第二章工业过程的稳态模型与仿真1
工业过程的动态建模与仿真

动态模型及其作用
• 动态模型是反映系统输入与输出的非定常关系的一种数学 或逻辑表达式; • 动态模型是过程开发与设计的主要依据; • 动态模型是研究过程操作的主要手段;
• 动态模型也与过程优化紧密关联。
工业过程的动态模型化原理
• 物料平衡原理; • 能量平衡原理; • 动量平衡原理; • 其它相关原理; 反应动力学与平衡,汽液平衡等。
(1) (2)
(3)
理想二元蒸馏塔的结构
2
LC
XA=0.95 11 F=100 mol/s XF=0.5
21
LC
XB=0.95
• 冷凝器 (j=1): V2×y2 - L1×x1 - D×x1 = 0
理想二元蒸馏塔的动态模型化 ---物料平衡方程
(4.1)
• 中间塔板 (1《 j《 N-1): Vj+1×yj+1 + Lj-1×xj-1 - Lj×xj - Vj×yj = 0 (4.2) • 冷凝器 (j=N): LN-1×xN-1 - LN×xN - VN×yN = 0 (4.3)
动态特性仿真回流量的影响回流量1回流量1回流量1动态特性仿真加热量的影响加热量1加热量1加热量1动态特性仿真进料流量的影响进料量1进料量1动态特性仿真进料组成的影响a
第六章: 工业过程的动态模型化与仿真
主要内容
• 动态模型及其作用; • 建立动态模型的基本原理; • 动态模型的求解; • 一个理想二元蒸馏塔的动态模型化与仿真。
作业
根据所给的理想二元蒸馏塔的稳态操作情况, 建立该过程的 动态机理数学模型并进行动态仿真。假定塔顶与塔底的稳 态浓度均为0.95 。
阅读文献
1. Luyben, W. L.; Process Modeling, Simulation and Control for Chemical Engineers, McGraw-Hill, New York (1990). 2. Luyben W L.; Distillation Design and Control Using Aspen Simulation. John Wiley & Sons: New York, 2006.
工业工程中的仿真与模型分析

工业工程中的仿真与模型分析工业工程是一门涉及优化效率和资源利用的学科,而仿真与模型分析则是其中重要的工具和技术。
仿真技术通过构建虚拟的系统模型来模拟真实的工程过程,通过对模型进行分析和测试,可以提供数据支持和决策依据。
在工业工程中,仿真与模型分析的应用广泛且重要。
首先,仿真与模型分析在工业生产中的应用是不可或缺的。
通过建立真实的工程系统模型并对其进行仿真,可以帮助工业生产企业预测和评估不同生产策略的效果。
例如,在工厂中,可以利用仿真软件模拟不同生产线的运作情况,通过分析模型输出的数据,可以确定最佳的生产布局和设备配置,从而提高生产效率和降低成本。
其次,仿真与模型分析在供应链管理中的应用也是重要的。
供应链管理涉及多个环节和参与者,模型分析可以帮助企业优化其供应链的运作方式。
通过建立供应链模型,可以模拟不同的供需关系、库存管理策略等,进而评估并优化供应链的整体表现。
这可以帮助企业减少库存量、提高交付速度,从而更好地适应市场需求变化。
此外,仿真与模型分析还可以在人力资源管理中起到积极的作用。
通过建立员工工作模型,可以模拟不同的工作安排和资源配置方案,以优化员工的工作效率和任务分配。
此外,还可以通过建立员工生产力模型,分析不同因素对员工工作绩效的影响,帮助企业制定更科学的员工管理策略。
在产品设计和研发领域,仿真与模型分析也是不可或缺的工具。
在产品设计过程中,可以利用仿真技术对不同设计方案进行测试和评估,从而选择最佳方案。
同时,通过建立产品模型,可以分析不同设计参数对产品性能的影响,为产品的改进和优化提供依据。
在产品研发过程中,仿真与模型分析可以帮助减少实验成本,提高研发效率。
总之,工业工程中的仿真与模型分析是一种重要的技术手段,它可以帮助企业预测、评估和优化工程系统的性能。
