Современное состояние проблемы контроля.

Большая часть современных АСУТП реализуют функции текущего контроля многочисленных показателей ТП и представления информации о процессе технологам-операторам в удобной для них форме. На основе данных контроля показателей осуществляется "анализ тревог", то есть выявление и предупреждение предаварийных и аварийных ситуаций. В режиме нормальной эксплуатации работают системы автоматического регулирования - в основном, это одноконтурные системы стабилизации расходов отдельных материальных и энергетических потоков.

При всей сложности реализация перечисленных функций АСУТП не требует длительного изучения особенностей конкретной технологии, а автоматизация проектирования с использованием SCADA-систем и унифицированных системотехнических решений позволяет относительно быстро и дешево решать наиболее насущные задачи контроля и управления. Гораздо труднее, дольше и дороже подняться на следующую ступень и реализовать управление не отдельными фрагментами ТП, а процессом в целом, когда задания регуляторам расходов дает не технолог-оператор, а автоматическим или автоматизированным способом формирует сама система. И дело не в технических ограничениях, которые не позволяли решать столь сложные задачи в прошлом - современная быстро прогрессирующая вычислительная техника может справиться с задачами большой размерности. Основные сложности здесь обусловлены необходимостью построения математической модели ТП для учета взаимосвязей различных показателей - ведь отсутствие учета перекрестных связей при управлении многомерным объектом может вызвать существенное ухудшение качества управления вплоть до потери устойчивости. Но даже если сформирована модель процесса, проектировщиков и наладчиков АСУТП ждут трудности разработки алгоритмов управления и настройки их многочисленных параметров. Дело в том, что современная теория управления многомерными системами при всей ее мощи плохо приспособлена для учета совокупности таких типичных особенностей производственных объектов, как запаздывания, жесткие ограничения на допустимую область изменения переменных, значительные измерительные помехи, нестандартные критерии качества управления.

Как же справиться с перечисленными проблемами? Ведь это совершенно необходимо, так как оптимизация управляемых процессов в целом может дать значительный экономический эффект. Несмотря на разнообразие конкретных задач, все же можно наметить общий подход к их решению. Коротко говоря, он заключается в том, чтобы в отсутствие строгой теории формировать структуру алгоритмов управления на основе эвристики (то есть соединения науки с интуицией и опытом), а затем осуществлять модификацию, параметрическую оптимизацию и всестороннюю проверку полученных эвристическим путем способов управления на имитационных моделях, реализуемых с применением развитых средств компьютерной имитации динамических систем типа Matlab_Simulink.

На основе такого подхода в показано, каким образом осуществляется приближенная декомпозиция задачи динамической оптимизации ТП на задачу квазистатической оптимизации режима процесса и задачу стабилизации ТП в окрестности оптимального режима. Оптимальный режим рассчитывается при этом с применением статической модели ТП известными методами математического программирования. Решение задачи стабилизации базируется на линеаризованной в окрестности режима динамической модели. Особенность предлагаемой схемы декомпозиции заключается в том, что при расчете режимных параметров ТП за счет так называемых страховых запасов учитывается текущий уровень нестабильности показателей процесса. Другая особенность заключается в том, что критерий задачи стабилизации формируется на объективной основе из условия максимизации суммарного экономического эффекта.

Что касается задачи стабилизации ТП, рассматриваемой в русле управления многомерным объектом с перекрестными связями, то здесь возможны два основных подхода. Один из них восходит к оправдавшей себя практике применения типовых законов регулирования, к которым обычно относят И-, ПИ- и ПИД-регуляторы. В многомерном варианте речь идет о формировании закона управления, при котором каждое управляющее воздействие формируется по отклонениям от заданий всех стабилизируемых переменных. Пусть для стабилизации n переменных, характеризующих состояние ТП, используется n управляющих воздействий. Тогда для формирования многомерного ПИД-регулятора необходимо настроить 3n- параметров. Например, при n = 3 число настраиваемых коэффициентов составляет 27. Теория не дает аналитических способов параметрической оптимизации многомерных типовых регуляторов, а поисковая оптимизация большого числа параметров с применением имитационного моделирования сопряжена с большими затратами времени и, как показывает опыт подобных расчетов, не гарантирует положительного результата.