автореферат диссертации по процессам и машинам агроинженерных систем, 05.20.02, диссертация на тему:Оптимизация использования энергетических ресурсов в технологических процессах сельскохозяйственного производства методами вычислительного эксперимента

Бровцин Виктор Николаевич

§фокцин

На правах рукописи

ОПТИМИЗАЦИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ В ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССАХ СЕЛЬСКОХОЗЯСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА МЕТОДАМИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА

05.20.02 - электротехнологии и электрооборудование в сельском хозяйстве 05.20.01 -технологии и средства механизации сельского хозяйства

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Санкт-Петербург-Пушкин 2004

Работа выполнена в Государственном научном учреждении СевероЗападный научно-исследовательский институт механизации и электрификации сельского хозяйства (ГНУ СЗНИИМЭСХ).

Научный консультант: доктор технических наук", профессор Карпов Валерий Николаевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Беззубцева Марина Михайловна; доктор технических наук, профессор Ковальчук Юзеф Константинович; доктор технических наук, профессор Немировский Александр Емельянович.

Ведущая организация - Государственное научное учреждение Всероссийский научно-исследовательский институт электрификации сельского хозяйства Российской академии сельскохозяйственных наук (ГНУ ВИЭСХ РОССЕЛЬХОЗАКАДЕМИИ).

Защита состоится 4 июня 2004 г. в 13-30 на заседании диссертационного совета Д 220.060.06 по адресу: Санкт-Петербург-Пушкин, Академический проспект, дом 23, ауд. 719.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского государственного аграрного университета.

Автореферат разослан 25 апреля 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Вагин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Несоответствие сложных технологических процессов и объектов сельскохозяйственного производства методам их проектирования является объективной причиной их недостаточной эффективности и, прежде всего, при использовании энергоресурсов. В современных условиях ликвидация такого несоответствия возможна на основе математических методов проектирования с применением современных средств вычислительной техники, а также ее использования непосредственно в контурах контроля и управления технологическими процессами.

Однако, несмотря на бурное развитие средств вычислительной техники и их относительно невысокую стоимость и доступность, к настоящему времени не удалось существенно улучшить качество и экономические показатели технологических процессов. Дело в том, что здесь значительную роль играют особенности сельскохозяйственного производства: сезонный характер работы, сильное влияние возмущений и их ярко выраженный случайный характер, большое разнообразие видов деятельности, неоднородность обрабатываемого сырья, включение в контура управления биологических объектов (животных, растений), реакция которых на наши воздействия определяется не только законами физики, но и собственными законами самоорганизации. Разработанные к настоящему времени методы проектирования и их математическое обеспечение недостаточно адекватно отражают эти особенности.

Таким образом» возникла необходимость разработки новых моделей и алгоритмов управления сельскохозяйственными машинами и технологическими процессами сельскохозяйственного производства, в том числе и на основе теории самообучающихся (адаптивных) систем управления, которые должны работать в условиях неконтролируемых помех.

Цель работы - повышение эффективности использования энергетических ресурсов в технологических процессах и объектах путем применения современной методологии проектирования, основанной на изучении математических моделей, учитывающих особенности сельскохозяйственного производства, и адаптивных алгоритмов в контурах управления.

Исследования ограничены первым уровнем иерархической структуры организации сельскохозяйственного производства.

Научная новизна:

- математические модели технологических процессов тепло- и влагопе-реноса, вещественной средой которых являются капиллярно-пористые материалы (профилированные почвы, стеллажи с растительным субстратом, наво-зосборные каналы, шахтные сушилки), с учетом их многокомпонентности, краевых эффектов, несимметричности граничных условий и реальных изменений внешних возмущающих воздействий, а также методики их параметрической идентификации.

- методика вычислительного эксперимента для анализа и синтеза адаптивных алгоритмов с настраиваемой моделью и результаты ее использования на примерах синтеза алгоритмов управления раздачи концкормов в подсистеме кормления, входящей в состав АСУ ТП молочной фермы, и управления пропашным агрегатом при культивировании посевов посадок кукурузы.

- методика вычислительного эксперимента для исследования процессов сушки в шахтных зерносушилках. Разработан адаптивный алгоритм с настраиваемой моделью для подсистемы

входящей в комплекс технических

1 1гЛЖ\

- методика вычислительного эксперимента для анализа и синтеза экстремальных систем управления и результаты ее использования на примерах синтеза алгоритмов управления пахотным агрегатом с изменяемой шириной захвата плуга и его устойчивостью в горизонтальной плоскости.

Методы исследований

Исследования проведены с использованием современной технологии научных исследований, основанной на изучении математических моделей с помощью вычислительных средств ("вычислительный эксперимент").

Апробация работы

Материалы исследований доложены и обсуждены на заседаниях Ученого совета СЗНИИМЭСХ (1995,1999,2003 г.г.), на научно-практической конференции "Вклад молодых ученых в решение задач научного обеспечения АПК Северо-Запада РФ (СПб.-Пушкин, 1999), на научных конференциях профессорско-преподавательского состава СПбГАУ (1988,1998, 2000-2004 г.г.), на международной конференции "Автоматизация производственных процессов в сельском хозяйстве" (Минск, 2000 г.), на 3-ей международной научно-практической конференции "Экология и сельскохозяйственная техника" (Санкт-Петербург, 2002 г.), на XI международной научно-практической конференции "Научно-технический прогресс в инженерной сфере АПК России - проблемы развития машинных технологий и технических средств производства сельскохозяйственной продукции" (Москва, ГНУ ВИМ 2002 г.), на международном научно-техническом семинаре- "Проблемы разработки автоматизированных технологий и систем автоматического управления сельскохозяйственного производства (Углич, 2002 г.), на научной сессии СЗНМЦ Россельхозакадемии. "Научные основы создания современных адаптивных машинных технологий производства сельскохозяйственной продукции: состояние, опыт, проблемы" (СПб-Пушкин, 2002 г.), на координационных совещаниях СЗНМЦ (1999,2002,2003 г.г.).

Практическая ценность

Все материалы, сопутствующие проведению работы (методики, программы и примеры), имеют общий характер и могут быть использованы при исследовании технологических объектов первого уровня в системе организации сельскохозяйственного производства.

Результаты исследований нашли применение:

- при выборе профиля почвы для Тосненского района Ленинградской области;

- при разработке электронагревательного устройства и автоматизированной, системы управления температурой субстрата в стеллажных теплицах. Внедрены в Ленинградском производственном объединении "ЦВЕТЫ".

- при разработке исходных требований на подсистему управления сушкой семенного зерна (ПУССЗ). ПУССЗ является автономной разработкой и функционирует в составе комплекса технических средств (КТС) послеуборочной обработки и хранения семенного, фуражного и продовольственного зерна. Внедрена в совхозе "Скреблово" Лужского района Ленинградской области;

- при разработке экспериментального образца адаптивной (экстремальной) системы управления пахотным агрегатом, составленным из трактора МТЗ-82 и плуга ПИН-4-35 с изменяемой шириной захвата.

Публикации. По теме исследования опубликовано 40 научных работ.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, семи разделов, заключения и общих выводов. При общем объеме 367 стр. включает 320 стр. машинописного текста, 106 рисунков, 14 таблиц, список литературы включает 249 наименований, из них 15 на иностранных языках.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В общей характеристике работы обоснованы актуальность темы, определены цель и задачи исследований, научная новизна, практическая ценность и реализация результатов и представлены основные положения выносимые на защиту.

Первые работы, посвященные исследованию и проектированию сельскохозяйственных объектов методами вычислительного эксперимента, принадлежат

A.Т. Болотову, И.Ф.Бородину, СЛ. Иофинову, А.Б. Лурье, И.И. Мартыненко, И.С. Нагорскому, К.С. Нерпину, Л.Г. Прищепу, Д.С. Стребкову, А.Ф. Чуднов-скому, В.Д. Шеповалову.

Труды этих ученых получили развитие в исследованиях Л..Е. Агеева, B.P. Алешкина, А.Г. Бондарева, В.А. Борзенкова, МИ. Будыко, Б.И. Вагина, В.И. Вайнруба, AM. Валге, АА. Григорьева, Г.А. Гуляева, А.М. Гуревича, В.В. Гусь-кова, Е.И. Давидсона, В.Г. Еникеева, К.В. Зворыкина, В.Н. Карпова, В.Р. Краус-па, ИМ. Михайленко, Б.Г. Михайлова, Ф.Ф. Мухамадьярова, А.Н. Никифорова,

B.Д. Попова, Л.Г. Раменского, ВА. Русанова, B.C. Сечкина, А.В. Симонова, В.А. Смелик, В.А. Сысуева, А!В. Судакова, В.Н. Судаченко, А.В. Тихомирова, И.Б. Ускова, Р.Ш. Шабатова, Г.П. Шипилевского, Г.В. Новикова и многих других.

Глава 1: "Состояние проблемы и задачи исследования".

В главе приведен краткий обзор средств контроля и автоматизации технологических процессов (объектов) первого уровня и дан обзор основных математических моделей, используемых при их исследовании.

На основании анализа литературных источников выделено несколько технических проблем, обусловленных особенностями сельскохозяйственного производства, от уровня решения которых зависит эффективность дальнейших исследований.

Первая, наиболее сложная проблема, связана с распределенностью параметров сельскохозяйственных процессов. Традиционные математические модели не являются моделями реальных процессов в реальных агрегатах. Так, например, при исследованиях процессов теплопереноса в почвах не в полной мере учитываются многосоставность, профильность, краевые эффекты, несимметричность граничных условий, реальные изменения внешних возмущающих воздействий.

Нестационарность и нелинейность динамических характеристик объектов, а также непредвиденные реакции в силу самоорганизации, при включении живых организмов в технологические процессы и другие виды априорной информационной неопределенности порождают следующие две проблемы: невозможность постановки идентификационных экспериментов по существующим методикам, и неэффективность использования простых алгоритмов управления и сложность синтеза и реализация адаптивных.

Наконец последняя, четвертая проблема, связана с ограниченными возможностями использования технических и электронных средств, позволяющих реализовать только несложные алгоритмы управления

Анализ объектов и процессов сельскохозяйственного назначения и методов их проектирования показал, что к настоящему времени до конца не решена ни одна из проблем, указанных выше, важность и необходимость решения которых определили цель и задачи диссертации (см. общую характеристику работы).

Глава 2: "Обоснование метода научных исследований. Особенности построения моделей объектов и процессов сельскохозяйственного назначения".

В 70-х годах началась и продолжается до настоящего времени научная революция, связанная с появлением новой интегрирующей технологии научных исследований - вычислительного эксперимента. Эта методология позволяет бо-

лее полно решать проблемы тесного координирования и связи теоретических и экспериментальных исследований. Вычислительный эксперимент рассматривается как методология создания и изучения математических моделей исследуемого объекта с помощью вычислительных средств - ЭВМ и численных методов. Применение численных методов позволяет проводить исследования быстрее, дешевле и даже в тех условиях, когда натурный эксперимент невозможен.

Характеризуя вычислительный эксперимент в целом, чрезвычайно важно отметить его универсальность, которая позволяет легко переносить эту технологию на исследование других объектов. Это обстоятельство характерно вообще для математического моделирования и порождено тем, что многие явления и процессы имеют одни и те же математические модели.

В качестве основы вычислительного эксперимента можно выделить триаду: модель-алгоритм-программа. Первым и основным звеном в триаде является математическая модель. В работе использованы только параметрические модели.

Используемые наиболее часто методы идентификации параметров моделей сельскохозяйственных процессов пригодны, как правило, для линейных по параметрам математических описаний и, кроме того, распределенных по нормальному закону возмущающих воздействиях (или имеющих специальный вид, например, синусоидальное воздействие, единичный скачек и т.д.) для чего требуется специальная постановка экспериментов. Тем не менее, для сельского хозяйства характерны существенно нелинейные процессы, экспериментальное исследование которых по существующим методикам организовать сложно, а часто и невозможно, в связи с чем нами использован метод, свободный от отмеченных ограничений — вариационный метод решения экстремальных задач. Метод позволяет провести идентификацию параметров моделей (или модельных коэффициентов) при любом удобном для исследователя наборе экспериментальных данных.

В главе приведены методика использования метода и ряд примеров построения и параметрической идентификации моделей сельскохозяйственных процессов и объектов, в том числе и с распределенными параметрами (при решении обратных задач математической физики относительно неизвестных параметров и коэффициентов граничных условий).

Значительная часть работы уделена исследованию процессов с распределенными параметрами (первая проблема, см. выше), вещественной средой которых являются капиллярно-пористые материалы (почва, растительный субстрат, зерно). Для определения параметров переноса тепла и влаги в таких материалах (теплофизических характеристик) в главе обоснован метод цилиндрического зонда постоянной мощности, разработана методика и приведены примеры его использования. Исследования показали, что параметры переноса для супесчаных почв, растительного субстрата и зерна существенно зависят от влажности и незначительно от температуры.

ГлаваЗ: "Исследование тепло-влажностных режимов в профилированной почве". Одной из наиболее сложных и трудоемких отраслей сельскохозяйственного производства является овощеводство. В разных зонах страны овощные культуры выращивают на различных по форме поверхностях в зависимости от типа почв, уровня грунтовых вод, количества осадков и других факторов. В частности, в зонах избыточного увлажнения и высокого уровня грунтовых вод овощи выращивают на гребнях и грядах. К таким зонам относится и Ленинградская область. Естественно возникает вопрос выбора профиля -гребня или гряды (см. рис.1 и табл.1). Критерием выбора является сумма положительных температур за вегетационный период.

а - угол откоса дна борозды; И высота (толщина) пахотного горизонта, Нг

Рис.1. Схема для исследования профилированной поверхности почвы трапецеидальной формы (гребня и гряды): а - межосевое расстояние между профилированными поверхностями (трапециями); Д] - нижнее основание трапеции (у дна борозды), Ь - верхнее основание трапеции; е - ширина борозды у дна, высота трапеции; Н - глубина вспашки; Н\ — глубина залегания грунтовых вод.

Таблица 1

Характеристика гребней и гряд с трапецеидальной поверхностью

Профиль поверхности

а, см

Oí, см

Ь,

см

е, см

о,

град

К см

Н,

см

Ни см

Нь см

Гребень

60,0

45,0

21,6

15,0

51,0

14,4

21,2

28,4

70,0

Града

180,0

151,0

131,1

15,0

51,0

20,9

15,45

25,9

70,0

Почвы относятся к классу капиллярно-пористых материалов, процессы тепло- и влагопереноса в которых описываются системой уравнений А.В.Лыкова. После обоснованных допущений эти уравнения записали в виде:

где / -температура, *С; и — влагосодержание, г/кг, Т -время, с; а,-коэф. температуропроводности, м2/с; аи- коэф. потенциалопроводности влагопереноса, м2/с;

Каждый из тепловых и влажностных потоков, входящих в модель, определяется соответствующим климатическим фактором, и в своей совокупности они определяют граничные условия на поверхности: - для процесса теплопереноса:

где Я,- коэф. теплопроводности почвы, Вт/(м2К); ?„Р — поток прямой солнечной радиации, Вт/м2; - поток рассеянной солнечной радиации, Вт/м2; в угол падения прямого солнечного излучения, град; £р(т) - коэф., учитывающий поглощение солнечной радиации зеленой массой растений и идущей на фотосинтез; - альбедо почвы; - коэффициент конвективной теплоотдачи, Вт/(м2*К); а, - коэффициент теплоотдачи излучением, Вт/(м2*К); х~ удельная теплота испарения, кДж/кг, г\л -коэффициент; V, - скорость ветра, м/с; ¿>2. а\, а} - константы; р- давление пара в воздушной среде, Па; "л" - нормаль к поверхности, "п" - поверхность.

- для процесса влагопереноса:

где у0 - плотность скелета почвы, кг/м ; gm- осадки, кг/(с-м).

Нижняя граница почвенного массива определяется для процесса-влагопе-реноса уровнем залегания грунтовых вод, а для процесса теплопереноса - значением температуры на том же уровне для каждого месяца вегетационного периода (см.рис. 1).

t„ - const, ий = const = um, (4)

где um - полевая влагоемкость почвы, %.

Таким образом, система уравнений (1) тепло- и влагопереноса в почве, совместно с начальными и граничными условиями (2-4) представляют полную систему уравнений, решая которую можно проанализировать изменения температуры и влажности при различных профилях и получить исходные данные для выбора профиля.

Исследования модели провели для супесчаных почв Тосненского района Ленинградской области. Геометрические размеры гребней и гряд представлены в табл. 1. Теплофизические характеристики определены методом цилиндрического зонда и представлены как функции влажности:

и

10"-к

1,953+0,773-к' -0>,63+0Д71-М'^6'32-10"7-8'99-10^3'16-10"9-"2

Процессы в гребне и гряде исследовали по состоянию почасовых изменений для каждого месяца за вегетационный период и сравнивали в соответствующих точках их поперечных сечений (см. рис. 2).

Рис. 2. Схема точек наблюдения в профилированной почве при моделировании процессов тепло- и влагопере-носа.

Фрагменты решения для мая показаны на рис.3 (гребень) и рис.4 (гряда).

Ввиду отсутствия почасовых изменений в выпадении осадков в течение суток, приняли, что они выпадают в ночные часы.

Характер изменения и величина температуры почвы в разных точках поперечного сечения и в разные моменты времени в значительной степени отличаются друг от друга. При этом колебания температуры в течении суток следуют за колебаниями температуры приземного слоя воздуха. Наибольший перепад температуры почвы во времени наблюдается по периметру профиля. На левой и правой боковых поверхностях идет относительное смещение кривых температуры по фазе из - за разного влияния во времени на нагрев боковых поверхностей солнечной радиацией.

0,6 0,4 0,2

а)

1 2 4*1/

V ¿¡г 5ц

5 /У

15

0,6

а)

£ 10°" м 2 л аг г«

р: 0,4

О £

а ж

5 Р & а а 0,2

5г а«

0 0

1 \ 2

д

/I/ 5

15 10 2 5.5

о4

«г

о

2 18 а ч Ш

17

1 > | ¡",0

"12 Ч "17

ш.

"г'

«4' [У уГ /

✓ "6 "т • г И»

£

«Г 19

а.

18

ч са

17

\ "17

1 1 < 1 ч-

\ч -

"2

»7 «« у

24

0 4 8 12 16 20 24 Время, час

Рис 3. Средние почасовые изменения тепло- и влагопереноса в гребне за май:

а)-средние почасовые изменения климатических условий: 1 -прямая радиация, кВт/м2; 2 - рассеянная радиация, кВт/м2; 3 - температура воздуха,оС 4 - влажность воздуха; %, 5 - осадки, кг/(ч м2).

б)-процессы изменения температуры,°С,

в)-процессы изменения влажности,%

Несмотря на общий характер тепловлажностных процессов в профилированной почве, тепловые процессы в гребне менее инерционны и амплитуда колебания температуры в них выше. О переносе влаги можно сказать тоже самое.

Процессы тепло- и влагопереноса для остальных месяцев вегетационного периода подобны процессам за май.

Среднесуточные по месяцам за весь вегетационный период значения температуры и влагосодержания в профилированной почве на глубине 4 и 10 см представлены на рис.5.

0 4 8 12 16 20 Время, час

Рис 4. Средние почасовые изменения тепло- и влагопереноса в гряде за май:

а)-средние почасовые изменения климатических условий: 1 - прямая радиация, кВт/м2; 2 -рассеянная радиация, кВт/м2; 3— температура воздуха, оС; 4 — влажность воздуха; %, 5 -осадки, кг/(ч м2).

б)-процессыизменениятемпературь1,оС;

в)-процессы изменения влажности, %

О

• - & - - Ц6гд_ср —о—Ц11гд_ср

4- 15

месячные значения температуры и вла-госодержания почвы за вегетационный период на глубине 4 и 10 см:

Рис. 5. средне-

¿Май Июнь Июль Авг Сент Окг

Средние температуры почвы в мае в гребне примерно на 1 *С выше, чем в гряде на всех рассматриваемых горизонтах. В последующие месяцы эта разность уменьшается и практически исчезает в октябре. Влагосодержание почвы в гряде примерно на 0,8 % выше, чем в гребне, для мая. Эта разность постепенно уменьшается до 0,3 % в октябре.

Таким образом, на основании проведенного на ЭВМ моделирования установлено, что на супесчаных почвах влажность почвы в гребнях незначительно отличается от влажности в грядах, при этом она всегда выше допустимой для развития всходов семян столовых корнеплодов. Прибавка положительных температур в гребнях по сравнению с грядами за вегетационный период составляет около 100 оС.

Итак, для Тосненского района Ленинградской области на. супесчаных почвах следует использовать гребни.

Глава.4 "Оптимизация конструктивных и энергетических параметров электронагревательных устройств".

В сооружениях защищенного грунта для получения качественной рассады овощных и зеленого черенкования ценных плодово-ягодных культур и цветов широко применяют электрообогрев растительного субстрата. Требования к тепловому режиму субстрата при укоренении черенков являются более жесткими, чем при выращивании растений другими способами. Это связано с тем, что при размножении растений методом зеленого черенкования нарушена их целостность, и, следовательно, утрачена нормальная жизнедеятельность.

На рис. 6 представлена схема поперечного сечения стеллажа с линейными элементами электронагревательного устройства (ЭНУ), предназначенного для зеленого черенкования гвоздики ремонтантной в условиях искусственного тумана.

ланса тепловых потоков на поверхности субстрата:

Рис. 6. Схема ба-

• >

.У

45

субстрат; 2 - цементно-песчаная стяжка; 3 -основание; 4 - теплоизоляция; 5 - элементы электронагревательного устройства (ЭНУ). .

1 - растительный

X

С

Основные требования к ЭНУ - обеспечение заданного температурного режима как при номинальных параметрах воздушной среды в теплице

так и при переходе из номинальных условий к самым тяжелым (одновременное уменьшение скачком <рь на 10 % и напряжения питающей среды на 10 %).

Стеллаж с растительным субстратом представляют составное капиллярно-пористое тело, длина которого во много раз больше поперечных размеров. Влажность субстрата по всем горизонтам при зеленом черенковании в условиях искусственного тумана близка к условиям полной полевой влагоемкости, в связи с чем процессом влагопереноса в нем можно пренебречь. Это и другие ограничения, обоснованные в главе, позволяют свести систему уравнений тепло- и влаго-переноса в капиллярно-пористых материалах к двумерному уравнению теплопроводности с внутренним источником тепловыделений (мощность ЭНУ):

где

г - номер элемента стеллажа; qy - удельная мощность внутреннего источника тепловыделений, Вт/м3. граничные условия:

Теплообмен на границах элементов стеллажа происходит согласно граничным условиям ГУ-го рода:

(*Л

\ ' Уп l8nJ)

('Л =('Д,

(6)

где и - номера граничащих элементов стеллажа; - нормаль к поверхности (п).

Граничные условия на поверхности субстрата имеют вид, аналогичный с граничными условиями на поверхности профилированной почвы (2) с учетом преобразования потока солнечной радиации ограждением теплицы.

(7)

U ='. +k>?p-XSl,(biv. +62Xa,flll -Д3 -Ж))]/«.

•pip aii-i„vi-. • "2Д-П.1 "з - приведенная темпе-

ратура воздуха над поверхностью субстрата, "С;

кр~ коэффициент преобразования солнечной энергии ограждением теплицы; Граничные условия на боковых и нижней поверхностях стеллажа запишем аналогично (7) без учета влияния солнечной радиации и испарения:

(8)

При симметричных краевых условиях процессы теплопереноса в стеллаже целесообразно рассматривать в одной его половине (например, в левой), при этом поток тепла через плоскость симметрии А, (д1,/дх,)ж = 0.

Численные значения Л] и а| определили методом цилиндрического зонда постоянной мощности; ар методом решения обратных задач математической физики. Значения параметров теплопереноса элементов стеллажа и других коэффициентов приняли согласно справочным данным.

В качестве элементов ЭНУ использовали нагревательный провод марки ПОСХВТ.

Критерий качества, с учетом агротехнических требований и ограничений на конструктивные и энергетические параметры ЭНУ и стеллажа, имеет вид:

дол 'Уl.tnin ~ ~ > 1 / YSI VI/ VJ\ /дол» *np vnp >лип *

St2 - количество узлов расчетной сетки по оси X (Ах = 0,005 м; S /2 — 202); номер узла на границе боковой стенки стеллажа и субстрата; xt - координата узла i—го нагревательного элемента по оси X, м ; т — количество параллельных ветвей ЭНУ, шт; п - количество элементов ЭНУ, шт; yi - толщина слоя субстрата, м; fow - температура на глубине среза черенков 0,04 м для j-го

ще Ъ -

узла, "С; tnp — допустимое значение температуры нагревательного провода, "С.

•лр

Результаты решения задачи теплопереноса (5-8) в поперечном сечении стеллажа в пространстве искомых конструктивных и энергетических параметров ЭНУ, при которых критерий (9) принимает экстремальное значение, представлены ниже:

'"nor= 0,138 Ом/м (при 20 'С), 1пр = 392,08 м, т = 2 ветви, п = 8 элементов, ЯЭку = 13,524 Ом (при 20 'С), Р3ну = 3,425 кВт (при 40 *С), /w = 9,13 Вт/м (при 20 °С), руд=75,5 Вт/м2(при 40 "С).

На рис. 7 представлены графики температуры на разных глубинах в левой половине обогреваемого стеллажа для установившегося режима при номинальных условиях, из которого следует, что ЭНУ устраняет краевой эффект, обеспечивая заданную равномерность температурного поля по всем горизонтам корнеоби-таемой зоны субстрата.

Рис.7. Распределение температуры по горизонтам в поперечном сечении стеллажа с дискретным ЭНУ:

температура: /<> - субстрата на поверхности; tbUJbJi — субстрата на глубине 2,4,6 и 8 см.; t^y - в плоскости элементов ЭНУ; - на нижней поверхности стеллажа.

На рис. 8,а) представлена электрическая схема разработанного устройства, а на рис. 8,б) распределение элементов ЭНУ в стеллаже.

Рис. 8. ЭНУдля обогрева растительного субстрата:

а) — схема соединения элементов ЭНУ в стеллаже;

б) - схема расположения элементов ЭНУ в стеллаже.

Таким образом ЭНУ позволяет обеспечить заданный диапазон температурных условий, однако для качественного поддержания требуемого режима необходимо управляющее устройство.

Нами проведен анализ модели системы электрообогрева субстрата при двухпозиционном (Д) и пропорциональном (П) регулировании с учетом ограничений, свойственных промышленным регуляторам, определены оптимальные параметры настроек выбранных регуляторов и глубины расположения датчиков температуры, обеспечивающих требуемое качество регулирования.

На рис. 9 показаны процессы двухпозиционного регулирования температуры субстрата при дифференциале регулятора 6{ = ± 0,2 "С, уставке регулятора и глубине расположения датчика температуры а на рис. 10 - процессы П-регулирования температуры субстрата при оптимальных параметрах настройки:^,. = 2,26 кВт/0С, =22,8 вС и /д = 0,04 м.

Исследования показали, что в пределах заданной точности стабилизации температуры субстрата ( ± 1,5 *С на глубине 0,04 м) система электрообогрева с двухпозиционным регулятором имеет более низкие качественные показатели, чем с пропорциональным. Например, при одинаковом максимальном отклонении температурь (| Д/] т1П=1,5 *С) от заданного значения на глубине 0,04 м при отработке наиболее тяжелого возмущения, процессы в двухпозици-онной системе имеют более выраженный колебательный характер и больший градиент температуры {\dtldy I в обогреваемом слое

Технико-экономическкую эффективность системы электрообогрева субстрата оценивали по результатам работы в производственных условиях.

Рис. 9. Процессы двухпозиционно- Рис. 10. Процессы пропорционального управления температуры субстрата: го управления температуры субстрата:

а) - процессы изменения температуры: и, Н-> Ьо> (ц — на глубине 2,4,6,8,10 и 14 см. в сечении между нагревательными элементами; /*ю И /*ц -на глубине 10 и 14 см. над нагревательным элементом.

б) - процессы изменения мощности и энергии: /*эну - мощность ЭНУ, кВт, ¿-расход энергии, кВт.ч.

Экономический эффект с 1 м2 стеллажной теплицы составил 345 руб. Он получен за счет сокращения срока черенкования (что позволило снимать продукцию 12 раз в год вместо 8 - без обогрева) и увеличения выхода укорененных черенков в среднем на 5 % при каждом производственном цикле. Расчеты показали, что в случае использования одного регулятора температуры субстрата на площади стеллажа до 120 м2 экономически целесообразнее применять двухпо-зиционный регулятор типа ГТГР-2М, при большей площади — тиристорное управляющее устройство МК-ВУЗ.

Система электрообогрева субстрата была внедрена в Ленинградском призводственном объединении "Цветы".

Основным недостатком самотечных систем удаления навоза является его неполный сброс из навозосборного канала. Для полного удаления навоза используется большое количество воды, что вызывает большие затраты, связанные, в том числе, и с его обезвоживанием при утилизации. Как показали наши исследования, транспортирующий слой можно создать с помощью подогрева дна канала при котором гарантируется полный сброс навоза.

На рис. 11 изображена конструктивно-технологическая схема удаления навоза с электроподогревом дна канала.

Рис 11. Конструктивно-технологическая схема удаления навоза из животноводческих помещений:

1 - навозосборный канал, 2 — решетка, 3 - ЭНУ в цементно-песчаной стяжке, 4—нагревательный провод, 5 - шибер, 6 - коллектор.

Канал 1 выполнен с уклоном и перекрыт решеткой 2. Он снабжен плоским ЭНУ (нагревательный провод 4, закрепленный в цементно-песчаной стяжке 3), шибером 5 и коллектором 6. До начала сброса навоза из заполненного канала включают ЭНУ, которое нагревает поверхностный слой дна канала и нижний слой навоза. При этом увеличивается текучесть нижнего слоя. Возникший градиент температуры способствует оттоку влаги из навоза к поверхности дна канала и образованию транспортирующего слоя. Через некоторое время нагревательное устройство 3 отключается, открывается шибер 5 и навоз по образовавшемуся слою повышенной текучести транспортируется в коллектор без остатка.

Многократное повторение эксперимента показало, что при достижении температуры дна канала, превышающей начальное значение на 4-8 оС при подогреве не менее 2 часов, происходил полный сброс навоза независимо от температуры воздуха в свинарнике.

Для обеспечения условий полного сброса навоза в производственных условиях необходимо разработать ЭНУ с соответствующими энергетическими и конструктивными параметрами, так как экспериментальная установка отличается от используемых каналов и, прежде всего, размерами.

Элементы конструкции канала, твердая и жидкая фракции навоза, а также среда, в которую помещен канал (песок, грунт), представляют составное многокомпонентное тело (см. рис. 12). Размеры поперечного сечения конструкции неизменны и во много раз меньше, чем длина, поэтому поставленную задачу следует рассматривать в двумерной постановке, тепловые процессы в котором описываются уравнением теплопроводности (6) с соответствующими условиями однозначности.

Рис. 12. Схема поперечного сечения канала:

1-жидкая фракция навоза; 2 — твердая фракция навоза; 3 - ЭНУ в цементно-есчаной стяжке; 4 - железобетонное основание; 5 - песок; 6 -грунт.

Таким образом, данная задача аналогична задаче определения параметров ЭНУ стеллажа, отличаясь граничными условиями на боковых и нижней поверхностях принятой для исследования схемы. В нашем случае процесс рассматривается в течение непродолжительного времени, и поэтому размеры схемы ограничены пределами, где тепловой процесс не зависит от изменения температуры в активной зоне.

Значения параметров теплопереноса твердой-фракции навоза определили методом цилиндрического зонда, а для элементов конструкции канала по справочным данным.

Для нагревательного устройства использовали специально разработанный для сельского хозяйства и освоенный в серийном производстве нагревательный провод повышенной надежности марки ПНВСВ (ТУ 16-705,268-83).

Определение параметров ЭНУ провели, методом вычислительного эксперимента. В результате получили численные значения параметров ЭНУ, обеспечивающих полный сброс навоза:

- длина провода ЭНУ, м................................600;

- количество параллельных ветвей, шт.................2;

- количество элементов в одной ветви, шт.............1;

- мощность ЭНУ, кВт....................................3,24;

- время работы до начала сброса, ч....................6,6;

- расход электроэнергии на один сброс, кВт.ч.....16,3.

На рис. 13 представлены графики распределения температуры в развертке поперечного сечения канала по линии a-0-b (см. рис. 12) в момент сброса.

Рис. 13. Распределение температуры в поперечном сечении:

1 - на поверхности бетонного основания; 2 - на поверхности ЭНУ; 3, 4, 5 - на рас-отоянии высоте 2, 4, и 6 см от поверхности ЭНУ, соответственно; 6 - начальное распределение температуры на поверхности канала.

Из графиков рис. 13 следует, что температура навоза на всех представленных горизонтах имеет неравномерное, но тем не менее, симметричное распределение относительно элементов ЭНУ с равными значениями минимумов на поверхности бетонного основания, что определено соответствующими условиями постановке задачи. Минимальное превышение температуры поверхности ЭНУ над ее значением в начале разогрева более 4 "С.

На рис. 14 показаны процессы изменения температуры (рис. 14,а) и градиента температуры (рис. 14,б) посередине канала по высоте между элементами и в плоскости расположения элемента ЭНУ, а также процессы изменения энергетических показателей ЭНУ (рис.14,в).

Рис. 14. Процессы разогрева дна канала:

а) - процессы изменения температуры оС:

между элементами ЭНУ: 1 и 2 - в навозе на высоте 3 и 1 см, соответственно; 3 - на поверхности ЭНУ; 4 - между нагревательными элементами;

в плоскости элемента ЭНУ: 5 и 6 — в навозе на высоте 3 и 1 см, соответственно; 7 — на поверхности ЭНУ; 8 - нагревательного элемента.

б) - изменение градиента температуры в прилежащем к ЭНУ слое навоза, оС/см: 1 — между элементами, 2 - над элементом.

в) - 1 - изменение мощности нагревательного устройства, кВт, 2 -расход энергии, кВт.ч

После сброса температура (график 3 рис. 14,а) дна канала медленно уменьшается, способствуя стеканию остатков навоза.

При проектировании ЭНУ следует иметь в виду, что мощность нагревательного устройства зависит от температуры жилы нагревательного провода (график 1 на рис. 14в) и уменьшается в процессе разогрева. В целях более эффективного использования электроэнергии ЭНУ следует включать в часы провала графика нагрузок.

В главе приведены математическая постановка задачи и методика определения конструктивных и энергетических параметров установки теплоснабжения для доильных площадок с аккумулированием энергии в часы провала графика нагрузок энергосистемы при наличии солнечных коллекторов в качестве дополнительного источника тепла.

Исследования показали, что для климатических условий Ленинградской области экономическая эффективность использования пластмассовых гелио-коллекторов в качестве дополнительного источника тепла, например, для доильной площадки на 10 животных, отрицательна (Эг = —203 руб). Тем не менее, следует отметить, что стоимость топливно-энергетических ресурсов постоянно возрастает, поэтому использование гелиоколлекторов для Ленинградской области в перспективе может оказаться целесообразным. Исследования показали, что экономический эффект при использовании коллекторов становится положительным при стоимости внепиковой электроэнергии более 1,44 руб/кВт.ч.

Глава 5. "Постановка задачи синтеза адаптивного алгоритма управления".

Рассмотренные выше задачи решают проблему проектирования параметров динамических систем для усредненных условий работы, тем не менее, в реальных условиях эксплуатации, в силу особенностей сельскохозяйственного производства, следует использовать адаптивное управление. Анализ адаптивных алгоритмов управления показал, что для сельского хозяйства наиболее приемлемы алгоритмы идентификационного типа с настраиваемой моделью. На рис. 15 представлена блок-схема указанных алгоритмов с иллюстрацией основных задач, возникающих при их проектировании.

Рис. 15. Схема основных задач проектирования адаптирующего устройства с настраиваемой моделью:

IV - вектор заданных значений параметров состояния; Ер - вектор ошибок управле-X ния; И - вектор уп-• равляющих воздействий; V - вектор контролируемых возмущений;

Х- вектор параметров состояния; Р- вектор параметров настраиваемой модели; Р - вектор настраиваемых параметров регулятора, I - критерий качества системы.

Наиболее сложной и трудоемкой является задача идентификации параметров настраиваемой модели (см. рис 16). В главе обоснован выбор структуры настраиваемых моделей, описываемых системой стохастических разностных уравнений, который обусловлен достаточно хорошо разработанными методами их идентификации.

Рис. 16. Параметрическая схема настраиваемой модели:

X - вектор параметров состояния, Л- вектор управляющих воздействий, V— вектор контролируемых внешних возмущений, П - вектор случайных возмущений.

В принятых, согласно параметрической схеме управляемого процесса обозначениях, эти модели имеют вид:

где матрицы, элементы которых

подлежат определению; - количество параметров состояния управляемого

процесса; п - количество управляющих воздействий; I - количество контролируемых внешних возмущений; у - вектор, размерности .у/составляется из описывающих детерминированный тренд функций; - процесс с нулевым средним и конечным временем корреляции от4: £[П(А)]=0, £[ fi (А) Г2 т(&-_/)]=0, Vj >Ш4+ 1; £[Н(£)]=0, £[Н(А) s.r(j)]=p8,j', Е (А)-последовательность независимых случайных величин размерности с нулевым средним; - ковариационная матрица вектора шумов; 8ij- символ Кронекера.

