Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ биотехнологаческих процессов стадии ферментации микробиологических производств 15
1.1 Типовые технологические процессы непрерывной стерилизации питательных сред и периодической ферментации как объекты управления 15
1.2 Анализ особенностей технологических процессов стадии ферментации как объектов управления 20
1.3 Анализ методов автоматического регулирования и управления процессами стерилизации и ферментации микробиологических производств 23
1.4. Анализ критериев эффективности и обоснование целевых функций для процессов стерилизации и ферментации 28
1.5 Постановка задачи исследований 35
Выводы 42
Глава 2. Разработка математической модели процесса непрерывной стерилизации питательных сред и идентификация динамических моделей процессов стерилизации и ферментации 43
2.1 Разработка и идентификация математической модели процесса непрерывной стерилизации питательных сред 43
2.2 Идентификация динамических моделей процесса ферментации 50
2.3 Разработка алгоритма динамической идентификации биотехнологических объектов управления с запаздыванием 62
Выводы 68
Глава 3. Синтез САУ процессом непрерывной стерилизации питательных сред и ферментации 70
3.1 Разработка алгоритма управления процессом непрерывной стерилизации питательных сред в пар о контактном нагревателе 70
3.2 Разработка алгоритма управления технологическим объектом на основе аппроксимации разрывных управлений кусочно-непрерывными функциями 74
3.3 Выбор и обоснование структуры САУ процессом ферментации на основе принципа динамической компенсации 79
3.4 Параметрический синтез типовых промышленных регуляторов для нестационарных объектов с запаздыванием, обеспечивающих робаст-ность САУ процессом ферментации 84
3.5 Выбор и обоснование структуры САУ процессом ферментации с упредителем и идентификатором состояния при наличии запаздывания и неконтролируемых внешних возмущений 94
Выводы 101
Глава 4. Исследование САУ процессом непрерывной стерилизации питательных сред и ферментации и разработка алгоритмического обеспечения задач регулирования и управления в АСУТП 104
4.1 Исследование САУ процессом непрерывной стерилизации питательных сред в пароконтактном нагревателе 104
4.2 Исследование САУ режимом охлаждения стерильных питательных сред в ферментаторе, инокуляторе и посевном аппарате и режимом стабилизации температуры при получении биомассы 110
4.3 Исследование адаптивной позиционной системы регулирования рН в процессе ферментации 120
4.4 Исследование адаптивной системы автоматической стабилизации концентрации растворенного кислорода в процессе ферментации при действии неизмеряемых возмущений 138
4.5 Исследование адаптивной САУ процессом биосинтеза антибиотиков, реализующей оптимальный температурный режим 149
4.6 Разработка алгоритмического обеспечения АСУ биотехнологическими процессами микробиологических производств и методики автоматизированного выбора альтернативных вариантов алгоритмов управления 158
Выводы 160
Заключение 163
Список использованных источников 166
- Типовые технологические процессы непрерывной стерилизации питательных сред и периодической ферментации как объекты управления
- Разработка и идентификация математической модели процесса непрерывной стерилизации питательных сред
- Разработка алгоритма управления процессом непрерывной стерилизации питательных сред в пар о контактном нагревателе
- Исследование САУ процессом непрерывной стерилизации питательных сред в пароконтактном нагревателе
Введение к работе
з
Актуальность работы. Проблема снижения себестоимости, энерго - и ресурсосбережения в биотехнологии в связи с увеличением стоимости энергоносителей и сырья является в настоящее время одной из самых важных проблем. Не-' смотря на резкое сокращение производства в ряде отраслей промышленности, вызванное изменением в стране экономической ситуации, уже к началу 1999 года в микробиологической промышленности отмечено улучшение динамики производства, составившее за январь - декабрь 135%, что на 34,1% больше по отношению к предыдущему периоду. Свыше 95% лекарственных препаратов, применяемых в современной мировой медицине, созданы в последние десятилетия. Одним из основных требований к микробиологическому производству является отсутствие нестерильных питательных сред, подаваемых в инокуляторы, посевные аппараты и ферментаторы, которые приводят к полной и безвозвратной потере сырья и энергии, затраченной на проведение этих процессов. Стадия стерилизации питательных сред является одной из первоначальных стадий процесса ферментации. Поэтому одним из направлений интенсификации производств на основе микробиологического синтеза является разработка систем автоматического управления (САУ) процессами стерилизации питательных сред и ферментации, обеспечивающих наивыгоднейшее их протекание. Разработка и использование эффективных систем сдерживалось отсутствием адекватных динамических моделей, недостаточной изученностью процессов стерилизации питательных сред и ферментации как объектов управления вследствие существенной нестационарности, запаздывания, наличия неконтролируемых возмущений и аппаратурной базой, при которой практическая реализация эффективных алгоритмов управления либо бьша принципиально невозможной, либо могла быть достигнута ценой неприемлемых затрат. Появление средств микропроцессорной техники и их эволюционное обновление на развивающемся рынке технологий автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП) создают все предпосылки для применения в САУ биотехнологическими процессами динамических моделей объектов, идентификаторов состояния системы, методов упреждающей коррекции, текущей идентификации параметров объектов и компенсации неизмеряемых возмущений.
