автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Прогноз и управление химико-технологическими процессами с нестационарными рециклическими потоками

На правах рукописи

ХАПУСОВ ВЛАДИМИР ГЕОРГИЕВИЧ

ПРОГНОЗ И УПРАВЛЕНИЕ ХИМЖО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ С НЕСТАЦИОНАРНЫМИ РЕЦИКЛИЧЕСКИМИ ПОТОКАМИ

05. 13. 06 - автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

доктора технических наук

Красноярск - 2003

Работа выполнена в Иркутском государственном техническом университете

Научный консультант: Академик Нац. АН Киргизии, доктор

технических наук, профессор Живоглядов Валерий Петрович

Официальные оппоненты: Доктор технических наук, профессор

Демидеико Николай Данилович Доктор технических наук, профессор Ченцов Сергей Васильевич Доктор технических наук, профессор Куцый Николай Николаевич

Ведущая организация: ОАО «Государственный институт стекла» г. Москва

Защита диссертации состоится "¿5" сестра200 5 г. в 14 час, на заседании диссертационного совета Д 212.098.03 в Красноярском государственном техническом университете (660074, Красноярск, 74 ул. Киренского, 26). С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке КГТУ.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью учреждения, просим направлять по адресу: 660074, Красноярск, 74 ул. Киренского, 26, на имя ученого секретаря диссертационного совета.

Автореферат диссертации разослан " 24 " О & 2003 г.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук

Е.А. Вейсов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Современный технический прогресс в химической и смежных отраслях промышленности связан с созданием новых высокоинтенсивных технологических процессов, агрегатов большой единичной мощности и реконструкции действующих предприятий. В связи с этим, задачи обеспечения работы химических производств и агрегатов в оптимальном режиме по экономическим показателям и проблема оптимальной предельной мощности агрегата как энерготехнического комплекса выходят на первый план.

В свою очередь, успех обеспечения оптимальных режимов производств зависит о г адекватного математического описания и создания на их основе систем управления. Особую трудность представляют химико-технологические системы (ХТС) синтеза аммиака, синтеза метилового и этилового спирта, производства ацетальдегида гидратацией ацетилена в жидкой фазе, производства уксусной кислоты; и ХТС в смежных отраслях: электротехнической (технохимическая обработка деталей, выплавка аккумуляторных решеток) и т.д., которые необходимо рассматривать как ХТС с нестационарными рециклическими потоками, и которые, как будет показано в результате исследований, необходимо рассматривать как стохастические объекты с «рециклическими» запаздыванием.

В стекольной промышленности, типичными представителями ХТС с нестационарными рециклическими потоками, в частности, являются процессы производства стеклотарных изделий, строительного стекла, технического стекла и т.д., содержащие в своем составе стекловаренную печь. Следует отметить, что в настоящее время управление качественными показателями процесса производства стекла осуществляется вручную на основе опыта обслуживающего персонала и дискретных анализов его отдельных параметров. В связи с этим разработка математических моделей, методов прогнозирования и управления качеством стекла, учитывающих нестационарные рециклические потоки, является весьма актуальной задачей.

Анализ опубликованных работ указывает на необходимость продолжить исследования в области разработки эффективных методов моделирования, прогноза и управления ХТС с рециклическими потоками, характеризующихся фундаментальностью исходных предпосылок и относительной простотой получения практических результатов.

Совокупность теоретических положений по созданию подобных методов, алгоритмов и систем адаптивного управления ХТС с рециклическими потоками, содержащихся в диссертации, вносит вклад в развитие теории и практики автоматизированного управления ХТС.

Диссертационная работа выполнялась в рамках НИР, проводимых в Иркутском политехническом институте, а в дальнейшем ИрГТУ, в соответствии с координационными планами АН СССР по проблеме «Кибернетика» на 1976 - 1980 г., АН CCCIf '¡^¿.,гЭДЩЙ#ДО0№Н;Д*4ретические

вмблиотекА 1

JFSSbfcii

основы химической технологии» на 1976-1980г., Минвуза СССР «Работы вузов страны в области технической кибернетики» на 1981-1985 г., Минвуза РСФСР по комплексной научно-технической проблеме «Системы автоматизированного проектирования» на 1981-1990г., Федеральной целевой программе «Государственная поддержка интеграции высшего образования и фундаментальной науки на 1997 - 2000 годы (Министерство образования Российской Федерации)».

Цель работы заключается в повышении эффективности управления химико-технологическими системами с нестационарными рециклическими потоками,

Задачи исследования:

1. Анализ современного состояния и проблем, возникающих при моделирования и управления ХТС с нестационарными рециюшческими потоками.

2. Разработка метода построения ХТС с нестационарными рециюшческими потоками.

3. Построение моделей ХТС с нестационарными рециклическими потоками на примере процесса производства стеклотарных изделий и строительного стекла как стохастического объекта с «рециклическим» запаздыванием.

4. Разработка алгоритмов прогноза и управления ХТС с нестационарными рециклическими потоками.

5. Разработка алгоритмов дуального управления.

6. Разработка систем управления ХТС с нестационарными рециклическими потоками на примере процессе производства стеклотарных изделий и строительного стекла.

Методы исследований. Сформулированные задачи решаются на основе системного подхода, позволяющего проводить синтез и анализ систем с нестационарными рециклическими потоками. Один из путей, предлагаемых автором, это использование идей экспериментально - статистического метода, учитывающего «рецикличность» запаздывания, которое выявляется при анализе взаимно - корреляционных функций.

Научная новизна работы заключается в обосновании и доказательстве целесообразности описании химико-технологических систем, содержащих процессы с нестационарными рециклическими потоками, стохастическими моделями с рециклическим запаздыванием; впервые предложен метод построения динамических стохастических моделей для процессов с нестационарными рециклическими потоками, на основании которого получены математические модели в производстве стекла, отражающие зависимость качественных показателей процесса от различных факторов; разработаны алгоритмы прогноза и управления с прямой связью (по возмущению), с обратной связью(по отклонению), комбинированные с прямой и обратными связями и алгоритмы адаптивного управления для объектов с рециклическим запаздыванием, минимизирующие среднеквадратичную ошибку путем

статистически оптимального прогноза и компенсации возмущающих воздействий; разработаны многоуровневые системы управления процессом варки-выработки стеклянной тары и строительного стекла.

Ня защиту выносятся:

1. Системный подход к математическому описанию ХТС с нестационарными рециклическими потоками, которые предлагается рассматривать как стохастические объекты с «рециклическим» запаздыванием

2. Метод моделирования ХТС с нестационарными рециклическими потоками, на основании которого получено математическое описание процессов варки и выработки: стеклянной тары, отражающее зависимость температуры сформованных изделий, их массы и процента бракованных изделий от состава шихты, расхода топлива по стекловаренной печи, съема стекломассы; строительного стекла, отражающее зависимость процента выпуска годных изделий, средней толщины стекла машин ВВС, температуры придонных слоев стекломассы в подмашинной камере от соотношения шихты и стеклобоя, расхода топлива по стекловаренной печи, средней скорости вытягивания и величина съема стекломассы.

3. Алгоритмы прогноза и регулирования ХТС с нестационарными рециклическими потоками.

5. Алгоритмы дуального управления, на основании которых разработаны схемы адаптивного управления ХТС с нестационарными рециклическими потоками.

6. Принципы и системы управления процессами производства стеклотарных изделий и строительного стекла как ХТС с нестационарными рециклическими потоками

Практическая ценность. Разработанные математические модели и алгоритмы обеспечивают оптимальное управление процессом варки и выработки стекла, что приводит к улучшению технико-экономических показателей производства стекла. Подходы и методы построения моделей и систем управления процессом варки - выработки стеклотарных изделий и листового стекла в равной мере могут быть использованы как для управления сложными технологическими аппаратами в других отраслях промышленности, так и организационно - технологическими системами.

Реализация в промышленности. Оптимальные технологические режимы, полученные в результате применения алгоритмов прогноза и управления, внедрены в производстве стеклотарных изделий на Тулунском стекольном щводе. Разработана и внедрена система автоматического регулирования температурным режимом капельного питателя.

Данные алгоритмы, реализованные в виде комплекса программ, приняты в опытную эксплуатацию на Ангарском электромеханическом заводе для экспериментально - статистического исследования и анализа процессов прессования изделий.

Положения диссертации прошли промышленную проверку на Минусинском заводе высоковольтных вакуумных выключателей на участке

технохимической обработки деталей, на С вире ком аккумуляторном заводе на участке выплавки решеток в рамках Отраслевой научно - исследовательской лаборатории Министерства электротехнической промышленности. Технико-экономическая эффективность внедрения заключается в снижении расхода топлива, увеличения использования сырьевых материалов при тех же затратах.

Общий годовой экономический эффект от внедрения в денежном выражении составил 1,1 млн. руб. в ценах 2000 года.

Результаты работы могут быть использованы научно-исследовательскими и проектными институтами которые занимаются исследованием и проектированием сложных ХТС с нестационарными рециклическими потоками и созданием АСУ 111 для них.

Разработанные методы системного анализа, алгоритмы прогноза и управления объектами с «рециклическим» запаздыванием включены в спецкурс «Моделирование систем управления », «Теория автоматического управления» специальности 2102 Иркутского государственного технического университета.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на I Всесоюзной Межвузовской научно-технической конференции «Математическое, алгоритмическое и техническое обеспечение АСУ ТП (г. Ленинград 1978 г.)», на областной научно -технической конференции «Математическое, программное и информационное обеспечение АСУ технологическими процессами (г. Иркутск,1979)», на семинаре Ленинградского технологического института в 1978г., на семинарах Института Автоматики АН Кирг. ССР (г. Фрунзе 1983-1986г.), на ежегодных научно-технических конференциях Иркутского государственного технического университета (г. Иркутск, 1978-2003г.), на международной научно-практической конференции «Технологические и экологические аспекты комплексной переработки минерального сырья (г. Иркутск, 1998г.)», на XV международной научной конференции "Математические методы в технике и технологиях - 15" (г. Ангарск, 2002 г.), на семинаре Государственного института стекла (г. Москва, 2003 г.).

Публикации. Материалы диссертации изложены в 45 публикациях, в том числе в одной монографии.

Объем работы. Диссертация изложена на 286 страницах машинописного текста, содержит 34 иллюстрации, 15 таблиц, состоит из введения, 5 глав, выводов, списка литературы 177 наименования и приложения.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулирована цель исследования, кратко изложено содержание разделов, аргументирован выбор анализируемого класса химико-технологических систем, как сложных ХТС с нестационарными рециклическими потоками.

В первой главе, на примере процесса производства стекла, содержащем в своем составе стекловаренную печь, дан анализ современного состояния и проблем, возникающих при моделирования, прогнозе и управлении ХТС с рециклическими потоками. Показана необходимость развития новых подходов в области разработки эффективных методов управления ХТС с нестационарными рециклическими потоками, характеризующихся фундаментальностью исходных предпосылок и относительной простотой получения практических результатов.

Как известно из исследований, стекловаренная печь имеет множество потоков стекломассы, имеющих различные свойства (текучесть, вязкость, теплотворную способность и др.) и циркулирующих по объему печи с разными периодами, и зависимость выхода объекта от одного и того же фактора проявляется через разные промежутки времени, причем каждый фактор имеет свой набор постоянных времени.

И в соответствии с проведенными исследованиями, стекловаренную печь можно представить в виде структурной схемы имеющей п- динамических звеньев в прямой цепи и т- динамических звеньев в рециклической (обратной ) цепи.

Решая эту систему относительно выходной переменной Xn (t), используя правила преобразования структурных схем, находим выражение

Xn(t) = [ 1 - ((Wn,a (Р) . . . Wk,a (Р) . . . W2A (Р)) ( Wl.fi (Р) + W 2.н (Р)+ . . . +Wm,h(P)) I"1 (Wn,A(P)Wn-l,A(P)... Wl.A(P))Xo(t) (1)

где Wi,a (Р), W2,a(P),... ,Wk,a (P),..., Wn,a(P) - передаточные функции, n - динамических звеньев в главном технологическом потоке, Wi,H(P) W2,h(P) ... W ш,н(Р) - передаточные функции ш- динамических звеньев в рециклической ветви.

Анализ рециклических потоков показывает, что скорость их движения уменьшается с увеличением глубины прохождения стекломассы в

печи, следовательно, запаздывание рециклических потоков намного больше запаздывания прямого (т,.„<< b1H<< Ь2;/«...« b т Н ).

Уравнение (1) для ш -рециклических потоков можно представить в виде И1+1 параллельно соединенных звеньев Х„ (t) = [W* ,_„(P)e"T<i-») р +

W ,.„(P)W 1Н(Р) e"T<i-»> р е'Ь'."Р + W* , „(Р) (1.15) W' 1Я(Р) е"1«. ч р еЧн р +.. .+ w ,_„(Р) W ,.„(Р) е-V») р е"ь».лр) ] X, (t)

Выбор структуры математической модели является наиболее сложным и неформализованным этапом решения задачи идентификации. Анализ известных из литературных источников моделей тепло- и массообмена стекловаренных печей показал, что они имеют неоднозначную структуру.

Использование методов, изложенных в работах Девятова Б.Н. и Эрриота П., позволило описать динамические характеристики стекловаренной печи в зоне варки стекломассы апериодическим звеном второго порядка с запаздыванием

В результате расчета, по каналу «температура теплоносителя - температура стекломассы в зоне максимальных температур», получаем следующую передаточную функцию "\У(р) = ©(г(р)/0гл(р)= (1/(Т„ р +1) (Т„р +1)) (1- К е"*), где К - коэффициент передачи, т - время запаздывания. Учет тепловой емкости пограничного слоя шихты, приводит к появлению в передаточной функции звена с постоянной времени Ть, а учет тепловой емкости слоя стеклообразной массы, приводит к появлению в передаточной функции звена с постоянной времени Та.

Найденные решения, полученные для верхнего слоя стекломассы, движущегося в прямом направлении, являются приближенными, но они согласуются с экспериментальными данными, полученными Гинзбургом Д.Б., и дают возможность провести структурный анализ процесса с точки зрения управления.

Для верхних слоев стекломасс, движущихся в прямом направлении, как, то еще можно было с большими допущениями, аналитически оценить динамические параметры, но для глубинных слоев стекломассы, движущихся в обратном направлении, ниже положения так называемой «нейтральной линии», это сделать практически невозможно. При аналитическом описании процесса трудно оценить коэффициенты, входящие в уравнения материального и теплового балансов. Один из путей предлагаемых автором, это использование идей - статистического подхода, учитывающего «рецикличность» запаздывания, которое выявляется при анализе взаимно -корреляционных функций.

Рециклическое запаздывание - это запаздывание, присущее объектам с рециклическими связями у которых, при возвращении обратного технологического потока в прямой, влияние входной переменной на выходную происходит с рецикличным периодом времени.

Таким образом анализ современного состояния и проблем, возникающих при математическом моделировании, прогнозе и управлении ХТС с нестационарными рециклическими потоками, позволил сформулировать задачи решаемые в настоящей диссертации - развитие методов системного анализа, создание алгоритмов прогноза и управления сложными ХТС с нестационарными рециклическими потоками, используя идеи « рецикличности» запаздывания.

Во второй главе получены математические модели ХТС с нестационарными рециклическими потоками как стохастического объекта с « рециклическим» запаздыванием.

В разделе 2.1 проведены экспериментально-статистические исследования и идентификация процесса производства стеклотарных изделий.

Сложность технологического процесса производства стекла, неполнота знаний кинетики химических реакций, протекающих при варке стекла, требует применения экспериментально-статистические исследования

В результате которых: проведен анализ технологического процесса варки-выработки стеклоизделий как объекта управления; обоснован выбор и проведен анализ факторов, влияющих на процесс: состава шихты (N320, СаО, 8Ю2, НгО), съема стекломассы (масса изделий, скорость стеклоформующей машины), температуры сформованных стеклоизделий, расхода топлива по стекловаренной печи. Размер выборки был выбран исходя из стремления среднеквадратичной ошибки к минимуму, по мере увеличения числа наблюдений. Он был принят равным 276 значениям временного ряда.

После проведения эксперимента результаты наблюдений использовались в качестве исходных данных для корреляционного и регрессионного анализов.

Модели исследуемых переменных построены в виде нестационарных моделей авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего (АРПСС), в которых тренды и другие псевдоустойчивые характеристики рассматриваются как статистические, а не детерминированные явления.

Результаты экспериментально-статистических исследований показали, что процесс варки-выработки стеклоизделий представляет собой сложный технологический процесс, на который оказывают влияние разнообразные факторы. Более того, в силу наличия нестационарных рециклических потоков, зависимость выхода объекта от одного и того же фактора проявляется через разные промежутки времени, причем каждый фактор имеет свой набор постоянных времени запаздывания.

Достаточно полной математической моделью решения задач управления объектами с нестационарными рециклическими потокам является модель, описываемая дифференциальными уравнениями в частных производных. Однако, такие модели неудобны, во-первых, для практической реализации систем управления, во-вторых, расчёт управляющих воздействий по таким уравнениям достаточно сложен даже при наличии вычислительной машины.

Решение задач идентификации можно упростить, если воспользоваться статистическими методами с использованием динамических регрессионных моделей. Однако, используя обычные регрессионные модели, мы пе в состоянии адекватно описать процессы с " рециклическим" запаздыванием.

Это обстоятельство предъявляет особые требования к методу построения модели процесса варки-выработки стеклоизделий. В результате был разработан метод, и получены динамические стохастические модели процесса как объекта с " рециклическим" запаздыванием, отражающие зависимость температуры сформованных изделий, их массы и процента бракованных изделий от состава шихты, от съема стекломассы, от расхода топлива по стекловаренной печи в виде соотношений:

с одним входом и «рециклическим» запаздыванием с Ь1, Ь 2 ,... ,Ь р,

У,= и,(В> Х^,+и2(В> ир (В)- Хиь+ Н = б-'КВУшКВ)-

г

Хи^+5-,2(В)-0)2(В)• + ... +5"'р(В)-а)р(В)- Х„л+Н, = X б"1, (В) ю-,

(В)Х^+ф-'(В)-0(В)а„ (2)

где и(В) - производящая функция импульсного отклика, связывающая Хя> с выходом У,, М,= ф1(В)-в(В)«/, - шум, ср"'(В) = Ф(В)хУа'

5(В)=1-81В-52В2-...-5гВг, ®(В)= со0-«1В-СО2В2-...-ОЭ5В5, ф(В) = 1-Ф,хв-...-Фрхвв, е(в) = l-01xв-...-eqxв, ,

а1 - белый шум, <1 - степень разности, р - число параметров авторегрессии, я - число параметров скользящего среднего, В- оператор сдвига назад на шаг, в - число "правосторонних" параметров динамической стохастической модели, г - число "левосторонних" параметров динамической стохастической модели

с несколькими входами Хц,, Х^,..., Х^и Ру- запаздываниями yl=t 0!(В)-Х^+£ и2(В> ир(В)-Хт(Л+

М /-! /-1

I Т 5;;(В)ю^(В)Х;^+ф-,(В>0(В)а„ (3)

м 1.1

В качестве примера, в табл. 1 приведены значения остаточных сумм квадратов, отражающие зависимость процента бракованных изделий технологических линий №1 и №2 от процентного содержания N820 в шихте и постепенным вводом запаздывания в структуру модели.

Таблица 1

Значения остаточных сумм квадратов с постепенным вводом запаздывания в структуру модели

без учета запаздывания с вводом запаздывания ь, с вводом запаздывания ь2 с вводом запаздывания Ьз

1 9Л 114,6 113,1 111,5 109,5

V (2) 1 9Д 95,8 94,2 92,5 90,3

Как показывает анализ табл.! ввод запаздываний в структуру модели ведет к уменьшению остаточной суммы квадратов, а следовательно и к возрастанию точности модели.

Привязка модели к наблюдаемым временным рядам осуществляется в несколько этапов, сначала делается пробная идентификация на основе анализа приближенной функции отклика на единичный импульс, затем применяется процедура нелинейного оценивания пробной модели и диагностическая проверка с использованием критерия согласия х2-

Полученная модель анализируется на адекватность реальному процессу с с помощью диагностической проверки, осуществляемой в два этапа: сначала вычисляется %г - статистика для значений автокорреляционной функции

к

остаточных ошибок гад(к), как (3 = (Ы-8-Ь-р)^г (к), далее вычисляется х2

статистика с использованием взаимных корреляционных функций т^ (к) между выравненным входным рядом а, и рядом остаточных ошибок а, как Н

к

= (Ы-э-Ь-р) „д(к), где N - число наблюдений, К - максимальная задержка

о

автокорреляций и взаимных корреляций.

В первом случае <3 сравнивается с х2 - распределением с К-р-я степенями свободы, а во втором- Н сравнивается с %2 - распределением с К-г- Б степенями свободы.

В главе 3, в соответствии с поставленными задачами, осуществляется разработка и исследование алгоритмов прогноза ХТС с нестационарными рециклическими потоками. На примере процесса производства стеклотарных изделий заложены основные принципы создания системы прогнозирования качественных показателей процесса варки-выработки стеклоизделий: химического состава шихты, температуры и массы сформованных изделий, процента бракованной продукции, как объекта с "рециклическим" запаздыванием.

Показана возможность прогноза качественных показателей процесса с использованием смешанных моделей авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего.

С целью придания прогнозам значительно большей точности рассмотрено прогнозирование состава шихты с учетом взаимосвязи её компонентов.

Существующие в настоящее время алгоритмы' прогноза ХТС с нестационарными рециклическими потоками как объекта с "распределенным" запаздыванием, непосредственно неприменимы. Требуется разработка таких алгоритмов, которые бы учитывали, запаздывающие связи и минимизировали дисперсию ошибок прогноза. В результате были выведены алгоритмы прогноза качественных показателей ХТС с нестационарными рециклическими потоками.

Динамическая стохастическая модель химико-технологической системы с нестационарными рециклическими потоками по одному входу может быть представлена в виде уравнения с Р - запаздываниями (2).

Для вычисления прогнозов Yt мы вначале вычислим при конкретных

значениях параметров b¡, 5Ь со, Уи= б"1 i(B) Ш](В) Х^ и т.д.,

и при конкретных значениях Ьр, 8Р, юр

тогда У»=Уц + У2д+...+ Урд.

Представим уравнение (2) в виде

р

Ф(В)У,= Ф(В)Е У1,ы, +e(B)tf„ (4)

1=1

Обозначая условные математические ожидания, в момент t квадратными скобками и приняв р* = р + d , получаем выражение для прогноза с

упреждением 1 7,(1) = [Y,+1 ] = ф, [Y<+w] + ... + фр. [Yf+/_p-] +

[У (+/] + Ф,[У,+м1 + - + Ф • [У,+/ . ] + [«, +/]-0Л«/ +м]---

р i+1-р

е9[я,+/_д (5)

где [У ,+/]=[Ум+;]+[У2>(+/]+-+[Ул,*/]. (6)

[У.

,1+11 5ц[У U+/-1 1.Г+/-2 ]+...+81>Г1 [У U+l-r. J + 401,0

[X/+/-Í, ] - «>1,1 ] -...- соl 5. [X,+/^J,

ГУ

2./+/J

,/+/-1 ] + ^2,2 [y2,í+/-2]+—+ 5Vl [У2)(+/-Г2] + ®2,0 [Уm/-iJ + S/.,2[yw-2] +•••+ [Ур,1+1-г,,] +

w j-° \x r i

o,

"j< 0 J> o

^вычисляется как

ц-У-ХМ

p

b> X

ф} (7)

Тогда после соответствующих подстановок прогноз с минимальной квадратичной ошибкой легко вычислить непосредственно, пользуясь

формулами (5) и (6). Прогнозы X t [j] легко найти обычным способом, используя модель X t= <рх(В) 0 х (В) at, (8)

так что фх (В) = Фх (В) х V , х , = = Фх (В) 0 х (В) а, . Дисперсия

2

ошибок прогноза с упреждением 1 равна V(l) ~ E{YÍ+/- Y / (0) ■ (9)

В табл. 2 приведены дисперсии ошибок прогноза процента бракованных изделий технологических линий №1 и №2 с использованием информации, поступающей от связанного с рядом Y (1) и Y (4)jt (1) ряда Xu (процентное содержание NajO.b шихте), сделанные с постепенным вводом запаздывания в структуру модели.

Таблица 2

Дисперсия ошибок прогноза с постепенным вводом запаздывания в структуру модели

По наилучшему процессу АРПСС с вводом запаздывания bi с вводом запаздывания ь2 с вводом запаздывания Ьз

Y (1)9.t (1) 0,865 0,844 0,828 0,810

Y(\t(l) 0,740 0,718 0,704 0,686

Как можно было и ожидать, учет "рециклического" запаздывания придает прогнозам значительно большую точность.

В общем случае, динамическая стохастическая модель химико-технологической системы с нестационарными рециклическими потоками и с несколькими входами может быть представлена в виде уравнения с ш -входами и Pj - запаздываниями (3).

Для вычисления прогноза Y, мы вначале вычислим при входе X ц и конкретных значениях параметров Ь1>ь 8] ь сои

У (1>i,t=§ 'I,I(B)g) и (В) X 1 ,t- ь,, , при конкретных значениях параметров b( 2, 5i 2, coi 2

y(l)2,.= 5'I1,2(B)co1,2(B)X1,t.bl2 ит.д„ ' и при конкретных значениях параметров b|>p, 8i.p, а>| р У(,)р,.= 5-\,р(В)ш1>р(В)Хи.ь1;), р,

тогда X У t = У,+У (,)2 t+...+y (1)р , и

Аналогично вычислим для входов X 2>t,..., X m,t

У(2\,

У(2\д+У(2,2,«+...^2)рл

-(ш)

и

М г2 Г,

и, наконец, У, по формуле У, = X У (1)|, +Ц У (2)1, + .. У (га\,,.

И ' ы 1-1

Представим уравнение (3) в виде

ф(В)-У, = Ф(В> Е X 5;,: (В) <о,ДВ) 0 (В)«,. (10)

.и и

Обозначая условные математические ожидания, в момент I квадратными скобками и приняв р* = р + <1, получаем выражение для прогноза с

упреждением 1 у, (1) = [У,+1 ] = ф, [У,+м] + ... + ф . [У . ] +

[У,+/] + ф,[У,+,-,] + ... + Ф • [У •

р Ш-р

р 1+1-р

(Н)

где [У «,] = [Уи+/] + [У2>,+/] +...+ [УЛ;+/], (12)

[Уи+/] = б,ЛУм+м]+81,2[Уи+/-2]+...+ 51>Г1 [Уи+/-г,] + ®,,о [хш-ь, 1 - ®1,1 [Хы-ь-}] - [Х^-^-Л,

,1+11 ~ 5,, [У 2 ,/+/-1] + ^ 2,2 [У 2,1+1-21 +—+ &2,Г2 [У2,»+/-Г2] +Ю2,0 [*,+1-ь2 ] " ®2,1 [Х,+/_бн 3 " «2,, [Х,+/_Й2_5], И Т. Д.,

[У р,1+15 я, [У/>,+/_) ] + 5 Р2 [У р4+1~г\ +—+ б Ргр [У р4+1-ге ] + ю р,о - ®/»,1 [Х,+/_„„ч] - ...- со\х1+1_Ьр_,ъ

IV

1?(Л } > о

инг ьн

Х+р 7<0

к>

у < о j> о

а

и вычисляется как (7). Тогда после соответствующих подстановок прогноз с минимальной квадратичной ошибкой легко вычислить непосредственно, пользуясь формулами (11) и (12). Прогнозы X , Ц] легко найти обычным способом, используя модель (8). Дисперсия ошибок прогноза с упреждением 1 равна (9). В табл. 3 приведены дисперсии ошибок прогноза, качественных показателей процесса производства стеклянной тары для

технологических линий №1 и №2 с упреждением 1 = 1, с учетом информации о связанных с выходом факторов.

Таблица 3

Дисперсии ошибок прогноза, качественных показателей процесса производства стеклянной тары

Выход по наилучшему процессу АРПСС с использованием информации о составе шихты с использованием информации о составе шихты и режимных параметрах

1,00 0,80 0,65

У(1>» 0,34 0,28 0,25

0,47 0,40 0,34

0,86 0,56 0,48

у{2\}, 0,74 0,59 0,52

Анализ табл.3 показывает, что значительно большая точность прогноза достигается при использовании информации о составе шихты и режимных параметрах.

В главе 4 проведена разработка и исследование алгоритмов управления ХТС с нестационарными рециклическими потоками. Эффективное управление промышленными объектами с нестационарными рециклическими потоками возможно только в том случае, когда основные закономерности, присущие объекту, как можно полнее были бы раскрыты в его математическом описании.

Как показано в главе 1, наличие нескольких запаздываний по одному входу для многих сложных объектов является закономерностью, то естественно предположить, что интерес к управлению объектами данного класса должен возрасти. В последние годы появилось много работ, посвященных регулированию объектов с запаздыванием.

Однако во всех указанных работах не рассматривается класс объектов, в структуре которых учитывается «рецикличность» запаздывания. В соответствии с выше изложенным, в данной главе будет проведен синтез алгоритмов управления ХТС с рециклическими потоками как стохастическим объектом с «рециклическим» запаздыванием - минимизирующие среднеквадратичную ошибку на выходе системы управления.

Обозначим У( - отклонение выхода объекта от номинального значения, контролируемые возмущения, Н - неконтролируемые возмущения, Ц -управляющее воздействие в момент времени I.

Алгоритм управления по возмущению. Предположим, что модель

передаточной функции, связывающая контролируемые возмущения и выход

р

имеетвид У^^-ДВ^^-В^г,. (13)

¡=1

А модель, связывающая управляющее воздействие и имеет вид

У, = Ь (В>Ь2(В)- Ви,+"¿(В) со*(В>и,_г<, (14)

к=2

где

Ь,<Ь2< ... < Ьр- запаздывания по каналу возмущения, X] < т2<... < Ть -запаздывания по каналу управления, Ъ,, и, - отклонения от опорных значений, обладающие следующими свойствами: если Z = 0, и = О, N=0 ТО У=0. При отсутствии регулирования отклонение выхода от номинального р и

значения равно е,= (В)<0& (В)^ "2 (В)а>4 (В>и,_^ .

/=1 к-2 Эффект наблюдаемого возмущения 7Л может быть устранен, если мы положим

р и

Ь-'(В)-Ь2(В)-и,_Гг1=Ч -¿(В^МВ)^ 1(В)«л(В>и(_Г1}. 1=1 ¿=2 Управляющее воздействие в момент г можно определить из выражения

р

Ь-| (В)Ь2 (В)и,={ ^¡¡Г8 (В)шь /=1

а

+Х<?1(В)<МВ>и,_(г^г1)}, (15)

к—2

Рассмотрим случаи, когда запаздывания по каналу управления меньше запаздываний по каналу возмущения и наоборот, а возмущение можно

00

представить линейной моделью = , В' }-<2, = ф'1 (В)Э(В) • а,,

1=1

где аг белый шум с нулевым средним значением и дисперсией о2а.

В начале считаем, что Ь; > тк + 1,5 = 1,2,... ,Р, к = 1,2,..., Ь (случай 1), тогда

управляющее воздействие (4.3) имеет вид

р

и,= ъ, (В)Ь-' (В) {(В)® в 1=1

л *=2

шщ В приращениях

р

и,=-ь, (в) ь(В) {£ з 11 (в>» „ (в>[г<_{Л(_Гг1)-

1=1

л

2/.1Чй1_Гг1)]+Х^1(В)со,(В>[и,^_Гг1)-и/.1_(г^г1)]}, (16)

к-1

где и! = и и м, г I = г,- 2 и .

Эффект возмущений, вызванный и(_г , полностью компенсируется

регулирующим воздействием (по крайней мере, теоретически), и только компонента N ь вызванная ненаблюдаемым возмущением, остается.

Случай 2. В этом случае наблюдаемое возмущение достигает выхода раньше компенсирующего действия. Такой ситуации желательно избегать, но иногда это не осуществимо. Оптимальное регулирующее воздействие получается, если положить

р Л

и, =-Ь, (В)Ь -> (В) { £ 5 (В)м ^ (В), г, (т, ■+ 1-Ь,) + 1=1

и

2>1(В)<о*(В)-и,_(Г1_Гг1)}, (17)

4=2

где 2, (Т|+1-Ь,)- прогноз с упреждением (Х|+1-Ь;). I Если в момент I ввести изменения в управляющее переменное, получим

1 р л л

и, = - Ь, (В)Ь-> (В){ -У (В)0)к (В>[2 ,(т, +1-Ь,.) -2(т, +1-Ь,) ]

1=1

и

+^<?-/(В)ш,(В>[иг_(Г4_Г1_1Ги<_|_(п_Г1_1)]}, (18)

| к-2

Отклонение г! от номинала равно р

е, =N,+2 8-] (В)со;г (В^.^+ЬЬД

;=1

< где е ,_Г|_] (т ]+1 -Ь ) - ошибка прогноза.

В качестве примера, рассмотрено регулирование процента бракованных , изделий технологической линии №1 при наличии регулирования с прямой

связью (по возмущению) и постепенным вводом запаздывания в структуру 1 модели. Процент бракованных изделий У9д должен поддерживаться как можно

ближе к минимальному значению, определенному техническими условиями (для качественного ведения технологического процесса 30% стеклобоя должно возвращаться обратно в стекловаренную печь с шихтой). Это было достигнуто применением смешанной схемы прямого и обратного регулирования. Полная схема будет рассмотрена в главе 5; здесь мы остановимся только на части схемы, относящейся к прямому регулированию.

В табл. 4 приведены среднеквадратичные ошибки исследуемых схем регулирования с прямой связью и постепенным вводом запаздывания в структуру модели по возмущающему воздействию.

Таблица 4

Среднеквадратичные ошибки исследуемых систем регулирования с прямой

связью

Регулирование отсутствует С вводом запаздывания Ь | = 83 С вводом запаздывания Ь2= юз С вводом запаздывания Ь3 ~ 139

1,18 1,14 1,11 1,06

Из табл. 4 видно, что система регулирования с полной компенсацией возмущений, вносимых рециклическими потоками, имеет наименьшую среднеквадратичную ошибку на выходе.

Алгоритм управления по возмущению в случае нескольких входов. Не

возникает каких-либо принципиальных трудностей в случаях, когда нужно компенсировать несколько аддитивных входных возмущений Ъ\, Ъг,..., 7.т Пусть

т Р} т Р]

= ЕЕ » +N,-22^73 (В>0),,(В)-гл,_6л1

/=1 1=1 }-\ 1=1

- комбинированное воздействие всех возмущений на выход системы. Модель передаточной функции для управляющего переменного имеет вид (14). Тогда требуемое регулирующее воздействие в момент 1 равно

т Р1

и,= - Ь,(В) Ь-](В){ЕЕ^' (В)-®л<(В)-[ х,_1Ь 1Г ./=1 '=1

А

к= 2

где _г.1_,)] =

+1-6.,), г, >о

(20)

Ошибка на выходе будет равна т Р,

е<=К< + ЕЕ^<' (В>«;,ДВ)- / ^.(Т.+ЬЬ,,), (21)

м /=1

где Н - не измеряемое возмущение. Если т1+1-Ь},,<0,то I 71<_Гг|(т,+1-Ьу,)=0.

Алгоритм управления по отклонению. Реализация закона управления по возмущению (16,17) позволяет нам предпринять немедленное действие для устранения влияния возмущений (особенно в случае Ь; > т^+1), однако мы должны иметь возможность измерять возмущающие переменные и знать соотношения между возмущающими переменными и выходом, но иногда это не осуществимо. Используя саму ошибку е(, мы можем добиться нужных корректировок процесса. Модель передаточной функции, связывающая выход и регулируемое переменное, имеет вид

и

V, = Ь (В) Ъ 2 (В> Ви,+ £ £ (В) © к (В)-и , (22)

к= 2

Обобщим уравнение регулирования с обратной связью, приводящего к наименьшей среднеквадратичной ошибке на выходе _ ¿,(Д)13(ДХ1-Д)

- Ь2(В)Ц{В) (23)

где Ь3(В), Ь4(В)- операторы, на случай когда модель передаточной функции, связывающая выход и регулируемое переменное, имеет вид (14). Суммарный эффект возмущений в этом случае равен А

к~2

а компенсирующее воздействие = (В )/-2 ) " ^ /-г, -1 ,

где N ( = ф "'|(В)- 9(В) - а,.- неидентифицируемое возмущение.

Эффект возмущения может быть устранен, если

А

и,=-Ь,(В)Ь1(В){ м]{т{ +1)+£г?-i(В)о>А(В)-и,ч^Гг1)}, (24)

ыг

где Щ (г, +1) - прогноз с упреждением (т, +1), и в приращениях

и, = -Ь, (В)Ь '(В){ [ЛГ' , (т,+1)-ЛГ' м(т, +1)] и

+]>> 1 (В)со^(В)-[и/_(Г4_Г]„1) -и,_иг4_гг1)] }, (25)

¿=2

Ошибка на выходе в момент ? будет равна

где 1{ +1) - ошибка прогноза с упреждением (т,+1).

Операторы Ь3(В) и Ь4(В) находятся из соотношений /,_г,_, (г, +1) = ¿4 (В) • а,, м, (г, +1) = ¿3 Св) • я,,

и известной модели случайного процесса = ф ^(В)- 9(В) а,

В результате уравнение регулирования с обратной связью имеет вид

h

U, —L|(B)L"2(B){ L, (B)L_4(В)е, 1(В)о)д(В>иМп_Гг1)}. (26)

4=2

Если регулирование определить как изменение u t= U t— U и , которое необходимо выполнить в момент t, тогда

h

u(=-L1(B)L-'(B){L3(B)L-i(B)6i+^J-;(B)(oi(BHUi_(ri_rrir

к~2

U,_,_(ri_rr.,)]}, (27)

В качестве примера, рассмотрено регулирование процента бракованных изделий технологической линии №1 с обратной связью и с учетом рециклических потоков по управляющему воздействию.

В табл.5 приведены среднеквадратические ошибки системы регулирования с обратной связью и с учетом рециклического запаздывания в структуре объекта.

Таблица 5

Среднеквадратичные ошибки исследуемых систем регулирования с

обратной связью

Регулирование отсутствует Без учета рециклического запаздывания С учетом рециклического запаздывания

1,18 0,97 0,93

Из табл. 3 видно, что компенсация возмущения, вносимого рециклическим потоком в систему регулирования с обратной связью, уменьшает среднеквадратичную ошибку на выходе объекта.

Алгоритм управления по возмущению и отклонению. Устранить идентифицируемые возмущения при помощи прямой связи и уменьшить остаточные возмущения при помощи обратной связи позволяет смешанная схема с прямой и обратной связями, в которую поступают т идентифицируемых возмущений Ъ\, Ъг,..., Ът. Шум в системе равен т Р)

= (В>®,у(В> ел,_гН(т, +1-ЬлД

М Ы

где N, - не идентифицированное возмущение, т Р]

Л' (В)-Юу ,(В)- еу- ,_г.г,(т, +1-Ьу,),- часть прямого возмущения, У* 1 /=1

которую не удается предсказать в момент I,

если Т1+1-Ь;>1 < 0, то еу- г_Гг1(т| +1-Ьу,) = 0.

