The last two chapters are concerned with ensuring that the final simulation model is fit for the purpose intended. Chapter 23 deals with iinearization, which provides a valuable, diverse technique for checking that the main simulation model has been programmed correctly. This is most important in the real industrial world, where the control engineer may be modelling a particular plant or plant area for the first time. The concept of linearization is relatively easy to set down, but the difficulties inherent in linearizing the equations for a complex plant should not be underestimated. Accordingly extensive examples are given, based on actual plant experience. The last chapter, Chapter 24, deals with model validation: the testing of the model, preferably as a whole, but at least in part, against empirical data. The earliest control engineering models tended to be simplified, analytic linearizations of system behaviour about an operating point, used more or less exclusively for the selection of control parameters. Not too much was expected from the dynamic model, and so the requirement for rigorous model validation, as opposed to intuitive feel, was small. Nowadays, however, the advent of massive computing power at a low cost means that more and more is expected of simulation models, beginning with control parameter selection, but moving on to trip system evaluation and safety studies on the one hand and process optimization on the other. Hence the increased importance of formal model validation. Chapter 24 describes the basis of the formal validation technique known as Model Distortion. The chapter concludes the book by explaining how the technique may be applied to real empirical data to produce a quantitative validation of the simulation model.
В останніх двох розділах прагнуть забезпечити, щоб остаточна імітаційна модель підходить за призначенням. Розділ 23 присвячений лінеаризації, яка забезпечує цінну, різноманітну техніку для перевірки того, що головна імітаційна модель була запрограмована правильно. Це особливо важливо в реальному промисловому світі, де інженер-автоматчик моделює специфічний завод або область заводу вперше. Поняття лінеаризації відносно легко встановити, але труднощі, пов'язані з лінеаризації рівнянь для комплексної установки не слід недооцінювати. Відповідно обширні приклади наведені на основі реального досвіду виробництв. Останній розділ, розділ 24, проводить перевірки моделі: тестування моделі, переважно в цілому, але принаймні частково, від емпіричних даних. Найбільш ранні моделі управління, як правило, спрощені, аналітичні лінеаризації системи в околі робочої точки, використовується більш-менш виключно для відбору контрольних параметрів. Не надто багато було очікувань від динамічної моделі, і, таким чином потреба в суворій перевірці моделі, на відміну від інтуїтивного відчуття, була невеликою. В даний час поява великих обчислювальних потужностей при низькій вартості означає, що все більше і більше, як очікується використання, імітаційних моделей, починаючи з вибору керуючого параметра переходячи до відключення оцінки та безпеки системних досліджень, з одного боку, і процесу оптимізації з іншого. Тому підвищення значущість формальних перевірок моделей. Розділ 24 описує основу методики формальної перевірки відомої як спотворення моделі. Розділ завершує книгу, пояснюючи, як метод може бути застосований, для реальних емпіричних даних для перевірки імітаційної моделі.
|