Advanced Control - съвременни концепции за управление на индустриални процеси

АвтоматизацияСтатииСп. Инженеринг ревю - брой 4, 2006

 Области на приложение, видове процесни модели

Винаги когато се говори за съвременните достижения или тенденциите в развитието на индустриалната автоматизация, се стига до широко използвания термин - advanced control, наложил се и в българския технически език, тъй като е трудно да се намери достатъчно обективно и точно негово съответствие. Специалистите по автоматизация от българската промишленост не остават встрани от чуждестранните си колеги - няма семинар, организиран от представителствата на водещите компании в областта, или конференция, свързана с индустриалната автоматизация, на които да не се говори за advanced control. И вероятно по тази причина е любопитно, че запитан за смисъла, който влага в термина advanced control, всеки инженер по автоматизация има свое обяснение.

Отговорът е елементарен - не съществува строга дефиниция на това, какво е advanced control в процесната индустрия. Не само в българската техническа литература, а и в западната. Ако проследим хронологично навлизането на термина през последните десетилетия, ще видим, че до шестдесетте години на миналия век като advanced control са определяни алгоритми и стратегии за управление, различаващи се от класическото PID управление. През годините в процесната автоматизация навлязоха и се наложиха многопараметричното управление и оптимизационните стратегии за управление, пак определяни като advanced control. В действителност, развитието на философията за управление на индустриалните процеси през годините се дължи в значителна степен и на новостите в електронната индустрия.

Какъв е смисълът на advanced control?

Днес понятието advanced control неразривно се свързва с повишаване на производителността и сигурността на работа, намаляване на енергийната консумация и вредните атмосферни емисии, увеличаване на качеството на произвежданите продукти, ограничаване на брака и др. Счита се, че оптималното проектиране и внедряване на advanced система за управление би могло да намали с до 5% производствените разходи, което дава огромни възможности за повишаване на икономическата ефективност (бел.ред. според съвременните представи, дори намаляване на производствените разходи с 1% в едно индустриално предприятие се счита за сериозен успех). Големият ресурс за повишаване на икономическата ефективност, която предлага advanced управлението, се дължи не само и не толкова на постигането на проектните параметри на процеса, колкото на постоянството им във времето.

И все пак, макар и приблизително, според днешните схващания в областта на индустриалната автоматизация, advanced control би следвало да се разглежда като философия на управление, която включва много повече от интелигентни алгоритми и многопараметрични контролери. Аdvanced control се базира на инженеринговото разбиране на всеки конкретен проблем, много доброто познаване на режимите на работа в завода, на познанията на операторите и инженерите по поддръжката. Развитието на смисъла, който се влага в термина advanced control, се дължи на изследванията, на достиженията във всички направления на индустриалната автоматизация. Обект на статията са модел базираните технологии за процесно управление. Всички описани технологии за управление могат и се използват в широк спектър приложения, сред които роботизацията, космическата техника и др., но спецификите, на които се обръща внимание в статията, се отнасят основно за процесната индустрия.

Области на приложение

Технологиите за автоматизация, обединени от наименованието advanced control, се прилагат във всички области на процесната индустрия, включително енергетика, химическа промишленост, нефтохимическа индустрия, металургия и др. Аdvanced control системи управляват работата на сложни технически съоръжения като реактори, сепарационни инсталации, котелни уредби и др. Философията, залегнала в съвременните технологии за автоматизация, е илюстрирана на фигурата. Локалното управление е едно от йерархичните нива на модерните концепции за управление. Целта му е на базата на подходящи като технически възможности контролери да се осигури работа на процеса в съответствие с изискванията. Съвсем естествено типът на средствата за управление се избира съобразно спецификите на конкретната автоматизационна задача. Въпреки че конфигурирането и текущото обслужване на по-елементарни контролери е сравнително по-лесно, оптималното управление на редица процеси налага реализирането на доста по-сложни алгоритми.

Невинаги когато се говори за процесна автоматизация, се отчита един от най-важните фактори за ефективно внедряване и поддържане на системите за мониторинг и управление, а именно факторът обслужващ персонал. Защото, дори и най-интелигентните съвременни платформи за автоматизация не биха били достатъчно ефективни, ако съответните производствени мощности не се управляват от добре подготвен персонал.

