Автоматическая оптимизация параметров

При автоматической оптимизации промышленных пиролизных печей важную задачу представляет оснащение их локальными системами регулирования режимных параметров. При этом наиболее трудно регулировать тепловой режим пиролиза. На практике часто бывает сложно добиться хорошего качества регулирования температуры процесса в одной определяющей точке — на выходе из пирозмеевика системы регулирования температуры по длине радиантной секции оказываются неустойчивыми. [c.67]

Таким образом, алгоритм управления процессом, как правило, включает следующие основные блоки (см. рис. 2) блок математической модели, блок подстройки коэффициентов модели, блок оптимизации . В общем работу алгоритма можно описать следующим образом. Через определенные промежутки времени производится подстройка коэффициентов модели (это делается либо периодически, либо после того, как несоответствие модели и характеристик процесса реальным параметрам превысит некоторый заданный предел). После определения коэффициентов при помощи блока оптимизации, реализующего тот или иной метод расчета оптимальных режимов, находятся оптимальные значения управляющих переменных, которые затем передаются в качестве заданий на локальные системы автоматического регулирования. Эти значения управляющих переменных сохраняются до тех пор, пока оптимальный режим не нарушится. Надо отметить, что иногда вычислительная машина управляет непосредственно процессом, но такие случаи редки ввиду недостаточной надежности существующих машин. [c.20]

Для определения параметров Вкъ и наилучшего вида функций ii (-Rab) и /2 (i AB) использовались экспериментальные значения длин связей, валентных углов и энергий связывания 20 углеводородов. Была составлена программа для автоматической оптимизации параметров. Проведенные расчеты показали, что наилучшее согласие с данными эксперимента получается при [c.87]

II. Использование сильно упрощенных и локальных математических моделей для ограниченного диапазона изменения входных параметров в этом случае задача автоматической оптимизации часто решается аналитически в реальном масштабе времени. [c.369]

Экстремальные системы управления системы автоматической оптимизации). Эти системы осуществляют поиск и последующее поддержание оптимальных (экстремальных) значений параметров производственных процессов. [c.74]

Контроль на цементных заводах включает контроль качества и паспортизацию продукции и контроль технологических процессов для обеспечения оптимальных режимов работы и получения максимальной производительности оборудования. Контроль технологического процесса бывает оперативный и учетный и тесно связан с оптимизацией процесса с помощью автоматических систем, включающих получение информации, ее переработку и принятие решений с помощью управляющей вычислительной машины (УВМ), автоматическое регулирование параметров процесса, обеспечивающее его оптимизацию. В СССР разработана система Цемент-1 . В этом разделе мы рассмотрим методы контроля качества продукции и способы получения информации о параметрах процессов. [c.335]

В ряде химических производств при необходимости регулирования большого количества параметров требуется математическая обработка получаемых данных. В этих случаях целесообразно применение управляющих счетно-вычислитель-ных машин. При помощи таких машин возможно создание систем автоматической оптимизации процессов, т. е. определение и поддержание такого технологического режима, который обеспечивает максимальную технико-экономическую эффективность данного производства. [c.16]

Квадрупольные масс-спектрометры отвечают всем условиям для цифрового управления ими при помощи управляющей вычислительной машины, поскольку все характеристические параметры в приборах этого типа определяются режимом рабочих напряжений в системе масс-анализатора. Поэтому существует возможность для рационального сочетания различных параметров с автоматической оптимизацией функционирования прибора. [c.295]

На общий характер статических зависимостей качественных показателей пиролиза углеводородов от режимных параметров Гр и F не влияют конструкция печи, состав сырья и другие особенности процесса. Абсолютные значения выходов продуктов, экстремальные точки соответствующих статических характеристик и другие их параметры в каждом конкретном случае различны. Анализ показывает, что поддержание оптимального режима в печах может существенно улучшить экономические показатели пиролиза за счет повышения выходов этилена на 5—10, пропилена на 5—20, бутиленов на 5—12% (отн.) Отсюда следует практическая важность автоматической оптимизации промышленных пиролизных установок. [c.91]

Следующим логическим шагом по пути автоматизации, который обсуждался в работе [74], стала автоматическая оптимизация аналитических параметров с точки зрения улучшения хроматографического разрешения и сокращения продолжительности анализа. В некоторых устройствах газовые хроматографы могут быть включены в систему автоматического регулирования процессом. Однако при всех наших теоретических знаниях, касающихся процесса разделения, не всегда удается создать эффективную расчетную модель, и такой метод может быть осуществим только в рамках большой вычислительной системы. [c.474]