Разработка САУ процессами стерилизации и ферментации, имеющих свойст
ва робастности и адаптивности, обеспечивающих более высокое качество управ-
» ления по сравнению с неадаптивными системами и исключающих проникновение
в реакционный объем ферментатора посторонней микрофлоры а, следовательно, возможные потери сырья и энергии, может дать значительный экономический эффект и поэтому является актуальной задачей.
Проблеме повышения эффективности процессов стерилизации и ферментации на основе новых технологических приемов, синтеза систем с использованием методов математического моделирования, идентификации и адаптивного управления посвящены научные исследования ученых Балакирева B.C., Бирюкова В.В., Гордеева Л.С., Лапшенкова Г.И., Матвеева В.Е., Меньшутиной Н.В., Пиотровско-
| і*іХ "ЩГ\.!:",.,,'іЬК'"і!'ї {
І Гііі-.'ЇИОТЕІЛ і
J *) С Петербург І
го Д.Л., Уткина В.И., Цирлина A.M., Шубладзе A.M., Юсупбекова Н.Р. и других.
Тема диссертации разработана в соответствии с проводимой НИР «Разработка и исследование прикладного математического обеспечения АСУТП химико-технологиче<дах,» микробиологических производств», № государственной регистрации 01.200.103595. Диссертационная работа выполнена в рамках научного направления кафедры «Автоматизации и управления технологическими процессами и производствами» ЮРГТУ (НПИ) «Разработка теоретических основ и принципов построения автоматизированных технологий и оборудования для химических, пищевых и консервных производств».
'Целью диссертационной работы является повышение эффективности не-/>прерывной"стерилизации жидких питательных сред и ферментации производств, основанных на микробиологическом синтезе, путем разработки систем автоматического управления этими процессами в условиях изменяющихся характеристик и неконтролируемых внешних возмущений.
Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих научных задач:
-
Разработка математического описания процесса непрерывной стерилизации питательных сред и идентификация адекватных динамических моделей процессов стерилизации и ферментации.
-
Разработка и исследование САУ процессом стерилизации жидких питательных сред в пароконтактном нагревателе с использованием управляющих воздействий на расходы пара и среды.
-
Разработка алгоритма дискретно-непрерывного управления технологическим объектом с запаздыванием на основе аппроксимации разрывного управления кусочно-непрерывными функциями, не требующего преднамеренного введения скользящего режима в систему.
-
Разработка и исследование адаптивных САУ режимными параметрами процесса ферментации с использованием позиционных систем регулирования с переменной структурой, дискретно - непрерывного управления, динамических моделей объектов управления, упредителей и идентификаторов состояния в алгоритмах управления.
-
Решение задачи параметрического синтеза типовых промышленных регуляторов для обеспечения робастности САУ с обратной управляющей моделью при существенном изменении динамических свойств технологического процесса ферментации.
-
Разработка алгоритмического обеспечения задач идентификации, регулирования и управления в АСУТП микробиологических производств и методики автоматизированного выбора рациональных алгоритмов управления.
Научная новизна работы заключается в следующем.
1. Получено математическое описание процесса непрерывной стерилизации жидких питательных сред в пароконтактном нагревателе, в котором для учета времени пребывания среды в выдерживателе использована логистическая функция. Осуществлена идентификация динамической модели пароконтактного нагревателя как объекта управления, имеющего два управляемых входа и один выход.
-
Осуществлен синтез закона квазиоптимального управленій процессом непрерывной стерилизации жидких питательных сред, предусматривающего переключение управляющих воздействий по расходу пара и среды на входе в установку.
