Выбор подходящей технологии управления

Чтобы сделать правильный выбор между ПИД-регулированием и упреждающим управлением, необходимо понимание технологического процесса и всех его внутренних взаимосвязей.

ОБЗОР

• Технология управления для конкретного процесса;

• Определение характеристик процесса;

• Упреждающие модели и ПИД-регулирование

• Критерии выбора и реализации

Празработке новой системы управления процессом нужно проявлять некоторую сдержанность. Одно из важных решений, с которым не стоит торопиться — выбор технологии управления. Решение об использовании ПИД-регулирования, упреждающего управления или другого алгоритма нельзя принимать до утверждения проекта и более или менее четкой постановки задачи. Не последовав этому простому принципу, многие компании потеряли значительное количество средств и времени.

При выборе технологии управления процессом важно учитывать три особенности:

• Характеристики процесса;

• Технологические требования;

• Безопасность системы в целом. Сравнение этих особенностей применительно к рассмотренным ранее технологиям управления, завершает данную серию статей.

Характеристики процесса.

Во-первых, все базовое оборудование должно быть в хорошем состоянии. Неисправные преобразователи и приводы становятся источниками подавляющей части сбоев систем управления. При исправном базовом оборудовании основные проблемы связаны с переменными технологическими характеристиками и влияющими друг на друга параметрами процесса.

Переменные коэффициенты усиления и динамические характеристики создают сложные условия для любого контроллера. Они обычно меняются вместе с контрольным параметром производительности или качества. Связанные с этим проблемы часто удается устранить методами компенсации, рассмотренными в первых статьях серии. Если причина кроется не во взаимном влиянии параметров, эти простые методы, вероятно, являются лучшим решением.

В традиционные схемы управления могут добавляться средства компенсации запаздывания, а некоторые производители предлагают решения на базе ПИД-алгоритмов со встроенными режимами контроля запаздывания. Тем не менее, эффективность системы с компенсацией запаздывания существенно снижается при несоответствии заданного и реального времени запаздывания.

Когда взаимное влияние параметров процесса является существенным, подходящим вариантом становится метод на основе упреждающего управления с развязкой. Тем не менее, применение этих методов может быть сопряжено с более существенными трудностями, связанными со сложными динамическими характеристиками, большими временами запаздывания или ограничивающими связями. Наилучшую эффективность в таких ситуациях демонстрируют методы управления с прогнозирующими моделями.

Работа контроллеров с прогнозирующими моделями (model predictive controllers — MPC), в конечном счете, зависит от точности используемой модели процесса, поэтому меняющиеся характеристики процесса негативно влияют на эффективность управления. Однако эти ограничения можно компенсировать теми же методами, что и в случае простого автоматического регулирования. Более того, контроллеры MPC, как правило, поддерживают переключение между разными моделями или адаптацию моделей непосредственно во время работы.

Тем не менее, функцию адаптации «на лету» следует использовать с осторожностью. Адаптация модели без веской на то причины может в действительности привести к ухудшению модели.

В промышленных системах управления технологическими процессами правильный отклик на колебания нагрузки более важен, чем отклик на изменение контрольных точек. Системы с упреждающим управлением хорошо справляются с измеряемыми колебаниями, но неизменяемые возмущения создают проблемы. Ранее незамеченные последствия этих возмущений в конечном итоге выражаются в отклонении параметров процесса от заданных точек.

Для восстановления нужного значения параметра после неизмеряемого возмущения, любая система управления должна полагаться на обратную связь. Автоматическая обратная связь алгоритмов MPC работает лучше, чем у традиционных алгоритмов, именно в случае неизмеряемых возмущений. Ошибки прогнозирования могут быть также введены в контур обратной связи для улучшения динамических характеристик.

В общем, алгоритмы управления на основе правил не могут конкурировать по эффективности с более сложными методами, но могут стать оптимальным выбором, если измерения производятся с большим интервалом или в других особых случаях, когда не удается применить более сложный алгоритм.

Технологические требования

Требования к системам управления обычно сводятся к стабильной работе при заданных оператором контрольных точках. Задачи для сложных систем формулируются шире, с использованием характеризующих экономическую эффективность параметров, при этом на первый план выходят ограничительные условия и оптимизация.

Ограничительные условия

Ограничительные условия процесса фактически добавляют в задачу управления новые параметры. В традиционном ПИД-регулировании эти условия учитываются при помощи хорошо известных методов, как, например, в контроллерах положения клапана или контроллерах автоматического выбора.

Эффективность этих методов ограничена, поскольку они не действуют, пока параметр не достигнет предела ограничения. Таким образом, параметр может выйти за допустимую границу или начать колебаться относительно нее. Традиционное ПИД-регулирование предоставляет сравнительно бедные возможности по учету ограничительных условий.

Управляющая система не определяет, как взаимодействуют между собой различные элементы, но она позволяет определить управляющие воздействия для достижения поставленной цели. Понимание этого взаимодействия и параметров, описывающих процесс брожения должно произойти до выбора стратегии, а не после.

Управляющая система не определяет, как взаимодействуют между собой различные элементы, но она позволяет определить управляющие воздействия для достижения поставленной цели. Понимание этого взаимодействия и параметров, описывающих процесс брожения должно произойти до выбора стратегии, а не после.

Зависимость параметров процесса от времени приv ПИД-регулировании

Контроллеры MPC значительно лучше подходят для процессов с ограничительными условиями. Поскольку прогнозирующая модель предсказывает дальнейшее поведение, выход параметра за допустимую границу всегда можно предвидеть. В этом случае контроллер формирует отклик, переводящий систему в состояние покоя относительно допустимых границ.

Алгоритмы MPC могут использоваться и в том случае, если некоторые параметры не имеют контрольных точек, а просто должны поддерживаться в некоторых диапазонах. На основе прогноза поведения контроллер MPC решает, необходимо ли применить управляющее воздействие в данный момент времени, чтобы не допустить выход параметра за ограничивающие рамки.

Оптимизация.

Традиционные ПИД-контроллеры удерживают параметры процесса в заданных точках, но не определяют эти точки. Практически для всех процессов экономически выгодно работать при оптимальных значениях параметров, зависящих от соотношения стоимости продукта и затрачиваемых ресурсов. К тому же, в случае линейных систем этот оптимальный режим находится на перекрытии двух или более ограничительных условий.

Поскольку традиционные алгоритмы плохо справляются с управлением вблизи ограничительных условий, они работают в безопасно удаленных от границ точках, то есть далеко не в самом оптимальном режиме. Этот недостаток может быть сопряжен с существенными расходами.

Реализации контроллеров MPC, как правило (но не обязательно), включают в себя блок оптимизации, который использует модель процесса и характерные факторы затрат для определения оптимальной рабочей точки. Затем блок оптимизации задает эту точку контроллеру, который переводит в нее сам процесс в соответствии с алгоритмом управления на основе обратной связи. Этот метод дает значительные экономические преимущества.

Безопасность системы в целом

Ориентированные на максимальную экономическую эффективность системы управления, чаще, по сравнению с традиционными, сопряжены с возможным риском. Безопасность эксплуатации всегда должна оставаться критически важным аспектом при разработке систем управления.

Плавные переходы

После успешного внедрения сложной системы управления потенциальные проблемы не заканчиваются. В реальных системах рано или поздно что-нибудь пойдет не так: выйдут за допустимые пределы параметры процесса, испортятся датчики, изменится калибровка преобразователей, выйдет из строя важное оборудование. Могут возникать непредвиденные в рамках системы управления ситуации. В таких ситуациях система должна безопасно отключиться до восстановления нормального режима.

Независимые элементы традиционных систем имеют стандартные функции инициализации, перерасчета (back-calculation) и плавного перехода. При реализации традиционного ПИД-контроллера инженер должен разработать и отладить эти функции так же тщательно, как и сам алгоритм управления. В более сложных задачах, где используются алгоритмы на основе прямой связи и автоматического выбора, несколько управляющих выводов, переключение режимов и т.п., качественная проработка всех переходов может сравниться по сложности с самой стратегией управления. Ошибки в этих функциях трудно изолировать и отлаживать, поскольку они возникают относительно редко, и их влияние непродолжительно. Сделать плавным переход между выключенным состоянием и рабочим режимом может оказаться непростой задачей.

Контроллеры MPC тоже должны поддерживать эти функции. Здесь их интегрированная структура является преимуществом. Сигналы перерасчета могут поддерживать автоматическую настройку и входить в стандарт. Одновременный для всех параметров процесса переход легче сделать плавным.

Контроллеры MPC имеют еще одно преимущество, связанное с наличием модели процесса. Так как история входных и выходных параметров сохраняется, модель может применяться для прогнозирования ситуации, требующей отключения управления. Такого рода прогнозирование нельзя считать достоверным при больших интервалах времени, но оно может оказаться полезным при проведении коротких операций, например калибровки или чистки системы. Контроллер может продолжать работу, даже когда измерения временно недоступны.

Отказоустойчивость.

Программное и аппаратное обеспечение традиционных систем управления выполнено очень качественно и обеспечивает высокий уровень безопасности. Операционные системы и приложения исключительно надежны. Безопасность эксплуатации оборудования и программного обеспечения достигается за счет использования отказоустойчивых платформ и коммуникаций, а также резервных процессоров и сетей, обеспечивающих непрерывность работы даже в случае выхода из строя основной системы. Обычной практикой считается создание резервных файлов на случай незапланированной перезагрузки.

Программное обеспечение контроллеров MPC не столь безотказно. До недавнего времени, для реализации алгоритмов MPC требовалась вычислительная мощность, недоступная в распределенных системах управления из-за сложности организации связи между двумя подсистемами. Современные стандарты сетевой передачи информации и интегрированные аппаратные средства быстро заполняют эту брешь. Однако технология прогнозирующих моделей сравнима с традиционными решениями по уровню отказоустойчивости, только когда применение контроллеров MPC в высокопроизводительных системах станет общей практикой.

Разработка и реализация.

Реализации современной и традиционной системы управления существенно различаются по нескольким критериям.

Разработка «сверху» и «снизу». Традиционная система управления собирается из большого количества отдельных функциональных блоков, которые взаимодействуют между собой. Элементы системы часто меняются в процессе разработки до окончательного ввода в эксплуатацию. Хотя такие изменения могут приводить к путанице, ошибкам в документации и затягиванию сроков, гибкость работы с маленькими независимыми элементами имеет свои преимущества. Если в начале проекта требования к системе управления сформулированы недостаточно четко, и необходимо учесть непредвиденные ограничивающие условия, гибкость системы может оказаться очень полезной.

Контроллеры MPC наоборот значительно более интегрированы и сложны в модификации на конечных этапах проекта. По этой причине начальные фазы проекта оказываются существенно более важными. Разработку следует начинать только после анализа всей доступной информации о процессе. Структура системы должна быть в мельчайших подробностях продумана до начала реализации.

Моделирование и подстройка. ПИД-контроллеры используют стандартные неспецифичные для конкретного процесса алгоритмы. Адаптация алгоритма для определенной задачи производится при помощи подстройки. По существу, в правильно настроенном контроллере отражаются статические и динамические характеристики процесса. Как правило, подстройка является последним этапом перед вводом контроллера в эксплуатацию.

В случае контроллеров MPC ситуация совершенно противоположна. Первый этап подготовки контроллера — получение данных о характеристиках процесса при помощи теста PRBS (probability random bit sequence) и разработка динамической модели процесса. Успех во многом зависит от качества этой модели. Контроллер с плохой моделью будет плохо работать, и это может стать очевидным только после ввода системы в эксплуатацию.

Следует прилагать все усилия, чтобы избегать подобных ситуаций, так как повторное тестирование требует значительных материальных и временных ресурсов. Если на этапе между тестированием и вводом в эксплуатацию вероятно внесение физических или функциональных изменений, проект должен быть приостановлен.

Материальные и временные затраты. Традиционные системы на основе ПИД-регулирования часто оказываются дешевле и проще в реализации, чем сложные решения на базе технологии MPC по нескольким причинам:

• не требуется формальное тестирование процесса;

• возникает меньше проблем, связанных с платформой и коммуникацией;

• простая конструкция, которая может быть быстро реализована при помощи стандартных средств.

Для реализации решений на базе MPC зачастую требуется больше ресурсов по соответствующим причинам:

• необходимо дополнительное предварительное тестирование;

• могут возникать значительные проблемы с коммуникацией, для решения которых может понадобиться специальное программирование;

• пользователи могут быть незнакомы с техникой и средствами реализации.

Тем не менее, эти различия практически исчезают в крупных проектах, когда системы ПИД-регулирования должны поддерживать развязку и ограничительные условия — функции, стандартные для систем MPC. Более того, преимущества оптимизации в некоторых задачах быстро покрывают дополнительные расходы, связанные со сложностью системы управления.

Обучение, документация и поддержка. Этот вопрос обсуждается последним, поскольку обучение, документация и техническая поддержка в конечном счете определяют успешность длительной эксплуатации системы. Часто на составление документации и обучение выделяется недостаточно средств. Соответствующая работа откладывается на конец проекта, а в конце оставшихся ресурсов хватает только на более приоритетные направления.

ПИ Д-регулирование — давно известная технология, хорошо знакомая операторам и инженерам систем управления. Операторы в целом разбираются в режимах работы — ручной, автоматический, удаленный или локальный режим — и знают, как ими пользоваться. Средства для создания и обслуживания ПИД-контроллеров также всем знакомы. Правильно спроектированная система при хорошей технической поддержке будет иметь большое время наработки на отказ.

Управления на основе прогнозирующих моделей — тоже испытанная технология, хотя и не столь известная, как ПИД-регу-лирование. Если не считать нефте- и газоперерабатывающую отрасль, где она часто применяется, технология MPC не так распространена. Следовательно, решение об использовании контроллеров MPC как правило означает необходимость обучения инженеров и операторов.

В процессе работы с системами управления на базе прогнозирующих моделей инженеры и операторы будут часто сталкиваться с новыми идеями, при этом многое из того, что они знают о технологии управления, придется отбрасывать или осваивать заново. Сильную путаницу будет вносить перекликающаяся терминология. Придется осваивать новые средства и методы реализации и обслуживания системы.

Более важно то, что технология меняет принцип взаимодействия оператора с системой управления. В случае ПИД-регулирования, оператор сильнее вовлечен в происходящее — он задает контрольные точки, устанавливает автоматический или ручной режим отдельных секций системы управления, при необходимости или при желании вносит изменения вручную. Эффективность такой системы зависит от качества работы оператора.

Контроллеры MPC и блоки оптимизации работают в основном сами по себе. У оператора нет доступа к отдельным контурам. Все находится в ведении контроллера, и он либо включен и управляет процессом, либо нет. Оператор обычно не задает контрольные точки, это делает блок оптимизации. Вместо этого оператор выполняет более важную задачу — устанавливает граничные условия для контроллера и блока оптимизации, в пределах которых они могут действовать самостоятельно. Конечно, в любое время оператор может отключить режим MPC и перейти к традиционному алгоритму или ручному управлению. Однако в режиме MPC система требует вмешательства гораздо реже.

В этой ситуации обучение и документация играют первостепенную роль. Обучение обеспечивает профессионализм и уверенную работу операторов. Самые опытные операторы заслуженно гордятся тем, что они управляют сложным процессом. Некоторые не прошедшие обучение, операторы будут испытывать неуверенность перед любой новой системой. Другие будут с неохотой осваивать новые средства и методы. Многие в первую очередь обращают внимание на безопасность и надежность эксплуатации и поэтому будут с недоверием относиться к новым методам, повышающим уровень риска. Обучение может стать ключом к пониманию и принятию нового стиля работы.

Одним из преимуществ разработки модели на основе данных тестирования является возможность имитации процесса, что может применяться для обучения операторов до ввода системы в эксплуатацию. Операторов можно обучать заблаговременно, при этом они могут вносить полезный вклад в проектирование и реализацию системы, особенно в том, что касается пользовательского интерфейса.

Документация обеспечивает простоту технического обслуживания. Рано или поздно какие-нибудь условия обязательно изменятся, и потребуется внести изменения в настройки или даже конструкцию.

Без хорошей документации к конструкции и настойкам внесение изменений может оказаться сложной или даже невозможной задачей. У новых операторов и инженеров не будет возможности освоить систему на достаточном уровне. В результате будем иметь дорогую, но бесполезную систему, и все ее потенциальные преимущества будут потеряны.

На пути к совершенству.

В этой серии статей были рассмотрены технологические особенности и принципы проектирования современных систем управления. Автор ставил своей целью помочь инженерам систем управления и менеджерам в успешном ведении проектов с максимальной эффективностью и наименьшими расходами в долгосрочной перспективе. Такая цель может быть достигнута за счет качественной реализации системы на основе наиболее подходящих технологий. Для этого необходимо глубокое понимание возможностей, преимуществ и ограничений различных технологий управления. В то же время, при проектировании системы управления необходимо учитывать человеческий фактор и влияние современной системы на обязанности и степень ответственности операторов и инженеров.

Тестирование введенной в эксплуатацию системы на предмет экономической эффективности является относительно новым требованием. Правильно проведенное тестирование дает полезную информацию как поставщику, так и клиенту.

В конечном счете, эффективное управления проектом по внедрению сложной системы в значительной степени определяет успешность его завершения. Правильная организация и ведение проекта, обеспечение качественного обучения персонала и разработка документации создают основу для успешной, долгосрочной и прибыльной работы системы, которая многократно окупит расходы на проект.

Лу Гордон,
главный инженер компании Invensys
www.invensys.com.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.