автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Обобщение, конкретизация и применение метода патурно-математического моделирования при автоматизации металлургических объектов

На правах рукописи

РГБ ОД

2 8 ИЮН 7ЯПП

ЛЯХОВЕЦ Михаил Васильевич

ОБОБЩЕНИЕ, КОНКРЕТИЗАЦИЯ И ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА НАТУРНО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИ АВТОМАТИЗАЦИИ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

Специальность 05.13.07 "Автоматизация технологических процессов и производств" (металлургия, машиностроение)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Новокузнецк - 2000

Работа выполнена в Сибирском государственном индустриальном университете

Научный руководитель : засл. деятель науки и техники РФ

д.т.н., профессор|В.П. Авдеев

Научный консультант: к.т.н., доцент Л.И. Криволапова

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

B.Ю. Островлянчик

кандидат технических наук, доцент

C.Р. Зельцер

Ведущая организация: ОАО Западно-Сибирский металлургический комбинат

Защита состоится 18 мая 2000 г. в 10°° час. на заседании диссертационного совета Д 063.99.02 в Сибирском государственном индустриальном университете (СибГИУ) по адресу: 654007, г. Новокузнецк Кемеровской области, ул. Кирова, 42, СибГИУ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СибГИУ. Автореферат разослан 18 апреля 2000 г.

/

Ученый секретарь диссертационного совета

Т.В. Киселёва

¡<32-64-5-05,0

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Непрерывно возрастающие требования к объектам информационной, материальной и информационно-материальной индустрии неизбежно приводят к комплексному развитию и использованию достижений научно-прикладного направления "Производствшно-исследовагельские авгоматизи-ровашше системы (ПИАС)" на базе нагурно-модельных блоков (11МБ), достоин-:твом которых является многоцелевое использование реальных объектов (блоков, $веньев, подсистем) совместно с их оке частичными математическими моделя-ии. По сравнению с этим известные разработки но полунатурному моделированию, натурно-моделирующгш комтексам характеризуются полным модельным смещением отдельных натурных чвеньев, например, реальных объектов управления и функционированием других натурных звеньев, например, управляющих тодсистем в чисто исследовательском режиме.

Своеобразие натурно-модельных блоков и их комплексов (НМБ-сомплексов) позволяет создавать, например, трёхцелевые системы, содержащие мбочие подсистемы, встроенные тренажёры и испытательные стенды. По анало-тш могут формироваться всевозможные образовательно-интегрированные ком-глексы. Это требует всестороннего развития типовых информационных, алгоритмических, программно-технических звеньев и автоматизированной технологии штурно-математичгского моделирования, ядро которой составляют разнообразие многоварнантные формирования. В новых задачах натурно-математического годелирования особую ценность представляют базовые модели нелинейной дина-лики, входящие в состав многовариантных формирований, как порождающие бо-■атое разнообразие вариантных реализаций рядов данных.

Настоящая работа выполнена согласно региональной программе "Кузбасс" Минобразования РФ, программе Миннауки РФ "Кузбасский научно-)бразовательный комплекс" но разделам: 1) Моделирующие и прогнозирующие :истемы с многовариантной структурой; 2) Многовариантные технологии и сис-емы в непрерывном образовании. А также в соответствии с вузовскими планами )абот по комплексному учебно-научно-прикладному направлению "Вариантни-:а".

Цель диссертационной работы:

1. Преемственное развитие входящего в вариантнику метода натурно-математического моделирования (НММ) в его многовариантном представле-

нии, с обобщением, дополнением и легализацией прежних разработок, и применением, на современном этапе разнообразных многовариантных формирований а также концепции образователыю-интегрированной деятельности.

2. Обобщённое представление и выделение типовых звеньев многовариантной автоматизированной технологии натурно-математического моделирования (НММ-технолопш) отдельных и взаимосвязанных объектов с большим внутренним и внешним разнообразием применительно к металлургическим объектам.

3. Выделение, описание общих и специализированных функциональных .и обеспечивающих подсистем НММ-технологаи с детализацией и исследованием многовариантных типовых звеньев (информационных, алгоритмических, программно-технических).

4. Создание многовариантных обучающих, анализирующих, испытательных и рабочих систем натурно-математического моделирования применительно к

' задачам автоматизации конкретных объектов черной металлургии.

Основы выполнения работы. Направляющей является концепция системной многовариантности автоматизации и её конкретизация применительно к натурно-математичсскому моделированию. Использованы теоретические и практические разработки вариантники, адаггглвной идентификации, структурного анализа, сглаживания данных, теории комбинированного моделирования, теории прогнозирующего управления, теории эксперимента, нелинейная Д1шамика Научная новизна:

• Обобщение, с позиций многовариантных формирований, основ метода натурно-математического моделирования и его типовых компонентов, включая базовые структуры нагурно-модельных блоков и комплексов с разнообразными приобъектными моделями.

• Многовариантные постановки и решения задач применения метода натурно-математического моделирования с анализом и синтезом соответствующих многовариантных алгоритмов совместно с динамическими базами данных.

• Развитие функциональных и обеспечивающих подсистем натурно-математического моделирования, включая построение приобъектных пересчётных моделей с учётом известных статических и динамических характеристик объектов, применение моделей нелинейной динамики для описания, имитации, анализа и прогноза сложных рядов данных.

• Структуризация с выделением типовых звеньев многовариантной автоматизированной технологии натурно-математического моделирования отдельных и взаимосвязанных объектов, обладающих большим внутренним и внешним разнообразием.

• Применение метода натурно-математического моделирования при проектировании и исследовании систем автоматизации основных агрегатов чёрной металлургии.

Практическая ценность и реализация разработок. Плодотворность снс--ематизации, дополнения и детализации метода НММ обусловлена перспективно-:тью тесной интеграции учебной, научной и производственной деятельности и юдтверждена полученными конкретными результатами. Автоматизированная ехнология и конкретные её воплощения с обобщающим названием "Натурно-шематичсское моделирование с комплексным формированием и анализом рядов [анных о металлургических объектах" разрабатывались коллективно и по осноз-(ым блокам были внедрены в проектно-конструкгорских организациях и на ряде [ромышленных предприятий. В настоящее время такого рода системы создаются [ совершенствуются как многовариантные формирования с учебными, испыта-ельньши и производственными функциями, опираясь на учебно-научно-бразовательную деятельность Сибирского государственного индустриального ииверситета во взаимодействии со службами автоматизации Западносибирского и Кузнецкого металлургических комбинатов.

