Технология обжига цинковых концентратов в печи кипящего слоя

в печи кипящего слоя" width="25" height="28" align="BOTTOM" border="0" />и на линии равной степени затухания производят из условия минимума принятого критерия качества. Как показала практика управления технологическими процессами наиболее оптимальная степень колебательности соответствует значению m=0.366 (рис.8). Из практики расчетов известно, что точка, соответствующая оптимальным значениям и , лежит несколько правее максимума линии равного затухания.

Рис.8. Линии равные степени затухания для m=0, m=0,366

2.5.3 Построение переходного процесса

Система стабилизации температуры, состоит из объекта с передаточной функцией (49) и регулятора (50), уравнение которого в дифференциальной форме имеет вид:

(63)

где - отклонение регулируемой величины; - величина управляющего воздействия. Расчеты показали, что оптимальными являются настройки регулятора = 0.681и =0,0164.

Для исследования динамических характеристик системы стабилизации температуры построим кривую переходного процесса. Уравнение апериодического звена первого порядка с запаздыванием в дифференциальной форме имеет вид:

(64)

где - входная величина объекта с учетом времени запаздывания - ;

- выходная величина объекта.

Так как в замкнутой системе выходная величина регулятора является входной величиной объекта, т.е.

(65) то, учитывая (64) и (65)

(66)

Для определения m (t) приведем уравнение расчета управляющего воздействия для ПИ закона регулирования (63) к виду, удобному для численного интегрирования на ЭВМ:

(67)

где Dt - шаг интегрирования;

Выходная величина объекта определялась численным интегрированием дифференциального уравнения (66). Блок-схема алгоритма расчета переходного процесса показана на рис.17 (см. п.2.7.3).

Реализация блок-схемы позволила рассчитать кривую переходного процесса при = 0.681и =0,0164 (рис.9). Как видно из рисунка показатели качества переходного процесса = 0.681и =0,0164 вполне удовлетворяют практическим потребностям производства [13].

Рис.9. Кривая переходного процесса по каналу "Расход концентрата - температура"

2.6 Разработка интеллектуальной подсистемы управления гидродинамическим и манометрическим режимами

Задачей данной подсистемы является поддержание заданных гидродинамических характеристик кипящего слоя и манометрического режима в печи КС.

К сожалению, к настоящему времени математические модели, адекватно описывающие гидродинамику псевдоожиженного слоя, не созданы по ряду объективных причин, в том числе и модели [5,6] не учитывают все "тонкости" управления гидродинамическим режимом в печи КС (которые, однако, достаточно точно описывают кинетику процесса в кипящем слое). Несмотря на это, многочисленные процессы в кипящем слое функционируют и успешно управляются операторами, осуществляющими выбор управляющих воздействий на основании опыта и интуиции, т.е. неформализованной модели процесса, существующей в их сознании. В связи с этим возникает задача построения управляющей модели в нечеткой среде на основе знаний технологов о моделируемом объекте с использованием оценок лингвистических переменных (ЛП): "низкая", "высокая", "средняя" и т.д.

В развитых странах нечеткое управление и нечеткие регуляторы широко используются для управления технологическими процессами. В России также ведется работы по применению нечеткой логики, однако такие регуляторы и алгоритмы широкого распространения пока не получили.

В тоже время нечеткие системы могли бы при управлении сложными объектами, в том числе и печами КС, значительно снизить влияние так называемого человеческого фактора. Преимущество применения нечетких систем управления состоит в том, что на начальных этапах обучения в нее может быть заложена информация от опытного оператора-эксперта, а после обучения собранные нечеткой системой данные могут использоваться экспертами для уточнения модели. Нечеткие системы управления учитывают информацию о возмущающих воздействиях, которые можно измерить, но нельзя использовать в аналитических формулах ввиду сложной природы влияния их на объект, а также информацию, которую нельзя измерить инструментальными средствами, но ее может приблизительно оценить человек.

