Содержание к диссертации
Введение
1. Особенности процесса и управление электрошлаковым переплавом 12
1.1. Особенности электрошлакового переплава 12
1.1.1. Технологический процесс 12
1.1.2. Контроль параметров ЭШП 13
1.1.3. Системы автомагического управления 16
1.2. Математическое моделирование процесса ЭШП 17
1.3. Перспективные средства автоматического управления сложными техническими объектами 22
1.3.1. Системы управления на основе многоцелевых и интеллектуальных моделей 23
1.3.2. Нейрокомпьютерное управление 26
1.3.3. Управление па основе нечеткой логики 30
1.3.4. Автономное адаптивное управление 33
1.3.5. Системы управления с идентификатором объекта 38
1.3.6. Семиотические (логико-лингвистические) системы управления 41
1.4. Выводы 48
2. Процесс электрошлакового переплава как объект управления 50
2.1. Физическая схематизация процесса 50
2.2. Математическая модель процесса ЭШП 52
2.3. Идентификация структуры и параметров модели ЭШП 56
2.4. Построение моделей процессов при ЭШП 59
2.4.1. Подсистема «печной трансформатор» 60
2.4.2. Подсистема «электрическая мощность» 63
2.4.3. Подсистема «тепловые процессы» 77
2.5. Выводы 82
3. Построение системы управления ЭШП 85
3.1. Управление в статическом и динамическом режимах 85
3.2. Адаптивность системы управления 86
3.3. Управление в пространстве состояний (фазовом) 87
3.4. Представление данных в лингвистической системе управления 90
3.5. Синтез нлсу 92
3.5.1. Эмулятор 97
3.5.2. Блок программного управления 100
3.5.3. Блок командного управления 101
3.5.4. Процедура актуализации параметров эмулятора (адаптация) 102
3.6. Исследование динамики нечеткой системы управления 102
3.7. Методика проектирования 112
3.8. Методика анализа динамики 115
3.9. Выводы 119
4. Автоматизация процесса электрошлакового переплава 120
4.1. Программная и техническая реализация 120
4.1.1. Алгоритмы функционирования и архитектура программного обеспечения. 123
4.1.2. Программный контроль за аварийными и предаварииными ситуациями 133
4.1.3. Диагностика 134
4.1.4. Визуальное отображение хода плавки 134
4.1.5. Расчет вычисляемых параметров 139
4.1.6. Конструкция системы управления 139
4.2. Анализ результатов внедрения 142
4.3. Программный комплекс для исследования динамики системы управления с нечетким регулятором 145
4.4. Выводы 145
Заключение 147
- Математическое моделирование процесса ЭШП
- Математическая модель процесса ЭШП
- Управление в пространстве состояний (фазовом)
- Визуальное отображение хода плавки
Введение к работе
Актуальность работы обусловлена тем, что проблема управления установками электрошлакового переплава (ЭШП) с целью повышения качества выпускаемой продукции, снижения удельных энергозатрат, увеличения производительности установок электрошлакового переплава является одной из важнейших в области модернизации технологических процессов в специальной PI электрометаллургии. Это обусловлено тем, что достичь качественных сдвигов в совершенствовании технологического процесса ЭШП возможно только за счет новых технологических приемов, препятствием к реализации которых является низкая информационная обеспеченность (отсутствие средств контроля и управления рядом важнейших параметров процесса). Решение указанной проблемы представляет собой важный шаг на пути повышения эффективности электрометаллургических установок.
Среди множества задач, возникающих при решении проблемы управления процессом электрошлакового переплава, значительный научный и практический интерес представляют задачи, связанные с синтезом системы управления, обеспечивающей оптимальные характеристики с точки зрения ряда специфических и плохо формализуемых в терминах теории управления показателей качества, производительности, энергоэффективности. Также необходимо обеспечить наличие в системе управления средств накопления и формализации архивов оперативной технологической информации. Последнее позволяет добиться воспроизводимости результатов удачных плавок и уточнения модели электрошлакового процесса, при минимизации количества натурных и физических экспериментов. Такие эксперименты обычно являются весьма ресурсоемкими и продолжительными во времени, а также не всегда технически реализуемыми в условиях современного промышленного производства.
