Математические модели настройка

Если система линейных неравенств (VI.35) совместна, то разделение множеств гиперплоскостью сводится к нахождению ее решения. Пионером в области создания итерационных процедур решения системы линейных неравенств был Розенблат [153], предложивший схему трехслойного перцептрона, математическая модель настройки которого представляет процедуру поиска решения системы неравенств. [c.281]

Известны способы автоматической корректировки отдельных параметров математической модели ( настройки ) путем сравнения расчетных показателей с фактическими. Большой вклад в создание методики и программы автоматизированной адаптации математической модели внес Ковалев B. . [23-30]. [c.171]

Самообучающаяся машина обладает способностью создавать динамическую модель управляемого процесса, анализируя и обрабатывая данные, получаемые в ходе самого процесса. Заранее определенным способом, внося возмущения в процесс, вычислительная машина обеспечивает себя достаточным количеством информации о ходе и свойствах процесса. Она, следовательно, должна иметь необходимые блоки или программы для того, чтобы определить соответствующие возмущения и использовать полученные данные для разработки и хранения истинной математической модели процесса. Кроме того, машина должна иметь возможность изменить свою программу, если дополнительные данные покажут желательность такого действия. Когда модель определена, машина должна использовать эти результаты, чтобы рассчитать, например, соответствующие значения настройки клапанов для поддержания переменных процесса в экономически оптимальных (в данный момент) пределах. [c.163]

Для построения математической модели процесса динамической настройки системы СПИД воспользуемся эквивалентной схемой (см. рис. 1.60) и уравнением движения (6.18), [c.104]

На практике при выборе системы регулирования и подборе настройки регуляторов мы поступали следующим образом. Сначала на аналоговой машине ИПТ-5 набиралась математическая модель процесса. Для этого уравнения (VII,1) и (VII,2) с учетом воздействия на температуру смеси исходных компонентов были представлены в машинном виде [c.193]

Построить математическую модель системы регулирования, которая позволила бы произвести эксперименты на вычислительной машине, для определения настройки регулятора расхода при заданном диапазоне возмущений по расходу вещества А. При моделировании принять, что диаметры В всех трубопроводов и давления Р в них равны между собой, а расстояние от точки соединения трубопроводов до форсунки реактора равно м. [c.264]

Обычные аналоговые системы регулирования не обеспечивают оптимального технологического режима, так как параметры производственных процессов с течением времени меняются (т. е. меняется математическая модель процесса), а коэффициенты настройки регулятора остаются неизменными и поэтому не оптимальными. Настройка регуляторов с помощью самонастраивающихся систем не эффективна, так как требует довольно продолжительного анализа характеристик систем. Поэтому наиболее целесообразно применение адаптивных систем управления, которые вырабатывают-управля- [c.76]

Настройка математической модели путем вариации значений недостающих параметров, обеспечивающих совпадение фактических и расчетных величин добычи нефти, осуществлялась вручную. [c.171]

После построения математической модели пласта и настройки ее параметров по данным истории разработки по каждой скважине появляется возможность для управления работой отдельных скважин. Скважины на площади размещаются с учетом их истинного расположения и уровней ВНК, вскрытие в модели пласта соответствует интервалам перфорации каждой скважины. На добывающих скважинах могут задаваться отборы нефти, воды, газа, жидкости, скорость истощения пласта, давление на забое или на устье. При моделировании задается на скважине значение одного [c.180]

Расчет базовой характеристики основан на адаптации математической модели нефтяной залежи по данным истории разработки объекта. Настройка математической модели осуществляется в автоматическом режиме на ЭВМ таким образом, чтобы расчетные показатели за прошедший период до начала воздействия совпали с фактическими промысловыми данными с минимальной погрешностью. В дальнейшем, полученный в результате адаптации закон изменения зависимости нефтеотдача - относительное время разработки , используется для расчета показателей разработки базового варианта. Дополнительная добыча нефти определяется как разница между фактическими и расчетными показателями. [c.206]

Н.Ю. Опыт применения методики автоматизированной адаптации (настройки) параметров математической модели нефтяной залежи по данным истории ее разработки.//Тез. докл. семинара Методология системного анализа проблем разработки нефтяных и газовых месторождений . - Пермь, 1987. - С. 13-14. [c.221]

Следует отметить, что результаты машинного решения такой математической модели могут быть использованы для проектирования системы автоматического регулирования и настройки регулирующих устройств. [c.188]

Всем этим и обусловлено содержание книги, в состав которой включены главы, излагающие принцип действия и общую характеристику режима работы ВУ (гл. I), анализ физических особенностей установившихся и переходных процессов выпаривания (гл. II, V), построение математических моделей ВУ как объекта оптимизации и автоматизации (гл. III, VI), постановку и решение задач определения оптимальных регулируемых режимных параметров, параметров настройки регуляторов и параметров вспомогательного оборудования, синтез рациональной САР ВУ (гл. IV, VII). [c.5]

Результаты расчетов пуска СТД-12500 и СДГ-12500. Расчет переходного процесса пуска СД при помощи математической модели представляет большой интерес. Результаты расчета используются при проектировании схемы электроснабжения, для проверки элементов системы промышленного электроснабжения по условиям термической стойкости к пусковому току СД и для настройки устройств релейной защиты и автоматики. При помощи расчетов можно проверить допустимость пуска относительно влияния посадки напряжения на ши- [c.67]

