авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 5 |

«№1 ISSN 2306-1561 Автоматизация и управление в технических системах Научно-методический сборник трудов кафедры «Автоматизированные ...»

-- [ Страница 2 ] --

Козлович Р.А. Автоматизированные системы управления тепловыми процессами [3] производства кирпича / Козлович Р.А., Сердобинцев С.П. // Известия КГТУ 2007. № 11.- С. 181-187.

Блох С.А. Термоупругие напряжения в изделиях стеновой керамики при их [4] обжиге / С.А.Блох // Строительные материалы. – 1976. – № 2. – С. 27.

Кондратенко В.А. Керамические стеновые материалы: оптимизация их физико [5] технических свойств и технологических параметров производства. – М.:

Композит, 2005. – 512 с.

~ 39 ~ Лошинская А.В., Рысс С.М., Львович И.В. Автоматическое регулирование [6] процессов обжига и сушки в промышленности строительных материалов. – Л.:

Стройиздат, - 1969. – 200 с.

Козлович Р.А. Автоматизированные системы управления тепловыми процессами [7] производства кирпича / Козлович Р.А., Сердобинцев С.П. // Известия КГТУ 2007. № 11.- С. 181-187.

Остроух, А.В. Комплексный подход к автоматизации технологического процесса [8] сушки керамического кирпича / А.В. Остроух, Р.Ш. Умаралиев, М.И. Исмоилов, Р.Р. Чаудхари // Промышленные АСУ и контроллеры. - 2012. - №4. - С. 7-9.

Остроух, А.В. Автоматизация технологической линии формирования, [9] перемещения, сушки и обжига на предприятиях кирпично-черепичного производства / А.В. Остроух, Р.Р. Чаудхари, Н.Е. Суркова // Промышленные АСУ и контроллеры. - 2012. - №7. - С. 1-5.

УДК 681. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОПТИЧЕСКИХ ДАТЧИКОВ ТРИАНГУЛЯЦИОННОГО ТИПА ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ КАЧЕСТВА ЛИТЫХ АВТОМОБИЛЬНЫХ ДИСКОВ НА ЭТАПЕ ПРОИЗВОДСТВА Крайнюк О.В.

Введение Построение эффективной системы контроля качества на производстве начинается, как правило, с планирования работы всех ее компонентов.

Производственный цикл разбивается на отдельные процессы, описываются типовые операции контроля, планируются затраты на необходимое оборудование и обучение персонала. После выработки общих концепций контроля качества, описывающих желаемый конечный результат, строится подробная стратегия его достижения – какие этапы каких процессов подвергаются статистическому контролю, какие измерительные устройства необходимы для проведения точных измерений, как будет осуществляться сбор данных, и какие методы будут применяться для их анализа. Этап выбора измерительной системы является необычайно важным, закладывая фундамент для надежной и эффективной работы в будущем.

Безусловно, выбор типа измерительного устройства зависит от производственной среды и типа собираемых данных.

Согласно статистике, внедрение автоматических измерительных устройств заведомо окупается, если измерения происходят с периодичностью раз в 45 секунд или чаще. В этом случае оператор, производящий измерения и записывающий их для дальнейшего анализа, психологически устает из-за монотонности своей работы. В течение рабочего дня, после тысячи однообразных операций, средняя точность работы оператора падает, одновременно снижается и скорость его работы. Кроме того, снижается надежность результатов его работы. Таким образом, можно уверенно сказать, что выбор измерительных устройств, их калибровка ~ 40 ~ и объединение в условиях производственной среды в интегрированную корпоративную систему оперативного контроля качества – одна из главных задач инженера по качеству предприятия.

В данной статье, речь пойдет о выборе и использовании датчиков измерения геометрических параметров автомобильных дисков. Для определения качества уже готового литого диска, конечно же, не достаточно проверки только геометрических параметров диска, однако этот дополнительный контроль в процессе производства позволит уже заранее выделить бракованные изделия до поступления их на пункт выходного контроля качества продукции.

Выбор датчиков контроля геометрических параметров изделия Как уже было сказано ранее, выбор типа измерительного устройства очень сильно зависит от среды и типа собираемых данных. Для выпуска качественного литого автомобильного диска нужно учесть множество как геометрических, так и прочих характеристик. К геометрическим параметрам можно отнести: ширину профиля обода, номинальный посадочный диаметр, ширину бортовой закраины, высоту бортовой закраины, ширину посадочной полки, ширину и глубину монтажного ручья и т.п..

На данный момент существует достаточно много разновидностей датчиков для контроля параметров изделия. Датчики могут использовать различные принципы измерения: индуктивный, ультразвуковой или оптический. Однако все они имеют электрический выходной сигнал, величина которого пропорциональна расстоянию до измеряемого объекта. В таблице 1 представлены основные типы аналоговых бесконтактных датчиков для измерения геометрических параметров и их основные особенности.

Таблица 1 - Характеристики различных датчиков измерения геометрических параметров Оптические Индуктив Ультразвуковые Триангуляцион ные Радарные ные расстояние 0…20 мм 10 мм … 10 м 10 мм … 1 м 10 мм … 1,1 км разрешение 0,1 мкм 0,1 мм 1 мкм 0,5 мм точность 1 мкм 0,2 мм 2 мкм 2 мм линейность, 0,4-5 0,5 0,05-1 0, % время, мс 0,3 20 1 Индуктивные датчики ~ 41 ~ Индуктивные датчики определяют расстояния до проводящих металлических объектов, таких как сталь, алюминий, латунь. Датчики, работая по принципу токов взаимной индукции, могут работать в самых тяжелых условиях. Достоинствами данного типа датчиков является высокая точность и возможность применения для большинства высокоскоростных задач. Но, не смотря на прекрасную точность, разрешение и время отклика, датчик имеет существенную нелинейность. Для компенсации этой нелинейности требуется использование контроллера. В нашем же случае количество измеряющих и вспомогательных устройств необходимо минимизировать и следовательно данный тип датчиков не подойдет для решения задачи.

Ультразвуковые датчики Принцип действия ультразвуковых датчиков основан на излучении импульсов ультразвука и измерении расстояния до объекта измерения, отразившись от которого звуковой импульс возвращается обратно в датчик.

Наиболее важными особенностями применений ультразвуковых датчиков служит их возможность измерять расстояние до таких сложных объектов таких как, например, сыпучие вещества или жидкости и т.п. Кроме того ультразвуковыми датчиками можно измерять сравнительно большие расстояния. При этом сохраняются их небольшие размеры. Однако оба этих преимущества в нашем случае не имеют никакой ценности, поскольку мы не работаем ни с нестандартными веществами, ни с большими расстояниями.

Кроме того и ультразвуковые датчики имеют ряд ограничений. Прежде всего, это пена и другие объекты, сильно поглощающие ультразвуковые колебания. Такое поглощение сильно уменьшает измеряемую дистанцию. Сильно изогнутые поверхности так же снижают расстояние и точность измерений, поскольку рассеивают ультразвуковые колебания в различных направлениях и это означает, что и данный тип датчиков тоже не подходит для нашей ситуации.

Оптические датчики В настоящее время среди оптических датчиков расстояния можно выделить лазерные интерферометры, сенсоры с рассеянным отражением света, оптические датчики радарного типа и оптические датчики триангуляционного типа.

Каждый из них имеет свою область применения. Лазерные интерферометры имеют большой диапазон измерений и точность несколько нанометров, однако, эти приборы очень дорогие и сложные в эксплуатации. Датчики с рассеянным отражением и аналоговым выходом могут измерять расстояния в широких пределах, однако поскольку они работают с отраженным светом, то могут быть проблемы с измерением расстояний до окрашенных или отражающих объектов. Оптические датчики радарного типа, преимущественно лазерные, могут измерять большие расстояния, однако принцип их работы, основанный на измерении времени распространения света от датчика до объекта и обратно, позволяет измерять с ограниченным разрешением в 2... мм. Триангуляционные же датчики имеют рабочий диапазон от долей микрон до нескольких десятков метров. Они работают с объектами любого, даже малого размера, ~ 42 ~ имеющими различный цвет, сложную структуру поверхности и перемещающимися с высокой скоростью.

Из всего вышесказанного можно сделать однозначный вывод, что для измерения геометрических параметров автомобильных дисков на производстве лучше всего подойдут оптические датчики триангуляционного типа, которые позволят снимать все необходимые параметры быстро и точно.

Принцип действия лазерного датчика триангуляционного типа Триангуляционные лазерные датчики предназначены для использования в системах измерения различных геометрических параметров (толщина, непрямолинейность, внутренний и внешний диаметры и т.п.), сканирования профиля изделий сложной формы, определения положения объектов.

Принцип действия триангуляционного лазерного датчика иллюстрируется рисунком 1.

Рисунок 1 - Схематичное изображение принципа работы триангуляционного датчика Лазерный излучатель создает световую метку на поверхности объекта.

Изображение световой метки проецируется на позиционно-чувствительный фотоприемник (ПЗС). При изменении расстояния от датчика до объекта происходит перемещение изображения световой метки в плоскости фотоприемника.

