пунктирной стрелкой в виде сигнального воздействия, подаваемого на задатчик регулятора. Однако такое идентифицирующее воздействие не обязательно должно быть сигнальным. Оно может быть также параметрическим, алгоритмическим, структурным.
Чаще всего автоматическая настройка осуществляется путем включения в канал сигнала ошибки двухпозиционного реле с малым выходным сигналом. Далее по параметрам автоколебаний, возникающих в замкнутой системе, определяются требуемые настройки регулятора. В то же время при таком способе самонастройки происходит прекращение процесса, регулирования объекта на время настройки, наблюдается высокая чувствительность к шумам в канале измерения, возникает опасность срыва автоколебаний при действии возмущений.
Существует алгоритм настройки регулятора в замкнутом контуре путем подачи на вход системы пробного синусоидального сигнала. Однако для этого алгоритма требуется достаточно большое время настройки (около восьми, десяти периодов колебаний на резонансной частоте замкнутой системы).
В работе используется метод Циглера - Никольса с частотным разделением каналов управления и самонастройки, что достигается включением двух режекторных цифровых фильтров в обратную связь контура регулирования.
На рис. 4.7 приведена структурная схема такой адаптивной системы управления. Основной контур системы состоит из настраиваемого регулятора Р, собственно объекта управления ОУ и двух режекторных фильтров (основного РФО и дополнительного РФД). Дополнительный фильтр с помощью переключателя П\ включается лишь на первом этапе либо периодически для определения требуемых по методу Циглера - Никольса настроек. Блоки синхронного детектирования СДи СД% вычисляют установившиеся значения амплитуд А&, AQ и фаз Ф$, Фо пробных составляющих в выходных сигналах основного режекторного фильтрау\ и объекта управления у. Отслеживание заданного фазового сдвига осуществляется с помощью блока фазовой автоподстройки частоты (БФАЧ). Путем сравнения установившегося значения фазового сдвига Фо с заданным Ф3 блок корректирует частоты пробных синусоидальных колебаний первого Г\ и второго Гъ генераторов. Причем частота генератора Гч выбрана вдвое выше частоты генератора Г\. Вычислительные блоки ВБ\, ВБг, ВБъ по командам блока управления БУ проводят вычисления поправочного коэффициента С, параметров настройки регулятора и коэффициентов режекторных фильтров.
Похожие диссертации на Перестраиваемые структуры в системах автоматического управления технологическими процессами
