
- •2.Эволюция автоматизированных комплексов и производственных систем
- •3.Гибкие автоматизированные производственные системы
- •4.Структура системы автоматизации на базе компьютерной техники.
- •5.Основные функции компьютера или микроконтроллера
- •6. Системы регулирования и методы управления.
- •7.Принципы реализации информационного обмена в локальных вычислительных сетях. Правила информационного обмена в соответствии с моделью iso/osi.
- •8. Функции уровней модели iso/osi.
- •10. Методы доступа к среде передачи данных лвс.
6. Системы регулирования и методы управления.
Специальные методы управления
Применение специальных, сложных методов обработки данных и управления в АСУТП стало одним из основных направлений в автоматизации промышленного производства. Методы повышенной сложности с определенной долей условности будем называть современными. В зарубежной практике создания систем управления в промышленности соответствующее направление обозначается английским термином advanced control
Методы управления повышенной сложности для промышленного применения должны отвечать следующим признакам.
1. Применение в алгоритме повышенного объема данных о режиме работы объекта управления путем подключения сигналов дополнительных переменных—либо отдатчиков, либо от модели процесса.
2. Применение многомерных (многосвязных) алгоритмов.
3. Использование специальных эффективных нетрадиционных алгоритмов.
4. Оснащение алгоритмов специальным инструментарием для работы с ним на всех этапах жизненного цикла: проектирование, настройка, ввод в эксплуатацию, сопровождение при эксплуатации. Другими словами, специальные алгоритмы должны обеспечиваться специальной технологией применения.
Косвенный контроль
Косвенный контроль неизмеряемых переменных и характеристик процесса состоит в их вычислении по уравнениям модели при измеренных значениях режимных переменных. Он получил достаточно широкое распространение в различных сферах, начиная от простых вычислений с использованием технологических зависимостей и кончая решением достаточно сложных систем уравнений.
Например, в цепях контроля и управления осуществляется коррекция измерений расходов газов в зависимости от их температуры и давления среды, материальных и тепловых балансов, проводится уточнение тепловой нагрузки оборудования по температурным перепадам и расходам теплоносителей и т д. Особенно важную роль играет косвенный контроль ключевых в управлении технологией характеристик качества продукции, обычно измеряемых трудно и с большим запаздыванием.
В алгоритме в качестве модели может фигурировать либо отдельная технологическая зависимость, описывающая конкретный эффект, либо система уравнений той или иной природы — алгебраических, дифференциальных, логических и т.д.; природа располагаемой модели зависит от источника ее получения: аналитический вывод, активный эксперимент, статистика и т.д.
Адаптивное регулирование
Адаптивные регуляторы предназначены для сохранения необходимого качества регулирования при изменениях характеристик объекта и условии его функционирования за счет адекватного перестроения алгоритма. Существует много подходов к построению адаптивных регуляторов, каждый из которых предпочтительно применять в определенных условиях. Адаптивный регулятор содержит в своем составе надстройку над обычным регулятором — блок адаптации, который в зависимости от изменения условии работы и характеристик основного замкнутого контура воздействует на структуру и/или параметры регулятора.
В адаптивных регуляторах обратная связь по характеристикам поведения образуется с использованием входных и выходных сигналов объекта. Большой выбор вариантов порождает огромное множество возможных алгоритмических схем. От алгоритмов требуются хорошее быстродействие, робастность (неприхотливость) и малое потребление вычислительных ресурсов.
При реализации и практическом использовании адаптивных регуляторов возникают объективные трудности из-за принципиальных особенностей их структур. Блоки параметрического воздействия в составе регуляторов имеют принципиально нелинейный характер, что приводит к затруднениям в теоретических исследованиях систем и к парадоксальным явлениям в их поведении Прежде всего обостряется вопрос об устойчивости адаптивной системы, которая в конкретных условиях может быть гарантирована при не которых сочетаниях параметров основного контура и блока адаптации. В то же время очень велика ответственность в решении доверить автомату работу замкнутого контура на ответственном объекте управления.
Многосвязное регулирование
Задачи многосвязного регулирования в промышленности характерны для основных технологических агрегатов технологических установок: энергоблок, ректификационная колонна, химический реактор. Такие задачи имеют важное значение для управления производительными техническими процессами и обеспечивают основные технологические эффекты управления.
Рациональный подход к решению этих проблем в совокупности состоит в применении конкретных вариантов «развязывания» (автономности) контуров управления.
Автоматические регуляторы с моделью в контуре управления
Значения управляющих воздействий в регуляторах со встроенными моделями (предсказывающими устройства ми, предикторами) определяются по уравнениям модели объекта из условия устранения ошибки регулирования Явная постановка задачи регулирования и алгоритм ее решения позволяют повысить качество регулирования путем оптимизации, значительно снизить затраты на настройку регулятора.
К настоящему времени разработано достаточно большое количество регуляторов с прогнозом; наиболее известными являются регулятор Смита для объектов с большим запаздыванием, «алгоритмическое управление с моделью» (algorithmic model control), схема косвенного регулирования (inferential control), регулятор с внутренней моделью (internal model control), «динамическое матричное управление» (dynamic matrix control, DMC), регуляторы состояния. Эти регуляторы специальной структуры потенциально позволяют решить сложные задачи регулирования, трудности которых не удается преодолеть с использованием традиционных ПИД-алгоритмов, прежде всего на объектах с очень большой инерцией (с часовыми и более постоянными времени — на некоторых химических и биотехнических производствах, в управлении гидротехническими режимами и т.д., там где обычные методы настройки не могут быть применены). Эти алгоритмы нашли также применение в многосвязном регулировании.
При разработке алгоритмов регулирования с прогнозом преследуются цели повысить динамическую точность регулирования (по разным критериям); упростить и снизить затраты на настройку систем регулирования за счет применения модели в контуре управления. Многочисленные исследования подтверждают, что эти цели достигаются, хотя решения подчас не лежат на поверхности.
Обычно регуляторы со встроенной моделью (с прогнозом) строятся как импульсные, работающие в дискретном времени, представляют собой при этом в основном цифровые фильтры, реализующие алгоритмы прямого счета.
В основе алгоритмов управления с предикторами лежит способ подготовки управляющего воздействия по уравнениям модели объекта при конкретном значении ошибки регулирования. Модель работает в реальном времени параллельно объекту, воспринимая сигнал управляющего воздействия. Рассогласование между сигналами выходной переменной и модели служит оценкой (косвенным измерением) возмущающих воздействий, приведенных к выходу объекта. Управляющее воздействие подготавливается на основе этого сигнала невязки так, чтобы ее компенсировать.
В состав регуляторов с прогнозированием в качестве основных функциональных блоков входят:
модель объекта;
формирователь управляющих воздействий;
фильтр в обратной связи.
Модель объекта встраивается в алгоритм управления как его основной блок, определяемый принятым принципом управления. Применяется либо непосредственно модель «вход-выход», либо некоторое приближение обратной модели — соответственно принятому способу использования модели в алгоритме.
Формирователь управляющих воздействий (собственно регулятор, закон регулирования) предназначается для генерации управляющих воздействий по результатам обработки информации в модели объекта и сравнения ее координат с соответствующими заданными значениями.
Фильтр в обратной связи служит для подстройки регулятора на объекте, необходимой из-за неизбежных ошибок моделирования, влияния шумов и нелинейностей.
В системах со встроенной моделью (internal model control) косвенно контролируются приведенные к выходу возмущения, которые компенсируются по схеме разомкнутого управления; неточности компенсации устраняются за счет действия обратной связи по ошибке регулирования. Для этой цели параллельно объекту включается его модель «вход-выход» по каналу управляющего воздействия. Измеряемая в темпе с процессом невязка модели используется в контуре обратной связи, в которую включены регулятор и инерционный фильтр. Фильтр используется для обеспечения робастности контура управления.
Оптимальное управление
В непрерывных технологических процессах оптимизация статического режима обеспечивается вычислением координат оптимального режима и реализацией режима путем воздействия на задания локальных регуляторов и на регулирующие органы. Координаты оптимального режима — значения управляемых (регулируемых) переменных процесса — получаются в результате решения задачи математического программирования на уравнениях модели процесса при технологических плановых и ресурсных ограничениях, Функция цели имеет характер технико-экономического показателя (прибыль, минимум затрат при заданной производительности и т.д.). Часто применяются линейные модели и постановки линейного или квадратичного программирования. Оптимальное управление требует для своего применения хорошего знания процесса и адекватной модели
В цифровых системах автоматического регулирования точность системы определяют аналого-цифровые и цифро-аналоговые преобразователи. Чем больше число двоичных разрядов, приходящихся на аналоговый сигнал в его диапазоне, тем выше разрешение и тем выше точность.
Недавно появилась замена ПИД-регуляторам — USWO — новый способ формирования управления для замкнутых систем автоматического регулирования обеспечивающий значительное повышение качества работы систем промышленной автоматики.