-
Осуществлена компьютерная идентификация адекватной динамической модели процесса ферментации как объекта управления по температуре, концен-../ трации растворенного в культуральной жидкости кислорода и величине рН.
-
Получен алгоритм управления САУ технологическими объектами с запаздыванием на основе аппроксимации разрывного управления кусочно - непрерывным, который в сочетании с интегральными составляющими исключает необходимость преднамеренного введения скользящего режима в систему, необходимого при разрывном управлении, обеспечивая отсутствие недопустимых по амплитуде автоколебаний регулируемой величины.
-
Предложен подход к построению адаптивной позиционной системы регулирования на основе двух нелинейных элементов с корректировкой структуры и параметров системы в установившемся режиме в зависимости от амплитуды автоколебаний.
-
Обоснована рациональная структура САУ процессом ферментации, включающая обратную управляющую модель объекта без запаздывания, идентификатор состояния системы и типовой астатический регулятор, оптимально настроенный по степени устойчивости, а для реализации обратной модели и восстановления неизмеряемого внешнего возмущения использованы оценки производных, получаемые с помощью идентификатора состояния.
-
Предложена структура САУ технологическим процессом ферментации, обеспечивающая реализацию упреждающей коррекции и компенсацию неизме-ряемых внешних возмущений на основе упредителя Смита и идентификатора состояния для получения оценок упрежденной регулируемой переменной и восстанавливаемого неизмеряемого возмущения.
Практическая ценность полученных в работе результатов состоит в следующем:
- разработаны алгоритмы управления оптимальных, нелинейных и адаптив
ных САУ непрерывным процессом стерилизации жидких питательных сред, про
цессом охлаждения сред в аппаратах культивирования и нестационарными про
цессами ферментации, обеспечивающих улучшение качественных показателей
процессов регулирования технологических параметров в 1,5 раза и более по срав
нению с существующими системами, а также робастность систем в условиях из
меняющихся характеристик процесса и неконтролируемых внешних возмущений,
что делает возможным реализацию оптимальных режимов процессов биосинтеза;
разработана методика автоматизированного выбора алгоритмов управления при проектировании САУ, позволяющая проектировщику ранжировать их по степени эффективности и производить многовариантное проектирование прикладного математического обеспечения;
разработан комплекс алгоритмических модулей для решения задач идентификации, оценивания, регулирования и управления в составе АСУТП микро-
биологических производств, пригодный для широкого промышленного примене-
* ния;
, . - материалы теоретических и практических разработок диссертации использованы в учебном ^процессе Невинномысского технологического института (филиала) Северо-Кавказского государственного технического университета (НТИ СевКавГТУ)."* *
Методы исследований. Для решения поставленных в работе научных задач были использованы методы теории автоматического управления, статистического анализа данных, математического и имитационного моделирования.
Достоверность и обоснованность полученных в диссертационной работе
'теоретических результатов и формулируемых на их основе выводов обеспечивается строгостью производимых математических выкладок, базирующихся на аппарате теории автоматического управления, имеющего под собой достаточно жесткую математическую основу. Справедливость выводов относительно эффективности предложенной САУ и алгоритмов идентификации подтверждена математическим моделированием и в отдельных случаях численным определением параметров модели объекта и алгоритма идентификации с помощью экспериментальных данных промышленного процесса ферментации.
На защиту выносятся следующие основные положения.
-
Математическая модель процесса непрерывной стерилизации жидких питательных сред в пароконтактном нагревателе.
-
Алгоритм квазиоптимального управления процессом непрерывной стерилизации жидкой питательной среды.
-
Метод динамической идентификации биотехнологического объекта по его переходной характеристике при неустановившемся конечном участке.
-
САУ технологическим объектом с запаздыванием на основе аппроксимации разрывного управления кусочно-непрерывным.
-
Адаптивная позиционная система регулирования на основе двух нелинейных элементов с корректировкой структуры и параметров в режиме установившихся колебаний.
-
Структура САУ технологическим объектом с обратной динамической моделью, астатическим регулятором и компенсацией неизмеряемого внешнего возмущения.
-
Способ реализации в САУ технологическим объектом с запаздыванием упреждающей коррекции и компенсации неизмеряемого внешнего возмущения, восстанавливаемого с помощью идентификатора состояния.
Реализация результатов. Комплекс алгоритмических модулей, пригодных для широкого промышленного внедрения, включен в отраслевой фонд алгоритмов и программ Государственного координационного центра информационных технологий (свидетельства об отраслевой регистрации разработок №№2420 -2430) и прошел государственную регистрацию в Информационно - библиотечном фонде Российской Федерации (номера государственной регистрации №№50200300207 - 50200300217).
Разработанные алгоритмы управления, реализованные в виде алгоритмичес-
ких и программных модулей, приняты к внедрению и используются ОАО «Биосинтез» (г. Пенза), ООО «Научно - производственной фирмой «КРУГ» (г. Пенза) и ООО «Автоматизированные системы управления» (г. Пятигорск).
Ряд теоретических положений и практических решений диссертации использован в учебном процессе НТИ СевКавГТУ при проведении занятий по курсам «Теория автоматического управления», «Автоматизация промышленных установок и технологических процессов».
Акты внедрения прилагаются к материалам диссертации.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на ХХГХ,
XXXI, XXXII научно-технических конференциях профессорско-
преподавательского состава, аспирантов и студентов СевКавГТУ (г. Ставрополь, СевКавГТУ,' 1999 г., 2001 г., 2003 г.), на IV, V, VI региональной научно-технической конференции «Вузовская наука - Северо-Кавказскому региону» (г. Ставрополь, СевКавГТУ, 2000, 2001, 2002 г.г.), на Международных научных конференциях «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ - 2000 (г. Санкт - Петербург, Санкт - Петербургский государственный технический университет, 2000 г.), ММТТ - 14 (г. Смоленск, Смоленский филиал МЭИ, 2001 г.), на XV Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (г. Тамбов, Тамбовский государственный технический университет, 2002 г.), на XVI Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ -16 (г. Ростов - на - Дону, РГАСХМ, 2003 г.), на региональной научной конференции «Теоретические и прикладные проблемы современной физики» (г. Ставрополь, СГУ, 2002 г.), на региональной научно-технической конференции «Компьютерная техника и технологии» (г. Ставрополь, СевКавГТУ, 2003 г.), на Всероссийской научно-практической конференции «Оптимизация сложных биотехнологических систем» (г. Оренбург, ОГУ, 2003г.).
Публикации. Основные результаты диссертации изложены в 16 опубликованных работах.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников, содержащего 128 наименований, и приложений. Она содержит 165 страниц машинописного текста, включающего рисунки и таблицы.
Типовые технологические процессы непрерывной стерилизации питательных сред и периодической ферментации как объекты управления
Биотехнологическое производство характеризуется большим разнообразием технологических процессов и их аппаратурным оформлением. Конкретное аппаратурное оформление зависит от особенностей подготовки питательных сред и сырья для культивирования микроорганизмов и получаемого целевого продукта микробиологического синтеза [3,4,5]. На рисунке 1.1 приведены структурные схемы типовых производств средств защиты растений и антибиотиков медицинского назначения. Схемы включают ряд основных стадий производства, в которых происходит последовательная переработка исходного сырья в целевой продукт.
Стадия подготовки засевной биомассы I обеспечивает подачу в производственные ферментаторы необходимого количества посевного материала - активной культуры микроорганизмов, выращенной в периодически и последовательно работающих инокуляторах и посевных аппаратах. На стадии подготовки питательной среды II осуществляется растворение минеральных солей, фильтрация растворов и доведение концентраций элементов в них до заданных соотношений. Для каждого типа продуцента существует оптимальный состав питательных сред. Однако одним из основных требований к микробиологическому производству является отсутствие нестерильных операций, которые приводят к полной и безвозвратной потере сырья и энергии, затраченной на проведение этих операций. Кроме того, проникновение в реакционный объем ферментатора даже одного постороннего микроорганизма означает нарушение технологического режима, что может отразиться на качестве конечного продукта или вообще сделать его некондиционным [6]. В настоящее время самым распространенным в технологии различных микробиологических производств способом стерилизации жидких сред является непрерывный способ с помощью тепловых процессов, а при стерилизации аэрирующего воздуха - с помощью фильтрационных процессов и механической герметизации [7].