无论是在生产过程、供应链管理、人力资源管理还是产品设计和研发中,仿真与模型分析都发挥着重要的作用。
通过合理应用这一技术,企业可以更好地提高效率、优化资源利用、提升竞争力。
工业自动化系统的建模与仿真

工业自动化系统的建模与仿真随着社会的不断发展,工业自动化的应用越来越广泛。
工业自动化系统通过自动化技术,实现生产过程的自动化和信息化,提高了生产效率和质量,降低了生产成本和人工成本。
为了确保工业自动化系统的稳定性和可靠性,建模与仿真技术成为了工业自动化系统不可或缺的一部分。
一、工业自动化系统的建模建模是指将实际的系统抽象成为数学模型,以便于对系统的行为和性能进行分析和优化。
在工业自动化系统中,建模可以从以下几个方面展开。
1. 动态建模动态建模是将系统的动态行为进行数学建模,包括系统的运动学和动力学模型等。
这些数学模型可以用于预测系统的运动轨迹和运动速度,从而设计控制策略和优化参数。
2. 控制系统建模控制系统建模是指对系统的控制器和执行机构进行建模。
这些数学模型可以用于分析控制器的稳定性和响应速度,优化控制策略和参数,提高系统的控制精度和稳定性。
3. 信息系统建模信息系统建模是对系统的信息传输和处理进行建模。
这些数学模型可以用于分析信息的传输速度和质量,优化信息传输策略和参数,提高系统的信息处理效率和可靠性。
二、工业自动化系统的仿真仿真是指利用计算机模拟实际系统的运行过程,从而对系统进行测试和优化。
在工业自动化系统中,仿真可以从以下几个方面展开。
1. 动态仿真动态仿真是模拟实际系统的运动轨迹和运动速度,从而测试控制策略和优化参数。
动态仿真一般使用物理引擎,通过模拟系统的物理特性,如质量、摩擦等,来计算系统的运动轨迹。
2. 控制系统仿真控制系统仿真是测试控制器的稳定性和响应速度,优化控制策略和参数。
控制系统仿真一般分为离散事件仿真和连续事件仿真两种。
离散事件仿真适用于高精度控制系统,如自动驾驶汽车等。
连续事件仿真适用于复杂的动态系统,如工业流水线等。
3. 信息系统仿真信息系统仿真是测试信息的传输速度和质量,优化信息传输策略和参数。
信息系统仿真一般采用通信模拟软件,通过模拟通信信道和传输协议,来测试系统的信息传输速度和质量。
3第二章 化工过程系统的稳态模拟与分析

方程的主元素选择过程
2.4 过程系统模拟的联立模块法
Simultaneously modular method simulating the process system
两种系统模拟方法的比较
Comparison of two system simulation methods 内容 占用存储空间 迭代循环圈 计算效率 指定设计变量 对初值要求 计算错误诊断 编制、修改程序 序贯模块法 小 多 低 不灵活 低 易 较易 面向方程法 大 少 高 灵活 高 难 较难
x4 y4 x1 y1 x2 y2 x3 y3
2.4.2 建立简化模型的切断方式
Establishment of tearing mode for simple model 流股全切断方式类似于面向方程法。主要区别在 于后者是严格模型方程,变量数也要大得多。 因此,对于较大系统,流股全切断方式建立的简 化模型方程数是很大的。
Ak和Bk。将Ak和Bk代入,得到线性方程组。 过程系统的模型方程组一般由线性方程和非线性方程组
成,因而线性化的对象应该是非线性方程。
2.3.3 联立拟线性方程组法解大型 稀疏非线性方程组
Solution of couple imitate-linear equation 2、稀疏线性方程组的解法 稀疏非线性方程组 稀疏线性方程组
回路切断方式:
相当于把若干个单元作为一个“虚拟单元”处理, 建立虚拟单元的简化模型。 虚拟单元所包含的各单元间的连接流股变量则不 出现在简化模型中,从而大大降低了简化模型的维数。
2.4.2 建立简化模型的切断方式
Establishment of tearing mode for simple model 通常以循环回路为一个虚拟单元,切断再循环流 股,故称为回路切断方式。
过程控制系统第2章 工业过程数学模型

机理建模也有两个弱点:
1)对于复杂的过程,人们对基本方程的某些参数不完全 掌握,例如,换热器的K值,由传热学书籍提供的公式可 能有±(10%-30%)的误差。又如,精馏塔这样已经研 究得比较透彻的设备,对塔板效率、塔板流体中的汽液 比值等参数,很难预先精确估计。
有过程机理推导得到的几种数学模型如表22过程类型静态模型动态模型集中参数过程代数方程微分方程分布参数过程微分方程偏微分方程多级过程差分方程微分差分方程表22数学模型的类型?集中参数过程单个控制参数的过程控制?分布参数过程多个控制参数的过程控制?多级过程控制过程有多个控制步相当与离散系统?例
《过程控制系统》
可以表示为
。
和贮槽Ⅱ流出阀开度的函
在此求取输出变量 和 与输入变量 和
的动态方程。此时 不变,用R10表示,取增量
方程式,这时除 项外都是线性的。依据上面的 讨论有
x(t)
自衡过程和无自衡过程
从阶跃响应曲线来看,大多数被控过
程的特点是:不振荡、单调的、有滞后和
o y(t)
t
惯性的。如右图所示:
这一过程的输出变量是 和 ,而输入变量有3个, 即输入变量 ,贮槽Ⅰ的流出阀开度和贮槽Ⅱ的流 出阀开度。
在上式中, 是输出变量 和 及贮槽Ⅰ流出阀开度 的函数。作为最初步近似,可以认为
与(( )成正比,与流出阀阻力 (它取决于流 出阀的开度)成反比。如 取合适单位,可以认为
类似的, 是输出变量 数(其阻力为 )。
间变量,如有的话,也须消去。
2.1.2经验模型
进行测试。理论上有很多实验设计方法,如正交设计等。在实施 上可能会遇到选取变化区域困难。有一种解决办法是吸收调优操 作的经验,即逐步向更好的操作点移动,这样有可能一举两得, 既扩大了测试的区间,又改进了工艺操作。测试中要确定稳态是 否真正建立 。
化工系统工程课件_化工过程系统稳态模拟与分析

②过程系统设计 当对某个或某些系统变量提出设计规定 要求时,通过调整某些决策变量使模拟结 果满足设计规定要求,如图2—2所示。
③过程系统参数优化 过程系统模型与最优化模型联解得到一 组使工况目标函数最佳的决策变量(优化 变量),从而实施最佳工况,如图所示。
2 化工过程系统稳态模拟与分析
1 S3 S2
S1
3
S4
S5 S7
2 S6
4
5
S8
在Lee – Rudd 法中,首先分析信息流图,再用 环路矩阵表示出来.
分析:在这个信息流程图中有 8个流股:S1,S2, …,S8。 五个节点:1,2,3,4,5。 构成了A,B,C,D四个环路。
1 S3 A S2 S1 C
3
S4 D
S5 S7 B S8
过程系统中的简单回路可以用回路矩阵(1oop/ stream Matrix)表示。 矩阵中的行代表回路,列代表物流。若某回路i 中包括有物流J则相应的矩阵元素aij=1,否则为 空白或零。
(4)流股断裂方法
流股断裂方法一:L - R 分解法 L – R分解法遵循的原则:断裂流股数目最少, 且将所有循环路打开。 例: 现有一个为最大循环网的不可分割子系统, 其信息流图如下:
1、断裂的流股数目最少; 2、断裂流股包含的变量数目最少; 3、对每一流股选定一个权因子,该权因子数值 反映了断裂该流股时迭代计算的困难程度,应 当使所有的断裂流股权因子数值总和最小; 4、选择一组断裂流股,使直接代入法具有最好 的收敛特性。 四条准则是一般性的原则。
(3)回路矩阵
相关的基本概念: 1 系统:为了某种目标,由共同的物料流或信 息流联系在一起的单元组合而形成的整体称为 系统。 2 子系统: 组成系统的,系统下一层次的事物 简单系统:子系统就是某个单元。 复杂系统: 它的子系统又可能包含有子系统。
工业自动化系统的建模与仿真研究

工业自动化系统的建模与仿真研究工业自动化系统的建模与仿真是一个重要的研究领域,通过对系统进行建模和仿真,可以帮助工程师更好地理解和分析系统的动态行为,优化设计和运行参数,提高系统的效率和可靠性。
本文将介绍工业自动化系统建模与仿真的基本概念、方法和应用。
一、工业自动化系统建模与仿真的基本概念1.1 工业自动化系统工业自动化系统是指通过电气、电子、计算机等技术手段对生产过程进行控制和管理的系统。
它包括传感器、执行器、控制器、监测设备等多个组成部分,能够实现生产过程的自动化控制、监测和优化。
1.2 建模与仿真建模是指用数学模型或计算机程序描述和模拟实际系统的行为和性能。
仿真是指利用所建立的模型运行模拟实验,通过模拟系统的行为和性能,研究系统在不同条件下的响应和变化。
1.3 工业自动化系统建模与仿真的目的工业自动化系统建模与仿真的目的是为了更好地理解和分析系统的动态行为,帮助工程师优化系统设计和运行参数,提高系统的效率和可靠性。
它可以帮助预测系统的性能、评估系统的稳定性,提供决策支持和优化方案。
二、工业自动化系统建模与仿真的方法2.1 数学建模数学建模是一种常用的工业自动化系统建模方法,通过数学方程描述系统的行为。
常用的数学模型包括线性和非线性方程、微分方程、差分方程等。
数学建模可以简化系统的复杂性,将系统的行为量化为数学表达式,便于分析和求解。
2.2 物理建模物理建模是根据系统的物理特性和原理建立模型。
它可以采用物理定律、物理实验数据等来描述系统的行为和性能。
物理建模能够更真实地反映系统的动态行为,提供系统的预测和仿真实验。
2.3 计算机仿真计算机仿真是一种基于计算机软件进行的系统模拟和实验方法。
它可以使用数值计算、图形渲染等技术,对系统的行为进行模拟和分析。
计算机仿真可以快速、准确地模拟系统的动态行为,并通过可视化效果直观地展示系统的性能和变化。
三、工业自动化系统建模与仿真的应用3.1 控制系统设计与优化工业自动化系统建模与仿真可以帮助工程师设计和优化控制系统。
第二章(序贯模块法1)

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化工系统工程—第二章 化工过程系统稳态模拟与分析
需解决的问题
确定有哪些再循环回路? 对哪些物流进行设定猜值? 应如何对断裂物流设定猜值,达到快的收 敛速度? 如何调整下次的猜值(即收敛算法) ? 如何判断收敛(即收敛的判据)? 常见过程模拟三类问题:过程系统模拟分 析、过程系统设计、过程系统参数优化
化工系统工程—第二章 化工过程系统稳态模拟与分析
第二章
化工过程系统稳态模拟与分析
三种稳态模拟方法 序贯模块法 基本思想、优缺点比较、存 面向方程法 在基本问题、基本解法。 联立模块法
2013-7-18
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化工系统工程—第二章 化工过程系统稳态模拟与分析
2.1 2.2 2.3 2.4 2.5
2.2 过程系统模拟的三种基本方法
①序贯模块法(Sequential Modular Method);
开发最早、应用最广
②面向方程法(Equation Oriented Method);
所有的方程同时计算和同步收敛
③联立模块法(Simultaneously ModuIar Method)
兼有序贯模块法和面向方程法的优点
从系统入口物流开始,经过接受该物流变量的单 元模块的计算得到输出物流变量,这个输出物流 变量就是下一个相邻单元的输入物流变量。依此 逐个的计算过程系统中的各个单元,最终计算出 系统的输出物流。 计算得出过程系统中所有的物流变量值,即状态 变量值。不能独立变化的变量,服从于描述系统 行为的模型方程。
解算快; 模拟型计算与设计型计算一样; 适合最优化计算,效率高; 便于与动态模拟联合实现;
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稳态仿真的其它问题
• 稳态模型的预测精度; 模型的复杂性、模型的校正。
• 稳态模型的非线性问题; 初值的灵敏性、多解性。
• 算法的复杂性和计算强度; 影响模型性能的主要指标。
• 算法的收敛性; 决定模型的成败。
例子: 一个理想 二元蒸馏塔的模型化与仿真
塔内气液平衡按下式计算:
yi = α*xi/[(α-1)*xi+1]
(4.1)
其中, α 是相对挥发度。
饱和蒸汽压按下式计算:
Pj = xA, jPAs + xB, jPBs Ln Pis = Avp, i – Bvp, i/Tj A(Avp/Bvp) = 11.6531/3862 B(Avp/Bvp) = 12.3463/3862
结束
稳态仿真程序介绍
• 主程序; • 物性数据子程序; • 汽液平衡、上升气体及下降液体流量计算子程
序; • Newton-Raphson迭代子程序;
稳态仿真结果 ---塔板温度的分布
温度(K)
温度分布
375
370
365
360
355
塔板编号
0
5
10
15
20
25
30
35
稳态仿真结果 ---汽相浓度的分布
Bvp, A/Tj = ln{ [xA, j Exp(Avp, A)+xB, j Exp(Avp, B)]/Pj }
Tj = Bvp, A/ln{ [xA, j Exp(Avp, A)+xB, j Exp(Avp, B)]/Pj }
理想二元蒸馏塔的模型化 ----分子数归一方程:
Sxi, j = 1.0 j = 1, …, N; i = A,B Syi, j = 1.0 j = 1, …, N; i = A,B
当假设组分A与B的潜热相等,且显热 忽略的情况下,能量平衡方程可简化为:
精馏段( 1 < j < F-1 ):
Lj= L1; Vj=VF+1+F*(1-q)
(3.1)
提馏段( F+1 < j < N-1 ): Lj= LF-1+F*q; Vj=VN
(3.2)
理想二元蒸馏塔的模型化 ----汽液平衡方程
理想二元蒸馏塔的结构
P = 9 bar
NR = 20 NF = 21 A: 0.5 B: 0.5 F = 100 mol/s NS = 16
1 A: 0.95 B: 0.05 50 mol/s
Steam N = 38 A: 0.05 B: 0.95 50 mol/s
理想二元蒸馏塔的模型化
---物料平衡方程
• 冷凝器( j = 1 ):
2 Vc2,y2 Lc2,x2
V2*yi,2-L1*xi,1-D*xi,1 = 0
3 Vc3,y3 Lc3,x3
(1.1)
• 中间塔板( 1 < j < N ):
yNf Nf-1 xNf-1
F
yNf+1 Nf
xNf
(1.2)
Vj+1*yi,j+1 +Lj-1*xi,j-1 - Lj*xi,j - Vj*yi,j + Fj*zi,j= 0
• 其它相关原理; 反应动力学与平衡,汽液平衡等。
稳态模型的求解策略
• 操作型求解策略; 给定工业过程的结构与操作条件,要给
出能够导致的操作结果。
• 设计型求解策略; 给定要实现的操作结果,要给出具有一
定结构的工业过程的操作条件。
蒸馏塔的操作问题
• 给定一个蒸馏塔当前的操作情况,确定操 作变量的调整,以使得该系统能够实现所 要求的混合物的分离操作。
第二章工业过程的稳态模型与仿真-1
稳态模型及其作用
• 稳态模型是反映一个系统输入与输出定常关系 的一种关系;
• 稳态模型是工业过程开发与设计的主要工具;
• 稳态模型能够用于工业过程的操作与控制;
• 稳态模型能够用于工业过程的优化。
工业过程的稳态模型化原理
• 物料平衡原理;
• 能量平衡原理;
• 动量平衡原理;
• 设计型仿真之二: 塔顶A组分与塔底B组分的浓度分别为
0.95。
• 设计型仿真之三: 塔顶A组分与塔底B组分的浓度分别为
0.99。
总结
• 本章概括地介绍了工业过程稳态模型化的基 本原理,即物料平衡、能量平衡、动量平衡 以及其它相关原理。
• 稳态模型的求解方法要与模型的用途相一致 , 即模型的用途一般决定模型的求解方法。
• 主要决策变量: 1. 回流量; 2. 再沸器的热负荷。
• 主要输出变量: 1. 塔顶产品浓度; 2. 塔底产品浓度。
蒸馏塔的设计问题
• 给定一个要分离的混合物的流量及组成, 确定一个蒸馏塔的结构与操作条件,使得 该系统能够实现最佳的分离操作。
• 主要决策变量: 1. 塔顶产品浓度; 2. 塔底产品浓度。
• 要求给出: 回流量的大小?再沸器的热负荷?
稳态仿真流程图
开始Biblioteka 给定物性参数,操作条件,塔板数等已知条件
读入塔板组分浓度和回流量、再沸器负荷等初始数据
利用所读入的数据进行气液相流量,塔板组成,塔板温度的计算 xtov[]
根据xtov[]的计算结果进行塔板物料平衡和产物浓度误差的计算, 并得到最大误差cov
谢谢!
Mbalance[]
cov >= 10-8?
是
否
调整回流量及再沸器负荷,继续进行xtov[]和Mbalance[]的计算 并得到最大误差cov
cov >= 10-8?
否
是
进行经济指标的计算(包括设备投资费用CI和操作费用OC及年总费用TAC ) Diameter[],EC[]
得到计算结果,画出塔内气液相流量,温度,组成分布曲线
浓度( mole fraction)
汽相组成分布
0.8
0.6
0.4
0.2
塔板编号
0
5
10
15
20
25
30
35
—●—:A组分汽相浓度 —■—:B组分汽相浓度
稳态仿真结果 ---液相浓度的分布
浓度( mole fraction)
液相组成分布
0.8
0.6
0.4
0.2
塔板编号
0
5
10
15
20
25
30
35
—●—:A组分液相浓度 —■—:B组分液相浓度
W. L.; Process Modeling, and Control for Chemical McGraw-Hill, New York
2. Cott, B. J., R. G. Durham, P. L. Lee, and G. R. Sullivan; “Process Model-Based Engineering, ” Computers & Chemical Engineering, 13, 973 – 984 (1989).
• 给定一个二元精馏塔,分离由物质A和B组 成的混合物,其相对挥发度为2。进料流量 为100 mol/s, 进料浓度是A:B = 0.5:0.5。塔 顶产品浓度为0.95(A), 塔底产品浓度也为 0.95(B)。 操作压力是9 bar。气化潜热为 6944 cal/mol (满足衡分子流假设)。塔板稳 态滞液量为1 kmol。冷凝器和再沸器的稳 态液量分别为30 kmol。塔板水力学时间常 数是8秒。
• 再沸器( j=N ): LN-1*xi,N-1 - LN*xi,N - VN*yi,N = 0
yNT-2 NT-2 xNT-2
yNT-1 NT-1 xNT-1
(1.3)
(j为塔板编号,i为组分编号)
理想二元蒸馏塔的模型化 ----能量平衡方程
• 冷凝器( j = 1 ): V2*H2-L1*H1-D*H1 = 0
稳态仿真结果 ---上升气量与下降液量的分布
流量( mol s)
气、液相流量分布
150
100
50
塔板编号
0
5
10
15
20
25
30
35
—●—:液相流量 —■—:汽相流量
课堂演示
• 稳态模型的编程: 显示稳态模型的程序结构。
• 设计型仿真之一: 塔顶A组分与塔底B组分的浓度分别为
0.90。
课堂演示
(5.1) (5.2)
稳态模型的求解
• 商用Mathematica软件求解;
• Mathematica具有求解微分与代数方程组的 优势;
• Newton-Raphsion迭代方法。
设计型稳态仿真的归纳
• 给定: 进料流量为100 mol/s; 进料浓度是A:B = 0.5:0.5; 塔顶产品浓度为0.95 (A); 塔底产品浓度也为0.95 (B) 。
• 通过一个理想二元蒸馏塔,显示了稳态模型化 与仿真的主要原理与求解策略。
作业
建立一个理想二元蒸馏塔的稳态数学模型 并进行仿真。要求采用设计型求解策略。 即给定塔顶与塔底的浓度,要求给出在一 定结构条件下的回流量与回热量的大小。
精品课件!
精品课件!
阅读文献
1. Luyben, Simulation Engineers, (1990).
(4.2) (4.3)
由气液相平衡计算塔板温度
Pj = xA, jPAs + xB, jPBs
Pis = Exp(Avp, i – Bvp, i/Tj)
Pj = xA, j Exp(Avp, A – Bvp, A/Tj) + xB, j Exp(Avp, B – Bvp, B/Tj) = [xA, j Exp(Avp, A)+xB, j Exp(Avp, B)]/Exp(Bvp, A/Tj)