Методы и алгоритмы идентификации в системах управления промышленными объектами

Актуальность проблемы. Создание и эксплуатация промышленных комплексов — предприятий, цехов, участков, технологических процессов и агрегатов — требует решения широкого круга взаимосвязанных задач автоматизации управления. Одной из них является идентификация промышленных объектов в системах управления.

Решению проблемы идентификации объектов посвящено достаточно много теоретических работ, к числу которых относятся труды Н. С. Райбмана [1−4], ЯЗ. Цыпкина [5−9], П. Эйкхоффа [10], Л. Льюнга [11], П.Дж. Хьюбера [12] и др. Однако, с точки зрения практической реализации в системах автоматизации управления, известные методы и алгоритмы идентификации требуют конкретизации и дальнейшего развития. Это вызвано несколькими причинами. Во-первых, известные теоретические вычислительные процедуры идентификации, как правило, базируются на строгих ограничениях и жестких исходных предпосылках, выполнение которых на реально действующих объектах весьма затруднительно. Во-вторых, традиционные инженерные методы построения математических моделей, например, путем снятия и обработки кривых разгона, не отвечают в полной мере современным условиям разработки и функционирования самих промышленных объектов и жестким требованиям, предъявляемым к срокам создания и эффективности систем автоматизации управления. Только тесное объединение строгих математических методов обработки полученных данных с инженерными приемами формирования информативных исходных данных с учетом изменившихся условий и требований к системам автоматизации может привести к желаемому результату. В связи с этим необходимо развитие принципов и соответствующих им методов и алгоритмов идентификации в системах управления.

Кроме того, анализ практических разработок показывает, что наиболее часто задача идентификации объектов решается в рамках самостоятельного научного направления. Однако, для повышения эффективности систем управления, когда требуется системная взаимоувязка по ресурсам, ограничениям и целевым критериям, задачу идентификации необходимо решать как составную неотъемлемую часть общей проблемы управления с целенаправленной взаимосвязью с другими задачами управления, включая задачи измерения, оценивания, регулирования, прогнозирования и т. д.

Большое значение для эффективной практической деятельности имеет также доступность методов и алгоритмов идентификации для изучения, освоения, исследования и применения, чему уделяется крайне мало внимания. В связи с этим необходимо создание обучающих и испытательно-наладочных комплексов с развитым и постоянно обновляемым методическим, алгоритмическим, техническим, информационным и другими видами обеспечения.

Актуальность выбранного направления подтверждается результатами аналитических обзоров научных трудов Международных конференций «Идентификация систем и задачи управления» 2000, 2003 г. г. В частности, подчеркивается «. поразительная актуализации проблемы построения эффективных технологий решения прикладных задач,. вызванная сложностью постановки и решения практических задач» [13]. Более того, высказывается следующая основная идея: «проблемы идентификации необходимо исследовать в контексте всей человеческой деятельности, направленной на поиск решений практических задач управления.. существует актуальная потребность создания наукоемких методологий для начальных этапов поиска решений трудных (существенно нестандартных) практических задач, содержащих трудно формализуемые условия и высокие требования к качеству управления (оценивания, прогнозирования)» [14].

Работа выполнена в соответствии с планами хоздоговорных и госбюджетных научно-исследовательских работ Сибирского государственного индустриального университета в рамках Федеральной целевой программы «Интеграция науки и высшего образования России» (1998;2001 г. г., 2002;2004 г. г., Государственный контракт № Ц 0109) — Гранта Министерства образования.

РФ по фундаментальным исследованиям в области автоматики и телемеханики, вычислительной техники по направлению «Автоматизированные системы управления технологическими процессами» по проекту «Многовариантная идентификация в автоматизированных системах управления технологическими процессами» (1998;2000 г. г., № ГР 1 200 108 545) — Гранта Министерства образования РФ по фундаментальным исследованиям в области технических наук по направлению «Автоматика и телемеханика, вычислительная техника, связь, метрология» (шифр гранта ТОО-3.2−2882) на выполнение НИР «Построение моделей нелинейной динамики для задач управления» (2001;2002 г. г., № ГР 1 200 108 528) — хоздоговора с ОАО «Запсибметкомбинат» на выполнение НИР «Разработка и внедрение автоматизированной системы сквозной динамической оптимизации технологических режимов коксохимпроизводства» (1994;1996 г. г.) — задания Министерства образования РФ на проведение фундаментальных научных исследований в области систем автоматизации и информатизации по тематикам «Развитие концепции и методов теории идентификации» (2003;2004 г. г., № ГР 1 200 315 619), «Развитие теории и методов управления на основе натурно-модельного подхода» (20 052 006 г. г., № ГР 1 200 510 529) — Гранта Губернатора Кемеровской области «Ведущая научная школа Кемеровской области» на выполнение НИР «Создание систем автоматизации управления промышленными и социальными объектами Кузбасса на основе натурно-модельного подхода» (2004 г., № 77) — проекта Российского фонда фундаментальных исследований «Комплексные системы автоматизации управления на основе натурно-модельного подхода» (2006;2008 г. г., № 06−07−89 042).