Векторное разностное уравнение (10) можно свести к т раздельным скалярным уравнениям, таким, что /- ое уравнение будет иметь вид:

xi (к) = 2J (к -1 )р, + (к), ;= 1 (и)

где вектор z,{k-1) имеет размерность и,- и составлен из всех возмущений, действующих на объект:

л{к-\) = .....щ(к-т2),...,

иЛк-тг), vl(k-l),...,v^k-l),...,vi(k-m3),...,v^c-m3), Wi(k-\),...Mk-l), 1),.„, £(*-т4)]т,

Pi — /7,-мерный вектор (коэффициенты iAbix строк матриц параметров уравнения (10), /=1,2,... jn), соответствующий вектору неизвестных коэффициентов j-го уравнения; п, < m\+mi+mi+s +/Я4.

При синтезе адаптивных систем управления нами использовался алгоритм идентификации, полученный на основе рекурсивного метода наименьших квадратов. Привлекательной чертой этого метода является то, что неизвестные параметры в каждом из m уравнений (11), описывающих многомерную систему (10), могут оцениваться независимо от параметров остальных уравнений. Аттгоритм оценивания преттставттен ниже:

где Н,{к) -мшприша. обращая квдшршщионной; J

Исходными значениями для рекуррентного алгоритма (12) служат:

где - единичная матрица , причем значение

коэффициента а должно быть достаточно велико.

Пример 1. Разработать адаптивный алгоритм для подсистемы управления раздачи концкормов (ПУРК) в стойловый период, обеспечивающий заданную, в соответствии с лактационной кривой, продуктивность животного с плановым удоем 4000 кг молока, соответствующим лактационной кривой:

м>л(*)=8,896 + 0,0285* + 0,0282-10"¥ + 0,0306-1(Г5А3 (13)

где к — номер суток лактационного периода

Задача соответствует минимизации функционала: 7(Ш)= (хмлСШ}- w#+l))2+ г ЫкУ-и^к-1))2 min (14)

где x^iOfc+l) — прогноз суточного удоя; w„(&) - заданный в соответствии с лактационной кривой удой, кг; щ(к) - добавка к рациону концкорма (управляющее воздействие), кг/сут.; г - весовой коэффициент при управляющей переменной; к - номер суток лактационного периода, к=

Особенностью подсистемы является то обстоятельство, что в центре производства (самый нижний иерархический уровень интегрированной АСУ молочной фермы) находится биологический объект, важнейшим воздействием на который является процесс кормления, формируемый в соответствии с зоотехническими требованиями. Однако в условиях ограниченных кормовых и энергети-

ческих ресурсов, а также "усредненности" зоотехнических требований и "привыканию" к ним животных и многих других не учитываемых факторов, продуктивность не может быть оптимальной, поэтому синтезу алгоритма управления на ЭВМ должно предшествовать построение математической модели продуктивности, с учетом ограничений и возмущений в реальном диапазоне их изменений и реакциями на них, близких к естественным.

На рис. 17 представлена параметрическая схема продуктивности животного, где обозначены только те воздействия и реакции, которые измеряются подсистемой управления кормлением животных и являются самыми значительными.

Рис. 17. Параметрическая схема продуктивности животного как объекта управления: Х- вектор параметров состояния: дг/к) -суточный удой

(конвертированный в удой 4 % жирности), кг; Хг(к) - жирность молока; %; II- вектор управляющих воздействий: «1(к)- концентрированные корма, кг/суг.; V- вектор контролируемых воздействий: у^к) - сено, кг/суг.; - силос, кг/суг.; VJ(к) - сенаж, кг/сут.; - корнеплоды, кг/суг.

За основу модели продуктивности животного, замещающей реальный процесс, использовали опыт построения моделей кормления, применяемых в зоотехнической практике с дополнениями, приближающими модель к реальным условиям:

где х1 - действительный удой, кг/сут; ДГ| — удой, конвертированный в молоко 4 % жирности, кг/сут; КМ, - коэффициент перевода 1 кг »-го корма в молоко; /Кф

- коэффициент перевода 1 кг /-го корма в жирность; Асг( - коэффициент, учитывающий потери, обусловленные неточным кормлением; Тн - коэффициент, учитывающий инерционность процесса молокоотдачи, сутки; Кт - коэффициент, учитывающий уменьшение удоя из-за нарушения лактационной кривой; У/к) индивидуальная лактационная кривая, отличающаяся от заданной; £ и % 2 (£)

- ошибки измерения удоя и жирности молока, соответственно.

В уравнениях (15) на ингредиенты корма V/ наложены ошибки взвешивания, распределенные по нормальному закону с СКО = 0,1 V,.

Для управления объектом рассматриваемого типа (животное с точки зрения его продуктивности) использовали метод адаптивного управления с настраиваемой моделью непрямого действия. В нашем случае адаптивная структура управления имеет вид, представленный на рис.18.

Рис. 18. Адаптивная структура управления раздачей концкорма:

1(к) - критерий качества; - лактационная кривая; Р(к) - параметры

настраиваемой модели; и(к) - управляющее воздействие (масса концкорма), кг; Х(к) - продуктивность (суточный удой кг; жирность (хг),%); к -номер суток; Щк) - вектор неконтролируемых возмущений.

В настраиваемой модели выбор первичных параметров должен обеспечить универсальность модели для животных используемой породы и условий содержания адекватность же модели конкретному процессу продуктивности должна быть обеспечена численными значениями вторичных параметров в процессе оперативной идентификации.

Исходя из сказанного, запишем уравнения настраиваемой модели, используя принятые выше обозначения, в следующем виде:

где индекс "м" показывает, что параметры состояния: *„,!(£)- действительное количество молока, кг/сут, ^„¿(ЯО - жирность молока, %; - удой молока в

перерасчете на 4%-ную жирность, кг/сут - относятся к настраиваемой модели.

В системе уравнений (16) параметры а„ / = 1,...,б и Ь„ / = 1,...,5 - подлежат оперативной идентификации, которая осуществляется в блоке настраиваемой модели подсистемы. Для идентификации параметров настраиваемой модели использовали алгоритм оценивания (12).

Алгоритм управления должен рассчитывать значение суточной массы концкорма, которое обеспечит минимум функционала (14) на решениях системы уравнений (16) при управлении процессом продуктивности, описываемым системой (15).

При небольшом количестве управляющих воздействий и ограничений в блоке принятия решения целесообразно использовать несложные методы определения оптимальных значений управляющих воздействий. В нашем случае имеется одно управляющее воздействие. Если при этом учесть, что устройство кормо-раздачи обеспечивает взвешивание порции корма с дискретностью 0,1 кг, то наиболее приемлемым следует признать метод перебора значений управляющего воздействия (массы концкорма).

На. рис. 19 представлены процессы адаптивного управления продуктивностью животного, описанного математической моделью (16) при г = 0,87 (СКО = 0,5 кг/сут)

Рис. 19. Процессы адаптивного управления раздачей концкорма:

а) — контролируемые возмущения (масса корма): 1 - сено, 2 - силос; 3 - сенаж, 4-корнеплоды;

б) — неконтролируемые возмущения (качество корма): 1 -сено, 2 - силос, 3 - сенаж, 4 - корнеплоды, 5 - концкорма.

в) — продуктивность: 1 - заданная лактационная кривая удоя, 2—индивидуальная лактационная кривая; удой: 3 - при адаптивном управлении, 4 — при расчете по формуле (17); жирность: 5 - при адаптивном управлении, 6- при расчете по формуле (17);

г) — управляющие воздействия (порция концкорма): 1 - при адаптивном алгоритме, 2 - при расчете по формуле (17);

д)-измененияпараметров 1-го уравнения (16): 1—2—а^Ъ—03,4-04,5—05,6—

е) - изменения параметров 2-го уравнения (16): 1 - ¿1,2—Ьъ 3—¿5.4—¿4,5 —

На этих же рисунках изображены графики продуктивности животного при используемом для сравнения в интегрированной системе алгоритма расчета индивидуальных доз концкормов коровам в зависимости от удоя и стадии лактации, описываемого следующим выражением:

где К* - суточная потребность коровы в концкорме, кг; - планируемый, согласно лактационной кривой, удой коровы на текущие сутки, переведенный на молоко 4% -ной жирности, с учетом авансирования корма в первый месяц лактации увеличивается на 6 кг молока, на второй месяц лактации - на 4 кг, в 3-й месяц лактации - на 2 кг, Л"гр -коэффициент, /^ф=0,54; У0о, - удой, на который

концентраты выдаются в основном рационе, кг. Обычно за К^,, принимают минимальный удой в данной группе, например, 8-10 кг молока.

Результаты управления как для адаптивной подсистемы, так и используемой для сравнения, получены на решениях модели продуктивности живот-

ного (16) при одинаковых возмущениях и представлены на рис. 19,в. Сравнение результатов убедительно показывает преимущество адаптивного управления в условиях одновременно действующих как случайных помех (рис. 19,а), так и детерминированных (рис. 19,б), включая ошибки измерения параметров молока. На рис. 19,г показаны графики изменения управляющих воздействий исследуемых алгоритмов, - На рис. 20,д-и - 20,е показано, как изменяются параметры настраиваемой модели (16) в процессе управления.

Сравнительные исследования, проведенные методом вычислительного эксперимента, показали эффективность адаптивной системы управления раздачи концкормов. Удой за лактационный период при адаптивном управлении на 603,97 кг выше и удельные затраты концкорма на 2,3 % ниже, чем при использовании формулы (17).

Примечание - Пример иллюстрирует возможность использования адаптивных алгоритмов с настраиваемой моделью при управлении продуктивностью животных.

При проектировании алгоритмов управления высокоинтенсивными процессами представляют интерес регуляторы, которые имеют структуру, оптимальную как по отношению к параметрам объекта, так и к характеристикам случайных помех. Особенностью эгих алгоритмов является возможность получения оптимальных параметров настройки регулятора непосредственно по результатам идентификации настраиваемой модели, что позволяет исключить из алгоритма времяемкую операцию принятия решения. Сказанное является немаловажным условием из-за ограниченных ресурсов бортовых контроллеров (оперативной памяти и быстродействия).

Исследования показали, что поставленной цели удовлетворяют адаптивные алгоритмы с минимальной дисперсией, относящихся классу алгоритмов с настраиваемой моделью прямого действия, для которых критерий оптимальности имеет квадратичную форму:

/(*:+1) = £{У(* +1)- Г[И(*)- иж (*)]2 ^ (18)

где к - номер такта управления, Е - операция математического ожидания, W- задающее воздействие, и - управляющее воздействие, г-весовой коэффициент

Синтез адаптивного алгоритма с минимальной дисперсией на примере управления пропашным агрегатом

Качество работы культиватора на междурядной обработке определяется главным образом выдержанностью ширины защитной зоны. Модель пропашного культиватора представили в виде системы на рис. 20, где -конфигурация рядка растений или повторяющая ее траекторию бороздка, проводимая посевным агрегатом во время сева, смещенная на величину заданной защитной зоны ¿(/). При культивации по этой бороздке катится копирующее колесо, связанное с управляющим элементом (золотником), смещающим пропашной агрегат управляющим устройством рулевого механизма трактора. Наиболее высокое качество работы будет в том случае, если след крайней к рядку лапы рабочей секции копирует линию рядка растений.

Процесс переработки информации осуществляется агрегатом через водителя (1) (рис. 20,б), рулевой механизм (2) , трактор (3) и культиватор (4). При этом выходным сигналом у первого звена (водителя) будет поворот рулевого колеса >"р(/), у второго звена (рулевого механизма) поворот направляющих колес о(/), у третьего звена (трактора) - поворот продольной оси трактора

<рл{(). В результате этого поворота будет поворачиваться и продольная ось культиватора на угол 9к(0> который обуславливает соответствующую ширину ¿(/) защитной зоны: Ь(1) = ,)>р(0 — у3(1) , где уЛ/) - изменение ординат следа лапы (штриховая линия на рис. 20,в).

Рис. 20. Схема работы пропашного культиватора:

а) - одномерная динамическая модель пропашного культиватора,

б) - схема переработки входной информации ур(1) агрегатом,

в) - схема отсчета ширины защитной зоны

Синтез адаптивной системы управления провели для пропашного агрегата, составленного из трактора Т-40 и культиватора КОН-2,8.

На рис. 21 представлены графики зависимостей дисперсии управляемой величины 1)у (ширина защитной зоны) и управляющего воздействия Ои (отклонение угла поворота руля от нормального положения) от значения корректирующего множителя г. Как и следовало ожидать, при увеличении г значение Г>у увеличивается, а 1Уи- уменьшается.

Рис. 21. Графики зависимостей дисперсии процесса управления Цу и дисперсии управляющего воздействия £>ы от значения корректирующего коэффициента г

Значение г можно рассчитать, задав ограничение хода рулевого колеса за один такт управления. Так, например, при Щщ = 6,28 рад, что соответствует

(один полный оборот рулевого колеса), получили: А = (сг„ )2 = 4,39 (рад), откуда г = 0,28.

По результатам моделирования имеем:

- дисперсия посадки кукурузы /)Дл = 3,06 смг;

- дисперсия ширины защитной зоны без управления (£>Д и)' = 12,96 смг; -дисперсия ширины защитной зоны с управлением £)Ду= 2,061 см2 ;

- дисперсия управляющего воздействия (угол поворота руля)£>и= 10 (с"1)2;

- эффективность используемого алгоритма управления £ = (ОДу)' ЮАу ==6,29. На рис. 22 представлен управляемый процесс культивирования посадок

кукурузы при г — 0,28 из которого следует, что процесс устанавливается примерно за 3 сек (7-9 тактов управления).

Ч ; 1 , ^-в-«-"

I -*-Цу

1 —1—1—1—1—1—1— 1 -1——1-1--

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 Параметр г

Рис. 22. Фрагмент работы пропашного культиватора на посадках кукурузы:

а) - расположение всходов кукурузы;

б) - отклонение ширины защитной зоны: 1 - без управления, 2 - с управлением;

в) - изменение коэффициентов настраиваемой модели:

г) - изменение управляющего воздействия.

О 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 Зремя, с

При переходе на другой гон, если не будет изменения агрофона, параметры настройки регулятора не изменятся.

Глава 6. "Оптимизация технологических процессов сушки зерна в шахтных сушилках". В главе разработана математическая модель процессов сушки зерна в шахтных зерносушилках. Модель использована для исследования режимов работы и синтеза адаптивной подсистемы управления сушкой семенного зерна (ПУССЗ) в шахтной зерносушилке. ПУССЗ является автономной разработкой и функционирует в составе комплекса технических средств (КТС) послеуборочной обработки и хранения семенного, фуражного и продовольственного зерна.

На рис. 23 представлена функциональная схема ввода информации и формирования управляющих воздействий ПУССЗ.

Сушилка С-20 обеспечена датчиками температуры теплоносителя и зерна типа ТСМ-1088 и датчиком влажности зерна. Измерение влажности зерна производится устройством контроля влажности зерна КРС-3 (максимальная погрешность измерения в диапазоне 10-18%= ± 1,5 %). Измерение температуры осуществляется с помощью 8-ми канального измерителя температуры ИР8 разработки НИПТИМЭСХ НЗ РФ с максимальной погрешностью ± 1 *С. Выходные сигналы датчиков техмпературы Т1 - Т7 и датчика влажности зерна после преобразования их устройствами ИР8 и КРСЗ подаются на промежуточный согласователь ЭВС (электронный блок сопряжения), где производится их мультиплексирование и предварительное усиление. Сигналы в цифровой форме обрабатываются управляющей программой центрального процессора в "фоновом режиме", которая по

окончанию их обработки в каждом цикле управления формирует управляющие воздействия в цифровом коде, которые затем преобразуются в БВВ (блоке ввода-вывода). Эти сигналы воздействуют на обмотки реле в кросс-стойке (КС), контакты которых управляют контакторами (К1 и К2) исполнительных механизмов (Д1 и Д2) заслонки (3) и выгрузного механизма (БУ), соответственно.

Рис. 23. Функциональная схема системы сбора данных и управления процессом сушки зерна в шахтной зерносушилке С-20:

1 - топочный агрегат; 2 - надсушильный бункер; 3 - камера предварительного нагрева; 4 - сушильная камера; 5 - охладительная камера; 6 - выпускное устройство; 7 - вентилятор, 8 - заслонка; Т1...Т7 - датчики температуры, 'Ш -датчик влажности, ИТ - измеритель температуры, ИВ - измеритель влажности.

Синтез алгоритма управления ПУССЗ провели в соответствии с разработанной методикой методом вычислительного эксперимента. '

Исследования математической модели процессов тепло— и влагоперено-са в сушилке показали, что зерновой материал с максимальной температурой наблюдается на выходе из 'зоны сушки (см. рис. 24). Указанное обстоятельство позволяет контролировать максимальное допустимое ограничение на температурный режим на уровне установки датчика 72.

Рис. 24. Кривые сушки зерна при номинальных условиях:

I - зона предварительного нагрева, П - зона сушки, Ш - зона охлаждения; 1 - влажность зерна, %; 2 - температура зерна, оС; 3 - температура обратного теплоносителя, оС; 4 - температура теплоносителя на входах зон,оС.

Исходя из сказанного, задача соответствует минимизации функционала:

цк+\)={т(к+4+1)-т„)2 +г(и(к+<1)-и(к+а-\))г +г1С(«1С(Л)-и1С(л-1))2 +

+ г

1

1

(Л(* + с/+1)-Л_)2 (ЩМ+^-П^У

ЦеСЬГ

->ти

(19)

где гв) и гх - весовые коэффициенты при управляющих переменных; гсгр штрафной коэффициент на нарушение ограничений; Т\тах И 72т<ц - верхние границы допустимых значений на температуру Л и 72, соответственно; с1 -число тактов запаздывания по каналу управления заслонкой

В связи с тем, что критерий оптимизации имеет форму, отличную от стандартной квадратичной (введена штрафная функция), для решения задачи используем поисковый алгоритм непрямого адаптивного управления с настраиваемой моделью

Синтез алгоритма управления

а) - модуль оперативной идентификации технологического процесса сушки зерна.

Настраиваемая модель должна отражать информацию в тех точках реального процесса, в которых выполнение агротехнических требований также гарантирует их выполнение на всех горизонтах сушилки.

