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 |   ...   | 35 | 36 || 38 | 39 |

«Федеральное агентство по рыболовству Мурманский государственный технический университет (МГТУ) Мурманский морской биологический институт (ММБИ) ...»

-- [ Страница 37 ] --

В настоящее время идет монтаж управляющих блоков на стерилизационную установку одновременно с разработкой алгоритма работы системы автоматического управления в SCADA-системе CoDeSys. Особенное внимание уделяется обеспечению простоты и интуитивности при работе пользователя с установкой.

Таким образом, современные средства автоматизации позволяют повысить эффективность работы стерилизационной установки путем реализации оптимальной многоконтурной системы управления технологическим процессом, при этом качество продукции будет оставаться на стабильно высоком уровне.

Список литературы:

1) Мощелкова В.Ю., Рязанцев В.Е. Новое поколение российской стерилизационной техники // «Техника и технология». - №3/2007. – М.: «Пищевая промышленность», 2007. – С. 40-41.

2) А.А. Маслов, А.В. Власов, А.В. Кайченов. Программно-аппаратный комплекс для экспериментального исследования температурного поля в стерилизационной камере автоклава. Молодежь и современные информационные технологии:

сборник трудов VI Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. Томск, 26 февраля – 28 февраля г. – Томск: Изд-во ТПУ, 2008. – 500с.

3) Маслов А.А., Власов А.В., Кайченов А.В. Практическая реализация программно-аппаратного комплекса для экспериментального исследования температурного поля в стерилизационной камере автоклава. Современные технологии в машиностроении: Сборник статей XI Международной научно практической конференции. – Пенза, 2007. – с. 267-269.

Секция "Автоматика и электрооборудование судов" ОСОБЕННОСТИ РАЗРАБОТКИ АВТОМАТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ СТЕРИЛИЗАЦИИ ДЛЯ СТЕРИЛИЗАЦИОННОЙ УСТАНОВКИ АВК- Маслов А.А., Власов А.В., Кайченов А.В. (Мурманск, МГТУ, кафедра Автоматики и вычислительной техники, ican2005@yandex.ru) Abstract. This article describes modern automatic equipment and software and the embedding features in the automation control system of the sterilization process.

Аннотация. В статье рассмотрены современные средства автоматизации и особенности их внедрения в автоматической системе управления процессом стерилизации.

Введение За последние сто лет стерилизационные установки непрерывно совершенствовались, пройдя долгий путь от аппаратов на ручном управлении до элементов полностью автоматизированных комплексов, в которых автоклав является частью линии по обработке пищевой продукции. Только полная автоматизация процесса позволяет обеспечить надлежащее качество продукции при высокой экономичности установки [1].

В настоящее время ситуация, сложившаяся на отечественном рынке стерилизационного оборудования для пищевой промышленности, характеризуется тем, что 80% - это старое или дорабатывающее последние годы оборудование. Импортных же автоклавов, представленных на рынке западными производителями, достаточно много, но для их закупки у многих российских предприятий не хватает средств [2].

Нужно отметить, что в этом многообразии практически не представлены малогабаритные стерилизационные установки (для пищевых производств).

Одним из выходов в сложившейся ситуации является разработка и внедрение на предприятиях недорогих, экономичных, надежных отечественных автоматизированных стерилизационных установок. Такие установки, обладающие малыми массогабаритными показателями, также необходимы лабораториям, осуществляющим разработку режимов стерилизации, так как в процессе получения параметров формулы приходится осуществлять множество пробных автоклавоварок, причем в партию включаются как тестовые консервы, так и балласт, на который приходится значительное количество расходуемой на процесс энергии. Все это делает работу по разработке режимов стерилизации достаточно ресурсоемкой. Малогабаритная установка для подобной задачи должна иметь возможность воспроизводить условия, имеющиеся в конкретном автоклаве, для которого разрабатывается режим стерилизации.

Также малогабаритные стерилизационные установки могут пригодиться малым предприятиям, в особенности расположенным в тех районах, где мало развита или вообще отсутствует производственная инфраструктура. Такаяая стерилизационная установка (или несколько установок) может стать центральным узлом производственной линии консервного мини-завода, который сможет осуществлять выпуск консервированной рыбной продукции.

Основные требования к стерилизационной установке для упомянутых областей применения следующие:

• дешевизна;

• экономичность;

Секция "Автоматика и электрооборудование судов" • полная автоматизация процесса, включая составление термобатиграмм;

• безопасность.

Описание объекта Всем вышеперечисленным требованиям соответствует стерилизационная установка АВК-30 (Рисунок 1), разработанная в экспериментальных лабораториях кафедры Автоматики и вычислительной техники (А и ВТ) и кафедры Технологий пищевых производств (ТПП) Мурманского государственного технического университета (МГТУ), где на протяжении многих лет ведется целенаправленная работа по исследованию процесса стерилизации и совершенствованию стерилизационного оборудования.

1 – компрессор;

2 – воздушный ресивер;

3, 10 – датчики избыточного давления;

4,9 – манометры;

5 – датчик температуры среды стерилизационной камеры;

6 – крышка стерилизационной камеры;

7 – клети с банками;

8 – рубашка автоклава;

11 – э/м клапан подачи воздуха;

12 – стерилизационная камера;

13 – датчик температуры паровоздушной среды в парогенераторе;





14 – датчик температуры воды в парогенераторе;

15 – э/м клапан подачи охлаждающей воды в стерилизационную камеру;

16 – водопаровая камера;

17 – трубчатые электронагреватели;

18 – э/м клапан подачи воды в парогенератор;

19 – сливной э/м клапан;

20 – э/м клапан слива из стерилизационной камеры в экономайзер;

21 – э/м клапан слива из экономайзера;

22 – э/м клапан подачи пара;

23 – э/м клапан слива из парогенератора в экономайзер;

24 – продувочный э/м клапан;

25 – датчик температуры паровоздушной среды в экономайзере;

26 – экономайзер;

27 – система управления.

Рисунок 1 – Стерилизационная установка АВК- Система управления процессом стерилизации Современный этап развития науки и техники предлагает широкий выбор технических средств автоматизации процесса управления для реализации управляющих алгоритмов. Применительно к стерилизующим установкам можно наблюдать использование целого спектра различного оборудования для управления технологическим процессом стерилизации – начиная от промышленных компьютеров с сенсорным дисплеем и заканчивая построенными на базе программируемых логических контроллеров (ПЛК) или программных регуляторов системами. В силу меньших габаритов и стоимости ПЛК по сравнению с промышленными компьютерами наиболее предпочтительным является последний вариант.

Секция "Автоматика и электрооборудование судов" Рисунок 2 – Система управления процессом стерилизации Целенаправленная работа кафедры автоматики и вычислительной техники (АиВТ) МГТУ по внедрению оборудования фирмы «ОВЕН» в учебный процесс убедила разработчиков в правильности выбранного направления реализации системы управления и контроля процессом стерилизации на базе отечественного оборудования промышленной автоматизации [3]. В рамках программы поддержки вузов, реализуемой компанией «ОВЕН», кафедре были предоставлены оборудование (ПЛК154, аналоговый модуль ввода МВА8, адаптер сети АС4, блок управления симиторами и тиристорами БУСТ, датчики температуры) и программный коплекс (CoDeSys), отвечающие современным промышленным стандартам (Рисунок 2). Для реализации полностью автоматизированной стерилизационной установки кафедрой АиВТ были закуплены недостающие элементы системы управления и исполнительные механизмы: модуль дискретного ввода-вывода МДВВ, панель оператора ИП320, датчики давления, электромагнитные клапаны.

Основой автоматической системы управления стерилизационной установкой является ПЛК154 фирмы «ОВЕН». Контроллер программируется в комплексе CoDeSys (Рисунок 3), занимающей на сегодняшний день лидирующие позиции на рынке систем программирования МЭК (Международной Электротехнической Комиссии).

«Три кита», составляющие CoDeSys это:

• специализированные редакторы для ввода прикладных программ;

• встроенные компиляторы, генерирующие исполняемый машинный код;

• широкий набор средств отладки и сопровождения.

CoDeSys включает 5 специализированных редакторов для каждого из стандартных языков программирования: Список Инструкций (IL), Функциональные блоковые диаграммы (FBD), Релейно-контактные схемы (LD), Структурированный текст (ST), Последовательные функциональные схемы (SFC). Редакторы поддержаны большим числом вспомогательных инструментов, ускоряющих ввод программ. Это ассистент ввода, автоматическое объявление переменных, интеллектуальная коррекция ввода, цветовое выделение и синтаксический контроль при вводе, масштабирование, автоматическое размещение и соединение графических элементов.

В одном проекте можно совмещать программы, написанные на нескольких (от двух до пяти) языках МЭК, либо использовать один из них. Помимо средств Секция "Автоматика и электрооборудование судов" подготовки программ, CoDeSys включает встроенный отладчик, эмулятор, инструменты визуализации и управления проектом, конфигураторы ПЛК и сети.

В основу CoDeSys положено несколько важных идей, которые выделяют его в группе лидирующих комплексов МЭК. Напротив, он включает ряд дополнений, не предусмотренных стандартом (языки CFC и упрощенный SFC, поддержка указателей и действий в функциональных блоках). CoDeSys компилирует прикладные программы в машинный код, поэтому создаваемые пользователями программы имеют наивысшее быстродействие[4].

Рисунок 3 – Форма отображения программного комплекса CoDeSys Выводы Таким образом, ПЛК со средой программирования CoDeSys является современным удобным и эффективным средством разработки автоматических систем управления. Реализация системы автоматического управления процессом стерилизации на базе вышеперечисленных программно-аппаратных средств позволит:

• повысить эффективность работы стерилизационной установки;

• оптимально регулировать все параметры процесса и поддерживать с заданной точностью параметры формулы стерилизации.

Список литературы:

1) Технология рыбы и рыбных продуктов: Учебник для вузов/ В.В. Баранов, И.Э.

Бражная, В.А. Гроховский и др.;

Под ред. А.М. Ершова. – СПб.: ГИОРД. –944 с.:

ил.

2) В.Ю. Мощелкова, В.Е. Рязанцев Новое поколение российской стерилизационной техники//«Техника и технология». – №3/2007. – М.: «Пищевая промышленность», 2007. – С. 40-41.

3) А.А. Маслов, А.В. Кайченов А.В., Саженков Р.А., Коваль А.Е. Система управления микроклиматом//«Автоматизация и производство». – №1/2008. – М.:«АиП»,2008. – С.36- 4) А.Ж. Брокарев, А.В. Петров Программируемые логические контроллеры, МЭК системы программирования и CoDeSys//«Автоматизация и производство». – №1/2006. – М.:«АиП»,2006. – С. 24- Секция "Автоматика и электрооборудование судов" РАЗРАБОТКА И ВНЕДРЕНИЕ В УЧЕБНЫЙ ПРОЦЕСС И ПРОИЗВОДСТВО ЛАБОРАТОРНЫХ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ УСТАНОВОК НА БАЗЕ ОБОРУДОВАНИЯ «ОВЕН»

Маслов А.А., Висков А.Ю., Кайченов А.В. (Мурманск, МГТУ, кафедра Автоматики и вычислительной техники, ican2005@yandex.ru) Abstract. This article considers the questions of developing and implementing the experimental laboratory plants into teaching process and production, which are based on the “OWEN” equipment.

Аннотация. В статье рассмотрены вопросы разработки и внедрения в учебный процесс и производство лабораторных и экспериментальных установок, построенных на базе оборудования «ОВЕН».

Особую роль в процессе подготовки высококвалифицированных инженерных кадров играют практические навыки, которые студенты получают в процессе выполнения лабораторных работ в рамках учебно-лабораторного практикума по ряду дисциплин, проводимых кафедрой «Автоматика и вычислительная техника» (АиВТ) МГТУ.

На кафедре АиВТ в течение ряда лет проводится целенаправленная деятельность по разработке учебно-лабораторных комплексов в рамках дипломного проектирования студентов и курсантов. Это позволяет оперативно обновлять учебные лаборатории с учетом специфики учебного процесса и современных требований практики. Кроме того, собственные разработки, будучи более удобными в использовании и лучше соответствующие реальным особенностям отрасли, оказываются дешевле изготовляемых на заводах-изготовителях Так, разработанные на кафедре стенды распределенных систем управления на базе модулей удаленного сбора данных (ADAM-4000 и I-7000) и комплексы для разработки и отладки проектов АСУ ТП на базе промышленных компьютеров MIC2000 (ADVANTECH) и пакета моделирования автоматичеких систем регулирования Autocont, являются основой лаборатории компьютерных систем управления (КСУ). Внедрение в учебный процесс этого оборудования позволило повысить уровень подготовки инженеров [1].

Следует отметить, что программно-технические комплексы (ПТК), созданные на базе оборудования иностранного производства, используемые при создании стендов, имели относительно высокую стоимость.

В 2005 году кафедра АиВТ МГТУ приняла участие в программе поддержки высших учебных заведений по оснащению лабораторий современным оборудованием промышленной автоматизации, проводимой российским производственным объединением «ОВЕН». На полученном от компании «ОВЕН» оборудовании были разработаны два учебных лабораторных стенда «Автоматическая система управления микроклиматом на базе микропроцессорных регуляторов «ОВЕН» [2].

В 2007 году с учетом положительного опыта предыдущего сотрудничества производственным объединением «ОВЕН» было поставлено новейшее отечественное оборудование промышленной автоматизации, включая последние разработки:

программируемых логических контроллеров (ПЛК 154-220.У-L), регуляторов частоты вращения вентилятора ЭРВЕН, модулей ввода аналоговых сигналов МВА8 и т.д.

В настоящее время на кафедре А и ВТ внедрены в учебный процесс две лабораторных установки «Автоматическая система управления температурой в помещении» (рисунок 1).

Секция "Автоматика и электрооборудование судов" Лабораторный стенд «Автоматическая система управления температурой в помещении».

В рамках данной лабораторной работы студенты знакомятся с внутренней структурой (на плакатах) и работой микропроцессорного регулятора температуры ТРМ и регулятора скорости вращения вентилятора ЭРВЕН. Студентам предлагается настроить эти регуляторы. Исследуя процессы управления температурой в помещении, студенты на практике получат навыки настройки АСУ и опыт практической работы с микропроцессорными регуляторами «ОВЕН».

Лабораторный стенд позволяет:

1) настроить регуляторы температуры и частоты вращения;

2) оценить эффективность используемого метода поддержания температуры:

а) при поддержании температуры в помещении изменением мощности нагрева через ТРМ при постоянном потоке обдува;

б) при поддержании температуры в помещении изменением потока обдува через ЭРВЕН при постоянной мощности нагрева;

3) Настроить регуляторы ТРМ и ЭРВЕН на совместную работу контуров управления температурой и скоростью обдува с целью достижения:

- максимально быстрой компенсации возмущающего воздействия (холодного воздуха);

- минимума расхода электроэнергииэнергии;

Рисунок 1 – Лабораторная установка «Автоматическая система регулирования температуры в помещении на базе микропроцессорных регуляторов «ОВЕН»

Комплекс для разработки и отладки проектов АСУТП на базе «ОВЕН» ПЛК в настоящее время разрабатывается в рамках дипломного проектирования студентов специальности 220301 «Автоматизация технологических процессов и производств»

(рисунок 2).

Лабораторный программно-технический комплекс на базе «ОВЕН» ПЛК 154.

В рамках лабораторных работ, выполненных на ПТК студенты ознакомятся с принципами функционирования аппаратных средств, структурой и функциями ПЛК 154, конфигураторами приборов и средой разработки CoDeSys. Студентам будет предложено разработать:

Секция "Автоматика и электрооборудование судов" Рисунок 2 – Лабораторный программно-технический комплекс на базе «ОВЕН» ПЛК 1) подсистему ввода/вывода сигналов;

2) АСУ с релейными регуляторами, включая настройку регуляторов;

3) АСУ с ПИД – регулятором, включая настройку регулятора.

Опыт, полученный коллективом кафедры АиВТ в ходе комплексной компьютеризации учебного процесса, позволяет проводить научные исследования и реализовывать практические проекты по автоматизации технологических процессов пищевой промышленности Система управления процессом стерилизации на базе оборудования«ОВЕН».

В экспериментальных лабораториях кафедры Автоматики и вычислительной техники (АиВТ) и кафедры Технологий пищевых производств (ТПП) МГТУ ведется исследованию процесса стерилизации и совершенствованию стерилизационного оборудования. В рамках данной работы был создан программно-аппаратный комплекс для получения математической модели стерилизационной камеры автоклава, состоящий из двух модулей ввода аналоговых МВА8 и адаптера сети АС3, датчиков температуры и компьютерного программного обеспечения (рисунок 3) [3].

Оборудование и программное обеспечение также было получено в рамках программы поддержки вузов, проводимой компанией «ОВЕН».

Рисунок 3 – Программно-аппаратный комплекс для получения математической модели стерилизационной камеры автоклава Секция "Автоматика и электрооборудование судов" В настоящее время в лаборатории современных технологических процессов переработки гидробионтов (кафедра ТПП) ведется разработка экспериментальной малогабаритную стерилизационной установки АВК-30 на основе медицинского стерилизатора ВК-30. На установке АВК-30 реализована АСУ процессом стерилизации на базе ПЛК154 и программного комплекса CoDeSys.

Выводы:

Разработка и внедрение в учебный процесс и производство лабораторных экспериментальных установок на базе оборудования «ОВЕН» позволяет обеспечить лаборатории кафедры современным отечественным оборудованием промышленной автоматизации, а также проводить исследования в области технологии пищевых производств.

Список литературы:

1) А.А. Маслов, А.Ю. Висков Современный подход к разработке проектов АСУТП// «Современные технологии автоматизации». - №3/2001. – М.: СТА ПРЕСС, 2001. – С. 2) А.А. Маслов, А.В. Кайченов А.В., Саженков Р.А., Коваль А.Е. Система управления микроклиматом // «Автоматизация и производство». - №1/2008. – М.: «АиП», 2008. – С. 36- 3) А.А. Маслов, А.В. Власов, А.В. Кайченов. Особенности работы программно аппаратного комплекса для экспериментального исследования температурного поля в стерилизационной камере автоклава периодического действия.

Межвузовский сборник трудов по материалам Международной научно технической конференции «Наука и образование – 2008». [Электронный ресурс] МГТУ.- Электрон. текст.дан.- Мурманск: МГТУ, 2008.

