Содержание к диссертации
Введение
1 Проблема построения эффективных систем управления технологическим процессом подготовки воды для подпитки теплосети ТЭЦ 13
1.1 Обоснование необходимости подготовки подпиточной воды 13
1.2 Технология обработки воды и сущность процесса ионного обмена . 14
1.3 Описание объекта исследования 17
1.4 Постановка задачи управления 21
1.5 Способы построения систем интеллектуального управления 23
1.6 Основные понятия нечеткой логики 29
2 Разработка нечеткого алгоритма управления 36
2.1 Построение классического нечеткого регулятора 36
2.1.1 Фаззификация: 36
2.1.2 Система типа Мамдани 40
2.1.2.1 Алгоритм формирования правил 40
2.1.2.2 Дефаззификация 42
2.1.3 Реализация система типа Сугено 43
2.1.3.1 Алгоритм формирования правил 43
2.1.4 Выводы 44
2.2 Формирование универсальной базы правил 45
3 Методика настройки нечеткой системы регулирования методом пассивного эксперимента 53
3.1 Постановка задачи оптимизации параметров нечеткого регулятора 58
4 Программная реализация 66
4.1 Моделирование классического нечеткого регулятора 67
4.2 Моделирование нечеткого регулятора с применением разработанной методики формирования универсальной базы правил 74
4.3 Программная реализация параметрической настройки нечеткой системы регулирования 77
5 Реализация на объекте 81
5.1 Автоматизированная система управления установкой подпитки теплосети ТЭЦ ВАЗа 81
5.2 Реализация нечеткого алгоритма 88
Заключение 91
Список использованной литературы 93
Приложение А 101
Приложение Б 103
- Технология обработки воды и сущность процесса ионного обмена
- Основные понятия нечеткой логики
- Формирование универсальной базы правил
- Моделирование классического нечеткого регулятора
Введение к работе
Актуальность работы. Проблема автоматизации процессов химической очистки воды на тепловых электрических станциях (ТЭС) является актуальной вследствие следующих обстоятельств:
1. Технологический процесс химической подготовки воды в
существенной степени является определяющим для эффективной работы
основного оборудования теплоэлектроцентрали (ТЭЦ) и теплосетей, что, в
частности, свидетельствует о высокой социальной значимости данного
технологического процесса. Качество химической подготовки воды является
одним из наиболее значимых факторов, непосредственно формирующих
основные характеристики систем электро- и теплоснабжения населения и
промышленных предприятий.
2. Оборудование подпитки теплосети весьма громоздко,
рассредоточено на большой площади химического цеха и частично за его
пределами, что затрудняет организацию эффективного управления
процессом вручную.
3: Технологический процесс химической подготовки воды относится к классу дискретно-непрерывных процессов, а при большой протяженности транспортных потоков принятие оперативных решений без автоматизированного и рационального распределения информации затруднительно.
4. Наличие потоков, содержащих агрессивные компоненты, требует непрерывного контроля состояния запорно-регулирующей арматуры и трубопроводов.
В настоящее время, несмотря на довольно высокий уровень автоматизации технологических процессов на тепловых электрических станциях, существует ряд процессов, где влияние человеческого фактора является определяющим из-за технологических особенностей объекта и
сложностей, возникающих при применении классических методов теории управления. Как следствие, невозможно избежать влияния ошибочных действий оператора на процесс химводоподготовки, что может приводить к перерасходу химреагентов и подпиточной воды, а также повысить риск возникновения аварийных режимов. С другой стороны, качество управления в значительной степени определяется опытом оператора по эксплуатации объекта, в частности, в некоторых ситуациях отчасти интуитивные решения, принятые оператором в нетривиальных ситуациях, оказываются наиболее верными. Таким образом, при решении задачи автоматического управления подпиткой теплосети необходимо основываться как на технологических требованиях предъявляемых к процессам химической очистки воды и режимам работы, так и на опыте операторов, эксплуатирующих объект в течении длительного срока и обладающих необходимыми знаниями о возможных неопределенностях, возникающих в процессе работы объекта.
