автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация производства завода сборного железобетона на базе оптимизированного информационного обеспечения

На правах рукописи

Крутиков Владимир Васильевич

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА ЗАВОДА СБОРНОГО ЖЕЛЕЗОБЕТОНА НА БАЗЕ ОПТИМИЗИРОВАННОГО ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (строительство)

Автореферат диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

САМАРА 2006

Работа выполнена в ООО Научно-производственный центр «Строительство» Российской инженерной академии

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор Попов В.П.

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Марсов В.И.

кандидат технических наук профессор Тихонов А.Ф.

Ведущая организация

ЦНИИОМТП, г. Москва

Защита состоится «Ж, 2006 г, в 10 часов на заседании

диссертационного совета Д.212.126.05 в Московском автомобильно-дорожном институте (Государственном техническом университете) по адресу, г. Москва, Ленинградский просп., д. 64, ауд. 113.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке института

Автореферат разослан » Ролей*

2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук, доцент

Михайлова Н.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность проблемы

Производственная база строительства является материальной основой всего строительного комплекса. Предприятия по выпуску бетонных и железобетонных изделий и конструкций имеются во всех 89 субъектах Российской Федерации. Для России сборный железобетон является географически универсальным материалом. Во всех регионах России производятся сложные предварительно напряженные конструкции, а также детали для индустриального домостроения

Рост промышленного производства и увеличение объемов строительства в 2000 г. способствовали росту спроса на продукцию предприятий, производящих железобетонные конструкции, в связи, с чем объемы производства в отрасли выросли на 21%. В развитых странах на одного жителя изготавливается до 2 кубометров различных бетонных и железобетонных конструкции в год. В России этот показатель значительно ниже и составляет примерно 0.6 кубометра при более узкой номенклатуре конструкций.

Решение жилищной проблемы требует разработки новых и совершенствования известных технологий строительства. Одно из направлений интенсификации производства — рациональное использование преимуществ крупнопанельного и монолитного домостроения. Одним из наиболее действенных направлений повышения эффективности и качества производства сборного железобетона является автоматизация производства.

Объект исследований

Система автоматизации производственных процессов завода по производству железобетонных изделий и информационное обеспечение системы управления, процесс формирования свойств железобетонных изделий/

Цель и задачи диссертационной работы

Целью данной диссертационной работы является автоматизация производства железобетонных изделий (ЖБИ) на основе оптимизации информационного обеспечения для задач оперативного управления технологическим процессом и интеграции локальных систем управления.

Такая постановка задачи позволяет наиболее эффективно использовать для управления производством имеющуюся на заводах ЖБИ оперативную информацию о свойствах компонентов смеси, режимах технологического процесса, свойствах бетонной смеси и готовых железобетонных изделиях. Кроме того, результаты исследований позволят обоснованно определить направления развития информационного обеспечения и систем автоматизации заводов ЖБИ.

Дня достижения поставленной цели в диссертационной работе необходимо решить следующие задачи:

1. Провести анализ технологического процесса производства железобетонных изделий, как объекта управления. Оценить влияние основных факторов на качество бетонной смеси и готовых изделий. Проанализировать опыт создания и применения систем управления в производстве железобетона и смежных отраслях.

2. Разработать общие принципы построения разрабатываемой системы управления производством железобетонных изделий. Выдвинуть и обосновать общую концепцию системы управления. Выявить контролируемые и управляемые параметры процесса и сформулировать общие принципы разработки системы моделей процессов для различных уровней иерархии систем управления. Разработать обобщенную структуру системы управления и ее основные задачи.

3. Разработать имитационную модель управляемого технологического процесс производства железобетонных изделий. Для этого определить общие принципы построения модели и разработать следующие подмодели:

3.1. Модель формирования свойств компонентов бетонной смеси и готового железобетонного изделия.

3.2. Модель системы контроля свойств компонентов смеси, режимов технологического процесса, параметров бетонной смеси и готового изделия

3.3. Модель системы управления производством железобетонных изделий.

3.4. Оценить адекватность разработанной модели

4. Провести исследования на разработанной модели. Исследовать влияние системы контроля на эффективность управления производством бетонной смеси и железобетонных изделий. Оптимизировать систему управления и ее информационное обеспечение.

5. Разработать систему автоматизация производственных процессов завода ЖБИ на основе оптимизированного информационного обеспечения и системы управления.

Методы исследований

В качестве теоретической основы диссертационной работы использовались: теория автоматического управления, методы оптимального управления, синтеза и анализа непрерывных и дискретных систем, методы математического программирования, методы проектирования программного обеспечения и проектирования баз данных, теория вероятностей и математическая статистика, методы имитационного моделирования.

Моделирование производственных процессов и системный анализ проводились с использованием профессиональных математических пакетов (MatLab, MS Excel, STATISTICA).

К защите представляется

Разработанная новая концепция автоматизации производственных процессов завода железобетонных изделий на основе оптимизации информационного обеспечения системы управления определяет стратегию текущей оперативной коррекции расхода компонентов бетонной смеси по результатам контроля качества компонентов и готовых железобетонных изделий, по фактическим расходам компонентов в текущий, и предшествующие моменты времени. Эта стратегия должна обеспечивать максимум прочности бетона при выполнении других ограничений в соответствии с ГОСТами.

В ходе исследований и разработок по реализации этой концепции получены:

♦ Структура многоконтурной иерархической системы автоматизации производственных процессов завода железобетонных изделии, обеспечивающей компенсацию вариации контролируемых и неконтролируемых воздействий на технологический процесс.

♦ Модель и результаты исследований управляемого процесса формирования качества бетонной смеси готового железобетонного изделия с учетом динамических и статистических характеристик возмущающих воздействий, основных параметров информационного обеспечения процессов управления

♦ набор контролируемых параметров для оперативного управления производством

♦ точность и частота контроля параметров, обеспечивающие эффективное управление производством ЖБИ

♦ Система автоматизации производственных процессов железобетонного завода, ее структура и алгоритмы.

Личный вклад автора

Личный вклад автора состоит в разработке имитационной модели управляемого процесса формирования качества ЖБИ с учетом характеристик возмущающих воздействий и основных параметров информационного обеспечения процессов управления, обобщении и анализе результатов моделирования, разработке системы автоматизации. Роль научного руководителя д.т.н., профессора Попова В.П. заключалась в постановке задачи, согласовании плана исследований и участии в анализе результатов.

Научная новизна

Впервые предложена концепция автоматизации производственных процессов завода ЖБИ на основе оптимизации информационного обеспечения системы управления. Опера-

тивная компенсация вариации параметров осуществляется с использованием распределенной системы многоконтурного автоматизированного управления с текущей оперативной оценкой динамических характеристик технологических процессов производства ЖБИ.

Научную новизну работы так же определяют:

♦ Разработанные методы и система автоматизации производственных процессов завода ЖБИ, обеспечивающая максимальное качество и снижение вариации свойств готовых ЖБИ.

♦ Имитационная модель управляемого технологического процесса производства ЖБИ. Эта модель состоит из четырех подмоделей - технологического процесса и его операций, системы управления производством ЖБИ, систем контроля и формирования свойств компонентов бетонной смеси и возмущений, действующих на технологический процесс, динамики показателей, характеризующих свойства компонентов бетонной смеси.

♦ Результаты исследований влияния основных параметров информационного обеспечения на эффективность оперативного управления и автоматизации производственных процессов завода ЖБИ.

♦ Структура и параметры распределенной комплексной системы автоматизированного управления.

Практическая значимость работы

Результаты выполненных исследований и разработок позволили эффективно решить важную народнохозяйственную задачу - повысить и стабилизировать качество ЖБИ:

♦ Разработаны алгоритмы автоматизации производственных процессов завода ЖБИ, обеспечивающие максимум прочностных показателей бетона и компенсацию нестабильного качества компонентов бетонной смеси, режимов производственного процесса.

♦ Разработана оригинальная модель, позволившая исследовать влияние основных параметров информационного обеспечения на эффективность оперативного управления и автоматизации производственных процессов завода ЖБИ.

♦ Выбраны и обоснованы основные показатели информационного обеспечения - требуемую точность и частоту контроля параметров обеспечивающие эффективность автоматизации производственных процессов завода ЖБИ.

Материалы диссертации внедрены и используются в учебном процессе в Самарском государственном архитектурно-строительном университете и Московском автомобильно-дорожном институте (ГТУ).

Апробация работы

Основные положения диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили одобрение на научно-технических конференциях СГАСУ и МАДИ (ГТУ) в 2004-2006 годах.

Публикации

По результатам исследований опубликовано 4 печатные работы. Структура и объем диссертационной работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав, общих выводов, приложений, списка использованных источников, насчитывающего 139 наименования, и содержит 285 страниц машинописного текста, 136 рисунков, 26 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ Введение

Во введении обоснована актуальность исследований, сформулирована цель и задачи исследований, сформулирована научная и практическая новизна выполненных исследований

Глава 1

В данной главе проводится анализ технологического процесса производства ЖБИ и систем управления производством. Рассматриваются перспективы производства сборного железобетона, опыт автоматизации (включая системы локальной автоматики, системы

управления качеством, системы организационного управления), развитие технических средств и структур систем управления и информационное обеспечение систем оперативного управления.

Отдельные аспекты общей проблемы автоматизации производства ЖБИ нашли отражение в исследованиях Баженова Ю.М., Воробьева В.А., Гершберг O.A., Горшкова В.А., Дорфа В.А., Илюхина A.B., Комара А.Г., Малининой Л.А., Миронова С.А., Морозова Ю. Л., Нисневича МЛ., Попова В.П., Рамзеса Б.Я., Рокаса С. Ю., Суворова Д.Н., Суэтиной Т.А., Хаютина Ю.Г., Шестоперова С.В и многих других авторов.

При анализе имеющихся на практике и научно-технических и проектных разработок систем автоматического управления в производстве ЖБИ можно выделить:

♦ Системы автоматизации, обеспечивающие работу технологического оборудования завода ЖБИ

♦ Системы управления производством ЖБИ

■ Системы управления качеством бетонной смеси и готовых железобетонных изделий

■ Системы, автоматизирующие бизнес-процессы ЖБИ (системы данного класса в настоящей работе не рассматриваются).

♦ Системы автоматизации вспомогательных операций. Например, автоматизация лаборатории ЖБИ

По результатам проведенного анализа текущего состояния в автоматизации производства сборного железобетона и имеющихся проблем с качеством железобетонных изделий можно сделать следующие выводы:

1. В настоящее время практически все технологические операции в производстве сборного железобетона автоматизированы. Причем высока доля современных систем автоматизации с использованием микроконтроллеров.

2. Наименее автоматизированы лаборатории заводов ЖБИ. Причем зачастую автоматизация сводится только к ведению журналов испытаний. Измерительные процессы не автоматизированы. Используются устаревшее оборудование и методики. Велик вклад субъективных факторов, квалификации и ответственности лаборанта в результаты контроля.

