Установка риформинга с движущимся слоем платинового катализатора

Линеаризация выходных сигналов датчиков с квадратичными статическими характеристиками (дифманометров-расходомеров) осуществляется по алгоритму извлечения квадратного корня, описанному в (1).5.2.2.Фильтрация измеряемых величин от помехМетоды фильтрации с целью исключения случайной погрешности измерения датчика основаны на гипотезе о том, что спектр случайного процесса содержит более высокие частоты, чем спектр полезного сигнала .Внешне фильтрация проявляется в том, что реализация процесса становится более плавной, чем исходная реализация . Отсюда второе название той же процедуры – сглаживание.5.3.Фильтры.Алгоритмы фильтрации. Области применимости.При построения оптимального или близкому к нему фильтра корреляционная функция полезного сигнал помеха , действующая на входе датчика, также является случайным стационарным процессом, некоррелироавнным с сигналом , имеющим нулевое математическое ожидание и корреляционную функцию вида.Где К и m – параметры помехи, определяющие соответственно ее размах (дисперсию) и частотный спектр.Рассматривается помеха более высокочастотная, чем полезный сигнал, поэтому всегда m>1.В большинстве конкретных случаев получаемые оценки статических характеристик полезного сигнала и, тем более, помехи слишком приближенны, чтобы принимать для их корреляционных функций более точные, чем экспоненты, поэтому эти аппроксимации и приняты для дальнейшего анализа.Фильтрация методом скользящего среднего.Фильтр, осуществляющий сглаживание по методу скользящего среднего описывается следующим выражениемГде y(t) исходный случайный процесс, содержащий помеху;T-интервал времени усреднения (параметр настройки фильтра). Погрешность этого метода фильтрации определяется путем подстановки выражения (6) в (3). В результате преобразования получимОптимальное значение интервала усреднения Т находится из условия минимизации погрешности фильтрации т.е.В дискретной форме алгоритм фильтрации по методу скользящего среднего имеет вид:Где число отсчете y(t), по которому производится усреднение;-период опроса датчикаПростая по вычислениям формула (8) занимает, к сожалению, достаточно большой объем V оперативной памяти УВМ для хранения промежуточных значений суммыГде -интервал времени, через который требуется выдавать значения α(t). Обычно 𝞶>= и кратно ему.Наиболее распространенными является определением значения α(T) каждый период опроса датчика. В этом случае 𝞶= и V=n слов. Погрешность фильтрации дискретного варианта фильтра скользящего среднего определяется путем подстановки выражений (8), (4) и (5) в (3). В результате преобразования получимОптимальное значение n находится из условия минимизации погрешности фильтрации . Оно зависит от заданных параметров помехи Кт и периода опроса .Фильтрация методом экспоненциального сглаживания.В непрерывном варианте экспоненциальный фильтр представляет собой элементарно реализуемое одно емкостное звено с передаточной функцией видаГде -коэффициент экспоненциального сглаживания (параметр настройки фильтра), выбираемый из условия минимизации средней квадратичной погрешности работы фильтра.Погрешность работы фильтра определяется по формулеИспользуя (12), можно определить оптимальное значении параметра настройки фильтра , т.е. значение, соответствующего условиям:Реализуемый экспоненциальный фильтр должен иметь (), что возможно при условии .В дискретной форме алгоритм фильтрации по методу экспоненциального сглаживания представляет собой рекуррентное соотношения видаГде y(t)-значение входа; -значение вывода в момент предыдущего опроса.Использование соотношения (13), независимо от требуемого интервала выдачи значения α(t), позволяет хранения промежуточных значений в оперативной памяти УВМ выделить всего одно слово. Погрешность работы дискретного фильтра экспоненциального сглаживания определяется по формуле:При заданном периоде опроса значение параметра определяется минимизацией погрешности .Области применимости фильтров скользящего среднего и экспоненциального сглаживания в плоскости параметров к и m приведены на рис.6.Программы расчета фильтров скользящего среднего и экспоненциального сглаживания приведены в приложении.5.3.Проверка исходной информации на достоверность и коррекция результатов измерений.Исходная информация о текущем состоянии объекта поступает в ЭВМ по многим десяткам, а иногда и сотням ИИК. С увеличением их числа возрастает и риск попадания в систему недостоверной информации.Недостоверная исходная информация появляется при отказах ИИК, которые делятся на полные и частичные (метрологические). Полный отказ наступает при выходе из строя или повреждении ИИК. При частичном отказе средства измерения сохраняют работоспособность, однако погрешность измерения соответствующего параметра превышает допустимое значение.Обнаружение полных отказов ИИК является гораздо более простой задачей, чем выявление частичных отказов. Поэтому сначала рассмотрим алгоритм контроля достоверности исходной информации, позволяющие обнаружить только полный отказ ИИК. При этом недостоверное значение этого параметра должно быть заменено достоверной оценкой, в качестве которой может быть использовано предыдущее достоверное значение этого параметра или его значение, усредненное за некоторой интервал времени, предшествующий моменту обнаружения отказа ИИК. Последний способ применяют для наиболее ответственных параметров, например, расходов, значения которых используют при расчете ТЭП.Алгоритм допускового контроля параметра. Он основал на том, при работе объекта значения каждого из контролируемых технологических параметров Х не могут выходить за определенные границы Xm матрица, формируемая блоком 17, дополняется строками, соответствующим уравнениям (27). Блок 18 предназначен для решения одним из численных методов системы линейных уравнений (27) и (28). Эта часть алгоритма требует основных затрат машинного времени и оперативной памяти ЭВМ. В результатах работы блока 18 получают оценки погрешностей измерений.В блоках 19-23 производится диагностика частичных отказов ИИК, для сего оценки , сравнивают с наибольшими допустимыми значениями погрешностей измерений.Нарушение условия (31), которое проверяется в блоке 20,является признаком частичного отказа i-го ИИК: сообщение об этом формируется блоком 21. В блоке 22 рассчитывается откорректированное значение, измеряемой величины по формуле (29). Блок 25 служит для вывода результатов расчета, после чего работа алгоритма завершается. Исходными данными для работы алгоритма являются массивы следующих величин: измеренных значений параметров; допустимых погрешностей измерений; весовых коэффициентов (если n>m)