автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Компьютерное моделирование процессов деления потоков волокнистого материала и управление ими

На правах рукописи

ПОДРЕЗОВА ВИКТОРИЯ ИГОРЕВНА

□03454Э8В

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ДЕЛЕНИЯ ПОТОКОВ ВОЛОКНИСТОГО МАТЕРИАЛА И -УПРАВЛЕНИЕ

ИМИ

Специальность 05.13.06 - «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (легкая промышленность)»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

0 5 ДЕН 2003

Москва-2008

003454986

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования "Московский государственный текстильный университет имени А.Н. Косыгина" на кафедре информационных технологий и систем автоматизированного проектирования.

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Официальные оппоненты: доктор технических наук, старший научный сотрудник

Севостьянов Петр Алексеевич

Винтер Юрий Моисеевич

кандидат технических наук Ордов Константин Васильевич

Ведущая организация: Государственное образовательное

учреждение высшего профессионального образования «Российский заочный институт текстильной и легкой промышленности»

Защита состоится /¿>" декабря 2008 г. в -IV часов на заседании диссертационного совета Д.212.139.03 при Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования "Московский государственный текстильный университет имени А.Н. Косыгина" по адресу: 119071, г. Москва, ул. Малая Калужская, д. 1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования "Московский государственный текстильный университет имени А.Н. Косыгина".

Автореферат разослан "/т3' ноября 2008 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, < ~ ' '

профессор

Козлов Андрей Борисович

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы.

Анализ всех существующих видов прядильных производств текстильной промышленности приводит к выводу, что все технологические процессы этих производств имеют целью преобразование волокнистой массы в виде кип из десятков и сотен килограммов плотно упакованных и имеющих хаотическую форму волокон в пряжу. Пряжа представляет собой продукт нитевидной формы. Это означает, что в одном измерении протяженность этою продукта намного порядков превосходит его размеры в других направлениях (в поперечном направлении). Волокна в пряже располагаются, как правило, организованно, по винтовым линиям или близким к ним, хорошо распрямлены, касаются друг друга по большим площадям поверхностей контакта, и пряжа существует как целое благодаря шлам прения и сцепления между волокнами и силам'упругости волокон. При типичной длине пряжи порядка нескольких километров в поперечном сечении пряжа имеет в среднем около 100 волокон (от 20 для пряжи с'низким значением текс до нескольких сотен у пряжи с большими значениями текс). Отсюда следует, что любое прядильное производство нацелено на разделение волокнистых потоков до линейных продуктов, соизмеримых с толщиной пряжи. Поскольку такое деление невозможно осуществить за один этап, оно проходит ряд стадий обработки волокнистого продукта. При этом на каждом этапе осуществляются следующие процессы (облагораживание волокнистой массы): разрыхление и разъединение волокнистых клочков, очистка от сорных примесей, дефектных и непрядомых волокон, распрямление и разъединение волокон, ориентация волокон вдоль одного направления потока. Перечисленные процессы выполняются на разрыхлительно-очистительных машинах, кардочесаль-ных и гребнечесальных машинах, в вытяжных приборах ленточных, ровничных и прядильных машин. При этом все перечисленные процессы сопровождаются, как правило, делением потока волокнистого материала или его утонением. В частности, разделение волокнистых потоков имеет место на чесальных аппаратах в аппаратной системе прядения шерсти с использованием механизма ремешковых делителей. Разделение потоков выполняется на переходах между трепальными и кардочесальными машинами, между кардочесальными и ленточными машинами, между переходами ленточных машин, между ленточными и ровничными машинами, между ровничными и прядильными машинами.. Последние из перечисленных видов деления связаны с прерывистостью прядильного производства, поскольку полуфабрикаты: чесальная лента, лента с ленточных машин, ровница, - формируются в тазы или в виде катушек, которые затем перераспределяются, как правило, случайным образом при заправке последующих переходов, что может рассматриваться как своеобразное деление волокнистого потока. Известно, что при делении любого потока волокнистого материала его неравномерность, как правило, возрастает. Этот эффект противоположен выравниванию при соединении волокнистого потока или смешивании волокнистой массы. Известно также, что высокая неровнота является главным <®рагом» стабильности производства, поэтому основные усилия производственников направлены на снижение этой неровноты. Из сказанного следует, что изучение

процессов деления и разработка методов управления этими процессами является актуальной задачей при совершенствовании и повышении эффективности прядильных производств. В связи с указанным, тема диссертационной работы, посвященная исследованию процессов деления потоков волокнистого материла, является весьма актуальной.

Основной целью диссертационной работы является разработка и исследование процессов деления потоков волокнистого материала, разработка автоматизированного моделирующего комплекса и синтез на его основе структуры системы управления для стабилизации равномерности этих потоков по линейной плотности. Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие научно-технические задачи:

1. Анализ технологических процессов деления. Классификация их видов и особенности технической реализации, а также учет основных факторов, влияющих на эти процессы.

2. Разработка математических и компьютерных моделей основных видов процессов деления, их алгоритмов и программной реализации.

3. Верификация моделей и разработка автоматизированного программного комплекса для работы с моделями.

4. Проведение компьютерных экспериментов для изучения влияния факторов на процесс деления и ранжирование этих факторов по степени их влияния.

5. Разработка структуры системы автоматического управления процессами деления. Выбор и обоснование критериев оптимальности для этой системы.

Методика проведения исследования.

Использованные в работе методы исследования сочетают математическое моделирование, компьютерное моделирование, статистические методы обработай данных. При построении моделей использовались методы компьютерного имитационного моделирования, теории вероятностных процессов и анализа случайных сигналов, а также методы математической статистики и вычислительной математики. При реализации, моделей использованы средства математического программного пакета Matlab, моделирующего инструментария этого пакета Simulink, а также язык программирования общего назначения Delphi 7.0.