Секция "Автоматика и электрооборудование судов" СОВРЕМЕННЫЕ МАТЕРИАЛЫ В ТРАНСФОРМАТОРНЫХ МАГНИТОУПРУГИХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯХ Лебедев А.И., Богомолов А.В. (Санкт-Петербург, Государственная морская академия имени адмирала С.О. Макарова, кафедра «Электродвижение и автоматика судов», ptical@mail.ru, bogosja@list.ru.) Abstract. Achievements in the field of materials science have allowed to develop materials with high magnetostriction. Use of such materials as reference sensitive elements magneto elastic transducers will allow increasing sensitivity of converters tens, hundreds and even thousand times. As a material of magnetic conductor as it is possible to use magnetically soft nanocrystalline alloys allowing considerably to lower a level of losses and to increase a class of accuracy measuring magneto elastic transducer.

Автоматизация судовых энергетических установок (СЭУ) требует создания надежных устройств, позволяющих осуществлять непрерывный автоматических контроль, основных величин, определяющих работу СЭУ: мощности главного двигателя, частоты вращения, крутящего момента, упора гребного винта, крутильных и продольных колебаний.

Для измерения крутящего момента, крутильных и продольных колебаний в настоящее время широкое применение нашли тензорезисторные преобразователи, применение, которых связано с существенными недостатками: необходимостью приклеивания тензорезисторов к поверхности вала и наличию токосъемных колец.

Бесконтактные датчики с тензорезисторными преобразователями отличаются сложностью и наличием электронных элементов расположенных на вращающемся валу.

Малое значение выходного сигнала измерителей механических напряжений предъявляет такие высокие требования к токосъемным устройствам, которые практически трудно обеспечить в условиях эксплуатации.

В ГМА им. адм. С.О.Макарова разработаны магнитоупругие датчики, отличающиеся простотой конструкции, бесконтактным съемом информации, большим значением выходного сигнала, точностью измерений, стабильностью характеристик, малой инерционностью и высокой надежностью.

Анализ существующих методов измерения основных величин характеризующих работу судовых энергетических установок показал, что наиболее перспективными являются трансформаторные магнитоупругие преобразователи (ТМУП) [5], принцип действия которых основан на использовании магнитоупругого эффекта.

В магнитоупругих преобразователях используется магнитоупругий эффект, который проявляется в той или иной степени у всех ферромагнитных материалов.

Магнитоупругий эффект заключается в изменении магнитных свойств ферромагнитных материалов под действием механических напряжений.

Принцип действия ТМУП рассмотрен в [3].

На рис.1 показана конструкция трансформаторного МУП, состоящего из двух взаимно перпендикулярных П-образных сердечников, на каждом из полюсов которых расположены катушки. Размеры сердечников таковы, что линии, соединяющие проекции центров полюсов А, В, С и D на поверхность чувствительного элемента, образуют квадрат ADBC. Между сердечниками преобразователя и его чувствительным элементом имеется воздушный зазор. В качестве чувствительного элемента может использоваться рабочая часть контролируемой детали. Катушки полюсов А и В Секция "Автоматика и электрооборудование судов" соединяют между собой последовательно таким образом, чтобы имело место чередование полярности полюсов. Катушки полюсов С и D соединяются аналогично. Катушки полюсов А и В питаются от сети переменного тока и образуют обмотку возбуждения, служащую для создания переменного электромагнитного поля. Выходное напряжение снимается с измерительной обмотки, Рис. 1. Конструкция образованной катушками полюсов С и D.

трансформаторного МУП Выражение для ЭДС трансформаторного МУП имеет следующий вид [3].

+ 1 + 2( 1) sin( 2) + i iФmWи ln е= eit (1) 2Rµи µэ + 1 + 2( 1) sin( + 2) + где: Wи - количество витков измерительной обмотки;

- угловая частота сети;

- электрическая проводимость материала вала;

µy = ;

µx µ y, µ x - значения магнитных проницаемостей материала вала вдоль действия главных нормальных напряжений;

µ Э = µ x µ y - эквивалентное значение магнитной проницаемости;

- угол между координатными осями X 1,Y1, связанными с магнитопроводом преобразователя, и главными осями анизотропии X, Y.

Фm - амплитудное значение магнитного потока, втекающего в контролируемый участок вала через полюса обмотки возбуждения.

Анализ выражения (1) показывает, что приведённая зависимость изменяется по периодическому закону в функции угла и имеет экстремальные значения при = ±n, где n = 0,1,2,3…..

4 При = 45 o ЭДС преобразователя имеет максимальное значение и равна:

ФmWи i it е= е ln 2Rµи µэ При измерении крутящего момента и крутильных колебаний полюса измерительной обмотки С и D располагаются вдоль образующей вала, а полюса обмотки возбуждения А и В - по окружности вала.

Линии, соединяющие центры проекций полюсов А, В, С, D направлены под углом 45° к образующей вала, т.е. совпадают с направлением главных нормальных напряжений, возникающих под действием крутящего момента [5].

Для измерения осевого усилия и продольных колебаний, магнитопровод ТМУП следует развернуть на угол 45°.

Секция "Автоматика и электрооборудование судов" Аналитические и экспериментальные исследования показали отсутствие взаимного влияния крутящего момента и осевого усилия на выходной сигнал ТМУП.

Чувствительным элементом (ЧЭ) трансформаторного магнитоупругого преобразователя обычно является участок вала или корпуса судна. Сложная зависимость магнитоупругой чувствительности ЧЭ от многих факторов (химического состава материала, механической и термической обработки) затрудняет получение универсальной зависимости изменения магнитной проницаемости от механических напряжений, что вызывает необходимость индивидуальной тарировки ТМУП.

В работе [4] представлен ТМУП с эталонным чувствительным элементом (ЭЧЭ) выполненном из трансформаторной стали с известными магнитными характеристиками.

Для увеличения чувствительности ТМУП в качестве материала ЧЭ можно использовать не трансформаторную сталь, а современные материалы с гигантской магнитострикцией [1, 2].

В 1961 – 1965 годах было установлено [1], что анизотропная магнитострикция редкоземельных металлов тербия Tb, диспрозия Dy их сплавов и ферритов-гранатов при низких температурах превышает анизотропную магнитострикцию железа, кобальта, никеля и их сплавов в десятки, сотни и даже тысячи раз. Несколько позднее такая гигантская магнитострикция была обнаружена в так называемых интерметаллических соединениях TbFe2 и DyFe2 [2], в которых гигантская магнитострикция реализуется не только при низких температурах, но и при температурах выше комнатной.

Использование перечисленных выше материалов в качестве ЧЭ позволит значительно увеличить чувствительность ТМУП.

До недавнего времени практическому применению высокострикционных свойств редкоземельных магнетиков препятствовали следующие факторы.

1. Вредное влияние магнитной анизотропии, которая приводит к тому, что гигантская магнитострикция реализуется в очень сильных магнитных полях. Необходимо изготавливать эти материалы с малой магнитной анизотропией для того, чтобы можно было управлять гигантской магнитострикцией с помощью слабого поля. В настоящее время разработано несколько технологий приготовления таких материалов.

Необходимо изыскивать материалы с гигантской магнитострикцией и с точками Кюри выше комнатных.

2. Редкоземельные материалы плохо поддаются механической обработке из-за высокой хрупкости.

Современные достижения в области материаловедения позволяют избежать перечисленных факторов. Среди наиболее перспективных материалов следует отметить синтезированное интерметаллическое соединение Tb0,27Dy0,75Fe2, которое обладает пониженной магнитной анизотропией с сохранением высокой магнитострикции [2]. Для улучшения механических свойств данного материала можно использовать технологии аморфизации.

3. В качестве материала для магнитопровода ТМУП предпочтительнее использовать нанокристаллические магнитомягкие материалы [6, 7]. Использование нанокристаллических магнитомягких аморфных и нанокристаллических материалов, обладающих высокой магнитной проницаемостью, позволяет повысить чувствительность измерительных преобразователей и точность преобразования измеряемых величин [7].

Хорошая механическая обрабатываемость нанокристаллических сплавов позволяет придавать магнитопроводам различную форму. Разработанный компанией Секция "Автоматика и электрооборудование судов" «ГАММАМЕТ» нанокристаллический сплав ГМ414 (ГМ414А, ГМ414В, нанокристаллический сплав ГМ414 после обработки в продольном и поперечном магнитном поле соответственно) нашел широкое применение в измерительных трансформаторах тока и напряжения, а так же в различных реакторах и других электромагнитных устройствах[7]. Использование материала ГМ414 в магнитопроводах ТМУП позволит повысить класс точности прибора.

Таким образом, использование современных материалов в ТМУП позволяет значительно увеличить как чувствительность, так и точность измерений.

Список литературы:

1) Белов К.П. Магнитострикционные явления и их технические приложения. М.:

Наука, 1987.

2) Белов К.П. Магнитострикционные явления. Материалы с гигантской магнитострикцией. // Соросовский образовательный журнал. – 1998. - № 3. – С. 112 – 117.

3) Жадобин Н.Е. Магнитоупругие преобразователи в судовой автоматике. Л.:

Судостроение, 1985, 92 с.

4) Жадобин Н.Е., Крылов А.П., Многофункциональный датчик крутящего момента и частоты вращения с магнитоупругим преобразователем. // Эксплуатация морского транспорта. – 2007. - № 4 (50). – С. 57 – 58.

5) Жадобин Н.Е., Лебедев А.И. Магнитоупругие преобразователи в СЭУ // Транспорт Российской Федерации. – 2006. № 6. – С. 36 – 38.

6) Стародубцев Ю.Н., Белозеров В.Я. Нанокристаллические магнитомягкие материалы. // Компоненты и технологии. – 2007. - № 4. – С. 144 – 146.

7) Стародубцев Ю.Н., Белозеров В.Я. Аморфные и нанокристаллические сплавы для измерительных преобразователей. // Компоненты и технологии. – 2008. № 1. – С. 38 – 42.

Секция "Автоматика и электрооборудование судов" ВЛИЯНИЕ ПРОДОЛЬНЫХ КОЛЕБАНИЙ НА РАБОТУ ДИЗЕЛЬ-ГЕНЕРАТОРНЫХ УСТАНОВОК Лебедев А.И., Лопатин А.С. (Санкт-Петербург, Государственная морская академия имени адмирала С.О. Макарова, кафедра «Электродвижение и автоматика судов», ptical@mail.ru, ciia@mail.ru) Abstract. Longitudinal vibrations render strong negative influence on a condition of ship electric machines. In the literature frequently there are messages about damages of electric machines of the axial vibrations caused by influence. The most intensive axial vibrations meet in diesel engine - generating installations. A plenty of breakages of electric machines because of longitudinal vibrations demands more detailed studying of the reasons of their occurrence.

Продольные или осевые колебания дизель-генераторной установки получили признание лишь в последнее время. Разработаны методы расчетного определения частот свободных колебаний, и резонансных амплитуд.

Проведенные эксперименты показали, что амплитуда продольных колебаний возрастает с увеличением осевых усилий. Большие осевые усилия характерны для судовых установок, где валопровод принимает давление воды на винт, поэтому часты явления резонансных продольных колебаний в судовых дизельных установках с жестким соединением винта и двигателя. Упорный подшипник такой установки может быть либо выносным, либо встроенным в остов двигателя, в последнем случае он может одновременно являться и опорным подшипником.

Чтобы рассчитать частоты собственных продольных колебаний, необходимо знать вес всех деталей, соединенных с валопроводом, податливость отдельных участков валопровода и самого упорного подшипника.

При проектировании судовых дизельных установок рассчитываются как крутильные, так и продольные колебания, однако это правило не распространяется на судовые дизель-генераторные установки, поскольку утвердилось мнение, что в них отсутствуют постоянные осевые силы;

однако дизель-генераторные установки также подвержены продольным колебаниям, поскольку коленчатый вал испытывает давление в осевом направлении, которое меняется с изменением нагрузки (1).

Под воздействием знакопеременных осевых усилий особенно сильно разруша лись спинки вкладышей рамовых подшипников и их постели, компрессионные прокладки под пятками шатунов и, несколько меньше, пальцы головных подшипников и другие детали (1, 2, 3).

Кроме того, в двигателях ледокола «Киев» заклинивало демпферы крутильных колебаний фирмы «Холсат», установленные на передних концах коленчатых валов, а также два раза появлялись трещины в верхних головках шатунов, имевшие усталостный характер (2, 3). Первоначальными причинами продольных колебаний являются силы давления газов и инерции, вызывающие колебания изгиба, из-за чего возникают продольные колебания коленчатого вала. Они могут развиваться и от крутильных колебаний, но в гораздо меньшей степени.

Под действием сил давления газов и инерции колено изгибается, и щеки его несколько раздвигаются, создавая осевое колебательное усилие (колебания раскепа) рис.

1. Основная частота переменных усилий у двухтактного двигателя равна частоте вспышек.

При совпадении частоты возмущающих усилий с частотой собственных колебаний возникают мощные резонансные продольные колебания, воздействующие на весь шатунно-кривошипный механизм, в результате чего возникают переменные усилия, Секция "Автоматика и электрооборудование судов" вызывающие поломки деталей или относительные их сдвиги, способствующие появлению фреттинг коррозии.

Чем больше амплитуда этих сдвигов и контактное давление на поверхностях номинально неподвижных сопряженных деталей, тем интенсивнее фретинг-коррозия.

Подвижки вкладышей рамовых подшипников в их постелях возникают при перекосе рамовых шеек коленчатого вала во время работы двигателя, что было экспериментально Рис. 1. Схема возбуждения осевых доказано канд. техн. наук Н.В. Алферовой на колебаний вала при действии на ледоколах «Киев» и «Ленинград» (1). кривошип радиальной силы Z.

Обычно коленчатый вал является очень жесткой деталью и собственные частоты продольных колебаний лежат значительно выше рабочих оборотов, поэтому возникновения резонансных продольных колебаний. следует опасаться в большей степени у многоцилиндровых (более 8 цилиндров) двигателей (1), поскольку в этом случае повышается частота возмущающих усилий и снижается из-за увеличения длины коленчатого вала частота собственных колебаний.

Сильно развитые продольные колебания приводят к смещению якорного железа генераторов постоянного тока. В результате этих смещений натирается металлическая пыль, которая выдувается через вентиляционные каналы в станину машины. При прогрессировании этого явления величина относительного смещения железа якоря может увеличиться и в дальнейшем может происходить обрыв петушков в лобовых частях обмотки якоря со стороны коллектора. Продольные колебания так же приводят к ослаблению крепления ступиц якорей на валах и появлению в этом месте фреттинг коррозии. На рис. 1 показаны ускорения продольных колебаний валов ледоколов «Киев», «Ленинград», «Красин» с различными массами маховиков См (2).

В дизель-генераторных установках переменного тока продольные колебания так же приводят к появлению фреттинг-коррозии в месте крепления ступицы к валу и появлению трещин в опорах крепящих статор возбудителя к корпусу генератора, что в свою очередь приводит к уменьшению воздушного зазора между статором и ротором возбудителя.

Оценка и повышение надежности и долговечности судовых дизель генераторных установок неразрывно связано с изучением характерных отказов и повреждений их элементов и выявлением причин их возникновения. Поэтому поиск причин отказов с целью их ликвидации является важнейшей задачей.

Вместе с тем выполнение мероприятий, связанных с модернизацией дизель генераторных установок (установка противовесов, изменение массы маховика и т.д.), может в некоторых случаях привести к возникновению в диапазоне рабочих частот вращения двигателя резонансных повышенных продольных колебаний.

Оценить степень развития резонансных продольных колебаний до модернизации или их появление в результате проведения модернизационных работ можно по анализу собственных частот колебаний продольно-колеблющейся системы и по характеру повреждений отдельных элементов дизель - генератора.

Многолетний опыт эксплуатации судовых дизель - генераторов и обобщение результатов анализа их повреждений показал, что повышение надежности их элементов связано как с совершенствованием конструкции, качественным их изготовлением и монтажом на судне, так и с повышением качества судоремонтных работ и улучшением эксплуатационных показателей работы.

Секция "Автоматика и электрооборудование судов" Рис. 1. Ускорения продольных колебаний валов ГДГ ледоколов: 1 - «Киев», См = 6,72 т;

2 – «Киев», См = 3,95 т;

3 – «Ленинград», См = 0,47;

4 – «Красин», См = 2 т.

В дизель-генераторной установке со встроенным упорным подшипником могут возникать продольные резонансные колебания, частота которых зависит от степени нагруженности двигателя и величины зазора в упорном подшипнике. Коленчатый вал такой установки испытывает осевые усилия, возникающие из-за деформаций кривошипа. Дизель-генераторная установка должна рассчитываться на продольные колебания. Расчет рекомендуется выполнять при различных величинах зазоров в упорном подшипнике. Расчет может быть выполнен по среднеарифметическому значению податливости при заданных значениях амплитуд, зазора в упорном подшипнике и среднего положения упорного гребня.

Список литературы:

1) Алферова, Н.В. Продольные колебания дизель-генераторной установки / Н.В.

Алферова // Труды ЦНИИМФ. – 1970. вып. 126. С. – 108. – 116.

2) Горбунов, Е.Я. Влияние продольных колебаний коленчатых валов на работу главных дизель - генераторов ледоколов типа «Москва» / Е.Я. Горбунов // Труды ЦНИИМФ. – 1970. вып. 125. С. – 89. – 104.

3) Сюбаев, М.А. Анализ аварий и неисправностей в судовых электроустановках / М.А. Сюбаев, А.Б. Хайкин, Е.А. Шеинцев. Л:. Судостроение. – 1975.

Секция "Автоматика и электрооборудование судов" СОВРЕМЕННЫЙ ПОДХОД К ПОДГОТОВКЕ ИНЖЕНЕРОВ В ОБЛАСТИ ПРОМЫШЛЕННОЙ АВТОМАТИЗАЦИИ Маслов А.А., Висков А.Ю. (Мурманск, МГТУ, кафедра Автоматики и вычислительной техники, maslovaa@mstu.edu.ru, viskovaju@mstu.edu.ru) Abstract. In the paper the questions of introducing into educational process the industrial automation hardware and software are considered in reference to engineers' training. The main proposes of the technical refit are indicated and the directions of further development of the specialized educational kits are observed. The examples of cooperation with industrial automation companies are given.

