Systems. Methods. Technologies 2 (38) 2018

Systems Methods Technologies. A.M. Dzhambekov et al. Algorithms for optimal … 2018 № 2 (38) p. 54-62 56 фициент избытка воздуха в печи x in 2 ; активность ката- лизатора x in 3 ; качество сырья x in 4 ; качество топливного газа x in 5 ; состояние печи x in 6 ; стоимость электроэнергии x in 7 ( р./кВт·ч ); стоимость охлаждающей воды x in 8 ( р./м 3 ); стоимость мазута x in 9 ( р./кг ); стоимость топлив- ного газа x in 10 ( р./м 3 ); стоимость катализатора x in 11 ( р./кг ); стоимость моноэтаноламина x in 12 ( р./кг ); стои- мость цеолитов x in 13 ( р./кг ). Рис. 2. Анализ процесса КР как объекта управления Вектор переменных состояния процесса A : темпера- тура продуктовой смеси на выходе из печи печи a 1 , (  С ); давление в реакторах a 2 ( МПа ); перепад темпера- туры газосырьевой смеси в реакторе a 3 (  С ); объемная скорость подачи сырья a 4 ( 1/час ); мольное соотноше- ние водород-сырье в системе a 5 ( % ); жесткость процес- са в реакторе a 6 ; обобщенная жесткость процесса a 7 ; кратность циркуляции ВСГ a 8 ( нм 3 /м 3 ); содержание водорода в ВСГ a 9 ( % ); плотность сырья a 10 ( кг/м 3 ); удельная теплота сгорания топливного газа a 11 ( Дж/м 3 ); коэффициент потерь тепла в печи a 12 ; энталь- пия продуктовой смеси на входе в печь a 13 ( Дж/м 3 ). Вектор управлений U : расход топливного газа в печь u 1 ( м 3 /час ); расход сбрасываемого ВСГ u 2 ( нм 3 /час ); объемный расход сырья u 3 ( м 3 /час ); произво- дительность центробежного компрессора u 4 ( нм 3 /час ); расход электроэнергии u 5 ( кВт·ч/т сырья ); расход ох- лаждающей воды u 6 ( м 3 /т.сырья ); расход мазута u 7 ( кг/т сырья ); расход катализатора u 8 ( кг/т сырья ); рас- ход моноэтаноламина u 9 ( кг/т сырья ); расход цеолитов u 10 ( кг/т сырья ). Вектор возмущений F : изменение активности ката- лизатора F 1 ; изменение качества сырья F 2 ; изменение состояния печи риформинга F 3 ; изменение качества топливного газа F 4 . Вектор выходных переменных X OUT : октановое чис- ло бензина x out 1 , производственные затраты x out 2 . Постановка задачи. Цель работы — повышение эффективности процесса КР путем разработки алго- ритмов управления данным процессом, обеспечиваю- щих достижение оптимальных соотношений октаново- го числа бензина и производственных затрат. При управлении процессом КР важно соблюдение требований: получение бензинового топлива с октано- вым числом ON выше минимального ON 0 ; осуществле- ние производственных затрат Z (затрат на производст- во бензина) ниже максимальных Z 0 . Поэтому к выход- ным переменным процесса КР устанавливаются огра- ничения вида (1): 0 0 , ZZON ON ≤ ≥ , (1) где ON 0 — минимальное значение октанового числа; Z 0 — максимальные производственные затраты. Помимо этого важно соблюдение ограничений на управляющие воздействия U и переменные состояния процесса A (2): A U A U Ω∈ Ω∈ , , (2) где Ω U — множество значений управляющих воздейст- вий U ; Ω A — множество значений переменных состоя- ния процесса A . В настоящей работе предложен обобщенный крите- рий оптимальности (ОКО) — числовая функция, в соответствие с которой осуществляется оптимизация процесса КР [10]. При построении выражения ОКО использованы следующие допущения. Необходимо сформировать ОКО таким образом, чтобы можно было на основе ча- стных критериев отразить требование минимума его значения [11]. Для того чтобы ОКО был безразмерным, необходимо в его выражении нормировать частные критерии по величинам ON 0 и Z 0 [ Ошибка! Источник ссылки не найден. ]. Необходимо обеспечить задание весовых коэффициентов частных критериев в отноше- нии принятия решений [13]. Составлено выражение ОКО в виде (3): ) , ( ) , ( ) , ( ) , ( min ) , ( 22 11 0 2 0 1 UXJkUXJk Z UXZk UXON ON k UXJ IN IN IN IN IN U + = =      + = Ω , (3) где J 1 , J 2 — нормированные частные критерии [14]; k 1 , k 2 — весовые коэффициенты, регулирующие относи- тельную важность критериев J 1 , J 2 в отношении приня- тия решений, k 1 + k 2 = 1, 0 < k 1 < 1, 0 < k 2 < 1 [15]. Исходя из анализа процесса КР как объекта управ- ления, формализована математическая модель (ММ) процесса КР в виде (4): ) , , , ( UFA X X IN OUT Ψ= , (4) где Ψ — система уравнений ММ процесса КР. Сформулируем задачу оптимизации процесса КР. При заданных входных переменных X IN найти управ- ляющие воздействия U , обеспечивающие минимум ОКО J (5): min ) , ( → UXJ IN (5) при наложенных связях в виде ММ (4) и ограничениях (1), (2). Построение ММ процесса было выполнено в [16]. Ограничения на переменные процесса КР могут быть представлены в виде системы неравенств типа x min ≤ x ≤ x max , где x min , x max соответственно минимальное и максимальное значения переменной x процесса [2]. Применительно к установке риформинга Л-35- 11/1000 составлена система неравенств-ограничений (6) на значения переменных процесса КР. Система (6) необходима для установления ограниче- ний на переменные или четкие оценки лингвистических переменных (ЛП). Поскольку вектор возмущений F пред- ставлен в виде набора ЛП, необходимо использование подхода к совершенствованию управления процессом КР путем определения (выработки) управляющих воздейст