CC BY
24
УДК 625.731.08
ПОВЫШЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ХОЛОДНЫХ ФРЕЗ ПОСРЕДСТВОМ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ
В. Н. Кузнецова, А. Н. Шаймарданов
Аннотация. В данной статье обосновывается необходимость применения адаптивного управления холодной фрезой, анализируется влияние на производительность холодной фрезы. С помощью программного обеспечения AMEsim 4.2 разработана имитационная модель холодной фрезы с системой адаптивного регулирования мощности. Проведено исследование работы имитационной модели, результаты сверены с данными, полученными в эксперименте с реальной холодной фрезой.
Ключевые слова: адаптивное управление, холодная фреза, рабочая скорость, потребляемая мощность.
Быстроизменяющиеся свойства внешней среды, с которой взаимодействуют дорожная фреза, неполнота информации о динамике машины, сложность моделирования рабочих процессов затрудняют проектирование и настройку системы автоматического управления (САУ) рабочими процессами холодной фрезы. Ручная подстройка параметров систем, основанная на опыте эксплуатации, не гарантирует качественной работы. Отсюда вытекает необходимость создания адаптивных САУ, подстраивающихся под изменение внешних условий и параметров дорожной фрезы [1].
Исходя из вышесказанного неадаптивные методы управления машиной, не подходят, так как они предусматривают наличие достаточного объёма априорных сведений о внутренних и внешних условиях работы машины еще на предварительной стадии разработки системы, которые затем используются при проектировании САУ. Не учитывают быстроизменяющиеся свойства внешней среды и при этом характер их изменения случаен. Чем полнее информация о характеристиках системы и условиях ее работы, тем обычно выше качество неадаптивного управления [2]. Вследствие высокого уровня неопределенности системы, неадаптивные контроллеры могут необоснованно снижать производительность системы.
Основными факторами, влияющими на производительность холодной фрезы при условии, что техническое состояние машины соответствует документации производителя (то есть машина исправна и показатели отвечают заявленным требованиям производителя), являются быстроизменяющиеся свойства внешней среды, опыт и квалификация оператора, износ резцов фрезерного барабана.
Для того, чтобы добиться производительности, близкой к максимальной, заявленной изготовителями машины, необходимо исключить эти факторы. Приведённые факторы выбраны исходя из следующих оснований, выявленных в процессе эксплуатации машины. Оператору зачастую трудно выбирать оптимальный режим работы исходя из своей квалификации и опыта. Не говоря уже о молодых специалистах. Износ резцов фрезерного барабана не учитывается вовсе, а ведь износ резцов снижает скорость движения фрезы, а значит и производительность.
За оптимальный режим работы в исследование принят режим, близкий к идеальному, то есть режим, при котором двигатель работает на номинальной выходной мощности. При этом производительность холодной фрезы близка к максимальной.
Применение в системе управления мощностью холодной фрезы адаптивного котрол-лера исключает перечисленные нежелательные факторы, так как система является нелинейной, характер изменения параметров системы не определен и случаен. Адаптивные системы работают с большим уровнем неопределенности системы. Они, несомненно, подходят, поскольку допускают гораздо более высокий уровень неопределенности системы с тем, чтобы улучшить производительность. В отличие от контроллеров с постоянным коэффициентом усиления, которые поддерживают заданные коэффициенты в рамках закона управления с обратной связью для поддержания устойчивых характеристик, адаптивные контроллеры прямо или косвенно регулируют коэффициенты усиления обратной связи для поддержания устойчивости при замкнутом контуре управления и улучшают характеристики, несмотря на неопределенность системы. Поэтому адаптивный метод управ-
ления используются в управление мощностью холодной фрезы. Здесь возникает проблема в том, как выбрать самый эффективный параметр управления мощностью.
Эффект приспособления к изменяющимся условиям в адаптивных системах достигается за счет того, что часть функций по получению, обработке и анализу недостающей информации о рабочем процессе осуществляется не проектировщиком на предварительной стадии, а самой системой в процессе ее нормальной эксплуатации [3].
В качестве основного управляющего параметра выбрана скорость перемещения холодной фрезы, так как проведенное исследование и полученная математическая модель холодной фрезы выявило квадратичную зависимость между потребляемой мощностью холодной фрезы и скоростью. В свою очередь общая потребляемая мощность холодной фрезы это сумма мощности потребляемой приводом движителей машины и приводом фрезерного барабана холодной фрезы.
В систему адаптивного управления холодной фрезой введен пропорционально интегральный дифференциальный (ПИД) контроллер.
Основываясь на параметрах реальной машины, теоретическом анализе, экспериментальных результатах разработана имитационная модель холодной фрезы с помощью программного обеспечения Advanced Modeling Environment for performing Simulations of engineering systems (AMESim), с адаптивным котроллером и без адаптивного котроллера.
Результаты моделирования и экспериментальные данные сведены в таблицу 1, где средняя частота вращения двигателя п, средняя выходная мощность Р, средняя рабочая скорость V и коэффициент использования номинальной мощности двигателя КВ. Нижний индекс 1 и 2 соответственно без и с адаптивными регулятором мощности, а Vз экспериментальная скорость, а величина роста рабочей производительности.
Когда машина не оснащена адаптивным регулятором мощности, средняя скорость машины 10,44 ммин-1, а изменения амплитуды скорости только 1 ммин-1 в то время как вариация изменения частоты вращения двигателя 117 обмин-1. Вариация выходной амплитуды мощности двигателя 42 кВт, средняя выходная мощность составляет лишь 115,6 кВт, а коэффициент использования двигателя номинальной мощности двигателя 87,5 %.
После того как адаптивный регулятор мощности установлен на машине, производительность повышается. Частота вращения двигателя более гладкая кривая, как показано на рисунке 1. Средняя выходная мощность двигателя 128,9 кВт (рисунок 2) коэффициент использования номинальной мощности двигателя увеличивается на 10,2 %. Средняя скорость 11,11 м мин-1, а производительность увеличивается на 6,32 %. Скорость машины с адаптивным контроллером на 0,6 м мин-1 больше, чем без контроллера (рисунок 3), в то время как средняя выходная мощность двигатель увеличивается на 13,44 кВт (таблица 1).
Рис. 1. Синусоида амплитуды изменения частоты вращения двигателя, об/мин. во времени, с:
1 - кривая с адаптивным контроллером,
2 - кривая без адаптивного контроллера
Рис. 2. Синусоида амплитуды изменения выходной мощности двигателя, кВт во времени, с:
1 - кривая с адаптивным контроллером, 2 - кривая без адаптивного контроллера
Рис. 3. Синусоида амплитуды изменения рабочей скорости, м/мин. во времени, с:
1 - кривая с адаптивным контроллером,
2 - кривая без адаптивного контроллера
Таблица 1. - Характеристическое сравнение машины с и без адаптивной системы регулирования
П1, П2, Р1, Р2, КВ1, ,2 VI, V2, Vз, Пь
см об/мин. об/мин. кВт кВт % % м/мин. м/мин. м/мин. %
4 2210 2201 115,56 129 87,5 97,7 10,44 11,11 10,2 6,32
8 2198 2200 115,76 130,1 87,7 98,6 4,51 4,88 4,25 8,2
16 2195 2199 116 131,1 87,9 99,3 2,34 2,56 2,29 9,4
Погрешность скорости машины между скоростями полученными моделированием и экспериментальными в пределах 6 %.
Результаты показывают, что выбор скорости машины, как адаптивного параметра, регулирующего мощность, не только позволяет регулировать нагрузку фрезы, но и стабилизировать ее. Машина может также осуществлять самонастройку и устанавливать коэффициент использования номинальной мощности двигателя в наибольшем его значение.
Использования скорости движения холодной фрезы как управляющего параметра обосновано и эффективно. Двигатель холодной фрезы может обеспечивать номинальную мощность и работать с наибольшей производительностью самонастройкой адаптивной системы управления мощностью.
Библиографический список
1. Мещеряков В. А. Нейросетевое адаптивное управление тяговыми режимами землеройнотранспортных машин: Монография. - Омск: ОмГТУ, 2007. - 219 с.
2. Теория автоматического управления: Учебник для вузов. В 2-х ч. Ч. II. Теория нелинейных и специальных систем автоматического управления / А. А. Воронов, Д. П. Ким, В. М. Лохин и др.; Под ред. А. А. Воронова. - 2-е изд. - М.: Высшая школа, 1986. - 504 с.
3. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем: Учеб. для вузов - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Высшая школа, 2001. - 343 с.
4. Кокорин А. В. Математическая модель системы управления рабочим органом строительнодорожной машины с фрезерным барабаном // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2009. Т. 5. № 11. С. 187-189.
5. Meyer M. D., Amekudzi A., O'Har J. P. Transportation asset management systems and climate change adaptive systems management approach // Transportation Research Record. 2010. № 2160. С. 12-20.
INCREASE PRODUCTIVITY OF COLD MILLING MACHINE BY MEANS ADAPTIVE CONTROL
V. N. Kuznetsova, A. N. Shaimardanov
This article explains the need for adaptive control milling machine, analyzes the impact of the performance milling machine. With software AMEsim 4.2 developed simulation model milling machine with adaptive power control. A study of the simulation model, the results are verified with the data obtained in the experiment with the real milling machine.
Кузнецова Виктория Николаевна - д-р технических наук, профессор, декан факультета МПП СибАДИ. Основные направления научной деятельности - Оптимизация рабочих органов землеройных и землеройно транспортных машин. Общее количество опубликованных работ: 90. е-mail: nis@sibadi.org
Шаймарданов А. Н. - аспирант ФГБОУ ВПО «СибАДИ».
УДК 625.75
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РАСЧЕТА ЗНАЧЕНИЯ НОРМИРУЕМОГО РАСХОДА ТОПЛИВА НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ПОЛУЧАЕМЫХ ОТ ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ КОНТРОЛЯ
А. В. Трофимов, А. В. Проценко
Аннотация. Выявлены закономерности формирования погрешности показаний пробега автомобиля получаемых от технических средств контроля установленных на автомобиле. Установлены закономерности формирования коэффициента условий движения на основе данных получаемых от технических средств контроля установленных на автомобиле. Предложена математическая модель расчета нормируемого расхода топлива с использованием данных получаемых от технических средств контроля.
Ключевые слова: технические средства контроля, система слежения и контроля ГЛОНАСС, тахограф, нормируемое значение расхода топлива, учитываемый пробег, коэффициент условий движения.
