CC BY
19
Информатика, вычислительная техника и управление
ш
режимов работы сварочного оборудования (блок 4), что обеспечивает в том числе и процесс обучения обслуживающего персонала.
В устройстве способ реализуется по следующему алгоритму. Со сварочного оборудования (блок 2) снимаются аналоговые сигналы сварочного тока í (1). С помощью быстрого преобразования Фурье получают спектр сигнала тока ^п], где п = 1, 2, 3... - номера гармоник (блок 3).
Из гармоник тока удаляются гармоники, связанные с источником питания электрической дуги (получают заранее по режиму короткого замыкания). Полученный спектр тока ^к] характеризует электрическую дугу в реальном масштабе времени, где к - номера соответствующих гармоник. Оператор по виду отклонения спектра ^к] от эталонного принимает решение по управлению процессом сварки (блоки 4 и 1). Блок 5 системы САУ реализует предыдущие пункты в автоматиче-
ском режиме с оптимизацией процесса электросварки по выбранным критериям.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Сварка. Резка. Контроль : справ. / под ред. Н.П. Алёшина. М. : Машиностроение, 2005. 437с.
2. Пат. №2319586 Российская Федерация, RU 2 319 586 С2, МПК В23К 9/10 (2006.01). Способ контроля и управление процессом электросварки. /Степанов А.П., Милованов А.И., Черняк С.С., Саломатов В.Н., Лопатин М.В., Степанов М.А., Бутаков В.Ф.; заявитель и патентообладатель Иркут. гос. ун-т путей сообщен. № 2005136650/02, заявл. 24.11.2005, опубл. 20.03.2008, Бюл. №8. 9 с.
3. Гольдман С. Гармонический анализ, модуляция и шумы. М. : Изд-во иностр. лит., 1951. 408 с.
4. Основы теории цепей / Зевеке Г.В. и др.. М. : Энер-гоатомиздат, 1989. 528 с.
5. Антонюк Д. Источники питания для сварки. За-порiжжя : Запор1зький нацюн. ун-т, 2002.
УДК 681.51 Ульянов Александр Дмитриевич,
аспирант, Братский государственный университет, тел. 89501093396, e-mail: coberul@gmail.com
СТРУКТУРНАЯ И ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПРОЦЕССА РАЗГОНА ГИДРОГЕНЕРАТОРА СО СЛОЖНЫМ УПРАВЛЯЮЩИМ ВОЗДЕЙСТВИЕМ
A. D. Ulyanov
HYDROGENERATOR WITH A COMPLEX CONTROL ACTION ACCELERATION PROCESS STRUCTURAL AND PARAMETRIC IDENTIFICATION
Аннотация. Приводится анализ результатов исследования динамики разгона гидрогенератора Братской ГЭС со сложным управляющим воздействием. Основное внимание уделяется точности идентификации экспериментальных переходных характеристик разгона как необходимому условию обеспечения требуемой глубины и достоверности формируемого диагноза. Для проведения более точной и глубокой идентификации и получения более точных результатов были использованы интеграл Дюамеля и метод оптимизационной идентификации. Показано, что проведение структурной и параметрической идентификации не только позволяет перейти от сложного управляющего воздействия к использованию стандартного ступенчатого воздействия, но и повышает точность идентификации. Получены графики зависимостей структурных параметров передаточных функций от погрешности идентификации. При расчете или экспериментальном определении структурных параметров гидрогенератора можно непосредственно по данным графикам определить интегральную ошибку идентификации. Приведенный анализ носит прикладной характер, поскольку может быть использован для идентификации любых инерционных промышленных объектов с запаздыванием.
Ключевые слова: идентификация, диагностика, гидрогенератор, Братская ГЭС.
Abstract. The Bratsk HPP hydrogenerator with a complex control action acceleration dynamics study results analysis is given. Our attention is focuses on the acceleration experimental transient precondition identification accuracy as a necessary condition for the desired depth and credibility generated diagnosis. For a more accurate and profound identification and to obtain more accurate results, Duhamel integral and optimization identification method were used. It is shown that the structural and parametric identification allows us to go from the complex action to a standard step action and also improves the accuracy of identification. Transfer function structural parameters dependence on identification errors plots are obtained. When calculating or determinating experimentally structural parameters of hydraulic generator, identification integral error can be directly determined according to the chart. This analysis can be used to identify any inertial industrial facilities with delay.
Keywords: identification, diagnosis, hydraulic generator, Bratsk hydroelectric plant.
Введение
В современных системах автоматического управления (САУ) перспективным является управление, в котором управляющие воздействия служат для обеспечения требуемого качества
с учетом непрерывной идентификации и диагностики объектов. Например, дуальное управление, предложенное и обоснованное А. А. Фельдбаумом в начале 70-х годов прошлого столетия, применяется в САУ в том случае, когда априорная инфор-
мация об объекте управления не является достаточной и изучение поведения объекта управления может дать дополнительные сведения об его свойствах.
Постановка задачи
Процесс идентификации решает одновременно две задачи - обеспечение требуемого качества управления промышленного объекта (ПО) и формирование информации о его техническом состоянии.
Необходимым условием при решении задач синтеза и диагностики ПО является процесс их идентификации, причем при синтезе ПО возможны, а порой и необходимы различного рода допущения, направленные на упрощение математической модели с целью получения конструктивного результата. При разработке алгоритмов диагностирования ПО желательно избегать любых допущений, так как точность идентификации всецело определяет глубину и достоверность формируемого диагноза. Процесс глубокой и точной идентификации ПО является основополагающим при разработке алгоритмов их диагностирования.
Электромеханические объекты составляют основу современной промышленности, а их состояние определяет экономическую эффективность, конкурентоспособность и безопасность того или иного предприятия.
Разработке абстрактных алгоритмов идентификации и диагностики виртуальных технических объектов посвящено достаточно много работ. К сожалению, в большинстве работ отсутствуют конкретные методы и алгоритмы, пригодные для применения на практике [1].
Идентификация динамики разгона
гидроагрегата
На Братской ГЭС введена в эксплуатацию автоматическая система регулирования частоты вращения турбины и диагностики работы гидроагрегатов.
Следует отметить, что процесс разгона гидроагрегата осуществляется посредством сложного управляющего воздействия (рис. 1).
Для идентификации управляющего воздействия использован интеграл Дюамеля (рис. 2).
Если выходным сигналом гидрогенератора является скорость вращения ротора, то передаточную функцию в первом приближении можно представить в виде [2]
Ж (р) = -
1
Тр +1
а с учетом чистого запаздывания, определяемого временем запаздывания т, эта передаточная функция имеет вид
-тр
Ж ( р )=^.
Тр +1
Операторное изображение е -тр может быть представлено разложением в ряд Маклорена, т. е.
-тр =1 _тр + (тР)
2
1! 2!
Очевидно, уравнение имеет неограниченную степень, а это означает, что аналитически переходную характеристику процесса разгона гидрогенератора определить невозможно. Поэтому процесс формирования передаточной функции гидрогенератора осуществлялся методом оптимизационной идентификации [3, 4].
1
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 1 1 5 1 111111 1'111|1|1|1|1|1|ц||1|111'1'1'1а1 1 — 1—1 — 1 — 1—1 11-1111111111 7 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67
Рис. 2. Управляющие воздействие в виде интеграла Дюамеля
С учетом управляющего воздействия (рис. 2) была определена постоянная времени Т = 40,23 с, при этом интегральная ошибка идентификации составила 1,83 %.
На рис. 3 представлен результат идентификации процесса разгона гидрогенератора при управляющем воздействии, соответствующем рис. 1.
При этом в результате структурной идентификации получены передаточные функции:
Ж {Р)=(Т1Р +1)3(тхр +1) ;
Ж (р ) =
Т р +1)3
г
Т 2 р +
22 Т 2 р
2
+1
На рис. 4 и 5 представлены результаты идентификации процесса разгона гидрогенератора [5] при стандартном ступенчатом входном сигнале.
На рис. 6 и 7 представлены процессы идентификации, где каждой паре структурных параметров соответствует погрешность идентификации. При расчете или экспериментальном опреде-
1
Рис. 3. Идентификация процесса разгона гидрогенератора при управляющем воздействии (см. рис. 1)
ЭкСПер**1вНТЕПЬНАЯ Расчетная
п1_^_I_I_I_I_I_
О 1« 20 30 40 £0 № 70
Рис. 4. Идентификация процесса разгона гидрогенератора при стандартном ступенчатом воздействии передаточной
функцией №г(р)
Рис. 5. Идентификация процесса разгона гидрогенератора при стандартном ступенчатом воздействии передаточной
функцией W1(p)
лении структурных параметров 7\, Т], T2, т2 можно непосредственно по рис. 6 и 7 определить интегральную ошибку идентификации. Например: для Щ(р) - ^ = 3,1 с, Т1 = 7,1 с интегральная ошибка идентификации составила 0,29.
для Ж, (р) - T2 = 5 с, т2 = 1,3 с интегральная ошибка идентификации составила 0,31 %. Выводы
1. Так как при разгоне гидрогенератора присутствует чистое (транспортное) запаздывание, которое учитывается функцией е %р, то аналити-
чески определить переходную функцию невозможно. Функция е хр может быть представлена на основе её разложения в ряд Маклорена или в ряд Фурье. Поэтому при структурной идентификации может получено большое разнообразие передаточных функций.
2. При параметрической идентификации определяются постоянные времени Т и т, характеризующие состояние гидрогенератора и регулятора.
Рис. 6 График зависимости погрешности идентификации от коэффициентов передаточной функции Wl(p)
Рис. 7. График зависимости погрешности идентификации от коэффициентов передаточной функции ^г(р)
3. Проведение структурной и параметрической идентификации не только позволяет перейти от сложного управляющего воздействия к единичному ступенчатому, но и значительно повышает точность идентификации.
4. Данный алгоритм идентификации имеет прикладное значение, поскольку может быть использован для диагностики инерционных промышленных объектов с запаздыванием.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Лузгин В.В. Методы и алгоритмы идентификации и диагностики аналоговых промышленных объектов : автореф. ... докт. техн. наук. Иркутск, 2012. 44 с.
2. Павлов Г.М., Меркурьев Г.В. Автоматика энергосистем. СПб., 2001. 388 с.
3. Ульянов А.Д., Лузгин В.В. Методология формирования алгоритмов идентификации и диагностирования аналоговых промышленных объектов // Системы. Методы. Технологии. 2013. № 3 (19). С. 96-100.
4. Программа по вторичной идентификации (VtroId v1.00) : программа для ЭВМ / Патрусова А.М., Кол-тыгин Д.С., Лузгин В.В. Св-во № 2003612203; зарег. 26.09.2003.
5. Программа по идентификации передаточной функции с запаздыванием (Time-Delayld v.1.00) : программа для ЭВМ / Панасов В.В., Колтыгин Д.С., Лузгин В.В. Св-во ГР № 2003612203 ; зарег. 21.01.2008.
