Система уравнений ВУ как объекта автоматизации

Формализация и автоматизация процедуры построения математической модели ФХС. Из сказанного ясно, что эффективность процесса моделирования и последующего использования математической модели для решения задач оптимизации, построения модулей, анализа и синтеза химико-технологических систем в значительной мере обусловлена тем, насколько удачно учтены все перечисленные выше аспекты математического моделирования. Это в свою очередь во многом зависит от опыта, интуиции и степени квалификации исследователя, т. е. от того, что составляет субъективный фактор процесса моделирования. Удельный вес субъективного фактора при построении модели можно существенно уменьшить созданием специальной системы формализации и автоматизации процедур синтеза математических моделей. При этом вычислительная техника может и должна активно использоваться не только для решения уже готовых систем уравнений, но и на стадии формирования математического описания объекта. Такой [c.203]

Система уравнений ВУ как объекта автоматизации [c.178]

Описание критерия качества системы, регулирования, описание внешних возмущающих воздействий группы и Zg, система уравнений ВУ как объекта автоматизации и система уравнений регулирующей части, рассмотренные совместно, представляют собой математическую модель САР ВУ. Рассмотрим некоторые особенности математической модели системы регулирования на примере одного из вариантов модели САР типичной двухступенчатой ВУ, [c.191]

Полная раскрытая система уравнений, описывающая ВУ как объект автоматизации, будет приведена ниже. [c.200]

Система уравнений, описывающих ВУ как объект автоматизации [c.208]

На основании результатов изложенного выше определения коэффициентов дифференциальных уравнений тепловых процессов выпаривания и исходных данных для расчета коэффициентов остальных уравнений была составлена общая система уравнений, описывающих ВУ как объект автоматизации [c.208]

Таковы основные результаты вывода системы уравнений, описывающих двухступенчатую ВУ как объект автоматизации. Эта система была использована для синтеза рациональной САР данной установки. [c.209]

В состав математической модели САР ВУ входят неизменная для всех вариантов САР часть модели и часть модели, различная для разных вариантов системы. К первой части модели относятся критерий качества САР ВУ (включая ограничения амплитуды регулируемых параметров), характеристики случайных и детерминированных изменений возмущающих параметров и система уравнений, описывающих установку как объект автоматизации. Ко второй части модели относятся системы уравнений, описывающих регулирующую часть каждого варианта САР. [c.211]

Характеристики случайных изменений возмущающих параметров и система уравнений данного объекта автоматизации были рассмотрены в разделе 1 гл. VII. Здесь нам остается рассмотреть критерий качества САР ВУ, данные ступенчатых изменений возмущающих параметров и систему уравнений регулирующей части вариантов САР ВУ. [c.211]

Сформулирована цель топологического принципа описания ФХС — создание системы формализации количественного анализа химико-технологических объектов, которая совмещает наглядность структурного представления исследуемого объекта, достоинства аппарата дифференциального и интегрального исчисления и широкие возможности в автоматизации процедур получения и решения уравнений, описывающих ФХС, в режиме диалога исследователь — ЭВМ. [c.101]

Далее, изложенный выше материал показывает, что решение обратных задач, требует, как правило, применения АВМ или ЭВМ. Преимуш,ества аналоговых моделей заключаются, прежде всего, в возможности наиболее гибкого учета всех особенностей конкретного объекта, в обеспечении более падежного поэтапного контроля за физическим правдоподобием всех-(в той числе и промежуточных) расчетных оценок, в возможности гибкого реагирования модели на возникающие в процессе решения требования к ее корректировке, и, наконец, в быстродействии при решении соответствующей системы уравнений для большого числа узловых точек (последнее особенно важно при анализе чувствительности для модели в целом). С другой стороны, решение обратных задач методами целенаправленного поиска часто требует осуществления вариантных расчетных операций в таком объеме, который реально осуществим лишь с привлечением ЭВМ. Поэтому отказ от ЭВМ в данном случае равносилен снижению точности и надежности решения обратной задачи. Вместе с тем, полная автоматизация процесса идентификации водоносного пласта на ЭВМ существенно снижает возможности контроля за физическим правдоподобием модели, возможности интуитивных оценок и внесения корректив кроме того, в этих целях требуются мощньш ЭВМ с большой памятью . Поэтому в настоящее время, очевидно, наиболее целесообразно реализовать методы целенаправленного поиска на базе сочетания АВМ и ЭВМ, поручая последним однообразную работу — выполнение наборов однотипных операций. В этом плане, наиболее перспективными представляются гибридные модели, сочетающие в себе достоинства АВМ и ЭВМ 7, 27]. В такой модели система конечно-разностных уравнений, аппроксимирующих моделируемый процесс, решается на АВМ, а ЭВМ выполняет функции управления решением ввод и вывод информации, расчет элементов аналоговой сетки, обработка промежуточных результатов и т. п. При прямом подходе к решению обратных задач ЭВМ обычно выполняет лишь вспомогательные вычислительные функции . [c.293]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология