

Косвенная оценка переменных состояния реакционно-регенерационных систем на основе компьютерной симуляции
https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2021-8-41-50
Аннотация
Описана реакционно-регенерационная система, которая является аппаратной частью промышленных производств и характеризуется исключительной особенностью – выраженной нелинейностью в виде множественности стационарных решений модельных дифференциальных уравнений. Такая особенность вынуждает прибегнуть к инженерным решениям, альтернативным прямым измерениям. Рассмотрена проблема косвенной оценки компонент вектора состояния реакционно-регенерационной системы. Показана некорректность косвенной оценки состояния подобного рода объектов на основе теории фильтров Калмана. Некорректность обусловлена неоднозначностью отображения пространства состояний в пространство касательных к траекториям векторов. Предложен подход, основанный на синхронной симуляции в динамике и заключающийся в сравнении двух эволюций «объект – модель» с минимизацией рассогласования. Приведена методика, базирующаяся на включении в функцию рассогласования вторых производных переменных состояния. Рассмотрена методология чувствительности систем косвенного оценивания, основанных на максимизации подобия сравниваемых эволюций «объект – модель» в режиме строгой синхронизации по внешним возмущениям и рычагам управления. Показано, что точность косвенного оценивания физически неизмеряемых координат в большей степени определяется математическими аспектами минимизации функции рассогласования, которая из-за множественности решений модельных уравнений имеет сложную структуру поверхности отклика.
Об авторах
Г. А. НагиевАзербайджан
Гасан Али оглы Нагиев
Баку
Н. А. Гулиева
Азербайджан
Нюбар Алимурад гызы Гулиева
г. Сумгаит
Список литературы
1. Elnashaie S. S., El-Hennawi I. M., Chem. Eng. Sci., 1979, vol. 34, no. 9, pp. 1113–1118.
2. Wgialla R. M., Helal A. M., Elnasaie S. S., Math. andComput. Model., 1991, vol. 15, no. 1, pp. 17–22.
3. Буровой И. А., Мамедов А. А. Построение структуры модели для идентификации одного класса гетерогенных каталитических процессов // Автоматика и телемеханика. 1970. Т. 31. № 7. C. 100–105.
4. Бесков В. С., Нагиев А. Г., Юсифов Р. Ю. Оптимизация ХТС с учетом множественности и устойчивости стационарных состояний // Тезисы докладов Научной конференции «Методы кибернетики химико-технологических процессов». М.: ЦНИИТЭНЕФТЕХИМ, 1984. С. 106–107.
5. Nagiev A. G., Theoretical Foundations of Chemical Engineering, 2000, vol. 34, no. 3, pp. 274–280. https://doi.org/10.1007/BF02755975
6. Xilei Wang, Ning Li, Shaoyuan Li, 36th Chinese Control Conference (CCC), Dalian, 2017, pp. 4034–4039. https://doi.org/10.23919/ChiCC.2017.8027989
7. Крылов В. А., Ходяшев Н. Б., Подвинцев И. Б., Болотова Е. С., Чиркова Н. А. Влияние характера коксовых отложений на показатели работы платино-рениевого катализатора риформинга // Нефтепереработка и нефтехимия. 2013. № 5. С. 14–18.
8. Nagiev A. G., Khalilov S. A., Agaev U. K., Guseinova A. S., Automation and Remote Co ntrol, 2015, vol. 76 (12), рр. 2233–2240. https://doi.org/10.1134/S0005117915120127
9. Mouzinho L. F., Fonseca Neto J. V. et al., Practical aspects for design of indirect measurement in dynamic systems, Proceeding XVIII IMEKO World Congress, Metrology for a Sustainable Development, September, 17–22, 2006, Rio de Janeiro, Brazil, pp. 46–52.
10. Jonas Linder and Martin Enqvist, International Journal of Control, 2017, vol. 90, no. 4, pp. 729–745. https://doi.org/10.1080/00207179.2016.1222557
11. Liya Huang, Zhong Wu, Kan Wang, Sensors, 2018, vol. 18 (6), p. 1873. https://doi.org/10.3390/s18061873
12. Gauthier T., Bayle J., Leroy P., FCC: Fluidization Phenomena and Technologies, Oil & Gas Science and Technology – Rev. IFP, 2000, vol. 55, no. 2, pp. 187–207.
13. Браммер К., Зиффлинг Г. Фильтр Калмана-Бьюси. Детерминированное наблюдение и стохастическая фильтрация: Пер. с нем. В. Б. Колмановского. М.: Наука, 1982. 199 с.
14. Nagiev A. G., Nagiev G. A., Gulieva N. A., Theoretical Foundations of Chemical Engineering, 2019, vol. 53 (1), pp. 29–42. https://doi.org/10.1134/S0040579519010111
15. Сю Д., Мейер А. У. Современная теория автоматического управления и её применение: Пер. с англ. В. С. Бочкова и др. / Под ред. д-ра техн. наук, проф. Ю. И. Топчеева. М.: Машиностроение, 1972. 544 с.
16. Мирошник И. В. Теория автоматического управления. Линейные системы. СПб.: Питер, 2005. 335 с.
17. Поляк Б. Т., Хлебников М. В., Рапопорт Л. Б. Математическая теория автоматического управления. М.: URSS, 2019, 500 с.
18. Жуков В. К. Теория погрешностей технических измерений. Томск: Томский политехнический университет, 2007. 180 с.
19. Земельман М. А. Метрологические основы технических измерений. М.: Изд-во стандартов, 1991. 288 с.
20. Панфилов В. A. Электрические измерения. М.: Академия, 2013. 288 с.
21. Фихтенгольц Г. М. Основы математического анализа. В 2-х томах. Т. 1. М.: Наука, 1964. 440 с.
22. Миронов Э. Г., Бессонов Н. П. Метрология и технические измерения. М.: Кнорус, 2015, 422 с.
23. Федоренко Р. П. Введение в вычислительную физику. М.: Изд-во МФТИ, 1994, 528 с.
Рецензия
Для цитирования:
Нагиев Г.А., Гулиева Н.А. Косвенная оценка переменных состояния реакционно-регенерационных систем на основе компьютерной симуляции. Izmeritelʹnaya Tekhnika. 2021;(8):41-50. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2021-8-41-50
For citation:
Nagiyev H.A., Guliyeva N.A. Indirect estimation of state variables of industrial reaction-regeneration systems based on computer simulation. Izmeritel`naya Tekhnika. 2021;(8):41-50. (In Russ.) https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2021-8-41-50