При предположении, что Л/-, - случайный линейный процесс, соотношения между ошибками прогноза и самими прогнозами процесса, можно записать в

виде +1)- ЛГы(т, +1)=Ь3(В)Ь-](В)е,_Гг1(т1+1),

11оступая так же, как и ранее, получаем оптимальное регулирующее

т Р)

X1 с-1

воздействиеи, =-Ь,(В)1.-^(В){Ьз(В)Ь-](В)8(+ (в><°,, (ВИ

У=1 '=1

л

2 ,-г,-!) ,-г,-1)]+ © к (В)-[и/_(Г4_Г1_1)-и/_]_(Г4_Г]_1)]}, (28)

> к=2

где ,-г,-1)] можно вычислить, используя уравнение (20).

" -ь,(в)ь-'(в>2]¿а'' (в>шЛ, (в>[ ъ, (ьи^гх)-ъ^<ь11_тгх)\ - член

У-1 /=»1

уравнения (28), компенсирующий изменения идентифицируемых возмущений, а

-ь, (в)ь"> (в). { (в) со 4 (в)-[и,_(Г4_Гг1) -и, _1_(Г1_Г1_1) ]} -

4=2

компенсирует изменения регулируемых переменных с к > 1,

- ¿,(В) ' 12Х (5) • ьз(в) ■ ¿4* (В) • О _ В)'£1 - компенсирует ту часть N | шума, которую можно предсказать в момент /.

Анализ алгоритма (28) показывает наибольшую эффективность смешанной схемы регулирования (по крайней мере, теоретически), компенсирующей как изменения идентифицируемых возмущений, так и изменения регулируемых переменных объектов с рециклическими потоками.

Уравнения регулирования (16,17,18,19,27,28) выведены для случая когда управляющее воздействие подается с запаздыванием г/ .Если по каким либо . причинам это нас не устраивает, (существуют ограничения на величину

управляющего воздействия, мал коэффициент пропорциональности и др.) мы ! можем воспользоваться управляющим воздействием с любым другим

* запаздыванием тг, тз,..., Ть, , полученными аналогично.

При работе системы управления в производственных условиях, как правило, происходят изменения параметров объекта. Управляющие воздействия, рассчитанные по старым оценкам, уже не приведут к минимуму среднеквадратической ошибки в данный момент времени.

Параметры системы желательно оценить по данным, полученным при условиях, как можно более близким к реальным. Чтобы достичь этого, необходимо развивать систему управления итеративно, с использованием алгоритма дуального управления. Задача синтеза оптимальной системы дуального управления многомерным объектом с чистым запаздыванием была поставлена и решена Живоглядовым В.П..

В данной работе излагается решение этой задачи для ХТС с нестационарными рециклическими потоками как объекта с «рениклическим» запаздыванием и, когда возмущение, воздействующее на объект, представляет из себя марковский процесс с наличием коррелированности во времени случайных составляющих процесса, как для систем с обратной связью гак и смешанных систем управления.

Данный подход существенно опирается на мелодику синтеза алгоришов дуального управления разработанную Живоглядовым В.П.. Вначале рассмотрим алгоритм дуального управления для системы с обратной связью. Предположим, что математическая модель объекта имеет вид а

-Jf(B)e»A(B>U4_ri+ N„t=l.....s,...,n,) (29)

4=1

где NS = N, + Na , N.» - первоначальное возмущающее воздействие, N добавочный шум, появляющийся в процессе работы системы управления, /V, = Ф'1 (Ii)-V"0(8)0,. В общем случае шумовая компонента этой модели

предполагается нестационарной, а именно VrfA/5 = и,. Так что если =ys и Vt/t = us 5 То

а

¿=1

Трудность данной задачи заключается в том, что на основании выходной информациив к-й момент времени необходимо выработат ь управления, влияющие на выходные сигналы объекга в разные моменты времени: (k+т О-

(к+т 2),..., (к+т ь) • Это принципиально отличает задачу от обычной постановки - управление объектом с сосредоточенным запаздыванием.

Функция потерь квадратическая Ws = ( у*- ys )2 . (31)

Рассматриваемая сисгема является нейтральной по терминологии A.A. Фелъдбаума.

Предполагая, что управляющее воздействие может подаваться с любым запаздыванием т^ , алгоритм дуального управления для ХТС с

нестационарными рециклическими потоками как обьектов с «рецикпическим» запаздыванием имеет вид

а

и„=8,(В)ю-; (В)-{у4- >Г,У-;<В)Ю*(ВK_wl -m,(T,+ 1)},(32)

где in (т ,+1) - условное математическое ожидание П в момент s

J S+r^+l

(прогноз n s в момент s с упреждением т Л ).

В качестве информационных координат системы управления принято условное математическое ожидание Я в момент 5 - (т^^+О) и

п

параметры передаточной функции объекта

а = 1

Алгоритм управления (32) в классе нейтральных систем является оптимальным при любом чаконе распределения случайных сигналов. Однако вид информационных координатГП безусловно, зависит ог плотности

вероятности сигнала Ы8^ф*1(В)6(В)«Л. где - белый шум.

Дальнейшие выкладки делаем в предположении, что управляющее воз действие подается б запаздыванием Т| Аналогичные результаты могут быть получены при управлении с другими запаздываниями хг Д' ,• • • Дь •

Величина т8(Т]+1,) может быть определена по последовательности наблюдаемых ошибок на выходе системы управления к, , е5_2,...,. Это следует из того, что

( ® ^

= ^(г1+1)+/иДг1+1), где е,(Т|+1)- ошибка прогноза процесса N5

Зная модель случайного процесса N3= ф"'(В) 0(В) а5= Ч-'(В) можно найти ш8(т1+1)

г. \ ( г, \

т

.(г,+1) =

1+Йв1

1=1

1>д

+ 1)

1=1

_ v 1

(33)

=г,+1

при отсутствии подстройки параметров объекта и регулятора ошибка на выходе системы управления будет равна е, = е(' + е ч г-_](т, ) где

е„н(г, +1)- ошибка прогноза с упреждением Т| 1-1 для процесса , -ошибка, образуемая не идентифицированным возмущением /V,.

Параметры *¥(В') управления (33) и параметры передагочной функции о6ъекта(30)уточняем исходя из следующих соображений. При любых входах

Ч г,-нт г^- будет справедливо следующее выражение для ошибки:

с, = д;\В)«>х(В)и^ + &;\В)гок{В)и^к + N. , (34)

Если ввести в рассмотрение модель объекта по каналу "управление - выход" с

и

уравнением У^ ,и предположить, чш

к-2

шум описывается моделью , то уравнение(34)можно

представить как ^ = ,Где и, = v//, = Ф \ИЩН)а,.

Предполагается, что ряды ех ,Ух.т наблюдаются в течение довольно дли'1 сльного периода фактической работы системы управления. Тогда шум и, после применения оператора "разности" можно вычислить по

форму;

-Уць ,и, наконец, а, по формуле«, -О (ЙЖ^И- (35) Уравнение (35) позволяет вычислить ая для любых заданных значений параметров.

Величины а, мы будем в дальнейшем называть остаточными ошибками, которые, по мере приближения первоначальных оценок параметров к своим истинным значениям становятся все ближе и ближе к белому шуму.

В зависимости от количества априорной информации при оценивании параметров объекта и шума можно воспользоваться тем или иным методом оценивания: байесовским оцениванием параметров, методом максимального правдоподобия или методом наименьших квадратов.

При наличии средних или больших выборок(п>50), оценка с использованием нелинейного метода наименьших квадратов более предпочтительна . Так как в общем случаев [а,] нелинейные функции параметров, то разлагая [ах] « ряд Тейлора получаем

ШаМ*А)-р, (36)

гдеД =

(До,А,

,05 • • • -предварительные значения параметров ( символ/?использован как общий символ для к параметров).

Введем обозначения [о,/£',г,,Д{=[а10}-нач;;

начальное приолижение остаточных

ошибок,

ад

Ч,, тогда коЬЗ/3 - Док* +к! •

(37)

Уравнение (37) можно представить в мапричной форме

Цп ¿11

°2Я = <4 ^22

<2

"д-д/

+

д-д» а.

, или (р0 -=П(В*-В*о) + <р,

где предполагается, но 1) имеет полный ранг К . Поправки(// - ¿О»минимизирующие среднеквадратичсскую ошибку-, можно получить минимизируя сумму квадратов

5(Р) = <рг -<р = (ч>п- о(в' - ((р0 - П(В~ ~ В'п)), т.е. регрессией <р0 на 1).

Однократная поправка не обеспечит получение оценок наименьших квадратов, поскольку [а.,] нелинейная функция параметров (I

Значения параметров, полученные после первой поправки, используются как новые предполагаемые значения для следующей и т.д.. до получения сходящихся результатов.

Алгоритм будет работать удовлетворительно, если сумма квадратов

является хотя бы приближенно квадратичной функцией. После

получения оценок параметров объекта(][/5*09М (/0 )и шума (Ф\,Фг. ,ФР. 61.

ы

02, 6Ч) подстраиваем коэффициенты модели объекта и управляющего устройства. Адаптивная система управления включает модель объекта (30), управляющий блок У Б с алгоритмом функционирования^) и вычислительное

А

устройство ВУ , определяющее оценки парамефов объекта

ы

шума (Ф|,Ф2, Фр, в|;02, 0Ч).

В тех случаях, когда имеется возможность измерить одно или несколько возмущающих воздействий и использовать эти измерения для компенсации возможных отклонений выхода, целесообразно применять систему управления с прямой связью.

Обобщим решение задачи дуального управления на случай систем с прямой и обратной связями.

Предположим, что математическая модель объекта имеет- вид А р

УЛ = £^(В)0),(В)-и,_Г(+ 711(В)сов(В)-ВА'2^1 + Ы„ (38)

4=1 ;=1

1=1,...,з,...,п, где А/, =ЛГ, ,лг. первоначальное возмущающее воздействие. Л/,' - добавочный шум. появляющийся в процессе работы сис!емы управления,Аг, =Ф~\В)-^"в(В)а1, V^Ni =и, .

Гак что если и У'и, то

а р

У, =2/ (В)-и,_г< + £б 7;(В)а„(В). + п,.

к-Л ,=1

Переходя к векторной записи, имеем у У=А, + А2гь-ь ь п л- (39)

V 1 V —Як а 1/ Р^ Г кг, < г.

где г.т_г- п - мерный вектор типа -¡и^.м^,..,«^! ,

2,-а —Р- мерный вектор типа 2^ = [2,^,2^,....2,<Ь2 <...<Ьр

у ^векторная величина, А, - Ь к Ь матрица, А2- р* р матрица.

В данной задаче управляющие воздействия V.? - г по различным запаздываниям формируются на основании информации Ь -г, об объекте, накопленной к разным моментам времени

(.* - г, ),(л - г? ),...,(■> -- гм и (л—й^Дл -^),....^—

С другой стороны на основании информации ¡1 в к-й момент времени необходимо выработать управления, влияющие на выходные сигналы объекта в разные моменты времени: (к+т]),(к+т?),...,(1с+ть), (к+Ь^к+Ь^...^Это очличает задачу от предыдущей постановки -управление объектом только с обратной связью.

Функция потерь квадратическая (31). Удельный условный риск в 8 - м таете равен ~4' Кг ^~А • К, -А2ц)//„ц),(40)

где ('е1 =('у =(-'яЛ -симметрическая матрица весовых коэффициентов, Цт.1 - условно обозначена информация об объекте, накопленная в управляющем устройстве к моменту Я -т-1, у * - задающее воздействие.

Введем вектора

л, =

. Л

-к- я строка, к = 1,2,...,11,

-I- строка, 1=

1,2,..„р.

С учетом принятого обозначения запишем \г I, „ V г

>'*-*>-с;, -1а2е,2,

. кЛ »=4 у I Ы И

ч«

Оптимальное управление в общем случае найдем продифференцировав по и, функции и приравняв к нулю. Условие оптимальности управления

и

Ч -г, имеет вид

Ф;

V гг

и ,/

Из последней формулы находим оптимальное управление

где /| - А,'С^АЕ,

Минимизируя удельный условный риск но м,,

Ф-ч).

получаем

♦ Н, =0

V *=3 М

Аналогично для любого 3 находим

/

Н,2.....Ь,

гк/^Ас^ац,

(41)

с,, =('-^.у;',^ л7 с;,,)' счИ {1-аегХ/;\ ё'а' счН ).

Выражение (41) можно представить в форме передаточных функций.

Тогда для 8 -момента оптимальное управляющее воздействие имеет

вид

и(Л=5;(В)«,-; (В)-{у*- ¿¿-'(В)шДВ).н,_Г4+Г1+1-

р

]Г<^(В)га,ДВ>гЛ_(^Гг1)-т,(т,+ 1)}, (42)

<=1

гдет Дт^+ 1)=М{п5/1Т_г ,} - условное математическое ожидание в момент я (прогноз в момент б с упреждением ^ + 1).

>-1

у

В качестве информационных координат системы управления принято условное математическое ожидание в момент 8 - (гп 5 (туИ)) и

)й функции объекта

параметры передаточной i

¿-i i-i

Алгоритм управления (41,42) в классе нейтральных систем является оптимальным при любом законе распределения случайных сигналов. Однако вид информационных координат ms(Xj+1) безусловно, зависит от плотности вероятности сигнала Ns =- ф"'(В)в(В)а1. где а, - белый шум.

Дальнейшие выкладки делаем в предположении, что управляющее воздействие подается е запаздыванием ц Аналогичные результаты могут быть получены при управлении другими запаздываниями Т2 ,Ti

Величина m «¡(ti+l) может быть определена по последовательности наблюдаемых ошибок на выходе системы управления £s ss.j. ss_2,— аналогично рассмотренному ранее.

Отметим два принципиальных момента.

Случай 1 .Если мы примем что Л>г+1, тогда параметры ms(xi Л) и

h

параметры передаточной функции объекта и

к=1

р

,1(В) со,, (В)-гл^ уточняем исходя из следующих соображений. При

любых входах ■ будет справедливо следующее выражение для

ошибки:

д щ

к=2 ¡М

гпр

I

п = V'N =ФЧШВЪ (43)

Запрограммировав рекуррентное вычисление аЛ и включив эту программу в общую программу нелинейного оценивания, вычисляющую производные и автоматически осуществляющую итерации, как уже было описано ранее, производим оценивание параметров.

Рассмотрим случай 2, когда Л-г-1 отрицательно.

При построении адаптивных схем управления с прямой и обратной связями в случае отрицательного Ь—т—1,удобно представить модель, как это было сделано ранее, таким образом, чтобы ошибка в прогнозировании , включалась в шум N 5.4 гобы оценить модель той же формы при отрицательных Ь-т— I, нужно заменить на ¿., 1Л(г+\-Ь). Переменные,

которые будут при этом поступать в программу оценивания, будут включать не Ъ^, а их соответствующие прогнозы.

и

После получения оценок параметров объекта У, (/?)<»&(/?)»

4=1

^ 5~1 {В)р>12 (/?) и шума (Ф^Фг. ,ФР, 01,02.....0Ч) подстраиваем коэффициенты

/=1

модели объекта и управляющего устройства. Адаптивная система управления с прямой и обратной связями включает модель объекта (38), управляющий блок УБ с алгоритмом функционирования (42) и вычислительное устройство ВУ, определяющее оценки параметров объекта.

В табл. 6 приведены значения среднеквадратичных отклонений выхода объекта (процента бракованных изделий): без подстройки параметров системы, с подстройкой параметров только регулятора в системе с обратной связью, с подстройкой параметров регулятора и модели объекта в системе с обратной связью, с подстройкой параметров регулятора и модели объекта в системе с прямой и обратной связями.

Таблица 6

Среднеквадратичные ошибки исследуемых схем адаптивного управления

без подстройки параметров системы управления------------ - ст = 1,01

с подстройкой параметров только регулятора

в системе с обратной связью------------------------------------- - с = 0,93

с подстройкой параметров регулятора и модели объекта

в системе с обратной связью------------------------------------- — а = 0,85

с подстройкой параметров регулятора и модели объекта

в системе с прямой и обратной связями------------------------- - о = 0,71

Из табл. 6 видно, что система управления с прямой и обратной связями и подстраиваемыми параметрами регулятора и модели объекта дает наименьшую ошибку на выходе объекта.

В главе 5 приведены результаты разработки системы управления ХТС с нестационарными рециклическими потоками.

В п.5.1 приведены результаты разработки системы управления процессом варки и выработки стеклотарных изделий и ее промышленной реализации.

Проведенные теоретические и экспериментальные исследования показывают, что, несмотря на сложный характер взаимосвязи отдельных параметров процесса варки-выработки стеклоизделий, имеется возможность выявления оптимальных режимов, поддержание которых предполагает автоматическое управление процессом.

С точки зрения получения высококачественной стеклотары, не-

обходимость управления процессом показывает анализ табл.П.2.1. Из таблицы видно, что процент бракованной продукции колеблется в широких пределах (от 20% до 100%).

Эти колебания объясняются изменением химического состава шихты, а также, главным образом, нестабильностью технологических режимов при варке и выработке стекла. Последний вывод подтверждает полученные нами результаты при обработке данных пассивного эксперимента (см. главу 2).

Применяемые в настоящее время системы автоматизации процесса стекловарения включают в себя: контроль и регулирование уровня стекломассы, температурного режима печи (пламенного пространства, -

стекломассы), давления в пламенном пространстве, расхода топлива, соотношения расходов топлива и воздуха, управление переводом направления пламени и системы автоматизации вспомогательного оборудования. *

Они включают только локальные системы регулирования параметров, которые лишь косвенно влияют на процессы теплопередачи и стекловарения, и не отвечают всем требованиям технологии стекловарения.

В настоящее время ведутся разработки систем управления стекловаренными печами, использующие УВМ, которые поддерживают оптимальные значения критериев, определяющих процессы варки, осветления, гомогенизации.

С учетом результатов исследований, проведенных в разд.2.,ниже рассмотрена предлагаемая структурная схема системы управления процессом варки-выработки для пламенной регенеративной ванной печи с поперечным направлением пламени, разработаны некоторые системы контроля и регулирования, реализованные в промышленных условиях в соответствии с 1

функциональной схемой.

Система управления процессом представлена в виде трех уровней.

Первый уровень - локальные САР, которые решают задачу стабилизации температурного режима стекловаренной печи, температурного режима капельного питателя, скорости формующей машины.

Второй уровень - обеспечивает расчеты прогнозных значений температуры придонных слоев стекломассы, массы и температуры стеклоизделий, корректировок управляющих воздействий по заданию регуляторам локальных САР скорости формующих машин, положению плунжера и температурного режима капельного питателя.

Третий уровень - обеспечивает расчеты прогнозных значений процента бракованных стеклоизделий, корректировок управляющих воздействий по заданию регуляторам локальных САР температурного режима и регуляторам второго уровня: температуры придонных слоев стекломассы, массы и температуры сформованных стеклоизделий с целью минимизации значений процента бракованных изделий.

' Контроль качественных показателей стеклотары помогает решить задачу

' управления температурным режимом стекловаренной печи и режимом

выработки.

В качестве управляющего воздействия по стекловаренной печи используется изменение расхода топлива, при этом предполагается выдерживание кривой распределения температур по печи при помощи локальных автоматических систем регулирования по зонам (САР).

В качестве управляющего воздействия процессом выработки используется расход топлива капельного питателя, а также изменение массы и ^ температуры сформованных изделий.

Проведенные экспериментальные исследования пламенной регенеративной печи с поперечным направлением пламени (см. главу 1) показали, ( что печь представляет собой объект с распределенными параметрами по

глубине стекломассы и длине печи.

Если по длине печи распределенность как-то учитывается - применяется несколько контуров регулирования расхода топлива и соотношения топливо-воздух (на группу горелок или каждую горелку), то по глубине стекломассы такая распределенность не учитывается.

