Я начинал свою деятельность с авиационной промышленности, и там традиционно моделирование считалось частью разработки систем автоматического управления (САУ) и всегда занимало значительную долю процесса обучения и реального проектирования систем. Создание САУ в этой области немыслимо без хорошего знания объекта управления будь то двигатель, самолёт или испытательные стенды для двигателей и летательных аппаратов. Это не только вопрос качества, но и безопасности работы летательных аппаратов.

Потом я стал работать в атомной энергетике. Здесь были другие традиции. Математическая модель атомной станции – вещь обязательная, но занимались этим, в основном, технологи. Программы писались на языке Fortran. Интерфейс был не ахти какой, и пользоваться моделями было не так просто. Математические модели не только позволяли осуществлять предварительную настройку систем управления, но и имитировать различные режимы работы, в том числе и аварийные ситуации.

В 1981 году в США на базе MIT (Massachusetts Institute of Technology) в Кембридже была основана компания AspenTech, и её первым продуктом был AspenPlus, использующий Fortran. Очень мощная среда для моделирования сложных процессов на основе физических законов (первопринципные модели). Этот продукт жив до сих пор. И, конечно, основные пользователи продуктов – предприятия нефтянки, а также ряд других предприятий тяжёлой промышленности. Сначала этим продуктом пользовались технологи, но, как ни странно, потихоньку его стали осваивать специалисты по системам управления, в том числе и я. 

В Австралии я много лет работал на предприятии по производству глинозёма (белый порошок – сырьё для алюминия). Первые модели этого сложного процесса технологи писали, как ни странно, в Excel. И неплохо получалось. Я создал первую законченную модель всего процесса в AspenPlus. Вот так, медленно, но верно моделирование технологических процессов переходило к специалистам по АСУТП. Созданная модель активно использовалась технологами для оптимизации работы процесса и настройки ряда систем управления.

К сожалению, нередко АСУТП создавались, да и сейчас создаются, на интуитивной основе. Допустим, в камере, наполненной газом, нужно создать определенные давление и температуру путём смешения потоков горячего и холодного воздуха. Зачем изучать термогазодинамику, разрабатывать математическую модель, проводить моделирование процесса с включенной в него САУ? Давайте поставим пару ПИД-регуляторов температуры и давления, а затем настроим параметры прямо на реальном объекте. К сожалению, такой подход срабатывает далеко не всегда. Настройка параметров регулятора на действующем объекте “с нуля” - это большая нагрузка на оператора, да и требования безопасности часто играют существенную роль.

Приведу ещё один пример из собственной биографии. Не так давно мне пришлось поработать на компанию из Кремниевой Долины, у которой один из офисов был в Москве. Они занимались созданием электронных приборов для высокоскоростных оптоволоконных линий передачи информации. В общем, речь шла о суперсовременных интернет-технологиях. Одним из основных устройств был модулятор, который в силу изменчивости параметров для нормальной работы нуждался в адаптивной системе управления. Когда компания наняла меня для решения этой задачи, я задал откровенный вопрос: «А почему именно я?». Ведь я больше занимался технологическими процессами, такими как добыча железа, меди или золота. А интернет-то тут причём? Их, оказывается, привлекли мои знания моделирования в сочетании с глубокими знаниями САУ. И вот тут как нельзя лучше помог Matlab/Simulink.

Сначала мне пришлось разобраться в сложной современной технологии. Ни много ни мало “схемы оптических коммуникаций с интерферометрами Маха-Зендера”. Потом я построил модель всей системы в Simulink с предлагаемой системой управления и доказал её работоспособность и хорошее качество. Только после этого программа была забита в реальный контроллер и проверена на практике.

Итак, для успешного создания сложных АСУТП:

1. Изучите технологию в разумном объёме
2. Подберите среду для математического моделирования АСУТП
3. Разработайте математическую модель системы
4. Проведите математическое моделирование в разумном объёме. На этом этапе возможна доработка системы управления
5. Проверьте систему в реальных условиях

Я думаю, что из приведённых примеров понятны роль и задачи моделирования в процессе разработки и создания АСУТП, но всё же давайте подведём краткие итоги.

Моделирование позволяет решить многие задачи:

• Глубже изучить и понять технологию процесса, цели и задачи АСУТП
• Грамотно подойти к разработке АСУТП, включая её структуру и параметры настройки регуляторов
• Осуществить предварительную настройку систем управления, используя математическую модель объекта управления
• Значительно сократить время пусконаладки, как за счёт предварительной настройки систем управления, так и за счет проверки логики её работы с включенной в контур управления математической модели объекта. Сюда также входит проверка работы в случае отказов оборудования и систем производственного процесса.

В качестве основного бонуса мы получим улучшенные показатели надежности и качества работы систем автоматики и, как следствие, всего технологического процесса. 

Имейте в виду, что мы дали лишь общую картину. В последующих публикациях мы расскажем о других аспектах и методах моделирования. Например, тренажеры для операторов - что это такое, для чего они нужны и как их создать. Мы также остановимся подробнее на цифровых двойниках, зачем они нужны и какие модели в них используются.