Мы говорим о процессе перехода от одного установившегося режима работы установки к другому, так как на практике даже автоматическая оптимизация режима при непрерывных изменениях возмущающих параметров производится дискретно, с учетом периода времени, необходимого для анализа изменившихся условий производства и поиска нового оптимального (для этих условий) режима. [c.32]

Система автоматической оптимизации предназначена для автоматического изменения оптимальных регулируемых параметров группы У при непрерывных или дискретных (с малым периодом) изменениях возмущающих параметров группы Эта же система осуществляет непрерывную автоматическую стабилизацию параметров группы У при изменении параметров группы Ъд в промежутках времени между очередными дискретными изменениями оптимальных параметров группы У. [c.37]

Степень автоматизации адсорбционных установок различна от использования локальных регуляторов невзаимосвязанных параметров до управляющих вычислительных машин, т. е. работы проводятся до заранее намеченного уровня без предварительного обоснования экономической эффективности работы на этом уровне. Известны и отдельные попытки применения прямого цифрового управления, однако реализация этого направления сдерживается высокими требованиями, предъявляемыми к надежности и другим характеристикам управляющих вычислительных машин. Поэтому наиболее распространенной является каскадная система управления, состоящая из двух подсистем. Старшая подсистема осуществляет функции оптимизации процессов при помощи управляющих вычислительных машин, а младшая подсистема поддерживает заданные оптимальные значения управляющих режимных параметров при помощи автоматических регуляторов. При определенных условиях применение систем автоматического управления может оказаться эффективнее применения систем автоматического управления с использованием УВМ, поэтому вопрос о реализации старшей подсистемы может быть решен только после сравнения ожидаемого экономического эффекта от применения системы автоматической оптимизации и системы регулирования при заданных настройках регуляторов с экономическим эффектом, установленным по результатам оптимизационных расчетов [69]. Для определения [c.183]

В то же время предварительно решенные задачи оптимизации режима работы ВУ дают возможность определить цену отклонения каждого из регулируемых параметров от его оптимального значения. Это позволяет сформулировать требования к качеству автоматической стабилизации параметров и выделить синтез САР ВУ в отдельную задачу. [c.170]

Указанное оборудование лаборатории позволяет проводить следующие операции 1) ручное дистанционное управление установкой по данным КИП с пульта управления с использованием стабилизаторов входных параметров 2) автоматическое управле ние установкой с использованием локальных регуляторов режимных параметров 3) оптимизацию параметров установки при помощи УВМ в режиме советчика оператора 4) автоматическую оптимизацию при использовании УВМ в замкнутом контуре. [c.222]

Осуществление всех технических мероприятий должно быть направлено на достижение автоматической оптимизации процессов переработки продуктов коксования по физико-химическим и экономическим параметрам. [c.194]

Интенсификация химико-технологических процессов нефтехимии и нефтепереработки направлена на повышение их экономической эффективности путем управления режимными параметрами оборудования, сокращения затрат материалов и энергии, улучшения качества выпускаемой продукции, снижения трудоемкости и повышения эффективности автоматического управления. При этом различные физические воздействия на процессы, такие как механические, электромагнитные и другие с позиций термодинамики являются энергетическими, приводящими к изменению свойств и состояния среды. Значительное расширение пространства управляющих воздействий при сочетании с интенсифицирующими физическими воздействиями позволяет в принципе ставить и решать задачу оптимизации как технологического процесса, так и конструкции аппарата во всем возможном множестве переменных. [c.5]

Для того чтобы осуществить автоматическую оптимизацию на практике, необходимо прежде всего изучить объект оптимизации, т. е. знать, как изменяются факторы, характеризующие эффективность процесса, с изменением управляющих параметров (температуры, давления, активности катализатора и т. п.). Результаты такого изучения оформляются в виде системы дифференциальных уравнений, рещение которых и служит для вычислительного устройства средством нахождения оптимального режима процесса. Здесь возникает необходимость в полном математическом описании химико-технологического процесса. [c.121]

Необходимо отметить, что наряду с автоматической оптимизацией большое значение в совершенствовании технологических процессов имеет обычная оптимизация, т. е. выбор оптимальных условий, которые затем поддерживаются вручную или путем автоматической стабилизации параметров. Оптимальные [c.121]

Задачи подобного типа получили большое распространение в общей теории автоматического управления. При моделировании химико-технологических процессов такие задачи встречаются при оптимизации отдельных аппаратов с распределенными параметрами, например каталитических реакторов [8]. [c.139]

Оценка эффективности систем управления — центральная проблема при синтезе таких систем 218, 219]. Рассмотрим, с одной стороны, оценку экономической эффективности алгоритмов для решения задач автоматической оптимизации и стабилизации и, с другой, — эффективность систем автоматической защиты. Здесь качество системы не оценивается относительно экономической эффективности. Необходимо оценить надежность систем заш,иты производства. Для оценки эффективности алгоритмов автоматической оптимизации необходимо рассмотреть такие вопросы как оценку экономических резервов объекта управления зависимость экономической эффективности алгоритмов управления от их параметров (частота оптимизации, коэффициент усиления и т. д.). Эту оценку необходимо проводить до внедрения алгоритма, т. е. до включения соответствуюш,ей программы управления в программное обеспечение управляющей вычислительной машины. Такая оценка носит название априорной оценки. Окончательная оценка эффективности возможна только после длительного испытания алгоритма в качестве составной части всей АСУТП. В этом случае говорят об апостериорной оценке. [c.377]

Уменьшить отрицательное влияние взаимосвязей между параметрами процесса на его показатели можно путем стабилизации некоторых входных и выходных величин. Так как эта задача решается более простыми средствами, чем, например, задача автоматической оптимизации процесса в целом, то автоматизацию флотации обычно начинают с внедрения отдельных контуров авторегулирования и контроля, связывая их в систему оптимального управления процессом. [c.242]

Степень влияния отдельных составляющих затрат на их сумму обуславливает важность соответствующих параметров в системе управления процессом. Степень влияния комплекса затрат, определяющих технологический режим отдельной стадии процесса, на общую сумму затрат характеризует воздействие подсистемы на экономику производства. Вклад стадии или отдельного параметра оценивается сравнением его значения с номинальным. Если первое больше второго, стадия включается в систему оптимизации, в противном случае — не включается. Режим работы отдельной стадии процесса управляется средствами локального автоматического регулирования с учетом координации нагрузок на данную стадию. [c.387]

Хотя для отдельных типов разделения (аналогичных описанным выше) необходимую для компьютера модель можно сформулировать, достаточно мощной математической модели, применимой для создания имитационной модели разделения вообще на компьютере общего назначения, не существует. Следовательно, такой подход, хотя он и достоен похвалы, в настоящее время еще неосуществим на практике. Так, создание для аналитиков программы, эквивалентной программе LHASA для химиков-органиков, еще только ожидается. Однако в области автоматической оптимизации параметров процесса разделения достигнуты значительные успехи, которые реализованы в большинстве сложных аналитических приборов (см. гл. 3 и 4). Совершенствование технологии изготовлеиия таких приборов позволило преодолеть некоторые из проблем, связанных с плохо подобранными режимами работы аппаратуры. Это является важным достижением, так как неправильная регулировка приборов часто может быть причиной описанного в предыдущем примере плохого разрешения сигналов. [c.63]

Если неравенство ( .58) не выполняется, следует признать построение системы оптимизации экономически нецелесообразным и рекомендовать к внедрению систему автоматической стабилизации режимных параметров. Для практической реализации требования (V. 58) необходимо вычислить математическое ожидание Мр[а] численным интегрированием из выражения [c.192]

Управление ХЭТС сосредоточено в центральном пульте. АСУ ТП выполняет следующие функции стабилизация оптимальных параметров технологических режимов при помощи КИП локальных САР и защита оборудования локальными системами автоматических блокировок, контроль переменных ХТП, сигнализация (предупредительная и аварийная), дистанционное управление, поиск отклонений от нормального технологического режима, оптимизация режимов всех ХТП и расчет технико-экономических показателей. [c.109]

В силу важности производства аммиака его расчету и оптимизации посвящено большое число работ например [53]. Здесь описан расчет отделения синтеза аммиака с помощью автоматизированной системы технологических расчетов (АСТР) [54]. Система АСТР построена по иерархическому принципу и имеет три уровня. На верхнем уровне используются проблемно-ориентированные языки со средствами структурного анализа для автоматического определения порядка расчета язык СХТС модульного подхода к расчету схемы и язык СОЛВЕК, ориентированный на уравнения [48] на среднем уровне — ПЛ/1-АСТР — язык ПЛ/1, расширенный специальными синтаксическими и вычислительными средствами ускорения сходимости, оптимизации режимно-конструктивных параметров, печати таблиц материально-тепловых балансов для проектных документов и т. д. на нижнем уровне — комплексы программ конкретных технологических расчетов, к которым проектировщик обращается с помощью стандартных бланков. Один из таких комплексов — СИНТАМ [54] служит для многовариантных расчетов отделения синтеза аммиака. [c.76]

Вычислительные интеграторы (тина САА-06) позволяют автоматически проводить базовую линию, измерить времена удерживания и площади пиков. Времена удерживания сравниваются с данными в памяти, па осповапии чего проводится идентификация ника и выбор значений калибровочных коэффициентов. Измеренные площади пиков и взятые из базы даппых коэффициенты служат для расчета состава исследуемой смеси. На долю оператора обычно остаются лпшь функции контроля и оптимизации параметров питегрировапия, а также оформление результатов. Многие современные модели одновременно дают и графическое изображение хроматограммы. [c.27]