Цель диссертационной работы. Решение актуальной научно-практической проблемы идентификации промышленных объектов, функционирующих в составе систем управления.

В рамках поставленной цели выделены задачи: выявление особенностей современных промышленных объектов управления с точки зрения идентификациианализ условий создания и эксплуатации систем автоматизации управленияразвитие принципов идентификации промышленных объектовформирование информативных исходных данных в действующей системе управленияразвитие критериев идентификации и разработка многовариантных алгоритмов идентификации для многоцелевого использования результатов идентификацииструктурный синтез алгоритмов идентификации для получения оценок коэффициентов с требуемыми свойствамиразвитие вычислительных процедур динамической идентификации для типовых моделей САРидентификация сложных объектов, характеризующихся рециклом и распределенными управляющими воздействиямивыявление и исследование характерных эффектов нарушения основных предпосылок использования алгоритмов динамической идентификацииразработка структуры и алгоритмического обеспечения автоматизированной системы для освоения и исследования алгоритмов идентификацииконкретизация, исследование и внедрение методов и алгоритмов идентификации в системах управления промышленными объектами и в составе многоцелевого учебно-исследовательского комплекса.

Методы выполнения работы. Выполнение диссертационной работы базируется на обобщении практического опыта идентификации при создании и совершенствовании систем управления и на аппарате: теории управления, теории систем, теории идентификации, системного анализа, натурно-математического моделирования.

Научная новизна. 1. Новый подход к решению проблемы идентификации, основу которого составляют: особенности современных промышленных объектов управления и условий создания и эксплуатации систем автоматизациипринципы идентификации промышленных объектов, соответствующие этим особенностямметоды и алгоритмы идентификации, удовлетворяющие разработанным принципамкритерии многоцелевой идентификацииструктура и алгоритмическое обеспечение учебно-исследовательского автоматизированного лабораторного комплексаконкретные результаты исследования и внедрения методов и алгоритмов идентификации.

2. Принципы идентификации промышленных объектов: идентификация объектов в системах управления — объектов, охваченных разветвленными прямыми и обратными управляющими связямимноговариантная идентификация для одновременного решения многоцелевых задач: исследования, обучения, пусконаладки, производственного назначенияидентификация для целей управленияидентификация в процессе всего жизненного цикла объекта — от начала испытания объекта до его утилизацииидентификация объектов сложной структуры, характеризующихся распределенными в пространстве управляющими воздействиями с различным динамическим влиянием на параметры, состояние и выходные переменные объекта, наличием внутренних положительных связей (рециклов), параметрической и структурной нестационарностьюдоступность методов идентификации для изучения, освоения и применения.

3. Методы идентификации сложных по структуре, нелинейных, нестационарных объектов в составе действующих систем управления, отличающиеся возможностью активного и пассивного формирования данных специальных исследовательских экспериментов с прогнозированием траекторий рабочих режимов управления, возможностью элиминирования отрицательного, с точки зрения рабочих управлений, влияния активных исследовательских воздействий, возможностью последовательной обработки полученных данных и позволяющие в 2-Зраза сократить число экспериментов, проводимых в соответствии с составленной матрицей планирования эксперимента и решением полученной системы уравнений.

4. Критерии многоцелевой идентификации, включающие, в отличие от известных, не только точностную, но и гладкостную составляющую, характеризующую динамические свойства последовательностей получаемых оценок.

5. Новые обобщенные структуры идентификаторов:

— структура идентификатора в виде замкнутой динамической системы, открывающая широкие возможности для использования арсенала методов и средств теории управления для анализа и синтеза новых алгоритмов идентификации;

— структура идентификатора с новым типом обратной связи, позволяющая гибко учитывать изменяющиеся требования к свойствам оценок коэффициентов математической модели и повысить качество идентификации примерно в 1,5−2 раза даже при действии возмущения, соизмеримого с величиной полезного сигналаструктуры многовариантных идентификаторов, отличающиеся одновременным формированием нескольких вариантов оценок коэффициентов, обладающих разными динамическими свойствами и необходимых для многоцелевого использования.