Настоящая работа освещает некоторые вопросы, связанные с методологией синтеза нечеткой лингвистической системы управления сложным нелинейным техническим объектом на примере задачи автоматизации установки электрошлакового переплава. Внимание уделяется также предложениям по улучшению информационного обеспечения процесса электрошлакового переплава с помощью нечеткой системы управления.
Большинство существующих в настоящее время установок электрошлакового переплава, функционирующих на предприятиях, были спроектированы несколько десятилетий назад. Это в свою очередь обуславливает сложившуюся ситуацию дефицита в системах управления для их модернизации, поскольку системы управления предыдущих поколений не решают целый ряд задач, актуальных в настоящее время, и являются сдерживающим фактором при повышении эффективности производства и увеличении выхода пригодного к дальнейшему использованию продукта.
Задача управления электрошлаковым переплавом является весьма сложной, поскольку регулируемые параметры - скорость переплава и скорость кристаллизации зависят от большого числа как внешних, так и внутренних факторов. Важнейшими из них являются: напряжение и ток переплава, положение электродержателя, температура охлаждающей среды и ее расход в единицу времени через отдельную зону охлаждения, гидравлический и температурный режимы системы водоохлаждения в целом, температура окружающей среды, локальная теплопроводность конструкции кристаллизатора в отдельных зонах, ряд других. Следует отметить что, несмотря на наличие экспертных знаний о влиянии вышеперечисленных параметров на процесс электрошлакового переплава и частных моделей, отсутствует четкое целостное описание законов регулирования для конкретных типов кристаллизаторов, обеспечивающих требуемые характеристики изделия и оптимальность техпроцесса с точки зрения энергоэффективности. Это в свою очередь ведет к высокой трудо - и ресурсоемкости определения приемлемых технологических режимов, которые в значительной мере формируются лишь в процессе проведения серии опытных плавок, при смене производимой номенклатуры.
Сегодня на практике применяются следующие подходы к автоматическому регулированию параметров процесса электрошлакового переплава: 1. Компенсация внешних воздействий на процесс переплава и кристаллизации.
2. Стабилизация подводимой и отводимой тепловой мощности.
3. Управление по минимизации отклонения каждого параметра (ток, напряжение, теплоотдача, др.).
4. Комбинированные методы.
Наиболее часто реализуется второй подход, путем независимой стабилизации регулируемых параметров. Системы такого рода известны и представлены в промышленности. Недостатком их является косвенная оценка целевых параметров — скорости переплава и кристаллизации, зависимости которых от тока и напряжения переплава и, как следствие, от подводимой мощности являются сугубо нелинейными, имеющими стохастичность и взаимное влияние, а также нестационарность в процессе ЭШП. Первый подход сложен в реализации, поскольку требует учета весьма значительного количества факторов, а также оценки степени их влияния на динамику технологического процесса. Использование комбинированных методов позволяет оптимизировать управление с точки зрения экономичности математической модели, но не обеспечивает высокой гибкости и достоверности результатов в различных ситуациях. Это обусловлено тем, что внешние воздействия и их влияние (параметры окружающей среды, возмущения по электрической сети и контуру водяного охлаждения) оцениваются статистически и в ряде случаев весьма отличаются от реальных условий.
Цель работы. Для рассматриваемого класса технических объектов разработать методику и на ее основе синтезировать автоматическую систему управления установкой ЭШП, как систему управления отдельными параметрами нелинейного многомерного технического объекта в условиях ограниченной неопределенности и неполноты информации, описывающей технологический процесс. Для достижения поставленной цели в настоящей диссертационной работе решаются следующие задачи: 1) выполнен сравнительный анализ существующих систем автоматического управления процессами в металлургическом переделе машиностроительного производства;
2) создана модель, отражающая взаимосвязь внутренних и внешних параметров процесса электрошлакового переплава на основе комбинированного подхода -классической теории автоматического управления и нейронечеткого подхода;
3) разработана модель функционирования системы управления электрошлаковым переплавом в условиях ограниченной неопределенности, обеспечивающая реализацию требуемых режимных параметров, при одновременном повышении показателей эффективности технологического процесса в целом;
4) разработана методика синтеза нечетких лингвистических систем управления электрошлаковым переплавом;
5) исследованы области существования режимов, возникающих в нечеткой адаптивной системе управления.
Методы исследования. Для реализации заявленной цели путем решения указанных выше задач в диссертационной работе использованы методы теории автоматического управления, математического моделирования, элементы теории нелинейных динамических систем, численные методы решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений. Численная реализация математических моделей и исследование их динамики осуществлялись на ЭВМ с помощью разработанных автором прикладных программ, а также универсальных пакетов для выполнения инженерных и научных расчетов. Экспериментальная часть работы выполнена на установке электрошлакового переплава УШ-101 ОАО БМЗ.
Методологическую основу работы составляет концепция системности, суть которой - представление и исследование технических объектов применительно к задачам управления сложными объектами в условиях априорной неопределенности и нечеткого задания параметров объектов и критериев функционирования.
Научная новизна Предложена нейронечеткая модель электрошлакового переплава. Предложена методика синтеза нечеткой лингвистической системы управления сложным многомерным нестационарным объектом.
Исследованы области существования устойчивых режимов функционирования нечеткой системы управления, при изменении коэффициента петлевого усиления и величины управляющего воздействия, определены относительные величины «запаса устойчивости» по этим показателям.
Показана возможность измерения косвенным методом уровня флюсовой шапки при ЭШП на основании «теплового портрета» с применением нечеткой логики. Практическая ценность
Результаты выполненной работы позволяют решить задачу комплексной автоматизации (модернизации) существующих установок электрошлакового переплава с достижением более высоких показателей качества, надежности, энергоэффективности и информационной обеспеченности технологического процесса.
Результаты исследования режимов системы с нечетким регулятором позволяют сформулировать практические рекомендации по синтезу и настройке нечетких систем управления, применение которых позволяет решать задачи управления сложными нелинейными техническими объектами.
Результаты практически реализованы на объекте электрометаллургии -разработана и внедрена система автоматического управления установкой электрошлакового переплава в ЗАО «Управляющая компания Брянский машиностроительный завод». На защиту выносится: нечеткая модель установки электрошлакового переплава; методика синтеза нечеткой лингвистической системы управления сложным многомерным нестационарным объектом; результаты исследования режимов отдельных контуров нечеткой системы регулирования; методика определения уровня металла в кристаллизаторе на основании «теплового портрета». Достоверность научных результатов и апробация работы.
Достоверность научных результатов, изложенных в работе, обеспечена корректным применением методов теории автоматического управления, результатами имитационного моделирования системы управления ЭШП, а также практической реализацией системы управления на объекте специальной металлургии - установке УШ-101 ОАО БМЗ.
Основные положения работы докладывались и обсуждались на научных конференциях: «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики»-УП Международная научно-практическая конференция (Москва, 2004); 57 научной конференции профессорско-преподавательского состава БГТУ (Брянск, 2005); Новые материалы и технологии НМТ-2006 (Москва, 2006); 19 ВНТК Информационные технологии в науке, проектировании и производстве (Н. Новгород, 2006); Научная секция ТУСУР-2007 (Томск, 2007); Проблемы электротехники, электроэнергетики и электротехнологии (Тольятти, 2007).
Результаты диссертации отражены в 13 печатных работах и 2 отчетах о НИР, докладывались на научных семинарах кафедр «ЭРЭиЭС», АТС БГТУ, ОГТУ.
