Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ проблемной области исследований и постановка задач 11
1.1. Технология сушки древесины в сушильных камерах периодического действия. Требования к системе стабилизации технологических параметров. 11
1.2. Характеристика адаптивных систем управления для реализации на сушильных камерах периодического действия 16
1.3. Задачи и методы идентификации сушильных камер периодического действия как объектов управления 25
1.4. Анализ адаптивных систем управления в различных отраслях промышленности 38
1.5. Построение статической модели объекта управления и прогнозирующих моделей случайных процессов 43
1.6. Постановка задач исследований 51
2. Исследование и разработка адаптивной системы управления с идентификатором в цепи обратной связи технологическим процессом сушки материалов в камерах периодического действия 54
2.1. Основные понятия и определения по адаптивным системам управления с идентификатором ( АСИ ) 54
2.2. Функционально-алгоритмическая структура адаптивной системы управления (АСИ) сушильной установкой периодического действия 61
2.3. Анализ функционирования адаптивной системы управления с идентификатором в цепи обратной связи (АСИ) 65
2.4. Разработка алгоритма оценки статистических характеристик стационарного случайного процесса (общий и адаптивный подход) 69
2.5. Разработка и исследование модели адаптивной системы управления..79
2.6. Выводы по разделу 2 94
3. Моделирование адаптивной системы автоматического управления сушильной установкой периодического действия 96
3.1. Исследование модели дискретной адаптивной системы управления сушильной камерой периодического действия. 96
3.2. Сравнение обобщенного и классического (Качмажа-Чадеева) алгоритмов адаптивной идентификации 99
3.3. Применение системы имитационного моделирования ДИПАС при исследовании АСИ 102
3.4. Выводы по разделу 3 107
4. Разработка системы автоматизированного управления технологическим процессом сушки пиломатериалов в сушильных камерах периодического действия 109
4.1. Характеристика технологического процесса и системы управления сушкой пиломатериалов в сушильных модулях типа МСП-2 110
4.2. Информационное обеспечение АСУ ТП 112
4.3. Техническое обеспечение АСУ ТП сушки пиломатериалов 115
4.4. Алгоритмическое обеспечение АСУ ТП 118
4.5. Программное обеспечение АСУ ТП 129
4.6.Реализация распределённой АСУ ТП сушки пиломатериалов на современных микропроцессорных контроллерах 140
4.7.Выводы по разделу 4 144
Заключение 145
Список литературы 147
Приложения 153
- Характеристика адаптивных систем управления для реализации на сушильных камерах периодического действия
- Функционально-алгоритмическая структура адаптивной системы управления (АСИ) сушильной установкой периодического действия
- Сравнение обобщенного и классического (Качмажа-Чадеева) алгоритмов адаптивной идентификации
- Техническое обеспечение АСУ ТП сушки пиломатериалов
Введение к работе
Перед отраслями народного хозяйства страны в настоящее время стоят сложные задачи по совершенствованию управления производством, повышению его качества и эффективности, обеспечению широкого применения автоматизированных систем управления, построенных на базе микро - и мини - ЭВМ.
В современных условиях весьма актуальными являются вопросы увеличения производительности труда, снижения себестоимости продукции, экономии материальных, энергетических и трудовых ресурсов, интенсификации использования технологического оборудования.
Одно из направлений решения этой важнейшей задачи - автоматизация контроля и управления технологическими процессами на базе современной вычислительной техники.
Одним из основных факторов повышения качества пиломатериалов является сушка — обязательный этап технологического процесса лесосушильного производства. Изделия, изготовленные из пиломатериалов высушенных до эксплуатационной влажности служат десятилетиями, что равноценно дополнительному выпуску продукции и дает значительный экономический эффект в масштабах страны.
Успешное решение задач автоматизации технологических процессов лесосушильного производства представляется возможным на основе использования ЭВМ в замкнутых контурах управления, что подтверждается опытом эксплуатации подобных систем. В последнее время, в связи с развитием элементной базы вычислительной техники, появилась тенденция создания децентрализованных систем управления на базе микро-ЭВМ, обеспечивающих более высокую эффективность и надежность функционирования по сравнению с централизованными. Наиболее целесообразным является применение микро-ЭВМ при автоматизации сравнительно небольших технологических объектов.
Применение децентрализованных систем управления для автоматизации процессов сушки в камерах периодического действия позволит развивать создаваемые системы управления как по сложности реализуемых законов управления для каждого объекта, так и по количеству уровней управления.
Разработка системы управления для технологического процесса сушки пиломатериалов включает несколько этапов.
Целью первого этапа является исследование технологического процесса как объекта автоматизации, определение принципов построения системы управления. Основные задачи первого этапа: анализ технологического процесса и существующих систем управления, выявление их особенностей и недостатков; формирование цели создания и функций системы управления, выбор состава комплекса технических средств; совершенствование и разработка методов управления нестационарными объектами и систем автоматического контроля и управления отдельными технологическими параметрами.
При решении указанных задач следует учитывать, что интенсификация сушки пиломатериалов в камерах периодического действия, направленная на повышение эффективности действующих и проектируемых систем управления в сушильных камерах, приводит к усложнению технологических процессов сушки пиломатериалов как объектов управления. Получившие широкое распространение релейные и линейные системы автоматического регулирования не могут обеспечить заданного качества и надежности управления из-за отсутствия необходимой априорной информации об объекте. В связи с этим для улучшения качества управления в системах управления процессом сушки пиломатериалов целесообразно использовать адаптивные системы управления, позволяющие приспосабливаться к изменяющимся условиям за счет получения, обработки и анализа с помощью адаптивного управляющего устройства недостающей информации об управляемом процессе.
Используя адаптивные системы, можно решать широкий круг задач, в который входят не только задачи регулирования, но также и задачи нахождения оптимальных условий работы системы в целом, управления объектами при параметрических возмущениях и при наличии помех.
Большой вклад в развитие теоретических основ и технологии сушки пиломатериалов внесли такие ученые как В. А. Лыков, М.Ю.Лурье, П.С.Серговский, Б.Н.Уголев, П.В.Соколов, И.В.Кречетов, Б.С.Чудинов, Б.Л.Головинский, А.Н.Кротов и другие.
Значительные исследования в области автоматизации сушильных камер и их математического описания, в разработке приборов и средств контроля состояния древесины выполнили Е.С.Богданов, В.Г.Романов, Е.Е.Богдатьев, А.А.Смирнов.
Появляется всё больше работ по использованию адаптивных систем управления и адаптивных регуляторов для объектов управления в различных отраслях промышленности, что позволяет надеяться на расширение сферы их применения. Этому способствует постоянное совершенствование структуры адаптивных систем управления, используемых методов идентификации и применение новых типов управляющих мини - и микро-ЭВМ.
Одним из наиболее перспективных является класс адаптивных систем с идентификатором, которые позволяют управлять разнообразными технологическими объектами в условиях их нестационарности, зашумленности, ненаблюдаемости отдельных параметров состояния.
В настоящее время на деревообрабатывающих комбинатах намечается два направления, решающих одну общую задачу - создание систем автоматического управления. Автоматизация "сверху" предусматривает разработку и внедрение автоматизированных систем управления объединениями, комбинатами и отдельными участками. Автоматизация "снизу" предполагает разработку систем автоматического управления локальными контурами, создание автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП) и их внедрение на предприятиях.
Интенсификация режимов сушки древесины и повышение требований к качеству высушиваемых пиломатериалов приводят к необходимости оснащения лесосушильных установок новыми контролирующими приборами и системами автоматического управления, позволяющими решить вопросы контроля и управления процессами сушки в камерах периодического действия.
К настоящему времени изучены особенности сушильных камер периодического действия как объектов автоматического управления, однако созданные системы автоматического регулирования температуры и психрометрической разности агента сушки не имеют коррекции режимов по параметрам высушиваемого пиломатериала (по средней текущей влажности и внутренним напряжениям), что не позволяет осуществить комплексную автоматизацию процесса сушки. Созданы система и приборы для измерения средней текущей влажности пиломатериала во время камерной сушки, однако она нуждается в совершенствовании, особенно при использовании в рамках АСУТП.
Основой для создания автоматизированных систем служит система контроля, обеспечивающая полную наблюдаемость объектов управления. Существующая в настоящее время система контроля процесса сушки реализована на локальных средствах автоматизации, в которой многие, важные с точки зрения управления процессами параметры либо не изменяются, либо изменяются со значительными ошибками. Это не позволяет объективно и оперативно оценивать состояние процессов, что, в конечном счете, ухудшает качество управления ими. Кроме того, существующая система в принципе не может обеспечить выполнение следующих функций по:
• оперативной диагностике состояния оборудования;
• автоматической сигнализации о нарушениях технологического режима;
• оперативному расчету технико-экономических показателей работы отделения подготовки;
• документированию технологической и технико-экономической информации.
Указанные обстоятельства обуславливают актуальность диссертационной работы, направленной на разработку системы управления на базе микро-ЭВМ технологическим процессом сушки пиломатериалов в камерах периодического действия.
Погрешности определения средней влажности доходят до 5-8%, что обусловлено ошибками в определении "сухого" веса образца и дискретностью контроля. Брак при сушке в значительной мере вызывается нарушениями рациональных режимов работы из за неточного контроля влажности [3].
Данная работа направлена на экспериментально-теоретическое исследование и разработку адаптивных систем автоматического управления процессом сушки пиломатериалов в камерах периодического действия.
В результате проведенных исследований были определены задачи работы, функциональная структура системы автоматического управления технологическими процессами, разработаны системы автоматического контроля и дистанционного управления отдельными технологическими параметрами.
На втором этапе сформулированы задачи системы централизованного контроля (СЦК), разработана структура комплекса технических средств, а также ее информационное, алгоритмическое и программное обеспечение. Третий этап посвящен разработке алгоритмического обеспечения системы управления технологическим процессом, предложена структура децентрализованной системы управления и разработано алгоритмическое обеспечение её функционирования.
На четвертом этапе решались задачи, связанные с разработкой адаптивной системы автоматического управления, созданием программного обеспечения системы управления технологическим процессом.
Исследования, проводящиеся в рамках диссертационной работы, имеют целью создание автоматизированной системы управления технологическим процессом сушки пиломатериалов в камерах периодического действия, реализуемой на базе микропроцессорной вычислительной техники.
Объектом исследования является технологический процесс сушки пиломатериала и алгоритмы управления в адаптивной системе с идентификатором в цепи обратной связи (АСИ) сложным технологическим объектом с переменными параметрами.
Целью работы является создание системы автоматизированного управления (САУ) указанным процессом, включающей систему централизованного контроля (СЦК) и системы автоматического управления (САУ) основных технологических параметров, и экспериментально-теоретическое исследование алгоритмов идентификации и управления для адаптивных систем управления на базе микро-ЭВМ.
Разработка АСИ, функционально связанной с системой исследования, моделирования и оптимизации (СИМО), осуществлена с целью создания научно-исследовательской, инженерной и материально-технической базы для повышения качества исследований АСИ и принимаемых технико-экономических решений, уменьшения затрат на исследования, сокращения сроков подготовки проектной документации и повышения ее качества.
В работе представлен вариант типового проекта решения по функциональной и алгоритмической структуре АСИ сложным В работе представлен вариант типового проекта решения по функциональной и алгоритмической структуре АСИ сложным технологическим объектом. Проведены эксперименты и разработан вариант функциональной и алгоритмической структуры автоматизированной системы управления процессом сушильного производства.
Внедрение САУ позволило повысить технико-экономическую эффективность технологических процессов сушильного производства за счет оперативной оценки состояния контролируемых объектов и снижения себестоимости производимых продуктов.
Целью данной работы является создание распределённых систем управления сушильными камерами периодического действия на базе алгоритмов адаптивной идентификации параметров объекта.