В представленной диссертации решается задача построения системы автоматического управления процессом химической подготовки воды с помощью нечеткой логики - метода современной теории интеллектуальных систем. Применение нечеткой логики позволяет в условиях ограниченности и неопределенности информации о характеристиках объекта управления наиболее полно использовать знания эксплутационного персонала в процессе управления. Данные знания используются в виде логико-лингвистических аппроксимаций формальных моделей объектов управления.
Целью диссертационной работы является решение научно-технической задачи по разработке алгоритмов нечеткого управления группой параллельно работающих объектов на примере управления фильтрами блока подпитки теплосети ТЭЦ.
В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие основные задачи:
структурный синтез нечеткого регулятора для группового управления рядом параллельно работающих объектов;
разработка методики формирования базы продукционных правил для управления группой объектов;
3. разработка и исследование методики параметрического синтеза
нечеткой системы управления на основе пассивного эксперимента;
4. разработка и опытно-промышленная апробирование системы
нечеткого управления работой группы фильтров блока подпитки теплосети
ТЭЦ.
Основными методами исследования являются методы теории нечетких множеств, компьютерного моделирования и экспериментальных исследований объектов и систем управления.
Научная новизна и значимость заключается в следующих полученных результатах:
1. Разработана математическая модель режимов функционирования
фильтра блока подпитки теплосети на ТЭЦ, сформулированная в терминах
нечетких множеств;
Разработана универсальная база продукционных правил для нечеткого управления группой параллельно работающих фильтров системы химводоочистки, инвариантной к количеству управляемых объектов;
Предложена методика структурно-параметрического синтеза нечеткой системы управления работой блока фильтров установки подпитки теплосети, построенная на основе применения параметризуемых функций принадлежности, обеспечивающих соответствие вырабатываемых управляющих воздействий эталонным образцам.
Практическая полезность. Полученные в диссертации выводы и рекомендации позволяют решить ряд важных практических задач по совершенствованию работы блока подпитки теплосети на ТЭЦ.
В результате применения нечетких регуляторов режимов работы фильтров системы химводоочистки на ТЭЦ могут быть синтезированы алгоритмы управления, не уступающие по своему качеству решениям принимаемым квалифицированным оператором при управлении режимами работы фильтров установки подпитки теплосети.
Предложенные в диссертационной работе методики могут быть непосредственно использованы в целях инженерного проектирования систем нечеткого управления группой параллельно работающих объектов не только применительно к системам химводоподготовки, но и для других технологических процессов.
Реализация результатов работы. Результаты диссертационных исследований использованы в рамках внедрения автоматизированной системы управления химическим цехом ТЭЦ Волжского автозавода в виде реализованных на типовых аппаратно-программных технических средствах алгоритмов управления блоком подпитки теплосети, а также в учебном процессе для студентов специальностей 220201 «Управление и информатика в технических системах» и 220301 - «Автоматизация технологических процессов и производств» в Самарском государственном техническом университете.
Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:
Десятая международная научно-техническая конференция студентов и аспирантов. Москва: МЭИ. 2004 г.
Всероссийской конференция молодых учёных, Новосибирск: НГТУ, 2003 г.
-Научно-практическая конференция «Проблемы развития централизованного теплоснабжения». Самара 2004 г.
-Шестой международный симпозиум «Интеллектуальные системы» INTELS'2004 . Россия, Саратов: СГТУ., 29 июня - 2 июля 2004 г.
-Работа по данной тематике была награждена медалью министерства образования и науки Российской Федерации за лучшую научную студенческую работу по итогам открытого конкурса на лучшую научную работу студентов по естественным, техническим и гуманитарным наукам в вузах Российской Федерации. Приказ №1190 от 9 марта 2004 г.;
Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка и двух приложений. Основной текст изложен на 100 страницах, содержит 41 рисунок, 5 таблиц. Библиографический список включает 75 наименований.
