Оптимизирующие системы

Понятно, что по чисто экономическим соображениям нереально ставить вопрос о полном дублировании всех путей снабжения в РС. Включение же в рассмотрение способов нагруженного резервирования заставляет рассматривать и оптимизировать системы с более сложными структурами, что во многих отношениях усложняет проектные задачи и приводит к новым методическим и вычислительным проблемам. [c.217]

Для определения стоимости оборудования необходимо знать уравнения стоимости, поскольку стоимость оборудования в общем не пропорциональна его размерам. Кроме оптимизации основного технологического оборудования, необходимо также оптимизировать системы подачи питания и извлечения продукта и все вспомогательные установки. Практически расчет стоимости единицы работы разделения производится для различных наборов свободно выбираемых значений технологических переменных, пока соответ- [c.49]

По цели воздействия на объект различают стабилизирующие, программные, следящие и оптимизирующие системы управления. [c.8]

В оптимизирующих системах входящая информация, идущая от объекта и от внешней среды, предварительно обрабатывается для [c.8]

В оптимизирующих системах поступающая на регулятор информация от объекта и внешней среды предварительно обрабатывается для определения наиболее выгодного значения регулируемого параметра. В соответствии с этим изменяется настройка. [c.12]

Когда в начале 60-х годов были осознаны богатейшие возможности вычислительной техники и появились советские машины, пригодные для решения сложных задач, началась организация автоматизированных систем управления (АСУ) в экономике. В ту пору многие представляли АСУ как оптимизирующие системы, хотя, конечно, их разработчики еще довольно смутно видели свои задачи во всей их сложности, связанной с необходимостью сочетания технологических параметров, экономических показателей и психологических (человеческих) факторов. Последующее развитие событий привело к некоторому упрощению, выхолащиванию самого понятия АСУ из-за тех громадных трудностей, с какими столкнулись их разработчики, когда дело коснулось реализации проектов. Трудно было глубоко осознать все сложности взаимосвязей различных сторон человеческой деятельности в сфере экономического [c.29]

Несмотря на преимущества использования оптимизирующей системы управления, имеются две основные причины, почему необходимо рассматривать проектирование системы управления, которая могла бы также работать и в другом режиме, при котором ведение процесса в большей мере зависит от решений оператора. Во-первых, необходимо предусматривать возможность возникновения таких планируемых и непредвиденных ситуаций, при которых либо не может правильно функционировать система управления (например, потеря части измеряемой информации), либо возникает такое неожиданное сочетание обстоятельств, когда более успешно будет действовать оператор, используя информацию о процессе, [c.300]

По ходу динамического программирования ключевое значение получает состояние 5 главного потока, входящего в отдельный элемент процесса, так как оно определяет оптимальное значение технологической переменной базовой системы ступени и состояние главного потока на выходе. Таким образом, при динамическом программировании в базовую систему элемента процесса не будут входить переменные целевой функции (в примере программирования работы компрессора — значения и и ), а будут приняты те переменные, которые характеризуют состояние главного потока (в примере с компрессором — значения давленип Р2 и Рз). Это изменение создает большие преимущества для расчета. Представленная на рис. 15-19 первоначальная задача состоит в том, чтобы одновременно оптимизировать единую целевую функцию с Р переменными [c.346]

Учет факторов неопределенности информации вносит дополнительные сложности и в без того весьма трудоемкую задачу оптимального проектного расчета промышленного агрегата. В этом случае требуется выполнять значительно большее число расчетов (моделирований) системы при различных сочетаниях значений оптимизирующих переменных, поскольку критерий оптимизации должен вычисляться не для фиксированных в точке параметров, а для целой области делокализованных значений пере- [c.272]

Важной задачей химической, нефтехимической, нефте- и газоперерабатывающей промышленности является- создание автоматизированных систем оптимального проектирования. Поэтому возникает необходимость эффективного решения проблемы методического обеспечения оптимизирующих расчетов основных промышленных теплообменных аппаратов и их комплексов. Системы расчета теплообменников должны иметь по возможности наиболее широкую область приложения как по видам расчета, так и по типам аппаратов. При этом системы не должны быть слишком громоздкими в реализации, чтобы их можно было использовать не только самостоятельно при проектировании теплообменного оборудования, но и как подсистемы в более сложных системах оптимального проектирования предприятий. [c.8]

Когда транспортирование вещества осуществляется насоса-мн, то его продолжительность зависит от мощности насосов и, следовательно, может рассматриваться как переменная величина (рис. 1.9, а и б) выбирая мощность насоса, можно сжимать или растягивать расписание работы системы, оптимизируя его. [c.33]

Поскольку в задаче оптимизации поэлементного резервирования ХТС величины состава резерва X являются дискретными оптимизирующими переменными, для решения задач оптимального резервирования метод наискорейшего спуска является наиболее удобным. Процесс поиска структуры оптимальной резервированной системы представляют в виде следующего многошагового процесса. Рассматривают систему, состоящую из N основных элементов (подсистем) без резерва. На первом шаге определяют такой элемент (подсистему), добавление к которому одного резервного элемента дает наибольший удельный выигрыш в приросте показателя надежности системы в целом, т. е. наибольшее увеличение надежности на единицу капитальных затрат на резервный элемент. [c.215]

Оперативность взаимодействия система—проектировщик . Этот принцип предполагает наличие простого для освоения, но развитого языка взаимодействия. Проектирование является итерационным процессом, во время которого проектировщик пытается оптимизировать проект варьированием отдельных параметров. Система должна по возможности предлагать ему альтернативы для продолжения решения, с которыми он либо соглашается, либо предлагает собственный вариант. [c.88]

Оставшиеся степени свободы следует отнести к оптимизирующим переменным (см. ниже), варьирование численных значений которых при заданных регламентированных иеременных обеспечивает оптимизацию процесса функционирования системы в соответствии с некоторой целевой функцией. Как правило, данная функция имеет экономический характер. Это обусловлено тем, что многие варианты выбора свободных информационных переменных часто эквивалентны друг другу в технологическом отношении, но могут быть по-разному оценены с экономической точки зрения. Перед инженером стоит [c.64]

Наличие ограничений на информационные переменные ХТС вызывает трудности, препятствующие достижению того оптимального решения, которое можно было бы получить без учета ограничений. Для обеспечения корректности постановки задачи исследования процессов функционирования ХТС и резкого сокращения объема вычислительных процедур по оптимизации данной системы в качестве оптимизирующих проектных переменных необходимо прежде всего выбирать информационные переменные двух видов [c.65]

Если число степеней свободы ХТС после выбора в качестве оптимизирующих проектных переменных указанных выше двух видов информационных переменных еш,е не полностью израсходовано, то оптимизирующими выбирают такие ИП, изменение значений которых в широком диапазоне при заданных регламентированных проектных переменных обеспечивает оптимизацию системы. [c.66]

Если в качестве оптимизирующих переменных выбирают начальную концентрацию экстрагируемого компонента хо в исходной смеси и тип экстрагента , то вычислительные процедуры намного упрощаются. По диаграммам равновесия для некоторого значения хо определяют концентрацию экстрагируемого компонента Уо в экстракте, а затем по уравнению материального баланса для экстрагируемого компонента находят массовый расход экстрагента Изменение направления ветвей, отвечающих ИП, в структуре информационных потоков экстракционной подсистемы (рис. П-13, б) обеспечило декомпозицию системы уравнений математической модели на два строго соподчиненных уравнения, которые решают последовательно одно за другим. [c.77]

Определение числа степеней свободы и выбор оптимизирующих информационных переменных ХТС поясняют табл. 1У-2 и информационно-потоковый мультиграф системы (рис. 1У-28). [c.147]

Число оптимизирующих информационных потоков системы............. [c.148]

Для элементов и подсистем ХТС, включающих системы уравнений математической модели большой размерности, наглядное графическое изображение ДИГ становится затруднительным. Поэтому для представления ДИГ целесообразно применять отвечающую ему матрицу смежности [S]. Алгоритм АСП-1, обеспечивающий ациклическую структуру информационного графа, может быть полностью использован для преобразования этой матрицы ДИГ с учетом следующих замечаний. Вместо вычеркивания некоторого узла и ребер ДИГ нужно проводить вычеркивание из матрицы соответствующих строк и столбцов, отвечающих регламентированным, узко ограниченным и дискретным оптимизирующим проектным переменным ХТС. [c.261]

Предположим для простоты рассуждений, что в системе можно контролировать изменения двух оптимизирующих управляющих переменных и у , причем [c.297]

Проблема корректности постановки собственно задачи оптимизации ХТС, рассмотренная ранее (см. стр. 65), связана с формулированием целевой функции, которая характеризует качество функционирования системы, а также с правильным составлением ее полной математической модели и удачным выбором регламентированных и оптимизирующих информационных переменных на основе глубокого [c.301]

Пусть ХТС состоит из двух подсистем, локальные цели которых Г1 и Г2, а цель ХТС определена как максимизация функционала R=G—L, где G — выигрыш, а L — потери. Предположим для простоты, что в системе имеются две оптимизирующие переменные и U2, причем [c.184]

Таким образом, можно заключить, что в разработанном алгоритме перемещение дисперсных элементов в окаймление позволяет его оптимизировать во всех отношениях без дополнительных затрат. Разработанный алгоритм блочно-построчного исключения с шагом неявной блочной обратной подстановки для решения задачи линеаризации системы разделения минимизирует требуемые объемы памяти ЭВМ и позволяет снизить накапливаемые ошибки усечения. [c.260]

Решение. Из уравнений скорости видно, что для этого необходимо поддерживать относительно низкую концентрацию А в реакционной системе. Наиболее удобен в данном случае идеализированный трубчатый реактор с поперечным потоком, в котором А подают равномерно по длине реактора, а В только у входа. Мы пока еще не ставим задачу оптимизировать эту систему, но произвольно выбираем такое распределение вещества А впрыскиванием, чтобы обеспечить постоянную концентрацию его по всей длине реактора. Какова относительная степень превращения В в Р ъ этой системе и в чем отличие ее работы от работы при тех же условиях реактора периодического действия и кубового реактора непрерывного действия, еспи общие мольные скорости подачи А я В равны, а = й, [c.59]

Применительно к каскаду кубовых реакторов принцип оптимальности звучит так еспи первые п реакторов работают оптимально, то вся система будет оптимальной, когда остальные Ы — п) реакторов оптимальны по отношению к загрузке, выходящей из га-го реактора. Иначе говоря, часть каскада может быть оптимизирована, если известны характеристики сырья, поступающего в эту часть. Поэтому наиболее удобно начинать оптимизацию с последнего реактора (Л ) и определить оптимальные условия как функцию параметров загружаемого в него сырья. [c.220]

Особенно ограничено применение этого метода в том случае, если требуется оптимизировать систему аппаратов, взаимно влия-юш их на работу друг друга. Считают что эти системы можно с успехом использовать для оптимизации объектов, число управляющих переменных которого не превышает 2—3. [c.21]

Рассмотрим теперь другой подход. Он также будет двухуровневым и основывается на принципе закрепления. Пусть опять закреплены переменные (VI,55), (VI,56), (VI,73), (VI,74). Проведем синтез подсистемы (первый уровень). На второй уровень вынесем задачу оптимизации всей системы S. При этом в подсистеме будут оптимизироваться только технологические параметры —длины, диаметры и число трубок, расходы пара в нагревателе и охлаждающей воды в холодильнике, а в подсистеме 5i — все варьируемые параметры. После решения этой задачи получим новые значения переменных (VI, 55), (VI, 56), (VI, 73), (VI, 74) на входе и выходе ТС (подсистемы S ) и можно опять переходить к первому уровню — решению задачи синтеза ТС, и т. д. (рис. 45). Преимущество этого подхода перед предыдущим состоит в том, что критерий оптимизации в данном случае является достаточно гладкой функцией, для минимизации которой можно использовать квазиньютоновские методы 1-го порядка. Легко видеть, что описанная двухуровневая процедура применима с небольшими изменениями и в случае, когда Sa—произвольная подсистема. [c.226]

Разработанная на основе историко-технического анализа программа развития и реконструкции производственных мощностей АД ЛУКОЙЛ Нефтохим Бургас позволяет решать следующие основные задачи повысить эффективность глубокой переработки нефти при оптимальной загрузке основных узлов и установок в технологической цепи мощностей нефтехимического комбината совершенствовать товарную продукцию в количественном и качественном отношении в полном соответствии с европейскими и международными требованиями проводить технологическое и аппаратурное обновление производственных установок, направленное на снижение энергетических и материальных затрат автоматизировать и оптимизировать системы управления и контроля технологических процессов улучшить и привести к нормативным требованиям экологические параметры производств. [c.22]

Фирма IBM (США) применяет ТК для обнаружения неисправностей электронных плат и прогнозирования их ресурса. Компания Radio Systems Sweden (Швеция) оптимизировала системы мобильной телефонной связи путем термографирования электронных стоек, для которых прежний способ контроля наощупь оказался непригодным. [c.333]

Пленки Лэнгмюра - Блоджетта из стеарата кадмия на алюминиевом электроде (11 нослоев, толщина 27,5 нм) действительно повышают сопротивление границы раз-1а переносу заряда, но далеко не в той степени, какая необходима для создания ально поляризованной границы раздела ([6], рис. 26.26). Сила тока, способного секать мембрану, уменьшилась примерно на три порядка, однако наклон кривой исимости ток - напряжение показал, что электрическое сопротивление (как- мера ротивления переносу заряда) составило лишь 2-10 Ом см , что намного меньше бходимой величины 10 Ом см . Высказывалось предположение, что изучавшиеся нки имеют дефекты или межзеренные границы, нарушающие идеальную плотную ковку углеводородных цепей и таким образом пропускающие заряженные частицы. I работа, однако, носила характер предварительного изучения свойств пленок в ных растворах, и в будущем, возможно, удастся оптимизировать системы на основе нок Лэнгмюра-Блоджетта. [c.417]

Разработку системы хронопрострапственных метрик сайта технологических процессов целесообразно осуществить на базе общепринятой классификации химико-технологических процессов. В основу этой классификации положена общность кинетических закономерностей, целенаправленность и способы осуществления процессов [269, 399]. В рамках этой классификации все процессы разбиты на пять классов гидромеханические, тепловые, массообменные механо-технологические, химические. Воздействие акустических колебаний на отдельные процессы этих классов может иметь разную степень результативности. В энциклопедии [429] отмечаются следующие уровни воздействия стимулирующие (акустическое воздействие является движущей силой процесса, например, акустическое диспергирование) интенсифицирующие (воздействие выступает как фактор, ускоряющий течение процесса, например, массообмен в акустическом поле) оптимизирующие (акустические колебания упорядочивают течение процесса, например, акустическое гранулирование). В табл. 4.1. приведена систематизация ГА-процессов, согласованная с общепринятой клас- [c.148]

Сказанное выше означает, что и решение системы уравнений (УП1,42), оптимизирующее значение линейной формы (УП1,43), может содержать не более чем т значений величин х/ (/ 1,. . ., . . ., п Ь т), которые могут быть отличны от нуля. Это следует нз того, что если, например, в иершипе многогранника условий удовлетворе1гы все уравнения системы (У1П,37а), то дополнительные переменные все тождественно равны нулю и, следовательно, число отличных от нуля составляющих оптимального ренюпия системы (УП1,42) не превышает т. Более того, поскольку разбираются только невырожденные задачи, отличны от пуля в оптимальном решении в точности т значений величин х/. Остальные п тождественно равны нулю. Последнее можно пояснить следующим- рассуждением. [c.425]

При том же, что и в предыдущем случае, качественном составе параметров была сформулирована задача оптимизации работы полученного агрегата с учетом факторов неопределенности информации. Всего было выделено 11 точечных и 19 неопределенных параметров. Под точечными понимаются такие параметры, которые полностью соответствуют детерминированным оптимизирующим переменным традиционной оптимизации. В качестве примера таких параметров можно привестп объемы загрузок контактной массы, площади поверхности теплообменной аппаратуры и др. В результате решения поставленной задачи для четырехслойной системы производства серной кислоты из серы под давлением были получены оптимальные значения параметров технологических потоков ХТС (расходы, температуры, давления, [c.277]

Обычно процесса оптимизируют в смысле некоторого технологического или экономического критерия. Оптимальному значению этого критерия в фазовом пространстве переменных соответствует некоторая оптималльная точка, которая, как правило, не совпадает с центром самоорганизации. Предла-лагаемый метод оптимизации с учетом самоорганизации основан на совмещении оптимальной по заданному критерию точки с центром самоорганизации за счет изменения технологических режимов или конструктивных параметров технологического аппарата. В этом случае система самоорганизуется по заданному критерию, что уменьшает затраты на создание оптимальной системы управления, повышает надежность работы реактора. [c.312]

Синтез оптимальной структуры тепловой системы в целом. Оптимальная величина тепловой нагрузки Qт внутренней подсистемы становится известной только после определения структуры ТС в целом. В связи с этим решение задачи синтеза оптимальной" структуры ТС представляет собой итерационный процесс. Блок-схема алгоритма синтеза оптимальной ТС в целом изобр.ажена на-рис. У1-5. При завершении синтеза оптимальной структуры ТС1 конечные значения температур исходных потоков принимаются за постоянные, а величина тепловой нагрузки аппаратов, доли деления потоков и т. д. являются оптимизирующими или управляющими переменными. [c.245]

Отметим, что деление проектных переменных ХТС на регламентированные и оптимизирующие несколько относительпо, поскольку в зависимости от конкретных условий функционирования системы одни и те же информационные переменные могут быть либо оптимп-зирующиыи, либо регламентированными. Так, если поток исходной реакционной смеси поступает в реакторную подсистему из какой-либо другой подсистемы и его массовый расход, состав и давление нельзя изменять по некоторой желаемой программе или стабилизировать, то эти информационные переменные будут регламентированными, а в противном с.лучае — оптимизирующими переменными системы. [c.66]

Пример 1У-8. Найти число степеней свободы, выбрать оптимизирующие ИП и построить информационно-потоковый мультиграф проектируемой химикотехнологической системы (рис. 1У-27, а), состоящей из смесителя, теплообменника, экстракционной подсистемы и отпарной колонны. По технологическим условиям функционирования проектируемой ХТС заданы массовый расход первичного растворителя ( 2 и относительная концентрация экстрагируемого компонента х , в физическом потоке смеси нескольких компоненеюв температура 3 потока хладоагента з и температура ц потока экстрагента ц на выходе теплообменника температура г, и давление Рд потока экстракта Регламентированеные переменные ХТС отмечены звездочкой (рис. 1У-27, а). [c.146]

Варьирование параметров процесса позволяет оператору установки регулировать температуру сильноэкзотермической реакции оксихлорирования и оптимизировать выходы и селективности. Влияние большинства параметров на системы, использующие воздух и кислород, сходно. Параметры, применяемые только в системах, использующих кислород, обсуждаются в разд. Г. Для контроля эффективности работы установки оксихлорирования с неподвижным слоем катализатора важны еле- [c.276]

Остановимся теперь на некоторых особенностях данного метода. При его применении оптимизировать каждый блок придется столько раз, сколько будет итераций но величинам Но итерации по [xi строятся из условия решения системы (VIII,13), порядок которой равен М. Чем больше М, тем, вообще говоря, сложнее решение системы нелинейных уравнений. [c.180]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология