Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ задач и методов управления процессом карбонизации аммонизированного рассола 17
1.1 Особенности процесса карбонизации как объекта управления 17
1.1.1 Технологическая схема отделения карбонизации 17
1.1.2 Цели процесса и критерии качества управления 20
1.1.3 Трудности, возникающие при управлении 22
1.2 Анализ методов управления процессом карбонизации и аналогичных процессов 26
1.2.1 Управление отбором суспензии из карбонизационной колонны 26
1.2.2 Регулирование температуры выходящей из карбонизационной колонны суспензии 27
1.2.3 Регулирование уровня в карбонизационной колонне 27
1.2.4 Поддержание заданной степени предварительной карбонизации 28
1.3 Анализ математических моделей процесса карбонизации и аналогичных процессов 30
1.4 Постановка задачи работы 32
1.5 Выводы и результаты первой главы: 32
ГЛАВА 2. Математическое моделирование и оптимизация режимов процесса карбонизации 34
2.1 Кинетические модели процессов карбонизации 34
2.1.1 Математическое моделирование и вычислительный эксперимент в задачах химической технологии 34
2.1.2 Стадии построения кинетической модели в химической технологии 35
2.1.3 Построение кинетической модели реакции карбонизации аммонизированного рассола 37
2.2 Оптимизации процесса карбонизации аммонизированного рассола 42
2.2.2 Метод последовательных приближений для решения задачи поиска оптимального температурного режима процесса карбонизации аммонизированного рассола 45
2.2.3 Вычислительный эксперимент для поиска оптимального температурного режима процесса карбонизации аммонизированного рассола 49
2.2.6 Вычислительный эксперимент при неопределённых реакционных компонентах 54
2.3 Нейросетевое моделирование показателей качества процесса карбонизации 57
2.3.1 Обзор методов моделирования показателей качества 57
2.3.2 Разработка нейросетевой модели процесса 58
2.3.2.1 Обоснование и выбор технологических параметров - входных данных для ИНС 59
2.3.2.2 Подготовка данных 61
2.3.2.3 Обоснование вариантов типа и архитектуры сети 64
2.3.2.4 Выбор сети на основе показателей эффективности обучения 66
2.3.3 Оценка влияния не учтенных факторов и помех 71
2.4 Выводы и результаты второй главы 73
ГЛАВА 3. Система управления процессом карбонизации на основе показателей качества 74
3.1 Основные принципы и схемы поддержания оптимального температурного режима процесса 74
3.2 Расчёт тепловых эффектов карбонизационной колонны 77
3.3 Оценка степени влияния возмущающих факторов 81
3.4 Разработка компенсатора перекрёстных связей карбонизационной колонны 91
3.5 Структура системы управления процессом карбонизации 105
3.6 Описание принципов работы системы управления процессом карбонизации 107
3.7 Выводы и результаты по третьей главе 108
ГЛАВА 4. Вопросы реализации автоматизированной системы управления и разработки имитационной модели АСУ ТП 109
4.1 Реализация системы управления процессом карбонизации по показателям качества продуктов 109
4.1.1 Модуль моделирования качества сырьевых потоков 109
4.1.2 Блок оптимизации процесса карбонизации 111
4.1.3 Модуль моделирования показателей качества процесса 111
4.1.4 Блок масштабирования сигналов для модуля моделирования качества сырьевых потоков 113
4.1.5 Блок масштабирования сигналов для модуля моделирования показателей качества процесса 113
4.1.6 Блок компенсации перекрёстных связей 114
4.2 Имитационная модель 114
4.4 Выводы и результаты четвёртой главы 118
Заключение 119
Литература 121
Приложение
- Технологическая схема отделения карбонизации
- Построение кинетической модели реакции карбонизации аммонизированного рассола
- Обоснование и выбор технологических параметров - входных данных для ИНС
- Разработка компенсатора перекрёстных связей карбонизационной колонны
Введение к работе
Актуальность темы. Процесс карбонизации является основным процессом в производстве кальцинированной соды и его протекание оказывает значительное влияние на технико-экономические показатели содового производства в целом.