Это обстоятельство, как было показано в главе 2, придает объекту существенно новые свойства (при увеличении расхода топлива по печи происходит возрастание температуры верхних слоев стекломассы и уменьшение температуры придонных слоев) и требует при создании систем управления учитывать эту специфику.

Не учет распределенности параметров объекта при управлении может значительно сказываться (и сказывается) на степени выдерживания как температурного режима печи, так и важных качественных показателях процесса стекловарения: вязкости стекломассы, однородности и др., и качественных показателях стеклотары.

Поэтому возникает необходимость в создании эффективных локальных систем управления температурой придонных слоев стекломассы.

При такой постановке задачи невозможно создание систем ав-4 тематического управления непосредственно варкой стекла, без учета режима

выработки, которые поддерживали бы оптимальные значения критериев, определяющих процессы варки, осветления и гомогенизации.

Как показали исследования (см. главу 2), температура придонных слоев стекломассы зависит от режима выработки (скорости стеклоформующей машины, массы стеклоизделий).

Таким образом, на первый план выдвигается задача стабилизации и оптимального управления выработкой в соответствии с требованиями режима стекловарения и производства высококачественной стеклотары.

Это значит, что мы должны устранить возмущения со стороны выработки, а в случае изменения режима печи подстроить режим выработки с

I

целью производства высококачественной стеклотары.

Система управления процессом выработки, в соответствии с данными требованиями, представлена в виде двух уровней.

Первый уровень - локальные САР, которые решают задачу стабилизации температурного режима капельного питателя.

Второй уровень - обеспечивает корректировку управляющих воздействий по заданию регуляторам локальных САР по каналам: температура сформованных стеклоизделий - температурный режим капельного питателя, масса стеклоизделий - положение плунжера в питателе, с учетом возмущений: состава шихты, расхода топлива по стекловаренной печи, скорости формующей машины.

Экспериментальные данные по исследованию различных способов управления с использованием динамических стохастических моделей процесса выработки и выбору наилучших из них, приведены ниже.

Оптимальное управление процессом выработки невозможно без высокоэффективных локальных САР, поддерживающих постоянный профиль температуры стекломассы по длине фидера.

Исходя из этого, была разработана и внедрена на фидере стекловаренной печи № 2 Тулунского стекольного завода система автоматического регулирования температурным режимом капельного питателя.

Экспериментальные данные по исследованию различных способов управления процессом выработки (температурой и массой стеклоизделий) с использованием разработанных методов регулирования объектов с запаздывающими связями, показали целесообразность внедрения смешанных схем риулирования, приводящих к минимальной ошибке на выходе (см. табл.

7).

Разработанные модели процесса варки-выработки, по каналам управляющего и возмущающего воздействия (глава 2), позволили спроектировать оптимальную систему стабилизации обобщенного качественного показателя - процента бракованных изделий.

В табл. 7 приведены среднеквадратичные ошибки исследуемых схем регулирования.

Как показывает анализ табл.7, смешанная схема регулирования (учет всех факторов) наиболее эффективна

В п. 5.2. рассмотрены принципы построения системы управления процессом варки и выработки строительного стекла. Система представлена в виде трех уровней.

Первый уровень - локальные САР, которые решают задачу стабилизации параметров технологического процесса.

Второй уровень - корректировка заданий локальным регуляторам в зависимости от температуры придонных слоев стекломассы в печи.

Таблица 7

Среднеквадратичные ошибки исследуемых схем регулирования процесса варки-выработки стеклоизделий технологических линий № 1 и № 2

<

№ Принципы регулирования №1 №2 СТ) №2 а2 №1 Оз №2 стз

1 2 3 4 5 6 7

1 Регулирование отсутствует 1,07 1,13 1,05 1,18 1,09

2 Регулирование с обратной связью 0,59 0,69 1,00 0,93 0,86

3 Регулирование с прямой связью (состав шихты) 0,57 0,74 1,16 0,83 0,87

4 Регулирование с прямой (состав шихты) и обратной связями 0,53 0,12 0,90 0,75 0,77

5 Регулирование с прямой (учет всех факторов) и обратной связями 0,49 0,58 0,81 0,69 0,72

- регулирование массы изделий, ст2 - регулирование температуры сформованных изделий, ст3- регулирование процента бракованных изделий.

Третий уровень - обеспечивает расчеты прогнозных значений процента бракованных изделий и корректировка режимов варки и выработки стекла.

Естественно считать, что разработанные алгоритмы прогноза и управления объектами с нестационарными рециклическими потоками имеют более широкое прикладное значение.

В п. 5.3.показана возможность применения разработанных алгоритмов для управления организационно-технологическими системами как объектами с нестационарными рециклическими потоками.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ И ВЫВОДЫ

1.Проведен анализ современного состояния и проблем моделирования, прогноза и управления ХТС с нестационарными рециклическими потоками.

2.Разработан метод моделирования ХТС с нестационарными рециклическими потоками как объекта с "рециклическим" запаздыванием, на основании которого получено математическое описание процесса варки и выработки:

-стеклотарных изделий, отраждкя^р^^^^им^ьш температуры

БИБЛИОТЕКА ^Петербург 09 50в «жт I

сформованных изделий, их массы и процента бракованных изделий от состава шихты, расхода топлива по стекловаренной печи, съема стекломассы,

- листового стекла, отражающее зависимость процента выпуска годных изделий, средней толщины стекла машин ВВС, температуры придонных слоев стекломассы в подмашинной камере от соотношения шихты и стеклобоя, расхода топлива по стекловаренной печи, средней скорости вытягивания и величина съема стекломассы.

3.Осуществлена постановка и решены задачи создания системы прогнозирования качественных показателей процесса варки-выработки стеклоизделий. С целью придания прогнозам значительно большей точности рассмотрено прогнозирование состава шихты с учетом взаимосвязи ее компонентов. Показана возможность прогноза с использованием смешанных моделей АРПСС. Выведен алгоритм прогноза качественных показателей процесса как объекта с рециклическим запаздыванием.

4.Выведены алгоритмы управления ХТС с нестационарными рециклическими потоками как объектами с "рециклическим" запаздыванием. Показан синтез алгоритмов управления с прямой связью (по возмущению), с обратной связью (по отклонению), смешанных с прямой и обратной связями и алгоритма дуального управления с прямой и обратной связями.

5.Приведены результаты разработки системы управления процессом варки-выработки стеклотарных изделий; обоснован выбор смешанной системы управления. Разработана и внедрена САР температурным режимом капельного питателя. Разработаны смешанные схемы управления температурой сформованных стеклоизделий, массой и процентом бракованных изделий.

6.Показано, что реализация системы управления процессом варки-выработки стеклоизделий с использованием алгоритма дуального управления приведет к дальнейшему уменьшению дисперсии выхода бракованной продукции.

7.Разработаны основные принципы организации системы управления процессом варки -выработки листового стекла.

8.В соответствии с разработанными алгоритмами прогноза и управления в производстве стеклотары на Тулунском стекольном заводе производилась отладка технологического режима процесса варки-выработки стеклоизделий.

9.Показана возможность прйменения разработанных алгоритмов для управления организационно-технологическими системами как объектами с рециклическим запаздыванием.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Основное содержание диссертации опубликовано в следующих работах:

1.Хапусов В.Г. Исследование и разработка системы автоматического регулирования температурного режима капельного питателя (фидера). Отчет о НИР/ В.Г. Хапусов, A.A. Ешенко. - Иркутск: ИЛИ, 1975. - 80 с.

2.Хапусов В.Г., Кирий В.Г., Солнцева Ю.М., Сыклен А.Е. Разработка интегрированной АСУ ТП производства СКА. // Математическое, алгоритмическое и техническое обеспечение АСУ ТП: Тез. докл. Всесоюз. конф. Ленинград, 1978, С.64-66.

3.Хапусов В.Г. Исследование процесса формования стеклоизделий с целью улучшения качества:. Отчет о НИР/ В.Г. Хапусов, A.A. Ешенко, В.М. Аршинский, В.Г. Черемисина . Иркутск, политехи, ин - т. - № ГР79036000;Инв. №Б764823.- Иркутск, 1979.- 96с.

4.Хапусов В.Г., Кирий В.Г. Смешанные авторегрессионные модели и прогнозирование процесса варки-выработки стеклотары // Рукопись деп. во ВНИИЭСМ 2.10. 81., № 582/18. - 8 с.

5.Хапусов В.Г., Кирий В.Г. Исследование влияния состава шихты на качество стеклотары с учетом нескольких запаздываний по каждому фактору // Рукопись деп. в ОНИИТЭХИМе г. Черкассы 30. 04. 81 г., №999хп-Д81 .-13 с

6.Хапусов В.Г. Автоматизированная система централизованного контроля режимов прессования на Ангарском электромеханическом заводе. -Иркутск: ИЛИ, 1981.- 66с.

7.Хапусов В.Г., Сыклен А.Е. Разработка автоматизированной системы контроля параметров автоматических выключателей на Ангарском электромеханическом заводе. - Иркутск: ИЛИ, 1981.- 80с.

8.Хапусов В.Г. , Горюнова H.H. Комплекс программ ЕС ЭВМ для анализа хода процесса прессования на Ангарском электромеханическом заводе. - Иркутск: ИЛИ, 1981.-119с.

9.Хапусов В.Г.. Кирий В.Г. Предпроектная стадия АСУ Минусинского завода ВВВ. - Иркутск: ИЛИ, 1981,- 136с.

Ю.Хапусов В.Г., Кирий В.Г. Подсистема непрерывного управления "Материалы предпроектного обследования цеха КДВ завода ВВВ". -Иркутск: ИЛИ, 1981.- 102с

11.Хапусов В.Г., Ешенко A.A. Влияние съема стекломассы на качество выпускаемых стеклоизделий // Рукопись деп. ОНИТЭХиМ г. Черкассы 15.10.1988, №816 кл.88. - 7 с.

12.Хапусов В.Г., Ешенко A.A. Система автоматического регулирования температурного режима капельного питателя // Рукопись деп. во ВНИИЭСМ, 13. 12.1982, № 908. - 7 с

13.Хапусов В.Г. Техническое задание на разработку и внедрение АСУ ТП производства свинцово-кислотных аккумуляторов в условиях интегрированной АСУ "ИСТОК". Отчет о НИР/ В.Г. Хапусов, В.Г. Кирий, Ю.М. Солнцева, А.Е. Сыклен; ИЛИ, № ГР78047681; Инв. № Б693610. -Иркутск, 1978,- 204с.

14.Хапусов В.Г., Кирий В.Г. Подсистема непрерывного планирования управления (НПиУ) "Основные проектные решения" (сигнальный экземпляр). - Иркутск: ИЛИ, 1982.- 43с.

15.Хапусов В.Г., Бендич H.H. Подсистема непрерывного планирования и управления (НПиУ) "Описания постановок задач". - Иркутск: ИЛИ, 1982.-170с.

16.Хапусов В.Г., Кирий В.Г. Проектные решения по подсистеме непрерывного планирования и управления. - Иркутск: ИЛИ, 1983.- 51с.

17.Хапусов В.Г., Кирий В.Г. Описание постановок задач по подсистеме непрерывного планирования и управления (НПиУ) (том 7, книга 2.1). -Иркутск: ИЛИ, 1983 - 60с.

18.Хапусов В.Г., Кирий В.Г. Описание постановок задач по подсистеме непрерывного планирования и управления (НПиУ) (том 7, книга 3.1). -Иркутск: ИЛИ, 1983.- 51с.

19.Хапусов В.Г., Кирий В.Г. Описание организационной структуры подсистемы непрерывного планирования и управления (НПиУ) (том 7, книга 10.2). - Иркутск: ИЛИ, 1983,- 17с.

20.Хапусов В.Г. Описание комплекса технических средств подсистемы непрерывного планирования и управления (НПиУ) (том 7, книга 10.5).. -Иркутск: ИЛИ, 1983.- 26с.

21.Хапусов В .Г.Техническое обоснование необходимости использования УВК для АСУ цехом КДВ ПО МЭПК на базе СМ-2М К 1254/3. - Иркутск: ИЛИ, 1983.- 17с.

22.Хапусов В.Г. Общесистемная схемная документация на специфицированный вычислительный комплекс с использованием СМ-2М. -Иркутск: ИЛИ, 1983.- 26с.

23 .Хапусов В.Г., Кирий В.Г. Техно - рабочий проект АСУ ПО МЭПК первой очереди для завода ВВ. Описание постановок задач. - Иркутск: ИЛИ, 1983.-94 с.

24.Хапусов В.Г. Кирий В.Г. Многомерная модель анализа и прогнозирования состава шихты // Рукопись деп. во ВНИИЭСМе 10.11.84, №117л/25. -10 с.

25.Хапусов В.Г. Модель прогноза выпуска изделий в производстве стеклотары //Рукопись деп. в ОНИИТЭХИМе г. Черкассы. 17.09. 1984, 257 ЭТ -84.-8 с.

26.Живоглядов В.П., Хапусов В.Г. Управление стохастическими объектами с распределенным запаздыванием: сб. науч. трудов / Управляемые механические системы. Иркутск, ИГМ, 1986 г. - С. 147 - 152.

27.Хапусов В.Г. Экспериментально-статистическое исследование, прогноз и управление объектами с распределенным запаздыванием: Дисс. ... канд. техн. наук. - Фрунзе, 1986.- 204с.

28.Хапусов В.Г., Ешенко A.A. Влияние съема стекломассы на качество выпускаемых стеклоизделий // Рукопись деп. ОНИТЭХиМ г. Черкассы 15.10. 1988, №816 кл.88. - 7 с.

29.Хапусов В.Г. Система прогнозирования пассажиропотоков на городском электрическом транспорте // Пути ускорения научно-технического прогресса в городском электротранспорте: Тез. докл. на региональной научно-технической конференции. - Иркутск: ИЛИ, 1990,- С.29-30.

30.Ешенко A.A., Ешенко И.А., Хапусов В.Г. Исследование промышленных установок выработки листового стекла //Повышение эффективности производства и использования энергии в условиях Сибири: Тез. докл. на регион, научно-технической конференции. - Иркутск, ИрГТУ,1990.- С.56-57.

31. Хапусов В.Г., Ешенко A.A. Математическая модель стекловаренной печи // Перспективы развития химико - металлургических технологий: Тез. докл. научно-технической конференции. - Иркутск, ИрГТУ,1993. - С.37-38.

32.Хапусов В.Г., Вородимов В.А., Панков В.В. Датчик вязкости стекломассы // Исследование и разработка ресурсосберегающих процессов: Материалы региональной научно-технической конференции. - Иркутск, ИрГТУ,1994.- с. 39-40.

33.Живоглядов В.П., Хапусов В.Г. Дуальное управление объектами с распределенным запаздыванием // Технологические и экологические аспекты комплексной переработки минерального сырья: Тез. докл. на международной научно-практической конференции. - Иркутск, ИрГТУ, РАН, 1998. - С.222-223.

34.Хапусов В.Г., Ешенко A.A. Прогноз и управление в производстве стекла (монография).-М.: ВИНИТИ,- 2000. -220с.

35.Хапусов В.Г. Исследование влияния съема стекломассы на качество листового стекла: сб. науч. трудов / Проблемные вопросы Восточно-Сибирского региона. -Иркутск, ИрГТУ,2001,- С.29-32.

36.Хапусов В. Г. Динамические регрессионные модели по каналу «температура изделий после формования - съем стекломассы»в производстве стеклянной тары // Вестник ИрГТУ, 2001.- №11.- С.77 - 80 .

37.Хапусов В. Г. Идентификация химико-технологических систем с нестационарными рециклическими потоками // Приборы и системы. Управление, контроль и диагностика. - 2002,- №6.- С. 15-18.

38.Хапусов В. Г. Прогнозирование объектов с нестационарными рециклическими потоками // Приборы и системы. Управление, контроль и диагностика.- 2002,- №7. - С. 19-21.

39.Хапусов В. Г. Прогнозирование химико-технологических систем при помощи упреждающих индикаторов // Приборы и системы. Управление, контроль и диагностика. - 2002.- №8 .- С. 21-23.

40.Хапусов В. Г. Салов В.М. Статистическое моделирование в , производстве стеклянной тары: Сб. науч. трудов / XV Международ, науч. ! конф. "Математические методы в технике и технологиях —15". Том 10 / Под

общ. ред. В. С. Балакирева. - Тамбов: Иэд- во ТГТУ,2002. - С. 34-36. |

41.Хапусов В. Г. Салов В.М. Динамические регрессионные модели по .1 каналу « масса (вес) изделия - состав шихты » в производстве стеклянной

тары: Сб. науч. трудов / XV Международ, науч. конф. "Математические '

методы в технике и технологиях —15". Том 10 / Под общ. ред. В. С. У

Балакирева. - Тамбов: Иэд- во ТГТУ, 2002. - С. 32-34. |

42.Хапусов В. Г. Динамические стохастические модели в производстве стекла: Сб. науч. трудов ф-та кибернетика / Управление в системах. Вып. 5 — ^ Иркутск: Иэд- во ИрГТУ, 2003. - С. 194-198.

В приложениях содержатся документы, подтверждающие внедрение и использование результатов диссертационной работы в промышленности и учебном процессе.

Подписано в печать ¿3.05 ОЪ. Форма!' "60x84 1/16. Бумага типографская. Печать офсетная. Усл. печ. л. 2,25. Уч.-иэдл. 2.5' Тираж /ССэкз. Зак.З'/2

ИД №06506 от 26.12.2001 Иркутский государственный технический университет 664074, Иркутск, ул. Лермонтова, 83

15121

2.0О5-А jl

'i

I I

Введение

Г. Анализ современного состояния и проблем, возникающих при моделировании, прогнозе и управлении химико-технологическими системами

ХТС) с нестационарными рециклическими потоками.

1.1 Выводы к главе 1

2.Разработка математических моделей ХТС с нестационарными рециклическими потоками

2.1. Анализ и идентификация процесса производства стеютотарных изделий

2.1.1. Анализ процесса варки-выработки стеклотары как объекта управления

2.1.2. Смешанные авторегрессионные модели исследуемых переменных

2.1.3 Динамические стохастические модели процесса варки-выработки стеклотары как ХТС с нестационарными рециклическими потоками

2.2. Анализ и идентификация процесса производства строительного стекла

2.2.1. Анализ процесса варки-выработки листового стекла как объекта управления

2.2.2. Смешанные авторегрессионные модели исследуемых переменных

2.2.3. Динамические стохастические модели процесса варки-выработки листового стекла как ХТС с нестационарными рециклическими потоками

2.3. Выводы к главе 2

3. Разработка и исследование алгоритмов прогноза ХТС с нестационарными рециклическими потоками

3.1. Постановка задачи и состав системы прогнозирования

3.2. Прогнозирование с использованием смешанных авторегрессионных моделей

3.3. Многомерная модель анализа и прогнозирования состава шихты

3.4. Прогнозирование качественных показателей ХТС с нестационарными рециклическими потоками

3.5. Выводы к главе 3

4. Разработка и исследование алгоритмов управления ХТС с нестационарными рециклическими потоками

4.1. Алгоритм управления по возмущению

4.2. Алгоритм управления по отклонения

4.3. Алгоритм управления по возмущению и отклонению

4.4. Дуальное управление ХТС с нестационарными рециклическими потоками

4.4.1. Оптимальный алгоритм дуального управления для системы с обратной связью

4.4.2. Оптимальный алгоритм дуального управления для системы с прямой и обратной связью

4.5. Выводы к главе 4

5. Разработка принципов и систем управления ХТС с нестационарными рециклическими потоками

5.1. Производство стеклотарных изделий

5.1.1. Система управления процессом выработки

5.1.2. Система управления процессом варки-выработки

5.2. Производство строительного стекла

5.3. Перспективы расширения области применения разработанных моделей и алгоритмов

5.4. Выводы к главе 5

Современный технический прогресс в химической и смежных отраслях промышленности связан с созданием новых высокоинтенсивных технологических процессов, агрегатов большой единичной мощности и реконструкции действующих предприятий. В связи с этим, задачи обеспечения работы химических производств и агрегатов в оптимальном режиме по экономическим показателям и проблема оптимальной предельной мощности агрегата как энерготехнического комплекса выходят на первый план.

