Література

1. Александров И.А. Перегонка и ректификация в нефтепереработке. - М.: Химия, 1981. - 352 с. ил.

2. M. A. Денисенко, A. I. Рогачов Задача оптимального управління з прогнозуванням при квадратичному функціоналі Вісник Вінницького політехнічного інституту № 6 (2006) С 10-13

3. Гартман Т.Н., Клушин Д.В. Основы компьютерного моделирования химико-технологических процессов / Учебное пособие для вузов. — М. : Академкнига, 2006. — 416 с.

4. Леффлер Уильям Л. Переработка нефти. — 2-е изд., пересмотренное / Пер с англ. — М.: ЗАО «Олимп—Бизнес», 2004. — 224 с: ил

5. Эрих В.Н. и др. Химия и технология нефти и газа. Л., 1985

6. Конь М.Я. и др. Нефтеперерабатывающая и нефтехимическая промышленность за рубежом. М., 1986

7. Веремей, Е.И. Пособие «Model Predictive Control Toolbox» [Электронный ресурс] / Е.И. Веремей, В.В. Еремеев, М.В. Сотникова//Режим доступа: http://matlab.exponenta.ru/ modelpredict/book1/index.php (доступ свободный) – Загл. с экрана. – Яз. рус.

8. http://www.sstu.syzran.ru/epa/docs/ITiOvNGO/4.2.pdf

9. Современные системы управления / Р. Дорф, Р. Бишоп. Пер. с англ. Б.И. Копылова. – М.: Лаборатория базовых знаний, 2002. – 832 с.: ил

10. Александров А. Г. Оптимальные и адаптивные системы: Учеб. пособие для вузов по спец. «Автоматика и упр. в техн. системах». М.: Высш. шк, 1989. — 263 с.

11. Кафаров В.В. Математическое моделирование основных процессов химических производств / В.В. Кафаров, М.В. Глебов. – Москва: Высш. шк.,1991.- 400 с.

12. Чермак И. Динамика регулируемых систем в теплоэнергетике и химии / И. Чермак, В. Петерка, И. Заворка. М.: Мир, 1972. - 624 с.

13. Гартман Т.Н. Основы компьютерного моделирования химико-технологических процессов/ Т.Н. Гартман, Д.В. Клушин. - М.ИКЦ «Академкнига», 2006.- 416 с.

14. Parthiban, R. Dynamic modeling and simulation of crude fractionation column with three side strippers using Aspen HYSYS Dynamics: A best practice for crude distillation column dynamic modeling [Текст] / R. Parthiban, N. Nagarajan, V. Mahendra Kumaran, D. Senthil Kumar // Journal of Petroleum and Gas Exploration Research. – 2013. - №3(3). – С. 31-39.

15. Матвеев А. А., Сыромятников А. В. Автоматизация процессов ректификации в производствах мономеров для синтетического каучука и пластмасс. М., ЦНИИТЭнефтехим, 1974 66 с.

16. Марушкин Б. К , Хрусталев В Д. — В кн.: Технология иефти и газа. Вопросы фракционирования Сборник УфНИ. Уфа, 1975, вып. 4, с. 74—79.

17. Алексеев Ю. А. и др. — Нефтепереработка и нефтехимия. М., ЦНИИТЭнефтехим, 1974, № п, с. 1—3.

18. Дытнерский Ю.И. Основные процессы и аппараты химической технологии/ Ю.И. Дытнерский. – Москва: Химия, 1991. – 496с.

19. The Properties of Gases and Liquids, 3rd Edition, R.C. Reid, J.M. Prausnitz, T.K. Sherwood, McGraw Hill Book Company (1981).

20. D.Peng, D.B.Robinson. A New Two-Constant Equation of State. Ind. Eng. Chem., Fundam., Vol.15, No.1, 1976, pp. 59-64.

21. G.Soave, Improvement of the Van Der Waals Equation of State, Chem. Eng. Sci., Vol. 39, No 2, 1984, pp. 357-369.

22. Баталин О.Ю., Брусиловский А.И., Захаров М.Ю. Фазовые равновесия в системах природных углеводородов. - М., Недра, 1992, 272 с.

23. Технология переработки природного газ и конденсата: Справочник: в 2 ч. - М.: ООО "Недра-Бизнесцентр", 2002 - ч.1. - с 137.

24. W.R. Cluett, E. Goberdhansingh Autotuning for model-based predictive control

Pages 691-697,1992.

25. Изерман Р. Цифровые системы управления. М.: Мир, 1984, 541 с.

26. Implementation 8-Node Micro TDC 3000 User’s Manual MT11-520 Release 500 CE Compliant 9/95

27. Веремей Е. И. Линейные системы с обратной связью: Учебное пособие. — СПб.: Издательство «Лань», 2013. — 448 с.: ил. — (Учебники для вузов. Специальная литература).

28. Анисимов И.В. Автоматическое регулирование процесса ректификации. - Изд. 2-е. - М. : Гостоптехиздат, 1961. — 178 с.

29. Brizuela E., Uria M., Lamanna R. Predictive Control of a Multi–Component Distillation Column Based on Neural Networks// International Workshop on Neural Networks for Identification, Control, Robotics, and Signal/Image Processing (NICROSP '96).– 1996 .– P.2–70

30. Zumoffen D. e.a. Predictive functional control applied to multicomponent batch distillation column// European Symp. on Comp. Aided Proc. Eng.–Elsevier Science, 2005.– P.15–25

31. Yu C.C., Lyiben W.L. Control of multicomponent distillation columns using rigorous composition estimators// I.Chem.E. Symposium Series.– V.104.– P.29–68.–1988

32. Xianku Z., Yicheng J. Control of a multivariable high–purity distillation column based on closed–loop gain shaped algorithm// Int.J.of Inform. Tech.–V.11.–N 5.– P. 116–123.– 2005

33. A. O’Dwyer, Handbook of PI and PID Controller Tuning Rules, 3rd Edition, Imperial College Press, London, 2009, р623

34. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического управления Профессия 2003 752с

35. Eric Carlson, “Don't gamble with physical properties for simulations CHEMICAL ENGINEERING PROGRESS OCTOBER 1996 pp 35-46

36. Kalman, R. Contributions to the theory of optimal control//Bol. Soc. Math. Mech., 1960. — No. 5. — P. 102-199.

37. Ерофеев А.А. Теория автоматического управления Учебник для вузов, СПб, Политехника, 2003г. 302стр

Из стопакевича

В качестве объекта выбран наиболее распространенный тип БРУ — трёхколонные установки косвенного действия, которые состоят из бражной (БК), эпюрационной (ЭК) и ректификационной (РК) колонн. В таких БРУ существуют как прямые связи между колоннами (влияние потока одной колонны на другую), так и рецикл по непастеризованному спирту, который влияет на эпюрационную колонну.

Впервые разработана математическая модель динамики установки как единого объекта управления, которая позволила учесть взаимосвязи между колонами. Разработанная модель имеет 9 входов и 9 выходов. Входы модели — расход пара в бражную колонну, расход бражки в бражную колонну, расход охлаждающей воды в бражную колонну, расход пары в эпюрационную колонну, расход охлаждающей воды в эпюрационную колонну, расход пара в ректификационную колонну, отбор спирта из ректификационной колонны, расход эпюрата в ректификационную колонну, расход охлаждающей воды в ректификационную колонну. Выходы модели — давление верха бражной колонны, температура верха бражной колонны, температура охлаждающей воды бражной колонны, температура низа эпюрационной колонны, давление верха эпюрационной колонны, температура на контрольной тарелке ректификационной колонны, крепость спирта-ректификата, температура охлаждающей воды ректификационной колонны. Математическая модель является комбинацией экспериментальных моделей и разработанных автором звеньев, которые связываю колонны, разработанных с использованием теоретической модели ректификационной колонны. В матричном виде в пространстве состояний, при аппроксимации запаздывания отрезком ряда Паде 2-го порядка, математическая модель является системой из 107 дифференциальных уравнений.

Впервые разработана и исследована многомерная система управления установкой как единым целым, что значительно повышает качество управления. Многомерная система управления использует многомерный цифровой линейно-квадратический регулятор с моделью возмущений. Данный регулятор является оптимальным для многомерных объектов с большим количеством связей, которым является БРУ.

Как показал вычислительный эксперимент, отклонение наиболее важных параметров в разработанной многомерной системе управления (крепость спирта и температура на контрольной тарелке) в трёх случаях — при номинальных значения коэффициентов модели, при отклонении коэффициентов на +20%, при отклонении коэффициентов на -20% — значительно меньше, чем в типовой системе и процесс устанавливается практически без колебаний. Кроме того, разработанная система управления дает экономию в 2% производительности.

В работе проведен программно-технический синтез системы управления установкой. Центральным звеном в разработанной архитектуре является промышленный компьютер с операционной системой реального времени 0ЫХ6. Основные технические характеристики программно-технической системы: устойчивость системы (проведена оптимизация под конкретную технологическую задачу), время реакции системы на прерывание стабильно (данные с устройств связи с объектом получаются строго в соответствии с шагом дискретности), время переключения задач — минимальное, высокая скорость загрузки при необходимости перезагрузки компьютера.