Целью оптимизации управления процесса карбонизации является максимальное использование натрийсодержащего сырья и двуокиси углерода, обеспечение требуемого качества гранулометрического состава кристаллов бикарбоната натрия (однородность по размеру 100-200 мкм).
В настоящее время отсутствуют методы автоматического управления процессом карбонизации по показателям качества (ПК): степени использования натрия и содержанию связанного аммиака в выходящей из карбонизационной колонны суспензии. Поэтому управление технологическим процессом с целью поддержания требуемых ПК осуществляется оператором вручную по результатам лабораторных анализов путем регулирования температур, давлений, расходов потоков с помощью локальных АСР.
Сложность управления данным технологическим процессом осложняется тем, что механизм процесса карбонизации, в котором имеют место обратимые реакции, до настоящего времени окончательно не выяснен. Химический реактор (карбонизационная колонна) представляет собой многомерный объект управления, в котором не все параметры могут быть измерены в оперативном режиме.
Управление процессом карбонизации с помощью локальных АСР по поддержанию барометрического и температурного режима без учёта ПК продуктов приводит к неэффективному использованию сырья, чрезмерным затратам тепловой энергии.
С учётом сложности процесса карбонизации, необходимости вычисления ПК и оптимизации режимов становится очевидным, что система управления должна базироваться на математической модели процесса.
При решении задач моделирования и управления процессом карбонизации в содовой промышленности автор опирался на труды В.В. Кафарова, Г.М. Островского, Ю.М. Волина, Л.С. Понтрягина, В.П. Мешалкина, Д.А. Поспелова, СИ. Спивака, Г.Г. Куликова, А.П. Веревкина и других ученых.
Задача оперативного управления по показателям качества продуктов многоступенчатого процесса карбонизации с обратимыми реакциями является весьма актуальной научной задачей, а ее решение позволит повысить эффективность всего производства кальцинированной соды.
Цель диссертационной работы состоит в разработке методов оперативного управления и методик практической реализации автоматизированных систем управления процессом карбонизации аммонизированного рассола по показателям качества продуктов.
Задачи исследования. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
Разработать методику, на основе которой разрабатывается система моделирования и управления процессом карбонизации.
Разработать математическую модель для предварительного изучения процесса с целью анализа и отыскания оптимальных режимов и модель для оперативного определения показателей качества продукции для целей поддержания режимов, близких к оптимальным, полученным на этапе предварительного изучения процесса.
Выявить основные возмущающие факторы с использованием тепловых балансов реактора и разработать методы и алгоритмы поиска оптимальных режимов.
Разработать систему управления по показателям качества продуктов, реализующую оптимальное управление с компенсацией возмущений внешней среды и параметров технологического процесса и исследовать ее эффективность.
Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач использовались методы системного анализа, теории управления, теории имитационного моделирования, теории нейронных сетей.
На защиту выносятся
Методика построения АСУ ТП процесса карбонизации, базирующаяся на математической модели процесса и расчётных значениях показателей качества.
Математическая модель и результаты оптимизации процесса карбонизации по технико-экономическим критериям с учётом показателей качества продукции и основных возмущающих факторов.
Методика моделирования для определения не измеряемых оперативно показателей качества процесса карбонизации по измеряемым и управляющим параметрам и модель, базирующаяся на использовании нейронных сетей.
Структура системы управления по показателям качества продуктов, реализующая оптимальное управление с компенсацией возмущений внешней среды и параметров технологического процесса, и оценка эффективности разработанной АСУТП.
Научная новизна работы
Научную новизну работы определяют следующие результаты:
Методика построения АСУТП, которая отличается тем, что на основе моделирования оперативно поддерживаются заданные показатели качества продуктов и обеспечиваются близкие к оптимальным в смысле технико-экономических критериев технологические режимы.