6. Модернизированные вычислительные процедуры динамической идентификации типовых моделей САР, использование которых дает возможность получать удовлетворительные оценки коэффициентов только по начальному участку переходного процесса общей длительностью, не превышающей 10% от основной постоянной времени объекта.

7. Обобщенная структура автоматизированного учебно-исследовательского лабораторного комплекса, объединяющая натурные элементы, пересчетные математические модели, рекуррентные процедуры обработки данных и позволяющая в 2−3 раза уменьшить время на приобретение навыков, освоение новых методов и алгоритмов идентификации и выявить характерные эффекты нарушения исходных предпосылок их использования.

8. Многовариантные зависимости влияния химического состава конвертерной стали на механические свойства металлопроката, характеризующиеся неоднозначностью, нестационарностью трендов, различными динамическими свойствами и позволяющие решать задачи кратко-, среднеи долгосрочного управления и прогнозирования в комплексе «сталь-прокат».

9. Структуры и диапазоны оценок параметров математических моделей каналов преобразования изменения управляющих и внешних воздействий для шахтной печи металлизации окисленных окатышей, для блока тепловых регенераторов кислородного производства, для зоны вторичного охлаждения машины непрерывного литья заготовок.

Практическая значимость работы. Результаты диссертационной работы могут быть использованы: методы и алгоритмы идентификации — при создании и совершенствовании систем управления отдельными технологическими агрегатами и производственными комплексами в различных отраслях промышленности;

— многоцелевой учебно-исследовательский лабораторный комплекс «САР» и автоматизированная система для освоения и исследования алгоритмов динамической идентификации — при анализе создаваемых систем с применением алгоритмов идентификации и для обучения студентов среднего и высшего профессионального образования соответствующих специальностей.

Реализация результатов. Результаты работы внедрены и используются: в системе оперативного управления комплексом «сталь-прокат» ОАО «Запсибметкомбинат» — многовариантные алгоритмы идентификациив системе автоматического регулирования блока тепловых регенераторов кислородного производства ОАО «Запсибметкомбинат», в системе автоматического регулирования зоны вторичного охлаждения машины непрерывного литья заготовок ОАО «Новокузнецкий металлургический комбинат», в системах регулирования и прогнозирования содержания углерода и степени металлизации окисленных окатышей ОАО «Оскольский электрометаллургический комбинат» — полученные математические модели каналов преобразования регулирующих и внешних воздействийв Сибирском государственном индустриальном университете — автоматизированная система для освоения и исследования алгоритмов динамической идентификациив Профессиональном лицее № 10 г. Новокузнецка в рамках программы непрерывного профессионального образования — многоцелевой учебно-исследовательский лабораторный комплекс «САР».

Предмет защиты. Подход к решению проблемы идентификации, отвечающий современным условиям разработки и функционирования промышленных объектов и требованиям, предъявляемым к срокам создания и эффективности систем автоматизации управления, включая:

1) принципы идентификации промышленных объектов;

2) методы идентификации:

— сложных по структуре, нелинейных, нестационарных объектов в составе действующих систем управления: объектов с распределенными в пространстве управляющими воздействиями с различным динамическим влиянием на параметры, состояние и выходные переменные объектаобъектов с рециклом (внутренней положительной обратной связью);

— метод последовательной идентификации с нанесением воздействий на прогнозируемые траектории рабочих управлений и вычитанием эффектов компенсирующих управляющих воздействий;

3) критерии многоцелевой идентификации, включающие точностную и гладкостную составляющие;

4) алгоритмы динамической идентификации:

— многовариантные алгоритмы идентификации;

— алгоритм идентификации с новым типом обратной связи;

— модернизированные вычислительные процедуры идентификации типовых моделей систем автоматического регулирования;

5) обобщенная структура автоматизированного учебно-исследовательского лабораторного комплекса, объединяющая натурные элементы, пересчетные математические модели, рекуррентные процедуры обработки данных и используемая в качестве полигона для испытания и исследования новых методов и алгоритмов идентификации объектов в системах управления;

6) зависимости, характеризующие особенности конкретных объектов: комплекса «сталь — прокат», шахтной печи металлизации окисленных окатышей, блока тепловых регенераторов кислородного производства, зоны вторичного охлаждения машины непрерывного литья заготовок;

7) результаты моделирования и их применения в системах управления промышленными объектами и в составе учебно-исследовательского автоматизированного лабораторного комплекса.