Исходя из сказанного, запишем настраиваемую модель процесса сушки зерна в виде:

т(к) 0 0 №\{к~\) 0 0 < 0 Ю(к-с/ —1)

ТЩ 0 0 • Г1(*-1) 0 0 0 * Т\(к-<1-\)

Т2(к) 0 0 < 0 Т2(к -1) 0 0 0 0 Т2(к - -1)

ТЦк) 0 0 0 < ТЦк -1) 0 0 0 0 ТЦк -¿-1)

0 ь;2 0

+ 0 » иК(к -1) + 0 * И«(* -а -1)

6]. М* -1) 0 0 и,у(к -а -1)

0 0 0 0

(20)

0 0 0 0 ешх(к-1) 0 0 0 0 ГГ|<*-«/-])

+ 0 0 0 0 • 0 0 0 0 * еп{к-с1-1)

0 0 0 0 ег2(*-1) 0 0 0 0 е„(*-</-1)

0 0 0 л '«С*"!) 0 0 0 е„(*-<*-1)

где ау, Ьу, /у - идентифицируемые параметры модели; е( ( - оценка ошибки параметра состояния; - номер такта от начала процесса управления; Введем обозначения:

= |Г1(Ы) Л(1-1)П(*-с1-1) иву(*-1) иж(Ы-\)\\ 2л(*-1) = |ИЧ(*-1) Л(Ы) Т1{к-йЛ) и,у{к-\) иК(Ы-\)\\ *п(*-1) = |72(к-1) Г4(к-1) их(к~ 1)и,у(£-1 )|т, гп(к-1) = |Г4(к-1) еп(к-1) еп(к-2)... гп{к-с1- 1)|т.

В соответствии с (5.4): Х{к)=2{к-\)Р+'Е{к),

Р- вектор идентифицируемых параметров:

Для оперативной идентификации параметров настраиваемой модели, в соответствии с рекомендациями главы 5 использовали обобщенный рекуррентный метод наименьших квадратов (13). Как показали исследования, применяемый для идентификации процесса сушки зерна алгоритм (13) сходится в течении 5-7 шагов.

б) - модуль расчета управляющих воздействий.

При оптимизации систем с небольшим количеством управляющих воздействий и ограничений целесообразно использовать несложные алгоритмы. В нашем случае имеется всего два управляющих воздействия, причем, в нашем случае, значение управляющего воздействия определяется с упреждением на тактов. Моделирование работы ПУССЗ показало, что достаточное быстродействие при необходимой точности расчета управляющих воздействий обеспечивается при использовании метода покоординатного спуска.

В работе проведены исследования ПУССЗ при номинальных климатических условиях Ленинградской области для августа и температуре теплоносителя на входе в камеру предварительного нагрева 70°С и, что допускается некоторыми исследователями, до 110°С. Во втором случае, средняя производительность увеличилась с 12,9 до 16,5 (пл. т)/час, при этом расход топлива уменьшился с 7,61 до 7,12 кг/(пл. т.). Качественные показатели сушки при этом, находясь в заданных агротехническими требованиями пределах, ухудшились. Так, максимальное отклонение влажности зерна от заданного значения (14%) увеличилось с 0,8 до 1,2%.

Следует отметить, что используемая в алгоритме управления настраиваемая модель процесса сушки позволяет существенно уменьшить случайную ошибку измерения влажности зерна. Так, если считать, что погрешность прибора измерения влажности зерна обусловлена случайной ошибкой, то погрешность измерения в силу фильтрующих свойств модели уменьшается более, чем в 1,4 раза.

На рис. 25 - 26 показаны температурно-влажностные процессы сушки зерна при существенном ухудшении условий сушки, что обусловлено скачкообразными изменениями влажности с 10 до 20 % от номинального значения.

И в этом случае процесс сушки соответствует агротехническим требованиям, причем, максимальное отклонение влажности зерна на выходе сушилки с одним управляющим воздействием иву (см. рис. 25,а) находится на границе агротребований (-1,5 %), в то время как с двумя управляющими воздействиями

Рис. 25 Процесс сушки зерна с одним управляющим воздействием

Рис. 26. Процесс сушки зерна с двумя управляющими воздействиями.

а) - влажность, %: 1 - зерна на входе в сушилку, 2 - атмосферного воздуха, 3 - на выходе сушилки; 4 - на выходе модели, 5 - заданное значение;

б) - температура, *С: 1- зерна на выходе сушилки, 2 - зерна на выходе зоны сушки, 3 — зерна на выходе зоны предварительного нагрева, 4-обратного теплоносителя, 5 - теплоносителя на выходе теплогенератора и на входе в зону сушки, 6 — атмосферного воздуха.

в) - управляющие воздействия: 1 продолжительность работы выгрузного механизма за такт управления, мин, 2 - угол открытия заслонки, рад.

Обработка результатов моделирования с использованием теории контроля качества показала, что разброс значений влажности зерна на выходе сушилки при использовании ПУССЗ более, чем с 95% вероятностью будет находиться в пределах: 13,1973% <тй 14,8167%, что соответствует агротехническим требованиям на процесс сушки семенного зерна.

Адаптивный алгоритм управления ПУССЗ реализован в виде подпрограммы в составе математического обеспечения комплекта технических средств послеуборочной обработки и хранения семенного, фуражного и продовольственного зерна. Экономические расчеты проведены при базовом варианте, в качестве которого использована разработка микропроцессорной системы управления В И М. Годовой экономический эффект составил 8098 руб.

Глава 7. "Экстремальные системы управления".

Многие объекты сельскохозяйственного назначения имеют ярко выраженный экстремальный характер показателей качества как функций управляющих воздействий. Адаптивное управление такими процессами возможно с использованием процедуры принятия решения в основном контуре автоматизируемой системы без использования настраиваемой модели.

В качестве средств управления в экстремальных системах необходимо использовать те устройства, которыми в настоящее время укомплектованы мобильные агрегаты. К ним, в первую очередь, относятся гидроприводы, которые состоят из трех основных частей: силовой (насос), распределительной (трехпозиционный электромагнитный клапан) и рабочей (гидроцилиндр). Исходя из сказанного, и, кроме того, следуя известному принципу, что алгоритмы и созданные на их основе средства автоматизации должны иметь универсальный характер и быть использованы на многоцелевых мобильных агрегатах, принятая для дальнейших исследований блок-схема экстремальной системы будет иметь вид, представленный на рис. 27.

Рис. 27. Блок-схема экстремальной системы управления

Система на рис. 27. может быть отнесена к классу экстремальных систем с постоянной скоростью сервомотора.

Что касается самого объекта управления, то анализ показал, что мобильные агрегаты, например, почвообрабатывающие, как по управляющим, так и по воз-мутщюгцим воздействиям описываются передаточными функциями, в которых порядок числителя £ 1, а порядок знаменателя 5 2.

Алгоритм управления для экстремальной системы пошагового типа имеет вид:

Щк+1)=и(к)±Ь £/(*)х.н£лVI,

где Ди (к) - приращение управляющего воздействия, УЦк) ■ функции; к - номер такта управления.

Знак " +" ("-") соответствует поиску максимума (минимума);

(21)

градиент целевой

При наличии зоны нечувствительности А регулятора выражение (21) примет вид:

Щк+1 )=U(k)+AU(k)xzn(k) (22)

где zn(k) - знак псирашения пегошоутошего воздействия:

zn{k) = ±sign\lXk)-l(kA)]zn(k-\) при [Щ -/(¿-1)] > А

zn{k) = zn(k-\) при [/(*)"- 1{к-\)] < О

- Результаты экстремального управления сильно зависят от вида передаточной функции объекта и характера возмущений, в связи с чем не представляется возможным выдать какие либо рекомендации, тем более, что сложность задачи позволяет получить решение только в случае существенного упрощения исходных данных, что приводит к необходимости получения результатов посредством специально поставленного вычислительного эксперимента.

Для реализации вычислительного эксперимента использовали приложение SIMULINK 4 пакета MATLAB 6, из компонентов которого составили обобщенную S-модель экстремальной системы пошагового типа.

Используя S-модель провели исследования экстремальной системы управления положение линии тяги пахотного агрегата, составленного из колесного трактора МТЗ-82 и плуга ПИН-4-35 (см. рис. 28). Устойчивость пахотного агрегата зависит, зависит от положения линии тяги, которое, в свою очередь, связано экстремальной зависимостью с усилием на бороздном колесе. Параметры агрегата и средств управления определили по экспериментальным данным, используя вариационный метод решения экстремальных задач.

Рис. 28. - Схема плуга с изменяемой шириной захвата: е - смещение линии тяги, см; Рт -тяговое сопротивление, кН; ИбХ -усилие на бороздном колесе, кН.

Датчик усилия на бороздном колесе практически безинерционен, что позволяет принять значение Та = 0. Постоянную времени фильтра Гф определили из соотношения Шеннона: 7ф = л/(0„ где й\, — частота снятия информации с объекта управления, сл. В нашем случае период квантования Го = 0,02с, откуда й\> — 314сл и Гф =0,01 с.

Результаты моделирования при приведенных параметрах экстремальной системы представлены на рисунке 29

Как следует из этого рисунка, процесс управления протекает с большой амплитудой колебаний (график 2 рис. 29,б) относительно оптимального значения усилия на бороздном колесе (график 1 рис. 29,а). Среднее отклонение процесса за время моделирования СО = 0,110 кН. Управляющее воздействие - движение штока гидроцилиндра (график 1 рис. 29,б), достигает крайних значений (ограничений) зоны устойчивости. Таким образом, процесс управления с параметрами установленных на пахотном агрегате средств управления Тс, Т.,11 Гф, неудовлетворителен.

Значения перечисленных выше параметров, при которых обеспечивается оптимальный процесс, определили по результатам моделирования: Гг = 0,26 с; Г, = 0,05 с; Гф = 0,03 с; Гу = 0,35 с; 2 = 0,002 кН. Среднее отклонение СО = 0,019 кН. Графики оптимального процесса представлены на рис. 30.

а)

1 ~ггт 2 т- т Шт

//ч / 1г 1

а

2 3 4 5 6 7 Время, с.

Рис.29. Процессы управления устойчивостью агрегата при установленных параметрах средств управления и отсутствии возмущающих воздействий

123456789 Время, с.

Рис. 30. Процессы управления устойчивостью агрегата при оптимальных параметрах, полученных при отсутствии возмущений

Рис. 31. Процессы управления ус- Рис. 32. Процессы управления

тойчивостью агрегата при оптимальных устойчивостью агрегата при наличии параметрах полученных при наличии возмущающих воздействии возмущений

а) - смещение линии тяги: 1 - оптимальное значение, 2 - в процессе управления; 3- напряжение на обмотке электромагнитного клапана, В.

б)- процессы на,бороздном колесе: 1 - оптимальное усилие, кН; 2 - действительное усилие, кН; 3 -лриращение критерия качества, кН.

Из результатов исследований, следует, что при использовании в экстремальной системе средств управления с оптимальными параметрами исключает выход процесса из зоны устойчивости и позволяет уменьшить СО процесса управления более, чем в 5 раз.

Представленные на рис. 31 результаты получены без учета возмущающих воздействий, однако, при реальном управлении они всегда присутствуют.

Введем детерминированные, в виде синусоидальных трендов, и стохастические воздействия, возмущающие параметры экстремальной характеристики:

- по оси управления (vi): -2-im(3,5- т)+0,02-СТ|(т);

- по оси показателя качества (v^): 0,005'5ш(3,5-т)+0,05-а2(т). где о(т) - гауссовский процесс с СКО = 1.

Введем также случайный процесс, наложенный на движение штока гидроцилиндра, обусловленный изменением давления масла в гидравлической системе трактора:

На рис. 31 показаны процессы управления с возмущениями при оптимальных параметрах управления, рассчитанных без возмущений (см. рис 30).

Как следует из рисунка, процесс управления оказался неустойчивым, что указывает на неприемлемость расчета параметров системы управления без учета возмущающих воздействий.

И, наконец, на рис. 32 представлены процессы управления при оптимальных параметрах с учетом всех отмеченных выше возмущений.

Численные значения оптимальных параметров следующие: Тт = 0,32 с; Гэ = 0,05 с; 7ф= 0,144 с; Ту = 0,5 с; Z= 0, кН,, Среднее отклонение процесса СО = 0,037 кН.

В последнем случае управляющее воздействие (график 2 рис. 32,а) и управляемый процесс (график 2 рис. 32,б) на протяжении всего времени управления находятся в зоне устойчивости. СО процесса увеличилась более, чем в два раза.

Производительность пахотного агрегата зависит от тяговых свойств трактора, на которые значительно влияют почвенные условия и агрофон, изменяющиеся случайным образом. Компенсация последних возможна при использовании адаптивного управляющего устройства шириной захвата плуга, обеспечивающего максимальную производительность на каждом гоне обрабатываемого поля. При этом целесообразно использовать экстремальный метод управления т.к. потенциальная эксплуатационная характеристика пахотного агрегата, например, с трактором МТЗ-82, имеет унимодальный характер производительности от ширины захвата плуга.

Параметрическая схема объекта управления представлена на рис. 33.

■ Рис. 33. Параметрическая схема объекта

I £(г„,л) управления: Щп) - производительность агрега-

Р(л) та,га/ч; В(п) -ширина захвата плуга, м; £fn) -неконтролируемые возмущения; п - номер гона? -время, с.

В соответствии с изложенным функция цели будет имеет вид:

Пахотный агрегат-поле

где B/nin и Вт

минимальная и максимальная ширина захвата плуга, соответст-

венно, м.

Исходя из сказанного, математическое выражение градиентного дискретного алгоритма поиска экстремума (22) для нашего случая примет вид:

где АВ(п) - величина приращения ширины захвата плуга на п-ом гоне, м, = ^Щл) - \У(п -1)] • гп(п -1) при [И»-Ж(п-1)]>|д|,|

гп(п) = гп(п-\) при [>Г(/1)-№г(л-1)£|Д|,

, В главе приведены математические описания процесса вспашки и формирования возмущающих воздействий на процесс, на основании которых разработана методика вычислительного эксперимента, позволяющая в интерактивном режиме проводить исследования экстремальных систем описанного типа и производить синтез параметров регулятора.

На рис 34 -и 35 представлены процессы управления шириной захвата плуга, полученньые по результатам моделирования.

[263136414651 >гона

Рис.34. Фрагмент работы пахотного агрегата на IV скорости при линейном изменении детерминированного возмущения и оптимальных параметрах настройки:

ДВ = 0,03 м и Д = 0,002 га/ч.

а)

б)

Рис.35. Фрагмент работы пахотного агрегата на IV скорости при скачкообразном изменении детерминированного возмущения и оптимальных параметрах настройки: ДВ = 0,03'м и Д = 0,002 га/ч. среднее в пределах гона значение сопротивления почвы; производительность;

в) - среднее в пределах гона значение скорости агрегата;

г) - ширина захвата плуга.

Как

следует из рисунков 34 и 35 экстремальная система с алгоритмом управления (24) обеспечивает устойчивый процесс вспашки как при стохастических так и при совместном воздействии стохастических и детерминированных возмущений.

Исследования системы управления шириной захвата плуга показали: качество управления в стационарном режиме улучшается, как при уменьшении шага изменения ширины захвата плуга ДВ, так и при уменьшении зоны нечувствительности Д (за исключением значений ДВ < 0,02 м, при которых сильно сказывается влияние случайного изменения сопротивления почвы, что может вызвать ложные по знаку приращения управляющего воздействия); качество управления изменяется незначительно при 0,02 5 ДВ й 0,05 м и 0,002 £ А < 0,005

га/ч; процесс вспашки протекает устойчиво как при стохастических так и при совместном воздействии стохастических и детерминированных возмущений.

Блок-схема экстремальной системы управления шириной захвата плуга представлена на рис. 36. Блок управления установлен на панели приборов в кабине трактора и представляет собой контроллер с процессором Р1С18С442. Процессор имеет встроенный аналого-цифровой преобразователь, на который поступает сигнал с потенциометра - датчика ширины захвата. Сигналы с датчиков пройденного пути и положения плуга поступают непосредственно в процессор. Управляющий сигнал усиливается и поступает на обмотку электромагнитного гидрораспределителя, который, в зависимости от знака управляющего сигнала, перемещает шток гидроцилиндра в ту или. другую сторону, тем самым изменяя ширину захвата плуга.

Блок управления обеспечивает выполнение следующих функций:

- задание начальной ширины захвата плуга с пульта управления блока;

- определение производительности раздельно по нечетным и четным гонам;

- расчет оптимального значения ширины захвата плуга в соответствии с экстремальным алгоритмом управления раздельно по нечетным и четным гонам;

- корректировку в расчетах в случае объезда препятствий;

- автоматическое изменение ширины захвата плуга;

- контроль рабочего и транспортного положения плута и сигнализацию нахождения в этих положениях.

Экспериментальные исследования, показали эффективность использования плугов с автоматизированной системой управления шириной захвата плуга, экономический эффект от использования которого при сравнении с серийным ШШ-3-35 составляет 20415 руб на одну машину.

ВЫВОДЫ

1. Значительное повышение эффективности использования энергетических ресурсов в сельском хозяйстве возможно:

- на основе современной технологии научных исследований - вычислительного эксперимента, позволяющего учитывать особенности объектов сельскохозяйственного назначения и наиболее полно сочетать теоретические знания с экспериментом;

- за счет применения адаптивных алгоритмов в контурах управления технологическими процессами и объектами.

2. Для многих объектов сельсксисозяйнтеемиога ■ назначения характерны существенно нелинейные процессы, и, 1еЙ9й<ЦМНйОЬАйМ1Авт(ров которых по

библиотека г

СПекрбург I

о> ао иг |

существующим методикам осуществить сложно, а часто и невозможно, в связи с чем целесообразно использовать метод, свободный от отмеченных ограничений - вариационный метод решения экстремальных задач.

3. Для определения параметров моделей технологических процессов, вещественной средой которых являются капиллярно-пористые материалы, целесообразно применять метод цилиндрического зонда постоянной мощности, при котором не нарушается сложившаяся структура исследуемого материала и его состояние.

4. При выращивании овощей на профилированных почвах в зонах избыточного и высокого уровня грунтовых вод гребни предпочтительнее гряд. Например, для супесчаных почв Тосненского района Ленинградской области прибавка положительных температур в гребнях по сравнению с грядами за вегетационный период составляет около 100 оС.

5. Для стеллажных теплиц предложена методика определения конструктивных и энергетических параметров электронагревательных устройств (ЭНУ) с линейными элементами (нагревательный провод), компенсирующих краевые эффекты и обеспечивающих заданное распределение температуры по всему объему обогреваемого растительного субстрата. Разработанное ЭНУ стеллажа для зеленого черенкования гвоздики ремонтантной обеспечивает заданную равномерность обогрева по всем горизонтам корнеобитаемой зоны. Годовой экономический эффект автоматической системы электрообогрева с ЭНУ составляет 345 руб/м2.

