в химической технологии (от греч. kybernetike искусство управления), раздел науки о связях процессов и явлений в химико-технол. системах и управлении ими. Предмет исследования хим. объекты и их совокупности, хим. произ-ва, стратегия изучения системный анализ, научный метод мат. моделирование, ср-ва реализации ЭВМ. К. позволяет получать конкретные количеств, результаты, анализировать и синтезировать (разрабатывать)
химико-технологические системы (ХТС) с заданными св-вами, прогнозировать их оптим. функционирование (см.
Оптимизация)
и создавать алгоритмы управления процессами. ХТС включает: собственно хим. процессы, аппарат или группу аппаратов для проведения этих процессов, ср-ва контроля и управления процессами и связи между ними. Совокупность этих элементов и связи между ними образуют структуру ХТС. Функционирование ее может оцениваться совокупностью показателей (количественных, качественных, материальных, энергетических, экономических, экологических и т. д.), каждый из к-рых существенно зависит от организации данной ХТС, состава входящих в нее процессов, технол. совершенства отдельных стадий и др. Взаимод. системы с окружающей средой в общем случае описывается двумя группами переменных: входными и выходными. Последние определяют показатели работы ХТС и отражают ее р-цию на воздействия окружающей среды, к-рые проявляются в изменениях входных переменных, характеризующих, напр., кол-во перерабатываемого сырья, его состав, термодинамич. св-ва. Любые незапрограммированные изменения входных переменных, вызывающие изменения показателей функционирования системы, рассматриваются как возмущения, чаще всего нежелательные. Компенсация их и поддержание параметров режима работы ХТС в заданных пределах осуществляются целенаправленным изменением особой части входных переменных управляющих воздействий. Стратегия анализа и построение математических моделей процессов и систем. Для изучения существующих и разрабатываемых ХТС применяют стратегию системного анализа, в соответствии с к-рой производится декомпозиция (расчленение) исходной сложной системы на ряд подсистем меньшей сложности т наз технол. операторов При этом каждая из подсистем может рассматриваться как самостоят, система, а окружающая ее среда включает остальные подсистемы. Количеств, связь выходных переменных с входными, возмущающими и управляющими воздействиями представляет собой т. наз. функциональный оператор, или мат. модель ХТС, и отображается системой ур-ний, наз. мат. описанием изучаемого объекта. Осн. прием его построения-т. наз. блочный принцип, согласно к-рому после установления набора элементарных процессов каждый из них исследуется отдельно (по блокам) в условиях, максимально приближенных к существующему или предполагаемому режиму эксплуатации объекта моделирования. В результате каждому элементарному технол. оператору ставится в соответствие элементарный функциональный оператор, описывающий его св-ва. Согласно стратегии системного анализа, в К. вначале анализируется гидродинамич. часть общего технол. оператора основа будущей модели. Эта часть оператора характеризует поведение т. наз. холодного объекта (напр., хим. реактора), т. е. объекта, в к-ром отсутствуют физ.-хим. превращения. Вначале анализируется структура потоков в объекте и ее влияние на процессы переноса и перемешивания компонентов потока. Изучаемые на данном этапе закономерности, как правило, линейны и описываются линейными дифференц. ур-ниями. Результаты анализа представляются обычно в виде системы дифференц. ур-ний с найденными значениями их параметров. Иногда для описания процессов не удается использовать мат. аппарат детерминированных (изменяющихся непрерывно по вполне определенным законам) ур-ний. В таких случаях применяют статистико-вероятностное (стохастич.) описание в виде нек-рых ф-ций распределения св-в процесса (ф-ции распределения частиц в-в по размерам, плотности и др., напр. при псевдоожижении; ф-ции распределения элементов потока по временам пребывания в аппаратах при диффузии или теплопереносе и т. д.; см. также
Трассёра метод).
Далее анализируется кинетика хим. р-ций и фазовых переходов в условиях, близких к существующим условиям эксплуатации объекта, а также скорости массои теплопередачи и составляются соответствующие элементарные функциональные операторы. Кинетич. закономерности хим. превращений, массообмена и фазовых переходов обычно служат осн. источниками нелинейности (р-ции порядка, отличного от нуля и единицы, нелинейные равновесные соотношения, экспоненциальная зависимость кинетич. констант от т-ры и т. п.) в ур-ниях мат описания объекта моделирования. Мат. описание формируется объединением полученных на предшествующих этапах системного анализа функциональных операторов в единую систему ур-ний. Решение системы ур-ний мат. описания для заданной совокупности значении входных переменных (постоянных и изменяющихся во времени) и составляет основу мат моделирования, позволяющего исследовать св-ва объекта путем численных экспериментов на его мат. модели. Последняя дает возможность прогнозировать поведение объекта при изменениях входных переменных, решать задачи оптим. выбора конструктивных характеристик (проектирование), синтезировать системы управления, обеспечивающие заданные показатели его функционирования. При этом важное значение имеет выбор алгоритма (программы) решения системы ур-ний мат. описания т. наз. алгоритма моделирования. Как правило, мат. описание реальных объектов оказывается настолько сложным, что для реализации мат. моделирования необходимо использовать достаточно мощные ср-ва вычислит. техники. Поэтому разработка эффективных алгоритмов моделирования основа развития систем
автоматизированного проектирования и
автоматизированного управления для разл. химико-технОл. процессов.
Идентификация мат. моделей объектов. Любая мат. модель лишь приближенное подобие объекта моделирования. Поэтому она дает только приближенные оценки показателей его функционирования. В последовательности этапов мат моделирования эти различия выявляются на этапе установления адекватности (соответствия) модели объекту, или ее идентификации. Результаты проверки адекватности могут оказаться неудовлетворительными, что потребует существенно изменить задачу, начиная с ее постановки. Адекватность модели объекту оценивается лишь при наличии эксперим. данных, полученных на объекте моделирования, с помощью т. наз. критерия адекватности; последний оценивает отклонения (рассогласование) опытных и расчетных значений соответствующих переменных объекта и модели. Конкретный вид критерия адекватности зависит от объема, состава и точности имеющихся опытных данных, типа модели, св-в объекта и т. д. Напр., для линейных по параметрам моделей широко применяется статистич. критерий Фишера (см.
Обработка результатов эксперимента, Планирование эксперимента);
для нелинейных моделей чаще используются т. наз. квадратичные оценки рассогласования указанных эксперим. (у эксп)
и расчетных (y расч) значений переменных, напр., в след, форме:
где bi т. наз. весовые коэф., с помощью к-рых учитываются значимость и точность отдельных измерений при общем числе их точек n. Поскольку в критерий адекватности входят расчетные значения переменных, его величина зависит от параметров модели. Это часто используется для т. наз. корректировки мат. модели по эксперим. данным, полученным на объекте моделирования. При этом решается задача минимизации критерия, в к-рой искомыми являются корректируемые значения параметров. Данный прием применяется также в т. наз. адаптивных моделях, в к-рых используются настроечные параметры для приведения в соответствие модели и объекта с изменяющимися характеристиками. Обратная связь как основа управления. Важнейшее понятие кибернетики обратная связь, к-рая проявляется в обратном влиянии на процесс его собственного действия. Различают два вида обратной связи: положительную (усиливающую), напр. при тепловой неустойчивости хим. реактора, и отрицательную (ослабляющую), напр. при истечении жидкости из емкости под действием гидростатич. напора. В первом случае любое малое изменение т-ры в реакц. зоне приводит к такому резкому изменению тепловыделения, что р-ция либо угасает, либо переходит в режим с чрезмерным разогревом; во втором случае с увеличением притока в емкость жидкости уровень ее повышается, что автоматически вызывает увеличение стока, и наоборот. В технике обратная связь используется для автоматич. управления процессом, причем сигнал с выхода системы применяется для формирования управляющих воздействий. Пример-система управления хим. реактором, обеспечивающая соответствующее изменение теплосъема при изменении в зоне р-ции т-ры для поддержания заданного ее значения; датчик т-ры в реакторе связан через регулятор с исполнит. органом, управляющим расходом теплоносителя. В системах управления, построенных с использованием микропроцессорной техники, применяются также мат. модели управляемых объектов, что позволяет прогнозировать поведение объекта и вырабатывать управляющие воздействия, обеспечивающие его функционирование с заданными показателями при изменяющихся внеш. условиях. Анализ процессов и систем как объектов автоматического управления. Исследование как существующих, так и проектируемых химико-технол. процессов и их совокупности, химико-технол. схем или систем как объектов управления осуществляется в такой последовательности: 1) система представляется в виде отдельных элементов или подсистем, к-рые отвечают отдельным аппаратам либо группам аппаратов, объединенных функциональными связями; 2) формулируется задача управления системой; 3) выявляются входные, выходные и управляемые переменные, возмущающие и управляющие воздействия как для каждой из подсистем, так и для системы в целом; 4) составляется мат. описание динамич. поведения отдельных подсистем и всей системы; 5) анализируются характеристические св-ва (напр., чувствительность, управляемость, помехозащищенность, устойчивость) системы как объекта управления. При исследовании типовой ХТС как объекта автоматич. управления каждый ее элемент представляется в виде имеющего входы и выходы многомерного технол. оператора, к-рый в значит. степени подвержен измеряемым и неизмеряемым возмущениям, локализуемым с помощью управляющих воздействий. Отдельные технол. операторы взаимод. благодаря наличию между ними определенных технол. и информац. связей, к-рым отвечают материальные, энергетич. и информац. потоки. При этом эффективность функционирования и качество управления можно повысить как путем улучшения показателей качества работы технол. операторов и управления ими (интенсификация технол. режимов, переход к предельным режимам работы операторов по нагрузке и создание соответствующих систем автоматизир. управления), так и изменением связей между существующими в системе операторами и введением дополнит. операторов и новых связей. Лит.: Кафаров В. В., Ветохия В. Н., Основы построение операционных систем в химической технологии, М., 1980; Ицкович Э. Л., ЭВМ в системе управления предприятиями, М., 1980; Перов В. Л., Егоров А. Ф., Хабарин А. Ю., Управление химико-технологическими системами, М., 1981; Кафаров В. В., Кибернетика в химической технологии, М., 1984; Кафаров В. В.. Методы кибернетики в химии и химической технологии, 4 изд., М., 1985; Эберт К., Эдерер X., Компьютеры. Применение в химии, пер. с нем., М., 1988. В. В. Кафаров.
Химическая энциклопедия. — М.: Советская энциклопедия
Под ред. И. Л. Кнунянца
1988