Личный вклад автора заключается в формировании принципов идентификациипостановке и решении конкретных задач идентификацииполучении аналитическим путем многовариантных алгоритмов идентификацииформировании структур математических моделей и алгоритмов идентификации для объектов с рециклом и с распределенными управляющими воздействиямиразработке структуры и алгоритмического обеспечения автоматизированной системы для освоения и исследования алгоритмов динамической идентификацииразработке математического, алгоритмического и методического обеспечения многоцелевого учебно-исследовательского лабораторного комплекса «САР" — планировании и проведении экспериментов на промышленных предприятиях при создании систем управления шахтными печами для металлизации окисленных окатышей, блоком тепловых регенераторов кислородного производства, зоной вторичного охлаждения машины непрерывного литья заготовоканализе и интерпретации полученных результатов модельных, натурно-модельных и натурных экспериментов.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили одобрение на 42 конференциях, включая Международную научно-техническую конференцию «Структурная перестройка металлургии: экономика, экология, управление, технология» (Новокузнецк, 1996), Всероссийскую научнопрактическую конференцию «Системы и средства автоматизации» (Новокузнецк, 1998), Международную научно-техническую конференцию «50 лет развития кибернетики» (Санкт-Петербург, 1999), Всероссийские научно-практические конференции «Металлургия на пороге XXI века: достижения и прогнозы» (Новокузнецк, 1999, 2000), Четвертый Сибирский конгресс по прикладной и индустриальной математике, посвященный памяти М. А. Лаврентьева (Новосибирск, 2000), Международные конференции «Идентификация систем и задачи управления — SICPRO'2000, SICPRO'05» (Москва, 2000, 2005), Международные научно-практические конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы информатики, приборостроения, экономики и права» (Сочи, 2004, 2005), Всероссийскую научно-практическую конференцию «Моделирование, программное обеспечение и наукоемкие технологии в металлургии» (Новокузнецк, 2001), 6-th World Congress on Integrated Resources Management R 02 (Geneva, Switzerland, 2002), Всероссийские научно-практические конференции «Системы автоматизации в образовании, науке и производстве» (Новокузнецк, 2001, 2003, 2005), Всероссийскую и Международную научно-практические конференции «Электронные средства и системы управления» (Томск, 2003, 2004), Всероссийскую научно-практическую конференцию «Металлургия: технологии, реинжиниринг, управление, автоматизация» (Новокузнецк, 2004), IV Всероссийскую научно-практическую конференцию «Информационные недра Кузбасса» (Кемерово, 2005), Третью Международную конференцию по проблемам управления (Москва, 2006).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 75 печатных работ, в том числе три монографии, одно учебное пособие, девять статей в периодических изданиях, два авторских свидетельства и два патента на изобретения.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка, приложения и содержит 372 страницы основного текста, в том числе 86 рисунков и 11 таблиц.

ВЫВОДЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

Диссертация является научно-квалификационной работой, в которой решена актуальная научно-практическая проблема идентификации промышленных объектов, функционирующих в составе систем управления, имеющая важное хозяйственное значение в развитии экономики страны. Основные выводы, теоретически и практически значимые результаты работы.

1. Отличительные особенности современных промышленных объектов управления и условий создания и эксплуатации систем автоматизации заключаются в следующем: наличие достаточно сложной структуры с разветвленными нелинейными взаимосвязями, с числом управляющих воздействий, превышающим число целевых выходных переменныхчрезвычайно сжатые сроки выполнения всех видов работ по созданию систем автоматизации управлениясовместное проектирование и одновременный пуск объекта и управляющей подсистемымногоцелевое назначение систем автоматизации управления. Эти особенности подтверждают необходимость создания нового подхода к идентификации промышленных объектов.

2. Идентификация промышленных объектов, в соответствии с выявленными особенностями, должна отвечать следующим принципам: идентификация объектов в системах управления, учитывающая наличие прямых и обратных управляющих связеймноговариантная идентификация, позволяющая одновременно решать многоцелевые задачи: исследования, обучения, пусконаладки, производственного назначенияидентификация для целей управленияидентификация в процессе всего жизненного цикла объектаидентификация объектов сложной структуры, характеризующихся распределенными в пространстве управляющими воздействиями с различным динамическим влиянием на параметры, состояние и выходные переменные объекта, наличием внутренних положительных связей (рециклов), параметрической и структурной нестационарностьюдоступность методов идентификации для изучения, освоения и применения.

3. Методы идентйфикации объектов в действующих системах управления должны объединять возможности активного и пассивного формирования данных специальных исследовательских экспериментов с прогнозированием траекторий рабочих режимов управления и возможностью модельного элиминирования отрицательного, с точки зрения рабочих управлений, влияния активных исследовательских воздействий. Это позволяет получать адекватные математические модели при уменьшении числа активных экспериментов в 5−7 раз без снижения эффективности рабочего управления.

4. Методы и алгоритмы идентификации должны быть многоцелевого назначения с одновременным получением нескольких вариантов оценок коэффициентов, обладающих разными динамическими свойствами. В критерии идентификации необходимо включать не только точностную, но и гладкостную составляющую, характеризующую динамические свойства получаемых оценок коэффициентов. Такие многовариантные алгоритмы позволяют повысить эффективность вычислений до 50% - полученные варианты оценок коэффициентов могут быть использованы для различных целей, в частности, для кратко-, среднеи долгосрочного управления.

5. Работоспособным методом идентификации объектов с рециклом является метод с нанесением испытательных воздействий на весь объект и цепь рецикла в сочетании с последовательной обработкой экспериментально полученных данных с использованием рекуррентных алгоритмов идентификации.

6. Для объектов. с распределенными управляющими воздействиями идентификацию следует проводить в объединении итеративно повторяющихся процедур формирования информативных исходных данных и их последовательной обработки. Это позволяет в 2−3 раза сократить число экспериментов, проводимых в соответствии с составленной матрицей планирования эксперимента и решением полученной системы уравнений.

7.

Введение

в идентификатор нового контура параметрического регулирования позволяет гибко учитывать изменяющиеся требования к свойствам оценок коэффициентов математической модели и повысить качество идентификации примерно в 1,5−2 раза даже при действии возмущения, соизмеримого с величиной полезного сигнала.

8. Сократить время получения удовлетворительных оценок коэффициентов типовых моделей САР возможно за счет модернизации вычислительных процедур динамической идентификации, заключающейся в приведении структуры модели к виду линейно-параметрической зависимости и переопределении переменных согласно схеме Гаммерштейна. При применении таких вычислительных процедур, при уровне помех не выше 20% от изменения полезного сигнала, оценки коэффициентов сходятся к действительным значениям уже на начальном участке переходного процесса общей длительностью, не превышающей 10% от основной постоянной времени объекта.

9. С помощью автоматизированной системы для освоения и исследования алгоритмов динамической идентификации выявлены характерные эффекты нарушения исходных предпосылок их использования, заключающиеся в смещении и искажении получаемых оценок коэффициентов математических моделей. Показано, что негативное влияние эффектов на результаты идентификации можно уменьшить путем применения испытательных воздействий, процедур робастизации, методов выбора начальных значений оценок коэффициентов и настроечных параметров алгоритмов идентификации.

10. Разработан учебно-исследовательский лабораторный комплекс, объединяющий натурные элементы объекта идентификации, пересчетные математические модели и рекуррентные процедуры обработки данных. Комплекс дает возможность в 2−3 раза уменьшить время на приобретение навыков, освоение методов и алгоритмов идентификации и наглядно продемонстрировать эффекты от нарушения исходных предпосылок.

11. Полученные динамические ряды вариантов оценок коэффициентов влияния процентного содержания углерода, кремния и марганца в конвертерной стали на предел текучести, предел прочности и относительное удлинение металлопроката существенно нестационарны, вплоть до изменения знака. Эти оценки использованы для кратко-, среднеи долгосрочного прогнозирования механических свойств металлопроката и корректировки расхода ферросплавов в кислородно-конвертерном производстве стали.

12. Получены математические модели каналов преобразования изменения управляющих и внешних воздействий для шахтной печи металлизации окисленных окатышей, для блока тепловых регенераторов кислородного производства и для зоны вторичного охлаждения машины непрерывного литья заготовок. Использование этих моделей в системах управления позволило:

— для шахтной печи повысить точность регулирования по среднеквадратичному критерию в среднем на 12%, что увеличивает производительность печи до 1% и дает экономию природного газа до 1,5%;

— для блока тепловых регенераторов кислородного производства повысить производительность в среднем на 25%;

— для зоны вторичного охлаждения машины непрерывного литья заготовок повысить точность регулирования примерно на 10%.

13. Разработанные устройства идентификации защищены двумя авторскими свидетельствами и двумя патентами на изобретения.