На основе проведенного анализа принципов построения цифровых адаптивных САУ, с учетом основных тенденций автоматизации ТП ГНП сделан вывод о том, что на сегодняшний день в этой области существует целый ряд нерешенных задач, к основным из которых можно отнести следующие:

·  не разработаны математические модели, позволяющие оценить нестационарные режимы и механизмы повышения качества нанесения покрытий в перспективных технологических операциях ГНП, и на их основе разработать новые методы синтеза цифровых адаптивных САУ, функционирующих в среде мощных электромагнитных и тепловых помех технологического оборудования ГНП;

·  не разработаны алгоритмы адаптивного управления, учитывающие многосвязанность и многомерность объектов управления адаптивных САУ;

·  не разработаны высокоточные, быстродействующие и помехоустойчивые цифровые адаптивные САУ, что не позволяет проектировать высокоэффективные АСУ ТП ГНП и выявить перспективные направления их совершенствования.

Таким образом, нерешенность отмеченных задач вызывает серьезные затруднения при проектировании АСУ ТП ГНП, поскольку при изменении компоновки адаптивных САУ или изменении динамических свойств функциональных подсистем меняются и описывающие их системы дифференциальных уравнений.

На основе проведенного анализа проблем повышения эффективности и надежности ведения ТП ГНП обоснована необходимость построения АСУ ТП ГНП как динамичного, многосвязанного и многофункционального объекта управления, обладающего свойствами адаптивности и управляемого с участием оператора. Реализация выбранного пути решения проблемы требует теоретического обобщения известных научных подходов и методов с целью разработки методологических и теоретических основ построения АСУ ТП ГНП. Кроме того, проведенный анализ позволяет сформулировать основные требования к АСУ ТП ГНП и выбрать для нее необходимые функциональные подсистемы. Эти подсистемы должны быть многосвязными и многорежимными, что требует согласования путем координации процесса функционирования, как отдельных подсистем, так и всех подсистем в целом. С учетом всего вышеизложенного, сформулирована цель и определены основные задачи исследования.

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

Вторая глава посвящена выработке методологических основ разработки и создания высокоэффективных автоматизированных систем управления сложными динамическими объектами, к каким относятся технологические объекты и процессы ГНП, особенности функционирования которых определяются тем, что ТП ГНП являются распределенными многосвязанными иерархическими процессами.

Рисунок 1. Методология разработки АСУ ТП ГНП

Обобщены в систему и классифицированы принципы, позволяющие корректно осуществлять процессы автоматизации ТП ГНП, что позволяет в рамках единой концепции решать многочисленные задачи исследования, моделирования и управления динамическими объектами технологического оборудования ГНП и должно составить в будущем основу методологии создания АСУ ТП ГНП.

На основе системного, динамического, структурно-функционального подхода, а также на различных принципах, определяющих эти подходы, предлагается методология разработки АСУ ТП ГНП, представленная в виде множества взаимосвязанных друг с другом этапов (рисунок 1). Данная системная концепция охватывает все основные этапы разработки АСУ ТП ГНП, объединяя их в единую систему. Преимущество разработанной методологии разработки АСУ ТП ГНП состоит в том, что она:

·  во-первых, формирует не только единую концепцию построения и развития АСУ ТП ГНП, но и всего комплекса своих функциональных подсистем управления;

·  во-вторых, характеризует принципиальные особенности построения и функционирования функциональных подсистем АСУ ТП ГНП;

·  в-третьих, позволяет выявить основные свойства проектируемого класса подсистем АСУ ТП ГНП, формулируя с единых теоретических позиций задачи исследования, моделирования и управления;

·  в-четвертых, служит основой для разработки новых алгоритмов адаптивного и координированного управления функциональными подсистемами АСУ ТП ГНП.

В рамках предложенной методологии разработана иерархическая многоуровневая структура АСУ ТП ГНП (рисунок 2). Здесь можно выделить три уровня управления: стратегический, тактический и исполнительный.

На стратегическом уровне по командам от центрального управляющего компьютера (ЦУК) производится формирование цели управления и организация принципов супервизирного управления с учетом реальной обстановки ведения ТП ГНП. Совокупность аппаратных и программных средств ЦУК генерирует оптимальную последовательность действий, которая с помощью подсистемы координации и принятия решений декомпозируется на локальные планы действий отдельных функциональных подсистем АСУ ТП ГНП (адаптивных САУ и ИИС). Структура центрального устройства управления и обмена характеризуется вполне определенной функциональной и пространственной организацией, соответствующей назначению устройства и условиям функционирования. От правильного выбора структуры этого устройства во многом зависят такие важные характеристики АСУ ТП ГНП, как быстродействие, надежность и гибкость.

