автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизированная система интеллектуальной поддержки процесса управления электродуговыми технологическими агрегатами

На правах рукописи

Рябчикова Елена Сергеевна

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОДУГОВЫМИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ АГРЕГАТАМИ

05.13.06 — Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

13 МАЙ 2015

005569018

Оренбург-2015

005569018

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования (ФГБОУ ВПО) «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова».

Научный руководитель -

Официальные оппоненты:

Ведущая организация —

Парсункин Борис Николаевич,

доктор технических наук, профессор

Шнайдер Дмитрий Александрович,

доктор технических наук, доцент, ФГБОУ ВПО «Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)», профессор кафедры автоматики и управления;

Черноусова Антонина Михайловна,

кандидат технических наук, доцент, ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный университет», профессор кафедры систем автоматизации производства

ФГАОУ ВПО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина» (г. Екатеринбург)

Защита диссертации состоится 05 июня 2015 г. в 15:00 на заседании диссертационного совета Д 212.181.02, созданного на базе ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный университет», по адресу: 460018, г. Оренбург, пр. Победы, 13, ауд. 170208.

С диссертацией и авторефератом диссертации можно ознакомиться в библиотеке и на сайте (www.osu.ru) ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный университет».

Автореферат диссертации разослан 2Л апреля 2015 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Рассоха Владимир Иванович

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Современная технология получения стали предполагает выпуск из дуговых сталеплавильных печей (ДСП) полупродукта, доводку которого по химическому составу и температуре выполняют в агрегате печь-ковш (АПК). Это повышает экономичность и обеспечивает совмещение процессов выплавки и непрерывной разливки стали.

Электродуговые технологические агрегаты (ДТА) предполагают мно-гостадийность процесса с множеством факторов, ограничивающих возможности увеличения производительности и эффективности использования ресурсов. Одним из известных способов воздействия на указанные показатели является выбор рациональных значений токов фаз и, соответственно, длин дуг. Существуют различные подходы к решению датой задачи, учитывающие, например: особенности распределения теплового потока в рабочем пространстве; характеристики трансформатора, реактора и короткой сети; наличие экстремальных зависимостей мощности, выделяемой в дугах, от тока и др. Однако, при акценте на отдельных особенностях процесса, часто не учитываются возможное снижение качества получаемой стали и нарушения допустимых режимов эксплуатации оборудования. Как следствие, современные автоматизированными системы интеллектуальной поддержки (АСИП) процесса управления ДТА недостаточно интегрированы с оператором, которому не объясняются причины выбора предлагаемых режимов, что не позволяет организовать эффективное дообучение технологического персонала непосредственно на рабочем месте.

Комплексное сопоставление режимов и их выбор с использованием АСИП требует разработки математических моделей процесса, алгоритмов решения поисковых задач на их основе, а также алгоритмов систем автоматического управления (САУ) электрическими режимами и его оптимизации (САОУ), эффективно функционирующих в условиях характерных для ДТА возмущений. В силу нестабильного характера взаимодействия дуги переменного тока с расплавом, важной задачей является автоматическое управление электрическими параметрами, обеспечивающее реализацию предлагаемого АСИП режима. Известные способы решения подобной задачи, основанные как на стабилизации токов или импеданса фаз, так и на использовании критериев, экстремально зависящих от контролируемых электрических параметров, требуют дополнительного обоснования. Таким образом, разработка АСИП управления режимами ДТА является актуальной и сложной научно-технической задачей, требующей решения.

Цель работы - разработка информационного и математического обеспечения АСИП, направленной на обеспечение рациональных по эффективности использования ресурсов и производительности режимов ДТА с учетом качества получаемой стали и особенностей эксплуатации оборудования.

Задачи исследования: 1) анализ способов повышения эффективности управления работой ДТА и изучение причин, препятствующих интенсификации процессов;

2) разработка и программная реализация комплекса моделей электродуговых процессов, включенных в состав АСИП процесса управления ДТА, учитывающих влияние особенностей взаимодействия дуги с расплавом;

3) разработка подхода к организации информационной поддержки АСИП процесса управления ДТА, направленной на выбор рациональных режимов с учетом качества получаемой стали и особенностей эксплуатации оборудования (качество процесса), а также обладающей функцией обучения технологического персонала;

4) разработка САОУ электрическими параметрами ДТА, основанной на прогнозирующем методе управления с целью эффективного обеспечения принятого на текущем этапе процесса критерия, направленного на реализацию предложенного АСИП рационального режима управления в условиях характерных для ДТА возмущений.

Объект исследования — автоматизированные системы управления дуговыми технологическими агрегатами, функционирующими в условиях ОАО «Новолипецкий металлургический комбинат» (АПК) и ОАО «Магнитогорский металлургический агрегат» (ДСП, АПК).

Предмет исследования — информационное, математическое и программное обеспечения АСИП процесса управления ДТА, учитывающие особенности взаимодействия дуги с" расплавом и интегрированные с САОУ электрическими параметрами, а также метод формализации задачи оптимального управления с целью обеспечения рациональных режимов с учетом качества продукции и особенностей эксплуатации оборудования.

Методы исследования. Поставленные задачи решены с использованием следующих теорий и методов: автоматического управления, статистической динамики, информационных технологий, математической статистики и моделирования, сэмплинга (отбора) данных. При исследовании работы САОУ используется имитационное моделирование в среде УиБип.

Научную новизну составляют:

1) математическое и алгоритмическое обеспечение моделей электродуговых процессов, включенных в состав АСИП процесса управления ДТА, учитывающее особенности взаимодействия дуги с расплавом, степень заглубления дуги в металл и позволяющее решить задачи выбора режимов управления производством стали;

2) структура АСИП процесса управления ДТА, отличающаяся тем, что позволяет выбирать оператору рациональные режимы, учитывающие качество процесса, и предоставляет возможность дообучения персонала непосредственно на рабочем месте;

3) САОУ электрическими параметрами ДТА, отличающаяся тем, что использует раздельные прогнозы изменения во времени входного (управляющего) и выходного (оптимизируемого) параметров, эффективная при характерных для ДТА возмущениях, а также способ ее настройки.

Теоретическая значимость заключается в разработанном способе формализации оценок качества процесса в АПК, получаемых с использованием модели процесса.

Практическую значимость имеют:

1) полученные оценки глубины образовывающегося мениска, а также эффективности использования энергии дуги, позволяющие решать задачи, связанные с выбором рациональных режимов работы ДТА;

2) алгоритмы поиска границы гиперповерхности обобщенных оценок качества и затрат на процесс при заданной его продолжительности;

3) разработанная модель низкочастотных возмущений в ДСП, позволяющая обосновать практическую целесообразность использования САОУ электрическими параметрами ДТА и оценить требуемую для этого нагрузку на гидропривод;

4) созданное обеспечение системы-тренажера для обучения сотрудников металлургических предприятий управлению процессом в АПК;

5) способ настройки прогнозирующей САОУ на действующем объекте.

Основные результаты, выносимые на защиту:

1) математические модели электродуговых процессов, включенных в состав АСИП процесса управления ДТА, учитывающие особенности взаимодействия дуги с расплавом и позволяющие решать задачи выбора рациональных режимов управления, обучения технологического персонала и проверки эффективности САОУ электрическими параметрами;

2) структура АСИП процесса управления ДТА, предоставляющая оператору рекомендуемые режимы, рассчитанные с использованием оценок предполагаемых затрат и качества процесса, а также информацию о причинно-следственных связях протекающих физико-химических явлений;

3) алгоритмы работы и настройки разработанной САОУ электрическими параметрами ДТА с использованием раздельных прогнозов изменения во времени управляющего и оптимизируемого параметров.

Использование результатов. Разработанная комплексная физико-химическая математическая модель электродугового агрегата печь-ковш использована при создании компьютерного тренажера электродугового агрегата печь-ковш КЦ-1,2 ОАО «НЛМК», предназначенного для обучения сотрудников предприятия особенностям управления процессом. Научные аспекты исследований используются в учебном процессе ФГЪОУ ВПО «Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова».

Апробация работы. Основные положения докладывались на: 67^-72-й научно-технических конференциях по итогам научно-исследовательских работ (г. Магнитогорск, МГТУ, 2009-2014 гг.); международной конференции «Современная металлургия начала нового тысячелетия» (г. Липецк, 2010 г.); международной конференции «Инженерная поддержка инновации и модернизации» (г. Екатеринбург, 2010 г.); XI международной научно-технической конференции молодых работников (г. Магнитогорск, ОАО «ММК», 2011 г.); VI всероссийской молодёжной научной конференции «Мавлютовские чтения» (г. Уфа, УГАТУ, 2012 г.); всероссийской научно-практической конференции «Автоматизация и управление технологическими и производственными процессами» (г. Уфа, УГАТУ, 2013 г.); VI всероссийской научно-практической конференции «Компьютерная интеграция производства и ИПИ-технологии» (г. Оренбург, ОГУ, 2013 г.); VII международной научно-

практической конференции «Энергосберегающие технологии в промышленности. Печные агрегаты. Экология» (г. Москва, МИСиС, 2014 г.).

Публикации. По материалам диссертации опубликованы 22 работы, в том числе 6 статей в журналах из «Перечня...» ВАК и 3 свидетельства о регистрации программных продуктов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, библиографического списка и приложений. Работа изложена на 209 страницах, в том числе: основной текст на 148 страницах, 17 таблиц, 55 рисунков, библиографический список из 136 наименований на 13 страницах, приложения на 48 страницах.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, определены цель, задачи, объект и предмет исследования, сформулированы научные результаты, выносимые на защиту, определены их научная новизна, теоретическая и практическая значимость, приведены сведения о внедрении результатов.

В первой главе произведен критический анализ способов повышения эффективности управления работой ДТА. Показано, что актуальным является дополнение существующего* набора функций АСИП процесса управления ДТА новыми возможностями, связанными с поиском рациональных режимов управления, учитывающих качество продукции и демонстрирующих оператору причины возникающих тенденций процесса, основанных на использовании комплексных физико-химических моделей обработки стали.

