CC BY
22
методами нечёткой логики позволяет реализовать данные системы.
5. Система управления обладает свойством комплексности и является более эффективной по сравнению с существующими, т. к. в ней используется для управления чёткая и нечёткая логика, определяющая преимущество быстроты и эффективности обработки информации и модульного построения конечной аппаратной части. Послед-
СПИСОКЛ
1. Сканави А.Н. Отопление. М.: Стройиздат, 1988. 416 с.
2. Зоколей С.В. Архитектурное проектирование, эксплуатация объектов, их связь с окружающей средой. М.: Стройиздат, 1984. 617 с.
3. Черников А.В. Система управления климатом в помещении, основанная на нечеткой логике // III конф.-
нее является неоспоримым достоинством в разработке аппаратных средств данной системы.
6. В системе предусмотрены условия приведения к целочисленным значениям. Это значительно упрощает работу её аппаратной реализации.
Практическая реализация системы управления влажностью позволила уменьшить энергопотребление в помещении площадью 14 кв. м на 10 % по сравнению с аналогичными системами.
ГЕРАТУРЫ
конкурс грантов аспирантов и молодых ученых ММФ ПермГУ / Сб. тезисов науч. докл. 10-11 декабря 2008. ПермГУ Пермь: ООО «Учебный центр Информатика», 2008. C. 83-90.
4. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MatLab и FuzzyTech. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 736 с.
УДК 621.391.3
А.В. Полянский, А.С. Львов, А.В. Ларичев
МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКИИ КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА ДОМЕННОГО КОКСА НА БАЗЕ ПРИБОРОВ С НЕЙРОСЕТЕВОЙ ОРГАНИЗАЦИЕЙ
Основными показателями, определяющими качество доменного кокса, являются зольность, насыпная плотность и влажность. Так, увеличение зольности на 1 % вызывает снижение производительности доменной печи (ДП) на 1,3 %, при этом возрастает расход топлива. Зола уменьшает прочность кокса, что может привести к его разрушению столбом вышележащей шихты в печи [1]. Следствием неучитываемых колебаний количества влаги во взвешиваемом коксе при дозировании становится несоответствие фактического и расчётного объёмов топлива, поступившего в ДП, а это нарушает заданный тепловой режим её работы. При автоматическом управлении шихто-подачей также осуществляется контроль запаса кокса (насыпной массы) в расходных бункерах бункерной эстакады (БЭ) [2].
Задача непрерывного бесконтактного контроля показателей качества кокса находит решение в применении неразрушающих ядерно-физических методов, основанных на взаимодействии
ионизирующих излучений (гамма-, нейтронное) с веществом. При измерении влажности фактически единственной альтернативой остаются нейтронные приборы. Так, контроль влажности топлива в бункере БЭ ДП № 5 ЧерМК ОАО «СеверСталь» осуществляется нейтронным влагоплотномером ВПН-03. Недостаток такого прибора - время на вычисление влажности может достигать 100 с, а канал плотности является вспомогательным.
Большинство существующих радиоизотопных приборов (РИП) не удовлетворяют требованию связанного контроля параметров кокса. Новые разработки РИП, несмотря на многофункциональность своего назначения (например, используемый в качестве плотномера на ЧерМК ОАО «СеверСталь» радиоизотопный преобразователь РП-24 [3]), при эксплуатации позволяют производить измерение единственного параметра твёрдого топлива. Технологический контроль зольности доменного кокса осуществляют при помощи золомеров (например, РКТП-6), содержащих до-
4
Приборы, информационно-измерительные системы
полнительные источники гамма-излучения, установка которых приводит к усложнению и удорожанию процесса контроля. В предложенных многопараметрических решениях [4, 5] задача расчёта показателей качества перенесена на уровень ЭВМ индустриального исполнения, необходим калибровочный блок или комплекс РИП.
Существует возможность создания многофункционального РИП, выполняющего определение параметров доменного кокса в бункере за счёт обработки сигналов с нескольких сцинтил-ляционных детекторов на уровне РСКУ - распределённой подсистемы контроля, сигнализации и локального управления. Теоретическую основу создания подобных приборов [6] образуют зависимости интенсивностей N. и N потока, соответ-
П 5 '
ственно, прямого и рассеянного гамма-излучения,
а)
имп/с 400 !