Метод моделирования, базирующийся на уравнениях кинетики химических реакций, и метод оптимизации режимов процесса карбонизации по высоте реактора на основе модели, а также программное обеспечение для решения данных задач.
Методика и модель для определения не измеряемых оперативно показателей качества процесса карбонизации по измеряемым и управляющим параметрам с помощью искусственных нейронных сетей. В соответствии с методикой по экспериментальным данным могут быть найдены коэффициенты связей между нейронами сети, которые реализуют зависимость между входными данными для сети (параметры сырьевых потоков: температура, расход, давление и т.д.) и выходными данными (показатели качества процесса карбонизации).
Структура разработанной АСУТП реактора карбонизации, обеспечивающая близкие к оптимальным в смысле технико-экономических критериев технологические режимы.
Практическая ценность результатов работы
Практическая ценность проводимой научной работы заключается в следующем:
Разработана программа для ЭВМ (свидетельство о регистрации в Роспатенте №2008610163), которая позволяет рассчитывать оптимальный температурный режим процесса карбонизации, концентрации компонентов реакционной смеси по высоте колонны в зависимости от критерия оптимальности. Программное обеспечение можно применять как в производственных условиях для расчёта выхода целевого продукта при изменившихся концентрациях сырьевых потоков, так и в научных исследованиях для расчёта предельных показателей процесса карбонизации.
Разработана система по определению показателей качества процесса карбонизации на основе измеряемых параметров. Система позволяет определять в on-line режиме по измеряемым параметрам технологического процесса показатели качества продукции. Система по определению показателей качества процесса карбонизации защищена патентом на полезную модель (патент
№200873324, дата публикации 20.05.2008) и внедрена на производстве кальцинированной соды ОАО «Сода» (г. Стерлитамак).
Полученные функциональные зависимости влияния возмущающих факторов на тепловой режим процесса карбонизации позволяют поддерживать близкий к оптимальному температурный режим в карбонизационной колонне.
Разработана система управления технологическим процессом карбонизации по показателям качества продукции, которая позволяет снизить потребление сырья. Элемент системы управления процессом карбонизации - система по управлению отбором суспензии из карбонизационной колонны защищен патентом на полезную модель (патент №200870881, дата публикации 20.02.2008). Предложенная автоматизированная система управления может быть реализована на большинстве серийно выпускаемых микроконтроллеров.
Связь исследований с научными программами
Работа проводилась в рамках целевой федеральной программы «Национальная технологическая база» на 2007-2011 годы и программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России» на 2007-2012 годы.
Апробация работы
Основные результаты и положения данной диссертационной работы обсуждались на:
12-й международной конференции и выставке «Управление производством в системе Trace Mode» Москва, 2006 г.
всероссийской научно-технической конференции «Информационные системы и модели в научных исследованиях, промышленности и экологии» г. Тула, 2007 г.
8-ой всероссийской научно-практической конференции аспирантов и студентов «Химия и химическая технология в XXI веке» г. Томск, 2007 г.
4-ой международной научно-практической конференции "Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности" Санкт-Петербург, 2007 г.
4-ой международной научно-практической конференции «Динамика исследования-2008» г. София (Болгария), 2008 г.
4-ой международной научно-практической конференции «Глобальный научный потенциал» г. Тамбов, 2008 г.
Публикации
В рамках проводимой научной работы опубликовано 15 печатных работ: 5 статей, в том числе 3 статьи в рецензируемых журналах из списка ВАК, 7 статей в трудах конференции, 2 патента на полезную модель, 1 программа для ЭВМ.
