Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  Control Performance Assessment
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Jakość regulacji jest kluczowym zagadnieniem w nowoczesnym przemyśle. Zadaniem inżyniera jest nie tylko dobór parametrów regulacji, ale również bieżące nadzorowanie jej jakości tak, aby maksymalizować wydajność procesu a także dbać o stan aparatury i urządzeń wykonawczych. W zdecydowanej większości rozwiązań praktycznych stosowany jest kwadratowy wskaźnik jakości, zarówno w procesie strojenia jak i oceny jakości regulacji. W artykule zostały zaproponowane inne wskaźniki, cechujące się większą odpornością. Zostały one zastosowane do dwóch zadań: projektowania nastaw regulatora oraz oceny jakości już pracującej struktury sterowania. W pracy uwzględnione zostały rozwiązania dla różnych wersji podstawowego algorytmu regulacji w przemyśle procesowym, tj. PID. Różne strategie regulacji PID zostały również porównane z algorytmem sterowania predykcyjnego typu MPC. Analiza symulacyjna wykorzystuje przemysłowy benchmark układu sterowania systemem chłodniczym wykorzystującym zjawisko kompresji pary.
EN
Control quality is a crucial issue in modern industry. The engineer’s goal is to set control parameters and assess it constantly in order to maximize the efficiency of the process and watch the condition of actuators. The article describes a number of Control Performance Assessment indexes. They are applied to two tasks: controller tuning and the assessment of the quality of an already tuned control strategy. It presents a comparison between different indexes applied to various structures of the PID control algorithm. Finally the results are compared with Model Predictive Control. The analysis uses well known nonlinear industrial benchmark of a refrigeration system based on vapour compression.
EN
Statistical approach to Control Performance Assessment (CPA) is of great practical importance. This is particularly visible in process industry, where there are many PID loops. They are often assessed with measures derived from the Gaussian probabilistic density function. Standard deviation, variance, skewness or kurtosis form the majority of applied indexes. The review of data originating from process industry shows, however, to the contrary, that these signals have rather non-Gaussian properties and are mostly characterized by fat-tailed distribution disable the ability. Investigations show that strong disturbances may significantly disable the capacity of proper assessment. Standard measures often fail in such cases. It is shown that non-Gaussian measures can help with this problem. Various disturbances are tested and compared. Results show that fat-tailed distributions are an interesting alternative. They are less sensitive to disturbance shadowing and still make possible loop dynamic assessment.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.