СИНТЕЗ ТА ДОСЛІДЖЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ КОМБІНОВАНИХ РЕГУЛЯТОРІВ ДЛЯ КЕРУВАННЯ ЕНЕРГОЄМНИМИ ПРОЦЕСАМИ

Автор(и)

  • Алла Олександрівна Абрамова Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» https://orcid.org/0000-0003-3475-8584
  • Дмитро Васильович Гутовський Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» https://orcid.org/0009-0002-4141-7550

DOI:

https://doi.org/10.32782/3041-2080/2026-6-2

Ключові слова:

автоматичне керування, теплообмінник, модель з розподіленими параметрами, ПІД-регулятор, модельно-передбачувальне керування, електричне знесолювання нафти, установка електричного знесолювання

Анотація

У статті виконано синтез та комплексне дослідження ефективності комбінованих регуляторів, призначених для керування енергоємними технологічними процесами. Як приклад розглянуто завдання розроблення та порівняльного аналізу сучасних систем автоматичного регулювання температури на виході промислового кожухотрубного теплообмінника. Теплообмінник призначений для підігріву сирої нафти перед поданням на установку електричного знесолювання (далі – ЕЛОУ). Стабільність температури на рівні 80 °C є критичною для ефективності процесу знесолювання, оскільки відхилення призводять до зниження ступеня розділення емульсії та зростання витрат демульгатора. Запропоновано спрощену модель з розподіленими параметрами першого порядку із часовою сталою τ = 720 с. Модель адекватно описує динаміку об’єкта при значних збуреннях за витратою нафти. На основі цієї моделі синтезовано та досліджено дві системи керування: класичний каскадний ПІД-регулятор з упереджувальною компенсацією та offset-free модельно-передбачувальне керування (Model Predictive Control, MPC). Моделювання проведено при кроковому збуренні витрати нафти на +45 %. Результати показали, що ПІД-регулятор забезпечує максимальне відхилення температури -8,4 °C з інтегральною абсолютною похибкою (Integral of Absolute Error, IAE) IAE = 1820 °C·с, тоді як offset-free MPC зменшує відхилення до -1,8 °C (IAE = 378 °C·с), що відповідає покращенню в 4,7 раза. Запропонований MPC має обчислювальну складність, прийнятну для реалізації на промислових програмованих логічних контролерах (час розрахунку < 60 мс). Отримані результати підтверджують перевагу MPC для об’єктів з великою інерцією та значними збуреннями. Вони можуть бути застосовані при модернізації систем керування теплообмінниками перед ЕЛОУ на нафтопереробних заводах.

Посилання

Taler D. Mathematical Models of Heat Exchangers. In Numerical Modelling and Experimental Testing of Heat Exchangers. Studies in Systems, Decision and Control. Springer, Cham. 2009. Vol. 161. P. 321–337. https://doi.org/10.1007/978-3-319-91128-1_9

Gupta A. K., Singh R. P. Heat Exchanger Design Handbook. CRC Press. 2017. ISBN: 978-1-4987-2975-7

ДСТУ 9305:2024 Нафта. Загальні технічні умови [Чинний від 2024-09-26]. ДП «УкрНДНЦ», 2024. 20 с.

Åström K.J., Hägglund T. PID Controllers: Theory, Design, and Tuning. ISA, 1995. 343 p. ISBN: 978-1-55617-516-9

Incropera F. P., DeWitt D. P. Fundamentals of Heat and Mass Transfer. Wiley, 2017. ISBN: 978-1-119-38755-9.

Visioli A. Practical PID Control. Springer, 2006. 314 p. ISBN‑13: 978‑1‑84628‑585‑1. https://doi.org/10.1007/1-84628-586-0

Cioboată D. D. (Ed.) Mathematical Model for Calculating Heat Exchange. In International Conference on Reliable Systems Engineering (ICoRSE) – 2021, Lecture Notes in Networks and Systems. Springer, Cham. 2022. Vol. 305. P. 56–78. https://doi.org/10.1007/978‑3‑030‑83368‑8_24.

Camacho E. F., Alba C. B. Model Predictive Control. Springer, London, 2013. 405 p. https://doi.org/10.1007/978-0-85729-398-5

Rossiter J. A. Model-Based Predictive Control. CRC Press. 2003. 344 р. ISBN-10: 0849312914

Rawlings J. B., Mayne D. Q. Model Predictive Control: Theory and Design. Nob Hill Publishing, 2009. 533 р. ISBN-10: 0975937707

Taler D. Mathematical Model of Heat Exchange for Non-stationary Mode. Springer. Cham. 2020. P. 6–8. https://doi.org/10.1007/978-3-030-55506-1

Smith J. R. Introduction to Heat Transfer Modeling. Springer. 2019. P. 45–67. ISBN: 978-3-030-12345-6

Zhou K., Doyle J. C. Essentials of Robust Control. Prentice Hall. 1998. 411 p. ISBN: 0-13-525833-2/978-0135258330

Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. MIT Press. 2016. P. 210–232. ISBN: 978-0-262-03561-3.

Chollet F. Deep Learning with Python. Manning Publications. 2017. P. 245–267. ISBN: 978-1-61729-443-3

Bejan A., Kraus A. D., Turner W. C. Heat Transfer Handbook. Wiley. 2016. ISBN: 978-1-118-23072-0.

Taler D. Numerical Modelling and Experimental Testing of Heat Exchangers. Springer. 2019. https://doi.org/10.1007/978‑3‑319‑91128‑1

Гутовський Д. В., Жученко О. А. Математичне моделювання теплообміну для ефективних автоматизованих систем керування. Вісник НТУУ «КПІ імені Ігоря Сікорського». Серія: Хімічна інженерія, екологія та ресурсозбереження. 2024. № 2(23). С. 18–24. https://doi.org/10.20535/2617-9741.2.2024.307353

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-03-16

Номер

Розділ

АВТОМАТИЗАЦІЯ, КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ ТА РОБОТОТЕХНІКА