Структура и объем работы
Технологическая схема отделения карбонизации
Отделение карбонизации (рисунок 1.1) состоит из групп колонн. В состав каждой группы входят осадительные карбонизационные колонны (3 шт.), первый промыватель газа колонн и теплообменник. Через 72 часа каждую из осадительных колонн ставят на промывку и она выполняет функцию колонны предварительной карбонизации. Аммонизированный рассол из сборника аммонизированного рассола (САР) поступает в колонну предварительной карбонизации, в которую подается также газ известковых печей, содержащий 38-40% (об) СОг- В колонне предварительной карбонизации одновременно осуществляются промывка колонны от гидрокарбоната натрия, осаждающегося на внутренних поверхностях аппарата, и предварительная карбонизация аммонизированного рассола. Из колонны предварительной карбонизации жидкость, содержащая 55-60 н.д. растворенного диоксида углерода, при температуре 42-46 С направляется в первый промыватель газа колонн. Сюда же поступает газ из колонны предварительной карбонизации и осадительных колонн. В первом промывателе газа колонн улавливается аммиак, отдутый карбонизующим газом из колонны предварительной карбонизации и осадительных колоннах.
Содержание углекислого газа в жидкости, выходящей из первого промывателя газа колонн составляет 60-66 н.д. За время прохождения жидкости через первый промыватель газа колонн ее температура повышается на 5-8 С. Для охлаждения жидкости после первого промывателя газа колонн предусматривается теплообменник, откуда жидкость поступает в осадительную карбонизационную колонну. В нижнюю часть колонны подается смешанный газ (первый ввод), содержащий 70-80% (об) СОг, а в среднюю часть - газ известковых печей (второй ввод). Газ из осадительной карбонизационной колонны направляется в ПГКЛ-1, а выходящая суспензия - в отделение фильтрации. В процессе карбонизации суспензия нагревается до 60-72 С за счет выделения тепла при протекании химических реакций. Для снижения растворимости гадрокарбоната натрия и достижения более высокой степени утилизации натрия суспензию охлаждают в нижней части колонны. Для этой цели используют воду, подаваемую в холодильную зону колонны. Расход воды зависит от ее температуры. Наиболее приемлемой температурой охлаждающей воды является 15 С [77, 78, 83]. Качество проведения процесса карбонизации характеризуется следующими показателями: 1) Полнотой использования натрия (осаждения натрия с кристаллами бикарбоната натрия) в результате химических реакций - степень утилизации натрия. Показатель представляет собой отношение количества натрия, содержащегося в осажденном гидрокарбонате натрия, к количеству натрия в поваренной соли, поступающей с аммонизированным рассолом в карбонизационную колонну. При химических реакциях карбонизации с выпадением кристаллов гидрокарбоната натрия образуется эквивалентное количество хлорида аммония (связанного аммиака), в осветленной части суспензии, выходящей из карбонизационной колонны. Общее количество натрия, поступившее на карбонизацию с поваренной солью, определяют по концентрации хлора в осветленной части суспензии, так как эта концентрация эквивалентна концентрации натрия [78, 83]. Максимальная теоретически возможная степень утилизации натрия из хлорида натрия может достигать 84% при давлении углекислого газа в карбонизирующем газе 98 кПа и температуре карбонизованного раствора 32 С.
При этом раствор должен быть насыщен не только гидрокарбонатом натрия, но и хлоридом аммония и гидрокарбонатом аммония. В производственных условиях степень утилизации натрия не превышает 75% [77, 83]. Степень утилизации натрия - основной показатель качества процесса карбонизации и значительно зависит от концентрации исходных веществ, поступающих в колонну, скорости перемешивания и температурного режима. 2) Степень карбонизации - полнота использования углекислого газа, характеризует количество абсорбированной двуокиси углерода. Степень карбонизации системы (измеряется в %) определяется отношением всей поглощенной двуокиси углерода, находящейся в жидкой и в твёрдой фазе, к общему содержанию аммиака в жидкой фазе. Количество ССЬ в твёрдой фазе, эквивалентное NaHC03, определяется по содержанию в растворе связанного аммиака - хлористого аммония, соответствующего осаждённому №НСОз, так как каждой молекуле осажденного ШНСОз соответствует одна молекула NH4CI. В производственных условиях степень карбонизации составляет 187-190% [77, 83]. Степень карбонизации зависит от концентрации СО2 в карбонизующем газе. 3) Кристаллы бикарбоната натрия должны быть достаточно крупными (0,1-0,2 мм) и однородными по размеру и форме. Процесс кристаллизации характеризуется двумя видимыми периодами: образованием мельчайших кристаллических зародышей - «центров кристаллизации» и их ростом. От скорости протекания в обоих периодах зависит величина и форма кристаллов.