В свою очередь, успех обеспечения оптимальных режимов производств зависит от адекватного математического описания и создания на их основе систем управления. Особую трудность представляют химико-технологические системы (ХТС) синтеза аммиака, синтеза метилового и этилового спирта, производства ацетальдегида гидратацией ацетилена в жидкой фазе, производства уксусной кислоты; и ХТС в смежных отраслях: электротехнической(технохимическая обработка деталей, выплавка аккумуляторных решеток) и т.д., которые необходимо рассматривать как ХТС с нестационарными рециклическими потоками, и которые, как будет показано в результате исследований, необходимо рассматривать как стохастические объекты с «рециклическими»запаздыванием.

В стекольной промышленности, типичными представителями ХТС с нестационарными рециклическими потоками, в частности, являются процессы производства стеклотарных изделий, строительного стекла, технического стекла и т.д., содержащие в своем составе стекловаренную печь. Следует отметить, что в настоящее время управление качественными показателями процесса производства стекла осуществляется вручную на основе опыта обслуживающего персонала и дискретных анализов его отдельных параметров. В связи с этим разработка математических моделей, методов прогнозирования и управления качеством стекла, учитывающих нестационарные рециклические потоки, является весьма актуальной задачей .

Анализ опубликованных работ указывает на необходимость продолжить исследования в области разработки эффективных методов моделирования, прогноза и управления ХТС с рециклическими потоками, характеризующихся фундаментальностью исходных предпосылок и относительной простотой получения практических результатов.

Совокупность теоретических положений по созданию подобных методов, алгоритмов и систем адаптивного управления ХТС с рециклическими потоками, содержащихся в диссертации, вносит вклад в развитие теории и практики автоматизированного управления ХТС.

Диссертационная работа выполнялась в рамках НИР, проводимых в

Иркутском политехническом институте, а в дальнейшем ИрГТУ, в £ соответствии координационными планами АН СССР по проблеме «Кибернетика» на 1976 - 1980 г., АН СССР по направлению «Теоретические основы химической технологии» на 1976-1980г., Минвуза СССР «Работы вузов страны в области технической кибернетики» на 1981-1985 г., Минвуза РСФСР по комплексной научно-технической проблеме «Системы автоматизированного проектирования» на 1981-1990г., Федеральной целевой программе «Государственная поддержка интеграции высшего образования и фундаментальной науки на 1997 - 2000 годы ( Министерство образования Российской Федерации)».

Цель работы заключается в повышении эффективности управления химико-технологическими системами с нестационарными рециклическими потоками.

Задачи исследования:

1. Анализ современного состояния и проблем, возникающих при моделирования и управления ХТС с нестационарными рециклическими потоками.

2. Разработка метода построения ХТС с нестационарными рециклическими потоками.

3. Построение моделей ХТС с нестационарными рециклическими потоками на примере процесса производства стеклотарных изделий и строительного стекла как объекта с «рециклическим» запаздыванием.

4. Разработка алгоритмов прогноза и управления ХТС с нестационарными рециклическими потоками.

5. Разработка алгоритмов дуального управления.

6. Разработка систем управления ХТС с нестационарными рециклическими потоками на примере процессе производства стеклотарных изделий и строительного стекла.

Методы исследований. Сформулированные задачи решаются на основе системного подхода^ позволяющего проводить синтез и анализ систем < с нестационарными рециклическими потоками. Один из путей, предлагаемых автором, это использование идей экспериментально - статистического метода^ учитывающего «рецикличность» запаздывания^ которое выявляется при анализе взаимно - корреляционных функций:

Научная новизна работы заключается в обосновании и доказательстве целесообразности описании химико-технологических систем, содержащих процессы с нестационарными рециклическими потоками, стохастическими моделями "с рециклическим" запаздыванием; Впервые в мировой практике предложен метод построения динамических стохастических моделей для f поцессов с нестационарными рециклическими потоками, на основании; которого получены математические модели в производстве стекла, отражающие зависимость качественных показателей процесса от различных факторов; разработаны алгоритмы прогноза и управления с прямой связью (по возмущению), с обратной связью(по отклонению), комбинированные с прямой и обратными связями и алгоритмы адаптивного управления для объектов с рециклическим запаздыванием, минимизирующие среднеквадратичную ошибку путем статистически оптимального прогноза и компенсации возмущающих воздействий; разработаны многоуровневые системы управления процессом варки-выработки стеклянной тары и строительного стекла.

На защиту выносятся:

1. Системный подход к математическому описанию ХТС с нестационарными рециклическими потоками, которые предлагается рассматривать как стохастические объекты с «рециклическим» запаздыванием.

2. Метод моделирования ХТС с нестационарными рециклическими потоками^ на основании которого получено математическое описание процессов варки и выработки: стеклянной тары, отражающее зависимость температуры сформованных изделий, их массы и процента бракованных изделий от состава шихты, расхода топлива по стекловаренной печи, съема стекломассы; строительного стекла, отражающее зависимость процента выпуска годных изделий, средней толщины стекла машин ВВС, температуры придонных слоев стекломассы в подмашинной камере от соотношения шихты и стеклобоя • расхода топлива по стекловаренной печи, средней скорости вытягивания и величина съема стекломассы:

3. Алгоритмы прогноза и регулирования ХТС с нестационарными рециклическими потоками;

4. Алгоритмы дуального управления, на основании которых разработаны схемы адаптивного управления ХТС с нестационарными рециклическими потоками.

5. Принципы и системы управления процессами производства стеклотарных изделий и строительного стекла как ХТС с нестационарными рециклическими потоками

Практическая ценность. Разработанные математические модели и алгоритмы обеспечивают оптимальное управление процессом варки и выработки стекла, что приводит к улучшению технико-экономических показателей производства стекла.

Подходы и методы построения моделей и систем управления процессом варки - выработки стеклотарных изделий и листового стекла в равной мере могут быть использованы как для управления сложными технологическими аппаратами в других отраслях промышленности, так и организационно -технологическими системами.

Реализация в промышленности. Оптимальные технологические режимы, полученные в результате применения алгоритмов прогноза и управления, внедрены в производстве стеклотарных изделий на Тулунском стекольном заводе.

Разработана и внедрена система автоматического регулирования температурным режимом капельного питателя.

Данные алгоритмы, реализованые в виде комплекса программ, приняты в опытную эксплуатацию на Ангарском электромеханическом заводе для экспериментально - статистического исследования и анализа процессов прессования изделий.

Положения диссертации прошли промышленную проверку на Минусинском заводе высоковольтных вакуумных выключателей на участке технохимической обработки деталей, на Свирском аккумуляторном заводе на участке выплавки решеток в рамках Отраслевой научно - исследовательской лаборатории Министерства электротехнической промышленности.

Технико-экономическая эффективность от внедрения заключается в снижении расхода топлива, увеличения использования сырьевых материалов при тех же затратах.

Общий годовой экономический эффект от внедрения в денежном выражении составил 1,1млн.руб. в ценах 2000 года.

Результаты работы могут быть использованы научно-исследовательскими и проектными организациями которые,занимаются проектированием сложных ХТС с нестационарными рециклическими потоками и созданием АСУ II1 для них.

Разработанные методы системного анализа, алгоритмы прогноза и управления объектами с «рециклическим» запаздыванием включены в спецкурс «Моделирование систем управления », «Теория автоматического управления» специальности 2102 Иркутского государственного технического университета.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на I Всесоюзной Межвузовской научно-технической конференции «Математическое, алгоритмическое и техническое обеспечение АСУ ТП (г. Ленинград 1978 г.)», на областной научно - технической конференции «Математическое, программное и информационное обеспечение АСУ технологическими процессами (г. Иркутск, 1979)», на семинаре Ленинградского технологического института в 1978г. , на семинарах Института Автоматики АН Кирг. ССР (г. Фрунзе 1983-1986г.), на ежегодных научно - технических конференциях Иркутского государственного технического университета (г. Иркутск, 1978-2003г.) , на международной научно - практической конференции «Технологические и экологические аспекты комплексной переработки минерального сырья (г. Иркутск, 1998г.)», на XV международной научной конференции "Математические методы в технике и технологиях - 15" (г. Ангарск, 2002 г.), на семинаре "Государственного института стекла (г. Москва, 2003 г.).

Основное содержание работы изложено в пяти главах.

В первой главе на примере процесса производства стекла, содержащим в своем составе стекловаренную печь, дан анализ современного состояния и проблем, возникающих при моделировании, прогнозе и управлении ХТС с нестационарными рециклическими потоками.

Показана необходимость развития новых подходов в области разработки эффективных методов управления ХТС с нестационарными рециклическими потоками, характеризующихся фундаментальностью исходных предпосылок и относительной простотой получения практических результатов.

Сделан вывод о том, что одним из таких подходов является метод, основанный на рассмотрении ХТС с нестационарными рециклическими потоками как стохастического объекта с «рециклическим» запаздыванием.

Во второй главе разработаны математические модели ХТС с нестационарными рециклическими потоками.

Произведен анализ технологического процесса варки-выработки стеклотарных изделий и листового стекла как объекта управления.

Обоснован выбор и проведен анализ факторов» влияющих на технологический процесс.

Построены смешанные авторегрессионные модели исследуемых переменных.

Получены динамические модели процесса варки- выработки стеклотарных изделий и листового стекла как стохастического объекта с «рециклическим» запаздыванием.

Определена зависимость качественных показателей процесса от состава шихты, расхода топлива по стекловаренной печи, съема стекломассы и др.

В третьей главе показана возможность прогноза качественных показателей ХТС с нестационарными рециклическими потоками, с использованием моделей авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего.

Показано, что учет "рецикличности" запаздывания по каждому фактору в динамических стохастических моделях, позволяет повысить точность прогноза.

Получены модели прогноза качественных показателей процесса варки-выработки стекла, с учетом дополнительной информации по составу шихты и режимных параметров, позволяющие повысить точность прогноза.

В четвертой главе выведены алгоритмы управления ХТС с нестационарными рециклическими потоками как стохастическим объектом с «рециклическим» запаздыванием.

Проведен синтез алгоритмов управления по возмущению для объектов данного класса с несколькими входами.

Получены алгоритмы управления с прямой и обратной связями.

Получены алгоритмы дуального управления системам с обратной связью и смешанных.

В пятой главе разработаны принципы управления ХТС с нестационарными рециклическими потоками.

На основании принципов разработаны системы управления процессом варки-выработки стеклотарных изделий и строительного стекла.

Приведены результаты внедрения САР температурного режима капельного питателя.

Произведен сравнительный анализ различных схем управления температурой сформованных изделий; определена передаточная функция по каналу управления; обоснован выбор смешанной схемы управления.

Произведен сравнительный анализ различных схем управления массой стеклоизделий: определена передаточная функция по каналу управления; обоснован выбор смешанной системы управления.

Произведен сравнительный анализ различных схем управления процессом варки-выработки; обоснован выбор смешанной системы управления.

Предложен и обоснован выбор структуры системы управления процессом варки-выработки листового стекла.

Произведен сравнительный анализ различных схем управления процессом.

Показаны перспективы расширения области применения разработанных моделей и алгоритмов.

1. АНАЛИЗ-СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ И ПРОБЛЕМ, ВОЗНИКАЮЩИХ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ, ПРОГНОЗЕ И УПРАВЛЕНИИ ХТС С НЕСТАЦИОНАРНЫМИ РЕЦИКЛИЧЕСКИМИ ПОТОКАМИ

Ключом к решению перечисленных выше задач является создание научно обоснованной теории анализа и синтеза химико-технологических систем, представляющих совокупность процессов и аппаратов производства и оптимального управления ими.

Таким образом, необходимо рассматривать технологическую схему химического производства в целом и определять характеристики отдельных процессов в соответствии с общей задачей оптимизации управления данной ХТС.

Получение научно обоснованных результатов исследований при решении задач управления ХТС возможно только при наличии их математических моделей, которые должны отражать как технологические связи между аппаратами и физико-химическую сущность технологических процессов, так и экономические критерии функционирования существующих химических производств.

Методологической основой моделирования ХТС с рециклическими потоками является системный анализ.

Сущность системного анализа состоит в том, что вся известная информация последовательно накапливается и обогащается для разработки полной математической модели ХТС, учитывающей рециклические потоки, использование которой позволяет оптимизировать управление химико-технологическими процессами данного производства.

Применение системного анализа в химической технологии обеспечивает возможность построения автоматизированных систем управления химическими предприятиями.

Исследование процессов функционирования ХТС с рециклическими потоками и оптимизация управления, с развитием методов системного анализа, и составляют сущность разрабатываемого научного направления.

Усилия ряда коллективов в этом направлении за последние годы привели к существенному качественному и количественному скачку. Рассмотрим на примере процесса производства стекла. Наиболее законченными являются работы Государственного института стекла. Всесоюзного научно-исследовательского и проектно - конструкторского института по автоматизации предприятий промышленности строительных материалов, Московского института электронного машиностроения, Киевского института автоматики, Институт автоматики Киргизской Академии наук.

Процесс производства стекла, как правило, характеризуется большим количеством параметров с запаздывающими связями, многие из которых не поддаются точному контролю и учету, зависят от случайных факторов.

Поэтому неизбежным этапом работ, связанных с созданием АСУ ТП предприятий по производству стеклоизделий, являются работы по комплексному исследованию, математическому моделированию и управлению технологическим процессом (ТП).

Достаточно полный обзор работ по автоматическому управлению процесса производства стекла дается в [72, 116].

Вопросам разработки математических моделей и систем управления на стадии варки посвящены работы [54, 55, 56, 28,66,69,77, 96, 167,27, 28, 168, 78].

В [56] построена статистическая модель динамики массообмена в стекловаренной печи при нормальной ее эксплуатации. Исследованы, и разработаны методы автоматического управления процессом гомогенизации стекломассы в [55].

В [54] определены динамические характеристики ванной стекловаренной печи при наличии помех.

В [70] построена модель гидравлики газов стекловаренной печи.

В [77] представлена математическая модель процесса провара порошкообразной шихты в гряде стекловаренной печи.

В [96] приведено математическое описание процесса осветления стекломассы, устанавливающего связь между производительностью печи и температурой стекломассы в зоне осветления.

В [167] на основе динамических характеристик, полученных экспериментальным путем, построена математическая модель стекловаренной печи по основным регулируемым параметрам.

В [27], в результате пассивного эксперимента, проведенного на стекловаренной печи Киевского стекольного завода, получена математическая модель, которая была использована для выработки оптимального режима стекловаренной печи. В качестве критерия оптимизации выбраны допустимые границы температуры стекломассы и температуры газового пространства в выработочной части печи:

В [28] из уравнения энергобаланса получены модели, описывающие распределение температуры в отдельных зонах стекловаренной печи и позволяющие выбрать оптимальный режим печи.

В [168] рассматриваются вопросы оптимального управления режимом работы стекловаренной печи без использования математической модели. В качестве критерия оптимизации автор принимает расположение шихтной пены и квельпункта. Оптимальное управление осуществляется методом автоматического поиска, который заключается в дискретном изменении расхода топлива во всех зонах печи по определенному алгоритму.

В [78] реализована система "советчик стекловара" в АСУ ТП стекловарения. Цель управления - стабилизация температурного и гидравлического режимов печи.

В [69] предложен способ управления регенеративной печью, который включает коррекции моментов реверсирования факела по отклонению максимальной величины температурной неоднородности стекломассы от заданного значения.

Вопросам разработки математических моделей и систем управления на стадии выработки стекла посвящены работы [10,11,158,42].

В [43] приведены результаты экспериментально - статистического исследования процесса формирования стеклоизделий с целью улучшения качества.

В [24] получена расчетная формула для определения оптимального режима подготовки стекломассы к прессованию, а также номограмма, связывающая расход стекломассы, ее температуру на входе в питатели и длину зоны охлаждения питателя.

По данным о входных и выходных показателях промышленной печи ВВС в [10] получены динамические зависимости между колебаниями состава шихты и количеством вытягиваемой стекломассы.

В [72] рассматривается способ управления подачей расплава к стеклоформующей машине, по отклонению массы капли от заданного значения.

Известны [158], способы регулирования процесса выработки по величине емкости изделия в форме, по высоте капли в черновой форме, по ее контуру на выходе из питателя, по массе готового изделия на выходе стеклоформующей машины.

В [42] приведены результаты внедрения высокоточной автоматической системы регулирования температурным режимом капельного питателя

В [176] разработана новая система автоматического регулирования (САР) массы капель, включающая телевизионную камеру и микропроцессор, который определяет массу капли по ее изображению, полученному во время падения, и осуществляет необходимые перемещения бушинга.

Различные способы контроля качества стеклотарных изделий предлагаются в [112, 113, 114].

В настоящее время за рубежом также проводятся работы по контролю и управлению производством стекла.

В [173] разработана система контроля производства стеклянных бутылок.

В [175] дан обзор особенностей применения ЭВМ при математическом моделировании и управлении технологическими процессами в стекольной промышленности.

В [174] рассматривается возможность использования статистических методов, физического, аналогового и математического моделирования для определения параметров ванных стекловаренных печей.

В [158] отмечено, что новые стеклоформующие машины требуют более точного регулирования свойств капель стекломассы, используемых для формования стеклоизделий. Установлено, что температура оказывает большое влияние на массу капли, чем колебания уровня стекломассы и состава.

Регулирование температуры стекломассы должно обеспечивать колебания температуры у входа в канал питателя не более ±4° для белого и ±2° для зеленой стекломассы.

В[11] на примере стекольного производства показано, как статистические методы контроля качества конечного продукта (веса баллона, количества баллонов в минуту, толщины стенки) и методы автоматического управления применимы к сложным дискретным процессам, для которых характерны многомерная структура, случайные возмущения и чистые запаздывания.

Работы, посвященные проблеме исследования и математического описания ТП, можно подразделить на два направления.

Первое из них связано с построением аналитических ММ (математических моделей) различных стадий ТП на основе уравнений формальной кинетики процесса, гидродинамики, теплопередачи и др. [77, 96, 28, 70].

Однако сложность и многомерность ТП, неполнота кинетических исследований химических реакций и отсутствие приборов аналитического контроля показателей качества стекломассы, качества капли и др., а также изменение констант скорости химической реакции и энергии активации в зависимости от качественных показателей шихты и др., сдерживает практическое применение этих ММ при решении задач управления и оптимизации в АСУ ТП.

Второе направление связано с идентификацией Т11 на основе экспериментально-статистических методов, использование которых оправдано для исследования многомерных ТП с высоким уровнем шумов.

Это направление представлено рядом работ [10, 34, 11, 54, 55, 56, 57, 61, 167, 158].

В [52,82] дается методика применения методов планирования эксперимента в производстве стекла с целью определения параметров статистических ММ и оптимальных режимов ТП. Однако ввиду специфики реальных ТП, эти методы, к сожалению, не получили достаточно широкого практического применения.

Одним из основных возмущающих факторов, связанных с рециклическими потоками и влияющих на качественные показатели производства стекла, является время пребывания стекломассы в печи.