По ходу процесса в ДТА условия взаимодействия дуги с расплавом существенно изменяются, и полезная тепловая мощность, передаваемая расплаву, отличается от мощности дуг вследствие непостоянства заглубления дуги в металл и изменения формы мениска, образующегося под действием дуги, что нужно учитывать при решении оптимизационных задач. В таких условиях стабилизация отдельных электрических параметров на заданном уровне может не гарантировать достижение оптимума принятого критерия оптимизации процесса в целом. Обеспечить решение подобной задачи возможно за счет использования САОУ поискового типа, которая управляет электродами с целью оптимизации процесса согласно привязанному к этапу критерию (локально-оптимальный критерий - ЛОК).

Вопросам выбора ЛОК для процессов ДТА посвящен ряд работ. Например, Андреевым С.М., Ахметовым У.Б., Усачевым М.В. показано, что поддержание максимума активной мощности на отдельных стадиях процесса в ДСП и АПК способствует росту производительности в целом. Возможны и другие ЛОК, рассмотренные в работах Труфанова И.Д., Jones J.A.T. и др. Методология создания алгоритмического обеспечения САОУ рассмотрена в работах Французовой Г.А., Krstic М., Казаринова Л.С., Кинаша A.B. и др.

Исходя из обзора, в главе поставлены задачи исследования, направленные на разработку нового подхода к созданию информационного обеспечения АСИП, решающей задачу выбора рационального режима управления

ДТА с использованием моделей процесса на базе заданной совокупности JIOK и созданию САОУ, способной эффективно обеспечивать соответствие процесса ЛОК в условиях действующих возмущений.

Во второй главе рассмотрены вопросы разработки и адаптации комплексной математической модели трехфазного контура ДТА с учетом особенностей взаимодействия дуги с расплавом.

Созданная математическая модель трёхфазной цепи, соединённой в «звезду», учитывает электродинамические воздействия между фазами гибких кабелей и содержит модель дуги, вольтамперная характеристика которой задаётся дифференциальным уравнением Касси с настройками в соответствии с данными, полученными Николаевым A.A. для условий ДСП-180 ММК.

При моделировании необходимо учитывать, что перемещение электрода не означает эквивалентного изменения длины дуги из-за особенностей взаимодействия газового столба дуги с расплавом, вызывающих образование мениска глубиной hM , составляющего в мм:

hM=kid, (I)

где к - коэффициент, равный 1-3 мм/кА; 1д - сила тока дуги, кА.

Ддя уточнения параметров hM была выполнена статистическая обработка данных 349 плавок в ДСП с целью сопоставления перемещений электродов с изменением электрических параметров. При поднятии электрода длина дуги будет увеличиваться, ток снижаться, hM уменьшаться (рис. 1), что описывается системой уравнений (2):

а) 6)

Рис. 1 - Изменение глубины мениска, длины дуги и угла наклона при перемещении электрода вверх: а) до перемещения; б) после перемещения

У\ +¿31 =У2 +¿32;

, или = АИМ - Д£,; = ««(а,)- Ьд2 соэ(а2). (2)

У I — Д1 "м 1; 4 '

Уг=хг-км2\ пР" ««(а, ) = *,/£„,; сс«(а2) = л2 ¡Ьдг где ДI - изменение силы тока дуги, кА; д£д — изменение вертикальной составляющей длины дуги, мм; д£э - перемещение электрода, мм; а - угол наклона дуги к оси электрода.

Откуда после преобразований получим: А/ 1 • (3)

_____

Д/

1_

Д//ДLd

В результате обработки экспериментальных данных по поднятиям электродов при гашении дуг за 349 плавок полумены усредненные значения Д//Д£э для различных режимов. Используя эти результаты, (3) и модель трехфазного контура, идентифицировали (рис. 2) глубину мениска на базе моделей (4) и (5), в которых для аксиальной силы воздействия дуги на металл и Р2 принято:

4 Л2Г;

¡2 лг

д О

1--

'д У

4ж 4ж п

(5)

площадь сечения

где // — магнитная проницаемость; гд - радиус дуги; 5. электрода, см2; 5 - площадь растекания тока в жидкой ванне, см2.

50 55 60 65 50

а) Ток-кА б)

Рис. 2 - Полученные зависимости Им от тока и вторичного напряжения трансформатора для моделей а) - (4), б) - (5): 1-991В; 2-1100В; 3-1235В; 41290В; 5-1343В. В отличие от (4) модель (5) предполагает влияние на различия диаметров дуг в областях контакта со сталью и приэлектродной

Приняли, что форма мениска соответствует сегменту шара радиусом гш =£э/2 + гд . Исходя из равенства силе Архимеда, получили кубическое уравнение относительно им , которое решили методом Виета-Кардано:

Л = -2 ■ г

1 / 3 Е ■ сов! —асов -

3 I 2лгРс8гШ .3

2 я

~т

+ к,

(6)

где рс - плотность жидкой стали, кг/м .

В третьей главе предложена структура АСИП для выбора режимов обработки стали в ДТА с учетом глубины мениска и закрытой части дуги в форме схемы применения ресурсов управления во времени. Возможность изучения влияния ресурсов управления на производительность агрегата, затраты и качество процесса является одним из отличительных атрибутов АСИП процесса управления ДТА с функцией обучения. Качество процесса является комплексным понятием, под которым понимается: качество получаемой продукции, вредные воздействия на агрегат, атмосферу и рабочий персонал.

Используемая при определении оценок затрат Q3, производительности Qn и качества процесса QK комплексная модель АПК внедрена для обучения сотрудников ОАО «НЛМК» и состоит из набора взаимосвязанных моделей (турбулентной струи инертного газа; перемешивания и теплообмена в объеме металла и многих других), обеспечивающих соответствие принятому требованию к достоверности:

при R/ g [a/;bf] и е [а{ ;Ы] существует Q -у F , (7)

при Я/ е [а/;Ь/ ] не существует Q-+F, (8)

где r/ - i-й ресурс управления в j-й производственной ситуации; а{,b{ -

пределы изменения ресурса управления, характерные для существующих режимов; F- не приемлемое для протекания процесса значение оценки.

Для изучения динамики расплавления шихтовых материалов и нагрева расплава в ДСП разработана упрощенная модель, пригодная для выбора режимов управления с рациональным балансом между производительностью и затратами электрической энергии.

Для обеспечения получения требуемых оценок затрат и качества процесса на производстве стремятся добиться выполнения набора ограничений, устанавливаемых инструкциями:

Q% -> max при Qlk > F>, (9)

где qJ - i-й показатель оценки (производительность, затраты, качество) на j-м этапе доводки; F - значение показателя оценки, при котором протекание процесса обоснованно недопустимо; q£ - обобщенный показатель, по которому стремятся оптимизировать протекание процесса в целом.

Решение оптимизационной задачи в форме (9) поисковыми методами с использованием моделей затруднено. Однако, оно возможно путем поиска границ существующих комбинаций обобщенных показателей оценки gz, для формализации которых использовали функцию желательности Харрингтона:

Ql max при Qlk > Qllm . (10)

где glim - минимально допустимое значение обобщенной оценки.

Подход предполагает использование геометрического среднего желательности отдельных показателей процесса для получения обобщенной функции Qf, которая имеет приемлемое качество, когда все отдельные параметры оценки также имеют удовлетворительное качество.

В табл. 1 представлены параметры оценки качества стали и приемлемости режимов использования оборудования АПК, а также пределы для уровней балльной оценки аргумента функции Харрингтона -2 и 5. Эти параметры оцениваются агрегировано для каждого этапа и всего процесса. К найденным агрегированным значениям параметров применяется масштабирование в форме балльной оценки для последующего получения значения обобщенной функции желательности в форме геометрического среднего.

Интерес представляют режимы, лежащие на границе существующих комбинаций и q~.

Таблица 1 - Показатели оценки качества продукта и режимов АПК

Показатель Уровень оценки -2 Уровень оценки 5

Доля стали с регламентированной температурой, % 0% 100%

Отношение содержания в стали кальция к общему содержанию алюминия в форме: |0.11 - [Са1/[А1<йЩ]|. 0.06 0

Доля стали с содержанием [А12Оз] по требованиям, %. Максимум = 0.042 fSl) / 0.4. Минимум = 0.042[S]) / 0.8. 0% 100%

Отношение в стали fMn]/[Si], отн. 1.5 3.5

Доля стали с [Al], [S], [О], [Mn], [Н] по требованиям, % 0% 100%

Отношение в стали [Mn]/[S], отн 5 15

Температура воды охлаждающей свод, С 35 "С 25 °С

Доля застывшей стали (настыли), % 5% 0%

Мощность, подведенная в режиме искрения, МВт-ч 2500 МДж* 0 МДж

*Принято для отдельной дуги при 1.5 минуты работы на 12 ступени

В примере поиска было рассчитано более 1200 режимов при четырех продолжительностях процесса — 22, 30, 38 и 46 минут (на рис.3 показаны для 30 и 46 минут). При заданной длительности 46 минут среди указанных режимов при принятых минимально допустимых качестве о\мии = 0,6 и затратах бзлтн = а также приоритете на максимизацию качества АСИП АПК (рис. 4) предлагает рациональный режим (табл. 2-КЗ).

0,2 0,4 0.6 0,8 Обобщенная оценка затрат

V у

Рис. 3 — Границы возможных комбинаций и для найденных режимов АПК при продолжительностях процесса: а) 30; б) 46 мин

Сэмплирование

Отобранная информация

База ограничений по допускаемым электрическим режимам

База технологических требований

Объект Яф

У

Промышленный компьютер

] * X

Система помощи в управлении электрическими режимами работы

Модель

Алгоритм; поиска

Система-советчик

•? а ï 1

Оз^Оп

Rp

R3

SCAJDA

К, г-

Управление технологическими операциями

Оператор

Рис. 4 - Структура информационного обмена для предлагаемой АСИП процесса управления ДТА: т„р-время процесса; у - вектор контролируемых технологических параметров; векторы заданного, фактического и

рекомендуемого управления

Таблица 2 - Значения удельных затрат по статьям для режима №836

Показатель Энергия, МВтч/т Аргон, м3/т Расход смеси, кг/т Раскислитель, кг/т

Абсолютные 0,0535 0,042 5,7576 0,7576

вз 0,5360 0,3182 0,9418 0,8951

Таблица 3 - Режим управления №836 (ок = 0.68 и = 0,62)

№ этапа Назначение Время, мин Длина дуги, отн. Аргон*, л/мин Расход смеси,кг Раскислитель,кг Ступень

1 Зажигание дуг 1 0,2 200 200 0 8

2 Нагрев 6 0,6 350 0 0 12

3 Подача проволоки 12 0,2 500 400 250 6

4 Нагрев 2 0,4 550 400 0 7

5 Десульфурация 20 0,7 650 800 0 7

6 Нагрев 5 0,6 500 100 0 4

*Расход указан на одну пробку

За счет изменения допустимых уровней и приоритетов между

оценками АСИП адаптируется под текущую политику предприятия.

На рис. 5 показан пример результатов поиска границы комбинаций оценок и о^ процесса по профилю №3 в ДСП ОАО «ММК», используемых в АСИП ДСП при варьировании продолжительностей работы на различных ступенях переключателя вторичного напряжения трансформатора и уровней поддерживаемых токов, позволяющий выбрать рациональный режим при заданных приоритетах между бз и 6л•

Изучение электрических параметров найденных режимов ДСП показало, что режимы, полученные при максимизации активной мощности, лежат на найденной границе оценок затрат и производительности (отмечены на рис. 5).

Полные затраты энергии. МВт*ч ^ Оценка затрат ^^

Рис. 5 - Продолжительности процесса и полные затраты энергии для

множества полученных режимов ДСП (а), и их оценки (б), где 1 -максимальная производительность / минимальные затраты (выделены режимы при максимизации активной мощности)

Для АПК получено, что независимо от длительности процесса 30 46 мин, при рациональных режимах на этапах 3+4 продолжительностью 10+15 мин поддерживаются относительные (от максимума для ступени) длины дуг в диапазоне 0.25+0.4, что соответствует положению максимума экстремальной зависимости активной мощности от тока. Это позволяет рекомендовать использовать данный критерий в качестве ЛОК в САОУ электрическими параметрами ДТА.

Четвертая глава посвящена разработке САОУ, обеспечивающей поддержание режима, соответствующего ЛОК, в условиях характерных для ДТА возмущений.

В качестве примера принят критерий обеспечения максимальной активной мощности, причины дрейфа экстремальной зависимости которой (рис. 6 а) связаны как с переходом на новые ступени переключателей вторичного напряжения трансформатора пТ и реактора пЯ, так и с другими типами воздействий в широком диапазоне частот.

Учитывая целесообразность снижения нагрузки на гидропривод ДТА, предложено использование прогнозирующей САОУ, принцип работы которой (рис. 6 б) сформулировали следующим образом: произведенные с момента прогноза изменения в управлении относительно экстраполированной ранее стратегии должны положительно повлиять на динамику изменения оптимизируемого параметра относительно его прогнозируемого уровня.

Применительно к рассматриваемой задаче нужно учитывать, что изменение входного параметра - тока или напряжения дуги - объясняется не только перемещением электрода, но и действием возмущений. Выполняя прогноз значений входного/выходного параметров, САОУ выявляет тенденции переходных процессов, связанные с действием возмущений, и стремится их исключить из оценок влияния примененного управления на поведение выходного параметра. Параметры настройки системы оптимизации при использовании полиноминального прогноза: число точек аппроксимации N при заданной периодичности выполнения алгоритма САОУ; степень полинома у при выполнении прогноза; ширина прогнозного окна п, то есть число тактов работы САОУ, на которые выполняется прогноз; число тактов работы системы т, по которым усредняется управляющее воздействие.

Линейная часть X

Прогноз на Прогноз на

п тактов п тактов

1 X

Задержка Задержка

на п тактов на п тактов

Регулятор

Сумма буффера

Буфферпо $_]

б)

О 200 400 600 800 1000

Напряжение дvги. В а)

Рис. 6 - Разброс значений фильтрованной активной мощности дуги в зависимости от напряжения дуги при фиксированных ступенях пТ = 21, пЯ = 5: Г- отношение максимальной к минимальной вероятности попадания в область (а); САОУ с прогнозом входного и выходного оптимизируемого

параметра (б)

При работе САОУ выходная величина 2{т) с объекта управления поступает на блок задержки, формируя массив размерностью N, который ап-

проксимируется полиномом znp степени v. znp используется для получения спрогнозированного значения выходного параметра znp(t + n At), которое, задержавшись на п тактов, поступает на элемент сравнения ЭС, где формируется разница между текущим действительным и спрогнозированным ранее значениями выходного параметра:

AZn=Z(t)-ZlTP(t). (11)

Величина АХп формируется как разница между текущим действительным и спрогнозированным ранее значениями входного параметра. Разница (11), связанная как с изменениями в управлении АХП, так и с неточностью прогнозирования, используется для определения направления переме-

m

щения поршня гидроцилиндра как и = sign{ X ДА'п (/) • AZn (/)). Для повыше-

«=1

ния устойчивости поискового процесса производится расчет суммы произведения дZn - АХп по т тактам работы системы.

