Размещено на http://www.allbest.ru/

АВТОРЕФЕРАТ

Структурная организация функционального диагностирования автоматизированных тепловых объектов и систем

05.13.06 Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

Бойков Сергей

Тамбов - 2008

Работа выполнена на кафедре “Кибернетика” Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования “Ярославский государственный технический университет”.

Научный руководитель: автоматизированный имитационный дефект

доктор технических наук, профессор

Цыганков Михаил Петрович.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор

Муромцев Юрий Леонидович;

доктор технических наук, профессор

Лабутин Александр Николаевич.

Ведущая организация:

Воронежская государственная

технологическая академия (ВГТА)

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Большинство химико-технологических систем (ХТС) представляет собой совокупность связанных материальными потоками технологических объектов, в которых физические перемещения этих потоков сопровождаются тепловыми процессами: тепловыделением, теплообменом, теплопередачей. Примерами тепловых объектов являются теплообменники, химические реакторы, сушильные установки, печи, ректификационные колонны. Как правило, эти объекты входят в состав автоматизированных технологических установок большой мощности, и их дефектность может приводить к значительным издержкам производства промышленной продукции, ухудшению ее качества, аварийным ситуациям.

Своевременное выявление источников нарушений технического состояния объектов позволяет принимать оперативные решения по обслуживанию дефектных элементов и предотвращать развитие негативных факторов, приводящих к аварийности технологических установок.

Функциональное диагностирование, то есть диагностирование в режиме рабочего функционирования технологических установок, - эффективный инструмент управления эксплуатационной надежностью.

Методы функциональной диагностики непрерывных объектов во многом базируются на понятиях аналитической избыточности системы контрольно-диагностических условий (уравнений), используемых для диагностирования и широко освещены в литературе.

Однако влияние технологической специфики объектов рассматриваемого вида на структуру контрольно-диагностических уравнений не учитывается. Кроме того, игнорируются возможные неисправности устройств автоматизированного контроля, через которые информация поступает в диагностическую систему. Хотя объект и средства его автоматизации в процессах управления взаимосвязаны, задачи их диагностирования рассматриваются как независимые. Это снижает уровень системности и эффективность решения задач оперативного контроля и выявления источников технологических нарушений.

Поэтому отражение в диагностических моделях специфики взаимосвязи объекта и системы его автоматизации с учетом технологического назначения объекта является актуальным.

Диагностическая модель объекта рассматриваемого класса описывается уравнениями материальных, тепловых балансов и выражениями теплопередачи. В соответствии с типом используемых контрольно-диагностических уравнений представители этого класса диагностируемых объектов ниже именуются автоматизированными МТТ-системами или АМТТ-системами.

Цель работы. Повышение эффективности технического диагностирования автоматизированных тепловых объектов и систем (АМТТ-систем) в установившихся режимах эксплуатации с учетом специфики структуры их диагностических моделей.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Формализовать и провести анализ диагностических моделей в классе АМТТ-систем, функционирующих в установившемся режиме.

2. Разработать методы контроля технического состояния, выявления дефектов в установившихся режимах эксплуатации АМТТ-систем, и увеличения глубины диагностирования.

3. Получить аналитическое решение задачи технического диагностирования для различных видов АМТТ-систем с учетом их функциональных особенностей и структурировать характерные для этих объектов источники дефектов по группам.

4. Провести многоуровневый структурный анализ невязок контрольных уравнений диагностических моделей АМТТ-систем и алгоритмизацию диагностических процедур.

5. Усовершенствовать инструментарий имитационного моделирования диагностируемых объектов ХТС и на его базе исследовать алгоритмы диагностирования АМТТ-систем.

Методы исследований. Для исследования проблемы и решения задач диагностического управления АМТТ-системами в работе используются методы функциональной диагностики, системного анализа, математического моделирования, теории принятия решений, теории идентификации.

Научная новизна.

· Построена обобщенная диагностическая модель класса автоматизированных тепловых объектов (АМТТ-систем) и установлено, что наличие мультипликативных форм в контрольных уравнениях модели является общей характеристикой класса этих систем.

· Предложен метод поиска и локализации источников нарушений, использующий особенности мультипликативных форм моделей АМТТ-систем и базирующийся на свойстве наследования невязками характера изменения диагностирующих переменных.

· Выполнена декомпозиция задач диагностирования АМТТ-систем в соответствии с принципом “расширяющегося ядра” и проведен многоуровневый структурный анализ состава невязок уравнений их диагностических моделей.

· Предложены приемы обеспечения требуемого уровня аналитической избыточности в процедурах диагностирования, учитывающие функционально-технологические особенности различных видов АМТТ-систем.

Практическая значимость.

· Созданы алгоритмы и программное обеспечение функционального диагностирования установившихся режимов типовых АМТТ-систем, широко используемых на нефтехимических и нефтеперерабатывающих производствах.

· Алгоритмы диагностического контроля неисправности технических средств автоматизированного управления технологическим режимом реакторов приняты к внедрению в составе компьютерного приложения: “Балансовый контроль элементного состава сырья и технологических показателей работы реакторов производства технического углерода”.

· Разработана имитационная компьютерная система технического диагностирования объектов реакторного блока ЛГ 35/11-300 ОАО “Славнефть - Ярославнефтеоргсинтез”, используемая в учебном процессе Ярославского государственного технического университета.

Апробация работы. Основные результаты и научные положения диссертации обсуждались и докладывались на Международной научной конференции “Математические методы в технике и технологиях” (ММТТ-18, Казань, 2005; ММТТ-19, Воронеж, 2006; ММТТ-20, Ярославль, 2007); на Международной научно-технической конференции “Моделирование, оптимизация и интенсификация производственных процессов и систем” (Вологда, 2004); на Межвузовской научной конференции “Математика и математическое образование. Теория и практика” (Ярославль, 2006), на Межвузовской научно-технической конференции студентов, магистрантов и аспирантов (Ярославль, 2007), на Межвузовской научно-технической конференции молодых ученых и студентов (Кострома, 2007).

Публикации. По результатам исследований опубликовано 10 научных работ из них 2 статьи в журналах, рекомендуемых ВАК РФ для публикации результатов диссертационных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, основных результатов и выводов, списка литературных источников из 126 наименований, двух приложений. Работа изложена на 160 страницах основного текста, содержит 31 рисунок и 15 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность, сформулированы цель и задачи, определены научная новизна и практическая значимость данной работы.

В первой главе исследованы проблемы и существующие методы управления эксплуатационной надежностью непрерывными химико-технологическими процессами (ХТП), а также технической диагностики как науки, занимающей важное место в решении задач повышения надежности АСУ ТП.

Рассмотрены основные задачи и направления технической диагностики. Показана терминологическая несогласованность решаемых задач в области контроля и диагностики технического состояния автоматизированных технологических систем. Указано, что возможные причины этой несогласованности отражают реальные проблемы недостаточной системной связанности задач обнаружения, диагностирования, резервирования, коррекции технологических режимов и обслуживания автоматизированных технологических объектов.

Проведен анализ методов и принципов диагностирования ХТС. Дано описание достоинств и недостатков существующих решений. Отмечено, что одной из главных причин возникновения аварийных ситуаций остается несовершенство методов и средств диагностики состояния ХТП и оборудования. Несовершенство этих методов, прежде всего, связано с недостаточным уровнем системности подходов к диагностированию средств автоматизации и технологической аппаратуры как составляющих единой диагностируемой автоматизированной ХТС.

Указано, что большую часть времени автоматизированные ХТС крупнотоннажных производств работают в установившемся режиме. Особенность режимов эксплуатации ХТС и их характер должны учитываться при разработке и реализации диагностических алгоритмов.

Представлена классификация диагностических моделей технических систем с учетом того, что во многих случаях для технологически различающихся объектов автоматизации технического диагностирования могут быть построены идентичные формальные процедуры выявления источника нарушений, обеспечивающие необходимую гибкость алгоритмов. Проанализированы класс аддитивно - мультипликативных динамических моделей, и их известные алгоритмы диагностики. Указано, что модели динамики при диагностике объектов не могут использоваться для выявления источников нарушений АМТТ-систем в установившемся режиме их эксплуатации.

Проведен анализ эффективности технической диагностики. Отмечена сохраняющаяся высокая доля ошибок оперативного персонала при принятии решений в системе автоматизированного управления технологическими процессами. Для снижения риска опасности, связанного с “человеческим фактором”, степень автоматизации поддержки принятия решений должна быть максимально возможной.

Во второй главе разработаны и исследованы методы автоматизированного диагностирования технического состояния непрерывных АМТТ-систем в установившихся режимах эксплуатации.

Для выявления источников технологических нарушений АМТТ-систем в качестве контрольно-диагностических уравнений использованы фундаментальные балансовые соотношения материальных и тепловых потоков. Эти системы образуют класс аддитивно-мультипликативных моделей, которыми охватывается описание целого ряда процессов массового использования в химической технологии. Аддитивно-мультипликативные модели характеризуются влиянием смешивания факторов (перемножение значений технологических переменных) в уравнениях тепловых балансов.

Указано, что выявление дефектов в классе АМТТ-систем оказывается возможным осуществлять по данным измерения расходов и температур потоков, с использованием общепринятых средств, входящих в состав системы автоматического контроля и регулирования технологических переменных. Для установившихся технологических режимов, наиболее характерных для эксплуатации АМТТ-систем, предложена общая аддитивно-мультипликативная модель контрольно-балансовых соотношений, которая имеет вид:

q_ij·G = _i, i=; n₁ > 1; m > 1; (а)

k_ij·c_j·G·T + +h_ijlTK_T·F_Tl = _i, i= n > n₁; (б)

где q_ij [-1, 1], k_ij {-1, 0, 1}, w_ij {-1, 0, 1}и h_ijl {-1, 0, 1} - постоянные коэффициенты; G_j - массовый расход j-го потока; _i - невязка i-го уравнения, вызванная появлением неисправности; c_j - теплоемкость j-го потока; Т_j - температура j-го потока; r_j - удельная теплота фазового превращения или образования j-го вещества; K_Tl - коэффициент теплопередачи через l-ую стенку; F_Tl - поверхность l-ой теплообменной стенки; Пара индексов “ij” определяет участие j-го материального потока или (и) его параметров в i-ом контрольном уравнении, а пара “il” - включение в это уравнение теплообмена через l-ую поверхность.

Возможные значения коэффициентов q_ij указаны для общего случая смесей с изменяющимися концентрациями компонентов потоков. Здесь q_ij = -1 соответствует условиям индивидуального отбора компонента (вещества), а q_ij = 1 ввода компонента. В частном случае использования только индивидуальных веществ q_ij может принимать одно из трех значений q_ij {-1, 0, 1}.

Уравнениями (а) системы (1) описываются балансы потоков вещества, проходящих через АМТТ-систему. Уравнения (б) определяют балансы тепловых потоков с учетом фазовых превращений, химических реакций и теплообмена через разделяющие поверхности.

В рамках математического описания системы (1) (и в предположении r_j = const, c_j = const) все разнообразие источников нарушений охватывается модельной схемой:

G = G_j + _Gj, T = T_j + _Tj, K_T = K_Tl + K_Tl, (2)

где _Gj, _Tj ^s - “сигнальные” модели дефектов j-го канала контроля расхода и температуры, образующие множество ^s; K_Tl ^p - параметрические источники нарушений (дефекты технологической аппаратуры), относящиеся к множеству ^p. Значения _Gj, _Tj и K_Tl представляют собой постоянные смещения относительно значений переменных соответственно G_j, T_j и параметров K_Tl исправной системы. Константные искажения параметров отнесены к “параметрическим” дефектам, а искажения сигналов во времени - к “сигнальным” дефектам согласно терминологии, предлагаемой Мироновским Л.А. Совокупность всех возможных в рамках выбранной модели дефектов представляется объединением множеств ^s и ^p: = ^{s p} (рис. 1).

Размещено на http://www.allbest.ru/

В условиях бездефектного функционирования объекта при = 0, или G = G_j, T = T_j, K_T = K_Tl, значения невязок контрольных уравнений модели (1) удовлетворяют равенству _i=0 для всех i{1…n}.

Выявление возникшей неисправности (дефекта) осуществляется по результатам анализа невязок модели (1). Решение модели (структурный состав невязок _i) находится аналитически для каждого источника нарушений путем подстановки выражений (2) в контрольно-диагностические уравнения (1). Принимается допущение о пренебрежимо малой вероятности одномоментного появления двух или более дефектов.

В рамках обобщенного описания аддитивно-мультипликативной диагностической модели (1) предложен метод функционального диагностирования АМТТ-системы и проведены исследования структурных составов невязок при различных возможных источниках дефектов. Источники дефектов, имеющие характерные признаки проявления в невязках контрольных уравнений, структурированы в отдельные группы (табл. 1).

Таблица 1. Структурный состав невязок контрольно-балансовых уравнений

	i, i=	i i=, hijl = 0	i i=, hijl 0	Группа
Gj	qijGj	[kijсj·Tj + wijrj]Gj	[kijсj·Tj + wijrj]Gj	А
Tj	0	kijсj·GjTj	[kijсj·Gj+hijlKTl·FTl]Tj	Б
KTl	0	0	[FTl hijlTj] KTl	В

Согласно предлагаемому методу диагностирование дефектов проводится поэтапно по каждому типу каналов: вначале по каналам контроля расходов, а затем температур. Так по нарушению балансовых соотношений (1а) (_i 0 i ) выполняется диагностика дефектов _Gj 0 в трактах контроля расходов (группа А), а по нарушению балансов (1б) при i для h_ijl = 0 (_i 0 i ) - дефектов _Tj 0 в трактах контроля температур (группа Б). Отсутствие невязок в уравнениях материальных балансов (_i = 0, i=) служит основанием для отнесения возникшего источника нарушений к подмножеству дефектов каналов контроля температур.

Таким образом, совместным использованием соотношений материальных и тепловых балансов в диагностической модели (1) достигается необходимая степень аналитической избыточности для диагностирования трактов контроля температур при условии отсутствия невязок в контрольных соотношениях материальных балансов. Инвариантность по отношению к варьированию расходов материальных потоков обеспечивается выполнением равенств _i = 0 при i {1…n₁}. Такой подход соответствует принципу “расширяющегося ядра”, широко применяемого в самодиагностирующихся системах.

После выполнения диагностических процедур в пространстве “сигнальных” дефектов _Gj 0 ( или _Tj 0) в соответствии с этим принципом по уравнениям теплопередачи (1б) при i для h_ijl 0 предложено переходить к диагностированию дефектов (K_Tl 0) в пространстве параметров (группа В). Последовательность локализации дефектов с выделением таких групп иллюстрируется рис. 2.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Ввиду того, что измеряемые переменные (расход G_j и температура Т_j), в слагаемых k_ij·c_j·G·T уравнений (1б), перемножаются, эти уравнения включают билинейные формы k_ij·c_j·G·T (смешивание двух независимых между собой факторов). Показано, что использование свойства билинейности в уравнениях тепловых балансов позволяет управлять глубиной диагностирования вплоть до указания номера неисправного канала контроля или теплопередающей поверхности, что не достигается использованием в качестве контрольных только линейных уравнений.

Для увеличения глубины диагностирования источников нарушений внутри отдельно взятой группы предложен метод последовательной идентификации. Согласно методу выявление источника неисправности при псевдостационарном варьировании технологических переменных осуществляется благодаря наследованию невязкой балансового уравнения (1б) характера изменения диагностирующей переменной в условиях однократного дефекта. Это оказывается возможным в силу свойства билинейности, позволяющему использовать в качестве диагностируемой и диагностирующей любую из пары G_j и T_j контролируемых переменных нелинейной части (1б). Диагностирующей является переменная, по тракту контроля которой не выявлено неисправностей выполнением диагностической процедуры, а диагностируемой - переменную, тракт контроля которой подлежит диагностированию.

Пусть, например, профили температур (температурные тренды) в технологическом аппарате имеют вид (рис. 3а). Предполагается, что одновременное возникновение двух и более дефектов маловероятно. Тогда при дефекте _Gj в тракте контроля j-го расхода G_j невязка i-го уравнения теплового баланса в соответствии с выражением [k_ijс_j·T_j + w_ijr_j]_Gj табл. 1 будет следовать j-му температурному профилю T_j (рис. 3б). Визуально это обнаруживается сопоставительным анализом приведенных графиков. Формально индикатором дефекта _Gj служит выполнение условия = _i/[k_ijс_j·T_j + w_ijr_j]=const в j-ом канале контроля расхода (рис. 3в).

Размещено на http://www.allbest.ru/



Размещено на http://www.allbest.ru/

Если процедурой проверки не выявлено дефектов в трактах контроля расходов, то с учетом допущения однократности появления дефекта в порядке, аналогичном изложенному выше, проводится диагностирование каналов контроля температур и (или) теплопередающих поверхностей. Результаты применения метода последовательной идентификации дефектов в выделенных группах (рис. 3) изображены на рис. 4.

При отсутствии эксплуатационных трендов и флуктуаций переменных с целью локализации однократного источника нарушений рекомендуется использовать активный контроль (если таковой допустим по технологическим соображениям). Его сущность заключается в добавлении к входным значениям технологических переменных тестовых сигналов _j, отличающихся по форме, и последующем проведении сравнительного анализа характеров изменения невязок контрольных аддитивно-мультипликативных уравнений с характерами варьирования этих переменных.

АМТТ-системы, как правило, содержат контуры автоматического регулирования расходов жидких или (и) газообразных сред. В таких АМТТ-системах возможно дополнительное увеличение аналитической избыточности при диагностировании трактов контроля расходов. С этой целью следует включать в совокупность контрольных условий (1) выражения истечения материальных сред через управляемое дроссельное устройство:

q_ijG² + _ijK²P = _i,

где q_ij {0, 1}; _ij = - q_ij2_jjS_j² - постоянные коэффициенты, _j коэффициент расширения для газов и паров, _j плотность j-го вещества, S_j площадь проходного сечения регулирующего органа; K коэффициент расхода через j-ое управляемое дроссельное устройство; P - измеренное значение перепада давления на j-ом дроссельном устройстве.

Исследована методика диагностирования АМТТ-систем, подверженных влиянию случайных факторов (помех), которые обусловлены ошибками измерений и неточностью описания взаимосвязей переменных в контрольных уравнениях связи. В основу подхода положен метод функциональной диагностики парным сравнением.

В третьей главе общетеоретические положения диагностики АМТТ-систем в установившихся режимах эксплуатации конкретизируются с учетом функционально-технологических особенностей их характерных представителей.

Выявлены особенности диагностирования АМТТ-систем, широко применяемых на предприятиях химического и нефтехимического профилей: аппаратов смешения, рекуперативных теплообменных аппаратов с различными схемами движения потоков (прямоток и противоток) и различными агрегатными состояниями теплоносителей:

а) с изменением агрегатного состояния обоих теплоносителей,

б) с изменением агрегатного состояния одного из теплоносителей,

в) без изменения агрегатного состояния теплоносителей,

а также сушильных установок и химических реакторов.

Для различных видов АМТТ-систем выделены структурные группы возможных дефектов. Установлено, что совместным использованием контрольных соотношений материальных и тепловых балансов по составу невязок всегда фиксируется не менее двух структурно различимых групп “сигнальных” дефектов с разным типом диагностируемых каналов контроля переменных - расходов (первая группа) и температур (вторая группа). В этих группах отмечено различие типов диагностирующих переменных в мультипликативных формах уравнений тепловых балансов. В первой группе диагностирующее ядро образуют температуры потоков, а во второй - расходы этих потоков. Однозначность выбора переменных диагностирующего ядра на множестве всех измерительных каналов гарантирует успешное решение задач управления глубиной диагностирования путем анализа как изменений эксплуатационных трендов, так и результатов применения активного контроля.

Указаны основные отличительные особенности диагностирования АМТТ-систем, в которых материальные потоки разделены между собой теплопередающей поверхностью. Они заключаются в наличии выражений для теплопередачи через разделяющую потоки поверхность, дополняющих уравнения материальных и тепловых балансов. Использование контрольных выражений для теплопередачи увеличивает аналитическую избыточность для диагностирования “параметрических” дефектов при отсутствии невязок в соотношениях тепловых балансов.

Исследованы особенности сушильных установок и химических реакторов непрерывного действия, эксплуатируемых в установившемся режиме, как АМТТ-систем. Отмечены общие признаки организации материальных потоков, характерные для объектов этого класса, и общность подходов к диагностическому моделированию согласно законам сохранения массы и энергии перераспределяемых в системе веществ.

Сушильные установки с кожухотрубными теплообменными аппаратами объединяет наличие разделяющей потоки поверхности. Кроме того, процессы испарения (конденсации) материального потока указывает на их сходство с теплообменниками с изменением агрегатного состояния одного из теплоносителей. В зависимости от типа реакторов (реакторы с перемешиванием или трубчатые реакторы) принципы их диагностирования, в основном, также аналогичны принципам диагностирования теплообменников смешения или кожухотрубных теплообменников.

Однако наряду с общими признаками АМТТ-систем эти объекты имеют индивидуальные особенности, которые заключаются в необходимости учета процессов массопереноса (при значительных объемах содержания влаги в сырье), характерных для сушильных установок и процессов химического превращения материальных потоков, характерных для реакторов. По индивидуальным признакам, определяющим диагностические возможности, сушильные установки и реакторы отнесены к разным структурным группам объектов АМТТ-систем.

Проведено исследование особенностей и возможностей диагностирования установившихся режимов работы сушильных установок на примере сушильной установки при прямоточном и противоточном движении гранулированного материала и газа. Предложена диагностическая модель, для идентификации неконтролируемых параметров состояния сушильной установки по данным измерений входных и выходных координат объекта.

Выявлены способы увеличения аналитической избыточности для диагностирования технологических режимов реакторов и технических средств автоматического контроля и управления ими, заключающиеся в использовании уравнений элементных материальных балансов химического превращения веществ.

В четвертой главе приложения разработанных методов рассматриваются на примерах автоматизированных систем контроля технологических режимов реактора и сушильной установки в производстве технического углерода.

Химико-технологическая схема производства технического углерода включает автоматизированные участки типичные как для нефтехимии (пиролиз углеводородов в реакторах), так и для других отраслей, осуществляющих термовлажностную и физико-механическую обработку сыпучих материалов.

Характерным для производства является использование одного вида сырьевой углеводородной смеси на нескольких параллельно работающих производственных линиях. Для контроля характера ведения процесса периодически выполняется анализ состава газов получающегося в реакторе аэрозоля технического углерода.

Стабильность качества технического углерода, получающегося в реакторах, при производстве продукта требуемой марки в значительной степени определяется постоянством углеводородного состава сырья и технологического режима реактора. Оперативное выявление неисправностей каналов контроля переменных технологического режима и возможных нарушений соотношения углерод/водород в сырье гарантирует своевременность принятия управляющих решений, направленных на предотвращение неблагоприятных тенденций в изменениях значений показателей качества продукта.

Для выполнения диагностирования используются уравнения материальных балансов элементов (углерода, водорода, кислорода и азота) во входных и выходных технологических потоках реактора:

G_срС_у + 12V_пг/22.4 = 12V_сг(v_СО2 + v_СО)/22.4 + G_у,

G_ср(1-С_у) + 4V_пг/22.4 = 2V_сгv_Н2/22.4 + 2V_Н2О/22.4, (3)

320.21V_в = 16V_сг(v_СО + 2v_СО2 + 2v_О2) + 16V_Н2О,

0.79V_в = V_сгv_N2,

где G_ср и G_у - массовые расходы сырья и технического углерода; V_сг, V_пг, V_Н2О, V_в - объемные расходы “сухого” газа (газа полученного при конденсации паров воды после отбора проб отходящего газа), природного газа, воды и воздуха; С_у - массовое содержание углерода в сырье; символом v обозначены объемные доли компонент “сухого” газа.

Аналитическая избыточность системы контрольно-диагностических уравнений материальных балансов элементов (3) при проверке стабильности углеводородного состава достигается анализом технологических режимов одновременно не менее двух производственных линий, работающих на одном виде сырья. Таким дублированием обеспечивается инвариантность параметра С_у, который сохраняет одинаковое значение на разных потоках при варьировании переменными технологического режима.

Дополнение диагностических уравнений (3) соотношением теплового баланса горения топлива обеспечивает повышение оперативности и точности принятия диагностических решений, так как это соотношение выделяет две группы дефектов:

1) в трактах контроля объемных расходов природного газа и воздуха,

2) в трактах контроля температур потоков.

Это иллюстрируется упрощенной схемой формирования невязки уравнения теплового баланса (рис. 5).

Выделенный из потока реакционных газов реактора дисперсный продукт подвергается далее влажному гранулированию и сушке. Сушка наиболее инерционный в технологической цепочке производства технического углерода и трудно управляемый процесс.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Диагностический контроль является одним из важных инструментов обеспечения стабильности его режима и повышения технико-экономических показателей. Важным источником экономии знергозатрат (расхода природного газа) является повышение роли конвективной составляющей теплового потока по отношению к контактной (передаваемой через стенку аппарата).

Для целей диагностического контроля заимствованы известные из литературы уравнения статики температурных профилей газа и гранул в барабанных сушилках на участках постоянной и падающей скоростей сушки. Связывание этих уравнений дает линейную регрессионную модель, применяемую для идентификации коэффициентов теплоотдачи по данным текущих наблюдений переменных.

f_i1• + f_i2• = l, i = ; n 2,

где f_i1 = F₁(G_г, G_гр, Т_г0, Т_гп, Т_гр0), f_i2 = F₂(G_г, G_гр, Т_гп, Т_гр0, Т_гр) - функции технологических переменных для i-го режима; ₁ и ₂ - коэффициенты теплоотдачи; l - длина участка проведения процесса сушки.

Контроль достоверности показаний средств измерений переменных осуществляется проверкой выполнения аддитивно-мультипликативных соотношений материальных и тепловых балансов, которые должны соблюдаться для любых установившихся режимов в нормальных условиях функционирования процесса.

Информационная избыточность модели достигается за счет дублирования параметров состояния в нескольких n 2 линейно независимых уравнениях.

На базе регрессионной модели предложен идентификационно-диагностический алгоритм оценки соотношения конвективной и контактной составляющих теплообмена в процессе сушки гранул. Найденные по модели оценки коэффициентов теплоотдачи при температуре Т_г0 греющего газа, измеренной на входе в барабан, использованы для построения температурных профилей газа и гранул (рис. 6).

На рис. 6 жирные линии соответствуют измеренным на выходе из барабана значениям температур. Температурные профили, обозначенные тонкими линиями, построены по исходным данным модельной ситуации, отвечающей условиям конвективной сушки.

Рис. 6. Профили температур гранул Т_гр и температур газа Т_г

Возможности соотнесения параметров с физическими особенностями процесса сушки позволяют достаточно точно определить причины отклонений. Указано на превалирование контактной составляющей как источник снижения эффективности процесса сушки.

В пятой главе приведены примеры анализа алгоритмов диагностирования АМТТ-систем методами имитационного моделирования.

Разработана имитационная система автоматизированного диагностирования (САД), включающая подсистемы: (а) - объектов диагностирования (ПОД) и (б) - автоматизированного контроля и функциональной диагностики (ПАК и ФД).

АМТТ-системы представляют собой диагностируемые объекты (а), подсистема (б) представлена диагностическими алгоритмами и интерфейсом оператора, позволяющим наряду с обычными функциями технологического контроля отслеживать сообщения об источниках нарушений.

В имитаторе входных псевдослучайных процессов модели предусмотрено независимое управление спектральными свойствами “шума” и “полезной” составляющей сигнала, то есть их индивидуальная настройка.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Диагностические алгоритмы встроены в имитатор АМТТ-системы установки ЛГ 35/11-300 ОАО “Славнефть - Ярославнефтеоргсинтез”. Предусмотрено проведение функциональной диагностики в режиме реального времени по измерениям технологических переменных, текущие значения которых и тренды генерируются моделями ПОД. Главная особенность имитатора, состоит в возможности свободного варьирования настройками измерительных каналов диагностируемой системы и параметрами случайных сигналов. Возможности визуализации информации о процессе иллюстрируются рис. 7 для одного из объектов (АМТТ-системы) ПОД.

Выполнены численные эксперименты по имитации источников нарушений, характерных для АМТТ-системы. Характер полученной по итогам тестовых испытаний зависимости вероятности р обнаружения “сигнального” дефекта от его величины в условиях действия помех представлен на рис. 8а.

С увеличением уровня шума (дисперсии D невязки ) вероятность выявления дефекта снижается (рис. 8б). Точность оценивания вероятности выявления дефекта растет с увеличением числа n тестовых испытаний (рис. 8в).

Размещено на http://www.allbest.ru/

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ И ВЫВОДЫ

· Построена обобщенная диагностическая модель АМТТ-систем, включающая совокупность аддитивно-мультипликативных уравнений материальных и тепловых балансов в качестве контрольных условий для выявления дефектов в тепловых (теплообменных, термохимических) аппаратах и средствах их автоматизированного контроля, рассматриваемых как единый объект диагностирования.

· Разработан метод функционального диагностирования АМТТ-систем в установившихся режимах эксплуатации. Показано, что:

Ш возможно и целесообразно использование принципа “расширяющегося ядра” для диагностирования АМТТ-систем;

Ш в рамках этого принципа следует применять диагностические процедуры: вначале по каналам автоматизированного контроля расходов, а затем - температур,

Ш “сигнальные” дефекты в этих группах каналов всегда структурно различимы;

· Установлены:

Ш зависимость невязок аддитивно-мультипликативных контрольных уравнений АМТТ-систем от значений переменных технологического режима;

Ш инвариантность алгоритмов диагностирования АМТТ-систем по отношению к варьированию технологическими режимами.

· Показано, что применение активного контроля увеличивает глубину диагностирования за счет того, что форма тестового сигнала наследуется невязками аддитивно-мультипликативных контрольных уравнений.

· Предложены способы увеличения аналитической избыточности в процедурах диагностирования, учитывающие специфические особенности различных видов АМТТ-систем и заключающиеся во включении в совокупность контрольных условий уравнений:

Ш элементных материальных балансов химического превращения веществ,

Ш истечения материальных сред через управляемые дроссельные устройства,

Ш теплопередачи через поверхности теплообмена, разделяющие материальные среды.

· На основе предложенного метода диагностирования АМТТ-систем:

Ш разработаны способы идентификации параметров и алгоритмы диагностического контроля автоматизированных реакторного процесса и процесса сушки в производстве технического углерода;

Ш установлено, что требуемая аналитическая избыточность системы контрольно-диагностических уравнений реактора достигается анализом технологических режимов одновременно не менее двух производственных линий, работающих на одном виде сырья;

Ш выявлена причина недостаточной эффективности процесса сушки гранул технического углерода, заключающаяся в превалировании контактной составляющей над конвективной.

· В рамках совершенствования инструментария имитационного моделирования предложен управляемый формирующий фильтр, обеспечивающий независимое управление спектральными свойствами “шума” и “полезной” составляющей сигнала.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ ИЗЛОЖЕНО В СЛЕДУЮЩИХ ПУБЛИКАЦИЯХ:

1. Цыганков, М.П., Бойков С.Ю. Функциональное диагностирование билинейных объектов в установившемся режиме // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2006. - №12. - стр. 42-45.

2. Цыганков М.П., Бойков С.Ю, Dirar Tahhan. Математическое моделирование процессов сушки технического углерода по схемам прямотока-противотока // Известия ВУЗов. Химия и химическая технология. 2006. Том 49, вып. 10. стр. 90-94.

3. Бойков С.Ю., Тюкин И.В. Управляемый формирующий фильтр в задачах имитационного моделирования химико-технологических систем // Моделирование, оптимизация и интенсификация производственных процессов и систем: Материалы Международной научно-технической конференции. - Вологда: ВоГТУ, 2004. - стр. 105-109.

4. Бойков С.Ю., Цыганков М.П. Особенности технического диагностирования с использованием уравнений тепловых балансов // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-18. Сб. трудов XVIII Международ. науч. конф.: В 10 т. Т. 5. Секция 5 / Под общ. ред. В.С. Балакирева. - Казань: изд-во Казанского гос. технол. ун-та, 2005. - стр. 175-177.

5. Бойков С.Ю., Цыганков М.П. Признаки различимости дефектов в билинейных системах функционального диагностирования // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-19. Сб. трудов XIX Международ. науч. конф.: В 10-и т. Т. 5. Секция 5 / Под общ. ред. В.С. Балакирева. - Воронеж: Воронеж. гос. технол. акад., 2006. - стр. 53-56.

6. Бойков С.Ю., Тюкин И.В., Балакирев В.С., Цыганков М.П. Программный комплекс имитации системы функционального диагностирования АСР // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-19. Сб. трудов XIX Международ. науч. конф.: В 10-и т. Т. 6. Секции 6,12 / Под общ. ред. В.С. Балакирева. - Воронеж: Воронеж. гос. технол. акад., 2006. - стр. 185-188.

7. Цыганков М.П., Бойков С.Ю. Диагностирование нарушений работы сушильных аппаратов // Математика и математическое образование. Теория и практика: Межвуз. сб. науч. тр. Вып. 5. - Ярославль: Изд-во ЯГТУ, 2006. - стр. 111-117.

8. Бойков С.Ю., Цыганков М.П. Билинейные диагностические модели статики технологических объектов // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-20. Сб. трудов XX Международ. науч. конф.: В 10-и т. Т. 4. Секция 5 / Под общ. ред. В.С. Балакирева. - Ярославль: Яросл. гос. техн. ун-т., 2007. - стр. 100-104.

9. Бойков С.Ю., Чайкин О.М. Математическое моделирование для мониторинга процесса сушки гранулированного углерода // Тезисы докладов шестидесятой научно-технической конф. студентов, магистрантов и аспирантов. - Ярославль: Изд-во ЯГТУ, 2007. - стр. 79.

10. Бойков С.Ю. Особенности автоматизированного диагностирования управляемых билинейных объектов // Тезисы докладов 59-ой межвузовской научно-технической конф. молодых ученых и студентов. - Кострома: Изд-во КГТУ, 2007. - стр. 210-211.

Размещено на Allbest.ru