Статическая оптимизация непрерывных процессов

Статическая оптимизация непрерывных процессов. При этом стремятся сделать процесс максимально выгодным с точки зрения принятого критерия в каждый момент времени. Однако в некото рых случаях возможно резкое снижение активности катализатора в итоге за весь рабочий цикл не будет достигнут максимум критерия оптимальности. Тогда оптимизируют одну из выходных переменных реактора, и возникает вторая задача. [c.220]

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]

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]

Методы статической оптимизации пригодны для оптимального управления такими непрерывными процессами, которые после изменения управляющих величин достигают нового установившегося состояния за приемлемый отрезок времени. [c.71]

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]

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]

В процессе оптимального управления возникают два характерных варианта задачи. Это, во-первых, нахождение наилучшего стационарного режима — статическая оптимизация. Но при работе установки часто имеют место и нестационарные режимы. Не говоря уже о периодических процессах, которые всегда нестационарны, непрерывные процессы также бывают нестационарными при пуске, остановке, переходе со старого оптимального режима на новый и при случайных возмущениях. Расчет и реализация такого регулирования системы, при котором нестационарные, переходные процессы протекают с наилучшими показателями, — это динамическая оптимизация. [c.184]

Для предварительного анализа систем управления и ускоренной оценки ситуаций очень удобно исходить из упрощенных моделей, определяемых брутто-реакциями исчерпывания мономера первого, второго или третьего порядков. Уравнение теплового баланса в общем случае удобно записать, считая теплосъем ограниченным это позволит при равенстве коэффициента теплопередачи нулю проанализировать также адиабатическое проведение процесса. Показатель качества является функцией температуры и конверсии (растущей или падающей линейно) и может быть взят как средневзвешенное от получаемого в каждом реакторе значения. Таким образом, охватывается практически большинство гидродинамических режимов непрерывных процессов полимеризации, осуществляемых в реакторах идеального вытеснения или идеального смешения. Именно в такой постановке и был рассмотрен выше один из вариантов математического обеспечения. Аналогичные варианты должны быть построены для других комбинаций упрошенных моделей. Эти модели будут особенно сильно влиять на алгоритмы статической оптимизации, которые составят первую группу алгоритмов — группу А. [c.169]

В то же время, применительно к ВУ непрерывного действия, условия работы которых изменяются не часто, дополнительная экономическая эффективность оптимизации переходных процессов сравнительно невелика. Все это вынуждает нас ограничиться рассмотрением задач статической оптимизации режима работы выпарных установок. [c.35]

После завершения этой работы можно полностью формализовать создание систем управления процессами непрерывной полимеризации, выбирая нужное сочетание алгоритмов из стандартных групп А—3. Этому должна предшествовать работа по программированию алгоритмов в едином языке (Алгол-68, Фортран, PL-l) с дальнейшим решением следующей комбинаторной задачи [103] для заданной УВМ выбрать стандартный набор алгоритмов оптимизации (статической и динамической), учитывающий характеристики УВМ и самих алгоритмов (объем памяти в оперативном запоминающем устройстве, время решения, помехозащищенность и т. д.), а также эффект оптимизации. [c.170]

При отыскании критерия оптимальности на практике приходится варьировать различные независимые переменные, предельные значения которых определяются технологическими условиями. Оптимизация аппаратов непрерывного действия достигается двумя способами статическим (при котором стремятся осуществить процесс с максимальной эффективностью по оптимизируемому критерию в каждый момент времени) и динамическим (при котором процесс подвергается частым возмущениям и практически протекает в динамическом режиме). [c.177]