До последното десетилетие автоматизационните задачи от най-високо йерархично ниво, включително оптимизацията и супервайзинга, са решавани най-вече с усилията на човешкия фактор. Днес, развитието на технологиите за управление позволи тези задачи да се автоматизират. Съвременните платформи за автоматизация дават възможност инсталацията и състоянието на модерните контролери да се следи непрекъснато от по-високите йерархични нива на системата. В заключение, би могло да се твърди, че като топология advanced control системите на днешния ден са йерархични информационно-управляващи платформи, в които огромни потоци от информацията текат в двете направления - от управленското към управляващото и полевото ниво, както и в обратната посока. Предизвикателство пред инженерите по автоматизация е да свържат в работещи структури много голям брой различни компоненти по достатъчно ефективен начин. От няколко години на пазара на средства и системи за автоматизация сериозно са се настанили модулните концепции в изграждането им.

Какъв ще бъде  advanced control в бъдещето?

В духа на вече казаното, най-голямото предизвикателство пред инженерите по автоматизация, работещи в процесната индустрия, е да се изградят такива автоматизирани платформи, които ще позволят да се намалят производствените разходи при поддържане на постоянно високо качество на продукцията. Счита се, че днес advanced control е най-ефективната автоматизационна технология за изпълнение на тази задача, особено във вече изградени заводи. Паралелно с превръщането на системите за мониторинг и управление в огромни и сложни структури се увеличава важността на въпроса за надеждността им на работа. Това на практика означава да се осигури надеждност в работата на хардуера и на софтуера, на базата на които е разработена конкретната система. Също така, следва да се обърне внимание на човеко-машинния интерфейс, който трябва да осигури ефективен и надежден информационен обмен между системата и обслужващия я персонал.

В областта на модел базираното автоматично управление вниманието на разработчиците и изследователите е насочено основно в посока невронните мрежи, теорията на нелинейните системи, т.нар. робастно или устойчиво управление, knowledge системи, обединяващи цялото знание за процесната автоматизация до момента и др. Тази тенденция, според мнението на редица експерти, ще продължи и през следващото десетилетие. Друга посока в развитието на advanced control философията ще бъде разработването на техники за преобразуване на "сурови" данни в полезна информация, създаване на нови и усъвършенстване на използваните измервателни методи, развитие на технологиите за многопараметрично нелинейно управление с предсказване. Работи се, също така, в посока създаване на техники за анализ на състоянието на невронни мрежи. Съществена насока в развитието на съвременната автоматизация включва разработването на нови техники за моделиране на процесите. През последните години упорито се заговори за т.нар. процесни модели, тип "сива кутия", базирани на предварителната информация за процеса и различни съществуващи техники за моделиране. За да се осигури практическа реализация на новите техники за моделиране на процеси, се инвестира в разработването на нови като концепция модерни контролери.

Проучвания, насочени към процесната индустрия в световен мащаб, показват сериозен потенциал за внедряване на съвременни платформи за автоматизация. Положението в България е аналогично. Основен двигател на инвестициите в съвременни концепции за автоматизация е конкуренцията. Приложението на технологиите за advanced control, както вече бе подчертано, дава големи възможности за повишаване на производителността при запазване и повишаване на качеството, което е предпоставка не само за техническа, но и за икономическа ефективност. Сред основните пречки да се реализира пълният потенциал на съвременните технологии за управление е недостатъчното познаване на възможностите, които се предлагат от страна на мениджърските екипи на предприятията.

Процесни модели

Представляват описания на процеси във времето и пространството, които дават възможност да се проследи развитието на процесните характеристики. Някои техники за анализ и моделиране се базират само на информация за процеса в установен работен режим, без да се изисква капсулирането на информация за динамичните работни режими. Използването на модел на процеса, особено ако той е достатъчно обективен, намалява необходимостта от провеждането на експерименти в реални условия и улеснява минимизирането на разходите, риска и времето. В смисъла на съвременните изисквания по отношение на управлението на процеси, моделът трябва да осигурява възможност да се оцени предварително значението на промените в работните условия. В този контекст, моделът следва да съдържа математическо и статистическо описание на всички специфики на процеса. Възможно е също да се опише качествено поведението на процеса във времето. Съществуват различни видове процесни модели. За да се определи доколко е рационално използването на всеки от тях, е необходимо да се познават спецификите на съществуващите технологии за моделите и изискванията към конкретната автоматизационна задача.

