КҮКІРТ ӨНДІРУ ТЕХНОЛОГИЯЛЫҚ ПРОЦЕСІН АВТОМАТТАНДЫРУ ЖӘНЕ БАСҚАРУ ЖҮЙЕСІН ДАМЫТУ

Заманауи өнеркәсіптік ұйымдарда күрделі технологиялардың кеңінен қолданылуын ескере отырып, жабдық жағдайын бақылау және диагностикалау маңызды міндеттердің бірі. Бұл зерттеу Schneider Electric M241 және M340 бағдарламаланатын логикалық контроллерлерін (PLC) пайдалану арқылы мұнай-газ өнеркәсібіндегі өндірістік жабдықтарды диагностикалаудың жетілдірілген жүйесін әзірлеуге бағытталған. Зерттеудің алғашқы қадамы – жабдықты пайдалану барысында туындайтын ықтимал ақауларды талдау, сондай-ақ мұнай-газ саласында қолданылатын сигналдарды өңдеу әдістерін зерттеу. Екінші қадам – автоматтандырылған деректерді жинау, параметрлерді бақылау және жабдық жағдайын диагностикалау үшін PLC қолдану. Ұсынылған тәсіл негізгі технологиялық процестерді нақты уақыт режимінде басқаруға, істен шығу ықтималдығын азайтуға және өндірістік жабдықтың сенімділігін арттыруға мүмкіндік береді. Зерттеу барысында әртүрлі деректерді өңдеу стратегияларының өнеркәсіптік жабдықты диагностикалау тиімділігіне ықпалы қарастырылды. PLC негізінде деректерді жинау және талдау әдістері, соның ішінде үздіксіз параметрлер мониторингі, шекті мәндерді бақылау және триггерлік оқиғаларды тіркеу зерттелді. Осы әдістердің негізінде EcoStruxure Machine Expert және Unity Pro бағдарламалық орталарында ақауларды автоматты түрде анықтау және дабыл қалыптастыруды қамтамасыз ететін диагностикалық алгоритмдер әзірленіп, іске асырылды.

1. Rustamov, M.I., Gaisin, A.S., Mamedov, D.N. A modern reference book on petroleum fuels and their production technologies. Khimik Foundation. Baku, 2005. 640 p.

2. Wang, L., Visioli, A. Introduction to the special issue on PID control system design, automatic tuning and applications. International Journal of Control, 97 (1), 1–7 (2024).

3. Bavafa-Toosi, Yazdan. Introduction to Linear Control Systems, 2019.

4. Borase, R.P., Maghade, D.K., Sondkar, S.Y. et al. A review of PID control, tuning methods and applications. Int. J. Dynam. Control., 9, 818–827 (2021).

5. Thuan, D.D., Son, N.H. Stability of stochastic differential-algebraic equations with delay. International Journal of Systems Science, 1–6 (2024).

6. Yazdan Bavafa-Toosi. Introduction to Linear Control Systems, 2019 4. Christophe P. Basso. Linear Circuit Transfer Functions, 2020.

7. EcoStruxure™ Control Expert PLC Simulator Original instructions. Schneider Electric, 2024.

8. Danilova, S.S. Vestnik Nauki, 8, 78–85 (2022).

9. Dyagelev, M.U. The review of aeration systems for biological wastewater treatment. IOP Conf. Ser.: Earth Environ, 1–7 (2021).

10. Miguel-Escrig, O., Romero-Pérez, J. Event-based discrete PI controllers robustness analysis through sampled describing function technique. International Journal of Control, 97 (1), 86–100 (2024).

11. Fromm, L. Development of a project for a unit for obtaining commercial sulfur from acid gases using the Claus method with a capacity of 20 thousand tons per year: diploma thesis (2022).

12. Rakhmatov, H., Nurboboev, N.T. Improving the efficiency of the Klaus unit for the production of elemental sulfur at the Mubarek gas processing plant. Sanoatda Raqamli Texnologiyalar, 2 (01) (2024). URL: https://ojs.qmii.uz/index.php/sr/article/view/680.

13. Gong, G., Sheng, L., Zhou, D. Robust fault-tolerant stabilisation of uncertain high-order fully actuated systems with actuator faults. International Journal of Systems Science, 1–8 (2024).

14. Web-source: https://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/279079-how-to-make-bodeplot-oftransfer-function, 2022.