ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Использование статистических методов для управления промышленными процессами из "Расчеты и исследования химических процессов нефтепереработки" Любое планирование и последующая оптимизация в производственных условиях должны приспосабливаться (адаптироваться) к временному дрейфу процесса. В настоящее время используют методы статистической адаптационной оптимизации производственных процессов, основанные на использовании факторного или симплексного планирования. Эти методы требуют некоторого варьирования регулируемых переменных, т. е. покачивания режима производственной установки. По результатам такого варьирования определяют и устанавливают оптимальный режим через некоторое время всю процедуру повторяют для уточнения положения оптимума. [c.72] Управление производственными процессами должно быть основано на том, что информацию, необходимую для осуществления движения к оптимуму, следует получать в ходе выполнения плана. Большое распространение получило предложенное Боксом так называемое эволюционное управление [13]. При эволюционном управлении используют несколько целевых функций г/,, одну из которых оптимизируют, а остальные поддерживают внутри некоторого интервала. Эволюционное управление предполагает постановку факторного эксперимента или его дробной реплики, обычно дополняемых только одним опытом в центре планирования. При этом необходимо оценить различие полученных величин целевых функций, которое должно превышать уровень погрешности измерения. [c.72] Понятно, что оценка целевой функции (/, улучшится при ее повторных измерениях. Длительность исследований возрастает, но это не сказывается на выполнении производственной программы. Особое значение имеют прп этом оценки погрешности измерения величины Ус, расчета величин и их дисперсий о., адекватности уравнения регрессии. Все расчеты проводятся на основе приведенных выше (стр. 53) соотношений . [c.72] Особенностью эволюционного планирования является то, что при оценке коэффициентов регрессии и дисперсии величин используют не только полученные прп текущем планировании данные, но и некоторый постоянный объем ранее накопленных результатов. Этот объем непрерывно обновляется. Полученные ранее данные можно использовать только для таких процессов, где нет сильного и монотонного изменения результатов со временем (например, из-за старения катализатора). [c.72] По результатам факторного эксперимента определяют направление градиента и проверяют в этом направлении один-два режима. Если достигается ощутимый эффект, переходят на найденный наилучший режим, который через некоторое время используют в качестве центрального для нового факторного планирования. [c.73] Частота постановки факторного эксперимента и поиска оптимального режима определяется на основании инженерных соображений. [c.73] Поскольку на производственной установке невозможно осуществить большое число режимов, эволюционное управление может оказаться эффективным при двух, в редких случаях — при трех регулируемых переменных. Характер постановки эксперимента ясен пз приведенного ниже примера. [c.73] Результаты экспериментов представлены в табл. П-16. [c.73] На основе полученных результатов было решено исследовать влияние только концентрации и было намечено иланпрование из трех опытов при температуре режима 1 п для более низких концентраций 13, 13,5 и 14%. В первом и.з опытов j/j = 32,1, у о = U,25%, у = 60,7. Режим этого опыта п было решено использовать в дальнейшем в качестве основного. [c.74] по собранным результатам осуществляется переход к новым условиям ведения процесса, как это сделано в рассмотренном примере, пли выясняется необходимость сбора дополнительных сведений о процессе — при больших ошибках измерения величин у1 и (или) статистически незначимых коэффициентах регрессии. [c.74] Вернуться к основной статье