Программные параметры оптимизация

Для интерпретативной оптимизации основных (программных) параметров в программируемом анализе сложных смесей может оказаться достаточной оптимизация разделения главных компонентов образца. Это можно допустить, если принять, что основные параметры не оказывают значительного влияния на селективность, так что если главные компоненты образца равномерно распределены по хроматограмме, то минорные компоненты (пики которых находятся между пиками главных компонентов) также распределены по хроматограмме равномерно, или если принять, что минорные пики распределены по хроматограмме беспорядочно. Главные хроматографические пики можно разделить до любой желаемой степени, если оптимизационные критерии выбраны таким образом, что допускают перенос результата с одной колонки на другую. [c.336]

Из приведенных в табл. 6.3 данных следует, что оптимизация селективности в ГХ с программированием температуры включает изменение неподвижной фазы (ее природы или состава). В связи с чем может потребоваться другая колонка или изменение основных (программных) параметров. Вполне понятно, что такое предложение является мало привлекательным, й поэтому оптимизация в ГХ с программированием температуры обычно ограничивается оптимизацией программы. [c.329]

Программно-целевая система принятия решений при разработке каталитического процесса. Конечная цель системного анализа на уровне отдельного химико-технологического процесса — построение адекватной математической модели ХТП и решение на ее основе проблем создания промышленного технологического процесса, его оптимизации и построения системы управления для поддержания оптимального режима функционирования. Стратегия достижения этой цели включает целый ряд этапов и направлений качественный анализ структуры ФХС синтез структуры функционального оператора системы идентификация и оценка параметров математической модели системы проектирование промышленного процесса оптимизация его конструктивных и режимных параметров синтез системы оптимального управления и т. п. Каждый пз перечисленных этапов, в свою очередь, представляет собой сложный комплекс взаимосвязанных частных шагов и возможных направлений, которые объединяются в единую систему принятия решений для достижения поставленной цели. [c.32]

Систематическая оптимизация программных параметров. Оптимизация без распознавания хроматографируемых компонентов. Разработанная Снайдером концепция линейного градиента силы элюента (см. также разд. 5.4.2 и 6.2.2) включает оптимизацию как формы, так и наклона градиентов. Форма такого градиента определяется [c.342]

При постановке задач оптимизации необходимо выбрать критерий качества, параметры оптимизации, ограничения на эти параметры, методику расчета критериев качества и функций ограничений. В зависимости от этого выбора определяется и наиболее подходящее алгоритмическое и программное обеспечение метода поиска оптимальных параметров процесса. [c.9]

В этой главе вды рассмотрим некоторые аспекты программируемого анализа, в частности те, которые имеют отношение к хроматографической селективности. Параметры, рассматриваемые при оптимизации программируемого анализа, разделяют на основные, или программные параметры, и вторичные, или параметры селективности. Эти параметры будут выделены в процессе обсуждения различных хроматографических процедур и методов, и там же будет рассмотрена оптимизация обоих типов параметров. [c.312]

Оптимизация селективности или многосегментная программа Имеются два пути оптимизации разрешения всех пар пиков, имеющихся на хроматограмме. Первый заключается в использовании основных (программных) параметров для построения многосегментного градиента, второй — в оптимизации вторичных параметров (селективности). В первом случае конечная программа обычно более сложна и состоит из многих сегментов. [c.329]

Поверхность отклика при оптимизации первичных (программных) параметров в ГХ с программированием температуры имеет менее складчатый характер, чем типичная поверхность отклика, получаемая при оптимизации селективности (см. разд. 5.1). Это увеличивает вероятность обнаружения глобального оптимума нри помощи симплекс-алгоритма. [c.339]

Полная математическая оптимизация. Если графики зависимости удерживания от состава подвижной фазы известны для всех разделяемых компонентов, то в принципе для простого непрерывного градиента можно вычислить оптимальные программные параметры (рис. 6.2, а—г). В подобной процедуре подходящий критерий оптимизации можно выбрать таким образом, чтобы принять во внимание разделение всех пиков на хроматограмме, а следовательно, и необходимое время анализа (см. гл. 4). [c.347]

Автоматическое регулирование предназначено для поддержания без участия человека заданных режимов технологического процесса. В соответствии с этим различают а) систему автоматического поддержания заданного значения параметра (стабилизация), б) систему автоматического Программного регулирования (выполнение программы), в) следящую систему (слежение), г) систему оптимального регулирования (оптимизация). В скобках указаны выполняемые системами задачи управления. [c.509]

Подход Снайдера можно также применить к оптимизации программных параметров в тех случаях, когда об образце известно не слишком много. Это эмпирический подход, в котором свойства образца чаще всего не учитываются, но он позволяет сформулировать разумные рабочие условия после получения лишь одной или двух хроматограмм. [c.355]

Пакеты прикладных программ, ориентированные на моделирование и оптимизацию ЭТС, должны включать программное обеспечение для расчета эксергии неидеальных многокомпонентных смесей, находящихся в различных фазовых состояниях. Так как при заданных параметрах окружающей среды эксергия потока вещества является функцией его состояния, программные модули для расчета эксергии удобно включить в состав подсистемы Физико-химические свойства смесей , предназначенной для расчета волюметрических, термодинамических и транспортных свойств смесей. [c.416]

В работе [15] подробно описаны этапы моделирования активного ТК путем теоретического решения соответствующей задачи ТК и оптимизации параметров аппаратуры. В соответствии с теорией, изложенной в главах 2 и 3, оптимизации подлежат мощность и длительность нагрева, а также оптимальное время наблюдения критериев дефектности, в качестве которых выбраны температурный сигнал А Г и текущий контраст С = АТ Т. В программном обеспечении предусмотрено решение обратной задачи ТК, что позволяет оценить площадь, глубину и раскрытие (толщину) обнаруженных дефектов. [c.338]

Оптимизация жидкостной хроматографии с программированием элюента. Для неселективной оптимизации разделения в жидкостной хроматографии с программированием элюента можно использовать программные (основные) параметры. Поскольку при данном виде оптимизации удерживание затра- [c.339]

Вторая причина, по которой следует воздерживаться от проведения обширных вычислений по полной математической оптимизации программных (основных) параметров, состоит в том, что более результативным подходом к оптимизации разделения всех компонентов смеси может явиться оптимизация селективности градиента путем изменения природы компонентов подвижной фазы (вторичных параметров). [c.356]

Условия оптимизации режима определяются на основе математического описания процесса, полученного из уравнения кинетики. По информации за последний час работы вычислительная машина рассчитывает новые коэффициенты уравнений математического описания (составляет прогноз), по которым автоматически вводятся изменения в устройства программного управления и вырабатываются корректирующие сигналы другим регуляторам, стабилизирующим режимные параметры реакторов. [c.22]

Комбинация цифровой вычислительной машины и организующих программ для обработки информации представляет собой мощный метод как для инженера, так и для студента-диплом-ника. В настоящее время с помощью этого метода можно решать проблемы, требующие оперирования десятками тысяч чисел. Например, в рассматриваемом в этой книге с целью иллюстрации примере требуется решить систему примерно из 500 уравнений, множество нелинейных уравнений, включающих около 1000 переменных потоков, и примерно 200 параметров различных аппаратов. Всестороннее программное моделирование можно использовать для прогнозирования влияния изменения условий, физических схем и производительности, для быстрого составления материального и энергетического балансов, для быстрой и надежной оптимизации процесса, для углубления знаний о поведении сложных схем, для совершенствования управления и изучения возможности работы вычислительной машины в режиме разомкнутого контура управления, для нахождения и устранения узких мест производства, для расчета цен, управления запасами, а также для обучения операторов и инженеров. [c.14]

В настоящем сообщении описаны конструкция оборудования и принципы управления системы с точки зрения проблемы оптимизации процессов. На рис. 1 показана система управления с переменными физическими и физико-химическими параметрами, меняющимися в микробиологическом процессе, автоматическое устройство и программный блок. [c.217]

Обсуждение. В работе [12] рассмотрена симплекс-оптимизация основных (программных) параметров в газовой хроматографии с программированием температуры, а авторами работы [13] выбран альтернативный метод последовательного поиска. Симплекс-метод пригоден для оптимизации ограниченного числа программных параметров, в то время как последовательный поиск был разработан для оптимизации многосег- [c.337]

Естественно, что при параллельной оптимизации различных программных (основных) параметров (начальный и конечный состав, наклон и форма градиента) и вторичных параметров (природа и относительные концентрации модификаторов) в процесс может оказаться вовлеченным слишком большое число параметров и для локализации оптимума потребуется избыточное число экспериментов. Эта проблема может быть разрешена раздельной оптимизацией программы (основные параметры) и селективности (вторичные параметры), основанной на концентрации изоэлюотропных смесей (см. разд. 3.2.2). Это будет продемонстрировано ниже (разд. 6.3.2.2). Однако перенос программных параметров, оптимизированных с одним модификатором, в программу анализа с использованием другого модификатора (или комбинации двух модификаторов в тройном градиенте) требует больших знаний и понимания зависимостей между хроматографическим удерживанием и рассматриваемыми параметрами, чем обычно это необходимо для симплекс-оптимизации. [c.342]

Однако наиболее важным различием между симнлекс-про-цессом и систематическим подходом, например предложенным Снайдером, является не качество конечной хроматограммы, а число требуемых для получения результата экспериментов. Для оптимизации первичных (программных) параметров по симплекс-методу необходимо 15 экспериментов, в то время как в систе.матическом подходе выполняется не более двух или трех экспериментов. [c.344]

З.2.4. Обсуждение. Итак, существует несколько способов оптимизации основных (программных) параметров. Если действительный градиент состоит из одного сегмента, то можно рассмотреть четыре параметра, два из которых (наклон и начальная концентрация градиента) наиболее важны для результата, выраженного через разрешение. Конечный состав может влиять на длительность анализа (программа не должна простираться за пределы хроматограммы), а форма градиента — на общее рспределение пиков по хроматограмме. [c.355]

В заключение мы должны решить вопрос относительно принципиальной необходимости оптимизации градиентных программ как применительно к оптимизации программных параметров, так н применительно к оптимизации селективности. В разд. 6.1 были описаны некоторые недостатки анализа с программированием и был сделан вывод, что его применения следует по возможности избегать, особенно если анализируются сложные образцы, содержащие большое число компонентов, при анализе которых приходится обращаться к альтернативным (многоколо-ночным) методам. [c.357]

Заключение. Характеристики различных методов оптимизации градиента суммированы в табл. 6.5. В табл. 6.5, а сравниваются различные методы оптимизации программных параметров. Учитывая сделанное в разд. 6.3.2.4 заключение о нежелательности больших усилий по оптимизации программируемого анализа, мы можем заключить, что симплекс-метод непригоден именно по этой причине, а полная математическая оптимизация малопривлекательна из-за необходимости выполнения большого объема вычислительных работ. Метод, предложенный Яндерой и Чурасеком, требует несколько больших усилий, чем метод Снайдера. Он предусматривает выполнение ряда расчетов, распознавание на каждой из хроматограмм трех выбранных компонентов и знание зависимости удерживания от состава подвижной фазы для этих компонентов. Такого рода зависимости могут быть получены либо в ходе оптимизации, либо из независимых (изократических) эксперимеитов. [c.359]

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]

С точки зрения развития общесистемного программного обеспечения для ЭВМ второго поколения существенно, что появились не только пакеты стандартных программ, но и первые разработки в направлении создания информационных систем с использованием банков и баз данных. В водохозяйственной отрасли это привело к внедрению простейших информационно-советующих систем, которые использовались, главным образом, для статистической отчетности (например, по форме 2ТП (водхоз) предприятия-водопользователи предоставляли информацию о сбросах сточных вод, накапливающуюся в региональных информационных центрах). Главные трудности этого этапа автоматизации были связаны с отсутствием интерактивных средств между человеком и ЭВМ в процессе выработки решений. Это приводило к огромным материальным и трудовым затратам при интерпретации и анализе промежуточных решений. Так, например, технология решения комплексных задач, как правило, сводилась к многократному решению задачи оптимизации. Если при этом полученное решение по каким-либо причинам оказывалось неудовлетворительным, то нужно было досконально проанализировать, какие ограничения следует подправить или какие параметры целевой функции уточнить. Только после этого проводился повторный расчет по той же модели, и весь анализ начинался снова. Иначе говоря, отсутствовала процедура адаптации модели к специфике объекта, поскольку уточнить решение можно было только вариацией экзогенных характеристик самой модели. [c.31]

Обоснование эксплуатационных режимов функционирования ВХС осуществляется на базе выбранных вариантов перспективного развития объектов и систем мониторинга. Соответствующие модели принимают форму, как задач оптимизации, так и имитации. В конкретных компьютерных реализациях они могут выступать самостоятельно, либо как программные блоки в составе задач выбора параметров и структуры системы. Среди задач, определяющих режимы функционирования водохозяйственных систем, можно выделить обоснование гарантированной отдачи [Проблемы надежности..., 1994], обоснование гарантированного качества водных ресурсов и величин предельно допустимых сбросов загрязняющих веществ в водные объекты [Хранович, 2001], выбор правил управления водопользованием [Великанов и др., 1983]. Обоснование эксплуатационных режимов функционирования ВХС часто осуществляется с использованием имитационных моделей [Шнайдман, 1991]. К подобным моделям можно также отнести определение правил управления элементами водохозяйственной системы при возникновении чрезвычайных ситуаций [Косолапое, Кувалкин, 1981]. [c.118]

Первоначальная верификация модели и программного комплекса осуществлена для ВХС рек Оми и Прони. Для ВХС р. Оми имеются многочисленные научные и проектные разработки по обоснованию вариантов регулирования стока с целью водообеспечения разных отраслей, а также охраны природных вод. Экономическая оценка каждого проектного варианта проводилась с помощью модели оптимального выбора параметров ВХС по условиям водообеспечения, о чем детально идет речь в разделе 4.6. Сопоставление результатов оптимизации с данными имитационных экспериментов позволило дополнительно проана- [c.397]

Достоинства и недостатки интерпретативных методов полностью аналогичны перечисленным в гл. 5 (разд. 5.5). Экспериментов выполнять требуется меньше, но в каждом из них необходимо распознавать каждый компонент. В отличие от методов полной оптимизации программных (основных) параметров интерпретативные методы оптимизации селективности программируемого анализа не требуют более сложных вычислений, чем их изократические аналоги. Это было убедительно доказано Гляйхом и Киркландом [27], которые воспользовались одной и той же компьютерной программой для двух оптимизационных процессов. [c.357]

На станциях средней и большой пропускной способности применяется автоматизация с программным управлением, где все операции по синтезу озона, сушке воздуха, диффузии газа и обезвреживанию остаточного озона в воздухе после контактных камер запрограммированы и выполняются согласно определенной последовательности. Опыт эксплуатации больших станций водоподготовки с многоступенным озонированием выявил необходимость применения электронно-вычислительных машин, с помощью которых ведется обработка поступающей информации, составляется полный статистический учет замеряемых параметров, выдается и реализуется программа оптимизации работы комплекса озонирования. Другими словами, электронно-вычислительные машины призваны увеличить возможности программного управления путем осуществления по мере необходимости различных внеплановых операций по оптимизации того или иного технологического процесса. Когда для обрабатываемых вод установлены параметры озонирования, автоматизация служит гарантией успешного управления процессами. В электронно-вычислительную машину поступают данные приборов-дат-чиков о количестве производимого озона Q, концентрации его в диспергируемом газе Кг и обрабатываемой воде Кц, а также о дозе остаточного озона в воде и в газе Дг после контактных камер (рис. 52). При неблагоприятной ситуации, обусловленной выходом за рамки оптимальных значений замеряемых параметров, электронно-вычислительная машина подсчитывает и выбирает наиболее экономичный вариант вмешательства в непрерывный процесс озонирования а) уменьшение или увеличение расхода подаваемого в озонатор газа д б) изменение потребляемой озонаторами мощности ЛР [c.84]