Застосування адаптивного підходу в системі керування технологічним процесом випарювання в цукровому заводі за допомогою статичної моделі
DOI:
https://doi.org/10.64165/journal-ts.2025.26.186-200Ключові слова:
адаптивний підхід, статична модель, процес випарювання, оцінка, регресійний коефіцієнт, ідентифікаторАнотація
У статті розглядається система керування технологічним процесом випарювання цукрового соку у випарних установках. Проведено аналіз регресійної моделі процесу випарювання, який показав: модель має ряд властивостей, що обмежують сферу її застосування у завданнях керування. Розглянута побудова математичних моделей ТП випарювання цукрового виробництва, які відображають динаміку процесів і засновані на використанні рівнянь матеріального та енергетичного балансів. Визначено основні напрямки підвищення ефективності роботи в системі керування динамічним технологічним процесом випарювання, що дає можливість оптимізувати режими випарювання соку. Розглянуто основні підходи до визначення ефективних математичних моделей, які математично описують процес випарювання соку у багатокорпусній установці. Розкрито переваги та недоліки математичних моделей, що застосовуються в системі математичного забезпечення контролю оптимізаційних режимів роботи випарної установки. Розглянуто ефективні алгоритми оцінки регресійних коефіцієнтів показників процесу у статичних моделях. З цією метою запропоновано та досліджено алгоритм прискореної ідентифікації, який відрізняється від існуючих вищою швидкістю збіжності та стійкістю за наявності похибок при вимірюванні, що підтвердилося при побудові моделей ТП цукрового виробництва. Застосування даного алгоритму при побудові математичних моделей ТП цукрового виробництва забезпечило досягнення припустимої похибки ідентифікації (10%) за 20-30 тактів. Використання даного алгоритму разом із розробленим алгоритмом адаптивного керування виявилося дуже ефективним під час вирішення завдань стабілізації вихідних змінних роботи випарного відділення, забезпечуючи похибку керування (стабілізації), яка не перевищує 10%.
Посилання
1. Штангеєв К. О. Енергозбереження на цукрових заводах України. Цукор України. 2014. № 2 (98). С.14-17.
2. Власенко Л. О., Ладанюк А. П. Підвищення ефективності функціонування технологічного комплексу цукрового заводу за рахунок використання методів діагностики та прогнозування. Восточно-Европейский журнал передовых технологий. 2010. № 2/3(44). С. 57-62. http://dspace.nuft.edu.ua/jspui/handle/123456789/1078.
3. Ладанюк А. П. Координація функціонування технологічних дільниць цукрового заводу з урахуванням задач прогнозування. Вісник Вінницького політехнічного інституту. 2006. № 6. С. 112-115.
4. Ляшенко С.О., Кісь В.М., Фесенко А.М., Ляшенко О.С. Визначення ефективності математичних моделей процесу випарювання соку для автоматизованих систем управління. Науковий вісник ТДАТУ. Мелітополь. Вип. 9. Том 1. С. 1-20. DOI: 10.31388/2220-8674-2019-1-10.
5. Ляшенко С., Ляшенко А. Интеллектуальное управление технологическими процесами сахарного производства. Motrol. Сommission of motorization and energetics in agriculture. Lublin-Rzeszow. 2013. Vol. 15. №7. P. 145-150.
6. Білецький М.С., Безуглов А.О. Інтелектуальні регулятори в системах автоматизації технологічних об’єктів. Матеріали ІV Міжнародної науково-технічної Internet-конференції «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами», 22 листопада 2017 року. Київ. НУХТ, 2017. 297 с. URL: http://nuft.edu.ua/page/view/konferentsii С. 116-117.
7. Куник Е. Г., Коваленко А. Н., Ляшенко С. А. Управление динамическим объектом с помощью его статической модели. Научно-технический журнал «Радиоэлектроника и информатика». Харків. ХНТУРЭ. 2003. №2. С. 59-60.
8. Руденко О.Г., Бессонов А. А. Адаптивное управление многомерными нелинейными объектами на основе радиально-базисных сетей. Кибернетика и системный анализ. 2005. No 2. С. 9 -18.
9. Ковриго Ю. М., Степанець О. В., Баган Т. Г., Бунке О. С. Сучасна теорія управління. Частина 2. Прикладні аспекти сучасної теорії управління: підручник для студ. спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології», спеціалізацій «Автоматизоване управління технологічними процесами», «Комп’ютерно - iнтегрованi технологічні процеси та виробництва». Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2017. 155 с. URL: https://ela.kpi.ua/bitstream/123456789/23117/1/Suchasna-teoriiaupravlinnia_Kovrygo _et.al.pdf
10. Луцька Н. M. Дослідження та синтез оптимальних регуляторів для систем автоматизації технологічних комплексів неперервного типу : автореф. дис. … канд. техн. наук : спец. 05.13.07 “Автоматизація технологічних процесів”. Київ. 2006. 16 с.
11. Ладанюк А. П., Ладанюк О. А., Бойко Р. О., Іващук В. В., Кроніковський Д. О., Шумігай Д. А. Автоматизація технологічних процесів і виробництв харчової промисловості: монографія. Київ. Інтер Логітик Україна, 2015. 408 с.
12. Ляшенко С. А., Ляшенко А. С. Оценка модели псевдолинейной регрессии. Автоматика. Автоматизація. Електротехнічні комплекси та системи. 2010. № 1(25). С. 36-40.
13. Купін А. І. Сенько А. О., Мисько Б. С. Ідентифікація та автоматизоване керування в умовах процесів збагачувальної технології на основі методів обчислювального інтелекту: 2-ге вид., перероб. і доп. Кривий Ріг: Синєльніков Д. А., 2019. 298 с.
14. Апостолюк В. О., Апостолюк О. С. Інтелектуальні системи керування: конспект лекцій. Київ. НТУУ «КПІ», 2008. 88 с.
15. EL Hamidi, Khadija & Mjahed, Mostafa & Elkari, Abdeljalil & Ayad, Hassan. (2020). Adaptive Control Using Neural Networks and Approximate Models for Nonlinear Dynamic Systems. Modelling and Simulation in Engineering. 2020. 10.1155/2020/8642915.
16. Narendra KS, Mukhopadhyay S. Adaptive Control using Neural Networks and Approximate Models. IEEE Trans Neural Netw. 1997; 8(3): 475-85. doi: 10.1109/72.572089. PMID: 18255653.