Микропроцессор производит вычисление координат изображения. По координатам изображения точки определяется расстояние до объекта. В процессе измерений производится динамический контроль мощности отраженного света и подавление фоновых засветок.

Основные технические характеристики лазерных датчиков триангуляционного типа указаны в таблице 2.

Выводы ~ 43 ~ Итак, в данной статье мы рассмотрели самые распространенные варианты датчиков контроля геометрических параметров изделий и выбрали самый оптимальный для нашего случая тип датчиков. Объединение нескольких оптических датчиков триангуляционного типа в единую систему и снятие их показаний в автоматическом режиме позволит значительно увеличить качество производимых литых дисков, а так же уменьшить затраты на проверку качества изделий.

Таблица 2 - Основные параметры и технические характеристики оптических датчиков триангуляционного вида Наименование параметров и характеристик Значение Диапазон измерений (D), мм от 2 до Минимальное расстояние до объекта D/0, измерений (Н) (приближенная формула), мм Дискретность, в зависимости от диапазона измерений, мм:

менее 10 мм 0, от 10 до 100 мм 0, от 100 до 500 мм 0, от 500 до 1000 мм 0, более 1000 мм Предел относительной погрешности, приведенной к диапазону измерений, %:

для цифрового интерфейса 0, для аналогового интерфейса 0, RS484 или RS232, два дискретных Интерфейс цифровой программируемых выхода с открытым коллектором Диапазон измерения выходного сигнала 4 – 20 мА, 0 – 20 мА или 0 – 10 В аналогового интерфейса логический уровень 2 – 5 В, Вход синхронизации срабатывание по переднему фронту Номинальное постоянное напряжение 5, 12, питания, В Допускаемое отклонение номинального -15 … + постоянного напряжения питания, % Диапазон рабочих температур, °С +10 … + Диапазон предельных рабочих температур, °С -20 … + Время выхода на рабочий режим, мин Время непрерывной работы не ограничено Список информационных источников ~ 44 ~ [1] http://www.prizmasensors.com [2] http://www.elcp.ru/ [3] http://www.isa.org [4] http://knowledge.allbest.ru/manufacture/3c0b65635b3ac68a5c43b88521216d37_0.html [5] http://www.gaw.ru/html.cgi/txt/publ/sensor/analog_sensor.htm [6] http://www.statsoft.ru/home/quality/sewss/Data.htm УДК 681. СОЗДАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ В ПРОИЗВОДСТВЕ СБОРНОГО ЖЕЛЕЗОБЕТОНА Джха Прабхакар, Джха Пунам Эффективность управления производством в современных условиях в значительной мере определяется наличием методов и технических средств управления качеством продукции на всех стадиях технологического процесса [3 – 5]. Задачи управления качеством продукции, оптимизации технологических процессов решаются на базе комплексной автоматизации производства, широкого внедрения систем и средств автоматизации. Одним из основных условий успешного решения задач автоматизации производства является обеспечение систем автоматического управления технологическими средствами оперативного автоматического контроля параметров характеристик автоматизированных технологических процессов физических, химических и других величин, информация о которых необходима для обеспечения оптимального управления тем или иным процессом. Степень обеспеченности технологического процесса такими средствами наряду с уровнем механизации автоматизированного производства (процесса, передела) и достигаемые технико экономические эффекты являются определяющими, а зачастую, и лимитирующими при оценке возможности и целесообразности организации автоматизированного управления, создания конкретных систем автоматизации в производстве сборного железобетона.

Автоматизация технологического процесса производства железобетона требует использования автоматизированных средств для контроля основных возмущающих воздействий и качественных характеристик железобетонных изделий, информация от которых может использоваться в целях оптимального управления производством.

При создании автоматизированной системы контроля и управления качеством в производстве сборного железобетона, как и в других отраслях, необходимо решить ряд научных и технических задач, связанных с выполнением основных этапов работ:

Провести изучение особенностей (идентификацию) объекта управления;

1.

~ 45 ~ Сформулировать основные цели, ставящиеся перед создаваемой системой 2.

контроля и управления;

Выполнить технико-экономическое обоснование целесообразности 3.

создания АСУ ТП;

Разработать рациональную структуру системы;

4.

Разработать алгоритмы обработки информации и управления;

5.

Определить состав технических средств, необходимых для реализации 6.

системы, и подобрать серийно-выпускаемые;

подготовить исходные требования на подлежащие разработке устройства и аппаратуру контроля и управления;

Создать новые устройства контроля и средства автоматизации;

провести 7.

экспериментальные исследования по проверке принципов построения системы, разработанных алгоритмов, а также созданных средств автоматизации и приборов контроля;

Разработать проект системы, включая математическое и информационное 8.

обеспечение, а также комплекс технических средств;

Решить вопросы метрологического, а при необходимости и правового 9.

обеспечения системы;

Изготовить, смонтировать оборудование, провести пусконаладочные 10.

работы и ввести систему в опытно-промышленную эксплуатацию;

Провести приемочные испытания системы и ввести ее в постоянную 11.

промышленную эксплуатацию;

По результатам промышленной эксплуатации выполнить анализ технико 12.

экономической эффективности системы, подготовить предложения по ее совершенствованию и тиражированию.

Следует подчеркнуть, что успех внедрения автоматизированных систем контроля и управления, в частности в производстве железобетонных изделий, обусловлен, в основном, тремя факторами:

1. Степенью изученности объекта управления и подготовленностью его к автоматизации.

2. Наличием точных высоконадежных и эффективных технических средств (в первую очередь, автоматического контроля), способных длительно работать в режиме Непосредственного управления производством.

3. Наличием соответствующего математического обеспечения и эффективных алгоритмов обработки информации и управления. В ряде случаев стоимость математического обеспечения составляет 50... 75% общих затрат на создание автоматизированных систем и существует тенденция к дальнейшему увеличению этой доли затрат.

Адаптивные методы прогнозирования Одним из важнейших направлений повышения эффективности производства сборного железобетона является совершенствование существующих и разработка новых методов прогнозирования. При планировании технико-экономических ~ 46 ~ показателей важной проблемой является повышение точности прогнозов не только на дальнюю, но и ближайшую перспективу [1 – 5]. Объективная необходимость повышения качества краткосрочных прогнозов привела к созданию и быстрому развитию адаптивных методов.

Адаптивными методами прогнозирования (АМП) называются методы, позволяющие строить самокорректирующиеся математические модели, которые, учитывая результат реализации прогноза, сделанного на предыдущем шаге, и различную информационную ценность членов динамического ряда, способны оперативно реагировать на изменяющиеся условия и на этой основе давать на ближайшую перспективу более точные прогнозы.

АМП применяются там, где основной информацией для прогноза является отдельный временной ряд. В случае краткосрочного прогнозирования наиболее важными являются последние реализации исследуемого процесса, например данные о мощности на валу бетоносмесителя ряда последних замесов бетона одной рецептуры, тенденция его развития, сложившаяся в среднем на всем периоде предыстории, имеет существенно меньшее значение. Другими словами, свойство динамичности развития процесса здесь преобладает над свойством их инерционности. Вследствие этого более эффективным оказывается применение АМП, учитывающих неравноценность уровней временного ряда.

Для повышения качества краткосрочных прогнозов необходимо постоянно сопоставлять прогнозные оценки, полученные на основе модели, с фактическими данными. Практически все методы инженерного прогнозирования являются в той или иной степени адаптивными, поскольку стремятся использовать ценную информацию результатов сравнений с. тем, чтобы приспособиться к реальному течению процесса.

Однако в традиционных методах, использующих регрессионные модели, кривые роста, степень адаптации невелика, так как они, как правило, используют новую точку динамического ряда лишь для "освежения" модели путем простого перерасчета ее коэффициентов по увеличенному на единицу периоду предыстории. В этом случае ценность вновь поступающей информации с течением времени постоянно падает и, кроме того, не учитывается фактическая величина ошибки прогноза.

Первоначальная оценка параметров модели обычно осуществляется по некоторой выборке исходного ряда. Все уровни ряда составляют обучающую последовательность, т. е. используются для корректировки параметров текущей прогнозной Последовательность процесса адаптации, состоит в следующем.

Пусть модель находится в некотором исходном состоянии (т. е. определены текущие значения ее параметров) и по ней делается прогноз. По истечении одной единицы времени (шага моделирования) анализируем, насколько далек результат, полученный по модели, от фактического значения ряда. Ошибка прогнозирования через обратную связь поступает на вход системы и используется моделью в соответствии с ее логикой перехода из одного состояния в другое с целью большого согласования своего поведения с динамикой ряда. На изменения ряда модель должна отвечать "компенсирующими" изменениями. Затем делается прогноз на следующий ~ 47 ~ момент времени и весь процесс продолжается до исчерпания фактических уровней ряда.

Таким образом, модель постоянно "впитывает" новую информацию, приспосабливается к ней и к концу периода обучения отражает тенденцию развития процесса, существующую на данный момент.

Что касается правил перехода системы от одного состояния к другому, то этот процесс решается каждым исследователем интуитивно.

