Автоматизированное проектирование системы управления технологическим процессом производства цемента

• повышения безаварийности функционирования системы, облегчения эксплуатационного обслуживания и  сокращения времени на поиск и  устранение дефектов;
• выдачи технико-экономических показателей и объективной информации о технологическом процессе, которая может быть использована неоперативным инженерно-техническим и административным персоналом для решения производственных и организационно-экономических задач.

   В данном учебном пособии на конкретном примере одного из видов технологического процесса производства рассматривается  методика анализа и синтеза системы  автоматизации. Изложение материала  базируется на использование возможностей современной интегрированной системы  компьютерной математики MATLAB и её приложений. Рассмотренные в учебном пособии вопросы должны найти отражение в курсовом и дипломном проектировании по автоматизации технологических процессов и производств.

       Целью курсового проектирования  по дисциплине "Автоматизация  проектирования систем и средств  управления" является закрепление  знаний, выработка навыков проектирования  систем с использованием элементов  автоматизации проектных процедур, работы с технической литературой  и данными Интернета: государственными  и отраслевыми стандартами, каталогами  заводов-изготовителей, справочной  литературой, базами данных сайтов  заводов-изготовителей. 
 

ГЛАВА 1. ОПИСАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА

1. 1. Обоснование целесообразности  и  необходимости  автоматизации                     технологического  процесса

      В этом разделе приводится  информация об области применения  производимой продукции, а также  информация об ее назначении (например: керамические изделия). Перечисляются  этапы технологического процесса (например: производство керамических  изделий состоит из нескольких  этапов):

- процесс приготовления шихты;

- сушка керамического порошка;

   - формовка и прессование керамических изделий;

    - обжиг керамических изделий).

        Описываются методы изготовления  продукта и исходные материалы  производства (например: пластичное  формование керамических изделий,  или другой метод, который применяют  для формования изделий сложной  формы, - метод шликерного литья).

   Исходные  материалы (например: глинистые и  тонкомолотые материалы, каолин, глины, отощающие компоненты и плавни).

   Перечисляются контролируемые параметры и допустимые пределы отклонения значений параметров (например: влажность массы для  пластического формования должна быть в пределах 18-25%; влажность литейного  шликера - в пределах 31-35%; отклонение влажности пластической массы от заданной средней величины не должна превышать ± 0,5%, шликера - соответственно ± 0,8%).

       Делается вывод о необходимости  применения автоматизированной  системы контроля и управления  технологическим процессом (по  показателям экономичности, точности  функционирования, быстродействия, инерционности,  безопасности и др).

       Выбирается этап технологического  процесса производства, подлежащий  автоматизации, обеспечивающей устойчивую  работу технологического оборудования  и осуществляющей управляющие  воздействия для компенсации  изменений в технологическом  процессе (например: автоматизация  процесса сушки исходного материала). Контроль влажности изделий позволяет корректировать режим сушки и поддерживать влажность керамической массы в заданных пределах). 
 

1. 2. Описание технологического  процесса и производственного  оборудования

       Рассматриваются различные современные  устройства, используемые для реализации  выбранного процесса производства. Приводится их структура и  описание этапов функционирования.

       Приводится мнемоническая схема  автоматического регулирования  процесса производства (например: для  рассматриваемого примера сушки  исходного материала используются  распылительные сушилки). Распылительные  сушилки применяют для снижения  влажности массы до 7- 9% перед ее  прессованием.

        Математическое описание звеньев  системы автоматизации следует  начинать с ТОУ. В технической  литературе тепловые объекты  автоматизации (например, распылительная  сушилка) с достаточной степенью  точности описываются последовательным  соединением звена чистого запаздывания  и апериодического звена первого  порядка. Значения постоянных времени и времени запаздывания определяются по переходным характеристикам.

       Однако в ряде случаев, когда  невозможно получить переходную  характеристику при составлении  математической модели ТОУ следует  использовать статистические данные  по их характеристикам, полученные  экспериментально в ходе штатной  работы установки методом пассивного  эксперимента, когда через определенные  промежутки времени фиксируются  значения входной и выходной  величины ТОУ. Такой путь называется  идентификацией объектов автоматизации. 

1. 3. Требования  к  системе автоматизации  технологического  процесса

        Анализ технологического процесса  позволяет построить структуру  системы автоматизации и сформулировать  требования, предъявляемые к системе  автоматизации технологического  процесса. В приведенном выше  примере применение автоматического  регулирования влажности шликера по температуре отходящих газов позволяет:

- сократить расход газа;

- уменьшить среднеквадратическое отклонение влажности шликера;

- увеличить качество керамических изделий;

- уменьшить брак при прессовании.

         Для обеспечения положительного  эффекта использования системы  автоматизации, к ней предъявляются  следующие требования:

- статическая ошибка: не более ± 5 %;

- перерегулирование: не более 10 %;

- время переходного процесса: от  0, 1   до   0, 2   с;

- запас устойчивости по амплитуде: не менее 20 дБ;

- запас устойчивости по фазе: от 20 до 80 градусов.