проходящего через вещество-ослабитель, от параметров этого вещества:
N = • е- ^ Р ^ "
NS = (1 - ^ • Р • ^
где интенсивности N и N регистрируются при отсутствии кокса с насыпной плотностью Р в бункере, расстояние между противоположными стенками которого с1; и - массовые коэффициенты ослабления прямого и рассеянного гамма-излучения в коксе. При этом плотность р имеет эмпирическую зависимость от влажности X и зольности кокса Лл. Таким образом, частота следования импульсов, полученная на каждом детекторе, есть д-мерная функция контролируемых параметров ^.(р, х, Лл) (рис. 1). В общем случае,
Рис. 1. Зависимость интенсивности потока прямого и рассеянного гамма-излучения от плотности, зольности и влажности:
а, в - при фиксированной влажности
(-)Ла = 2 %; (-----А = 5 %; (----= 10 %; (-= 15 %; (-----А = 25 %;
б, г - при фиксированной зольности
(-)СЫ = 1 %; (------)СЫ = 3 %; (---)СЫ = 7 %; (---------)СЫ = 10 %; (-)СЫ = 15 %
функция Г. является интегральной величиной по всем компонентам излучения различных энергий Е1, Е2, ..., Е . Минимизация аппаратной конфигурации вычислителя в составе РИП и сокращение количества вычислений позволит повысить надёжность и степень автономности прибора в экстремальных условиях непрерывного технологического процесса. Функциональная схема такого прибора представлена на рис. 2, компоненты прибора выделены пунктиром.
Измерительная информация, фиксируемая детекторами (сцинтилляционный кристалл NaJ (Т1), сочленённый с фотоэлектронным умножителем) 2-4, формируется при облучении кокса направленным потоком гамма-квантов, испускаемым радиоизотопным источником 1 цезия-137, который содержится в коллиматорном узле. Детектор 4, установленный на противоположной от источника стенке бункера, регистрирует интенсивность прямого излучения, ослабленного материалом при данных р, х и Лл. Датчики 2-3 используют зависимость рассеянного коксом гамма-излучения от плотности и зольности при конкретном значении влажности. Сигнал тензорезисторного датчика 5, в общем случае также зависимый от показателей качества кокса, позволяет уточнять плотность топлива в известном объёме при тарировке и функционировании прибора. Находить плотность кокса непосредственно, зная массу т, невозможно, ввиду сложной формы бункера.
Тарировка прибора производится в режиме «Обучение» на ЭВМ в составе системы автоматического ведения эксперимента, когда нормиро-
ванные значения многомерных функций с АЦП рассматриваются как входные наборы при обучении искусственной нейронной сети (ИНС). Обучающая выборка при этом формируется многомерной кубической интерполяцией результатов измерений полиномами Эрмита, сохраняющей монотонность и форму данных, что исключает необходимость моделирования всех комбинаций плотности, зольности и влажности в бункере. Завершается тарировка прибора записью матриц синаптических весов и массивов смещений - соответственно, W и В - настроенной ИНС в память EEPROM (FLASH) микроконтроллера.
В режиме «Работа» значения с АЦП поступают непосредственно на микроконтроллер (МК), который определяет показатели качества кокса методом нейросетевой аппроксимации и выдаёт их через модуль USART в подсистему управления шихтоподачей РСКУ ДП.
Выбор в качестве вычислителя для прибора многопараметрического контроля 8-разрядного МК обоснован в [7]. Высокая производительность - частота тактового генератора в режиме HS/PLL составляет 40 МГц - и высокая отказоустойчивость - возможность переключения на внутренний генератор при отказе основного - являются основными преимуществами практически используемого в приборе МК серии PIC18F8xxx. Применение аппарата теории нейронных сетей по сравнению с другими способами организации памяти (см. табл.), требующими хранение всех комбинаций, обеспечивает неизменную квадратичную сложность алгоритма поиска при любом числе контролируемых параметров.
Рис. 2. Функциональная схема прибора многопараметрического контроля качества кокса
4
Приборы, информационно-измерительные системы^
Сопоставление алгоритмов контроля по сложности и объёму памяти
Число параметров контроля <7 О&ьём памяти, Кб / временная сложность алгоритма
¿/-мерный массив Линейная структура Вариант полного Личного дерева ИНС (2-слойный персептрон)
2 19,53 / 0(пх к^ и) 39,06 0(п) 146,58 0,16 0(п)
3 2929,69 / 0(п) 5859,38 20300 0,53
4 390625 / 0(п) 781250 2,495 х 10б 1,31
5 4,883 х 107 / О(п) 9,766 х 107 2,984 х 108 2,33
В [8] на примере МК PIC18F8xxx доказано, что при контроле двух-трёх параметров сыпучего материала для хранения синаптических весов и значений пороговых элементов достаточно EEPROM-памяти, объём которой для названной линейки устройств составляет 1 Кб. В этом случае глобальные неизменяемые массивы коэффициентов объявляются и инициализируются в
электрически стираемой памяти один раз при загрузке программы МК. При д > 3 массивы весов и смещений требуют прошивки во FLASH-память устройства.