Быстроту реакции адаптивной модели на изменения в динамике ряда характеризует так называемый параметр адаптации. Процесс "обучения" модели по ретроспективному материалу происходит в два этапа. На первом этапе определяется наилучшая (оптимальная) величина параметра адаптации, а на втором, используя ее по описанной выше схеме, определяются коэффициенты модели.

Если оптимальную величину параметра адаптации затруднительно определить эмпирически или вывести аналитическим способом, то используют метод проб и ошибок. Задача состоит в нахождении такого значения параметра, которое обеспечивало бы отражение тенденции процесса при одновременной фильтрации случайных отклонений от нее.

Адаптивные модели достаточно гибки, но не универсальны. Поэтому при построении конкретных моделей необходимо учитывать наиболее вероятные закономерности развития реального процесса, динамические свойства ряда соотносить с возможностями модели. Исследователь должен закладывать в модель те адаптивные свойства, которых, по его мнению, хватит для слежения модели за реальным процессом с заданной погрешностью. Вместе с тем нельзя надеяться на успешную самоадаптацию модели, более общей по отношению к той, которая необходима для отражения реального процесса, так как увеличение числа параметров модели неизбежно приводит к ухудшению получаемых по ней прогнозов.

Таким образом, при построении адаптивной модели приходится выбирать между общей и частной моделью, и, учитывая их достоинства и недостатки, отдавать предпочтение той, от которой можно ожидать наименьшей ошибки прогнозирования.

Только при таком условии можно надеяться, что последовательность проб и ошибок постепенно приведет к наиболее эффективной прогнозной модели.

Для сравнения возможных альтернатив необходим критерий полезности модели.

В случае краткосрочного прогнозирования признанным критерием является средний квадрат ошибки прогнозирования. О качестве модели судят по наличию автокорреляции в ошибках. В более развитых системах процесс проб и ошибок осуществляется в результате анализа как последовательных во времени, так и параллельных (конкурирующих) модификаций модели. Здесь используется принцип конкуренции или автоматического отбора (селекции) прогнозной модели по заданному критерию.

Время в адаптивной модели не является фактором, причинно определяющим развитие исследуемого процесса. Оно является условным "представителем" всей совокупности причинных факторов и выражает эволюцию всего комплекса условий ~ 48 ~ протекания процесса. За счет упрощенного представления исследуемой величины, которая связана с одним лишь фактором временем, моделирование становится возможным даже при самой скудной информации.

Учитывая вышеизложенное, можно выделить следующие основные преимущества адаптивных методов и моделей, обеспечивающие широкое поле для их применения:

адаптивное прогнозирование не требует обширной информации, оно 1.

базируется на интенсивном анализе информации, содержащейся в отдельных временных рядах;

модель, описывающая структуру показателя и его динамику, как правило, 2.

имеет ясную экономическую интеграцию и простую математическую формулировку;

неоднократность временных рядов и их связей находит отражение в 3.

адаптивной эволюции параметров или даже в структуре додели.

В сравнении с системой регрессионных уровней адаптивные модели могут давать более надежные результаты при краткосрочном прогнозировании.

Однако сказанное вовсе не означает, что адаптивные модели могут заменить любые другие виды моделей. Они пригодны лишь для обработки рядов с умеренными изменениями во времени.

Технологические переделы Технологический процесс производства железобетонных изделий достаточно сложен, включает в себя несколько переделов, каждый из которых находится под воздействием целого ряда переменных факторов возмущений, изменяющих ход процесса и, как следствие, качество готовых изделий.

При производстве железобетонных труб основными переделами являются:

изготовления арматуры, подготовки и сборки форм, формования изделий и их тепловлажностной обработки, распалубки и контроля качества готовых труб. Для формования труб используют ременную центрифугу с регулируемым числом оборотов.

Бетонную смесь укладывают в формы ленточным питателем путем ввода его консоли с питающей лентой в форму и одновременного перемещения питателя по рельсовому пути. После окончания формования форму со свежеотформованным изделием поворачивают в вертикальное положение и устанавливают на место тепловлажностной обработки труб. Режим обработки: выдержка при температуре цеха — 2ч, подъем температуры до 80 — 85 °С —2 ч, изотермический прогрев — 8 ч и охлаждение в формах до распалубки — 2ч.

Готовую трубу после распалубки извлекают из формы и укладывают в цехе на специальные прокладки на месте их выдержки ила на самоходную тележку и вывозят на склад готовой продукции.

Автоматизация, приведенных переделов, обеспечит оптимальное использование сырья, энергии и оборудования для достижения заданных параметров качества выпускаемой продукции.

~ 49 ~ Автоматизация производства Процесс изготовления арматуры Технологический процесс изготовления арматуры предусматривает, правку и резку арматурной стали, поставляемой в мотках и прутках, на стержни заданной длины, стыковую сварку и гибку стержней, сварку сеток и каркасов, укрупнительную сборку объемных арматурных блоков, транспортирование их и монтаж в формах.

На заводах по производству железобетонных конструкций и изделий применяют поточно-механизированные линии для заготовки и сварки арматурных изделий, включающие устройства для транспортных операций изделий в процессе изготовления.

Для автоматического управления циклически повторяющимися технологическими процессами необходимо формировать сигналы пуска и отключения исполнительных механизмов. Поэтому устройство управления этими процессами должно реализовывать соответствующий цикл, в каждом этапе которого оно формирует необходимый сигнал управления. Каждый из управляющих сигналов переводит машины в режим выполнения соответствующей ему технологической операции. Для определения моментов перехода от одного состояния в другое используются либо сигналы, снимаемые с датчиков положения исполнительных механизмов, либо элементы задержки.

Современный уровень развития средств автоматики позволяет автоматизировать работу не только отдельных составляющих технологического процесса изготовления арматурных сеток и каркасов, но и технологических линий, состоящих из станков.

Изготовление арматурных каркасов и закладных деталей одна из наиболее трудоемких операций в производстве сборных железобетонных изделий. Для различных технологических процессов и видов изделий трудоемкость этих операций составляет 20...60%. Основные закладные детали и арматурные каркасы изготовляют непосредственно на заводах сборного железобетона в арматурных цехах.

Использование современных систем управления в арматурных машинах, реализованных на ЭВМ, позволяет не только повысить эффективность работы, но и благодаря возможности изготовления арматурных каркасов с произвольным переменным шагом существенно сократить расход стали. В перспективе технологическое оборудование арматурных цехов будет иметь возможность выпуска арматурных каркасов практически любой конфигурации, что позволит на стадии проектирования железобетонных изделий оптимизировать расход металла. Широкое использование управляющих вычислительных машин в системах автоматизации сварочных, гибочных и других станков при изготовлении различных закладных деталей, стропольных петель, хомутов является основной тенденцией автоматизации арматурных работ. С появлением роботов широко автоматизируются арматурные, операции, связанные с заправкой арматурной проволоки сборочные операции при изготовлении объемных арматурных стержней для предварительно напряженных железобетонных изделий и другие виды работ.

Для автоматизации внутризаводских транспортных операций созданы принципиально новые транспортные средства, транспортные работы.

~ 50 ~ В последние годы интенсивно развиваются автономные монорельсовые подвесные транспортные средства, снабженные автоматическими грузозахватами. Они управляют электронно-вычислительной машиной, команды от которой передаются в систему управления с помощью специальных троллеев, закрепленных на монорельсе, и пантографа.

На рисунке1 представлены в качестве примера сеть монорельсовой подвесной дороги, обеспечивающая автоматическую подачу в формовочный цех арматурных каркасов и закладных деталей. Управляющая вычислительная система ведет учет выработки арматурных каркасов и закладных деталей, наличия их в формовочном цехе, определяет, с какого арматурного или гибочного станка на какую формовочную линию, какой вагонеткой целесообразно (с целью оптимизации энергозатрат или времени на доставку продукции) осуществлять транспортировку, вырабатывает необходимые управляющие команды транспортными развязками и самой вагонеткой.

Рисунок 1 - Транспортировка арматурных каркасов или арматурных модулей 1 – пакет арматурных каркасов;

2 – грузозахват;

3 – подъемник;

4 – система управления;

5 – вагонетка;

6 – троллей;

7 – пантограф;

8 – монорельс Управляющая система, обеспеченная средствами автоматической диагностики, прогнозирует возможный выход из работы механического оборудования, осуществляющего захват и транспортировку арматурных каркасов и закладных деталей, а также с целью предупреждения срывов технологического режима производства определяет сроки ремонта и профилактики. Высокая степень надежности механического оборудования, исполнительных механизмов, полная автоматизация производства и транспортировки позволяет существенно снизить трудоемкость ~ 51 ~ процессов, устранить простои механизмов формовочного цеха, повысить в целом ритмичность производства.

Для использования роботов при автоматизации арматурного производства необходимо: обеспечить контейнеризацию арматурных стержней, арматурных каркасов и закладных деталей: использовать арматурные модули;

разработать специальные захваты для промышленных роботов, обеспечивающих надежное перемещение элементов железобетонного изделия.

Процесс формования Процесс формования — важнейший технологический передел, определяющий производительность всех линий. Задача контроля качества формования на базе формовочных машин — обеспечение требуемой плотности и качества отформованных изделий (плит перекрытий, дорожных плит, стеновых панелей и др.).

Операции, связанные с формованием железобетонных изделий, являются наиболее сложными, трудоемкими и вследствие наличия значительных вибраций — наиболее вредными для здоровья операторов и рабочих. Поэтому повышение производительности данного технологического передела является важнейшей задачей совершенствования технологического процесса в целом.

Полная автоматизация данного технологического передела базируется на обеспеченности его контрольно-измерительной аппаратурой, позволяющей определить комплекс технологических параметров процесса формования, таких, как качество зачистки и смазки форм, точность сборки форм, равномерность распределения бетонной смеси по форме, степень уплотнения бетонной смеси, качество затирки наружной поверхности и т. п.

При изготовлении железобетонных изделий бетонная смесь уплотняется и изделиям придается определенная геометрическая форма с помощью формовочного оборудования.

Уплотнение бетонной смеси центрифугированием применяют при изготовлении длинномерных, симметричных относительно продольной оси изделий, например, труб.

Основное формовочное оборудование — центрифуги, бетонная смесь в которых уплотняется при вращении формы с заданной частотой.

Принципиальная схема автоматизации производства труб методом центрифугирования изображена на рисунке 2.

~ 52 ~ Рисунок 2 - Схема автоматизации производства труб методом центрифугирования Ф – форма;

П – питатель;

ТП – тележка питателя;

У – упор;

М – привод вращения формы Управление установкой производится следующим образом. После установки формы Ф с арматурой и заполнения бетонной смесью питателя П оператор включает устройство программного управления, которое с помощью магнитного пускателя 3- включает привод движения тележки питателя ТП вперед. Когда питатель займет рабочее положение, появляется сигнал путевого выключателя 2-1 и устройство программного управления отключает привод движения тележки. Ее крайнее положение ограничивается упором У. Одновременно с помощью магнитного пускателя 3- включается механизм загрузки. Регулятор скорости 1-1 переводит центрифугу в режим минимальной скорости вращения формы (М - привод вращения формы). В течение определенного интервала времени происходит загрузка во вращающуюся форму порции бетонной смеси и ее распределение.

После окончания загрузки с помощью магнитного пускателя 3-2 включается двигатель передвижения тележки назад, и регулятор скорости переводит центрифугу в режим вращения формы со средней частотой. При достижении тележкой исходного положения появляется сигнал конечного выключателя 2-2, и устройство программного управления с помощью магнитного пускателя 3-2 отключает двигатель передвижения.

При вращении формы со средней частотой в течение установленного интервала времени происходит предварительное уплотнение бетонной смеси. Затем регулятор скорости, получив сигнал от устройства программного управления, переводит центрифугу в режим максимальной скорости. По истечении интервала времени, необходимого для окончательного уплотнения, цикл формования заканчивается.

Перспективы автоматизации передела формовки связаны также с использованием промышленных роботов. Это обусловлено тем, что полная автоматизация данного технологического передела связана с разработкой адаптивных систем управления исполнительными механизмами, характеристики которых по перемещению, скорости, ~ 53 ~ грузоподъемности, точности соответствуют современным промышленным роботам и манипулятора.

Процесс тепловлажностной обработки Тепловая обработка, обеспечивает ускоренное твердение отформованных бетонных изделий в специальных теплоагрегатах. Основная цель автоматического контроля и управления этим процессом заключается в соблюдении заданных режимов твердения бетона при минимальном расходе энергоресурсов.

Эффективность автоматизации тепловой обработки во многом определяется выбором регулируемого параметра, характеризующего ход процесса ускоренного твердения бетона.

Большинство существующих систем автоматического контроля и управления процессами тепловой обработки железобетонных изделий предназначено для регулирования процесса твердения (а также его контроля) по температуре теплоносителя (в объеме тепловой установки — камера-автоклав) или конденсата, отводящегося из отсеков термоформ, кассет или других установок, где прогрев бетона осуществляется без непосредственного контакта теплоносителя с бетоном.

Для контроля температуры при тепловлажностной обработке железобетонных изделий применяются в основном стандартные преобразователи и вторичные приборы, начиная от простейших промышленных стеклянных термометров до автоматических многоточечных мостов и потенциометров.

В качестве вторичных приборов в комплекте с термопреобразователями сопротивления могут применяться, кроме электронных мостов, логометры различных типов, в основном используемые для дистанционного контроля.

Мосты уравновешенные электронные автоматические предназначены для измерения, регистрации на ленточной или дисковой диаграмме и сигнализации температуры при работе с термопреобразователями различных стандартных градуировок. Выпускаются одно- и многоточечные мосты (до 12 модификаций) с различными скоростями движения ленточной диаграммы. Применение многоточечных электронных мостов обеспечивает возможность создания централизованных постов дистанционного контроля режимов тепловой обработки железобетонных изделий.

Многоточечные мосты обычно входят в состав многоканальных систем автоматического контроля и управления тепловлажностной обработки железобетонных изделий.

В практике также применяют для контроля температуры тепловой обработки термоэлектрические преобразователи (термопары).

Практически автоматизация процесса тепловлажностной обработки изделий для установок периодического действия сводится к автоматическому программному регулированию температуры той или иной среды.

Для этого внедряют системы автоматизации тепловой обработки, использующие электронно-вычислительную технику, в том числе микро - и мини - ЭВМ, микропроцессорные контроллеры и т. п.

~ 54 ~ Дальнейшее совершенствование систем автоматического контроля и управления тепловой обработкой железобетонных изделий должно осуществляться в направлении оптимизации режимов на основе применения систем и средств электронно вычислительной техники и аппаратуры физического, в первую очередь неразрушающего контроля в рамках общецеховых и общезаводских систем АСУ ТП и АСУП.

Заключение Основная цель автоматизации производственных процессов – это обеспечение экономии сырьевых и топливно-энергетических ресурсов, сокращение ручных операций, улучшение условий труда при управлении агрегатами, процессами и производством в целом, то есть повышение технико-экономических показателей технологического передела, цеха, предприятия.

Учитывая необычайно широкие возможности современной микровычислительной техники для автоматизации, в частности наличие компактных запоминающих устройств, обладающих большой емкостью и позволяющих хранить в них довольно сложные программы управления, можно создать с помощью микропроцессорной техники машины с очень высоким уровнем автоматизации.

Микропроцессорная техника придает системам автоматического управления приготовлением бетонных смесей и растворов новую технологическую, функциональную, эксплуатационную гибкость и универсальность, простоту программирования и перепрограммирования при изменении состава технологического оборудования и самого процесса, сравнительную дешевизну и надежность работы систем управления. Новые средства автоматизации технологических процессов в строительстве имеют ряд преимуществ по сравнению с традиционными, как в части их построения, так и функциональных возможностей:

• простота перестройки системы с пульта управления за счет изменения программы при замене технологического оборудования и изменении условий производства (схемные решения заменяются программными);

• диагностика работы оборудования и тестирования отдельных элементов самих систем управления;

• широкая информация о технологическом процессе, контроле и учете материалов;

• оптимизация технологических процессов в целях уменьшения расхода сырья, топлива, энергии, снижения брака и др.;

• формирование и регистрация объективной технико-экономической информации (учет производительности, простоев, брака, расхода топлива и др.);

• высокая надежность и резкое сокращение нестандартного оборудования;

• появляется возможность постепенного вытеснения традиционных разнотипных средств локальной автоматики.

~ 55 ~ Список информационных источников Автоматизация контроля качества изделий из бетона и железобетона /А.Э.

[1] Гордон, Л.И. Никулин, А.Ф. Тихонов. – М.: Стройиздат, 1991 – 300 с.: ил.

Автоматика и автоматизация технологических процессов при производстве [2] строительных материалов, изделий и конструкций: Методические указания к выполнению курсовой работы / С.М. Максимова, Н.В. Дворянинова. – Братск:

ГОУ ВПО «БрГУ», 2005. – 81 с.

Остроух А.В. Автоматизация и моделирование работы предприятий по [3] строительству промышленных объектов: дис. … д-ра техн. наук: 05.13.06:

защищена 07.04.09: утв. 19.06.09. - М., 2009. - 357 с.

Остроух А.В. Автоматизация и моделирование работы предприятий по [4] строительству промышленных объектов: автореф. дис. … д-ра техн. наук:

05.13.06. - М., 2009. - 43 с.

Остроух, А.В. Алгоритм генерирования комбинаций объектов при решении [5] задачи моделирования строительного производства / А.В. Остроух, П.С. Рожин, М.Т. Савич // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2008. №8. - С. 8-10.

УДК 681.518. МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЕЖИМОВ РАБОТЫ ГАЗОТРАНСПОРТНЫХ СЕТЕЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ДИСПЕТЧЕРСКИХ РЕШЕНИЙ Бернер Л.И., Ковалёв А.А.