Чем больше образуется в начальном периоде кристаллических зародышей, тем больше получится конечных кристаллов и тем меньше будут их размеры, так как определенное количество кристаллической массы распределится на большое число кристаллов. Поэтому для получения крупных кристаллов нужно создать в начальном периоде кристаллизации такие условия, при которых число образующихся в растворе кристаллических зародышей не было бы чрезмерно большим. Мелкие «илистые» или сросшиеся игольчатые кристаллы способствуют увеличению расхода воды на отмывку хлорида натрия из осадка на фильтрах и получению бикарбоната натрия с высокой влажностью. Зародыши кристаллов образуются только из пересыщенных растворов. Величина пересыщения, при которой начинается образование кристаллических зародышей, зависит от температуры: чем она ниже, тем больше пересыщение [77].
Построение кинетической модели реакции карбонизации аммонизированного рассола
Процесс карбонизации аммонизированного рассола очень сложен, в основу технологических расчетов положен механизм процесса карбонизации, описываемый реакциями: Для построения кинетической модели реакции карбонизации введем обозначения: где ks - предэкспоненциальный множитель; Es - энергия активации стадии, кал/моль; Т- абсолютная температура, К; R -универсальная газовая постоянная кал/ (моль-К). При разработке математического описания процесса карбонизации необходимо учитывать изменение числа молей реакционной смеси (или реакционного объема) в ходе протекания химических реакций. Следствием того, что реакция протекает с изменением числа молей, является неравенство нулю хотя бы одного из коэффициентов у І последней строки матрицы (2.1.4). Поскольку суммарная концентрация С = ХС, изменяется в каждом сечении реактора, то уравнения суммарного материального баланса с учетом того, что где v - скорость движения потока в реакторе; S - площадь поперечного сечения колонны; / - длина колонны (м), можно записать как: Fn(x,T) = Wi(x,ThW2(x,T)-W3(x,T). Для единства обозначений вводится переменная xw -N. Таким образом, система нелинейных дифференциальных уравнений (2.1.9) с начальными условиями (2.1.10) является кинетической моделью реакции карбонизации аммонизированного рассола.
Проведенная проверка адекватности кинетической модели процесса карбонизации показала, что максимальная относительная погрешность моделирования качественного состава сырьевых потоков не превышает 5% по сравнению с лабораторными анализами (таблица 2.1). Температурный режим процесса карбонизации значительно влияет на процесс образования кристаллов гидрокарбоната натрия, ввиду следующих причин: 1) Косвенным показателем интенсивности химической реакции является температура в верхней части колонны, которая изменяется в диапазоне от 59 до 61 С; 2) Зона "завязки" кристаллов NaHCCb характеризуется температурой в средней части колонны, которая изменяется в диапазоне от 61 до 65 С; 3) Охлаждение суспензии с заданной скоростью определяет качество кристаллов (однородность по размерам и форме). Температура в нижней части колонны изменяется в диапазоне от 34 до 40 С; 4) Количество осаждённого №НСОз возрастает с понижением температуры суспензии, при дальнейшем охлаждении суспензии образуются мелкие игольчатые кристаллы, следовательно, снижается качество кристаллов ИаНСОз, необходимо поддерживать температуру суспензии от 27 до 38 С; 5) Температура воды после охлаждения характеризует степень зарастания карбонизационной колонны в течении её «пробега». Чем меньше разница между температурой выходящей и температурой охлаждающей воды тем выше степень зарастания. Температура воды после охлаждения значительно зависит от времени года и изменяется в диапазоне от 24 до 52С.
Для проведения этапа оптимизации технологического процесса карбонизации должно быть известно: 1) математическая модель процесса, в которой определены управляющие параметры, начальные условия и области решений модели; 2) ограничения, накладываемые на фазовые, свободные и управляющие параметры процесса; В качестве управления будем рассматривать температурный профиль в карбонизационной колонне, так как температура наиболее сильно влияет на динамику химико-технологического процесса, прежде всего на протекание химической реакции. Задачей оптимального управления является: определить оптимальный температурный режим (ОТР) процесса, описываемого системой (2.1.9) с начальными условиями (2.1.10), доставляющий экстремум критерию оптимальности. В качестве критерия выступает требование максимизации выхода Х8 продукта. Задача оптимального управления характеризуется следующим: 1) Математическая модель химических реакции процесса карбонизации аммонизированного рассола представляет собой систему нелинейных дифференциальных уравнений (2.1.9) с начальными условиями (2.1.10). 2) Наличие ограничений, накладываемых на управляющий параметр -температуру. 3) Значительная сложность процесса карбонизации с обратимыми реакциями, а следовательно большая размерность задачи. Первая особенность не позволяет использовать методы линейного программирования. Наличие ограничений затрудняет применение методов вариационного исчисления. Третья особенность делает невозможным использование методов исследования функций классического анализа.
Применение метода динамического программирования в задачах оптимизации приводит к решению дифференциальных уравнений в частных производных, поэтому представляют непрерывный процесс в виде дискретного с большим числом стадий [18]. Это требует применения вычислительных машин значительной мощности. Для решения поставленной задачи оптимизации процесса наиболее целесообразным является применение принципа максимума. Метод позволяет находить решение оптимального управления в виде кусочно-непрерывной функции при наличии ограничений на управляющее воздействие. Решение сводится к задаче интегрирования системы дифференциальных уравнений и сопряжённой системы при граничных условиях на концах интегрирования, т.е. к решению краевой задачи [18, 19, 56]. Систему дифференциальных уравнений интегрируют с помощью ЭВМ. Кроме того, в [18] рассматриваются условия, при которых принцип максимума для процессов, описываемых дифференциальными уравнениями, является достаточным условием оптимальности. Таким образом, решать задачу оптимального управления будем с помощью метода принципа максимума Понтрягина, согласно [9,19]. Сведем задачу максимизации значения Х$(тк) к минимизации функционала:
Обоснование и выбор технологических параметров - входных данных для ИНС
Моделирование проводили в среде MATLAB с использованием пакета Neural Networks Toolbox [43, 44, 46, 48], который содержит все средства для проектирования, моделирования, обучения искусственных нейронных сетей (ИНС). 2.3.2.1 Обоснование и выбор технологических параметров - входных данных для ИНС Для определения основного показателя качества процесса карбонизации (степени утилизации натрия) необходимо опираться на технологические параметры, которые удовлетворяют следующим условиям: 1) измеряться непрерывным образом с помощью существующих приборов КИПиА с классом точности не менее 1,5; 2) обладать характеристикой о степени (тесноте) связи со степенью утилизацией натрия, т.е. коэффициентом корреляции более 0,6; Расход углекислого газа на входе, температура выходящей из колонны жидкости и температура среды в верхней части колонны измеряются непрерывно и оказывают наибольшее влияние на эффективность использования исходного сырья, показателем которой является степень утилизации натрия.
Введём обозначения для параметров, которые будут являться входными данными для тренировки ИНС: Xi - температура суспензии, выходящей из карбонизационной колонны; х2 - температура газожидкостной среды в верхней части карбонизационной колонны; Хз - весовое количество 100% углекислого газа, подаваемое в колонну по первому входу; Х4 - весовое количество 100% углекислого газа, подаваемое в колонну по второму входу. Для определения статистических свойств технологических параметров определим среднее значение, стандартное отклонение, максимум и минимум (таблица 2.6). Входные данные для ИНС должны быть преобразованы (нормированы) к диапазону, которому соответствует диапазон выходных значений функции активации. Функция активации является монотонно возрастающей и изменяется в диапазоне от -1 до 1 или от 0 до 1 и определяет зависимость сигнала на выходе нейрона от взвешенной суммы сигналов на его входах. В зависимости от распределения данных нормирование может быть линейным или нелинейным (логарифмическим и «мягким» - softmax). По гистограмме (рисунки 2.8-2.11), которая даёт наглядное изображение того, с какой частотой повторяется то или иное значение, т.е. характеризует величину и степень разброса параметров, можно сделать вывод, что входные данные равномерно распределены по диапазону изменения. Поэтому будем применять для нормирования Хь Х2, Хз, х4 линейное преобразование, обеспечивающее сохранения соотношение между величинами: Главное достоинство активационной функции данного типа в том, что она дифференцируема на всей оси абсцисс и имеет очень простую производную: Данные для тренировки сети были предварительно подготовлены с учетом того, что выход сигмоидальной функции лежит в диапазоне от 0 до 1, и сведены в таблицу 2.7.
Выбор структуры (архитектуры) ИНС осуществляется в соответствии со спецификой и сложностью поставленной задачи. Для решения некоторых типов задач уже существуют оптимальные конфигурации. Хотя часто оптимальный вариант структуры сети разрабатываются на основе интуитивного подбора, но существуют основные правила [43], которыми будем руководствоваться: 1) вычислительные возможности сети возрастают с увеличением: - количества нейронов в сети; - количества слоев сети; - плотности связи между нейронами. 2) применение обратных связей наряду с увеличением вычислительных возможностей сети, порождает проблему её динамической устойчивости; 3) применение нескольких типов активационных функций и усложнение алгоритмов функционирования сети способствует увеличению её вычислительных возможностей. Оптимальный баланс между точностью и обобщающей способностью сети поддерживается за счёт количества скрытых элементов для данной сети. Количество скрытых элементов с одной стороны должно быть достаточным для того, чтобы решить поставленную задачу, а с другой не должно быть слишком большим, чтобы обеспечить необходимую обобщающую способность. Количество весовых коэффициентов сети зависит от количества данных для тренировки сети. Чем меньший объём имеет обучающая выборка, тем меньше необходимо весовых коэффициентов, чтобы сохранить информацию, заключенную в обучающем наборе данных. Количество весовых коэффициентов сети так же зависит от количества входных и выходных элементов (входов и выходов нейронной сети).
Теоретический расчётный максимум числа весовых коэффициентов приводит к тому, сеть учится иметь дело только с теми данными, которые предъявлялись в процессе тренировки, и, поэтому обобщающая способность сети будет слабой. После того как структура нейронной сети выбрана, определим её параметры. Зная минимальное и максимальное число синаптических весов сети (2.3.2) и используя (2.3.3) определяем, что количество нейронов в скрытом слое L лежит в пределах от 3 до 115. Предлагается применить двухслойную ИНС с обратным распространением ошибки, в которой используется итеративный градиентный алгоритм обучения с целью минимизации среднеквадратичного отклонения текущего выхода и желаемого выхода сети. При обучении нейронной сети «с учителем» вычисляются отклонения значений степени утилизации натрия на выходном нейроне от реальных показателей и обратном прохождении этих отклонений до породивших его элементов с целью коррекции ошибки. На каждой эпохе на вход сети подаем все обучающие наблюдения, которые сравниваются с целевыми значениями и вычисляются ошибки. Значение ошибки используется для корректировки весов сети. Действия повторяются до тех пор, пока ошибка не перестанет уменьшаться (рисунок 2.12).
Разработка компенсатора перекрёстных связей карбонизационной колонны
Таким образом, зависимость (3.14) позволяет найти передаточную функцию компенсатора: Синтез регуляторов при диагональной передаточной матрице замкнутой системы можно проводить, пользуясь теорией одномерных систем, т.е. по каждому каналу индивидуально [50]. Для определения передаточных функций карбонизационной колонны использовалась автоматизированная подсистема сбора и обработки информации [10]. Подсистема предназначена для определения динамических характеристик объекта для «продвинутых» задач управления [15], в частности учёта параметров, сил взаимодействия между ними и возмущающих воздействий, которые ухудшают качество управления процесса карбонизации. Известные трудности идентификации объекта связаны с низким уровнем организации и формализации процедур сбора и обработки информации. Предлагается карбонизационную колонну оснастить необходимой аппаратурой [10], которая регистрирует ответную реакцию во времени, после воздействия заданного входного возмущения. С использованием статистические методов, проведен анализ полученных временных рядов средствами языка высокого уровня для научно-технических расчётов - MatLab. При обработке временных рядов использовался специализированный пакет System Identification Toolbox - обработка сигналов для идентификации объекта. Получили передаточные функции первого порядка с запаздыванием с характеристиками, представленными в таблице 3.5. Анализ полученной передаточной функции показывает наличие звена запаздывания вида e TS. В целях упрощения дальнейших расчётов пренебрегаем звеньями запаздывания. Компенсатор взаимного влияния перекрёстных связей строим таким образом, чтобы последовательное соединение компенсатора и объекта управления имело диагональную матричную передаточную функцию:
Имитационное моделирование проводили в среде MatLab (пакет Simulink). [а каждый из входов объекта W0(s) (3.16) через 500 секунд подавали ступенчатый йгнал с амплитудой 5% от максимального диапазона изменения параметра. езультаты моделирования реакции технологического объекта без компенсации ерекрёстных связей представлена на рисунке Реакция объекта с компенсацией перекрёстных связей согласно структурой ;еме (рисунок ЗЛО) представлена на рисунке 3.12 а) аммонизированный рассол; б) газ первого входа; в) газ второго входа; г) суспензия; д) охлаждающая вода Рисунок 3.12 - Реакция объекта управления с компенсированными возмущающими воздействиями Таким образом, получено звено динамической развязки, состоящее из блока абилизации и блока диагонализации передаточной матрицы объекта. Звено шамической развязки формирует развязанные каналы регулирования. Однако принцип динамической компенсации имеет ряд следующих достатков [50]: 1. Для реализации передаточной функции компенсатора необходимо иметь [фференцирующие звенья, которые точно физически не реализуются. 2. Если объект имеет звено запаздывания, то для реализации компенсатора обходимо иметь звенья опережения, которые так же, как и дифференцирующие енья, точно не реализуются. 3. Если система работает в условиях помех, то дифференцирующие звенья у дут усиливать их влияние. 4.
Если передаточная функция объекта управления содержит нули в равой полуплоскости комплексной плоскости, то в компенсаторе эти нули казываются неустойчивыми полюсами и их неточная компенсация приводит к эму, что в передаточной матрице замкнутой системы появляются неустойчивые олюса, что приводит к неустойчивости системы [50]. По указанным выше причинам и для упрощения конструкции компенсатора удем применять компенсацию параметров процесса карбонизации в статическом жиме. То есть компенсатор будет состоять из безынерционных элементов гсилителей). Выражение (3.16) будет иметь вид: f 1,11 0,96 Wk{0)= 0,85 0,20 -0,75 ґ 0,97 0 0 0,84 1 0 Таким образом, с помощью компенсатора Wk(0) можно скомпенсировать $аимовлияние технологических параметров процесса карбонизации в гатическом режиме. Необходимо отметить, что в переходном режиме имеет есто период заметного влияния динамических связей (рисунок 3.13). Реализация гатического компенсатора возможна на большинстве современных икропроцессорных контроллерах.
