CC BY
6
Разработка автоматической системы управления камерой копчения
колбасы
М.А. Сафин, И.С. Квасова Казанский государственный энергетический университет, Казань
Аннотация: В данной статье рассматривается вопрос о разработке автоматической системы управления камерой копчения колбасы. Ручное управление процессом копчения может привести к ошибкам и неравномерности, поэтому автоматизация становится необходимостью. Система регулирования камеры копчения работает по двум контурам -температурному и влажностному. Автоматическая система управления камерой копчения обеспечивает оптимальные условия для копчения продуктов. В статье представлены передаточные функции для каждого контура и структурная схема системы управления. Коэффициенты, использованные в расчетах, были получены из экспериментов, проводимых на производстве колбасы в Ижевске. В статье проводится анализ устойчивости системы путем расчетов и проверки в среде Ма^аЬ Simulink. На основании проверки было выяснено, что разработанная нами система автоматического управления камеры копчения колбасы является рабочей.
Ключевые слова: камера копчения, объект управления, контур управления по влажности, контур управления по температуре, система автоматического управления.
В современном мире автоматизация является неотъемлемой частью промышленности во многих областях, включая производство колбас. В производстве колбасы одним из ключевых процессов является копчение, которое придает ей неповторимый вкус и аромат. Ручное управление процессом копчения колбасы может привести к ошибкам и неравномерности копчения, что может негативно сказаться на качестве продукта. Поэтому в данной статье рассматривается вопрос о разработке автоматической системы управления камерой копчения колбасы.
Подробнее изучим камеру для копчения колбасы. Система регулирования камеры копчения работает по двум контурам -температурному и влажностному. Входными параметрами являются тепло (Т), выделяемое трубчатым электронагревателем (далее ТЭН), и воздух (Воз). Количество подаваемого тепла и воздуха регулируются с помощью задатчиков (З), а величина задающего воздействия определяется программируемым логическим контроллером (далее ПЛК). Структурная
и
схема данной камеры в качестве объекта управления представлена на рис. 1.
Рис. 1. - Структурная схема камеры копчения
Для температурного контура начальный сигнал производят термометры, которые определяют температуру (Тем) в камере. Датчики преобразуют этот сигнал в напряжение (Ш и Ш), которое затем передается на соответствующий сумматор, где происходит сравнение значений с установленным. Разница усиливается усилителями (У) и влияет на двигатель вытяжного вентилятора (Двен), а следовательно, и на его работу. Если температура превышает заданную, вентилятор начинает работать, выводя из камеры воздух и понижая температуру. Если температура опускается ниже установленной, вентилятор выключается, что приводит к увеличению температуры. Если температура достигает критического значения, то ПЛК подает сигнал и ТЭН автоматически отключается [1].
Для влажностного контура начальный сигнал также производят датчики, которые определяют уровень влажности (Вл) в камере. Разница между заданным уровнем влажности и фактическим уровнем влажности усиливается в усилителе (У2) и передается на двигатель рециркуляционной заслонки (Дзас) [2]. Обороты двигателя через редуктор (Р) далее превращаются в отклонение заслонки. Заслонка управляет уровнем влажности в камере, открываясь или закрываясь в зависимости от уровня влажности. Если влажность превышает установленную, запускается механизм выпуска пара и заслонка открывается. Этот процесс происходит в
и
обратном порядке, когда уровень влажности уменьшается [3].
Для каждого звена системы составлено дифференциальное уравнение, которое позволяет описать динамику процессов и принять необходимые решения в случае необходимости [4, 5]. В целом, система регулирования камеры копчения позволяет поддерживать оптимальные условия для копчения продуктов [6].
Для контура, который отвечает за регулирование температуры (1 контура), получим передадточную функцию х(8):
Х{Б) =
к(Г3 1)(Гг£+1)(7,1 1)+с6 се "то
где С = С7С8Сс
Для контура, который отвечает за регулирование влажности (2 контура), получим передаточную функцию х '(8):
где с = с2с3с4с3сс.
Схема управления камерой копчения примет следующий вид, представленный на рис. 2.
и
Рис. 2. - Структурная схема камеры копчения Коэффициенты с, с1, с2, с3, с4, с5, с6, с7, с8, с9 использованные далее были взяты из экспериментальных расчетов, проведенных на производстве по копчению колбас в Ижевске. Эти расчеты были основаны на анализе и оптимизации процесса копчения колбасных изделий с целью достижения оптимальной температуры и влажности копчения колбасы. Во время экспериментов на заводе были изменены значения коэффициентов и произведено наблюдение за реакцией системы на изменения. После анализа результатов экспериментов были выбраны оптимальные значения коэффициентов, которые обеспечивали стабильную и точную регулировку температуры и влажности копчения.
При подстановке параметров настройки управляющего устройства получим передаточную функцию для контура управления по температуре (1 контура):
Используем пропорционально-интегрально-дифференцирующий
регулятор (далее ПИД-регулятор):
Ж, (5)
и
где с,р = 0.16; Ти = Т2 = 3600 е.; Тд = 900 с.
=
16е
-зоог
s23600
Система автоматического управления (далее САУ) для камеры копчения колбасы может иметь некоторые недостатки, такие как неустойчивость и астатизм. Однако, с помощью дифференциального корректирующего сигнала, который определяется в соответствии с определенной передаточной функцией, мы можем уменьшить степень астатизма и сделать систему более устойчивой. Для этого используем следующую передаточную функцию:
Ts
Ts+1'
При выполнении аналогичного условия, что Т = 0.5 с. передаточная
функция САУ регулирования влажности примет вид:
8е-200!?
W4s)
s3600(0.Ss+l)'
(1)
Аналогично для контура управления по влажности получим передаточную функцию управляющего устройства для 2 контура:
200е-300в
W'(s) =
се
-r0s
s^s+lXT^+lXT^s+l) s(900s+l)(3600s+l)(0.Ss+l )'
где с = c2c3c4cscc = 2 ■ 100 ■ 1 ■ 1 ■ 1 = 200. Используем ПИД-регулятор:
где = 0.28; Ти = Т2 = 3600 с.; Тд = 900 с.
=
28е
-зоо s
sz3600(0.5s+l)
Добавим дифференциальную составляющую, чтобы скорректировать
и
ошибку:
И=
(2)
При Г = 0.5 с. передаточная функция САУ регулирования температуры
принимает вид:
=
14е
-зооя
£3600(0.5£+1)2'
(3)
Для проверки правильности работы разработанной модели САУ камеры копчения колбасы мы используем пакет Ма^аЬ Simulink [7]. С помощью этого пакета мы можем смоделировать систему и проверить ее работоспособность [8]. Для этого мы поочередно подаем ступенчатый сигнал на каждый контур системы, температурный или влажностный, и измеряем полученные значения [9]. На рис. 3 представлен контур температуры. Из рисунка 3 мы можем сделать вывод, что переходный процесс длится 45 секунд, при этом контур температуры достаточно инерционный. Это объясняется тем фактом, что изменение температуры в камере не может происходить мгновенно, требуется определенное время для ее установления.
Рис. 3 - График переходного процесса контура регулирования
температуры
На рис. 4 представлен контур влажности. Исходя из рис. 4 можно заметить, что переходный процесс также продолжительный, так как имеется прямая зависимость от температуры.
М Инженерный вестник Дона, №10 (2023) ivdon.ru/ru/magazine/arcliive/nl0y2023/8732
О 10 20 30 40 50 60 I, с
Рис. 4 - График переходного процесса контура регулирования
влажности
Моделирование показало, что математическая модель камеры копчения является устойчивой, что подтверждает возможность ее использования в качестве реально работающей системы [10].
Один из примеров успешного внедрения автоматической системы управления камерой копчения колбасы является предприятие по производству копченых колбас в городе Ижевск. Данное предприятие реализовало установку системы управления для одной из камер копчения в 2022 году. Вскоре после установки системы управления копчением колбас, предприятие отметило положительный результат. Производительность увеличилась на 20%, что привело к увеличению мощности производства. Кроме того, качество продукции значительно повысилось, за счет того, что уровень консистенции колбасы достиг стандартов качества и требований нормативных актов. Контроль технологических параметров, выполняемый автоматически, исключил возможность ошибок, связанных с человеческим фактором, что повысило надежность производственного процесса. Это показывает, что внедрение автоматической системы способствует оптимизации технологического процесса и увеличению прибыли предприятия.
Литература
1. Соколова В.А. Основы автоматизации технологических процессов пищевых производств. М.: Легкая и пищевая промышленность,
1983. 400 с.
2. Анхимюк В.Л. Теория автоматического регулирования. М.: Мангуст, 2000. 144 с.
