Оптимизация процессов статическая

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]

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]

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]

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]

Уравнения и значения переменных, входящих в математическую модель статики процесса (статическую модель), не зависят от времени. Статическая модель обычно используется при проектировании оборудования, технологических процессов, ири выборе структуры систем автоматического управления, при оптимизации статических режимов. [c.11]

Статическая оптимизация — наиболее легкий и простой метод управления при помощй вычислительных устройств, рассматриваемый в данной книге. Она дает возможность процессу рассчитывать новый наилучший режим работы в случае, если внешние условия потребуют осуществить изменения для поддержания показателей процесса на оптимальном уровне, обусловленном обычно экономическим критерием. Такие расчеты выполняются исходя из предположения, что технологический процесс является стационарным и может мгновенно переходить из одного устойчивого состояния в другое. [c.111]

Для оценки чувствительности оптимума гораздо чаще используется прямое сравнение предполагаемого варианта реализации процесса с оптимальным. Именно такой прием применен в последующих главах для оценки оптимального распределения реакционных объемов в каскаде реакторов (см. главу IV, стр. 182) и ступенчатого приближения к оптимальному температурному профилю в реакторе вытеснения (см. главу V, стр. 253). Указанный подход к проверке чувствительности дает хорошие результаты, так как позволяет сразу проверить возможность приближения к оптимальному режиму. Это особенно относится к задачам статической оптимизации процессов с распределенными параметрами, поскольку для подобных задач значительно труднее получить оценки (даже в грубом приближении ), аналогичные формулам (1,40) и (1,41). [c.40]

В зависимости от степени знаний о процессе статическая оптимизация может выполняться при помощи вычислительных машин, использующих математическую модель процесса (знания о процессе достаточно полны и задача чисто математическая) на автоматических оптимизаторах, применяющих метод чистого поиска (создание статической модели процесса затруднено) при помощи комбинированных методов, сочетающих методы математического и экспериментального определения оптимума (рис. 1-26). [c.70]

Если найденная модель адекватна и в результате оптимизации процесса на ее основе определено оптимальное значение выходного параметра, то можно считать, что она является статической математической моделью процесса. [c.240]

Задача А. Статическая оптимизация. Процесс описывается уравне-пиями статики. Требуется найти максимум критерия Q = Ф(ж, Р, 0). Эта постановка отвечает условиям, в которых проводится большинство крупнотоннажных непрерывных химических процессов. Условие ее применимости — непрерывность процесса и неизменность во времени переменной 0. [c.15]

Зачастую не ограничиваются стабилизацией на уровне i/. Как в задаче статической оптимизации, так и при построении локальных систем требуется выполнение ряда ограничений на качество Mjn, зависящих как от управлений, так и от выходных параметров Хп. При условии высокой адекватности моделей выбор U] в процессе статической оптимизации автоматически обеспечивает выполнение ограничений в среднем, так как определяется по (V.12). Однако узкие пределы допустимого изменения показателя качества полимера Mjn в условиях случайных возмущений требуют введения дополнительных контуров их стабилизации в динамике. Особенно это важно на уровне локальной автоматизации, когда сами модели еще очень приближенны и неточны (например, эмпирические, см. с. 95). [c.177]

Оптимизация процесса. При незначительной инерционности пневмотранспорта оптимизация имеет смысл только для статического режима. [c.84]

Подбор акустических характеристик для оптимизации процесса диспергирования связан с созданием условий для максимального развития кавитации при сохранении или увеличении скорости схлопывания кавитационных пузырьков. Такие условия, помимо изменения акустических параметров, могут создаваться дисперсионной средой, растворенным газом, изменением температуры и внешним статическим давлением. [c.112]

Современное состояние работ по управлению процессом флотации позволяет осуществлять оптимизацию процесса по статическим моделям с восстановлением характеристик объекта в темпе с процессом управления. [c.358]

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]

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]

Если контур оптимизации ограничен алгебраическими соотношениями и данными о стационарном ходе процесса, регулирование осуществляется на уровне статической оптимизации как основы настройки системы регулирования. Следующим естественным шагом является сочетание самонастраивающегося и оптимального видов управления, [c.119]

В приведенной постановке отсутствует информация о длительности периода, о начальном и конечном состояниях системы и имеются среднеинтегральные ограничения в течение периода. Представляет интерес сопоставить решение задачи оптимизации нестационарного циклического процесса с решением задачи статической оптимизации. Выпишем соотношения для стационарного случая, которые получаются из (7.1)—(7.4) при условиях постоянства векторов состояний х (i) и управления U t) [c.289]

