CC BY
40
Таблица 1.1 - Морфологическая таблица для землеройных машин
Классификационный признак Значения классификационных признаков
Вид резания грунта резание по резание под блокированное сухому грунту водой полублокированн свободное ое
Глубина проходки траншей До 5 м До 10 м Свыше 10 м
Износ рабочего органа 10% | 20% 30-50% | 60-80% | 80-90%
Траектория движения линейная вращательная по вертикальной вращательная по горизонтальной плоскости плоскости
Исходя из нашей морфологической таблицы, мы видим, что существует 225 различных схем разрушения грунта.
Из таблицы можно сделать вывод, что резание грунта может быть: с линейной траекторией движения, с вращательной траекторией движения по вертикальной и горизонтальной осям, что соответственно является по вертикальной оси - бурение, по горизонтальной оси - фрезерование. Резание может быть на различной глубине от 5 метров и свыше 10 м. Также резание грунта может происходить под водой на различной глубине с учетом всех коэффициентов и плотности жидкости и с различными показателями износа рабочего органа.
Литература
1. Кадыров А.С., Мулдагалиев З.А., Нурмаганбетов А.С., Курмашева Б.К., Жунусбекова Ж.Ж. Теоретические основы проектирования и расчета бурильных и фрезерных землеройных машин / Под ред. Кадырова А.С. - Караганда, 2010 - 220 с.
2. Ветров Ю.А. Машины для земляных работ / Под ред. Ю. А. Ветрова. — 2-е изд., дораб. и доп. — Киев: Вища школа, 1981. — 384 с.
3. Чижик Е.И. Машины для земляных работ. Учебное пособие. - Могилев: БРУ, 2005. - 250 с.
4. Абезгауз В.Д. Режущие органы машин фрезерного типа для разработки горных пород и грунтов. - М.: Машиностроение, 1965. - 378 с.
5. Алимов О.Д., Дворников А.Г. Бурильные машины. - М.: Машиностроение, 1976. - 292 с.
6. Баладинский В.П. Динамическое разрушение грунтов рабочими органами строительных машин. - Изв.вузов «Строительство и архитектура», №8, 1976
7. Баловнев В.И. Моделирование процессов взаимодействия со средой рабочих органов дорожно - строительных машин. - М.: Высшая школа, 1981. - 35с.
8. Горячкин В.П. Собрание сочинений. Т. 2. - М.: Сельхозгиз, 1937. - 258 с.
9. Домбровский М.Г. Экскаваторы. - М.: Машиностроение, 1969. 320 с.
10. Зеленин А.Н. Основы разрушения грунтов механическими способами. - М.: Машиностроение, 1968. - 376 с.
11. Недорезов И.А., Лобанов В.А., Тургумбаев Д.Д. Механизация подводных земляных работ. - Транспортное строительство, 1977, №10. - с. 25-26
12. Федоров Д.И. Рабочие органы землеройных машин. - М.: Машиностроение, 1977. - 282 с.
13. Янцен И.А., Савчак О.Г., Вернер А.О. Особенности исследования гидропневмоударного рабочего органа. Тематический сборник. - Караганда, КарПТИ, 1982
14. Бойко Н.В., Кадыров А.С., Харченко В.В., Щелконогов В.Н. Технология, организация и комплексная механизация свайных работ.
15. Кадыров А.С., Кабашев Р.А. Основы нагружения фрезрных и бурильных машин. Караганда. - 1999. - 121 с.
16. Нураков С. Н., Нурсагатов С.Т. Тенденции развития кострукций фрезерных и рабочих органов.//Современность, информационный мир и молодежь: тезисы докладов международной научно - практической конференции. - Караганда: Институт актуального образования «Болашак», 2002. - с. 87-88
17. Интернет источник - http://www.structuralist.narod.ru/
Рыбаков Е.А.1, Стариков Д.П.2
Студент; 2Студент «Национальный Исследовательский Томский Политехнический Университет» РАЗРАБОТКА И ВНЕДРЕНИЕ АЛГОРИТМА «ADAPTIVE PID» ДЛЯ ЭКСТРУЗИИ ПЛАСТИКА
Аннотация
В статье рассмотрено - внедрение автоматизированной системы управления подачей пластика в производстве волокна для 3D принтеров. Система основана на разработанном алгоритме адаптивного ПИД — регулирования с применением в качестве обратной связи двух дискретных датчиков.
Ключевые слова: автоматизация, адаптация, 3D-печать, экструзия.
Rybakov E.A.1, Starikov D.P.2
Student; 2Student, National Research Tomsk Polytechnic University
DEVELOPMENT AND IMPLEMENTATION OF THE ALGORITHM «ADAPTIVE PID» FOR PLASTIC EXTRUSION
Abstract
The article considers introduction of an automated control system for 3D printers fiber production. The system is based on the developed algorithm adaptive PID-control using two discrete sensors feedback.
Keywords: automation, adaptive, 3D-printing, extrusion.
Введение
В настоящее время все большую популярность и практическую применимость приобретает 3D печать. Наиболее выгодной является печать моделей из ABS пластика. Пластик подается в принтер в виде волокна.
Технология изготовления пластикового волокна предполагает соблюдение точного диаметра (1,7 мм) с максимальной погрешностью 30 мкм. Стоимость подобных установок (экструдеров), способных обеспечить заданную точность достаточно велика. Типовая модель экструдера может быть представлена следующей моделью (рис 1).
1 - Бункер;
2 - Экструдер;
3 - Сопло;
4 - Датчики (оптопара);
5 - Волокно;
6 - Двигатель с редуктором
Рис. 1. Модель созданной установки
56
Размельченный пластик насыпается в специальный бункер (1), где нагревается до определенной температуры. Посредством вращения шнека мягкий пластик выдавливается через сопло (3) в виде волокна (5) определённого диаметра. После этого гравитационным методом струна проходит через датчик положения (4). В зависимости от показаний датчика необходимо регулировать частоту вращения мотора (6).
При этом ставится несколько задач по управлению этим контуром САР (Системы автоматического регулирования):
• Плавное изменение частоты вращения двигателя (без рывков).
• Подбор оптимальной скорости протяжки (в силу нелинейности скорости подачи пластика из экструдера).
• Обеспечение аварийной защиты (обрыв пластика и т.п.).
На данный момент управление частотой вращения двигателя осуществляется за счет релейной автоматики. Использование подобной реализации предполагает только частичное решение поставленных задач. Например, велика вероятность обрыва волокна из-за импульсного управления мотором. Также возможно уменьшение диаметра вследствие удлинения волокна за счет рывком протягивающего механизма. В настоящее время на работающей установке достигается точность порядка 30 мкм, но с перерасходом материала, что ставит вопрос рентабельности подобной установки про производству АБС волокна.
Решить поставленные задачи в полной мере может разработанный алгоритм адаптивного дискретного управления (основанный на ПИД законе регулирования). Классический закон ПИД регулирования представлен на рис. 2.
Рис. 2. Классическое представление ПИД закона регулирования
Здесь в зависимости от сигнала обратной связи формируется управляющее воздействие, учитывающее пропорциональную, интегральную и дифференциальную составляющие в зависимости от величины ошибки. Качество переходных процессов зависит от выбора коэффициентов.
u(t) = P +1 + D = kpe(t) + £. Ie(z)dz + kd de() (1)
0 dt
Как видно из формулы, классический ПИД регулятор предполагает использование непрерывного (аналогового) сигнала. Кроме того такой подход не предполагает адаптации управляющего воздействия.
Была поставлена задача разработки программно-аппаратного комплекса для управления скоростью узла протяжки волокна, позволяющего избежать рывков при увеличении скорости, автоматически подбирающего оптимальную скорость протяжки.
Алгоритм
На рис. 3 приведена блок-схема разработанного алгоритма
Рис. 3. Блок-схема алгоритма
Когда значение с нижнего датчика достигнет контрольной точки частота вращения двигателя начинает возрастать по ПИД алгоритму регулирования. До момента, когда верхний датчик будет активирован, запускается алгоритм медленного торможения рабочего тела. После этого специальная функция сохранит и первично рассчитает данные для функции подбора адаптивной скорости. Рассчитанные данные будут преобразованы в частоту вращения двигателя и переданы мотору. Привод будет работать на адаптивной скорости, но как только верхний сенсор будет активирован снова рассчитанная скорость будет пересчитана.
В общем случае функция вычисления адаптивной скорости может быть представлена в виде формулы (2):
U л
1 (t) = Й X У1 kpe(t,_1) + k I e(z)dz + k
x=i—1 ^ 0
de(tt—1)
d i (2)
d dt
Выбор знака суммы или разности зависит от динамики изменения скорости двигателя (это напрямую связано с положением пластиковой нити).
u
57
Аппаратная часть
Для решения поставленных задач в полной мере и увеличения показателя точности, предполагается использование вместо релейной автоматики - микроконтроллера, транзисторных ключей и двух оптопар для обеспечения обратной связи.
В качестве управляемых ключей использован MOSFET транзистор, способный обеспечить заданное быстродействие широтноимпульсной модуляции управляющего сигнала, посланного с микроконтроллера. Принципиальная схема изображена на рис. 4. Для более тонкой настройки чувствительных элементов обратной связи была использована следующая схема трехпроводного подключения каждого из датчиков (рис. 5)
Рис. 4. Схема реализации ШИМ Рис. 5. Схема трехпроводной схемы подключения
датчика
Для реализации заданного алгоритма было выбрано следующее расположение оптопар (рис. 6).
Рис. 6. Расположение оптопар
Рис. 7. Модель держателя
Подобное решение позволяет точнее контролировать положение волокна в пространстве.
В данном решении был использован микропроцессор ATmega2560, способный обеспечить широтно-импульсную модуляцию на частоте 16 МГц.
Результаты
В соответствии с алгоритмом графики переходных процессов должны выглядеть следующим образом (рис. 8). В ходе исследований были получены следующий график (рис. 9)
Как видно из графиков, имеет место плавное нарастание и уменьшение скорости вращения протяжного механизма, так же алгоритм обеспечивает выход на адаптивную скорость, рассчитанную микроконтроллером на основе трендов.
Заключение
Описанное аппаратно-программное решение было опробовано и в настоящее время успешно используется в производстве волокна из АБС пластика в модернизируемой установке.
Решаются поставленные проблемы, а именно:
• Плавное изменение частоты вращения двигателя (протягивающего механизма) за счет использования транзисторных ключей, ШИМ и предложенного алгоритма.
• Автоматически подбирается оптимальная скорость вращения, которая пересчитывается в ходе работы установки.
• Сведены к минимуму аварийные ситуации в силу отсутствия рывков при протяжке волокна.
58
Литература
1. Margolis M. Arduino Cookbook - O’Reilly Media, Inc., 2011
2. Rajat D. K. Users Guide to Autodesk Inventor - Purdue University School of Electrical Engineering, 2010
3. Astrom K. J. Control System Design - Department of Mechanical and Environmental Engineering. - University of California, 2002
Самойленко Н.П. ', Кандашкина И.Г. 2
1 Заведующий лабораторией стандартизации и качества; 2 Кандидат технических наук, старший научный сотрудник,
Г осударственное научное учреждение Всероссийский научно-исследовательский институт табака, махорки и табачных изделий
Российской академии сельскохозяйственных наук
ХАРАКТЕРИСТИКА КАЧЕСТВА ТАБАЧНОГО СЫРЬЯ ПЕРСПЕКТИВНЫХ СОРТОВ ТАБАКА
Аннотация
В статье представлены результаты комплексных исследований новых перспективных сортов табака сортотипов Остролист и Трапезонд. Изучено формирование качества исследуемых сортов табака; определены основные показатели химического состава, технологических и токсических свойств; выявлены наиболее перспективные сорта табака для получения конкурентоспособного сырья с повышенной безопасностью.
Ключевые слова: сорт табака, технологические, токсические свойства, химический состав, качество табачного сырья.
Samoilenko N.P. \ Kandashkina 1G. 2
1 Head of laboratory of standardization and quality; 2 Candidate of technical sciences, senior research employee, All-Russian Research Institute of tobacco, makhorka and tobacco products of All-Russian Academy of Agriculture QUALITY PROPERTIES OF PERSPECTIVE TOBACCO SORTS
Abstract
Results of complex researches on new perspective sorts Ostrolist and Trapezond are presented in the article. Quality formation of above mentioned sorts has been studied. Basic indicators of chemical composition, technological and toxic properties have been discovered. The most perspective sorts for production competitive tobacco with increased safety have been determined.
Keywords: tobacco sort, technological, toxic properties, chemical composition, tobacco quality.
Важнейшей задачей, стоящей в современных условиях перед табачной промышленностью, является производство табачных изделий, причиняющих наименьший ущерб здоровью потребителя. С другой стороны, для удовлетворения требований потребителей необходимо производить табачную продукцию, различающуюся по аромату, вкусу и крепости. При изготовлении курительных изделий большое значение имеет качество используемого табачного сырья.
Формирование качества табачного сырья зависит от биологических возможностей сорта табака, технологии выращивания и послеуборочной обработки полученного сырья. Селекционерами института выведены перспективные сорта табака сортотипов Остролист и Трапезонд. Для получения полной характеристики табачного сырья новых сортов табака необходимы постановка и проведение комплексных исследований по изучению формирования качества основных показателей химического состава, технологических и токсических свойств.
При создании новых сортов табака особое внимание направлено на выведение высокопродуктивных сортов хорошего качества, устойчивых к основным болезням. Для табачного сырья, полученного в результате послеуборочной обработки, важное значение имеют технологические характеристики, курительные и токсические свойства.
Курительные свойства табачного сырья взаимосвязаны с его химическим составом [2]. Так, никотин определяет уровень крепости табака (чем больше содержание никотина, тем крепче табак), количество смолы считается показателем общей биологической активности дыма сигарет, а содержание СО - показателем общей токсичности дыма.
Природными показателями вкусовых свойств табачного сырья являются углеводы и белковые вещества. Углеводы положительно действуют на вкус. Белковые вещества отрицательно влияют на качество сырья.
Из показателей технологических свойств большое значение имеет фракционный состав резаного табака, заполняющая способность табака, обуславливающая выработку табачных изделий из единицы массы сырья.
Лишь сбалансированность этих показателей создаст возможность получения конкурентоспособного сырья с повышенной безопасностью.
В ходе исследований проведена товароведческая оценка образцов табачного сырья исследуемых сортов табака сортотипа Остролист (Кубанский 143, Шептальский, Остролист 215) и сортотипа Трапезонд (Трапезонд 25, Трапезонд 449, Гибрид 1) после ферментации.
Выявлено, что табачное сырье всех исследуемых сортов табака характеризуется ровной однородной окраской, имеет типичный табачный запах и слабо выраженную крепость [3].
Исследование основных элементов химического состава показало, что изучаемое табачное сырье не зависимо от сортотипа характеризуется небольшим содержанием водорастворимых углеводов (=1 %), количество белков составляет (5,5 ± 0,8) % (табл. 1). По содержанию никотина сырье можно отнести к низконикотинному (1,2 ± 0,5) %.
Одним из основных показателей токсичности табачного сырья является содержание пиролизата [4]. По этому компоненту прогнозируется содержание сухого конденсата в табачном дыме. У исследуемых сортов табака количество пиролизата колеблется от 89,0 до 118,1 мг/г. Прогноз содержания сухого конденсата в табачном дыме сигарет без фильтра зависит от воздухопроницаемости сигаретной бумаги. При использовании сигаретной бумаги 30 ед. Кореста, прогнозируемое содержание сухого конденсата в дыме составляет 18,6-24,2 мг/сиг, а для бумаги 70 ед. Кореста - 11,3-14,8 мг/сиг.
Таблица 1. Химический состав табачного сырья
Сорт табака Водорастворимые углеводы, % Белки, % Никотин, % Прогноз содержания сухого конденсата в табачном дыме сигарет, мг/г
30 Cu 50 Cu 70 Cu
Трапезонд 449 0,9 5,0 1,5 22,7 17,2 13,9
Трапезонд 25 0,9 6,0 1,3 24,2 18,4 14,8
Гибрид 1 0,9 6,1 1,5 18,6 14,1 11,4
Остролист 215 0,9 6,2 0,7 21,2 16,0 12,9
Кубанский 143 0,8 5,4 1,0 19,5 14,7 11,9
Шептальский 63 0,9 4,7 1,6 21,6 16,4 13,2
По результатам прогнозирования содержания сухого конденсата в табачном дыме сигарет выявлено, что менее токсичным является табачное сырье сортов табака Кубанский 143 и Гибрид 1.
59