Широкие перспективы открываются при использовании для управления участком ЭХО автоматизированных систем управления технологическим процессом (АСУТП), обеспечивающих автоматический контроль точности и оптимизацию параметров об-работки. [c.187]

Наряду с автоматической оптимизацией, проводятся также работы в области технологической о1ггимизации. Под технологической оптимизацией в данном случае подразумевается как проектирование и создание оптимального в технико-экономическом смысле оборудования, так и выбор наиболее экономичных режимных параметров его эксплуатации. [c.21]

Из результатов испытаний следует, что основной задачей системы автоматического регулирования является оптимизация работы осушки за счет перераспределения газовых потоков между абсорберами с учетом оптимального соотношения расход газа - расход ДЭГ для каждого абсорбера. На СПХГ, оборудованных системой ABO газа, к оптимизации параметра расход газа - расход ДЭГ добавится оптимизация еще одного технологического параметра работы осушки - температуры контакта. [c.57]

Исследование работы газомазутных горелок показывает, что большинство топливоиспользующих установок имеют неоптимальное соотношение объемов топливо-воздух . В результате возникают либо недожог, либо избыток воздуха, а потери в обоих случаях — достигают 3—5% и более. Оптимизация параметров работы горелочных устройств дает значительный эффект. Так, модернизация ванных печей с заменой горелок на предприятиях, производящих стекловолокно и стеклопластики,обеспечит в текущем пятилетии ежегодную экономию 4,3 тыс т у. т. Усовершенствование системы автоматического горения на стекловаренных печах Уфимского и Гусевского заводов стекловолокна, Северодонецкого ПО Союзпластик позволит экономить 3,1 тыс. т у. г. в год. [c.16]

Изменение заданий стабилизирующих регуляторов производится поданным предварительно найденных оптимальных параметров группы У и на основании заданных или измеренных параметров групп и Наряду с редко возникающими изменениями возмущающих параметров группы неизбежно имеет место также часто возникающее или непрерывное изменение параметров группы Zз, которые вызывают сравнительно малые по величине потери АКэ- Необходимость частой и более точной корректировки режима работы установки может вызвать необходимость перехода от системы автоматической стабилизации к системе автоматической оптимизации. Однако применительно к ВУ, отличающимся структурной сложностью, необходимостью косвенного расчета отдельных показателей (например, производительности по выпаренной воде), необходимостью корректировки математического описания при изменении характеристик объекта и т. д., система автоматической оптимизации становится весьма сложной и при сравнительно высокой стоимости управляющих вычислительных машин и малых потерях АКэ экономически оправданной только при условии оптимального управления группой ВУ или технологиче- [c.37]

Установка криомонодисперсной технологии работает в режиме мо-нодисперсного распада струй жидкостей (вынужденный капиллярный распад) растворов урановых солей. Диаметры фильер для истечения струй варьировались от 120 до 280 мкм, скорость истечения — от 3,5 до 8,6 м/с. Частота возбуждения в генераторе капель раствора [2] менялась в пределах от 5,2 до 17 кГц. Размеры получаемых капель раствора находились в пределах от 245 до 570 мкм. После получения потока монодис-персных капель, последние поступали в специальную криогенную трубу для предварительного охлаждения, в которой автоматически менялись параметры охлаждения (температура и давление). После прохождения пролетной трубы замороженные с поверхности микросферы попадали в контейнер с жидким азотом, в котором окончательно замораживались. После замораживания микрогранулы поступали в систему вакуумной сублимационной сушки, где в автоматическом режиме из них удалялся растворитель и они высушивались. Для оптимизации процессов охлаждения, замораживания и вакуумной сублимационной сушки использовалась компьютерная профамма, разработанная авторами. [c.71]

Хотя одновременное изучение потенциальных функций и методов их применения представляется весьма важным, необходимо помнить, что раздельное изучение каждого из аспектов весьма затруднительно. Тем не менее Хаглер и Лифсон [15] и Хаглер с сотр. [17] сделали важный первый шаг при параметризации потенциальных функций, исходя из свойств кристаллов пептидоподобных молекул (например, структурных данных и теплот сублимации). Путем автоматического варьирования параметров и оптимизации методом наименьших квадратов данных расчета и эксперимента удалось добиться удовлетворительного качества функций и предсказания физических свойств молекул. Поскольку колебательные движения частиц рассм- тш ваемой системы [[езначительны, положение каждого [c.589]