На защиту выносятся следующие положения:
К Математическая модель режимов функционирования фильтра блока подпитки теплосети на ТЭЦ, сформулированная в терминах теории нечетких множеств;
Методика формирования универсальной базы продукционных правил для нечеткого управления группой параллельно работающих фильтров установки подпитки теплосети на, инвариантной к количеству управляемых фильтров;
Методика структурно-параметрического синтеза нечеткой системы управления работой блока фильтров установки подпитки теплосети, построенная на основе применения параметризуемых функций принадлежности, обеспечивающих соответствие вырабатываемых управляющих воздействий эталонным образцам;
4. Результаты компьютерного моделирования и промышленного
внедрения системы нечеткого управления работой блока фильтров подпитки
теплосети на ТЭЦ.
В первой главе обосновывается актуальность проблемы подготовки значительных объемов подпиточной воды для систем теплоснабжения с открытым водоразбором, и необходимость её решения путём построения
соответствующих систем автоматического управления. Описаны методы химической очистки воды для систем теплоснабжения, приведено описание объекта управления, сформулирована задача управления и предложены пути её решения.
Подготовка воды на ТЭЦ для подпитки теплосети производится следующим образом: поступающая питьевая вода сначала подогревается до 30-40, затем подогретая вода поступает в химический цех. В химическом цехе на участках подпитки теплосети производится ее обработка (умягчение, декарбонизация и корректировка рН). Из химического цеха вода поступает в вакуумные деаэраторы, где из нее удаляются свободная углекислота и кислород.
Установка осуществляющая процесс химической очистки воды для подпитки теплосети состоит из нескольких Н-катионитных фильтров, предназначенных для частичного умягчения питьевой воды.
При истощении фильтра проводят его регенерацию В процессе работы фильтра и перед его регенерацией проводят взрыхление питьевой водой. Цель взрыхления заключается в устранении уплотненностей катионитного слоя для снижения гидравлического сопротивления фильтра и обеспечения свободного доступа воды и регенерационного раствора к зернам катионита.
Нагрузка на блок, состоящий из 6 фильтров определяется текущим расходом воды. Поэтому, в зависимости от требуемой производительности блока, число одновременно работающих фильтров определяется требованием их номинальной нагрузки.
Решение по переключению фильтра из одного состояния в другое в настоящий момент принимается оператором, то есть управление распределением нагрузки на блок фильтров ведется в ручном режиме, что снижает оперативность и точность принятия решений.
Задачей автоматического управления является определение момента переключения фильтра в одно из возможных состояний (работа, резерв,
взрыхление) таким образом, чтобы достигался заданный расход воды на блок и соблюдался требуемый режим на каждом конкретном фильтре блока, другими словами должна решаться задача распределения нагрузки между фильтрами блока, совместно с задачей стабилизации общего расхода воды на блок.
Поставленная задача является нетривиальной из-за сложности объекта регулирования. При её решении применение классического подхода затруднительно из-за больших сложностей возникающих при идентификации объекта, описании его математической модели и отсутствия четких правил переключения фильтров. Оператор, в ситуации такой неопределенности, исходя из текущего состояния объекта и опыта эксплуатации, по существу, интуитивно принимает решения по управлению их работой. Поэтому целесообразно применить к решению поставленной задачи методы интеллектуального управления как инструмента позволяющего качественно использовать знания об объекте в форме логико-лингвистических изъяснений и задействовать весь накопленный опыт эксплуатации объекта при разработке алгоритма принятия решения. Из всех систем интеллектуального управления наиболее подходящими к решению поставленной задачи являются системы, основанные на использовании нечеткой логики вследствие следующих причин:
Данный метод является наиболее подходящим для моделирования действий опытного оператора.
Наличие богатого опыта эксплуатации объекта управления и как следствие возможность использовать в качестве исходной базы знаний управленческие решения для реальных ситуаций, складывавшихся на протяжении продолжительного времени.
Во второй главе решается задача построения классического нечеткого регулятора для управления фиксированным количеством объектов, с целью доказательства применимости нечеткой логики к решению подобного рода
задач. Для чего сначала, производится отнесение поставленной задачи к задачам классификации, выбираются стандартные функции принадлежности и формулируется набор нечетких правил для трех параллельно работающих объектов. Моделирование производилось в среде MATLAB при помощи Fuzzy Logic Toolbox. По результатам моделирования сделан вывод о работоспособности нечеткого алгоритма, а также о необходимости разработки новой методики формирования базы продукционных правил, сохраняющей количество правил в базе независимо от количества одновременно работающих фильтров. Далее разрабатывается методика формирования универсальной базы правил для п параллельно работающих объектов (в нашем случае фильтров), количество правил в которой не зависит от количества управляемых объектов. Произведено разбиение всех возможных сочетаний режимов работы фильтров на три группы. На основании разбиения сформулированы 11 правил, охватывающих все сочетания режимов и независящих от количества работающих фильтров. Сформулирована матрица коэффициентов, посредством которой база правил записывается предложенной в работе формулой.
Третья глава посвящена параметрической настройке нечеткого регулятора. Настройка параметров нечеткого регулятора заключается в корректировке форм функций принадлежности и исходной модели режимов работы фильтров таким образом, чтобы решения, принимаемые нечетким регулятором, максимально совпадали с заданными эталонными решениями. Обработаны архивные данные функционирования системы автоматического управления химическим цехом ТЭЦ ВАЗа за период с октября 2004 г. по март 2005 г. Произведен набор эталонных ситуаций с отсеиванием ошибочных действий оператора. Сформулирован критерий поиска оптимальных форм функций принадлежности. Предложен новый способ задания несимметричных функций принадлежности.
Четвертая глава посвящена компьютерному моделированию разработанных в предыдущих главах алгоритмов нечеткого управления, а также реализации нечеткого алгоритма управления распределением нагрузки между фильтрами блока подпитки теплосети в рамках автоматизированной системы управления химическим цехом ТЭЦ ВАЗа.
Пятая глава посвящена реализации полученных результатов на объекте управлении в рамках АСУ установкой подпитки теплосети (УПТС) ТЭЦ ВАЗа. АСУ УПТС ТЭЦ ВАЗа является комплексной системой охватывающей все элементы технологической схемы подготовки химически очищенной воды (ХОВ) для подпитки теплосети и предназначена для автоматизированного контроля, управления, анализа и архивирования технологической информации и формирования сопроводительных документов. АСУ УПТС реализована в виде многоуровневой, многофункциональной автоматизированной системы управления с распределенным вводом выводом информационных и управляющих сигналов.
Технология обработки воды и сущность процесса ионного обмена
Адсорбцию электролитов (в частности сильных, с адсорбцией которых главным образом приходится встречаться в практике водоподготовки) можно рассматривать как адсорбцию отдельных составляющих их ионов, которая происходит на поверхности раздела «жидкость — полярная твердая фаза» [3].
При адсорбции ионов одного какого-нибудь знака поверхность твердой фазы принимает заряд этих ионов, а раствор — противоположный по знаку в результате наличия в нем избытка ионов, противоположных по знаку заряда адсорбированным. Это создает разность потенциалов между раствором и твердой фазой и как следствие обусловливает притяжение ею ионов противоположного знака заряда, находящихся в растворе. При этом на последние действуют следующие силы: 1) сила электростатического притяжения со стороны твердой фазы и 2) диффузионные силы, под действием которых они имеют тенденцию статистически равномерно распределяться по всему объему растворов. Действие этих сил приводит к тому, что вокруг твердой фазы создается диффузный слой ионов, или ионная атмосфера, в которой концентрация ионов в каждой элементарной единице объема раствора статистически закономерно убывает по мере удаления от поверхности твердой фазы. Ионы, адсорбированные твердой фазой носят название потенциалобразующих ионов; ионы, образующие ионную, носят название ионов диффузного слоя. Так как ионы диффузного слоя противоположны по знаку заряда поверхности твердой фазы, то их обычно называют противоионами; ионы, одноименные по знаку заряду твердой фазы,— коионами.
Ионы диффузного слоя, обладающие повышенным запасом кинетической энергии, могут вырываться из ионной атмосферы и переходить в раствор, из которого в свою очередь в ионную атмосферу могут поступать ионы того же знака заряда в статистически эквивалентных количествах (сохранение принципа электронейтральности). Таким образом, в процессе адсорбции ионов можно различить три составляющих момента: 1) возникновение заряда твердой фазы в результате появления на ней потенциалобразующих ионов; 2) образование ионной атмосферы (из противоположно заряженных ионов) вокруг твердой фазы; 3) замена ионов, образующих ионную атмосферу, ионами, находящимися в растворе (ионами того же знака заряда). Обработка воды методом ионного обмена осуществляется в энергетике путем фильтрования воды через слой зернистого материала — ионита. В процессе такого фильтрования, называемого ионированием, из воды удаляются ионы, препятствующие использованию ее по тому или иному назначению. Эти ионы заменяются ионами, которыми был насыщен ионит, безвредными или даже полезными при данном технологическом использовании ионированной воды. Ионит же постепенно насыщается поглощаемыми из воды ионами. После этого производится восстановление рабочей способности ионита, так называемая регенерация его.
Регенерация ионита, основанная на обратимости реакций ионного обмена, осуществляется путем пропускания через слой его зерен более или менее концентрированного раствора реагента, содержащего необходимые для насыщения ионита ионы, которые перешли в ионируемую воду. После отмывки водой ионитового слоя от избытка регенерирующего агента и продуктов регенерации, т. е. вытесненных из ионита ранее поглощенных им из воды ионов, ионит опять пригоден для обработки воды.
В качестве обменных ионов в практике водообработки чаще всего применяют катионы натрия (Na+), водорода (ЬҐ), аммония (МН4+) и др. и анионы гидроксильные (ОН"), хлоридные (СГ) и др.
Для регенерации ионитов используют реагенты (обычно наиболее дешевые), образующие при диссоциации их в водном растворе необходимые ионы. В качестве таких реагентов, наиболее употребительных, можно назвать серную кислоту, едкий натр, поваренную соль, сульфат или хлорид аммония и др.
Если воду фильтруют через слой зерен катионита, то такую обработку называют катионированием воды, а при использовании анионита — анионированием. В зависимости от иона, которым насыщают ионит в процессе его регенерации (перед ионированием воды), процессы ионного обмена, а также аппараты, в которых они протекают, и получаемая обработанная вода имеют соответствующие названия, а именно: натрий-катионирование (Na-катионирование), натрий-катионитный фильтр, натрий-катионированная вода, водород-катионирование (Н-катионирование) Процессы катионирования воды, результатом которых является удаление из нее катионов Са и Mg , обусловливающих ее жесткость, применяют для умягчения воды а процессы комбинированной ионитной обработки воды с использованием катеонитов и анионитов, в результате чего из воды удаляются и катионы, и анионы, называются процессами ионитного или химического обессоливания воды. Поступающая на ТЭЦ питьевая вода сначала подогревается до 30-40С во встроенных пучках конденсаторов турбогенераторов. Подогретая вода из главного корпуса по двум водоводам поступает в химический цех. В химическом цехе на участках подпитки теплосети (УПТС) производится ее обработка (умягчение, декарбонизация и корректировка рН). Из химического цеха вода поступает в вакуумные деаэраторы, где из нее удаляются свободная углекислота и кислород.
В зависимости от баланса поступления воды из химического цеха и расхода подпитки теплосети деаэрированная вода поступает в баки-аккумуляторы и на вход подпиточных насосов. Суммарный запас подпиточной воды в баках-аккумуляторах определяется фактической рабочей емкостью каждого бака-аккумулятора. При максимальном водоразборе потребление подпиточной воды значительно превосходит производительность блоков подпитки теплосети, и недостающее количество воды восполняется из баков-аккумуляторов.
Установка подпитки теплосети (УПТС) осуществляет процесс химической очистки воды для подпитки теплосети. Установка состоит из нескольких блоков фильтров. Блок фильтров представляет собой шесть параллельно включенных Н-катионитных фильтров, загруженных слабокислотным карбоксильным катионитом Lewatit CNP-LF и предназначенных для частичного умягчения питьевой воды с декарбонизацией общей производительностью 1000 м/ч (Рис. 1.2). Вода на фильтры подается по трубопроводу ПВ с помощью насоса НПВ. При прохождении питьевой воды через фильтр сверху вниз в его верхних слоях происходит полный обмен катионов Са2+, Mg2+ на катион Н . В нижних слоях фильтра идет обратный обмен, при котором часть катионов Н обменивается на катионы Са и Mg . В результате вода на выходе фильтра содержит катионы Са и Mg в меньшем количестве, чем на входе.
Основные понятия нечеткой логики
В основе нечеткой логики лежит теория нечетких множеств, изложенная в серии работ Лотфи Заде (Lotfi Zadeh) в 1965-1973 годах [75, 30]. В этих работах рассматриваются элементы множеств, для которых функция принадлежности представляет собой не жесткий порог (принадлежит / не принадлежит), а плавную сигмоиду (часто упрощаемую ломаной линией), пробегающую все значения от нуля до единицы.
Нечеткая логика [21-25, 31, 35-52, 55-59, 62-75] основана на использовании таких оборотов естественного языка, как «далеко», «близко», «холодно», «горячо». Диапазон ее применения очень широк - от бытовых приборов до управления сложными промышленными процессами. Многие современные задачи управления просто не могут быть решены классическими методами из-за очень большой сложности математических моделей, их описывающих. Вместе с тем, чтобы использовать методы теории нечетких множеств необходимы математические преобразования, позволяющие перейти от лингвистических переменных к их числовым аналогам.
На рис. 1.4 показаны области наиболее эффективного применения современных технологий управления. Как видно, классические методы управления хорошо работают при полностью детерминированном объекте управления и детерминированной среде, а для систем с неполной информацией и высокой сложностью объекта управления оптимальными являются нечеткие методы управления.
Классическая логика или булева логика имеет один существенный недостаток - с ее помощью невозможно описать ассоциативное мышление человека. Классическая логика оперирует только двумя понятиями: ИСТИНА и ЛОЖЬ, и исключая любые промежуточные значения. Решить эту проблему и призвана нечеткая логика. С термином «лингвистическая переменная» можно связать любую физическую величину, для которой нужно иметь больше значений, чем только ДА и НЕТ.
В этом случае определяется необходимое число термов и каждому из них ставится в соответствие некоторое значение описываемой физической величины. Для этого значения степень принадлежности физической величины к терму будет равна единице, а для всех остальных значений - в зависимости от выбранной функции принадлежности.
В целом весь процесс нечеткого управления можно разбить на несколько шагов: Точные значения входных переменных преобразуются в значения лингвистических переменных посредством применения функций принадлежности. Значения лингвистических переменных: в нечеткой логике представляются не числами, а словами естественного языка и называются ТЕРМАМИ. Например, значением лингвистической переменной ДИСТАНЦИЯ являются термы ДАЛЕКО, БЛИЗКО и т. д.
Для реализации лингвистической переменной необходимо определить точные физические значения ее термов. Пусть, например, переменная «ДИСТАНЦИЯ» может принимать любое значение из диапазона от 0 до 60 метров. Согласно положениям теории нечетких множеств, каждому значению расстояния из диапазона в 60 метров может быть поставлено в соответствие некоторое число, от нуля до единицы, которое определяет СТЕПЕНЬ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ данного физического значения расстояния (допустим, 10 метров) к тому или иному терму лингвистической переменной ДИСТАНЦИЯ. В нашем случае расстоянию в 50 метров можно задать степень принадлежности к терму ДАЛЕКО, равную 0,85, а к терму БЛИЗКО - 0,15. Конкретное определение степени принадлежности возможно только при работе с экспертами. В настоящее время сложилось мнение, что для большинства приложений достаточно 3-7 термов на каждую переменную[40,27].
Принадлежность каждого точного значения к одному из термов лингвистической переменной определяется посредством функции принадлежности. Ее вид может быть абсолютно произвольным. На текущий момент существует 4 вида так называемых стандартных функций принадлежности (рис. 1.5).[21,30]
Формирование универсальной базы правил
В качестве основы для формирования обучающей выборки были приняты архивные данные по шестому блоку подпитки теплосети, из системы автоматического управления химическим цехом ТЭЦ ВАЗа за период с октября 2004 г. по март 2005 г. В явном виде необходимые данные отсутствуют в базе данных, поэтому определение моментов переключения фильтров выполнялось по архивам событий изменения положения запорной арматуры фильтров. Набор ситуаций производился следующим образом: для каждого фильтра были определены моменты переключения в одно из трех состояний (работа, резерв, подвзрыхление), затем были построены графики расходов через работающие фильтры и проведена оценка ситуации с точки зрения соответствия ее общему алгоритму. Таким образом, был получен первичный набор базовых ситуаций (Таблица 3.1).
Первичный набор базовых ситуаций не мог быть сразу использован для обучения, поскольку мог содержать ошибочные действия оператора, либо противоречивые решения, поэтому данные (таблица 3.1) были подвергнуты дальнейшей обработке. Формирование обучающей выборки из первичного набора базовых ситуаций производилось следующим образом. В начале исключались ситуации, в которых встречались сочетания крайних режимов (выше максимально допустимого и ниже минимально допустимого), далее было рассчитано среднее значение расходов через фильтры блока и на основании этого значения ситуации условно были разбиты на 3 группы (меньше 200 т/ч, от 200 до 250 т/ч и свыше 200 т/ч). Такое разбиение позволило произвести качественную первичную оценку обучающей выборки, выявить противоречивые ситуации. Ситуации оценивались следующим образом: Отсеивались ситуации, в которых принимались решения: «Отключение» и «Включение» при среднем расходе от 200 до 250 т/ч. т. к. считалось что фильтры работают в номинальном режиме, «Взрыхление» в ситуациях, когда среднее значение близко к 250 т/ч. т. к. считалось что фильтры работают на границе номинального режима и режима «выше максимально допустимого.» На следующем шаге выделялись ситуации с близкими средними значениями расхода на блок, но с различными принятыми решениями, затем анализировались значения расходов через каждый фильтр и по результатам анализа одна из ситуаций отсеивалась. На заключительном этапе формирования обучающей выборки выделялись ситуации с одинаковыми принятыми решениями, но со значительной разницей между средними значениями расходов на блок, например ситуации 7 и 16 в ситуации 7 фильтры находятся номинальном состоянии и не требуется действий оператора, в ситуации 16 один из фильтров необходимо отключить. Рисунок 3.2 - Принятие решения о взрыхлении первого фильтра На рис. 3.2. представлена ситуация когда оператор принял решение произвести подвзрыхление - ситуация полностью соответствует принятому алгоритму. На рис. 3.4. представлена ситуация когда оператор принял решение включить в работу дополнительный фильтр. Таким образом, был проведен подробный анализ переключений всех фильтров блока и сформирован набор из 20 базовых ситуаций (Табл. 2.3.), используемый далее в качестве эталонных ситуаций для параметрической настройки нечеткого регулятора.
Моделирование классического нечеткого регулятора
Затем проведена оценки количества принятия верных решений эталонной и настроенной системы. Simulink модель приведена на рисунке 4.12. Моделирование производилось путем подачи на вход исходной и настроенной нечеткой системы значений расходов из обучающей выборки, на основании результатов моделирования сделан вывод о повышении количества верных решении в настроенной системе относительно исходной -84 % против 63 %. Для достижения более высокого показателя, исходный функционал (3.9) преобразован в (3.10), что позволило добиться стопроцентного совпадения эталонных решений и решений принятых АСУ УПТС ТЭЦ ВАЗа.[27, 28, 20] является комплексной системой охватывающей все элементы технологической схемы подготовки химически очищенной воды (ХОВ) для подпитки теплосети и предназначена для автоматизированного контроля, управления, анализа и архивирования технологической информации и формирования сопроводительных документов.
АСУ УПТС реализована в виде многоуровневой, многофункциональной автоматизированной системы управления с распределенным вводом выводом информационных и управляющих сигналов. Нижний уровень системы реализован на базе отечественной аппаратуры. Для связи с измерительными преобразователями и исполнительными механизмами используются программируемый логический контроллер серии SIMATIC S7-300 и станции распределённого ввода-вывода SIMATIC ЕТ 200М корпорации Siemens AG (Германия), которые размещаются в иерархических узлах нижнего уровня АСУ УПТС (блоки фильтров, узел регенерации, узел нейтрализации). Контроллер и станции распределённого ввода-вывода оснащены: Контроллер и станции распределённого ввода-вывода оснащены: -модулями ввода унифицированных токовых сигналов 4-20 мА -SM331, - модулями ввода дискретных сигналов напряжения 24-27 В постоянного тока - SM 321, - модулями вывода дискретных сигналов напряжением 24-27 В постоянного тока - SM 322, - модулями вывода дискретных сигналов с релейными выходами - SM 322. Для реализации верхнего уровня АСУ в щитовой УПТС размещается автоматизированное рабочее место (АРМ) оператора-технолога на базе двух параллельно работающих и резервирующих друг друга ПЭВМ, оснащённых PCI-картами расширения СР 5611 для подключения к промышленной сети PROFIBUS DP. ПЭВМ функционируют под управлением операционной системы Microsoft Windows 2000 Professional. Для реализации функций верхнего уровня используется SCADA-система SIMATIC WinCC V5.0. При работе системы одна из ПЭВМ является ведущей и обеспечивает реализацию всех функций верхнего уровня АСУ УПТС, а другая находится в следящем (резервном) режиме и может быть использована как дополнительная станция для отображения технологической информации. При отказе технических или программных средств ведущей ПЭВМ резервная автоматически берёт на себя функции ведущей. Обе ПЭВМ и сервер консолидации данных включены в сеть ETHERNET (рис 5.1). АСУ УПТС является открытой системой, позволяет производить дополнение и модернизацию аппаратных средств и программного обеспечения, благодаря чему стала возможной реализация .нечеткого алгоритма принятия решения в рамках данной системы. Функции нижнего уровня АСУ УПТС Система работает в автоматическом режиме, оставляя оператору только те функции, которые не могут быть выполнены посредством имеющихся технических средств (например, измерение ряда качественных показателей технологического процесса), либо требуют взаимодействия с другими цехами станции (закачка кислоты в баки-мерники узла регенерации и т.п.). Помимо стандартных функций нижнего уровня (опрос датчиков, первичная обработка аналоговых сигналов, реализация управления исполнительными устройствами) программа, исполняющаяся на контроллере, решает следующие задачи. Расчёт интегральных параметров работы оборудования: длительность рабочего цикла насосов, количество пропущенной через фильтры воды. Определение состояния функциональных узлов. При этом состояние запорной арматуры, регулирующих клапанов и насосов определяется по совокупности информации с датчиков и управляющих сигналов, а состояние фильтров и баков нейтрализации определяется по положению запорной арматуры обвязки.