Структура и объем работы
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Содержит 148 стр. основного текста, 69 рисунков, 8 таблиц, 42 формулы. Список литературы содержит 163 наименования на 6 страницах
В первой главе приводится анализ существующих систем управления и средств описания процесса электрошлакового переплава, как объекта управления. Сделан обоснованный выбор подхода к созданию системы автоматического управления ЭШП на основе логико-лингвистического и нейро-нечеткого аппарата.
Во второй главе, на основе анализа методов построения систем автоматического управления и моделей управления режимами работы металлургических установок, выбирается подход для идентификации установки электрошлакового переплава, как объекта управления, отличительной особенностью которого является универсальность предлагаемой методики для построения нечеткой адаптивной системы управления сложным техническим объектом.
Третья глава посвящена анализу динамики и оптимизации процесса управления электрошлаковым переплавом в условиях ограниченно неопределенных внешних воздействий и изменений параметров объекта управления.
В четвертой главе приведено описание внедренной на ОАО БМЗ системы автоматического управления установкой ЭШП, разработка которой была осуществлена автором в составе творческого коллектива в процессе работы над диссертацией, с использованием предлагаемой в ней методики.
Математическое моделирование процесса ЭШП
Электрошлаковый переплав (ЭШП) - бездуговой процесс переплава расходуемого металлического электрода (электродов) в шлаковой ванне. Металл электрошлакового переплава относится к особовысококачественному, он более чистый по примесям, газам и имеет улучшенную макро- и микроструктуру, при этом отмечено снижение анизотропии, повышение механических свойств в 1,5-2 раза, снижение содержания неметаллических включений (оксиды, сульфиды, глобули) в 2-5 раз, повышение износостойкости и контактной стойкости в несколько раз, таюке значительное улучшение других характеристик. Металл ЭШП используется на поставку сталей и сплавов для оборонной, авиапромышленности, продукции тяжелого машиностроения, в частности для производства деталей кривошипов коленчатых валов судовых дизелей на ЗАО УК БМЗ (гарантия службы не менее 20 лет), других применений с повышенными требованиями к физико-химическим и механическим свойствам изделий. Электрошлаковый переплав позволяет получать слитки высококачественного металла практически любой необходимой формы, определяемой конструкцией кристаллизатора.
Процессу электрошлакового переплава присущ ряд существенных с точки зрения теории управления факторов - нестационарность описания объекта, взаимное влияние управляемых переменных состояния, задействованных в разных независимых контурах регулирования (например, контур подачи электродов и контур охлаждения связаны через электрический нагрев шлаковой ванны). Наличие перечисленных факторов указывает на необходрімость рассмотрения установок электрошлакового переплава как сложных нелинейных систем с соответствующими требованиями, предъявляемыми к системе управления.
Задача контроля параметров процесса является одной из важнейших при построении системы управления установками электрошлакового переплава. Традиционно контролируются ток и напряжение переплава, температура охлаждающей среды, хотя существенными с точки зрения технологического процесса переплав-кристаллизация являются совершенно иные, в частности важнейшие среди них: сопротивление шлаковой ванны, сопротивление металлической ванны с выходом па ее геометрические характеристики, распределение отводимых тепловых потоков и их значения, ряд других. Так, традиционно применяемый закон регулирования по величине тока переплава обеспечивает лишь усредненное поддержание скорости расходования переплавляемых электродов, в то время как технологически важным является управление количеством тепла, выделяющегося в шлаковой ванне, скоростью каплеобразования или массопереноса металла и скоростью кристаллизации за счет управления отводимыми тепловыми потоками. Указанные недостатки исторически обусловлены, прежде всего, простотой реализации законов управления по непосредственно измеряемым величинам. Построение аналоговых систем управления с сопутствующей им неадекватностью построения схем вычисления относительно сложных параметров, т.н. аналоговых вычислителей переменных состояния при их технической реализуемости ведет к резкому снижению надежности системы управления в целом. Однако, в настоящее время ситуация коренным образом изменяется за счет применения микропроцессорной техники и построение таких систем представляется более реальной задачей.