Известно [25], что в зависимости от продолжительности пребывания стекломассы в расплавленном состоянии в печи, или от "варочного возраста" стекла, изменяется его химический состав, а,следовательно, и физические свойства. Эти изменения обуславливаются испарением компонентов стекла и растворением в стекломассе огнеупорных материалов. В первых стадиях варки стекла происходят процессы, способствующие перемешиванию и гомогенизации стекломассы, например, в результате подъема в ней пузырей. Затем процессы гомогенизации ослабевают и начинают преобладать условия, ведущие к расслоению стекломассы. В результате чего стекло, при слишком длительном его пребывании в стекловаренной печи, становится неоднородным. Потоки стекломассы в стекловаренной печи изучают различными методами, наблюдением за движением поплавков и введенной в нее "меченой" стекломассы (содержащей люминесцентные и радиоактивные вещества, окрашенной и иного состава), по характеру разъедания огнеупора и распределения температур в стекломассе.

В [25] достаточно полно систематизированы исследования по изучению движения стекломассы в ванной печи. Приведем некоторые из них и дополним данными, появившимися за последнее время по выявлению времени пребывания стекломассы в печи. По исследованиям Баркера, индикатор, вводимый с шихтой, был обнаружен в готовом стекле через 3-4 часа после загрузки, основная масса его поступала значительно позже - через 3-4 суток. Стекломасса, загружаемая с одной стороны кармана, была обнаружена в середине бассейна за пятой горелкой через 62 мин, по всей ширине печи через 127 мин, к отдельным машинам она поступала в разное время.

Исследования Муди и Монда [76], проведенные с помощью радиоактивных изотопов и других индикаторов, показали, что при односторонней загрузке печи с протоком индикатор обнаруживается на изделиях, вырабатываемых с обеих сторон печи, почти одновременно - через

8-10 ч, после загрузки в случае янтарного стекла и через 4-6 часов в случае флинта.

Полное изменение состава стекла наблюдается через длительный промежуток, времени.

В [10] методом люминесцентного индикатора исследован характер массобмена в крупногабаритной стекловаренной печи и его влияние на процесс выработки (ВВС). Среднее время выхода первой порции свежей стекломассы колеблется от 10,6 до 13,3 часа.

Время полного обмена стекломассы составило 12-16 суток. После 7 суток доля порезанного стекла становилась незначительной.

Характер обмена стекломассы после повышения температуры (температура в зоне так 1560 С) изменился. За период отбора проб (17 суток) обмен стекломассы не закончился и концентрация оставалась на уровне 0,002%. Характерно появление длительной площади (порядка 6-10 суток) максимальной концентрации 0,006-0,004% С102.

В [9] исследован характер обмена в бассейне крупногабаритной стекловаренной печи. Общая продолжительность обмена стекломассы в бассейне, т.е. время снижения концентрации СЮ2 до 0,001%, составила около 8 суток.

По сторонам варочного бассейна стекломасса распространялась с разной скоростью.

В [48], на основе данных о распределении индикатора, введенного с шихтой в печь листового стекла, охарактеризована усредняющая способность ванных печей. Время полного обмена стекломассы, т.е. время снижения концентрации С102до 0,001, составило240 часов.

В [170] приводятся сведения по переводу печей (производство бутылок) на варку стекла с темно зеленого цвета на оранжевое. Перевод осуществлялся в течение 24 суток.

Конечно, изучение потоков стекломассы перечисленными выше способами дает некоторое представление о времени пребывания стекломассы в печи. Но как показывает опыт работы регенеративных стекловаренных печей с потоком и поперечным направлением пламени, особенностью данных печей является наличие в варочной части придонных неподвижных слоев стекломассы, которые, при воздействии возмущений (съем стекломассы, расход топлива по стекловаренной печи, химического состава шихты), увлекаются производственными потоками в капельный питателен вызывают неоднородность стекла.

В этом случае следует ожидать, что полное изменение состава стекла будет наблюдаться через очень длительный промежуток времени. Поэтому представляет интерес изучение непосредственного влияния перечисленных выше факторов на время пребывания стекломассы в печи (косвенным параметром которой может служить температура придонных слоев стекломассы по сторонам печи) и на процесс выработки (качество стеклотары и производительность процесса).

Подводя итог обзора работ, посвященных проблеме управления процессом производства стекла, мы видим, что исследования, проделанные различными авторами, доказывают высокую эффективность применения математических методов при решении задач АСУ ТП. Полученные математические модели позволяют на качественном уровне выявить наиболее существенные параметры ТП производства стекла, определить управляющие воздействия и установить взаимосвязи между параметрами процесса и управляющими воздействиями. Однако в работах, указанных авторов, не дано комплексного (системного) исследования процесса варки-выработки стекла с учетом его запаздывающих связей и наличия, нестационарных рециклических потоков.

Недостаточно изучены статистические и динамические зависимости между технологическими переменными и качественными показателями процесса варки-выработки стеклоизделий.

Из-за больших транспортных и емкостных запаздываний и отсутствия датчиков качественных показателей процесса большое значение имеет их прогноз и управление на основе динамических регрессионных моделей. Эту задачу также нельзя признать удовлетворительно решенной.

Предлагаемая работа является попыткой обобщить результаты исследований, проводимых авторами по прогнозированию и управлению в производстве стекла на ХТС с нестационарными рециклическими потоками, и состоит из пяти глав.

Решение данных задач усложняется отсутствием методологического подхода к математическому моделированию, прогнозу и управлению ХТС с нестационарными рециклическими потоками. Рециклическая (обратная) технологическая связь характеризуется наличием обратного технологического потока последовательно соединенных элементов, связывающего выход какого-либо J-ro последующего элемента с входом 1-го предыдущего элемента ХТС .

Таким образом обратная технологическая связь предусматривает возвращение в один и тот же элемент системы технологического потока всех реагирующих компонентов или одной из фаз ХТС, в которой осуществляются гетерогенные процессы.

Указанная связь может охватывать как несколько элементов или подсистем ХТС, так и некоторый отдельный элемент системы, соединяя выход данного элемента с его входом. В этом случае считается, что элемент охвачен рециркуляционной петлей. Элементы, взаимосвязанные между собой обратным технологическим потоком, могут образовывать простую замкнутую или контурную подсистему ХТС.

Обратная технологическая связь применяется для решения важных технологических задач. К числу которых, относятся: наиболее полное использование сырья (возврат некондиционных изделий на повторную обработку), рекуперация энергии системы (использование тепла реакции для подогрева исходных продуктов), создание благоприятных технологических режимов ХТС, применение побочных продуктов химических реакций для получения исходного продукта.

Типичными примерами ХТС с обратными технологическими потоками являются системы: синтеза аммиака, синтеза метилового и этилового спирта, производства ацетальдегида, гидратацией ацетилена в жидкой фазе; производства уксусной кислоты; ХТС в электротехнической промышленности (технохимическая обработки деталей, выплавка аккумуляторных решеток) и т.д.

В стекольной промышленности в соответствии с исследованиями, описанными в [9] и [61], наблюдаются рециклические потоки в стекловаренной печи (рис. 1.1).

На стекловаренной печи ВВС Салаватского завода в течение полутора лет проводились систематические исследования массообмена методом люминесцентного индикатора СеОг с целью выявления его стабильности и влияния характеристик обмена на объем выработки стекла [9], [10].

На кривых обмена стекломассы помимо основного максимума содержания Се02 отмечались дополнительные, менее интенсивные максимумы, достаточно четкие на седьмые сутки и менее четкие на третьи -четвертые. Исходя из предположения, что эти максимума соответствуют повторному попаданию индикатора на выработку из возвратного потока, была рассчитана скорость возвратного потока.

По данным пуска индикатора, среднее время попадания свежей стекломассы на ленты составило около 12 часов, среднее время ее движения r^a 0 пена пена и. и рябое зеркало"

Р-ик:. l.tTipaiHH'Ubi зон и схемы потоков стекломассы <в -различ

•ных печах а — печь с протоком (малая выработка); б — печь с лодкой или охлаждаемыми водой трубами (повышенная выработка); в — печь с протоком' (большая выработка); г — печь с протоком (малая выработка, большая глубина выработочной части или проток больших размеров); д — печь с протоком (малая выработка и малая глубина выработочной части); е — печь с протоком (большая выработка); / — проток; 2 — лодка или охлаждаемая водой труба; 3 — зона варки; 4 — зона осветления; 5—зона студки (выработка); 6 — двойной цикл потоков: 7 — прямой поток; 8 — возвратный поток; 9 — одинарный цикл потоков:

J 0 — горелки до квельпункта (3-4 горелки) около 1, 5 часа, т.е. время прохождения стекломассы в прямом потоке выработочного цикла 11- 12 часов.

Таким образом, средняя скорость прямого потока выработочного цикла составила около 5,Ом/час.

Время нахождения стекломассы в его обратной ветви достигало в первом обороте цикла около 60-70 часов, во втором 80 -85 часов.

Показано, что эта цикличность обращения индикатора согласуется с цикличностью объема выработки листового стекла.

Отмечено, что за период отбора проб (17 суток ) обмен стекломассы не закончился, концентрация Се02 оставалась еще на уровне 0,002. ' Расчет ХТС с помощью передаточных функций заключается в составлении эквивалентной передаточной функции системы, которая выражает зависимость всех переменных ХТС.

В соответствии с исследованиями, проведенными в[9],[61], стекловаренную печь молено представить в виде структурной схемы, имеющей п-динамических звеньев в прямой цепи и ш- динамических звеньев в рециклической (обратной) цепи (рис. 1.2).

Решая эту систему относительно выходной переменной Хп (t), используя правила преобразования структурных схем, находим выражение

Х„ (0 = [ 1 - ((W^ (Р) . . . W^(Р). . W^, (Р)) X (WL//(Р) + w2t#(Р)+. . • +WJB.*(P)) ]-x(W^(P) \¥„Ы(Р) . . . WM(P)) X X0(t), где WU1 (Р), W2^(P) . . ,WM (P) ,. . ., W„^(P) - передаточные функции n - динамических звеньев в главном технологическом потоке, wi.tf (р)> W2.я(р)> • • • > Я(Р) - передаточные функции ш-динамических звеньев в рециклической ветви.

МО x2(t) ,Mt)X"i х„(0 w m,H (Р)

Рис 1.2 Структурная схема замкнутой ХТС с рециклическими потоками

Рис. 1.3 Взаимная корреляционная функция канала связи «температура стекломассы в конце бассейна варочной части - температура стекломассы в студке»

Выбор структуры математической модели является наиболее сложным и неформализованным этапом решения задачи идентификации. Анализ известных из литературных источников моделей тепло - и массообмена стекловаренных печей показал, что они имеют неоднозначную структуру.

Рассмотрим зону варки стекломассы (рис. 1.1), как одну из основных в стекловаренной печи, и определим передаточную функцию для прямого поверхностного потока по каналу «температура теплоносителя- температура стекломассы в зоне максимальных температур», которую можно отнести к классу теплообменников типа «труба в трубе».

Характерной особенностью данных теплообменников является то, что тепловая емкость на стороне нагреваемого потока или на стороне греющего агента (либо на обеих сторонах) распределена равномерно вдоль теплообменника.

Воспользуемся методикой, изложенной в [34, 165].

Греющий агент отделен от нагреваемого потока стекломассы пограничным слоем шихты. Источником тепла в пламенных стекловаренных печах при нагреве шихты и стекломассы является в основном нагретый газ.

Теплоотдача преимущественно осуществляется за счет теплового излучения и конвекции, и теплопроводность тел мала.

Так как параметры зоны варки стекломассы являются распределенными и взаимосвязанными, то уравнения динамики имеют довольно сложный вид и получение частотных характеристик связано с трудоемкими вычислениями.

В настоящем разделе делается попытка разработать передаточные функции, пригодные для целей управления, и при этом выделить параметры, определяющие инерционные свойства зоны варки, и предпринять попытку объяснить эффект колебаний часто обнаруживаемый в зоне варки стекломассы [25,26].

В зоне варки стекломассы температура по обеим сторонам шихты меняются по ее длине, однако расход нагретых газов намного больше, чем расход стекломассы, и при выводе упрощенных уравнений приближенно описывающих тепловые процессы для прямых поверхностных потоков стекломассы в зоне, можно исходить из предположения о постоянстве температуры на стороне греющего агента. В работе В.Д. Гинзбурга в качестве такой температуры принимается температура кладки свода печи[25],

Температурное поле в осевом и радиальном направлениях показано на рис. 1.4 и рис 1.5. Нас интересует передаточная функция по каналу температура стекломассы на выходе из зоны варки (0) - температура греющего агента(0 гл ).

Для определения передаточной функции (0/0ГА) сделаем обычные для статического анализа допущения:

-перенос тепла в аксиальном направлении отсутствует, -физические параметры стекломассы постоянны,

-термическое сопротивление шихты делим и складываем с величинами термических сопротивлений пограничных слоев греющего агента и стекломассы, а тепловую емкость стекольной пены складываем с тепловой емкостью шихты,

- переменный слой шихты по длине зоны варки заменяется на равномерный эквивалентный слой, явление массопереноса при этом не учитывалось.

Уравнение теплового баланса для элементарного потока стекломассы на участке dx имеет вид:

GctCct (d0/a)dx + w • CCT(d0/ax) dx - k, F,(0^c- 0) dx = 0, (1.2) где

Рис 1.4 Распределение температур по длине зоны варки печи

Рис 1.5 Теплопередача при установившемся режиме работы печи

Сст - удельная теплоемкость стекломассы, 0 - температура стекломассы на выходе из зоны варки, F 1 - внутренняя поверхность теплообмена. G ст — масса стекломассы,

G ст С ст - тепловая емкость поверхностного слоя стекломассы, 0 пс — температура пограничного слоя шихты, k 1 - коэффициент теплоотдачи на внутренней поверхности пограничного слоя шихты, W - расход поверхностного слоя стекломассы. Преобразуем уравнение (1.2) к виду

GcrCcr/kiFOCae/aodx + (W VGCT) (GctC CT/k iFO dQ/dx) dx - (0 nc - 0) dx = 0, или

T i (c©/3/) + cd T i (dQ/dx) = (0 пс - 0), (1 .3) где T i = (G ст С ст / k i Fi) - постоянная времени, ю = (W /G ст ) -скорость движения поверхностного слоя стекломассы.

Уравнение теплового баланса для пограничного слоя шихты имеет вид:

G пс С пс (%>nc/dt) dx - k 2 F2 (0 га - © пс) dx + k 1 Fi (0 пс - в) dx 0, преобразуем как

G пс С пс / к 2 F2) (dQnc/dt)dx - (0 ГА - 0 nc)dx + ((к i Fx /к 2 F2))

0 пс-©) dx = 0, и К виду

G пс с пс / к 2 F2) f(dQnc/dt)dx - (0 ГА - ©nc)dx + ((G Пс С ПС / к 1F0/ (G пс С пс / к 2 F2)) (0 Пс - 0) dx = 0, где гл-температура греющего агента, GncCnc - тепловая емкость пограничного слоя шихты, к2- коэффициент теплоотдачи на наружной поверхности пограничного слоя,

F2 - наружная поверхность теплообмена, или

Т2 (50ci/5t) = (0rA-0nc)-(T2/T;) (0яс-0)( (1.4) где t2=(G пс С пс / к 2 F2), Т 2 ~(Сг не С пс / к, F,).

В приведенных уравнениях (1.3) и (1.4) переменные 0 и 0//с представляют собой отклонения соответствующих параметров от нормальных значений в любой точке по длине зоны варки. Исключив 0Пс из уравнений (1.3) и (1.4) и, преобразовав их при помощи преобразования Лапласа, получим уравнение в частных производных первого порядка шТ,(Т2-Т2р + Т2 + Т2))/{{Т1 р + 1)(Т2Т2р + Т2+ Т2) - Т2)(дЭ ах) + 0 = (т, т2р2+(т, + т2+т1 т2/т2*)р + I)-1 0га I или со/А(р))(50/ах) + 0= (В(р)/А(р)) 0га, (1.5) где

А(Р) = «Т, р + 1)( Т2Т2р + Т2* + Т2) - Т2)/ Т, (Т2*Т2р + т;+т2), В(р)/А(р) = l/(T, T2p2+(Jl + r2+Tl Т2/Т2)Р+ 1). (1.6)

Уравнения в частных производных могут быть преобразованы в обыкновенные дифференциальные уравнения и решены путем задания граничных условий.

Решение уравнения (1.5), представляющего реакцию звена первого порядка на ступенчатое возмущение для граничного условия 0=0 при х=0, имеет вид

W(p) = 0 (р)/0гл (р)= W* (р) (1 -е"^>Г), (1.7) где

W (р)= В(р)/А(р) = 1/(Т4 р2+ Т3р +1), Т4=Т1-Т2, Т3=Т1 + Т2+(Т.1Т2)/Т2-, т — 1/о.

Величина 1/о) представляет собой время прохождения стекломассы через зону варки стекловаренной печи, то есть время запаздывания т, 1 — длина зоны варки.

Следует отметить, что величины постоянных времени не зависят от длины зоны варки и от запаздывания.

По полученным выражениям нестационарного режима работы стекловаренной печи в зоне варки можно составить представление о характере зависимости, возникающей в зоне варки при тех или иных нарушениях режима работы.

В качестве примера, рассмотрим динамические характеристики непосредственно зоны варки регенеративной стекловаренной печи с поперечным направлениям пламени в производстве листового стекла [25]. Стекловаренная печь имеет следующие показатели:

Поверхность теплообмена зоны варки Fl = F2= 136,5 М2.

Длина непосредственно зоны варки 1 = 17,5 м. Удельный вес стеклообразной массы усг = 1450 кг /м3.

Удельная теплоемкость стеклообразной массы Сст= 0,8 ккал/кг " С.

Удельный вес слоя шихты уш = 1000 кг /м3.

Удельная теплоемкость слоя шихты Сш = 0,2 ккал/кг "С. Температура стекломассы на входе в зону варки 0L = 1100 " С . Температура стекломассы на выходе из зоны варки 0=1400° С. Температура греющего агента 0гд= 1460" С. Масса прямого поверхностного потока стекломассы в зоне варки толщиной слоя 100мм Мст = 19792,5кг.

Масса слоя шихты толщиной 100 мм Мпс= 13650 кг. Коэффициент теплоотдачи на внутренней поверхности пограничного слоя шихты к[ =10000 ккал/м2 хчас /1100" С = 9,09 ккал/м2 хчас " С,.

Коэффициент теплоотдачи на наружной поверхности пограничного слоя шихты к 2 = 82000 ккал/м2 хчас /1460° С =56,16 ккал/м 2 хчас ° С . Скорость поверхностного потока стекломассы в зоне варки ю = 4м/час Определим постоянные времени Tt, Т2, Т2 из уравнений (1.3), (1.4):

Т,= 12,76час,Т2 = 0,445 час, Т2 = 2,75час ,Т = 17,5/4=4,4часа.

Из уравнения (1.6), находим:

А(р) = ((12,76р +1)(1,22р +3,195) -0,445) /(12,76(1,22р +3,195)) = 0,07(14,42р +1), е~Жу7)т =е"4,4у70,31=о,73е~4,4у7,

В(р)/А(р) =1/(5,68р2+ 18р + 1)= 1/(14,95р+1)(0,38р+ 1). Подставляя найденные значения в (1.7), получаем

W(p) = 0(р)/0ГА(р)= W* (р)(1 -0,73е"4'4 О , (1-8) где

W (р)= В(р)/А(р) = l/(T4 р2 + Т3р+1)= 1/(5,68р2+ 18р+ 1), Как, известно, при Т3/Т4>2 оба корня характеристического уравнения вещественные и отрицательные и передаточную функцию W * (р) можно представить в виде двух, соединенных последовательно, апериодических звена

W" (p)= \/(Ta p +1)(Tbp+\)= 1/(14,95 p +1X0,38p+l). Учет тепловой емкости пограничного слоя шихты приводит к появлению в передаточной функции звена с постоянной времени = 0,38 часа, а учет тепловой емкости слоя стеклообразной массы, приводит к появлению в передаточной функции звена с постоянной времени Тд= 14,95 часа.

