Моделювання багатоконтурної системи автоматизованого керування процесом буріння свердловин на основі під контролерів
DOI:
https://doi.org/10.33216/1998-7927-2025-291-5-45-52Ключові слова:
буріння, моделювання, автоматизоване керування, багатоконтурна система, контролерАнотація
Децентралізовані системи автоматизованого керування (САК) на основі пропорційно-інтегрально-диференціальних (ПІД) контролерів залишаються найпоширенішим рішенням для керування промисловими процесами з кількома входами та виходами (MIMO). Це пов'язано з їхньою гнучкістю, простотою та властивою стійкістю до відмов порівняно з централізованими структурами керування. Навіть коли застосовуються більш досконалі стратегії, наприклад, модельно-прогнозуючого керування (MPC), ПІД контролери зазвичай використовуються на нижчих рінях керування відповідних систем. Розглянуто автоматизовану систему керування процесом буріння свердловин, реалізовану на основі електроприводу. У досліджуваній ієрархічній САК на її нижньому рівні використана структура, що включає три контури на основі пропорційно-інтегрально-диференціальних (ПІД) контролерів, які забезпечують регулювання швидкості обертання долота RPM, навантаження на долото WOB та параметрів системи очистки свердловини (перш за все, її продуктивності). Моделювання процесу буріння засвідчує тісний зв'язок між зазначеними параметрами, що потребує відповідного налаштування кожного контуру керування. Оптимальне налаштування децентралізованих ПІД-контролерів у багатоконтурних САК залишається складним і комплексним завданням. Більшість відомих методів налаштування багатоконтурних ПІД-контролерів схожі тим, що вони використовують правила налаштування одного контуру для отримання початкових значень для окремих контролерів, а потім розлаштовують окремі контури для збереження стабільності всієї системи. В умовах реального виробничого процесу такий підхід на завжди дозволяє досягнути бажаних показників продуктивності та надійності керування. Досліджено алгоритм налаштування багатоконтурних САК на основі ПІД контролерів, що реалізує узагальнений метод із внутрішньою моделлю (IMC). Застосовується критерій, що базується на визначенні параметрів частотної характеристики замкнутого контуру для досягнення бажаних показників продуктивності та надійності керування. Частотна характеристика замкнутого контуру САК отримується в результаті розрахунку вихідного сигналу системи у відповідь на синусоїдальний вхід. Отримані результати свідчать про те, що налаштування триконтурної САК на основі ПІД контролерів із застосуванням дослідженого методу дозволяє досягнути максимально точної відповідності бажаним показникам продуктивності та надійності керування. Досліджений метод може бути застосований до динамічних моделей будь-якого порядку. При цьому характеристики зворотної реакції замкнутого контуру керування задаються заздалегідь. Крім того, в результаті виконання відповідного алгоритму надається інформація про запаси стійкості та характеристики чутливості САК.
Посилання
1. Åström K.J., Hägglund T. Advanced PID Control. ISA, Research Triangle Park, NC, 2006.
2. João P.L. Coutinho, Lino O. Santos, Marco S. Reis. Bayesian Optimization for automatic tuning of digital multi-loop PID controllers. Computers & Chemical Engineering, Volume 173, May 2023, 108211. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng. 2023.108211
3. Luyben W.L. Simple method for tuning SISO controllers in multivariable systems. Ind. Eng. Chem. Process Des. Dev., 1986, 25 (3), pp. 654-660.
4. Hovd M., Skogestad S. Sequential design of decentralized controllers. Automatica, 1994, 30 (10), pp. 1601-1607.
5. Vu T.N.L., Lee M. Independent design of multi-loop PI/PID controllers for interacting multivariable processes. J. Process Control, 2010, 20 (8), pp. 922-33, 10.1016/j.jprocont.2010.06.012.
6. Shen S.-H., Yu C.-C. Use of relay-feedback test for automatic tuning of multivariable systems. AIChE J., 1994, 40 (4), pp. 627-646. 10/1002/aic.690400408.
7. Halevi Y., Palmor Z., Efrati T. Automatic tuning of decentralized PID controllers for MIMO processes. J. Process Control, 1997, 7 (2), pp. 119-128, 10.1016/S0959-1524(97)82769-2.
8. Dittmar R., Gill S., Singh H., Darby M. Robust optimization-based multi-loop PID controller tuning: A new tool and its industrial application. Control Eng. Pract., 2012, 20 (4), pp. 355-370. 1016/j.conengprac.2011.10.011.
9. Zhou, Z., Hu, Y., Liu, B., Dai, K., & Zhang, Y. Development of Automatic Electric Drive Drilling System for Core Drilling. Applied Sciences, 2023, 13(2), 1059. https://doi.org/10.3390/app13021059.
10. Galle E. M. and Woods H. B., Best Constant Weight and Rotary Speed for rotary Rock Bits, 1964, American Petroleum Institute.
11. Warren T. M. Drilling model for soft-formation bits. Journal of Petroleum Technology, 1981, 33, no. 6, https://doi.org/10.2118/8438-PA.
12. Andreas Nascimento, David Tamas Kutas, Asad Elmgerbi, Gerhard Thonhauser, Mauro Hugo Mathias. Mathematical Modeling Applied to Drilling Engineering: An Application of Bourgoyne and Young ROP Model to a Presalt Case Study. Mathematical Problems in Engineering, 2015, 631290, p.9 https://doi.opg/10.1155/2015/631290.
13. Dong-Yup Lee, Moonyong Lee, Yongho Lee, Sunwon Park. Multiloop PID controllers tuning for desired closed loop responses. IFAC Proceedings, 2001, Volumes 34(25), 407-413. DOI:10.1016/S1474-6670(17)33858-2.
14. Rainer Dittmar. Model Predictive Control mit MATLAB und Simulink - Model Predictive Control with MATLAB and Simulink. Published04 December 2019, 212 р. Doi10.5772/intechopen.86001. ISBN978-1-83880-096-3.
15. Arkadiy Turevskiy PID Cont. roller Design for a DC Motor, 2024. https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/26275-pid-controller-design-for-a-dc-motor).
16. DC Motor Speed: PID Controller Design. https://ctms.engin.umich.edu/CTMS/index.php?example=MotorSpeed§ion=ControlPID.
17. Harmse M, Dittmar R. Robuste Einstellung dezentraler PID-Regler in einer Mehrgrößenumgebung. atp edition, Automatisierungstechnische Praxis, 2013; 51(12), pp. 68-78.
18. Lee Y, Lee M., Park S. and Brosilow C. PID controller tuning for desired closed loop responses for SI/SO systems. AIChE Jounal, 1998, 44, 106-115.
19. Dong-Yup Lee, Moonyong Lee, Yongho Lee, Sunwon Park. Multiloop PID controllers tuning for desired closed loop responses. IFAC Proceedings, 2001, Volumes 34(25), pp. 407-413. DOI:10.1016/S1474-6670(17)33858-2.
20. Lee Y, Park S. and Lee M. PID controller tuning to obtain desired closed loop responses for cascade control systems. lnd. Eng. Chem. Res., 1998. 37, 1859-1865.
21. Edgar T. E, Heeb R. and Hougen 1. O. Computer-aided process control system design using interactive graphics. Computers Chem. Eng., 1981, 5, pp. 225-232.