3. Технологическая схема производства сырокопченых колбас // Лекции.ком URL: lektsii.com/2-105451.html?yscHd=lfpd6bdj845952729 (дата обращения: 26.03.2023).
4. Широков Л. А., Михайлов В. И., Фельдман Р. 3. Автоматизация производственных процессов и АСУ ТП в пищевой промышленности /; М.: Агропромиздат, 1986. 311 с.
5. Колесникова А.И. Разработка системы управления компрессорной установкой // Тинчуринские чтения - 2022 "Энергетика и цифровая трансформация»: Сборник статей по материалам конференции. В 3-х томах, Казань, 27-29 апреля 2022 года Том 2. - Казань: Казанский государственный энергетический университет, 2022. - С. 425-427. - EDN CBJOER.
6. Пупков К.А., Егупов Н.Д. Методы классической и современной теории автоматического управления. Т. 1: Математические модели, динамические характеристики и анализ систем автоматического управления. - М.: Изд-во МВТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. 656 с.
7. Медведева Л.И., Семенова И.А. Анализ структуры и состава системы управления технологическими параметрами в процессе рекуперации бензина // Инженерный вестник Дона, 2013, № 4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2013/2032
8. Кралин А.А., Алтунин Б.Ю. Моделирование трансфораторов преобразовательных агрегатов в Simulink // Инженерный вестник Дона, 2014, № 2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2014/2362
9. Domakhin E. A., Popov N. S., Vilberger M. E., Anibroev V. I., Singizin I. I. Comparative analysis and experimental verification of simulation
modelling approach in MATLAB-Simulink and SimInTech // ITBI. - 2020. -№1661. - C. 1-6.
10. Ong C.M. Dynamic simulation of electric machinary using MatlabSimulink, New Jersey, Prentice Hall PTR, 1998, 626 pp
References
1. Sokolova V.A. Osnovy avtomatizatsii tekhnologicheskikh protsessov pishchevykh proizvodstv [Fundamentals of automation of technological processes in food production]. M.: Legkaya i pishchevaya promyshlennost', 1983. 400 p.
2. Ankhimyuk V.L. Teoriya avtomaticheskogo regulirovaniya [Automatic regulation theory], M.: Mangust, 2000. 144 p.
3. Tekhnologicheskaya skhema proizvodstva syrokopchenykh kolbas [Technological scheme for the production of raw smoked sausages] Lektsii.kom URL: lektsii.com/2-105451.html?ysclid=lfpcl6bdj845952729 (assessed: 26/03/2023)
4. Shirokov L. A., Mikhaylov V. I., Fel'dman R. 3. Avtomatizatsiya proizvodstvennykh protsessov i ASU TP v pishchevoy promyshlennosti [Automation of production processes and automated process control systems in the food industry]. M.: Agropromizdat, 1986. 311 p.
5. Kolesnikova. A. I. Tinchurinskiye chteniya - 2022 "Energetika i tsifrovaya transformatsiya": Sbornik statey po materialam konferentsii. V 3-kh tomakh. Kazan. 27-29 aprelya 2022 goda Tom 2. Kazan: Kazanskiy gosudarstvennyy energeticheskiy universitet. 2022. P. 425-427. EDN CBJOER.
6. Pupkov K.A., Egupov N.D. Metody klassicheskoy i sovremennoy teorii avtomaticheskogo upravleniya. T. 1: Matematicheskie modeli, dinamicheskie kharakteristiki i analiz sistem avtomaticheskogo upravleniya [Methods of classical and modern theory of automatic control. T. 1: Mathematical models, dynamic characteristics and analysis of automatic control systems]. M.: Izd-vo MVTU im. N.E. Baumana, 2004. 656 p.
7. Medvedeva L.I., Semenova I.A. Inzhenernyy vestnik Dona, 2013, № 4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2013/2032
8. Kralin A.A., Altunin B.Yu. Inzhenernyy vestnik Dona, 2014, № 2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2014/2362
9. Domakhin E. A., Popov N. S., Vilberger M. E., Anibroev V. I., Singizin I. I. Comparative analysis and experimental verification of simulation modelling approach in MATLAB-Simulink and SimInTech ITBI. 2020. №1661. P. 1-6.
10. Ong C.M. Dynamic simulation of electric machinary using MatlabSimulink, New Jersey, Prentice Hall PTR, 1998, 626 pp