Апробация работы. Основные положения диссертации освещались на Международной конференции "Современные проблемы и пути развития метал-ургии" (Новокузнецк, 199 В); Всероссийской конференции "Системы и средства втоматизации" (Новокузнецк, 1998, 1999); Международной конференции "Про-нозирующие системы" (Чита, 1999), а также на семинарах кафедр систем автома-изации и систем информатики и управления СибГИУ.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 3 статьи, 10 тезисов док-адов, 1 методическое пособие.

Объём рукописи. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, писка литературы и содержит 165 страниц основного текста.

Предметом защиты служит современная версия метода НММ с опорой на ноговариантные формирования и соответствующие типовые информационные, тгоритмическис, программно-технические звенья, автоматизированная техноло-1я НММ и конкретные результаты её использования, применительно к обучаю-

щим, анализирующим, испытательным и рабочим системам автоматизации объе1 тов чёрной мегаллургаи. К предмету защиты таюке относятся детальные описаны многовариантных типовых звеньев НММ, теоретические и инженерные разрабоп ки по их информационному, алгоритмическому и программно-техническом обеспечению в конкретных задачах изучения, создания и использования мета! лургических систем автоматизации, разработки по применению моделей неЛ1: нейной динамики в составе НММ в общем и в прикладных НММ-системах учес ного и производственно-исследовательского назначения.

Лпчиын вклад автора заключается в ориентированной на создание мне говариантного метода НММ прикладной разработке методик, алгоритмов, ком пьютерных программ и автоматизированной технологии, выполнении соотвепл вующих исследований с применением математического и натурнс математического моделирования, комбинированной обработке данных и шггер иретации полученных результатов, в рамках учебно-научно-производственног комплекса, сопряженного с действующими автоматизированными системам) управления агломерационным, доменным, сталеплавильным и прокатным произ водством. В соответствии с этим выделяется доля автора во всех коллективны: публикациях.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава I. Теоретические основы натурно-математического моделнро вания. Первая глава состоит из пяти разделов, посвященных раскрытию сущно сти развиваемого метода натурно-математического моделирования (НММ), со держателыюму анализу известных трудов в аспекте НММ, обзору разработо! НММ, формированию принципиальных схем и структур натурно математического моделирования и натурно-модельных блоков, структурирова нию многовариантной автоматизированной технологии натурно математического моделирования.

1.1. Сущность и обзор разработок натурно-математического моделирования. Известные труды по основам моделирования и непосредственно по автома тизации производств и исследований относятся, главным образом, к таким клас сам задач, которые сводятся преимущественно к аналитическим изысканиям i математическому моделированию или, напротив, к лабораторным и натурных экспериментам. Комбинированные же методы, сочетающие в себе, например

математическое моделирование и натурные эксперименты, названные натурно-модельными, рассмотрены в гораздо меньшей степени.

При изучении опыта, накопленного в области теории комбинированного моделирования, опирались на труды В.А. Веникова, Г.В. Веникова, И.Д. Кочу-бисвского, В, З.Б. Голембо, В.Н. Закривидорога и других исследователей. Обзор известных достижений в теории комбинированного моделирования позволяет заключить, что натурно-модельный подход преимущественно связан с построением и использованием относительно обособленных исследовательских комплексов без прямого взаимодействия с производственными системами управления. Целесообразным представляется развитие натурно-модельного метода моделирования для получения качественно многовариантных желаемых результатов деятельности. Таким методом является метод многовариантного натурно-математического моделирования.

В предшествующих разработках автоматических и автоматизированных систем натурно-математического моделирования, выполненных В.П. Авдеевым, Л.П. Мышляевым, С.Р. Зельцером и другими, основное внимание уделялось формированию натурно-модельных блоков, состоящих из действующих натурных объектов в интеграции с частичными математическими моделями пересчётного типа по отношению к вариациям фактических и условно изменённых свойств натурных объектов, и применению метода натурно-математического моделирования для испытания и наладки систем автоматизации а также в обучающих системах. Формирование натурно-модельных блоков и их комплексов упорядочено их типовыми структурами с прямыми и обратными пересчётными моделями и шособами идентификации с выделением информативных участков данных, прогнозированием рабочих управлений, нанесением открытых и скрытых пробных юздействий. Сущность НММ-метода заключается в объединении в единой моде-шрующей системе реального объекта с приобъектно-исресчётными моделями для нюгоцелевого использования в производственно-исследовательских системах, со-кржащих обучающие, анализирующие, испытательные и рабочие подсистемы.

При создаш-ш практически каждой системы натурно-математического моде-[ирования дополнительно решались задачи первичных измерений, фильтрации, зормирования типопредегавительных реализаций, идентификации, испытания и галадки, формирования структур, исполнения решений, отображения информации, рганизации взаимодействия.

Разработанные алгоритмы натурно-математического моделирования и базирующиеся на них НММ-системы допускают типизацию и тем самым распространение на другие промышленные объекты и их комплексы.

1.2. Состав натурно-модельных формирований. Нагурно-математичсскос многовариантное моделирование соотносится напрямую с задачами натурно-модельного анализа и синтеза разнообразных объектов, режимов, решений. НММ-направление развивается сообразно следующим определениям: 1).Натурно-математическое моделирование опирается на системное объединение нормального функционирования натурных объектов, управляемого натурного или полунатурного эксперимента на них и математического моделирования приобъектного типа. 2).Основными частями НММ служат натурные вариапто-образующие подсистемы, информационно-выборочные вариантообразующие подсистемы и приобъектно-модельные вариантообразующие подсистемы. 3).Каждая • система натурно-математического моделирования (НММ-система) включает многовариантные натурно-модельные блоки (НМБ) как таковые и в различных соединениях друг с другом (НМБ-комплексы) (рис. 1), компонентами которых служат сами натурные объекты в сопряжении с приобъектно-пересчёгнымн моделями (ПМ) и прогнозирующими приобъектными моделями (ППМ), содержащими нелинейные операторы и специальные базы натурных данных. 4).Структурно НМБ, НМБ-комплексы характеризуются существенно

Рис. 1. Последовательное соединение двух НМБ (А, Б) в НМБ-комплекс: : НБ - натурный блок (опорный реальный объект); ПМ - приобъектно-пересчётная модель с вариантностью но воздействиям; Vе, У° - действительные входные и выходные воздействия НБ; Vй, Ун - натурные данные при наличии неполноты и помсхоискаженности измерений; У™ - выходные натурно-модельные данные с пересчётом Ун на разницу между Vй и модельным входным воздействием Vм; полукругом ТУ обозначены измерительные звенья; индексами А и Б отмечены входные и выходные воздействия соответствующих НМБ.

параллельной композицией натурного и модельного в отличие от традиционной формы полунатурного моделирования. 5).Воспроизводимые конкретной НММ-системой парнаитные реализации процесса отражают совокупность возможных режимов функционирования комплекса конкретных натурных объектов с вариантностью по воздействиям, но преобразованиям, по ограничениям и в общем по определяющим условиям.

По опыту обширного применения натурш-матсматического моделирования выявлена необходимость иерархической структуризации приобъектпо-пересчётных моделей с выделением идентифицирующих (анализирующих и перестраивающих) операторов и настраиваемых операторов (например, к" в ПМ при наличии нелинейного эффекта «попарных состояний с пределом», см. рис. 2) результирующего преобразования приращений (отклонений) входных и выходных переменных.

Рис. 2. Типовая приобъектно-пересчетная модель (ПМ) при наличии нелинейного эффекта «попарных состояний с пределом»: Yx - характеристическая выходная величина (первичная или расчетная); - базовое значение характеристической величины; VH, Y" - натурные данные о входных и выходных воздействиях реального объекта; Vм - модельные данные, а У™ (условно YM) - натурно-модельные данные; к^ - настроечный коэффициент; к' - базовые значения коэффициентов .w

пропорциональности; q>s - разностный пересчетныи оператор с условно выделенными из

него настраиваемыми пропорциональными звеньями (в частности, оператор <pg может быть приравнен к единице или представлен запаздывающими и инерционными звеньями, одномерными и многомерными); прямоугольником ШЯЯ обозначены базы натурных и натурно-модельных данных.

1.3. Элементы теоретического обоснования НММ. Существует необходимость и возможность постепенно наращиваемого теоретического обоснования 'iMM с привлечением чётких структурных представлений и, по-возможности,

строгих логико-математических утверждений и доказательств. К настоящему времени по этому вопросу сделаны только начальные разработки.

Первоочередной задачей натурно-магематического моделирования является синтез принципиальных схем и алгоритмического обеспечения функциональных блоков НММ, предназначенных для формирования информативных участков натурных данных, выбора представительных натурных объектов и режимов их функционирования, обобщённого представления взаимосвязанных переменных (натурных и модельных) в виде комплексных кривых, построения и адаптации приобъектно-пересчётных моделей.

В данном разделе предпринята попытка обобщения предыдущих теоретических разработок. Описан способ синтеза базовых структур НММ посредством структурных преобразований схем систем автоматического управления, содержащих в исходном виде только натурные и только модельные контуры. Конкретизированы необходимые для организации натурно-математического моделирования свойства приобъектно-пересчётных моделей, промежуточные (частные) и результирующие показатели адекватности ПМ, базирующиеся на формировании аналогов спланированных режимов. Сформированы обобщённые восстанавливающие и прогнозирующие ггриобъекгно-пересчётныс модели с операторами вход-выходных каналов регулирования, пересчёта и экстраполяции. Обобщены методы построения натурно-модельных блоков с желаемыми свойствами 1.4. Системное структурирование технологии натурно-математического моделирования. Технология - многовариантная порождающая система (метасистема) деятельности по отношению к целому классу конкретных систем, нацеленная на их изучение, создание и использование. Именно в таком русле необходимо понимать многовариантную технологию натурно-математического моделирования (сокращённо, НММ-технология) применительно к конкретным системам.

В рамках полной НММ-технологии необходимо различать как минимум три её специальные версии, такие как: 1). Познавательная НММ-технология с особым "от простого к сложному" многовариантным формированием и освоением разнообразной информации по НММ-тематике, с соответствующими многовариантными постановками и решениями познавательных задач. 2). Созидательная НММ-технология с многовариантным созданием и использованием конкретных НММ-систем широкого назначения. 3). Инструментальная НММ-технология с пользовательским набором многовариантных информационных,

алгоритмических, программных и технических средств моделирования, типовых компоновок узкоспециализированных подсистем НММ.

Системная многовариантность развиваемой технологии обуславливает создание конкретных систем НММ с опорой на проблемно-ориентированную блочную структуризацию. Проблемная ориентация порождает необходимость выделения концептуальных блоков, которые базируются на содержательных понятиях, характерных для рассматриваемой проблемной области. Гибкость моделирующей системы достигается пополняемым комплектом типовых элементов. Требуемая надёжность, мобильность и адаптация программного обеспечения обеспечивается построением моделирующей программы посредством интеграции типовых программных конструкций.

Структурирование любой технологии опирается на типовые процессы-операции, функциональные и обеспечивающие подсистемы. Учитывая наличие не только общих (с базовыми техническими, программными и другими средствами) обеспечивающих подсистем, но и различного рода частных обеспечивающих подсистем непосредственно привязанных к конкретным функциональным подсистемам, имеет смысл широко использовать, соответственно, специализированные функционально-обеспечивающие подсистемы (ФОПСы) при структурировании технологии, да и всех других системных образований. Разумеется, каждая ФОПС содержит типовые процессы-операции (типовые процессы н типовые операции, сокращенно, ТПО) информационной, материальной и комбинированной информационно-материальной природы.

По опыту прежних разработок и реализаций натурно-математического . моделирования и но новым образовательно-интегрированным представлениям выделены и детализированы в составе НММ-технологии функционально-обеспечивающие подсистемы. Форма представления НММ-технологии в аспекте выделения ФОПС представлена на рис. 3

Общим логическим основанием всех ФОПС и конкретных технологий в целом служит натурно-модельный подход и системная многовариантность на-турно-матемапгческого моделирования. Каждая ФОПС предполагает познавательную, созидательную и инструментальную версии, детализирована по типовым процессам-операциям, по образовательно-кадровым, информационным, ме-

' Функционально - обеспечивающие подсистемы - различного рода частные обеспечивающие подсистемы в непосредственной привязке к конкретным функциональным подсистемам.

тодическим, алгоритмическим, программным, техническим, финансовым средствам.

Рис. 3. Форма представления НММ-технологии с выделением многовариантных функционально-обеспечивающих подсистем (ФОПС)

1.5. Модели нелинейной динамики в задачах НММ. Математически базовые модели нелинейной, динамики выражаются нелинейными дифференциальными и рекуррентно-разностными уравнениями и полностью дискретными преобразованиями во времени или пространстве-времени. В работе рассмотрены простые но форме одномерные и двумерные квадратично-рекуррентные отображения'.

+ ^ = 0,1,2,..., (1)

х1(^ + 1) = 1-Сг[Х1(£)]2+Х2(£),] (2)

кусочно-линейные рекуррентные отображения, включая сдвиг Берпулли :

^п о <сл ¿л ■ (/),при .т,((.) <0.5, Ъ{1 + \) = 2-хх{Е)то(Н = \ (3)

[2 ■ [х, (() - 0.5), при х, (0 > 0.5,

где Х](г:) - одномерный ряд данных; I - целочисленное значение дискретного времени или другого аргумента; {Х](0, *2(£)} " двумерный ряд данных. Численные значения определяющих (характеристических) параметров сь с^ для каждого нз записанных выражений устанавливаются специально.

Простые базовые модели нелинейной динамики в объединении с гибкими многовариантными фильтрами образуют многовариапгную структуру сглаженного детерминированного хаоса, позволяющую генерировать ряды данных, качественно соответствующих квазихаотическим режимам функционирования различных металлургических объектов, что имеет важное значение для обучающих и испытательно-наладочных НММ-систем, при моделирования контролируемых и неконтролируемых возмущений, измерительных помех.

Глава II. Типовые звенья технологии натурно-математического моделирования на металлургических примерах. Вторая глава состоит из четырёх разделов, посвященных обобщению и описанию типовых звеньев НММ, методике построения приобъектно-пересчётных моделей на основе статических и динамических характеристик объектов и определения разрядности коэффициентов ПМ для дальнейших вычислений с требуемой точностью, формированию модельных реализаций технологических режимов.

2.1. Типовые звенья функциональных и обеспечивающих подсистем НММ с обобщением разработок по металлургии. В качестве типовых звеньев целесообразно принять такие звенья, которые могут служить основой для построения любых других звеньев того же назначения. Под многовариаптным типовым звеном (МвЗ) понимается такое звено (элемент, структура, алгоритм, метод, модуль и так далее), которое характеризуется наличием или осуществимостью многих вариантов этих звеньев на какой-либо общей для них основе с эффектом целого.

В результате структуризации технологии НММ выделены и детализированы следующие многовариантные типовые звенья: выбора информативных ти-попредставителей (МвЗ-выбора); формирования типопредставительных реализаций натурных данных (МвЗ-формирования); генерирования числовых псевдослучайных последовательностей (МвЗ-генерирования); сопряжения с объектом (МвЗ-сопряжения); сглаживания данных (МвЗ-фильтрации); децимации дискре-

газированного сигнала (МвЗ-децимации); дискретизации аналогового ншр< рывного сигнала (МвЗ-дискрегазации); проверки достоверности информаци (МвЗ-проверки); идентификации (МвЗ-идентификации); разностного пересчет ного оператора (МвЗ-пересчёта); специальных баз натурных, модельных и ж турно-модельных данных; получения, передачи, хранения, поиска, обработк (сжатие, преобразование), воспроизведения информации; нелинейной динамик! титрования персонала посредством спектральных моделей, типологически: тестов (МвЗ-тшшрования); формирования производственного психологического климата; психологического и эргономического анализа деятельности человека оператора.

2.2. Построение приобъектио-пересчётиых моделей технологически; процессов. Разработана методика построения приобъектно-пересчётных моде лей, основанная на использовании вариантной аппроксимации известных стати ческих и динамических характеристик промышленных (металлургических) объектов. Для статических характеристик вариантом может служить их аппроксимация методом наименьших квадратов, а для динамических характеристик -аппроксимация решением дифференциального уравнения второго порядка. Из получаемых выражений формируются пересчётные модели с вариантностью пс способам получения коэффициентов модели и по разрядности их представления, Так, при построении приобъектно-пересчётных моделей на основе статической характеристики объекта с помощью аппроксимации степенными полиномами получен многовариантный НМБ, представленный на рис. 4.

В плане программной реализации методики построения приобъ^ктно-пересчётных моделей созданы оригинальные программные пакеты на языке Visual Basic for Applications (VBA). Исходные данные формируются в электронных таблицах Microsoft Excel и там же выводятся результаты обработки в виде таблиц и графиков. Это позволяет пользоваться всем многообразием функций Excel для организации и представления информации.

Программный пакет состоит из многовариаитных модулей сглаживания натурных данных, формирования динамических баз данных, аппроксимации статических и динамических характеристик натурных объектов, оценки качества аппроксимации, построения вариантных пересчётных моделей, проверки адекватности полученных моделей, определения разрядности параметров ПМ, многокритериального выбора моделей, вывода информации в виде таблиц и графиков.

вом

Vй

V V"

НБ

-н

пм1

I

пм

![1

V

1 г • •

._> «в о в • • •

!_________i

■ >

ПМп У вом~

У°

У уп

У

!= У (0 + [а,_т + а ■ [уш ({) + V'(фа3>ш ■ + У» ■ V1(I) + {у: (^ГЦ*

! х^СО-У'«)];

Рис. 4. Схема натурно-модельного блока с набором приобъектных моделей: НБ - натурный блок из действующих реальных объектов с действительными входными V0 и выходными У° воздействиями; ВОМ - вариантообразующий и вариантообъединяющий механизм; ПМ1, ПМ", ПМ1", ПМ14' - вариантные приобъектно-пересчётные математические модели (с вариантностью по воздействиям и преобразованиям); У1, V " , V111, V, V- вариантные входные воздействия; У1, У11, У ш , У, У- вариантные выходные величины; ат „ - коэффициенты степенных полиномов, аппроксимирующих статические и динамические зависимости НБ,т=1,2, ..., 4; п = I, II, ..., IV, - порядок степенного полинома.

Результатом построения являются исходные коэффициенты приобъекгно-пересчётных моделей, которые необходимо в ходе дальнейшего применения моделей уточнять любым подходящим алгоритмом адаптивной идентификации.

С целью получения конкретных приобъектно-ггересчётных моделей были подвергнуты обработке различные статические и динамические характеристики объектов агломерационного, доменного, сталеплавильного и прокатного цроиз-

водства. Примеры полученных ПМ на основе статических характеристик прив!

дены в таблице 1.

Таблица

ПМ, полученные по статическим характеристикам

Входная величина Выходная величина Коэффициенты им'

Агломерационное производство

Содержание углерода в шихте, отн.ед. Производительность агломашины, отн.ед. а, = 21,87; а? = -440,56.

Влажность шихты, % Производительность агломашины, отн.ед. а, = -292,96; а2 = 6955,64; а3 = -50602,85.

Содержание углерода в шихте, отн.ед. Температура зоны спекания, °С а, = 3437.

Мартеновское производство

Расход газа, тыс.м^/ч Содержание кислорода в продуктах сгорания (плавление), % а, = -0,141; а,--0,109.

Расход воздуха, тыс.м3/ч Содержание кислорода в продуктах сгорания (плавление), % а, = 0,19137; а2 = -0,00695; а3 - -0,00014.

Давление в рабочем пространстве, мм.вод.ст. Содержание кислорода в продуктах сгорания (плавление), % а, = 0,917; а2 = -0,235.

Нагревательные колодцы

Время нагрева, мин Температура в ячейке, °С а,= 153.

Время нагрева, мин Расход газа на нагрев, тыс.м'/ч ^ = -273,27; а2 = 228,47; а3 = -51,57; а4 = 2,24.

Температура слитков при посадке, "С Продолжительность нагрева (регенеративный колодец), мин а, = -180,69; а2 = 4,21; а3 = 0,33; а4 = -0,04.

Температура слитков при посадке, °С Продолжительность нагрева (рекуперативный колодец), мин а, = -361,75; а2 = 44,49; а3 = -3,28; а4 = 0,08.

Расхода пара на инжек-цию воздуха, тыс.м3/ч Содержание кислорода в продуктах сгорания, доли а, = -0,0536; а2 = 0,0002.

Примечание: а1+ш - коэф(] ищиенты приобъектно-пересчётных моделей, представлен-

ных на рис.4.

2.3. Методика определения допустимой точности модели. Общеизвестно, что разрядность коэффициентов моделей влияет на длительность соответствующих

вычислений. П ходе построения и исследований приобъектио-пересчётных моделей оказалась актуальной задача оптимизации вычислений посредством усечения количества знаков после запятой у коэффициентов ПМ для использования их в дальнейших вычислениях. Для решения этой задачи предложена методика определения разрядности коэффициентов, исходя из допустимой точности расчетов.

Для моделей, построенных на основе статических характеристик, производится увеличение разрядности коэффициентов пересчётных моделей (от нуля знаков после запятой до полной разрядной сетки) до тех пор пока ошибка моделирования не станет меньше заданного порога погрешности моделирования.

Для моделей, построенных ira основе динамических характеристик, производится уменьшение количества знаков после запятой до тех пор пока не изменится ранжировка законов регули- i рования, которая определяется при \ заключении исследуемой пересчётной ! модели в замкнутый контур регули- S"0'6 рования с одним из четырёх законов | о,s

m

регулирования: пропорциональным | о +

(П), интегральным (И), пропоцио- ?

5-03- ■ -.....

нально-интегральным (ПИ), пропо- в 5 4 з г 1

„ __Количество знаков после запятой

ционально-интегралыго-

г, , Рис. 5. Динамика изменения целевого кри-дифференциальным (ПИД). На рис.5 xcp[fsf качества регулировапия от количест.

хорошо виден момент изменения ва знаков после запятой

ранжировки законов регулирования.

2.4. Формирование модельных реализаций на базе натурных рядов данных. Для описания многосвязанных технологических параметров особую ценность приобретают модели нелинейной динамики, входящие в состав многовариантных формирований, как порождающие богатое разнообразие вариантных реализаций рядов данных, например, такая модель нелинейной динамики, как модель тепловой конвекции, предложенная Лоренцои (система Лоренца).

Разработан алгоритм формирования модельных реализаций технологических режимов на основе натурных данных и системы уравнений Лоренца. В основу алгоритма положена структура двухканального алгоритмического прогнозирующего блока, позволяющего получать, как минимум, два варианта модельных реализаций одновременно. На первом этапе производится расчёт ко-

эффициентов системы Лоренца по известным натурным реализациям, характерным для технологического процесса. Далее, задав начальные значения формируемого ряда данных и подставив их вместе с рассчитанными коэффициентами в систему Лоренца, получаем модельную реализацию временных рядов многосвязанных технологических параметров. Изменяя начальные значения модельного ряда данных, получаем вариантные модельные ряды данных, которые можно использовать как модельные входные воздействия, подаваемые в прнобъекгно-

1 11 21 31 41 51 61 71 I

Хн Xм СМО ун уМ СМО 2Н 2м СМО

X 0,9236 0,9232 0 0,736 0,736 0 0,9062 0,905 0,001

р 0,001 0,002 0,001 0,0088 0,0085 0 0,002 0,004 0,002

а 0,031 0,0401 0,008 0,094 0,0924 0,002 0,046 0,0623 0,016

1 X' 3,53 3,6 0,07 3,12 3,05 0,07 3,8 3,74 0,06

Рис.6 Статистическое подобие натурных и модельных рядов данных: Хн, Xм -натурные и модельные ряды данных о степени износа кладки доменной печи, %; Vй, Ум -натурные и модельные временные последовательности показания термодатчиков, °С; 7}\гм - натурные и модельные ряды данных о плотности теплового потока на торцевую стенку воздушной фурмы, Вт/м2; СМО - среднемодульное отклонение модельных рядов данных от соответствующих натурных рядов данных.

ересчёшые модели. Для улучшения качества описания натурных временных ядов данных имитация производится с разделением нх колебательной (низко-астопюй) и нестационарной (высокочастотной) компонент. Низкочастотная эставлхющая представляет собой тренд, высокочастотная составляющая опре-гляется как разность между фактическим и сглаженным значением в /'-тый мо-ент времени (£= 1,2... N. где Ы-количество данных).

Полученные результаты имитации свидетельствуют, что модели нелиней-эй динамики хорошо воспроизводят натурные данные (рис.6).

Таким образом, показана пригодность моделей нелинейной динамики для змпактного хранения временных рядов данных и формирования вариантных одельных реализаций технологических параметров. Показана возможность ис-эльзования системы Лоренца для прогнозирования динамических рядов данах любых реальных процессов.

Глава III. Алгоритмизация и системы НММ для металлургических 5ъектов. В третьей глава, состоящей из трёх разделов, описаны способы при-гнения и конкретные разработки по натурно-математическому моделированию, именно, комплекс натурно-модельных блоков «миксер-конвертер-ковш-юкатный стан» для решения оптимизационных задач, обучающая система Основность» для обучения и аттестации персонала, осуществляющего управле-1е технологическим процессом, автоматизированная лабораторная установка 1я испытания и наладки управляющих систем.

1. Комплекс натурно-модельных блоков металлургических производств.

а современных предприятиях особая роль, с точки зрения экономической эф-;ктивности, отводится планированшо заказов на компоненты сырья, оптимиза-ш управляющих воздействий и режимов функционирования технологических ¡ъектов с целью минимизации себестоимости готовой продукции по причине 1айней нестабильности сырьевой базы по качеству, составу и ценам.

В данной работе рассмотрены вопросы моделирования для сложного тех-шогического комплекса, состоящего из таких агрегатов и производств как «сер, конвертер, ковш, прокатное производство. Задача решена методом на-рпо-математического моделирования, а именно, построением комплекса на-рно-моделышх блоков. Опорной структурой комплекса натурно-модельных шов послужило последовательное соединение натурно-модельных блоков

(рис. 1). Системой-прототипом является разработанный ранее комплекс натурно модельных блоков для производственного участка "конвертер-ковш".

Применительно к условиям АО «Западно-Сибирский металлургически! комбинат» структура комплекса натурно-модельных блоков представлена на рис. 7 Моделирование с помощью такого комплекса позволяет оперативно про следить влияние изменения химического состава (углерод, кремний, марганец) I температуры чугуна на химический состав и температуру стали и, опосредован но (через химический состав стали), на изменение механических свойств прокат; (пределы текучести, прочности, удлинения). Также учтено влияние химическоп состава раекмелителей на готовую стать.

Для построения данного комплекса были разработаны приобъектно пересчётные модели, описывающие изменение химического состава и темпера' туры чугуна в миксере и изменение механических свойств проката. 1. Для построения НМБ миксера.

а) ПМ перемешивания кремния чугуна в миксере

яй(0=йй(0 + 8аЯ(0; (4)

аи)=—ш— ■ : (6)

/?О') = 79-10-24-Ю4' -б^ + 279-Ю'9-в^ -148-Ю-6-С2и +

(7)

+ 0,0348-1,9042 где - среднее (по объёму примерно одного ковша) содержание кремния в миксерном чугуне в моменты времени (г-1) и г, соответствующие началу и окончанию операции залива >ого ковша чугуна; Э^О) - среднее содержание кремния в ]-ом ковше чугуна; Ст^Х/) - масса чугуна в миксере; gк(j) -масса.]-ого ковша заливаемого чугуна, б) ПМ перемешивания марганца чугуна в миксере.

мпй(0=мпй(0+бмпй(0; (8)

8Мп " (0 = [1 - а(Д] • 8Мп й (« -1) + аЦ) • [Мп £ (у) - Мл £ (/)] (9)

а(у) =-^АЛ--(10)

Ж/)-См(/) + ^(/")

ЖЛ = 8-Ю'М-36-10 10-04м + 156-Ю-9-С1 -105-Ю'6+ + 0,0352-ви -1,91

Рис. 7. Укрупненная структура НМБ-комплекса «чугун-сталь-прокат» с примером натурных (индекс «н») и натурно-модельных (индекс «м») реализаций: См, - содержание углерода и кремния в чугуне миксера; Ск -содержание углерода в стали на повалке конвертера; - содержание кремния в готовой стали; ДСТт- изменение предела текучести проката.

где Мпм - среднее (по объёму примерно одного ковша) содержание марган да в миксерпом чугуне в моменты времени (/-1) и /, соответствующие нача лу и окончанию операции залива j-oтo ковша чугуна; Мпк(/) - среднее со держание марганца в_/-ом ковше чугуна.

в) ПМ содержания углерода чугуна в миксере.

см(0 =С",(0 + 8См(0; (12)

+1,ыо-4-[т^(/)-т^(о]

где'81м(0,51м(0.^м(0.^м(0.тм(')Дм(0 " модельные и натурные зна чения углерода, марганца и температуры чугуна в миксере.

г) ПМ изменения температуры чугуна в миксере

Тм (0 = Тм (0+8Тм (0; (14)

' 6Т£ (0 = 0,71 ■ [т" (I -1) - Т^1 (/ -1)]+ 0,18 • (/ - 2) - (/ - 2)] (15)

Для построения НМБ проката.

а) ПМ изменения приращения предела текучести проката. дСг/,(0 = да-тнО') + 100-[д51м(0-д81Н(о]+390-[дСм(0-дСн(г)]+

+ 200 • [дМп м (;') - дМп н (г)] где-дСГтм(г),ДСГтН(г) - натурно-модельное и натурное значения приращения предела текучести проката на ¡-ой плавке; дС(г),д81(1'),лМп(г) - приращение процентного содержания углерода, кремния и марганца стали относительно опорного уровня на г-ой плавке (за опорные (базовые) значения элементов химического состава принимаются средние значения рассматриваемой марки стали.

б) ПМ изменения приращения предела прочности проката.

Д <ТВ м (0 = д<7вн(0 +100 ■ [л81М (/) - д81н((')]+ 880 • [дСм (г) - дСн (/)]+

+ 200 • [дМим (/) - дМив (г)] где дСГвм(г'),лСГвн(г) - модельное и натурное значения приращения предела прочности проката на г-ой плавке.

в) ПМ изменения приращения удлинения проката.

л85м (0 = д85н (г) -10 • [дйм (0 - д81н(о]- 40 ■ [дСм (0 - дСн (/)]-- 5 • [дМпм (г) - дМпн(/)]

где а85м(/),д85"(0 - модельное и натурное значения приращения удлинения проката на г'-ой плавке.

Были проведены натурно-модельные испытания, которые показали адекватность разработашюго комплекса при натурно-модельном воспроизведении его на технологических объектах. В качес тве итоговых критериев адекватности приняты показатели фактического соответствия результатов, полученных в ходе ПММ и рабочего функционирования конкретных технологических объектов, а также показатели эффективности практического использования решений. Для исключения влияния на результаты моделирования динамично меняющихся цен на сырьё и готовую продукцию осуществлён переход к относительным единицам оценивания разностного критерия эффективности.

3.2. Обучающая система «Основность». В настоящее время автоматизированные системы воспроизводятся преимущественно натурно-модельным путем, как многовариантные формирования с преемственными учебными, испытательными, производственными функциями. Именно, в русле натурно-модельных блоков и систем натурно-математического моделирования развиваются встроенные тренажеры в составе ироизшдсгвсшю-исследовательских систем с многовариантной структурой. В действующих и проектируемых производственных системах заложены большие потенциаль-

ные возможности для развития испытательных и обучающих подсистем (стендов, тренажёров), обеспечивающих как освоение правш ведения технологических объектов, так и правил исследования, диагностики, наладки, совершенствования технологического оборудования.

Произведено структурирование НММ применительно к многовари-

ЭД1

ИМ

Натурный объект

уО

Приобъектно- |дум пересчётная 1 ^ модель по Ц

Приобъектно-пересчётная модель по \У

Обучаемый

Действующая управляющая система

Рис. 8. Структурная схема обучающей системы «Основность»

>

антным задачно-обучающим системам (МвЗОС НММ). Наряду с общим про граммно-алторитмическим обеспечением МвЗОС была реализована, с участиер автора, натурно-модельная система «Основность», предназначенный для обуче пня и аттестации персонала, осуществляющего управление технологическил процессом выплавки чугуна. В основу положен алгоритм стабилизации осиовно ста шлака, разработанный С.Р. Зельцером. Структурная схема системы пред ставлена на рис. 8.

Из представленной схемы видно, что обучаемый работает параллельно ( управляющей системой, вырабатывая модельные управляющие (массы кварцит; и известняка) и возмущающие (изменение масс шихтовых материалов) воздействия для стабилизации основности шлака, которые реализуются не на действующем (реальном) объекте, а на приобъсктно-перссчётной модели объекта. Реализуется комбинированный принцип регулирования - по возмущению и пс обратной связи.

3.3. Испытательно-наладочные комплексы с использованием НММ. В процессе разработки, внедрения и эксплуатации систем управления приходится неоднократно решать задачу настройки алгоритмов управления. Основной объём работ по настройке алгоритмов выполняется в пусконаладочный период, когда управляющая система включается в работу непосредственно на действующем объекте управления. При этом могут возникнуть производственные потери из-за нарушения нормального функционирования объекта. С целью уменьшения производственных потерь и сроков внедрения вводится стадия натурно-модельных испытаний, в процессе которых воспроизводится динамика функционирования замкнутой системы управления в режимах, близких к режимам работы исследуемой управляющей системы на действующем (натурном) объекте управления. Настраиваемая управляющая система замыкается не на действующий объект, а на натурно-модельный объект управления. Благодаря особенностям .натурно-математического моделирования возможна организация параллельного испытания в одинаковых условиях нескольких законов регулирования.

Создана автоматизированная лабораторная установка для сравнительного анализа различных законов регулирования, в том числе пропорционально-интегрального по предыстории (ПИП), пропорционально-интегрально-расчётного (ПИР) законов регулирования и пропорционально-интегрального (ПИ). Задача сравнительного анализа решалась с помощью метода натурно-

математического моделирования, при этом натурный блок представлен физиче-кой моделью, построенной с соблюдением подобия динамических характери-гик модели и реального объеета управления. Полученные результаты представ-ены на рис. 9. Автоматизированная лабораторная установка организована на азе контроллера РЕМИКОНТ-130.

Т, °С1

ПИП

ПИ ПИР ПИП

Ушах 65,81 63,23 97,33

£рег 36 36 80

1 1483,5 1442,04 4006,22

Ду 0 -0,027 0,32

11 21 31 41 51 81 71 81 91 101 111 121сек. Рис. 9. Переходные характеристики и показатели качества регулирования ПИ, ПИР, ПИП законов регулирования

ЗАКЛЮЧЕНИЯ И ВЫВОДЫ

Осуществлено преемственное развитие входящего в вариаттшку научно-»авкгаческого направления «Натурно-математическое моделирование» с обобще-гем, дополнением и детализацией его прежних разработок, опираясь на современ-(м этапе на разнообразные многовариантные формирования и образоватедьно-ггегрированную деятельность. Основные научные и практические результаты, лученные в диссертационной работе, относятся к многоварнантным основам и нкретным системам натурно-математического моделирования на примере объек-в черной металлургии и состоят в следующем:

Алгоритмические разработки НММ применительно к соотаетствуюнщм задачам металлургической автоматизации подтвердили базовую роль натурно-модельных блоков с двухуровневыми приобъектными моделями, обеспечили построеше комплексов натурно-модельных блоков как таковых и как основы НММ связанных объектов, образовали конкретные многовариантные структуры НММ. Показана адекватность алгоритмических разработок НММ при натурно-модельном воспроизведении и реальном функционировании с контурами НММ-систем обучающих, анализирующих, испытательных, рабочих систем автомата-

зации агломерационного, доменного, статеплавильного и прокатного произвол егва, притом с возможностью 3-х кратного ускорения испытательной деятель поста и качественно нового обучения со встроенными тренажёрами.

3. Разработана многовариантная, с типовыми звеньями, автоматизированная технология натурно-математического моделирования отдельных и взаимосвязанных объектов с большим внутренним и внешним разнообразием. Объектекк большое разнообразие обусловлено динамичным множеством структурно-параметрических вариантов внутренних свойств и состояний самого объекта его входных и выходных воздействий со всевозможными возмущениями и источниками неполных помехоискажёниых измерений.

4. Дополнены приобъектно пересчсшые и прогнозирующие модели с учётом известных статических и динамических характеристик металлургических о&ьешов.

Прежние коллективные разработки систем металлургической автоматизации с натурно-математическим моделированием по основным блокам были внедрены в просктно-конструкторских организациях и на ряде промышленных предприятий. В настоящее время такого рода системы воспроизводятся как многовари-аиггные формирования с учебными, испытательными, производственными функциями, опираясь на учебно-научно-образовательную деятельность Сибирского государственного шщусхриалыюго университета совместно со службами автоматизации Западно-Сибирского и Кузнецкого металлургических комбинатов.

Публикации по теме диссертационной работы:

1. Авдеев В.П., Криволапова ЛИ., Кулагин Н.М., Кулаков С.М., Киселёва Т.В., Ляховец М.В. Общее представление натурио-матемашческого моделирования // Вари-антника. Информационный сборник 3. - Новокузнецк: СибГГМА, 1997, с 124-132.

2. Авдеев В.П., Кулагин Н.М., Кулаков С.М., Киселёва Т.В., Криволапова Л.И., Ля-ховец М.В. Представление многовариантного натурно-математического моделирования // Изв. вузов. Черная металлургия, 1998, №6, с. 73-76.

3. Бондарь Н.Ф., Ляховец М.В., Пушкина C.B., Даненко И.Ф., Кочетков A.C. К развитию многовариантного прогнозирования расчетных параметров нестационарных процессов// Материалы международной конференции "Современные проблемы и пути развитая металлургии". - Новокузнецк: СибГИУ, 1998, с. 198-200.

4. Руденкова Е.Г., Кораблина Т.В., Львова Е.И., Огнев С.П., Ляховец М.В., Андрианов О.Н. Многовариантная алгоритмика применительно к металлургическим объектам // Материалы международной конференции "Современные проблемы и пути развития металлургии". - Новокузнецк: СибГИУ, 1998, с. 202-205.

5. Криволапова Л.И., Ляхоасц M.B. Содержание натурно-математического моделирования на современном этапе //Материалы всероссийской конференции "Системы ■л средства автоматизации",- Новокузнецк: СибГИУ, 1998, с. 56-66. 5. Криволапова Л.И., Ляховец М.В., Щеглов В.А., Каланчнна О.В. Функционально -эбеспечивающие подсистемы автоматизированной технологии натурно-математического моделирования // Там же, с. 85-87.

1. Криволапова Л.И., Ляховец М.В., Щеглов В.А., Каланчина О.В. Многоварнашные пиповые звенья натурно-математического моделирования // Там же, 1998, с. 87-92. !. Бовдарь Н.Ф., Криволапова Л.И., Ляховец М.В., Отев CJI. Многовариантое вос-ггановительно-прошозируюхцее регулирование // Материалы Международной науч-ю-практической конференции "Прогнозирующие системы". - Чита. 1999. с.58-59. ». Криволапова Л.И., Ляховец М.В., Дубовик В.Я. Многовариантная автоматизированная технология натурно-математического моделирования // Изв. вузов. Черная ¡еталлургия, 2000. № 4 (в печати).

0. Криволапова Л.И., Кулаков С.М., Ляховец М.В., Огаев СЛ. Активная человеко-риентированная автоматизация на базе обучающих многовариантных систем // Материалы Международной научно-практической конференции "Теория активных истем",- М.: ИПУ РАН, 1999. - с. 119-120.

1.Авдеев В.П., Криволапова Л.И., Ляховец М.В. О многовариаотном натурно-[атематическом моделировании // Материалы региональной научно-практической онференции "Перспективы автоматизации в образовании, науке и производстве".-[овокузнецк: СибГИУ, 1999. - с.9- И.

2. Киселёва Т.В., Руденкова Е.Г., Ляховец М.В. Многовариантная активная систе-а «Исследование» // Там же, с. 40-41.

3. Огнев С.П, Ляховец М.В., Балыко В.А., Каланчина О.В. Об алгоритмах автома-вировацной настройки регуляторов // Там же, с. 76.

Криволапова Л.И., Ляховец М.В. Многовариантная автоматизированная техно-згия натурно-математического моделирования. Методическоегюсобие. - Ново-шецк: СибГИУ, 2000. - 23с.

Лицензия на издательскую деятельность ЛР Ks 020353, издательский код Т 18 здоисано в печать Формат бумаги 60x80 1/46 Усл. печ. л.

адата писчая. Печать офсетная.

т.-изд. л. Тираж 110 экз. Заказ J (._

1бирский государственный индустриальный университет