Поставленная цель достигается путем решения ряда взаимосвязанных основных задач диссертационной работы, состоящих в следующем:
• исследование объекта для синтеза структуры и алгоритмов автоматизированной системы регулирования (АСР);
• разработка теоретически и экспериментально обоснованной методики синтеза системы управления процессом сушки пиломатериалов в камерах периодического действия;
• анализ итерационных алгоритмов построения модели объекта управления для адаптивных систем с идентификатором в цепи обратной связи;
• разработка модели адаптивной системы управления и исследование одношагового алгоритма адаптивной идентификации, сравнение обобщенного и классического алгоритмов.
• обоснование структуры пакета прикладных программ управляющего вычислительного комплекса применительно к типовым проектным решениям автоматизации сушильных камер периодического действия.
Характеристика адаптивных систем управления для реализации на сушильных камерах периодического действия
При реализации распределенных АСУТП сушки пиломатериалов в сушильных камерах периодического действия в наиболее полном объеме следует обеспечить: автоматизацию транспортных устройств для загрузки, выгрузки и перемещения штабеля пиломатериалов; автоматизацию логико-программного управления вспомогательными устройствами (вентиляторами, электроприводами, и т. п.); автоматическое управление режимами сушки с учетом нестационарности динамических и статических свойств объекта управления по управляемым переменным. Из перечисленных задач наиболее важной и сложной с точки зрения разработки алгоритмического и программного обеспечения является задача автоматического управления процессом сушки. Для проведения сушки пиломатериалов в камерах периодического действия необходимо стабилизировать температуру и психрометрическую разность в зависимости от средней влажности пиломатериала и изменять их заданные значения в зависимости от этапа сушки. В руководящих материалах по камерной сушке пиломатериалов режимы построены на основе анализа внутренних напряжений в пиломатериале во время сушки, а моменты достижения их максимальных и нулевых значений определяются по средней влажности высушиваемого штабеля.
Конечная влажность и перепад влажности по сечению пиломатериала в штабеле определяют качество готовой продукции. К настоящему времени удовлетворительно решен вопрос дистанционного контроля и автоматического регулирования температуры агента в сушильных камерах [7]. Наибольшее распространение получили САУ, разработанные ЦНИИМОДом на базе многоточечного электронного моста ЭМР-209 РД и СвердНИИдревом на базе двухпозиционного шагового регулятора ДШ-2М. Первая система предназначена для регулирования температуры по сухому и смоченному термометрам в шести камерах, вторая -для регулирования температуры и психрометрической разности в восьми лесосушильных камерах. "Лентеплоприбор" разработал многоканальную установку, реализующую линейные законы регулирования по восьми каналам. Применительно к лесосушильной камере регулируются параметры температуры и по каждому каналу имеется раздельная настройка параметров. Таким образом, в настоящее время разработаны многоканальные релейные и непрерывные регулирующие устройства, позволяющие автоматизировать процессы сушки в камерах периодического действия. Несмотря на полученные результаты, сложность сушильных камер периодического действия, их нестационарность, изменение характеристик объекта в процессе сушки приводят к тому, что в контурах регулирования используются, как правило, релейные законы регулирования. Такие отличительные особенности сушильных установок периодического действия, как многомерность, наличие сложного взаимовлияния каналов, нестационарность процессов и априорная неопределенность их математических описаний, наличие разнообразных контролируемых и неконтролируемых возмущающих воздействий, позволяют отнести сушильные установки периодического действия к сложным объектам управления, для которых стандартные структуры САР обеспечивают лишь удовлетворительное качество управления на каждом из режимов сушки и требуют участия оператора для перехода с режима на режим.
Перечисленные особенности технологического процесса сушки пиломатериалов, в частности его нестационарность, приводят к необходимости рассмотрения возможности применения адаптивных САУ для автоматизации данного процесса. Адаптивные системы в настоящее время находят все большее применение для управления объектами и процессами. Расширение области их применения обусловлено прежде всего экономическими причинами: оказывается более выгодным поручить системе управления на базе мини и микро - ЭВМ сбор и обработку недостающей информации об объекте управления в процессе его функционирования, а не получать ее с помощью специально поставленных экспериментов. При построении адаптивных систем управления возможны два подхода [2,3,4]: 1) декомпозиция адаптивного управляющего устройства на оптимальный регулятор и устройство самонастройки; 2) применение алгоритмов дуального управления, т.е. алгоритмов, осуществляющих как управление объектом, так и его изучение. Адаптивная система первого типа состоит из двух контуров (рис. 1.1) -самонастройки и основного. Контур самонастройки выполняет следующие основные операции: определяет текущие динамические параметры системы, вырабатывает сигнал самонастройки и перестраивает параметры в соответствии с выбранным критерием.
Функционально-алгоритмическая структура адаптивной системы управления (АСИ) сушильной установкой периодического действия
Функциональная структура типового проектного решения создания АСИ сложным нестационарным технологическим объектом представлена на рис. 2.2. Она включает: модели локальных систем управления, формирующих вектор входных параметров х на нестационарный технологический объект управления, модель нестационарного статического многомерного объекта управления, адаптивную систему идентификации и модуль оценки ошибки предсказания. Корректировка сигнала задания локального контура управления осуществляется на основании расчета управляющего воздействия в АСИ. Действующие на модели локальных САУ задающие и возмущающие воздействия формируются как детерминированные или случайные функции. Функциональная структура АСИ предусматривает возможность задания вектора случайных входных воздействий автономно от функционирования локальных САУ. Кроме того предусмотрена возможность задания вектора нестационарных параметров статического многомерного объекта управления, как случайных функций. Представленная на рис. 2.2. функциональная структура полностью охватывает понятие типового решения АСИ для рассматриваемого класса задач. Алгоритмическая структура систем является математической основой функционирования модели АСИ и строится на основании анализа функциональной структуры с учетом применяемого комплекса технических средств. Алгоритмическая структура должна позволять производить привязку ТПР к конкретному объекту управления, т. е. обладать достаточной полнотой принятого алгоритмического обеспечения. При разработке алгоритмической структуры должна быть обеспечена возможность внесения изменений всех настроечных параметров, уменьшения и наращивания задач, решаемых системой управления. Учитывая состав функциональной структуры АСИ, в алгоритмическое обеспечение входят следующие алгоритмы. Алгоритмы сбора и предварительной обработки информации о параметрах технологического процесса, предусматривающие организацию индивидуального или группового опроса датчиков, проверку соответствия регламентным границам, преобразования и обработки информации, сглаживания, усреднения и вычисления среднеквадратичного отклонения, масштабирования, перехода от относительных величин к абсолютным и наоборот, организацию хранения информации в системе.
Для обеспечения управления локальными контурами системы используются алгоритмы, реализующие линейные и адаптивные законы управления. В качестве статической модели объекта управления в 1-м приближении может быть выбрана линейная модель с управлением в дискретной форме: — выходная переменная объекта на N-ом такте; — значение і-ой входной переменной объекта на N-ом такте; — неизвестные параметры объекта; число входных переменных (применительно к рассматриваемому объекту управления). В том случае, если линейная модель (2.1) по каким-либо причинам не сможет обеспечить требуемое качество управления процессом сушки можно перейти и к нелинейной относительно переменных статической модели объекта. Линейную статическую модель объекта будем искать в следующем виде: где Y ( N) — оценка выходной переменной объекта на N-ом такте, полученная по модели; k;(N-l) — оценка і-го неизвестного параметра модели на (N-I)-OM такте. Для оценки неизвестных параметров модели (2.1) выбран оптимальный одношаговый алгоритм Качмажа-Чадеева. В соответствии с этим алгоритмом, выбрав произвольно начальные оценки ki (0) будем на каждом такте производить их уточнение по следующей итеративной формуле: где g — скалярный параметр алгоритма, который при определенных условиях может быть принят равным нулю. Входные и выходную переменные, входящие в формулу (2.3), можно измерить на реальном объекте и использовать для решения задач адаптации алгоритма управления к нестационарным параметрам объекта. Величина, на которую корректируются коэффициенты модели, пропорциональна ошибке предсказания: С другой стороны, каждый коэффициент ki (N-1) уточняется пропорционально изменению переменной на входе. Под идентификацией понимается метод построения математической модели изучаемого объекта или процесса по результатам, полученным в условиях его нормального функционирования. Построение математической модели объекта при одновременном измерении его входной X и выходной Y переменных заключается в нахождение оператора объекта, ставящего в соответствие X и Y. Оператор At есть функция от t. Задача идентификации заключается в определении оценки At , которая и используется в качестве характеристики истинного оператора At : Оператор At представляет собой ту совокупность математических и логических действий, в результате которых заданной функции x(t) ставится в соответствие функция Y(t). Для количественной оценки степени близости At и At вводится функция r[Yt ,Yt ], которая зависит от выходных переменных объекта и модели, в качестве которой обычно используется минимум средней квадратичной ошибки Будем рассматривать только такие объекты, операторы At которых могут быть представлены через известные операторы Aj по формуле Блок-схемы безинерционного объекта в соответствии с уравнением (2.8) и его модели представлены на рис. 2.3. и 2.4. С помощью уравнения (2.8) можно описать не только многомерные безинерционные системы, но и в таком же виде можно представить линейные динамические системы.
Сравнение обобщенного и классического (Качмажа-Чадеева) алгоритмов адаптивной идентификации
Элементы последовательности а[п] удовлетворяют условию (3.10). Изменением а[п] придаются различные веса К[п-1] и К0 п-1]. Для того, чтобы последовательность оценок К[п] могла сходиться к К , необходимо , чтобы 2-е слагаемое в (3.12) с ростом п стремилась к нулю. Это условие может быть обеспечено либо стремлением последовательности а[п] к нулю при фиксированном К[п], либо стремлением К[п] к решению К при фиксированном а[п] либо при одновременном выполнении этих условий. Можно ставить вопрос о выборе оптимальных последовательностей а[п] и К[п], при которых данный алгоритм будет обладать наибольшей скоростью сходимости. Геометрическая интерпретация двух рассмотренных выше алгоритмов адаптивной идентификации показывает (рис. 3.3), что скорость сходимости обобщенного алгоритма выше по сравнению с классическим алгоритмом Качмажа - Чадеева. Сравнивать скорости сходимости классического и обобщенного алгоритмов при корректированном во времени входном процессе Х[п] аналитическими методами невозможно. Поэтому для решения этой задачи использовался метод моделирования алгоритмов на ЦВМ. Целью моделирования являлось исследование влияния на скорость сходимости алгоритмов адаптивной идентификации наличия: помехи на выходе объекта управления (рис. 3.6, 3.7); корреляция входного процесса Х[п] во времени . Результаты эксперимента, представленные на рис. 3.5, 3.6 соответствуют случаю, когда компоненты вектора Х[п] представляют собой дискретный белый шум. На рис. 3.5 представлены графики изменения ошибки идентификации при отсутствии помех и для обобщенного (кр.1) и классического (кр.2) алгоритмов. На рис. 3.6 представлены графики изменения ошибки идентификации при наличии помех на выходе объекта управления для обобщенного (кр.1) и классического (кр.2) алгоритмов. Сравнение рис. 3.5 и 3.6 позволяет сделать вывод, что оба алгоритма имеют практически одинаковую скорость сходимости вне зависимости от наличия или отсутствия помех на выходе объекта управления. На имитационной модели проведены эксперименты, которые соответствуют случаю, когда помеха на выходе объекта управления отсутствует, а входной процесс образуется прохождением дискретного белого шума через дискретные фильтры первого порядка. Такие фильтры позволяют получить входной процесс Х[п] с заданной корреляционной функцией R[m]=qm. При незначительной корреляции (q = 0,15) входного процесса во времени, скорости сходимости обобщенного и классического алгоритмов практически одинаковы.
При значительной корреляции (q = 0,98) скорость сходимости обоих алгоритмов значительно снижается, но все же остается выше у обобщенного алгоритма по сравнению с классическим алгоритмом. Приведенные на рисунках основные экспериментальные зависимости получены в результате имитационных экспериментов с использованием системы синтеза имитационных моделей ДИПАС. При проведении имитационных экспериментов предполагалось, что объект управления в дискретные моменты времени описывается уравнением: X={Xi ,Х2 ,Хз ,—,XN-I } — вектор (столбец) размерности (N-1) характеризующий измеряемые возмущения на объект; H={Hi ,Н2 ,Н3 ,...,HN-i } — вектор (столбец) размерности (N-1), характеризующий неизвестные параметры объекта по каналам возмущения, изменяющиеся со временем медленнее, чем X; ={Ei ,Е2 ,Е3 ,...,EN-I} — вектор (столбец) размерности (N-1), характеризующий шум в каналах контролируемых входов и выхода объекта управления. В соответствии со структурой объекта управления была выбрана следующая модель объекта: г=1 где Kijn-1] — оценка і-того параметра объекта в (N-I)-M такте по каналу возмущения; KN(n-l) — оценка параметра объекта по каналу управления, — оценка выхода модели объекта управления. В качестве алгоритма идентификации был использован одношаговый алгоритм Качмажа - Чадеева (3.7), который на основании информации о векторе возмущений X, выходе объекта Y и выходе модели Y уточняет оценки параметров объекта К. Целью моделирования являлось исследование функционирования АСИ в режимах управления и обучения. В режиме обучения качество идентификации оценивалось по показателям (3.1). Оценка качества стабилизации выходной координаты объекта управления вычислялась по формуле (3.2). Стационарные случайные процессы, действующие на входе объекта управления аппроксимированы моделями авторегрессии - скользящего среднего . Эксперименты проводились применительно к реальному технологическому объекту с априори заданным вектором параметров Н, характеризующим неизвестные параметры объекта по каналам возмущения. Начальные значения вектора оценок параметров объекта принимались нулевые. Структурная схема имитационной модели АСИ включает следующие компоненты. Модель линейного объекта управления представленную типовым элементом системы (ТЭС) с идентификатором Т5206. В модель объекта управления встроена модель авторегрессии скользящего среднего 1-го порядка, позволяющая изменить его параметры требуемым образом. Модель объекта управления, используемая для идентификации и управления представлена ТЭС Т5201. Модель алгоритма идентификации Качмажа - Чадеева 1-го порядка реализована в качестве ТЭС Т5101. Выработка управляющего воздействия осуществляется ТЭС Т4110. В блоках ТЭС Т5305, осуществляется оценка дисперсии сигнала адаптивным способом. Ошибка идентификации оценивается в ТЭС Т5306. Скорость сходимости оценивается в ТЭС Т5304. Величина признака переключения А вычисляется в ТЭС ТІ 114. Переключение АСИ из режима обучения в режим управления осуществляется в ТЭС Т1412, где происходит сравнение текущего значения признака А и заданного Аз.
Техническое обеспечение АСУ ТП сушки пиломатериалов
Основными компонентами технического обеспечения АСУ ТП сушки пиломатериалов являются микропроцессорная система, устройства связи с объектом, датчики и исполнительные устройства. Выбор технических средств осуществляется с учетом обеспечения: сбора информации с датчиков технологического процесса, решения задач в реальном масштабе времени, реализации непосредственного цифрового управления; возможности его развития. Структура технических средств АСУ ТП сушки пиломатериалов на базе микропроцессорной системы представлена на рис 4. Автоматизированная управляющая система обеспечивает: обработку арифметической и логической информации сбор, накопление, обработку и хранение арифметической и логической информации о технологическом процессе в АСУ ТП; связь с оператором посредством ввода и вывода информации на видеотерминал и устройство печати; управление технологическим процессом с дискретным характером производства; Все модули и устройства комплекса имеют выход на системный интерфейс И41. Взаимосвязь модулей и их работу на интерфейс обеспечивает модуль системного контроля (МСК16). Центральным обрабатывающим модулем является МЦП16. Системная память выполнена на модуле оперативном запоминающем (МОЗ), объем памяти может расширяться до 4,25 Мбайта. Для поддержания связи с объектом управления предназначены: модуль ввода аналоговых сигналов (МВАС), служащий для преобразования выходных сигналов напряжения постоянного тока в двоичный код и ввода его в память процессора, модуль ввода дискретных сигналов (МВДС) для приема сигналов от дискретных датчиков.
Модуль вывода дискретных сигналов (МВДС), предназначен для вывода на исполнительные механизмы сигналов двухпозиционного управления. Комплекс работает под управлением операционной системы ДОС 1810, включает комплект тестов и может использоваться в качестве управляющей ЭВМ. В качестве датчиков параметров сушильного агента в камере используются датчики температуры по сухому и смоченному термометрам, реализованные на термометрах сопротивления типа ТСП-507 310-21 с градуировкой 22. Весовое гидравлическое устройство предназначено для измерения массы штабеля пиломатериалов в процессе сушки. В гидравлическую систему устройства входят четыре гидравлических датчика, которые осуществляют преобразование усилия на истоке в давление жидкости пропорциональное массе пиломатериалов. Основные технические характеристики датчика: Управление температурным режимом в камере осуществляется путем изменения подачи пара в калориферы и увлажнители, открытия приточно-вытяжных каналов. Устройства связи с объектом (УСО) обеспечивают сбор информации о температурах сухого и мокрого термометров в камере и массе штабеля пиломатериалов, ввод значений в вычислительный комплекс, который осуществляет формирование управляющих воздействий на исполнительные устройства подачи пара в калориферы и увлажнители, открытия приточно-вытяжных каналов, включения вентиляторов. Преобразователь измерительный НП-СЛ1-И используется в системе для преобразования потенциометрических сигналов от сухого и мокрого термометров сопротивления в унифицированный сигнал постоянного тока 0-5 мА. Для преобразования давления жидкости, поступающей с датчиков массы в потенциометрическии сигнал, служит преобразователь давления ПМ10.
Модуль ввода аналогового сигнала МВАС 1800/208/209 предназначен для преобразования входных сигналов напряжения постоянного тока, информирующих о температурах сухого и мокрого термометров в камере и массе штабеля пиломатериалов, в двоичный код и ввода результатов преобразования в канал вычислительного комплекса СМ1810.41. Функции, выполняемые модулем ввода дискретных сигналов МВДС 1800.9302, состоят в следующем: преобразование сигналов любой полярности, поступающих от дискретных датчиков, выдача информации текущего состояния датчиков при обращении к ним процессора. Модуль вывода дискретных сигналов МВДС обеспечивает прием от СМ 1810.41 кода, управляющего выдачей на исполнительные механизмы сигналов двухпозиционного управления. Установка логической "1" в каждом разряде 118 кода включает соответствующую выходную цепь, установка логического "О" -выключает выходную цепь. Релейный блок управления исполнительными устройствами предназначен для коммутации (включение вправо, влево, и отключение) цепей питания двигателей исполнительных устройств. Выполнен блок на основе промежуточных реле типа РП 21-003 УХЛ4 Б. При загрузке сушильной камеры пиломатериалами контрольный штабель точно устанавливается на специальные фиксирующие углубления рельс-консолей гидравлического весового устройства. Давление в гидравлической системе с помощью преобразователя давления ПМ10 измеряется и преобразуется в потенциометрический сигнал, который затем поступает на измерительный преобразователь НП-СЛ-Н. Информация о температурах сухого и мокрого термометров сопротивления также поступает на измерительные преобразователи. С НП-СЛ-И информация с объекта управления в виде унифицированного сигнала постоянного тока поступает в модуль ввода аналогового сигнала МВАС, где преобразуется в двоичный код для поступления в канал вычислительного комплекса. Стабилизация параметров сушильного агента в камере осуществляется широтно-импульсным управлением исполнительными устройствами подачи пара в калориферы, увлажнители, открытия заслонок каналов воздухообмена. Управляющие воздействия выводятся комплексом СМ 1810.41 через модуль вывода дискретных сигналов МВДС, в виде сигналов двухпозиционного управления. Релейный блок, на который поступают сигналы с МВДС, управляет коммутацией двигателей исполнительных устройств.
