CC BY
136
УДК 631.36-52
В.И.Финаев, Мажди Наср Аллах
УПРАВЛЕНИЕ В ЗАДАЧАХ ПОСЛЕУБОРОЧНОЙ ОБРАБОТКИ ЗЕРНА
Послеуборочная обработка зерна - одна из наиболее трудоемких отраслей сельскохозяйственного производства. Предприятия послеуборочной обработки зерна относятся к сложным объектам управления. Необходима автоматизация контроля и управления процессами обработки и хранения зерна. Послеуборочную обработку зерна проводят в агропредприятиях, а также на заготовительных предприятиях.
Технология обработки семенного и продовольственного зерна складывается из ряда операций: взвешивание исходного материала; разгрузка автомашин; предварительная очистка; вентилирование; временное хранение; сушка; первичная и вторичная очистки; сортирование; транспортировка зерна и отходов; взвешивание готовой продукции; протравливание и прочее.
При поточной технологии перечисленные операции выполняют последовательно за один проход зерна. При этом применяют машины и средства механизации, включаемые в поточные линии предприятий.
Рассмотрим факторы, определяющие эффективность работы поточных линий обработки зерна.
На агрегаты поступает зерновая масса, показатели которой непостоянные
во времени. Важно оценить изменение показателей качества поступающей
зерновой массы, а именно влажности и чистоты. Эти показатели - случайные
функции времени. Основные параметры и характеристики данных функций -
средние значения (математические ожидания) влажности ©х и чистоты ух, 2 2
дисперсии с W, ат, средние квадратические отклонения ^, Су,
корреляционные функции Я^т), Я^(т) и спектральные плотности 8^©), 8^(©), которые изменяются в в течение времени работы предприятия. В пределах одного дня колебания влажности и чистоты поступающего зерна можно принимать за стационарные случайные функции, характеризуемые постоянными значениями математического ожидания и дисперсии. Все это свидетельствует о процессах, вида тренда, которые следует учитывать при выборе методов и устройств управления.
Корреляционные функции влажности и чистоты зерна ©х и ух, можно аппроксимировать следующими выражениями [1]:
где а©, а^ - эмпирические коэффициенты.
Время корреляции составляет для влажности зерна 80 мин, а для чистоты 60 мин. Время корреляции определяет ширину спектра колебаний рассматриваемых стохастических процессов: большее время корреляции
соответствует более узкому спектру, и наоборот. Приведенные данные характеризуют условия функционирования поточной линии предприятия как
2 -а»р|т|
(1)
объекта управления с точки зрения действия внешних возмущений. Обслуживающий персонал решает две группы задач: управление
электроприводами машин и механизмов поточной линии при наборе маршрутов обработки зерна и ликвидации аварийных ситуаций; управление режимами работы отдельных машин.
Управление режимами работы машин состоит в направленном изменении их параметров посредством проведения контрольных операций и регулирующих воздействий для получения обработанного зерна заданного качества. В результате обработки измерительной информации оперативный персонал осуществляет регулировочные операции, изменяя следующие параметры: подачу зерна в зернообрабатывающие машины поточной линии; подогрев воздуха, подаваемого в бункера активного вентилирования; производительность сушилки; температуру теплоносителя в сушилке.
При решении задач управления следует учитывать особенность поточной технологии, заключающуюся во взаимной зависимости состояния, режимов и качества работы отдельных машин и механизмов поточной линии. Одна из форм рассматриваемой зависимости проявляется в резком изменении состояния и режима работы отдельных звеньев поточной линии. Своевременный контроль возможен лишь при использовании средств автоматики..
На поточных линиях обработки семенного зерна количество возможных маршрутов достигает нескольких десятков, и в этих условиях их набор, как показывает практика, требует от оперативного персонала повышенного внимания и значительных трудовых затрат. Преодолеть эти трудности можно, осуществляя централизацию управления электроприводами и совершенствуя средства отображения информации.
Управление зернообрабатывающими машинами усложняется из-за изменений физико-механических свойств обрабатываемой зерновой массы. К недостаткам зерносушилок и зерноочистительных машин следует отнести несовершенство регулирующих органов, воздействуя на которые можно уменьшить влияние внешних возмущений, отсутствие объективных средств контроля основных технологических параметров: влажности, чистоты,
расходов зерна.
Анализ факторов, определяющих эффективность работы поточных линий обработки зерна с точки зрения задач управления, свидетельствует о целесообразности автоматизации зернообрабатывающих предприятий.
Рассмотрим методические предпосылки оптимизации управления поточными линиями обработки зерна.
На поточную линию обработки зерна воздействуют при помощи совокупности элементов, называемой системой управления. Одним из элементов систем управления сложными объектами является человек-оператор или коллектив операторов. Остальные элементы - это соответствующие технические средства.
Оптимальное управление процессами поточной обработки зерна с точки зрения технологического эффекта должно обеспечивать получение
максимального годового объема готовой продукции заданного качества. При повышении качества управления посредством автоматизации возрастает стоимость системы. Появляется задача оптимизации системы управления, при решении которой в качестве критерия оптимальности применим экономический показатель. Таким показателем может быть годовой экономический эффект от внедрения автоматизированной системы управления зернообрабатывающим предприятием.
При решении задачи автоматизированную систему управления поточной линией следует представить состоящей из множества подсистем, выполняющих заданные функции по достижению целей. При этом каждой из подсистем управления ставится в соответствие вспомогательная функция, которая является двузначной и принимает значение +1, если подсистема при оптимизации включается в состав искомой системы, и значение 0 в противном случае. Задачу оптимизации системы управления поточной линией обработки зерна математически поставим следующим образом.
Требуется найти множество Рт автоматических подсистем управления, характеризуемое вектором решающих функций а = {а1,а2,...,ат} и максимизирующее целевую функцию,
где Э1 - годовой экономический эффект от использования 1-й подсистемы.
Целевая функция представляет собой суммарный годовой экономический эффект от внедрения системы управления, включающей то или иное сочетание подсистем. В выражении (2) на решающие функции накладывают ограничения:
Ограничение (3) характеризует связь разделения, существующую между к-й и 1-й подсистемами - состав системы управления к-ю и 1-ю подсистемы вместе включать нельзя. Ограничение (4) характеризует связь следования - в состав системы управления к -я подсистема может входить лишь в том случае, когда в нее уже включена 1-я подсистема. Ограничение (5) характеризует связь объединения - в состав системы управления к -я и 1-я подсистемы могут быть включены лишь одновременно.
Поскольку автоматизация сложных объектов осуществляется поэтапно, то учет указанных ограничений позволяет исключить при разработке системы управления случаи дублирования или неполного решения задач управления. Целевая функция (2) может быть дополнено ограничениями на материальные и людские ресурсы.
Оптимизация системы управления состоит в решении трех задач: обоснование некоторого множества оптимальных с точки зрения технологического эффекта подсистем управления; разработка этих подсистем и определение экономического эффекта от их использования.
т
(2)
1=1
ак+а^1,
ак<аь
0>ак+а1>2.
(3)
(4)
(5)
Для первой задачи применяют методику поэтапного процесса решения. На начальном этапе посредством раскрытия и анализа целевой функции, представленной в выражении (2) в неявной форме, находят совокупность показателей технологической эффективности управления процессами обработки и хранения зерна. Например, для семяобрабатывающего предприятия в соответствии с существующей методикой определения эффективности внедрения новой техники годовой экономический эффект от применения автоматизированной системы управления вместо существующей системы управления рассчитывают по выражению
Э = Сш{[(Ц2 - Ц1) + (С1 - С2) + Ен [З2 -1)+За Бссу - Басу )]},
СН1 СН1
где Сн - годовой объем обработанного зерна; Ц - обобщенная цена единицы обработанной продукции; С - себестоимость обработки зерна; Ен-нормативный коэффициент эффективности капитальных вложений; Бссу и Басу - балансовые стоимости существующей и автоматизированной систем управления.
Оптимизация управления по показателям Сн, Ц, С вызывает трудности, связанные с их определением. Поставленную задачу целесообразно решать путем декомпозиции на основе раскрытия исходных показателей и выделения из них некоторых вспомогательных показателей, играющих роль частных технологических критериев оптимальности управления отдельными звеньями автоматизируемого предприятия. При выборе частных критериев учитывают следующие требования: возможность целенаправленного изменения и
относительно простого измерения показателей, а также независимость их значений от затрат на систему управления.
Применительно к показателю Сн задачу решают следующим образом. При построении поточных линий обработки зерна соотношение номинальных производительностей машины предварительной очистки Опо, сушилки 0С и машины вторичной очистки Ово семян, включенных последовательно в поток, выбирают в соответствии с выражением Опо>ОС~Ово из которого следует, что производительность поточной линии, а следовательно, и выход готового продукта, определяется в основном производительностями сушилки и машины вторичной очистки. Количество обработанного зерна зависит также от суммарного времени простоев оборудования Тпр.
С учетом существующей практики расчетов при заготовке семенного зерна для обобщенной цены получена формула определения цены.
Себестоимость обработки зерна С зависит от затрат электроэнергии qэ, живого труда (Рр - часовая ставка оперативного персонала), а также от стоимостных показателей (Ав - суммарные амортизационные отчисления и отчисления на текущий ремонт от капитальных вложений; Цэ и Цт - цены электроэнергии и топлива.).
Можно сделать вывод, что к частным технологическим критериям оптимальности управления можно ряд параметров, которые находится во
взаимной зависимости, определяемой характеристиками отдельных машин и поточной линии в целом. Особенность отмеченной взаимосвязи состоит в том, что желательное изменение одних параметров вызывает нежелательное изменение других. Поэтому достижение разумного компромисса и более полное обоснование частных критериев проведены на основе изучения работы поточной линии и отдельных машин.
В первом приближении суть оптимального управления поточной линией обработки зерна с учетом указанных критериев можно пояснить следующим образом. Ранее было отмечено, что производительность всей поточной линии обусловлена главным образом производительностями сушилки и машины вторичной очистки. Потенциальные возможности этих машин при оптимальном управлении определяются статическими характеристиками, выражающими зависимость производительностей этих машин от значений внешних возмущений - влажности и чистоты поступающего зерна (для машины вторичной очистки) при условии получения конечного продукта, кондиционного по чистоте и влажности.
При оптимальном управлении длительность простоев должна стать минимальной.
Литература
1. Гуляев Г. А Автоматизация процессов послеуборочной обработки и хранения зерна. - М.: Агропромидат, 1990. - 240 с.