Научная новизна работы

В результате выполнения диссертационной работы получены следующие результаты:

1. Разработаны компьютерные имитационные модели и исследованы процессы деления волокнистых потоков, в том числе последовательное деление потоков, параллельное деление потоков, дискретизация волокнистых потоков.

2. Установлена степень влияния различных факторов процессов деления на равномерность по линейной плотности разделенных потоков.

3. Разработана структура автоматизированной системы управления процессами деления. Построена модель этой системы с использованием предложенного критерия оптимальности и доказана эффекпгвность этой системы

Достоверность результатов.

Адекватность построенных моделей имеющимся данным подтверждается результатами экспериментов по верификации модели, известными результатами по делению потоков и их дискретизации других авторов, а также общепризнанным закономерностям, действующим при делении потоков.

Практическая значимость. .

Использование разработанных моделей и системы управления позволит снизить неравномерность по линейной плотности волокнистых потоков, полученных в результате деления. Тем самым предоставив возможность повышения качества получаемой пряжи и конкурентоспособность выпускаемых тканей и •фикотажа.

Апробация работы.

Материалы диссертационной работы доложены, обсуждены и получили положительную оценку на международной научно-технической конференции "Современные технологии и оборудование текстильной промышленности (ТЕКСТИЛЬ-2008)" (г. Москва, МГГУ им. А.Н. Косыгина). Публикации.

По материалам диссертационной работы опубликовано 5 печатных работ. Структура и объем работы.

Диссертационная работа изложена на 150 страницах машинописного текста и состоит из введения, четырех глав, выводов по главам и общих выводов по работе, а также содержит список используемой литературы из 80 наименований и приложение. Работа иллюстрирована 54 рисунками и 15 таблицами.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Введение содержит обоснование актуальности темы диссертационной работы, в нем определены цели и задачи исследования, а также указана методика исследования, научная новизна, практическая ценность и реализация результатов работы.

В первой главе проведен анализ процессов деления потоков волокнистого материала. Среди технологических процессов, которые сопровождают прядильное производство, одним из основных процессов является процесс деления продукта. Поэтому их исследование играет чрезвычайную роль.

Проведен анализ теоретических и экспериментальных работ отечественных и зарубежных ученых, посвященных следующим видам процесса деления:

- процессам деления на ремешковом делителе

- процессам дискретизации

- процессам деления при распределении волокнистой массы по бункерам чесальных машин.

Исследована неровнота продукта — одно из наиболее отрицательных свойств продуктов прядения, которое в огромной степени влияет на технико-экономические показатели работы фабрик и физико-механические свойства продуктов прядения и ткачества. Контроль и исследование перовнотьг продуктов прядения имеют большое значение, т.к. позволяют устанавливать время, место и причины возникновения неровноты. Главной характеристикой качества волокнистого продукта, полученного в результате процесса деления, является неровнота этого продукта. Выполнен анализ существующих характеристик неровноты, методов ее измерения и оценки.

Объектами исследования выбраны следующие варианты деления:

- порционное деление по времени, т.е. прерывание потока. В результате получаются порции, которые просто разрывают непрерывность потока.

- деление потока по тонине, т.е. происходит деление за счет утонения продукта, расщепление его на несколько потоков.

- параллельное разделение потоков. Это деление может осуществляться расщеплением вдоль потока или порционно. Оба варианта деления характерны тем, что они могут происходить регулярным образом по какому-то закону, а могут происходить случайным образом.

Рассмотрены методы моделирования технологических процессов. Обоснована актуальность и целесообразность использования методов компьютерной статистической имитации при исследовании технологических систем прядильного производства. Создание таких моделей позволяет глубже и всесторонне изучать сущность моделируемого процесса, решать задачи выбора оптимальных режимов, анализировать и сравнивать различные конструктивные варианты вновь проектируемых машин, обнаруживать чувствительность разных показателей эффективности процессов к вариациям параметров и распределениям случайных величин.

В второй главе рассмотрено циклическое разделение потоков волокнистого материала. Разработан следующий алгоритм моделирования, имитирующий рассматриваемый процесс циклического ледени я:

1. Задание начальных параметров

2. Генерация случайных значений исходного потока.

3. Построение автокорреляционной функции для исходного потока.

4. Вычисление интервалов со случайными вариациями Ц и Обозначение через массив нулей массив единиц .Ь,.

5. В цикле производится вычисление массива х, состоящего из нулей и единиц, до тех пор, пока длина массива не превысит время моделирования Ттос1.

6. Поэлементное умножение массива исходного потока на х.

7. Вычисление длины нового массива.

8. В цикле проверяется, начиная с конца массива, если значение равно нулю, то производится обрезка этого массива, и остаются только значения равные единице, до тех пор, пока длина массива больше единицы. *

9. Построение автокорреляционной функции для массива результирующего потока.

10. Построение гистограмм для значений исходного и результирующего массивов. ,

11. Вычисление статистических характеристик для входящего и полученного потоков.

12. Построение спектра для входящего и полученного потоков.

Исходный поток волокнистого материала моделировался в виде суммы периодической компоненты и нормального белого шума

G(t) = В cos(2 jet /Т0) + £(/), £(0 ~ N(mG, sG)

Выявлено, что одномерные характеристики потока такие, как средняя линейная плотность продукта и коэффициент вариации по линейной плотности потока, остаются неизменными после деления, тогда как двумерные характеристики потока, например, автокорреляционная функция и спектральная плотность дисперсии претерпевают существенные изменения.

Далее рассмотрено параллельное разделение потока волокнистого материала, т.е. каждый элемент потока расщепляется на п частей, из которых формируются результирующие разделенные потоки. Представляло интерес изучить, каким образом случайные вариации отражаются на характеристиках не-ровнотьг при делении потока. Решение этой задачи было выполнено методом компьютерного моделирования. Значение линейной плотности G(i) модулировалось вероятностным процессом скользящего среднего третьего порядка (m = 3) по формуле:

G(i) = b0a(t) + b^it -1) + b2a(t - 2) + b3a{t - 3),

где ba, bx, Ьг, Ьъ - коэффициенты скользящего среднего; а(/) - значения нормального белого шума в момент t u.{t) ~ N( 0; cra), оа — среднеквадратическое отклонение нормального белого шума.

Основные статистические характеристики: математическое ожидание линейной плотности MG, дисперсия линейной плотности DG, - входящего потока в этом случае равны:

2

MG = 0; DG = —-r-eL-r—г

b0 +bt +b2 +b3

Для анализа влияния случайных вариаций коэффициентов деления а/1) их значения моделировались как независимые случайные величины. Поскольку

при любых вариациях эта коэффициенты должны отвечать условию нормировки

а,(0 + а2(0 + ... + в„(0 = 1,

то алгоритм генерации их значений был следующий. Для каждого значения / генерировались п независимых значений нормально распределенной случайной величины

z, ~ N(Ma,]<ra,); i = \,...,п

где Мл,- иои;- соответственно средние значения и СКО коэффициентов деления.

Затем вычислялись коэффициенты a,(t) по формуле:

aXt) =-3-.

z1+z2 + ...+ z„

Выявлено, что с увеличением коэффициента вариации коррелирован-ность потока сокращается, что приводит к увеличению хаотичности деления.

Далее в главе рассмотрен процесс дискретизации потока волокнистого материала.

Разработан алгоритм моделирования процесса дискретизации:

1. Задание параметров моделирования

2. Моделирование интервалов между передними концами волокон

3. Моделирование длин волокон

4. Моделирование координат передних концов волокон при переходе на скорость выпуска

5. Определение координат передних концов волокон до дискретизации

6. Задание массива атрибутов волокна

7. Вычисление массивов координат начал и концов волокон

8. Определение шага квантования потока по длине

9. Определение максимальных и минимальных номеров отсчетов квантованного потока волокон

10. Определение числа отсчетов в пределах смоделированного потока на входе

11. Определение массива отсчетов числа волокон в сечениях потока на входе

12. Подсчет числа волокон в сечениях потока (отсчетах)

13. Основной цикл: моделирование интервалов меэду передними концами волокон после дискретизации по формуле:

где </ — расстояние между передними концами /-го и j-то волокон (7-е волокно поступает в ДУ раньше, чем j-c волокно), X,-, X — координаты изменения скорости г-го иу-го волокна, А — V2! ~ отношение скоростей дискретизации (вытяжка дискретизации).

14. Определение координат передних концов волокон после дискретизации

15. Сортировка волокон по порядку следования после дискретизации ,

16. Определение числа отсчетов в пределах смоделированного потока

17. Определение массива отсчетов числа волокон в сечениях потока

18. Подсчет числа волокон в сечениях потока (отсчетах)

В третьей главе исследовано влияние параметров циклического разделения волокнистого потока на статистические характеристики его неровноты. К числу этих параметров относятся:

1) средние значения длин отрезков входящего потока (Т,, Тц), па которые последовательно делится этот ноток;

2) параметры случайных вариаций этих длин. В модели для имитации этих случайных вариаций был использован биномиальный закон распределения, который, как известно, имеет два параметра А/, к.

В качестве характеристик выходящего потока использованы статистические оценки следующих числовых характеристик: математическое ожидание, среднеквалратическое отклонение, коэффициент вариации, минимум, максимум, и оценки функциональных характеристик: автокорреляционная функция, спектральная плотность дисперсии и гистограммы распределения.

Проведенные эксперименты с варьированием параметров Т,, Т2, показали, что эти параметры не отражаются на числовых характеристиках, но влияют на структурные свойства неровноты. Влияние заключается в появлении дополнительных гармоник (периодических составляющих).

Далее исследовано влияние параметров параллельного разделения волокнистого потока на статистические характеристики его неровноты. Построены графики автокорреляционных функций для различных значений коэффицией-тов вариации коэффициентов деления аг На рис.1, 2 изображены графики для значений коэффициента вариации коэффициентов деления а„ равных соотвег-ственно 30% и 1%. Выявлено, что с увеличением вариации коррелированность потока сокращается, что приводит к увеличению хаотичности деления.

Т

Рис. 1 Автокорреляционная функция (при Ст¿ф — 1%)

Рис. 2 Автокорреляционная функция (при Сш,(/) = 1%)

Далее в главе рассмотрено влияние параметров процесса дискретизации потока на статистические характеристики неровноты. Построена временная диаграмма изменения линейной плотности потока до и после дискретизации, изображенная на рис.3.

Доказано, если длина волокон и/или координата точки изменения скорости волокна — случайные величины для каждого волокна в потоке, то распределение числа волокон в поперечных сечениях продукта изменяется не существенным образом.

Установлено, что при малых значениях вытяжки дискретизации не происходит, для осуществления процесса необходима большая вытяжка более 1000.

350 300 250

1 200 <5

52 150

.с

100 50

о

о 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000

*

Рис. 3 Временная диаграмма изменения линейной плотности потока до и после

дискретизации

и

В четвертой главе исследованы системы автоматического управления. Для системы автоматического управления процессом деления потоков волокнистого материала использовались следующие критерии управления:

1} ад = тах|&(/)- —I =>тт

' 1-Х /7 а .

2) 1Г2(*) = £Ш)-Щ =>тш

. ы И

3) Уз(0 = ±']£(я(0-—)2<* =>тт ' Т * ,=1 П

где — реальные линейные плотности разделенных потоков волокнистого материала;

— линейная плотность исходного потока волокнистого материала;

<3(0

--линеиная плотность идеальных разделенных потоков.

п

Минимизация происходит по параметру деления — коэффициенту деления. В первой формуле представлен минимаксный критерий. Целью данного критерия является минимизация наиболее больших отличий между идеальными и реальными разделенными потоками. Во второй формуле представлен квадратичный критерий, при котором минимизируется сумма квадратов разности между идеальными и реальными разделенными потоками. В обоих критериях расчет производится для каждого параметра / (время). В третьей формуле представлен интегральный критерий, при котором расчет производится по усредненному времени Т. Данный критерий является наиболее спокойным и устойчивым, и реагирует не на мгновенные отклонения, а на усредненные сигналы.