Сейчас вычислительные машины, помимо применения в проектной работе, используются для непосредственного управления производственным процессом. Для управления с помощью вычислительных машин и настройки их на работу с наибольшей экономической эффективностью обычно необходимо иметь математическую модель процесса. Такая модель требует детального понимания и более глубокого математического анализа, чем это требовалось прежде. [c.10]

Особо следует остановиться на собственных упрурих деформациях заготовки (рис. 1.59). Если собственные упругие деформации заготовки вызывают изменения положения технологических баз, то они должны быть учтены в математической модели установки. Если собственные упругие деформации не нарушают технологических баз, но вызывают погрешность обработки, то их удобнее учитывать в модели динамической настройки. [c.99]

При этом для выявления этих важнейших факторов и для инженерной экспрессной оценки их влияния на теплообменный и массообменный КПД рекомендовано воспользоваться в первом приближении одномерной линейной аппроксимацией процессов тепломассообмена и химического реагирования. Для усложненной оценки тепломассообменных КПД могут на современном этапе применять наиболее сложные (полные) модели тепломассообменных процессов. Некоторую аналогию при этом можно провести с методами анализа и синтеза систем автоматичесю)го регулирования, принятыми в теории автоматического управления. На первом этапе в рамках линейных моделей оцениваются требуемые настройки регуляторов экспресс-методом, и в дальнейшем происходит их отработка на базе более сложных нелинейных моделей. Отметим также, что в теории автоматического управления при детерминированной постановке построения математических моделей управления применяется, так называемый, обобщенный термодинамический подход, основанный на зашнах сохранения и переноса. Таким образом, требования совместного анализа взаимосвязанных физик -хи-мических и теплообменных процессов с единых позиций позволяют предложить в качестве базовой (в рамках неравновесной термодинамики) кинетической модели макрообменного анализа распределенную (вдоль поверхности реагирования ) модель на первых порах в квазистационарной линейной постановке. [c.299]

УЦВМ по математической модели электролизера рассчитывает оптимальное значение уровня анолита и температуры рассола и выдает их как задание в систему регулирования уровня анолита (L 14—3, L 14—4) и температуры питающего рассола (см. гл. П1, раздел 1). Требования к регулятору L 14—3, установленному на объекте с большой постоянной времени (см. гл. II, раздел 3), выбор параметров его настройки приведены в [79]. В связи с большим временем переходного процесса периодичность пересчета уставок регулятора уровня рассчитывается по динамической модели электролизера. Для оценки периодичности пересчета можно использовать рекомендации, приведенные в работах [93—95]. Ориентировочно частота такого пересчета составляет 1 раз в сут. С такой же частотой необходимо вводить дискретные значения параметров процесса электролиза. [c.101]

Ниже приведены результаты исследований обоих вариантов схем, выбора опти.мальной структуры регуляторов для их реализации, качества регулирования для различных режимов работы установки при оптимальной настройке для одного из режимов. Исследования проводили с помощью математической модели [1, 2] на аналоговых вычислительных машинах МПТ-9-2 и МН-7 в достаточно широком диапазоне изменения нагрузок от 800 до 1200 кг/м ч и значений веса слоя О от 150 до 250 кг/м . [c.142]

При построении моделей для систем управления необходимо стремиться к минимизации числа подстраиваемых коэффициентов. При промышленной эксплуатации технологических установок с течением времени свойства процессов и аппаратов (активность катализатора, коэффициенты тепло- и массопередачи, тепловые потери и т. д.) меняются. Поэтому перед расчетом управляющих воздействий по текущей информации о состоянии объекта необходимо подстроить математическую модель путем подбора ряда коэффициентов. Чем меньше количество подстраиваемых коэффициентов, тем проще алгоритм и меньше вре.мя настройки. По данному методу в настоящее время построена упрощенная математическая модель отделекия двухступенчатой конверсии окиси углерода и разрабатывается система управления отделением двухступенчатой конверсии природного газа для агрегата аммиака большой мощности. [c.94]

Однако, использование характеристик вытеснения на длительный прогнозный период может приводить к значительным погрешностям определения параметров отборов, особенно при невысокой обводненности продукции в предпрогнозный период. Точность прогноза зависит от периода предыстории, длительности прогноза, точности настройки модели по предыстории. При возрастании периода прогноза увеличивается доверительный интервал прогнозных значений. Величина этого интервала зависит также от точности настройки модели по предпрогнозному периоду. Предполагается для определения оценки надежности прогноза и определения критического значения прогнозного периода воспользоваться методами математической статистики. [c.165]

Дополнительное моделирование электронной модели объекта с реальными регуляторами и исполнительными механизмами, проведенное для первого и пятого контуров регулирования 4о и позволило уточнить, но без существенных изменений, оптимальные значения параметров настройки и соответствующие показатели качества регулирования. Так, например, переход к моделированию с реальными средствами показал, что по каналу gi 2 для 1-го варианта САР, когда были установлены почти одни и те же параметры настройки регуляторов Kpgi = = 1%/°С и Tue = 54 сек (при математическом моделировании Крвх = 1,2%/°Си Г4 = 50 сек), максимальные отклонения параметра i 2 соответственно равны АЛ, = 3,4° С и АЛ1 = 3,7° С. [c.219]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология