Полная версия

Главная arrow Информатика arrow Интегрированные автоматизированные системы управления химическими производствами и предприятиями

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>

Классификация задач кибернетической организации многоассортиментных химических производств

Два основных класса задач кибернетической организации многоассортиментных химических производств, указанных в п. 5.1, позволяют предложить два основных направления концепции с широким спектром задач кибернетической организации многоассортиментных химических производств.

Первое направление позволяет на этапе проектирования создавать МАХП с заданными динамическими свойствами, т. е. обладающие рядом характеристических свойств, таких как управляемость, наблюдаемость, минимальная чувствительность, устойчивость и др. с учетом присущей им стохастической, интервальной и нечеткой неопределенности в исходной информации и целях функционирования.

Второе направление позволяет обеспечить оптимальное функционирование МАХП, то есть обеспечить принятие оптимальных решений по изменению управляющих воздействий в условиях неопределенности.

При классификации задач кибернетической организации МАХП используются три классификационных признака:

Z — степень неопределенности исходной информации;

X — степень пространственной детализации;

У — степень временной детализации.

Первый признак может включать следующие уровни информативности об объекте исследования:

  • — детерминированность объекта (Z1);
  • — детерминированный характер возмущений (Z2);
  • — стохастический характер возмущений (Z3);
  • — нечеткий характер возмущений (Z4);
  • — с интервальной неопределенностью характер возмущений
  • (Z5).

Степень пространственной детализации включает одноуровневую (X1), двухуровневую (X2) и многоуровневую (Хп) пространственную детализацию объекта исследования.

Степень временной детализации включает однослойную (У1), двухслойную (У2), многослойную (Ут) детализацию объекта исследования.

Как видно из рис. 5.4, каждая из задач семейства задач кибернетической организации СХТС характеризуется тремя координатами (X, У, Zk) i = 1, п; j = 1, т; к = 1, 5. В дальнейшем при рассмотрении той или иной задачи кибернетической организации МАХП используются указанные обозначения без расшифровки.

Классификационное пространство для задач кибернетической организации МАХП

Рис. 5.4. Классификационное пространство для задач кибернетической организации МАХП

Наиболее общей и сложной из этих задач является задача кибернетической организации иерархических многоуровневых многослойных МАХП в условиях неопределенности исходной информации.

Использование термина «слой» при декомпозиции по временному признаку может быть оправдано тем, что структурные компоненты (слои), выделяемые по временному признаку в рассматриваемых системах, часто совпадают со структурными компонентами, выделяемыми по типу решаемых задач. Такими слоями являются: прогнозирование, технико-экономическое планирование, оптимальное календарное планирование, оперативное календарное планирование и управление, автоматическое управление и регулирование. Каждому слою соответствует свой горизонт планирования. Это означает, что если на 1-ом слое в момент времени t решается задача кибернетической организации, то при этом рассматривается поведение системы на интервале времени [t, 7)] (Т? — горизонт планирования /-го слоя).

Структурные компоненты иерархической системы, соответствующие признаку пространственной детализации, называются уровнями. Модель i-го элемента нижнего уровня на 1-ом слое иерархической многоуровневой многослойной многоассортиментной химико-технологической системы приведена на рис.5.5.

Модель элемента нижнего уровня на I-ом слое

Рис. 5.5. Модель элемента нижнего уровня на I-ом слое.

С точки зрения теории координации при решении общей задачи кибернетической организации МАХП необходимо согласовывать (координировать) работу подсистемы между различными уровнями и слоями в смысле выполнения ограничений, а также целей функционирования для каждой подсистемы и для многоассортиментного химического производства в целом.

Таким образом, для МАХП можно выделить следующие основные черты, позволяющие рассматривать их в виде иерархических многоуровневых многослойных систем:

1. В системе выделяется ряд слоев, каждый из которых характеризуется своим горизонтом планирования, определяющим тип решаемой на этом слое задачи (перспективное планирование, технико-экономическое планирование,..., автоматическое управление и регулирование). Тип задачи определяет степень агрегирования моделей на рассматриваемом слое.

  • 2. Задача каждого слоя представляет собой задачу межуровневой координации.
  • 3. Решение задачи межуровневой координации вышестоящего слоя позволяет определить целевую функцию нижележащих слоев.
  • 4. Если в результате решения задачи межуровневой координации на некотором слое выявится невозможность достижения показателей определенных на вышележащем слое, то осуществляется итеративная процедура поиска согласованных решений.

С учетом выше сказанного на рис. 5.6 приведена схема информационных связей между подзадачами различных уровней и слоев, а на рис. 5.7 приведена классификация задач кибернетической организации МАХП. Каждый класс задач синтеза и оптимального функционирования выдвигает свои объективные требования к проектируемым и действующим многоассортиментным химическим производствам. Это учитывается выбором соответствующих критериев и анализом конкретных производственных (или производственно-экономических) ситуаций. Можно выявить большое число производственно-экономических ситуаций, являющихся следствием наличия конкретных возмущающих воздействий действующих на МАХП (рис. 5.8).

Схема информационной связи между подзадачами различных уровней и слоев

Рис. 5.6. Схема информационной связи между подзадачами различных уровней и слоев.

Классификация задач кибернетической организации

Рис. 5.7. Классификация задач кибернетической организации

Классификация ситуаций функционирования МАХП

Рис. 5.8. Классификация ситуаций функционирования МАХП

В соответствии с основными направлениями концепции и структурой задач кибернетической организации многоассортиментных химических производств в данном разделе будут рассмотрены методы решения трех классов задач:

  • — синтеза МАХП с заданными динамическими свойствами;
  • — синтеза МАХП в условиях неопределенности исходной информации и с учетом требований функционирования;
  • — оптимального функционирования широкого управления МАХП.

Представляется весьма актуальной и важной проблема создания технологических процессов и производств на различных уровнях иерархической структуры многоассортиментых химических производств с учетом желаемых характеристических свойств, таких как управляемость, наблюдаемость, устойчивость, малочувствитель- ность, самостабилизируемость и т. д.

Такой подход к разработке МАХП позволяет получить решение, которое либо полностью удовлетворяет всем требованиям, связанным с вопросами управления, либо частично снимает те принципиальные трудности, которые возникают при решении задач управления МАХП.

Можно перечислить широкий спектр задач синтеза МАХП с заданными динамическими свойствами:

  • — с учетом требований управляемости;
  • — с учетом устойчивости;
  • — с учетом чувствительности.

Понятие и принцип управляемости является одним из основных принципов системного подхода и принципов организации и проектирования сложных химико-технологических систем (СХТС) и малотоннажных гибких автоматизированных химических производств (ГАХП).

К настоящему времени сформулированы и решены задачи синтеза управляемых в статике, структурно- и аппаратурно-управляемых в динамике СХТС и ГАХП, и задачи совместного проектирования аппаратурно технологической и информационно-управляющих подсистем СХТС и ГАХП.

Важным характеристическим свойством сложных химических производств является самостабилизируемость, т. е. свойство объектов химической технологии обладать устойчивостью к внешним и внутренним возмущениям путем оптимального выбора значений их конструктивных параметров, технологических и режимных переменных и подходящей рациональной организации материальных и энергетических потоков.

Актуальность исследования и численного определения чувствительности оптимальных режимов СХТС и ГАХП обусловлены необходимостью принятия решений при их проектировании с пониженной чувствительностью в условиях неточности априорной информации о математических моделях, или при синтезе систем управления химическими производствами, находящимися под воздействиями различного вида и рода возмущений.

Следуя системе классификационных признаков, класс задач кибернетической организации многослойных МАХП рассматривается с учетом временной детализации.

Система управления производством состоит из ряда иерархических взаимосвязанных уровней (рис. 5.9). Взаимосвязь этих задач определяется их соподчиненностью друг другу и соответствует принятой иерархии управления на предприятии.

Иерархия задач планирования и управления многоассортиментными химическими производствами

Рис. 5.9. Иерархия задач планирования и управления многоассортиментными химическими производствами

На уровне перспективного прогнозирования работы предприятия ставятся задачи, имеющие частично субъективные модели развития производства, решения которых оцениваются совокупностью основных показателей работы производства. Руководство предприятия, принимающее решения на этом уровне, может использовать экспертные системы, учитывающие опыт и знания специалистов.

по

Для решения данных задач используются человеко-машинные системы, а формальная постановка задач большей частью сводится к многокритериальным задачам математического программирования.

На уровне объемного планирования рассматриваются интервалы работы производства порядка одного года и менее. При формализации задач объемного плана используют нормативные модели и условия работы производства. Если задачи приводятся к оптимальным постановкам, то критериями их являются различные технико-экономические показатели работы производств. Широкое распространение получили линейные модели, позволяющие использовать для решения оптимизационных задач объемного плана методы линейного программирования.

На уровне оптимального календарного планирования определяется временная траектория работы производства. Если задачи календарного планирования ставятся как оптимизационные, то критериями являются либо минимизация отклонения основных показателей работы производства на конечной точке траектории от заданных объемным планом значений, либо (при выполнении заданного объемного плана) определенные технико-экономические показатели. При формализации указанных задач обычно используются те же модели, что и на уровне объемного планирования, а весь горизонт планирования разбивается на ряд дискретных интервалов. Одной из основных трудностей при решении задач календарного планирования является чрезвычайно большая размерность задач, пропорциональная числу интервалов, на которые разбивается горизонт планирования. Для компенсации этой особенности широко применяют приближенную аппроксимацию задачи с разделением горизонта планирования на два интервала (текущий интервал и все остальное время планирования) и решением ряда двухинтерваль- ных задач.

На уровне оперативно-календарного планирования одновременно решаются задача календарного планирования и задача корректировки плана с учетом текущих низкочастотных возмущений на каждом такте планирования. При решении задач этого уровня необходимо учитывать модели технологического оборудования, структуру связей между технологическим оборудованием и емкостями различных стадии, текущие возмущения, переходящие уровни запасов в емкостях и ограничения на них.

Как правило, эти задачи формализуются в виде ряда линейных или нелинейных задач дискретного динамического математического программирования с постепенным уменьшением размерности. В качестве критерия оптимизации могут выступать те же критерии, что и в задаче календарного планирования.

Для решения задач оперативного управления необходимо учитывать все конкретные особенности работы производства: текущие модели технологического оборудования, существующую на момент решения задачи структуру связи технологического оборудования и емкостей, имеющиеся запасы сырья, полуфабрикатов, готовых продуктов, текущие возмущения, известные ограничения на ресурсы. Автоматизированное решение этих задач представляет значительные сложности, обусловленные чрезвычайно большой размерностью задач, нелинейным характером моделей, требуемой оперативностью получения решений, существенной связью качества получаемого решения с полнотой, точностью и достоверностью текущей информации о ходе производства.

На уровне автоматического управления и регулирования происходит компенсация высокочастотных возмущений. При этом стабилизируются и оптимизируются режимы работы технологического оборудования. В задачах стабилизации минимизируются отклонения регулируемых показателей от их заданных значений. Для этого используются различные системы и алгоритмы автоматического регулирования: стандартные ПИД-законы, адаптивные регуляторы, алгоритмы цифрового управления, нечеткие алгоритмы управления и системы усовершенствованного управления.

 
<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>