Сиротин Э.Е. Автоматизированные системы управления технологическими процессами. Конспект лекций

Подождите немного. Документ загружается.

121

процесс автоматического регулирования осуществлялся при обеспечении оп-

ределенных качественных показателей. Такими показателями являются:

1. Ошибка регулирования (статистическая или среднеквадрати-

ческая составляющие).

2. Время регулирования.

3. Перерегулирование.

4. Показатель колебательности.

5. Динамический коэффициент регулирования

, который опреде-

ляется из формулы

100%



, где смысл величин

èYY

разъясняется на рис. 6.13.

Рисунок 6.13. Пояснение динамического коэффициента регулирования.

Величина

характеризует степень воздействия регулятора на процесс,

т.е. степень понижения динамического отклонения в системе с регулятором и

без него.

Величина перерегулирования зависит от вида отрабатываемого сигнала.

При отработке ступенчатого воздействия по сигналу задания величина пере-

регулирования определяется по формуле

100%







где значения величин

показаны на рис.6.14.

122

Рисунок 6.14. График отработки ступенчатого сигнала задания.

При отработке возмущающего воздействия, величина перерегулирова-

ния определяется из соотношения

100%





где значения величин

показаны на рис. 6.156.

Рисунок 6.15. График переходного процесса при отработке возмущения.

Время регулирования – это время, за которое регулируемая величина в

переходном процессе начинает отличаться от установившегося значения ме-

нее, чем на заранее заданное значение



, где



– точность регулирования.

Обычно принимается, что

3%...5%





от величины скачка по сигналу зада-

ния. Настройки регулятора необходимо выбирать так, чтобы обеспечить ми-

нимально возможное значение общего времени регулирования, либо мини-

мальное значение первой полуволны переходного процесса. В непрерывных

системах с типовыми регуляторами это время бывает минимальным при так

называемых оптимальных апериодических переходных процессах. Дальней-

шего уменьшения времени регулирования до абсолютного минимума можно

достичь при использовании специальных оптимальных по быстродействию

систем регулирования.

В некоторых САР наблюдается ошибка, которая не исчезает даже по ис-

123

течении длительного интервала времени – это статическая ошибка регулиро-

вания



. Данная ошибка не должна превышать некоторой заданной величи-

ны.

У регуляторов с интегральной составляющей, ошибки в установившемся

состоянии теоретически равны нулю, но практически незначительные ошиб-

ки могут существовать из-за наличия зон нечувствительности в элементах

системы.

Показатель колебательности M характеризует величину максимума мо-

дуля частотной передаточной функции замкнутой системы (на частоте резо-

нанса) и, тем самым, характеризует колебательные свойства системы. Пока-

затель колебательности иллюстрируется графиком на рис. 6.17.

Рисунок 6.17. График модуля частотной передаточной функции замкнутой системы.

Условно считается, что значение М = 1,5 … 1,6 является оптимальным

для промышленных САР, т. к. в этом случае значение



будет находиться в

районе от 20% до 40%. При увеличении значения M колебательность в сис-

теме возрастает.

Типовые процессы регулирования

При настройке регуляторов можно получить достаточно большое число

переходных процессов, удовлетворяющих заданным требованиям. Таким об-

разом, появляется некоторая неопределенность в выборе конкретных значе-

ний параметров настройки регулятора. С целью ликвидации этой неопреде-

ленности и облегчения расчета настроек вводится понятие оптимальных

типовых процессов регулирования.

Выделяют три типовых процесса:

Апериодический процесс с минимальным временем регулирования

(рис. 6.18). Этот типовой процесс предполагает, что отрабатывается возму-

щение F (система автоматической стабилизации). В данном случае настройки

подбираются так, чтобы время регулирования t

было минимальным.

124

Рисунок 6.18. График апериодического переходного процесса.

Данный вид типового процесса широко используется для настройки

систем, не допускающих колебаний в замкнутой системе регулирования.

Процесс с 20%-ным перерегулированием и минимальным време-

нем первого полупериода (рис. 6.19). Такой процесс наиболее широко при-

меняется для настройки большинства промышленных САР, т.к. он соединяет

в себе достаточно высокое быстродействие (t

= min), при ограниченной ко-

лебательности

( 20%)





Рисунок 6.19. График процесса с 20%-ным перерегулированием.

Процесс, обеспечивающий минимум интегрального критерия каче-

ства (рис. 6.20). Интегральный критерий качества выражается формулой

()J e t dt







где e – ошибка регулирования.

В данном процессе J = min.

125

Рисунок 6.20. График процесса по минимуму интегрального критерия качества.

К достоинствам этого процесса можно отнести высокое быстродейст-

вие (1-й полуволны). Кроме этого, оптимизация этого критерия по парамет-

рам настройки регулятора может быть выполнена аналитически или путем

моделирования на ЭВМ. Однако колебательность данного процесса довольно

значительная, что ограничивает его область применения.

Для каждого из трех видов оптимальных процессов разработаны соот-

ветствующие формулы и номограммы для настройки регуляторов на данный

процесс.

Коэффициенты усиления элементов и блоков САР

Основными элементами САР являются: регулятор, исполнительный ме-

ханизм, объект управления, датчик с преобразователем.

Динамика такой системы во многом определяется произведением стати-

ческих коэффициентов усиления этих элементов

cap p uc oy ä

K K K K K

При расчете динамики используются как размерные, так и безразмер-

ные коэффициенты усиления.

Размерные коэффициенты усиления, в предположении линейности

статической характеристики, определяются следующим образом







где

,XX

– приращения в окрестности точки его номинального режима ра-

боты.

Если шкала элемента линейна, то

max2 min2

max1 min1







где

max1 min1 max2 min2

, , ,X X X X

– максимальные и минимальные значения входного

и выходного сигналов элемента.

126

Более удобны в применении безразмерные коэффициенты усиления

элементов. При их определении берутся относительные величины прираще-

ний

íîì







Например, для нагревательной печи при

8%X

в номинальной точке

70%

íîì

X 

приращение выхода

18XÑ  

в номинальной точке составило

134

íîì

XÑ

. Тогда

18 134

1,17

8 70

K 

Использование номинальной величины при определении коэффициента

передачи рекомендуется в случае нелинейных статических характеристик

элементов систем автоматической стабилизации технологических парамет-

ров.

Классификация регуляторов

Автоматические регуляторы по принципу действия подразделяются

на регуляторы прямого и непрямого действия. Регуляторы прямого дейст-

вия не используют внешнюю энергию для процессов управления, а исполь-

зуют энергию самого объекта управления (регулируемой среды). Примером

таких регуляторов являются регуляторы давления. В автоматических регуля-

торах непрямого действия для его работы требуется внешний источник энер-

гии.

По роду действия регуляторы делятся на непрерывные и дискретные.

Дискретные регуляторы, в свою очередь, подразделяются на релейные,

цифровые и импульсные.

По виду используемой энергии они подразделяются на электрические

(электронные), пневматические, гидравлические, механические и комби-

нированные. Выбор регулятора по виду используемой энергии определяется

характером объекта регулирования и особенностями автоматической систе-

мы.

По закону регулирования они делятся на двух- и трехпозиционные

регуляторы, типовые регуляторы (интегральные, пропорциональные,

пропорционально-дифференциальные, пропорционально-интегральные,

и пропорционально-интегрально-дифференциальные регуляторы –

сокращенно И, П, ПД, ПИ и ПИД - регуляторы), регуляторы с переменной

структурой, адаптивные (самонастраивающиеся) и оптимальные регуля-

127

торы.

Двухпозиционные регуляторы нашли широкое распространение, благо-

даря своей простоте и малой стоимости.

По назначению регуляторы подразделяются на специализированные

(например, регуляторы уровня, давления, температуры и т.д.) и универсаль-

ные с нормированными входными и выходными сигналами и пригодные для

управления различными параметрами.

По виду выполняемых функций регуляторы подразделяются на регу-

ляторы автоматической стабилизации, программные, корректирующие,

регуляторы соотношения параметров и другие.

Системы диспетчерского управления сбора данных

(SCADA-системы)

Диспетчерское управление и сбор данных (SCADA Supervisory Control

And Data Acquisition) является основным и в настоящее время остается наи-

более перспективным методом автоматизированного управления сложными

динамическими системами (процессами) в жизненно важных и критичных с

точки зрения безопасности и надежности областях. Именно на принципах

диспетчерского управления строятся крупные автоматизированные системы

в промышленности и энергетике, на транспорте, в космической и военной

областях, в различных государственных структурах.

SCADA – это процесс сбора информации реального времени с уда-

ленных точек (объектов) для обработки, анализа и возможного управле-

ния удаленными объектами. Требование обработки реального времени

обусловлено необходимостью доставки (выдачи) всех необходимых событий

(сообщений) и данных на центральный интерфейс оператора (диспетчера). В

то же время понятие реального времени отличается для различных SCADA-

систем.

Прообразом современных систем SCADA на ранних стадиях развития

автоматизированных систем управления являлись системы телеметрии и сиг-

нализации.

Все современные SCADA-системы включают три основных структур-

ных компонента (рис. 6.22):

Удаленный терминал Remote Terminal Unit (RTU), осуществляю-

щий обработку задачи (управление) в режиме реального времени. Спектр его

воплощений широк от примитивных датчиков, осуществляющих съем ин-

формации с объекта, до специализированных многопроцессорных отказо-

устойчивых вычислительных комплексов, осуществляющих обработку ин-

формации и управление в режиме жесткого реального времени. Конкретная

его реализация определяется конкретным применением. Использование уст-

ройств низкоуровневой обработки информации позволяет снизить требова-

128

ния к пропускной способности каналов связи с центральным диспетчерским

пунктом.

Рисунок 6.22. Основные структурные компоненты SCADA-системы

Диспетчерский пункт управления (главный терминал) Master

Terminal Unit (MTU), Master Station (MS); осуществляет обработку данных

и управление высокого уровня, как правило, в режиме мягкого (квази-) ре-

ального времени; одна из основных функций обеспечение интерфейса между

человеком-оператором и системой. В зависимости от конкретной системы

MTU может быть реализован в самом разнообразном виде от одиночного

компьютера с дополнительными устройствами подключения к каналам связи

до больших вычислительных систем (мэйнфреймов) и/или объединенных в

локальную сеть рабочих станций и серверов. Как правило, и при построении

MTU используются различные методы повышения надежности и безопасно-

сти работы системы.

Коммуникационная система (каналы связи), Communication System

(CS) необходима для передачи данных с удаленных точек (объектов, терми-

налов) на центральный интерфейс оператора-диспетчера и передачи сигналов

управления на RTU (или удаленный объект в зависимости от конкретного

исполнения системы).

Существует два типа управления удаленными объектами в SCADA: ав-

томатическое и инициируемое оператором системы.

Выделяют четыре основных функциональных компонента систем дис-

петчерского управления и сбора данных (рис. 6.23): человек-оператор, ком-

пьютер взаимодействия с человеком, компьютер взаимодействия с задачей

(объектом), задача (объект управления), а также пять функций человека-

оператора в системе диспетчерского управления, как набор вложенных цик-

лов, в которых оператор:

Объект

управления

RTU

Удаленный

терминал

Коммуника-

ционная

система

MTU

Диспетчер-

ский пульт

управления

Объект

управления

Оператор

129

Рисунок 6.23. Основные функциональные компоненты SCADA-систем

1. планирует, какие следующие действия необходимо выполнить;

2. обучает (программирует) компьютерную систему на последующие

действия;

3. отслеживает результаты (полу)автоматической работы системы;

4. вмешивается в процесс в случае критических событий, когда автома-

тика не может справиться, либо при необходимости подстройки (регу-

лировки) параметров процесса;

5. обучается в процессе работы (получает опыт).

Данное представление SCADA явилось основой для разработки совре-

менных методологий построения эффективных диспетчерских систем.

Особенностями процесса управления в современных диспетчерских

системах являются:

1. процесс SCADA применяется системах, в которых обязательно нали-

чие человека (оператора, диспетчера);

2. процесс SCADA был разработан для систем, в которых любое непра-

вильное воздействие может привести к отказу (потере) объекта управ-

ления или даже катастрофическим последствиям;

3. оператор несет, как правило, общую ответственность за управление

системой, которая, при нормальных условиях, только изредка требует

подстройки параметров для достижения оптимальной производитель-

ности;

4. активное участие оператора в процессе управления происходит не-

часто и в непредсказуемые моменты времени, обычно в случае наступ-

ления критических событий (отказы, нештатные ситуации и пр.);

5. действия оператора в критических ситуациях могут быть жестко ог

Подсистема взаимодействия

с человеком

(HIS – Human Interactive

Subsystem)

Оператор

Подсистема взаимодействия

с задачей

(TIS – Task Interactive

Subsystem)

Объект

управления

130

раничены по времени (несколькими минутами или даже секундами).

К SCADA-системам предъявляются следующие основные требования:

1. надежность системы (технологическая и функциональная);

2. безопасность управления;

3. точность обработки и представления данных;

4. простота расширения системы.

Требования безопасности и надежности управления в SCADA включа-

ют следующие:

1. никакой единичный отказ оборудования не должен вызвать выдачу

ложного выходного воздействия (команды) на объект управления;

2. никакая единичная ошибка оператора не должна вызвать выдачу

ложного выходного воздействия (команды) на объект управления;

3. все операции по управлению должны быть интуитивно-понятными и

удобными для оператора (диспетчера).

Основными областями применения систем диспетчерского управления

являются:

1. управление передачей и распределением электроэнергии;

2. промышленное производство;

3. производство электроэнергии;

4. водозабор, водоочистка и водораспределение;

5. добыча, транспортировка и распределение нефти и газа;

6. управление космическими объектами;

7. управление на транспорте (все виды транспорта: авиа, метро, желез-

нодорожный, автомобильный, водный);

8. телекоммуникации;

9. системы военного назначения.

В настоящее время в развитых странах наблюдается настоящий подъем

по внедрению новых и модернизации существующих автоматизированных

систем управления в различных отраслях экономики; в подавляющем боль-

шинстве случаев эти системы строятся по принципу диспетчерского управ-

ления и сбора данных. Характерно, что в индустриальной сфере (в обрабаты-

вающей и добывающей промышленности, энергетике и др.) наиболее часто

упоминаются именно модернизация существующих производств SCADA-

системами нового поколения. Эффект от внедрения новой системы управле-

ния исчисляется, в зависимости от типа предприятия, от сотен тысяч до мил-

лионов долларов в год; например, для одной средней тепловой станции он

составляет, по подсчетам специалистов, от 200000 до 400000 долларов.

Большое внимание уделяется модернизации производств, представляющих

собой экологическую опасность для окружающей среды (химические и ядер-

ные предприятия), а также играющих ключевую роль в жизнеобеспечении

населенных пунктов (водопровод, канализация и пр.).

Прогресс в области информационных технологий обусловил развитие