Применение информационно-лингвистического подхода при построении систем контроля установками электрошлакового переплава потенциально позволяет вести управление непосредственно по законам, описываемым математическими моделями физико-химических процессов, протекающих в рамках конкретного технологического процесса. Безусловно, такому подходу должна предшествовать реализация ряда исследовательских процедур, обеспечивающих адекватность применяемых методов оценки переменных состояния технологического процесса. В ряде случаев эти процедуры неявно содержатся в применении технологий искусственного интеллекта.
В ряде работ [114, 148] предлагается использовать влияние физико-химических параметров протекающего процесса на непосредственно измеряемые электрические характеристики - электропроводность шлаковой ванны и слитка, химический состав электродов, ряд других. Для получения соответствующей информации, непосредственно наблюдаемые параметры (ток переплава, напряжение и т.д.) подвергают различным формам анализа - Фурье, вейвлет, статистическому, с целью получить требуемые косвенные оценки искомых значений.
Сигналы тока и напряжения переплава могут содержать искажения, вызванные наличием нелинейности в цепи установки ЭШП, например дуговым разрядом, а также неоднородностью расходуемого электрода (неметаллические включения, газовые полости и т.д.). Оценку параметров такой нелинейности можно осуществить путем вычисления гармонического состава сигнала тока переплава.
Математическая модель процесса ЭШП
Блок датчиков поставляет УС входную информацию в виде двоичного вектора. Этот блок необходим в реальных системах для сопряжения среды и УС.
Работу блока формирования и распознавания образов (ФРО) можно представить следующим способом (подробное описание см. в работе [85]). В блоке ФРО на основании априорной информации о возможных функциональных свойствах среды заданы некоторые объекты, назовем их нейронами (например, нейроны специального вида, описанные в работе [89]), на которые отображаются некоторые классы пространственно-временных явлений, которые потенциально могут существовать в системе. Отображение задается топологией сети. В классе, отображаемом на нейрон, выделяется подкласс, который может восприниматься данным нейроном. Каждый нейрон может статистически анализировать воспринимаемый им подкласс. Накапливая статистическую информацию о воспринимаемом подклассе, нейрон может принять решение, является ли этот подкласс случайным или неслучайным явлением в системе. Если какой-либо нейрон принимает решение, что отображаемый на него подкласс является неслучайным событием, то он переходит в некоторое отличное от исходного "обученное" состояние. Если нейрон обучен, то будем говорить также, что сформирован образ, этот образ идентифицируется номером данного нейрона. Подкласс явлений, воспринимаемый нейроном, и вызвавший его обучение, то есть пространственно-временные явления, статистически достоверно существующие в системе, называется прообразом данного образа. Сформированный образ может быть распознан блоком ФРО, когда прообраз данного образа наблюдается БД. Блок ФРО указывает, какие из сформированных образов распознаны в текущий момент. Одновременно с этим распознанные образы участвуют в формировании образов более высоких порядков, то есть имеет место агрегирование и абстрагирование образов.
Блок формирование базы знаний (БЗ) предназначен для автоматического представления эмпирически найденных УС знаний о функциональных свойствах системы. Элементарной конструкцией базы знаний (БЗ) в методе ААУ является статистически достоверное сведение о том, как определенное действие Yj влияет на прообраз определенного сформированного образа. Действием названо подмножество множества допустимых воздействий, элементы которого абсолютно идентичны для УС по их влиянию на сформированные образы. Непустое сведение может иметь одно из двух значений: либо действие У, влечет распознавание образа О,-, либо действие Уj влечет вытеснение образа О,. При помощи БЗ можно видеть, как конкретное действие влияет на всю совокупность сформированных образов.
Блок оценки состояния (БОС) вырабатывает интегральную оценку качества состояния ОУ St. Оценка St используется для расчета оценки (веса) р1 каждого из вновь сформированных образов некоторым статистическим способом. В свою очередь, St функционально зависит от оценок р, распознанных образов. Имеется некоторое множество изначально сформированных и оцененных образов. Оценка St используется также для расчета темпа принятия решений.
Блок выбор действия или, в дальнейшем, блок принятия решений (БПР) реализует процедуру принятия решения, основанную на анализе текущей ситуации, целевых функций, содержимого БЗ, а также оценки текущего значения оценки S,. Фактическая информация о текущей ситуации представлена множеством образов, распознанных в текущий момент блоком ФРО, а информация о качестве текущего состояния представлена оценкой St. Множество распознанных образов определяет в БЗ тот ее раздел, который адекватен текущей ситуации (те знания, которые истинны в текущих условиях). В соответствии с целевой функцией, предполагающей стремление УС к улучшению качества состояния ОУ, УС выбирает по БЗ то действие, которое имеет максимальную сумму оценок вызываемых и вытесняемых образов. Из множества выходных воздействий, соответствующего выбранному действию Yj, конкретное выходное воздействие выбирается случайным способом, что соответствует второй целевой функции, предусматривающей стремление к получению новых знаний.
Блок определение времени принятия решения определяет глубину просмотра БЗ в зависимости от текущей оценки St. Чем выше значение Sh тем больше образов (в порядке убывания модуля их веса) может учесть УС при принятии решения, тем меньше темп принятия решений. В УС могут быть средства для априорного анализа последствий альтернативных выбираемых действий на несколько шагов вперед.
Таков в самых общих чертах алгоритм управления, реализуемый УС в методе ААУ. Основные свойства процесса управления состоят в том, что УС автоматически накапливает эмпирические знания о свойствах предъявленного ей объекта управления и принимает решения, опираясь на накопленные знания. Качество управления растет по мере увеличения объема накопленных знаний. Заметим также, что управление состоит не в том, что УС реагирует на входную информацию (в определенном смысле - отрицательная обратная связь), а в том, что УС постоянно активно ищет возможный в текущих условиях способ улучшить состояние ОУ (положительная обратная связь). Тем самым УС ААУ обладает внутренней активностью.
При создании приложений может быть целесообразным использование УС ААУ для управления только в тех областях пространства признаков, в которых ранее используемые методы неэффективны. Другими словами, полезно разделить признаковое пространство на две области: на область, для которой имеется априорная информация о свойствах ОУ, и в которой можно применить подходящую детерминированную систему управления, и на область, в которой нет априорной информации о свойствах ОУ, где требуется адаптация в реальном времени управления, в этой области целесообразно управление по методу ААУ.
Построение системы ААУ на основе аппарата нечеткой логики может упростить техническую и модельную реализацию системы, при сохранении общих принципов метода ААУ, а также наделяет дискретный по своей сути метод ААУ некоторыми непрерывными свойствами, что вероятно может повысить качество управления и сократить требуемы объем базы знаний [140].
Нечеткая логика дает возможность достаточно просто заложить в систему ААУ априорную информацию об объекте в виде нечетких правил управления , близость формы записи которых к естественному языку позволяет без особого труда получать необходимые знания у экспертов.
Управление в пространстве состояний (фазовом)
Представление данных предполагает выработку унифицированной системы кодов и правил их интерпретации (протоколов). В результате получается т.н. база лингвистических данных, включающая в себя лингвистические переменные, функции принадлежности, правила вывода, значения модификаторов функций принадлежности. Под кодом в целях настоящей работы будем понимать «систему, устанавливающую: репертуар противопоставленных друг другу символов, правила их сочетания, окказионально взаимнооднозначное соответствие каждого символа какому-то одному означаемому». [159, с.45] Исходя из приведенного выше определения, установим адекватность описания с помощью лингвистических переменных произвольной фазовой траектории рассматриваемой системы, поскольку описание таковой траектории, по мнению автора настоящей работы, может быть заменено текстом, закодированным соответствующим образом. Это также позволяет при необходимости, применить для анализа многомерных фазовых траекторий аппарат структурной лингвистики и семиотики, рассматривая траектории как тексты в рамках некоего искусственного языка, или наборы символов, т.е. лингвистическое отображение процесса в хронологической последовательности. При этом появляется возможность анализа, с целью выработки управляющего воздействия, не только текущего состояния наблюдаемой системы, но и сколь угодно ретроспективного. Эти состояния принадлежат множеству возможных (допустимых) траекторий, определенных на основе истории, зафиксированной в последовательностях термов, представляющих собой текстовый архив процессов, протекавших ранее, с перспективой выявления неочевидных причинно-следственных и временных отношений описания целевого процесса. В целом подход сводится к задаче идентификации фазовой траектории в ПС и положения на ней, при определении режима функционирования технического объекта. Применение лингвистического аппарата позволяет получить более компактное описание, связанное с меньшими вычислительными затратами и пригодное для автоматической обработки в интеллектуальной системе управления, построенной на основаниях лингвистической (семиотической) и нейро-нечеткой парадигм.
Следует отметить, что для указанного подхода наиболее адекватно применение модели нечеткого вывода типа Мамдани. Это обусловлено тем, что «использование лингвистической информации в виде экспертных правил «ЕСЛИ— ТО» позволяет значительно снизить необходимый объем обучающей выборки для нечеткой идентификации. При больших объемах выборки экспериментальных данных идентификация с помощью модели типа Сугэно обеспечивает, как правило, большую точность. Однако при этом возникают трудности с содержательной интерпретацией параметров нечеткой модели и с объяснением логического вывода. С моделью типа Мамдани таких трудностей не возникает, ее параметры и после обучения легко интерпретируются содержательно. Процедура нечеткого логического вывода в модели типа Мамдани интуитивно понятна и заказчикам нечетких моделей: технологам, операторам. Поэтому для задач, где более важна точность идентификации, целесообразным будет использование нечетких моделей типа Сугэно, а для задач, где более важным является объяснение, обоснование принятого решения, будут иметь преимущество нечеткие модели типа Мамдани» [157]. Такая структура модели наиболее точно отвечает в частности постановке задачи на проектирование системы управления ЭШП - «создать НЛСУ ЭШП с целью ... обеспечения повторяемости результатов плавок, снижения количества брака в продукции, повышения энергоэффективности технологического процесса». Перечисленные задачи решаются средствами НЛСУ ЭШП при непосредственном участии специалистов металлургов, инженерно-технического персонала.
С целью обеспечения компактности базы данных системы, в нее заносятся только события, связанные с изменением термов (входных и выходных) и моменты времени, в которые таковые изменения наблюдаются. Это позволяет значительно сократить объем базы данных, при сохранении полноты описания процессов.
Основываясь на полученных в предыдущей главе настоящей работы результатах, по идентификации процесса электрошлакового переплава, предпримем попытку построения нейро-нечеткой системы управления сложного нелинейного многомерного объекта. Полученную комбинированную модель процесса ЭШП (эмулятор) будем рассматривать как средство прогноза поведения объекта управления до выдачи управляющего воздействия регулятором и оценки соответствия формируемой траектории в ПС и заданной. Поскольку модель процесса выполнена на основе нейро-нечеткой методологии, то не составляет принципиальной сложности проведение ее актуализации в процессе функционирования объекта управления, с целью учета изменения его свойств как при реконструкции, замене элементов, так и в силу естественных причин (термический износ стенок кристаллизатора, изменение характеристик системы охлаждения, др.).
Визуальное отображение хода плавки
Полную информацию о состоянии технологического процесса в каждый момент времени оператор получает посредством визуального отображения установки УШ-101 и компонентов системы контроля (в виде мнемосхем) и звуковыми сигналами. Часть состояний установки дублируется звуковыми сигналами в случаях, когда требуется немедленно информировать оператора о возникновении предаварийной или аварийной ситуации.
Средства визуального отображения предоставляются входящим в состав пакета программ TraceMode редактором представления данных. Используя данный редактор, созданы мнемосхемы, отражающие состояние элементов установки УШ-101 и представляющие собой так называемое «окно в процесс».
