РАЗРАБОТКА ОПТИМАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ НА БАЗЕ МЕТАЭВРИСТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ РОЕВОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ОБОРУДОВАНИЯ КОМПАНИИ HONEYWELL

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.

1. 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.

2. 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.

3. Skogestad S., Morari M. LV-control of a high-purity distillation column // IFAC Proceeding Volumes. – 1987. – Vol. 20, №5, - P. 387-396.

4. Skogestad S., Postlethwaite I. Multivariable Feedback Control: Analysis and Design. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, NJ, USA. – 2005.

5. Zolghadr-Asli B., Bozorg-Haddad O., Chu X. Dragonfly Algorithm (DA) // Advanced Optimization by Nature-Inspired Algorithms. – Springer, Singapore. – 2017. – P. 151-159.

6. 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.

7. 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.

8. Rahman C., Rashid T. Dragonfly algorithm and its applications in applied science-survey // Computational Intelligence and Neuroscience. – 2019. – 21 p.

9. 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.

10. Mirjalili S., Dong J. Multi-objective Grey Wolf Optimizer // Multi-Objective Optimization using Artificial Intelligence Techniques. – Springer, Cham. – 2019. – P. 47-58.

11. Wang J., Li S. An Improved Grey Wolf Optimizer Based on Differenctial Evolution and Elimination Mechanism // Scientific Reports. – 2019. https://doi.org/10.1038/s41598-019-43546-3