CC BY
86
Интернет-журнал «Науковедение» ISSN 2223-5167 http ://naukovedenie.ru/ Том 7, №4 (2015) http://naukovedenie.ru/index.php?p=vol7-4 URL статьи: http ://naukovedenie.ru/PDF/3 8TVN415.pdf DOI: 10.15862/38TVN415 (http://dx.doi.org/10.15862/38TVN415)
УДК 62-868.6
Сантос Куннихан Марио Рохелио
ФГБОУ ВПО «Тверской государственный технический университет»
Россия, Тверь1 Аспирант E-mail: Latinbrother@mail.ru ORCID: http://orcid.org/0000-0002-8427-1339 ResearcherID http://www.researcherid.com/rid/I-1699-2015
Математическая модель и автоматизация процесса объемного дозирования молотого кофе на базе
Scada системы Labview
1 170026, г. Тверь, наб. Афанасия Никитина, д. 22
Аннотация. В статье рассматриваются вопросы автоматизации и математической модели процесса объемного дозирования молотого кофе на базе SCADA - системы и языка программирования LabView. Разработанные алгоритмы и функциональную схему автоматизации процесса дозирования молотого кофе описаны в виде передаточных функции параметров управления процесса. Данная модель отличается от других тем, что позволяет использовать размерные алгоритмическое и вычислительное описания для обработки информации с выработкой управляющих сигналов на систему приводов питателя и дозатора при представлении результатов в виде динамических графических объектов средствами многооконного интерфейса SCADA системы. Уровень продукта, частота вращения привода дозатора, масса продукта в упаковке, являются контролируемыми параметрами данной системы. Факторы, влияющие в качестве возмущения на точность дозирования с физико-механическими свойствами продукта, относятся степень наполненности бункера и неравномерность подачи продукта в дозирующий механизм. Более предпочтительным метод исследования является исследование процесса с применением методов имитационного моделирования, чем построение дифференциальных моделей. Разработанная система управления процессам дозирования позволяет контролировать, уровню и доз молотого кофе при перенастройке физико-механических свойств и регулятора двигателя роторного объемного дозатора, полезна для анализа и дальнейшей интерпретации человеком-оператором при формировании решения о качестве функционирования технологического оборудования при достижении поставленных целей управления.
Ключевые слова: роторный дозатор; молотый кофе; система автоматизации; математическая модель; процесс дозирования; язык программирования LabView.
Ссылка для цитирования этой статьи:
Сантос Куннихан Марио Рохелио Математическая модель и автоматизация процесса объемного дозирования молотого кофе на базе Scada системы Labview // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 7, №4 (2015) http://naukovedenie.ru/PDF/38TVN415.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ. DOI: 10.15862/3 8TVN415
Обеспечение равномерной подачи молотого кофе строго в соответствии с производительностью объемных роторных дозаторах, является одной из важных задач систем непрерывного дозирования сыпучих материалов, что становится возможным лишь за счет повышения качества процесса управления. Таким образом, актуальным представляется проведение моделирования контуров управления многодвигательным приводом, внесение поправок на скорость привода питателя при изменении физико-механических свойств, при постоянной производительности (скорости привода дозатора). В инженерной практике рассматриваются три базовых режима: пусковой, рабочий, останова. В пусковом режиме и режиме останова в качестве критерия управления обычно рассматривается время пуска/останова с ограничениями на показатели качества продукта [1 9 10]. Параметры значения б2, бЭ - обозначают датчиков для максимального, минимального и еще одну точку измерения уровня молотого кофе; М1 и М2 - Обозначают двигателей, такие как привод обеспечивающий скорость движения дозатора и привод для обеспечения скорости движения конвейера транспорта на рис 1.
Рис. 1. Система управления объемного дозирования с помощью многодвигательных приводов
(разработано автором)
Принцип работы объемного роторного дозатора начинает в бункере с регулируемой подачей поступает продукт. Дозирующие устройства [2 3], закрепленные в нижней части бункера, выдают определенную дозу продукта подаваемые в банки/стаканы (рис 2), после чего стаканы перемещают сформированную дозу на ссыпное отверстие. Измерение продукции осуществляется при помощи мерного объема стакана.
'Готовый продукт
Рис. 2. Роторный объемный дозатор (разработано автором)
При исследовании системы «дозатор-привод-система управления» методами имитационного моделирования вместо производительности рассматривается расход продукта на входе - mcafe_in) и выходе бункера дозатора ^2 - mcafe_out), зависящий от скоростей приводов питателя и дозатора и w2). На рис 3 можно наблюдать нужные параметры для описания правильных уравнений. Для построения математической модели процесса дозирования определяется следующие параметры:
Wset = f(mcafein, mcafeout); Hset = f(mcafein, mcafeout); где Wset — заданное значения скорости подачи; Hset — заданное значения скорости дозатора.
Рис. 3. Параметры системы управления процесса объемного дозирования
(разработано автором)
1. По теореме треугольников определяется параметров бункера
1 ?2
х Л + х
= tan(a)
(1)
Где; 71 — радиус конуса бункера; г2 — радиус цилиндра бункера; Л — уровень материала в бункере; х — коэффициент дозатора. Объем бункера равняется
п
V = ^ (г,2 + 7172 + г22)
(2)
2.
—— = —— (Г2 + Т1Г2 + Г22)
Дифференциальное уравнение от уравнения (2) имеет вид:
я ^ ^ 3 ^
3. Так как 71 является постоянной величиной от времени и при решении дифференциального уравнения получает вид:
п ^г2 йг2 ^ 3 . 1 ^ 2 ^
п ^г2 = 3 ^7"(г1 + 2г2)
(3)
Однако из уравнения (1) можно получить отношение
^т? г, ^Л — = -— (4)
^ х ^
4. Из уравнений (1)(3)(4), получаем
йМ йг
(IV
Р(молотого кофе) ^
Р(молотого кофе)
®(т)[г>+1т(л+х)
йк
Л (5)
Уравнение (5) описывает изменений массы молотого кофе с физико-математическим свойствам (р — плотность материала)[4 8] внутри бункера от функции изменения уровня молотого кофе в него и можно описать.
йМ
тса/еы — тса/еоШ = —;
тсаГеы — тса [ еоШ = р% = р(?) [п + + х)]
к.3J\xJV1 х 4 "■'1 М Объемный расход молотого кофе определяется по формуле: V = т/р.
йК Ш\Ч1 — Ш2Ч2
<И = т\\ . 2гл
(6)
Где; ш1 — скорость привода питателя; ш2 — скорость привода дозатора; — объемный расход от питателя; ц2 — объемный расход из дозатора
Функциональная схема автоматизации технологического процесса производства молотого кофе представлен на рис 4, определяется передаточные функции для уровня материала и скорости приводов.
Рис. 4. Функциональная схема автоматизации технологического процесса производства, молотого кофе (разработано автором)
Согласно уравнению (6) получаем й[Р.У(г)]
(И
= ш1.р.ц1(г) — ш2.р.Ц2&); У(г) = А.к(г);
Математическая модель систем управления процессам дозирования описывается:
йк(г)
А
(И
= ^г.р.Чг^) — ^2.р.Ч2(0
При начальном условии t = 0;
d[fc(t) - Л(0)]
А dt = - ?i(0)] - ^[ЫО - ?2(0)];
H(t) = ВД - ft(0);Fi(t) = qi(t) - Ы0);^(0 = 92(f) - ^(0);^ = W2 =
d[H(0]
^^t = ^1-Fi(f) - ^2-^2(0;
Преобразование Лапласа:
1. Передаточная функция уровня молотого кофе в бункере при подаче и дозировании, согласно скоростям многодвигательных приводов и физико-механическим свойствам.