3. Информация от технологических датчиков и результаты испытаний лаборатории завода ЖБИ практически не используются для оперативного управления производством ЖБИ.

4. Системы управления качеством не нашли широкого применения на заводах ЖБИ несмотря на высокий научный уровень и эффективность отдельных разработок.

5. Система стандартов не нацелена на оперативное управление производством железобетонных изделий и нуждается в развитии.

6. Качество компонентов бетонной смеси и готовых железобетонных изделий не стабильно и зачастую не удовлетворяет потребителей и инвесторов.

7. Потребность в качественных железобетонных изделиях будет нарастать, так как отрасль начинает выходить из кризиса 90-х годов.

Проведенный анализ позволил сформулировать основные цели и задачи диссертационной работы

Глава 2

Разрабатываемая система управления представляет собой сложную иерархическую распределенную структуру, интегрирующую различные системы и процессы. Дня дальнейшей разработки следует ограничить круг рассматриваемых проблем. В данной работе не будут рассматриваться все задачи и системы управления производством, например финансового анализа и бухгалтерского учета, управления кадрами и другими подобными системами. Кроме того, мы не будем рассматривать вопросы, связанные с армированием железобетонных изделий.

На вход предприятия поступают компоненты смеси и затем, в ходе технологического процесса, на его выходе получаем готовую смесь и изделие. Компоненты смеси имеют набор характеристик, которые можно обозначить вектором М:

м = Нд а)

где ТП1 у - _/-ая характеристика /-ого компонента смеси. Всего используется А/^ компонентов и I -ый компонент смеси имеет характеристик.

Вектор М является функцией времени, так как свойства материалов меняются от партии к партии компонентов. Кроме того, внутри одной партии компонентов свойства материалов так же не постоянны. Таким образом, имеются два вида изменчивости свойств материалов:

• Межпартионная вариация свойств компонентов отражает изменчивость свойств материалов от поставки к поставке.

• Внутрипартионная вариация свойств компонентов отражает изменчивость характеристик в пределах одной партии.

Изменчивость свойств материалов может быть представлена в виде

м(0 = /[м,ад]. (2)

где М(?) - динамический вектор набора характеристик компонентов смеси М - оценка математического ожидания вектора М(/),

- возмущение, отображающее вариацию свойств компонентов смеси из-за межпартионной и внутрипартионной вариации и деградации свойств материалов во времени.

Технологический процесс производства строительных смесей характеризуется вектором ТР. По аналогии с выражением (1) можно записать:

ТР = {ф^-^рщ,-^ (3)

где tp¡ j - ] -ая характеристика |"-ой технологической операции. Например, фактическая доза компонента смеси. Всего используется Ь операций и | -ая операция смеси имеет набор к1 характеристик.

На технологический процесс действует возмущение Ртр. Тогда по аналогии с (2) можно записать

тр(0 = ^ТР,^(0], (4)

где ТР(/) - динамический вектор набора характеристик технологического процесса. Например, фактические дозы компонентов смеси.

ТР - оценка математического ожидания вектора ТР(?).

На выходе технологического процесса получается готовая смесь или готовое изделие с набором характеристик

8М = {5/И,,"-,«ИХ}, (5)

где 5ОТ, - 1-ая характеристика готовой смеси.

К - количество характеристик готовой смеси.

Из выражений (2), (4) и (5) можно записать

вм(0=^[м, (0, ТР, гТр (0] ■ (6)

Возмущения, действующие на технологический процесс, можно привести к его выходу. Управление, Ч(/) обеспечивающее стабилизацию вектора 8М = {.У/М,,* } .на заданном уровне, должно компенсировать действие совокупного возмущения (/) (Рисунок 1).

M(í)

Рисунок 1. Общая структура системы управления производством

Управление U(/) можно представить в виде соотношения

и(0 = o[M(0,TP(0,SM(0,^(0]. (7)

А А А

Где M (г), ТР(/), SM(f) - оценки векторов качества материалов, параметров технологического процесса и готовой смеси соответственно. Эти оценки получаются в результате работы соответствующего измерительного комплекса.

- совокупное возмущение, действующее на компоненты смеси и технологический процесс.

Пары векторов М(0 и M(f), TP(í) и ТР(t), SM(í) и SM(/) связаны соотношениями

W) = M(t-T„) + €u(0+sM

ТР(0 = ТР(/-Тп,) + ^7Р(0 + 517, , (8)

SM(0 = SM(/ - тш) + 4^(0+sSM

где TM,TTp,TSAÍ - запаздывание в контроле качества компонентов, параметров технологического процесса и готовой смеси. Эти параметры связаны со временем измерений отдельных показателей. Например, прочность бетона может бьггь определена только спустя нескольких часов или суток с момента изготовления образца.

(í), ¿¡тр (í), (<) - случайные ошибки контроля качества компонентов, параметров технологического процесса и готовой смеси в момент времени Î.

Sм, Srp, Ss!íf - систематические ошибки контроля качества компонентов, параметров технологического процесса и готовой смеси.

Некоторые параметры измерительной системы не входят в выражение (8). Это в первую очередь частота контроля - как часто контролируется тот или иной показатель.

Не менее важен и набор контролируемых параметров. При этом из векторов (1), (3) и (5) необходимо выделить соответствующие подмножества параметров, которые необходимо

контролировать для решения задач управления производством. При этом необходимо понимать, что набор параметров в векторах (1), (3) и (5) сформирован не для решения задач управления, а для решения других задач - отбраковки компонентов и контроля качества готовой продукции. Если отсутствует известная связь между показателем качества готовой продукции, которым необходимо управлять — smt и характеристиками материалов и технологического процесса

Щ, (9)

то параметры Щ^, tpm„ не нужно контролировать для управления smr

Таким образом, для эффективного управления процессом необходимо

• Определить набор контролируемых параметров,

• Оценить требуемую точность контроля для каждого параметра,

• Оценить требуемую частоту контроля для каждого параметра,

• Оценить допустимое запаздывание для каждого параметра.

Эти вопросы могут быть разрешены в ходе целенаправленного моделирования технологического процесса и системы управления им.

Проведенный анализ и сформулированная общая цель разработки позволяют сформулировать основные задачи и цели управления производством сборного железобетона, которые будут реализованы в рамках данного исследования.

Основной задачей поставленной в рамках данной работы является повышение качества управления производством сборного железобетона. При этом под повышением качества понимается реализация стандартной целевой функции качества вида я _

Jy = min £ (R, ~Rf, (Ю)

где RnR - текущее значение прочности бетона на сжатие в /-ый момент времени и математическое ожидание прочности.

П - дайна анализируемой выборки.

Критерий (10) соответствует стандартному ГОСТированному критерию. Основное отличие в частоте формирования оценки и соответственно управляющих воздействий.

Традиционный подход в использовании критерия (10) заключается в формировании управления для минимизации критерия крайне редко - один, два раза в месяц.

Предлагаемый подход заключается в реализации управления в соответствии с критерием (10) для каждой партии продукции, а в идеале для каждого замеса бетонной смеси, для каждого изделия.

Пусть известен набор зависимостей:

Д/^ДДЛГ,); Щ=/(АХ2);

А^=/(АДГя);

где АRj- отклонение прочности бетона под действием отклонения параметра ДА",. Причем

ДЯг =!>/?,. (12)

м

Тогда располагая рядом данных

можно, используя выражение (11), определить ЛЯ, (С) и рассчитать необходимое управление таким образом, чтобы минимизировать критерий (10). При необходимости (в случае значительного запаздывания) можно на основе ряда (13) рассчитать прогноз

А

АД",(' +1) и использовать это значение для определения необходимого управления.

Для реализации предложенного принципа управления имеющаяся в настоящее время на предприятии информационная база не пригодна из-за крайне низкой частоты контроля. Поэтому необходимо:

♦ Реорганизовать информационное обеспечение процесса управления производством железобетонных изделий.

о определить набор контролируемых параметров для целей оперативного управления производством, о оценить влияние параметров измерительной системы на эффективность управления производством (точность контроля ДЛГ,, частота контроля ДАТ,, запаздывание (длительность процесса) контроля АХ,)

♦ Исследовать влияние параметров информационного обеспечения на эффективность оперативного управления производством.

В соответствии с выражением (7) оперативное управление производством сборного железобетона +1) для момента времени 1+1 можно представить в виде соотношения

и<7 +1) = Ф[М(/), ТР(0, вм(0, Д 0 +1)]. (14)

Л Л Л

Где М(*), ТР(/), 8М(У) - оценки векторов качества материалов, параметров технологического процесса и готовой смеси соответственно. Эти оценки получаются в результате работы соответствующего измерительного комплекса.

Л

(У) - прогноз для момента времени / + 1 совокупного возмущения, действующего на

компоненты смеси и технологический процесс.

Для ответа на вопрос, какие параметры необходимо контролировать, вначале необходимо определить управляющие воздействия. Это связано с наличием или отсутствием связей вида (9)Действительно, если неизвестна связь между каким либо параметром и прочностью бетона, то и не следует контролировать этот параметр.

При этом мы считаем, что системы автоматического управления на предприятии работают в соответствии с заданными законами управления и поддерживают необходимые режимы. Это относится к показателям, как:

♦ время перемешивания бетонной смеси,

♦ степень уплотнения бетонной смеси,

♦ температурный режим в камере пропаривания и время термовлажностной обработки (ТВО)1.

В качестве управляющих воздействий могут рассматриваться:

♦ свойства компонентов смеси,

♦ параметры термовлажностной обработки,

♦ рецептура смеси.

Использование такого радикального способа оперативного управления, как замена компонентов бетонной смеси на складах завода ЖБИ в рамках данной работы рассматриваться не будут. Вопросы рационального выбора компонентов смеси должны решаться на более ранних стадиях управления производством при проектировании состава бетонной смеси и при организации закупок компонентов.

1 В некоторых случаях мы рассматриваем возможность компенсации изменения режимов ТВО.

Параметры ТВО тесно связаны с производственным циклом предприятия и поэтому их использование для оперативного управления производством нерационально.

Наиболее эффективным управляющим воздействием для решения поставленных задач оперативного управления производством с целью стабилизации прочности бетона является изменение рецептуры смеси.

Исходя из проведенного анализа, можно резюмировать:

♦ Управляющие воздействия - дозы цемента, песка, щебня, воды

♦ Контролируемые параметры

■ Компоненты смеси

о Цемент (активность, зерновой состав) о Песок (зерновой состав, влажность) о Щебень (зерновой состав, влажность)

■ Рецептура смеси

■ Результаты дозирования компонентов для каждого замеса

■ Параметры уплотнения (время уплотнения, степень уплотнения)

■ Параметры ТВО (время, температура) • Прочность готового ЖБИ

Необходимо отметить, что наряду с контролируемыми параметрами имеются и неконтролируемые, которые должны быть учтены при моделировании.

