Open AccessADAPTIVE VIRTUAL ANALYZER IN ADVANCED PROCESS CONTROL
Author(s) -
Д. А. Никитин,
Д.Е. Цыбин,
А.М. Хафизов,
S A Mishin,
А.Ф. Тайчинов,
Э.М. Сафин
Publication year - 2021
Publication title -
ûžno-sibirskij naučnyj vestnik
Language(s) - English
Resource type - Journals
ISSN - 2304-1943
DOI - 10.25699/sssb.2021.36.2.004
Subject(s) - process (computing) , flue gas , computer science , spectrum analyzer , process engineering , engineering , telecommunications , operating system , waste management
В данной статье рассматривается разработка адаптивного виртуальногоанализаторов (ВА) показателей качества для проекта системы усовершенствованного управления Advanced Process Control (СУУТП, далее «APC»). Построение моделей ВА произведено с помощью регрессионных методов по параметрам, влияющих в наибольшей степени на выброс монооксида углерода, содержание кислорода в дымовых газах, температуры змеевика. В качестве метода оценки моделей предложен векторный критерий, определяющий значения ширины окна ВА с наиболее оптимальными значениями коэффициента детерминации и среднеквадратичной ошибкой. Интеграция моделей ВА в систему управления обеспечивает оптимизацию параметров работы с целью улучшения качественных и количественных показателей производимой продукции, а также позволяет существенно снизить затраты в области оборудования поточной аналитики. This article discusses the development of adaptive virtual analyzers (VA) of quality indicators for the project of the advanced control system Advanced Process Control (SUUTP, hereinafter referred to as "APC"). The construction of VA models was carried out using regression methods for the parameters that affect to the greatest extent the emission of carbon monoxide, the oxygen content in the flue gases, and the coil temperature. As a method for evaluating models, a vector criterion is proposed that determines the values of the VA window width with the most optimal values of the determination coefficient and the root-mean-square error. Integration of VA models into the control system ensures optimization of operating parameters in order to improve the qualitative and quantitative indicators of manufactured products, as well as significantly reduce costs in the field of flow analytics equipment.