Для сравнительного изучения влияния параметров настройки САОУ на качество поисковых процессов в условиях, характерных для ДТА, произвели автоматизированный вычислительный эксперимент в среде VisSim (более 105 опытов). Полученные результаты представлены на рис. 7 в форме зависимости интегральных потерь на поиск от комбинации п и N. При этом для каждой комбинации было подобрано значение т, оптимальное по критерию:

П ->min,n = max\nBr,nB ,ПГ ,ПВГ,ПВ ,ПГ I, (12)

L а>[ ' оц' со} (Oí ©2 J v '

fír

где П^ - интегральная оценка качества поиска при комбинированном вертикальном (В) и горизонтальном (Г) дрейфе, действующем с частотой со ; оу\ = 0.15 Гц; й>2 = 1 Гц.

77

. 180 о Ию^Ш^И^Ию ;.

! ^Н 160.0 150 х ^Шя^^^Яи

-Л"" ШШ

I'»' ЯШода

ЯЯР"» Ш <РРЯЧим

и п

Рис. 7 - Зависимость качества поисковых процессов САОУ от п и Ы (к = 2) : П - критерий (12); светлый цвет - высокое качества поиска; т -наилучшее (минимум П) значение параметра т при выбранных п и N

Результаты эксперимента позволили получить выражение для оценки рационального значения коэффициента усиления П-регулятора (рис. 6 б):

1ОЁ(Ку) = 0.42^ +032Щ -0.05^&2 +1.483;^ =

; &2 = 1°ёю

(13)

где Т/Б1 ■ т — характеризует связь быстродействия исполнительных устройств с частотой опроса датчиков и вызова алгоритма САОУ; Т/Т№ -связь быстродействия исполнительных устройств с частотой действующих возмущений; Т„ - период возмущений; Т - постоянная времени инерционного звена модели исполнительного устройства; 8, — дискретность опроса датчиков при шаге моделирования т.

Особенностью предложенной САОУ является сравнительная сложность организации точной настройки для условий работы с конкретным объектом управления. Полученные результаты (13) (рис. 7) позволили разработать эффективный алгоритм поэтапной настройки такой САОУ.

Для проверки работоспособности САОУ в условиях, приближенных к реальным, с использованием данных множества плавок была разработана частотная модель возмущений, приводящих к дрейфам зависимости мощности от тока и напряжения дуги на основе связанного моделирования возмущений по следующим параметрам каждой фазы: вторичного напряжения трансформатора и2Т; индуктивного сопротивления токододвода х; изменения положения электрода, пересчитываемого на изменение длины дуги.

Пример поискового процесса и значения потерь мощности для вариантов САОУ с контролем разных параметров показаны на рис. 8.

Ток. кА

Входной параметр САОУ, х ], МВт

Нормированные токи фаз =у(/ А) 0,38

Нормированные напряжения дуг и,=тв> 0,6

Нормированные позиции электрода по уровню металла = /(¿,лш) 1,2

Комплекс Iн + 11 н 0,41

Комплекс [и +ин + Ьн 0,43

Комплекс Iн -IIн 0,46

Рис. 8 — Пример фазового портрета поискового процесса по одной из фаз при использовании прогнозирующей САОУ и потери на поиск 1

(/„ = (/ -56-103)/(4,4• 103);(У„ = (£/ -125)/30;Ьн =(£-155)/55)

Для выбора рациональной нагрузки на гидропривод путем модуляции сигнала управления использовали критерий наличия тренда - восходящих и нисходящих серий в зависимости мощности Р(х). При этом сравнили два подхода, первый из которых предполагает прекращение движения электрода только при отсутствии тренда, а второй дополнительно позволяет продолжение движения только спустя заданное время выдержки.

Изучение качества процессов при указанных подходах показало, что потери на поиск подчиняются строгим зависимостям от средней скорости перемещения электрода по времени (рис. 9). При модуляции без выдержки средняя скорость перемещения электрода нелинейно зависит от числа точек при определении тренда и интервала сбора данных, что затрудняет использование такого подхода при решении практических задач. Для модуляции с выдержкой получено, что средняя скорость перемещения электрода может быть рассчитана как функция одного фактора - логарифма отношения времени выдержки к периоду времени, по которому определяется тренд (14). При этом специфика критерия оценки наличия тренда оказывает влияние прй малом числе точек определения тренда (менее 20) в форме смещения зависимости (15):

5 = 4.17 ¿/3 -2.51- -25.1-¿ + 34.2, (14) 5 = 3.83-г/2-29.1 -¿ + 48.4, (15) где 5 — средняя скорость электрода, мм/с; й - логарифм отношения времени выдержки к периоду определения тренда. .

Исходя из результатов на рис. 9, работа САОУ целесообразна при средней скорости перемещения электрода 20-30 мм/с и более, что является допустимой нагрузкой.

Таким образом, разработанная САОУ прогнозирующего типа способна обеспечивать соответствие процесса ЛОК в условиях характерных для ДТА возмущений, позволяя реализовать предлагаемый АСИП режим управления.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Проведен анализ способов повышения эффективности управления работой ДТА, который позволил установить недостатки, связанные с использованием существующими АСИП фиксированных схем распределения ресурсов, что затрудняет выбор рациональных режимов при изменяющихся требованиях по продолжительности процесса. Показано, что приоритетным направлением развития АСИП является совершенствование функций по управлению качеством продукции и режимами эксплуатации оборудования, а также обучению персонала.

