CC BY
12Кожна 3i складових вщображае neBHi власти-boctí i неполадки агрегату.
До тренду вщносять компоненту, що плавно змiнюeться, та вщображатиме вплив довготривалих
T- ф
чиннишв. Можна розрахувати тренди вiбрацiй щд-шипник1в протягом певного часу. Далi з вiбросиг-налу потрiбно видалити лiнiю тренда i зробити ко-реляцiйний i спектральний аналiзи стацiонарного сигналу:
R^y^r Tf фx(( )x(t+ ф№;3(щ)=2/ )сф,
T - ф 0 0
де Я(ф) - автокореляцiйна функцiя; 8(щ) - спе-ктральна щiльнiсть; Т- перiод спостереження; т -час затримування; ю - частота; х(1),х(1+ф)- центро-ванi значения вiброшвидкостi.
Автокореляцшна функцiя дозволить виявити залишкову постшну складову, наявнiсть випадково! i перюдично! складово! i т.п. Потiм необхщно провести спектроаналiз залишкового сигналу, який дозволить видiлити з вiбрацiй гармонiйнi коливання рiзно! частоти. Це три групи складово! вiбрацií: га-рмонiки, несинхроннi складовi i субгармонiки.
Гармонiки - це тки на частотах, кратш частотi обертання агрегату, вказують на дисбаланс, несоос-нiсть, ослаблення з'еднань. Несинхроннi складовi присутнi на частотах, некратних частой обертання. Вони дозволяють виявити дефекти елеменпв подшипников кочення. Субгармошки - складов^ що знаходяться нижче частоти обертання, обумовленi вихорами в масляному клиш подшипника, надмiр-ним ослабленням з'еднань або стуком в агрегап.
Пiсля видалення з початкового часового ряду тренду i гармошк залишаеться тiльки випадкова складова, яка вщображае несправностi агрегату, що зароджуються. Тимчасовi ряди вiбросигналу дозволяють встановлювати взаемозв'язок мiж вiбрацiею i параметрами режиму роботи агрегату. Для цього
можна використовувати взаeмокореляцiйну функ-цiю i спектральну щiльнiсть [2].
Висновки. Пропонуеться здiйснити модерш-зацiю системи вiбродiагностики агрегату шляхом встановлення системи CSI Vibro Diagnostic System компанп Emerson Automation Solutions. Дана система враховуе специф^ турбшного устаткування i мiстить в to6í iнновацiйнi методики аналiзу даних вiбрацii. CSI Vibro Diagnostic System дозволяе автоматично визначати близько 30 дiагностичних ознак несправностей вузлiв турбшного устаткування. Та-кож необхiдне вдосконалення програмного забезпе-чення для виршення завдань вiброконтролю i вiб-родiагностики, шляхом використання методики аналiзу тимчасового вiбросигналу турбоагрегату.
Список лiтератури
1. Барков О.В., Баркова Н.О. Вибрационная диагностика машин и оборудования. Анализ вибрации: учебное пособие. - СПб.: Издательство центр СПбГМТУ, - 2004. - 156 с.
2. Шарифулин В.Н. Математические аспекты вибродиагностики турбомеханического оборудования // Проблемы энергетики. Казань: Изд. Казанский гос. техн. универ. - 2011. - №78. - с. 109 - 114.
МОДЕРШЗАЦ1Я СИСТЕМИ АВТОМАТИЧНОГО КЕРУВАННЯ ТЕМПЕРАТУРНИМ
РЕЖИМОМ НАГРГВАЛЬНИХ ПЕЧЕЙ
Добровольська Л. О.
кандидат технгчних наук, доцент доцент кафедри автоматизацИ i комп 'ютерних технологт Приазовського державного техтчного ymiверситету, Украна
Деев О.О.
магiстр кафедри автоматизацИ i комп 'ютерних технологт Приазовського державного техтчного ymiверситету, Украна
MODERNIZATION OF THE SYSTEM OF AUTOMATIC CONTROL OF TEMPERATURE MODE
OF HEATING FURNACES
Dobrovolska L.
Candidate of Technical Sciences, Associate Professor Associate Professor, Department of Automation and Computer Technologies
Priazovskyi State Technical University, Ukraine
Deev A.
