Автоматизированное проектирование системы управления технологическим процессом производства цем (стр. 2 из 14)

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 физичес

кого 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