Подготовка квалифицированных инженеров в области промышленной автоматизации немыслима без формирования у выпускника набора устойчивых навыков работы с современными техническими средствами и программным обеспечением индустриальных компьютерных систем управления. Эти навыки студент может получить, только работая с техническими средствами, максимально сходными с реально эксплуатируемыми в промышленности, и программным обеспечением, фактически используемым на практике. Причем, такие программно-технические комплексы должны позволять проводить научно-исследовательские и опытно конструкторские работы, то есть не являться формальными симуляторами существующих АСУ. В этом смысле производственная практика, предусматриваемая учебными планами не достаточно эффективна, так как никто не позволит практиканту перепрограммировать или перенастраивать производственные управляющие комплексы, к тому же с риском возникновения нештатных ситуаций. Решение данной проблемы видится в разработке и внедрении в учебный процесс специальных учебно лабораторных комплексов, построенных на базе наиболее распространенных технических средств. Однако, такие разработки оказываются достаточно дорогостоящими, кроме того необходимо учитывать отраслевую и региональную специфику, степень популярности в промышленности тех или иных решений. Таким образом, адекватное оснащение специализированных учебных лабораторий возможно только в рамках достаточно тесного сотрудничества с компаниями, работающими в области промышленной автоматизации. Это сотрудничество должно быть направлено, во-первых, на актуализацию задач построения учебных технических средств в соответствии с рекомендациями бизнеса, во-вторых, на оказание спонсорской помощи в плане материально-технического оснащения учебного процесса.

Кафедра автоматики и вычислительной техники (АиВТ) МГТУ в течение ряда лет занимается разработкой и внедрением в учебный процесс комплексов для разработки и отладки проектов АСУ ТП (КРОП). Целевой аудиторией, использующей это лабораторное оборудование, являются учащиеся старших курсов специальностей 180404.65 "Эксплуатация судового электрооборудования и средств автоматики", 230105.65 "Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем" и 220301.65 "Автоматизация технологических процессов и производств", выпускники по которым будут сталкиваться в своей практической деятельности с современными компьютерными системами сбора данных и управления. Особенностью деятельности кафедры АиВТ по оснащению учебных лабораторий специализированным оборудованием является широкое привлечение самих учащихся к разработке таких комплексов в рамках курсового и дипломного проектирования. В настоящее время активно используются следующие виды КРОП:

Секция "Автоматика и электрооборудование судов" комплексы для изучения микропроцессорных систем на базе микроконтроллеров семейства PIC, позволяющие разрабатывать и отлаживать программное обеспечение микроконтроллеров в имитационном режиме в системе Proteus, разрабатывать и отлаживать аппаратно-программные комплексы на базе микроэлектронных компонентов, изучать схемотехнические особенности и вопросы сопряжения элементов;

- комплексы для изучения АСУ на базе микропроцессорных регуляторов Производственного объединения “Овен”, позволяющие закрепить знания и получить практические навыки специфической деятельности по наладке таких систем и настройке различных алгоритмов управления;

- комплексы для изучения компьютерных систем управления на базе технических средств компании Advantech и SCADA – систем, позволяющие научиться самостоятельно разрабатывать и отлаживать программно технические комплексы, включая вопросы разработки драйверов УСО, программную реализацию алгоритмов сбора данных, автоматического управления и ведения архивов, и закрепить навыки практической настройки цифровых регуляторов.

Широкое использование в учебном процессе вышеперечисленных видов специализированных технических средств обучения, построение методической структуры преподаваемых специальных дисциплин, обеспечивающей повышенную заинтересованность учащихся в активной и регулярной персональной учебной работе, позволило кафедре АиВТ выпускать специалистов, имеющих достаточно высокий базовый уровень компетентности. Кроме того, организованный таким образом учебный процесс ориентирует выпускников на самообразование и дает практические навыки самостоятельного овладения сложными программно- техническими комплексами современной промышленной автоматики. Анализ практической деятельности выпускников показывает, что, в основном, им достаточно двух - трех месяцев работы на производстве для овладения новыми аппаратными средствами и программным обеспечением до уровня, позволяющего самостоятельно реализовывать основные элементы промышленных АСУ ТП. Такой уровень подготовки вызвал интерес и одобрение со стороны бизнес-сообщества, что на практике вылилось в ряд взаимовыгодных программ сотрудничества.

Так ПО “ОВЕН” активно предоставляет на безвозмездной основе в рамках программы поддержки высшей школы оборудование собственного производства. В 2005-2007 гг. были поставлены датчики, микропроцессорные регуляторы, программное обеспечение, что позволило кафедре АиВТ изготовить и внедрить в учебный процесс лабораторные комплексы “Микропроцессорная системы управления микроклиматом” и “Автоматическая система управления температурой”. В 2008 г. ПО "ОВЕН" предоставило кафедре АиВТ программируемые логические контроллеры ПЛК-154 и SCADA-систему CoDeSys. В настоящее время на базе этих контроллеров в рамках дипломного проектирования ведутся работы по созданию очередных КРОП. Основной эффект от внедрения этих комплексов состоит в том, что среда CoDeSys является весьма распространенным средством и позволяет создавать программное обеспечение не только для линейки ПЛК от "ОВЕН", но и, например для контроллеров WAGO I/O.

В конце 2008 г. Санкт-Петербургское отделение фирмы Siemens и мурманская компания "Энерготехмонтаж" предоставили, также на безвозмездной основе, программируемые логические контроллеры S300 и инжиниринговый пакет Simatic STEP7 v 5.4., а также набор плат ввода-вывода для имитаторов технологических процессов. Поскольку контроллеры, в свою очередь, обеспечены полным набором устройств ввода-вывода, было принято решение создать полнофункциональные Секция "Автоматика и электрооборудование судов" трехмашинные КРОП. Верхний уровень, реализуемый на базе ПК, является рабочим местом разработчика/оператора, на нем установлены пакет STEP7 и другие SCADA системы, поддерживающие контроллеры S300. Следует отметить, что технические средства Siemens являются одними из самых распространенных, а специалисты, способные эффективно использовать эту технику, традиционно востребованы компаниями-разработчиками промышленных АСУ. Использование контроллеров S в качестве локальной системы управления КРОП позволит внедрить в учебный процесс SCADA-системы, ранее не изучавшиеся из-за отсутствия возможности отлаживать проекты. Имитатор технологических процессов также строится на базе ПК, оснащенного платами ввода-вывода и будет работать в двух режимах:

- стандартный, под управлением разработанного на кафедре пакета AutoCont для моделирования динамических процессов в режиме реального времени в операционной системе MS DOS, позволяющий создать поток физических сигналов от математической модели технологического процесса, сымитировав для локального регулятора реальный объект управления;

- расширенный, под управлением SCADA-систем, имеющих драйверы предоставленных УСО (Genie от Advantech и TraceMode 5 от AdAstrа Research Group), в дополнение к функциям стандартного режима позволяющий разрабатывать и отлаживать проекты недорогих одноуровневых систем на базе ПК, используя локальную систему управления в качестве моделирующей подсистемы.

Отдельный класс технических средств автоматизации образуют частотные преобразователи. Компании разработчики все шире используют частотно регулируемые приводы и нуждаются в специалистах, способных эффективно их внедрять. Компания Schneider Electric при содействии 000 «Производственная Компания «ЭлТехМонтаж», г. Мурманск предоставила частотный преобразователь AltiVar 71 с картой дополнительного контроллера и программное обеспечение PowerSuite. В настоящее время на кафедре АиВТ ведутся работы по созданию оригинального КРОП, использующего частотный преобразователь в качестве управляющего блока и физическую модель на базе электромашинного усилителя.

Такой комплекс позволит изучать вопросы построения простых локальных систем управления, использующих частотный преобразователь в качестве регулятора.

Разработка и внедрение вышеперечисленных учебно-лабораторных комплексов позволит охватить учебным процессом все наиболее существенные классы технических средств автоматизации. Это в свою очередь позволит поднять качество подготовки инженеров и повысить привлекательность образования в МГТУ, компаниям, занимающимся промышленной автоматизацией, более эффективно решать свои кадровые проблемы, а для выпускников откроет дополнительные возможности в плане получения интересной и достойно оплачиваемой работы. Кроме того полученный позитивный опыт взаимовыгодного сотрудничества будет способствовать возникновению совместных проектов по другим направлениям деятельности.

Секция "Автоматика и электрооборудование судов" ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ АСИНХРОННОГО ДВИГАТЕЛЯ МЕТОДОМ ИЗМЕРЕНИЯ МГНОВЕННЫХ ЗНАЧЕНИЙ НАПРЯЖЕНИЯ И ТОКА СТАТОРА Мухалев В.А. (Мурманск, МГТУ, кафедра электрооборудования судов) Для определения рабочих характеристик асинхронных двигателей используется метод круговых диаграмм, реализуемых на основе данных опыта холостого хода и короткого замыкания ( ГОСТ 7217 -87 Методы испытания асинхронных двигателей). При использовании аналоговых измерительных приборов или преобразователей возможно измерение только действующих значений напряжения и тока статора, а также потребляемой мощности испытуемого двигателя. Определение активных и индуктивных сопротивлений статора и ротора асинхронного двигателя (сопротивлений схемы замещения) на основе таких измерений достаточно сложно и дает недопустимую погрешность при испытании маломощных двигателей. В работе предлагается методика определения сопротивлений схемы замещения асинхронного двигателя с помощью измерения мгновенных значений напряжения, тока, угла сдвига между ними (угла ), активной и полной мощности в реальном масштабе времени.

Определение мгновенных значений тока, напряжения и угла производится с помощью измерительной системы, включающей в себя три трансформатора напряжения, три трансформатора тока, блок устройства связи с объектом (УСО) и персональный компьютер (ПК). Программа написана на языке С#, входящем в платформу Visual Studio. NET. Расчеты сопротивлений асинхронного двигателя производятся ПК в реальном времени, что позволяет наблюдать и фиксировать их изменение в функции скольжения. Расчеты выполнены в пакете Matlab, графические возможности которого позволяют сделать построение точной круговой диаграммы двигателя, на основе которой рассчитываются его рабочие характеристики.

Экспериментальные исследования показали что в течение определенного отрезка времени (примерно шести периодов питающего напряжения) при пуске двигателя на холостом ходу мгновенные значения напряжения, тока и угла полностью совпадают со значениями аналогичных параметров при опыте с заторможенным ротором. Откуда следует, что предлагаемый метод позволяет производить опыт короткого замыкания асинхронного двигателя без затормаживания ротора, что значительно ускоряет и удешевляет производство испытаний.

Секция "Автоматика и электрооборудование судов" ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АДАПТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ НАСТРОЙКИ РАЗЛИЧНЫХ СТРУКТУР РЕГУЛЯТОРОВ В СИСТЕМАХ, ПОДВЕРЖЕННЫХ ВЛИЯНИЮ СЛУЧАЙНЫХ ВОЗМУЩЕНИЙ Прохоренков А.М.1, Качала Н.М.2 ( Мурманск, МГТУ, кафедра Автоматики и вычислительной техники, кафедра Информационных систем;

prohorenkovam@mstu.edu.ru) Abstract. Application efficiency of adaptive subsystem for tuning various structures of regulators is studied. These regulators provide compensation of disturbing factors' influence in control contours of steam boilers in a thermal power station producing thermal power for heat supply of a city В настоящее время одним из основных направлений совершенствования систем автоматического управления (САУ) является повышение точности управления и стабилизации технологических параметров в достаточно узких пределах.

Обеспечение заданного качества управления является важной проблемой как при проектировании систем управления, так и при их промышленной эксплуатации.

Проектирование систем управления технологическими объектами требует решения задач, связанных с разработкой структуры системы управления, оптимизирующей динамические и статические режимы работы объектов и реализующей законы управления относительно принятых критериев качества. Широко используемые методы расчета параметров регулятора по математической модели объекта, полученной при идентификации параметров модели в разомкнутой системе регулирования, дают только начальную настройку регуляторов. С целью обеспечения устойчивого функционирования систем управления с заданными показателями качества в процессе промышленной эксплуатации средств автоматизации возникает необходимость периодической перенастройки параметров регуляторов. Перенастройка регуляторов является следствием дрейфа параметров объекта управления, случайным характером возмущающих и управляющих воздействий, а также различными режимами работы объектов. Кроме того, в многомерных системах имеет место взаимное влияние контуров регулирования.

Несвоевременная настройка регуляторов в соответствии с эксплуатационной ситуацией на объекте управления приводит к экономическим потерям в промышленности и энергетике. В связи с этим возникает задача построения адаптивных алгоритмов настройки регуляторов и исследования эффективности их использования при изменяющихся характеристиках объектов управления, случайных задающих и возмущающих воздействий.

В работе исследовалась эффективность использования регуляторов в контурах управления котлоагрегатом тепловой станции, вырабатывающей пар на нужды теплоснабжения города.

Случайный характер задающих и возмущающих воздействий, которым подвержены объекты, функционирующие в составе автоматизированных технологических процессов, требует реализации стратегии управления с учетом вероятностных характеристик измеряемых величин.

Качество работы любой системы управления определяется величиной ошибки, равной разности между заданным g (t ) и текущим x(t ) значениями регулируемой величины:

Секция "Автоматика и электрооборудование судов" e(t ) = g (t ) x(t ). (1) Ошибка системы, определяемая формулой (1), является также случайной величиной. В подобных системах точность управления характеризуется математическим ожиданием квадрата ошибки [2] и условие оптимальности системы записывается в виде:

[] = M e 2 (t ) = min. (2) Величина, как начальный момент второго порядка ошибки системы, может быть выражена через математическое ожидание и дисперсию ошибки. Обобщением критерия (2) является критерий экстремума заданной функции математического ожидания и дисперсии ошибки [2]:

f (M (e ), D(e )) = extremum. (3) В системах стабилизации параметров необходимо обеспечить регулирование по минимуму математического ожидания и дисперсии ошибки, а, следовательно, требуется обеспечить минимум функции (3). В этом случае математическое ожидание ошибки можно представить в следующем виде:

M [e(t )] = M [g (t ) x(t )] = M [g (t ) + (t )] M [x(t )] = g (t ) M [x(t )] = M з (t ) M т (t ), (4) где (t ) – стационарная помеха с нулевым математическим ожиданием, g (t ) = const, M з (t ), M т (t ) – заданное и текущее значения математического ожидания регулируемого параметра.

Выражение (4) является смещением регулируемого параметра по математическому ожиданию, которое должно стремиться к минимально допустимому значению:

м (t ) = M з (t ) M т (t ) min. (5) Смещение регулируемого параметра по дисперсии определяется по формуле:

2 (t ) = з2 (t ) т (t ) min, (6) где, з2 (t ), т2 (t ) – заданное и текущее значения дисперсии регулируемого параметра.

Принимая во внимание возможность оценки качества по величине смещения математического ожидания м (t ) и дисперсии 2 (t ), обеспечивающих достижение заданных показателей качества процесса управления (величина перерегулирования, время регулирования, коэффициент успокоения), будем минимизировать следующий функционал [3]:

( м + ) min.

1 N (7) J= N i i i = Сформулированный критерий качества позволяет осуществить структурный синтез системы управления, с помощью которой возможно реализовать автоматическую настройку параметров регуляторов, функционирующих в условиях случайных возмущений. Задачу структурного синтеза системы управления сформулируем следующим образом. Для объекта, заданного своей математической моделью, найти управление u (t ) = f (x(t ), g (t ), V (t )) как функцию от величины задания g (t ), регулируемой величины x(t ) и возмущения V (t ), обеспечивающее движение замкнутой системы в соответствии с критерием качества (7).

В общем случае объект характеризуется структурной и параметрической неопределенностью. При априори заданной модели объекта управления имеет место только непараметрическая неопределенность. Обозначим в виде p множество Секция "Автоматика и электрооборудование судов" параметров модели. Тогда параметрическую неопределенность зададим в виде совокупности соотношений:

pi pi pi+, i = i, m, где верхние индексы (+) и (-) – значения границ параметра pi объекта. Границы значений параметров определяют допустимое множество возможных состояний объекта управления. В любой момент времени объект управления описывается вектором неизвестных значений параметров, влияющих на поведение объекта в динамике. Кроме того, на поведение объекта в динамике влияют измеряемые возмущения r = r (t ), не измеряемые возмущения = (t ) и управляющее воздействие u = u (t ).

В условиях действия заранее неизвестных случайных возмущающих воздействий и изменяющихся с течением времени характеристик объекта для достижения цели управления САУ должна быть реализована в классе адаптивных систем.

Таким образом, возникает задача разработки, с учетом принятых выше допущений, адаптивного алгоритма управления, который использует измеряемые величины и для любого обеспечивает достижение заданной цели управления.

Задача управления состоит в обеспечении с заданной точностью, согласно (5) и (6), значений регулируемой величины.

Предлагаемая структура системы управления входит в класс адаптивных самонастраивающихся систем. Контур самонастройки является замкнутым.

Самонастройка производится по результатам измерения регулируемой величины x(t ), вспомогательной регулируемой величины z (t ), возмущающего воздействия r (t ) и задающего воздействия g (t ) (рис. 1).

Контур самонастройки rt zt et ut xt gt Управляющее Объект устройство – Рис. 1. Общая структура системы управления Введение вспомогательной регулируемой величины z (t ) обусловлено особенностями технологического процесса выработки пара. Информация о вспомогательных регулируемых величинах используется в ряде контуров управления котлоагрегатом. Так, например, в системе регулирования уровня в барабане котла такой величиной является расход питательной воды Gпв (t ). Назначение сигнала о расходе воды состоит в устранении влияния возмущений, идущих со стороны питательного клапана и обусловленных изменением давления воды в питательной магистрали. В качестве второго примера можно привести систему регулирования температуры перегретого пара, в которой вспомогательной регулируемой величиной является температура пара за пароохладителем.

Управляющее устройство состоит из регулятора, который при известном обеспечивает достижение цели управления. Контур самонастройки настраивает вектор Секция "Автоматика и электрооборудование судов" параметров регулятора при изменении ситуации на объекте управления при неизвестных возмущениях параметров объекта.

Самонастройка выполняется путем анализа естественного хода процесса управления и поиска экстремального значения показателя качества (7).

Для проверки работоспособности предложенного подхода при решении задачи регулирования уровня воды была разработана модель системы в среде MATLAB 6.5 с помощью средств Simulink. С целью учета взаимовлияния контуров регулирования в модель был включен также контур регулирования давления в котле. В докладе представлена структурная схема моделируемой системы управления. Разработанная модель использовалась для исследования эффективности функционирования различных типов регуляторов по одноимпульсной, двух импульсной и трех импульсной схем подключения. В одноимпульсной схеме регулирование уровня выполняется по отклонению уровня от заданного значения. В двух импульсной схеме используется информация по отклонению уровня в барабане котла и по отбору пара из него. В трех импульсной схеме регулирование осуществляется по отклонению уровня, по возмущению отбором пара и по изменению расхода питательной воды.

В докладе представлены полученные результаты моделирования, которые позволяют сделать вывод о том, что нельзя однозначно утверждать о преимуществе нечетких и нейро регуляторов перед классическими регуляторами. При синтезе нечетких регуляторов существуют проблемы с оценкой изменения диапазона базовых переменных, выбором количества термов входных и выходных переменных, а также выбором вида функций принадлежности. Основной недостаток заключается в том, что нельзя описать все возможные ситуации и включить их в базу правил, поэтому система с нечетким регулятором может иметь гораздо худшие характеристики, чем при регулировании классическими регуляторами. Полученные результаты моделирования структур нейроконтроллеров обеспечивают хорошие показатели качества регулирования. Этот тип регуляторов нельзя рекомендовать к применению в САУ с быстроизменяющими режимами, так как время обучения нейроконтроллеров значительное. Нейроконтроллеры намного более сложные для реализации, чем традиционные регуляторы.

Список литературы:

1) Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. Matlab 6.- М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002 г., 496 C.

2) Основы автоматического управления / Под ред. В.С. Пугачева. – М.: Наука, г., 680 С.

3) Прохоренков А.М., Солодов В.С., Татьянченко Ю.Г. Судовая автоматика. - М.:

Колос, 1992 г., 448 С.

4) Прохоренков А.М, Глухих В.Г, Совлуков А.С. Управление качеством горения контура котлоагрегата с помощью нечетких регуляторов. // Вестник ЧГТУ.

Спецвыпуск – Черкассы: ЧГТУ, 2006 г., С. 228-230.

Секция "Автоматика и электрооборудование судов" ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ В РЕАЛЬНОМ МАСШТАБЕ ВРЕМЕНИ Прохоренков А.М.1, Совлуков А.С.1, Качала Н.М.2 (Мурманск, МГТУ, кафедра Автоматики и вычислительной техники, кафедра Информационных систем;

prohorenkovam@mstu.edu.ru) Abstract. Research results on filtration quality of sinusoidal, linear and exponential noisy signals by Kalman filter and flowing average filter are presented.

В настоящее время одной из актуальных задач информационно-измерительных комплексов автоматизированных систем управления технологическими процессами является задача синтеза алгоритмов обработки сигналов, характеристики которых относятся к классу случайных процессов. И на этой основе разработка фильтров, имеющих повышенные точностные характеристики оценки полезной детерминированной компоненты на основании измерения наблюдаемого сигнала. К настоящему времени разработано большое количество различных методов цифровой обработки зашумленных сигналов. Однако их применение в измерительных системах АСУ ТП ограничено, поскольку особенностями данных систем являются разнообразие детерминированных составляющих наблюдаемых сигналов, изменение во времени принятых для расчета фильтров исходных предпосылок и отсутствие достаточного количества информации о свойствах объектов управления и условиях их функционирования.

В существующей практике обработки измерительных сигналов информационно измерительными системами реального времени одним из первых этапов является этап выявления класса случайного процесса (стационарный или нестационарный). Выводы о классе процесса делаются, как правило, на основе проверки статистических гипотез о наличии тренда [1]. В отличие от сложившейся практики предлагается включить в информационно-измерительную систему блок, в котором реализуется процедура классификации случайного процесса (блок 5, рис. 1) позволяющая выявить характер не стационарности процесса и вид детерминированных составляющих. В результате этой классификации процесс, заданный вектором информативных признаков Pi, соотносится с одним из наперед заданных классов d j случайных процессов:

{ } Pi = pi,1, pi, 2,..., pi, n y {d1, d 2,..., d m }.

Первым этапом процедуры обработки случайных процессов должен быть этап формирования вектора информативных признаков.

В условиях ограниченной априорной информации о свойствах исследуемого процесса решение о классе процесса следует принимать по результатам применения совокупности непараметрических критериев. Как известно, при использовании непараметрических критериев в качестве нулевой гипотезы H 0 принимается гипотеза, что все наблюдения независимы и процесс является случайным, альтернативной является гипотеза H1 – временной ряд содержит детерминированные составляющие.

В связи с существованием только двух возможных исходов предлагается получить обобщенный классификационный показатель на основе байесовской процедуры для бинарных признаков [2]. В блоке 1 (рис. 1) выполняется расчет непараметрических критериев, в блоке 2 реализуется алгоритм получения обобщенного классификационного показателя по совокупности критериев.

Секция "Автоматика и электрооборудование судов" Рис.1. Структура информационной системы обработки случайного процесса Одним из методов анализа временных рядов, ориентированным на выявление детерминированных компонент случайного процесса, является метод Херста [3]. По значению показателя Херста можно оценить, является ли наблюдаемый процесс шумом или он содержит монотонную или периодическую составляющую. Расчет показателя Херста выполняется в блоке 3 (рис. 1).

Важной характеристикой случайного процесса является корреляционная функция. Случайный временной ряд, не содержащих детерминированных составляющих, при различных лагах имеет близкие к нулю коэффициенты корреляции.

Если во временном ряде присутствует некоторая детерминированная составляющая, то найдутся лаги, для которых значения коэффициентов автокорреляции выйдут за пределы 95 % доверительного интервала [4]. В блоке 4 рассчитывается и анализируется функция автокорреляции. Таким образом, вектор информативных признаков предлагается формировать из обобщенного показателя по совокупности непараметрические критериев, показателя Херста и числа лагов, превышающих доверительные границы автокорреляционной функции.

В силу наличия неопределенности исходных данных для установления класса наблюдаемого процесса предлагается использовать методы нечеткой логики. Целью блока процедуры нечеткой классификации является определение класса процесса (стационарный, нестационарный), вида процесса (аддитивный, мультипликативный, аддитивно-мультипликативный) и типа детерминированной составляющей. Далее в блоке 6 (рис. 1) определяются параметры детерминированной аддитивной составляющей. Для периодической составляющей в блоке 6 оценка периода T в момент времени n определяется по максимуму функции:

N R(n,T ) = yn + i yn T + i.

i = В блоке 7 осуществляется выбор интервала усреднения. Для сигналов, математическое ожидание которых изменяется по периодическому закону, предлагается использовать полученные в результате моделирования зависимости интервала усреднения от интервала дискретизации и периода наблюдаемого сигнала.

В случае линейной и монотонной аддитивных составляющих в блоке 7 для оценки интервала усреднения можно хранить базу данных номограмм, отражающих зависимость среднеквадратической ошибки от параметров детерминированных составляющих и интервала усреднения. Задавшись значением и, зная оценки параметров детерминированной составляющей и доверительные интервалы для оценок, можно получить допустимый интервал усреднения.

В блоке 8 (рис. 1) реализуется алгоритм скользящего среднего. Оператор скользящего среднего одновременно с вычислением оценок математического ожидания 1 допускает выполнение операции центрирования. По результатам операции x Секция "Автоматика и электрооборудование судов" центрирования можно судить о качестве оценок математического ожидания исследуемого процесса.

Наблюдаемые процессы могут относиться к классу процессов нестационарных по дисперсии и корреляционной функции. В этом случае необходимо получить оценки дисперсии, что предполагает включение в систему обработки случайного процесса блока нормирования (рис. 1, блок 9). Степень отличия оценки дисперсии от единицы после нормирования будет говорить о качестве выделения мультипликативной детерминированной составляющей исследуемого процесса.

Процесс функционирования АСУ ТП протекает в условиях воздействия контролируемых и неконтролируемых помех как внешних по отношению к системе, так и внутренних, поэтому практически все процессы, протекающие в системах управления, являются случайными. Наличие высокочастотных шумовых составляющих в измерительном сигнале снижает качество управления.

В связи с этим важной задачей является построение процедуры фильтрации измерительного сигнала, обеспечивающую минимальную НСКО математического ожидания полезной компоненты.

В реальных условиях эксплуатации промышленных систем наблюдается отклонение параметров процессов от расчетных, поэтому точность оценок ухудшается.

Как правило, вектор состояния x является зашумленным. При этом модель сигнала на выходе объекта управления и параметры шума априори неизвестны. Перечисленные причины ограничивают применение фильтра Калмана. В алгоритме скользящего среднего оценка 1 может быть получена при вычислении по рекуррентной формуле:

x [y(k + h ) y(k 1 h )], 1 (k ) = 1 (k 1) + x x (1) c где c – интервал усреднения (сглаживания), h = (c 1) 2.

Нормированная среднеквадратическая ошибка (НСКО) для аддитивной модели процессов с разными детерминированными составляющими приведена на рис. 2.

Расчеты показали, что НСКО практически не зависит от вида детерминированной составляющей, потому, что коэффициент усиления K и корреляционная матрица вектора состояния P не зависят от поступающих значений вектора измерений y.

Дисперсия шума v существенно влияет на НСКО: увеличение дисперсии шума на порядок приводит к росту на порядок и нормированной среднеквадратической ошибки.

Результаты моделирования для аддитивно-мультипликативной модели сигнала, аддитивная составляющая которого изменяется по экспоненциальному закону, представлены на рис. 3. Кривая 1 характеризует НСКО при экспоненциальной мультипликативной составляющей, 2 – линейной, 3 – периодической составляющей.

Если мультипликативная составляющая изменяется по периодическому закону, то наблюдаются резкие изменения коэффициента усиления фильтра, а к середине интервала наблюдения он становится равным нулю.

Для системы, заданной уравнениями динамики случайных процессов, были так же проведены расчеты с фильтром Калмана второго порядка. Для аддитивной модели фильтр второго порядка не дал улучшения оценок x для выбранных условий моделирования. В случае же аддитивно-мультипликативной модели, элементы матрицы ошибок обращаются в бесконечность и матрица коэффициентов усиления становится вырожденной.

Предложенная процедура обработки случайных процессов по одной реализации позволяет повысить точность оценки математического ожидания и дисперсии, одним из элементов, которой является фильтр скользящего среднего.

Секция "Автоматика и электрооборудование судов" Рис. 2 Рис. В докладе предложен алгоритм обработки случайных процессов с использованием фильтра скользящего среднего. С целью повышения точности вероятностных характеристик измеряемых сигналов, фильтрации предшествует процедура классификации наблюдаемого процесса. В зависимости от класса процесса, вида процесса, типа и параметров детерминированных составляющих реализуются автоматическая настройка интервала усреднения и выбор алгоритма обработки, предусматривающего блок центрирования или блок нормирования, или последовательное включение обоих блоков.

Список литературы:

1) Кендалл М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды / Пер. с англ. – М.: Наука, 1976. – 736 с.

2) Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ / Пер. с англ. – М.: Мир, 1982. – 488 с.

3) Федер Е. Фракталы / Пер. с англ. – М.: Мир, 1991.– 254 с.

4) Тюрин Ю. Н., Макаров А. А. Статистический анализ данных на компьютере / Под ред. В. Э. Фигурнова – М.: ИНФРА-М, 1998. – 528 с.

Секция "Автоматика и электрооборудование судов" ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПРОИЗВОДСТВОМ Прохоренков А.М.1, Сабуров И.В.2 (Мурманск, 1 МГТУ, кафедра Автоматики и вычислительной техники, prohorenkovam@mstu.edu.ru;

Государственное областное теплоэнергетическое предприятие "ТЭКОС";

saburov@tekos.ru) Abstract. Coordination of interaction between control objects of a thermal power plant is studied. Such a plant has sources of thermal power, networks and thermal power consumers.

Optimal managing decisions are shown to be possible under intelligent data support of operative staff. In this case data on functioning of controlled objects are used both on-line and also via presentation of forecasted data.

Современная автоматизированная система управления технологическими процессами (АСУ ТП) представляет собой многоуровневую человеко-машинную систему управления. В процессе совершенствования технических средств, а так же аппаратно-программных средств, расширялся круг задач и функции, решаемые АСУ ТП. В процессе этой эволюции менялись и функции человека (оператора), призванного обеспечить регламентное функционирование технологического процесса. Диспетчер в многоуровневой автоматизированной системе управления технологическими процессами получает информацию с монитора ЭВМ и воздействует на объекты, находящиеся от него на значительном расстоянии, с помощью телекоммуникационных систем, контроллеров, интеллектуальных исполнительных механизмов. Диспетчер становится главным действующим лицом в управлении технологическим процессом.

Технологические процессы в теплоэнергетике являются потенциально опасными, так, за тридцать лет число учтенных аварий удваивается примерно каждые десять лет.

Известно, что в сложных системах энергетики соотношение между составляющими ошибки для установившихся режимов составляют [1]:

1. Из-за неточности исходных данных - 82-84%.

2. Из-за неточности модели - 14-15%.

3. Из-за неточности метода - 2-3%.

Ввиду такой большой доли погрешности исходных данных, возникает и погрешность в расчете целевой функции, что приводит к значительной зоне неопределенности при выборе оптимального режима работы системы. Отсюда возникает необходимость разработки методов, учитывающих неопределенность исходных данных при решении задач многоуровневого управления технологическими процессами. Вопросы принятия решений в условиях больших ошибок во входных данных, вызванных ошибками в оценке информации, а также сбоями в работе и отказами устройств измерения и передачи данных обсуждаются в целом ряде работ [1, 2, 3]. Эти проблемы можно устранить, если рассматривать автоматизацию не просто как способ замещения ручного труда непосредственно при управлении производством, а как средство анализа, прогноза и управления. Полезный эффект простой автоматизации (реализуемой в форме диспетчеризации) невысок: в лучшем случае, он лишь незначительно превышает издержки эксплуатации самой системы контроля и управления. Переход от диспетчеризации к системе поддержки принятия решения означает переход к новому качеству - интеллектуальной информационной системе предприятия. Таким образом, на производствах с диспетчерским управлением остаётся Секция "Автоматика и электрооборудование судов" проблема технологического риска. В основе любой аварии (кроме стихийных бедствий) лежит ошибка человека (оператора). Одна из причин этой тенденции – старый традиционный подход к построению сложных систем управления, ориентированный на применение новейших технических и технологических достижений и недооценка необходимости использования методов ситуационного управления, методов интеграции подсистем управления, а также построения эффективного человеко машинного интерфейса, ориентированного на человека (диспетчера). Таким образом, требование повышения надежности систем диспетчерского управления является одной из предпосылок появления нового подхода при разработке таких систем: ориентация на оператора/диспетчера и его задачи. Для преодоления отмеченных выше проблем в работе предлагается концепция разработки алгоритмического обеспечения АСУ ТП теплоэнергетического предприятия, как многоуровневой интегрированной системы, сочетающей на каждом уровне процедуры оптимизации управления с методами идентификации параметров управляемого процесса и информационного обеспечения для решения задач принятия решений оперативным персоналом.

В настоящее время при построении АСУ ТП актуальной задачей является перенос функций диспетчера по анализу данных, прогнозированию ситуаций и принятию соответствующих решений на компоненты интеллектуальных систем поддержки принятия и исполнения решений (СППИР) [3,4]. Концепция систем поддержки принятия и исполнения решений включает целый ряд средств, объединенных общей целью - способствовать принятию и реализации рациональных и эффективных управленческих решений. СППИР - это диалоговая автоматизированная система, выступающая в качестве интеллектуального посредника, поддерживающего естественно-языковый интерфейс пользователя со SCADA-системой, использующая правила принятия решений и соответствующие модели с базами знаний. СППИР организует удобный диалог SCADA-системы с пользователем – диспетчером, представляя в виде, удобном для оператора необходимую информацию. Наряду с этим, СППИР осуществляет функцию автоматического сопровождения диспетчера на этапах анализа информации, распознавания и прогнозирования ситуаций. Такая информационная поддержка диспетчера по анализу параметров технологического процесса помогает выбрать наилучшие решения, в зависимости от возникшей ситуации, по реализации управляющих воздействий, корректируя тем самым ход технологического процесса путём оптимизации его параметров в соответствии с заданным критерием качества управления.

Основными структурными составляющими предлагаемой СППИР являются база знаний и механизм логического вывода. База знаний предназначена для хранения совокупности фактов, закономерностей, отношений (знаний), описывающих проблемную область, и правил, описывающих целесообразные формы структурирования, формализации и преобразования знаний в этой области. Механизм логического вывода представляет собой совокупность способов применения правил вывода. При этом, используя текущие или промежуточные исходные данные (факты) и знания из базы знаний, формируется последовательность правил. Эти правила, будучи применены к исходным данным (фактам), полученным от SCADA-системы в результате контроля состояния технологического процесса, приводят к решению конкретной задачи диагностики, прогнозирования и регулирования параметров технологического процесса. Гибкая открытая структура СППИР позволяет расширять функциональные возможности системы и круг задач, решаемых в процессе ее эксплуатации, а также постоянно повышает точность анализа, прогнозирования, планирования, организации, координации и контроля принимаемых решений за счет использования накапливаемого в базе знаний опыта. Применение SCADA-технологий Секция "Автоматика и электрооборудование судов" позволяет достичь высокого уровня автоматизации в решении задач разработки систем на уровне алгоритмов управления, а также алгоритмов сбора, обработки, передачи, хранения и отображения информации. В настоящее время SCADA является основным и наиболее перспективным методом автоматизированного управления сложными динамическими системами [2,4]. Среди основных функций SCADA–систем следующие: сбор информации о ТП;

обеспечение интерфейса оператора;

сохранение истории процесса;

непосредственно автоматическое управление в необходимом объеме. Таким образом, SCADA–системы – хороший инструмент для разработки ПО АСУ ТП, за исключением возможности полноценного тестирования как высокоэффективных алгоритмов управления, работающих при изменяющихся параметрах ТП, так и всей системы в целом, в случаях неумелых действий оператора, приводящих к аварийным ситуациям ТП. Особенно актуальны эти задачи на предприятиях теплоэнергетики, где процессы протекающие в элементах технологических систем носят случайный, нестационарный характер. Среди этих процессов отбор тепловой энергии потребителями в зависимости от температуры окружающей среды, времени работы предприятий, а также параметров котлоагрегата:



Pages:     | 1 |   ...   | 35 | 36 || 38 | 39 |
 



 
© 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.