kaz29Вестник Казахстанско-Британского технического университетаHerald of the Kazakh-British Technical University1998-66882959-8109Казахстанско-Британский Технический Университет10.55452/1998-6688-2021-18-1-150-156kaz29-70Research ArticleФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИPHYSICAL, MATHEMATICAL AND TECHNICAL SCIENCESРАЗРАБОТКА ОПТИМАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ НА БАЗЕ МЕТАЭВРИСТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ РОЕВОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ОБОРУДОВАНИЯ КОМПАНИИ HONEYWELLDEVELOPMENT OF AN OPTIMAL CONTROL SYSTEM FOR A COMPLEX TECHNOLICAL PROCESS BASED ON METAHEURISTIC ALGORITHMS OF SWARM INTELLIGENCE AND INDUSTRIAL EQUIPMENT OF THE HONEYWELL COMPANYСамигулинТ. И.SamigulinT.

MSc, сеньор-лектор

ШиряеваО. И.ShiryaevaO.

к.т.н., ассоц. профессор

Казахстанско-Британский технический университет; Satbayev UniversityКазахстанИнститут информационных и вычислительных технологий; Satbayev UniversityКазахстан202103112021181150156Copyright © Самигулин Т.И., Ширяева О.И., 20212021Самигулин Т.И., Ширяева О.И.Samigulin T., Shiryaeva O.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.kbtu.edu.kz/jour/article/view/70

В статье рассматривается вопрос оптимального управления сложным MIMO объектом на основе современных методов роевого интеллекта. В качестве типового объекта управления выбрана дистилляционная колонна для процесса очистки газа, на базе которого реализуется интеллектуальное управление. Для решения задач оптимального синтеза промышленных регуляторов предлагается использовать метаэвристические алгоритмы на основе поведения стрекозы и оптимизации серого волка. В статье обосновывается перспективность внедрения разработанных методов для системы автоматического управления технологическим процессом в среде Experion PKS на базе оборудования компании Honeywell. Реализована стратегия управления интеллектуального ПИ-регулирования для программируемого логического контроллера C300, сконфигурирована станция управления и операторский экран, отображающий мнемосхему технологического процесса.

The article discusses the issue of optimal control of a complex MIMO object based on modern methods of swarm intelligence. A distillation column for the gas purification process was chosen as a typical control object, which was implemented by intelligent control. It is proposed to use metaheuristic algorithms based on the behavior of a dragonfly and optimization of a grey wolf to solve the problem of optimal synthesis of industrial controllers. The article introduces the prospects for the implementation of the developed methods for an automatic process control system in the Experion PKS environment based on Honeywell equipment. The intelligent PI control strategy has been implemented for the C300 PLC, the control station and the operator screen has been configured for the technological process.

управление сложным MIMO объектомпромышленные регуляторыметаэвристические алгоритмы роевого интеллектаалгоритм стрекозыоптимизация серого волкаcontrol of a complex MIMO objectindustrial controllersmetaheuristic algorithms of swarm intelligenceDragonfly algorithmGrey wolf optimizationИсследования выполнены в рамках проекта №AP09258508: «Разработка интеллектуальной технологии управления сложными объектами на основе унифицированной искусственной иммунной системы для промышленной автоматизации с использованием современной микропроцессорной техники».ReferencesDarwish A. Bio-inspired computing: algorithms review, deep analysis, and the scope of applications // Future Computing and Informatics Journal. – 2018. – Vol.3, №2. – P. 231-246.Darwish A. Bio-inspired computing: algorithms review, deep analysis, and the scope of applications // Future Computing and Informatics Journal. – 2018. – Vol.3, №2. – P. 231-246.Koroteev D., Tekic Z. Artificial intelligence in oil and gas upstream: trends, challenges, and scenarious for the future // Energy and AI. – 2021. – Vol. 3. – 10 p.Koroteev D., Tekic Z. Artificial intelligence in oil and gas upstream: trends, challenges, and scenarious for the future // Energy and AI. – 2021. – Vol. 3. – 10 p.Skogestad S., Morari M. LV-control of a high-purity distillation column // IFAC Proceeding Volumes. – 1987. – Vol. 20, №5, - P. 387-396.Skogestad S., Morari M. LV-control of a high-purity distillation column // IFAC Proceeding Volumes. – 1987. – Vol. 20, №5, - P. 387-396.Skogestad S., Postlethwaite I. Multivariable Feedback Control: Analysis and Design. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, NJ, USA. – 2005.Skogestad S., Postlethwaite I. Multivariable Feedback Control: Analysis and Design. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, NJ, USA. – 2005.Zolghadr-Asli B., Bozorg-Haddad O., Chu X. Dragonfly Algorithm (DA) // Advanced Optimization by Nature-Inspired Algorithms. – Springer, Singapore. – 2017. – P. 151-159.Zolghadr-Asli B., Bozorg-Haddad O., Chu X. Dragonfly Algorithm (DA) // Advanced Optimization by Nature-Inspired Algorithms. – Springer, Singapore. – 2017. – P. 151-159.Magarja M., Heidari A., Faris H., Mirjalili S, Aljarah I. Dragonfly algorithm: Theory, Literature Review, and Application in Feature Selection//Nature-Inspired Optimizers, Studies in Computational Intelligence. – 2020. – Springer Nature, Switzerland AG.Magarja M., Heidari A., Faris H., Mirjalili S, Aljarah I. Dragonfly algorithm: Theory, Literature Review, and Application in Feature Selection//Nature-Inspired Optimizers, Studies in Computational Intelligence. – 2020. – Springer Nature, Switzerland AG.Mirjalili S. Dragonfly algorithm: a new meta-heuristic optimization technique for solving singleobjective, discrete, and multi-objective problems//Neural Computing and Applications. – Vol. 27, №4. – 2015. – P. 1053-1073.Mirjalili S. Dragonfly algorithm: a new meta-heuristic optimization technique for solving singleobjective, discrete, and multi-objective problems//Neural Computing and Applications. – Vol. 27, №4. – 2015. – P. 1053-1073.Rahman C., Rashid T. Dragonfly algorithm and its applications in applied science-survey // Computational Intelligence and Neuroscience. – 2019. – 21 p.Rahman C., Rashid T. Dragonfly algorithm and its applications in applied science-survey // Computational Intelligence and Neuroscience. – 2019. – 21 p.Malik H., Srivastava S., Sood Y. R., Ahmad A. Applications of Artificial Intelligence Techniques in Engineering // Advances in intelligent systems and computing. – Springer Nature Singapore. – Vol. 698. – 2019. – P. 501 – 507.Malik H., Srivastava S., Sood Y. R., Ahmad A. Applications of Artificial Intelligence Techniques in Engineering // Advances in intelligent systems and computing. – Springer Nature Singapore. – Vol. 698. – 2019. – P. 501 – 507.Mirjalili S., Dong J. Multi-objective Grey Wolf Optimizer // Multi-Objective Optimization using Artificial Intelligence Techniques. – Springer, Cham. – 2019. – P. 47-58.Mirjalili S., Dong J. Multi-objective Grey Wolf Optimizer // Multi-Objective Optimization using Artificial Intelligence Techniques. – Springer, Cham. – 2019. – P. 47-58.Wang J., Li S. An Improved Grey Wolf Optimizer Based on Differenctial Evolution and Elimination Mechanism // Scientific Reports. – 2019. https://doi.org/10.1038/s41598-019-43546-3Wang J., Li S. An Improved Grey Wolf Optimizer Based on Differenctial Evolution and Elimination Mechanism // Scientific Reports. – 2019. https://doi.org/10.1038/s41598-019-43546-3

The authors declare that there are no conflicts of interest present.