Master, Department of Automation and Computer Technologies Priazovskyi State Technical University, Ukraine
Анотащя
У статп розглядаеться модершзащя системи автоматичного керування температурним режимом на-^вально! печ за рахунок розробки та застосування штелектуально! системи, що синтезуе в ^6i апарат нейронних мереж i експертних систем, що дозволяе досить просто i наочно реалiзувати щентифжацш
процесу HarpiBy металу в на^вальнш ne4i. Система видае рекомендаци щодо коригування процесу на-rpiBy металу. Вихвдний сигнал системи може бути використаний в системi автоматичного керування про-цесом наrрiвy металу в якосп входного сигналу.
Abstract
The article discusses the modernization of the automatic control system for the temperature regime of the heating furnace through the development and application of an intelligent system that synthesizes the apparatus of neural networks and expert systems, which makes it possible to quite simply and clearly implement the identification of the metal heating process in the heating furnace. The system gives recommendations for correcting the metal heating process. The output signal of the system can be used in the automatic control system of the metal heating process as an input signal.
Ключовi слова: на^вальна тч, температурний режим, штелектуальна система, нейронна мережа, експертна система.
Keywords: heating furnace, temperature control, intelligent system, neural network, expert system.
Постановка проблеми. Чорна металурпя е од-шею з базових галузей, що iнтенсивно розвиваеться в промисловосп Украши. Металургiйний комплекс являе собою матерiально i енергоемне виробниц-тво, яке споживае велику кiлькiсть ресурсiв i па-лива.
Одними з основних споживачiв енерги е нагрь вальнi печi, особливо, в склащ прокатних цехiв. Зниження частки браку по термообробцi металу, економiя матерiалiв i енерги, витрачених на вироб-ництво, можуть принести ютотну економiчну ефек-тивнiсть. Тому модершзащя системи автоматичного керування температурним режимом нагрiвальних печей, е досить актуальною.
Ah^ïî останшх дослiджень i публшацш. До-слiдження i розробки пов'язанi з керуванням температурним режимом на^вальних печей ведуться дуже давно. 1снують успiшнi розробки багатьох вчених свiту. Це роботи Афанасева В.Н., Круглова С.П., Летова А.М., Ротача В.Я., Кудшова Ю.1., Кл> мовицького М.Д., Остапенко А. Л., Бейгел^мера Е. Е. Також е вiдомi науковi дiячi з Ггали Алессан-дро Делла Рокка, Масамшано Фантуццi, Tenova LOI Italimpianti, яш запропонували передовi методи проектування печей з обертовим подом.
Методика розрахунку гiдродинамiчного моде-лювання, яка розроблена дослвдницьким центром Centro Sviluppo Materiali в рамках проекту FlexyTech® Tenova для моделювання окремих па-льнишв, була вдосконалена з метою застосування до нагрiвальних печей в цшому. Кошикiв В.В. та Абузяров Р. О. з фш1 ВолгГДУ розрахували мате-матичну модель об'екта керування, одше1 секцй' ро-ликово1 печг Сукупнiсть математичних рiвнянь, що вщображають залежнiсть вихiдних величин вiд вхь дних, доповнено обмеженнями, що накладаються на цi величини, за умовами фiзичноï здiйсненностi, вимогами з безпеки функцiонування, рiвняннями зв'язку з шшими об'ектами, являють собою матема-тичну модель процесу. Модель процесу доповню-еться алгоритмом керування.
У ФГБОУ ВО «МДУ ш. Н.П. Огарьова », С. Ю. Калякулiн, Е. В. Мiтiн, С. П. Сульдша та iн. спшьно з ФГБОУ ВО «МГП1 ш. М.е. Евсев'ева» розробили систему автоматизацiï' керування печами з ролико-вим подом. Завдання управлiння процесом на^ву в роликових печах полягае у виборi та забезпеченнi режиму роботи, необхщного для отримання металу заданоï якостi з мiнiмально можливою питомою
витратою палива при роботi агрегату з максимальною продуктившстю. В даний час в бшьшосп випа-дкiв безпосередне керування технологiчними про-цесами здiйснюeться за допомогою аналогових або цифрових регуляторiв, що забезпечують однокон-турне регулювання по П-, П1- або П1Д-закону.
Автоматизацiя керування термопечi на базi промислового контролера була запропонована О. В. Сичовим, Л. К. Iвiнськiним, О. О. Нестеровим (Гомельський державний технiчний ушверситет iм. П. О. Сухого, Бшорус). В роботi розглядаеться ав-томатизована система керування термотччю на базi спецiалiзованого промислового контролера СПЕКОН СК5-01, що дозволяе автоматично шдт-римувати температуру i оптимальний режим го-рiння газу в печi.