Основной стадией БТП является стадия IV - ферментация, представленная несколькими (в зависимости от мощности производства) параллельно работающими инокуляторами и посевными аппаратами, в которых осуществляется накопление биомассы, и ферментаторами, в которых осуществляется биосинтез целевого продукта. В ферментаторы подается стерильная питательная среда с установки непрерывной стерилизации, посевной материал из инокуляторов и посевных аппаратов, воздух на аэрацию при непрерывном перемешивании с помощью мешалки и осуществляется стабилизация режимных (термодинамических и физико-химических) параметров на заданном уровне либо по программе с помощью подачи охлаждающей воды, аэрирующего воздуха и соответствующих титрантов. В случае ценообразования в аппараты подается пено-гаситель. Полученная культуральная жидкость поступает далее на переработку, связанную с выделением и концентрированием целевого продукта производства. В представленной схеме наглядно видно многообразие технологических элементов, их взаимосвязь и целенаправленное функционирование. Однако, несмотря на разнообразие и сложность отдельных процессов, используемых на последующих стадиях производства продуктов микробиологического синтеза, такие процессы, как приготовление питательных сред, выделение и очистка целевого продукта, получение его в готовой форме имеют много аналогий в области химической технологии. Это дает возможность применять принципы регулирования и управления этими процессами, используемые в химических производствах, с учетом того, что практические пути осуществления регулирования модифицируются в соответствии со специфическими свойствами исходного сырья, продуктов биосинтеза и особенностями режимов, создаваемых в аппаратах микробиологических производств. В то же время стадией, не имеющей аналогов в других отраслях промышленности, является стадия ферментации - основная стадия биотехнологических производств. Обобщенная технологическая схема стадии ферментации представлена на рисунке 1.2. Стадия стерилизации питательных сред, осуществляемая непрерывным способом в парокон-тактном нагревателе и выдерживателе, является одной из начальных стадий процесса ферментации и поэтому к эффективности термической стерилизации жидких сред предъявляются повышенные требования.
Из схемы видно, что стадия ферментации будет работать эффективно лишь в том случае, если качественно функционируют стадия подготовки питательной среды, ее стерилизация и стадия получения посевного материала. В то же время работа стадии ферментации во многом определяет работу последующих стадий - сепарации, очистки, сушки.
Анализ вариабельности параметров (компонентов) питательной среды на выходе УНС с учетом статистических характеристик, полученных рядом авторов [7, 8, 9] и приведенных в приложении 1, показывает наличие большого разброса данных, обусловленных нестабильностью работы стадий приготовления питательной среды, получения посевной биомассы и установки непрерывной стерилизации среды. Систематизированы статистические данные, содержащиеся в работах ряда исследователей [8,9], на основании которых установлено, что параметры питательной среды на входе в ферментатор имеют значительные колебания (например, от 3,06 до 11,1% для биосинтеза пенициллина в промышленных ферментаторах объемом 50 м3, от 3,67 до 14,54% для биосинтеза энто-бактерина, от 11,8 до 27,2% для биосинтеза лизина в промышленном фермента-торе объемом 100 м ). В то же время даже при таком большом разбросе данных обнаруживается существенное влияние параметров среды на выход целевого продукта процесса биосинтеза.
Разработка и идентификация математической модели процесса непрерывной стерилизации питательных сред
Совершенствование САУ режимом аэрации и температурным режимом в процессах биосинтеза, необходимое при оптимальном управлении этими процессами, связано с разработкой эффективных алгоритмов управления. Это в свою очередь приводит к пересмотру использования моделей процесса как объекта управления по этим каналам в алгоритмах управления. Применение моделей в качестве расчетных только для однократной идентификации параметров регуляторов уже явно недостаточно. Целесообразно использовать их для построения идентификаторов (наблюдателей) состояния, а также в качестве управляющих моделей в замкнутых контурах управления. Область применения алгоритмов управления с моделями объектов в современных САУ существенно расширилась, особенно в последнее время, что связано с возможностями новой (микропроцессорной) техники.
Использование имеющихся динамических моделей, полученных в ходе экспериментальных исследований ряда авторов [50,51], затруднено либо невозможно. Это связано с тем, что полученные динамические модели были использованы для решения задач стабилизации и были получены при определенных допущениях, например, обработкой только начальных участков переходных характеристик по каналу регулирования температуры биосинтеза. В ограниченном узком диапазоне изменения переходных характеристик процесса исключались конечные неустановившиеся участки переходных характеристик, а самовыравнивание объекта не учитывалось, несмотря на тепловыделение процесса биосинтеза [52]. Полученная при этом передаточная функция процесса биосинтеза по температурному каналу довольна сложна, содержит большое количество переменных параметров, лишена универсальности. Затруднено применение ее в контуре управления системы, предназначенной для реализации оптимального управления процессом, когда оптимальное решение предусматривает регулирование оптимального профиля температуры в более широком диапазоне, чем для режима стабилизации.
Динамическая модель процесса как объекта управления режимом аэрации с помощью каналов регулирования концентрации растворенного кислорода (рСЬ) и растворенного углекислого газа (рССЬ), полученная обработкой экспериментальных данных методом площадей (методом Симою) [53], представляет собой передаточные функции второго и более высокого порядков, содержащие в отдельных случаях полиномы первого порядка в числителе. Полученная структура модели в этих случаях отличается от теоретической, не отвечает требованиям простоты и обусловлена, на наш взгляд, в определенной степени несовершенством используемого подхода. Особенно это важно учитывать в тех случаях, когда модель предполагается использовать в замкнутом контуре САУ. Данные об адекватности модели в работе [51] не приведены.
Таким образом, для создания эффективных САУ целесообразно использовать простые математические модели невысокой размерности с периодической идентификацией и (или) адаптацией их, позволяющих учитывать медленные изменения характеристик процесса и другие возмущения.
Известно, что наиболее точные сведения о математической модели можно получить аналитическим путем [50,52]. Однако трудности получения данных для расчета коэффициентов, входящих в уравнения, описывающие динамические свойства биотехнологического объекта управления (БТОУ), обуславливают применение экспериментально-аналитических методов определения математических моделей динамики промышленных объектов управления. Эти методы дают наиболее точные сведения о структуре математической модели, что в дальнейшем облегчает определение коэффициентов модели путем обработки экспериментальных переходных характеристик. Известно большое число графоаналитических и численных методов обработки экспериментальных переходных характеристик [53,54]. Следует отметить, что графические методы не всегда позволяют точно определять структуру и параметры соответствующей математической модели. Численные методы лишены этих недостатков, просты и требуют малых затрат времени при их реализации с применением ЭВМ. Однако некоторые из них (метод последовательного логарифмирования, метод Ормана и др.) не позволяют достаточно точно описать динамические свойства рассматриваемых объектов.
Метод наименьших квадратов (МНК) лишен указанных недостатков и позволил получить более полное и точное математическое описание динамики промышленных биотехнологических объектов, отвечающее требованиям простоты и адекватности. Алгоритм идентификации модели объекта с помощью МНК, основанный на численной процедуре Левенберга-Марквардта, реализован нами в виде программы на ПЭВМ и использован для идентификации модели промышленного процесса биосинтеза [55], При решении задачи использованы кривые разгона наиболее важных каналов управления, полученные в ходе экспериментальных исследований ряда авторов [51] и представленные в работе [25].
Разработка алгоритма управления процессом непрерывной стерилизации питательных сред в пар о контактном нагревателе
Известно, что задача синтеза регуляторов, тесно связанная с задачей обеспечения требуемых показателей качества работы САУ в переходном и установившемся режимах, является сложной даже для класса линейных стационарных систем. В случае регулирования нестационарных объектов необходимо иметь в виду некоторые общие положения, которые могут облегчить обеспечение роба-стности систем регулирования [S3]. Одним из них является выбор настроек регуляторов, оптимальных по отношению к наиболее неблагоприятному сочетанию параметров объекта. Для объектов без существенного запаздывания робастность можно обеспечить выбором регуляторов с переменной структурой, позволяющих путем преднамеренного введения скользящего режима в замкнутую систему получить переходный процесс, близкий к некоторому желаемому [84].
Другим способом обеспечения робастности, менее трудоемким и более надежным, является такой выбор настроечных параметров регуляторов, чтобы при некоторых средних характеристиках процесса степень устойчивости замкнутой системы была максимальна [83]. Поскольку для системы регулирования опасна потеря устойчивости, такой выбор настроек позволяет надеяться на удовлетворительное качество регулирования при колебаниях параметров передаточной функции объекта. Однако, если при малых отношениях Т/т, ПИД-регуляторы с настройками, рассчитанными по критерию максимальной степени устойчивости, являются более предпочтительными, то для объектов с большим чистым запаздыванием ПИД-регуляторы применять нецелесообразно, так как введение дифференциальной составляющей может привести к снижению качества регулирования [76].
