CC BY
51
В заключении отметим, что проведенный статистический анализ точности замыкающего звена рассматриваемой сборочной размерной цепи позволил предсказать распределение, которому подчиняются отклонения замыкающего звена, оценить взаимосвязи компонентов сборочной цепи, оценить процент брака.
Статья поступила 08.06.2015 г.
Библиографический список
1. Орлов А.И. Прикладная статистика: учебник. М.: Изд-во «Экзамен», 2004. 656 с.
2. Хващевская Л.Ф., Шабалин А.В. К проблеме обеспечения точности в изделиях машиностроения // Вестник ИрГТУ. 2014. № 1 (84). С. 25-29.
УДК 62-503.57
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРИВОДА С ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ ДЛЯ СТАНКОВ ШАРОШЕЧНОГО БУРЕНИЯ
© А.О. Шигин1, А.А. Шигина2, К.А. Бовин3
Сибирский федеральный университет,
660025, Россия, г. Красноярск, пр. Красноярский рабочий, 95.
Приведены исследования систем автоматизированного управления бурением. Разработана автоматизированная система, позволяющая своевременно отследить изменения структурных и прочностных характеристик горной породы в процессе бурения. Определены структура и математические зависимости, по которым функционирует система управления бурением с подсистемой мониторинга свойств горной породы. Созданы методики для определения оптимальных значений усилия подачи, частоты вращения рабочего органа бурового станка и необходимого количества сжатого воздуха для удаления буровой мелочи.
Ключевые слова: автоматизированный привод; обратная связь; система управления; шарошечное бурение; режимные параметры.
DEVELOPING AUTOMATED DRIVE SYSTEM WITH A FEEDBACK FOR ROLLER BIT DRILLING RIGS A.O. Shigin, A.A. Shigina, K.A. Bovin
Siberian Federal University,
95 Krasnoyarskiy Rabochiy pr., Krasnoyarsk, 660025, Russia.
The automatic control systems of drilling have been studied. As a result an automated system enabling a well-timed detection of the changes in the structural and strength characteristics of rocks during drilling has been developed. The structure and mathematical dependencies of drilling control system operation with a subsystem of rock property monitoring are identified. The techniques for the determination of the optimal values of the rig pulldown, rotation frequency of the drilling rig cutter and the required amount of compressed air to remove drilling stuff have been worked out. Keywords: automated drive; feedback; control system; roller bit drilling; operating parameters.
Проблема построения систем управления в объектах горнодобывающей промышленности в настоящее время достаточно актуальна, так как повышение эффективности управления невозможно без использования автоматизированных систем управления (АСУ), основанных на применении информационных технологий и прогрессивных математических моделей управления [5].
К снижению эффективности современных систем управления буровых станков в основном приводит несвоевременное реагирование на изменение свойств объекта воздействия (горной породы), трудность подстройки режимов работы и невозможность компенсирования возмущения при функционировании технической системы «Буровой станок - шарошечное долото
- горная порода» (далее - объект управления или С-Д-П) [8]. Кроме того, в современных АСУ отсутствует возможность принимать решения об изменении параметров при изменяющихся свойствах объекта, а также баз знаний в виде специальных математических моделей, отражающих протекающие в системе информационные процессы. Обеспечение заданных требований по своевременности и точности передачи информации является основополагающим условием повышения качества управления технологическим процессом.
Данная проблема может быть решена путем использования в буровых станках автоматизированной интеллектуальной системы (АИС) с адаптивным элементом для увеличения ресурса дорогостоящего бу-
1 Шигин Андрей Олегович, кандидат технических наук, доцент кафедры горных машин и комплексов, тел.: 89131862659, e-mail: [email protected]
Shigin Andrei, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Mining Machines and Complexes, tel.: 89131862659, e-mail: [email protected]
2Шигина Анна Александровна, аспирант, тел.: 89082024273, е-mail: [email protected] Shigina Anna, Postgraduate, tel.: 89082024273, e-mail: [email protected]
3Бовин Константин Анатольевич, аспирант, тел.:89233177222, e-mail: [email protected] Bovin Konstantin, Postgraduate, tel.: 89233177222, e-mail: [email protected]
рового инструмента до двух раз, повышения эффективности и удешевления процесса бурения.
Разработанная АИС позволяет своевременно отследить изменение свойств объекта воздействия в процессе функционирования объекта управления (проведение мониторинга), определить его прогнозируемый ресурс, осуществить корректировки режимных параметров в постоянном режиме, а также обеспечить успешное решение задач при априорной неполноте и нечеткости исходных данных, вариабельности и неточности характеристик исследуемого объекта воздействия. Технологическая схема разрабатываемой интеллектуальной системы мониторинга представлена на рис. 1.
Рис. 1. Технологическая схема интеллектуальной системы мониторинга и управления режимными параметрами буровых станков
Применение разработанных методик расчета ресурса, оптимальной производительности и удельных затрат на осуществление технологического процесса, контроль и учет данных рекомендаций позволят повысить эффективность функционирования технической системы С-Д-П и снизить эксплуатационные затраты в условиях непрогнозируемых изменяющихся свойств объекта воздействия и ударных нагрузок [10]. Использование указанных методик необходимо в целях реализации конкретного алгоритма и получения определенного прогнозируемого результата функционирования технической системы.
Управление структурной динамикой сложных технических систем [3] предполагает использование комплексов с различными моделями, комбинированных методов и алгоритмов, а также разработку интеллектуальной технологии автоматизированного проектирования систем мониторинга. Процесс мониторинга и управления позволяет проанализировать переход структуры системы из одного состояния в другое под действием различного рода причин (воздействий внешней среды, конфликтующих систем и т.д.).
Концепция проблемы управления структурной динамикой сложных технических объектов сводится к решению следующих основных задач [3]:
- анализ структурной динамики сложной технической системы;
- оценка структурного состояния системы;
- выбор оптимальных программ управления и регулирования структурной динамики системы.
Для обобщенной интеллектуальной системы обычно используют структуру, которая взаимодействует с внешней средой и в процессе получения от нее необходимой информации формирует цель действия и анализирует воздействия на систему (физические и информационные). Определяющими элементами системы управления в этом случае являются интеллектуальный преобразователь и базовая система управления [4].
В случае использования в системе управления искусственного интеллекта в качестве интеллектуального преобразователя реализуются [4] экспертные системы, ситуационное управление, управление структурной динамикой сложных технологических [3] и других интеллектуальных систем и их элементов.
Математическая модель интеллектуальной системы управления состоит из трех частей:
- интеллектуального преобразователя;
- объекта управления;
- управляющего устройства системы (вычислительных и преобразующих и исполнительных устройств).
Интеллектуальный преобразователь изменяет информацию о внешней среде и объекте управления и трансформирует в сигналы воздействия на управляющие устройства системы [3]. Для формирования воздействий на систему управления объектом в этом преобразователе используется блок принятия решения.
Важнейшим качеством элементов и среды в целом является способность к адаптивным изменениям своего состояния. В достижении адаптивного состояния необходимо иметь в виду, что в случае движения системы под прямым воздействием движущих внешних сил (сигнального воздействия), направление адаптивного движения системы предопределено, а при движении системы под опосредованным влиянием внешних сил требуется периодическое прерывание адаптивного движения для определения направления корректирующего действия.
В отличие от обычной АСУ, которая нашла широкое применение в различных областях промышленности, для автономной работы бурового станка необходимо применение интеллектуальной системы, которая наряду с основными функциями позволяет отслеживать информационный поток об изменяющихся случайным образом свойствах горной породы. Для осуществления на базе бурового станка интеллектуального автоматизированного управления в аппаратном комплексе системы должен содержаться адаптивный элемент электромагнитного типа [1], который одновременно сглаживает случайные ударные нагрузки и позволяет получить быстрый обратный сигнал о времени и величине удара. Структурная модель предлагаемой АИС с адаптивным элементом представлена на рис. 2.
Принципиальная схема функционирования предлагаемой АИС представлена на рис. 3.
Рис. 2. Структурная модель предлагаемой АИС с адаптивным элементом
Рис. 3. Принципиальная схема функционирования АИС с адаптивным вращательно-подающим механизмом
(элементом)
Эта система функционирует по следующему алгоритму. Внешняя среда (массив горной породы: свойства буримых пород и их непрогнозируемые изменения) воздействует на процесс функционирования объекта (бурового инструмента) [9]. Данная система предполагает включение адаптивного вращательно-подающего механизма (вспомогательного адаптивного
элемента) бурового станка [6], блока датчиков, компьютера и блока контроллеров. На объект также воздействуют возмущения, не зависящие от системы управления: ударная нагрузка (причина изменения режима работы бурового станка), помехи (вибрации, уровень запыленности, температура, ошибки приборов, сбой в системе управления). Данный адаптивный элемент
позволяет сглаживать эти непрогнозируемые возмущения.
Для анализа входной информации об изменении физико-механических характеристик горной породы датчики (задающее устройство) посылают в компьютер информационные сигналы об изменениях скорости бурения и тока в статоре адаптивного механизма (задающее воздействие). В компьютере эти информационные сигналы преобразуются в управляющие (информацию о действительных характеристиках горной породы и режимных параметрах) при помощи блока контроллеров (регуляторов, управляющих устройств), предназначенных для сглаживания кратковременных отклонений и реализации процесса управления и программного блока, который содержит разработанные расчетные методики (реализация алгоритма управления). Затем управляющие сигналы направляются к исполнительному устройству, реализующему принятое решение и способствующему изменению соответствующих режимных параметров (автоматическое регулирование). По этим методикам определяется прогнозируемый ресурс бурового инструмента и удельные затраты на бурение, соответствующие действительным значениям режимных параметров и свойств породы. Из этой же информации определяются оптимальная скорость бурения и режимные параметры (выходные данные). Для улучшения качественных характеристик системы действительные значения сравниваются с оптимальными значениями и автоматически изменяются с помощью корректирующих устройств.
По обратной связи осуществляется быстрая передача информации (0,01 с) о текущих режимных параметрах объекта управления - от объекта управления к управляющей части. После корректирующих воздействий адаптивный вращательно-подающий механизм работает во вновь заданных режимах и осуществляет подачу и вращение бурового инструмента с необходимым усилием и скоростью. Буровой инструмент проходит сквозь массив горной породы с заданной скоростью до очередного изменения характеристик горной породы. Расчетные значения выводятся на приборную панель с помощью модуля визуализации, предназначенного для демонстрации результатов моделирования и последующего контроля оператора.
Основная структура автоматизации процесса бурения содержит следующие модули: сбора и отображения информации, регулирования усилия подачи, частоты вращения и давления сжатого воздуха. Кроме того, система автоматизации бурения должна иметь модуль безопасности, отвечающий за контроль нахождения режимных параметров в допустимом диапазоне. Интеллектуальная система управления бурением функционирует следующим образом.
Величина тока в обмотках линейных электродвигателей или адаптивной электромагнитной муфты [1] в каждый промежуток времени фиксируется прибором и преобразуется в текущее значение показателя бури-мости горного массива посредством прямой математической зависимости от величины тока через коэффициент подстройки. Информация о показателе бу-
римости в каждый момент времени записывается в виде кривой и отображается на дисплее в зависимости от текущих значений глубины и времени бурения конкретной скважины. Математические модели этих явлений описываются при помощи дифференциальных уравнений с частными производными [2]. При отключении подачи запись ставится на паузу, чтобы не нарушать объективность информации о литологиче-ской колонке скважины. С помощью средств радио-или спутниковой навигации фиксируется место положения станка в процессе бурения и каждая скважина. При суммировании информации о литологических колонках с каждой скважины в автоматическом режиме отстраивается трехмерная модель массива горной породы, что позволяет анализировать информацию, содержащую конкретные значения показателя бури-мости, форму трещин, несплошностей и слоев с различными физико-механическими характеристиками. Информация о структуре и свойствах породы в массиве используется для планирования взрывотехниче-ских работ, расчета взрывчатых веществ и определения дальнейшего распространения пластов горной породы.
Система автоматизации содержит контроллеры и компьютер для обработки информации, датчик для измерения скорости бурения в каждый момент времени, частоты вращения, датчика вибрации. В зависимости от текущего значения скорости бурения и показателя буримости по формуле (1) считается текущее значение динамического усилия подачи. В зависимости от текущего значения показателя буримости, изменения показателя буримости за пройденное расстояние порядка 10 см, диаметра шарошечного долота по формуле считается оптимальное усилие подачи. При отклонении текущего значения усилия подачи от оптимального - усилие корректируется при помощи преобразователя частоты или перекоммутацией и синхронной регулировкой механической характеристики на двух электродвигателях подачи. Интеллектуальная система управления поддерживает усилие подачи близкое к максимально допустимому, которое определяется с помощью выражения (1): [ Рос ] = 6 • 2 • Бр • Ьр •
]
600-
2 ( у6 + vj 2 )
2 (v6 + vj 2)- vj 2
2Пб + 2АПб 2Пб +АПб " инд
(1)
качения в Lp - длина
подшипнике; ролика, мм;
где г - количество тел Ор - диаметр ролика, мм Ош - диаметр шарика, мм; v5 - скорость бурения горной породы, м/с; ^ - скорость опускания зубца шарошки на забой, м/с; Пб - показатель буримости [4]; ДП6 - величина изменения показателя буримости массива горных пород, характеризующихся изменением прочностных характеристик, нарушением сплошности и однородности; [арш] - допустимое напряжение для материала тел качения подшипников шарошечных долот [7].
3
Для корректировки частоты вращения электродвигателя вращателя в компьютер изначально закладывается диапазон допустимой частоты вращения и обратная зависимость от величины усилия подачи также в допустимом диапазоне, согласно выражению (2). Электродвигатель вращателя также регулируется преобразователем частоты. В случае фиксирования специальными датчиками высокого уровня вибрации усилие подачи и частота вращения бурового става одновременно плавно снижаются до достижения допустимого уровня вибрации. После снижения вибрации характеристики двигателей плавно возвращаются в состояние соответственно расчетному значению оптимального усилия подачи и частоты вращения.