Поддержание сбалансированного режима работы газотранспортных сетей (ГТС) является одной из важнейших задач диспетчерского управления. Газотранспортная система должна иметь достаточные возможности удовлетворить спрос на газ потребителей, в том числе и в случаях резкого колебания спроса по календарным, погодным, экономическим и иным причинам. Традиционным решением данной проблемы является использованием в качестве регуляторов подземных хранилищ газа (ПХГ), а также запаса газа в трубе. Некоторое регулирующие воздействие могут осуществлять и поставщики газа, но часто их возможности по быстрому варьированию объемами добычи ограничены технологией.

Существенную остроту задача балансирования режима приобретает при эксплуатации протяженных магистральных газопроводов с ограниченным запасом газа в трубе. Такие трубопроводы до недавнего времени считались характерными для зарубежных газовых сетей. Однако в последние годы в связи с развитием газификации Российской Федерации и строительством новых современных газопроводов (Северо Европейский, Сахалин-Хабаровск-Владивосток и др.) задача становится еще более важной и для отечественной газовой отрасли. Проблема обостряется и при развитии ~ 56 ~ рыночных механизмов поставок газа, покупки газа на «спотовых» рынках, а также при колебаниях климата и др.

В статье рассмотрены некоторые новые методы автоматизации диспетчерского управления, призванные помочь диспетчерам решить усложняющуюся проблему балансирования ГТС.

Данные методы были проработаны совместно компаниями ООО «ПСИ»

дочернее общество концерна ФРГ) и ЗАО (российское PSI AG, «АтлантикТрансгазСистема» для применения на объектах ОАО «Газпром». Для одного из перспективных объектов было проведено макетирование и проработка компонентов системы, предназначенных для анализа режима ГТС и поддержки диспетчерских решений. Описанные в статье методы базируются на использовании программных продуктов компании PSI AG и вновь разрабатываемых программных компонентов.

Задача балансирования ГТС и принятия решений На рисунке 1 показан газопровод, являющийся объектом балансирования.

Рисунок 1 - Структура балансирования системы Газ поступает в систему от поставщиков (промыслов) и других компаний по транспорту газа, а также может отбираться из ПХГ при их наличии. Газ подается из системы потребителям, другим компаниям (транзит газа), закачивается в ПХГ, а также потребляется на собственные нужды (работа газоперекачивающих агрегатов и ряд других технологических задач). Хранилищем газа является и сам трубопровод.

Соответственно, запас газа в трубопроводе может как увеличиваться, так и уменьшаться.

Задача балансирования представленной системы в принципе очевидна – газ должен поступать в систему в количестве, достаточным для удовлетворения запросов потребителей, собственных нужд, а также для дальнейшего транзита. В силу различных причин, спрос на газ может колебаться. Прежде всего, спрос зависит от погодных условий и, часто, от календарной даты – дня недели, праздников/будней и т.п.

Определенная доля спроса связана с предсказуемыми или спонтанными сезонными колебаниями экономической активности. Например, в сельскохозяйственных регионах часть заводов потребляет газ строго несколько месяцев в году для переработки урожая.

К сожалению, большая часть колебания спроса гораздо менее предсказуема. Следует учесть, что при определенной протяженности, газопровод поставляет газ потребителям в зонах с различными погодными условиями, что усложняет прогноз колебания спроса.

~ 57 ~ Оценив ситуацию и определив либо избыток, либо недостаток газа в системе, диспетчер должен принять решение об уравновешивании «спроса и предложения».

Возможными действиями могут быть:

• отбор или закачка газа из/в ПХГ (при их наличии);

• увеличение или уменьшение запаса газа в трубе (то есть закачка газа в трубу или отбор газа из трубы – фактически аналог ПХГ меньших масштабов).

• запрос дополнительных объема газа у поставщиков или напротив - запрос на уменьшение поставок газа.

• в крайнем случае – отказ/ограничение дополнительных или «спотовых»

заявок на поставки газа и совсем в чрезвычайных ситуациях - ограничение некоторых потребителей.

Таким образом, для балансирования системы необходимо решить два основных вопроса: (1) какова текущая ситуация и тенденции её изменения – хватит ли газа в ближайшем будущем;

(2) какие действия из приведенного выше списка предпринять для выравнивания дисбаланса.

Учитывая инерционность газотранспортной системы и ПХГ, обязательным условием является прогнозирование дисбалансов на период времени, как минимум позволяющий диспетчеру предпринять действенные меры по ликвидации возможных проблем.

Прогнозирование и моделирование «будущего»

Инструментами диспетчера для решения задачи балансирования являются прогнозирование спроса на газ, с одной стороны, и моделирование режимов работы газотранспортной системы в течение прогнозируемого периода. Для решения данных задач диспетчера применяют как эвристические (основанные на опыте) методы, так и программное обеспечение на базе математических моделей.

Прогнозирование и моделирование не являются новыми оригинальными методами поддержки диспетчерского управления. Однако в настоящей статье рассмотрено применение данных методов в рамках комплексного подхода, дополненного системой автоматизированной поддержки принятия решения, что уже является, по мнению авторов, интересным инновационным системотехническим и инженерным решением.

Примером современной системы прогнозирования потребления газа является разработанная PSI AG программа PSIPrognosis, работающая совместно со SCADA системой PSIControl и/или системой планирования и балансирования поставок газа PSITransport.

PSIPrognosis осуществляет прогнозирование потребления газа в определенных регионах (нескольких при длине МГ более ~100км) на основе использования различных математических методов, на основе архивов и статистики газопотребления прошлых лет, в зависимости от прогноза погоды и информации календаря (включая сезонную информацию, праздничные – рабочие дни и т.п.). Очевидно, точность прогнозирования определяется объемом накопленной статистики и улучшается с каждым годом эксплуатации.

~ 58 ~ Сами по себе результаты прогнозирования объемов газопотребления не говорят о возможном дисбалансе и дефиците газа. Для анализа поведения газотранспортной сети предлагается использование «он-лайоновой» модели ГТС, в рассматриваем случае PSIGanesi, которая работает совместно со SCADA-системой PSIControl. Система PSIGanesi осуществляет постоянное (раз в 15 минут) моделирование газотранспортной системы, используя в качестве исходных данных текущие параметры работы ГТС и результаты прогнозирования. В итоге PSIGanesi выдает в качестве результата значительное число параметров – запас газа в трубе, скорость движения газа на участках, расчетные значения давления и расходов в ключевых точках.

Важно, что PSIGanesi считает не только текущие значения данных параметров, но и при должных настройках осуществляет прогнозный расчет параметров ГТС на основе прогнозных исходных данных. Прогнозные значения, в число которых входят запас газа в трубе, давления и расходы, считается на 3 дня вперед и заносится в так называемый «архив будущего». «Архив» пересчитывается и обновляется каждые минут, при этом происходит постоянное «движение вперед» архива – в «нынешнюю»

точку времени вместо прогнозируемых заносятся реально измеренные значения, а к «архиву будущего» добавляется новая точка с своим прогнозом. Важно отметить, что происходит пересчет не только «крайних», но всех прогнозируемых точек и, как следствие, постоянное динамическое обновление архива.

Возможны вариантные расчеты, в том числе на основе вручную введенных данных. Кроме того, при моделировании «будущего» используется информация о планируемых ремонтах и остановах оборудования, что очень важно для определения реальной пропускной способности газотранспортной сети.

Наблюдая результаты прогнозных расчетов в виде цифр или графиков, диспетчер диагностирует как текущее состояния ГТС, так и определяет тенденции развития процессов и возможные дисбалансы системы.

Поддержка принятия решений Система прогнозирования и модель с возможностью расчета «будущих режимов»

являются мощными средствами диспетчерского управления. Однако в общем случае данные инструменты предполагают «ручной» анализ состояния ГТС и наличия разбалансированности, а также принятия решений по возможным действиям и выбора соответствующего сценария.

Вместе с тем, в настоящее время в ОАО «Газпром» разрабатываются и внедряются на различных объектах автоматизированные системы поддержки принятия диспетчерских решений. Разработчиком одной из таких систем, совместно с другими партнерами, выступило в 2000х годах ЗАО «АтлантикТрансгазСистема». Созданная система поддержки принятия решения для ликвидации нештатных ситуаций на межпромысловом коллекторе Уренгойского месторождения находится в эксплуатации в ООО «Газпром добыча Уренгой» и была удостоена Премии ОАО «Газпром» в области науки и техники за 2010 год.

Система ООО «Газпром добыча Уренгой» является хорошим примером использования не только математических моделей, но и эвристических правил «если ~ 59 ~ то-иначе» и механизма экспертной системы для автоматизированного анализа ситуации и поддержки принятия решений с минимизацией человеческого фактора. Аналогичные технологии вполне могли бы быть использованы и для выбора действий по устранению несбалансированности системы.

Вариант организации диспетчерского управления Предлагается следующее решение по организации контроля и управления газотранспортной системой для обеспечения сбалансированности поставок газа, а также для решения задач безопасной эксплуатации газопровода и оптимизации режимов работы оборудования. В дополнении к базовой системе диспетчерского контроля и управления (SCADA PSIControl), дополнительно реализуются «он лайновая» модель газопровода (PSIGanesi), «офф-лайновая» модель, система прогнозирования газопотребления PSIPrognosis и вновь разрабатываемый программный комплекс анализа информации и поддержки принятия решений (СППДР).


Система диспетчерского управления компании Базовые функции Моделирование ГТО Моделирование ГТО «он-лайн»

«офф-лайн» Расчет архива будущего АСТРА PSIGanesi Прогнозирование газопотребления PSIPrognosis Система поддержки принятия решений на базе экспертной системы Новая разработка Рисунок 2 - Структура системы (предложения) Обобщенный алгоритм работы СППДР показан на рисунке 3.

~ 60 ~ Рисунок 3 - Алгоритм управления (предложения) Моделирование «будущего» на основе прогнозных показателей является инструментом, позволяющим выявить несбалансированность системы. Анализ результатов моделирования проводит диспетчер «вручную», а также с использованием автоматизированных механизмов экспертной системы – модуля СППДР.

Эвристические правила СППДР позволяют выработать рекомендации диспетчеру – изменить режим работы компрессорной станции (КС), запросить изменение режима промысла, изменить запас газа в трубе, отобрать газ из ПХГ, ограничить потребителей.

Рекомендации СППДР можно считать предварительными. Оптимальные решения по режиму работы газопровода должны быть получены интерактивно с помощью газогидродинамической модели «Астра». Модель «Астра» просчитывает различные варианты режимов МГ, которые по совету экспертной системы СППДР или, исходя из собственных соображений, предлагает диспетчер. Выбирается вариант, либо оптимальный по топливно-энергетическим затратам, либо предпочтительный по каким либо субъективным причинам. Окончательный выбор варианта изменения режима работы КС и МГ в целом принимает диспетчер. Выбранный вариант режима ~ 61 ~ оформляется в виде диспетчерского задания и уставок для передачи в нижестоящие системы автоматики.

Предлагаемый подход реализует не только удаленное, но и интеллектуальное управление режимом работы газопровода и позволяет более оперативно и с меньшими энергетическими затратами балансировать важную трубопроводную систему.

Отечественным, а в перспективе и иностранным потребителям обеспечивается гарантированная подача газа.

Помимо задачи балансирования работы МГ и обеспечения гарантированных поставок в штатных режимах, система может быть использована и при нештатных ситуациях, помогая определить альтернативные пути организации газоснабжения и установить действительную необходимость в ограничении газопотреблении.

Выводы и заключение В статье предложен современный и перспективный, по мнению авторов, метод организации диспетчерского управления и решения важной задачи – сбалансированности режимов работы газотранспортной системы. Авторы рассчитывают реализовать на практике проработанную (на уровне макета) идею и применить её для обеспечения эффективной и надежной эксплуатации газотранспортных сетей.

Список информационных источников Бернер Л. И., Богданов Н. К., Ковалёв А. А. Интегрированные решения по [1] автоматизации газотранспортных и газодобывающих обществ ОАО «Газпром» // Газовая промышленность. №7, 2007. – с. 38-43.

УДК 622.691.4:658. НОВЫЕ ПОДХОДЫ К ВЫБОРУ АРХИТЕКТУРЫ СИСТЕМ ДИСПЕТЧЕРСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТОМ ГАЗА Богданов Н.К.

Введение Начиная с 2010 г., ЗАО «АтлантикТрансгазСистема» участвует в ряде проектов создания систем диспетчерского управления транспортом газа, в которых создаваемая или реконструируемая техническая инфраструктура автоматизации и связи, а также формулируемые заказчиками задания на проектирование обуславливают формирование нового тренда в архитектуре систем диспетчеризации.

Традиционным подходом к построению АСУТП газотранспортных предприятий масштаба региона являлся иерархический подход «снизу вверх», когда диспетчерские пункты (ДП) отдельных производственных филиалов (линейных производственных управлений магистральных газопроводов – ЛПУМГ) концентрировали в себе максимум ~ 62 ~ технологической информации по состоянию линейной части МГ, компрессорным цехам, газораспределительным станциям и т.п., а также данные от всех обеспечивающих систем – электроснабжения, электрохимзащиты, связи, безопасности.

Далее, каждый из ДП более высокого уровня управления получал подмножество технологической информации, которой располагают подчиненные ДП, плюс некоторый набор агрегированных параметров и отчетных данных ручного ввода [1].

Данная концепция обладала рядом преимуществ, в частности:

1) создание АСУТП предприятия могло выполняться поэтапно, в течение нескольких лет за счет средств капитального ремонта.

2) АСУТП не предъявляла особых требований к каналам связи – сбор данных с низовых систем осуществлялся по выделенным медным кабелям в пределах пром.

площадки;

с систем телемеханики – с использованием помехозащищенных протоколов [2]. Сбой в передаче данных на верхний уровень не рассматривался как критический, т.к. диспетчер филиала по прежнему полностью контролировал все технологические и вспомогательные системы в своей зоне ответственности и мог отчитываться перед центральной диспетчерской по телефону.

Тем не менее, построение систем «снизу вверх» имеет и свои недостатки;

также невозможно игнорировать факт обеспечения объектов МГ, особенно вновь строящихся, принципиально более надежными и на три порядка более скоростными линиями оптоволоконной связи (ВОЛС). Именно характеристики ВОЛС, а также инвестиционный характер большинства сегодняшних проектов создания и реконструкции систем диспетчерского управления позволяет рассматривать альтернативы традиционной многоуровневой архитектуры.

Концепция централизованной архитектуры Централизованное диспетчерское управление (см. рисунок 1) предусматривает следующие направления информационных потоков:

Технологические данные от контроллеров, установленных на объектах линейной части МГ (DCS и RTU-устройства, а также САУ ГРС) поступают непосредственно в АСУТП ЦДП. Таким образом осуществляется сбор данных как о процессе транспорта газа, так и о состоянии вспомогательных систем.

Диспетчера филиалов наблюдают состояние объектов МГ в своей и соседних зонах ответственности, используя фактически удаленные терминалы доступа к АСУТП ЦДП. Также они могут формировать для себя отчеты – используя общий портал.

Данные в рамках систем автоматического управления, естественно, поступают на пункт управления оператора цеха. Однако часть технологической информации, характеризующая состояние оборудования во времени, поступает в АСУТП ЦДП.

Данные с газоизмерительных станций, аналогично компрессорным цехам, поступают одновременно и на локальный пункт сбора данных, и в АСУТП ЦДП.

Команды управления запорной арматурой подает диспетчер ЦДП, контролирующий МГ в целом. Персонал филиалов уведомляется.

~ 63 ~ Рисунок 1 - Информационные потоки контроля и управления Команды, требующие изменения режима работы технологического оборудования, поступают на уровень филиалов в виде диспетчерских заданий. Достижение целевых значений задания автоматически контролируется со стороны ЦДП.

Отчетные данные по поставкам, использованию и потерям газа в зоне ответственности филиала могут формироваться автоматически в АСУТП ЦДП, но обязательно подтверждаются ответственным лицом (диспетчером) филиала, который также может, при наличии обоснования, их откорректировать.

Преимущества и риски централизованного прохода Во-первых, снижение числа программно-технических комплексов АСУТП. Это снимает задачу обслуживания АСУТП филиалов, для чего зачастую на местах нет квалифицированных кадров. Отказ от хранения и обработки данных на уровне филиала также отменяет необходимость синхронизации как содержимого, так и структур объектных баз данных SCADA-систем – основных элементов АСУТП. Причем если синхронизация значений в принципе не представляет проблемы (требуется только трудоемкая настройка информационного стыка), то автоматическая или хотя бы автоматизированная синхронизация структур баз данных практически нигде не реализована, что оставляет простор для недоработок, связанных с «человеческим фактором».

Во-вторых, централизация технических средств позволяет более профессионально управлять их эксплуатацией – разместить в общем центре обработки данных (ЦОД) организации и использовать единые высоконадежные средства электроснабжения, кондиционирования и т.п. Становится легче применять единые политики безопасности, как в области разграничения доступа к оборудованию/данным, так и снижающие уязвимость системы – например, проводить регулярное резервное копирование.

~ 64 ~ В-третьих, централизованная обработка информации облегчает применение одинаковых алгоритмов к типовым наборам данных разных филиалов. Так, если на этапе планирования затрат ТЭР на предстоящий период расчет затрат газа собственных технологических нужд осуществляется централизованного группой расчетов, владеющей детальным планом транспорта/распределения газа, то и фактические значения, например, выполненной товаротранспортной работы или потерь газа могут рассчитываться по утвержденной методике централизованно.

Доступ диспетчеров филиалов к централизованной системе позволит им также видеть результаты моделирования МГ, часто проводимого для всех газопроводов предприятия в целом и имеющего существенно меньший смысл для участка в зоне ответственности отдельного филиала.

Непосредственный доступ к DCS/RTU-устройствам из АСУТП ЦДП позволяет также внедрять программные средства контроля МГ и обнаружения утечек. Данный класс ПО предъявляет повышенные требования к синхронности измерений технологических параметров и точности меток времени, однако, многие протоколы передачи данных, используемые для связи SCADA-SCADA, не обеспечивают должных характеристик.


Риски централизации управления, связанные с возможными отказами технически и программных средств, а также каналов связи, редко оцениваются с некоторой формальной точностью. Удешевление вычислительной техники позволяет почти в каждом проекте ставить задачу создания резервированных систем, со 100% дублированием серверов, рабочих станций, сетевого оборудования и кабельных линий связи в границах зданий (площадок). Для диспетчерских систем масштаба региона и выше также создаются резервные диспетчерские пункты, территориально удаленные от основных. Это, а также дублирование каналов передачи данных за счет использования спутниковых каналов, позволяет говорить о катастрофоустойчивости создаваемых систем, масштабный сбой которых возможен, но опять же только из-за «человеческого фактора».

Еще одним возражением против централизации 100% информации является невозможность одного человека – диспетчера ЦДП эффективно воспринимать такой объем информации и адекватно на него реагировать. Для обеспечения эргономичности АСУТП ЦДП основные экранные формы, с которыми работает диспетчер, должны содержать, безусловно, только самые важные параметры и некоторые обобщенные признаки;

с другой стороны, при возникновении нештатной ситуации диспетчер получит весь возможный объем информации по конкретному объекту, открыв соответствующую детальную мнемосхему.

Вопросы передачи информации Отдельно рассмотрим два технических аспекта информационных взаимодействий в централизованной архитектуре: унифицированный протокол передачи данных, идеально подходящий для централизованных АСУТП, и механизм диспетчерских заданий.

~ 65 ~ Любой специалист, профессионально связанный с промышленной автоматизацией, знаком или хотя бы наслышан о технологии обмена данными OPC, получившие чрезвычайно широкое распространение в мире и в России за последние лет. Хотя известные недостатки OPC эффективно устранялись дополнительным специализированным ПО, ассоциация OPCFoundation разработала стандарт нового унифицированного протокола (OPC Unified Architecture – OPC UA), ключевыми особенностями которого являются [3]:

Общее адресное пространство для получения данных реального времени, архивов и событий. При этом унифицированное адресное пространство еще и содержит семантические сведения о предоставляемых параметрах, более того, несколько связанных значений могут быть представлены как один сложный объект.

Полностью изменен механизм взаимодействия OPC-клиента и OPC-сервера.

Произошел отказ от DCOM в пользу обмена бинарными или XML-сообщениями (то есть OPC UA – это именно протокол передачи данных;

к такому механизму намного «дружественнее» относятся межсетевые экраны). С другой стороны, отказ от DCOM позволяет реализовать OPC UA и под Linux, и даже на базе операционных систем контроллеров, т.е. OPC-сервер теперь не обязательно устанавливать на некоторый компьютер – он может быть встроен в каждый DCS или RTU.

Отказ от использования механизмов контроля прав доступа Windows (основанных на проверке имени/пароля пользователя). OPC UA предлагает более современный способ с использованием сертификатов. Также предусмотрена возможность шифрования передаваемых данных.

OPC UA разделяет несколько уровней взаимодействия OPC-клиентов и OPC сервера. Во-первых, каждый из клиентов устанавливают с сервером свое защищенное сетевое соединение. Затем, в рамках соединения создается сессия – логическое соединение клиента и сервера. Параметром сессии являются уже права отдельного пользователя, использующего OPC-клиент, так как OPC-сервер может вводить ограничения на операции чтения/записи отдельных элементов для разных пользователей. Уже в рамках сессии производится собственно передача данных, а также производится инициализация списка параметров, об изменениях значений которых сервер направляет клиенту уведомление. Если сбой в канале передачи данных приводит к разрыву сетевого соединения, то после установления нового соединения созданную ранее сессию можно привязать к нему и продолжить работу без повторной инициализации, то есть обеспечивается возможность быстрого восстановления передачи данных. Аналогично при реализации сценария резервирования: если есть основной и резервный OPC-клиенты, ведущие опрос одного OPC-сервера, то соединение с сервером устанавливают оба, а создает сессию и ведет опрос основной OPC-клиент. В случае его краха резервный OPC-клиент подключает сохраненную на сервере сессию к своему соединению и продолжает получение данных. Отдельно отметим изменения в концепции отправки OPC-сервером уведомлений об изменениях значений отдельных параметров клиентам. В «классическом» OPC этот механизм был реализован через обратный вызов методов клиента, в OPC UA межпрограммное ~ 66 ~ взаимодействие не используется, а отправляются сообщения. Важной особенностью является то, что сервер сам определяет момент отправки (по факту изменения значений отдельных параметров), но не создает новых сообщений, а выбирает их из очереди ранее полученных «заготовок» от данного клиента. То есть сначала клиент направляет серверу массив запросов об изменениях (с уникальными ID), сервер их кэширует и по мере появления изменений (или при прохождении заданного периода времени без изменений) отправляет клиенту;

далее клиент подтверждает факт получения сообщения. Периодически клиент пополняет очередь на сервере сообщениями с новыми ID. Таким образом исключается возможность неконтролируемого роста числа отправляемых сервером сообщений об изменениях. В механизме передачи уведомлений также проявляется независимость программного соединения – в случае сбоя и последующего восстановления сетевого соединения сервер может передать клиенту весь подготовленный за время отсутствия связи массив сообщений об изменениях.

Важное изменение OPC UA в части организации адресного пространства – в иерархическое организации за счет введения объектов (в терминах объектно ориентированного программирования), то есть экземпляров классов, а не с помощью не имеющих свойств папок, как в OPC DA. Класс (и объект) может содержать переменные, ссылки на другие объекты и даже методы – функции, доступные для вызова OPC-клиентом. При этом тип переменной может быть сложным, объединяя поля разных типов, включая таблицы и т.д. В частности, это дает возможность отойти от традиционной для систем контроля и управления передачи значений отдельных сигналов и обеспечить передачу наборов данных, фиксирующих значения целого ряда параметров на выбранный момент времени, что более приемлемо для тех же систем обнаружения утечек.

Если OPC UA закрывает потребности в средстве передачи технологических данных и команд управления между диспетчерским пунктом и оборудованием автоматизации, то механизм диспетчерских заданий формализует передачу распоряжений между диспетчерами различных уровней управления (так, ведомственный стандарт ОАО «Газпром» – Правила эксплуатации магистральных газопроводов – определяет, что «Диспетчерское управление единой системой газоснабжения осуществляют путем передачи диспетчерских заданий»).

В принципе, передача диспетчерских заданий может рассматриваться как некоторая внутренняя электронная почта предприятия, с учетом следующих особенностей:

Для каждого задания должен фиксироваться статус, в котором оно находится в текущий момент (создано, утверждено, в работе, выполнено и т.п.), и время присвоения каждого статуса;

Задание может содержать как только текст распоряжения, так и формальную ссылку на параметр, целевое значение которого должно быть достигнуто (см. рисунке 2);

Одно диспетчерское задание может быть связано с другими.

~ 67 ~ Рисунок 2 - Целевое значение параметра в диспетчерском задании Заключение Рассмотренный на примере «центр–филиал» подход можно с еще большим успехом применить в случае трех и более уровней диспетчерского управления – удаленный доступ к централизованной системе могут получить сменные инженеры подразделений, эксплуатирующих линейные участки МГ без КС, или диспетчеры отдельных газопроводов. Наличие надежных и высокоскоростных каналов связи, современные технологии передачи информации, поддерживаемые в специализированных программных средствах диспетчерского управления, открывают возможности повышения надежности и удобства новых систем при жестком контроле их бюджетов как на стадии реализации, так и последующего сопровождения.

Список информационных источников Бернер Л. И., Богданов Н. К., Ковалёв А. А. Интегрированные решения по [1] автоматизации газотранспортных и газодобывающих обществ ОАО «Газпром» // Газовая промышленность. №7, 2007. – с. 38-43.

Зельдин Ю.М., Ковалёв А.А. Реализация информационных стыков при [2] автоматизации диспетчерского управления (на примере проектов для ОАО «Газпром») // Промышленные АСУ и контроллеры. № 6, 2008.

Богданов Н., Киселёва О. OPC Unified Architecture: изменения в популярной [3] технологии информационных обменов с точки зрения инженера // Современные технологии автоматизации. №3, 2010. – с. 82-87.

~ 68 ~ УДК 622.691.4:658. СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ ВЗВЕШИВАНИЯ ДЛЯ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОЙ ЭСТАКАДЫ НАЛИВА Хадеев А.С.

Рассмотрим принципы работы железнодорожной эстакады налива, обеспечивающей обслуживание железнодорожных составов из вагонов-цистерн.

Основной задачей управления является контроль количества налитого в цистерны продукта, что требует выполнения ряда второстепенных подзадач: взвешивания вагонов, перемещения состава в пределах технологической зоны эстакады, учёта номеров вагонов и их весов в пустом и заполненном состоянии.

Под зону налива выделен отдельный участок железнодорожного полотна, заканчивающийся тупиком, как показано на рисунке 1. Состав заводят на этот участок с помощью локомотива, после чего локомотив отцепляют и отводят. Перемещение оставленного состава в пределах технологической зоны эстакады налива осуществляется с помощью маневрового устройства. Измерение массы производится повагонно, для чего состав проводят с остановками по установке железнодорожных весов. Для управления передвижением локомотива предусмотрен светофор и железнодорожная стрелка, а для контроля за вагонами объект оснащён видеокамерами, входящими в подсистему автоматического распознавания номеров вагонов. Для диспетчерского управления предусмотрены основной и резервный посты. С каждого из них возможно наблюдение за текущим состоянием технологического оборудования, а также управление работой системы как в ручном, так и в автоматизированном режимах, а также запуск алгоритма автоматического взвешивания состава.

Рисунок 1 – План расположения эстакады налива ~ 69 ~ Система автоматизации эстакады налива обеспечивает стандартные функции контроля и управления технологическим оборудованием, включая отображение текущего состояния технологического процесса на экранах мониторов в виде мнемосхем. Помимо этого, в системе управления предусмотрены алгоритмы автоматического взвешивания всего состава, которые выполняют перемещение, взвешивание на железнодорожных весах и позиционирование состава под места налива. В качестве примера, на рисунке 2 приведён алгоритм вывода состава за железнодорожные весы.

Рисунок 2 – Алгоритм вывода состава за железнодорожные весы Алгоритмы учитывают положение вагонов на железнодорожном полотне, выдают управляющие команды на маневровое устройство, фиксируют текущие показания установки весов. Алгоритмы автоматического взвешивания запускаются для каждого ~ 70 ~ состава дважды: перед загрузкой и после неё. Результаты измерения массы пустых и заполненных вагонов фиксируются в подсистеме учёта.

Программно-техническая составляющая АСУТП включает в себя резервированные серверы подсистемы реального времени и серверы подсистемы распознавания номеров вагонов, а также контроллеры подсистем управления маневровым устройством, железнодорожными весами и алгоритмами. Структурная схема комплекса технических средств приведена на рисунке 3.

Рисунок 3 – Структурная схема КТС Структурно, автоматизированная система управления делится на комплекс подсистем. Деление выполняется по реализуемому функционалу. Каждая подсистема является функционально законченным продуктом, некоторые представляют собой «коробочное решение» - отдельно поставляемые промышленные программно технические комплексы. В АСУТП входят следующие подсистемы:

• подсистема реального времени, включающая функции SCADA-системы и контроллера ПАЗ, и обеспечивающая взаимодействие всех остальных подсистем;

• подсистема управления маневровым устройством;

• подсистема управления установкой железнодорожных весов;

• подсистема распознавания номеров вагонов в автоматическом режиме;

• подсистема управления железнодорожной стрелкой и светофором;

• подсистема учёта.

Механизмы стыковки подсистем обеспечивают их слаженное взаимодействие как единого комплекса.

Описанная схема автоматизации железнодорожной эстакады налива применена компанией ЗАО «АтлантикТрансгазСистема» при проектировании эстакады ТСБ-1 для ~ 71 ~ ОАО «Газпромнефть-ОНПЗ». Рассмотрим подробнее выбранные программно технические решения.

Ядром подсистемы, отвечающим за выполнение алгоритмов в режиме реального времени, является контроллер ПАЗ. В качестве такого контроллера был выбран ПЛК Simatic S7-300, производства компании Siemens [1]. Выбор обусловлен стремлением к однотипности оборудования, работающего совместно с подсистемой управления маневровым устройством, где используется такой же контроллер. Выбор данного ПЛК позволяет связать оба контроллера в промышленную сеть посредством протокола Profibus DP. Для программирования Simatic S7-300 можно использовать весь спектр языков программирования, предусмотренный стандартом IEC61131-3.

Стремлением к однотипности обусловлен и выбор SCADA-системы, в качестве которой выбран программный продукт WinCC, разработанный компанией Siemens.

Связь с контроллером ПАЗ осуществляется по сети Industrial Ethernet. SCADA-система используется для отображения на диспетчерских пунктах АРМ операторов видеокадров о состоянии технологического процесса, собирает данные о результатах взвешивания от контроллера железнодорожных весов и передаёт их в подсистему учёта Подсистема управления маневровым устройством является комплектно поставляемым оборудованием производства компании Vollert [2]. Контроллер МУ содержит алгоритмы, управляющие непосредственно движением тележки маневрового устройства, а предусмотренный для внешних систем программный интерфейс позволяет управлять тележкой подключенному со стороны контроллеру ПАЗ для реализации заложенных в нём алгоритмов.

Вагонные весы также поставляются в виде готового узла разработки компании Меттлер Толедо [3]. Устройством управления и взаимодействия со SCADA-системой является контроллер железнодорожных весов IND780, передающий единственный параметр – результаты взвешивания.

Подсистема распознавания номеров вагонов носит название ARSCIS и разработана компанией Малленом [4]. Данная система в работе опирается на обработку полученных от видеокамер данных, которые фиксируют прохождение вагонов. Данные о распознанных номерах хранятся во внутренней базе данных подсистемы, где могут быть откорректированы. Между этой подсистемой организован информационный обмен с подсистемой учёта.

Подсистема учёта разработана компанией ЗАО «АтлантикТрансгазСистема» на базе программного продукта Oracle производства компании Sun Microsystems.

Подсистема учёта собирает данные о результатах взвешивания от SCADA-системы, номерах вагонов от подсистемы ARSCIS и дополнительные технологические данные от внутренних информационных систем. По требованию инженера АРМ подсистема учёта может сформировать справки с паспортными данныим для вагонов как в пустом, так и в заполненном виде.

Использование вышеперечисленных средств автоматизации предполагает существенное упрощение в работе оператора железнодорожной эстакады налива, ~ 72 ~ снижение вероятности человеческой ошибки и подробный учёт за отгруженными нефтепродуктами.

Список информационных источников Официальный сайт департамента промышленной автоматизации компании [1] Siemens: http://iadt.siemens.ru/ Официальный сайт компании Vollert: http://www.vollert.de/ru/produkcija/ [2] Официальный сайт компании Меттлер Толедо:

[3] http://ru.mt.com/ru/ru/home.html?sem= Официальный сайт компании Малленом: http://www.mallenom.ru/arscis.php [4] УДК 681. РАЗРАБОТКА ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ СХЕМЫ ЭКСТРЕМАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА ТРАНСПОРТИРОВАНИЯ НЕФТЕГАЗОВОДЯНОЙ СМЕСИ Илюхин А.В., Марсов В.И.

На действующих установках нефтегазовой отрасли значительный объем энергетических затрат приходится на транспортирование нефтегазоводяной смеси.

Вопросы обеспечения оптимального функционирования таких высокопроизводительных систем с малыми энергетическими затратами приобретают особое значение для повышения рентабельности производства. Решение такой задачи возможно только на базе автоматизированных систем управления технологическими режимами транспортирования с использованием современных средств управления и вычислительной техники.

Энергетика компрессорной установки непосредственно связана с динамикой, габаритами и общей массой транспортируемого материала и определяется ее полной мощностью N В = QВ PТ, (1) где Qв – расход несущей среды компрессорной установки;

Pт – давление, создаваемое в материалопроводе.

Взаимосвязь и взаимообусловленность основных параметров материалопровода ( QВ,V) с разнонаправленным действием друг на друга делает малоэффективным управление потоком смеси при использовании традиционных систем автоматического регулирования по отклонению (ошибке). Необходим иной подход к выбору способа и структуры системы управления, максимально используя мощность компрессорной установки, поддерживая в процессе регулирования ее экстремальное значение. В условиях разброса удельной плотности смеси контур экстремального управления ~ 73 ~ должен обеспечить корректирующее воздействие по оптимизации системы, которое можно реализовать за счет изменения рабочего режима компрессорной установки.

Функциональная схема экстремальной системы регулирования процесса транспортирования нефтегазоводяной смеси, дана на рисунке 1.

Рис. 1. Функциональная схема экстремальной системы регулирования:

К-компрессор;

ТВ- трубка Вентури;

трубки Вентури;

Ф1, Ф2- формирователи напряжения;

ПУ- перемножающее устройство;

БЭР- блока экстремального регулятора;

БУП- блока управления приводом;

ПК- привод компрессора Схема состоит из компрессора (К), трубки Вентури (ТВ), датчика давления, датчика расхода, первого формирователя напряжения (Ф1), второго формирователя напряжения (Ф2), перемножающего устройства (ПУ), блока экстремального регулятора (БЭР), блока управления приводом (БУП) и привода компрессора (ПК).

Схема работает следующим образом. При работе компрессора в материалопроводе создаётся давление. В трубке Вентури формируется разность давлений с трубки и создаваемого компрессором. Датчик MPX2200AP вырабатывает напряжение пропорциональное давлению, а датчик MPX2200DP - напряжение пропорциональное разнице давлений в трубке Вентури, т.е. пропорциональное расходу несущей среды. Оба эти напряжения формируются формирователями Ф1 и Ф2 до нужных уровней и поступают на перемножающее устройство (ПУ), где осуществляется их аналоговое перемножение.



Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 5 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.