По данным, приведенным Д.Б. Гинзбургом в [25], время провара шихты толщиной 100 мм составляет около 30 минут, что согласуется с полученными результатами.

Передаточная функция, как следует из уравнения (1.8), имеет • запаздывающую составляющую Q , поскольку возмущение, приложенное к стекловаренной печи в зоне варки, распределено по ее длине. Запаздывание Т определяется длиной зоны варки и скоростью потока стекломассы.

Вывод уравнения (1.8) при отсутствии поверхностного слоя шихты позволяет выразить постоянную времени объекта через общий коэффициент теплопередачи (U) [159].

W (р)= (1/(Т р +1)) (1 - е-777ег/у ) = (1/(Т р +1)) (1 - Ке" ),(1.9) где

Т= (GCTC,T U F])- постоянная времени объекта, основанная на общем коэффициенте теплопередачи, (110) га " © 1) " коэффициент передачи объекта, (111) 0] - температура стекломассы на входе в зону варки, 0 - температура стекломассы ца выходе из зоны варки, 0 гл -температура газовой среды.

Величина коэффициента теплопередачи может быть, определена исходя из теплового потока, отнесенного к температуре кладки. А.А. Соколовым экспериментально определено, что для ванной печи листового стекла перед первой парой горелок величина теплового потока равна 82000 ккал/м 2 х час.

Тогда при температуре кладки равной 1460 " С принимаем коэффициент, теплопередачи U=56,16 ккал/м2 х час С.

Определим постоянную времени Т и коэффициент передачи К из уравнений (110), (1.11):

Т = 2,06 часа, К=0,16.

Подставляя найденные значения в (1 .9) получаем .

W (р) = (1/(2,06 р + 1))(1 - 0,16е АР ).

По данным, приведенным Д. Б. Гинзбургом в [25], время прогрева поверхностного слоя стекломассы толщиной 100 мм составляет около 110 минут, что вполне согласуется с полученными результатами.

Полученные передаточные функции (1.8) позволяют построить частотные характеристики, исходя из следующих соотношений

W^w^l/tfl^jw +l)(0,38jw +1)), W 2 0'w) = (1 - 0,73е

W0'w)= W !(jw)>W 2 0'w),

Тогда

A! (w) = [Im (W lO'w))2 + Re(W iO'w))2] °'5 , A2 (w) = [bn (W 20'w))2 + Re (W 2Cw))2] 0,3 A (w)= pm (W(jw))2 + Re (W (jw))2]0-5.

Изменения модуля и фазы частотной характеристик выражения (1 — 0,73е ~4'4Р ), носят периодический характер и приводят к колебаниям в системе в целом.

Явление колебаний возникает вследствие распределенности возмущения, приложенного к зоне варки, так как температура газовой среды изменяется вдоль всей длины зоны варки. Данное явление было обнаружено в целом ряде исследований [25,26, 16'5}.

J.73, t.ST

A(v.) Al(w) A2(w)

4.281 -10

-3 X у(1 -О^Зе"4*4*') / Л

V /

4 / \

0.5+ l/(5,68p2+ 18p+ 1) \ / \

V V J *

XI -0,73e"i4,4'p) [l/(5,68p2+ 18p+ l)]-1

0.5

A.

1.3 ir a) tr 3

J.

JU78-1CT4,

-0.1

Im(W(w))

1.-0.19, o. IT

0.2 cO.QeSj Re(W(w))

6).

Д2

Рис i.6 Частотные характеристики, -амплитудно-частотная характеристика, б- амплитудно-фазовая характеристика

Частотные характеристики (амплитудно - частотная и амплитудно-фазовая характеристики), показаны на рис. 1.6.

Следует отметить, что в отношении задачи облегчения управления процессом варки стекла, повышение инерционности играет положительную роль особенно при наличии запаздывания. При нулевой инерционности приходится иметь дело с «чистым запаздыванием», что является наиболее трудным случаем для устойчивости систем регулирования.

В заключении отметим, что найденные решения, полученные для t поверхностного слоя стекломассы, движущегося в прямом направлении, являются приближенными, но они согласуются с экспериментальными данными, полученными Гинзбургом Д.Б. [25]и дают возможность провести структурный анализ процесса с точки зрения управления.

Полученные зависимости могут быть использованы в дальнейшем для разработки некоторых правил построения более точных динамических моделей стекловаренной печи в зоне варки стекломассы.

В [52] приведена передаточная функция, характеризующая влияние температуры стекломассы в зоне максимальной температуры на температуру выработочного потока в конце студочной части печи, которая имеет вид

О 95

-- 21'

W<P>= 5Й5^ТГ ' ' О-12'

Передаточная функция, как следует из уравнения (1.12), имеет запаздывающую составляющую е~т" р, где Т, = 3,2. Приведенная там же взаимная корреляционная функция канала связи «температура стекломассы в конце бассейна варочной части - температура стекломассы студке»имеет сложный колебательный характер (рис. 1.3).

При сдвиге X, коэффициент корреляции положительный. Это соответствует физике процесса: увеличение температуры стекломассы в варочной части ведет к увеличению температуры в студочной. Но тот же коэффициент корреляции будет отрицательным при Т 2. Это явление можно объяснить наличием рециклического потока, который имеет температуру ниже чем в прямом потоке и смешиваясь с прямым, понижает его температуру.

Данная взаимно корреляционная функция соответствует ХТС с одним рециклическим потоком, для которой w,n(P) = wM(P) . wM (Р). wB>il(P) = W' !п(P)е"С(1-л) p, wu/(P) = w* lM (P) e"bu' p. (1.13)

Анализ рециклических потоков показывает [10], что скорость их движения уменьшается с увеличением глубины прохождения стекломассы в печи, следовательно, запаздывание рециклического потока намного больше запаздывания прямого (Т|л,« bj я).

Выходная переменная, выраженная через входную для одного рециклического потока, равна хЛ0 = (W* ,„(Р)е-х('-"> p+w' (P).w* ья(Р) е"^1-)р е р)xl (t).

1. 14)

Следовательно, Т, взаимно корреляционной функции « температура стекломассы в конце бассейна варочной части печи - температура стекломассы в студке » ( рис. 1.2) равно запаздыванию в прямом потоке ,Т2 равно запаздаванию в прямом потоке плюс запаздывание в рециклическом ( b, + ). Аналогично можно определить X„(t) для ш -рециклических потоков хд (t) = [W* (Р)р+ (Р) w* 1(//(Р)е"Т(,-л>-ре bu/р + w* ,Я(Р) w* ,)Я(Р) e'^1-")p e"b2,// +.+ w* ,„(P) w* 1>/y(P) e'x<'-">p e" b«.//p)] X,(t). (1.15)

Как известно из экспериментальных исследований [ 9], [61] стекловаренная печь имеет множество потоков стекломассы, имеющих различные свойства (текучесть, вязкость, теплотворную способность и др.) и циркулирующих по объему печи с разными периодами, и зависимость выхода объекта от одного же фактора проявляется через разные промежутки времени, причем каждый фактор имеет свой набор постоянных времени.

Как было показано выше, для поверхностных слоев стекломассы, движущихся в прямом направлении, как то еще можно было с большими допущениями, аналитически оценить динамические параметры, но для глубинных слоев стекломассы, движущихся в обратном направлении, ниже положения так называемой «нейтральной линии», это сделать практически невозможно.

При аналитическом описании ХТС с нестационарными рециклическими потоками трудно оценить коэффициенты,входящие в уравнение материального и теплового балансов. Один из путей,предлагаемых автором, это использование экспериментально - статистических методов с учетом «рецикличности» запаздывания, которое выявляется при анализе взаимно -корреляционных функций.

РОССИЙСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ

БИБЛИОТЕКА 41

1.1 Выводы к главе 1

Анализ современного состояния и проблем, возникающих при математическом моделировании, прогнозе и управлении ХТС с нестационарными рециклическими потоками, позволил сформулировать задачи решаемые в настоящей диссертации - развитие методов системного анализа, создание алгоритмов прогноза и управления сложными ХТС с нестационарными рециклическими потоками, используя идеи « ре цикличности» запаздывания.

Рециклическое запаздывание - это запаздывание, присущее объектам с рециклическими связями, у которых, при возвращении обратного технологического потока в прямой, влияние входной переменной на выходную происходит с рецикличным периодом времени.

5.4. Выводы к главе 5

1. Предложен и обоснован выбор структуры системы управления процессом варки-выработки стеклотарных изделий, как ХТС с нестационарными рециклическими потоками.

2. Разработана и внедрена САР температурным режимом капельного питателя.

3. Проведен сравнительный анализ различных схем управления температурой сформованных изделий; определена передаточная функция по каналу управления; обоснован выбор смешанной схемы управления.

4. Разработана смешанная система управления температурой сформованных изделий

5. Произведен сравнительный анализ различных схем управления массой стеклоизделий: определена передаточная функция по каналу управления; обоснован выбор смешанной системы управления,

6. Разработана смешанная система управления массой изделий.

7. Произведен сравнительный анализ различных схем управления; процессом варки-выработки; обоснован выбор смешанной системы управления.

8: Разработана смешанная система управления процессом варки-выработки стеклоизделий.

9; Разработаны принципы управления процессом варки-выработки строительного стекла.

10. На основании полученных результатов в производстве стеклотары на Тулунском стекольном заводе внедрена методика отладки технологического процесса варки-выработки стеклотарных изделий, обеспечивающая в два раза уменьшение дисперсии выхода бракованных изделий.

Данные алгоритмы, реализованные в виде комплекса программ, приняты в опытную эксплуатацию на Ангарском электромеханическом заводе для экспериментально - статистического исследования и анализа процессов прессования изделий.

Положения диссертации прошли промышленную проверку на Минусинском заводе высоковольтных вакуумных выключателей на участке технохимической обработки деталей, на Свирском аккумуляторном заводе на участке выплавки решеток в рамках Отраслевой научно -исследовательской лаборатории Министерства электротехнической промышленности.

Технико-экономическая эффективность внедрения заключается в снижении расхода топлива, сырьевых материалов на единицу изделия. Общий годовбй экономический эффект от внедрения в денежном выражении составил 1,1 млн. руб в ценах 2000 года.

11. Показана возможность применения разработанных алгоритмов для управления организационно-технологическими системами как сложными ХТС с нестационарными рециклическими потоками.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе обобщены результаты исследований по системному анализу, прогнозированию и управлению в производстве стекла как сложных ХТС с нестационарными рециклическими потоками.

1. Анализ современного состояния и проблем, возникающих при математическом моделировании, прогнозе и управлении ХТС с нестационарными рециклическими потоками позволил сформулировать проблему настоящей диссертации - развитие методов системного анализа, создание алгоритмов прогноза и управления сложными ХТС с нестационарными рециклическими потоками, используя идеи « ре цикличности» запаздывания.

21 Разработан метод, и получены динамические стохастические модели процесса варки - выработки стеклотары как ХТС с нестационарными рециклическими потоками, отражающие зависимость температуры сформованных изделий, их массы и процента бракованных изделий от состава шихты, расхода топлива по стекловаренной печи, съема стекломассы.

3. Осуществлена постановка и решены задачи создания системы прогнозирования качественных показателей процесса варки-выработки стеклоизделий, как ХТС с нестационарными рециклическими потоками.

С целью придания прогнозам значительно большей точности рассмотрено прогнозирование состава шихты с учетом взаимосвязи ее компонентов. Показана возможность прогноза с использованием смешанных моделей АРПСС. Выведен алгоритм прогноза качественных показателей процесса как объекта с рециклическим запаздыванием;

4. Выведены алгоритмы управления ХТС с нестационарными рециклическими потоками как стохастическими объектами с «рециклическим» запаздыванием. Показан синтез алгоритмов управления с прямой связью (по возмущению), с обратной связью (по отклонению), комбинированных с прямой и обратной связями и алгоритмов дуального управления.

5. Разработаны принципы и системы управления процессами варки-выработки стекла, как ХТС с нестационарными рециклическими потоками.

Приведены результаты разработки системы управления процессом варки-выработки стеклотарных изделий; обоснован выбор смешанной системы управления. Разработаны смешанные схемы управления температурой сформованных изделий, массой и процентом бракованных изделий.

6. Показано, что реализация системы управления процессом варки-выработки стеклотарных изделий с использованием алгоритма дуального управления приведет к дальнейшему уменьшению дисперсии выхода бракованной продукции.

7. Оптимальные технологические режимы, полученные в результате применения алгоритмов прогноза и управления, прошли промышленную проверку и внедрены в производстве на Тулунском стекольном заводе (г. Тулун). Разработана и внедрена система автоматического регулирования температурным режимом капельного питателя.

Данные алгоритмы, реализованные в виде комплекса программ, приняты в опытную эксплуатацию на Ангарском электромеханическом заводе для экспериментально - статистического исследования и анализа процессов прессования изделий.

Положения диссертации прошли промышленную проверку на Минусинском заводе высоковольтных вакуумных выключателей на участке технохимической обработки деталей, на Свирском аккумуляторном заводе на участке выплавки решеток в рамках Отраслевой научно -исследовательской лаборатории Министерства электротехнической > промышленности.

Технико-экономическая эффективность внедрения заключается в снижении расхода топлива, сырьевых материалов на единицу изделия.

Общий годовой экономический эффект от внедрения в денежном выражении составил 1,1 млн. руб. в ценах 2001 года.

8. Показана возможность применения разработанных алгоритмов для управления организационно-технологическими системами как сложными ХТС с нестационарными рециклическими потоками.

1. Адаптация и оптимизация систем управления./ Под ред. В.П. Живоглядова. Фрунзе: Илим, 1985. - 105с.

2. Автоматизация предприятий стекольной промышленности. Пер, с нем./ Под ред. Бретфельда. М.: Стройиздат, 1985. 165 с.

3. Андерсен Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976. 757 с.

4. Артемьев В.М., Ганэ BIA., Степанов В.Л. Управление объектами с разделением времени. Минск,: Выш. школа, 1982. - 223 с

5. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде WINDOWS. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2000. - 384с.

6. Балакирев B.C., Дудников Е.Г., Цирлин А.М. Экспериментальное определение динамических характеристик промышленных объектов. М.: Энергия, 1967.-230 с.

7. Безбородов М.А. Вязкость силикатных стекол. Минск: Наука и техника, 1975.- 351с.

8. Бородюк В.Л., Лецкий Э.К. Статистическое описание промышленных объектов. М.: Энергия, 1971. - 108 с.

9. Будов В.М., Жузе Т.Е., Михайлова Богданская З А., Полляк В.В., Севастьянов Р.Н. Исследование обмена стекломассы в объеме печи ВВС // Стекло и керамика. - 1977. № 4. - С. 5-6.

10. Будов В.М., Жузе Т.Е., Михайлова Богданская З.А. О характере массообмена в крупногабаритной стекловаренной печи и его влияния на процесс выработки // Стекло и керамика. - 1976. № 2. - С. 8- 11.

11. Бублиц А.Т., Маули Р. Дж. Томас Р.Л.(США). Управление дискретным процессом производства стекла с помощью ЦВМ: Труды/

12. Международной федерации по автоматическому управлению "Автоматическое управление тепловыми и химическими процессами ".Лондон, 1972 .- С. 90-95.

13. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 1- М.: Мир 1974. 406 е., Вып.2. - М.: Мир, 1975. - 179 с.

14. Бутковский А.Г. Теория оптимального управления системами с распределенными параметрами. М.: Наука, 1965. - 474 с.

15. Вальд А. Последовательный анализ. М.: Физматгиз, 1960. 96 с.

16. Вайну Я.Ф. Корреляция рядов динамики.- М.: "Статистика". 1977. -118 с.

17. Васильев С.Н., Жерлов А.К., Федосов Е.А., Федунов Б.Е. Интеллектное управление динамическими системами. М.: Физико-математическая литература, 2000.- 352 с.

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

19. Волгин В В., Комиссарчик В.Ф., Юрков Л.Ф. Динамическая модель ванной стекловаренной печи для производства электровакуумного стекла С 93-2 по каналу состав шихты состав стекла // Электронная техника, серия 4, вып.З. 1974. - С.63-65.

20. Волгин В.В., Галстян А.А. Разработка автоматизированной системы стабилизации физических свойств электровакуумного стекла // Всесоюз. науч. конф. "Современные проблемы энергетики и электротехники": Тезисы докл. М., 1977. - С.82.

21. Гультяев А. Визуальное моделирование в среде MATLAB / Учебный курс СПб. - Питер, 2000. - 432 с.

22. Галстян А. А. Исследование вопросов синтеза автоматизированных систем прогноза и управлениа применительно к производству электровакуумных стекол: Автореф. дисс. канд. техн. наук. М., 1979. 20 с.

23. Гельфандбейн Я.А., Колосов JI.B. Ретроспективная идентификация возмущений и помех. М.: Советское радио, 1972. - 230с.

24. Галиева Т.М. О выборе технологического режима работы высокопроизводительного капельного питателя// Стекло и керамика. 1980. № 11.-С. 9-10.

25. Гайворский В.А., Коновалова и др. Методика исследования массообмена в ванных печах для варки темно-зеленого стекла //Стекло и керамика. 1976. № 3. - С. 13-15.

26. Гинзбург Д.Б. Стекловаренные печи. М.: Издательство литературы по строительству, 1967. -340 с.

27. Гоэрк Г. Производство тянутого листового стекла. М.: 1972, 304 с.

28. Грубов В.И. и др. Математическое моделирование и оптимизация с помощью "автомата-советчика" технологического процесса стекловарении: //Автоматика. 1976. № 5. - С. 48-57.

29. Грушевский Я. и др. Математическая модель процесса выплавки стекломассы. // Стекло и керамика. 1977. № 1. - С.7-8.

30. Гулоян и др. Производство стеклянной тары. М.: Стройиздат, 197995 с.

31. Гигерих В. и В. Трир. Стекольные машины /Перев. с нем. -М.: Энергия, 1966.- 109 с.

32. Гроп Д. Методы идентификации систем. М.: Мир, 1979. - 302 с.

33. Турецкий X. Анализ и синтез систем управления с запаздыванием / Пер, с польского. М.: Машиностроение, 1974. - 328 с.

34. Драбкин JI.M., Гаджиев Ю.Д. Передаточные функции ванной печи с подковообразным направлением пламени. // Стекло и керамика. 1979. № 9. - С.26-27.

35. Девятов Б.Н. Теория переходных процессов в технологических аппаратах с точки зрения задач управления. Новосибирск: Сибирское отделение Академии наук СССР, 1964. -324 с.

36. Живоглядов В.П. Автоматические системы с накоплением информации. Фрунзе: Илим, 1966. - 162 с.

37. Живоглядов В.П. Об алгоритмах дуального управления объектами с запаздыванием и распределенными параметрами. // Доклады / 2 Всесоюзного совещания по статистическим методам теории управления. М.: Наука, 1970.

38. Живоглядов В.П. Адаптация в автоматизированных системах управления технологическими процессами. Фрунзе: Илим, 1974. - 227 с.

39. Живоглядов В.П., Хапусов В.Г. Управление стохастическими объектами с распределенным запаздыванием: Сб. науч. трудов / Управляемые механические системы. -Иркутск, ИЛИ, 1986. С. 147 - 152.

40. Заде JI.A. Понятие состояния в теории систем.// Общая теория систем. Мир, 1966. С.49-65.

41. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. Киев: Техника, 1975. - 308 с.

42. Иванов В.А., Чемоданов Б.К., Медведев B.C. Математические основы теории автоматического регулирования. М.: Высшая школа, 1971. -807 с.

43. Идентификация динамических систем./ Под ред. А. Немуры. Вильнюс: Минтае, 1974. 286 с.ф/ 45. Корн Г, Корн Т. Справочник по математике для научных работникови инженеров / Пер. с англ. М.; Наука, 1978.- 832 с.