Разработана структура системы автоматического управления процессом деления. На рис.4 изображено следующее:

- (1 — измерительные элементы (датчики) для измерения линейной плотности потоков на входе С,„(г) и на выходах Сх{1),... , С^ системы;

- знаки х, + и / в блоках означают операции умножения, сложения и деления;

- блок .Г выполняет суммирование поступающих на его вход сигналов;

- блок О формирует управляющие сигналы, задающие коэффициенты деления потока по каждому каналу;

- е - ошибки в величине управляющих воздействий и из-за погрешностей измерений и работы исполнительных механизмов;

- блок Я реализует алгоритм закона управления системой разделения потоков;

- блок О вычисляет коэффициенты деления в соответствии с управляющими сигналами и установками регулятора:

— блоки т учитывают запаздывание сигналов управления в контуре регулирования.

Рассмотрен пример модели процесса параллельного деления (рис.5) при делении на два потока (я = 2), реализованной средствами моделирующей системы БтшМпк, дополненный ПИ-регуляторами с запаздыванием на величину т— ж (период периодической составляющей равен 2 я).

На рис.б приведены временные диаграммы линейной плотности разделенного потока, полученные на модели для случая, когда в разделяемом потоке отсутствуют как периодическая, так и случайная компоненты, а коэффициент деления а\ (/) наряду с постоянным значением 'Л содержит периодические колебания с периодом 2л к амплитудой 0.1.

Диаграммы получены для системы без регулятора (линия без маркеров) и с ПИ-регулятором (с маркерами). Переходный процесс исключен. Видно, что в стационарном режиме регулятор позволил снизить примерно в 2 раза амплитуду колебаний линейной плотности разделенного потока по сравнению со случаем, когда регулятор отсутствует.

Сопз(ап(1

Рис.5 Схема модели процесса параллельного деления, дополненная ПИ-

рехуляторами

Рис.6 Линейные, пло пгости разделенных потоков

Дано описание автоматизированного программного комплекса, основными функциями которого являются:

- задание параметров моделирования

- проведение экспериментов

- просмотр результатов моделирования

Графический интерфейс основной экранной формы для проведения моделирования представлен иа рис.7.

Также описана база данных для хранения информации по результатам моделирования, ее последующего просмотра и удаления при необходимости.

Практика эксплуатации программного комплекса программного комплекса показала его эффективность и целесообразность применения при исследовании влияния различных параметров процесса деления на статистические характеристики его неровноты.

Моделирование Результаты Выход

Пёфаметры моделирования

Введите параметры моделирования: [7] Вручную

I Из файла

Время моделирования: Коэффициенты скользящего среднего:

Средние значения коэффициентов деления:

ЬО: 1

Ы: 0.15

Ма1: 0.25

Ма2: 0.25

Коэффициент вариации для коэффициентов деления: о.з Параметры нормального закона распределения: а: «

Ь: 0.1

йЯШй

МаЗ Ма4

0.25 0.25

^ Начать моделирование I ^Сохранить параметры в файл ;

■ Просмотр результатов моделирования

( Характеристики работы модели

Г рафик АКФ ]

Рис.7 Графический интерфейс программного комплекса

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

1. Решена научно-техническая задача исследования процессов деления потоков волокнистого материала, в том числе последовательного деления, параллельного деления и процесса дискретизации.

2. Выполнен анализ общепринятых в текстильной технологии статистических методов исследования неровноты волокнистых продуктов по линейной плотности и применяемых при этом характеристик: дисперсии, минимального и максимального значений, коэффициентов вариации, распределений, гистофамм, автокорреляционных функций и спектральных плоскостей дисперсии, выбраны алгоритмы для эффективной оценки этих характеристик в автоматизированном режиме в процессе моделирования продукта.

3. Выполнены серии компьютерных экспериментов с моделями процессов деления волокнистого потока, включающие исследования различных параметров (средние значения длин отрезков входящей) потока, на которые последовательно делится этот поток, параметры случайных вариаций этих длин, средние значения коэффициентов деления и т.д.) для разных видов деления и расчет перечисленных статистических характеристик. Большой объем статистического анализа подтвердил пригодность принятых статистических характеристик и алгоритмов их оценки для использования в а»- . томатизированном моделирующем комплексе.

4. Эксперименты с моделями процессов деления показали, что при отсутствии автоматического управления процессами деления потока волокнистого материала случайные вариации характеристик потока (средняя линейная плотность потоков, коэффициенты вариации и т.п.) могут привести к значительному разбросу характеристик потоков па выходах из делитель-шлх устройств и нестабильной работе этого оборудования, что является недопустимым для нормального протекания технологического процесса деления.

5. Исследованы возможности применения систем автоматического управления на основе анализа литературных данных. Была разработана система автоматического управления процессами деления потокЬв волокнистого материала, выбраны и обоснованы критерии оптимальности для этой системы.

6. Разработана и обоснована структура автоматизированного моделирующе- ■ го комплекса, предназначенного для проведения исследований различных вариантов структуры процессов деления и режимов нх работы, для синтеза оптимальной системы управления в автоматизированном режиме. Комплекс содержит как непосредственно средства -моделирования процессов деления волокнистых потоков и их измерения, а также.и базы данных для хранения результатов моделирования.

Основное содержание работы отражено в публикациях:

1. Вирабова В.И. Пуассоновская модель дискретизации потока волокон. / Севостъянов П.А. // Сборник научных работ аспирантов МГТУ им. А.Н. Косыгина, 2006.

2. Вирабова В.И. Компьютерная модель и..исследование неровноты, возникающей при циклическом разделении потока волокнистого материала.

/ Севостьянов ПА. // Изв.вузов. Технология текстильной промышленности. - 2007. - №ЗС.