Мета статт - на основi юнуючих теоретичних i практичних матерiалiв модершзувати систему автоматичного керування температурним режимом на^вально! печi за рахунок розробки та застосування штелектуально! системи, що синтезуе в собi апарат нейронних мереж i експертних систем, що дозволяе пiдвищити яшсть регулювання темпера-тури.
Виклад основного матерiалу. В даний час дуже широко застосовуються штелектуальш методи керування автоматизованими системами. Це експертш системи, нечiтка логiка, нейроннi мережц якi дозволяють моделювати поведiнку людини. Прийнятi рiшення на базi нечггко! логiки та експертних систем прив'язаш до динамiки конкретного об'екту керування, так як вiдсутнiй мехашзм оперативного навчання. Нейроннi мережi мають мехаш-зми навчання, але його не потрiбно вести постшно, оскiльки iснуе задача навчання нейронно! мережi i оперативно! настройки И параметрiв, що дозволяе пiдвищити яшсть керування пччю.
Застосування iнтелектуальних методiв е перс-пективним, але використання окремих методiв в по-втй мiрi не вирiшуе поставлене завдання. У зв'язку з цим, перспективним е шдхщ що комбшуе i штег-руюе данi методи в одну систему. Використання од-ночасно експертних систем i нейронних мереж дозволить врахувати переваги обох методiв: знання про специфiку об'екта керування за допомогою екс-пертно! системи i оперативне навчання за допомогою нейронно! мережi.
Розглянемо модершзацш системи автоматичного керування температурним режимом на прик-ладi роликово! печi. Роликова тч використовуеться для прокату сортового елемента i загартування листового матерiалу. Мiсткiсть простору для загартування елеменпв металу становить к1лька метрiв. Пряма грiлка створюе температурний режим прямо в робочому просторi, чим вiдрiзняеться вiд iнших конструкцiй камер для термiчно!' обробки металу, мае шддонш топки i спецiальнi труби, що ввдво-дяться. Конструкцiя роликово! камери щеально подходить для певного обiгрiву металу або для ввдпалу рiзних виробiв, а також обiгрiву металу перед спецiальною обробкою. Роликова пч виконуеться з жаромщно! сталi i охолоджуеться водою, скла-даеться з подини зi спещальними приводами, як1 обертаються безперервно. Так камери зазвичай ви-користовуються з подачею в них газу, при велишй шлькосп газових пальник1в i спецiальних радiацiй-них порожнинах в трубах, як розташованi нижче спещальних роликiв уздовж поздовжнiх стiн роликово! камери. Ролики в агрегап це найголовшший елемент, який використовуеться для виробництва. 1х термостiйкiсть розрахована на температуру все-рединi камери i становить збiльшену температуру за умови, що камера оснащена спещальними роликами, або з охолодженням до масово! температури. Мгж бочкою i стiнками простiр заповнюеться спещальним утеплювачем. На роликах охолоджуеться вюь, яка спираеться на наштампований подшипник, через бочку, зварену з хромошкелево! i жаростiйко!' сталi. Щоб бочка була не деформована, ролики повинш обертатися без зупинки. Роликова камера обкладаеться спецiальною шамотною цег-лою.
Принцип роботи роликово! камери полягае в тому, щоб метал, що надходить для термообробки з приймального столу, який навантажуеться краном або рольгангом, подавався автоматично в саму
топку при вщкриттш заслонщ з торця. Метал заван-тажують безпосередньо в камеру, де вш нагр1ваеться до особливо! температури. Обертов1 ролики проганяють метал, що надшшов всередину, уздовж пальника, метал поступово нагр1ваеться до потр1бно! температури. Через розташування пальников з бок1в елемента, можна нагр1вати метал на вщпустку, звичайне загартування або найб1льш складний отжиг. Шсля законченна обробки вщпале-ний метал подаеться на вихщний рольганг, який з'еднаний з1 спещальною камерою для загартування металу. Роликова камера, постшно наповнюеться металом, що входить з одного боку i видае вже оброблений метал iз зворотного боку [1].
Розглянемо експертну систему, призначену для режимiв наг^ву металу в роликово! печi, яка дозволить ютотно прискорити i полшшити контроль. Екс-пертна система також дозволить виробити рекомендаций щодо ведення процесу нагрiвання, яш призна-ченi для операторiв i для само! системи керування. Пропонуеться комбшована система керування - це експертна система, що входить до il складу i буде побудована на використанн штучно! нейронно! ме-режi (ШНМ).
Розглянемо застосування ШНМ для експерт-но! оцiнки теплового стану металу в роликово! печг ШНМ призначена, також, для вироблення сигналiв управлiння для системи керування тепловим режимом печг Контролюеться нагрiв листiв товщиною бiльше шж 1,5 мм з сталей, задана середньомасова температура яких на видачу - вiд 875 до 1000 гр.С. Час нагрiву - вщ 10 хв. до 15 хв. (наг^в вщбува-еться приблизно 1 хв. на 1мм листа). На кожному iнтервалi роботи експертно! системи (штервал запуску становить 2 хв.) Аналiзуеться тепловий стан лиспв в кiнцi кожно! зони печг Кiлькiсть зон регулювання 12. Кожнш зонi вiдповiдае нейрон з чоти-рма входами:
Рисунок 1. Структура експертно'1 ШНМ де 1- витрата газу на зону; 2 - витрата повтря на зону; 3 - температура середовища в зот; 4 - зсув, що являе собою середньомасову температуру металу при даному режим! нагргву.
На рис. 1 кожнш зош вщповодае свш нейрон. Обрана одношарова ШНМ, тому як задана функщя на входi лiнiйно роздшьна [2]. Злiва вод кожного нейрона показаш вхiднi вектори в порядку наведено! вище нумерацi! входних величин. Справа пока-занi значення ваг для входiв 1, 2, 3 ... Значення вх!-дних величин прийняп рiвними !х математичним очiкуванням, певним в результатi обробки великого числа вибiрок (не менше 1000) для нормального ходу печо
При нормальному ходi печi i вiдповiдному вхь дному векторi вихщ персептрона дорiвнюе одиницi. При водхиленш входного вектора вiд нормального на виход! нейронно! мереж1 з'явиться сигнал, що ха-рактеризуе водхилення середньомасово! темпера-тури металу в!д задано!.
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
В даному випадку застосовуеться навчання персептрона з викорис-танням так званого дельта-правила (Widrow i Hoff) иозначення = Y — Y,. В статп ирийнято для ще! величини иозначення
Осшльки функщя може бути представлена пе-рсептроном, то алгоритм навчання сходиться за ш-нцеве число крошв. Критер1ем заюнчення розраху-нку прийнятий мшмум суми квадрапв помилок, т.
min'Zhek?:
В якосп керуючих вплив1в, що рекоменду-ються, передбачена змша витрат газу в зонах на основ! анал!зу теплового стану металу.
В останнш зон! водбуваеться вир!внювання те-мператури металу по товщин!.
-100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100
Рисунок 2. Функци приналежностi множин Х2 i Х3 exodie
На рис. 2 наведеш значення виходу нейрона для першо! зони. Графши залежносп виходу нейронно! мереж! вод вщхилення температури звуться функциями приналежносп [3]. На рис. 2 по вга абс-цис водкладеш абсолютно значення вщхилень температури металу вод середньомасово!, по вга ординат - водповодш значення функци приналежност!.
Позначимо безл!ч вщхилень середньомасово! температури металу вод задано! в першш зош через а безл!ч водхилень середньомасово! температури металу в третей зош - через ^з. Приймемо для безл!ч! значення елеменпв, як
Для безл!ч! водхилень Д^э приймемо
(2) (3)
Для безл!ч! ах2 приймемо п'ять функцш приналежност! (рис.2). Позначимо функци приналежност! (ФП) через д. ФП водповодають наступним об-раним лпптастичним величинам: ^ - сильний недоев; Ц2 - недогр!в; ¡.I3 _ - названия без водхилень; [¿4Х - neperpie: - сильний neperpiB.
Водповодно до рис.2 для п'яти лшгвютичних величин безл!ч! ах2 запишемо в формал!зованому вигляд! [3]:
о
1.0 . 0.3
1.0
■100 -90 0.65 1.0
=--1---1---1---
-90 -90 -70 -60
0,3 0,65 1,0 1.0
1.0 0,65 О.Э
О
— 40 -30 -20 -10
О 0.3 0,65 , , ,
pt<=--Ь--h--h--Ь--h--Ь
r ** 10 20 30 40 50 60
-80 -70 -60
1.0 1,0 0,65 .0,3 О
---1---1---1---1--
-50 -40 -30 -20 -10;
1,0 0,65 1.0 0,65 0,3 0
-50 0 -30 10 20 30 40'
1.0 . 1,0 . 1,0 . 0,65 . 0,3 . 0
-----
90 90
Цей запис не е набором арифметичних дш, а Для безл1ч1 вихвдних значень У2 = У2 = У
покликаний лише позначити, що ФП складаеться з приймаемо також п'ять функцш приналсжносп цу
елементш Ахг 1 значень ютинноеп Р¡. що належать юдоомдно за п'ятьма вибраними рашше лшгвюти-
д у чними величинами, до них. Для безл1ч1 !-!-л з ва м1ркування 1 викладки
аналогiчнi.
1.0 1.0 0,65 0,3 О
100 95 90 85 80' — 0 0,3 0,65 1,0 1,0 1,0 0,65 0,3
цг =
Г1У
95
90
95
80
75
70
65
60
55
i тд. (5)
Д;ш при побудов1 матрищ для АХ2' АХ3 вихо-димо з и'яти правил Я:
ЯКЩО мае м1сце «сильний недогр1в (Ц1х )», ТО рекомендуеться «дуже великий вплив (//1д.)
Я2: ЯКЩО мае мюце «недогр1в ТО ре-
комендуеться «великий вплив ([¿2х)>>:
: ЯКЩО мае мюце «нагр1в без вщхилень (
/¿Зд.)». ТО рекомендуеться «Середнш вплив (/¿зд-)»; /?4: ЯКЩО мае мюце «перегр1в ТО ре-
Л5: ЯКЩО мае мюце «сильний перегр1в (Р-^х
)», ТО рекомендуеться «дуже малий вплив )».
Значения ФП Рт(_х,у) п'яти правил для без-Л1ч1 &Х2 - а також чисельш значения керуючих вплив1в знайдеш з умови [3]
= ГШПС^,^) .(6)
де и {V порядковий номер елементш у вели-чезних юлькостях АХ I ДК вщюввдно.
Для безл1ч1 методика розрахунку \ чисе-льнi значения керуючих впливiв аналогiчнi.
Композицiя ФП бази правил виконана «макс -сполученням» [3]
комендуеться «малий вплив (pL^x)>>:
v),fiR2 ! (и, V), flR31 (и, V), fiR41(u, v), VR5 lC", V)
piR6(u,v~) = max
(7)
при якому здiйснюeться обмеження ФП час-тини «ТО» до таких значень ютинносп вихщного сигналу У, яш забезпечують частину «ЯКЩО» при рОзних вх1дних сигналах X.
Дсфаж|нкащя здшснюеться визначенням BHxi-дних значень ys(x) як центру ваги базово! ФП для Bcixхи(и = 1... 21) за формулою:
За отриманими даними для ys складаеться таб-лиця фа ii - пошуку.
Значения вихвдно! величини ys дозволяе су-дити про середньомасову температуру HarpiBy металу. KpiM того, ця величина може бути викорис-тана в CTcreMi керування тепловим режимом ^4i для оптишзаци нагрiвy металу.
Висновки. Пропонована стратегiя побудови експертно! системи з використанням комбшовано! нейро-фазi технологи дозволяе досить просто i на-очно реалiзyвати iдентифiкацiю процесу на^ву металу в нагрiвальнiй печi. Система видае рекоме-ндацп щодо коригування процесу нагрiвy металу. Вихщний сигнал системи може бути використаний в системi автоматичного керування процесом на-грiвy металу в якостi видного сигналу.
Список лiтератури
1. Бойко В.И. Автоматизированные системы управления технологическими процессами в черной металлургии: учебное пособие / В.И. Бойко, В.А. Смоляк. - Днепродзержинск, 1997. - с. 507.
2. Архангельский В.И., Богаенко И.Н., Грабов-ский Г.Г., Рюмшин Н.А. Нейронные сети в системах автоматизации - К.: Техника, 1999.- 364с.
3. Архангельский В.И., Богаенко И.Н., Грабов-ский Г.Г., Рюмшин Н.А. Системы фуцци - управления. - К.: Техника, 1997.- 207с.