Основными методами оценки для систем с запаздыванием являются корневые [43]. Корневые методы основаны на связи между распределением полюсов и нулей переходной функции и переходным процессом. Метод корневого годографа практически не применяется для анализа сложных систем [85]. Это объясняется тем, что он требует, чтобы передаточная функция была задана в виде простых множителей.
Если ограничиться критериями, характеризующими статические и динамические свойства системы, то наиболее распространенными являются интегральные квадратичные критерии, отражающие качество переходных процессов в системе [43]. Однако эти критерии, как известно, обладают рядом существенных недостатков [60]. Во-первых, их применяют, если имеется априорная информация о входных воздействиях. Во-вторых, использование обычного интеграла квадрата ошибки даже при управлении объектами невысокого порядка может привести к слабозатухающим переходным процессам. Улучшенный квадратичный критерий качества лишен последнего недостатка, однако для его вычисления требуются достоверные значения производных сигналов высокого порядка, что в условиях действия интенсивных помех представляет собой отдельную и сложную техническую проблему. Кроме того, ошибочный выбор значений весовых коэффициентов при производных может свести на нет преимущества этого критерия. В-третьих, синтез закона управления, минимизирующего интегральные критерии, требует значительных вычислительных затрат и приводит к увеличению объема памяти микропроцессорных вычислительных устройств. Кроме того, в реальных условиях функционирования систем управления различные случайные факторы, например изменение параметров объектов управления, могут привести к потере устойчивости системы, синтезированной по критерию минимума интеграла квадрата ошибки.
Указанных недостатков лишен критерий максимальной степени устойчивости [60]. Его использование однозначно определяет параметры регулятора независимо от входных воздействий. Проведенное в работе [60] сравнение динамических свойств систем управления, синтезированных на основе использования интегральных критериев, и систем, оптимизированных по критерию максимальной степени устойчивости, подтверждает сказанное.
Задача проектирования регуляторов по критерию максимальной степени устойчивости впервые поставлена ЯЗ. Цыпкиным и П.В. Бромбергом, предложивших понятие степени устойчивости, которое состоит в оценке переходного процесса по составляющей с наименьшим по модулю корнем характеристического уравнения [77]. Задаче о максимальной степени устойчивости были посвящены работы Г.И. Загария и A.M. Шубладзе [60], использовавших критерий Гурвица для расширенных систем и характеристическое уравнение замкнутой системы в форме полинома, работы [88,89], в которых найдена предельная степень устойчивости и формулы для расчета соответствующих ей настроек типовых регуляторов для объектов с запаздыванием, а также работа [90], в которой получены инженерные зависимости для расчета настроек стандартных регуляторов для объектов с переменной нагрузкой. Анализ опубликованных в этом направлении работ показал, что несмотря на ряд полученных Л.З. Цыпкиным, A.M. Шубладзе, A.M. Цирлиным, Д.А. Беловой, Г.И. Загарием и др. важных результатов, задача параметрического синтеза регулятора по критерию максимальной степени устойчивости в системе с запаздыванием, с обратной моделью биотехнологического объекта в контуре управления исследована не достаточно.
Из изложенного следует, что задачу параметрического синтеза регуляторов в системе с обратной моделью для достижения необходимого запаса устойчивости и обеспечения робастности системы целесообразно решать с применением критерия максимальной степени устойчивости [60].
Исследование САУ процессом непрерывной стерилизации питательных сред в пароконтактном нагревателе
Разработанный в главе 3 алгоритм управления (3.28) предусматривает для стабилизации температуры в нагревателе использование двух управляющих воздействий: расход питательной среды (F/) и расход пара (F2), причем в зависимости от знака отклонения температуры Ав = 6(t) — взад для достижения Ав— 0 используется либо одно, либо другое управляющее воздействие, т.е. з зависимости от знака Ав происходит изменение структуры системы. Алгоритм управления предусматривает при А6 0 для достижения А9— 0 увеличение управляющего воздействия на расход пара F2t оставляя расход среды на номинальном уровне Ft = FillOM. Если же Ав б, то увеличивается управляющее воздействие на подачу среды F/, при этом F2 F2li0M (FiHU,t и F2HOM - номинальные значения соответствующих расходов).
