«Автоматизация и информатизация ТЭК»

Методика идентификации динамических моделей с переменным транспортным запаздыванием

УДК: 681.5:622.279+622.276
DOI: 10.33285/2782-604X-2023-6(599)-22-29

Авторы:

¹ РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, Москва, Россия

Ключевые слова: моделирование, транспортное запаздывание, усовершенствованное управление, MPC-регулятор, оптимизация, идентификация

Аннотация:

Разработана методика идентификации динамической модели с переменным транспортным запаздыванием для многопараметрического контроллера системы усовершенствованного управления технологическим процессом (СУУТП) по технологическим данным, полученным в результате испытаний на реальном технологическом объекте. Приведены обобщенное описание технологического процесса гидроочистки нефтяных дистиллятов, структура имеющейся системы управления на основе ПИД-регулятора и сформулирована проблематика задач управления на реакторном блоке установки. Составлена усовершенствованная структура системы автоматического управления с MPC-регулятором, использующим идентифицируемую модель. Описана методика идентификации на основе оптимизационной задачи по минимизации среднеквадратичной ошибки прогноза модели. Приведен алгоритм решения задачи с использованием научной библиотеки scipy.optimize среды разработки Python, а также результаты решения задачи идентификации на реальных технологических данных. Доказана адекватность полученной динамической модели на основе методов корреляционного анализа.

Список литературы:

1. Нурутдинов Н.Н. Моделирование переменного транспортного запаздывания на обособленных технологических участках объектов нефтеперерабатывающей промышленности // Автоматизация и информатизация ТЭК. – 2022. – № 12(593). – С. 44–47. – DOI: 10.33285/2782-604X-2022-12(593)-44-47
2. Усовершенствованное управление ТП: от контура регулирования до общезаводской оптимизации / П.Л. Логунов, М.В. Шаманин, Д.В. Кнеллер [и др.] // Автоматизация в пром-сти. – 2015. – № 4. – С. 4–14.
3. Ruscio D. Model predictive control and optimization. – Porsgrunn: Mars, 2001. – XIV, 193 p.
4. Camacho E.F., Bordons C. Model predictive control. – London: Springer, 1999. – XVII, 277 p.
5. Albertos P., Sala A. Multivariable control systems: an engineering approach. – London: Springer, 2004. – XVIII, 340 p.
6. Ким Д.П. Теория автоматического управления: в 2 т. Т. 2. Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы. – 2-е изд., испр. и доп. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2016. – 441 с.
7. Методы классической и современной теории автоматического управления: учеб. в 5 т. Т. 4. Теория оптимизации систем автоматического управления. – 2-е изд., перераб. и доп. / под ред. К.А. Пупкова, Н.Д. Егупова. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. – 741 с.