Автоматика.
    Автоматизация.
        Электротехнические
            комплексы и системы.

УДК 681.51

АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ БРАГОРЕКТИФИКАЦИОННЫМИ УСТАНОВКАМИ СПИРТОВОГО ПРОИЗВОДСТВА

Стопакевич А.А., Тодорцев Ю.К.

            Введение

Получение устойчиво высокого качества этилового спирта в процессе производства является одной из важнейших задач спиртовой промышленности.  Основным видом оборудования для выделения и очистки спирта являются брагоректификационые установки (БРУ). На протяжении многих лет типовыми в спиртовой промышленности являются БРУ косвенного действия [1], обеспечивающие выработку спирта высокого качества при концентрации, удовлетворяющей современным стандартам. В состав типовой БРУ косвенного действия входят бражная (БК), эпюрационная (ЭК) и ректификационная (РК) колонны с дефлегматорами, конденсаторами и вспомогательным оборудованием.

Особенностью БРУ как объекта управления является то обстоятельство, что в связи с экстремальностью статических характеристик колонн и зависимостью качества спирта от режима работы установки [2], стабилизация технологического режима БРУ должна вестись точно, несмотря на действующие возмущения, поступающие с потоками бражки, пара, охлаждающей воды. Отмечено, что нелинейность статических характеристик при не недостаточно точном управлении приводит к появлению хаотических колебаний в системах. Поскольку эти характеристики не склонны к дрейфу, системы экстремального управления не применяют.

Проанализируем кратко состояние автоматизации процессов БРУ спиртового производства.

Типовые системы управления

Фундаментальным исследованием типовых БРУ как объектов управления является монография [2].  Там же описаны разработанные в результате масштабных исследований НПО «Пищепромавтоматика» типовые системы управления. В основу разработки систем положен поколонный принцип, в соответствии с которым система управления каждой колонной разработана независимо от систем управления других колонн. При этом не учитывался как рецикл по непастеризованному спирту, так и то обстоятельство, что расход бражки, являющийся  управлением в системе регулирования БК, влияет на все технологические параметры ЭК и РК. Отметим также, что поскольку количество переменных, которые можно стабилизировать, значительно превышает количество доступных управляющих воздействий, имеется значительная свобода в формировании контуров регулирования. Предложенная в качестве альтернативы система управления со стабилизацией расхода бражки потребовала использования каскадной системы, поскольку теряется одно управляющее воздействие, и вместо трех независимых параметров, определяющих режим (по числу степеней свободы) БК, удается поддерживать всего два. Это же замечание относится и к системе управления с переключением управляющих воздействий (расходы бражки и пара). Кроме того, релейный характер изменения управляющих воздействий при переключении не очень благоприятно сказывается на режиме работы колонны и регулирующей аппаратуре. Аналогичные обстоятельства складываются и при продольной стабилизации БРУ «с хвоста», то есть при использовании регулятора расхода спирта. При этом теряется управляющее воздействие и, соответственно, возможность стабилизации одного из параметров в РК. Дальнейший анализ литературы показывает, что совершенствования типовых систем управления до начала 90-х годов практически не происходило [3].

Направления совершенствования типовых систем

Здесь, для представительности анализа, в обзор включим не только БРУ, но и ректификационные установки химической промышленности.

Во-первых, при совершенствовании типовых систем уделено внимание исследованию робастности систем управления колоннами, рассматриваемыми как взаимосвязанные объекты управления, управляемые стандартными невзаимосвязанными контурами регулирования. Так, в работе [4] использована система управления двумя взаимосвязанными параметрами на базе стандартных регуляторов. В работе [5] приведена система из пяти невзаимосвязанных одномерных контуров регулирования, исследовано влияние больших возмущений на установившееся состояние выходных переменных. В монографии [6] описаны типовые системы управления ректификационными колоннами, предложено использование ряда каскадных систем для управления. В статье [7] описаны наиболее широко используемые контуры регулирования в ректификационных колонах, а также представлены некоторые принципы выбора системы управления ректификационной колонны в зависимости от объема производства. В статье [8] проведено сравнение нескольких методов построения каскадных систем для двухкомпонентных ректификационных колонн, рассмотрена проблема подбора оптимальных параметров. В статье [9] разработана система управления ректификационными колоннами, совмещающая принципы косвенного регулирования с использованием теоретических динамических моделей и каскадный метод построения систем управления, которая показывает лучшие результаты по производительности, чем системы управления, привязанные к реальным параметрам управления. В монографии [10] проведен пример построения простейшей структуры регулирования, регулирования с упреждением и каскадного регулирования, уделено внимание методике выбора оптимальных точек регулирования и вопросам энергопотребления производства.

Во-вторых, использовались простейшие одноконтурные системы управления с предсказанием поведения параметра по упрощенной нелинейной модели процесса [11]. Сравнительный анализ нелинейного управления с предсказанием с традиционными алгоритмами управления проведен в [12]. Система упреждающего управления с использованием метода инверсивного построения математической модели разработана в  статье [13], приведены результаты испытания на производстве.  В монографии [14] и статье [15] рассмотрены вопросы создания системы упреждающего управления, их надежности, синтеза в среде Matlab.  В статье [16] произведено сравнение нескольких популярных систем упреждающего управления и простых систем для ректификационных колонн, показано что NPMC (модельное управление нелинейными процессами) является наиболее эффективной из рассматриваемых систем.

В-третьих, рассмотрено использование адаптивных систем управления. В статье [17] рассмотрен вопрос использования самонастраивающихся ПИ- и ПИД регуляторов (алгоритм STPID) в для управления ректификационными колоннами. В статье [19] рассматривается пример комплексной автоматизации при управлении ректификационными  колонами с использованием адаптивных регуляторов без моделей (MFA), оптимизированных для различных типов измерения. В статье [19] разработана система упреждающего управления, базирующаяся на модели, связывающей концентрацию продукта с температурой верха. Схожая модель, учитывающая нижние продукты, разработана в статье [20]. В статье [21] приведен пример применения простейшего регулятора с моделью для автоматизации ректификационной колонны, показано, что при определенном подходе можно получить результаты, сравнимые с использованием системы на приближенно настроенном ПИ  регуляторе.  В работе [22] разработана система управления ректификационной колонной для колонны с 3 входами и выходами с компенсатором взаимосвязей и трех автономных нечетких ПИ регуляторов.

В-четвертых, исследованы вопросы разработки нейронных и нечетких регуляторов для ректификационных колонн. Прежде всего, это монография [23]. В работе [24] приведен пример использования самообучающегося нейронного регулятора для разделения бинарной смеси. В статье [25] рассмотрен пример использования нейронного регулятора для разделения 3-х компонентной смеси в ректификационной колонне, проведено сравнение системы с ПИ регуляторам.

Наконец, ряд работ посвящен разработке и исследованию многомерных систем управления колоннами. В работе [26] создана многомерная система управления, использующая наблюдатель, для экспериментальной модели ректификационной колонны, имеющей два входа и выхода. Отмечено значительное улучшение качества управления колонной. Сравнение алгоритмов построения наблюдателей для ректификационных колонн приведено в статье [20]. В работе [27] на основе упрощенной модели колонны с двумя входами и выходами создан многомерный пропорциональный регулятор, настроенный по теории управления H. Большая эффективность алгоритма управления H в сравнении с одноконтурными системами, построенными на ПИ алгоритме регулирования, показана в работе [28]. В работе  [29] предложены новые алгоритмы и структура контуров управления эпюрационной колонной.

Современные промышленные внедрения АСУ ТП БРУ в СНГ

В связи с широким использованием компьютерной техники для управления технологическими процессами, происходит переоснащение систем управления спиртовыми заводами. Ряд современных систем приведен в таблице 1.

Таблица 1

Характеристика промышленных систем автоматизации, внедренных в 2001-2009 гг.

Во всех системах автоматизации использован тот или иной вариант типовой системы управления.

Заключение

К 1975 году разработаны типовые системы управления БРУ. Эти системы не потеряли своей актуальности и в настоящее время – в программном обеспечении современных компьютерно – интегрированных систем управления продолжают реализовывать эти системы. Хотя необходимость совершенствования таких систем отмечена, в частности, на совещании производственников [35]. Несмотря на развитие одномерных систем управления – робастных, адаптивных, нейронных, нечетких, наиболее высокий прирост качества управления отмечен при использовании многомерных систем управления ректификационными колоннами. Это обстоятельство обусловлено тем, что процессы ректификации в принципе многомерные, так как их состояние характеризуется тремя  полями: полем концентрации,  полем температуры и полем давления. А многомерные регуляторы наиболее адекватно соответствуют многомерности объекта. В то же время отмечено, что не рассмотрено  многомерное управление БРУ, состоящей из трех колонн в целом, с учетом влияния продуктовых потоков и рецикла по непастеризованному спирту, что должно повысить качество управления установкой в целом.

ЛИТЕРАТУРА

1.                  Технология спирта/под.ред. В.Л.Яровенко.– М.: Колос, 2002.– 464с.

2.                  Мандельштейн М.Л. Автоматические системы управления технологическим процессом брагоректификации. – М.: Пищевая промышленность, 1975.– 240с.

3.                  Соколов В.А. Автоматизация технологических процессов пищевой промышленности.– М.: Агропромиздат, 1991.– 445с.

4.                  Торгашов А.Ю. Итерационный синтез робастного многомерного ПИД–регулятора для управления реакционно–ректификационной колонной// Проблемы управления.–  № 4.– 2006.– С.26–31

5.                  Mahoney D.P., Fruehauf P.S. An integrated approach for distillation column control design using steady state and dynamic simulation.– AspenTech Publications, 1997.

6.                  Svrcek W.Y., Mahoney D.P., Young B.R. A real–time approach to process control.– Chichester (England): John Willey & Sons, 2006.– 327p.

7.                  Fruehauf P.S., Mahoney D.P. Distillation column control design using steady state models: usefulness and limitations// Chemical Business Bombay.– V.21.– N.11.– 2007.– P.42–50

2.                  Nyström R.H. e.a. Application of robust and multimodel control methods to an ill-conditioned distillation column/ Nyström R.H., Böling J.M., Ramstedt J.M., Toivonen H.T.,  Häggblom K.// Journal of Process Control. – V. 12.– N.1.– 2002.–P.39-53

2.                  Kano M. Inferential control of distillation composition.– Kyoto University, 2001.– P. 1–9

3.                  Corriou J.P. Process Control: Theory and Applications.– N.Y. (USA): Springer, 2004.– 752p.

4.                  Rueda A. e.a. Non–linear predictive control for a distillation column// Proc. 44 IEEE Conf. on Decis. and Control and European Control Conf., Spain. Dec.12–15, 2005.–P.5155–5161

5.                  Diehl M. e.a. An efficient algorithm for nonlinear model–predictive control of large scale systems. Part 2. Experimental evaluation for a distillation column// Anwendungsaufsatz.– N 1.– 2003.– P. 22–29

6.                  Broll J., Rix A., Gelbe H. Nonlinear model–based feedforward control of distillation columns // Chemical Engineering & Technology.– V. 18.– N 3.–  2004 –P. 178 – 182

7.                  Albertos P. A, Sala P. Multivariable Control Systems: An Engineering Approach.– N.Y. (USA): Springer, 2004.– 340 p.

8.                  Jana A.K. Inferential state estimator design for a batch// International Journal of Modeling, Identification and Control.– 2007 – V. 2.–  N.2 –  P. 75 – 87

9.                  Nakaiwa M. e.a. Operating an Ideal Heat Integrated Distillation Column with Different Control Algorithms// Computers Chem. Engng.–  V. 22.– 1998,–  P. 389–393

10.              Hapoglu H., Balas C.E., Wardle A.P. Self–tuning and conventional control of an industrial scale packed distillation column// Tr. J. of Eng. and Environmental Sci.– V.22.– 1998.– P. 1–8.

11.              MFA Control and Optimization of Distillation Columns.– www.cybosoft.com

12.              Zumoffen D. e.a. Predictive functional control applied to multicomponent batch distillation column// European Symp. on Comp. Aided Proc. Eng.–Elsevier Science, 2005.– P.15–25

13.              Jana A.K.,  Samanta A.N.,  Ganguly S. Nonlinear model–based control algorithm for a distillation column using software sensor// ISA Trans.–  2005.–N4.– P. 44–71

14.              Di Mascio, R, Barton, G.W and Romagnoli, J.A. Model–based Control of an Industrial Distillation Column// Control 92: Enhancing Australia's Productivity Through Automation, Control and Instrumentation; Preprints of Papers.– Barton, ACT: Institution of Engineers, Australia, National conference publication.– 1992, P. 309–315

15.              Harinath E. Fuzzy PI control system design for distillation column.– University of British Columbia, USA, 2008.– 10p.

16.              Agachi P.S. e.a.  Model based control. – Weinheim (Germany): Willey –VCH, 2006.– 290p.

17.              Singh V e.a. Online estimator for distillation column using ANN//Proc. of International Control Conference ICC2006, Glasgow, 30 Aug. – 1 Sept. 2006.– P.74–80

18.              Brizuela E., Uria M., Lamanna R. Predictive Control of a Multi–Component Distillation Column Based on Neural Networks// International Workshop on Neural Networks for Identification, Control, Robotics, and Signal/Image Processing (NICROSP '96).– 1996 .– P.2–70

19.              Yu C.C., Lyiben W.L. Control of multicomponent distillation columns using rigorous composition estimators// I.Chem.E. Symposium Series.– V.104.– P.29–68.–1988

20.              Xianku Z., Yicheng  J. Control of a multivariable high–purity distillation column based on closed–loop gain shaped algorithm//  Int.J.of Inform. Tech.–V.11.–N 5.– P. 116–123.–2005

21.              Murad, G.A.; Da–Wei Gu; Postlethwaite, I. Robust internal model control of a binary distillation column// Industrial Technology, 1996. (ICIT 96), Proc. of the IEEE International Conference 2–6 Dec 1996.– P. 194 – 198

22.              Пупена О. М. Автоматизоване управління брагоректифікаційною установкою з використанням алгоритмів оперативної корекції технологічного режиму: Автореф. дис. канд. техн. наук: 05.13.07 / Нац. ун–т. харчових технологій— Київ, 2008. — 20 с

23.              Антропов Д., Петров Т., Линник В., Автоматизированная система управления брагоректификационной установкой// СТА.– №1.–2004.–С.36–41

24.              Гунько А., Комиссаров И., Дорофеев А.  Комплексный подход к построению систем управления технологическими процессами производства спирта// СТА.– №1.–2006.–С.34–38.

1)                 32.Реализация АСУ брагоректификационного отделения спиртзавода www.aisfirm.kiev.ua/news/Spirt_BRU.html

2)                 33.Результаты внедрения автоматизированной системы управления брагоректификационной установкой на ОАО «Этанол» г. Ливны www.spservis.com/articles/etanol/etanol.htm

25.              Кириллов Е.А., Система автоматического управления и регулирования технологическими процессом брагоректификации// Промышленные АСУ и контроллеры.–№1.– 2001.– С. 17-23

26.              Касьянов Ю.В. О перспективных направлениях в производстве спирта// Материалы совещания «Стратегическое направление устойчивого развития и деятельности предприятий ФГУП «Росспиртпром».– Москва, 2002.– С. 30–40