3. Вирабова В.И. Преобразование спеюгралыгого состава неровноты по линейной плотности волокнистого потока нри делении. / Севостьянов П.А. // Изв. Вузов. Технология текстильной промышленности. - 2007,

4. Вирабова В.И. Влияние параметров циклическою процесса разделения потоков на статистические характеристики его неровноты. / Севостьянов П.А. // Изв.Вузов. Технология текстильной промышленности. —2008.

5. ПоАрезова В.И. Моделирование процесса циклического деления потока волокнистого материала. Тезисы докладов международной научно-технической конференции "Современные технологии и оборудование текстильной промышленности" (ТЕКСТИЛЬ-2008). М.: МТТУ им. А.Н. Косыгина, 2008.

Подписано в печать 31.10.08 Формат бумаги 60x84/16 Бумага множ. Усл.печ.л. 1,0 Заказ 358 Тираж 80 ГОУВПО «МТТУ им. А.Н. Косыгина», 119071, Москва, ул. Малая Калужская, 1

Введение.

Глава 1. Анализ процессов деления потоков волокнистого материала.

1.1 Сущность процесса деления волокнистого материала. Особенности. Оборудование.

1.2 Исследования процессов деления волокнистого материала.

1.2.1 Процессы деления на ремешковом делителе.

1.2.2 Процесс дискретизации.

1.2.3 Процессы деления при распределении волокнистой массы по бункерам чесальных машин.

1.3 Неровнота продуктов прядения и ее виды.

1.4 Виды деления потока волокнистого материала.

1.5 Компьютерные методы моделирования и их возможности для исследования процесса деления.

Выводы к главе 1.*.?:.'.'

Глава 2. Компьютерные модели для исследования неровноты, возникающей при делении потока волокнистого материала.

2.1 Циклическое разделение потока волокнистого материала.

2.2 Параллельное разделение потока волокнистого материала.

2.3 Процесс штапелирования жгута разрывом.

2.4 Процесс дискретизации потока волокнистого материала.

Выводы к главе 2.

Глава 3. Исследование влияния параметров процессов деления потока волокнистого материала на статистические характеристики его неровноты.

3.1 Исследование влияния параметров процесса циклического деления потока на статистические характеристики его неровноты.

3.2 Исследование влияния параметров процесса параллельного деления потока на статистические характеристики его неровноты.

3.3 Влияние параметров процесса дискретизации потока на статистические характеристики неровноты.

Выводы к главе 3.

Глава 4.Разработка системы автоматического управления и автоматизированного программного комплекса для моделирования процесса деления потоков волокнистого материала.

4.1 Системы автоматического управления и регулирования.

4.2 Критерии управления.

4.3Система автоматического управления процессом деления потока волокнистого материала.

4.4 Разработка автоматизированного программного комплекса для моделирования процесса параллельного деления потоков волокнистого материала.

4.4.1 Основные функции программного комплекса.

4.4.2 Работа с программным комплексом.

Выводы к главе 4.

Актуальность темы.

Анализ всех существующих видов прядильных производств текстильной промышленности приводит к выводу, что все технологические процессы этих производств имеют целью преобразование волокнистой массы в виде кип из десятков и сотен килограммов плотно упакованных и имеющих хаотическую форму волокон в пряжу. Пряжа представляет собой продукт нитевидной формы. Это означает, что в одном измерении протяженность этого продукта намного порядков превосходит его размеры в других направлениях (в поперечном направлении). Волокна в пряже располагаются, как правило, организованно, по винтовым линиям или близким к ним, хорошо распрямлены, касаются друг друга по большим площадям поверхностей контакта, и пряжа существует как целое благодаря силам трения и сцепления между волокнами и силам упругости волокон. При типичной длине пряжи порядка нескольких километров в поперечном сечении пряжа имеет в среднем около 100 волокон (от 20 для пряжи с низким значением текс до нескольких сотен у пряжи с большими значениями текс). Отсюда следует, что любое прядильное производство нацелено на разделение волокнистых потоков до линейных продуктов, соизмеримых с толщиной пряжи. Поскольку такое деление невозможно осуществить за один этап, оно проходит ряд стадий обработки волокнистого продукта. При этом на каждом этапе осуществляются следующие процессы (облагораживание волокнистой массы): разрыхление и разъединение волокнистых клочков, очистка от сорных примесей, дефектных и непря-домых волокон, распрямление и разъединение волокон, ориентация волокон вдоль одного направления потока. Перечисленные процессы выполняются на разрыхлительно-очистительных машинах, кардочесальных и гребнечесальных машинах, в вытяжных приборах ленточных, ровничных и прядильных машин. При этом все перечисленные процессы сопровождаются, как правило, делением потока волокнистого материала или его утонением. В частности, разделение волокнистых потоков имеет место на чесальных аппаратах в аппаратной системе прядения шерсти с использованием механизма ремешковых делителей. Разделение потоков выполняется на переходах между трепальными и кардочесальными машинами, между кардочесальными и ленточными машинами, между переходами ленточных машин, между ленточными и ровничными машинами, между ровничными и прядильными машинами. Последние из перечисленных видов деления связаны с прерывистостью прядильного производства, поскольку полуфабрикаты: чесальная лента, лента с ленточных машин, ровница, - формируются в тазы или в виде катушек, которые затем перераспределяются, как правило, случайным образом при заправке последующих переходов, что может рассматриваться как своеобразное деление волокнистого потока. Известно, что при делении любого потока волокнистого материала его неравномерность, как правило, возрастает. Этот эффект противоположен выравниванию при соединении волокнистого потока или смешивании волокнистой массы. Известно также, что высокая неров-нота является главным «врагом» стабильности производства, поэтому основные усилия производственников направлены на снижение этой неровноты. I

Из сказанного следует, что изучение процессов деления и разработка методов управления этими процессами является актуальной задачей при совершенствовании и повышении эффективности прядильных производств. В связи с указанным, тема диссертационной работы, посвященная исследованию процессов деления потоков волокнистого материла, является весьма актуальной.

Цели и задачи исследования.

Основной целью диссертационной работы является разработка и исг следование процессов деления потоков волокнистого материала,.разработка автоматизированного моделирующего комплекса и синтез на его основе структуры системы управления для стабилизации равномерности этих потоков по линейной плотности. Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие научно-технические задачи: 5

1. Анализ технологических процессов деления. Классификация их видов и особенности технической реализации, а также учет основных факторов, влияющих на эти процессы.

2. Разработка математических и компьютерных моделей основных видов процессов деления, их алгоритмов и программной реализации.

3. Верификация моделей и разработка автоматизированного программного комплекса для работы с моделями.

4. Проведение компьютерных экспериментов для изучения влияния факторов на процесс, деления и ранжирование этих факторов по степени их влияния.

5. Разработка структуры системы автоматического управления процессами деления. Выбор и обоснование критериев оптимальности для этой системы.

Методика проведения исследования.

Использованные в работе методы исследования сочетают математическое моделирование, компьютерное моделирование, статистические методы обработки данных. При построении моделей использовались методы компьютерного имитационного моделирования, теории вероятностных процессов и анализа случайных сигналов, а также методы математической статистики и вычислительной математики. При реализации моделей использованы средства математического программного пакета Matlab, моделирующего инструментария этого пакета Simulink, а также язык программирования общего назначения Delphi 7.0.

Научная новизна работы

В результате выполнения диссертационной работы получены следующие результаты:

1. Разработаны компьютерные имитационные модели и исследованы процессы деления волокнистых потоков, в том числе последовательное деление потоков, параллельное деление потоков, дискретизация волокнистых потоков.

2. Установлена степень влияния различных факторов процессов деления на равномерность по линейной плотности разделенных потоков.

3. Разработана структура автоматизированной системы управления процессами деления. Построена модель этой системы с использованием предложенного критерия оптимальности и доказана эффективность этой системы

Достоверность результатов.

Адекватность построенных моделей имеющимся данным подтверждается результатами экспериментов по верификации модели, известными результатами по делению потоков и их дискретизации других авторов, а также общепризнанным закономерностям, действующим при делении потоков.

Практическая значимость.

Использование разработанных моделей и системы управления позволит снизить неравномерность по линейной плотности волокнистых потоков, полученных в результате деления, тем самым открыв возможность повышения качества получаемой пряжи и конкурентоспособности выпускаемых тканей и трикотажа.

Общие выводы

1. Решена научно-техническая задача исследования процессов деления потоков волокнистого материала, в том числе последовательного деления, параллельного деления и процесса дискретизации.

2. Для ее решения созданы и программно реализованы математические и имитационные модели и алгоритмы для следующих, компонентов модели процессов деления: имитатор потока волокнистого материала на входе технологической системы, модели различных видов деления потоков волокнистого материала, модели различных существующих систем деления волокнистого потока, система обработки статистических данных, модели системы автоматического управления процессами деления.

3. Выполнен анализ общепринятых в текстильной технологии статистических методов исследования неровноты волокнистых продуктов по линейной плотности и применяемых при этом характеристик: дисперсии, минимального и максимального значений, коэффициентов вариации, распределений, гистограмм, автокорреляционных функций и спектральных плоскостей дисперсии, выбраны алгоритмы для эффективной оценки этих характеристик в автоматизированном режиме в процессе моделирования продукта.

4. Выполнены серии компьютерных экспериментов с моделями процессов деления волокнистого потока, включающие исследования различных параметров (средние значения длин отрезков входящего потока, на которые последовательно делится этот поток, параметры случайных вариаций этих длин, средние значения коэффициентов деления и т.д.) для разных видов деления и расчет перечисленных статистических характеристик. Большой объем статистического анализа подтвердил пригодность принятых статистических характеристик и алгоритмов их оценки для использования в автоматизированном моделирующем комплексе.

5. Эксперименты с моделями процессов деления показали, что при отсутствии автоматического управления процессами деления потока волокнистого материала случайные вариации характеристик потока (средняя линейная плотность потоков, коэффициенты вариации и т.п.) могут привести к значительному разбросу характеристик потоков на выходах из делительных устройств и нестабильной работе этого оборудования, что является недопустимым для нормального протекания технологического процесса деления.

6. Исследованы возможности применения систем автоматического управления на основе анализа литературных данных. Была разработана система автоматического управления процессами деления потоков волокнистого материала, выбраны и обоснованы критерии оптимальности для этой системы,

7. Разработана и обоснована структура автоматизированного моделирующего комплекса, предназначенного для проведения исследований различных вариантов структуры процессов деления и режимов их работы, для синтеза оптимальной системы управления в автоматизированном режиме. Комплекс содержит как непосредственно средства моделирования процессов деления волокнистых потоков и их измерения, а также и базы данных для хранения результатов моделирования.

8. Построенная в работе структура системы автоматического регулирования процессами деления потоков волокнистого материала и исследование этой системы методами компьютерного моделирования показало, что создание такой системы управления позволит существенно снизить разброс по линейной плотности, стабилизировать работу процесса деления и снизить неровноту по линейной плотности потоков волокнистого материала на выходе из делительного устройства до 3 - 5% по коэффициенту вариации.

1. Будников В.И. Процесс деления в механическом прядении. - М: Легкая индустрия, 1965.

2. Минаков А.П Основы теории наматывания и сматывания нити, «Текстильная промышленность», 1944, №10,11-12

3. Уральская C.JI. Автореферат

4. Гаспарян Г.Л. Диссертационная работа, 2007.

5. Балясов П.Д. Сжатие текстильных волокон в массе и его значение для технологии текстильного производства. Дис. .д-ра техн.наук. - Л., 1974. -209 с.

6. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем: искусство и наука. -Мир, 1978.-418 с.

7. Бусленко Н.П. Метод статистического моделирования. М.: Статистика, 1970.-112 с.

8. Полляк Ю.Г. Вероятностное моделирование на электронных вычислительных машинах. -М.: Сов.Радио, 1971. -400 е., ил.

9. Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. М. .Наука, 1973. -312с.

10. Ю.Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.; Мир, 1975. — 500 с.

11. П.Яковлев Е.И. Машинная имитация. — М.: Наука, 1975. — 160 с.

12. Лифшиц А.Л., Мальц Э.А. Статистическое моделирование систем массового обслуживания. -М.:Сов.Радио, 1978. -248 с.

13. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. -400 с.

14. П1еннон Р. Имитационное моделирование систем: искусство и наука. -Мир, 1978.-418 с.

15. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании ,/ пер. с англ. Ю.П. Адлера, К.Д. Аргуновой, В.Н. Варыгина, А.М. Та-лалая; под ред. и с предисл. Ю.П. Адлера и В.Н Варыгина. вып. М.:135

16. Статистика, 1978. 221 с. с ил. - (Математике- статистические методы за рубежом). - вып.2 - М.: Статистика, 1978. - 336 с.

17. Имитационные методы в экономике / А.А. Бакаев, Н.И. Костина, Н.В. Яровицкий. Киев: Наукова Думка, 1978. - 304 с.

18. Перминов С.Б. Имитационное моделирование процессов управления в экономике. Новосибирск: Наука, 1981. - 420 с.

19. Ермаков С.М., Михайлов Г.А. Статистическое моделирование. М.: Наука, 1982. - 296 с.

20. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. -е изд. - М.: Высш. шк., 1998.-319 с.

21. Севостъянов А.Г., Севостьянов П.А., Симонян В.О. О динамике штапелирования разрывом. Изв. ВУЗов: Технология текстильной промышленности, 1974, №5, с.29 - 33.

22. Севостьянов П.А., Грачев А.В. Исследование процесса штапелирования в разрывном приборе с валком трения методом статистического моделирования. Изв.ВУЗов: Технологоя текстильной промышленности, 1976, №1, с.51- 54.

23. Виркер К.А., Дьяченко В.В, Плетникова К.Н., Сквостьянов П.А. Исследование работы батареи кипоразборщиков РКА-2И методом натурного эксперимента и статистического моделирования на ЭВМ. В сб. научн. трудов / ЦНИХБИ. - М.: ЦНИИТЭИлегпром, 1981, с. 30 - 40.

24. Севостьянов П.А. Исследование работы смесовой машины типа МСП -8Ш методом статистической имитации. Изв. ВУЗов: Технология текстильной промышленности, 1983, №6, с.40 — 43.

25. Севостьянов П.А. Статистическая имитация растяжения и разрыва пряжи. — Изв. ВУЗов: Технология текстильной промышленности, 1981, №3, с.9 -13.

26. Севостьянов П.А. рассортировка клочков волокнистого материала и ее влияние на эффективность смешивания в смесовых машинах. Изв.

27. ВУЗов: Технология текстильной промышленности, 1985, №1.136

28. Севостьянов П.А., Ангаров Э.И., Полонский Я.А. Моделирование надежности линии подготовки смеси в хлопкопрядильном производстве / в сб.: Исследования в области производства хлопчатобумажной пряжи. М.: ЦНИИТЭИлегпром, 1983, с.25 - 32.

29. Севостьянов П.А. Исследование процесса дискретизации методом статического моделирования. Изв. ВУЗов: Технология текстильной промышленности, 1976, №2, с.32 37.

30. Севостьянов П.А. Применения ЭВМ для выбора рациональной схемы объединения кипоразборщиков в батарею. Текстильная промышленность, 1981, №6, с.16 18.

31. Севостьянов П.А. Исследование сложения волокнистых потоков методом статистического моделирования. Изв. ВУЗов: Технология текстильной промышленности, 1979, №5, с.40 44.

32. Севостьянов П.А., Симонян В.О. Компьютерное моделирование кип-ных питателей с верхним отбором волокна. — В сб. Научных трудов ФГУП ЦНИХБИ: Перспективные высокоэффективные технологии и материалы текстильной промышленности. М. :2002, с74 - 84.

33. Гришин А.Н., Митихин В .Г., Севостьянов П.А. Статистическая имитация переработки двухкомпонентных смесей на АП — 18 и смесовых машинах непрерывного действия. — Изв. ВУЗов: Технология текстильной промышленности, 1987, №5, с. 33 37.

34. Севостьянов П.А., Минаева Н.В. Компьютерное моделирование разрыхления и очистки клочков волокон. /Вестник МГТУ им. А.Н. Косыгина, М., 1995, с.24-29.

35. Севостьянов П.А. Изменение неравномерности по линейной плотности при делении потоков волокнистого материала. Изв. ВУЗов: Технология текстильной промышленности, 1988, №2, с.21 - 25.

36. Севостьянов П.А .,3уев А.Е., Митихин В.Г. Анализ работы систем распределения волокнистых потоков методами численных экспериментов. Изв. ВУЗов: Технология текстильной промышленности, 1990, №2, с. 19-21.

37. Севостьянов А.Г., Севостьянов П.А. Моделирование технологических процессов (в текстильной промышленности): Учебник для ВУЗов. — М.: Легкая и пищевая промышленность, 1984. 344 с.

38. Павельев К.И., Закорюкин Ю.В., Терехов А.И., Пухов В.М. Регрессионная статическая модель резервного питателя чесальных машин. Изв. ВУЗов: Технология текстильной промышленности, 1986, №6, с. 1923.

39. Гончаренок В.Е., Горьков Г.Н. Совершенствование бункерной системы питания чесальных машин в хлопкопрядении. Изв. ВУЗов: Технология текстильной промышленности, 1999, №1.

40. Томин Н.Г., Зарубин В.М., Полякова JI.B. О выравнивающей способности транспортирующее-формирующего устройства бункерного питателя. Изв. ВУЗов: Технология текстильной промышленности, 1999, №2.

41. Севостьянов П.А. Прогнозирование характеристик и повышение эффективности исследований технологических систем прядильного производства. Дисс. .д-ратехн.наук, -М.:МГИ, 1985,437 с.

42. Johnson N.A.G.A Computer simulation of drafting. 0 The Journal of the Textile Institute, 1981, v.72, 3, tr. 69 79.

43. Kyuma H., Tsuchiya I., Matsumoto Y. Simulation of two zone roller drafting. - The Journal of the Textile Machinery Society of Japan, 1981, 8, pp. 154-162. (яп.)

44. Arthur D.F., Nield R. Computer simulation of the deposition of particles in the rotor groove during open end spinning. - The Journal of the Textile Institute, 1982, v.73, 5, tr. 201 - 208.138

45. Yashida H., Sigiyama H. Simulation of the yarn irregularity and break using steady state single filament melt spinning theory. - The Journal of the Society of Fiber Science and Technology of Japan, 1981, 12, pp. 497 - 501. (яп.)

46. Акчурин P.M. Проверка случайных чисел. — Программирование, 1977, №3, с. 71-79.

47. Сборник научных программ на Фортране. Вып.1. Статистика. Нью-Йорк, 1960 -1970 / пер. с англ. (США) С.Я. Виленкина. М.: Статистика, 1974.-316 с.

48. Дризо В.Е., Мановицкий В.И., Стогнийчук А.Н. К вопросу о выборе базового генератора ПСЧ для решения задач моделирования на ЕС ЭВМ. в кН.: Вопросы моделирования сложных систем. ИК АН УССР. -Киев: 1978, с.20-29.

49. Кнут Д Искусство программирования на ЭВМ. т.2: Получисленные алгоритмы. -М.: Мир, 1977.

50. Atkinson А.С., Pearce М.С. The Computer generation of beta , gamma -and normal random variables. - The Journal of the Royal Statistical Society, 1976, ser. A, v.139, pp. 431 - 461.

51. Atkinson A.C. A Family of switching algorithms for the computer generations of beta random variables. Biometrica, 1979, v.66.

52. Cheng R.C.H., Feast G.M. Some simple gamma variate generators. Applied Statistics, 1979, v.28, 3, pp. 290-296.

53. GoIder T. The Spectral test for the evaluation of congruantial pseudorandom generators. Algorithm AS98. Applied Statistics, 1976, v.25, 2, pp.173 -180.

54. Иванов M.A., Чугунков И.В. Теория, применение и оценка качества генераторов псевдослучайных последовательностей. — М.: КУДИЦ — ОБРАЗ, 2003. 240 с.

55. Томашевский В.Н., Жданова Е.Г. Имитационное моделирование в среде JPSS. М.: Бестселлер, 2003 - 416 с.139

56. Гультяев А. Визуальное моделирование в среде Mat lab: учебный курс СПб: Питер, 2000. - 432 е.: ил.

57. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. Классика CS. 3-е изд. СПб.: Питер; Киев; Издательская группа BHV, 2004, - 847 с,: ил.

58. Лившиц Н.А., Пугачев В.Н. Вероятностный анализ систем автоматического управления. — М.: Сов. Радио 1963. — 896 с.

59. Виленкин С.Я. Статистическая обработка результатов исследования случайных функций. М.: Энергия, 1979. - 320 с.

60. Кокс Д., Льюис П. Статистический анализ последовательностей событий. -М.: Мир, 1969. -312 с.

61. Солодовников В.В. Статистическая динамика линейных систем автоматического управления. М.: Физматгиз, 1960. 655 с.

62. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов / К. Хартман, Э. Лецкий, В. Шефер и др. -М.: Мир, 1977. -552 с.

63. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М: Статистика, 1973.-392 с.

64. Дженкинс Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его приложения. -вып.1. -М.: Мир, 1971. -240. с, вып.2 -М.: Мир, 1972. 288 с.

65. Мирский Г.Я. Аппаратурное определение характеристик случайных процессов. -М.: Энергия, 1972. -456 с.

66. Холлендер М., Вулф Д. Непараметрические методы статистики / Пер. с англ. Д.С. Шмерлинга; под ред. Ю.П. Адлера и Ю.Н. Тюрина. м.: Финансы статистика, 1983 - 518 с.

67. Марпл. мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер. с англ. -М.: Мир, 1990. - 584 е., ил.

68. Отнес Р., Эноксон Л. Прикладной анализ временных рядов. Основные методы: М.: Мир, 1982. - 428 с.

69. Гаскаров Д.В., Шаповалов В.И. Малая выборка. М.: Статистика , 1978.-248 с.

70. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПБ: Питер, 2003. -604с., шш.

71. Севостьянов П.А. Компьютерное моделирование технологических систем и продуктов прядения. — М.: Знание-Информ, 2006. 448 е., илл.

72. Севостьянов А.Г. Методы и средства исследования механико-технологических процессов текстильной промышленности. М.: МГТУ им. А.Н. Косыгина, 2007. - 648 с.

73. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. М.: Советское радио, 1966.-680с.

74. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Книга первая. -М.: «Советское Радио», 1969. 752 с.

75. Горяинов В.Т., Журавлев А.Г., Тихонов В.И. Примеры и задачи по статистической радиотехнике. — М.: «Советское радио», 1970. — 600 с.

76. Интернет сайт http://ni.wikipedia.org.

77. Д. К., Вышнеградский И. А., Стодола А. Теория автоматического регулирования, М.: Изд-во АН СССР, 1949.

78. Максвелл; Лернер А. Я. Введение в теорию автоматического регулирования, М., 1958

79. Фельдбаум А. А., Вычислительные устройства в автоматических системах, М.: Физматгиз, 1959. -800с.

80. Бобровский С. Delphi 7 Учебный курс. СПБ: Питер, 2008. 736с.

81. Кэнту М. Delphi 7 для профессионалов. СПБЖ Питер, 2004. 1104с.