ГЛАВА 2. ИДЕНТИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТА  АВТОМАТИЗАЦИИ

2. 1. Особенности построения  моделей технологических  объектов управления

       Сложность идентификации технологических  процессов во многом зависит  от наличия априорной информации  о технологических объектах управления, их статических и динамических  характеристик. Определение характеристик  объекта управления выполняется  различными способами, например, могут быть рассмотрены методы, связанные с проведением физического эксперимента над ТОУ, в результате которого будет получен массив экспериментальных данных [u_i, y_i], где u_i – входные переменные, y_i – выходные переменные ТОУ, i – номер опыта. На основе массива экспериментальных данных [u_i, y_i] в дальнейшем строится аналитическая модель посредством полиномиальной аппроксимации (например, с использованием метода наименьших квадратов или сплайнов).

 В самом  общем случае, связь между входным  и «теоретическим» выходным сигналами  может быть задана в виде некоторого оператора Ψ. При этом наблюдаемый  выходной сигнал объекта может быть описан на основе соотношения:

                           y(t) = Ψ[u(t)]  + e(t).    

   Принцип суперпозиции позволяет объединить все действующие помехи в одну общую e(t) и приложить ее к выходу линейной модели. При рассмотрении задач идентификации все помехи считают статически независимыми, что позволяет моделировать их в виде гауссовского процесса (шума).

   Перед началом экспериментальных исследований проводят априорный анализ перечня  входных переменных с целью отбора и включения в состав модели информативных  параметров, т. е. оказывающих наиболее сильное воздействие на выходные переменные y(t). В первую очередь в их состав включают управляющие входные переменные, с помощью которых осуществляется регулирующее воздействие на ТОУ.

   Если  в процессе идентификации структура  модели не меняется, то выполняется  только оценивание параметров модели (идентификация в узком смысле). Однако можно менять и структуру  модели, подбирая наиболее адекватную описываемому процессу. При этом вид  модели, ее структура выводится из физических представлений о сути процессов в ТОУ. Например, простейший сглаживающий фильтр (RC-цепь) описывается известными законами электротехники, для него можно записать:

   u(t) = RCdy(t)/dt + y(t),

   где U_in(t) = u(t),  U_out(t) = y(t).

   Если  такая структура (с точностью  до вектора коэффициентов β) известна, то при известном входном сигнале u(t) описание объекта можно представить в виде:

   y(t) = F(β, t) + e(t),

   где F – функция известного вида, зависящая от β и времени t.

   Последнее уравнение позволяет после проведения эксперимента, заключающегося в фиксации входного и выходного сигналов на каком-то интервале времени, провести обработку экспериментальных данных и каким-либо методом (например, методом  наименьших квадратов) найти оценку вектора параметров β. Отметим, что при экспериментальном определении параметров модели необходимо обеспечить:

   ● подбор адекватной структуры модели;

   ● выбор такого входного сигнала, чтобы  по результатам эксперимента можно  было найти оценки всех параметров модели.

   Наиболее  просто задача определения параметров решается для линейных объектов, для  которых выполняется принцип  суперпозиции. В задачах идентификации  под линейными объектами чаще понимаются объекты, линейные по входному воздействию.

   Как правило, идентификация – многоэтапная процедура, состоящая из этапов:

1. Структурная идентификация, включающая определение структуры математической модели на основании теоретических соображений.
2. Параметрическая идентификация включает в себя процедуру оценивания параметров модели по экспериментальным данным.
3. Проверка адекватности – проверка качества модели в смысле выбранного критерия близости выходов модели и объекта.

   Следует отметить, что в связи с многообразием  объектов и различных подходов к  их моделированию существует множество  вариантов решения задачи идентификации.

   

2. 2. Виды моделей линейных  стационарных динамических  объектов

      Линейные непрерывные стационарные  динамические объекты могут быть  представлены (без учета действия  шума e(t)) в виде:

Дифференциального уравнения. Наиболее универсальная модель, имеющая форму

где na – порядок модели (na > nb); a_i и b_j – постоянные коэффициенты (параметры модели); u^(j)(t) и y⁽ⁱ⁾(t) – производные, соответственно, входного и выходного сигналов.

Передаточной  функции. Модель определяется как отношение преобразования Лапласа выходного сигнала к преобразованию Лапласа входного сигнала

,

где L{●} – символ преобразования Лапласа, р – переменная (оператор Лапласа).

Импульсной  характеристики w(t) и переходной функции h(t). Импульсная характеристика определяется как реакция объекта на входной сигнал в виде δ-функции. Переходная функция h(t) определяется как реакция объекта на входной сигнал в виде единичного скачка. Соотношения между этими характеристиками имеют следующий вид: