Особенности математической модели ВУ как объекта автоматизации

Особенности математической модели ВУ как объекта автоматизации [c.191]

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]

На каждом из уровней эксперимент имеет свои особенности, связанные со структурой и характером информационных потоков, математическим и техническим обеспечением и возможной степенью автоматизации. Следует особо подчеркнуть, что выполнение натурных экспериментов помимо всего прочего имеет целью разработку или уточнение математических моделей соответствующих объектов. Во всяком случае, одной из конечных целей исследований химико-технологических процессов как системы является получение данных, необходимых для проектирования промышленной установки (или ее реконструкции) по аппаратурному оформлению, по структуре связей между аппаратами (или группами аппаратов), по структуре системы управления. [c.56]

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]

Таким образом, до составления математического описания В У важно провести анализ динамических свойств отдельных процессов, по результатам которого можно будет перейти к составлению упрощенной математической модели ВУ как объекта автоматизации, наметить пути и методы аналитического и экспериментального описания динамических зависимостей параметров. Настоящая глава посвящена анализу физических особенностей переходных процессов выпаривания, которые необходимо учитывать при решении задач синтеза САР ВУ. [c.145]

Настоящая глава посвящена анализу ВУ как объекта автоматизации, составлению в общем виде математической модели САР ВУ, анализу основных особенностей модели и описанию методики синтеза системы регулирования. [c.170]

Комплексная автоматизация требует длительного и всестороннего изучения работы предприятия и составления математической модели всего производственного комплекса. Это изучение охватывает статистические данные о работе объекта, характеристики работы агрегатов, технологические режимы и т. п. Очень важным фактором является изучение потоков информации и их сопоставление. В вычислительные устройства второй и третьей ступеней поступает информация от многочисленных источников — электрических, пневматических, механических. Все виды информации необходимо преобразовать в единые сигналы и в определенной последовательности ввести в вычислительное устройство, что требует создания сложной системы информации. Наконец, сами вычислительные устройства — большие и дорогостоящие машины, требующие высококвалифицированного обслуживания. Эти обстоятельства могут привести к увеличению капиталовложений и сроков окупаемости, особенно при переходе от первой ступени автоматизации управления к последующим. В связи с этим комплексная автоматизация может оказаться не всегда экономически целесообразной. [c.131]

Характерной особенностью современного состояния проблемы моделирования типовых процессов химической технологии является наличие общей методологии разработки моделей [2, 8] и самих моделей на уровне учета фундаментальных закономерностей (на макроуровне), т. е. его доказательность. Совершенствование их идет по пути углубления знаний на микроуровне, что в общей задаче моделирования находит отражение в снятии тех или иных допущений. В соответствии со стратегией системного анализа [8] эта тенденция положительно влияет на развитие теории и практики автоматизированного проектирования. По мере создания моделей на микроуровне усиливается прогнозирующая способность моделей, уменьшается объем априорной информации. В рамках известного математического описания все это способствует решению задачи автоматизации программирования, особенно если имеются алгоритмы-оболочки , для которых определенный класс проектируемых объектов реализуется частными алгоритмами. [c.260]

Особенностью второго этапа развития АК ЭМПИРИК является качественный скачок и автоматизация самой процедуры экспертизы путем замены традиционных методов обработки новыми научно-обоснованными методами и приемами математической статистики и других научных дисциплин. Этот этап характеризуется перенесением центра тяжести при организации и получении экспертных оценок на вычислительные процедуры ЭВМ и сводится к замене экспертной группы машинной моделью. Исходным при этом является то обстоятельство, что если модель достаточно точно описывает объект (процесс), то эксперимент на объекте может быть заменен экспериментом на модели, т. е. с определенной степенью приближения можно утверждать, что результаты экспериментирования на модели совпадают с результатами экспериментирования на реальной системе [6, 7]. [c.189]