В работе показано, что эксперту удобнее всего представлять свои знания в виде причинно-следственных связей "Если …, то….". Понятие ЛП дает подходящее средство для описания различных процессов. Для логико-лингвистического описания поведения системы будем считать причины входными переменными, а следствия - выходными. Например, в качестве входных переменных (причины) для интеллектуальной подсистемы управления (рис.4) могут служить: y1 - упругость дутья, y2 - разряжение под сводом печи, y3 - высота кипящего слоя, y4 - разряжение на чистом коллекторе y5 - температура в слое и т.д. В качестве выходных переменных (следствие) могут быть: μ1 - расход воздуха, μ2 - расход кислорода, μ3 - выгрузка материала, μ4 - "всас" дымососа и т.д.

Анализ процесса обжига цинковых концентратов в печах кипящего слоя показал, что при формировании базы знаний (базы правил) типа: "Если <причина>, то <следствие>" на каждую выходную переменную (следствие) μi влияют несколько входных переменных (причин) y1 - y4. Поэтому база правил будет состоять из множества правил, например, такого вида: "Если <y1-высокая> и <y2 - низкая> и <y3-средняя> и < y4-высокая>, то <μ3-высокая>". Количество таких правил для каждой выходной переменной (следствие) будет зависит от количества входных переменных (причин) от которых зависит следствие.

2.6.1 Анализ современных методов разработки моделей управления в нечеткой среде

Язык нечеткого управления FCL (Fuzzy Control Language) описан в Стандарте IEC 1131-7, в котором определяется цели разработки этого языка, его базовая нотация и приводятся примеры записи моделей нечеткого управления с использованием нотации языка FCL.

Язык FCL разработан для представления нечетких моделей систем управления, в частности, моделей так называемых программируемых контроллеров (Programmable Controllers) или программируемых логических контроллеров (ПЛК) в форме структурируемого текста, который может быть интерпретирован как программа на языке высокого уровня. Хотя Стандарт IEC 1131-7 не определяет требования к вычислительным средам и устройствам, которые могут реализовывать трансляцию, компиляцию и выполнение программ на языке FCL, описанная в нем нотация основных компонентов систем нечеткого вывода позволяет достичь формального уровня строгости, необходимого для последующей разработки соответствующих инструментальных средств.

Концептуальные основы нечеткого управления. Под нечетким управлением (Fuzzy Control) понимается область применения общей методологии теории нечетких множеств и нечеткой логики для решения практических задач управления. Нечеткое управление возникло как технология способна расширить возможности автоматизации производства и предназначенная для решения прикладных задач в области управления, которые в общем случае могут быть реализованы с помощью программируемых контроллеров.

Нечеткое управление базируется на использовании не столько аналитических или теоретических моделей, сколько на практическом применении знаний, которые можно представить в форме так называемых лингвистических баз правил. Нечеткое управление может использоваться в том случае, когда существует определенный опыт экспертов и его можно записать некоторым формальным образом. Все это позволяет воспользоваться доступными знаниями с целью улучшить процессы управления и решить ряд задач, например:

управление (с обратной или без обратной связи, с одной или многими переменными, для линейных и нелинейных систем);

установка параметров систем управления в автономном режиме или в режиме реального времени;

классификация и распознавание образов;

оперативное принятие решения (Послать этот продукт на обработку устройством А и В?);

помощь операторам в принятии решений или настройке параметров;

определение и диагностика неисправностей в системах.

Широкий диапазон приложений и естественность подхода, основанного на опыте специалистов, делает нечеткое управление основным средством, которое в качестве стандарта должно стать доступным для всех пользователей программируемых контроллеров. Нечеткое управление может также непосредственно комбинироваться с классическими методами управления.

Применение нечеткого управления может быть наиболее эффективным в тех случаях, когда отсутствует явная модель процесса и аналитическая модель является слишком сложной для представления (например, системы с несколькими входами и несколькими выходами) или для получения решений в реальном масштабе времени.

Другое достоинство нечеткого управления заключается в непосредственном объединении опыта нескольких специалистов. При этом вовсе не нужно моделировать целиком весь контроллер с помощью нечеткого управления - иногда нечеткое управление может только интерполировать серию локально линейных моделей или динамически адаптировать параметры некоторого линейного регулятора. Тем самым становится возможным не только оперировать нелинейными моделями, но и сосредоточить внимание на рассмотрении тех параметров существующих регуляторов, которые следует улучшить.

