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 |   ...   | 6 | 7 || 9 |

«Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального ...»

-- [ Страница 8 ] --

Поддержание температурного режима колонны в большинстве слу чаев осуществляется вводом холодного газа в колонну через байпасы. Од нако отвод реакционного тепла может быть осуществлен и посторонним теплоносителем с получением пара в котлах-утилизаторах, например, с помощью изменения расхода циркулирующей воды через змеевики, распо ложенные между полками с катализатором (межполочные утилизационные теплообменники – МУТ), которые, в свою очередь, соединены со змееви ками котла-утилизатора. Операторные схемы обоих способов поддержания температурного режима колонны приведены на рис. 2. Проанализируем динамические и энергетические характеристики по каждому из каналов ре гулирования с позиции энергосберегающего управления.

Динамическая эффективность управления При составлении математического описания реактора синтеза мета нола целесообразно выделить ряд характерных элементов: слой катализа тора, смесительную камеру, МУТ, рекуперативный теплообменник. В рам ках исследования рассмотрим лишь тепловое взаимодействие веществ в смесительном объеме колонны между 1-ым и 2-ым слоями катализатора.

Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. Пусть в процессе синтеза на слое катализатора образуется некоторое коли чество тепловой энергии, которое далее поступает в смесительную камеру.

В ней с целью охлаждения потока газа до температуры, предусмотренной технологией, имеется альтернатива выбора между процессом смешения с более холодным газом через байпас и процессом теплопередачи через ох лаждающий элемент змеевикового типа в МУТ.

а б Рис. 2. Операторная схема колонны синтеза метанола с холодными байпасами (а) и с МУТ (б):

1 – рекуперативный теплообменник;

2, 3 – слои катализатора;

4 – холодный байпас;

5 – МУТ;

6 – разделение потоков На основании материального и теплового балансов модель динами ки смесителя имеет вид dT (k ) = Gt t c pt Tt(0) + Gb b c p b Tb (Gt + Gb )c pT ( k ), (1) Vc p dt где V – объем смесителя, ( 32 м 3 );

t,, b – соответственно плотность газа на входе, выходе смесителя и через байпас, ( 0,792 кг/м 3 );

c pt, c p, c pb – изобарная теплоемкость газа на входе, выходе смесителя и через байпас, (1,375 кДж/(кг К) );

Tt ( 0) – температура газа на входе в смеси тель, ( 522 К );

Tb – температура газа, поступающего через холодный бай пас, ( 343 К );

T (k ) – температура газа на выходе из смесителя, ( 513 К );

Управление, вычислительная техника и информационные технологии колонны, ( 125 м 3 / с );

Gt – расход основного потока газа на входе Gb –расход газа через холодный байпас, ( 6,618 м 3 / с ).

При математическом описании МУТ была принята модель “смеше ние – вытеснение” с прямотоком. В межтрубном пространстве движется газ, а в трубном – вода. Динамика змеевика описывается уравнением d 2 T T x (k ) x c p x x = G x x c p x + K t x Dn(Tt Tx ), (2) t x где d – внутренний диаметр змеевиков, ( 0,02 м );

Tx – температура хлада гента в произвольном сечении трубного пространства, К ;

Gx – расход во МУТ, ( 0,001739 м 3 / с );

воды, (1000 кг/м 3 );

x – плотность ды в (k ) c p x –изобарная теплоемкость воды, ( 4,2 кДж/(кг К) );

Tt – температура газа на выходе смесителя, ( 513 К );

K t x – коэффициент теплопереда чи, ( 3,48 кВт/(м 2 К) );

D – наружный диаметр трубок змеевика, ( 0,024 м );

n – число змеевиков, ( n = 3 ).

При этом T x (0, t ) = T x 0) = 343 К, T x ( L, t ) = T x k ) = 567 К.

( ( Динамика камеры смешения в случае МУТ имеет вид dTt( ) k = Gt t c pt Tt( 0) Gt t c pt Tt( ) k V t c pt dt x=L (k ) K t x Dn (Tt (t ) T x ( x, t ))dx.

(3) x = МУТ характеризуется большой распределенностью параметров, по этому целесообразно перейти к ячеечной модели.

При сравнительном анализе колонны синтеза метанола с холодны ми байпасами и МУТ были рассчитаны их номинальные технологические режимы и получены передаточные функции по соответствующим каналам регулирования.

Передаточная функция по каналу “расход холодного газа через байпас – температура газа на входе 2-го слоя катализатора” имеет вид 1, ( k ) (s ) = W. (4) G x T 0,243 s + Передаточная функция по каналу “расход воды в МУТ – темпера тура газа на входе 2-го слоя катализатора” была аппроксимирована апе риодическим звеном 1-го порядка с запаздыванием:

0, e 0,37 s.

( k ) ( s) = W (5) G x Tt 2,11 s + Коэффициенты передачи имеют размерность (К с)/м 3, а постоян Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. ная времени и время запаздывания – с.

На основании полученных передаточных функций можно сделать вывод, что канал регулирования “расход воды в МУТ – температура газа на входе 2-го слоя катализатора” обладает большей инерционностью из-за наличия запаздывания и большего значения постоянной времени. В ре зультате переходные процессы по данному каналу будут большей продол жительности.

Таким образом, динамически эффективным каналом регулирования является канал регулирования “расход холодного газа через байпас – тем пература газа на входе 2-го слоя катализатора”, с помощью которого мож но построить динамически эффективную САР температурным режимом, отличающуюся высоким быстродействием.

Энергоэффективность управления В рассматриваемых технологических схемах взаимодействуют энергетические потоки разнородного качества (газ и вода). Их оценка лишь с количественной стороны на основе традиционного энтальпийного анали за не совсем справедлива, а если принять во внимание тот факт, что про цесс охлаждения газа, как с помощью смешения потоков, так и за счет те плопередачи через разделяющую поверхность относится, с термодинамической точки зрения, к необратимым процессам, то объектив ную оценку энергетической эффективности работы колонны синтеза мож но получить только на основании эксергетического метода термодинами ческого анализа, который позволяет учесть качественную сторону энергии.

Эксергия потока вещества рассчитывается по формуле [3] p T E = G c p (T T0 ) T0 (c p ln R ln ), (6) T0 p где G – расход соответствующего энергоносителя, кг/с ;

c p – изобарная теплоемкость энергоносителя, кДж/(кг К) ;

T, T0 – температура энергоно сителя и окружающей среды соответственно, К ;

p, p 0 – соответственно давление энергоносителя и окружающей среды, кгс/см2 ;

R – газовая по стоянная, кДж/(кг К).

Эксергетический баланс в случае колонны с холодными байпасами для процесса смешения после 1-го слоя катализатора имеет вид (0) + Eb = E ( k ) + Eсм, пот Et (7) (0) где Et, E b – соответственно эксергия потока горячего и холодного газа на входе в смеситель, кВт ;

E (k ) – эксергия охлажденного газа на выходе пот из смесителя, кВт ;

E см – потери эксергии, обусловленные термодина мической необратимостью процесса смешения, кВт.

Управление, вычислительная техника и информационные технологии Пренебрегая изменением изотермической и химической состав ляющих, а, также приняв, что смешивающиеся потоки близки по свойст вам (обладают одинаковой плотностью и теплоемкостью), получим выра жение для величины эксергетических потерь в случае процесса смешения:

( 0) пот T ( k ) ) + Gb c p (Tb T ( k ) ) E см = Gt c p (Tt (0) Tt Tb Gt T0 c p ln GbT0 c p ln.

(k ) (k ) T T Сумма двух первых слагаемых соответствует статическому режиму и равна 0. В результате потери эксергии в смесительном объеме между 1-м и 2-м слоями катализатора для колонны с холодными байпасами рассчиты ваются по формуле T ( 0) Tt пот + Gb ln b.

E см = T0 c p Gt ln (8) T (k ) T (k ) Эксергетический баланс в случае колонны с МУТ для процесса теп лопередачи после 1-го слоя катализатора имеет вид ( 0) (k ) + E x0) = Et ( + E xk ) + E т/о, ( пот Et (9) (0) (0) где Et, Ex – соответственно эксергия потока горячего газа и холодной воды на входе в смеситель, кВт ;

Et(k ), E x ) – эксергия охлажденного газа (k пот и подогретой воды на выходе из смесителя, кВт ;

E т/о – потери эксергии, обусловленные термодинамической необратимостью процесса теплопере дачи, кВт.

Уменьшение эксергии теплоносителя сопровождается возрастанием эксергии хладагента и соответствующими потерями эксергии. Пренебрегая изменением изотермической и химической составляющих, получим выра жение для величины эксергетических потерь в случае процесса теплопере дачи:

(0 ) Tt ( 0) (k ) пот E т/о = Gt c pt (Tt Tt ) Gt T0 c pt ln + (k ) Tt Tx 0) ( (0) (k ) + G x c p x (T x T x ) G xT0 c p x ln.

Tx k ) ( Сумма первого и третьего слагаемых соответствует статическому режиму и равна 0. В результате потери эксергии на первой полке колонны с МУТ составят:

Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. Tx 0 ) Tt(0) ( пот E т/о = T0 Gt c p t ln.

+ G x c p x ln (10) (k ) (k ) Tx Tt Подставим соответствующие числовые значения расходов и темпе ратур теплоносителей, а также примем допущение о том, что температура окружающей среды равна T0 = 10 C (283 К). При этом эксергетические по тери на первой полке в случае колонны с МУТ составят 144,24 кВт, а в случае колонны с холодными байпасами соответственно – 150,95 кВт.

Таким образом, охлаждение газа с помощью процесса теплопереда чи через разделяющую поверхность в колонне с МУТ является изначально выгодным с позиции термодинамического совершенства по отношению к процессу смешения с холодным потоком в колонне с холодными байпаса ми.

Полученные потери эксергии определяются технологией процесса, и величина их будет оставаться примерно фиксированной. В свою очередь, процесс управления подразумевает отработку постоянного действующих внешних возмущений и сам требует определенных затрат энергии. При чем, анализ управляющих воздействий (изменение положения дроссели рующих устройств, изменение подачи тепло- и хладагентов) указывает на то, что потери энергии в процессе управления относятся именно к необра тимым (потери эксергии).