Система управления с переключением управляющих воздействий на основе алгоритма (3.28) исследовалась путем моделирования на ПЭВМ. При исследовании системы учитывалось запаздывание объекта по каналам управления. Структурная схема системы управления УНС представлена на рисунке 4.1, структурно — функциональная схема САУ - на рисунке 4.2.
Переходные процессы в исследуемой системе представлены на рисунке 4.3, из которых видно, что диапазон колебаний температуры составляет 1.5С. Для сравнения смоделирована система, в которой управляющее воздействие направлено только к потоку пара, а расход среды стабилизируется на минимальном уровне. Кривая переходного процесса представлена на рисунке 4.4. Откуда видно, что диапазон колебаний температуры уменьшается в 1,3 раза и составляет 1,1 С. Однако возникающее в ходе регулирования новое установившееся значение скорости подачи среды изменяет номинальное время выдержки и распределение времени пребывания среды в выдерживателе. Уменьшенный против теоретического расход среды задерживает загрузку ферментатора, во многих случаях снижает качество среды из-за увеличенной средней длительности выдержки и не обеспечивает максимальную производительность установки. Поэтому регулирование температуры при сниженном расходе среды должно сопоставляться с необходимой длительностью выдержки среды в выдерживателе и необходимостью уменьшения колебаний температуры.
Колебания температуры в выдерживателе или снижение температуры на 3 — 4 С вызывает уменьшение удельной скорости гибели микрофлоры в 2 - 3 раза [4] и, как следствие, возможный «проскок» нестерильности в ферментатор. С учетом этого в случае отсутствия лимитирования производительности установки при наименьшем расходе среды, который приводит к снижению объемной скорости среды и, как следствие, к увеличению времени пребывания среды в выдерживателе (длительности выдержки), регулирующее воздействие на снижение расхода среды в системе должно рассматриваться как средство уменьшения колебаний температуры только в случае возникновения недопустимо больших колебаний температуры, от которой качество среды зависит в большей степени.
В представленной на рисунке 4.2 схеме САУ УНС учитывается информация о времени пребывания, которая используется для выработки корректирующего воздействия на расход среды. Заметим, что в промышленном производстве датчики и исполнительные механизмы устанавливаются до выдерживателя, где среда еще нестерильная, поэтому информация о температуре среды на выходе из выдерживателя отсутствует. Схема САУ содержит модель нагревателя и модель выдерживателя (реактора), которая должна приближаться к модели аппарата идеального вытеснения, а реактор должен работать в цепи аппаратов УНС как звено транспортного запаздывания [4]. В модели реактора время транспортного запаздывания имитирует длительность выдержки, соответствующую идеальному вытеснению, т.е. номинальную. Фактическая длительность, определяемая фактическим расходом среды, устанавливается во втором звене транспортного запаздывания. Выходы моделей первого и второго звеньев транспортного запаздывания сравниваются и возникающее рассогласование используется для коррекции регулирующего воздействия на расход среды по интегральному закону.
На рисунке 4.5 представлены графики переходных процессов в системе регулирования температуры среды на выходе нагревателя (кривая I) и на выходе выдерживателя (кривая 2) при имитационном моделировании нестационарного режима работы выдерживателя, т.е. режима, сопровождающегося изменением длительности выдержки. При нестационарном режиме за счет действия интегратора осуществляется плавное уменьшение расхода среды до минимально возможного (кривая 3 на рисунке 4,5), при котором объемная скорость соответствует минимально возможной, а колебания температуры среды остаются допустимыми, при этом воздействие на подачу пара остается прежним (кривая 4 на рисунке 4.5). Диапазон колебаний температуры в данной системе с коррекцией управляющего воздействия - расхода среды уменьшается в 1.56 раза по сравнению с системой без коррекции.
Однако следует отметить, что возникающее в ходе регулирования новое установившееся значение расхода среды сопровождается уменьшением длительности максимальной подачи пара. Таким образом, новому значению расхода среды соответствует новое значение длительности максимальной подачи пара. Приложение корректирующего воздействия к потоку среды, а не пара, и уменьшение длительности максимальной подачи пара, устраняют резкие и большие колебания температуры, т.е. обеспечиваются стабильные результаты регулирования температуры стерилизации питательной среды в нагревателе.
Похожие диссертации на Системы автоматического управления процессами непрерывной стерилизации питательных сред и ферментации микробиологических производств