Нечеткое управление, являясь многозначным управлением, больше ограничивается значениями высказываний "истина" или "ложь". Эта особенность делает нечеткое управление адекватным средством для моделирования эмпирического опыта экспертов, оперируя теми понятими, в терминах которых формулируются управляющие воздействия на заданном множестве входов.

С точки зрения информационных технологий системы нечеткого управления являются продукционными экспертными системами. С точки зрения теории систем управления системы нечеткого управления являются контроллерами с нелинейными параметрами регулирования. При этом текущие значения выходных переменных зависят только от текущих значений входных переменных и не зависят от предыстории этих значений за исключением случаев, когда отсутствуют активные правила и не определены значения переменных по умолчанию. Если же контроллер должен быть реализован как динамическая система, то соответствующие динамические функции представляют собой внешние элементы для нечеткого функционального блока.

В системах автоматического регулирования обычно используется дифференцирующие и интегрирующие элементы (звенья) первого порядка. Выходные переменные таких элементов являются дополнительными входными переменными для системы нечеткого управления. Такими переменными также могут быть переменные, описывающие значения отклонения управляемых параметров от установленных значений.

Напротив, выходные переменные систем нечеткого управления могут использоваться операторами для выполнения коррекции управляемых параметров в различных системах управления.

Общая структура систем с нечетким управлением изображена на рисунке 10а, пример реализации системы нечеткого управления изображен на рисунке 10б. В примере в качестве входной переменной используется разность Х между заданным и реальным значениями контролируемого параметра. Эта разность совместно с ее производной по времени и интегралом по заданному интервалу времени передаются в собственно систему нечеткого управления как три входные переменные, не зависящие от своей предыстории. В то же время переменная для коррекции контролируемого параметра получается на основе интегрирования по заданному интервалу времени выходной переменной систем нечеткого управления.

Рис.10. Системы нечеткого управления

Область применения нечеткого управления достаточно широка - от небольших и простых приложений до комплексных и сложных проектов. Чтобы охватить все возможные случаи, следует использовать Правила согласованности классов систем нечеткого управления, которые дополняют и расширяют базовую нотацию языка FCL. При этом Базовый Класс определяет минимальное множество требований, которым должны удовлетворять все согласованные системы, что обеспечивает переносимость программ нечеткого управления.

Существующая теория и системы, реализованные в области нечеткого управления, отличаются между собой по используемой терминологии, функциональным возможностям и особенностям реализации в инструментальных средствах.

Необязательные средства языка FCL определены в Классе Расширения. Программы нечеткого управления, использующие эти средства, могут переноситься с одной системы на другую только в том случае, если эти системы реализуют одинаковое множество этих средств. В противном случае может оказаться возможным лишь частичный перенос программ. Стандарт не требует, чтобы все согласованные системы реализовывали средства Класса Расширения в полном объеме. Хотя и допускается возможность частичного переноса, следует избегать использования нестандартных средств. Поэтому согласованная система не должна содержать нестандартные средства, которые не могут быть адекватно реализованы с использованием стандартных средств Базового Класса и Класса Расширения.

Переносимость приложений нечеткого управления зависит от особенностей как систем программирования, так и от характеристик систем управления. Все эти особенности указываются в Списке Проверки данных, который разрабатывается производителями систем.

2.6.2 Формирование базы знаний (правил) интеллектуальной подсистемы

Формирование базы знаний (правил) можно производить на основании теории планирования эксперимента. При применении значений ЛП в качестве точек факторного пространства, характеризующих процесс, поведение исследуемой системы описывается экспертом на естественном (или близким к нему) языке. Это делает ЛП наиболее адекватным средством представления экспертных знаний, так как переход от словесных оценок к числовым не вызывает затруднений.

База знаний (правил) является основой интеллектуальной подсистемы, которую необходимо дополнить несколькими элементами, реализующие следующие функции: фазификация входных переменных, агрегирование подусловий в нечетких правилах, активизация или композиция подзаключение, аккумулирование заключений. На этих элементах построены несколько алгоритмов нечеткого вывода, в настоящей работе используется алгоритм Мамдани, который нашел наибольшее распространение при нечетком управлении технологическими процессами.