6. Основным недостатком самотечных систем удаления навоза в свинарниках является его неполный сброс из навозосборного канала. Для полного удаления навоза используется большое количество воды, что вызывает большие затраты, связанные, в том числе, и с его обезвоживанием при утилизации. Исследования, показали, что транспортирующий слой можно создать с помощью подогрева дна канала до температуры, превышающей начальное значение на 4-8 *С при нагреве не менее 2 часов. При выполнении этих условий происходил полный сброс навоза независимо от температуры воздуха в свинарнике. Например, для канала с толщиной твердой фракции навоза 0,4 м удельная мощность нагревательного устройства должна быть 67,5 Вт/м2 при включении на время не менее 6,6 ч.

7. Эффективность установок для горячего водоснабжения с аккумулированием энергии в часы провала графика нагрузок энергосети с использованием гелиоколлекторов в качестве дополнительного источника тепла зависит от климатических условий и стоимости внепиковой электроэнергии. Например, для доильной площадки на 10 коров в Ленинградской области, использование даже самых дешевых пластмассовых гелиоколлекторов (1200 руб/м2 ) в элек-троводоподогревателе при цене внепиковой электроэнергии менее 1,44 руб/кВт.ч экономически нецелесообразно.

8. Для сельского хозяйства наиболее приемлемы алгоритмы идентификационного типа с настраиваемой моделью, в которых может быть осуществлен принцип разделения, в соответствии производится раздельный синтез информационной (настраиваемая модель) и управляющей частей (оптимального регулятора), причем последняя часть синтезируется в детерминистской постановке. Наблюдение за эволюцией параметров настраиваемой модели, отражающей реальный процесс, способствует более глубокому его познанию.

9. В центре производства молока (самый нижний иерархический уровень) находится биологический объект, важнейшим воздействием на который является процесс кормления, формируемый подсистемой кормораздачи в соответствии с

зоотехническими требованиями. Однако, в условиях ограниченности кормовых и энергетических ресурсов, а также "усредненности" зоотехнических требований и "привыканию" к ним животных и многих других не учитываемых факторов, продуктивность, без адаптивного управления не может быть оптимальной.

Использование адаптивной подсистемы кормораздачи позволит уменьшить удельный расход концкормов на 2,3 % по сравнению с алгоритмом расчета индивидуальных доз концкормов базового варианта.

10. При управлении высокоинтенсивными процессами, например, при обработке почвы мобильными агрегатами, целесообразно использовать самонастраивающиеся адаптивные алгоритмы с минимальной дисперсией, реализация которых возможна на бортовых контроллерах с ограниченными вычислительными ресурсами (оперативной памяти и быстродействия). В работе предложена • методика синтеза адаптивных алгоритмов с РМД в основном контуре и приведен пример системы управления пропашным агрегатом при культивировании посадок кукурузы. Адаптивное управление процессом, по результатам моделирования, позволяет уменьшить дисперсию отклонения ширины защитной зоны от заданного значения более чем в 5 раз.

11. Адаптивная подсистема управления сушкой семенного зерна (ПУССЗ) удовлетворяет жестким агротехническим требованиям во всем диапазоне изменения климатических условий и влажности поступающего. Использование ПУССЗ позволяет отказаться от обычно используемого регулятора температуры теплоносителя на выходе теплогенератора (основное воздействие).

Исследования на модели проведены для шахтной сушилки С-20 при температуре теплоносителя на входе в камеру предварительного нагрева до 70 *С и, что допускается некоторыми исследователями — до ПО "С. Во втором случае средняя производительность увеличилась с 12,9 до 16,5 (пл. т)/час, при этом расход топлива уменьшился с 7,61 до 7,12 кг/(пл.т). Качественные показатели сушки при этом, находясь в заданных агротехническими требованиями пределах, ухудшились. Так, максимальное отклонение влажности зерна от заданного значения (14 %) увеличилось с 0,8 до 1,2 %.

12. Для объектов, имеющих унимодальные зависимости показателей качества от управляющих воздействий целесообразно использовать экстремальные методы управления, реализация которых возможна на основе доступных и широко используемых в сельском хозяйстве технических средств.

13. Использование на пахотном агрегате, составленным из трактора МТЗ-82 и плуга ПИН-4-35, экстремальной системы управления шириной захвата плуга позволяет, например, на пласте многолетних трав увеличить производительность с 0,828 до 0,972 га/ч при уменьшении расхода топлива с 14,9 кг/га до 14,4 кг/га.

Основное содержание диссертации опубликовано в следующих работах:

1. Бровцин В.Н. Исследование и оптимизация динамических объектов сельскохозяйственного назначения средствами вычислительного эксперимента. - СПб.: СЗНИИМЭСХ, 2003. - 400 с.

2. Бровцин В.Н. Выбор метода адаптивного управления и структуры настраиваемых моделей технологических процессов сельскохозяйственного производства // Технология и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства в Нечерноземной зоне России: Сб. научн. тр. - СПб: СЗНИИМЭСХ, 1998. - Вып. 65. - С. 45 - 53.

3. Бровцин В.Н. Адаптивное управление объектами сельскохозяйственного назначения // XI международная научно-практическая конференция / Научно-технический прогресс в инженерной сфере АПК России — проблемы развития машинных технологий и технических средств производства сельскохозяйственной продукции. (9-10) октября 2002 г. Москва, ГНУ ВИМ.

4. Бровцин В.Н. Использование методов адаптивного управления объектами и процессами сельскохозяйственного производства // Экология и сельскохозяйственная техника. Т.З. Экологические аспекты электротехнологий, мобильной энергетики и технических средств, применяемых в сельскохозяйственном производстве: Материалы 3-ей научно-практической конференции. - СПб.: СЗНИИ-МЭСХ, 2002.-С. 181-186.

5. Бровцин В.Н. Использование методов адаптивного управления объектами и процессами сельскохозяйственного производства // Проблемы разработки автоматизированных технологий и систем автоматического управления сельскохозяйственного производства / Международный научно-технический семинар 5-6 апреля 2002 года (Углич).

6. Бровцин В Л. Использование методов адаптивного управления объектами и процессами сельскохозяйственного производства // Научные основы создания современных адаптивных машинных технологий производства сельскохозяйственной продукции / Материалы научной сессии СЗНМЦ Россельхозакадемии. СПб-Пушкин. 30 июля 2002 года. - СПб.: СЗНИИМЭСХ, 2003. С. 115-126.

7. Бровцин В.Н. Исследование температуры субстрата в стеллажных теплицах // Механизация и электрификация сельского хозяйства. - 1984. - №4. -С.5-7.

8. Бровцин В.Н. Моделирование процессов теплообмена в растительном субстрате разводочных теплиц // Технология и механизация работ в овощеводстве и садоводстве: Сб. науч. тр. - 1Ь: НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, 1978. - Вып. 24. -С. 63-66.

9. Бровцин В.Н. Обоснование структуры оптимальной системы управления пахотным агрегатом. // Технология и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства в Северо-Западной зоне России: Сб. науч. тр. - СПб.: СЗНИИМЭСХ, 2002. - Вып. 73. - С. 32-49.

10. Бровцин В.Н. Применение методов адаптивного управления объектами и процессами сельскохозяйственного производства // Технология и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства в Северо-Западной зоне России: Сб. науч. тр. — СПб.: СЗНИИМЭСХ, 2002. - Вып. 73. - С. 13-26.

11. Бровцин В.Н. Оптимизация конструктивных и энергетических параметров гелиоводоподогревателей для доильных площадок // Технология и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства в Северо-Запаадной зоне России: Сб. науч. тр. - СПб.: СЗНИИМЭСХ, 2000. Вып. 71. - С. 155 -170.

11 Бровцин В.Н., Быстров ВА, Розе М.В. Определение теплофизических характеристик и влажности обогреваемой почвы методом цилиндрического зонда. // Технология и механизация производства овощей и картрфеля на промышленной основе в Нечерно-земной Зоне РСФСР: Сб. науч. тр. - Л.: НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, 1983.-С. 89-95.

13. Бровцин В.Н., Вайнруб В.И., Кузнецов. Обоснование структурных схем аналоговых моделей и методики статистических исследований функцио-

нирования плуга с предохранительно-копирующим механизмом опорного колеса. Объем 11 с. под №411 B.C. Деп.

14. Бровцин В.Н., Вайнруб В.И., Максимов Е.А. Экстремальное управление производительностью пахотного агрегата с изменяемой шириной захвата плуга. // Технология и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства в Северо-Запаадной зоне России: Сб. научн. тр. - СПб.: СЗНИИМЭСХ, 2000. - Вып. 71. -С. 19-28.

15. Бровцин В.Н., Валге А.М., Михайленко И.М. Методические рекомендации по математическому моделированию технологических процессов на основе экспериментальных данных. Л.: НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, 1988. - 32 с.

16. Бровцин В.Н., Волков В.В., Зеленин Г.П. Подсистема управления сушкой семенного зерна в шахтной зерносушилке С-20 // Технология и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животно-водства в Нечерноземной зоне России.: Сб. науч. тр. - СПб.: СЗНИИМЭСХ, 1998.-Вып. 65.-С.40-44.

17. Бровцин В.Н., Гаврилова А.Л., Козлова Н.П. Динамика регулирования температуры воздуха в свинарниках-откормочниках. // Экономика, организация, технология и механизация и автоматизация производства продуктов животноводства: Сб. науч. тр. - Л.: НИПТИМЭСХ СЗ, 1974. - С.113-119.

18. Бровцин В.Н., Гордеев В.В. Определение мощности электроподогрева дна канала для удаления навоза. / / Интенсификация механизированных работ в кормопроизводстве и животноводстве Нечерноземной Зоны РСФСР: Сб. науч. тр. - Л.: НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, 1988. - Вып. 53. - С. 67 - 75.

19. Бровцин В.Н., Козлов В.В., Козлов В.Е. Алгоритм управления разогревом двигателей внутреннего сгорания // Технические проблемы повышения эффективности и экономичности применения колесных тракторов: Сб. научн. тр.-Л.:ЛСХИ,1988.

20. Бровцин В.Н., Кознев А.А. Исследование температурных режимов проточных баков-аккумуляторов // Способы и средства механизации и автома-ти-зации работ и процессов на животноводческих фермах и комплексах в Нечерноземной Зоне РСФСР: Сб. науч. тр. - Л.: НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, 1985. -Вып.47.-С. 51-57.

21. Бровцин В.Н., Кознев А.А. Определение характеристик защитных экранов электротехнических устройств // Способы и средства механизации и автоматизации работ и процессов на животноводческих фермах и комплексах в Нечерноземной Зоне РСФСР: Сб. научн. тр. - Л.: НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, 1985.- Вып.47.-С.76-79.

22. Бровцин В.Н., Максимов Е.А. Исследование на ЭВМ экстремального алгоритма управления производительностью пахотного агрегата с изменяемой шириной захвата // Вклад молодых ученых в решение задач научного обеспечения АПК СЕВЕРО-ЗАПАДА РФ / Материалы научно-практической конференции - СПб.: РАСХН СЗНЦ, 1999. -С 18-21.

23. Бровцин В.Н., Муравьев Н.А., Хоцко Л.Г. Выбор и обоснование метода адаптивного управления продуктивностью животных // Совершенствование технологических процессов и технических средств в кормопроизводстве и животноводстве.: Сб. науч. тр. - СПб.: СЗНИИМЭСХ, 1998.- Вып. 68. - С. 39 - 53.

24. Бровцин В.Н., Муравьев НА, Хоцко Л.Г. Подсистема адаптивного управления раздачи концкормов // Совершенствование технологических процессов и технических средств в кормопроизводстве и животноводстве.: Сб. науч. тр. -СПб.: СЗНИИМЭСХ, 1998. Вып. 68. - С. 25 - 38.

25. Бровцин В.Н., Нитовщикова Л.В. Определение расхода воды при капельном поливе в теплице // Технология и механизация производства картофеля и овощей на промышленной основе в Нечерноземной зоне РСФСР: Сб. науч. тр. - Л.; НИПТИМЭСХ ГО РСФСР, 1982. - С. 71 - 75.

26. Бровцин В.Н., Попов А А. Результаты исследований процессов тепло- и влагопереноса в профилированных поверхностях почвы // Технология, и технические средства механизированного производства продукции растениеводства и животноводства в Нечерноземной Зоне России: Сб. науч. трудов. -СПб.: НИПТИМЭСХ НЗ РФ, 1993. - Вып 63. - С. 36-41.

27. Бровцин В.Н., Рудаков В.А Моделирование электрообогреваемых полов для молодняка животных // Способы и средства механизации и автоматизации работ- и процессов на животноводческих фермах и комплексах в Нечерноземной Зоне РСФСР: Сб. науч. тр. - Л.: НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, 1983. -С. 117-127.

28. Бровцин В.Н., Рудаков В.А. Определение эффективного коэффициента теплоотдачи поверхности электрообогреваемого пола // Способы и средства механизации и автоматизации работ и процессов на животноводческих фермах и комплексах в Нечерноземной Зоне РСФСР: Сб. науч. тр. - Л.: НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, 1983.-С. 127-131.

29. Бровцин В.Н., Судаченко В.Н. Определение коэффициента теплоотдачи с поверхности грунта в теплицах. // Технология и механизация работ в овощеводстве и садоводстве: Сб. науч. тр. - Л.: НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, 1978. - Вып. 24.-С.67-71

30. Бровцин В.Н., Судаченко В.Н., Нитовщикова Л.В. Моделирование системы электрообогрева субстрата в теплицах: Сб. научн. тр. — Л.: НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, 1978. - Вып. 22. - С. 29 - 33.

31. Бровцин В.Н., Хазанова СТ. Моделирование автоматической системы регулирования температуры воздуха в теплице // Механизация и электрификация сельского хозяйства. —1986. - №2. - С 24 - 26.

32. Бровцин В.Н., Хоменок В.А. Определение коэффициента температуропроводности насыпных материалов // Совершенствование процессов и средств механизации производства зерновых культур, льна и семян трав в Нечерноземной Зоне РСФСР: Сб. науч. тр. - Л.: НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, 1979. -Вып. 53.-С. 16-19.

33. Бровцин В.Н., Хоменок В.А. Исследование температурного поля при охлаждении насыпных материалов. // Совершенствование процессов и средств механизации производства зерновых культур, льна и семян трав в Нечерноземной Зоне РСФСР: Сб. науч. тр. - Л.: НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, 1979. -Вып. 53.-С. 20-24.

34. Бровцин В.Н., Эрк А.Ф. Математическая модель процесса сушки зерна и семян трав в конвейерной сушилке. // Технологические процессы и технические средства заготовки и использования кормов в условиях Нечерноземной Зоны РСФСР: Сб. науч. тр. - Л.: НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, 1981. -Вып.46.-С. 60-64.

35. Бровцин В.Н., Эрк А.Ф. Определение теплофизических характеристик зерна и семян трав методом цилиндрического зонда. // Интенсификация работы сельскохозяйственных машин и агрегатов в условиях нечерноземной зоны РСФСР: Сб. науч. тр. Л.: НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, 1986. - Вып. 48. - С. 104-109.

Подписано к печати 19.04.04 г. Заказ №95 Объем 2 печ. л. Тираж 100 экз.

Ризограф СЗНИИМЭСХ

* ft 1 О 9

ПЕРЕЧЕНЬ ОСНОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ И СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.И

1. СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Технические возможности повышения эффективности ; использования энергетических ресурсов в сельскохозяйственном производстве.

1.2. Краткий обзор и анализ средств контроля и автоматизации; технологических процессов (объектов); первого уровня.

1.3; Использование средств вычислительной техники; в сельскохозяйственном производстве:.

1.4. Краткие сведения о математических моделях технологических процессов (объектов) сельскохозяйственного назначения.

1.4.1. Краткий обзор уравнений математической физики:.

1.5. Основные задачи исследования.

2. ОБОСНОВАНИЕ МЕТОДА НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ.

ОСОБЕННОСТИ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ОБЪЕКТОВ И ПРОЦЕССОВ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ:.

2.1. Обоснование метода научных исследований:.

2.1.1. Математическое моделирование и вычислительный эксперимент-основа синтеза оптимальных систем.

2.2. Идентификация параметров моделей процессов s ш объектов сельскохозяйственного назначения с использованием вариационных методов решения экстремальных задач.

2.2.1. Постановка и особенности задачи идентификации:.

2.2.2. Корректность ! постановки и регуляризация задачи определения параметров модели.

2.2.3. Методика решения задачи идентификации.

212.4. Пример. Идентификация параметров модели разогрева двигателя трактора "Кировец К-701".

2.3. Исследование теплофизических характеристик капиллярно - пористых и коллоидных материалов.

2.3.1. Обоснование метода определения теплофизических характеристик капиллярно — пористых материалов.

2.4. Определение параметров переноса и коэффициентов граничных условий методом решения обратных задач.

2.4.1. Вводные замечания.

2.4.2. Определение эффективного коэффициента теплоотдачи с поверхности обогреваемого бетонного пола.

2.4.3. Определение численных значений коэффициентов влагопереноса в тепличной почве.

2.5. Выводы к главе 2.

3. ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕПЛО-ВЛАЖНОСТНЫХ РЕЖИМОВ

В ПРОФИЛИРОВАННОЙ ПОЧВЕ.

3.1. Общие замечания:.

3.2. Математическое описание процессов тепло- имассопереноса в корнеобитаемом слое почвы.

3.2.1. Граничные условия теплопереноса на поверхности почвы.

3.2.2. Граничные условия влагопереноса на поверхности почвы.

3.2.3. Граничные условия на нижней границе почвенного массива:.

3.3. Исследование процессов тепло- и влагопереноса в профилированных почвах на ЭВМ.

3.3.1. Подготовка математического описания процессов тепло- и влагопереноса.

3.4. Результаты решения задачи задачи тепло- и влагопереноса! в профилированной почве.

4. ОПТИМИЗАЦИЯ КОНСТРУКТИВНЫХ И ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ЭЛЕКТРОНАГРЕВАТЕЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ.

4.1. Разработка системы электрообогрева субстрата в стеллажных теплицах.

4.1.1. Вводные замечания.

4.1.2. Математическое описание процессов теплопереноса в обогреваемом стеллаже.

4.1.3. Выбор метода решения.

4.1.4. Определение энергетических и конструктивных параметров ЭНУ обогреваемого стеллажа.1.

4.1.5. Определение геометрических параметров защитного экрана электронагревательного устройства.

4.1.6. Определение параметров регулирующих устройств температуры субстрата.

4.2. Определение конструктивных и энергетических параметров устройства электроподогрева дна канала для удаления навоза.

4.3. Оптимизация конструктивных и энергетических параметров электрогелиоводонагревателей для доильных площадок.

4.3.1. Описание установки.

