Идентификация модели. Получение кривых разгона по каналам передачи воздействий

3. Расчетно-исследовательская часть



3.1 Введение 



Из общего числа систем регулирования около 15% составляют двухсвязные системы регулирования (рисунок  3.1). 







Рисунок  3.1 - Структурная схема двухсвязной системы.



Такого рода система, даже при наличии устойчивой автономной работы двух регуляторов, вся система может стать неустойчивой, за счет поведения перекрестной связи в объекте управления. 

Обычно объект управления в двухсвязной системе представлен             в S-канонической форме. Практичность такого представления заключается в том, что путем активного эксперимента можно определить все передаточные функции по подходящим каналам. Промежуточные сигналы  обычно недоступны для измерения, поэтому управление ведется по вектору выхода Y:



Для объективной настройки регуляторов двухсвязных систем создается критерий качества вида:

,

Где  и - коэффициенты веса,

 и  - критерии качества первого и второго контуров.

Путем перераспределения коэффициентов веса  и  можно выделить более важный контур, качество процессов управления в котором должно быть более высоким. Например, если первый контур должен обеспечивать более высокую точность работы, то  требуется увеличить.

Задача настройки регулятора для многосвязных систем состоит в том, чтобы при заданных  и  обеспечить минимальное значение  системы, где 



Рассмотрим некоторые методы настройки регуляторов в двухсвязных системах.

1) Метод автономной настройки регуляторов

В этом случае настройка регуляторов Р1 и Р2 производится последовательно, пренебрегая взаимными влияниями контуров.

 Процедура настройки осуществляется следующим образом: сначала регулятор Р2 переводится в ручной режим работы и регулятор Р1 настраива-ется так, чтобы критерий  был минимален. Далее отключается настроенный регулятор Р1 и включается регулятор Р2 и регулятор Р2 настраивается, обес-печивая минимум . Затем включаются оба регулятора в работу.

Этот метод имеет некоторые недостатки. Он применим только в случае, если наблюдается малое взаимное влияние контуров, быстродействие одного контура значительно выше другого (контуры разнесены по частотам) и           в перекрестных связях одна из передаточных функций имеет коэффициент передачи (усиления) значительно меньше, чем другая, т.е. наблюдается одностороннее влияние. Понятно, что все эти условия выполняются далеко не всегда.

2) Метод итеративной настройки регуляторов

Этот метод аналогичен предыдущему методу, но здесь осуществляется многократная настройка регуляторов Р1 и Р2 (последовательная подстройка) с целью обеспечения минимального значения критерия качества  всей системы.

Следует учитывать, что только метод итеративной настройки регуляторов обеспечивает качественную работу двухсвязной системы даже при наличии сильных перекрестных связей. Это объясняется тем, что оптимизация критерия качества  системы происходит при включенных Р1 и Р2.

Данный метод часто применяется при аналоговом и цифровом моделировании двухсвязных систем, т.к. в реальных условиях он весьма трудоемок.

3) Метод аналитического конструирования регуляторов

Этот метод позволяет синтезировать многомерный регулятор, учитывающий в своей структуре взаимосвязь переменных в объекте управления. Синтез ведется с помощью методов теории оптимального или модального управления при описании объекта в пространстве состояний.

Структурная схема оптимального регулятора состояния, содержащего наблюдающее устройство приведена на рис. 3.2. 







Н - наблюдатель; ОУ – объект управления; МОУ – модель объекта управления; ОРС – оптимальный регулятор состояния, ЕН – ошибка наблюдения, XМ – вектор состояния модели, XЗ - вектор задания, U – вектор входа ОУ, Y – вектор выхода ОУ, YМ - вектор выхода модели



Рис. 3.2. Структурная схема оптимального регулятора состояния.



  



Оптимальный регулятор состояния, являясь наиболее совершенным типом регулятора, требует измерения всех компонент вектора состояния объекта. 

Для получения их оценок используется динамическая модель объекта (цифровая или аналоговая), подключенная параллельно исходному ОУ. 

Для обеспечения равенства движений в реальном объекте и модели используется наблюдатель, который, сравнивая движения векторов Y и YМ, обеспечивает их равенство . Параметры регулятора состояния рассчитываются методами аналитического конструирования регуляторов путем минимизации интегрального квадратичного критерия качества



где Q и R - матрицы штрафов (весов) на компоненты вектора состояния и вектора управления.

Однако применение этого метода достаточно трудоемко. Реализация оптимального регулятора состояния чаще всего производится на управляющей вычислительной машине (УВМ).[7]



3.2 Постановка задачи 



Устойчивость технологического режима в колоннах, а вместе с тем с тем и качество получаемой продукции зависит в основном от надежной работы контрольно-измерительных приборов и автоматических регуляторов расхода, давления, уровня, температуры, анализаторов качества и от опытности обслуживающего персонала. 

Устойчивая работа стабилизационной колонны возможна при обеспечении: 

- равномерной подачи сырья в целом на установку; 

- равномерной подачи орошения; 

- постоянства состава сырья.

Основные параметры, определяющие работу стабилизационной колонны – это давление, температуры верха, низа и ввода сырья в колонну, кратность орошения или флегмовое число.

В расчетно-исследовательской работе предлагается исследовать взаимосвязь следующих параметров процесса:

- давление в рефлюксной емкости В-302 (pв);

- расход бензина-отгона на трубопроводе орошения стабилизационной колонны С-301 (Gф). 

 В работе было принято исследовать два параметра, так как  результаты других параметров будут схоже влиять на работу стабилизационной колонны 

Изменение давления в рефлюксной емкости В-302 приводит к изме-нению количества бензина в жидкой фазе, что оказывает влияние на расход бензина-отгона на трубопроводе орошения стабилизационной колонны        С-301.

В свою очередь, регулирование расхода орошения является одним из факторов, способствующих поддержанию рабочего и безаварийного режима работы колонны. Изменение расхода бензина-отгона приводит к изменению температуры верха колонны, которая непосредственно влияет на качество конечной продукции.

Результатом работы являются разработка и оптимизация настроек двусвязной системы АСР давления рефлюксной емкости В-302 и расхода бензина-отгона на трубопроводе орошения стабилизационной колонны        С-301.

Структурная схема многосвязного объекта с включенными контурами регулирования расхода и давления представлена на рисунке 3.3.

Исследование проводится на основе трендов полученных во время производственной практики.





Рисунок 3.3 – Исследуемая двухсвязная система




3.3 Идентификация модели. Получение кривых разгона по каналам передачи воздействий. Расчет передаточных функций объекта. 



Прежде чем начинать оптимизацию настроек регулятора, необходимо определить математическую модель объекта управления. Этот процесс называется идентификацией.

Под идентификацией понимают определение структуры и параметров математической модели, обеспечивающих наилучшее совпадение выходных координат (сигналов) модели и объекта при одинаковых входных воздейст-виях (сигналах).

Само математическое моделирование – это процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта – математической модели.

Математическая модель – чаще всего это одно уравнение математи-ческой взаимосвязи выходного сигнала объекта (системы) с входным или система уравнений взаимосвязи выходных сигналов с входными. 

Так для одномерного (один вход и один выход) динамического объекта (системы) это дифференциальное уравнение связи выхода с входом или его передаточная функция,  которую получают из дифференциального уравнения путем преобразования Лапласа. 

Схема исследования объекта управления представлена на рисунке 3.4.







Рис. 3.4 - Схема исследования объекта управления.

Для многомерного объекта (несколько входных и выходных сигналов) математическая модель может быть задана в матричной форме. 

Схема исследования многомерного объекта управления представлена на рисунке 3.5.







Рис. 3.5 – Схема исследования многомерного объекта управления.



,

где  – матрица (вектор-столбец) выходных сигналов,

         – матрица (вектор-столбец) входных сигналов,

 – квадратная |3х3| матрица передаточных функций связей выход-вход сигналов, например: w23 – связь 2-го выхода с   3-им входом.

Можно выделить некоторые достоинства математических моделей: 

1) возможность быстро провести ряд экспериментов на математической модели с целью поиска оптимального технологического режима или макси-мально достоверного прогноза при минимальных затратах времени и мате-риальных ресурсов. В практике эксплуатации на эти опыты ушли бы годы и десятилетия.

2) возможность на модели задать условия эксплуатации, невозможные в реальности, для проверки оптимальных режимов. 

3) математическая модель по разработанным методикам (метод крутого восхождения, градиентный метод и др.) позволяет быстро найти оптима-льные условия ведения технологического процесса. 

Поскольку в САУ объект управления является наименее изученным элементом, то именно его математическая модель является целью иденти-фикации объекта как в динамическом (когда объект выводится из состояния равновесия), так и в статическом (нормальное течение технологического процесса) режимах работы.

 Математическая модель динамического режима работы объекта – одно или система дифференциальных уравнений; математическая модель статического режима – одно или система алгебраических уравнений.

Кроме того, математическая модель такого класса относится  к объек-там со сосредоточенными (компактно размещенными в пространстве) пара-метрами, и входные-выходные сигналы имеют детерминированную (опреде-ленную, не случайную природу), являются непрерывными (аналоговыми),     с линейной характеристикой в статическом режиме при малых изменениях входных-выходных сигналов. Такие допущения могут быть сделаны для многих промышленных объектов. 

Для такого класса объектов используются:

1) Аналитический метод получения математической модели объекта;

Аналитический метод вывода математической модели идентичной (совпадающей) по характеристикам с исследуемым объектом применим тогда, когда физико-химические процессы, происходящие в объекте, хорошо изучены.  К таким объектам относятся механические системы, поведение которых в статике и динамике подчиняется законам Ньютона, некоторые химические реакторы с простыми химическими реакциями, протекающими в них.

2) Экспериментально-аналитический метод с использованием  типовых возмущающих воздействий, применяя математический аппарат ТАУ в виде типовых динамических звеньев.

Для идентификации объектов, у которых какой-либо выходной сигнал зависит от нескольких входных сигналов, используется:

1) Метод регрессионного анализа, когда математическая модель – урав-нение регрессии 1-го или 2-го порядка.

При использовании этого метода применяется теория математического планирования эксперимента.

Для объектов, у которых входные-выходные сигналы носят случайный (стохастический) характер, используется:

2) Метод корреляционного анализа для идентификации объекта. 

Несколько обособленно стоит метод идентификации объекта и системы с помощью имитационных моделей.  Имитационная модель задается не в виде системы математических уравнений, а в виде программы на ЭВМ. С помощью имитационной модели с использованием теории  математического планирования эксперимента проигрывают на ЭВМ различные варианты опытов для поиска оптимального управления объектом (системой). По сути, имитационная модель  – это алгоритм, реализующий модель процесса и воспроизводящий процесс функционирования системы во времени на ЭВМ.

Для определения математической модели исследуемого объекта управления воспользуемся экспериментально-аналитическим методом.

Идентификацию объекта можно разделить условно на несколько этапов.

На первом этапе необходимо определить структуру математической модели объектов регулирования. 

В нашем случае, удовлетворявшей нашим условиям, является переходная функция первого порядка вида:



Следующий этап заключается в проведении идентифицирующего эксперимента и определении оценок параметров модели по эксперименталь-ным данным. 

Заключительным этапом считается проверка адекватности модели – ее соответствие к исходным кривым разгона объекта регулирования. В общем случае, оценивание параметров модели производится путем минимизации выбранного критерия качества модели, чаще всего – минимизации среднего квадрата рассогласования выходов объекта и его постулируемой модели [8].

Исходными данными для расчета исследуемой многосвязной системы являются нормированные кривые разгона (переходные характеристики) объектов регулирования давления и расхода, полученные в ходе эксперимента (тренды были получены во время производственной практики).

В ходе эксперимента были получены кривые по четырем каналам передачи воздействий. 

На рисунке 3.6 приведена кривая разгона объекта регулирования расхода бензина на выходе рефлюксной емкости В-302, который идет на орошение верха колонны С-301. Кривая была получена в результате скачкообразного изменения управляющего сигнала на клапан PV319, что привело к соответствующему изменению расхода вещества (регулируемая величина) на выходе объекта. Величина запаздывания равна 3. Значение расхода выражено в процентах от общего потока вещества. 







Рисунок 3.6 - Кривая разгона объекта регулирования расхода орошения верха колонны С-301 бензином отгоном

На Рисунке 3.7 приведена кривая разгона объекта регулирования давления ВСГ на входе рефлюксной емкости В-302. Переходная характеристика изменения давления была получена путем подачи скачкообразного сигнала на клапан PV303A, что приводит к изменению расхода ВСГ, и, в конечном итоге, к изменению давления на выходе объекта. Величина запаздывания равна 1.







Рисунок 3.7 - Кривая разгона объекта регулирования давления в емкости рефлюкса В-302



На Рисунке 3.8 приведена кривая разгона объекта регулирования давления ВСГ на входе рефлюксной емкости В-302 в зависимости от изменения расхода бензина на выходе В-302. Величина запаздывания равна 15.







Рисунок 3.8 - Кривая разгона объекта регулирования давления                  в емкости рефлюкса В-302 в зависимости от изменения расхода орошения верха колонны С-301 бензином отгоном.



На Рисунке 3.9 приведена кривая разгона объекта регулирования расхода бензина на выходе рефлюксной емкости В-302, который идет на орошение верха колонны С-301 в зависимости от изменения давления ВСГ на входе рефлюксной емкости В-302. Величина запаздывания равна 11.





Рисунок 3.9 - Кривая разгона объекта регулирования расхода орошения верха колонны С-301 бензином отгоном в зависимости от изменения давления в емкости В-302



Для определения параметров модели воспользуемся методами, предложенными программным приложением Matlab System Identification Toolbox. 

В данном приложении передаточная функция определяется как отношение преобразований Лапласа выходного и входного сигналов, что с учетом данного преобразования дает:

;

Где na – порядок модели (na>nb), 

ai и bj – постоянные коэффициенты (параметры модели),

 u(j)(t) и y(i)(t) – производные, соответственно, входного и выходного сигналов, 

L{} – символ преобразования Лапласа, 

p – комплексная переменная.

	Для идентификации модели и расчета передаточных функций объекта введем «ident» в командной строке программы matlab. В результате исполнения этой команды появляется диалоговое окно представленное на рисунке 3.10.







Рисунок 3.10 – Диалоговое окно System Identification Tool, появившееся после выполнения команды «ident»



В раскрывающемся меню Import data выбираем пункт Time domain data и заполняем появившееся диалоговое окно представленное на рисунке 3.11. u – входные данные, y – выходные данные.







Рисунок 3.11 – Диалоговое окно для указания входных и выходных данных



После заполнения окна жмем кнопку Import. Как видно из рисунка 3.12, импорт данных прошел успешно ( пояснить какие данные вы импортировали, в вашем случае это экспериментальные данные – кривые разгона). 





Рисунок 3.12 - Диалоговое окно System Identification Tool после успешного импорта данных



В раскрывающемся меню Estimate (Оценка) выбираем пункт Process models и заполняем открывшееся меню представленное на рисунке 3.13. 







Рисунок 3.13 – Меню Process Models



После заполнения жмем кнопку Estimate и ждем несколько секунд, пока программа рассчитает передаточную функцию.

	Результаты расчета всех передаточных функций представлены на рисунке 3.14.





Рисунок 3.14 - Результаты расчета передаточных функций



Итак, мы рассчитали передаточные функции W11, W12, W21, W22 в графическом компоненте System Identification Toolbox программы matlab. [9]

Полученные передаточные функции:

- передаточная функция объекта регулирования расхода орошения верха колонны С-301 бензином отгоном.

- передаточная функция объекта регулирования давления в емкости рефлюкса В-302 в зависимости от изменения расхода орошения верха колонны С-301 бензином отгоном.

- передаточная функция объекта регулирования расхода орошения верха колонны С-301 бензином отгоном в зависимости от изменения давления в емкости В-302.

 - передаточная функция объекта регулирования давления в емкости рефлюкса В-302.



3.4. Расчет оптимальных настроек регулятора 



Итак, передаточные функции объекта получены, далее приступим к синтезу и оптимизации АСР.

Целью оптимизации является отыскание параметров регулятора, который бы обеспечивал требуемые свойства замкнутой системы.

Наиболее важным требованием является соблюдение максимальной автономности (развязывание входов), обеспечивающей требуемое влияние i-го входа на i-ый выход и минимальное его влияние на j-ый выход, при i?j.

При синтезе многосвязных систем регулирования, необходимо провести анализ и оценку связности подсистем, для того, чтобы определить структуру системы регулирования. [3].

Применим метод Вавилова А.А.-Имаева Д.Х., который позволяет не только решать задачи оценки силы связности подсистем, но и задачу синтеза или, другими словами, целенаправленного развития системы с тем, чтобы обеспечить приемлемое качество процессов управления многосвязной АСР. 

В основе этого метода лежит анализ свойств определителя условно автономных подсистем в сопоставлении с аналогичным определителем системы с учетом связности.

Предположим, что подсистемы регулирования расхода и давления автономны, обозначим их аналогично передаточным функциям W11 и W22. 

Определим оптимальные настройки без учета связности подсистем. Расчет настроек определим для ПИ-закона регулирования. 

Рассчитаем настройки регуляторов на основе метода расчета настроек на заданную степень колебательности. 

Степень колебательности m характеризует интенсивность затухания колебательного переходного процесса и непосредственно связана с прямым критерием – степенью затухания. Примем степень колебательности m =0.3. 

Оптимальные параметры будем выбирать из условия минимизации интегрального квадратичного критерия  на кривой .

                                      

Положение оптимальной (рабочей) точки, как в случае ПИ существенно зависит от степени неопределенности задачи. В нашем случае известно, что возмущения низкочастотные и действуют со стороны регулирующего органа. Тогда от  можно перейти к коэффициенту передачи цепи независимого возбуждения возбудителя, суть которого заключается в обеспечении малости АЧХ замкнутой АСР по ошибке  в области низких частот.[4].

Оптимальные настройки регулятора соответствуют рабочей частоте, т.е. частоте при которой значение k0  максимально. 

Расчет кривой равного значения степени колебательности проведем по программе Tunwt.exe пакета «TAY».

Для  рассчитаем оптимальные настройки первого регулятора, построив кривую D-разбиения (рисунок 3.15).







Рисунок 3.15 – Кривая D-разбиения для передаточной функции W11



Также из программы Tunwt.exe пакета «TAY» для АСР с W11(s) получим таблицу 3.1 оптимальных настроек регулятора Р1



Таблица 3.1 - Настройки регулятора Р1.

 

0,02

0,08

0,14

0,20

0,26

0,32

0,38

0,44

0,50

0,56

К0

0.0013   

0.0193

0.0513

0.871

0.117

0.1311

0.123

0.0873

0.0222

-0.07

К1

-0.282

-0,136

0,031

0,204

0,368

0,511

0,623

0,697

0,731

0,720



Так как раб=0,32, то по таблице 3.1 оптимальные настройки регулятора Р1:

К0=0,1311;

К1=0,511;	

Т.к. передаточная функция ПИ-регулятора имеет вид Wр1 = K1+K0/s, то 



Для передаточной функции  рассчитаем оптимальные настройки второго регулятора, построив кривую D-разбиения (рисунок 3.16).









Рисунок 3.16 - Кривая D-разбиения для передаточной функции W22



Также из программы Tunwt.exe пакета «TAY» для АСР с W22(s) получим таблицу 1.2 оптимальных настроек регулятора Р2





Таблица 3.2 - Настройки регулятора Р2.

 

0,4

0,46

0,52

0,58

0,64

0,7

0,76

0,82

0,88

0,94

К0

0.517

0.639

0.758

0.869

0.967

1.05

1.108

1.1405

1.143

1.112

К1

1.122

1.349

1.577

1.802

2.022

2.235

2.439

2.631

2.811

2.976



Так как раб=0,88, то по таблице 3.2 оптимальные настройки регулятора Р2:

К0=1,143;

К1=2,811;	

Так как передаточная функция ПИ-регулятора имеет вид: 

Wр2 = K1+K0/s, то  

В результате расчетов, регуляторы Р1 и Р2 имеют вид: 

Wр1 = 0,511+0.1311/s

Wр2 = 2.811+ 1.143/s

После определения настроек регулятора, оценим силу связности. Проведем исследование силы связности подсистем в статике.

Для расчета по определителям понадобятся передаточная функция разомкнутых контуров 1-й и 2-й подсистемы:    



ПФ разомкнутого контура из-за  паразитных связей (взаимовлияния контуров регулирования):



А также, для удобства расчетов введем:



	      

Построим с помощью программы taustart АФХ для передаточных функций и запишем значения мнимой и действительной части передаточных функций в таблицу 3.3. Рассматривать передаточные функции будем в диапазоне рабочих частот.

Таблица 3.3 - Значения мнимой и действительной части передаточных функций



Re1

Im1

Re2

Im2

Re3

Im3

Re4

Im4

0.24

-1.332

-0.256

-5.24

0.004

0.0234

0.037

7.01

1.332

0.32

-1.0001

0.0003

-3.26

-0.15

0.2137

-0.0249

3.26

0.13

0.4

-0.804

0.157

-2.34

-0.198

-0.2998

-0.0125

1.91

-0.216

0.48

-0.659

0.274

-1.838

-0.195

-0.00169

0.0376

1.263

-0.381

0.56

-0.534

0.367

-1.533

-0.166

0.04548

-0.0159

0.877

-0.477

0.64

-0.413

0.441

-1.332

-0.13

-0.04446

-0.049

0.604

-0.534

0.72

-0.291

0.494

-1.18

-0.088

-0.03733

0.0868

0.387

-0.562

0.80

-0.168

0.526

-1.083

-0.044

0.1403

-0.0047

0.202

-0.562

0.88

-0.044

0.537

-1.001

-0.0001

-0.1

-0.189

0.042

-0.535

0.96

0.078

0.524

-0.931

0.0435

-0.195

0.27

-0.096

-0.483

Если анализировать по определителям, то:

с = 1 + W1 + W2 – W3 + W1*W 2 – определитель реальной  системы,

0 = Пi = 1 + W1 + W2 + W1*W 2 – определитель несвязной  системы,

W1 + W2 – W3 + W1*W 2 = W экв – достаточно для динамики.

Сравнивая идеальную несвязную систему 0  и реальную, то они отличаются на =W3. Значения мнимой и действительной части передаточной функции W3, определителя несвязной системы 0, а также их модулей и отношения их модулей представлены в таблице 3.4.


Таблица 3.4 - Значения мнимой и действительной части передаточных функций, определителей, а также их модулей





W3  

 0

||

|0|

|/0|



Re

Im

Re

Im







0,24

0,0234

0,037

1,438

1,08

0,0437

1,7984

0,0243

0,32

0,2137

-0,0249

-0,036

-0,1873

0,0123

0,1978

0,0627

0,4

-0,2998

-0,0125

-0,234

-0,257

0,0161

0,3476

0,0463

0,48

-0,0017

0,0376

-0,234

-0,302

0,0119

0,3820

0,0312

0,56

0,04548

-0,0159

-0,19

-0,276

0,0090

0,3351

0,0268

0,64

-0,0445

-0,049

-0,141

-0,223

0,0075

0,2638

0,0286

0,72

-0,0373

0,0868

-0,084

-0,156

0,0070

0,1772

0,0397

0,8

0,1403

-0,0047

-0,049

-0,08

0,0043

0,0938

0,0457

0,88

-0,1

-0,189

-0,003

0,0019

0,0003

0,0036

0,0760

0,96

-0,195

0,27

0,051

0,0845

0,0036

0,0987

0,0360



Построим график зависимости отношения |  / 0| от частоты:







Рисунок 3.17– График зависимости отношения |  / 0| от частоты.



Как видно из графика, представленном на рисунке 3.17, в диапазоне рабочих частот |  / 0|  0,1. Поэтому делаем вывод, что система несвязна и подсистемы можно анализировать отдельно, а также принимаем настройки регуляторов, рассчитанные выше, оптимальными. 



3.5 Анализ качества управления процессом



После того, как мы определили структуру АСР и оптимальные настройки регулятора приступим к оценке качества управления процессом.

Теперь собираем АСР в программе matlab (рисунок 3.18):







Рисунок 3.18 – Исследуемая АСР реализованная в программе matlab

По собранной АСР получаем переходные процессы. Переходные процессы представлены на рисунках 3.19 – 3.24. Y1 – изменение расхода бензина-отгона на трубопроводе орошения стабилизационной колонны С-301, Y2 - изменение давления в рефлюксной емкости В-302, Yз1 и Yз2 - задающие воздействия на объекты управления расходом и давлением соответственно.

 Рассматриваются случаи: 

Yз1 = 1 и  Yз2 = 1 (рисунок 3.19 и рисунок 3.20);

Yз1 = 2 и Yз2 = 1 (рисунок 3.21 и рисунок 3.22);

Yз1 = 1 и Yз2 = 2 (рисунок 3.23 и рисунок 3.24).







Рисунок 3.19 – Кривая значений Y1 при Yз1=1 и Yз2=1.







Рисунок 3.20 – Кривая значений Y2 при Yз1=1 и Yз2=1.







Рисунок 3.21 – Кривая значений Y1 при Yз1=2 и Yз2=1.







Рисунок 3.22 – Кривая значений Y2 при Yз1=2 и Yз2=1.







Рисунок 3.23 – Кривая значений Y1 при Yз1=1 и Yз2=2.







Рисунок 3.24 –Кривая значений Y2 при Yз1=1 и Yз2=2.



Оценим показатели качества переходных процессов. Рассчитаем время регулирования, величину перерегулирования и степень затухания для переходных процессов представленных на рисунках 3.19 – 3.24. Результаты расчетов показателей качества переходных процессов представлены в таблице 3.5.



Таблица 3.5 – Показатели качества переходных процессов





Время регулирования

Перерегулирование



Степень затухания

Yз1=1 и Yз2=1

Y1

34,3

0,565946

0,938034



Y2

12,5

0,794203

0,938228

Yз1=2 и Yз2=1

Y1

33,9

0,554617

0,930424



Y2

12,4

0,794203

0,938228

Yз1=1 и Yз2=2

Y1

34,5

0,623966

0,930192



Y2

12,4

0,794202

0,92067



Как видно из графиков, полученных в программе matlab, влияние перекрестных каналов пренебрежимо мало, то есть подсистемы можно считать автономными.  

Итак, в ходе расчетно-исследовательской работы выяснено, что давление в сборнике рефлюкса С-301 (позиция на схеме B-302) и расход бензина-отгона на трубопроводе орошения стабилизационной колонны С-301, влияют друг на друга, но это влияние пренебрежимо мало. То есть, эти показатели можно считать независимыми друг от друга.



3.6 Проверка результатов в программе моделирования Unisim Design



	 Также для того, чтобы проверить правильность расчетно-исследовательской части, процесс был смоделирован в программе Unisim Design.

Данные по составу бензина и температурам выкипания взяты из регламента установки «ЖЕКСА». График температур кипения компонентов бензин отгона представлены на рисунке 3.29.

Рабочее давление в B-302 равно 0,7 МПа, а минимальное и максимальное давление равно 0,5 МПа и 0,8 МПа соответственно. Температура в В-302 равна 40 оС. На рисунках 3.30, 3-31, 3-32 представлено распределение бензина отгона по фазам при минимальном, рабочем и максимальном давлении соответственно.







Рисунок  3.29 – График температур кипения компонентов бензина-отгона







Рисунок 3.30– распределение бензина отгона по фазам при минимальном давлении (0,5 МПа)



При давлении 0,5 МПа бензин полностью находится в жидкой фазе. 







Рисунок 3.31 – распределение бензина отгона по фазам при рабочем давлении (0,7 МПа)

При давлении 0,7 МПа бензин полностью находится в жидкой фазе. 







Рисунок 3.32 – распределение бензина отгона по фазам при максимальном давлении (0,8 МПа)



При давлении 0,8 МПа бензин полностью находится в жидкой фазе. 

Итак, в сборнике рефлюкса B-302 бензин-отгон при давлении 0,5 – 0,8 МПа находится в жидкой фазе. Значит, в B-302 не происходит уноса паров бензина вместе с ВСГ на всем диапазоне изменения давления, то есть влияние давления в сборнике рефлюкса B-302 на расход бензина-отгона незначительно, а значит и влияние на расход орошения стабилизационной колонны C-301 бензином также незначительно.

Также в выяснено, что влияние давления в B-302 на расход орошения стабилизационной колонны C-301 будет более существенным при давлении в сборнике рефлюкса менее 50 кПа. На рисунке 3.33 видно, что при давлении 48 кПа 1% бензина перейдет в газовую фазу. При дальнейшем уменьшении давления, все меньшее количество бензина будет оставаться в жидкой фазе, соответственно будет уменьшаться рассматриваемый расход бензина.







Рисунок 3.33 - распределение бензина отгона по фазам при давлении около 50 кПа. 



































  ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Целью данной бакалаврской работы являлась автоматизация установки  гидроочистки дизельного топлива секции 300 "Жекса" предприятии ПАО «Башнефть-Новойл»

Выполненный дипломный проект включает три основные части. В первой части рассмотрена технология гидроочистки дизельного топлива, Определены основные показатели, влияющие на процесс гидроочистки дизельного топлива, приведены нормы технологического процесса.

В технологическом разделе были рассмотрены основные закономерности процесса, изучены технологические схемы, на базе которых сделана функциональна схема автоматизации. 

В разделе автоматизации приведено описание схемы автоматизации, обоснование внедрения и выбор контрольно-измерительных приборов. Произведен анализ существующей системы автоматизации. 

В расчётно-исследовательском разделе проведена разработка и оптимизация настроек двусвязной системы АСР давления рефлюксной емкости В-302 и расхода бензина-отгона на трубопроводе орошения стабилизационной колонны С-301 с применением программ matlab, Unisim design, а также пакета программ «TAY». 

Данные мероприятия по модернизации существующей системы позволят повысить качество выпускаемой продукции и количество целевого продукта за счет оперативного определения показателей качества продуктов на потоке и в реальном времени.






38



4.......................