Исследуем рассматриваемые каналы регулирования с позиции энергетической эффективности при отработке типовых возмущений, в ка честве которых может выступать изменение температуры основного пото (0 ) ( 0) ном ± Tt ка на входе колонны Tt. Находясь в номинальном режиме работы колонны, проанализируем, как меняется величина эксергетических потерь в процессе функционирования соответствующих САР. Примем, что регуляторы обоих каналов управления отрабатывают ПИ-закон регулиро вания.

( 0) При возмущении Tt = +5 К температура газа на выходе смеси ( 0) теля возрастает, а при Tt = 5 К соответственно убывает. Процесс ре гулирования температуры на выходе аппарата подразумевает поддержание ее на заданном значении 513 К. Поэтому пришедшее возмущение подавля ется управляющим воздействием со стороны регулятора, которое сопро вождается пропорциональным изменением расхода хладагента (определя ется из уравнения соответствующего теплового баланса). В случае увеличения температуры газа на выходе смесителя расход хладагента воз растает, в случае уменьшения температуры расход убывает. Для колонны с холодными байпасами получим Управление, вычислительная техника и информационные технологии [ ].

(0) (0) Gt ном c p T ( k ) ном t c pt (Tt ± Tt ) ном Gb = (11) (k ) b c p b Tb ном c p T ном Потери эксергии для колонны с холодными байпасами определим с помощью выражения (8), учитывая при этом пришедшее возмущение и но вое значение управляющего воздействия, найденного регулятором:

Tb ном (0) (0 ) (Tt ном ± Tt ) G t.

пот E см = T0 c p + Gb ln ном ln T ном (k ) (k ) T ном Аналогичным образом проанализируем, как меняется величина эк сергетических потерь при работе колонны с МУТ при отработке типового возмущающего воздействия. Для поддержания заданной температуры ре гулятор ищет новое равновесное значение управляющего воздействия, со провождающееся пропорциональным изменением расхода хладагента:

[ ] ( 0) (0 ) (k ) Gt ном t c pt (Tt ± Tt ) Tt ном ном Gx =. (12) x c p x (T x k ) ном T x 0) ном ) ( ( Потери эксергии для колонны с МУТ определим с помощью выра жения (10), учитывая при этом пришедшее возмущение и новое значение управляющего воздействия, найденного регулятором:

T x 0) ном (0) ( 0) ( (Tt ном ± Tt ) E т/о = T0 Gt ном c pt ln.

пот + G x c p x ln T x ном (k ) (k ) Tt ном Полученные результаты по энергоэфективности управления двух каналов регулирования приведены в таблице.

Потери эксергии в процессе регулирования Потери эксергии, кВт Возмущение, К Колонна с холодными байпасами Колонна с МУТ (+5) 239,79 231, (-5) 65,65 62, В результате энергоэффективным каналом регулирования как для номинального режима, определяемого технологией процесса синтеза, так и при отработке типовых возмущений является канал регулирования “расход воды в МУТ – температура газа на входе 2-го слоя катализатора”, с помо щью которого можно построить энергетически эффективную САР темпе ратурным режимом, отличающуюся меньшими потерями эксергии.

Результат исследования Несмотря на то, что управлять температурным режимом колонны синтеза метанола в динамике рационально с помощью подачи холодного Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. газа через байпасы, в статике данный способ управления проигрывает с энергетической точки зрения использованию в качестве управляющего воздействия расхода воды в МУТ.

Таким образом, проведенный анализ режимов работы реактора син теза метанола с холодными байпасами и МУТ, дает основание говорить о целесообразности построения энергосберегающей системы автоматическо го регулирования с двумя управляющими воздействиями на каждую полку.

Список литературы 1. Соболев А.В., Вент Д.П. Энергосберегающие регуляторы: задачи и структура // Датчики и системы. 2009. №10 С. 23-28.

2. Технология синтетического метанола / М.М. Караваев [и др.];

под ред. проф. М.М. Караваева. М.: Химия, 1984. 240 с.

3. Шаргут Я., Петела Р. Эксергия / пер с польского;

под ред.

В.М. Бродянского. М.: Изд-во “Энергия”, 1968. 279с.

A.V. Sobolev, A.I. Lyashenko, J.V. Soboleva, D.P. Vent ENERGY-SAVING CONTROL OF TECHNOLOGICAL PROCESSES On the example of work of methanol synthesis department the possibility of construction of energy-saving system of automatic regulation by temperature condition of the columns is reviewed, the comparative analysis of dynamic and energy characteristics through the appropriate channels of regulation is presented.

Key words: energy saving, column methanol synthesis, dynamically efficient channel of regulation, energy-efficient channel of regulation, exergy loss.

Получено 07.03. Управление, вычислительная техника и информационные технологии УДК 632.15.66. С.И. Сидельников, канд. техн. наук, доц., (48762) 6-12-50, sidserg11@mail.ru (Россия, Новомосковск, РХТУ им. Д.И. Менделеева) ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВАМИ И СПОСОБЫ ИХ РЕШЕНИЯ С УЧЕТОМ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ Определены задачи управления химическими производствами на каждом уровне иерархии. Показаны варианты решения этих задач в условиях рыночной эконо мики. Рассмотрены ситуационные советующие системы поддержки принятия реше ний, нечеткие системы управления и оптимальные системы организационного управ ления.

Ключевые слова: система поддержки принятия решений, экологическая безо пасность, нечеткое управление, сети Петри.

Системный анализ химических предприятий показал, что они как организационно-технологическая система со сложным внутренним взаи модействием и взаимодействием с внешней средой часто оказывают нега тивное воздействие на природную окружающую среду.

Причинами загрязнения водной и воздушной окружающей среды являются: человеческий фактор;

нарушение регламентных режимов веде ния технологических процессов;

несовершенство технологий и систем управления ими. При этом анализ ряда производств показал, что на каж дом уровне иерархии системы есть определённый потенциал управления, способный обеспечить уменьшение загрязнения окружающей среды при сохранении основных технико-экономических показателей производств.

Проведена классификация задач управления производствами на хи мических предприятиях на каждом уровне иерархии с учетом экологиче ских факторов (рис.1).

В рамках первого класса задач сформулирована многокритериаль ная задача координационного управления взаимосвязными компонентами предприятия, реализованная в рамках ситуационно-советующей системы поддержки принятия решений (ППР) управления стоками и выбросами предприятия. Эта задача обусловлена идентичностью загрязняющих ве ществ в результате деятельности ряда производств и, соответственно, ва риативностью управления, обеспечивающего выпуск продукции заданного качества и количества при нормализации выбросов и сбросов в зависимо сти от складывающейся как рыночной, так и экологической ситуации. При этом на основе информации из локальных экспертных систем, функциони рующих на среднем уровне иерархии управления и из центральной лабора тории, по имитационным моделям, оценивается состояние окружающей среды промплощадок и в целом предприятия. Система принятия решений в зависимости от потребности рынка, времени года и состояния окружаю Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. щей среды генерирует возможные сценарии реализации управляющих ре шений, направленные, например, на перераспределение нагрузки цехов за грязнителей и/или изменение расхода оборотной воды в цехах. По резуль татам согласованных решений со средним уровнем иерархии определяется оптимальное решение, обеспечивающее экологическую безопасность при сохранении производственных показателей промплощадок.

Рис.1. Задачи управления производствами на химических предприятиях с учетом экологической безопасности На втором уровне иерархии сформулирована многокритериальная задача ситуационного управления стоками и выбросами отделениями и це хами. На основании мониторинга сточных вод и оценки по моделям их со стояний в режиме реального времени необходимо обеспечить упреждаю щие управляющие решения. Эти решения должны обеспечить: выпуск продукции заданного качества;

количество продукции (цеховая нагрузка) согласовывается с верхнем уровнем управления предприятием в соответ ствии с обеспечением экологической безопасности предприятия;

нормали зации качества и количества сбросов и выбросов. Зачастую эта задача тре бует решения с учётом множества технологических параметров в условиях не только количественного, но и качественного их описания, при наличии множества альтернатив управления. Автоматизация подобных производств реализуется с помощью многокритериальных ситуационных советующих систем поддержки принятия решений (СППР), обобщающих опыт экспер Управление, вычислительная техника и информационные технологии тов с учётом экологических требований к загрязнению окружающей среды [1]. При этом главной задачей создания нечёткой системы вывода решений является сопоставление описаний ситуаций на объекте управления с усло виями истинности нечётких продукций и определение последовательности просмотра и анализа этих продукций при выводе решений. В зависимости от способа решения этой задачи СППР делятся на два класса: модели «си туация — действие» и «ситуация — стратегия управления — действие»

(С–СУ–Д) [2].

В системах С–СУ–Д множества альтернатив управления формально реализуются на основе нечеткой ситуационной сети [3], представляющий собой нечёткий взвешенный граф переходов по эталонным ситуациям или на основе модифицированной нечеткой сети Петри (МНСП) [4]. Эталон ные ситуации описываются множеством признаков, определяющих со стояние объекта управления, в которых принимается управляющее реше ние. СППР по нечеткой ситуационной сети реализована для управления стоками производства аммиачной селитры и колоны ректификации произ водства метанола [5].

Следует отметить, что системы, реализованные на основе нечеткой ситуационной сети, при выполнении процедуры принятия решения не имеют возможности визуально контролировать динамику процесса приня тия решений, что в свою очередь не всегда на интуитивном уровне понят но лицу, принимающему решение (ЛПР). В то же время при исследовании этих систем на этапе моделирования есть сложности с проверкой коррект ности построенной системы и получаемых решений. Отмеченные недос татки в той или иной степени устраняются с применением математическо го аппарата - нечётких сетей Петри, в которых нечёткий логический вывод определяется явно — перемещением метки по сети. Так же сети Петри имеют в своем составе формальные методы проверки модели принятия решений. В модифицированной НСП позиции и переходы относятся к не скольким типам [4], при этом формально МНСП определяется множеством Cf = (P,T,I,O,,m0), где P=PSPR, PSPR=, T=TTS, TTS=.

Дадим некоторые пояснения. Признаки, определяющие эталонные ситуации на объекте управления, сопоставляются с позициями первого ти па PSP, причём каждая позиция PiSPS моделирует один терм из терм множеств каждого признака, описывающего данную ситуацию. Позиции второго типа PRP сопоставляются множеству решений R, таким образом, что каждая позиция PjRPR моделирует один терм из терм-множеств RkR управляющего воздействия. Переходы первого типа TT, моделируют продукции «ситуация - решение» и нагружаются степенями предпочтения R этих решений, а переходы второго типа TST моделируют события, свя Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. занные со сменой состояний объекта управления в результате принятия соответствующего решения. I:PST(0, 1) – входная функция переходов T. O:TPR(0, 1) – выходная функция переходов T. IS:PRTS(0, 1) – входная функция переходов TS. OS:TSPS(0, 1) – выходная функция пере ходов TS. I =I S I, O =O S O. = (1,2,…,n) – вектор значений поро га срабатывания переходов, при этом j[0,1](j{1,2,…,u}). Начальная m и текущая mi маркировка, когда метки находятся в PS позициях, в общем случае могут быть нечёткими и определяются текущей ситуацией, в кото рую переходит объект управления, как в результате неконтролируемого возмущающего воздействия, так и возмущениями по управлению, осуще ствляемых на основе матриц решений. Либо текущая mi маркировка опре деляет управляющее Rj решение, когда метки находятся в PR позициях. На чальная маркировка определяется маркировкой одной из определённых заранее эталонных ситуаций с наибольшей степенью близости к текущей нечёткой ситуации на объекте.

В рамках третьего класса задач, решение которых возложено на нижний уровень иерархии систем управления, сформулированы локальные задачи оптимального управления и регулирования для непрерывных и пе риодических производств с учетом экологических факторов.

В связи с переменными потребностями рынка в продукции пред приятия и с учетом принятых управленческих решений, обеспечивающих экологическую безопасность производства, нагрузка на производственные участки оказывается переменной. В этих условиях ставится задача разра ботки и создания оптимальных систем регулирования нелинейными объек тами химической технологии, функционирующих в условиях значитель ных переменных нагрузок. Решение этой задачи нашло свое отражение в разработке нечетких систем регулирования. Предложен и реализован не четкий регулятор, обеспечивающий заданные показатели качества пере ходного процесса на нелинейных объектах в различных точках его стати ческой характеристики а, следовательно, в рабочем диапазоне изменения возмущений. Структурная схема системы регулирования представлена на рис. 2. Закон, реализуемый регулятором, может быть записан в форме ~t ~ µ (t ) = k (t ) + ki (t ) dt. (1) Входами регулятора являются задание s и переменная регулирова ния y, по которым рассчитывается ошибка рассогласования (t ). Положе ние рабочей точки объекта определяется регулятором по значению пере ~ ~ менной y. Нечёткие коэффициенты k и ki зависят от положения рабочей точки объекта в данный момент времени, т.е. являются функцией пере ~ ~ менной y, т.е. k = f 1 ( y ), ki = f 2 ( y ) и заданы через нечёткое отношение. Их величина рассчитывается на основе композиционного правила нечёткого Управление, вычислительная техника и информационные технологии логического вывода, заложенного в соответствующем контуре. Эта зави симость представляет собой кривую, форма которой однозначно определя ется формой статической характеристики объекта.

Рис. 2. Модель автоматической системы регулирования с нелинейным объектом и нечётким ПИ-регулятором В то же время для ряда объектов химической технологии необхо димо было разработать оптимальные системы регулирования, обеспечи вающие «безопасную» стратегию управления в динамике. Типичным пред ставителем этого класса объектов являются тепловые объекты. Причем в некоторых из них необходимо, наряду с поддержанием максимально высо ких температур в статике, реализующих заданную производительность ус тановок, обеспечить разные показатели качества регулирования в динами ке, обеспечивающие экологическую безопасность производства, в зависимости от знака ошибки рассогласования. Как правило, это медлен ное нагревание объектов (- (t ) ) при минимальных динамических отклоне ниях и быстрое, при необходимости, охлаждение (+ (t ) ). В рамках этой задачи разработан нечеткий регулятор, с переменными коэффициентами, обеспечивающий переменные показатели качества в зависимости от знака ~ ~ ошибки рассогласования, т.е. k = f 1 ( ), k i = f 2 ( ). Закон, реализуемый, на пример, ПИ- регулятором идентичен по форме (1). База правил, опреде ляющая изменение коэффициентов нечеткого регулятора, формируется ~ продукциями вида: «Если есть Аi, то k есть Bi», где Аi, Bi соответственно терм-множества лингвистических переменных «ошибка рассогласования»

и «коэффициент пропорциональности». Таким образом, изменение пара метров регулятора определяется по знаку ошибки рассогласования. Струк турная схема нечеткого регулятора представлена на рис. 3.

Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. Рис. 3. Структура нечеткого ПИ-регулятора Для объектов химической технологии с экстремальными нестацио нарными характеристиками с учетом эколого-экономического критерия ставится задача разработки экстремальных систем управления, причем с поддержанием рабочей точки на некотором удалении от экстремума. Такая стратегия управления обеспечивает минимизацию отходов, сбросов и вы бросов производства. Кроме того, многие объекты обладают инерционно стью, что ограничивает применение с ними традиционных типов экстре мальных регуляторов, таких как автоколебательные системы, системы с запоминанием экстремума, с принудительной коммутацией и модулирую щим воздействием. Разработан нечеткий экстремальный регулятор, учиты вающий инерционность объекта управления и поддерживающий рабочую точку на некотором удалении от экстремума (6). Исследования проводи лись на модели реактора пиролиза природного газа производства ацетиле на. Входная величина – соотношение природного газа и кислорода, выход ная – концентрация ацетилена в газах пиролиза. База знаний функционирования нечёткого экстремального регулятора определяется следующими правилами:

П1 – Если «производная» «положительная», то «приращение соот ношения» «увеличить»;

П2 – Если «производная» «нулевая», то «приращение соотноше ния» «не менять»;

П3 – Если «производная отрицательная», то «приращение соотно шения уменьшить».

Описанные нечеткие системы регулирования реализованы в произ водстве ацетилена.

Для периодических процессов определены две задачи.

Первая формулируется как задача разработки систем логического управления организацией функционирования периодических производств, обеспечивающих различные дисциплины и режимы взаимодействия аппа Управление, вычислительная техника и информационные технологии ратурных стадий. Решение этой задачи нашло свое отражение в создании оптимальных систем управления организацией функционирования произ водством поливинилхлорида на основе сетей Петри. За счет разработки алгоритмов логического управления в виде сети Петри, удалось решить проверку их корректности для систем со сложным процессно аппаратурным оформлением. Применение различных дисциплин обслужи вания аппаратов и аппаратурных стадий позволило оптимизировать раз личные режимы их взаимодействия.

Вторая формулируется как задача разработки информационно управляющей системы оптимизации состава рецептуры получения продук тов и режимов ведения процессов с учетом экологических факторов. Дан ная задача решена для производства суспензионного поливинилхлорида (ПВХ) Новомосковской акционерной компании «Азот». Оптимизация со става рецептуры и режимов функционирования ПВХ способствует улуч шению качественных показателей ПВХ и увеличение его выхода, что, в свою очередь, приводит к уменьшению отходов производства.

Поставленные задачи управления и рассмотренные варианты их решения позволяют реализовать существующий потенциал управления промышленными площадками, обеспечивающий уменьшение загрязнения окружающей среды на разных уровнях иерархии управления химического предприятия.

Список литературы 1. Сидельников С.И. Комплексное решение задачи управления загрязнением окружающей среды на химических предприятиях // Датчики и системы. №10. 2009. С.3.

2. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечёткой логикой. М.: Наука, 1990. 272 с.

3. Сидельников С.И. Применение модели объекта для прогнози рования его состояния по результатам управляющих решений // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. №3. 2009. С.53.

4. Сидельников С.И., Бобрик Д.С. Моделирование принятия ре шений нечёткими сетями Петри // Вестник Международной академии сис темных исследований: Информатика, Экология, Экономика. Том. 12.

М.: МАСИ. 2010. С.44.

5. Сидельников С.И., Голиков С.В. Разработка ситуационной со ветующей системы управления стоками колоны ректификации // Известия вузов. Химия и химическая технология. Иваново. Том 52. № 6. 2009. С.123.

6. Способ экстремального регулирования с поддержанием рабо чей точки инерционного объекта на заданном расстоянии от экстремума:

пат. № 2298821 Рос. Федерация.

7. Сидельников С.И. Модели и алгоритмы логического управле ния химико-технологическими системами. Новомосковск: Изд-во НИ Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. РХТУ, 2011. 118с.

8. Вент Д. П., Сидельников С. И., Лопатин А. Г. Оптимизация процесса получения суспензионного поливинилхлорида // Химическая технология. №8. 2004. С.23.

S. I. Sidelnikov MANAGE PRODUCTIONS AND HOW TO ADDRESS THEM, TAKING INTO ACCOUNT ENVIRONMENTAL FACTORS Chemical management tasks are defined at each level of the hierarchy clearer.

Shows the options for addressing these challenges in a market economy. Consider situational decision support system sovetuih, fuzzy optimal system management and organizational management.

Key words: decision support system, environmental security, fuzzy control, Petri nets.

Получено 07.03. УДК 62-503. А.В. Соболев, канд. техн. наук, доц., зав. кафедрой, (48762) 4-76-98, AlexSobolev75@mail.ru (Россия, Новомосковск, РХТУ им. Д.И. Менделеева), Ю.В. Соболева, соискатель, Soboleva2135@rambler.ru (Россия, Новомосковск, РХТУ им. Д.И. Менделеева) К ВОПРОСУ О СИНТЕЗЕ ФИЛЬТРОВ ЭНЕРГОСБЕРЕГАЮЩИХ СИСТЕМ РЕГУЛИРОВАНИЯ Рассмотрен подход к синтезу фильтров энергосберегающих САР, обеспечи вающих разделение каналов управления и подавление каждым из контуров регулирова ния определенной доли возмущающего воздействия.

Ключевые слова: энергосберегающая система регулирования, фильтры, на стройка регуляторов, передаточная функция.

Значительная часть технологических процессов современных хи мических производств требует для своей реализации существенных затрат топливно-энергетических ресурсов. Однако запасы повсеместно исполь зуемых в настоящее время видов сырья и топлива весьма ограничены, что начинает лимитировать непрерывный рост мощностей предприятий хими ческой промышленности. В создавшейся ситуации вместе с проблемой за мены традиционных видов энергии новыми возникает проблема экономии Управление, вычислительная техника и информационные технологии топливно-энергетических ресурсов, использующихся как в действующих, так и в проектируемых технологиях.

Общепринятый подход к решению проблемы экономии энергии, за трачиваемой в промышленном производстве, заключается в создании энерго-замкнутых комбинированных технологий, в которых удается повы сить степень использования энергетических ресурсов за счет улучшения схемотехнических решений.

Однако анализ структур типовых технологических схем в хи мической промышленности дает основания говорить о существовании "управленческого" аспекта проблемы энергоэкономии, т.е. взаимодействие значительного количества видов энергетических ресурсов, обычно имею щее место в химической технологии, ставит задачу его оптимальной орга низации, что естественным образом может быть решено в рамках задач АСУ ТП конкретного производства. Более того, если учесть динамику хи мико-технологических процессов и случайный характер действующих внешних возмущений, то решение задач энергоэкономии в отдельных слу чаях можно искать уже в классе систем автоматического регулирования, построенных специальным образом.

Примером таких систем являются энергосберегающие системы ав томатического регулирования (ЭСАР), обеспечивающие с одной стороны необходимое быстродействие при отработке возмущающего воздействия, а с другой стороны – энергоэффективное управление в установившемся ре жиме. Структура и алгоритм работы такой системы регулирования рас смотрен в работе [1].

При синтезе ЭСАР технологическим объектом необходимо решить ряд задач:

1) выбор динамически эффективного и энергоэффективного кана лов управления;

2) обоснование законов управления регуляторов выбранных кана лов регулирования;

3) расчет передаточных функций фильтров соответствующих кана лов регулирования.

Первая и вторая задачи решаются на основе анализа математиче ской модели управляемого процесса, потерь эксергии (технически пригод ной энергии) различных каналов управления и последующей оптимизации выбранного критерия оптимальности. Для решения третьей задачи предва рительно рассчитываются оптимальные настройки регуляторов отдельных контуров регулирования, после чего определяется вид передаточной функ ции фильтров, реализующих автономность работы контуров регулирова ния в выбранном диапазоне частот, либо обеспечивающих подавление возмущения в заданном диапазоне значений.

Рассмотрим подход к синтезу фильтров ЭСАР. Пусть объект имеет одну выходную (регулируемую) переменную (y), число управляющих пе Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. ременных равно n (u1, u2, …, un), а y1, y2, …, yn выходные переменные от дельных каналов управления. Передаточные функции объекта по каналам управления соответственно равны W1(s), W2(s), …, Wn(s), передаточные функции регуляторов R1(s), R2(s), …, Rn(s), а передаточные функции фильтров Wф1(s), Wф2(s), …, Wфn(s). Возмущающее воздействие, на кото рую, в том числе, может быть наложена помеха, представляет собой функ цию f(t) (имеющей изображение F(s)) и действует на выходную величину через канал с передаточной функцией Wf(s). Структурная схема синтези руемой системы регулирования представлена на рис. 1. В соответствии со структурной схемой ЭСАР изменение регулируемой величины определя ется зависимостью y (t ) = y1 (t ) + y 2 (t ) +... + y n (t ) + y f (t ), (1) где yf(t) – функция, описывающая изменение регулируемой величины в ре зультате воздействия возмущения. В форме изображения Лапласа уравне ние (1) принимает вид y ( s ) = y1 ( s ) + y 2 ( s ) +... + y n ( s ) + W f ( s ) F ( s ). (2) Рис. 1. Общая структурная схема энергосберегающей САР Представим возмущающее воздействие в виде суммы нескольких составляющих, подавляемых отдельными контурами регулирования. В ре Управление, вычислительная техника и информационные технологии зультате получим F ( s ) = (1 + 2 +... + n )F ( s ) = 1 F ( s ) + 2 F ( s ) +... + n F ( s ), где 1, 2, …, n – некоторые постоянные коэффициенты (однако могут также рассматриваться в виде операторов, определяющих работу полосо вых фильтров). При этом: 1 + 2 +... + n = 1.

С учетом разложения функции F(s) на составляющие выражение (2) можно записать в виде y ( s ) = y1 ( s ) + 1W f ( s ) F ( s ) + y 2 ( s ) + 2W f ( s ) F ( s ) +... + y n ( s ) + nW f ( s ) F ( s) или n y ( s ) = ~1 ( s ) + ~2 ( s ) +... + ~n ( s ) = ~i ( s ), y y y y i = где ~i ( s ) = yi ( s ) + iW f ( s ) F ( s ) - величина, представляющая собой сум y му выходной переменной i-го канала объекта и действие на эту перемен ную выбранной части возмущающего воздействия.

Изменение регулируемой переменной в зависимости от возмущения в форме изображения Лапласа имеет вид W f ( s) F (s ) W f (s) F ( s) y( s ) = =.

1 + W1 ( s ) R1 ( s )Wф1 ( s) +... + Wn ( s ) Rn ( s )Wфn ( s ) n 1 + Wi ( s ) Ri ( s )Wфi ( s ) i = Тогда поведение отдельных составляющих переменной y, т.е. y1, y2, …, yn, происходит в соответствии с зависимостью W j ( s ) R j ( s )Wфj ( s )W f ( s ) F ( s) y j (s) =, j=1, …, n.

n 1 + Wi ( s ) Ri ( s )Wфi ( s ) i = В результате ~ ( s ) = W ( s ) F ( s ) W j ( s ) R j ( s )Wфj ( s )W f ( s) F ( s ) = yj jf n 1 + Wi ( s ) Ri ( s )Wфi ( s ) i = n W f ( s ) F ( s ) j 1 + Wi ( s ) Ri ( s )Wфi ( s ) W j ( s ) R j ( s )Wфj ( s ) i =1 = (3) n 1 + Wi ( s ) Ri ( s )Wфi ( s ) i = Если бы соответствующий канал регулирования работал независи мо от остальных каналов и находился под воздействием выбранной части возмущающего воздействия, то соответствующая выходная величина в форме изображения подчинялась уравнению Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. jW f ( s ) F ( s ) y j ( s) = €. (4) 1 + W j ( s) R j (s ) Потребуем равенства реакций каждого канала регулирования в энергосберегающей САР и раздельно по каналам регулирования. Тогда ~ (s) = y (s).

€j (5) yj Подставляя в равенство (5) соответствующие выражения (3) и (4), приходим к уравнению n W f (s) F (s) j 1 + Wi ( s)Ri (s)Wфi ( s) W j ( s) R j (s)Wфj (s) jW f (s) F ( s) i =1 =..

1 + W j ( s ) R j ( s) n 1 + Wi (s) Ri (s)Wфi (s) i = В последнем уравнении левую и правую части можно сократить на произ ведение Wf(s)F(s), тогда n j 1 + Wi ( s ) Ri ( s )Wфi ( s ) W j ( s ) R j ( s )Wфj ( s ) j i =1 =.

1 + W j ( s) R j ( s) n 1 + Wi ( s ) Ri ( s )Wфi ( s ) i = Перемножая левую и правую части по правилу пропорции, придем к равенству (1 + W j (s) R (s)) j 1 + Wi (s)Ri (s)Wфi (s) W j (s) R j (s)Wфj (s) = n j i = n = j 1 + Wi ( s ) Ri ( s )Wфi ( s ).

(6) i =1 Раскроем скобки в левой части уравнения (6), тогда n n j 1 + Wi ( s ) Ri ( s )Wфi ( s ) + W j ( s ) R j ( s ) j 1 + Wi ( s ) Ri ( s )Wфi ( s ) i =1 i =1 ( ) n 1 + Wi ( s ) Ri ( s )Wфi ( s ).

1 + W j ( s ) R j ( s ) W j ( s ) R j ( s )Wфj ( s ) = j i =1 Левая и правая части последнего уравнения содержат одинаковые слагаемые, поэтому после упрощения выражения приходим к равенству ( ) n W j ( s ) R j ( s ) j 1 + Wi ( s ) Ri ( s )Wфi ( s ) 1 + W j ( s ) R j ( s ) W j ( s ) R j ( s )Wфj ( s ) = 0..

i =1 Управление, вычислительная техника и информационные технологии Сокращая последнее уравнение на произведение Wj(s)Rj(s), полу чим ( ) n j 1 + Wi ( s ) Ri ( s )Wфi ( s ) 1 + W j ( s ) R j ( s ) Wфj ( s ) = 0, i =1 или (1 + W j ( s) R j (s) )Wфj ( s) j Wi ( s) Ri ( s)Wфi (s) = j.

n (7) i = Уравнение (7) распишем в виде соответствующей системы:

(1 + W1 ( s ) R1 ( s )(1 1 ))Wф1 ( s ) 2W2 ( s ) R2 ( s )Wф 2 ( s )...

... nWn ( s ) Rn ( s )Wфn ( s ) = 1W1 ( s ) R1 ( s )Wф1 ( s ) + (1 + W2 ( s ) R2 ( s )(1 2 ))Wф 2 ( s )...

... nWn ( s ) Rn ( s )Wфn ( s ) = 2 (8)...

1W1 ( s ) R1 ( s )Wф1 ( s ) 2W2 ( s ) R2 ( s )Wф 2 ( s )...

... + (1 + W ( s ) R ( s )(1 ))W ( s ) =.

n n n фn n Система уравнений (8) представляет собой систему линейных ал гебраических уравнений относительно передаточных функций фильтров.

Для решения системы вычтем последовательно последнее уравнение сна чала из первого, затем из второго и так далее до (n-1-го) уравнения. В ре зультате получим систему (1 + W1 ( s ) R1 ( s ) )Wф1 ( s) (1 + Wn ( s ) Rn ( s ) )Wфn ( s) = 1 n (1 + W ( s ) R ( s ) )W ( s ) (1 + W ( s ) R ( s ) )W ( s ) = 2 2 ф2 n n фn 2 n...

(1 + W ( s ) R ( s ) )W фn 1 ( s ) (1 + Wn ( s ) Rn ( s ))Wфn ( s ) = n 1 n n 1 n 1W1 ( s ) R1 ( s )Wф1 ( s) 2W2 ( s ) R2 ( s )Wф 2 ( s )...

... + (1 + Wn ( s ) Rn ( s )(1 n ))Wфn ( s ) = n.

Из первого уравнения системы выразим передаточную функцию фильтра Wф1(s) через Wфn(s):

(1 n ) + (1 + Wn ( s ) Rn ( s ) )Wфn ( s ) Wф1 ( s ) =.

1 + W1 ( s ) R1 ( s ) Аналогичным образом выразим остальные передаточные функции фильт Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. ров через Wфn(s). Получаем ( 2 n ) + (1 + Wn ( s ) Rn ( s ) )Wфn ( s ) Wф 2 ( s ) = ;

1 + W 2 ( s ) R2 ( s ) … ( n 1 n ) + (1 + Wn ( s ) Rn ( s ) )Wфn ( s ) Wфn 1 ( s ) =.

1 + Wn 1 ( s ) Rn 1 ( s ) Подставляя полученные передаточные функции фильтров в послед нее уравнение системы, приходим к уравнению относительно Wфn(s);

(1 n ) + (1 + Wn ( s ) Rn ( s ) )Wфn ( s ) 1W1 ( s ) R1 ( s ) 1 + W1 ( s ) R1 ( s ) ( 2 n ) + (1 + Wn ( s ) Rn ( s ) )Wфn ( s ) 2W2 ( s ) R 2 ( s )...

1 + W 2 ( s ) R2 ( s )... + (1 + Wn ( s ) Rn ( s )(1 n ))Wфn (s ) = n или в форме ( i n ) + (1 + Wn ( s ) Rn ( s ) )Wфn ( s ) n iWi ( s ) Ri ( s ) + 1 + Wi ( s ) Ri ( s ) i = + (1 + Wn ( s ) Rn ( s )(1 n ))Wфn ( s ) = n.

Группируя подобные слагаемые, придем к выражению n 1 ( n )Wi ( s ) Ri ( s ) (1 + Wn ( s ) Rn ( s ) ) + (1 + Wn ( s ) Rn ( s )(1 n )) = Wфn ( s ) i i 1 + Wi ( s ) Ri ( s ) i =1 n 1 ( )W ( s ) R ( s ) ii ni i = n +.

1 + Wi ( s ) Ri ( s ) i = Для упрощения результирующей формулы преобразуем полученное уравнение. С этой целью рассмотрим второе слагаемое, стоящее в скобках:

(1 + Wn ( s ) Rn ( s )(1 n ))(1 + Wn ( s ) Rn ( s ) ) 1 + Wn ( s ) Rn ( s )(1 n ) = = (1 + Wn ( s ) Rn ( s ) ) (1 n )Wn ( s ) Rn ( s )(1 + Wn ( s ) Rn ( s ) ) 1 + W n ( s ) Rn ( s ) = + = 1 + W n ( s ) Rn ( s ) 1 + W n ( s ) Rn ( s ) (1 n )Wn ( s ) Rn ( s )(1 + Wn ( s ) Rn ( s ) ) 1+.

1 + W n ( s ) Rn ( s ) Произведем замену переменных следующим образом. Пусть i=i, если i=1, 2, …, n-1 и n=1. Тогда уравнение относительно Wфn(s) принимает вид Управление, вычислительная техника и информационные технологии n ( n )Wi ( s ) Ri ( s ) (1 + Wn ( s ) Rn ( s ) ) + 1 = Wфn ( s ) i i 1 + Wi ( s ) Ri ( s ) i =1 n 1 ( )W ( s ) R ( s ) = n + i i ni i.

1 + Wi ( s ) Ri ( s ) i = Wi ( s ) Ri ( s ) Далее учтем, что выражения вида, где i=1, 2, …, n, 1 + Wi ( s ) Ri ( s ) представляют собой передаточные функции замкнутых систем регулиро вания по каналу "задание – i-я регулируемая переменная". Введем обозна чение Wi ( s ) Ri ( s ) ~ Wi ( s ) =.

1 + Wi ( s ) Ri ( s ) Тогда уравнение относительно Wфn(s) принимает вид n n ~ ~ Wфn ( s ) i ( i n )Wi ( s )(1 + Wn ( s ) Rn ( s ) ) + 1 = n + i ( i n )Wi ( s ).

i =1 i = В результате получаем формулу для нахождения передаточной функции n-го фильтра:

n 1 ~ n + i ( i n )Wi ( s ) i = Wфn ( s ) =. (9) n ~ i ( i n )Wi ( s )(1 + Wn ( s) Rn ( s ) ) + i = Зная передаточную функцию n-го фильтра Wфn(s), можем найти пе редаточные функции остальных фильтров. Однако получаемые в результа те выражения будут достаточно сложны. Поэтому передаточные функции фильтров Wф1(s), Wф2(s), …, Wфn-1(s) получим из следующих соображений.

Поскольку выбор порядкового номера контура регулирования про изволен, можно перенумеровать контуры (например, циклическим обра зом, либо в произвольном порядке, но так, чтобы n-ый контур был сопос тавлен другому контуру регулирования). В результате снова получим аналогичную (9) формулу для определения передаточной функции n-го фильтра. Данные рассуждения позволяют обобщить формулу для нахож дения передаточной функции фильтра j-го контура регулирования, которая принимает вид ( ) n ~ j + i i j Wi ( s) i = i j Wфj ( s ) =. (10) ( ) ( ) n ~ i i j Wi ( s ) 1 + W j ( s) R j ( s) + i = Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. При этом i = i, i = 1, n, i j и j = 1.

Если же требуется разделение каналов регулирования и работа ка ждого из них в соответствующем диапазоне частот, то в качестве коэффи циентов i следует рассматривать передаточные функции соответствую щих полосовых фильтров Wпфi(s).

Частный случай синтеза фильтров ЭСАР для системы с двумя управляющими воздействиями рассмотрен в работе [2].

Список литературы 1. Соболев А.В., Вент Д.П. Энергосберегающие регуляторы: задачи и структура. Датчики и системы. М.: Изд-во "СенСиДат", 2009. №10. С. 23 28.

2. Соболев А.В., Соболева Ю.В. Синтез фильтров энергосберегаю щей САР с двумя управляющими воздействиями // Вестник МАСИ. Ин форматика, Экология, Экономика. Т. 14. Ч. 1. Международная академия системных исследований, М., 2012. С. 206-212.

A.V. Sobolev, J.V. Soboleva TO THE PROBLEM ON SYNTHESIS OF FILTERS OF ENERGY-SAVING CONTROL SYSTEMS The approach to synthesis of filters of energy-saving automatic control systems providing division of control paths and suppression by each of contours of regulation of a certain share of revolting influence is considered.

Key words: energy-saving control system, filters, adjustment of regulators, transfer function.

Получено 07.03. Управление, вычислительная техника и информационные технологии УДК 681. Т.А. Акименко, канд. техн. наук, доц., (4872) 23-12-95, tantan72@mail.ru (Россия, Тула, ТулГУ), М.Б. Цудиков, канд. техн. наук., доц. (4872)35-02-19, tsudickov.mb@yandex.ru (Россия, Тула, ТулГУ), О.Ю. Горбунова, канд. техн. наук, асс., (4872) 41-29-84, oygor@mail.ru (Россия, Тула, ТулГУ) РАССЕИВАНИЕ ИЗЛУЧЕНИЯ НА АЭРОЗОЛЬНЫХ ЧАСТИЦАХ Рассмотрено влияние тумана и дымки на разрешение оптической системы наблюдения. Исследована зависимость контраста от размеров и концентрации аэро зольных частиц. Предложено программное повышение контраста в сложных метео условиях.

Ключевые слова: аэрозоль, контраст, разрешение, программный фильтр, ос лабление излучения В условиях тумана и дымки происходит аэрозольное ослабление оптического излучения, сопровождаемое ухудшением контраста и разре шающей способности оптической системы. Для анализа влияния среды на передачу оптической информации примем, что частицы тумана и дымки сферические частицы правильной формы, а рассеянный свет имеет ту же длину волны, что и рассеиваемый, тогда для определения интенсивности рассеянного света, воспользуемся формулой [1] G2 = D (, ), (1) r где функция 2 J1 ( x sin ) D (, ) = ;

(2) x sin G = a 2, x = ka где a – радиус частицы;

– длина волны;

J1 ( x sin ) – функция Бесселя первого рода;

k = - волновой вектор;

r – расстояние между частица ми.

Нормированную интенсивность света рассеянного одной частицей определяется согласно выражению 2 2a a 2 J1 sin.

= (3) 0 2 r sin Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. По выражению (3) найдём нормированную интенсивность для час тиц тумана с радиусами частиц 5, 6 мкм со счётной концентрацией 60 и 600 частиц в 1 см3. Результаты расчётов представлены на рис. 1 и 2.

а б Рис. 1. Ослабление света на частице радиусом 5 мкм и счётной концентрацией 60(а) и 600(б) для различных длин волн Управление, вычислительная техника и информационные технологии а б Рис. 2. Ослабление света на частице радиусом 6 мкм и счётной концентрацией 60(а) и 600(б) для различных длин волн Анализ графиков рис. 1 и 2 показывает:

1) увеличение концентрации частиц в 10 раз с 60 до 600 увеличива ет нормированную интенсивность излучения приблизительно в 5 раз;

2) с ростом длины волны нормированная интенсивность излучения на рассеивающих частицах уменьшается.

Для слоя равномерно распределённых частиц радиусом 5 мкм и счётной концентрацией 60 картина нормированного распределения интен сивности представлена на рис. 3 и 4.

Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. а б в Рис. 3. Нормированные интенсивности излучения для длин волн:

а - 0,4 мкм;

б - 0,8 мкм;

в – сумма волн спектра до 0,65 мкм Максимальное значение нормированной интенсивности на графиках принято за единицу (100 %).

Управление, вычислительная техника и информационные технологии Разность между максимальным и минимальным значением интен сивности определяет контраст для периодических изображений. При высо ком контрасте изображения будут различимы мелкие детали. Если раз ность нормированных интенсивностей составляет более 20 % для двух расположенных рядом точек, то контраст недостаточен.

Анализ приведённых графиков объясняет известный факт более вы сокого контраста для длинноволновой части видимого спектра в условиях тумана и дымки [2]. Поэтому с целью повышения контраста необходимо частично удалять коротковолновую долю видимого диапазона (рис. 3, в) при плохих погодных условиях наблюдения. Так, например, на рис. 3, а происходит уменьшение нормированной освещенности ниже заданного предела в 20 % с потерей контраста, а на рисунке 3,в, на котором убрана коротковолновая часть до 0.65 мкм, контрастность увеличилась на 17 % и произошло превышение порогового предела контраста.

Рис. 4. Функциональная схема программной компенсации влияния атмосферной дымки и тумана Для улучшения качества изображения при наблюдении объектов в условиях наличия атмосферной дымки или тумана предлагается использо вать для повышения контраста изображения программный фильтр для уда ления коротковолновой части спектра оптического диапазона. Программ ный вариант имеет преимущество по сравнению с использованием просто ИК-фильтра за счет гибкого варьирования величиной отсеченного излуче ния для обеспечения приемлемого времени экспозиции при работе в ре жиме реального времени. Схема формирования изображения с программ ной компенсацией влияния аэрозольной среды может быть реализована в соответствии с рис. 4.


Список литературы 1. Воронцов М.А. Управляемые оптические системы. М.: Наука, Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. 1988. 268 с.

2. Якушенков Ю.Г. Теория и расчет оптико-электронных приборов.

М.: Машиностроение, 1989. 360 с.

M.B. Tsudikov, T.A. Akimenko, O.Y. Gorbunova RADIATION DISPERSION ON AEROSOL PARTICLES Influence of a fog and smokes on the permission of optical system of supervision is considered. Dependence of contrast on the sizes and concentration of aerosol particles is investigated. Program increase of contrast in difficult meteoconditions is offered.

Key words: aerosol, contrast, resolution, the software filter, radiation attenuation Получено 07.03. УДК 681. М.Б. Цудиков, канд.техн. наук., доц. (4872)35-02-19, tsudickov.mb@yandex.ru (Россия, Тула, ТулГУ), Т.А. Акименко, канд. техн. наук, доц., (4872) 23-12-95, tantan72@mail.ru (Россия, Тула, ТулГУ), О.Ю. Горбунова, канд. техн. наук, ассист., (4872) 41-29-84, oygor@mail.ru (Россия, Тула, ТулГУ) АППАРАТНО-ПРОГРАММНОЕ ФОРМИРОВАНИЕ ПАНОРАМЫ Рассмотрено формирование цилиндрической панорамы с использованием па норамного оптико-электронного устройства наблюдения. Выполнен анализ методов определения характерных точек. Выбран и реализован корреляционный метод. Разра ботан программно-вычислительный комплекс для сшивания панорамы с коррекцией искажения изображений.

Ключевые слова: аэрозоль, контраст, разрешение, программный фильтр, ос лабление излучения Способ создания панорамы совмещением отдельных снимков за ключается в съемке одной или нескольких серий фотографий и наложени ем с частичным перекрытием отдельных изображений друг на друга на оп ределенный процент площади изображения. При использовании данного метода камера поворачивается на определенное расстояние в положение, из которого должен быть сделан следующий снимок до тех пор, пока весь 360-градусный цикл не будет пройден. Изображения затем соединяются, формируя панорамное изображение с помощью специального программ ного обеспечения. Количество отдельных изображений и выбранная форма проекции определяют, какой тип панорамы (цилиндрическая, сферическая, кубическая) будет получен в результате.

Для получения цилиндрических панорам достаточно одной гори Управление, вычислительная техника и информационные технологии зонтальной последовательности изображений, получаемых с использова нием однорядной техники.

Панорамное оптико-электронного устройств наблюдения (ПОУЭН) с программной компенсацией поворота изображения [1], разработанное в ТулГУ, позволяет получать автоматически серию кадров для цилиндричес кой панорамы, а на рис. 1 представлена схема формирования панорам-ного изображения.

Наиболее трудная задача возникает при сшивании кадров. Для это го выполняется нахождение характерных точек на кадрах для установле ния соответствия между различными видами объекта или сцены в процессе сшивания. Существует несколько методов нахождения точечных особен ностей. Наиболее известные из них детектор Харриса [2].

Рис. 1. Схема формирования панорамного изображения Сопоставление особенностей производится путем сравнения их ок рестностей корреляционным методом или методом евклидовых расстоя ний. Эффективным является алгоритм Scale Invariant Feature Transform (SIFT) [3], обладающий высокой сложностью обработки. Хотя пишут, что алгоритм SIFT работает в реальном масштабе времени, эксперименты с ра бочей версией программы показали, что приемлемая скорость достигается лишь при размере входного изображения 320*240 точек. При размере изо бражения в 3 мегапикселя обработка пары снимков требует уже 2-3 минут, что не позволяет сшивать панорамы в реальном режиме времени.

Нахождение точечных особенностей выполняем с помощью корре ляционного метода по следующему алгоритму.

1.Выбираем изображение на первом кадре размером l1 l1, которое будем представлять матрицей H1 и сравниваем его с изображением фраг Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. мента второго снимка размером l2 l2,которое будем представлять матри цей H2 из «зоны поиска» размером, определяемой заданным полем пере крытия кадров.

2.Вычисляем функцию сходства между изображениями выбранных фрагментов. Элементы исходного изображения должны удовлетворять со отношению:

x y H1(x, y ) = (C H (x + x;

y + y ) + b)rect, + (x, y ), l l 1 x y 1;

x l1;

y l1, rect, = l l 0, иначе (1) 1 1.

где P( x, y ) - шум;

x, y - характеристики сдвига фрагмента второго кадра относительно первого кадра;

b – освещённость.

Так как освещённость считаем постоянной в плоскости кадра, пе рейдём к центрированным переменным:

H1 (x, y ) = H1 (x, y ) H1, ц где l H (x, y ), H1 = (2) l1 x, y = H 2 ( x, y ) = H 2 (x, y ) H 2, ц где H 2 (x, y ).

H2 = (3) l2 x, y В качестве меры различия в точке (x, y) будем считать средне квадратичную ошибку:

[ ] P = P 2 (x, y ) = H1 (x, y ) C H 2 (x + x;

y + y ), ц ц xy (4) P = 2 max.

mn Для нахождения минимума ошибки а найдём экстремум (Pa2 (x, y))'a = 0.

Управление, вычислительная техника и информационные технологии H1 ( x, y )H 2 ( x, y ) ц ц [ ] x y 2 Pa (x, y ) = H1 ( x, y ) ц [ ], (5 ) H 2 ( x, y ) ц xy xy так как первый член выражения (3.6) – величина постоянная, не зависящая от параметров сдвига (x, y ), то данное выражение можно записать как нормированную среднеквадратичную ошибку:

H1 (x, y )H 2 (x. y ) ц ц x y Pa2 (x, y ) = [ ] [ ]. (6) 2 H 2 ( x, y ) H1 (x, y ) ц ц xy xy Найдём максимум коэффициента корреляции фрагмента второго с фрагментом первого вместо минимума нормированной среднеквадратич ной ошибки:

H1 (x, y )H 2 (x. y ) ц ц x y (x, y ) = 1. (7) [ ] [ ] H 2 (x, y ) H1 (x, y ) ц ц x y xy Если максимум корреляции max(x, y ) пор, найденное сход ство считаем искомым.

Для получении цилиндрической панорамы в реальных погодных условиях с помощью разработанного ПОУЭН разработан программно вычислительный комплекс [2,3].

Общий алгоритм формирования панорамы условно представлен в виде трех взаимосвязанных подпрограмм: сшивание кадров, фильтрация изображений и настройка обработки, а также двух вспомогательных бло ков – препроцессора и постпроцессора, предназначенных для подготовки исходных данных и представления результатов моделирования в удобной для пользователя форме. Основными шагами алгоритма являются:

- определение числа кадров панорамы;

- задание настроек фильтрации;

- определение характеристик сшиваемой панорамы;

- вычисление времени процесса;

Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. - организация и управление ходом расчета, сохранение текущего состояния, вывод результатов;

- анализ сшитой панорамы.

Такое структурирование алгоритма дает возможность оценить ди намику сшивки кадров и при необходимости прервать работу программы с целью корректирования дальнейшего вычислительного процесса, начиная с первого шага. Кроме того, возможно оперативно проводить анализ каче ства сшивки цилиндрической панорамы. Выше описанный алгоритм полу чения панорамного изображения из нескольких отдельных изображений снятых при различных погодных условиях реализован на языке програм мирования Delphi. Так как все получаемые изображения, получаемые с ПОЭУН растровые, то в программу сшивания изображений в панораму за гружаем исходные кадры в формате *.bmp. Количество снимков может варьироваться от 2 до 24 в зависимости от угла перекрытия кадров.

При выполнении круговой фотосъемки с получением изображений для последующего построения составной панорамы весьма часто возника ет ситуация, когда диапазон экспозиций при различных положениях каме ры может достигать 4-6 экспозиционных единиц (различное освещение предметов). Кроме того, могут возникнуть искажения вследствие аберра ций объектива, виньетирования и т.д. Для их устранения используются ре жимы «Настройка обработки» или «Фильтрация изображения» в верхней части программы (рис. 2).

Рис. 2. Окно настройки фильтрации Управление, вычислительная техника и информационные технологии При нажатии вкладки «Обработка и результат» запускается процесс сравнивания и наложения. В течение нескольких секунд после начала ана лиза, программа сравнит все загруженные в нее изображения, и выдаст ре зультат работы в рамку «Панорамное изображение». Положительным мо ментом является возможность загрузки изображений любого размера. Как известно, панорамное изображение намного шире самого окна программы, поэтому предусмотрены полосы прокрутки изображения для просмотра его внутри окна.

При появлении некоторых «несостыковок» в связи с наличием оп тических искажений в программе имеется возможность повторить процесс настройки обработки и фильтрации изображения, который имеет следую щие возможности:

- максимальное отклонение по вертикали (в пикселях) – параметр программы, указывающий, насколько одно анализируемое изображение может быть сдвинуто вверх или вниз относительно другого. Значение за дается в пикселях, и должно соответствовать примерной вертикальной по грешности при съемках (дрожание платформы, крен во время съемки и т.д.). Значение по умолчанию – 2 пикселя.

- допустимая погрешность в цветовой разнице (в процентах) – зада ет максимально допустимую разницу в одном из цветов сравниваемых пикселей. Каждый пиксель (точка) картинки раскладывается на три со ставляющих цвета: красный, зеленый и синий (формат цветности – RGB, red, green, blue). Каждый из параметров цветности имеет разрядность бит, то есть каждый цвет точки может принимать значение от 0 (выклю чен) до 255 (полная яркость) в цифровом формате. У сравниваемых точек программа анализирует разницу между каждым цветом, и эта разница не должна превышать допустимую погрешность. Например, цвета «красный»


(R=255) и «бордовый» (R=128) составляют между собой разницу в градаций, что равно примерно 50% погрешности.

- позиция опорного столбца точек (пикселей справа) – параметр, указывающий программе опорный «сдвиг справа» в анализируемом изо бражении. Алгоритм программы, при поиске соответствий на изображении А и изображении Б анализирует вертикальный столбец пикселей в картин ке А и подбирает максимально соответствующий ему вертикальный стол бец в картинке Б. Таким образом, на изображении А анализируется только 1 столбец, а на изображении Б перебираются значения их от нулевого до заданного. Экспериментальным путем этот параметр задается для каждого вида камер и объективов (ввиду таких особенностей, как монохроматизм, виньетирование и др.).

- максимальный регион анализа изображения (в %) – задает область поиска соответствий на изображении Б. Например, если размер картинки 1024х768, и задан регион анализа в 50%, значит при поиске совпадений программа будет сравнивать опорный столбец картинки А с каждым Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. столбцом картинки Б в диапазоне от нулевого до 384-го (50% от 768 точек по горизонтали).

- рисовать стыковочную линию – если установлено, то программа наглядно демонстрирует «столбец начала соответствий» - то есть рисует ярко-зеленую вертикальную линию, обозначающую место сшивки изобра жений. Может быть использовано для отладки и более точной настройки работы программы.

- использовать вертикальный сдвиг – при установке данной галочки программа учитывает найденное вертикальное несоответствие в анализи руемых изображениях, и исправляет его, сдвигая изображения вверх или вниз при склейке, в зависимости от значения найденного несоответствия.

На рисунках 3, 4 представлен пример получения панорамы из пяти последовательных кадров и сшитая из них панорама, полученная с ПОЭ УН с программной компенсацией поворота с помощью программно – вы числительного комплекса.

Рис. 3. Последовательные кадры местности Рис.4. Панорамное изображение местности Если полученное панорамное изображение удовлетворяет заданным требованиям, то оно сохраняется и анализируется оператором.

Список литературы 1. Устройство для кругового сканирования: пат. на полезную мо дель 88822 Рос. Федерация.

Управление, вычислительная техника и информационные технологии 2. Harris C. and Stephens M. A combined corner and edge detector // Fourth Alvey Vision Conference. Manchester, 1988. P. 147-151.

3. David G. Lowe Distinctive Image Features from Scale-Invariant Key points // International Journal of Computer Vision. 60, 2 (2004). Pp. 91-110.

M.B. Tsudikov, T.A. Akimenko, O.Y. Gorbunova HARDWARE AND SOFTWARE CREATION OF A PANORAMA Creation of a cylindrical panorama with use of the panoramic optical-electronic device of supervision is considered. The analysis of methods of determination of special points is executed. A correlation method is selected and realized. Software and computing complex to stitch panoramas with the correction of the distortions of the images is developed.

Key words: aerosol, contrast, resolution, software filter, attenuation of radiation.

Получено 07.03. ТРАНСПОРТ УДК 621. И. Е. Агуреев, д-р техн. наук, проф., 8-910-943-65-72, agureev-gor@yandex.ru (Россия, Тула, ТулГУ), К. А. Авдеев, канд. техн. наук, доц., 8-920-276-70-71, kaavdeev@mail.ru (Россия, Тула, ТулГУ), М. Ю. Богатырев, д-р техн. наук, проф., 8-920-755-24-79, info@tsu.tula.ru (Россия, Тула, ТулГУ), М. Ю. Власов, асп., 8-4872-35-05-01, aiax@tsu.tula.ru (Россия, Тула, ТулГУ), А. И. Волков, асп., 8-4872-35-05-01, aiax@tsu.tula.ru (Россия, Тула, ТулГУ) ФОРМИРОВАНИЕ РЕЖИМА ДИНАМИЧЕСКОГО ПОВЕДЕНИЯ ПОРШНЕВЫХ ДВИГАТЕЛЕЙ ВНУТРЕННЕГО СГОРАНИЯ В РАМКАХ НЕЛИНЕЙНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ Рассмотрены вопросы, связанные с построением и использованием нелинейных динамических моделей ДВС. Представлен алгоритм построения режимов динамиче ского поведения поршневых ДВС для построения скоростных, нагрузочных и других ха рактеристик ДВС, основанный на концепции нелинейного моделирования.

Ключевые слова: двигатели внутреннего сгорания, нелинейные математиче ские модели, нестационарный режим, характеристики двигателей внутреннего сгора ния.

Введение В работе [1] на основе утверждения о тем, что поршневые двигате ли внутреннего сгорания отличаются значительной сложностью процессов, Транспорт протекающих в подсистемах и отдельных элементах, а также существен ным разнообразием математических моделей, предназначенных для опи сания и исследования этих процессов, была использована методика нели нейного моделирования ДВС для разработки формализма построения скоростных и нагрузочных характеристик.

Нелинейная динамическая модель поршневого ДВС может быть представлена системой вида x = F ( x, µ ) & или x = F ( x, t, µ ), & (1) где x M m, µ L k, t I. Здесь под x понимаем вектор фазо вых переменных, конкретное содержание которого зависит от постановки задачи. В частности, в состав фазового пространства включаются перемен ные, которые отвечают за динамику выходного вала двигателя и за термо динамику рабочего тела в цилиндре как открытую систему:

x = {x mech ;

xtherm }.

Таким образом, как объект исследования ДВС в этом случае пред ставляется 0-мерной термомеханической системой, в которой осуществ ляются связанные термодинамические и механические взаимодействия.

Полная система уравнений математической модели одноцилиндрового поршневого двигателя внутреннего сгорания с принудительным воспламе нением состоит из дифференциальных уравнений для фазовых координат и зависимости для угловой координаты [1]. Таким образом, ДВС представ ляется как нелинейная динамическая система с переменной структурой правых частей, зависящей от вида описываемого процесса.

Вследствие нелинейности полученных уравнений модели ДВС сле дует ожидать достаточно сложного поведения, что заключается в наличии не только предельных циклов (на установившихся режимах), но и аперио дического (хаотического) поведения, которому в нелинейной теории соот ветствует понятие нерегулярного аттрактора.

С точки зрения вычислительной математики решение системы (1) с начальными условиями сводится к постановке задачи Коши и выбору под ходящего численного алгоритма, обеспечивающего требуемые устойчи вость и сходимость решения на всем отрезке интегрирования. С позиции же правдоподобия моделирования необходимо задать еще и законы изме нения управляющих параметров, соответствующие моделируемой ситуа ции. Остановимся на этом более подробно.

Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. Построение скоростных и нагрузочных характеристик с применением нелинейных моделей ДВС Ситуация, которую можно исследовать с помощью моделей типа (1), в принципе, может быть достаточно произвольной. В целом, выделим два основных варианта: моделирование работы ДВС в составе транспорт ного средства;

моделирование работы ДВС на стенде при получении рас четных характеристик. В первом случае необходимо задать закон измене ния положения регулирующего органа (РО – дроссельной заслонки, рейки насоса высокого давления), закон изменения нагружения моментом со сто роны трансмиссии в соответствие с ездовым циклом, а также функции ре гуляторов. Во втором случае требуется задавать закон изменения внешнего момента нагружающего устройства, закон изменения положения РО и функции регуляторов. Вторая ситуация является более простой, но ее реа лизация позволяет достаточно легко обобщить алгоритмы и для исследо вания первой ситуации.

Таким образом, имеем дополнительные связи (t ), t 0;

t, M = M (t ), = (2) f c c РО PO где t f – время окончания процесса численного интегрирования.

Очевидно, что с точки зрения получения значений индикаторных или эффективных показателей, соответствующих установившимся режи мам, вид конкретных зависимостей (2) не имеет особенного значения:

важны лишь конечные значения M С и PO, после установления которых * * переходный процесс и приводит к предельному циклу S * ( p, m, g1,, ;

M PO, PO ) * * в пространстве фазовых переменных и параметров. В этом проявляется из вестное свойство аттракторов нелинейных систем, которые однозначно достигаются независимо от величины начальных условий, находящихся в области притяжения аттракторов. Таким образом, утверждается существо вание соответствия вида x = F (x, t, µ ) & x = {p, m, g1,, } ( 0) x = x(t 0 ) t0 = 0 [ ] t T = t0 ;

t f * * * S ( p, m, g1,, ;

M PO, PO ).

M C = M C (t ) µ (3) PO = PO (t ) µ * * M c M : M c = const * * PO Ф : PO = const ( ) t f T : M C ( ) = M C, PO ( ) = * * PO Транспорт Утверждения M c* M : M c* = const и PO Ф : PO = const ос * * нованы на допущении существования непрерывных множеств М и Ф из менения соответствующих управляющих параметров, обеспечивающих диапазоны их изменения в области эксплуатационных режимов ДВС.

Известно, что любому действительному циклу ДВС соответствует совокупность индикаторных и эффективных показателей, которые могут быть вычислены по обычным зависимостям (для 4-тактных двигателей):

~ T pi = p * (t ) dt, p * (t ) S *, (4) ~ где T – период действительного цикла 4-тактного ДВС.

Таким образом, устанавливаем существование множеств I и E ин дикаторных и эффективных показателей ДВС:

I = { p i, g i, i, N i, M i }, E = { p e, g e, e, N e, M e }, а также преобразования, такого, что (S k* ) = {I k ;

E k }, kN, (5) где k – номер реализации вычислительного эксперимента, а операторы выражаются формулами (4).

Обозначим C – произвольную характеристику ДВС, которую мож но представить как огибающую множества C = {I k ;

E k }, k N, или от дельно для индикаторных и эффективных показателей:

C i = {I k }, C e = {E k }, k N.

В частности, для скоростной характеристики имеем e (S k* ), k N ;

C ne = (6) n, где n – дополнительное ограничение (правило), которое определяет по следовательность получения элементов {I k ;

E k } для скоростной характери стики. Например, его можно выразить следующим образом:

* * POk = PO const ;

k N, { } * n = M ck M c1;

M c 2 ;

...;

M cn, M ck (t ) M ck при *, * * * *.

a Таким образом, полученные зависимости определяют алгоритмы построения характеристик ДВС с использованием нелинейных моделей.

Рассмотрим один из вариантов того, как может быть реализован ал горитм моделирования работы ДВС на стенде в соответствии с описанным выше формализмом.

Вначале необходимо конкретизировать зависимости (2), которые определяют характер изменения момента сопротивления внешнего нагру жающего устройства и положения регулирующего органа в течение отрез Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. ка времени, соответствующего одному вычислительному эксперименту – построению одной точки характеристики, задаваемой формулой (5). Ра ционально использовать простейшие зависимости – величины, линейно за висящие от времени.

На рис.1 показано, каким образом может быть сформирован режим динамического поведения ДВС при построении стационарных характери стик.

Для положения регулирующего органа (дроссельной заслонки, рей ки ТНВД и др.) необходимо задать четыре параметра РО 0, РОk, t РО 0 и параметр k РО, характеризующий интенсивность изменения положения РО и определяющий время перехода РО в конечное положение: t РОk t РО 0.

Внутри интервала t РОk t t РО 0 вполне достаточно задать линейную за висимость РО ~ k РО t для построения стационарных характеристик ДВС (рис.1, а).

Для момента сопротивления внешнего нагружающего устройства целесообразно использовать два варианта:

1) M C является только линейной функцией времени и не зависит от ;

2) M C является линейной функцией, что необходимо при по строении неустойчивых ветвей скоростных характеристик (рис.1, б, в).

Рис. 1. Зависимости, иллюстрирующие характер изменения PO и M c в ходе единичного вычислительного эксперимента Транспорт На рис.2, а и б представлен возможный вариант реализации описан ной здесь процедуры формирования режима функционирования ДВС. От метим, что последовательность управляющих воздействий может быть вы ражена любым из соотношений t РО0 t M 0, t РО 0 = t M 0, t РО 0 t M 0, а соотношения между начальными и конечными значениями РО и M c так же могут отличаться от того, что представлено на рис.1. Таким обра зом, можно сформировать почти произвольный режим изменения управ ляющих параметров РО (t ) и M c (t ), приводящий к некоторой паре значе ний M С и PO, задающих цикл (3).

* * На рис. 3 изображен вариант численной реализации формирования фрагмента внешней скоростной характеристики 4-цилиндрового бензино вого ДВС размерности 92/92 и степени сжатия 8,2. Пример носит иллюст ративный характер и построен с помощью разработанного авторами про граммного обеспечения. На рис. 3, а показан процесс изменения положения регулирующего органа (дроссельной заслонки) в рад. Момент нагружения внешним устройством (рис.3, б) описывается как линейная функция угловой скорости коленчатого вала (см. рис.1, в), где M 0 = {M 01, M 02, M 03 }. Соответственно заданному таким образом режиму нагружения реализуется три переходных режима ДВС (рис.3, в), каждый из которых имеет выход на соответствующее паре M С и PO стационарное * * состояние (аттрактор – устойчивый предельный цикл, изображенный в ви де индикаторной диаграммы).

if(type == 1) /* Бензиновый ДВС */ if(!_linear_moment) { { if(xk x_nagr) if(xkx_ro && xk (x_ro + time_ro)) M_c = m_min;

fi_dz = fi_dz_0 + int_dz*(xk - x_ro);

else { if(M_c M_c_max) else M_c = int_mc*(xk - x_nagr) + fi_dz = fi_dz_max;

m_min;

} else if(type == 0) /* Дизель */ M_c = M_c_max;

{ } if(xkx_ro && xk (x_ro + time_ro)) } h_r = h_r_0 + int_r*(xk - x_ro);

else { else if(xk x_nagr) h_r = h_r_max;

M_c = 0.;

gtc = h_r/h_r_max*(gtc_max - else gtc0) + gtc0;

M_c = koef_prop*y[1] + m_0;

} } Рис. 2. Фрагменты программной реализации формирования режимов динамического поведения ДВС Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. Каждый предельный цикл, лежащий в основе преобразования (4), (5), формирует точку (рис.3, г) на линии индикаторного и эффективного крутящего момента ДВС – части скоростной характеристики (6).

Положение дроссельной заслонки 1. 0. 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4. Время, сек а Момент сопротивления, Н*м 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4. Время, сек б Угловая скорость КВ, рад/сек 800 0 0 0.0 2 0.0 4 0.0 6 0.0 8 0.1 0 0.0 2 0.0 4 0.0 6 0.0 8 0. 0 0.0 2 0.0 4 0.0 6 0.0 8 0. 0 1 2 3 4 5 Время t, сек Момент, Нм в 3000 3350 3700 4050 4400 4750 5100 5450 5800 6150 Ч аст от а вр ащ ени я вала, об/ми н г Рис.3. Численная реализация формализма построения характеристик ДВС Транспорт Выводы В работе рассмотрены вопросы, касающиеся построения алгорит мов формирования стационарных характеристик поршневых ДВС автомо бильного типа, имитирующих работу нагрузочного стенда. Показано, что свойство нелинейности динамических моделей ДВС, характеризующееся наличием устойчивых притягивающих множеств (аттракторов), позволяет исключить особенности режима нагружения двигателя на стенде и пред ставить моделируемый процесс в виде произвольных последовательностей изменения положения регулирующего органа и нагружающего момента внешнего потребителя.

При этом пара конечных значений, соответствующих положению дроссельной заслонки (рейки и т.д.) и моменту потребителя полностью за дает (при прочих равных условиях) установившийся режим ДВС.

Работа выполнена в рамках ФЦП «Научные и научно педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 год, государ ственный контракт № П615 от 18.05.2010 г.

Список литературы 1. Агуреев И. Е., Власов М. Ю., Волков А. И. Применение нелиней ных динамических моделей двигателей внутреннего сгорания для построе ния скоростных и нагрузочных характеристик // Известия ТулГУ. Техни ческие науки. 2011. Вып. 3. С.492-502.

2. Агуреев И. Е. Нелинейные динамические модели поршневых двигателей внутреннего сгорания: Синергетический подход к построению и анализу: монография. Тула: Изд-во ТулГУ, 2001. 224 с.

3. Федянов Е. А. Межцикловая неидентичность рабочего процесса и проблемы улучшения показателей ДВС с искровым зажиганием: дис… д ра техн. наук. Волгоград, 1999. 341 с.

4. Агуреев И. Е., Малиованов М. В. Динамика и синергетика порш невых двигателей внутреннего сгорания // Двигателестроение. № 2. 2001.

С. 36-39.

5. Агуреев И. Е. Синергетический подход к анализу динамики теп ловых двигателей с произвольным механизмом преобразования движения // Известия ТулГУ. Сер. Вопросы проектирования и эксплуатации авто транспортных средств и систем. 1995. С.163-171.

6. Агуреев И. Е., Ахромешин А. В. Моделирование межцикловой неидентичности рабочих процессов в поршневых двигателях внутреннего сгорания // Известия ТулГУ. Технические науки. 2010. Вып. 1.

Известия ТулГУ. Технические науки. 2012. Вып. С. 229-234.

I. E. Agureev, K.A.Avdeev, M. Yu. Bogatyrjev, M. Yu. Vlasov, A. I. Volkov THE FORMATION OF DYNAMICAL REGIME OF INTERNAL COMBUSTION ENGINES IN NONLINEAR MODELING FRAMEWORKS The questions connected with developing and using non-linear dynamical models of internal combustion engines (ICE) are considered. The algorithm of formation of dynamical regimes of reciprocating internal combustion engines based on the non-linear modeling conception is presented for construction of characteristics of the ICE.

Key words: internal combustion engines, non-linear mathematical models, nonstationary regime, characteristics of internal combustion engines.

Получено 07.03. УДК 519.6: 656.13: 537. И.Е. Агуреев, д-р техн. наук, проф., 8-910-943-65-72, agureev-igor@yandex.ru (Россия, Тула, ТулГУ), Е.Е. Атлас, д-р мед. наук, проф., 8-910-702-05-87, atlas@tula.net (Россия, Тула, ТулГУ), Н.С. Пастухова, асп., 8-920-751-02-09 (Россия, Тула, ТулГУ) ХАОТИЧЕСКАЯ ДИНАМИКА В МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЯХ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ Приведен анализ типов динамического поведения в некоторых диссипативных системах. Результаты служат основанием для исследования инвариантов (паттер нов) поведения в транспортных системах различной природы. Приведены системы аттракторов, возникающих в моделях, показано, что некоторые формы аттракторов могут возникать в математически отличающихся моделях.

Ключевые слова: математическое моделирование, транспортная система, обыкновенные дифференциальные уравнения, аттракторы.

Разнообразие и мощь методов синергетики являются следствием двух противоположно направленных тенденций. С одной стороны, растет количество фундаментальных и прикладных исследований, затрагивающих все большее разнообразие изучаемых систем и порождающих значитель ное число новых парадигм, теорий и методов. С другой стороны, постоян но предъявляемые требования научного сообщества к объединению ре зультатов заставляют исследователей находить универсальные формы описания разнородных на первый взгляд систем. Исследования нелиней ной науки изначально были междисциплинарными, таковыми они остают ся и по сей день.

Транспорт Если вести речь о математических описаниях исследуемых систем, то существующие методы можно свести к формулировкам систем обыкно венных дифференциальных уравнений, систем в частных производных, интегральным и интегро-дифференциальным уравнениям. В зависимости от дополнительных условий эти уравнения могут содержать и стохастиче ские функции. Иногда модель системы можно построить только для веро ятностных характеристик, как это бывает для различных систем массового обслуживания. Как правило, модели отличаются значительным разнообра зием размерности, могут быть непрерывными и дискретными.



Pages:     | 1 |   ...   | 6 | 7 || 9 |
 





 
© 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.