Эффективная частота вращения бурового става при бурении сложноструктурного массива горной породы может быть найдена следующим образом:
изменения показателя буримости (что соответствует повышению сложности структуры горного массива и зашламлению забоя скважины). При снижении изменения показателя буримости минимальное значение подачи сжатого воздуха считается и устанавливается согласно формуле (3):
ß0 = кл{ d2 - d2 ) 4D 1 c '
■. к
4GP
■ G^-4^-Pp ■ 60, м3/мин,
(3)
[«вр ] =
0,94 - N
2П1 + 2ДП
1G8-л-D3 - Пб - h 2Пб +ДПб
- К
(2)
где N - мощность исполнительного органа бурового станка, передаваемая посредством бурового инструмента для разрушения породы; лвр - частота вращения бурового става, с-1; D1 - диаметр долота, м; П6 - показатель буримости,
Пб = 0,07 \осж + осдв) + 0,7Г;
- коэффициент формы индентора (^=0,79 для индентора, имеющего форму закругленного цилиндра; ^нд = 0,47 для индентора, имеющего форму правильного конуса; ^=0,7 для индентора, имеющего форму выпуклого конуса); h - высота зубца, выступающего за профиль зубчатого венца, м.
Подача компрессором сжатого воздуха и насосом воды в скважину для удаления буровой мелочи регулируется в зависимости от скорости бурения и величины изменения показателя буримости. Максимальная производительность компрессора и насоса регулируется пропорционально скорости бурения и величине
Пб ' 3К Ро где К - коэффициент, учитывающий неравномерность скорости потока по стволу из-за местной повышенной разработки, наличия каверн и водопритоков в скважину (К=1,3-1,5); Dс - диаметр скважины с учетом ее разработки, м; ^ - диаметр бурильных труб, м; ^ - коэффициент крупности частиц шлама, зависящий от степени трещиноватости и слоистости, для трещиноватых пород Мазульского известнякового рудника ^=8; рп и ро - соответственно плотности породы и воздуха, кг/м3; ^ - коэффициент формы частиц, составляет 0,805 (песчаник) и 1,40 (известняк).
Регулировка электродвигателей подачи включает ступенчатое переключение двигателей на разную мощность в зависимости от диапазона крепости в карьере. В процессе работы асинхронных двигателей подачи помимо кратковременных изменений показателя буримости возникают длительные изменения, соответствующие переходу на слой с другими физико-механическими характеристиками. При длительных изменениях показателя буримости точка рабочего режима асинхронных двигателей подачи перемещается по их механическим характеристикам без участия автоматики. После этого осуществляется подстройка усилия при помощи преобразователя частоты в указанном выше порядке.
Статья поступила 13.07.2015 г.
Библиографический список
1. Гилев А.В., Шигин А.О. Теория рабочего процесса электромагнитного привода вращательно-подающего механизма бурового станка при бурении сложноструктурных горных массивов // Фундаментальные исследования. М.: Изд-во РАЕ, 2012. № 9. Ч. 2. С. 375-380.
2. Методы расчетов прочности при проектировании рабочих органов буровых станков / А.В. Гилев, А.О. Шигин, С.В. Доронин, Н.Н. Гилева // Современные наукоемкие технологии. М.: Изд-во РАЕ. 2011. № 1. С. 132-134.
3. Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов. М.: Наука, 2006. 410 с.
4. Пупков К.А., Коньков В.Г. Интеллектуальные системы. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. 348 с.
5. Сащенко Н.Н. Интеллектуальная адаптивная система передачи информации в распределенных автоматизированных системах управления: дис.... канд. техн. наук. Владимир, 2006. 166 с.
6. Шигин А.О. Адаптивный вращательно-подающий механизм бурового станка для снижения непрогнозируемых
нагрузок при бурении сложноструктурных пород // Горный журнал. 2013. № 7. С. 79-83.
7. Шигин А.О., Гилев А.В., Шигина А.А. Напряжения и стойкость шарошечных долот при бурении сложноструктурных массивов горных пород // Горный информационно-аналитический бюллетень. Mining informational and analytical bulletin. М.: Изд-во «Горная книга», 2013. № 4. С. 325-333.
8. Шигина А.А., Шигин А.О., Ступина А.А. Сравнительная оценка методов анализа эффективности функционирования буровых станков // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 6. [Электронный ресурс]. URL: www.science-education.ru/106-7924 (07.05.2015).
9. Shigina A.A., Shigin A.O., Stupina A.A. System of Indicators for Estimating the Efficiency of Boring Rigs // Global Science and Innovation: materials of the I International Scientific Conference, Vol. II (Chicago, December 17-18th, 2013) / publishing office Accent Graphics communications. Chicago, USA, 2013. Р. 471-480.
10. Stupina A.A. Control and management by resource of rolling cutter bits in drilling rock massif // Middle-East Journal of Scientific Research, 2014. Vol. 1. № 21. P. 84-90.