Для проведения дальнейших исследований системы управления производством сборного железобетона необходимо:

♦ Разработать имитационную модель управляемого технологического процесса производства железобетонных изделий. Для этого определить общие принципы построения модели и разработать следующие подмодели:

* Модель формирования свойств компонентов бетонной смеси и готового железобетонного изделия.

* Модель системы контроля свойств компонентов смеси, режимов технологического процесса, параметров бетонной смеси и готового изделия

* Модель системы управления производством железобетонных изделий.

♦ Оценить адекватность разработанной модели

Для разработки отдельных подмоделей необходимо сформулировать общие принципы синтеза моделей. Среди этих общих принципов следует выделить:

♦ временные параметры процесса моделирования

* минимальным квантом времени в модели принимается один замес бетонной смеси

* изменение свойств материалов моделируются следующим образом

о свойства материалов меняются в цепочке «партия - микропартия -замес». При этом на долю каждого элемента цепочки приходится определенный процент вариации свойств - замес - 15%, микропартия - 30%, партия — 55% о длительности процессов - объемные показатели

» объем материала в микропартии соответствует одной партии продукции/одной смене работы предприятия

■ объем материала в партии соответствует одному месяцу работы завода ЖБИ

■ Общая длительность моделирования - два года.

о для каждого процесса в цепочке «партия — микропарткя - замес» используется соответствующая динамическая модель.

♦ количественные показатели процесса моделирования

* в соответствии с предыдущим пунктом мы получаем

о число партий материала - 24 о число микропартий в одной партии - 30

о число замесов в одной микропартии - 50

о тогда общее число циклов моделирования для стабильных значений параметров - 24x30x50 = 36 ООО замесов.

♦ входные и выходные переменные

* входные параметры

о динамические характеристики свойств материалов и совокупного

возмущения приведенного к выходу технологического процесса о свойства компонентов бетонной смеси о базовая рецептура бетонной смеси о точность дозирования компонентов бетонной смеси о базовая степень уплотнения бетонной смеси о параметры ТВО (длительность, температура) о точность контроля свойств и параметров (ошибка 0,1,2,... 10%) о частота контроля (через 1, 2,5, 10, 50,100 замесов) о длительность контроля (1,10,20,50,100 замесов)

* выходные параметры

о для каждого замеса - фактическая доза каждого компонента, гранулометрия смеси

о рассчитываемые переменные - площадь поверхности смеси, прочность бетона

♦ Необходимо обеспечить взаимодействия отдельных подмоделей

♦ методы оценки адекватности моделей и результатов моделирования

* корректная методика моделирования

* корректное использование результатов

* сравнение с экспериментальными данными и результатами моделирования других исследователей

♦ формы представления результатов моделирования. При таком значительном объеме экспериментальных данных единственной приемлемой формой представления результатов моделирования является графическая форма.

Глава 3

Имитационная модель является основой дальнейших исследований. Именно на этой модели мы планируем получить основные результаты. Поэтому важность данного этапа трудно переоценить. От эффективности модели во многом зависят и время моделирования, и его результативность.

Анализ задач имитационной модели позволяет осуществить выбор программных средств моделирования. Для имитационного моделирования мы будем использовать пакет MATLAB фирмы "The MathWorks Ine" и его предметно ориентированный инструментарий — TOOLBOXES — пакеты прикладных программ. При моделировании мы будем использовать пакеты прикладных программ:

♦ SIMULINK — система для имитационного моделирования проектов, представленных в виде композиции функциональных блоков, источников сигналов, приёмников и измерительных средств.

♦ Control System Toolbox,

♦ Statistics Toolbox

♦ System Identification Toolbox

Общая структура модели вытекает из поставленных задач моделирования (Рисунок 2). Моделирование динамики параметров осуществляется с использованием датчиков случайных чисел (Random Number — закон распределение нормальный, математическое ожидание равно нулю, среднеквадратическое отклонение равно единице). Далее сигнал подается на вход дискретного фильтра.

Для межпартионной вариации передаточная функция фильтра имеет вид модели авторегрессии второго порядка —АР(2)

a0 + axz~x н— + anz'n

0.55

l-0.85.z~1 -0.2z~2'

(15)

Для внутрииартионной вариации передаточная функция фильтра имеет вид модели авторегрессии второго порядка —АР(2)

гт, \ °-3

H(z) =-:--. (16)

W l-0.55z — 0.2z

Для вариации свойств материала внутри микропартии передаточная функция фильтра имеет вид модели авторегрессии первого порядка—АР(1)

TTS . 0.15

H(z) --г • (17)

v ' 1 - 0.2z ;

Коэффициент в числителе задает вклад отдельных вариаций в их сумму. Результаты моделирования записываются в рабочее пространство MATLAB и доступны для дальнейшей обработки.

Рисунок 2. Общая структур» имитационной модели Как показали наши исследования и исследования различных авторов, практически все параметры свойств цемента, песка и щебня, которые характеризуют качество компонентов бетонной смеси и режимы технологического процесса, могут быть представлены случайным процессом. Общая модель формирующего фильтра может быть представлена в виде комбинированной модели авторегрессии - скользящего среднего (АРСС(р^)):

*[«] = -¿«Д" - *']+±М" - Л. (18)

М 7=0

где первый член - выражает модель авторегрессии порядка р, а второй - модель скользящего среднего порядка ч;

- последовательность на выходе фильтра; у[п\,у[п ~ ~~ ' входная возбуждающая последовательность (центри-

рованный и нормированный импульс типа «белый шум»); ССпР] - коэффициенты модели.

При моделировании зернового состава цемента и песка использовано распределение Вейбула, а при моделировании гранулометрии щебня—распределение Релея.

Модель процесса ТВО в системе £шшКпк МАТХАВ (Рисунок 3) включает в себя и модель динамики процесса, и модель формирования приращения прочности бетона в процессе термовлажностной обработки.

Рисунок 3. Модель процесса ТВО ЖБИ

Структура модели системы управления производством железобетонных изделий представлена на рисунке (Рисунок 4).

В соответствии с представленной моделью в САУ реализуются два контура управления

♦ контур управления по возмущению

♦ контур управления по отклонению.

В каждом из контуров в результате анализа соответствующих данных рассчитывается изменение прочности бетона в данном цикле управления (для каждого замеса, для каждого

изделия) - Д/?4 (/) относительно заданного значения прочности . На основе этой информации формируется сигнал управления ДI/(г).

Анализ разработанных моделей позволяет выделить основные тисы алгоритмов в разрабатываемых моделях:

♦ Алгоритмы статистического анализа

о стандартная обработка данных о оценка автокорреляционных функций о оценка корреляционных функций о регрессионный анализ

♦ Алгоритмы идентификации

♦ Алгоритмы фильтрации

♦ Алгоритмы прогнозирования

♦ Прочие алгоритмы

о формирования параметров о графического вывода о взаимодействия подмоделей В качестве примера результатов моделирования показано моделирование активности

Рисунок 4. Модель САУ

Удельная поверхность цемента изменяется в очень широких пределах - от 50 до 400 мг/кг (Рисунок 6). От удельной поверхности цемента зависит водопотребность бетонной смеси. Удельная поверхность песка изменяется в пределах - от 1 до 5 м2/кг. От величины удельной поверхности песка зависит потребность в цементном тесте для бетонной смеси. Поэтому важно объективно и оперативно контролировать эти показатели.

Для оценки адекватности общей модели проведена оценка адекватности ее элементов. Динамика показателей свойств компонентов - для ряда показателей (в первую очередь для межпартионной вариации) есть возможность сравнения динамических характеристик модели и натурного эксперимента. Результаты сравнения показывают высокую адекватность этой модели. С другой стороны в научно-технической литературе отсутствуют статистически значимые данные по изменению свойств компонентов бетонной смеси для каждого замеса. Поэтому не представляется возможным сравнить результаты моделирования с натурным экспериментом. Поставить такой эксперимент так же не представляется возможным из-за отсутствия на заводах ЖЬИ соответствующей аппаратуры. Поэтому основное внимание уделяется корректности синтеза модели, что позволяет получить адекватные результаты.

Зависимости прочности бетона от цементно-водного отношения, доли песка и щебня, зрелости бетона давно и подробно исследованы. Поэтому модели на основе этих зависимостей являются достаточно адекватными. Кроме того, нас в этих моделях будут интересовать не абсолютные значения показателей, а их приращения, что еще более усиливает оценку адекватности моделей. Исходя из представленных оценок по элементам общей модели, можно сделать вывод об адекватности модели в целом.

Рисунок б. Изменение удельной поверхности цемента

Глава 4

Проведенные исследования и предварительное моделирование позволяют перейти к основному этапу исследований - совместному моделированию технологического процесса и системы управления им. Основные задачи настоящего этапа исследований могут быть сформулированы следующим образом:

♦ Объединить все разработанные ранее подмодели в одну общую модель технологического процесса и системы управления им.

♦ Разработать рациональную организацию процесса моделирования и информационного взаимодействия отдельных подмоделей

♦ Реализовать модель неуправляемого технологического процесса. Результаты моделирования будут служить базой для оценки относительной эффективности управления производством сборного железобетона.

♦ Оценить эффективность контроля параметров и показателей качества в зависимости от свойств измерительной системы (частота контроля, длительность контроля, точность контроля) для оценки реальных свойств материалов и изделий и режимов технологического процесса.

♦ Оценить влияние параметров измерительной системы (частота контроля, длительность контроля, точность контроля) на эффективность управления производством сборного железобетона. Оценку провести для различных структур систем управ-

ления - по возмущению, по отклонению, комбинированная структура. Найти оптимальные параметры систем контроля и управления для эффективного управления производством сборного железобетона.

Сформулированные задачи управления во многом определяют и организацию собственно процесса моделирования.

При моделировании неуправляемого технологического процесса производства железобетонных изделий создается информационная база для проведения дальнейших исследования. Результаты моделирования сохраняются в рабочем пространстве МАТЬАВ и многократно используются в дальнейших исследованиях. Например, ряд неуправляемой прочности бетона позволяет оценивать эффективность управления технологическим процессом (Рисунок 7). Как видно из представленных графиков с увеличением ошибки дозирования трубка, которую занимает график процесса, увеличивается, что свидетельствует об-увеличении разброса значений прочности и о росте зашумленности процесса. Это хорошо согласуется с общими представлениями о данном технологическом процессе. Графики автокорреляционных функций для значений погрешностей дозирования 0,2,5% показывают, что автокоррелированность процесса с ростом ошибки дозирования падает - следовательно, растет чисто случайная составляющая динамического ряда прочности, связанная с ошибкой дозирования.

Рисунок 7. Неуправляемая прочность бетона (погрешности дозирования - 0,2,5%)

Из анализа результатов моделирования получено, что площадь поверхности бетонной смеси в каждом замесе практически не зависят от погрешности дозирования компонентов. Это объясняется большим вкладом вариации самого фактора по сравнению с его вариацией из-за ошибки дозирования компонентов

При решении задач контроля параметров и показателей мы будем исследовать влияние таких показателей системы контроля как точность измерения, частота измерений, длительность измерений или запаздывание в получении результатов измерений.

В качестве меры оценки результатов контроля будем использовать коэффициент корреляции Пирсона Г.

г,,=

(19)

«О\))Ъ,2-т(Уг)?

где У\,У?2 - переменные, между которыми оценивается коэффициент корреляции т(У\)>т(Уг) " математические ожидания для переменных у1гуг. Оценку эффективности контроля мы будем проводить для следующих параметров и показателей - активность цемента, гранулометрия цемента и минеральных заполнителей, влажность минеральных заполнителей, параметры термовлажностной обработки и прочность готовых железобетонных изделий (

Рисунок 8. Влияние точности, частоты контроля н его длительности на корреляционную функцию нэме-

ренноЯ активности цемента

Рисунок 9. Влияние точности, частоты контроля и его длительности на корреляционную функцию измеренной влажности песка и щебни Рисунок 10 представляет моделируемую структуру САУ по возмущению. В этой структуре имеются три контура управления - управления расходом цемента, управления расходом воды и управления расходом песка.

Для оценки эффективности управления мы будем сравнивать вариацию неуправляемой прочности бетона и управляемой по возмущению прочности бетона Я"'. Аналогично будем сравнивать вариации для средней толщины пленки цементного теста на поверхности минеральных заполнителей.

В контуре контроля влажности заполнителей анализируется текущее значение влажности заполнителей и на основе этой информации корректируется доза воды для стабилизации отношения ЦП. Если измерения проводятся в пределах длительности текущего замеса, то достигаются следующие результаты (при ошибке дозирования компонентов в пределах 0-2%) ♦ Если контроль осуществляется в каждом замесе

о при ошибке контроля близкой к 0% вариация снижается в 5 раз! о При погрешности контроля 1-2% вариация снижается в 2 раза

о При погрешности контроля 3-5% вариация снижается на 30-10% ♦ Если контроль осуществляется в каждом втором замесе

о При погрешности контроля 0-1% вариация снижается на 13-2% о При больших значениях погрешности контроля управление не эффективно. При решении задач управления по отклонению анализируется выходной показатель качества, точнее, его прогноз на момент времени / + 1, например, прочность бетона, сопоставляется его спрогнозированное значение с желаемым и на основе такого сравнения формируются управляющие воздействия. При оценке эффективности управления по отклонению мы используем квадратичный критерий вида

^ . (20) " "" "о '""о

(21)

Л

где - фактическая и прогнозируемая по результатам измерений прочность бетона,

п0 - момент начала прогноза. Первые п0 -1 членов ряда используются для построения модели прогнозирующей функции.

Рисунок 10. Моделируемая структур* СЛУ по возмущению

Полученные результаты (Рисунок 11) свидетельствуют, что при оптимальных значениях параметров системы контроля

Гд =1,*^ <2,^ <5% (22)

доверительные границы прогноза составляют ±1,6 МПа, в то время как при существующих на практике и закрепленных стандартами временных параметрах контроля прочности бетона доверительные границы для прогноза составляют ±3,5 МПа. Такое, более чем двукратное повышение точности прогноза, безусловно, повысит эффективность управления процессом производства по отклонению.

Анализ накопленного опыта и результаты выполненных исследований и моделирования позволяет сформулировать основные задачи для САУ, рассмотреть необходимое информационное обеспечение для решения задач управления, обоснованно выбрать необходимые технические и программные средства, разработать базу данных и алгоритмы САУ.

Рисунок И. Моделирование точности прогнозирования прочности бетона в зависимости от параметров

системы контроле

Современные средства контроля показателей качества компонентов смеси и готового железобетонного изделия, параметров технологического процесса позволяют существенно повысить точность и оперативность контроля. Это создает хорошие предпосылки для практического применения разработанной системы управления.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

Анализ состояния проблемы и исследования, проведенные в диссертационной работе, позволили осуществить разработку системы управления производством железобетонных изделий. По результатам проведенных исследований и разработки можно сделать следующие основные выводы:

1. В результате проведенных исследований сформулирована принципиально новая общая концепция управления производством железобетонных изделий. Исследован процесс формирования качества ЖБИ и выявлены технологические зависимости, позволяющие оценить прочность бетона на выходе технологического процесса. Вместе с тем необходимо отметить, что имеющихся формализованных моделей связи свойств компонентов смеси и параметров технологического процесса явно недостаточно для эффективного управления процессом.

2. Разработана обобщенная структура системы управления производством, определены ее основные цели и задачи. Обоснованны контролируемые и управляемые параметры. Как показали исследования, наиболее эффективным является оперативное управление рецептурой смеси для стабилизации прочности бетона на максимальном уровне.

3. В результате проведенных исследований создана работоспособная модель управляемого процесса производства сборных железобетонных изделий, которая включает в себя модели: формирования свойств материалов (активности цемента, гранулометрии минеральных компонентов и цемента, влажности минеральных компонентов); дозирование компонентов; термовлажностную обработку изделий; формирования прочности бетона; модель систем контроля параметров и показателей; модель системы управления производством. Проведенные исследования и предварительное моделирование доказали адекватность разработанной модели реальному технологическому процессу.

4. Результаты предварительного моделирования показали высокую изменчивость ключевых факторов и подтвердили необходимость их оперативного контроля для эффективного управления производством сборных железобетонных изделий. Среди таких ключевых для контроля факторов можно выделить: активность цемента — напрямую влияет на прочность при весьма высокой изменчивости показателя; гранулометрию цемента - существенно сказывается на водопотребности и, следовательно, подвижности бетонной смеси; гранулометрию песка — существенно влияет на потребное количество цементного теста, толщину его слоя на минеральных материалах и, следовательно, на прочность бетона; влияние гранулометрии щебня существенно (на два-три порядка) ниже; влажность минеральных компонентов — существенно влияет на водоцементное отношение, а, следовательно, и на прочность бетона. Широко используемый показатель модуля крупности

песка и введенный в исследовании аналогичный показатель для щебня весьма мало связан с важнейшими характеристиками заполнителей - площадью поверхности зерен и их средним размером.

В результате моделирования удалось провести оригинальные исследования, обеспечивающие реализацию сформулированных целей исследования и базовой концепции синтеза системы управления. Разработанная модель неуправляемого технологического процесса позволяет изменять: свойства компонентов бетонной смеси (активность цемента, зерновой состав цемента, песка, щебня, влажность песка и щебня); параметры технологического процесса - фактические дозы компонентов для значений погрешностей дозирования из ряда 0, 1, 2, 3, 4, 5%; изменение режимов термовлажностной обработки ЖБИ; свойства бетонной смеси и готового бетона (данные по прочности бетона на выходе технологического процесса в условиях отсутствия управления (для значений погрешностей дозирования из ряда 0, 1,2, 3, 4, 5%)); данные по гранулометрии бетонной смеси (общая площадь поверхности зерен смеси цемента, песка и щебня, площадь поверхности зерен смеси песка и щебня, средняя толщина слоя цементного теста на минеральных материалах). Результаты моделирования показали, что общая площадь поверхности смеси (цемент, песок, щебень) в каждом замесе практически не зависят от погрешности дозирования компонентов. Это объясняется большим вкладом вариации самого фактора по сравнению с его вариацией из-за ошибки дозирования компонентов. Значения площади поверхности смеси лежат в диапазоне от 0.7х104 м2 до 7.0х104м2 на замес. Результаты моделирования средней толщины пленки цементного теста на зернах минеральных материалов показали, что ошибка дозирования весьма мало влияет на этот показатель и на оценку автокорреляционной функции для этих реализаций. Это объясняется более значительным вкладом в вариацию этого показателя изменения площади поверхности минеральных материалов, а не количества цементного теста. Значение площади поверхности смеси зерен минеральных материалов лежат в пределах от 500м2 до 2500 м2 на замес.

Выявлено и количественно оценено влияние параметров системы контроля — точность контроля, его частота и длительность измерений на эффективность и собственно измерений и управления производством. Моделирование показало, что временные факторы контроля - частота контроля и длительность процесса измерения оказывают существенное влияние на общую эффективность процессов контроля и управления. Необходимо отметить, что данные результаты являются оригинальными.

В результате проведенных исследований очерчены границы параметров системы контроля при проведении собственно измерений параметров и показателей. В качестве меры оценки результатов контроля использован коэффициент корреляции Пирсона между измеренным и фактическим значением параметра.

о Активность цемента. Значение корреляционной функции не хуже 0.9 может быть получено

■ при погрешности контроля 1% частота контроля должна быть не реже чем в каждом 2-ом замесе, а длительность контроля должна быть не более чем 10 замесов

■ при погрешности контроля 2% частота контроля должна быть не реже чем в каждом замесе, а длительность контроля должна быть не более чем 10 замесов

о Гранулометрия цемента. Значение корреляционной функции не хуже 0.7 может быть получено при длительности контроля 1 замес, частота контроля должна быть не реже чем в каждом 3-ем замесе, точность контроля в пределах 0-20% не влияет на результат о Влажность минеральных заполнителей/ Значение корреляционной функции не хуже 0.9 может быть получено только при ошибке контроля равной 0-2%, частоте контроля - не реже чем в каждом 2-ом замесе и длительности контроля не более 3 замесов о Гранулометрия минеральных заполнителей. Для песка на эффективность контроля наибольшее влияние оказывают время контроля (не более 1 замеса) и частота контроля (не реже чем каждый второй замес). При этом ошибка измерения в пределах 0-10%

изменяет значение корреляционной функции от 1.0 до 0.8. Приемлемое качество контроля площади поверхности зерен щебня может быть обеспечено только для частоты контроля не реже чем 1-2 замеса, времени контроля менее 1 замеса и ошибке контроля не более 1%.

о Параметры термовлажностной обработки железобетонных изделий. Значение корреляционной функции не хуже 0.8 может быть получено при ошибке контроля равной 0-10%, частоте контроля — не реже чем в каждом 30-ом замесе и длительности контроля не более 1 замеса, о Прочность готовых железобетонных изделий. Значение корреляционной функции не хуже 0.8 (при ошибке дозирования компонентов 2%) может быть получено при ошибке контроля равной 0-1%, частоте контроля - не реже чем в каждом замесе и длительности контроля не более 1 замеса 8. В результате проведенных исследований очерчены границы параметров системы контроля при управлении производством сборного железобетона.

о Управление по возмущению. Для оценки эффективности управления мы будем сравнивать вариацию неуправляемой прочности бетона (которая была получена ранее на модели) и управляемую по возмущению прочность бетона.

■ Контур управления расходом воды для компенсации изменения влажности материалов. На эффективность такого управления очень сильно влияют время и периодичность измерений. Если время измерений более длительности 1 замеса, то такое управление не эффективно вне зависимости от точности контроля и его периодичности и только ухудшает качество бетона - вариация может вырасти в 5-6 раз. Если измерения проводятся мгновенно (в пределах длительности текущего замеса), а контроль осуществляется в каждом замесе, то при ошибке контроля 0% эффективность повышается в 5 раз, а при ошибке 1-2% вариация прочности бетона снижается в два раза.

■ Контур управления прочностью бетона для компенсации отклонений активности цемента. Как показывает анализ результатов моделирования эффективность контроля активности цемента ниже, чем влажности заполнителей. Большее влияние на эффективность управления оказывает ошибка в определении активности цемента, по сравнению с временными параметрами контроля. При точности контроля в пределах 4% контроль эффективен. С ростом ошибки измерений контроль может ухудшить вариацию по сравнению с неуправляемой прочностью бетона. Однако с ростом ошибки дозирования эффективность такого контроля повышается.

о Управление по отклонению прочности бетона от заданного уровня. Для оценки эффективности управления мы будем сравнивать ошибки прогноза прочности бетона на один шаг. Полученные результаты свидетельствуют, что при оптимальных значениях параметров системы контроля доверительные границы прогноза составляют ±1,6 МП а, в то время как при существующих на практике и закрепленных стандартами временными параметрами контроля прочности бетона доверительные границы для прогноза составляют ±3,5 МП а. Такое, более чем двукратное повышение точности прогноза, безусловно, повысит эффективность управления процессом производства по отклонению. Оптимальными параметрами системы контроля являются: частота контроля - в каждом замесе; длительность контроля - менее двух замесов, точность контроля не хуже 5%.

ПУБЛИКАЦИИ

1. Попов В.П., Кругликов В.В., Михайленков СЗ. Общие принципы построения информационного обеспечения автоматизации производства строительных смесей. Строительный вестник Российской инженерной академии. Труды секции «Строительство». Выпуск 7. -М., 2006 с. 199-202

2. Попов В.П., Кругликов В.В., Михайленков C.B. Общие принципы оптимизации информационного обеспечения для автоматизации производства строительных смесей. //Методы и модели автоматизации управления: Сб. научн. трУМАДИ. М.:, 2006. с. 157-162

3. Попов В.П., Кругликов В.В. Общие принципы оптимизация информационного обеспечения управления производством сборного железобетона. Строительный вестник Российской инженерной академии. Труды секции «Строительство». Выпуск 7. — М., 2006 с. 202205

4. Кругликов В.В. Автоматизация оперативного контроля и управления в производстве сборного железобетона// Новые технологии в автоматизации управления: Сб. научн. тр./МАДИ. М.:, 2006. с. 60-63

Подписано в печать 10.06.2006 г. Формат 60x84/16. Печать оперативная. Бумага офсетная. Тираж 100 экз. Усл. печ. л. 1,1. Заказ № 11081.

Отпечатано в типографии ООО «ИПК «Содружество» Адрес: 443020, г. Самара, ул. Венцекз, 78. Телефон: 310-86-30.

ВВЕДЕНИЕ.

Актуальность проблемы.

Объект исследований.

Цель и задачи диссертационной работы.

Методы исследований.

К защите представляется.

Личный вклад автора.

Научная новизна.

Практическая значимость работы.

Апробация работы.

Публикации.

Структура и объем диссертационной работы.

1. ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС ПРОИЗВОДСТВА СБОРНОГО ЖЕЛЕЗОБЕТОНА, КАК ОБЪЕКТ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ.

1.1. Производство сборного железобетона в России и за рубежом.

1.2. Опыт автоматизации производства сборного железобетона.

1.2.1. Системы локальной автоматики.

1.2.2. Системы управления качеством.

1.2.3. Системы организационного управления.

1.2.4. Развитие технических средств и структур автоматизации производства сборного железобетона.

1.3. Информационное обеспечение автоматизации производства сборного железобетона.

1.4. Результаты анализа и перспективы автоматизации в производстве сборного железобетона.

1.5. Цель и задачи работы.

2. РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ СБОРНОГО ЖЕЛЕЗОБЕТОНА.

2.1. Технологические аспекты производства сборного железобетона.

2.1.1. Классификация технологий и железобетонных изделий.

2.1.2. Компоненты бетонной смеси и железобетонных изделий.

2.1.3. Показатели качества и контроль качества.

2.1.4. Технологические зависимости.

2.2. Основные задачи и цели управления производством сборного железобетона.

2.3. Общая концепция системы управления.

2.4. Контролируемые и управляемые параметры процесса.

2.5. Обобщенная структура системы управления.

2.6. Общие принципы исследования системы управления и ее моделирования.

2.7. Выводы ПО разделу 2.

3. ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ УПРАВЛЯЕМОГО ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕСС ПРОИЗВОДСТВА ЖЕЛЕЗОБЕТОННЫХ ИЗДЕЛИЙ.

3.1. Задачи моделирования системы управления производством.

I 3.2. Программные средства моделирования.

3.3. Структура имитационной модели.

3.3.1. Общая структура модели.

3.3.2. Модель формирования свойств компонентов бетонной смеси и готового железобетонного изделия.

3.3.2.1. Модель динамики свойств компонентов и параметров.

3.3.2.2. Моделирование свойств цемента.

3.3.2.3. Моделирование свойств песка.

3.3.2.4. Моделирование свойств щебня.

3.3.3. Модель управляемого технологического процесса производства ЖБИ.

3.3.3.1. Дозирования компонентов.

3.3.3.2. Перемешивание бетонной смеси.

3.3.3.3. Уплотнение бетонной смеси.

3.3.3.4. Термовлажностная обработка.

I 3.3.3.5. Выходные параметры технологического процесса.

3.3.4. Модель системы контроля свойств компонентов смеси, режимов технологического процесса, параметров бетонной смеси, готового железобетонного изделия.

3.3.5. Модель системы управления производством железобетонных изделий.

3.4. Основные алгоритмы моделирования.

3.5. Результаты моделирования и оценка адекватности модели.

3.6. Выводы по разделу 3.

4. СОВМЕСТНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА И СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ.

4.1. Задачи и организация совместного моделирования технологического процесса и системы управления.

4.2. Организация взаимодействия моделей.

4.2.1. Методы хранения результатов моделирования.

4.2.2. Обмен информацией между отдельными моделями.

4.3. Моделирование неуправляемого технологического процесса производства железобетонных изделий.

4.3.1. Моделирование свойств компонентов.

4.3.2. Моделирование режимов технологического процесса.

4.3.2.1. Дозирование компонентов.

4.3.2.2. Термовлажностная обработка ЖБИ.

4.3.3. Расчет выходных характеристик качества железобетонных изделий.

4.4. Оптимизация частоты управления и информационного обеспечения задач управления.

4.4.1. Задачи контроля параметров и показателей.

4.4.1.1. Активность цемента.

4.4.1.2. Гранулометрия цемента.

4.4.1.3. Влажность минеральных заполнителей.

4.4.1.4. Гранулометрия минеральных заполнителей.

4.4.1.5. Параметры термовлажностной обработки железобетонных изделий.

4.4.1.6. Прочность готовых железобетонных изделий.

4.4.2. Задачи управления технологическим процессом.

4.4.2.1. Управление по возмущению.

4.4.2.2. Управление по отклонению.

4.5. Разработка системы управления производством ЖБИ.

4.6. Выводы по разделу 4.

Актуальность проблемы

Производственная база строительства является материальной основой всего строительного комплекса. Предприятия по выпуску бетонных и железобетонных изделий и конструкций имеются во всех 89 субъектах Российской Федерации. Для России сборный железобетон является географически универсальным материалом. Во всех регионах России производятся сложные предварительно напряженные конструкции, а также детали для индустриального домостроения

Рост промышленного производства и увеличение объемов строительства в 2000 г. способствовали росту спроса на продукцию предприятий, производящих железобетонные конструкции, в связи, с чем объемы производства в отрасли выросли на 21%. В развитых странах на одного жителя изготавливается до 2 кубометров различных бетонных и железобетонных конструкции в год. В России этот показатель значительно ниже и составляет примерно 0.6 кубометра при более узкой номенклатуре конструкций.

Решение жилищной проблемы требует разработки новых и совершенствования известных технологий строительства. Одно из направлений интенсификации производства — рациональное использование преимуществ крупнопанельного и монолитного домостроения. Одним из наиболее действенных направлений повышения эффективности и качества производства сборного железобетона является автоматизация производства.

Объект исследований

Система автоматизации производственных процессов завода по производству железобетонных изделий и информационное обеспечение системы управления, процесс формирования свойств железобетонных изделий/

Цель и задачи диссертационной работы

Целью данной диссертационной работы является автоматизация производства железобетонных изделий (ЖБИ) на основе оптимизации информационного обеспечения для задач оперативного управления технологическим процессом и интеграции локальных систем управления.

Такая постановка задачи позволяет наиболее эффективно использовать для управления производством имеющуюся на заводах ЖБИ оперативную информацию о свойствах компонентов смеси, режимах технологического процесса, свойствах бетонной смеси и готовых железобетонных изделиях. Кроме того, результаты исследований позволят обоснованно определить направления развития информационного обеспечения и систем автоматизации заводов ЖБИ.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе необходимо решить следующие задачи:

1. Провести анализ технологического процесса производства железобетонных изделий, как объекта управления. Оценить влияние основных факторов на качество бетонной смеси и готовых изделий. Проанализировать опыт создания и применения систем управления в производстве железобетона и смежных отраслях.

2. Разработать общие принципы построения разрабатываемой системы управления производством железобетонных изделий. Выдвинуть и обосновать общую концепцию системы управления. Выявить контролируемые и управляемые параметры процесса и сформулировать общие принципы разработки системы моделей процессов для различных уровней иерархии систем управления. Разработать обобщенную структуру системы управления и ее основные задачи.

3. Разработать имитационную модель управляемого технологического процесс производства железобетонных изделий. Для этого определить общие принципы построения модели и разработать следующие подмодели:

3.1. Модель формирования свойств компонентов бетонной смеси и готового железобетонного изделия.

3.2. Модель системы контроля свойств компонентов смеси, режимов технологического процесса, параметров бетонной смеси и готового изделия

3.3. Модель системы управления производством железобетонных изделий.

3.4. Оценить адекватность разработанной модели

4. Провести исследования на разработанной модели. Исследовать влияние системы контроля на эффективность управления производством бетонной смеси и железобетонных изделий. Оптимизировать систему управления и ее информационное обеспечение.

5. Разработать систему автоматизация производственных процессов завода ЖБИ на основе оптимизированного информационного обеспечения и системы управления.

Методы исследований

В качестве теоретической основы диссертационной работы использовались: теория автоматического управления, методы оптимального управления, синтеза и анализа непрерывных и дискретных систем, методы математического программирования, методы проектирования программного обеспечения и проектирования баз данных, теория вероятностей и математическая статистика, методы имитационного моделирования.

Моделирование производственных процессов и системный анализ проводились с использованием профессиональных математических пакетов (MatLab, MS Excel, STATISTICA).

К защите представляется

Разработанная новая концепция автоматизации производственных процессов завода железобетонных изделий на основе оптимизации информационного обеспечения системы управления определяет стратегию текущей оперативной коррекции расхода компонентов бетонной смеси по результатам контроля качества компонентов и готовых железобетонных изделий, по фактическим расходам компонентов в текущий, и предшествующие моменты времени. Эта стратегия должна обеспечивать максимум прочности бетона при выполнении других ограничений в соответствии с ГОСТами.

В ходе исследований и разработок по реализации этой концепции получены:

Структура многоконтурной иерархической системы автоматизации производственных процессов завода железобетонных изделий, обеспечивающей компенсацию вариации контролируемых и неконтролируемых воздействий на технологический процесс.

Модель и результаты исследований управляемого процесса формирования качества бетонной смеси готового железобетонного изделия с учетом динамических и статистических характеристик возмущающих воздействий, основных параметров информационного обеспечения процессов управления набор контролируемых параметров для оперативного управления производством точность и частота контроля параметров, обеспечивающие эффективное управление производством ЖБИ

Система автоматизации производственных процессов железобетонного завода, ее структура и алгоритмы.

Личный вклад автора

Личный вклад автора состоит в разработке имитационной модели управляемого процесса формирования качества ЖБИ с учетом характеристик возмущающих воздействий и основных параметров информационного обеспечения процессов управления, обобщении и анализе результатов моделирования, разработке системы автоматизации. Роль научного руководителя д.т.н., профессора Попова В.П. заключалась в постановке задачи, согласовании плана исследований и участии в анализе результатов.

Научная новизна

Впервые предложена концепция автоматизации производственных процессов завода ЖБИ на основе оптимизации информационного обеспечения системы управления. Оперативная компенсация вариации параметров осуществляется с использованием распределенной системы многоконтурного автоматизированного управления с текущей оперативной оценкой динамических характеристик технологических процессов производства ЖБИ.

Научную новизну работы так же определяют:

Разработанные методы и система автоматизации производственных процессов завода ЖБИ, обеспечивающая максимальное качество и снижение вариации свойств готовых ЖБИ.

Имитационная модель управляемого технологического процесса производства ЖБИ. Эта модель состоит из четырех подмоделей -технологического процесса и его операций, системы управления производством ЖБИ, систем контроля и формирования свойств компонентов бетонной смеси и возмущений, действующих на технологический процесс, динамики показателей, характеризующих свойства компонентов бетонной смеси.

Результаты исследований влияния основных параметров информационного обеспечения на эффективность оперативного управления и автоматизации производственных процессов завода ЖБИ.

Структура и параметры распределенной комплексной системы автоматизированного управления.

Практическая значимость работы

Результаты выполненных исследований и разработок позволили эффективно решить важную народнохозяйственную задачу - повысить и стабилизировать качество ЖБИ:

Разработаны алгоритмы автоматизации производственных процессов завода ЖБИ, обеспечивающие максимум прочностных показателей бетона и компенсацию нестабильного качества компонентов бетонной смеси, режимов производственного процесса.

Разработана оригинальная модель, позволившая исследовать влияние основных параметров информационного обеспечения на эффективность оперативного управления и автоматизации производственных процессов завода ЖБИ.

Выбраны и обоснованы основные показатели информационного обеспечения - требуемую точность и частоту контроля параметров обеспечивающие эффективность автоматизации производственных процессов завода ЖБИ.

Материалы диссертации внедрены и используются в учебном процессе в Самарском государственном архитектурно-строительном университете и Московском автомобильно-дорожном институте (ГТУ).

Апробация работы

Основные положения диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили одобрение в СГАСУ и МАДИ (ГТУ) в 2004-2006 г.

Публикации

По результатам исследований опубликовано 4 печатные работы.

Структура и объем диссертационной работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав, общих выводов, приложений, списка использованных источников, насчитывающего 139 наименования, и содержит 285 страниц машинописного текста, 136 рисунков, 26 таблиц.

5. ОБЩИЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

1. В результате проведенных исследований сформулирована принципиально новая общая концепция управления производством железобетонных изделий. Исследован процесс формирования качества ЖБИ и выявлены технологические зависимости, позволяющие оценить прочность бетона на выходе технологического процесса. Вместе с тем необходимо отметить, что имеющихся формализованных моделей связи свойств компонентов смеси и параметров технологического процесса явно недостаточно для эффективного управления процессом.

2. Разработана обобщенная структура системы управления производством, определены ее основные цели и задачи. Обоснованны контролируемые и управляемые параметры. Как показали исследования, наиболее эффективным является оперативное управление рецептурой смеси для стабилизации прочности бетона на максимальном уровне.

3. В результате проведенных исследований создана работоспособная модель управляемого процесса производства сборных железобетонных изделий, которая включает в себя модели: формирования свойств материалов (активности цемента, гранулометрии минеральных компонентов и цемента, влажности минеральных компонентов); дозирование компонентов; термовлажностную обработку изделий; формирования прочности бетона; модель систем контроля параметров и показателей; модель системы управления производством. Проведенные исследования и предварительное моделирование доказали адекватность разработанной модели реальному технологическому процессу.

4. Результаты предварительного моделирования показали высокую изменчивость ключевых факторов и подтвердили необходимость их оперативного контроля для эффективного управления производством сборных железобетонных изделий. Среди таких ключевых для контроля факторов можно выделить: активность цемента - напрямую влияет на прочность при весьма высокой изменчивости показателя; гранулометрию цемента - существенно сказывается на водопотребности и, следовательно, подвижности бетонной смеси; гранулометрию песка - существенно влияет на потребное количество цементного теста, толщину его слоя на минеральных материалах и, следовательно, на прочность бетона; влияние гранулометрии щебня существенно (на два-три порядка) ниже; влажность минеральных компонентов - существенно влияет на водоцементное отношение, а, следовательно, и на прочность бетона. Широко используемый показатель модуля крупности песка и введенный в исследовании аналогичный показатель для щебня весьма мало связан с важнейшими характеристиками заполнителей - площадью поверхности зерен и их средним размером. В результате моделирования удалось провести оригинальные исследования, обеспечивающие реализацию сформулированных целей исследования и базовой концепции синтеза системы управления. Разработанная модель неуправляемого технологического процесса позволяет изменять: свойства компонентов бетонной смеси (активность цемента, зерновой состав цемента, песка, щебня, влажность песка и щебня); параметры технологического процесса - фактические дозы компонентов для значений погрешностей дозирования из ряда 0, 1, 2, 3, 4, 5%; изменение режимов термовлажностной обработки ЖБИ; свойства бетонной смеси и готового бетона (данные по прочности бетона на выходе технологического процесса в условиях отсутствия управления (для значений погрешностей дозирования из ряда 0, 1,2, 3, 4, 5%)); данные по гранулометрии бетонной смеси (общая площадь поверхности зерен смеси цемента, песка и щебня, площадь поверхности зерен смеси песка и щебня, средняя толщина слоя цементного теста на минеральных материалах). Результаты моделирования показали, что общая площадь поверхности смеси (цемент, песок, щебень) в каждом замесе практически не зависят от погрешности дозирования компонентов. Это объясняется большим вкладом вариации самого фактора по сравнению с его вариацией из-за ошибки дозирования компонентов. Значения площади поверхности смеси лежат в диапазоне от 0.7x104 м2 до 7.0x104 м2 на замес. Результаты моделирования средней толщины пленки цементного теста на зернах минеральных материалов показали, что ошибка дозирования весьма мало влияет на этот показатель и на оценку автокорреляционной функции для этих реализаций. Это объясняется более значительным вкладом в вариацию этого показателя изменения площади поверхности минеральных материалов, а не количества цементного теста. Значение площади поверхности смеси зерен минеральных материалов лежат в пределах от 500м2 до 2500 м2 на замес. Выявлено и количественно оценено влияние параметров системы контроля - точность контроля, его частота и длительность измерений на эффективность и собственно измерений и управления производством. Моделирование показало, что временные факторы контроля - частота контроля и длительность процесса измерения оказывают существенное влияние на общую эффективность процессов контроля и управления. Необходимо отметить, что данные результаты являются оригинальными. В результате проведенных исследований очерчены границы параметров системы контроля при проведении собственно измерений параметров и показателей. В качестве меры оценки результатов контроля использован коэффициент корреляции Пирсона между измеренным и фактическим значением параметра, о Активность цемента. Значение корреляционной функции не хуже 0.9 может быть получено при погрешности контроля 1% частота контроля должна быть не реже чем в каждом 2-ом замесе, а длительность контроля должна быть не более чем 10 замесов при погрешности контроля 2% частота контроля должна быть не реже чем в каждом замесе, а длительность контроля должна быть не более чем 10 замесов о Гранулометрия цемента. Значение корреляционной функции не хуже 0.7 может быть получено при длительности контроля 1 замес, частота контроля должна быть не реже чем в каждом 3-ем замесе, точность контроля в пределах 0-20% не влияет на результат о Влажность минеральных заполнителей/ Значение корреляционной функции не хуже 0.9 может быть получено только при ошибке контроля равной 0-2%, частоте контроля - не реже чем в каждом 2-ом замесе и длительности контроля не более 3 замесов о Гранулометрия минеральных заполнителей. Для песка на эффективность контроля наибольшее влияние оказывают время контроля (не более 1 замеса) и частота контроля (не реже чем каждый второй замес). При этом ошибка измерения в пределах 010% изменяет значение корреляционной функции от 1.0 до 0.8. Приемлемое качество контроля площади поверхности зерен щебня может быть обеспечено только для частоты контроля не реже чем 1-2 замеса, времени контроля менее 1 замеса и ошибке контроля не более 1%. о Параметры термовлажностной обработки железобетонных изделий. Значение корреляционной функции не хуже 0.8 может быть получено при ошибке контроля равной 0-10%, частоте контроля - не реже чем в каждом 30-ом замесе и длительности контроля не более 1 замеса, о Прочность готовых железобетонных изделий. Значение корреляционной функции не хуже 0.8 (при ошибке дозирования компонентов 2%) может быть получено при ошибке контроля равной 0-1%, частоте контроля - не реже чем в каждом замесе и длительности контроля не более 1 замеса В результате проведенных исследований очерчены границы параметров системы контроля при управлении производством сборного железобетона. о Управление по возмущению. Для оценки эффективности управления мы будем сравнивать вариацию неуправляемой прочности бетона (которая была получена ранее на модели) и управляемую по возмущению прочность бетона.

Контур управления расходом воды для компенсации изменения влажности материалов. На эффективность такого управления очень сильно влияют время и периодичность измерений. Если время измерений более длительности 1 замеса, то такое управление не эффективно вне зависимости от точности контроля и его периодичности и только ухудшает качество бетона -вариация может вырасти в 5-6 раз. Если измерения проводятся мгновенно (в пределах длительности текущего замеса), а контроль осуществляется в каждом замесе, то при ошибке контроля 0% эффективность повышается в 5 раз, а при ошибке 1-2% вариация прочности бетона снижается в два раза.

Контур управления прочностью бетона для компенсации отклонений активности цемента. Как показывает анализ результатов моделирования эффективность контроля активности цемента ниже, чем влажности заполнителей. Большее влияние на эффективность управления оказывает ошибка в определении активности цемента, по сравнению с временными параметрами контроля. При точности контроля в пределах 4% контроль эффективен. С ростом ошибки измерений контроль может ухудшить вариацию по сравнению с неуправляемой прочностью бетона. Однако с ростом ошибки дозирования эффективность такого контроля повышается.

Управление по отклонению прочности бетона от заданного уровня. Для оценки эффективности управления мы будем сравнивать ошибки прогноза прочности бетона на один шаг. Полученные результаты свидетельствуют, что при оптимальных значениях параметров системы контроля доверительные границы прогноза составляют ±1,6 МПа в то время, как при существующих на практике и закрепленных стандартами временными параметрами контроля прочности бетона доверительные границы для прогноза составляют ±3,5 МПа. Такое, более чем двукратное повышение точности прогноза, безусловно, повысит эффективность управления процессом производства по отклонению. Оптимальными параметрами системы контроля являются: частота контроля - в каждом замесе; длительность контроля - менее двух замесов, точность контроля не хуже 5%.

1. Автоматизированная система приготовления бетона в ЗАО УКБХ (Бурейская ГЭС), http://l-express.spb.ru/ukbhload.shtml

2. Автоматизированная система управления бетоносмесительной установкой, http://www.siemens.ru/ad/as

3. Акопян А.Н., Керимов Ф.Ю., Кузнецов А.Н. Организационная структура системы оценки качества продукции. Журнал "Жилищное строительство", №. 3/2005

4. Александров А.Е., Суворов Д.Н. Математическая модель формирования прочности асфальтобетона как объекта экстремального управления М.: Труды МАДИ, 1999

5. Ануфриев И. Е. Самоучитель MatLab 5.3/6.x СПб.: БХВ-Петербург, 2004

6. Афанасьев A.A. Возведение зданий и сооружений из монолитного железобетона. М.: Стройиздат, 1990.

7. Афанасьев А.А.Технологическая гибкость панельного домостроения http://www.stroinauka.ru/biblio.asp?d=12&dc=26&dpc=0&dr=6056

8. Афанасьева В., Чепчак Ю. Качество, качество и еще раз качество. Журнал «Строительство», 24.03.2005

9. Баженов Ю. М. Технология бетона. Учебник. 3-е издание. М.: Изд-во АСВ, 2003

10. Баженов Ю.М., Алимов JI.A., Воронин В.В., Магдеев У.Х. Технология бетона, строительных изделий и конструкций. М.: Изд-во АСВ, 2004.

11. Базжин JI. И. Исследование влияния зернового состава минеральных материалов на свойства асфальтового бетона Журнал "ИЗВЕСТИЯ ВУЗОВ. СТРОИТЕЛЬСТВО", 1999. —№ 12

12. Баринова JL, Песцов В. Сборный и монолитный железобетон в российском строительстве. http://glaz.arbatmed.ru/?id=524

13. Безопасность и качество в строительстве В.И. Теличенко, М.Ю. Слесарев, В.Н. Свиридов и др. М. Ассоциация строительных вузов, 2002.-336 с

14. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. - 540 с

15. Бессонов A.A. Методы и средства идентификации динамических объектов / Бессонов A.A., Загашвили Ю.В., Маркелов А. С. -JL: Энер-гоатомиздат, 1989. 280 с

16. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. В 2-х т. М.: Мир, 1974. - 579 с

17. Боровиков В.П. STATISTICA: искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. СПб.: Питер, 2001

18. Бунькин И.Ф. Оптимизация гранулометрического состава. «Методы и средства повышения надежности материалов и сооружений на автомобильных дорогах». Сб. научных трудов МАДИ (ТУ), М., МАДИ, -2000

19. Бунькин И.Ф., Воробьев В.А., Попов В.П., Горшков В.А., Суворов Д.Н., Александров А.Е. Моделирование и оптимизация управления составом асфальтобетонных смесей. Москва, Изд-во Российской инженерной академии, 2001. - 328

20. Воробьев A.A., Елфимов В.И. Мелкозернистые бетоны для устройства узлов сопряжений железобетонных конструкций. №10/2005 "Монтажные и специальные работы в строительстве"

21. Воробьев В.А., Горшков В.А., Марухин A.B. Оценка удельной поверхности минеральных компонентов асфальтобетона в системе управления составом/«Строительство» Новосибирск, Известия высших учебных заведений, №10,1998 г. с. 38-43

22. Воробьев В.А., Горшков В.А., Морозов Ю.Л., Попов В.П., Суворов Д.Н., Суэтина Т.А. Автоматизация управления качеством в производстве товарного бетона. Москва, Изд-во Российской инженерной академии, 2002

23. Воробьев В.А., Горшков В.А., Суворов Д.Н., Каледин А.Н. Динамическое управление прочностью. Известия ВУЗов. Строительство и архитектура. 1978г., N10. С. 54-58

24. Воробьев В.А., Илюхин A.B. Компьютерное материаловедение композитных материалов и пути его развития. Строительный вестник Российской инженерной академии. Труды секции «Строительство». Выпуск 6. М., 2005 с. 76-80

25. Всеобщее управление качеством /О.П. Глудкин, Н.М. Горбунов, А.И. Гуров и др. М.: "Радио и связь", 1999. - 600 с

26. Гершберг O.A. Технология бетонных и железобетонных изделий. М.: Стройиздат, 1979,359

27. Гинзбург A.B. Комплексное решение задач автоматизации в строительстве. "Строительная газета", 22.06.2005

28. Горшков В.А., Соркин Э.Г. Автоматизированное рабочее место АРМбетон-ФайнЛаб. Бетон и железобетон. 2000 г., №3. С.8-9

29. ГОСТ 10178-85 "Портландцемент и шлакопортландцемент. Технические условия"

30. ГОСТ 10180.90 Бетоны. Методы определения прочности по контрольным образцам

31. ГОСТ 10181.0.81 Смеси бетонные. Общие требования к методам испытаний

32. ГОСТ 13015.1-81. Конструкции и изделия бетонные и железобетонные сборные. Приемка

33. ГОСТ 13015.3-81. КОНСТРУКЦИИ И ИЗДЕЛИЯ БЕТОННЫЕ И ЖЕЛЕЗОБЕТОННЫЕ СБОРНЫЕ. Документ о качестве

34. ГОСТ 18105.86 Бетоны. Правила контроля прочности

35. ГОСТ 24452-80. БЕТОНЫ. МЕТОДЫ ИСПЫТАНИЙ

36. ГОСТ 310.2-76. ЦЕМЕНТЫ. Методы определения тонкости помола

37. ГОСТ 3344-83. Щебень и песок, шлаковые для дорожного строительства. Технические условия. Госстрой СССР Пост.281 20.10.83

38. ГОСТ 7473-94. СМЕСИ БЕТОННЫЕ. ТЕХНИЧЕСКИЕ УСЛОВИЯ

39. ГОСТ 8267-93. Щебень и гравий из плотных горных пород для строительных работ. Технические условия

40. ГОСТ 8735-88. Песок для строительных работ. Методы испытаний

41. ГОСТ 8736-93. Песок для строительных работ. Технические условия

42. ГОСТ 8736-93. Песок для строительных работ. Технические условия

43. ГОСТ Р ИСО 9001-96. Системы качества. Модель обеспечения качества при проектировании, разработке, производстве, монтаже и обслуживании.

44. ГОСТ Р ИСО 9002-96. Системы качества. Модель обеспечения качества при производстве, монтаже и обслуживании

45. ГОСТ Р ИСО 9003-96. Системы качества. Модель обеспечения качества при окончательном контроле и испытаниях

46. Гревнин Д.А., Лукьяненко С.С. Технологический алгоритм учета влияния пустотности заполнителя при приготовлении бетонной смеси//Автоматизация технологических процессов и контроля в строительстве: Сб.научн.тр./МАДИ. М.:,1984. с. 37-39

47. Дорф В.А., Хаютин Ю.Г. О метрологическом подходе к контролю качества бетонной смеси и ее компонентов. «Бетон и железобетон». 1992 г., №4. С.29-31

48. Дорф В.А., Хаютин Ю.Г. О метрологическом подходе к контролю качества бетонной смеси и ее компонентов. «Бетон и железобетон». 1992 г., №4. С.29-31

49. Доценко А.И. Комплексная система управления производством асфальтобетона. «Строительные материалы, оборудование, технологии XXI века» №3, 2005

50. Дьяконов В.П. MATLAB 6.5 SP1/7 + Simulink 5/6 в математике и моделировании. -М.: СОЛОН-Пресс, 2005.

51. Идрисов И.Х., Ермаков A.A. Неравновесные и равновесные испытания образцов бетона. Пензенский государственный университет архитектуры и строительства. http://www.geoteck.ru/publications/articles/concret/index.html

52. Изерман Р. Цифровые системы управления: Пер. с англ. -М.: Мир, 1984. 541 с

53. Кен Гетц, Пол Литвин, Майк Гилберт. Access 2000. Руководство разработчика. Том 1. Пер. с англ. К.: BHV, 2000 - 1264 с

54. Козлова Ю.В. Неразрушающие методы испытания строительных конструкций. «СТЕНЫ и ФАСАДЫ» • №5-6(20-21) / 2002

55. Комар А.Г. Строительные материалы и изделия. М.: Высшая школа. 1983. - 487 с

56. Комар А.Г. Строительные материалы и изделия. М.: Высшая школа. 1983.-487 с

57. Концепция развития приоритетных направлений промышленности строительных материалов и стройиндустрии на 2001-2005 годы «Монтажные и специальные работы в строительстве», № 6, 2001

58. Кругликов В.В. Автоматизация оперативного контроля и управления в производстве сборного железобетона// Новые технологии в автоматизации управления: Сб. научн. тр./МАДИ. М.:, 2006. с. 60-63

59. Куо Б. Теория и проектирование цифровых систем управления: Пер. с англ. -М.: Машиностроение, 1986. -448 с

60. Лебедев А.Н., Недосекин Д.Д., Стеклова Г.А., Чернявский Е.А. Методы цифрового моделирования и идентификации случайных процессов в информационных системах. -Л.: Энергоиздат, 1988.- 65с

61. Львович К. И. Подготовка песка для бетона резерв снижения стоимости строительства, http://www.ibeton.ru/al81 .php

62. Марпл.-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер. с англ. М.: Мир, 1990

63. Марьямов Н.Б. Тепловая обработка изделий на заводах сборного железобетона. -М., Стройиздат, 1970

64. Менеджмент систем качества /М.Г. Круглов, С.К. Сергеев, В.А. Такташов и др. М.: Изд-во стандартов, 1997

65. Методические рекомендации по статистическому методу контроля и оценки прочности и однородности бетона при строительстве дорожных и аэродромных покрытий /Союздорнии. М., 1977. 32 с

66. Миронов С.А., Малинина Л.А. Ускорение твердения бетона. -М., Стройиздат, 1964.

67. Мита Н., Хара С., Кондо Р. Введение в цифровое управление. Пер. с японск. М.: Мир, 1994

68. Михайлов К., Волков Ю. «Возможности сборного железобетона» («Строительная газета», Москва, 12.04.1996)

69. Морозов Ю. Л. Автоматизация технологического процесса производства товарного бетона. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. МИКХиС, 2001

70. Морозов Ю. Л. Система управления характеристиками товарного бетона на основе информационных технологий. Ж. Строительные материалы №8. М. 2001

71. Морозов Ю.Л, Суэтина Т. А. Основы управления качеством бетона для монолитного строительства. Труды 1-й Всероссийской конференции по проблемам бетона и железобетона, Москва, 2001

72. Морозов Ю.Л, Суэтина Т.А. Приготовление бетонных смесей с использованием компьютерных технологий. Юбилейная научно-техническая конференция МИКХиС, Москва, май 2001

73. Морозов Ю.Л. Автоматизированная система управления характеристиками товарного бетона на основе информационныхтехнологий. Ж. Строительные материалы, оборудование, технологии XXI века, № 10, Москва, 2001

74. Морозов Ю.Л. Некоторые аспекты построения моделей управления качеством товарного бетона в информационном поле стандартов ИСО. Ж. Строительные материалы, оборудование, технологии XXI века, №9, Москва, 2001

75. Обзор отрасли: производство стройматериалов (часть 1). Аналитический отдел РИА "РосБизнесКонсалтинг"

76. Обзор отрасли: производство стройматериалов (часть 2). Аналитический отдел РИА "РосБизнесКонсалтинг"

77. ООО «Компания «Трак» http://www.comptrak.ru/offers/evaluate

78. ОРЛОВ В.М. Технологические факторы, влияющие на свойства бетонной смеси и бетона. Характеристики показателей качества контактной сварки, http://www.nestor.minsk.by/sn/index.html

79. Перельман И.И. Оперативная идентификация объектов управления. -М.: Энергоиздат, 1982. 272 с

80. Подмазова С.А. Бетон без добавок как каша, без масла. Газета "Строительный Эксперт" №7 (2004)

81. Попов В.П., Кругликов В.В., Михайленков С.В. Общие принципы оптимизации информационного обеспечения для автоматизации производства строительных смесей. //Методы и модели автоматизации; управления: Сб. научн. тр./МАДИ. М.:, 2006. с. 157-162

82. Попов В.П., Кругликов В.В. Общие принципы оптимизации информационного обеспечения управления производством сборного железобетона. Строительный вестник Российской инженерной академии. Труды секции «Строительство».Выпуск 7.-М.,2006 с.202-205

83. Попов В.П. Разрушение бетонов, работающих в условиях циклического замораживания. Дис. канд. техн. наук. М., МАДИ, 1986

84. Попов В.П., Давиденко А.Ю. Об одном из критериев оценки эффективности действия химических добавок. Строительный вестник Российской инженерной академии. Труды секции «Строительство». Выпуск 6.-М., 2005 с. 113-115

85. Попов В.П., Давиденко А.Ю. Применение механики разрушения для оценки действия «эффекта Ребиндера». Строительный вестник Российской инженерной академии. Труды секции «Строительство». Выпуск 6. М., 2005 с. 111-113

86. Попов В.П., Комохов П.Г. Энергетические и кинетические аспекты механики разрушения бетона Самара, Изд-во РИА, 1999. -111 с.

87. Попов В.П., Попов Д.В., Коренькова С.Ф. теоретические аспекты разрушения бетона статическим гидростатическим давлением. Строительный вестник Российской инженерной академии. Труды секции «Строительство». Выпуск 6. М., 2005 с. 102-104.

88. Праг, Керри И., Ирвин, Мишель Р. Библия пользователей Access 97. : Пер. с англ. К.: Диалектика, 1997

89. Прибор ультразвуковой для контроля физико-механических характеристик материалов УК-ЮПМС. http://www.agatspb.ru/document/?id=748

90. Прогноз развития мирового строительного рынка. По материалам International Construction.-2005.-V.44.- БИНТИ ("Бюллетень Иностранной Научно-Технической Информации" журнал) № 3/2005

91. Производство цемента в России: итоги и прогнозы. «СтройПРОФИль», №6,2003 г.

92. Промышленность строительных материалов. Желания и возможности. Группа компаний "РЕГИОН". 2005. www.region.ru

93. Промышленность стройматериалов. Перестройка продолжается. Группа компаний "РЕГИОН". 2005. www.region.ru

94. Промышленные контроллеры СПЕКОН. http://www.teplocorn.spb.ru/prod.asp?id=16&item=33

95. Рамзес Б.Я., Нисневич M.JI. Контроль качества щебня, гравия и песка для строительных работ. -М.: Стройиздат, 1963. 192

96. Рокас С. Ю. Статистический контроль качества в дорожном строительстве. М.: Транспорт, 1977. - 152 с

97. Рульнов A.A. Управление качеством приготовления бетонной смеси//Изв. ВУЗов. Строительство и архитектура/-1984, с. 10

98. Серых P.JL, Ярмаковский В.Н. Нарастание прочности бетона во времени //Бетон и железобетон. 1992. - №3. - С.19-21

99. Система управления бетоносмесительной установкой. "Современные технологии автоматизации", №1,2004

100. СНБ 5.03.01-02 "Конструкции бетонные и железобетонные. Нормы проектирования"

101. СНиП 3.09.01-85 "Производство сборных железобетонных конструкций и изделий".

102. СНиП 3.09.01-85. производство сборных железобетонных конструкций и изделий

103. СНиП 82-02-95. Федеральные (типовые) элементные нормы расхода цемента при изготовлении бетонных и железобетонных изделий и конструкций

104. Соколов A.A., Хабибуллина Н.Р., Рахимов Р.З. Исследование влияния удельной поверхности и гранулометрического состава шлака на свойства шлакощелочных вяжущих. Казанская государственная архитектурно-строительная академия

105. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т., Пер. с англ. / Под ред. Э. Ллойда, У. Ледермана, Ю.Н. Тюрина. М., Финансы и статистика, 1989

106. Справочник по теории автоматического управления. Под ред. A.A. Красновского. М.: Наука, 1987

107. Справочник работника строительной лаборатории завода ЖБИ. Под ред. М.Ю. Лещинского, К., Будивильник, 1975,248

108. Стандартизация и управление качеством продукции/В .А. Швандар, В.П. Панов, Е.М. Купряков. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 487с.

109. Суворов Д.Н. Проблемы эффективного использования ЭВМ в системах контроля и управления на заводах сборного железобетона // Автоматизация процессов производства железобетонных конструкций и изделий. -М.: МДНТП, 1990, с. 66-73.

110. Суворов Д.Н. Система оптимального прогнозирования прочности бетона по результатам контроля //Автоматический контроль и управление в дорожном строительстве и на автомобильном транспорте: Сб. научн. тр./МАДИ. М.:, 1978. с. 19-21

111. Суворов Д.Н. Теоретические основы, разработка и создание комбинированной системы управления прочностью бетона для заводов ЖБИ. Автореферат докторской диссертации./ Москва., МАДИ. 1990

112. Суворов Д.Н., Михайлова Н.В. Автоматизация лабораторного контроля завода ЖБИ //Автоматический контроль и управление технологическими процессами в строительном производстве: Сб.научн.тр./МАДИ. М.:, 1987. с. 46-50

113. Суворов Д.Н. Теоретические основы, разработка и создание комбинированной системы управления прочностью бетона для заводов ЖБИ//Дис. доктора техн. наук М., МАЛИ, 1990

114. Техническое совещание по проблемам повышения качества бетона (материалы). http://www.rbu.ru/Ts.htm

115. Трамбовецкий З.П. Бетон в мире технологий. http://www.stroinauka.ru/biblio.asp?d=12&dc=26&dpc=0&dr=5737

116. Управление качеством/ Ильенкова С.Д., Ильенкова Н.Д., Мхитарян B.C. и др. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. - 334 с

117. Управление качеством/С.Д. Ильенкова, Н.Д. Ильенкова, B.C. Мхитарян и др. -М.: ЮНИТИ, 2000. 199 с.

118. Ускорители схватывания и твердения в технологии бетонов. Часть 7. http://www.ibeton.ru/a63.php

119. Фирма «Конкрет-Плюс». http ://www. konkret-plus.ru/pauto/page avto l .htm

120. Фирма ЮВИС ТЕХНОЛОГИИ, http://vesi.dp.ua/vosstanovlenie bsu.php1. Ко

121. Фомичев М.А. Повышение качества строительного производства с использованием информационных технологий http://ww.stroinauka.iWbiblio.asp?d=12&dc=26&dpc=0&di=5978

122. Харитонова И.А., Михеева В.Д. Microsoft Access 2000. СПб.: БХВ, 1999.-1088 с

123. Хархардин А.Н., Топчиев А.И. Влияние структуры на прочность тяжелого бетона, http://www.gvozdik.ru/analit/2529.html

124. Хаютин Ю.Г. Монолитный бетон. М.: Стройиздат, 1991.-576 с

125. Хаютин Ю.Г., Козлов Е.Д. О частоте контроля качества материалов при изготовлении бетона// Статистический контроль качества бетона: Материалы семинара Моск. Дома науч.-техн. Пропаганды.-М.,1969,-С.111-121

126. Чиликов С.М. О достоверности результатов механических испытаний строительных материалов, полученных на устаревших моделях испытательной техники. НИКЦИМ Точмашприбор. 21.06.2005 http://www.stroinauka.ru/detail vie w.asp?d= 12&dc=27&dr=4619

127. Шестоперов С.В. Технология бетона. М., Высшая школа, 1977

128. Шиндовский Э., Шварц О. Статистические методы управления качеством. М.: Мир, 1976. - 598 с

129. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления.-М.:Мир,1975.-683 с

130. Kandhal, P. S., Motter, J. В., and Khatri, М. A. Evaluation of Particle Shape and Texture: Manufactured Versus Natural Sands. Transportation Research Record 1301,1991

131. KHLAUS ELECTRONICS: http://khalus.com.ua/kh/

132. RECLINK: http://reclink.6.coml.ru/product/falcom/ll.htm.

133. Revisions leave basic ISO series terms unclear. EOQ European Quality, 1995, vol.2, No 4, p. 64.

134. Sato K., Konishi E. и Fukaya K. Patride size influence on slag hydratation // Rev. 39. Gen. Meet. Cem. Assoc. Jap. Techn. Sess. Tokyo, -1985. -p.46-49.

135. SIEMENS. Automation and Drivers, http://www.automation-drives.ru

136. SIMATIC. ST 50. http://www.automation-drives.ru