Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Диссертационные работы России
Технические науки
Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии

Диссертационная работа:

Кузнецов Борис Федорович. Модели и методы анализа погрешностей измерительных систем при оценке эффективности АСУТП в нефтехимической промышленности : диссертация ... доктора технических наук : 05.13.06 / Кузнецов Борис Федорович; [Место защиты: ГОУ ВПО "Ангарская государственная техническая академия"].- Иркутск, 2009.- 350 с.: ил. РГБ ОД, 71 09-5/434

смотреть содержание
смотреть введение
Содержание к работе:

ВВЕДЕНИЕ 7

СПИСОК ОБОЗНАЧЕНИЙ 14

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ 16

ГЛАВА 1. СИСТЕМНЫЕ ИЗМЕРЕНИЯ ПРИ УПРАВЛЕНИИ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ 17

  1. Критерии оценки эффективности управления 18

  2. Особенности работы измерительных систем в составе АСУТП.. 24

  3. Распределение погрешности по элементам

измерительных каналов 26

  1. Особенности динамического режима измерения 28

  2. Анализ взаимосвязи случайной и динамической погрешностей ИП 30

  3. Математические модели измерительных каналов 36

1.6.1. Основные подходы к моделированию

измерительных каналов 37

1.6.2. Математические модели нелинейных динамических ИП 39

1.7. Математические модели и методы имитационного
моделирования входных воздействий и влияющих величин 43

1.8. Заключение 48

ГЛАВА 2. МОДЕЛИ ИЗМЕРЯЕМЫХ СИГНАЛОВ И ВЛИЯЮЩИХ
ВЕЛИЧИН 49

  1. Модели измеряемых сигналов 51

  2. Модели влияющих величин 59

  3. Динамические характеристики случайной составляющей математической модели входных воздействий 65

  4. Имитационное моделирование стохастических

входных воздействий измерительных каналов 67

  1. Постановка задачи моделирования случайных процессов 67

  2. Датчики случайных чисел 68

  3. Метод индуцированного упорядочивания для

скалярных процессов 70

2.4.4. Метод максимального правдоподобия для системы
случайных процессов 74

  1. Анализ метода формирования скалярного СП 75

  2. Другие методы формирования системы коррелированных СП 78

2.5 Заключение 82

ГЛАВА 3. МОДЕЛИ ТОЧНОСТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК
ДИНАМИЧЕСКИХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ СТОХАСТИЧЕСКИХ
СИГНАЛОВ 84

  1. Основные положения 84

  2. Измерительный канал как динамическая система 84

  1. Динамические характеристики линейного измерительного преобразователя непрерывного действия 84

  2. Динамические характеристики линейного ИП циклического действия 89

  1. Измерительные каналы с нелинейными ИП 91

  2. Дополнительные погрешности измерительных каналов 93

  3. Случайная составляющая статической погрешности ИК.

Связь с параметрами ДХ измерительного преобразователя 98

  1. Случайная составляющая погрешности радиоизотопного интенсиметра 99

  2. Случайная составляющая погрешности абсорбционного измерительного преобразователя 100

  3. Случайная составляющая погрешности сорбционного гигрометра 101

  4. Случайная составляющая погрешности сорбционного гигрометра циклического действия 103

  5. Модели функциональной связи погрешностей 104

3.6. Заключение 106

ГЛАВА 4. ДИНАМИЧЕСКАЯ ПОГРЕШНОСТЬ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ
КАНАЛОВ 108

4.1. Вычисление динамической погрешности линейного ИП
непрерывного действия 109

4.2. Вычисление динамической погрешности линейного ИП
циклического действия 115

4.3. Вычисление динамических погрешностей многоканальной
измерительной системы 117

4.4. Динамическая погрешность измерительных каналов

с нелинейными измерительными преобразователями 118

4.4.1. Модель ДП нелинейного ИП при гармоническом

входном сигнале 119

4.4.2. Модель ДП нелинейного измерительного преобразователя при
входном сигнале в виде СП для степенных

функций нелинейностей 122

4.4.3. Обобщение модели ДП нелинейного ИП с характеристикой

в виде степенной функции 129

  1. Модели ДП для ИП с другими видами нелинейностей 133

  2. Численная оценка динамической погрешности измерительного канала с нелинейным ИП 139

  3. Оценка степени нелинейного преобразования

случайного процесса 151

4.5. Заключение 155

ГЛАВА 5. МОДЕЛИ ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ ПОГРЕШНОСТИ
ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ КАНАЛОВ 157

5.1. Мультипликативная скалярная модель с

независимыми сигналами 159

  1. Мультипликативная скалярная модель с зависимыми сигналами 163

  2. Векторная мультипликативная модель 170

  3. Модели мультипликативной дополнительной погрешности

при учете динамических свойств каналов 172

  1. Модели аддитивной дополнительной погрешности при учете динамических свойств каналов 186

  2. Векторная модель аддитивно-мультипликативной дополнительной погрешности 188

  3. Аддитивная скалярная модель дополнительной погрешности

для нелинейного измерительного преобразователя 191

  1. Вопросы применения аналитического метода анализа дополнительной погрешности 199

  2. Заключение 200

5
ГЛАВА 6. ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ
ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ. КОРРЕКЦИЯ
ДИНАМИЧЕСКОЙ ПОГРЕШНОСТИ 203

  1. Постановка задачи оптимизации 203

  2. Оптимизация параметров ИП с первой моделью функциональной связи погрешностей 204

  3. Оптимизация параметров ИП со второй моделью функциональной связи погрешностей 215

  4. Примеры оптимизация параметров ИП 218

  5. Вычисление допусков на аргументы функции суммарной погрешности 224

  6. Оптимизация параметров нелинейного измерительного преобразователя 228

  7. Коррекция динамической погрешности измерительных преобразователей 232

  8. Анализ работы неравноточных измерительных каналов

АСУТП в динамическом режиме 237

6.9. Заключение 244

ГЛАВА 7. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИЗМЕРЕНИЙ ПРИ
УПРАВЛЕНИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ 245

  1. Функция потерь. Основные понятия 245

  2. Одномерные функции потерь 249

  3. Многомерные функции потерь 260

  4. Пример построения и анализа эффективности на основе функции потерь 266

7.5. Заключение 269

ГЛАВА 8. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ЛИНГВИСТИЧЕСКОЕ
ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО АНАЛИЗА
ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЬГХ СИСТЕМ 270

  1. Задачи и структура программного комплекса моделирования измерительных цепей 270

  2. Математическое обеспечение системы автоматизированного анализа 272

  1. Модели базовых элементов 274

  2. Частные модели средств измерения 275

8.2.3. Полная математическая модель средства измерения и
измерительного канала 275

  1. Лингвистическое обеспечение 282

  2. Заключение 287

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 289

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 294

Приложение 1. Результаты анализа случайной составляющей моделей

временных рядов технологических процессов 315

Приложение 2. Типовые функции СПМ и соответствующие им

функции автокорреляции 316

Приложение 3. Сезонная составляющая модели влияющих величин 318

Приложение 4. Результаты вычисления параметров оценок АКФ для

временных рядов технологических процессов 319

Приложение 5. Формулы и параметры ДСЧ, используемые при

тестировании 321

Приложение 6. Передаточные функции формирующих фильтров 323

Приложение 7. Результаты тестирования метода индуцированного

упорядочивания для скалярных случайных процессов 324

Приложение 8. Динамическая погрешность измерительных

преобразователей 326

Приложение 9. Программа вывода аналитического выражения для квадрата динамической погрешности измерительного канала с

линейным измерительным преобразователем в системе MAPLE 328

Приложение 10. Динамическая погрешность сложных

измерительных преобразователей 329

Приложение 11. Программа построения регрессионной модели

динамической погрешности нелинейного ИП 331

Приложение 12. Программа вывода аналитического выражения для

момента восьмого порядка в математическом пакете MAPLE 337

Приложение 13. Таблица моментов высших порядков 338

Приложение 14. Библиотека функция оценки математического

ожидания потерь 339

Приложение 15. Акты о внедрении результатов исследований 347

Введение к работе:

Актуальность научной проблемы. В современных экономических условиях одним из основных факторов успешного развития промышленного потенциала России является повышение эффективности технологических процессов (ТП). Снижение себестоимости конечного продукта, уменьшение экологической нагрузки на окружающую среду, повышение конкурентоспособности продукции и многие другие задачи, направленные на повышение эффективности ТП, решаются как на основе совершенствования технологического оборудования, так и на основе создания высокоэффективных систем автоматизированного управления ТП.

Результативность управляющей и информационной функций АСУТП во многом определяется количеством и достоверностью информации о состоянии технологического объекта управления (ТОУ). Современная информационно-измерительная система (ИИС) АСУТП, призванная обеспечивать вышеназванные функции, представляет собой сложную техническую систему, число каналов в которой может достигать сотен единиц.

Решению проблем анализа ИИС посвящено достаточно много теоретических исследований, к числу которых относятся труды академика Трапезникова В.А. (теоретические основы информационного обеспечения автоматизированных систем управления), Цапенко М.П., Новицкого П.В., Грановского В.А. (вопросы динамических измерений и общая теория ИИС), Лабутина С.А. (анализ нелинейных измерительных цепей), Лебедева А.Н. (стохастическое моделирование в измерительных системах), Онищенко A.M. (оптимизация измерительных систем), Цветкова Э.И., Назарова Н.Г. (математические модели в метрологии), и др. Однако существующая теория не является достаточной для решения прикладных задач в ИИС АСУТП нефтехимической промышленности в силу её специфики. Это связано с рядом причин, которые обусловлены сложностью ИИС, увеличением номенклатуры измеряемых параметров ТОУ, и как следствие, увеличением удельной доли аналитических измерений, повышением требований к точности измерений, необходимостью перехода измерения компонентов на уровне микроконцентраций и т.д. Существующие в настоящее время методы не позволяют выполнить анализ погрешностей измерительных каналов с требуемой точностью. Следствием этого является невозможность адекватной оценки эффективности управляющей функции АСУТП на этапах разработки, внедрения и эксплуатации.

Анализ погрешности при оценке эффективности АСУТП требует применения методов, основанных на системном подходе к технологическим измерениям. Это, в свою очередь, влечет за собой постановку задачи исследования особенностей функционирования измерительных каналов ИИС АСУТП нефтехимических производств, создание адекватных математических моделей сигналов и средств измерений, создание моделей и методов имитационного моделирования.

Цель и задачи диссертационной работы. Создание математических моделей, методов анализа и оптимизации ИИС АСУТП в нефтехимической промышленности при оценке эффективности управления. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:

провести системный анализ измерительных каналов ИИС, работающих в составе АСУТП нефтехимической промышленности с целью обоснования требований к моделям и методам анализа погрешностей;

разработать модели и методы анализа погрешностей измерительных каналов ИИС, учитывающие особенности их функционирования в составе АСУТП;

создать методы оптимизации параметров измерительных каналов с учетом особенностей функционирования ИИС в составе АСУТП;

разработать методы оценки эффективности работы ИИС в составе АСУТП;

разработать структуру и математическое обеспечение программного комплекса автоматизированного анализа процессов измерений, протекающих в ИИС АСУТП.

Методы исследования. При решении поставленных задач использованы методы теории вероятностей и случайных процессов, кумулянтного анализа, статистического анализа, имитационного моделирования, планирования эксперимента, метрологии.

Научная новизна работы заключается в следующем:

  1. Выполнен анализ ИИС АСУТП нефтехимической промышленности с позиции системных измерений, на основании результатов которого выявлены факторы, определяющие доминирующие погрешности измерений, и впервые сформулированы требования к моделям и методам анализа измерительных каналов.

  2. Впервые предложены новые математические модели измерительных каналов и измерительных преобразователей для анализа погрешностей, в число которых входят:

математическая модель измерительного канала с преобразователем циклического действия;

регрессионная модель измерительного канала с нелинейным преобразователем и продемонстрирован эффект увеличения динамической погрешности, проанализирована зависимость динамической погрешности от параметров функции нелинейности статической характеристики измерительных преобразователей (ИП);

- модель измерительных каналов с функционально связанными погрешностями.

3. Впервые исследован класс приборов с функционально связанными дина
мической погрешностью и случайной составляющей статической погреш
ности. На основе разработанных моделей предложен метод параметриче
ской оптимизации ИП по критерию минимума суммарной погрешности.

Выполнен анализ погрешности неравноточных измерительных каналов с функционально связанными погрешностями в динамическом режиме.

4. Создана совокупность новых методов анализа погрешностей, учитываю
щих особенности функционирования ИИС как составной части АСУТП в
нефтехимической промышленности, которая включает в себя:

метод вычисления дополнительной погрешности для измерительных каналов с линейными ИП в динамическом режиме;

метод анализа погрешностей многоканальной измерительной системы с линейными преобразователями;

метод анализа погрешности измерительных каналов с нелинейными ИП на основе кумулянтного описания входных СП.

5. Впервые предложены основы математического обеспечения для систем
автоматизированного анализа ИИС АСУТП, к которым относятся:

- метод индуцированного упорядочивания для имитационного моделиро
вания случайных процессов с заданными одномерными законами распре
деления и автокорреляционными функциями для скалярных процессов и
корреляционной матрицей для системы случайных процессов;

- модели для имитационного моделирования измерительных каналов.
Практическая значимость работы определяется её теоретико-практической
направленностью, ориентированной на применение в метрологическом ана
лизе ИИС АСУТП в нефтехимической промышленности. На основе исследо
ванных ключевых закономерностей разработаны математические модели по
грешностей измерительных каналов. Кроме того к практической значимости
относятся разработанные в процессе исследований:

  1. База данных параметров математических моделей изменения температуры окружающего воздуха для 213 географических точек.

  2. Библиотека разработанных моделей динамической погрешности линейных измерительных преобразователей. Программа для аналитического вывода функций динамической погрешности линейных ИП, реализованная в среде пакета Maple.

  3. Метод оценки эффективности управления технологическим процессом на основе функций потерь.

  4. Библиотека разработанных функций оценки математического ожидания для одномерных функций потерь.

  5. Программы имитационного моделирования случайных процессов методом индуцированного упорядочивания.

  6. Общая концепция построения программного обеспечения для автоматизированного анализа погрешности измерительных каналов и систем на основе имитационного моделирования. Иерархия классов моделей ИП, предложены основы спецификации языка описания измерительных цепей.

Внедрение результатов работы.

Разработанные имитационные модели измерительных каналов использованы при создании компьютерного тренажерного комплекса для технологического персонала узла газоразделения ОАО «Ангарский завод полимеров» (НК «Роснефть»), г. Ангарск.

Методы анализа погрешности ИП внедрены в ООО «Ангарское опытно-конструкторское бюро автоматики», г. Ангарск, в НИОКР по разработке ку-лонометрических, пьезосорбционных и твердоэлектролитных анализаторов состава веществ.

Метод оценки эффективности АСУТП на основе функций потерь использовался при модернизации КИПиА узла гидрирования установки ЭП-300 ОАО «Ангарский завод полимеров» (НК «Роснефть»), г. Ангарск.

Научные результаты, полученные в диссертации, используются в курсах, читаемых в Ангарской государственной технической академии «Эффективность информационно-измерительных систем» для студентов специальности 210106, «Приборы аналитического контроля» для студентов специальности 220300, «Моделирование» для студентов специальностей 230101. Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и представлялись на следующих конференциях и семинарах: Научно-технические конференции «Современные технологии и научно-технический прогресс» (Ангарск, 1993-2008 г.), научно-практические конференции «Интеллектуальные и материальные ресурсы Сибири» (Иркутск 2001, 2002 г.), II международная научно-техническая конференция «Измерение, контроль, информатизация» (Барнаул, 2001 г.), Международная научно-техническая конференция «Датчики и системы» (Санкт Петербург, 2002 г.), XV международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-15» (Тамбов, 2002 г.), XVI международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях -ММТТ-16» (Ростов на Дону, 2003 г.), XVII международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-17» (Кострома, 2004 г.).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 70 научных работ (с учетом тезисов докладов), в том числе 1 монография. Тринадцать работ опубликованы в периодических изданиях, входящих в список ВАК (четыре статьи из их числа опубликованы в США).

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, восьми глав и заключения общим объемом 340 страниц, включает 24 таблицы, 70 рисунков (14 приложений). Список используемой литературы состоит из 223 пунктов.


© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net