Проведен анализ объекта управления и установлены основные параметры, сказывающиеся на качественных и экономических аспектах проведения процесса жидкостной экстракции. На основе основных сформулированных параметров оптимизации установлены в аналитическом виде психофизические частные функции желательности Харритона, которые объединены для формирования обобщенной целевой функции, как однозначного показателя качества проведения технологического процесса экстракции в рамках сформулированного критерия оптимальности. Установлено, что целевая функция обладает единственным экстремумом при любом режиме работы экстрактора в рассматриваемых диапазонах параметров оптимизации, локализация которого производится на основе метода «золотого сечения» одномерного поиска по расходу экстрагента. Поставленная задача оптимизации реализована на базе верхнего уровня АСУТП с применением промышленной информационной системы SCADA с использованием численных методов и моделирующего алгоритма. Реализованный алгоритм на языке Visual Basic for Applications апробирован на действующем объекте управления и дал значительный положительный экономический эффект.
The process liquid extraction was analyzed as a control object and the main parameters that affect the quality and economic aspects of the process of solvent extraction was established. Formulated on the basis of the basic optimization parameters are set in the form of psycho-analytical desirability Harriton private functions, which are combined to form a generalized objective function as single digits quality of the extraction process in the framework formulated optimality criterion. It is established that the objective function has a unique extremum in any mode of operation of the extractor in this range of optimization options, localization is done on the basis of «golden mean» one-dimensional search for the flow of the extractant. The task of optimization is realized on the basis of higher-level control system with the use of industrial information system SCADA using numerical methods and simulation algorithm. Algorithm is implemented in the language of Visual Basic for Applications and is tested on existing object and to give significant positive economic impact.
1. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. – М.: Наука, 1976. – 279 с.
2. Бояринов А.И., Кафаров В.В. Методы оптимизации в химической технологии – М.: Химия, 1969 – 564 с.
3. Дытнерский Ю.И. Процессы и аппараты химической технологии: учебник для вузов. Ч. 2. Массообменные процессы и аппараты – М.: Химия,1995. – 368 с.
4. Касаткин А.Г. Основные процессы и аппараты химической технологии: учебник для вузов. – М.: Химия. – 784 с.
5. Липин И.А., Луконин В.П. Математическое моделирование как основа прогнозо-компенсационной адаптивной системы управления технологическим процессом жидкостной экстракции // Современные проблемы науки и образования. – 2012. – № 5.
6. Павлов К.Ф., Романков П.Г., Носков А.А. Примеры и задачи по курсу процессов и аппаратов химической технологии: учебное пособие для вузов. – 1987. – 576 с.
7. Пупкова К.А., Егупова Н.Д. Теория оптимизации систем автоматического управления: учебник для вузов. – М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004.