В процессе работы оператор взаимодействует с системой контроля непосредственно через мнемосхемы, состоящие из набора экранов, на которых отображаются сгруппированные по определенным признакам наборы контролируемых параметров. Более подробное описание экранов, составляющих мнемосхемы, входящих в них объектах и другая информация приведена в разделе «Средства визуализации» [127] и Приложении 4.
Для визуального контроля состояния технологического процесса плавки на установке УШ-101 используется группа экранов, на которых отображаются в наглядном виде все параметры процесса. Таким образом оператор получает всю необходимую информацию. Система контроля АСУТП ЭШП имеет следующие экраны: - главный экран; - экран отображения группы электрических параметров - экран отображения групп параметров охлаждения и окружающей среды; - экран весовых параметров; - экран состояния автоматики. Структура экранов и перечень отображаемых в них параметров показана на рис. 8.1. Назначение главного экрана - дать информацию о ходе плавки в целом. На нем условно изображается установка УШ-101 и приводятся основные параметры, непосредственно определяющие ход технологического процесса: напряжение питающей сети, потребляемый из питающей сети ток, расход активной электроэнергии, расход реактивной электроэнергии, напряжение на электродах, ток переплава, напряжение и ток разбаланса. Кроме этих параметров, на главном экране дублируются несколько параметров, которые сигнализируют о предаварийных и аварийных ситуациях. Здесь же, на главном экране, имеются кнопки перехода на другие экраны. Экран, на котором отображаются электрические параметры, необходим для контроля энергетических параметров технологического процесса. На этом экране отображаются: группа параметров, характеризующих питающую сеть в том числе расход электроэнергии; группа параметров, характеризующих параметры переплава, в том числе мощность и сопротивление печи. Информация о значениях параметров выводится на цифровые индикаторы и в виде временных графиков. На следующем экране отображаются текущие значения параметров, характеризующие температурный режим в зонах кристаллизатора и теплоотводящей среды (охлаждающая вода). Кристаллизатор имеет несколько зон охлаждения, в которых необходимо контролировать температуру и расход охлаждающей воды. На экран выводится информация о состоянии каждой охлаждающей зоны в виде цифровых индикаторов и графиков. На этот же экран выведены элементы визуализации, предназначенные для отображения предаварийных и аварийных ситуаций, возможных при нарушении режима охлаждения кристаллизатора. На этом же экране отображаются параметры окружающей среды: температура, давление и влажность, получаемые с регистрирующего прибора «Метеометр». Весовые параметры показаны на экране весовых параметров. К ним относятся: вес расходуемого электрода и вес наплавляемого слитка. На этом же экране отображается скорость подачи электродов, поскольку этот параметр необходим для расчета текущего веса электрода, уменьшающегося в процессе плавки. Здесь же отображается начальный вес «пустого» кристаллизатора, необходимый для расчета веса наплавляемого слитка. Последний экран в структуре (рис. 4.5) - экран состояния автоматики (рис.П.4.1) - предназначен для контроля за элементами автоматики установки УШ-101. Состояние автоматики определяется по следующим логическим сигналам: - положение элекгродержателя (проход метки); - движение тележки поддона вперед; - движение тележки поддона назад; - включение силового трансформатора; - включение сигнализации и приборов; - ограничение перемещения каретки в верхнем положении; - ограничение перемещения каретки в нижнем положении; -движение каретки - подъем; - движение каретки - спуск; - режим движения каретки - маршевый; -режим движения каретки - автоматический; - включение тормоза двигателя рабочего перемещения каретки; - включение схемы и пультов; - масляный выключатель включен; - масляный выключатель выключен; - аварийное отключение силового трансформатора; - переключение ступеней трансформатора. Перечисленные параметры группируются по общему признаку, например, движение тележки поддона, и изображаются на экране двумя индикаторами. Каждый из индикаторов служит для отображения состояния тележки - движение вперед или движение назад - и имеет два визуальных представления (включено, выключено) состояния исполнительного реле. Аналогичным образом формируются визуальное представление для отображения состояния других элементов автоматики установки УШ-101.
