Оптимизация динамическая и статическая

В табл. 1 дана характеристика областей применения различных методов оптимизации, при этом за основу положена сравнительная оценка эффективности использования каждого метода для решения различных типов оптимальных задач. Классификация задач проведена по следующим признакам 1) вид математического описания процесса 2) тип ограничений на переменные процесса и 3) число переменных. Предполагается, что решение оптимальной задачи для процессов, описываемых системами конечных уравнений, определяется как конечный набор значений управляющих воздействий (статическая оптимизация процессов с сосредоточенными параметрами), а для процессов, описываемых системами обыкновенных дифференциальных уравнений, управляющие воздействия характеризуются функциями времени (динамическая оптимизация процессов с сосредоточенными параметрами) или пространственных переменных (статическая оптимизация процессов с распределенными параметрами). [c.34]

Системы управления конкретным процессом могут отличаться по своим возможностям и по степени сложности. Нет необходимости повторять, что степень сложности применяемого математического аппарата сильно меняется при переходе от простой системы регулирования к более сложной. Различают следующие уровни автоматизации в порядке возрастания сложности стабилизация входных параметров, динамическое регулирование выходных параметров, статическая оптимизация как основа настройки систем управления, самонастраивающееся управление и, наконец, динамическая оптимизация. [c.110]

Сначала рассматривают вариант IV, поскольку тогда решается принципиальный вопрос об использовании математической модели при автоматической оптимизации. В данном случае могут использоваться как активные, так и пассивные методы поиска оптимума на объекте. Известно, что химико-технологические процессы, — как объекты управления — (в том числе и рассмотренные два реактора синтеза аммиака) обладают такими динамическими свойствами по сравнению со статическими свойствами возмущающих воздействий, что пассивные методы поиска оптимума фактически не применимы. Остаются активные методы поиска (экстремальные системы). Ниже будет показано, что и эти методы прямого поиска на объекте не дают нужного экономического эффекта из-за динамических свойств объекта управления и статических свойств возмущающих воздействий. [c.369]

На этапе макрокинетических исследований решают следующие задачи 1) выбор типа опытного реактора, осуществляемый в соответствии с данными об организации процесса 2) определение модели гидродинамики процесса на основе данных о структуре потоков 3) анализ диффузионных эффектов, процессов массо- и теплопереноса в аппарате и оценка соответствующих тепловых и диффузионных параметров 4) синтез статической математической модели и процесса, установление ее адекватности 5) статическая оптимизация 6) синтез динамической модели процесса и установление ее адекватности анализ параметрической чувствительности 7) анализ устойчивости теплового режима процесса 8) динамическая оптимизация. [c.29]

Методы вариационного исчисления ( см. главу V) обычно используют для решения задач, в которых критерии оптимальности представляются в виде функционалов (I, 27) и решениями которых служат неизвестные функции. Такие задачи возникают обычно при статической оптимизации процессов с распределенными параметрами или в задачах динамической оптимизации. [c.32]

Газохроматографические измерения на напористых адсорбентах [27, 40] и даже на кристаллических тонкопористых (например, на цеолитах) [55] при соблюдении необходимых предосторожностей и оптимизации динамических и кинетических факторов работы колонны позволяют получить значения константы Генри, близкие к находимым путем экстраполяции равновесных изотерм адсорбции, определенных статическими методами [166, 167]. Значительным преимуществом элюционного газохроматографического метода является возможность исследования изотермы адсорбции при малых заполнениях поверхности благодаря высокой чувствительности детекторов. Методом фронтальной газовой хроматографии, например с последующей тепловой десорбцией при регулировании концентрации адсорбата в газовой фазе с помощью термостатирования жидкого адсорбата, насыщающего газ-носитель, можно объединить преимущество статического метода (заведомое достижение равновесия) с высокой чувствительностью хроматографического детектирования [161]. Элюционный метод удобнее использовать при более высоких температурах, а метод тепловой десорбции — при обычных и более низких. [c.67]