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]

В настоящее время в теории автоматического управления широко развито направление, связанное с оптимизацией систем управления ОРП. Значительные результаты получены А. Г. Бут-ковским [26—28], А. И. Егоровым [61, 62], Т. К. Сиразетдино-вым [101], Ж. Д. Лионсом [80]. Однако достаточно полно решены сейчас лишь вопросы статической оптимизации процессов ректификации. Важные результаты в этом направлении получены И. В. Анисимовым [7, 10—12]. Задачи же динамической оптимизации ректификационных колонн изучены недостаточно, что в значительной степени связано с отсутствием математических методов, позволяющих рассчитывать нестационарные режимы с приемлемой для целен управления скоростью и точностью в широком диапазоне возмущающих воздействий. [c.10]

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]

Применение метода сопряженного процесса в задаче статической оптимизации производства стирола позволило сократить время расчета оптимальной точки в 2—3 раза. [c.174]

Рассматриваемые задачи носят в основном иллюстративный характер, не претендуя на абсолютную полноту подхода. Большой интерес при оптимальном проектировании представляет выбор схемы процесса. Этот вопрос решается сравнением друг с другом различных возможных схем процесса и здесь не освещается. Мы ограничимся только изложением вопросов статической оптимизации одной из схем процесса. [c.210]

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]

В предыдущей главе уже говорилось, что задача расчета статического режима схемы является основной задачей на каждой итерации оптимизационного процесса. Поэтому этап расчета статического режима схемы необходимо проанализировать в тесной связи с общей задачей оптимизации. В частности, задача такого расчета существенно зависит от характера ограничений на входные и выходные переменные схемы в задаче оптимизации и от того, какие из этих ограничений мы хотим учесть на этапе расчета схемы. [c.15]

Программа РОСС, выполненная на языке АЛГОЛ-60, предназначена для расчета статических режимов и оптимизации сложных схем произвольной структуры при вычислении частных производных критерия с помощью метода сопряженного процесса (см. главу VII). [c.268]

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]

Статические модели включают уравнения, отражающие связь между основными переменными процесса в установившихся (стационарных) режимах. Эти модели пре,цназначены для получения статических характеристик исследуемого объекта и статической оптимизаци процесса. [c.8]

Это особенно относится к задачам статической оптимизации процессов с распределенными параметрами, поскольку для подобных задач значительно труднее получить оценки (даже в грубом приП.аижснпи ), аналогичные формулам и (1,41). [c.39]

Оптимизация процессов по статическим моделям осуществлена на нескольких зарубежных фабриках ( Теннесси , Кингсфорд , Анаконда и др.) [182]. ЭВМ рассчитывают по моделям расходы реагентов в зависимости от сорта поступающей р уды, стабилизируют поток пульпы по расходу и плотности, регулируют pH и уровень пульпы во флотационных машинах. [c.137]

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]

Возможность определения оптимальных условий процесса по математическому описанию используется в проектных расчетах и, особенно, в автоматизированных системах управления процессом. На рис. 41 охарактеризована типичная структурная схема системы управления каталитическим крекингом с ЭВМ [27]. Система является трехуровневой ЭВМ используется для регулирования процесса, для осуществления текущей оптимизации (т. е. оптимальной реализации задания) и для осуществления статической оптимизации (выработки задания на иекотбрый период работы установки). При наиболее часто осуществляемой текущей оптимизации (каждые 2 ч) регулируется режим работы реакторно-регене- [c.145]

Особенности контактно-каталитического агрегата как объекта управления рассмотрим на примере агрегата синтеза аммиака большой единичной мопщости [202]. Агрегат аммиака большой единичной мощности представляет собой современное крупномасштабное энерготехнологическое производство, оснащенное АСУ ТП [202], которая решает задачи сбора и представления оперативно-технологической информации, оптимизации статического технологического режима, а также позволяет осуществить оценку технико-экономических показателей процесса и предоставляет технологу информацию о нредаварийных ситуациях. В отделении [c.341]

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]

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]

Методы кибернетики в химии и химической технологии (1971) -- [ c.20 , c.70 , c.71 , c.140 , c.142 ]

Методы кибернетики в химии и химической технологии (1971) -- [ c.20 , c.70 , c.71 , c.140 , c.142 ]

Математическое моделирование в химической технологии (1973) -- [ c.246 ]

Методы кибернетики в химии и химической технологии 1968 (1968) -- [ c.19 , c.61 , c.63 ]

Методы кибернетики в химии и химической технологии Издание 3 1976 (1976) -- [ c.87 , c.88 , c.203 ]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология