Автоматизация питающего бункера чесальной машины (стр. 2 из 5)
Регуляторы ЛПЛ, или системы автоматического выравнивания продукта (САВ), нашли применение на трепальных машинах, на ленточных машинах в камвольном прядении шерсти, в хлопкопрядении при бесхолстовом питании и в льнопрядении. Ведутся разработки САВ для чесальных машин различных конструкций. Регулирование ЛПЛ, как правило, осуществляется изменением вытяжки за счет изменения скорости вытяжных (питающих или выпускных) цилиндров машин.
1.3 Требования к автоматизированным системам контроля и управления
Требования к функциям АСУ
АСУ в необходимых объемах должна, автоматизировано выполнять:
• сбор, обработку и анализ информации (сигналов, сообщений, документов и т. п.) о состоянии объекта управления;
• выработку управляющих воздействий (программ, планов и т. п.);
• передачу управляющих воздействий (сигналов, указаний, документов) на исполнение и ее контроль;
• реализацию и контроль выполнения управляющих воздействий;
• обмен информацией (документами, сообщениями и т. п.) с взаимосвязанными автоматизированными системами.
Состав автоматизированных функций (задач, комплексов задач - далее функций) АСУ должен обеспечивать возможность управления соответствующим объектом в соответствии с любой из целей, установленных в ТЗ на АСУ.
Состав автоматизированных функций АСУ и степень их автоматизации должны быть технико-экономически и (или) социально обоснованы с учетом необходимости освобождения персонала от выполнения повторяющихся действий и создания условий для использования его творческих способностей в процессе работы.
Требования к техническому обеспечению АСУ
Комплекс технических средств АСУ должен быть достаточным для выполнения всех автоматизированных функций АСУ. В комплексе технических средств АСУ должны в основном использоваться технические средства серийного производства. При необходимости допускается применение технических средств единичного производства.
Тиражируемые АСУ и их части должны строиться на базе унифицированных технических средств.
Технические средства АСУ должны быть размещены с соблюдением требований, содержащихся в технической, в том числе эксплуатационной, документации на них, и так, чтобы было удобно использовать их при функционировании АСУ и выполнять техническое обслуживание.
Размещение технических средств, используемых персоналом АСУ при выполнении автоматизированных функций, должно соответствовать требованиям эргономики: для производственного оборудования по ГОСТ 12.049-80, для средств представления зрительной информации по ГОСТ 21829-76, в том числе для табло коллективного пользования из цифровых знакосинтезирующих электролюминесцентных индикаторов по ГОСТ 21837-76.
Технические средства АСУ, используемые при взаимодействии АСУ с другими системами, должны быть совместимы по интерфейсам с соответствующими техническими средствами этих систем и используемых систем связи.
В АСУ должны быть использованы технические средства со сроком службы не менее десяти лет. Применение технических средств с меньшим сроком службы допускается только в обоснованных случаях и по согласованию с заказчиком АСУ.
Любое из технических средств АСУ должно допускать замену его средством аналогичного функционального назначения без каких-либо конструктивных изменений или регулировки в остальных технических средствах АСУ (кроме случаев, специально оговоренных в технической документации на АСУ).
Технические средства АСУ допускается использовать только в условиях, определенных в эксплуатационной документации на них. В случаях, когда необходимо их использование в среде, параметры которой превышают допустимые значения, установленные для этих технических средств, должны быть предусмотрены меры защиты отдельных технических средств АСУ от влияния внешних воздействующих факторов.
В АСУ должны быть использованы средства вычислительной техники, удовлетворяющие общим техническим требованиям по ГОСТ 22552-84.
2. Раздел автоматизации
2.1 Идентификация объекта автоматизации
Под идентификацией динамических объектов понимают процедуру определения структуры и параметров их математических моделей, которые при одинаковом входном сигнале объекта и модели обеспечивают близость выхода модели к выходу объекта при наличие какого-то критерия качества.
Обычно идентификация – многоэтапная процедура. Основные ее этапы следующие:
1. Структурная идентификация – заключается в определении структуры математической модели на основании теоретических соображений.
2. Параметрическая идентификация – включает в себя проведение идентифицирующего эксперимента и определение оценок параметров модели по экспериментальным данным.
3. Проверка адекватности – проверка качества модели в смысле выбранного критерия близости выходов модели и объекта.
Для проведения идентификации технологического объекта управления воспользуемся пакетом SystemIdentificationToolbox (SIT) из состава MATLAB.
Пакет SystemIdentificationToolbox содержит средства для создания математических моделей линейных динамических объектов (систем) на основе наблюдаемых входных/выходных данных. Он имеет удобный графический интерфейс, позволяющий организовывать данные и создавать модели. Методы идентификации, входящие в пакет применимы для решения широкого класса задач – от проектирования систем управления и обработки сигналов до анализа временных рядов.
Обработка массива данных с помощью пакета SystemIdentificationToolbox предполагает следующие этапы:
1. обработка и преобразование данных с целью создания файла данных;
2. непараметрическое оценивание данных с целью предварительного определения основных характеристик ТОУ;
3. параметрическое оценивание данных с целью создания различных видов моделей с тета-формате;
4. задание структуры модели;
5. изменение и уточнение структуры модели (если это необходимо);
6. проверка адекватности и сравнение различных видов моделей с целью выбора наилучшей;
7. преобразование модели тета-формата в вид удобный для дальнейшего использования при анализе и синтезе системы управления.
В результате проведенного эксперимента был получен массив данных состоящий из 2 тысяч значений входного параметра (скорость вытягивающей пары, м/с) и 2 тысяч значений выходного параметра (линейная плотность, ктекс). Интервал дискретизации равен 2.5 (ts=2.5). Для загрузки в рабочую область MATLAB массива данных необходимо выполнить команду:
>> loaddatta
После выполнения команды в рабочей области появились массив входных переменных u и массив выходного параметра y.
Интервал дискретизации указывается дополнительно:
>> ts=2.5
ts = 2.5
Для объединения исходных данных в единый файл воспользуемся командой:
>> dan=iddata(y(951:1050),u(951:1050),ts)
Time domain data set with 100 samples.
Sampling interval: 2.5
Outputs Unit (if specified)
y1
Inputs Unit (if specified)
u1
Сформированный файл указывает, что он содержит результаты 100 измерений с интервалом дискретизации 2.5 с. Входными переменными является массив u, а выходным параметром y.
Для наглядности сформированного файла необходимо в его структуру ввести обозначения входных и выходных данных, а также их размерностей:
>> set(dan,'InputName','Скорость вятягивающей пары','OutputName','Линейная плотность')
>> set(dan,'InputUnit','м/с','OutputUnit','ктекс')
Для просмотра полной информации о полученном файле воспользуемся командой:
>> get(dan)
ans =
Domain: 'Time'
Name: []
OutputData: [100x1 double]
y: 'Same as OutputData'
OutputName: {'Линейная плотность'}
OutputUnit: {'ктекс'}
InputData: [100x1 double]
u: 'Same as InputData'
InputName: {'Скорость вятягивающей пары'}
InputUnit: {'м/с'}
Period: Inf
InterSample: 'zoh'
Ts: 2.5000
Tstart: []
SamplingInstants: [100x0 double]
TimeUnit: ''
ExperimentName: 'Exp1'
Notes: []
UserData: []
Для графического представления данных воспользуемся командой:
>> plot(dan)
Рисунок 2.1.1 Графическое представление исходных данных
Для дальнейшего использования полученных исходных данных необходимо провести предварительную обработку этих данных с целью удаления тренда из набора данных и если необходимо отфильтровать данные с помощью имеющихся средств в пакете SystemIdentificationToolbox. Данные операции проведем в графическом интерфейсе SystemIdentificationToolbox, который запускается из командной строки командой:
>> ident
Openingident ....... done.
В результате выполнения этой команды появляется диалоговое окно показанное на рисунке 2.1.2. На начальной стадии идентификации с использованием графического интерфейса после проведения эксперемента необходимо сформировать файл данных, в нашем примере таким файлом является dan.
В левом верхнем углу окна выберем в раскрывающемся списке Data вариант Import. Это приведет к открытию диалогового окна показанного на рисунке 2.1.3.
 |
| Рисунок 2.1.2 Окно графического интерфейса SIT |
Вполеокна Data Format for Signals выбираем IDDATA object. В поле Iddataвводим название нашего файла dan (см. рисунок 2.1.3)
Рисунок 2.1.3 Окно параметров импорта
Запустим режим быстрого старта, для чего в падающем меню Operations выберем Quick Start (см. рисунок 2.1.4).