2. Создана и адаптирована для условий ДСП-180 модель трехфазного электрического контура и системы управления перемещением электродов, учитывающая особенности взаимодействия электрической дуги с расплавом

2.4

0.4 -;>—1-,-.- -

О 15 30 45 60

Средняя скорость электрода, мм/с

Рис. 9 - Зависимости потерь активной мощности на поиск от средней скорости перемещения электрода: 1 - при модуляции по критерию наличия тренда; 2 - дополнительно при модуляции с остановкой электродов; 3 — уровень потерь активной мощности при обеспечении среднего уровня напряжения дуги для рабочего диапазона

путем интеграции в модель идентифицированных зависимостей глубины образующегося под действием электродинамических сил дуги переменного тока мениска.

3. Предложен подход к оценке приемлемости режимов управления процессом обработки стали в АПК на основе использования обобщенных оценок качества и затрат на технологический процесс.

Предложена структура АСИП для выбора режимов управления работой ДТА при заданной продолжительности процесса, учитывающая качество процесса и обладающая функцией обучения технологического персонала.

На базе математической модели разработана информационная поддержка системы-тренажера, которая используется при обучении сотрудников ОАО «Новолипецкий металлургический комбинат» особенностям управления режимами работы агрегата печь ковш на 330 т. Разработанная система может использоваться в составе АСИП выбора режимов, рациональных по отношению качества процесса к затратам на него при разной продолжительности обработки стали. ......

На базе разработанных моделей ДТА доказано, что использование в качестве JIOK условия максимизации активной мощности на отдельных этапах процесса позволяет обеспечить режимы при рациональном балансе между затратами, производительностью и качеством процесса.

4. Предложена прогнозирующая система оперативной автоматической оптимизации процесса путем обеспечения его соответствия заданному JIOK, эффективная в условиях действия возмущений, характерных для ДТА, и доказана практическая целесообразность ее использования.

Изучено влияние модуляции управляющего сигнала с применением статистического критерия наличия тренда на качество поисковых процессов и нагрузку на гидропривод. Показано, что использование САОУ целесообразно при обеспечении средней скорости электрода более 20-30 мм/с.

Показана принципиальная возможность избирательной отработки САОУ возмущений за счет комбинирования при управлении ряда входных параметров: тока фазы, напряжения дуги и положения электрода.

Основные положения диссертации опубликованы в работах:

- в рецензируемых научных журналах из «Перечня...» ВАК:

1. Михальченко (Рябчикова), Е.С. Оптимизация управления температурным и энергетическим режимами в технологические периоды электродуговой плавки / Б.Н. Парсункин, С.М. Андреев, М.В. Усачев, А.К. Наливкин, Е.С. Михальченко // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. - 2007. - № 4(20). - С. 30 - 34.

2. Михальченко (Рябчикова), Е.С. Синтез системы оптимального управления электрическим режимом сверхмощной дуговой сталеплавильной печи ДСП-180 / Б.Н. Парсункин, С.М. Андреев, E.H. Ишметьев, М.В. Усачев, Е.С. Михальченко, А.К. Наливкин // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2009. -№ 8. - С. 11 - 18.

3. Михальченко (Рябчикова), Е.С. Интенсификация нагрева расплава при оперативном управлении энергетическим режимом ДСП по оценке температурного состояния жидкого металла / E.H. Ишметьев, Б.Н. Парсункин, С.М. Андреев, З.Г. Салихов, У.Б. Ахметов, Е.С. Михальченко // Известия высших учебных заведений. Черная металлургия. — 2009. — № 7. -С. 59-63.

4. Рябчикова, Е.С. Оптимизация управления электрическими режимами работы дуговых сталеплавильных печей переменного тока с использованием прогнозирующей системы / М.Ю. Рябчиков, Е.С. Рябчикова, Б.Н. Парсункин // Автоматизация в промышленности. — 2014.-№ 11. —С.46-50.

5. Рябчикова, Е.С. Выбор режимов работы агрегата печь-ковш с использованием обобщенных оценок качества и затрат на процесс / М.Ю. Рябчиков, Е.С. Рябчикова, Б.Н. Парсункин // Черные металлы. - 2014. - № 12. - С.28-34.

6. Рябчикова, Е.С. Оценки эффективности использования электрической энергии на ДСП-180 ОАО «ММК» / М.Ю. Рябчиков, Е.С. Рябчикова, Б.Н. Парсункин// Научное обозрение. - 2015. -№1. -С.68-76.

- в прочих изданиях:

7. Михальченко (Рябчикова), Е.С. Оптимизация управления режимом энергопотребления сверхмощной ДСП работающей по современной технологии с целью минимизации себестоимости выплавляемой Стали / Е.С. Михальченко, Б.Н. Парсункин, М.В. Усачев, А.К. Наливкин //"материалы 66-й научно-технической конференции: сб. докл. - Магнитогорск: ГОУ ВПО «МГТУ», 2008. - Т. 2. - С. 98 - 100.

8. Рябчикова, Е.С. Совершенствование энергетического режима ДСП за счет применения оптимизирующего алгоритма на основе прогнозирующего моделирования / Е.С. Рябчикова, Б.Н. Парсункин // Тезисы докладов XI международной научно-технической конференции молодых работников ОАО «ММК». - Магнитогорск: ОАО «ММК», 2011. - С. 108.

9. Рябчикова, Е.С. Применение прогнозной модели для оптимизации управления энергетическим режимом ДСП / Е.С. Рябчикова, М.Ю. Ряб-чихов, Б.Н. Парсункин // Автоматизация технологических и производственных процессов в металлургии: межвуз. сб. научн. тр. - Магнитогорск: МГТУ, 2012. - С. 182 - 192.

10. Рябчикова, Е.С. Оптимизация управления энергетическим режимом ДСП с применением прогнозирующей системы / Мавлютовские чтения: всероссийская молодежная научная конференция: сб. тр. в 5 т., Том 2 / Уфимс. гос. авиац. техн. ун-т. - Уфа: УГАТУ, 2012. - С. 233 - 235.

11. Рябчикова, Е.С. Реализация модели электрического контура трехфазной цепи ДСП в программной среде VisSim / Е.С. Рябчикова, М.Ю. Рябчиков // Электротехнические системы и комплексы: междунар. сб. науч. трудов. — Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск, гос. тех. ун-та, 2012. — С. 327 - 331

12. Рябчикова, Е.С. Разработка системы автоматической оптимизации управления энергетическим режимом дуговой сталеплавильной печи с учетом взаимного влияния фаз / Е.С. Рябчикова, М.Ю. Рябчиков, Б.Н. Парсункин // Автоматизация и управление технологическими и производственными процессами: материалы всероссийской научно-практической конференции. - Уфа: УГАТУ, 2013. - С. 36 - 40.

13. Рябчикова, Е.С. Математическое обеспечение имитационной модели процесса управления технологическим режимом агрегата печь-ковш / Е.С. Рябчикова, М.Ю. Рябчиков, Б.Н. Парсункин // Автоматизированные технологии и производства. - 2013. - № 5. - С. 54 - 66.

14. Рябчикова, Е.С. Математическое обеспечение модели процессов теплообмена агрегата печь-ковш / Е.С. Рябчикова, М.Ю. Рябчиков // Теория и технология металлургического производства. -2013. -№1. - С.29-30.

15. Рябчикова, Е.С. Разработка модели многопараметрических низкочастотных возмущений в ДСП / Е.С. Рябчикова, М.Ю. Рябчиков, Б.Н. Парсункин // Автоматизированные технологии и производства. - 2014. - № 6. -С. 5 —11.

16. Рябчикова, Е.С. Избирательная отработка возмущений при оптимизации управления электрическими режимами дуговых сталеплавильных печей переменного тока / Е.С. Рябчикова, М.Ю. Рябчиков // Актуальные проблемы технических наук: сборник статей международной научно-практической конференции. - Уфа: Аэтерна, 2014. - С. 44- 45.

17. Рябчикова, Е.С. Взаимосвязь возмущений электрических параметров фаз в дуговых сталеплавильных печах переменного тока / Е.С. Рябчикова, М.Ю. Рябчиков // Актуальные проблемы технических наук: сббрник статей международной научно-практической конференции. — Уфа: 'Аэтерна, 2014.-С. 46-50.

18. Рябчикова, Е.С. Совершенствование работы электродуговых агрегатов с целью повышения эффективности процессов выплавки и обработки стали /Е.С. Рябчикова, М.Ю. Рябчиков // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования: материалы 72-й международной научно-технической конференции. - Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2014. - Т.2. - С. 121-124.

19. Рябчикова, Е.С. Оптимизация управления АПК с использованием обобщенных оценок качества и затрат на процесс / Е.С. Рябчикова, М.Ю. Рябчиков, Б.Н. Парсункин // материалы VII международной научно-практической конференции «Энергосберегающие технологии в промышленности. Печные агрегаты. Экология». - М.: Издательский дом МИ-СиС.НИТУ «МИСиС», 2014. - С. 377 - 383. -зарегистрированные программные средства:

20. Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2012614404. Система оптимизации управления энергетическим режимом дуговой сталеплавильной печи с использованием ARIMA прогноза / М.Ю. Рябчиков, Е.С. Рябчикова // ОБ ПБТ.-2012.-№ 3. - С. 313.

21. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2012661136. Балансовая модель процесса выплавки стали в дуговой сталеплавильной печи / Е.С. Рябчикова // ОБ ПБДТ. - 2012. - № 5. - С. 571.

22. Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2013611212. Имитационная модель агрегата печь-ковш / М.Ю. Рябчиков, Е.С. Рябчикова // ОБ ПБТ. - 2012. - №5. - С.959.

Подписано в печать 30.03.2015 г. Формат 60x84'/, бумага офсетная, гарнитура «Тайме». Усл. печ. листов 1,0. Тираж 110 экз. Заказ 56.

Участок оперативной полиграфии ОГУ 460018, г. Оренбург, пр-т Победы 13, Оренбургский государственный университет