авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Pages:   || 2 | 3 |

Многокритериальный метод оптимизации процесса производства алюминия

-- [ Страница 1 ] --

На правах рукописи

Бунтин Олег Валентинович

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ МЕТОД ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА АЛЮМИНИЯ

Специальность 05.13.01 – «Системный анализ, управление и обработка информации»

(информатика, вычислительные машины и автоматизация; энергетика)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Братск – 2010

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Братский государственный университет»

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Алпатов Юрий Никифорович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Рыков Сергей Петрович

доктор технических наук, доцент

Кузнецов Борис Федорович

Ведущая организация: ГОУ ВПО «Иркутский государственный

университет путей сообщения»

Защита диссертации состоится «16 » апреля 2010 г. в 10 часов в аудитории 3203 на заседании диссертационного совета Д 212.018.01 при ГОУ ВПО «Братский государственный университет» по адресу: 665709, Иркутская обл., г. Братск, ул. Макаренко, 40.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Братский государственный университет».

Автореферат разослан «_18_» __февраля__2010 г.

Отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенный гербовой печатью предприятия, просим направлять ученому секретарю диссертационного совета Д 212.018.01 Игнатьеву И.В.

Ученый секретарь диссертационного совета,

к.т.н., доцент Игнатьев И.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Повышение технико-экономических показателей работы предприятий является основной задачей, стоящей перед алюминиевыми заводами современной России. Как показывает мировой опыт, наибольший эффект по повышению эффективности работы предприятия алюминиевой промышленности достигается при коренной реконструкции серий электролиза, заключающейся в переходе на технологию предварительно обожженных анодов. Однако, такая реконструкция по капитальным вложениям приближается к уровню затрат, требуемых для строительства новых заводов. В связи с этим в России широко используется способ повышения эффективности производства, заключающийся в модернизации действующей технологии и снижении издержек производства.

Существуют два пути снижения издержек производства: снижение закупочных цен на материально-энергетические ресурсы и снижение расходов материально-энергетических ресурсов на единицу продукции. Снижение закупочных цен на сырье и материалы ограничивается их качеством и рано или поздно приведет к убыткам, т.к. потери, вызванные применением некачественного сырья и материалов, не будут компенсироваться их низкой стоимостью. Остается второй путь сокращения издержек производства – снижение удельных расходов на единицу продукции за счет оптимального управления режимом работы электролизеров. Настоящая диссертационная работа посвящена решению актуальной проблемы-оптимизации управления электролизером, целью которой является возможность снижения удельных расходов сырья и электроэнергии без уменьшения объема производимого металла.





Целью диссертационной работы является:

  • разработка математических моделей объекта управления–электролизера;
  • разработка алгоритмов оптимального управления по отдельным критериям:
  • максимальному объему производимого металла,
  • минимальному значению среднего напряжения,
  • минимальному расходу фтористого алюминия;
  • разработка алгоритма оптимального управления электролизером по обобщенному критерию оптимальности – максимальному объему производимого металла при минимальном значении среднего напряжения и минимальном расходе фтористого алюминия;
  • синтез многосвязного алгоритма управления технологическим процессом, обеспечивающего оптимальное управление электролизером по обобщенному критерию оптимальности – максимальному объему производимого металла при минимальном значении среднего напряжения и минимальном расходе фтористого алюминия.

Методы исследования. В процессе синтеза многосвязной системы управления объектом– алюминиевым электролизером использовались методы теории графов, методы статистического моделирования, анализа и первичной обработки данных. Результаты работы получены с помощью программного пакета МАТLAB 5.2. и блока «анализ данных» программного пакета MS EXCEL.

Научная новизна заключается в следующем:

  • разработана методика параметрической идентификации на основе метода пассивного эксперимента;
  • разработаны регрессионные модели количества производимого электролизером металла, значения среднего напряжения электролизера, расхода фтористого алюминия;

- разработан метод определения объема тестовых данных, необходимого для

построения математических моделей электролизера;

  • разработан алгоритм управления объектом по локальным критериям управления: максимальному объему производимого металла, минимальному значению среднего напряжения, минимальному расходу фтористого алюминия;
  • произведен синтез алгоритма управления технологическим процессом по обобщенному критерию управления – максимальному объему производимого металла при минимальном значении среднего напряжения и минимальном расходе фтористого алюминия.

Положения, выносимые на защиту:

  • постановка задачи синтеза системы управления процессом электролиза на отдельном электролизере;
  • метод синтеза обобщенного алгоритма управления процессом электролиза на отдельном электролизере: максимальное количество производимого алюминия из электролизера при минимальном значении среднего напряжения электролизной ванны и минимальном расходе фтористого алюминия;
  • метод реализации алгоритма оптимального управления по обобщенному критерию.

Практическая ценность. Исследования автора выполнялись в рамках госбюджетной тематики “Топологические методы идентификации и синтеза систем управления многосвязными объектами”, выполняемой в Братском государственном университете, и «Программы модернизации завода», внедряемой на Братском алюминиевом заводе в 2000 - 2004 году.

В диссертационной работе разработана методология синтеза системы оптимального управления сложным многосвязным объектом – электролизером. Эта методология позволит решить задачу многокритериального оптимального управления электролизером с дальнейшей реализацией алгоритма управления на АСУТП ОАО «РУСАЛ-Братск». Проведенная работа показывает возможность применения этой методологии для автоматизации любых других объектов электролизного производства.

Разработанная методология оптимального управления объектом применялась для стабилизации технологического состояния и повышения эффективности работы электролизеров корпуса №25 ОАО «БрАЗ» в период времени с 2000 по 2005 год.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на III Республиканской научно-технической конференции молодых ученых и специалистов алюминиевой и электродной промышленности (г.Иркутск, 2005г.), всероссийской научной конференции молодых ученых «Наука. Технологии. Инновации» (2006; Новосибирск), научно-практической конференции «Перспективы развития технологии, экологии и автоматизации химических, пищевых и металлургических производств» (2006; Иркутск), II международной научно-практической конференции «Металлургия легких металлов. Проблемы и перспективы» (2006; Москва).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 работ, в том числе 1 статья в изданиях, рекомендованных ВАК для кандидатских диссертаций.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложений. Она изложена на 141 странице основного текста, содержит 31 рисунок, 30 таблиц, 5 приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении рассматривается актуальность решения проблемы оптимального управления электролизером. Целью оптимального управления является возможность снижения удельных расходов сырья и электроэнергии без уменьшения объема производимого металла.

В первой главе проводится анализ способов производства алюминия, анализ технико-экономических показателей электролизного производства, поставлена задача разработки автоматизированной системы управления процессом производства алюминия по выбранным критериям управления.

Существует два основных направления получения алюминия: электролитический и электротермический способы. Электролитический способ производства основан на электролизе глинозема, растворенного в расплавленном криолите. Этот способ позволил значительно снизить стоимость алюминия по сравнению с уже существующими и на данный момент составляет основу современной электрометаллургии алюминия.

Задача автоматизированного оптимального управления процессом производства алюминия по критериям управления сформулирована следующим образом: необходимо получить максимальное количество производимого электролизером алюминия при минимальном значении среднего напряжения на электролизной ванне и минимальном расходе фтористого алюминия.

Во второй главе рассмотрен принцип синтеза систем автоматического управления, рассмотрены топологический метод синтеза сложных систем и метод синтеза сложных систем с применением регрессионного анализа.

Полное представление о системах можно получить с помощью графов. Матричное уравнение С-графа:

A*B*Xвх=0;

где: A- матрица структуры графа; B – матрица коэффициентов (операторов) системы, порядка (n1=m), где m – число входных сигналов графа; Хвх- матрица- столбец входных сигналов графа.

Метод синтеза сложных систем с применением регрессионного анализа основывается на изучении объективно существующих связей между явлениями и позволяет оценить функциональную зависимость условного среднего значения результативного признака (Y) от факторных (х1,х2, …, хк).

Существенным достоинством данного метода является хорошо проработанный этап структурного анализа и его формализация. Поскольку в данной работе рассматривается процесс длительного цикла, имеющего большую выборку параметров, то с целью определения модели исследуемого процесса с высокой точностью воспользуемся регрессионным анализом.

В третьей главе построены математические модели процесса производства алюминия. При формировании моделей электролизера следует учесть тот факт, что процесс получения алюминия подвержен влиянию различных факторов, оценить которые порой не представляется возможным. Для того чтобы учесть все факторы, влияющие на технологический процесс, необходимо сохраняя структуру, периодически пересчитывать модель, т.е. адаптировать модель к реальным условиям производства. Периодически пересчитывая параметры модели, получим максимально приближенное к реальной ситуации регрессионное уравнение процесса.

Отбор факторных признаков для построения моделей осуществляется при помощи шаговой регрессии, сущность которой заключается в последовательном включении факторов в уравнение регрессии и последующей проверке их значимости. В качестве критерия определения значимых параметров служит величина коэффициента корреляции модели и количество коэффициентов уравнения регрессии, значимых по критерию Стьюдента.

После определения структуры модели выбирается количество тестовых данных, которое позволит построить уравнение регрессии, имеющее:

- максимально высокий коэффициент корреляции к значениям выходного параметра реального объекта;

- максимальный запас устойчивости во времени, т.е. после построения модели иметь максимальное количество отсчетов времени, когда коэффициент корреляции модели и выходного параметра реального объекта будет 0.6.

В итоге проведения структурной идентификации при помощи шаговой регрессии для количества выливаемого металла выбрана модель, построенная на 20 –ти значениях 11-ти входных параметров, с коэффициентом корреляции 0.86, вида:

Q= - 36761.9+ 117.7*x1+ 5239.03*x2 - 2835.4*x8 - 4.3*x10 -17.5*x11 -1136*x16 +

+3.38*x18 +10.8*x19 + 1.8*x20+ 15.5*x27 -230.7*x28,

где Q- количество выливаемого из электролизера металла; x1 – средний ток с КПП(кремниевой преобразовательной подстанции); x2 – заданное напряжение электролизера; x8 – уровень шума; x10 – уровень электролита; x11 – криолитовое отношение; x16 – средняя оценка настыли в 6 точках; x18 – ножка; x19 – скорость истечения глинозема; x20 – температура воздуха; x27 – высота конуса спекания анода; x28 – прорезка периферии анода.

Для количества фтористого алюминия выбрана модель, построенная на 30- ти значениях 15-ти входных параметров, с коэффициентом корреляции 0.98, вида:

Qр= - 500.8+ 1.1* x1+154.4*x2- 32.4*x3+0.15*x6 - 1.5*x7 +686.4*x8 - 0.4*x9 –

-2*x10 - 10.7*x12 - 1.3*x15 - 21.8*x16 +201.4*x17 +0.3*x18+0.6*x19- 0.3*x20,

где Qр – количество фтористого алюминия; x1 - средний ток с КПП; x2 – заданное напряжение электролизера; x3 – рабочее напряжение электролизера; x6 – напряжение анодного эффекта; x7 – длительность анодного эффекта; x8 – уровень шума; x9 – уровень металла; x10 – уровень электролита; x12 – %-е содержание CaF2 в электролите; x15 – высота настыли; x16 – средняя оценка настыли в 6 точках; x17 – средняя оценка подины в 6 точках; x18 – ножка; x19 – скорость истечения глинозема; x20 – температура воздуха.

Модель величины среднего напряжения построена на 30-ти значениях 13-ти входных параметров, с коэффициентом корреляции 0.96, вида:

U=0,35+0,07* x1-3,1*x2+0,05*x5 +0,002*x6- 0,01*x7+0,03*x9- 0,001*x10- 0,14*x12 + + 0,01*x13- 0,05*x14- 0,01*x18+ 0,005*x20- 0,004*x29,

где U – величина среднего напряжения; x1 - средний ток с КПП; x2 – заданное напряжение электролизера; x5 – количество анодных эффектов; x6 – напряжение анодного эффекта; x7 – длительность анодного эффекта; x9 – уровень металла; x10 – уровень электролита; x12 – %-е содержание CaF2 в электролите; x13 – температура электролита; x14 – средняя оценка настыли в 1 точке; x18 – ножка; x20 – температура воздуха; x29 – пустота анода.

Проверка полученных моделей на статистическую значимость по критерию Фишера показала, что для всех моделей выполняется неравенство Fрасч. модели > Fкр. (при заданном уровне значимости ):

- для модели количества выливаемого металла Fрасч=3.16, F кр. =3.13;

- для модели количества фтористого алюминия Fрасч=24.11, F кр. =2.43;

- для модели величины среднего напряжения Fрасч=14.13, F кр. =2.38.

Величина средней ошибки аппроксимации модели количества выливаемого металла составила 7.2 %, модели количества фтористого алюминия 2.04 %, модели величины среднего напряжения 2.2 %, следовательно, полученные уравнения достаточно хорошо описывают изучаемую взаимосвязь между факторами и являются статистически значимыми.

В четвертой главе разработан метод оптимального управления электролизером по трем критериям управления. Во многих случаях реализация процесса управления требует затрат каких-либо ресурсов: затрат времени, расхода материалов, топлива, электроэнергии. Следовательно, при выборе способа управления следует учитывать какие ресурсы придется затратить для достижения поставленной цели, выбрать решение, которое требует наименьших затрат ресурсов.

Задача оптимального управления электролизером формулируется так: получить максимум количества выливаемого алюминия при минимуме значения среднего напряжения электролизной ванны и минимуме количества фтористого алюминия.

На практике управление объектом производится непосредственным воздействием на входные параметры системы (изменение значений выходного параметра определятся изменением входных параметров системы), поэтому задачу управления объектом можно свести к следующему: необходимо найти значения входных параметров, при которых система будет работать с требуемым результатом (максимумом или минимумом). Входные параметры системы, в свою очередь, подразделяются на «управляемые», т.е. их возможно изменить в любое время и «наблюдаемые», изменить которые непосредственно нельзя, их изменение связано с изменением других величин системы. К «управляемым» параметрам относятся: сила тока серии, заданное напряжение, уровень электролита, расстояние от края газосборного колокола до анода - «ножка». К «наблюдаемым» относятся: количество анодных эффектов, уровень шума, криолитовое отношение, температура электролита, длина и высота настыли и т.д. Практический интерес представляют «управляемые» параметры, поскольку по мере необходимости, изменяя «управляемые» входные параметры можно оперативно управлять объектом при максимальном (минимальном) значении выбранного критерия. Следовательно, для управления объектом необходимо определить такие значения силы тока серии, заданного напряжения, уровня электролита, «ножки», при которых система будет работать с требуемым результатом.

Для характеристики входных и выходных параметров системы достаточно указать отдельные числовые параметры распределения их значений, прежде всего, это характеристики положения: математическое ожидание (МО), медиана, мода; характеристики рассеяния: дисперсия, среднее квадратическое отклонение (СКО). МО и СКО позволяют оценить центр группирования значений исследуемой величины, меру их случайного рассеивания. Область значений случайной величины, ограниченная значениями МО±СКО, содержит наиболее «весомые» значения, избавлена от «случайных» значений и качественно описывает характер распределения случайной величины. Следовательно, определив область экстремума функции и найдя в полученной области экстремума значения «управляемых» входных параметров, ограниченные областью МО±СКО, найдем требуемое решение оптимального управления объектом по одному критерию управления.

Алгоритм управления объектом по одному критерию управления предлагается выполнять в следующей последовательности:

  1. определяется область экстремума функции;
  2. находится в полученной области экстремума вариация значений «управляемых» входных параметров;
  3. для полученных значений «управляемых» входных параметров находится МО и СКО;
  4. полученные значения входных параметров (без учета погрешности систем измерения), с вариацией значений от МО–СКО до МО+СКО будут соответствовать искомой области решения.

Поскольку в реальных условиях при замере каждого из входных и выходного параметров работы электролизера присутствует погрешность измерения (замер уровня металла - ± 1 см, уровень электролита - ± 1 см и т.д.), то требуется найти не единичное значение экстремума функции, а область значений. При управлении объектом по одному критерию, область экстремума в зависимости от предъявленных требований к качеству управления может ограничиваться 5, 10 …% наибольшими (наименьшими) значениями, но поскольку главной задачей данной работы является управление по нескольким критериям, область решений была расширена до 40 % (от всех возможных) наибольших (наименьших) значений. Данный объем значений был выбран исходя из проведенных опытов и расчетов, которые показали, что наиболее часто 40 % минимальных или максимальных значений функции достаточно для управления электролизером по нескольким критериям управления.



Pages:   || 2 | 3 |
 

Похожие работы:







 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.