Исследование базы знаний (правил) и всей интеллектуальной подсистемы проводилось с помощью инструмента Fuzzy-Matlab, который предоставляет широкие возможности для исследования - дружественный интерфейс, визуальный анализ результатов нечеткого моделирования, возможностью быстрого изменения "правил" и оценки чувствительности нечеткого алгоритма.

Из практики ведения процесса обжига в печах КС стало ясно, что для поддержания гидродинамического и манометрического режимов печи очень важно управлять количеством расхода воздуха, расхода кислорода, выгрузки материала, и степенью "всаса" дымососа и т.д. Наша цель разработать нечеткие модели управления этими переменными.

Разработаем систему нечеткого управления расходом воздуха.

В печи КС расход воздуха зависит от нескольких входных переменных таких, как упругость дутья в печь, высоты кипящего слоя и разрежение под сводом печи.

Следующим этапом построения модели является построение базы правил. Используя знания в области ведения процесса обжига в печи КС (см. раздел по технологии) составим следующие 27 правил нечетких продукций:

ПРАВИЛО-1: ЕСЛИ "упругость дутья низкая" И "высота кипящего слоя низкая" И "разрежение под сводом низкое" ТО "расход воздуха не очень высокий"

ПРАВИЛО-2: ЕСЛИ "упругость дутья низкая" И "высота кипящего слоя низкая" И "разрежение под сводом среднее" ТО "расход воздуха высокий"

ПРАВИЛО-3: ЕСЛИ "упругость дутья низкая" И "высота кипящего слоя низкая" И "разрежение под сводом высокое" ТО "расход воздуха очень высокий"

ПРАВИЛО-4: ЕСЛИ "упругость дутья низкая" И "высота кипящего слоя средняя" И "разрежение под сводом низкое" ТО "расход воздуха средний"

ПРАВИЛО-5: ЕСЛИ "упругость дутья низкая" И "высота кипящего слоя средняя" И "разрежение под сводом среднее" ТО "расход воздуха не очень высокий"

ПРАВИЛО-6: ЕСЛИ "упругость дутья низкая" И "высота кипящего слоя средняя" И "разрежение под сводом высокое" ТО "расход воздуха высокий"

ПРАВИЛО-7: ЕСЛИ "упругость дутья низкая" И "высота кипящего слоя высокая" И "разрежение под сводом низкое" ТО "расход воздуха не очень низкий"

ПРАВИЛО-8: ЕСЛИ "упругость дутья низкая" И "высота кипящего слоя высокая" И "разрежение под сводом среднее" ТО "расход воздуха средний"

ПРАВИЛО-9: ЕСЛИ "упругость дутья низкая" И "высота кипящего слоя высокая" И "разрежение под сводом высокое" ТО "расход воздуха не очень высокий"

ПРАВИЛО-10: ЕСЛИ "упругость дутья средняя" И "высота кипящего слоя низкая" И "разрежение под сводом низкое" ТО "расход воздуха не очень низкий"

ПРАВИЛО-11: ЕСЛИ "упругость дутья средняя" И "высота кипящего слоя низкая" И "разрежение под сводом среднее" ТО "расход воздуха средний"

ПРАВИЛО-12: ЕСЛИ "упругость дутья средняя" И "высота кипящего слоя низкая" И "разрежение под сводом высокое" ТО "расход воздуха не очень высокий"

ПРАВИЛО-13: ЕСЛИ "упругость дутья средняя" И "высота кипящего слоя средняя" И "разрежение под сводом низкое" ТО "расход воздуха не очень низкий"

ПРАВИЛО-14: ЕСЛИ "упругость дутья средняя" И "высота кипящего слоя средняя" И "разрежение под сводом среднее" ТО "расход воздуха средний"

ПРАВИЛО-15: ЕСЛИ "упругость дутья средняя" И "высота кипящего слоя средняя" И "разрежение под сводом высокое" ТО "расход воздуха не очень высокий"

ПРАВИЛО-16: ЕСЛИ "упругость дутья средняя" И "высота кипящего слоя высокая" И "разрежение под сводом низкое" ТО "расход воздуха низкий"

ПРАВИЛО-17: ЕСЛИ "упругость дутья средняя" И "высота кипящего слоя высокая" И "разрежение под сводом среднее" ТО "расход воздуха средний"

ПРАВИЛО-18: ЕСЛИ "упругость дутья средняя" И "высота кипящего слоя высокая" И "разрежение под сводом высокое" ТО "расход воздуха не очень высокий"

ПРАВИЛО-19: ЕСЛИ "упругость дутья высокая" И "высота кипящего слоя низкая" И "разрежение под сводом низкое" ТО "расход воздуха низкий"

ПРАВИЛО-20: ЕСЛИ "упругость дутья высокая" И "высота кипящего слоя низкая" И "разрежение под сводом среднее" ТО "расход воздуха низкий"

ПРАВИЛО-21: ЕСЛИ "упругость дутья высокая" И "высота кипящего слоя низкая" И "разрежение под сводом высокое" ТО "расход воздуха не очень высокий"

ПРАВИЛО-22: ЕСЛИ "упругость дутья высокая" И "высота кипящего слоя средняя" И "разрежение под сводом низкое" ТО "расход воздуха средний"

ПРАВИЛО-23: ЕСЛИ "упругость дутья высокая" И "высота кипящего слоя средняя" И "разрежение под сводом среднее" ТО "расход воздуха не очень низкий"

ПРАВИЛО-24: ЕСЛИ "упругость дутья высокая" И "высота кипящего слоя средняя" И "разрежение под сводом высокое" ТО "расход воздуха не очень низкий"

ПРАВИЛО-25: ЕСЛИ "упругость дутья высокая" И "высота кипящего слоя высокая" И "разрежение под сводом низкое" ТО "расход воздуха очень низкий"

ПРАВИЛО-26: ЕСЛИ "упругость дутья высокая" И "высота кипящего слоя высокая" И "разрежение под сводом среднее" ТО "расход воздуха низкий"

ПРАВИЛО-27: ЕСЛИ "упругость дутья высокая" И "высота кипящего слоя высокая" И "разрежение под сводом высокое" ТО "расход воздуха не очень низкий"

2.6.3 Исследование нечеткой модели управления

В качестве терм-множества трех входных лингвистических переменных используется множество {"низкая", "средняя", "высокая"}, которое записывается в символическом виде {N, S,V}. В качестве терм-множества выходной лингвистической переменной используется множество ("очень низкий", "низкий", "не очень низкий", "средний", "не очень высокий", "высокий"), которое записывается в символическом виде {ON,N,NON,S,NOV,V,OV}. Разработку нечеткой модели (int_sys_rv) будем выполнять с использованием графических средств системы Matlab. В редакторе FIS определяем три входные переменные с именами "упругость дутья" (uprugost_dutya), высота кипящего слоя (vysota_kipyashego_sloya) и разрежение под сводом (razrezhenie_pod_svodom) и одну выходную переменную с именем расход воздуха (rashod_vozduha).

Определяем функции принадлежности термов для каждой из переменных системы нечеткого вывода. Для этой цели воспользуемся редактором функций принадлежности системы Matlab. Вид графического интерфейса редактора функций принадлежности на рисунке 11 и 12.

Рис.11. Графический интерфейс редактора функций принадлежности после задания первой входной переменной

Рис.12. Графический интерфейс редактора функций принадлежности после задания выходной переменной

Теперь зададим 27 правил для разрабатываемой системы нечеткого вывода (рис.13).

Рис.13. Графический интерфейс редактора правил после задания базы правил для данной системы нечеткого вывода

Теперь можно выполнить оценку построенной системы нечеткого вывода для задачи автоматического управления расходом воздуха. Для этого откроем программу просмотра правил системы Matlab и введем значения входных переменных для частного случая, когда упругость дутья равна 1,5, высота кипящего слоя 2,3 и разрежение под сводом 2,8. Процедура нечеткого вывода, выполненная системой Matlab для разработанной нечеткой модели, выдает в результате значение выходной переменной "расход воздуха", равное 2,56 (рис.14).

Рис.14. Графический интерфейс программы просмотра правил после выполнения процедуры нечеткого вывода

Данное значение соответствует высокому расходу воздуха. Также если значения входных переменных будут определяться как "не очень низкая" или "не очень высокая", которые мы не определяли в правилах, результат соответствует тому значению выходной переменной, которая на практике ведения процесса бывает в таких случаях.

В данном случае сравнение результатов нечеткого вывода для этих значений входных переменных, полученных на основе численных расчетов и с помощью разработанной нечеткой модели, также показывает согласованность модели и подтверждает ее адекватность (при проверке в "ручном" режиме).

Аналогично разрабатываются нечеткие модели управления расходом кислорода, выгрузкой материала и "всасом" дымососа.

2.7 Разработка АСУТП процесса обжига в КС

Полученные в п. п.2.4, 2.5 и 2.6 результаты исследований по синтезу подсистемы оптимального управления, подсистемы стабилизации температуры в слое и интеллектуальной подсистемы легли в основу проектирования АСУТП процессом обжига цинковых концентратов в печах кипящего слоя.

Для нормального функционирования АСУТП и в соответствии с ГОСТами необходимо разработать техническую документацию, включающую в себя следующие элементы: информационное обеспечение АСУТП, организационное обеспечение АСУТП, алгоритмическое и программное обеспечения АСУТП, техническое обеспечение АСУТП.

2.7.1 Информационное обеспечение АСУТП

Выбор структуры и состава информационного обеспечения системы основан на обработке данных технологического процесса с применением средств вычислительной техники и разработки единой системы классификации и кодирования исходной информации.

Основной целью создания информационного обеспечения является обеспечение возможности анализа состояния объекта управления и принятия управляющих решений в нормальных и экспериментальных ситуациях. Назначение информационной системы состоит в измерении значений контролируемых параметров, передачи этой информации к месту обработки, ее первичной обработки и представления в местах использования информации для решения задач управления технологическим процессом обжига цинковых концентратов в печи КС. Информационное обеспечение должно отвечать ряду требований:

своевременность доставки информации;

достоверность передачи (отсутствие потерь и искажений в каналах связи и обработки);

надежность функционирования информационной подсистемы;

единство времени в системе распределения информации при выдаче форм выходной документации в соответствии со временем опроса соответствующих датчиков;

возможность технической реализации.

Кроме того, состав и структура информационного обеспечения должны обеспечивать:

регулирование информационных потоков, обеспечивающее равномерную загрузку комплекса технических средств (КТС), а также своевременное представление информации обслуживающему и управленческому персоналу;

возможность расширения системы посредством включения новых систем и расширение существующей;

удобство участия человека в анализе ситуаций и управления технологическим процессом как в нормальных условиях, так и в аварийных ситуациях.

Состав информационного обеспечения представляет собой совокупность системы классификации и кодирования, системы показателей (перечень входных и выходных сигналов), систем документации массивов информации (файлов), используемые в системе управления.

Для контроля и управления процессом обжига цинкового концентрата в печи кипящего слоя, кодированию и вводу в управляющий вычислительный комплекс подлежат следующие технические переменные:

Температура слоя печи "КС";

Температура под сводом печи;

Температура перед циклонами, после 1 и 2 ступени циклонов;

Температура отходящих газов на входе в электрофильтр;

Температура газов на выходе из электрофильтра;

Расход воздушно-кислородного дутья;

Расход воздуха на аэрохолодильник;

Расход воздуха на форкамеру;

Расход кислорода на печь;

Расход питательной воды;

Содержание кислорода в дутье;

Упругость дутья;

Разрежение под сводом;

Разрежение на входе в электрофильтр;

Разрежение на выходе из электрофильтра;

Давление питательной воды;

Давление в барабане-сепараторе;

Уровень в барабане сепараторе.

Выходные управляющие воздействия по контурам управления:

Расхода воды;

Расхода воздуха;

Расхода концентрата.

В соответствии с этой информацией в параграфе 2.7.4 выбираем технические средства: датчики, преобразователи, показывающие приборы и структуру УВК.

2.7.2 Организационное обеспечение АСУТП

Производственный персонал подразделением АСУТП включает ремонтную и эксплуатационную службы, организованные иерархическим образом с оперативной взаимосвязью служб на всех уровнях. Ремонтный персонал на нижнем уровне организуется в отдельные межсистемные группы по видам работ и видам технических средств, а именно группу ремонта, группу обслуживания УВК и группу математических методов и программирования.

Эксплуатационный персонал организован по технологическим участкам для контроля и управления технологическими процессами на верхних участках системы и подсистемы АСУТП включает:

оператора УВК;

дежурного оператора КИП и А;

группу отделения обжига.

На следующем уровне организационной структуры выделен начальник, мастер-технолог смены.

Два верхних уровня представлены начальником подразделения АСУТП, начальником металлургического цеха, которые оперативно связаны между собой для согласования работ по отдельным подразделениям с подчинением начальнику научно-исследовательского отдела (НИО), начальнику производственно - технического отдела (ПТО) и главному инженеру УК МК, причем административная иерархия НИО включает по уровням: начальника НИО, начальников подразделений АСУТП и начальников лаборатории, мастера КИП и А, начальника отделения теплотехники и начальника смены.

На нижнем уровне начальник УВК с подчинением ему группы математических методов и программирования, группы обслуживания УВК, группы ремонта, оператора УВК и дежурного оператора КИП и А. АСУТП ПУ ОЦК работает в информационном режиме и осуществляет:

централизованный сбор;

переработку и представление информации в форме, максимально облегчающей оперативное управление технологическими процессами объекта;

централизованный непрерывный контроль технологических параметров;

сигнализацию, регистрацию отклонений заданных параметров и различных нарушений технологических процессов;

централизованный непрерывный контроль сменных результатов работы;

формирование и оперативную печать информации о ходе кампании;

оперативное информационное обслуживание руководства завода и НИО.

Оператор административно подчинен начальнику смены и оперативно связан со старшим мастером, начальником цеха и с заведующим отделения теплотехники и группы отделения обжига. Оператор выполняет следующие основные функции:

поддерживает заданный старшим мастером технологический режим;

осуществляет пуск, переключение режимов работы и остановки оборудования;

контролирует выполнение производственной программы;

осуществляет вызов интересующей его технологической информации;

производит ввод с пульта оператора в УВК новых значений параметров технологического режима по указанию старшего мастера, начальника отдела теплотехники и начальника смены;

ведет учет нарушений технологических режимов, выясняет причины нарушений;

выявляет "узкие места" и принимает совместно со старшим мастером отделения оперативные меры по их немедленному устранению;

обеспечивает формирование достоверной отчетной информации и регулярность подачи ее на верхние уровни.

2.7.3 Алгоритмическое и программное обеспечения АСУТП

Алгоритм нахождения экстремума целевой функции методом наискорейшего спуска

Алгоритм включает следующие предписания (рис.15):

вводятся исходные данные, x (i) которые определятся из математической модели [5], количество входных переменных x (i) - k, величина шага-h, заданной точности поиска-ε, значения величины изменения аргумента при нахождения частных производных-dx, cчетчик шагов в начальный момент должен быть равен единице (n=1), так как до начала итерационных процедур требуется один раз рассчитать функцию цели-Fц0=GZnкр, которая определяется из математической модели [1];

производится расчет частных производных, для чего осуществляется организация цикла попеременного расчета частных производных k-мерной функции (i=1,k);

производится поочередное изменение аргумента x (i) на величину - dx;

производится расчет целевой функции при измененном аргументе - Fц1, а счетчик - n увеличивает свое значение на единицу;

рассчитывается и запоминаются величины изменения функции - dF (i), для соответствующей i-ой координаты, осуществляется возврат в исходную точку i-ой координаты: x (i) - dx, после завершения расчета частной производной по-х (1) производятся аналогичные действия по другим;

рассчитываются изменения x (i), противоположно направлению градиента, в соответствии со стратегией (37), где dF (i) /dx - есть частная производная по i-ой координате;

производится расчет функции цели в новой точке, а счетчик шагов увеличивается еще на одну единицу;

производится расчет критерия окончания поиска - Е;

осуществляется сравнение величины критерии Е с заданной точностью ε, если значение Е достигло заданной точности, то выводятся результаты поиска, в противном случае происходит сравнение вновь рассчитанного значения целевой функции