4.3.2. Математическое описание работы электрогелиоводоподогревателя.161 4.3.3; Результаты исследования электрогелиоводоподогревателя.

5. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ СИНТЕЗА

АДАПТИВНОГО АЛГОРИТМА УПРАВЛЕНИЯ.

5.1. Назначение, цель и основные задачи синтеза адаптивных алгоритмов управления.

5.1.1. Обоснование и выбор методов адаптации.

5.1.2. Методика постановки задачи синтеза адаптивного алгоритма управления.

5.2; Решение основных задач адаптивного управления.

5.2.1. Идентификация.

5.2.2. Принятие решения (определение оптимальных значений управляющих воздействий).

5.2.3. Исполнение принятого решения.

5.3. Синтез и исследования системы управления на полунатурной моделирующей установке.

5.4. Пример. Разработка адаптивного алгоритма управления для подсистемы раздачи концкормов.

5.5. Адаптивные алгоритмы управления с минимальной дисперсией.

5.5.1. Вводные замечания.

5.5.2. Описание и модификации алгоритмов с минимальной дисперсией.

5.5.3. Анализ полюсов и нулей системыуправления с РМД:.

5.5.4. Устойчивость замкнутого контура управления;.

5.5:5. Влияние весового коэффициента на регулируемую величину.

5:5.6. Методика проектирования алгоритма управления с минимальной дисперсией.

5.5.7. Синтез адаптивного алгоритма с минимальной дисперсией на примере управления пропашным агрегатом.

6. ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ СУШКИ

ЗЕРНА В ШАХТНЫХ ЗЕРНОСУШИЛКАХ.

6.1. Объект исследования.

6.1.1. Критерии оптимизации и тенденции развития систем управления сушкой семенного зерна.

6.21 Построение математической модели процесса сушки зерна.

6.2.1. Математическое описание процесса сушки в слое зерна.

6.2.2. Математическое описание процесса сушки зерна в шахтных зерносушилках.

6.3: Методика решения системы уравнений процесса сушки зерна в шахтных сушилках.

6.3:1. Идентификация модельных коэффициентов.

6.3.2. Блок формирования климатических условий и влажности поступающего зерна.

6.4. Теоретические и экспериметальные исследования шахтной зерносушилки С-20.

6.4.1. Техническая характеристика зерносушилки Си режимы сушки.

6.4.2. Оптимизация конструктивных и энергетических параметров: шахтной зерносушилки С-20.

6.5. Синтез подсистемы управления сушкой семенного зерна в шахтной зерносушилке С-20.

6.5.1. Функциональная схема системы сбора данных и управления процессом сушки зерна.

6.5.2. Алгоритм управления.

6.6. Установка для экспериментального исследования макетного образца ПУССЗ методом вычислительного эксперимента.

6.7. Результаты исследований макетного образца ПУССЗ.

6.7.1. Определение качества ПУССЗ из переходного процесса.

6.7.2. Определение качества ПУССЗ в режиме нормального функционирования.

6.8. Выводы к главе.

7. ЭКСТРЕМАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ.

7.1. Вводные замечания.

7.2. Методы оптимизации (поиска экстремума).

7.2.1. Определение градиента показателя качества.

7.2.2. Методы определения параметра h.

7.3. Выбор средств управления и обоснование структуры экстремальной системы управления;.

7.4. Анализ нелинейных и динамических свойств экстремальных систем сельскохозяйственного назначения.

7.4.1. Формулировка исходных выражений для критерия качества.

7.4.2. Описание динамических свойств объекта управления.

7.4.3. Нелинейности средств управления.

7.5. Сглаживание помех в экстремальных системах управления.

7.6. Этапы решения задачи синтеза алгоритма экстремальной системы управления.

7.7. Экстремальное управление положением линии тяги при работе пахотного агрегата.

7.8. Экстремальное управление производительностью пахотного агрегата с изменяемой шириной захвата плуга.

7.9. Выводы по главе.

Несоответствие сложных технологических процессов и объектов сельскохозяйственного производства методам их проектирования является объективной причиной их недостаточной эффективности и, прежде всего, при использовании энергоресурсов. В: современных условиях ликвидация такого несоответствия возможна на основе математических методов проектирования с применением современных средств; вычислительной техники, а также ее использования непосредственно в контурах контроля и управления технологическими процессами.

Последнее обстоятельство особенно важно для России. Дело в том, что наша страна еще только переходит "порог компьютеризации" сельского хозяйства, а, как известно, в странах с "компьютеризованным" сельским хозяйством производительность труда в 3-4 раза выше, чем в нашей стране. Особенно остро необходимость интенсификации отрасли обозначилась в условиях спада сельскохозяйственного производства. Валовые сборы зерна в России за последние годы [117,188] снизились до уровня 1937 г., мяса - 1963 г., молока -1962 г. Эффективность энергозатрат на получение сельскохозяйственной продукции остается крайне низкой. Производство одной тонны пшеницы, молока, мяса в США обходится в 2 - 3 раза дешевле по сравнению с Россией.

Исходя из сказанного, уже в недалеком будущем, основным аргументом при использовании сельскохозяйственной техники будет экономия топливно-энергетических, кормовых и финансовых ресурсов, т.е. ее насыщенность эффективными электронными средствами управления, обеспечивающими вышеуказанные требования.

Однако, несмотря на бурное развитие средств вычислительной техники и их относительно невысокую стоимость и доступность, к настоящему времени не удалось существенно улучшить качество и экономические показатели технологических процессов: Дело в том, что здесь значительную роль играют особенности сельскохозяйственного производства: сезонный характер работы, сильное влияние возмущений и их ярко выраженный случайный характер, большое разнообразие видов деятельности, неоднородность обрабатываемого сырья, включение в контура управления биологических объектов (животных, растений). Разработанные к настоящему времени методы управления; и их математическое обеспечение неспособны адекватно отразить эти особенности.

Таким образом, возникла необходимость разработки новых моделей и алгоритмов управления сельскохозяйственными машинами и технологическими процессами сельскохозяйственного производства на основе теории самообучающихся (адаптивных) систем управления, которые должны работать в условиях, при которых необходимо автоматически учитывать особенности управляемого процесса и приспосабливаться к ним с целью формирования управляющих воздействий, оптимальных не в "среднем", а на каждом шаге управления с учетом технологических и ресурсных, постоянно изменяющихся, ограничений и непредвиденных обстоятельств, например, изменения свойств обрабатываемого материала, тяглово-сцепных свойств энергетического средства, питательности корма, погодных условий и т.п.

Адаптация как способ приспособления к сложившейся ситуации является естественным явлением в живой природе. Однако, несмотря на широкую распространенность адаптации в живой природе (и обществе), она еще мало используется в искусственных и прежде всего в технических системах. Тем не менее, для сельского хозяйства это чрезвычайно важно. Сельское хозяйство, в основном, имеет дело с живыми организмами - животными и растениями, а также с почвами, которые, например, Докучаев и Вернадский также считали живыми, а живые организмы адаптируются по законам внутренней самоорганизации. "Поэтому на результаты наших воздействий с помощью существующих моделей можно полагаться только в достаточно краткосрочной перспективе, гораздо более краткосрочной, на которую рассчитывали их авторы. Реагировать на наши воздействия Природа будет не по правилам, заложенным в эти модели, а по собственным законам самоорганизации, о которых, увы, мы знаем пока очень мало" [155]. Однако, в последнее время, очевидными: стали нарушения этих законов. Так, например, из произрастающих в Ленинградской области естественных и искусственных ценозов невозможно составить сбалансированный рацион согласно зоотехническим требованиям [194]. В [52] сообщается об одной из попыток составления- такого рациона, результаты которой свидетельствуют о том, что при удовлетворении зоотехнических требований к органическим веществам, минеральных веществ (кроме калия и фосфора) недостаточно и требуются, согласно нормам, искусственные добавки, причем значительные (от 20 до 70%), что нарушает естественный симбиоз агроценоза и животных, сложившийся согласно закону самоорганизации. Нарушение этой гармонии должно создавать внутреннее напряжение в организме животного, что приводит к его неполноценному существованию и ухудшению биологической оценки (для человека) его продукции.

Кроме того, следует учесть, что созданные человеком подсистемы в АСУ ТП производства молока, такие, как подсистемы вентиляции, микроклимата и др., наделены причинным назначением при конструировании (т.е. должны соответствовать своим целям - зоотехническим требованиям к газовому составу и температуре, соответственно), в то время, как основное звено управления -животное, развивается в соответствии со своими целями по законам внутренней самоорганизации.

Таким образом, для эффективного использования кормовых и энергетических ресурсов без нежелательных последствий, необходима непрерывная согласованность между целями человека и изменяющимися потребностями животного для максимального использования его генетического потенциала, т.е. необходимо использовать ресурсы в соответствии с законами самоорганизации, которые нам неизвестны.

Можно констатировать, что изложенное выше справедливо для многих процессов сельскохозяйственного производства, в том числе при обработке почвы (например, Докучаев считал почву живым существом [184]),

С другой стороны, выведение параметров среды из зоны адаптации растений и животных, с целью повышения продуктивности, требует неадекватных энергетических затрат. Например, урожайность зерновых в последние 50 лет увеличилась в 3 раза, в то время как затраты в энергетическом эквиваленте увеличились более, чем в 100 раз [141]. Кроме того, нередкими стали случаи бифуркации и бумеранга. Понятно, что изменить сложившуюся ситуацию, можно, используя адаптивные, т.е. естественные методы управления.

Решение отмеченных выше проблем возможно на основе современной технологии научных исследований, основанной на изучении математических моделей с помощью вычислительных, средств. Такая технология известна под названием "вычислительный эксперимент", являющийся наиболее высокой ступенью математического моделирования с использованием ЭВМ и численных методов для изучения математических моделей.

На основании вышеизложенного, общая цель исследования в диссертации заключалась в повышении эффективности использования- энергетических ресурсов в технологических процессах и объектах путем применения современной методологии проектирования, основанной на изучении математических моделей, учитывающих особенности сельскохозяйственного производства, и адаптивных алгоритмов в контурах управления.

Исследования ограничены первым уровнем иерархической структуры организации сельскохозяйственного производства.

Первые работы, посвященные исследованию и проектированию сельскохозяйственных объектов методами вычислительного эксперимента, принадлежат А.Т. Болотову, И.Ф.Бородину, С.А. Иофинову, А.Б. Лурье, И.И. Мартыненко, И.С. Нагорскому, K.G. Нерпину, Л.Г. Прищепу, Д.С. Стребкову, А.Ф. Чудновско-му, В Д: Шеповалову.

Труды этих ученых получили развитие в исследованиях Л.Е. Агеева, В.Р. Алешкина, А.Г. Бондарева, В:А. Борзенкова, М.И. Будыко, Г.А. Булаткина, Б.И. Вагина, В.И. Вайнруба, A.M. Валге, А.А. Григорьева, Г.А. Гуляева, A.M. Гуреви-ча, В.В. Гуськова, Е.И. Давидсона, В.Г. Еникеева, К.В. Зворыкина, В.Н. Карпова, Н.А. Колташова, В.Р. Крауспа, И.М. Михайленко, Б.Г. Михайлова, Ф.Ф. Муха-мадьярова, А.Н. Никифорова, В.Д. Попова, Л.Г. Раменского, В:А. Русанова, B.C.

Сечкина, А.В: Симонова, В.А. Смелик, В.А. Сысуева, А.В. Судакова, В.Н. Суда-ченко, А.В. Тихомирова, И.Б. У скова, P.LLL Хабатова, Д.И. Шашко, Г.П. Шипи-левского, Г.В. Новикова и многих других.

Научная новизна работы:

- математические модели технологических процессов тепло- и влагопе-реноса, вещественной средой которых являются : капиллярно-пористые материалы (профилированные почвы, стеллажи с растительным субстратом, наво-зосборные каналы, шахтные сушилки), с учетом их многокомпонентное™, краевых эффектов, несимметричности:граничных условий и реальных изменений внешних возмущающих воздействий, а также методики их параметрической идентификации.

- методика вычислительного эксперимента для анализа и синтеза адаптивных алгоритмов с настраиваемой моделью и результаты ее использования на примерах синтеза алгоритмов управления раздачи концкормов в подсистеме кормления, входящей в состав АСУ ТП молочной фермы, и управления пропашным агрегатом при культивировании посевов посадок кукурузы.

- методика вычислительного эксперимента для исследования процессов сушки в шахтных зерносушилках. Разработан адаптивный алгоритм с настраиваемой моделью для подсистемы сушки зерна в шахтной зерносушилке С-20, входящей в комплекс технических средств послеуборочной обработки зерна.

- методика вычислительного эксперимента для анализа и синтеза экстремальных систем управлениям результаты ее использования на примерах синтеза алгоритмов управления пахотным агрегатом с изменяемой шириной захвата плуга и его устойчивостью в горизонтальной плоскости.

Основные положения; выносимые на защиту:

- математическая модель процессов тепло- и влагопереноса в профилированных почвах и сравнительный анализ процессов в гребнях и грядах для супесчаных почв Тосненского района Ленинградской области.

- математическая модель процесса теплопереноса в электрообогреваемом стеллаже для зеленого черенкования гвоздики ремонтантной; конструктивные и энергетические параметры электронагревательного устройства (ЭНУ); параметры двухпозиционной (Д) и пропорциональной (П) систем регулирования? температуры субстрата и их сравнительный анализ.

- теоретическое и экспериментальное обоснование возникновения транспортирующего слоя в самотечных системах удаления навоза при подогреве дна навозосборного канала; конструктивные и энергетические параметры ЭНУ дна канала.

- методики проектирования адаптивных алгоритмов управления-объектами сельскохозяйственного назначения с настраиваемой моделью в двух вариантах: 1 - с определением оптимальных значений управляющих воздействий на решениях настраиваемой модели на примере синтеза адаптивного алгоритма для подсистемы раздачи концентрированных кормов в составе АСУ ТП молочной фермы); 2 -с непосредственным определением оптимальных значений параметров регулятора основного контура по результатам идентификации настраиваемой t модели (регулятор с минимальной дисперсией РМД) на примере синтеза алгоритма управления пропашным агрегатом.

- математическая модель процесса сушки зерна в шахтных зерносушилках; адаптивная подсистема управления сушки семенного зерна (ПУССЗ) для сушилки С-20 в составе комплекта технических средств (КТС) послеуборочной обработки зерна.

- методика исследования экстремальных систем управления мобильными агрегатами; параметры экстремальных систем управления пахотным агрегатом, составленным из трактора МТЗ-82 и плуга ПИН-4-35 с изменяемой шириной захвата плуга, и его устойчивостью в горизонтальной плоскости.

По теме диссертации опубликовано 35 научных работ.

Апробация работы:

Материалы исследований доложены и. обсуждены на заседаниях Ученого совета СЗНИИМЭСХ (1995, 1999, 2003 г. г.), на научно-практической конференции "Вклад молодых ученых в решение задач научного обеспечения АПК Северо-Запада РФ (СПб. - Пушкин, 1999), на научных конференциях профессорско-преподавательского состава СПбГАУ (1988, .1998, 2000-2004 г.г.), на международной конференции "Автоматизация производственных процессов в сельском хозяйстве" (Минск, 2000 г.), на 3-ей международной научно-практической: конференции "Экология; и сельскохозяйственная техника" (Санкт-Петербург, 2002 г.), на XI международной научно-практической конференции "Научно-технический прогресс в инженерной сфере АПК России: - проблемы развития машинных технологий и технических средств производства сельскохозяйственной продукции" (Москва, ГНУ ВИМ 2002 г.), на международном научно-техническом семинаре "Проблемы разработки автоматизированных технологий и систем автоматического управления сельскохозяйственного производства (Углич, 2002 г.), на научной сессии СЗНМЦ Россельхозакадемии "Научные основы создания современных адаптивных машинных технологий производства сельскохозяйственной продукции: состояние, опыт, проблемы" (СПб-Пушкин, 2002 г.), на координационных совещаниях СЗНМЦ (1999,2002, 2003 г.г.).

Практическая ценность:

Все материалы, сопутствующие проведению работы (методики, программы и примеры), имеют общий характер и могут быть использованы при исследовании технологических объектов первого уровня в системе управления сельскохозяйственным производством.

Результаты исследований нашли применение:- при выборе профиля для супесчаных почв Тосненского района Ленинградской области;

- при разработке электронагревательного устройства и автоматизированной системы управления температурой субстрата в стеллажных теплицах. Разработанное ЭНУ внедрено в Ленинградском производственном объединении "ЦВЕТЫ". Экономический эффект с 1 м стеллажной теплицы составил 345 руб. Он получен за счет сокращения срока черенкования (что позволило снимать продукцию 12 раз в год вместо 8 — без обогрева) и увеличения выхода укорененных черенков в среднем на 5 % при каждом производственном цикле.

- при разработке исходных требований на подсистему управления сушкой семенного зерна ПУССЗ. Подсистема управления процессом сушки семенного зерна (ПУССЗ) является автономной разработкой и функционирует в составе комплекса технических средств; (КТС) послеуборочной обработки и хранения семенного, фуражного и продовольственного зерна. Испытания проведены в совхозе "Скреблово" Лужского района Ленинградской области;

- при разработке экспериментального образца экстремальной системы управления пахотным агрегатом, составленным из трактора МТЗ-82 и плуга ПИН-4-35 с изменяемой шириной захвата.

Исследования, на основании которых подготовлена диссертация, выполнялись в соответствии с тематическим планом СЗНИИМЭСХ РФ, в которых автор принимал участие на уровне ответственного исполнителя. Научными руководителями в разное время были доктора технических наук: A.M. Валге, В.И. Вайнруб; В.Н. Карпов, В.Ф. Вторый; кандидаты технических наук: В.Н. Судаченко, В;В.Чистяков, А.Ф. Эрк, Л.Г. Хоцко, В.Ф. Клейн.

Фамилии основных соисполнителей указаны как соавторы в публикациях.

Следует отметить, что основной вклад автора в работе (70-100 %), относится к методической части, математической постановке задач и их решению, и незначительный в части экспериментальных исследований и внедрения в производство.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ

1. Значительное повышение эффективности использования энергетических ресурсов в сельском хозяйстве возможно:

- на основе современной технологии научных исследований — вычислительного эксперимента, позволяющего учитывать особенности объектов сельскохозяйственного назначения и наиболее полно сочетать теоретические знания с экспериментом;

- за счет применения адаптивных алгоритмов в контурах управления технологическими процессами и объектами;

2. Для: многих объектов сельскохозяйственного назначения характерны существенно нелинейные процессы, идентификацию параметров которых по существующим методикам осуществить сложно, а часто и невозможно, в связи с чем целесообразно использовать метод, свободный от отмеченных ограничений - вариационный метод решения экстремальных задач.

3; Для определения параметров моделей технологических процессов, вещественной средой которых являются капиллярно-пористые материалы, целесообразно применять метод цилиндрического зонда постоянной мощности, при котором не нарушается сложившаяся структура исследуемого материала и его состояние.

4. При выращивании овощей на профилированных почвах в зонах избыточного и высокого уровня грунтовых вод гребни предпочтительнее гряд. Например, для супесчаных почв Тосненского района Ленинградской области прибавка положительных температур в гребнях по сравнению с грядами за вегетационный период составляет около 100 °С.

5. Для стеллажных теплиц предложена методика определения конструктивных и энергетических параметров электронагревательных устройств (ЭНУ) с линейными элементами (нагревательный провод), компенсирующих краевые эффекты ; и обеспечивающих заданное распределение температуры по всему объему обогреваемого растительного субстрата. Разработанное ЭНУ стеллажа для зеленого черенкования гвоздики ремонтантной обеспечивает заданную равномерность обогрева по всем горизонтам корнеобитаемой зоны. Годовой экономический- эффект автоматической системы элекгрообогрева с ЭНУ составляет 345 руб/м полезной площади.

6. Основным, недостатком самотечных систем удаления навоза в свинарниках является его неполный сброс из навозосборного канала. Для полного удаления навоза используется большое количество воды, что вызывает большие затраты, связанные, в том числе, и с его обезвоживанием при утилизации: Исследования, показали, что транспортирующий слой можно создать с помощью подогрева дна канала до температуры, превышающей начальное значение на 4-8 °С при нагреве не менее 2 часов. При выполнении этих условий происходил полный сброс навоза независимо от температуры воздуха в свинарнике. Например, для канала с толщиной твердой фракции навоза 0,4 м удельная мощность нагревательного устройства. должна быть 67,5 Вт/м при включении на время не менее 6,6 ч.

7. Эффективность установок для горячего водоснабжения с аккумулированием энергии в часы провала графика нагрузок энергосети с использованием гелиоколлекторов в качестве дополнительного источника тепла зависит от климатических условий и стоимости! внепиковой электроэнергии. Например, для доильной площадки на 10 коров в;Ленинградской области, использование даже самых дешевых пластмассовых гелиоколлекторов (1200 руб/м ) в элек-троводоподогревателе при цене внепиковой; электроэнергии; менее 1,44-руб/кВт.ч экономически нецелесообразно.

8. Для? сельского - хозяйства наиболее приемлемы алгоритмы идентификационного типа с настраиваемой моделью, в которых может быть осуществлен принцип разделения, в соответствии производится раздельный синтез информационной (настраиваемая модель) и управляющей; частей (оптимального регулятора); причем; последняя часть синтезируется в детерминистской постановке. Наблюдение за эволюцией параметров настраиваемой модели, отражающей реальный процесс, способствует более глубокому его познанию.

9. В центре производства молока (самый; нижний иерархический уровень) -находится биологический объект, важнейшим воздействием на который является ? процесс кормления, формируемый подсистемой кормораздачи в соответствии с зоотехническими требованиями. Однако, в условиях ограниченности кормовых и энергетических ресурсов^ а также "усредненности" зоотехнических требований и "привыканию" к ним животных и многих других не учитываемых факторов; продуктивность, без адаптивного управления не может быть оптимальной.

Использование адаптивной подсистемы кормораздачи позволит уменьшить.удельный расход концкормов на 2,3 % по сравнению с алгоритмом расчета индивидуальных доз концкормов базового варианта.

10. При управлении высокоинтенсивными процессами, например, при обработке почвы мобильными агрегатами, целесообразно использовать самонастраивающиеся адаптивные алгоритмы с минимальной дисперсией; реализация* которых возможна на бортовых контроллерах с ограниченными вычислительными ресурсами (оперативной памяти и быстродействия). В работе предложена методика синтеза адаптивных алгоритмов с РМД в основном контуре и приведен пример системы управления^ пропашным агрегатом при культивировании посадок кукурузы. Адаптивное управление процессом, по результатам моделирования, позволяет уменьшить дисперсию отклонения ширины; защитной зоны от заданного значения более чем в 5 раз.

11. Адаптивная подсистема управления сушкой семенного зерна (ПУССЗ) удовлетворяет жестким агротехническим требованиям i во всем г диапазоне изменения! климатических условий! и влажности поступающего. Использование ПУССЗ позволяет отказаться от обычно используемого регулятора температуры теплоносителя на выходе теплогенератора (основное воздействие).

Исследования на модели проведены для шахтной сушилки С-20 при температуре теплоносителя на входе в камеру предварительного нагрева до 70 °С и, что допускается некоторыми исследователями — до 110 °С. Во втором случае средняя производительность увеличилась с 12,9 до 16,5 (пл. т)/час, при этом расход топлива уменьшился с 7,61 до 7,12 кг/(пл.т). Качественные показатели сушки при этом, находясь в заданных агротехническими требованиями пределах, ухудшились. Так, максимальное отклонение влажности зерна от заданного значения (14 %) увеличилось с 0,8 до 1,2 %.

12. Для объектов, имеющих унимодальные зависимости показателей качества от управляющих воздействий целесообразно использовать экстремальные методы управления, реализация которых возможна на основе доступных и широко используемых в сельском хозяйстве технических средств.

13. Использование на пахотном агрегате, составленным из трактора МТЗ-82 и плуга ПИН-4-35, экстремальной системы управления шириной захвата плуга позволяет, например, на пласте многолетних трав увеличить производительность с 0,828 до 0,972 га/ч при уменьшении расхода топлива с 14,9 до 14, 4 кг/га.

1. Абелев Е.А., Теплинский И.З. Управление качеством технологического процесса обработки почвы // Методы и средства интенсификации технологических процессов на базе микроэлектроники. — Л.: Колос, 1990. С. — 14 -20.

2. Акт (№10-25-2000) государственных приемочных испытаний устройства для автоматического направления сельскохозяйственных машин и отслеживания; защитной зоны растений при междурядной s обработке. — Калитино, 2000. 29 с.

3. Актинометрический ежемесячник. Обнинск. ВНИИГМИ-МЦЦ, 1980-1990.

4. Александров А.И; Анализ и синтез многосвязной системы автоматического управления процессом сушки в шахтных зерносушилках: Автореферат дис. . канд. техн. наук. Минск: ЦНИИМЭСХ НЗ СССР, 1982. - 16 с.

5. Александровский Н:М; и др. Адаптивные системы автоматического управления сложными технологическими ^процессами / Под ред. Н.М. Александровского. М.: Энергия, 1973; - 272 с.

6. Александрян К.В., Манукян М.М. Лазерная сииема "Параллель-1" для управления курсом движения МТА. // Тракторы и сельскохозяйственные машины. 1989; - №6, С. 32 - 33.

7. Алексеев В.М., Галеев Э.М., Тихомиров В.М. Сборник задач по оптимизации. Теория. Примеры. Задачи. — М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1984. — 288 с.

8. Альбом схем систем удаления; хранения и переработки навоза на животноводческих фермах и комплексах. М.: Гипронисельхоз, 1973. — 18 с.

9. Альгенштадт К.П. Автоматизация в сельском t хозяйстве // Международный с.х. журнал. — 1988. № 5. С. 95-106.

10. Андрианов Н.М. Методы и средства повышения эффективности процесса сушки зерна в шахтных зерносушилках сельскохозяйственного назначения: Автореферат дис. . канд. техн. наук. Л.: ЛСХИ, 1988. - 17 с.

11. Антонов В.Н., Терехов В.А., Тюкнн И.Ю. Адаптивное управление в технических системах. СПб.: Издательство С.-Петербургского университета, 2001.-244 с.

12. АО КАСКОД. Каталог, продукции; "Бортовая и промышленная > электроника" E-mail; cascod@mail.nevalink.ru. СПб., 1998. - 97 с:

13. Артемова Т.А. Трактор MF-2725 фирмы "Massey Ferguson" с электронной навесной системой; — М.: ЩТШИТЭИтракторосельмаш, 1986, вып. 18. —25 с.

14. Астапов Ю.М., Верещагин А.Ф., Витенберг И.М. и др. Проектирование следящих систем с помощью ЭВМ. — М.: Машиностроение, 1979. 367 с.

15. Ауэрнхаммер Г. Фермеры,, не бойтесь электроники; Несколько ответов работникам сельского хозяйства // Журнал Консалтинг. Спецвыпуск выставки "Сельхозтехника-90". Издается в ФРГ на русском языке.

16. Ахмеров У.Ш. Исследования;по бионике раздражимости и возбуждения // Бионические модели, их особенности и классификация. — Казань: Изд-во Казанского университета, 1976.

17. Банди Б. Методы оптимизации. Вводный курс / Пер. с англ. М.: Радио и связь,. 1988. - 128 с.

18. Батенко А.П. Системы терминального управления. — Mi: Радио и связь,. 1984; 160 с.19: Баум А.Е., Резчиков В.А. Сушка зерна. — М.: Колос, 1977. 215 с.

19. Беляев Н.М. Электронизация производственных процессов в сельском хозяйстве зарубежных стран: Обзорная информация / ВНИИТЕМаг-ропром. -М;, 1990. -43 с.

20. Бесекерский В.А., Ефимов Н.Б., Златдинов С.И. и др. Микропроцессорные системы автоматического;управления. — Л.: Машиностроение, 1988. — 365 с.

21. Бесекерский В.А., Попов Е.П., Теория систем автоматического регулирования. М.: Наука; 1975; - 768 с.

22. Богословский В.Н. Строительная теплофизика (теплофизические основы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха). Учебник для вузов. М.: Высшая школа, 1982. — 415 с.

23. Боднер В.А. Авиационные приборы. М.: Машиностроение, 1969. - 468 с.

24. Бровцин В.Н. Исследование и оптимизация динамических объектов сельскохозяйственного назначения средствами вычислительного эксперимента. СПб.: СЗНИИМЭСХ, 2003. - 400 с.

25. Бровцин В.Н. Исследование и разработка систем электрообогрева субстрата в сооружениях защищенного грунта: Дис. канд. техн. наук. Киев, 1981.- 180 с.

26. Бровцин В.Н. Исследование температуры субстрата в стеллажных теплицах // Механизация и электрификация сельского хозяйства. 1984. - №4. -С. 5-1.

27. Бровцин В.Н. Моделирование процессов теплообмена в растительном субстрате разводочных теплиц // Технология и механизация работ вtовощеводстве и садоводстве: Сб. науч. тр. JI.: НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, 1978. - Вып. 24.-С. 63 -66.

28. Бровцин В.Н., Вайнруб В.И., Кузнецов. Обоснование структурных схем аналоговых моделей и методики статистических исследований функционирования плуга с предохранительно-копирующим механизмом опорного колеса. Объем 11 с. под №411 B.C. Деп.

29. Бровцин В.Н., Козлов В.В., Козлов В.Е. Алгоритм управления-разогревом двигателей внутреннего сгорания // Технические проблемы повышения1 эффективности и экономичности применения; колесных тракторов: Сб. научн. тр.- Л.: ЛСХИ, 1988.

30. Бровцин В.Н:, Костин М.С. Исследование тепловых процессов в фрикционных узлах тормозных механизмов. № 41-85 Деп.

31. Бровцин В.Н., Локалов В.Н. Электронагревательное устройство для стеллажных теплиц / Информационный листок №8-80. Лен. межотр. террит. центр научно-технической информации и пропаганды. 4 с.

32. Бровцин В.Н., Судаченко В.Н. Определение коэффициента теплоотдачи с поверхности грунта в теплицах. .// Технология и механизация работ вовощеводстве и садоводстве: Сб. науч. тр. JL: НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, 1978.-Вып. 24.-С. 67-71

33. Бровцин В.Н., Судаченко В.Н., Нитовщикова Л.В. Моделирование системы электрообогрева субстрата в теплицах: Сб. научн. тр. — JI.: НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, 1978. Вып. 22. - С. 29 - 33.

34. Бровцин В.Н., Хазанова С.Г. Моделирование автоматической системы регулирования температуры воздуха в теплице // Механизация и электрификация сельского хозяйства . — 1986. №2. - С 24 - 26.

35. В.А. Бутузов. Солнечное теплоснабжение. Состояние дел и перспективы развития // Энергосбережение. 2000.- №4.- С. 28-29.

36. Вайнруб В.И. Повышение эффективности? работы почвообрабатывающих ; агрегатов путем s использования изменяемой ширины захвата и: совершенствования3 предохранительных устройств: Дис; . д-ра техн. наук. Ленинград-Пушкин, 1990. - 364 с.

37. Вайнруб В.И., Догановский М.Г. Повышение эффективности использования энергонасыщенных тракторов в Нечерноземной зоне.- Л.: Колос, 1982, 244 с.

38. Валге A.M. К оценке передаточных функций! каналов» управления микроклиматом: Сб. науч. тр. Л.: НИПТИМЭЕСХ НЗ РСФСР, 1977. - Вып. 21.-С 85-87.

39. Валге А.М^.Обработка экспериментальных данных и моделирование динамических систем при проведении исследований по механизации; сельско-хозяйственого производства. СПб.: СЗНИИМЭСХ, 2002. -176 с.

40. Ведерников В.В., Королькович В.А., Ломакин Б.М. и. др. Микропроцессоры в сельском хозяйстве. — М::ЦЕШИ «Электроника», 1984. — 54 с.

41. Гельман М.М. Аналого-цифровые преобразователи для информационно-измерительных систем. М:: Изд-во стандартов,,1989. - 320с.

42. Генике А.А. Радиодальномер "Волна" и результаты его испытаний; // Геодезия и картография. 1981. - №8. - С. 12 - 20.

43. Гержой А.П., Самочетов В.Ф. Зерносушение и зерносушилки. М.: Колос, 1967. -255 с.

44. Гиндоян А.Г. Тепловой режим конструкций полов. М.: Стройиздат, 1984.-222 с.

45. Гинсбург А.С. Основы теории и техники сушки пищевых продуктов. — М.: Пищевая промышленность, 1973.

46. Гинсбург А.С., Дубровский В.П., Казаков Е.Д., Окунь Г.С., Райков В.А. Влага в зерне. М.: Колос, 1969. - 225 с.

47. Громбчевский А.А. Исследование системы автоматического регулирования реакции на опорном колесе навесного плуга: Дис. канд. техн. наук. JI. Пушкин, 1967.-158 с.

48. Громбчевский А. А., Образцов В Л. Результаты полевых исследований силового регулятора МТЗ-50 // Записки ЛСХИ Т. 201. Л.: ЛСХИ, 1972. -G. 23-33.

49. Гроп Д. Методы идентификации систем / Пер с англ. М.: 1979. - 304 с.

50. Гультяев А. Визуальное моделирование в среде MATLAB. СПб.:, Питер, 2000. - 432 с.

51. Гуляев Г.А. Автоматизация процессов послеуборочной обработки* и хранения зерна. М.: Агропромиздат, 1990. - 240 с.

52. Гуляев Г.А., Хорошенков В.К. Развитие автоматизации растениеводства // Техника в сельском хозяйстве. 1999. - №6. - С. 32 — 34.

53. Гутер Р.А., Резниковский П.Т. Программирование и вычислительная математика. Вып. 2. М.: Гл. изд-во физ. мат. лит., 1971. - 264 с.

54. Даффи Дж. А, Бекман У.А. Тепловые процессы с использованием солнечной энергии. М.: Мир, 1977.

55. Добролюбов И.П., Утенков Г.Л., Чекрыга A.M. Система автоматического управления режимами работы энергонасыщенных МТА. // Тракторы и сельскохозяйственные машины. 1988. - №2. - С. 30 — 32.

56. Долмат Ю.М., Смирнов Б.Н., Фадеев Н.И. Автоматический контроль и сигнализация в зерноуборочных комбайнах: Сб. науч. тр. — М.: НПО ВИС-ХОМ, 1989. С. 33 - 38.

57. Драганов В.Х., Савина А.В. Определение температурного поля под животноводческим зданием // Механизация и электрификация сельского хозяйства. 1987. - №3. - С. 28 - 29.

58. Дроздов В.Н., Миршник И.В., Скорубский В:Н. Системы автоматического управления с микро-ЭВМ. — JI.: Машиностроение, 1989. — 284 с.

59. Дьяконов В. Simulink 41 Специальный справочник. СПб.: Питер, 2002. - 528 с.

60. Дьяконов В.В. Справочник по алгоритмам и программам на языке бейсик для персональных ЭВМ: Справочник.- М.: Наука. 1987.- 240 с.

61. Елизаров В.П. Предприятия послеуборочной обработки и хранения зерна. М.: Колос, 1977.-215 с.

62. Еникеев В.Г., Кондратов В.Ф. Применение ЭЦВМ для определения передаточных функций сельскохозяйственных агрегатов и их систем регулирования по результатам полевых испытаний. // Записки ЛСХИ. Л;: ЛСХИ, 1968. -Т. 121.-С. 78-86.

63. Жуковский Е.Е, Киселева Т.Л; Мандельштам С.М. Статистический анализ случайных процессов в приложении к агрофизике и агрометеорологии. Л.: Гидрометеоиздат, 1976. -408 с.

64. Загороднюк В.Т., Тахо-Годи А.З. Лазерные системы управления мобильными полевыми роботами // Тракторы и сельскохозяйственные машины. — 1989. №6.- С. 33-35.

65. С. Зоколей. Солнечная энергия и строительство. М.: Стройиздат, 1979. -196 с.

66. Изерман Р. Цифровые системы управления / Пер. с англ. — Mi: Мир, 1984.-541с.

67. Индустриальные компьютерные системы NonStop ICOS, каталог продукции, 2001. — Вып. 5.

68. Инструкция о порядке составления расчетов экономической эффективности? новых технологий, сельскохозяйственных машин и их комплексов. Л.: НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, 1978.

69. Исаева Н.В., Трухан Ж.П. Использование роботов на тракторах: Экспресс — информ. -М.: ЦНТИИТЭИтракторосельмаш, 1986. Вып.6.

70. Исаченко В.П. и др. Теплопередача: Учебник для вузов / В.П. Исаченко, В.А. Осипова, A.G. Сукомел. 4-е изд. перераб. и доп. — М.: Энергоиздат, 1981.-416с.1091 Иофинов С.А. Эксплуатация машинно-тракторного парка. М.: Колос, 1974. - 480 с.

71. Кашьяп Р.Л., Pao А.Р. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным / Пер. с англ. — М.: Наука, 1983. — 384 с:

72. Карпов В.Н. Введение в энергосбережение.- СПб.: Изд-во Санкт-Петербургского государственного аграрного университета, 1999. 73 с.

73. Коздоба Л.А. Электрическое моделирование явлений тепло- и массопереноса. М.: Энергия, 1972. — 296 с.

74. Козлова Н.П., Еникеев В.Г., Скуратов В.Б. Температурно-влажностные процессы в животноводческих комплексах. /Механизация и электрификация социалистического сельского хозяйства. 1977. - №11.

75. Кокс G. Микроэлектроника в сельском хозяйстве. М.: Агропромиз-дат, 1986.-123 с.

76. Колчин Н.Н., Викторов А.И. Ломакин Б.М. Электронные средства автоматизации фирмы RDS Technology // Тракторы и сельскохозяйственные машины. 1990. - №12. - С. 43 - 45.

77. Концепция автоматизации; технологических процессов' сельскохозяйственного производства на период до 2010 г. —М., 1999: — 44 с.

78. Краусп В.Р. Автоматизация послеуборочной обработки зерна. — М;: Машиностроение, 1975.- 277 с

79. Ксеневич И.П. Автоматизация и электронизация интенсификации сельскохозяйственного производства. //Тракторы и с.х. машины.- 1989. №6 - С. 6-8.

80. Кузьмин М.П. Электрическое моделирование нестационарных процессов теплообмена. М.: Энергия, 1974. — 416 с.

81. Куо Б. Теория и проектирование цифровых систем управления. Ml: Машиностроение, 1986. - 448 с.

82. Куртенер Д.А., Чудновский А.Ф. Расчет и регулирование теплового режима в открытом и защищенном грунте. Л.: Гидрометеоиздат, 1969. — 230 с.

83. Кучевский И. Сравнительный анализ разных систем силового регулирования глубины вспашки // Сельскохозяйственные машины и тракторы. — 1965.- №4:-С. 45-50.

84. Ладыгина Г.Г., Лисянский Б.Г. Семена и саженцы со своего участка. М.: Моск. рабочий, 1994: - 284 с.

85. Логин В.В., Демидов В.Г. Автоматизация сельскохозяйственного производства: Экспресс-информ. М.: ЦНТИИТЭИтракторсельмаш, 1983. -Вып. 12.-24 с.

86. Ломакин Б.М. Электронные средства автоматизации в зарубежных опрыскивателях. // Тракторы и сельскохозяйственные машины. 1989. - №6. -С. 35-37.

87. Лурье А.Б. Статистическая динамика сельскохозяйственных агрегатов. Л.: Колос, 1970. — 376 с.

88. Лурье А.Б., Громбчевский А.А. Расчет и конструирование сельскохозяйственных машин. Л.: Машиностроение, 1977.

89. Лурье А.Б., Еникеев В.Г., Теплинский И.З. Смелик В.А. Сельскохозяйственные машины (машины для обработки почвы, посева, посадки, внесения удобрений и хим. защиты растений). — СПб.: изд-во СПбГАУ, 1988. 330 с.

90. Лурье А.Б., Иофинов А.П. Гидравлическая управляемая навеска сельскохозяйственных орудий на трактор // Бюллетень изобретений. — 1960. -№3.-С. 132-134.

91. Лурье А.Б., Иофинов А.П. К вопросу об автоматическом регулировании глубины хода< навесных плугов // Записки ЛСХИ. — Л.: изд-во ЛСХИ, 1961.- Т. 85.-С. 67-72.

92. Лурье А.Б., Любимов А.И. Широкозахватные почвообрабатывающие агрегаты. Л.: Машиностроение, 1981. — 270 с.

93. Лыков А.В. Теоретические основы строительной теплофизики. Минск: изд-во Академии наук БССР, 1969. 520 с.

94. Лыков А.В. Тепломассообмен: (Справочник). М.: Энергия, 1978. 480 с.

95. Лыков А.В., Михайлов Ю.А. Теория тепло- и массопереноса. — М. -Л.: Госэнергоиздат, 1963. 536 с.

96. Лященко М.Н. Исследование и разработка автоматизированных систем электрообогрева субстрата при укоренении зеленых черенков: Автореферат дис. . канд. техн. наук. -М., 1973. -16 с.

97. Д. Мак-Вейг. Применение солнечной энергии. М.: Энергоиздат, 1981.-216 с.

98. Максимов Е.А. Повышение эффективности работы пахотного агрегата путем адаптации ширины захвата плуга к условиям работы: Автореферат дис. . . канд. техн. наук. СПб - Павловск, 2002. - 18 с.

99. Малинецкий F.F. Хаос. Структуры. Вычислительный эксперимент: Введение в нелинейную динамику. М.: Наука, 1997. - 255 с.

100. Малорацкий Л.Г. Радиоэлектронные системы ближней навигации для автовождения МТА // Механизация и электрификация сельского хозяйства. 1985.- №4.-С. 25-27.

101. Малорацкий Л. Г., Никоноров В.П. Усовершенствованная система автовождения машинно-тракторных агрегатов. // Механизация и электрификация сельского хозяйства. -1982. — №5. С. 34 — 41.

102. Манасян С.К. Совершенствование процесса сушки зерна в зерносушилках сельскохозяйственного назначения: Дис. . канд. техн. наук. — Л;: ЛСХИ, 1986. -205 с.

103. Мандровский-Соколов Б.Ю., Туник А.А. Системы экстремального управления при случайных возмущениях. Справочник. — Киев: Наукова думка, 1970. -272 с.

104. Марахтанов М.К. Солнечный коллектор для отопления семейной фермы // Достижения науки и техники АПК 1989. - №7. - С. 49-52.

105. Математическая энциклопедия: Т2. М.: Советская энциклопедия, 1979.-1104 с.

106. Мельник Б.Е. Активное вентилирование зерна. Справочник. — Mi: Агропромиздат, 1986. 159 с.

107. Методические основы по расчету и применению автоматизированных энергосберегающих систем электроснабжения для рассадных теплиц. — Mi: ВИЭСХ, 1990. 75 с.

108. Методические рекомендации по математическому моделированию процесса сушки и охлаждения зерна в установках плотного слоя. М.: ВИЭСХ, 1977.-43 с.

109. Методические указания к лабораторно — практическим занятиям по агрофизике. Кафедра общего земледелия. Составители А. В; Королев и др. Л.: ЛСХИ, 1983.-41 с.

110. Михайлов А.И. Повышение эффективности пахотного агрегата путем выбора параметров и режимов работы при ограничении буксования по экологическому фактору: Дис. канд. техн. наук. — СПб Павловск, 2000. — 145 с.

111. Моисеев Н.И. Экология глазами математика. --Mi: Молодая гвардия,. 1988 254 с.

112. Моисеева Е.В. Хазанова C.F. Температурные режимы для блочных теплиц. // Совершенствование процессов и средств производства- овощей ш картофеля: Сб. науч. тр. Л.: НИПТИМЭСХ СЗ, 1981. - С. 116 - 124.

113. Молодцов Н.И. Исследование и разработка автоматизированной системы туманообразования для зеленого черенкования: Дис. . канд. техн. наук. -М.: МИИСП, 1972.-147 с.

114. Нагорский И.С. Нестационарные процессы динамики сельскохозяйственных машин: Дис. . д-ра . техн. наук. Минск: ЦНИИМЭСХ НЗ СССР, 1977.- 368 с.

115. Надиров Р.А. Оптимизация управления процессом сушки зерна в шахтных зерносушилках с использованием микропроцессорной техники: Автореферат дисканд. техн. наук. М.: ВИМ, 1991. — 24 с.

116. Начарян С.А. Оптимизация автоматического управления сельскохозяйственными : установками. Л.: Машиностроение, 1979. — 167 с.

117. Нерпин К.С., Чудновский А.Ф. Тепло- и влагообмен в системе — атмосфера, почва, растение. — Л.: Гидрометеоиздат, 1978. — 358 с.

118. Новиков Г.В., Шипилевский Г.Б. Электронные информационные системы тракторной автоматики // Тракторы и сельскохозяйственные машины. -1990 №121-С. 46-51.

119. Никитина Л.М; Термодинамические параметры и коэффициенты массопереноса во влажных материалах. М.: - Энергия, 1974. — 501 с.

120. Нелюбов А;И. Создание автоматизированных сельскохозяйственных машин для растениеводства. М.: Колос, 1990. — 34 с.

121. Овчинников О. Микропроцессоры на фермах США // Международный промышленный журнал. -1991. — № 3.

122. Озеров В.Г., Литновский Г.В. Способ и средства контроля качества работы сельскохозяйственных машин (методические рекомендации). Л. -Пушкин НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, 1984, - 88 с.

123. Осипова В.А. Экспериментальное определение параметров теплообмена. М.: Энергия, 1969; - 392 с.

124. Острем К., Виттермарк Б. Системы управления с ЭВМ / Пер. с англ. -М.: 1987,-480 с.

125. Отчет о научно-исследовательской работе Е 11.81.083.833 ЕИПА. 650077.046 № гр. 81028331/Руководитель Л.В. Колесов. Л.: ЛСХИ, 1983 -627 с.

126. Пешель М. Моделирование сигналов и систем / Пер. с нем. М.: Мир, 1981.-303 с.

127. Погорелов В.И. Элементы системы гидропневмоавтоматики. Учеб. пособие. Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1979. — 184 с.

128. Подольный Р.Г. Освоение времени. М.: Политиздат, 1989.- 144 с.

129. Поликарпова Ф.Я. Размножение плодовых, ягодных и декоративных культур зелеными черенками. М.: Агропромиздат, 1989.

130. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 288 с.

131. Правила технической эксплуатации электроустановок потребителей. Зарегестрированы в Минюсте РФ 22.02.03 г. Per №4145.

132. Приборы, системы и средства автоматизации технологических процессов. Номенклатурный справочник. Издание второе. Том IV. Приборы для измерения температуры. — СПб., 1999. -239 с.

133. Прищеп Л.Г. Эффективная электрификация защищенного грунта. — М.: Колос, 1980.-280 с.

134. Программное обеспечение ЭВМ МИР-1 и МИР-2, Т1-ТЗ. Академия наук УССР, и-т кибернетики. Киев: Наукова думка, 1976.

135. Прометей: Ист. биогр. альманах. Жизнь замечательных людей. В.И. Вернадский. Т. 15. — М.: Молодая гвардия, 1988: 352 с.

136. Проспекты фирмы Kverneland (Норвегия), 2001. 10 с.

137. Птицын С.Д. Зерносушилка. М.: Машгиз, 1966. - 212 с.

138. Пястолов А.А, Саплин Л.А., Шерьязов С.К. Гелиоустановка для летней доильной площадки // Достижения науки и техники АПК.- 1989. №7. -С. 48-49.

139. Романенко Г.А., Тютюнников А.И., Поздняков В.Г., Шутьков А.А. Агропромышленный комплекс России. Состояние, место в АПК мира. -М., 1999. 540 с.

140. Романов В.Г. Обратные задачи математической физики. М::;Наука,1986.

141. Секанов Ю.П., Тамиров М.Л. Автоматизация и приборное оснащение технологических процессов в растениеводстве. М.: ВНИИТЭИагропром, 1986.-С. 34-37.

142. Серинбаев Д.М. Автоматическое регулирование глубины вспашки // Автоматизация производственных процессов в сельском хозяйстве: Сб. науч. тр.-М., 1956. -С. 211-220;

143. Слепокуров В.И. Исследование и разработка технических средств для создания, оптимального микроклимата, при укоренении черенков цветочных культур: Автореферат дис. . канд. техн. наук. М;, - 1974. - 16 с.

144. Современные нормы потребностей молочных коров и использование их в практике кормления: Методические рекомендации / Академия менеджемента и агробизнеса нечерноземной зоны Российской Федерации. — СПб;, 1995; 33 с.

145. Современная прикладная теория управления: Оптимизационный подход к теории управления. 41. // Под ред. А.А. Колесникова. — Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000/ 400 с.

146. Современные тенденции мирового сельскохозяйственного машиностроения. По итогам международных салонов сельскохозяйственного машиностроения "Сима 93" и "Сима - 95". Париж, Франция. Акционерное общество "TP АКТОРОЭКСПОРТ", М., 1995; - С. 100-105.

147. Справочник по животноводству./ под ред. Юха Хеландер; Издатель АРГУМЕНТУМ АЯТУС. Хельсинки, Финляндия, 1993. - 160с.

148. Справочник по климату СССР. Выпуск 3. -JL: Гидрометеоиздат,

149. Справочник по промышленному производству молока. М.: Россе л ьхозиз дат, 1979. —39 с.

150. Справочник по теории автоматического управления // Под ред. А.А. Красовского. М.: Наука, 1987. - 712 с.

151. Степанов А.Н. Повышение эффективности вспашки путем пользования плугов с изменяемыми параметрами: Дис. . канд. техн. наук. — СПб. -Пушкин, 1999. 145 с.

152. Стерлин М.Д. Управление теплофизическими процессами: новые модели и алгоритмы. СПб.: Изд-во Санкт-Петербургского государственного технического университета, 1997. - 118 с.

153. Стройка: Информационно-поисковая система строителя. 14. — 2003.

154. Теплинский И.З., Абелев Е.А., Смелик В.А. Микропроцессорное устройство оперативного автоматического контроля технологического процесса посевных машин: Сб. науч. тр. НПО ВИСХОМ. -М., 1989. С. 70 - 77.

155. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. -М:: Наука, 1986.

156. Туваев В.Н. Технологические процессы и требования, к комплексам технических средств для механизированного приготовления компостов на животноводческих фермах и птицефабриках: Дис. .канд. техн. наук. — JI. — Пушкин: НИПТИМЭСХ НЗ; 1984. 244 с.

157. Удаление и подготовка свиного навоза к использованию в; качестве органических удобрений. Методические рекомендации. JL, 1985.

158. Фрумкинс И.В. Гидравлическое оборудование тракторов, автомобилей и сельскохозяйственных машин. — М.: Колос, 1971. 243 с.

159. Фрумович B.JI. Система радионавигации МТА // Тракторы, и сельскохозяйственные машины. — 1989: №6. - С. 30 — 32.

160. Фундаментальные основы математического моделирования. М;: Наука, 1997. - 198 с.

161. Д. Химмельблау. Прикладное нелинейное программирование / Пер. с англ. -М.: Мир, 1975. 535 с.

162. Цветное С.А. Электрические влагомеры для зерна и пищевых продуктов. М.: ЦНИИТЭИлегпищемаш, 1969.

163. Цветнов С.А. Контроль процесса сушки зерна. — М.: Колос, 1968.—159 с.219; Цирлин A.M. Оптимальное управление технологическими * процессами: Учеб. пособие для вузов. — М;: Энергоатомиздат, 1986. — 400 с.

164. Цирлин A.M., Балакирев B.C., Дудников Е.Г. Вариационные методы оптимизации управляемых объектов. М.: Энергия; 1976. — 448 с.

165. Цыпкин ЯЗ. Оптимальные адаптивные системы управления объектами с запаздыванием // — Автоматика и телемеханика. 1986. - № 8. - С. 5 - 24.

166. Цыпкин Я.З., Кельманс Г.К. Дискретные адаптивные системы управления / Сер. Итоги науки и техники: Техническая кибернетика, т. 17. — Mi ВИНИТИ, 1983.-С. 3-73.

167. Черницер А.В. Оптимальное управление движением машинотрак-торного агрегата при независимом; следообразовании. // Механизация и электрификация сельского хозяйства. — 1981. - №11. -С. 34 — 41.

168. Чистяков BiB. Методика.экспериментальных исследований электро-обогреваемых полов в свинарниках маточниках как звеньях автоматической системы регулирования: Сб. науч. тр. Л;: НИИМЭСХ СЗ, 1973. - Вып.12. -С.168- 174.

169. Шамков А.Г., Волохов Г.М., Абраменко Т.Н., Козлов В.П. Методы определения-1 теплопроводности и температуропроводности. М.: Энергия, 1973:-366 с.

170. Шмелев А.С. О синтезе оптимальных условий согласования двигателя с нагрузкой в регулируемом электроприводе кормообрабатывающих машин: Сб. науч. тр.-Л.: НИПТИМЭЕСХНЗ РСФСР, 1977. Вып. 23. - С. 83-88.

171. Шмелев А.С. Применение инвариантных регуляторов с эквивалентом дифференциалом для поточных линий в животноводстве: Сб; науч. тр. —Л.: НИПТИМЭСХ НЗ РСФСР, 1977. Вып. 23. - С. 89-94.229.! Штофф BiA. Моделирование и философия. М-Л. Наука, 1966.

172. Шульце К.- П., Реберг К.- Ю. Инженерный анализ адаптивных систем / Пер. с нем.- М.: МИР, 1992.- 280 с.

173. Эйкхофф П., Саварош Е. и др. Современные методы идентификации систем / Пер. с англ. М.: Мир, 1983. - 400 с.

174. Электронно — вычислительная машина МИР-2. Книга 11. Набор программ. В/О МАШПРБОРИНТОРГ. СССР: М., 1980.

175. Эрк А.Ф. Методы и средства повышения эффективности процесса сушки семян трав и и зернонвых культур в конвейерной сушилке: Дис. . канд. техн. наук. Ш: ЛСХИ, 1986. - 210 с.

176. Яглом И.М. Математические структуры и математическое моделирование.- М;: Сов. Радио, 1980. 144 с.

177. Agrartechnik 1985, N11. s . 49-55, 106-114.

178. Aseltine JA., Mancini A.R., Sarture C.W. A survey of adaptive control systems// IRE Trans, of Automatic Control. December, 1958. P. 102-108.

179. Haase W.C. Pioneer I — A Planter Computer system // Agry — Mation, 2. Conference. Chicago, USA. Febr. 25-28, 1994.

180. Grundlagen der Landtechnic, 1990, N4. s. 111-118.

181. DLZ Landtechnik - 1986. - №4. - s. 526-527

182. Iserman R. Parameter Adaptive Control Algorithmus // Automatika. — 1982. Vol; 18, № 5. pp. 513-528.

183. S. Has Vyuziti slunecnich kolektoru / "Mechanizace zemledelstvi" ЧССР, 1980,- №3.- С. 116-120.

184. Kraftfahrzeugteccnik, 1986, Vol. 36 N11. s. 324.243; Landay I.D. Model Reference Adaptive Controllers and Stochastic Selfiuning Regulators. A Unified Approach//Journ. Dynamic Systems, Muasurement and Control 1981 Vol. 103, № 6, pp 404-416.

185. Landmaschinen Fachbetrieb 1987, N7. - s. 195 - 198.245 . Landwirtschaftliche Zeutschrift, 1985, Vol. 152 N47 s. 278 291.

186. Microchip. PIC 16/17 Microcontroller. Data Book/ The Emerging World Standard, 1995/1996.

187. J.L. Parry. Mathematical modelling and computer simulation of Heat and marr franefer in agricultural: Crain Drying: A. Review. J.Agric. Engng. Res (1985)32,1-29, №1.

188. Perspectives agricoles, 1989, Vol. 97 p. 8-9.

189. Power Farming, 1988, Vol. 66, N2 p. 33.