Я(5) =-л-
2. Передаточная функция для скорости приводов
W1(s) ^pH(s) , с г Л
-ГТ = -ГГ" + * 2 (5)
W2(s) Fi(s) 2V у
Для автоматизации и управления процессам дозирования [5 6 7] молотого кофе на рис 5 показывается автоматизированной системы управления процессам дозирования молотого кофе, разработан с помощью средство языка программирования labview. В блоке диаграммы (рис.6) представляется алгоритм программирования, где описываются все функциональные инструменты и переменные для выполнения программы автоматизированной системы процесса дозирования. Для выполнения математической модели процесса дозирования молотого кофе и управления переменных, используется элемент «formule node» на рис 7. Этот элемент позволяет поместить в блок-схему текстовый код, который выполняет некие математические операции. Это может быть удобно, например, для программирования сложных выражений со многим числом переменных.
Рис.
5. Автоматизированная система процесса дозирования молотого кофе разработана в \abview
Рис. 6. Блок-диаграмм язык программирования labview
Рис. 7. Блок описания математической модели процесса дозирования молотого кофе -
formule node
За счёт модификации плотности материала в процессе дозирования, уровень повысился с 0,85 до 1,10 за одну смену. Графическое представление результатов моделирования доказывает влияние на уровень действие внешних возмущений, эффективность метода перенастройки параметров регулятора и физико-механические свойства сыпучего материала.
Предложена математическая модель, была использована для разработки системы контроля процесса объемного дозирования молотого кофе на базе Scada системы, язык программирования labview (formule node). Ошибка по объемному расходу при наличии влияния параметрических возмущений на двигатель роторного дозатора без перенастройки параметров регулятора составляет 0,004 м3/с (при заданных 0,016 м3/с). А с перенастройкой параметров регулятора (-0,02 м3/с). Применение данных результатов помогут повысить качество промышленного продукция молотого кофе в Эквадоре и страны занимающиеся производством кофе. Разработка виртуального макета контроля качества продукции позволяет соблюдать, динамику системы автоматизации технологического процесса производства молотого кофе и других сыпучим материалам с разными физико-механическими свойствами, а также полезна для проведения лабораторных работ студентам университета. Данная модель отличается от других тем, что коэффициенты модели рассчитываются в ходе итерационной процедуры c учетом скоростей вращения приводов подачи и ротора дозатора. Контролируемыми параметрами являются уровень продукта, частота вращения привода дозатора, масса продукта в упаковке. К возмущающим факторам, влияющим на точность дозирования, наряду с физико-механическими свойствами продукта относятся степень наполненности бункера и неравномерность подачи продукта в дозирующий механизм.
ЛИТЕРАТУРА
1. Сантос Куннихан Марио Рохелио. Имитационная модель управления уровнем молотого кофе в бункере с помощью многодвигательных приводов // Интернет-журнал «Науковедение». Том 7, №1 (январь - февраль 2015).
2. Шухин, В. В. Использование дозаторов в технологических линиях периодического приготовления строительных смесей / Марсов В.И., Тихонов А.Ф., Бокарев Е.И. // Журнал «Механизация строительства», - М.: 2011. - № 9. -С. 14-15.
3. Шухин, В.В. Дозаторы непрерывного действия с компенсацией возмущения входного потока материала / Марсов В.И., Суэтина Т.А., Колбасин А.М. // Механизация строительства. 2013. - № 2.-С. 32-34.
4. Сантос М. Р. Определение эквивалентных размеров частиц при гранулометрическом анализе молотого кофе // Вестник Тверского государственного технического университета. 2013. №1 (23). С.24-27.
5. Smith, C (1997). Principios y prácticas de automatización en procesos de control. Segunda edicion.
6. Ахремчик, О.Л. Сантос, М.Р. Изменение координатного пространства при проектировании системы управления процессом дозирования сыпучих материалов// Вестник Тверского государственного технического университета. 2015.
7. Остроух А.В., Айсарина А.А. Разработка автоматизированной системы управления бетоносмесительной установкой с двухвальным смесителем // Автоматизация и управление в технических системах. 2015. № 1. C. 51-59. DOI: 10.12731/2306-1561-2015-1-7.
8. P. Arteaga, Flow of binary mixtures of equal-density granules in hopers size segregation, density and discharge rates, Chem. Eng. Sci. 45 (1990), 205.
9. Altmann, W. (2005). Practical Process Control for Engineers and Technicians. Oxford: Newnes.
10. Bolton, W. (2004). Instrumentation and control systems. Oxford: Newnes.
Рецензент: Дмитриев Г. А., д.т.н., профессор, заслуженный деятель науки и техники РФ, Зав. кафедрой автоматизации технологических процессов тверского технического государственного университета.
Santos Cunnighan Mario Rogelio
Tver State Technical University Russia, Tver E-mail: latinbrother@mail.ru
Mathematical model and process automation volumetric dosing of ground coffee-based Scada system Labview
Abstract. About automation and mathematical model of volumetric dosing of ground coffee on the basis of SCADA - system and programming language LabView. The algorithms and functional diagram of the automation process of dispensing the ground coffee and described in the form of transfer functions of the process control parameters. This model differs from others in that it allows the use of dimensional algorithmic and computational description of data processing to produce the control signals to the drive system and the metering feeder at a presentation of the results as dynamic graphical objects by means of multi-window interface SCADA system. Product level speed drive dispenser weight in the package are controlled parameters of the system. Factors affecting as a disturbance on the accuracy of dosing with the physical and mechanical properties of the product are the degree of fullness of the hopper and the uneven flow of product to the dispensing mechanism. A more preferred method of research is the study of the process with the use of simulation techniques, than the construction of differential models. The developed control system allows you to monitor the dosing process, the level and doses of ground coffee in the migration of physical and mechanical properties and the motor controller rotary displacement metering is useful for analysis and further interpretation of the human operator in the formation of a decision on an operation of process equipment in the achievement of management objectives.
Keywords: rotary dispenser; ground coffee; automation system; mathematical model; dosing; programming language LabView.
REFERENCES
1. Mario Santos Kunnihan Rogelio. A simulation model level control of ground coffee in the hopper via multi-motor drives // Internet magazine "Science of science." Volume 7, №1 (January - February 2015).
2. Shuhin VV use dispensers in production lines of the periodic preparation of building mixtures / Mars VI, Tikhonov AF, Bokarev EI // Journal «Mechanization of construction", - M .: 2011. - № 9. - S. 14-15.
3. Shuhin, VV Batcher continuous compensating the disturbance input material / Mars VI, Suetin TA Kolbasin AM // Mechanization construction. 2013. - № 2.-S. 32-34.
4. Santos MR Determination of equivalent particle size in the particle size analysis of ground coffee // Vestnik of the Tver State Technical University. 2013. №1 (23). S.24-27.
5. Smith, C (1997). Principios y prácticas de automatización en procesos de control. Segunda edicion.
6. Ahremchik, OL Santos, MR Changing the coordinate space in the design of process control dispensing bulk materials // Bulletin of the Tver State Technical University. 2015.
7. Ostroukh AV, AA Aysarina Development of an automated control system of concrete mixing plants with twin-shaft mixer // Automation and management in technical systems. 2015. № 1. C. 51-59. DOI: 10.12731 / 2306-1561-2015-1-7.
8. P. Arteaga, Flow of binary mixtures of equal-density granules in hopers size segregation, density and discharge rates, Chem. Eng. Sci. 45 (1990), 205.
9. Altmann, W. (2005). Practical Process Control for Engineers and Technicians. Oxford: Newnes.
10. Bolton, W. (2004). Instrumentation and control systems. Oxford: Newnes.
