5
ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ВЫСШЕГООБРАЗОВАНИЯ (АССОЦИАЦИЯ)
«КИСЛОВОДСКИЙ ГУМАНИТАРНО - ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ»
Факультет Инженерный
Кафедра Систем автоматического управления
Направление Управление в технических системах
К защите допустить:
Зав. кафедрой____________д.т.н., проф. Гайдук А.Р.
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
к выпускной квалификационной работе
на тему: Робастная система управления химическим реактором
Руководитель работы: д.т.н., проф. Гайдук А.Р.
Консультанты:
по экономическому разделу к.э.н. Курданов М.Д.
по разделу безопасности и экологичности Сербулова Т.Н.
Студент: Далов Астемир Олегович, гр.241
Кисловодск
2017 г.
Реферат
Ключевые слова: дистилляция нефти, технологический процесс, математическая модель, редукция, замкнутая система, управление, робастная устойчивость.
В квалификационной работе разработано несколько вариантов редуцированной системы автоматического управления процессом дистилляции нефти. Исследовано влияние малой постоянной времени, исключенной при синтезе системы управления, на робастную устойчивость редуцированных систем управления. Редукция систем управления существенно повышает степень робастной устойчивости редуцированных систем, если эти постоянные времени на два порядка меньше учтенных постоянных времени.
Выделение бензина из смеси происходит с достаточной степенью эффективности, характер процесса управления апериодический, система асимптотически устойчива.
В работе проведено рассмотрение вопросов безопасности и экологичности, а так же технико-экономическое обоснование разработки.
Содержание
Введение
1. Обзор состояния систем управления химическим реактором
2. Разработка математической модели реактора
2.1 Разработка математической модели реактора
2.2 Постановка задачи синтеза САУ
2.3 Робастная устойчивость
3. Синтез систем управления
3.1 Постановка задачи управления
3.2 Редукция и синтез систем
3.3 Синтез нередуцированной системы управления
4. Исследование робастностной устойчивости
5. Выбор технических средств
6. Технико-экономическое обоснование ВКР
6.1 Расчет себестоимости используемых материалов
6.2 Расчет средств на закупку оборудования для проектирования
6.3 Расчет основной и дополнительной заработной платы
6.4 Расчёт накладных расходов
6.5 Оценка экономического эффекта
7. Безопасность и экологичность ВКР
7.1 Описание и назначение разработки
7.2 Идентификация потенциальных, вредных и опасных факторов, тяжести и напряженности трудового процесса
7.3 Меры по улучшению условий труда
7.4 Пожарная безопасность
7.5 Защита окружающей природной среды
Заключение
Библиографический список
Введение
Как известно, динамические системы автоматизации и управления высоких порядков, как правило, имеют регуляторы повышенной сложности. Эти системы характеризуются более высокой чувствительностью к изменениям структуры и параметров, т.е. пониженной робастностью [5, 25 -28].
Обычно с целью снижения сложности систем автоматизации и их регуляторов малые постоянные времени математических моделей автоматизируемых процессов опускаются [1, 5, 6, 7]. Это приводит к редукции моделей этих процессов. Получаемые на основе редуцированных моделей регуляторы является более простыми и теоретически обеспечивают системе устойчивость и требуемое качество процесса управления. Это позволяет упростить устройства управления систем автоматизации, а также уменьшить сложность решения как задач синтеза и анализа, так и практической реализации редуцированных систем.
Но в реальных редуцированных системах эти малые постоянные времени существуют и приводят к повышению порядков систем по сравнению с расчетными значениями. Кроме того, эти постоянные времени, могут оказать существенное влияние на свойства системы [5, 8]. В связи с этим возникает необходимость оценки влияния, указанных малых постоянных времени на свойства замкнутых систем. Так как параметры реальных процессов автоматизации обычно являются неопределенными, т.е. их значения известны с точностью до некоторых интервалов, то целесообразно проводить исследование робастной устойчивости замкнутых редуцированных систем автоматизации [4, 5].
К настоящему времени разработано много методов редукции моделей линейных систем автоматизации, в основе которых лежит исключение «слабо влияющих связей», «малых постоянных времени», «быстро затухающих мод», а также балансировка моделей управляемых систем, синтез неполных систем и др. [1, 5 - 6, 14, 29 -32]. Одним из наиболее ранних является метод обнуления малых постоянных времени (МПВ) [1, 28 - 30], который применяется, когда знаменатели передаточных функций динамических систем имеют множители типа , с малыми значениями постоянных времени Т. Эти множители соответствуют быстро затухающим составляющим переменных состояния и практически не влияют на качество систем автоматизации. При обнулении МПВ происходит понижение степени знаменателей передаточных функций, т.е. редукция модели системы. Для краткости, в дальнейшем данный метод редукции будем называть «временной редукцией».
Развитие методов исследования динамических систем в переменных состояния, привело к разработке процедуры балансировки моделей линейных систем, основанной на таком преобразовании переменных системы, которое диагонализирует её управляемость и наблюдаемость [6, 14, 31 - 32]. Эта процедура позволяет осуществить «балансную редукцию» модели динамической системы в переменных состояния, путем отсечения части переменных, доставляющих меньшие вклады в динамику системы. При этом понижение порядка модели осуществляется с минимизацией нормы разности переходных матриц исходной и редуцированной динамических моделей [6, 14].
В работе [5] предложен новый метод «модальной редукции», который заключается в спектральной декомпозиции моделей динамических систем в переменных состояния на «быструю» и «доминирующую» подсистемы, и в последующей замене динамики быстрой подсистемы её установившимся режимом. При этом предполагается, что быстрая подсистема включает быстро затухающие моды исходной модели, а доминирующая подсистема - все остальные её моды. Однако, если два предыдущих метода при одной и той же степени редукции приводят к единственной редуцированной модели, то метод модальной редукции, как правило, приводит к различным моделям.
Это связано с особенностью описания динамических систем в переменных состояния. Дело в том, что одной и той же динамической системе можно поставить в соответствие множество систем дифференциальных уравнений (моделей) в переменных состояния даже одного и того же порядка. Эти модели равнозначны с точки зрения соотношений «вход-выход», но имеют различные переменные состояния, обусловленные различными матрицами преобразования, посредством которых осуществляется спектральная декомпозиция исходной модели. Поэтому одной и той же исходной модели в переменных состояния соответствует множество «модально редуцированных» моделей, имеющих различные переменные состояния как быстрой, так и доминирующей подсистем. Редукция всех этих декомпозированных моделей осуществляется, естественно, путем исключения мод, соответствующих одним и тем же корням характеристического уравнения исходной модели системы, поскольку при линейных преобразованиях корни не меняются.
На основе изложенного нетрудно заключить, что и временная, и балансная, и модальная редукции, фактически, приводят к исключению динамики быстрой подсистемы рассматриваемого процесса из процедуры синтеза системы автоматизации или управления. Однако в действительности, влияние исключенной динамики на устойчивость и другие свойства синтезированной редуцированной системы, естественно, сохраняется. В связи с этим представляет интерес сравнение различных методов редукции по тем свойствам, которые имеют системы автоматизации и управления, синтезированные на основе различных редуцированных моделей.
В данной выпускной квалификационной работе на численных примерах изучается влияние указанных выше методов редукции на робастную устойчивость замкнутых систем. При этом рассматриваются редуцированные системы автоматизации, полученные методом аналитического синтеза систем с управлением по выходу и воздействиям (АСС с УВВ) [4, 15].
Линейные элементы реальных систем автоматического управления, как правило, могут содержать неопределенности, так как параметры их моделей также определяются с некоторыми погрешностями. Поэтому вводится робастная устойчивость систем управления. Системы с такими интервальными параметрами относятся к классу интервальных систем (ИС) [1,2].
Несмотря на наличие значительного числа предшествующих результатов, необходимые и достаточные условия устойчивости (робастной) устанавливаются теоремой В. Л. Харитонова, впервые доказанной в работе [3]. Эта теорема широко используется при разработке ИС, позволяя обеспечить робастную устойчивость, которая заключается в обеспечении устойчивости систем при любых значениях параметров в заданных интервалах [1, 4]. Также на данный момент большое внимание уделяется не только анализу робастной устойчивости, но и синтезу регуляторов, гарантирующих робастноcть ИС.
Оценка робастной устойчивости редуцированных замкнутых систем проводится по критерию В.Л. Харитонова с учетом отсеченной при синтезе динамики, а влияние методов редукции - путем построения границ робастной устойчивости этих систем. Этот критерий позволяет свести задачу исследования робастной устойчивости динамических систем к задаче исследования гурвицевости некоторых полиномов.
В квалификационной работе изучается зависимость критических отклонений коэффициентов редуцированной модели дистилляции от значений малых постоянных времени, не учтенных при синтезе этой системы. Допустимые значения отклонений - это значения отклонений, при которых замкнутая система оказывается на границе устойчивости [4].
Химический реактор, применяемый для разделения жидких смесей(дистилляция), компоненты которых различаются по температурам кипения
Процесс осуществляется при взаимодействии потоков пара и жидкости, которые имеют разные составы и температуры: пар имеет более высокую температуру, чем вступающая с ним в контакт жидкость.
При периодической дистилляции смесь разделяют на отдельные компоненты (или фракции, кипящие в определенном интервале температур) путем последовательного их отбора при изменяющихся во времени рабочих параметрах процесса.
Дистилляция по непрерывной схеме позволяет одновременно получать два или более продуктов при стационарных условиях процесса. Процесс дистилляции осуществляют в аппаратах -- дистилляционных колоннах. Для создания потока паров в нижнюю часть колонны подводят тепло, а поток жидкости (орошения, флегмы) создают путем отвода тепла из верхней части колонны, конденсируя соответствующее количество паров.
В нефтеперерабатывающей промышленности в основном применяют дистилляционные (ректификационные) колонны непрерывного действия.
Основными рабочими параметрами процесса ректификации являются давление и температура в системе, соотношение потоков жидкости и пара (флегмовое число), число контактных ступеней. При соответствующем выборе этих параметров обеспечивается разделение исходной смеси на компоненты (фракции), удовлетворяющие определенным требованиям.
Эффективность работы ректификационных колонн существенно зависит от вида перерабатываемого сырья, режима эксплуатации, рабочих условий, работы системы автоматизации, качества изготовления и монтажа колонны и тарелок и т. д. Практические данные об эффективности промышленных колонн однотипных установок часто значительно различаются. Вместе с тем эти данные позволяют более обоснованно выбрать рабочие характеристики колонны при проектировании и оценить фактические показатели при эксплуатации.
Дистилляционные колонны являются существенной составляющей инвестиционных вложений в нефтеперерабатывающие заводы; а управление колонами в случае неэффективной стратегии требует значительных эксплуатационных затрат.
Процессы разделения смесей и получение индивидуальных веществ различной чистоты играют ключевую роль в современной промышленности. Причем наблюдается ярко выраженная тенденция получения все более чистых веществ. Среди процессов разделения доминирующую роль играет дистилляция, и её количественная доля составляет около 90 процентов. Объясняется это достаточной универсальностью процессов дистилляции и способностью перерабатывать огромные массовые потоки веществ.
В основе дистилляции лежит возможность разделения веществ путем превращения их из жидкости в пар (испарение) и обратно (конденсация). Это происходит благодаря тому, что каждое вещество имеет своё, отличное от других, давление насыщенных паров. Давление насыщенных паров вещества определяет его температуру кипения, содержание в смеси паров с другими веществами, иными словами - степень его летучести. Простейший случай разделения веществ - однократное испарение.
| Классификация и свойства алкалоидов |