44. Каминскас В., Немура А. Статистические методы в идентификации динамических систем./ Под ред. Немуры А. Вильнюс: Минтис, 1975. 190 с.

45. Корхин А.С. Моделирование экономических систем с распределенным лагом. М.: Финансы и статистика, 1981.- 160 с.

46. Копелев В.Е. Методика изучения усредняющей способности ванных печей листового стекла// Стекло и керамика. 1977. № 6. - С. 5 - 8.

47. Кашьяп P.JI., Pao А.Р. Построение динамических стохастических ■ф моделей по экспериментальным данным / Пер. с англ. М.: Наука. Главнаяредакция физико математической литературы, 1983. - 384 с.

48. Кляйн И. Значение продолжительности пребывания стекла в расплавленном состоянии в стекловаренной печи /Силикатехник (ГДР), 1968, № 9. С.277-278.

49. Кусов И.Ф., Кучеров О.Ф., Рощиц В.А. Синтез алгоритма корректировки рецепта шихты при изменяющемся составе сырья. Труды / Института стекла, № 2, 1973. Стекло, С. 100-102.

50. Клименко В.В., Кучеров О.Ф., Маневич В.Е. Методы технической ф кибернетики в технологии стекла. М.: Стройиздат, 1973. - 128 с.

51. Кучеров О.Ф. Исследование и разработка методов автоматического управления процессом гомогенизации стекломассы: Автореф. Дисс. ., канд. техн. наук. М., 1971. -20 с.

52. Щ 56. Кучеров О.Ф. Построение статистической модели динамикимассообмена в стекловаренной печи при ее нормальной эксплуатации: Сб. науч. трудов/Математические методы в технологии стекла. М.: ВНИИЭСМ. 1971. - С.15-16.

53. Кендалл М. Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.; Наука, 1976. - 736 с.

54. Китайгородский И.И. Технология стекла. М.: Стройиздат, 1967. -564 с.

55. Кирий В.Г., Хапусов В.Г. Смешанные авторегрессионные модели и прогнозирование процесса варки-выработки стеклотары // Рукопись деп. во ВНИИЭСМ 2. 10. 81., № 582/18. 8 с.

56. Кирий ВТ., Хапусов В.Г. Исследование влияния состава шихты на качество стеклотары с учетом нескольких запаздываний по каждому фактору // Рукопись деп. в ОНИИТЭХИМ г. Черкассы 30. 04: 81 г., №999хп-Д81 .-13 с

57. Кирий В.Г., Хапусов В.Г. Многомерная модель анализа и прогнозирования состава шихты // Рукопись деп. в ВНИИЭСМ 10.11.84, №117л/25.-Юс.

58. Кафаров В.В.,Перов В.Л., Мешалкин В.П. Принципы математического моделирования химико- технологических систем. М., "Химия", 1974. - 344 с.т65: Ли Р. Оптимальные оценки, определение характеристик и управление. М.: Наука, 1966. - 176 с.

59. А.С. № 743965. СССР. Способ автоматического управления регенеративной стекловаренной печью./ Государственный институт стекла, авт. изобрет. В. И. Лаптев. Заявл. 19.04.78, №2606431; опубл: в Б.И., 1980.

60. А.С. № 722857. СССР. Способ автоматического управления процессом выработки стеклоизделий / Государственный институт стекла; аэт. изобрет. В. И. Лаптев. Заявл. 6.03.78, № 2586248; опубл. в Б.И., 1980.

61. А.С. № 718379. СССР. Способ управления подачей расплава стекла к стеклоформующей машине. / Государственный институт стекла; авт. изобрет. В. И. Лаптев. Заявл. 11.04.78, № 4602067; опубл. в Б.И., 1980.

62. А.С. № 743965. СССР. Способ автоматического управления регенеративной стекловаренной печью. / ГИС; авт. изобрет. В. И. Лаптев, Самсонова А.А. Заявл. 19.04178, № 2606431; опубл: в Б.И., 1980.

63. Лаптев В.И. Автоматическое управление гидравликой газов стекловаренной печи // Труды /Института стекла. Стекло,№ 1.-1976.- С.99-100.

64. Липатов Л.Н. Типовые процессы химической технологии как объекты управления. М.: Химия, 1973. - 317 с.

65. Медич Дж. Статистические оптимальные линейные оценки и. управление. М.: Энергия, 1973. - 440 с.

66. Методы классической и современной ТАУ: Учебник в 3-х томах / Под ред. Н.Д. Егупова. М.: Из-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2000. - 736 с.

67. Муди В.Е., Монд Д.С. Исследование потока стекла в стекловаренных ванных печах с применением радиоактивных изотопов.J. Soc. Glass. Techn. 42. №204, 1958.

68. Михайлова Богдановская З.А., Поляк В.В., Чубинидзе В.А. Общая схема описания провора порошкообразной стекольной шихты // Труды/ Института стекла, № 2,1972. - С.5-1 Г.

69. Макаров Р.И., Романов Е.Ф., Федорова Л.Ф. Реализация подсистемы "советчик стекловара" в АСУ ТП стекловарении.// Стекло и керамика. 1972 № 3. - С.6-9.

70. Михайлова Богдановская З.А., Полляк В.В. Влияние химической неоднородности на качество промышленного стекла.// Стекло и керамика, 1972, №11. - С.15-18.

71. Маневич В.Е. АСУ ТП варки-выработки листового стекла. // Труды /ТИС, 1979.-С. 25-28.

72. Маневич В.Е., Чернова Н.А. Некоторые статистические методы в физико-химическом анализе диаграмм состав-свойство: Сб. науч. трУ/ Применение математических методов для исследования многокомпонентных систем. М.: Металлургия, 1974. - С.154-138.

73. Маневич В.Е. Планирование эксперимента при исследовании) влияния некоторых добавок на свойства ситаллов // Труды / Института стекла, № 2, 1968. Стекло. С.47-52 .

74. MATLAB. Анализ, идентификация и моделирование систем. Специальный справочник./ Дьяконов. В., Круглов В.- СПб.: Питер, 2002.448 с.

75. Моисеев JI.K. Госинов А.С. Ельганова Л.Ф. Структура математической модели стекловаренной печи с распределенными лагами:Сб.науч. тр. / Физико-химические процессы и оборудование при стекловарениидля производства стекловолокна. М.: 1979. - С.136-142.

76. Мясникова А.В. О моделировании процесса варки стекла в ванной печи: Сб. науч. тр./ Физ. и химия стекла. М.: 1980, № 5. - С. 631- 633.

77. Невельсон М.Б., Хасьминский Р.З. Стохастическая аппроксимация и рекуррентное оценивание. М.: Наука, 1972. -169с.

78. Острем К. Введение в стохастическую теорию управления. М.: Мир, 1973.-321 с.

79. Оптимизация химического состава стекла / Обзор польской техники, ф 1350, №8-9.

80. Охотин М.В. Определение вязкости промышленных стекол по номограмме.// Стекло и керамика. 1967. № 7. - С. 10-13.

81. Охотин М.В. Зависимость вязкости силикатных стекол от температуры // Труды /ВНИИС, 1967. Стекло. С.20-21.

82. Плескунин В.И. Опыт построения динамических регрессионных моделей для статистического регулирования технологических процессов. -ЛДНТП, 1974. 32 с.

83. Основы управления технологическими процессами./ Под ред. Н С. Райбмана. М.: Наука, 1978. - 440 с.

84. Проблемы экономико-статистического анализа в моделирования промышленного производства. / Под ред. Б.Б. Розина. Новосибирск, 1969. -280 с.

85. Панкова Н. А. Особенности конвекции стекломассы по ширине стекловаренной печи // Стекло и керамика.-2001. № 1 .- С. 5 - 7 .

86. Пугачев B.G., Синицын И.Н. Теория стохастических систем. Учеб. пособие М.: Логос, 2000. - 1000 с.

87. Пугачев B.C. Теории случайных функций и ее приложение к задачам автоматического управления. М;: Физматгиз, 1962. - 863 с.

88. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Адаптивные модели в системах управления технологическими процессами (методика). М.: Ин-т проблем управления, 1972. - 56 с.

89. Рубан А.И., Соломина В.К. Адаптивное управление распределенными объектами с двумя выходами и с чистым запаздыванием по входным воздействиям // Информатика и системы управления: Межвуз. Сб. науч. тр. Вып. 6. - Красноярск: НИИ ИПУ, 2001. - С.142-150.

90. Редкозубов С.А. Статистические методы прогнозирования в АСУ. -М.: Энергоиздат, 1981. 152 с.

91. Сейдж 9Л Г;, Мелса Дж. JI. Идентификация систем управления. М.: Наука, 1974. - 248 с.

92. Саркисов П.Д. Технологический анализ и контроль производства стекла и изделий из него. М.: Стройиздат,1976. - 115 с.

93. Седелев Б.В. Оценка распределенных лагов в экономических процессах.- М.: Экономика, 1977. 191 с:

94. Солодовников В: В. Статистическая динамика линейных систем автоматического управления. ГЛ.: Физматгиз, I960. - 656 с.

95. Ш.Тихонов А Н. О решении некорректно поставленных задач и методе регуляризации. //ДАН СССР. 1963, т.151. № 3. С. 501-504.

96. Технический контроль в производстве стекла. //Экспресс информация; Стекло, керамика и огнеупоры. 1975. № 1. - 25с.

97. Устройство для контроля размеров стеклотарных изделий. Патент Франции № 1488330, 1968.

98. Устройства для контроля качества стеклотары. Патенты США, № 3245531, № 3249224, № 3255862, 1968.

99. Усвицкий М.Б., Гутоп В.Г., Бузыкий М.В. Автоматизация технологических процессов в производстве стекла. М.: Стройиздат, 1980. -62с.

100. Усвицкий М.Б. Автоматическое управление процессами производства стекла. Л.: Стройиздат, 1975. - С.232.

101. Фельдбаум А.А. Основы теории оптимальных автоматических систем. Mi: Наука; 1968. - 623 с.

102. Фельдбаум А.А. О проблемах теории дуального управления // Методы оптимизации автоматических систем / Под ред. Я. 3. Цыпкина. М.: Энергия, 1972. - С. 89-109.

103. Химмелъблау Д. Анализ процессов статистическими методами. М.: Мир, 1973. 959 с.

104. Хеннан 9. Многомерные временные ряды. М.: Мир, 1974. - 575 с.

105. L Хан Г., Шапиро С. Статистические модели в инженерных задачах. -М:: Мир, 1969.-394 с.

106. Хазен Э.М. Методы оптимальных статистических решений и задачи оптимального управления. М.; Сов, радио, 1968. - 256 с.

107. Хапусов B.F. Исследование и разработка системы автоматического регулирования температурного режима капельного питателя (фидера). Отчет о НИР/ В.Г. Хапусов, А.А. Ешенко. Иркутск: ИЛИ; 1975. - 80 с.

108. Хапусов В.Г. Исследование процесса формования стеклоизделий с целью улучшения качества. Отчет о НИР/ В.Г. Хапусов, А.А. Ешенко, В.М: Аршинский, В.Г. Черемисина. Иркутск, политехи, ин т. - №

109. ГР79036000;Инв. №Б764823:- Иркутск, 1979.- 96с:

110. Хапусов В;Г. Автоматизированная система централизованного контроля режимов прессования на Ангарском электромеханическом заводе. -Иркутск: ИЛИ, 1981.- 66с.

111. Хапусов В.Г., Сыклен А.Е. Разработка автоматизированной; системы контроля параметров автоматических выключателей на Ангарском электромеханическом заводе. Иркутск: ИЛИ, 1981.- 80с.

112. Хапусов В.Г. , Горюнова Н.Н. Комплекс программ ЕС ЭВМ для анализа; хода процесса! прессования на Ангарском электромеханическом заводе. Иркутск: ИЛИ, 1981.- 119с.

113. Хапусов В.Г. Кирий В.Г. Предпроектная стадия АСУ Минусинского завода ВВВ. Иркутск: ИЛИ; 1981.- 136с.

114. Хапусов В.Г., Кирий В.Г. Подсистема непрерывного управления "Материалы предпроектного обследования цеха: КДВ завода ВВВ".1. Иркутск: ИЛИ, 1981.- 102с

115. Хапусов В.Г., Ешенко А.А. Система автоматического регулирования температурного режима капельного питателя // Рукопись деп. во ВНИИЭСМ, 13. 12. 1982, №908.-7 с

116. Хапусов B.F. , Кирий В.Г. Подсистема непрерывного планирования управления (НПиУ) "Основные проектные решения" (сигнальный экземпляр). Иркутск: ИЛИ, 1982.- 43с.

117. Хапусов В.Г., Бендич Н.Н. Подсистема непрерывного планированияи управления (НПиУ) "Описания постановок задач". Иркутск: ИЛИ, 1982.-170с.

118. Хапусов В.Г., Кирий В.Г. Проектные решения по подсистеме непрерывного планирования и управления. Иркутск: ИЛИ, 1983.- 51с.

119. Хапусов В.Г., Кирий В:Г. Описание постановок задач по подсистеме непрерывного планирования и управления (НПиУ) (том 7, книга 2.1). -Иркутск: ИЛИ, 1983.- 60с.

120. Хапусов В.Г., 1Сирий В.Г. Описание постановок задач по подсистеме непрерывного планирования и управления (НПиУ) (том 7, книга 3.1). -Иркутск: ИЛИ, 1983.-51с.

121. Хапусов В.Г., Кирий В.Г. Описание организационной структуры подсистемы непрерывного планирования и управления (НПиУ) (том 7, книга 10.2). Иркутск: ИЛИ, 1983.- 17с.

122. Хапусов В.Г. Описание комплекса технических средств подсистемы непрерывного планирования и управления (НПиУ) (том 7, книга 10.5). -Иркутск: ИЛИ, 1983.- 26с.1.

123. Хапусов В.Г. Техническое обоснование необходимости использования УВК для АСУ цехом КДВ ПО МЭПК на базе СМ-2М К 1254/3. Иркутск: ИЛИ, 1983.- 17с.

124. Хапусов В.Г. Общесистемная схемная документация на специфицированный вычислительный комплекс с использованием СМ-2М; -Иркутск: ИПИ, 1983.- 26с.

125. Хапусов В.Г. , Кирии В.Г. Техно рабочий проект АСУ ПО МЭПК первой очереди для завода ВВ. Описание постановок задач: - Иркутск:ИЛИ, 1983.-94 с.

126. Хапусов В.Г. Модель прогноза выпуска изделий в производстве стеклотары // Рукопись деп. в ОНИИТЭХИМе г. Черкассы. 17.09. 1984, 257 ЭТ -84.-8 с.

127. Хапусов В. Г. Экспериментально статистическое исследование, прогноз и управление объектами с распределенным запаздыванием: Дисс. . канд. техн. наук. - Фрунзе, 1986.- 204с.

128. Хапусов В.Г., Ешенко А.А. Влияние съема стекломассы на качество выпускаемых стеклоизделий // Рукопись деп. ОНИТЭХиМ г. Черкассы 15.10. 1988, №816 кл.88. 7 с.

129. Хапусов В.Г., Ешенко А.А. Прогноз и управление в производстве стекла (монография). М.: ВИНИТИ.- 2000. - 220с.

130. Хапусов В Г. Исследование влияния съема стекломассы на качество листового стекла: Сб. науч. тр. / Проблемные вопросы Восточно-Сибирского региона. Иркутск, ИрГТУ, 2001.- С.29-32.

131. Хапусов В. Г., Маневич В.Е. Исследование влияния состава шихты на температуру придонных слоев стекломассы в печи // Стекло и керамика.-2002:-№ .-С. .

132. Хапусов В. Г., Маневич В.Е. Исследование влияния съема стекломассы на температуру придонных слоев стекловаренной печи // Стекло и керамика.-2003. № .-С. .

133. Хапусов В. Г., Маневич В.Е. Исследование влияния температуры придонных слоев стекломассы в печи на выпуск изделий в производстве стеклянной тары // Стекло и керамика. 2003. № .-С. - .

134. Хапусов В; Г. Динамические регрессионные модели по каналу «температура изделий после формования съем стекломассы»в производстве стеклянной тары // Вестник ИрГТУ. - 2001. № 11 . - С.77 - 80 .

135. Хапусов В. Г. Идентификация химико-технологических систем с нестационарными рециклическими потоками //Приборы и системы. Управление, контроль и диагностика. 2002. №6 ,- С.15-18

136. Хапусов В. Г. Прогнозирование объектов с нестационарными рециклическими потоками //Приборы и системы. Управление, контроль и диагностика. 2002: №7. - С. 19-21.

137. Хапусов В. Г. Прогнозирование химико-технологических систем при помощи упреждающих индикаторов // Приборы и системы. Управление, контроль и диагностика. 2002. №8 . - С. 21-23.

138. Хапусов В. Г. Динамические стохастические модели в производстве стекла: Сб. науч. тр./ Кибернетика в технике и технологиях -Иркутск, ИрГТУ, 2002.- С.

139. Храмков В.П., Гулоян Ю.П., Лаптев В.И. Формование изделий из стекла. М.: Легкая индустрия, 1980. - 176 с.

140. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах.1. М.: Наука, 1968. 380 с.

141. Цыпкин Я.З. Теория линейных импульсных систем. М.: Физматгиз, 1963. - 966 с.

142. Шапошников Л. Д., Глазев Л.В. Автоматическое регулирование массы капли стеклоформующих машин ПВМ //Стекло и керамика. 1975. № 10. - С.37-38.

143. Чемлева Т.А., Адлер Ю.А. Планирование эксперимента при построении диаграмм состав-свойство (обзор): Сб. науч. тр./ Применение математических методов для исследования многокомпонентных систем. М.: Металлургия, 1974. - С.11-42.

144. Эрриот П Регулирование производственных процессов.- М.: Энергия, 1967. 140 с.

145. Эйкхофф Л. Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1975.-684 с.

146. Элысинсон Л.З. Математическая модель стекловаренной печи по параметрам регулирования.// Стекло и керамика. 1969. № 3. - С.11-17.

147. Элысинсон Л:3; Некоторые вопросы оптимального управления режимом работы стекловаренной печи // Труды /Института стекла. Стекло, 1971, № 3. С.19-26.

148. Юдин Н.А., Запорожский А.И. Технология стеклотары и сортовой посуды. М.: 1970 = 115с.Ф

149. Ш 170. Яковлев В. Технологические особенности производства бутылокиз оранжевой стекломассы: Сб. науч. тр. / Из отечественного и зарубежного опыта в стекольной промышленности. Вып. VI. Киев, 1969. С.38-40

150. Яглом A.M., Пинскер М.С. Случайные процессы со стационарными приращениями n-го порядка // Докл. АН СССР, 1953, № 90 -С. 385-388.

151. Radw DorseI,Spurcaciu Constantin.Calitatea sticcleicritariu n modelarea matematica a dimensionarii tennotehnologica opimi a cuptomlui-vana.Principii de modelare.Modelui matematic propus. lnd. u Soara.Piel conll.Piele,1980,27,N10,432 -436.

152. Williams Theodjre J. Cjmputer control in the Glass industry, a review and some projections.Proceedings of the XII G/l Internation Congress on Glass0 ,Albuquerquer que Mil. July 6-1,1980, Part Il.UNon Crystal Sjlids"., 1980,39 39,Part 2, 923 935.

153. Vilk Petcr.Fctdcrs and forehcarllis: a new era ofnt technological development. Glass, 1980,57,N 7"c 253 254. 256, 258 - 260.

154. Stanworth John I:.Some aspects of glass control in con-cainer producbion, Proceedings of the Xllth. International Congress on Glass, Albuquerque, N.M. July 6 -11,1980.Part II." J .Non Gryst. Solids", 1980 .39 - 39,Part 2, 937-992.m