На тактическом уровне по командам подсистемы координации и принятия решений производится формирование программ управления для каждой адаптивной САУ и ИИС, согласование процессов управления и взаимодействия подсистем друг с другом, а также адаптация САУ и ИИС при смене технологических операций ГНП. Для реализации функций адаптации на основе принципа управления по модели в подсистему координации и принятия решений вводятся многосвязная эталонная модель и построенный на основе принципа инвариантности многосвязный регулятор параметрического управления, настраиваемые коэффициенты которого обеспечивают желаемое движение управляемых координат многосвязанного технологического объекта управления, задаваемое эталонной моделью.

На исполнительном уровне решаются задачи стабилизации нелинейных характеристик исполнительных механизмов адаптивных САУ и ИИС, отработки заданных программ управления с требуемым качеством переходных процессов, обеспечение робастности к внутренним и внешним возмущениям и т. д. Данные функции реализуются с помощью многосвязанных цифровых регуляторов координатного управления технологическими объектами ГНП. Так как все контура управления адаптивных САУ замкнуты, то функции оператора сводятся к наблюдению за работой АСУ ТП и регулированию ТП ГНП только при возникновении аварийных ситуаций.

Рисунок 2. Структура АСУ ТП ГНП

Информационное обеспечение АСУ представлено соответствующими адаптивными ИИС и структурами базы данных. Базы данных реализованы в виде иерархических структур с заданным уровнем вложенности, что обеспечивает гибкость структуры базы данных, возможность настройки в соответствии с требованиями пользователей АСУ ТП ГНП. Открытость предлагаемой структуры ИИС обеспечивает возможность дальнейших расширений в системе, а также совместное использование как адаптивных, так и интеллектуальных алгоритмов измерения и передачи информации.

В третьей главе представлены результаты математического и имитационного моделирования объектов управления АСУ ТП ГНП. Изучены и исследованы особенности протекания теплофизических процессов в ТП ГНП.

Определены общие критерии качества управления температурными полями ТП ГНП: стабилизация температуры в зоне нанесения покрытия на уровне 0.2–0,5 %; допустимые колебания температуры в глубину проникновения детали в течение одной технологической операции не должны превышать 0.05–0,1 %; стабилизация температуры плазмотрона на уровне ±0,1 % и т. п. На основе этих критериев, учитывая установленные связи между прочностными и термическими характеристиками детали с покрытием, решена задача математического моделирования температуры на поверхности нанесенного покрытия. Целью такого моделирования является получение высокого качества нанесения покрытия при минимальных материальных и энергетических затратах. Например, при рациональном управлении процессами теплообмена при электродуговом плазменном напылении можно добиться как экономии энергии, так и легирующих элементов. Кроме того, температурное поле является основным управляющим фактором фазового перехода при ТП ГНП.

Процессы фазового перехода создают некую неопределенность при автоматизированном управлении ТП ГНП (процессами кристаллизации). Проблема оценки тепловой энергии кристаллизации и исследование ее характеристик с физической точки зрения стала особенно актуальной в связи с тем, что рассматриваемая тепловая энергия обладает большой энергетической емкостью и нестабильностью ее характеристик. Фактором нестабильности являются колебания температурных полей. Следовательно, средства управления ТП ГНП должны быть оснащены необходимыми моделями, описывающими процессы теплообмена во всех технологических операциях ГНП.

Особенностью задач определения температурного поля в приповерхностных слоях из диэлектрических материалов (керамика, кварц и т. д.), является сложность описания процессов теплопроводности, конвекции, лучистого теплопереноса и газодинамики, которые имеют пространственно-временной, часто нелинейный характер, отличаются разнообразием граничных условий и широким диапазоном определяющих параметров. Поэтому моделирование процессов теплообмена в приповерхностных слоях из диэлектрических материалов при высоких температурах представляет значительную трудность, так как с повышением температуры все более заметную роль в процессах теплопередачи играет радиационная составляющая. Следовательно, интерпретация теплопередачи на основе закона Фурье становится невозможной, так как перенос тепла в рассматриваемых диэлектриках осуществляется как за счет излучения, так теплопроводности и массопереноса.

Проведен математический эксперимент по определению коэффициента теплопроводности диэлектрического покрытия для заданных коэффициентов теплоемкости и плотности материала покрытия, и в предположении, что первоначально покрытие прогрето до заданной температуры на всю глубину. Поскольку при обратном возвращении плазмотрона нанесенный слой покрытия остывает в широком диапазоне , соответственно модель управления ТП нанесения следующего слоя имеет погрешность управления.

Разработана математическая модель и решена задача управления процессами теплообмена между подвижным источником тепла (плазмотроном) и приповерхностными слоями диэлектрического нанесенного покрытия, учитывающая нелинейность теплофизических характеристик материала (теплопроводность , теплоемкость и плотность ), что позволяет адекватно управлять процессами теплообмена в приповерхностных слоях нанесенного покрытия.

Построены аналитические описания продольных и продольно-изгибных колебаний детали при неравномерном нанесении покрытий. Приведены решения задач, получены расчетные схемы для моделей с дискретно-распределенными параметрами (первая задача) и с непрерывно-распределенными параметрами (вторая задача). На основе проведенных исследований разработан способ бесконтактной электростатической стабилизации положения нанесенного покрытия в ТП ГНП и предложена технология нанесения диэлектрических покрытий с требуемыми (заданными) параметрами.

Для решения первой задачи в работе изложены основные положения теории свободного вращения детали с покрытием, выбраны обобщенные координаты системы и составлены дифференциальные уравнения Лагранжа второго рода. Ввиду сложности решения системы из 12-и нелинейных дифференциальных уравнений движения, последние приведены к виду, удобному для численного анализа.

Во второй задаче (модель с непрерывно-распределенными параметрами) излагается методика вычисления частот собственных колебаний системы при неравномерном распределении толщины покрытия детали. Математическая модель процесса представлена в виде задачи на собственные значения, для дифференциального уравнения поперечных колебаний детали с учетом деформации сдвига и инерции поворота сечения. При этом упрощается постановка промежуточных и краевых условий, а также учет дискретных инерционных, жесткостных и диссипативных характеристик течения наносимого покрытия по поверхности детали. Коэффициент сдвига принимается постоянным по всей поверхности детали, так как его изменением на больших участках рассматриваемых конструкций детали можно пренебречь.

В работе также приводится вычисление частот собственных колебаний многоопорной детали, несущей сосредоточенные или непрерывно распределенные массы. На основе этих моделей исследованы закономерности релаксации собственных колебаний детали с заданным неравномерным покрытием.

Важным звеном при построении математической модели процесса плазменного нанесения покрытий является описание процессов транспортировки, фокусировки и ускорения потока напыляемых частиц в турбулентном потоке плазменной струи. Строгой теории расчета параметров плазменной струи нами не обнаружено, однако постановка задач по исследованию плазменной струи представлена в ряде работ.

Движение потока расплавленных частиц в газовом потоке определяется гидродинамическими и массовыми силами. Массовые силы обусловлены физическими внешними полями, например, гравитационными, электромагнитными, электростатическими и другими, которые могут быть применены в ТП ГНП. Гидродинамические силы обусловлены взаимодействиями расплавленных частиц с несущим их газовым потоком. К этим силам следует отнести силы сопротивления, трения и давления, а также силы, создаваемые продольными и поперечными градиентами давления и температуры газовой среды, и подъемные инерционные силы, связанные с ускорением частиц в плазменном потоке газов.

К примеру, скорость напыляемых частиц описывается уравнением

,

где , , – скорость, плотность и диаметр расплавленных частиц соответственно; , – скорость и плотность плазменной струи; – коэффициент гидродинамического сопротивления. Обозначим через x объемную концентрацию расплавленных частиц, тогда объемная плотность смеси частиц и плазменной струи примет вид

.

Пусть масса элементарного объема смеси частиц и плазменной струи равна , а соответствующая масса расплавленных частиц – , тогда для первого потока перенос количества массы равен , а для второго потока – . Выполняя операцию осреднения и считая равными нулю третьи гидродинамические моменты, распределение расплавленных частиц в турбулентном потоке транспортирующего газа определяется по формуле

,

где ; ; ; h – усредненный путь прохождения частиц; z – расстояние от центра плазмы до поверхности детали; – постоянная Кармана.

Тогда решение поставленной задачи сводится к определению координат (, ) расплавленных частиц на срезе плазменной струи

где – усредненная скорость турбулентных пульсаций в потоке газа; k – коэффициент диффузии частиц; t – время полета частиц.

На основе этих математических моделей построено программное обеспечение для IBM PC. Даны рекомендации по усовершенствованию конструкций плазматронов и регуляторов расхода плазмообразующих газов, обеспечивающих повышение производительности и улучшение физико-механических свойств нанесенного покрытия.

В четвертой главе выявлены и разработаны управляющие переменные, регулируемые координаты, программы управления, критерии эффективности, применяемые при формировании алгоритмов управления показателями качества наносимого покрытия и параметрами плазменной струи.

С физической точки зрения, термодинамические процессы нанесения плазменных покрытий представляют собой особый класс объектов управления, характеризуемых наложением явлений различной физической природы и изменением тепловых состояний материала покрытия и детали. В результате термодинамических процессов происходит изменение состояния плазменной струи, численно оцениваемое ее параметрами. Кроме того, параметры состояния, определяющие термодинамическое равновесие, являются зависимыми и однозначно не определяют текущее и последующее состояние подсистем плазменного нанесения покрытий.

В целях стабилизации плазменной струи предложена идея жесткой стабилизации одних параметров и адаптивного управления другими параметрами, что позволяет выбрать их в качестве базиса при разработке эталонной математической модели управления плазменной струей.

Задача раскрытия топологической и структурной неопределенности модели сводится к перечислению элементарных термодинамических процессов, протекающих в системе, и «сшивке» описывающих их динамику уравнений феноменологическими соотношениями. Феноменологические уравнения составляются для всех элементарных объемов , в которых выполняются условия локального термодинамического равновесия. В пределе осуществляется дробление плазменной струи на бесконечно большое количество с рангом дробления, стремящимся к нулю, и производится переход к уравнениям динамики в частных производных. На следующем этапе эти уравнения преобразуются к обыкновенным дифференциальным уравнениям.

Показатели качества ТП ГНП зависят от траектории изменения термодинамических сил плазменной струи и их потоков. Между термодинамическими силами и потоками плазменной струи существует феноменологическая зависимость

,

где - поверхность, ограничивающая элементарный объем , в котором выполняются условия локального термодинамического равновесия плазменной струи; - нормальный элемент поверхности . Тогда физически корректной является декомпозиция системы на две: подсистему «стабилизация» и подсистему «управление» . Динамическое представление подсистемы

где и - непрерывные вектор функции, удовлетворяющие условиям существования и единственности решения системы, - длительность процесса стабилизации.

Оценим чувствительность к отклонениям траекторий изменения термодинамических параметров состояния от номинальной. Воспользуемся неравенством

,

где - решение системы дифференциальных уравнений

.

Введем вещественный параметр и получим

где . Тогда отклонение для всех определяется как

,

где - решение системы уравнений чувствительности

.

После несложных преобразований можно записать

.

Неравенство обосновывает выбор в качестве цели управления минимизацию , что может быть достигнуто обеспечением условий инвариантности параметров состояния ко всему комплексу возмущающих воздействий.

Рассматриваются вопросы построения адаптивной САУ плазменной струей с эталонной моделью на внутреннем контуре и сигнальной настройкой на внешнем контуре. Здесь нелинейный и нестационарный -мерный объект с -мерным входом и -мерным выходом представляется в виде

где – -мерный сигнал измерений, поступающих с ИИС; – нормальные центрированные белые шумы с единичными интенсивностями; , – , мерные функциональные матрицы; Сr – -мерная известная и постоянная матрица, а управление Ur – кусочно-непрерывная функция и входит в уравнение в отрезке Dt линейно и – и мерные функциональные матрицы, непрерывные и ограниченные вместе со своими частными производными для всех из некоторой области

.

Показатель качества управления задается состоянием эталонной модели

,

а цель управления заключается в выполнении

,

где ; – гурвицева матрица, рассчитывается из априорно известных требований к желаемой динамике основного контура САУ; – удовлетворяет требованиям, аналогичным ; – программное управление.

Уравнение для ошибки:

где . Управление , обеспечивающее максимальную скорость убывания функции Ляпунова на решениях адаптивной САУ, будет иметь следующий вид:

,

где – выходной сигнал адаптации; Рr – постоянная симметричная положительно определенная матрица (>0); Hr – скаляр (>0).

К достоинствам предложенного метода синтеза САУ следует отнести:

·  возможность адаптивного управления многомерными объектами управления плазменной струей с большим числом регулирующих органов;

·  возможность реализации многопараметрической адаптации, когда математическая модель объекта содержит большое количество идентифицируемых параметров;

·  возможность учета широкого круга структурных изменений объекта;

·  возможность осуществления на единой алгоритмической основе высокого качества управления и заданных ограничений.

В пятой главе рассматриваются основные аспекты проблемы проектирования основного контура и контуров самонастройки цифровых адаптивных САУ перемещением каретки плазмотрона. Объекты управления САУ и исполнительные механизмы каретки описываются линеаризованными уравнениями. Синтез основного контура проводится на основе концепции обобщенного настраиваемого объекта (ОНО), которая состоит в следующем. Сначала синтезируем ОНО, включающий в себя собственно объект, датчики, исполнительные механизмы и корректирующие устройства с перестраиваемыми коэффициентами. Затем для стационарного ОНО проводится синтез управления, обеспечивающего заданные динамические характеристики замкнутой системы. Учет нелинейных характеристик проводится на втором этапе синтеза с целью уточнения и корректировки структуры и параметров цифровых адаптивных САУ. Синтез алгоритмов адаптации проводится прямым методом скоростного градиента.

При расчете контуров самонастройки цифровых регуляторов адаптивных САУ перемещением каретки плазмотрона использованы линеаризованные параметрические модели самонастраивающихся систем. Параметрические модели представляют собой стационарные линейные системы, входами которых являются переменные параметры объекта, а выходами – настраиваемые коэффициенты цифровых регуляторов. Основной контур и нелинейные зависимости в алгоритмах адаптации заменены эквивалентным линеаризованным звеном.

Разработаны адаптивные алгоритмы управления, основанные на принципе полной или частичной адаптации к вектору приведенных параметрических рассогласований объекта с помощью сигналов, получаемых из оценок, вырабатываемых на скользящих режимах в адаптивных процессах идентификации. С помощью второго метода Ляпунова исследовано асимптотическое поведение процессов адаптации и идентификации с сигнальными алгоритмами.

Наибольший интерес эти алгоритмы представляют с практической точки зрения, так как в этом случае в качестве исполнительного механизма может быть использован более широкий спектр электроприводов, используемых в технологическом оборудовании ГНП. Например, и таких электроприводов, для которых применение было нецелесообразным из-за ухудшения энергетических показателей или из-за создания высокого уровня электромагнитных помех.

Кроме того, в наблюдателе с сигнальной настройкой согласуется не только оценка с реальным движением объекта управления, но и предусмотрены плавные в широких пределах регулировки глубин линейной и адаптивной обратной связи, позволяющие путем экспериментальной настройки непосредственно на технологическом объекте добиваться повышения быстродействия цифрового регулятора САУ.

Поставлена и решена задача синтеза алгоритмов оптимального адаптивного управления перемещением каретки плазмотрона, полученные на основе метода аналитического конструирования в форме А. А. Красовского (по критерию обобщенной работы). Получены алгоритмы оптимального адаптивного управления исполнительными механизмами перемещения каретки на основе принципа стохастической эквивалентности и адаптивного управления с эталонной настраиваемой моделью.

Достоинством предложенного подхода является возможность его применения для решения задач оптимальной адаптивной стабилизации, адаптивного программного управления, возможность его обобщения на случай нелинейных электромеханических объектов каретки плазмотрона. Блок схема синтезированной системы показана на рисунке 3, где – переменная в преобразовании Лапласа.

Рисунок 3. Адаптивная САУ перемещением каретки плазмотрона

Микроинтерполятор выполняет функции нелинейного фильтра и совместно с контурным регулятором минимизирует интегральную составляющую критерия качества управления. Блок разгона и торможения интерполятора реализует ограничение на управление. Предикатор снижает влияние чистого запаздывания, связанного с временным квантованием сигналов контурного регулятора.

Предложен алгоритм микроинтерполяции, удовлетворяющий требованию дифференцируемости задающего воздействия. В качестве аппроксимирующего полинома последовательности приращений интерполятора выбрана сплайн-функция

,

где t – свободный параметр, который на интервале базового интерполятора изменяется от 0 до 1 с произвольным шагом Н в интервале .

Коэффициенты полинома определяются решением системы

где – приращение базового интерполятора, и – соответственно средняя скорость и среднее ускорение функции на интервале .

Последовательность приращений микроинтерполятора в n-м цикле

.

Значения высших производных (разностей) от задающего воздействия

,

,

где l > 1 – показатель производной или разности.

Разработан оптимальный адаптивный алгоритм цифрового управления перемещением каретки плазмотрона в условиях действия мощных электромагнитных шумов и неполной определенности параметров возмущающих воздействий. Решена задача синтеза алгоритмов оптимального адаптивного управления перемещением каретки плазмотрона, когда статистические свойства электромагнитных помех определены с точностью до конечного набора параметров. Здесь на каждом отрезке находим вектора управления , доставляющие минимум функционалу

,

где – функция, имеющая непрерывные частные производные. ЭП описывается линейным разностным уравнением

.

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3