Логическая структура (рис. 3) вычислителя для прибора 3-параметрического контроля рассматривается в [8]. Предлагается каждый показатель качества доменного кокса аппроксимировать
Рис. 3. Логическая структура вычислителя для прибора многопараметрического контроля качества кокса
отдельной ИНС с девятью нейронами в скрытом слое, оценивая производительность такой сети величиной средней за эпоху квадратичной ошибки. Использование подобной структуры даёт возможность учитывать влияние отдельного параметра кокса на формирование многомерного сигнала. Другие результаты структурного синтеза ИНС -выбор алгоритма масштабированного сопряжённого градиента в стратегии back propagation при обучении, ведение подстройки весов и пороговых элементов за счёт градиентного спуска с импульсом, применение гиперболического тангенса в качестве активационной функции нейронов скрытого слоя. Результат параметрического синтеза - после двухсот эпох обучения каждой ИНС минимум производительности логической структуры составляет 8,4*10-3, а максимальная погрешность отдельной сети - 1*10-3.
Для ускорения расчёта, экономии аппаратного стека и памяти RAM МК был модифицирован классический алгоритм аппроксимации при помощи двухслойного персептрона. Ввиду линейности активационной функции нейрона второго слоя получение выхода по всем трём сетям может
СПИСОК Л
1. Воскобойников В.Г., Кудрин В.А., Якушев А.М. Общая металлургия: Учеб. для вузов / 6-е изд., перераб. и доп. М.: ИКЦ «Академкнига», 2005. 768 с.
2. Спирин Н.А, Лавров В.В. Информационные системы в металлургии. Екатеринбург: Изд-во УГТУ-УПИ, 2004. 495 с.
3. Радиоизотопный преобразователь «РП-24». URL: http://www.scma.ru/ru/products/2-5.html
4. Назамбаев Т.С., Савёлов В.Д., Полевой А.П. Измерительно-вычислительный комплекс для бесконтактного контроля качества твёрдого топлива // Современные технологии автоматизации. 2003. № 3.
5. Программно-аппаратный комплекс контроля потоков углепродуктов КПУ. URL: http:// variant.uaprom.net/p91173-programmno-apparatnyj-kompleks.html
быть реализовано параллельно в одном цикле. Программное обеспечение вычислителя разработано на языке С, для которого МК семейства PIC18F8xxx оптимизированы на архитектурном уровне. ПО прибора компилировалось в различных средах (mikroC for PIC, MPLAB C18) и было протестировано на эмуляторах mikroC Software Pic Simulator и MPLAB SIM.
Спроектированный РИП предназначен для измерения насыпной плотности доменного кокса в диапазоне 0,4^1,3 г/см3, зольности - в диапазоне 1^50 % и влажности - в диапазоне 0^15 %.
Таким образом, создание прибора многопараметрического контроля позволит определять показатели качества доменного кокса в бункере на нижнем уровне АСУ ТП ДП. Введение дополнительного информационного канала с тензодатчи-ка даёт возможность одновременно учитывать запас топлива в бункере. Использование в качестве вычислителя высоконадёжного МК обеспечивает большую автономность прибора и быстродействие на уровне 0,1 с.
ГЕРАТУРЫ
6. Гольдин М.Л. Теоретические основы измерительной техники фотонного излучения. М.: Энергоатомиздат, 1985.
7. Львов А.С., Полянский А.В. Алгоритмы многопараметрического контроля металлургических процессов вычислителями низких конфигураций // Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и СИИ / Матер. V Междунар. НТК. Вологда, 2009. С. 159-163.
8. Львов А.С., Полянский А.В. Разработка многофункциональных приборов контроля параметров шихтовых материалов с минимизацией аппаратной конфигурации и нейросетевым подходом // Автоматизация и энергосбережение машиностроительного и металлургического производств, технология и надёжность машин, приборов и оборудования / Матер. V Междунар. НТК. Вологда, 2009. С. 250-255.