Механистични модели

Приложими са, когато е налице подробна и достоверна информация за процеса и неговите характеристики. Поведението на процеса във времето се описва чрез система от диференциални уравнения. Основа на механистичните модели обикновено са физико-химическите закони, на които се основава процесът. Биват два основни вида - с т.нар. сборен (lumped) или разпределен (distributed) параметър. Първият вид механистични модели се описват с обикновени диференциални уравнения, докато при втория се използват непълни диференциални уравнения. Моделите със сборен параметър се използват, за да се опише поведението на един параметър във времето, например нивото на запълване на резервоар или разхода на определен работен флуид. За разлика от тях, моделите с разпределен параметър са доста по-сложни, тъй като дават възможност да се отчете и пространственото местоположение, например температурния профил на течността в резервоара, дори когато течността съдържа две отделни фази.

Следователно, моделите с разпределен параметър са доста по-комплексни и разработването им - значително по-сложно. За сметка на това, другият вид механистични модели - със сборен параметър, са доста по-точни. Всеки разпределен модел с известно приближение би могъл да се представи чрез система от обикновени диференциални уравнения. Допълнително, и двата вида механистични модели могат да се определят като линейни и нелинейни. Обикновено нелинейни, диференциалните уравнения се линеализират, което позволява извършването на по-точни анализи.

В редица приложения, най-вече поради различни финансови и времеви ограничения, разработването на механистични модели не е осъществимо. Например, ако информацията за процеса не е достатъчно обхватна или ако процесът е толкова сложен, че решаването на съответстващата му система диференциални уравнения не е възможно. В подобни приложения се препоръчва използването на модели, тип "черна кутия", или други емпирични модели.

Модели тип "черна кутия"

Моделите, обединени от наименованието "черна кутия", най-общо описват функционалните зависимости между входовете и изходите на системата. Параметрите на тези функции нямат физически смисъл, както еквивалентните им процесни променливи. Това е основен недостатък на тези методи в сравнение с предходните. Въпреки това, ако целта е да се представят някои тенденции в поведението на процеса по достатъчно достоверен начин, моделите "черна кутия" са достатъчно ефективни. Освен това, създаването на модел "черна кутия" е доста по-евтино в сравнение с цената на механистичните модели.

Тези модели също могат да се класифицират като линейни и нелинейни. В категорията на линейни модели, тип "черна кутия", преимуществено се използват модели с преобразуваща функция (transfer function) и времеви серийни модели (time series models). Основната разлика между тях е, че във времевите серийни модели променливите се възприемат като случайни променливи. Когато в развитието на процеса във времето отсъстват случайни събития, двата вида линейни модели, тип "черна кутия", са еквивалентни. Би могло да се използва разнообразие от техники с цел идентификация на параметрите на линейните "черни кутии". Най-често, обаче, намират приложение квадратични алгоритми.

Категорията на нелинейните модели, тип "черна кутия", включва отново времеви модели и такива, базирани на невронни мрежи. В тези случаи, нелинейното поведение на процеса се моделира чрез комбинация от т.нар. "тегло" и "сила" на процесните променливи. Въпреки това, параметрите на функционалните зависимости, описващи връзката между входовете и изходите, се изменят линейно. По този начин се улеснява идентификацията им чрез използването на квадратични алгоритми.

Качествени модели

Съществуват процеси, при които математическото описание е затруднено, тъй като, например, съществуват определени физически ограничения. В такива случаи се използват качествени модели. Най-елементарната форма на такъв модел е т.нар. базиран на определени правила модел (rule-based model), при който поведението на процеса във времето се описва на базата на конструкцията "ако-тогава-иначе". Обикновено правилата се формулират от специалисти, познаващи в дълбочина моделирания процес. Сравнително по-интелигентен подход е свързан с използването на нови теоретични разработки, при които недостатъците на традиционните методи, базирани на правила, се избягват математически. Използването на тези нови подходи увеличава точността на моделиране.

Редица експерти считат, че за мониторинг и управление на процеси много подходящи са моделите с качествени преобразувателни функции (Qualitative Transfer Functions). Те запазват много от характеристиките на традиционните качествени модели. Описват връзката между входните и изходните променливи на процеса, включително предлагат частични възможности в модела да се отразят временни събития от поведението на процеса.

Тези техники са разработени специално за приложение в процесната индустрия. Моделът се изгражда на базата на няколко по-малки подсистеми, които се свързват заедно в обща диаграма. Всеки възел от диаграмата изобразява променлива. Дъгите, свързващи отделните възли, описват връзката между тях. Информацията за комплексното поведение на системата се извлича чрез обхождане на диаграмата.

Друг вид качествени модели са т.нар. Fuzzy или размити модели. Изграждат се на базата на алгебрични зависимости и набор от езици, което улеснява описанието на сложни или недобре дефинирани системи. При тези модели размерът на промените в параметрите на процеса се дефинира като "позитивно голям", "негативно среден" и др. На практика, Fuzzy моделите комбинират елементи от вероятностни методи и такива, основани на определени правила с набор от символи със съответстващата им интерпретация.

Например, ако нарастването на входа се определя като "позитивно голямо", вероятността нарастването на изхода да е "негативно малка" е равна на 0.8. Fuzzy моделите са навлезли в ежедневния ни живот, без това да е широко известно, чрез пералните машини и камерите с автоматична фокусировка, работата на които се описва чрез такива модели.

Модел-базирано автоматично управление

В смисъла на концепцията за автоматично управление на процеси в реално време, във всеки момент системата следва да реши задачата - какви действия да се предприемат при текущото състояние на процеса, за да се поддържат желаните стойности на изхода. Съществуват различни стратегии за управление, повече или по-малко приложими в зависимост от модела на управлявания процес.

Идеално управление. За да се реализира концепцията за идеалното управление, е необходимо наличието на точен и инверсен модел на процеса. По този начин съществуващата динамика на процеса би могла да бъде прекъсната от инверсния модел. Като резултат, изходът на процеса винаги ще бъде равен на проектния. С други думи, концепцията за модел-базираното управление има теоретичния потенциал да осъществи идеалния контрол. Следователно, първата задача, която следва да се реши в процеса на внедряване на модерна система за управление, е да се създаде достатъчно прецизен модел на процеса, който ще бъде управляван. Разбира се, тъй като винаги са налице случайни смущения в протичането на процесите, разработените модели никога няма да бъдат идеално точни и ще съдържат определено ниво на грешка. Също така, далеч не всички модели са инверсни, поради което концепцията за идеалното управление, макар и теоретично обоснована, е почни невъзможна за практическа реализация.

В процесната индустрия с цел синтез на контролерите обикновено се използват процесни модели, тип "черна кутия", тъй като недобре дефинираният характер на процесите прави разработването на механистични модели много скъпо. За целите на изграждането на стратегии за управление обикновено са достатъчни модели на процеса, съответстващи на динамичните тенденции в протичането му. Моделите, тип "черна кутия", се възприемат като достатъчно подходящи и могат да се използват за предсказване на резултатите от предприети въздействия върху входните величини.

Сред широко използваните модели в управляващите системи са такива, базирани на линейни преобразуващи функции, поради сериозните инвестиции, които бяха направени през последните години за развитие на теорията на линейните системи. Все по-често, обаче, контролерите се разработват на базата на нелинейни времеви серийни модели, както и такива, базирани на невронни мрежи, тъй като реалните приложения обикновено са нелинейни.

В света на автоматизацията са се наложили различни стратегии за управление, включително традиционно използваното PID управление и новото направление в развитието му, наречено адаптивен PID, управление с предсказване, многопараметрично управление, т.нар. робастно управление и други, които ще разгледаме в следващи статии в сп. Инженеринг ревю.




ЕКСКЛУЗИВНО

Top