ЖУРНАЛ СТА №1/2026

Беспилотные автомобили – это от- личный пример совместного примене- ния ИИ и ПИД-регулирования. Несмотря на отсутствие в настоящий момент массового применения ИИ в управлении технологическими про- цессами, всё же можно обозначить сле- дующие системы, в которых уже ус- пешно применяется ИИ. ● Система предиктивной аналитики технического состояния оборудова- ния , где ИИ предсказывает, когда оборудование (насос, двигатель, ком- прессор и т.д.) выйдет из строя, ана- лизируя массив данных, поступаю- щих от средств измерения. ● Система Поддержки Принятия Ре- шений (СППР) , где ИИ, анализируя массив данных, поступающих от из- мерительных приборов, формирует рекомендации для эксплуатирующе- го персонала (например, рекомен- дуемые значения заданий режимов технологического оборудования, ко- торые способствуют достижению бо- лее эффективных режимов работы с меньшими рисками аварий). При этом непосредственно задания СППР не передаёт, как и любые управляю- щие воздействия на исполнитель- ные механизмы. ● Система Улучшенного Управления Технологическими Процессами (СУ- УТП) : в которых ИИ, как и в СППР, ана- лизирует массив данных, поступаю- щих от средств измерения, но уже не- посредственно сама СУУТП меняет за- дания режимов работы в АСУ ТП. Интерес к этим системам с каждым годом возрастает. Очевидно, что в бу- дущем в промышленности ожидается постепенное увеличение доли систем управления с ИИ. При этом ИИ не будет заменять простые и надёжные инстру- менты, такие как ПИД-регуляторы, а бу- дет их дополнять, обеспечивая более точное и эффективное управление тех- нологическим процессом, беря на себя стратегические и аналитические функ- ции, но не непосредственное управле- ние исполнительными механизмами. Постановка задачи В этой статье, как и в предыдущей, будет рассматриваться компрессорная установка. Однако на этот раз анализу подвергнутся значения контролируе- мых параметров, участвующих в анти- помпажном регулировании. Задача, которую поставил нам заказ- чик, заключалась в выявлении недосто- верных значений контролируемых па- раметров, которые могут быть вызваны неисправностью как самих средств из- мерения, так и соответствующих изме- рительных каналов. В прошлом эксплуатирующий персо- нал столкнулся с ситуацией, когда из- за недостоверных значений одного из параметров, участвующих в антипом- пажном регулировании, компрессор вышел на режим работы в зоне помпа- жа. Фактически эта задача сводится к предиктивному анализу контроли- руемых параметров технологического процесса. В классических системах чаще всего недостоверность параметров опреде- ляется по следующим признакам: вы- ход за диапазон, скорость изменения значения параметра, заморозка значе- ния. Данные методы не позволяют ди- агностировать недостоверность пара- метра в случае его плавного искажения в небольшом соотношении с истин- ным значением. Но даже такие неболь- шие искажения могут привести к не- верным действиям системы управле- ния. При этом для технологов не пред- ставляется возможным описать зави- симости диапазонов значений каждого параметра для каждого состояния объ- екта управления. В рамках данной статьи мы будем рассматривать абстрактную компрес- сорную установку, состоящую из двух ступеней центробежного компрессора, установленных на одном валу, между которыми предусмотрен теплообмен- ник для охлаждения компримируемой среды. Непосредственно перед ком- прессором предусмотрен фильтр, после которого установлена сужающая диа- фрагма для измерения расхода газа по перепаду давления. На всасе и нагнетании каждой ступе- ни компрессора предусмотрено изме- рение давления и температуры ком- примируемого газа. Также предусмот- рено измерение частоты вращения ва- ла компрессора. На рис. 1 изображена мнемосхема вы- шеуказанной компрессорной установки. Одним из требований заказчика было использование программных средств из «Единого реестра российских программ для электронных вычислительных ма- шин и баз данных». Поэтому было при- нято решение использовать программ- ный комплекс «Система Поддержки Принятия Решений с функциями пре- диктивного анализа Sdisol PAD» (далее по тексту – СППР Sdisol PAD). Предварительный анализ Решением нашей задачи могло бы быть аналитическое моделирование процесса компримирования газа кон- кретно для нашего компрессора. Для этого нам потребовалось бы привлечь физиков, технологов и других специа- листов, досконально представляющих протекающие процессы, чтобы увязать все контролируемые параметры в одну модель, корректно функционирующую для любого возможного режима рабо- ты нашей компрессорной установки. Теоретически такой подход возможен, но крайне ресурсоёмок и нецелесооб- разен для единичного специфического оборудования. Помимо аналитического моделиро- вания, можно было бы прибегнуть к анализу корреляционных связей, и для решения поставленной задачи контро- лировать значения корреляционных отклонений для каждой возможной па- ры из заданной группы параметров (в предыдущей статье «Численный и математический анализ при диагно- стике динамического оборудования» приводились примеры того, как это можно реализовать). Однако такой под- ход не позволяет среагировать на иска- жения значений параметров в диапа- зоне 1–5%. Более того, не все контроли- СТА 1/2026 7 www.cta.ru НОУ - ХАУ Рис. 1. Мнемосхема компрессорной установки