Основными этапами при разработке реактора и САУ является построение математического описания процессов в реакторе, теоретическая оптимизация, качественный анализ описания, выбор типа реактора и исследование его статических и динамических свойств, определенне основных технологических и конструктивных характеристик реактора, выбор каналов управления, поиск оптимального управления и, наконец, синтез САУ. Значения многих технологических параметров и конструктивных характеристик реактора, как, например, диаметр трубки, размер зерен катализатора, в значительной мере определяющих стоимость, надежность и гидравлическое сопротивление реактора, должны выбираться с учетом реально возможного качества работы САУ. Таким образом, уровень и стоимость системы САУ могут влиять на аппаратурно-технологические решения процесса, а для реакторов, обладающих пониженной стабильностью, целиком определить эти решения. Так, неустойчивость оптимального стационарного режима приводит к частым срывам на высокотемпературный или низкотемпературный режим. Система управления реактором возвращает этот режим в окрестность неустойчивого ста-циоиарного состояния, процесс в целом оказывается нестационарным, рыскающим в окрестности этого состояния. [c.21]

Динамическая оптимизация отличается от статической оптимизации еще большей сложностью процесс не только поддерживается на оптимальном уровне в стационарном режиме, но и переход от одного рабочего положения к другому ведется таким путем, который лучше всего удовлетворяет определенным, чаще всего экономическим, критериям. Этот метод регулирования представляет в настоящее время лишь академический интерес, так как для его осуществления требуются вычислительные устройства большой мощности. Однако практическое его воплощение наверняка окажется возможным в самом недалеком будущем. [c.111]

Первые два аспекта оптимизации, по существующей градации, относятся к статической оптимизации и в принципе должны рассматриваться совместно. Три последние аспекта относятся к динамической оптимизации, и каждый из них имеет самостоятельное значение. [c.22]

Статические модели применяется для расчетного исследования и оптимизации установившихся режимов работы ректификационных колонн. А динамические модели применяются при разработке систем автоматического управления и оптимизации пусковых и переходных режимов установок. [c.63]

Применение теории рециркуляции к каждому из пяти аспектов оптимизации характеризуется своей спецификой. Прежде всего применение теории рециркуляции к вопросам статической и динамической оптимизации промышленных процессов исключает рассмотрение изолированного реактора и требует рассмотрения региона, состоящего либо из отдельной установки, либо из ряда установок с общим аппаратом (например, ректификационная колонна). Это объясняется тем, что по своей сути рециркуляция означает возвращение в процесс выделенных из продуктов реакции компонентов. [c.22]

Задачи оптимизации можно далее классифицировать как статические и динамические. Они существенно отличаются по методам решения. В статических задачах решение находится в виде числовых значений (например, определенных параметров проведения установивщегося процесса). В динамических задачах решение определяется в виде функций времени (например, изменения во времени количества заданного продукта реакции). Последняя задача является более сложной и трудоемкой. Основные принципы стати-, ческой и динамической оптимизации можно найти в работах, посвященных этим вопросам. [c.487]

Книга посвящена теории н практике оптимизации действующих и проектируемых технологических процессов и аппара тов для обезвоживания и обессоливания нефтей. Даны методы построения статических и динамических моделей этих процессов в целом и их отдельных звеньев. Приведены методы оценки резервных возможностей действующих установок и способы выявления их слабых звеньев. Значительное место в книге уделено моделированию кинетики процессов укрупнения эмульсий. [c.2]

Однако наряду с задачами оптимизации стационарных режимов процессов, которые можно охарактеризовать как задачи статической оптимизации, существует целый ряд задач оптимального управления при нестационарных режимах эксплуатации, для решения которых требуется изучение динамики процесса. Эти задачи носят название задач динамической оптимизации. Примером может служить задача оптимального управления периодическим процессом за один рабочий цикл, когда нужно так выбрать закон управления, чтобы получить продукт необходимого качества в течение минимального периода или при заданном времени цикла обеспечить максимальный выход продукции. Сюда же можно отнести задачи пуска процесса и перевода его. с одного режима на другой при минимальных отклонениях качества продукции. [c.23]

Вполне естественно, что представление адсорбционной установки в виде динамической модели более соответствует действительности, чем в виде статической модели. Однако, учитывая особенности адсорбционной установки, приходится на первых порах ограничиваться статической моделью, т. е. искать критерий оптимизации в виде (1.3.2). Вообще говоря, проблему циклических адсорбционных процессов необходимо рассматривать исходя из экономической эффективности всего комплекса. В этом случае охватываются проблемы экологического характера. [c.13]

Система управления, рассмотренная в работе [4], предусматривает наличие двух подсистем подсистемы статической оптимизации , которая, используя полную математическую модель процесса, предсказывает (с учетом ограничений) область локализации оптимума и включается либо при существенном изменении условий протекания процесса, либо при смене критерия управления, и подсистемы динамической оптимизации , которая работает в реальном времени и воспринимает от подсистемы статической оптимизации информацию об изменении рабочей области, а также распознает ситуацию со сменами ограничений. Одновременно на каждом шаге управления подсистема динамической оптимизации, пользуясь упрощенной математической моделью, прогнозирует значение критерия и изменение ограничений, а при необходимости и рассчитывает требующиеся для достижения оптимума управляющие воздействия поскольку и модель процесса и ограничения в этой подсистеме описываются линейными алгебраическими уравнениями, для отыскания экстремума используется линейное программирование. [c.140]

Различают два типа систем оптимального управления с применением вычислительных машин — системы динамического и статического действия. Системы динамического действия возлагают на управляющую машину все функции управления. В этом случае требуется полное математическое описание процесса с учетом динамических свойств объекта. Система статического действия предусматривает сохранение стабилизирующих регуляторов и возлагает на управляющую вычислительную машину лишь коррекцию заданных значений параметров с целью оптимизации режима. Этот тип проще и надежнее, так как при неисправности машины она отключается, а управление процессом сохраняется при помощи стабилизирующих регуляторов на тех же зафиксированных значениях параметров, которые были до повреждения вычислительной машины. [c.365]

Методика экономически обоснованного выбора между системой автоматической стабилизации (САС) системой оптимизации статических режимов (ССО) и системой динамической оптимизации (СДО). [c.168]

Задача оценки переменных состояния химико-технологического процесса, к которым можно отнести температуру, дав.ттение, составы фаз, расходы жидких и газообразных среди т. д., состоит в том, чтобы по показаниям измерительных приборов, функционирующих в условиях случайных помех, восстановить значения переменных состояния системы, наиболее близкие в смысле заданного критерия к истинным значениям. Применительно к химико-технологическим процессам важность решения задач оценки переменных состояния и определения неизвестных параметров модели объекта имеет три аспекта открывается возможность получать непрерывно информацию о тех переменных состояния слон<-ного объекта, непосредственное измерение которых невозможно по технологическим причинам (например, концентрации промежуточных веществ, параметры состояния межфазной поверхности, доля свободных активных мест катализатора и т. п.) реализация непрерывной (в темпе с процессом) оценки переменных состояния и поиска неизвестных параметров модели создает предпосылки для прямого цифрового оптимального управления технологическим процессом решение задач идентификации решает проблему непрерывной оптимальной адаптации нелинейной математической модели к моделируемому процессу в условиях случайных помех и дрейфа технологических характеристик последнего, что необходимо для осуществления статической и динамической оптимизации. [c.283]

Динамическая структура трудовых движений, действий оператора, как правило, чрезвычайно сложна. Нормирование и оптимизация производственной среды только на основании данных статической антропометрии оказываются недостаточными, так как данные о размерах тела и его различных частей не содержат информации о взаимосвязи антропометрических характеристик,, структуры и динамики движений, специфичных для каждого вида выполняемой работы, человеко-машинной системы. [c.115]

Рассмотрев функции и организацию работы системы на каждом уровне, перечислим комплекс задач, которые решаются при взаимодействии всех уровней иерархии. Эти задачи можно разделить на три группы статическая оптимизация для непрерывно действующих ферментационных установок и других подсистем производства, работающих в непрерывном режиме динамическая оптимизация полупериодических и периодических аппаратов и подсистем оценка параметров процессов ферментации и других подсистем для использования их в обратной связи при управлении. [c.252]

Как уже было отмечено, при синтезе алгоритмов стабилизации было применено численное моделирование системы в целом с одновременным применением метода Розенброка для определения оптимальных параметров в алгоритмах стабилизации. Для ограничения времени, необходимого для расчетов на вычислительной машине, математическая модель реактора была упрощена. При упрощении мы исходили из полной метаматической модели реактора в виде системы дифференциальных уравнений в частных производных [215], которая решалась на ЭВМ. Затем численные решения были аппроксимированы в форме последовательного соединения нелинейной статической модели и линейной динамической модели (рис. IX.10). Аппроксимированная модель была использована при оптимизации параметров алгоритмов стабилизации. [c.366]

Книга посвящена актуальному в настоящее время вопросу применения математических методов для расчета оптимальных (наилучших) режимов технологических процессов. Дана характеристика основных этапов работ по статической, квазистатической и динамической оптимиаации как действующих химических реакторов, так и при их проектировании. Сопоставлены два важнейших метода оптимизации — метод поиска на объекте и метод оптимизации с помощью математической модели. Большое внимание уделено математическим способам оптимизации — нелинейному программированию и Принципу максимума. [c.4]

Для автоматически управляемых процессов или систем, различают две стадии оптимизации статическую и динамическую (см. стр. 70). [c.140]

Системы оптимального автоматического управления. При создании систем оптимального автоматического управления ( AO) раз-ч личают статическую и динамическую оптимизацию. [c.70]

Представляют интерес системы статической и динамической оптимизации с применением адаптивных моделей (рис. 1-29). В этих случаях математическое описание получают методами математической статистики, отработав экспериментальные данные, характеризующие зависимость между входными и выходными величинами. Особенность адаптивных моделей заключается [c.73]

Статическая оптимизация решает вопросы создания и реализации оптимальной модели процесса, а динамическая — создания и реализации системы оптимального управления процессом. [c.140]

Для большинства непрерывных каталитических процессов основным является установившийся, или статический, режим. Однако на процесс могут воздействовать разного рода неуправляемые переменные, которые могут меняться либо скачкообразно, но достаточно редко, либо же настолько медленно, что в каждый данный момент процесс можно считать стационарным. Таким образом, под статической оптимизацией будем понимать оптимизацию по заданному критерию статического режима процесса в каждый момент времени, исключая интервалы времени, в течение которых процесс находится в переходном (динамическом) режиме [4, 9]. Такой подход допустим, если среднее время между двумя последовательными возмуш ениями значительно больше постоянной времени объекта. [c.25]

Б связи с тем, что скорость изменения активности катализатора значительно меньше скорости переходных процессов в объекте, можно рассматривать совместно статические уравнения (2) и динамические уравнения (20). Поэтому метод назван квазистатической оптимизацией. [c.34]

Первая из них — задача стабилизации динамических либо статических характеристик системы управления, вторая — задача оптимизации динамических или статических характеристик системы управления в узком смысле. Оптимум функционала можно находить путем поиска. При этом вектрру управления или вектору перестраиваемых параметров регулятора задают пробное движение, затем оценивают отклонение меры качества и в зависимости от этого соответствующим образом изменяют эти векторы. Самонастраивающиеся системы такого типа получили название поисковых систем. [c.187]

Вообще говоря, описанный режим является динамическим. Однако вследствие того, что вредные вещества осаждаются достаточно медленно, удается значительно упростить динамические уравнения объекта. Задачу оптимизации таких режимов будем называть задачей квазистатической оптимизации. В отличие от нее при статической оптимизации стремятся сделать процесс максимально выгодным по принятому критерию в каждый момент времени. При квазистатическом режиме такой подход неприменим из-за возможного интенсивного выделения катализаториых ядов, в результате чего активность катализатора быстро упадет и за цикл работа реактора будет далеко не оптимальной. Поэтому в данном случае приходится ставить задачу оптимизации работы реактора за цикл. В дальнейшем рассматриваются только задачи статической и квазистатической оптимизации каталитических реакторов. [c.18]

Установлено, что усиление шва не снижает статической прочности, однако сильно влияет на вибрационную прочность. Чем больше усиление шва и, следовательно, меньше угол перехода от основного металла к наплавленному, тем сильнее оно снижает предел вьгаосливости. Таким образом, наличие чрезмерного усиления шва может привести к нулю все преимущества, полученные от оптимизации технологического процесса по улучшению качества сварных соединений, работающих при вибрационных, динамических и повторно-статических нагрузках. [c.79]

Динамическая оптимизация — метод управления, при котором процесс не только поддерживается на оптимальном уровне в установившемся режиме, но и пер"еход из одного режима в другой, осуществляется наилучшим образом. Функция оптимальности становится функцией времени, и задача оптимального управления сводится к максимизации или минимизации определенного критерия во времени. Динамическая оптимизация имеет некоторое xoд твo со статической, однако она более сложна, так как связана с необходимостью определять функцию времени, а не отдельные величины. [c.71]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология