автореферат диссертации по , 05.00.00, диссертация на тему:Развитие методов синтеза алгоритмов управления специальными технологическими объектами на примере дрессировочного стана

ЗАО «Научно-производственное объединение «Уралчерметавтоматика»

Гофенберг Александр Оскарович

РАЗВИТИЕ МЕТОДОВ СИНТЕЗА АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ СПЕЦИАЛЬНЫМИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ НА ПРИМЕРЕ ДРЕССИРОВОЧНОГО СТАНА

Специальность: 05.25.07 - исследования в области проектов и программ

Диссертация в виде научного доклада на соискание ученой степени доктора технических наук

Научный консультант - действительный член РАЕН, проф., д-р техн. наук Гольдштейн Сергей Людвигович

НП «Уральский межакадемический союз»

УДК 681.51

На правах рукописи

6 ИАРаШ

Екатеринбург-2012

005050299

005050299

Официальные оппоненты: действ, член РАЕН, проф., д-р техн. наук

Смирнов Геннадий Борисович проф., д-р техн. наук Иванов Вячеслав Элизбарович действ, член АИН им. A.M. Прохорова, проф., д-р техн. наук Богатое Александр Александрович

Защита состоится 24 января 2013 года в 15-00 на заседании диссертационного совета Д 098.07 РСОММС 096 по адресу: 620002, Екатеринбург, ул. Мира, 21, ФТИ, аудитория Ф-304.

С диссертацией в виде научного доклада можно ознакомиться в библиотеке УрФУ.

Диссертация в виде научного доклада разослана 24 декабря 2012 года.

Ученый секретарь диссертационного совета проф., к. физ-мат. наук

В.И. Рогович

СПИСОК ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ

САУ — система автоматического управления;

П, ПИ, ПИД — пропорциональный, пропорционально-интегральный, пропорционально-интегрально-дифференциальный (регуляторы); ГЦН - главный циркуляционный насос;

НУ — нажимные устройства прокатных и дрессировочных станов; CAPO - система автоматического регулирования обжатия (удлинения) полосы на дрессировочном стане;

САРТ и Н — система автоматического регулирования толщины и натяжения; АЭС — атомная электростанция;

НПО УЧМА — научно-производственное объединение «Уралчерметавтомати-ка»;

УЦДС - Уральский центр добровольной сертификации; НИР - научно-исследовательская работа; ОКР — опытно-конструкторская работа;

САРВ — система автоматического регулирования вытяжки полосы;

ЭЖК — эквивалентная жесткость клети;

ГНУ - гидро нажимные устройства;

ИО - измеритель относительного обжатия полосы;

ЗИ — задатчик интенсивности;

ПНЧ — преобразователь напряжение-частота;

АВК — асинхронно-вентильный каскад;

ТП - тиристорный преобразователь;

АД — асинхронный двигатель;

ЦИПЛ — центр испытания подводных лодок;

СД - синхронный двигатель;

ЭДС - электродвижущая сила

ПО — программное обеспечение.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования

Эффективность работы систем автоматического управления технологическими процессами определяется как структурным построением, так и программно-аппаратной реализацией. Быстрое развитие электронной и вычислительной техники позволяет реализовать новые принципы управления, более эффективные алгоритмы. Это позволяет значительно повысить качество управления, но требует новых подходов к синтезу и реализации структур управления.

Анализ отечественной и зарубежной литературы, патентов и технической документации показал, что при разработке и реализации САУ технологическими процессами, как правило, используются линейные (линеаризованные) структуры управления. В настоящее время аппаратура управления даже таких известных фирм как Siemens, Mitsubishi и т.д. основана на линейном управлении, а библиотеки программных модулей содержат, в основном, модули для построения линейных или простейших релейных регуляторов.

Современный уровень развития вычислительной техники позволяет реализовать методы оптимального управления, адаптивные системы, использовать при регулировании математические модели. Использование современных математических методов управления и необходимых для их реализации технических решений позволяет значительно, иногда многократно, повысить основные параметры САУ — быстродействие, точность, диапазон регулирования.

Причины, препятствующие разработке таких систем:

• Необходимость создания достоверной математической модели объекта управления.

• Отсутствие методик практического использования теории оптимального управления для синтеза структур САУ.

• Сложность синтеза адаптивных каналов в системах оптимального управления в связи с тем, что такие системы существенно нелинейны.

• Многообразие синтезированных на основе теории оптимального управления структур, предполагает использование при реализации нестандартные аппаратно-программные блоки.

• Практически полное отсутствие методик настройки нелинейных систем.

Повышение качества регулирования за счет разработки алгоритмов управления на основе современного математического аппарата и их реализация актуальны для решения технологических задач в любой отрасли. Особенно это актуально для специальных объектов, в которых существуют дополнительные технологические ограничения на работу САУ, а параметры объекта управления нестационарны и существенно влияют на процесс управления, при этом параметры, как правило, сложно или невозможно определить расчетным или экспериментальным путем.

К таким объектам относятся, например, системы управления дрессировочными станами, в которых коэффициенты передачи объекта меняются в десятки раз и зависят от химического состава полосы, коэффициента трения в очаге деформации, неравнометности рекристаллизационного отжига, скорости, температуры и т.д. На CAPO, которая поддерживает относительное обжатие (вытяжку) полосы, накладываются дополнительные ограничения, связанные с исполнительными механизмами (НУ), измерением параметров, требование стабилизации давления в клети.

Актуальность синтеза структуры и реализации CAPO определяется двумя факторами:

• Дрессировка является операцией, позволяющей улучшить механические свойства. Способность металла к глубокой вытяжке при последующей штампов-

ке определяется качеством поддержания оптимального относительного обжатия по длине полосы, то есть качеством работы CAPO.

• Методы синтеза алгоритмов и структур CAPO явились основой создании САУ различными специальными объектами.

Универсальность предложенных подходов к синтезу структур, в том числе, с использованием алгоритмов оптимального и адаптивного управления, регулирования на основе математических моделей, комбинированных методов была подтверждена при разработке САУ по договорам, выполняемым НПО «Уралчерме-тавтоматика» более, чем на 500 предприятиях.

Объект исследования - методы синтеза структур и реализации САУ специальными технологическими объектами (на основе исследования САУ дрессировочными станами).

Предмет исследования — развитие методов синтеза и реализации структур САУ специальными технологическими объектами.

Глобальная цель работы

Развить методы синтеза структур САУ с использование современного математического аппарата. Разработка программно-аппаратных решений и методов настройки параметров для реализации этих структур.

Локальные цели работы

Получить новые знания в виде структур управления специальными технологическими объектами. Провести практическую реализацию этих структур и предлагаемых технических решений.

Задачи исследования

1. Анализ проблематики САУ специальными технологическими процессами с выходами на пакет научных прототипов на основе систем автоматизации дрессировочных станов.

2. Критика существующих прототипов на уровне структур и алгоритмов их функционирования.

3. Разработка пакета структурных и алгоритмических моделей.

4. Разработка алгоритмов и структур CAPO на основе теории оптимального управления^

5. Синтез адаптивных каналов в CAPO.

6. Синтез алгоритмов и структур инвариантного управления на дрессировочных станах.

7. Практическая реализация разработанных алгоритмов и структур CAPO.

8. Использование методов синтеза алгоритмов CAPO для разработки различных САУ специального назначения

9. Структурный анализ.

10. Анализ технико-экономической эффективности принятых решений.

Методы исследований.

Теоретические исследования проводились на базе системного анализа, теории автоматического управления, теории оптимального управления, теории адаптивных и самонастраивающихся систем, математического моделирования, теории электропривода, теории прокатки.

Реализация, оптимизация и испытания САУ проводились в лабораторных и промышленных условиях с использованием математического и физического моделирования, схемотехнических и программных решений.

Научная новизна.

1. Предложен пакет прототипов по проблеме синтеза и реализации структур САУ дрессировочными станами, отличающийся тем, что предложенный пакет

включает методики расчета и математическое описание объекта управления, способы измерения параметров и выбора канала воздействия.

2. Проведен анализ пакета прототипов, отличающийся тем, что исследованы математические основы синтеза алгоритмов прототипов и связанные с этим недостатки, а также рассмотрено влияние технологических ограничений, параметров объекта управления и характера входных возмущений на структуру САУ.

3. Разработан пакет проектов по развитию методов синтеза и реализации CAPO, отличающийся тем, что при синтезе алгоритма и структуры управления учтены особенности дрессировочного стана как объекта управления, а также использованы современные математические методы.

4. Проведено моделирование и проектирование CAPO, отличающиеся синтезом на основе теории оптимального управления с использованием адаптивной модели дрессировочного стана.

5. Впервые на основе теории оптимального управления осуществлен синтез алгоритма и структуры CAPO.

6. Впервые разработан пакет алгоритмов и структур самонастраивающихся CAPO.

7. Впервые разработаны алгоритмы и структуры CAPO, инвариантные к изменению входной толщины.

8. Проведено апробирование предлагаемых методов синтеза структур и реализации САУ при проведении более чем 350 НИР и ОКР, в том числе CAPO на 8 дрессировочных станах. Проведен технико-экономический анализ эффективности предложенных решений.

Положения, выносимые на защиту.

1. Пакет научных прототипов, учитывающий особенности дрессировочного стана как объекта управления. В литературе такого пакета нет.

2. Методология исследования и математического описания объекта управления, формирование требований к построению CAPO с учетом технологических ограничений и особенностей технологического процесса. Создание математической модели дрессировочного стана как объекта управления.

3. Метод синтеза алгоритмов и структур CAPO на основе теории оптимального управления и теории адаптивных систем.

4. Алгоритм и структура CAPO, построенные по принципу оптимального управления.

5. Метод синтеза алгоритмов работы адаптивных CAPO с активной и пассивной самонастройкой.

6. Пакет алгоритмов и структур самонастраивающихся CAPO.

7. Алгоритм работы CAPO инвариантной к изменению входной толщины.

8. Промышленные образцы разработанных CAPO и анализ эффективности их использования.

9. Использование методологии синтеза алгоритмов и структур CAPO на других специальных объектах.

Практическая ценность и реализация результатов диссертационного исследования состоит в том, что использование предлагаемых методов синтеза систем регулирования позволило разработать и реализовать более 200 типов САУ технологическими процессами. Разработаны программно-аппаратные средства для реализации разработанных САУ. На основе этих исследований созданы методические материалы, стандарты и руководства, обязательные при разработке САУ в НПО УЧМА.

Разработаны методические указания по проведению наладочных работ и оптимизации параметров при внедрении САУ оптимального управления, при косвенном определении параметров объекта управления на основе адаптивной математической модели, при минимальном времени наладочных работ.

Разработанные САУ внедрены на предприятиях различных отраслей. Значительная часть разработок САУ проведена для зарубежных заказчиков из более, чем 30 стран, в том числе Великобритании, Германии, Франции, Швеции. По итогам 2010 года НПО УЧМА стало лучшим экспортером Свердловской области.

Использование структур САУ, разработанных на основе предложенных методов, позволило получить параметры САУ, как правило, существенно превосходящие аналоги. Разработки удостоены золотых медалей на международных выставках в Вене, Женеве, Брюсселе, Париже, Международной золотой звезды качества, премий Правительства РФ и Евросоюза.

За непосредственное участие и научное руководство разработками автор награжден премиями им. Татищева - де Геннина (2001г.), им. Черепановых (2012г.), ведомственными и правительственными наградами.

Апробация и публикация работ.

Материалы диссертации докладывались более чем на 40 конференциях, семинарах, симпозиумах. Разработки защищены 51 авторским свидетельством и патентом, в т.ч. 13 по открытым разработкам.

Основное содержание диссертации отражено в 350 отчетах по НИР и ОКР и ряде статей.

Личное и творческое участие автора.

В диссертации изложены результаты исследований, полученные автором самостоятельно, а также в качестве научного руководителя коллектива специалистов. При этом лично автору принадлежит выбор направления исследований, постановка задач, определение методологии исследований, руководство анализом и обобщением экспериментальных данных, руководство и непосредственное участие в синтезе структур САУ, руководство внедрением головных образцов САУ на промышленных объектах.

Структура диссертационного исследования представлена на рис.1

| Заказ_| Логика развития отрасли

ПРОГРАММА 1. Анализ проблемы синтеза САУ дрессировочными станами

Проект 1.1 Литературно- аналитический обзор Проект 1.2 Существующие прототипы Проект 1.3 Гипотезы о предполагаемых решениях

1.1.1. 1.1.2 1.2.1 1.2.2 1.2.3 1.3.1 1.3.2 1.3.3 1.3.4 1.3.5

ПРОГРАММА 2. Создание математической модели объекта управления

2.1 2.2 2.3 2.4 2.5

ПРОГРАММА 3. Синтез алгоритмов и структур CAPO

Проект 3.1 Синтез CAPO на основе теории оптимального управления Проект 3.2 Синтез адаптивных каналов в САУ оптимального управления Проект 3.3 Синтез CAPO с инвариантным управлением

3.2.1 3.2.2 3.2.3

I

ПРОГРАММА 4. Техническая реализация и лабораторные исследования CAPO

Проект 4.1 Измерение и фильтрация сигнала относительного обжатия Проект 4.2 Выбор структуры и техническая реализация CAPO Проект 4.3 Исследование адаптивных CAPO в лабораторных условиях

ПРОГРАММА S. Внедрение и исследование САУ на промышленных объектах

Проект 5.1 Исследование работы CAPO при промышленной эксплуатации на дрессировочных станах. Проект 5.2 Использование методов синтеза алгоритмов CAPO на других специальных объектах.

5.2.1 5.2.2

ПРОГРАММА 6. Организация корпоративного инновационного менеджмента

Проект 6.1 Менеджмент инновационной деятельности предприятия Проект 6.2 Планирование и контроль выполнения инновационных программ Проект 6.3 Коммерциализация инновационной деятельности

ПРОГРАММА 7 Оценка эффективности принятых решений

Проект 7.1 Социально-экономическая эффективность принятых решений Проект 7.2 Технические результаты проведенных исследований

i Выполненный заказ | Новые знания, алгоритмы и структуры 11

Рис. 1 Структура диссертационного исследования

(Проекты 2.1- системно-структурная модель синтеза алгоритмов управления, проект 2.2 -алгоритмическая модель синтеза CAPO, 2.3 - создание математической модели процесса дрессировки, 2.4 - выбор и распределение регулирующих воздействий, 2.5 - выбор режима работы НУ, определение условий инвариантности. Подпроекты: 1.1.1 - дрессировочный стан как объект управления, 1.1.2 - современное состояние автоматизации дрессировочных станов, 1.2.1 -каналы управления, 1.2.2 - структуры CAPO, 1.2.3 - адаптивные каналы в CAPO, 1.3.1 - создание математической модели процесса дрессировки, 1.3.2 - выбор канала управления, 1.3.3 -синтез структуры CAPO, 1.3.4 - синтез адаптивных каналов в CAPO, 1.3.5 - синтез CAPO, инвариантных к изменению входной толщины, 3.2.1 - синтез CAPO с пассивной самонастройкой, 3.2.2 - синтез CAPO с замкнутым циклом самонастройки, 3.2.3 - компенсация влияния возмущений на процесс адаптации. 5.2.1 - Синтез структуры и реализация САУ ГЦН АЭС, 5.2.2 -Синтез структуры и реализация САУ синхронным электроприводом для ЦИПЛ г.Уси, Китай)

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

ПРОГРАММА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ СИНТЕЗА САУ ДРЕССИРОВОЧНЫМИ СТАНАМИ

Программа представлена 3-мя проектами и 10-ю подпроектами.

Проект 1.1. Литературно-аналитический обзор.

Представлен 2подпроектами.

Подпроект 1.1.1. Дрессировочный стан как объект управления.

Для последующей обработки, в частности, штамповки с глубокой вытяжкой сталь должна обладать определенными механическими свойствами, к которым, прежде всего, относятся минимальное значение предела текучести.

Относительное обжатие, при котором достигается минимум предела текучести, определяется свойствами дрессируемого металла и условиями дрессировки и составляет от 0,5 до 5% при требуемой точности под держания не хуже 0,1%.

Процесс дрессировки имеет ряд специфических особенностей, принципиально отличающих его от обычной прокатки тонких полос:

• Если при регулировании толщины идеально работающий регулятор эквивалентен абсолютно жесткой клети, то для стабилизации относительного обжатия ЭЖК должна зависеть от параметров полосы и исходной величины обжатия. Для станов, оборудованных ГНУ, появляется возможность воздействия на ЭЖК в за-

висимости от параметров полосы, что позволило бы сделать систему инвариантной к ряду входных возмущений.

• Возмущающие воздействия при регулировании обжатия можно разделить на две группы: высокочастотные - наследственная разнотолщинность, эксцентриситет валков и низкочастотные - неоднородность механических свойств, температура подката, скорость дрессировки. Высокочастотные возмущения вызывают изменения обжатия с крутизной нарастания до 0,25% на 1 м полосы, низкочастотные - до 0,02%.

• Дрессировка, как правило, проводится без смазки, что значительно увеличивает работу сил трения на контактных поверхностях в зоне деформации. При регулировании обжатия металла толщиной более 0,6-0,8 мм передаточный коэффициент "натяжение-обжатие" весьма мал, однако для более тонкого металла, а также при использовании смазки эффективность регулирующего воздействия по натяжению резко возрастает. Эффективность воздействия на НУ возрастает с ростом толщины полосы.

• Важным показателем качества дрессированного листа является его планшет-ность. При дрессировке полосы возникают большие усилия, которые вызывают значительные упругие деформации элементов механической системы "валки-клеть". Для уменьшения дефектов планшетности полосы необходимо минимизировать изменение усилия дрессировки (давления) при работе CAPO.

Дрессировочный стан характеризуется нестационарностью передаточных функций. Диапазон изменения коэффициентов передачи на современных станах достигает 20-30. При этом обеспечить высокое качество регулирования могут только системы, адаптивные к изменению условий дрессировки.

Подпроект 1.1.2. Современное состояние автоматизации дресснровочных станов.

Вопросами автоматизации дрессировочных станов и, в частности, разработкой систем управления обжатием (удлинением) полосы занимается ряд крупных

зарубежных фирм, таких как «Mitsubishi-Hitachi Metals Machinery», «Sumitomo Kinzoku", «IHI Corporation» (Япония), «Siemens AG», «BWG» (Германия). В России наиболее серьезные исследования по этой теме проводятся в НПО УЧМА, АХК ВНИИМЕТМАШ, МГТУ им.Г.И Носова (Магнитогорск), МГТУ им. Баумана, ЛГТУ (Липецк), в Украине - Киевский институт автоматики, НИИАчермет (Днепропетровск), Металлтехномаш (Днепропетровск).

В регуляторе обжатия, разработанной институтом НИИАчермет (г. Днепропетровск), воздействие производится на НУ и натяжение в зависимости от толщины полосы. Регулятор выполнен по структуре релейно-непрерывной системы с зоной нечувствительности. Время измерения (около 1 сек.) должно быть меньше времени отработки рассогласования, равного зоне нечувствительности, что накладывает ограничения на диапазон устойчивой работы регулятора. Отсутствие адаптации снижает быстродействие при дрессировке жестких полос.

В регуляторах ИРУП-1 в качестве регулирующего воздействия было принято перемещение НУ. Регулятор выполнен релейным с разделением времени измерения и отработки. Отработка рассогласований осуществляется параметрически в функции величины рассогласования. Определение нового значения рассогласования производится после окончания отработки предыдущего. Отсутствие адаптации снижает качество регулирования при изменении параметров.

В большинстве разработок зарубежных фирм основным каналом воздействия являются НУ и натяжение полосы. В регуляторе фирмы «Toshiba» при малых толщинах воздействие производится только на натяжение, при больших - только на НУ. В регуляторе обжатия фирмы «Siemens», установленном на дрессировочном стане Ново-Липецкого металлургического комбината, выбор канала воздействия также определяется толщиной полосы, но при изменении толщины от 0,5 до 1 мм производится линейное увеличение доли рассогласования, отрабатывае-

мого НУ. Выбор канала воздействия в этих регуляторах производится без учета характера возмущений и эффективности воздействия.

Применение быстродействующих ГНУ позволяет существенно повысить динамические характеристики CAPO. Высокочастотные возмущения, вызванные наследственной разнотолщинностью и эксцентриситетом валков, могут быть существенно уменьшены выбором оптимального соотношения ЭЖК и полосы. Система управления, предложенная фирмой Хитачи, изменяет ЭЖК в зависимости от вводимого коэффициента а, который определяется рядом параметров, непосредственно не измеряемых в процессе дрессировки (жесткость полосы). Кроме того, не учитывается влияние на оптимальное значение ЭЖК шероховатости валков, условий смазки и т.д., что ограничивает использование данного способа.

Исследования, проведенные на дрессировочном стане завода в г. Вакаяма (Япония), показали, что повышение быстродействия регулирования возможно при переходе от непрерывной системы регулирования к релейно-импульсной. С целью оптимизации работы при изменении условий дрессировки предварительно измеряется модуль пластичности прокатываемого материала, после чего вручную вводится в регулятор. Такой способ не получил широкого распространения из-за необходимости ручного измерения.

Проект 1.2. Существующие прототипы.

Проведенный обзор более 500 источников позволил на основе анализа по критериям качества отобрать лучшие мировые и корпоративные решения, которые были приняты в качестве прототипов. В первую очередь рассматривались решения, реализованные и испытанные в промышленных условиях. В ряде случаев при недостатке информации о структуре и алгоритме работы прототипа до-моделирование осуществлялось путем анализа результатов промышленного вне-

дрения, технологических инструкций, используемых при создании CAPO технических средств.

Подпроект 1.2.1. Каналы управления.

Анализ прототипов показал, что по способу выбора канала управления можно выделить следующие группы технических решений:

• Управление с воздействием только на натяжение полосы (САРВ).

При «сухой» дрессировке полосы толщиной более 0,7-1 мм неэффективен канал управления с воздействием на натяжение полосы, не позволяет рекомендовать использование такого решения на большинстве дрессировочных станов.

• Управление с воздействием только на НУ.

Структура CAPO с воздействием только на НУ достаточно эффективна при «сухой» дрессировке полос толщиной более 0,4 мм, а при использовании смазки и для более тонкого металла. Учитывая, что этот диапазон толщин охватывает весь сортамент большинства дрессировочных станов, канал воздействия на НУ следует считать основным.

• Управление с выбором канала оператором или автоматически в зависимости от толщины полосы.

В CAPO с воздействием на НУ и натяжение полосы в зависимости от толщины полосы учитывается только достаточная эффективность канала при данных параметрах полосы. Для значительной части сортамента толщиной 0,4- 0,8 мм эффективны оба канала управления, но их выбор без учета характера возмущающих воздействий не позволяет стабилизировать давление в клети и, следовательно, планшетность полосы.

Подпроект 1.2.2. Структуры CAPO.

Рассматриваемые CAPO разработаны на основе технологического опыта, а не на основе математических методов синтеза структур управления. Учитывая

сложность математической модели объекта с нестационарными и нелинейными звеньями, а также наличие технологических ограничений, «угадать» оптимальную по быстродействию структуру на основе эмпирических знаний невозможно.

Основные виды используемых структур CAPO:

• Структура САУ с линейным регулированием.

Отклонение измеренного обжатия от заданного поступает на П или ПИ-регулятор с зоной нечувствительности, выходной сигнал которого является заданием на перемещение НУ. Невысокое качество регулирования вызвано тем, что скорость НУ зависит от отклонения измеренного обжатия от заданного (недоиспользуются возможности НУ), кроме того, снижение быстродействия требуется для обеспечения устойчивости САУ из-за большого времени измерения.

• Структура САУ, построенная по принципу релейно-непрерывной системы с зоной нечувствительности.

Для обеспечения устойчивости системы время измерения должно быть меньше времени отработки рассогласования, равного зоне нечувствительности, что накладывает ограничения на диапазон устойчивой работы регулятора. Для обеспечения устойчивой работы CAPO на низких скоростях приходится снижать скорость перемещения НУ и, следовательно, быстродействие системы.

• Структура САУ, построенная по принципу релейно-импульсной системы с разделением времени измерения и отработки рассогласований.

Замыкание системы (определение нового значения рассогласования) производится после окончания отработки предыдущего сигнала. Длительность команды на перемещение НУ пропорциональна величине рассогласования. Для обеспечения устойчивости настройка регулятора производится при максимальном коэффициенте "перемещение НУ - обжатие", что приводило к снижению быстродействия при прокатке более жестких полос.

Подпроект 1.2.3. Адаптивные каналы в CAPO.

На основе анализа прототипов по способу адаптации к изменяющимся условиям технологического процесса определены основные группы технических решений:

• CAPO без адаптации к изменению параметров процесса.

Такие системы достаточно эффективны при изменении коэффициентов передачи объекта управления не более, чем в 1,5-2 раза. При реальном изменении коэффициентов передачи в десятки раз такие системы не работоспособны на значительной части сортамента.

• CAPO с ручным измерением и вводом параметров.

Основные недостатки данного способа адаптации: трудоемкость измерения параметров полосы на входе дрессировочного стана, невозможность учета изменения параметров, которые изменяются в пределах полосы, невозможность учета изменения параметров клети (шероховатость валков, наличие смазки).

• CAPO с использованием табличных методов.

При таком методе адаптации, получившем распространение в Германии и Японии, для каждого рулона вводятся параметры полосы, режимы дрессировки, шероховатость валков, наличие смазки и т.д. На основании таблиц, содержащих функции, характеризующие изменения коэффициентов передачи от вышеперечисленных параметров с учетом их взаимного влияния, корректируется регулирующее воздействие. Такой способ регулирования требует большого объема работ по определению функциональных зависимостей и непригоден при больших отклонениях параметров полосы и условий дрессировки от номинальных.

Проведенный обзор показал, что ни одна из существующих CAPO не соответствует в полной мере требованиям технологии.

Научные прототипы сведены в таблицу 1.

Ранг прототипа Наименование прототипа Ссылка на источники информации Недостатки прототипа

1 2 3 4

0 Методы синтеза алгоритмов управления [1-14] Вербальный уровень. Недостаточная конвергентность поля знаний

1 1.1. Подсистема 1 - математическая модель объекта управления [15-24] Алгоритмическая неполнота. Не-адаптированность под проблематику

1.2. Подсистема 2 - выбор каналов управления обжатием полосы [25-31, 49-50] Системно-структурная неполнота. При выборе канала не учитывается характер возмущений. Не рассматривается инвариантное управление

1.3. Подсистема 3 - алгоритмы управления обжатием полосы [32-38] Вербальный уровень. Системно-структурная неполнота. Отсутствие теоретически обоснованных алгоритмов управления.

1.4. Подсистема4 -адаптация к изменению параметров технологического процесса [39-44] Системно-структурная неполнота. Отсутствие самонастраивающихся алгоритмов управления

1.5. Подсистема 5 - практическая реализация технических решений [35-37, 44-48] Недостаточная конвергентность поля знаний.

1.6. Подсистема 6 - инновационный менеджмент [51] Неадаптированность под проблематику

2 Блок 1.1 технологических особенностей процесса дрессировки [20, 2628] Системно-структурная неполнота.

Блок 1.2 определения технологических требований к САУ [14, 15, 21,22] Структурно-алгоритмическая неполнота

Блок 1.3 математического описания технологического процесса [17-19, 23] Неадаптированность под проблематику. Отсутствие выражений для коэффициентов передачи объекта.

1 2 3 4

Блок 2.1 выбора каналов управления [25, 29, 37] Структурно-алгоритмическая неполнота.

Блок 2.2 анализа эффективности выбора каналов управления [29-31] Системно-структурная неполнота. Не рассматривается влияние выбора на планшетность полосы.

Блок 2.3 выбора каналов управления на станах, оснащенных ГНУ [25, 49, 50] Структурно-алгоритмическая неполнота. Не рассматривается канал управления ЭЖК.

2 Блок 2.4 определения условий инвариантности к изменению входной толщины [15,42] Структурно-алгоритмическая неполнота. Неадаптированность под проблематику.

Блок 3.1 способов измерения относительного обжатия [36, 45] Параметрическая неполнота

Блок 3.2 оценки влияния технологических ограничений на структуру CAPO [17,23, 26] Неадаптированность под проблематику. Недостаточная конвер-гентность поля знаний.

Блок 3.3 способов регулирования относительного обжатия [32-37, 39] Системно-структурная неполнота. Отсутствуют математические методы синтеза алгоритмов.

Блок 4.1 неадаптивных CAPO [32-35] Структурно-алгоритмическая неполнота. Низкая эффективность при изменении параметров.

Блок 4.2 CAPO с ручным измерением и вводом параметров [36] Структурно-алгоритмическая неполнота. Большая трудоемкость.

Блок 4.3 CAPO с использованием табличных методов адаптации [39] Структурно-алгоритмическая неполнота. Ограниченный диапазон использования.

Блок 5.1 внедрения CAPO на дрессировочных станах [37,4648] Системно-структурная неполнота. Большая трудоемкость и время проведения наладочных работ.

Блок 5.2 влияния технологических ограничений на эффективность работы CAPO. [26,44] Системно-структурная неполнота. Несоответствие алгоритма управления технологическим особенностям дрессировки.

Блок 5.3 анализа результатов работы CAPO. [46-48] Системно-структурная неполнота.

Блок 6.1 инновационного менеджмента [51] Неадаптированность под проблематику

Проект 1.3. Гипотезы о предполагаемых решениях.

- гипотеза о создании математической модели процесса дрессировки. Для

выбора каналов управления и синтеза структуры CAPO необходимо создать математическое описание объекта управления, включающее коэффициенты передачи по управляющим и возмущающим воздействиям.

- гипотеза о выборе канала управления. Предлагаемое решение по выбору каналов управления основано на выборе наиболее эффективного канала. Основным каналом управления в CAPO, который достаточно эффективен во всем диапазоне изменения параметров дрессировки, следует считать воздействие на НУ.

Для тонкого металла или дрессировки с использованием технологической эмульсии целесообразно использование дополнительного канала управления с воздействием на натяжение полосы. Предложено выбор канала управления производить в зависимости от характера возмущений, что позволит стабилизировать усилие дрессировки и планшетность полосы.

- гипотеза о синтезе структуры CAPO. Целесообразно синтез структуры CAPO осуществить на основе теории оптимального управления, в качестве критерия оптимальности выбрать минимальное время отработки рассогласования по обжатию. Сложные зависимости между коэффициентами передачи объекта управления и параметрами выходного сигнала затрудняют синтез самонастраивающихся каналов в оптимальных САУ. Для решения этой проблемы предложено синтезировать квазиоптимальную САУ с компенсацией принятых допущений путем введения в структуру управления нелинейных элементов.

- гипотеза о синтезе адаптивных каналов в CAPO. Для эффективной работы CAPO на всем реальном сортаменте дрессировочных станов следует использовать самонастраивающиеся каналы управления. Для увеличения темпа адаптации целесообразно использовать канал параметрической компенсации, синтезированный на основе математической модели объекта управления.

- гипотеза о синтезе CAPO, инвариантных к изменению входной толщины. При оснащении стана ГНУ целесообразно использовать воздействие на ЭЖК в качестве канала управления, для создания CAPO, инвариантной к изменению входной толщины. Поставлена задача синтеза канала управления ЭЖК с замкнутым циклом самонастройки, обеспечивающего выполнение условия инвариантности. Для синтеза канала управления предложено использовать градиентный метод или прямой метод Ляпунова.

ПРОГРАММА 2. СОЗДАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ.

Программа представлена 5-ю проектами.

Проект 2.1. Системно-структурная модель синтеза алгоритмов управления.

Задание на разработку

Методы синтеза алгоритмов управления. Прототип нулевого ранга.

1J 2 3 J 4 J 5 , « J

А А Л А

САУ

10

Рис.2 Системно-структурная модель синтеза алгоритмов управления по компилятивному прототипу [1-14] и предлагаемому решению

(подсистемы: 1 - моделирования, 2 - проектирования, 3 - технической реализации, 4 - лабора-торно-промышленных исследований, 5 - внедрения, 6 - оценки итогов, 7 - менеджмента, 8,9 -интерфейсов, 10 - адаптации под объект).

Решение связано с введением подсистемы 10 и модернизацией подсистем 1,37. Новизна отмечена на рис.2 фоном, уголками и жирной стрелкой.

ílpoeicr 2.2. Алгоритмическая модель синтеза CAPO.

Разработка технического задания

Подсистема 2.1 проектирования

Сбор и анализ технической документации

Обследование объекта управления

I

Определение технологических ограничений

J

Создание математической модели объекта

Коэффициенты

передачи объекта уггоавления

Подсистема 1 моделирования

Синтез системы регулирования давления

Синтез алгоритма оптимального управления

Инвариантное управление

Параметрическая адаптация

Замкнутый цикл самонастройки

I-

W

Подсистема 10

адаптации иод объект

Подсистема 2.2 проектирования

Разработка технического проекта

1

Разработка рабочего проекта

Разработка ПО путевой фильтрации Дс

Изготовление аппаратуры CAPO

Разработка ПО параметрической компенсации

Разработка ПО CAPO

Стендовая наладка CAPO

Лабораторные исследования

1

Промышленные исследования

Подсистема 3 технической реализации

Работа CAPO на перестраиваемую модель объекта управления

Подсистема 4 лабораторно — промышленных исследований

Внедрение САУ на дрессировочных станах

Внедрение САУ специальными объектами

Подсистема 5 внедрения

САУ разработаны

на основе методов синтеза CAPO

Подсистема 6 оценки итогов

1

Подсистема 7 менеджмента

Результаты, отчеты, L опыт

Экономические, Социальные, .Технические. Планирование, контроль, коммерциализация

Рис. 3. Алгоритмическая модель синтеза алгоритмов САР

Проект 2.3. Создание математической модели процесса дрессировки.

Для синтеза структур (алгоритмов) CAPO требуется достоверная математическая модель, учитывающая все существенные свойства стана как объекта управления и включающая в себя передаточные функции по управляющим и возмущающим воздействиям. При регулировании обжатия полосы, когда отклонения переменных сравнительно малы, возможна линеаризация этих уравнений. В результате, стан с достаточной точностью может быть описан системой линейных дифференциальных уравнений с коэффициентами, которые представляют собой частные производные нелинейных функций, вычисленных при начальных значениях переменных.

Управляющие воздействия при дрессировке - перемещение НУ, изменение натяжения полосы на входе и на выходе клети, скорость дрессировки.

К возмущающим воздействиям можно отнести изменение входной толщины и механических свойств (жесткости) полосы.

В качестве выходных переменных приняты относительное обжатие полосы и усилие дрессировки, влияющее на планшетность полосы.

Принятые в настоящей работе обозначения: Но Hi - толщина полосы, соответственно, на входе и выходе клети; £ - относительное обжатие в клети; Т0,Т| - натяжение полосы, соответственно, на входе и выходе клети; Р - усилие дрессировки; К - жесткость клети; V - скорость дрессировки; ат- предел текучести.

Для частных производных, которые представляют собой «технологические» коэффициенты, ниже приняты следующие обозначения:

Зависимость изменения механических свойств металла от обжатия обычно определяется экспериментально. Полученные кривые для предела текучести сгт можно аппроксимировать следующим образом:

dd

de , _ de , _ Эе , _ Эе , _ Эе

:3£ это' ЗЕ' зт1; k,£ av' 5£ "аот

(I)

от= ат0 + k¡-ek2

где: erro - исходный предел текучести;

к|, кг - коэффициенты, определяемые маркой стали. В соответствии с принятыми обозначениями на основании (1):

ДЕ =к1Е-ДНо-к2£-Да+кз£-ДТо+кзЕ-ДТ1+к4£-ДУ+к5Е-Дат (3)

Совместное решение линеаризованного уравнения для усилия дрессировки и уравнения Головина-Симса позволяет получить выражение для технологических коэффициентов:

ЭР/дИо

ки- — -

•ь и»

л

кге = кзЕ-кзе'=

Но Но (К+| ЗР/ЙН11) ' К

к4Е = — к5Е =

Но(К+|дР/аН1|)'

ар/это но(к+|ар/анц)'

ар/ат! но(к+| ар/ан1|)'

кад/эу+эр/а^а^/аи+ар/асттадт/аи но(к+|ар/ан1|) '

ЭР/дат

>

(4)

У

но(к+| ар/ан1|>"

где § - изменение межвалкового зазора.

Для вычисления коэффициентов предварительно рассчитываются величины усилия дрессировки и его производных. Наиболее часто используются методики расчета усилия дрессировки, основанные на совместном решении уравнений упруго-пластической деформации полосы и упругой деформации валков.

Проект 2.4. Выбор и распределение регулирующих воздействий.

В качестве регулирующих воздействий при управлении обжатием полосы могут быть использованы перемещение НУ и изменение натяжения на входе и выходе клети.

Анализ численных значений коэффициентов к2е и кЗЕ показывает, что использование в качестве регулирующего воздействия натяжения полосы достаточно эффективно для металла толщиной менее 0,6-0,7 мм, а использование перемеще-

ния НУ эффективно практически для всего сортамента дрессировочных станов, начиная с полос толщиной 0,3-0,4 мм. Для полос толщиной 0,3-0,7 мм имеется возможность выбора канала регулирования, оптимального для поддержания постоянного усилия дрессировки.

В настоящей работе предложен выбор канала воздействия с учетом характера возмущений, что позволяет существенно снизить колебания давления в клети при регулировании обжатия. При этом для выбора канала управления предложено определять характер возмущений по знакам изменений давления и обжатия. Изменение входной толщины вызывает изменения давления и обжатия одного знака, изменение жесткости полосы вызывает приращения давления и обжатия разных знаков.

Стабилизация давления в клети может быть достигнута путем отработки рассогласования, возникшего в результате изменения входной толщины, перемещением НУ, а рассогласование, вызванное изменением жесткости, - изменением натяжения. При этом исходное изменение давления, вызванное изменением входных параметров, уменьшается.

Перед началом дрессировки рулона задают требуемое значение обжатия и требуемое натяжение полосы. При несоответствии измеренного и заданного обжатия, воздействуя на НУ, устанавливают межвалковый зазор, при котором измеренное обжатие равно заданному. В этот момент фиксируются сигналы обжатия е о и давления Р0. Под воздействием входных возмущений изменяются давление и обжатие. Определяется знак произведения изменений давления ДР и изменения обжатия Де. При положительном знаке произведения разрешается работа регулятора обжатия РОцу, воздействующего на НУ, при отрицательном знаке произведения разрешается работа регулятора обжатия РОт, воздействующего на регулятор натяжения.

Выбор канала воздействия в зависимости от знака произведения изменений обжатия и давления позволяет стабилизировать обжатие и усилие дрессировки, что способствует улучшению планшетности полосы.

Проект 2.5. Выбор режима работы НУ. Определение условий инвариантности.

Величина изменений обжатия, вызванных входными возмущениями, определяется передаточными коэффициентами ки к2Е, к5Е. Минимальное влияние входной разнотолщинности на величину обжатия в клети достигается при к1е=0. Необходимую для этого жесткость клети К получаем, приравнивая к нулю числитель выражения для к1Е.

При дрессировке исходная разнотолщинность, как правило, не превышает 35%, что позволяет в ряде случаев пренебречь изменением наклона кривых пластичности полосы.

Принимая ^ = = Мп, получим: К'= Мп • ^ (5)

Следует отметить, что жесткость полосы Мп при дрессировке превышает естественную жесткость клети в 10-100 раз, что значительно больше, чем при холодной прокатке, когда величина Мп лежит обычно в пределах от 2 до 20 К. Следовательно, величина оптимальной, с точки зрения минимального влияния исходной разнотолщинности, жесткости клети при дрессировке даже с малыми обжатиями, вопреки мнению большинства авторов, не может быть принята равной нулю.

Использование быстродействующих ГНУ позволяет отрабатывать достаточно высокочастотные колебания обжатия. В этом случае звеном, лимитирующим быстродействие регулирования, является ИО. Повышение быстродействия может быть достигнуто за счет использования ИО только в канале отработки низкочастотных возмущений, а отработка высокочастотных колебаний обжатия должна производиться путем выбора оптимальной ЭЖК. При управлении ЭЖК, инвари-

антность к изменениям входной толщины может быть достигнута при установке ЭЖК в соответствии с (5).

При использовании быстродействующих НУ, не оснащенных системами управления ЭЖК, повышение быстродействия при отработке высокочастотных возмущений может быть достигнуто применением измерителей давления, которые обладают значительно меньшей инерционностью по сравнению с ИО.

Учитывая принятое выше допущение о постоянстве наклона кривых пластичности полосы при изменении входной толщины, с учетом выражения для оптимальной жесткости клети (5) получим:

Ad = AP-^.(l-e-^), (6)

где: ДР'= Рг - Р| - изменение усилия дрессировки после окончания процесса регулирования,

К - естественная жесткость клети,

К' - эквивалентная жесткость клети.

Отработка рассогласований, вызванных изменением входной толщины, может осуществляться путем перемещения НУ на величину, пропорциональную изменению усилия дрессировки. Коэффициент пропорциональности между изменением усилия дрессировки и требуемым перемещением и оптимальное значение ЭЖК, зависят от свойств прокатываемого материала и требуют использование адаптивных каналов.

ПРОГРАММА 3 СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ И СТРУКТУР CAPO.

Программа представлена 3-мя проектами и 3-мя подпроектами.

Проект 3.1. Синтез CAPO на основе оптимального управления.

В качестве критерия оптимальности выбрано время переходного процесса.

При управлении обжатием полосы с воздействием на НУ (основной канал управления) управляемый объект включает в себя НУ и звено с коэффициентом передачи к2£; - "перемещение НУ - изменение обжатия".

Электропривод электромеханических НУ содержит на входе ЗИ. В области высоких частот, когда амплитуда выходного сигнала достигает максимального значения, ЗИ может быть представлен интегральным звеном, в области низких частот - звеном чистого запаздывания. ЗИ может быть описан выражением: е"рТзи при о) < я/2Тзи

ТУЗИ(Р) = '

-гп^- при со > я/2Тзи, (7)

где: \\^зи(р) - передаточная функция ЗИ,

Тзи — время изменения выходного напряжения ЗИ от нуля до максимума.

Амплитудная характеристика такого звена близка к характеристике инерционного звена с постоянной времени Т = что позволяет записать:

где: Кну = Уну / II - коэффициент передачи привода НУ.

Ограничение, наложенное на управляющий сигнал - |и| < М, где М - максимальная величина сигнала управления и.

С учетом (8) можно записать: I т <дге 1 ас I ,

|Кну К2£ ' (П2 Кну-К2£ " <кI - { '

В соответствии с теоремой об п-интервалах оптимальный процесс состоит из п интервалов, на каждом из которых процесс описывается уравнением:

апх , ап_1х . ., ....

а°"3?+а1'л^' + "' + а»,х=оМ

где а = ± 1, при этом знаки чередуются на соседних интервалах.

Таким образом, оптимальный переходный процесс будет иметь два интервала, на каждом из которых управляющий сигнал и принимает одно из граничных значений +М.

Перейдем к замкнутой системе при ступенчатом входном сигнале, перенесем отсчет времени в точку окончания переходного процесса 1о и введем новую пе-

зо

ременную х = М. Обозначив у= <1(Де)/сЙ , после преобразования и интегрирования получим уравнение линии переключения:

ДЕ = Т-у-КХ Т-Мк„у-<Мп(1----) (II)

} щ с-ТМ- Кну к2е '

Оптимальная функция управления:

ат

V = Ле+Т-^з ¡Вп 'Г' М- к„у к2£-1 п

1 --

ак

(12)

мкну-кге

При реализации такого алгоритма необходимо вычислить коэффициента к2е, зависящего от параметров полосы и режима дрессировки. Весьма сложная зависимость между вычисленным коэффициентом к2Е и параметрами выходного сигнала существенно затрудняет применение самонастраивающихся каналов для адаптации коэффициента к2Е.

Использование приближенных (квазиоптимальных) алгоритмов управления, позволяющих не только упростить управляющее устройство, но и учесть допущения, сделанные выше в отношении передаточной функции объекта управления. Пренебрегаем инерционностью НУ, т.е. принимаем Т=0. При этом объект управления описывается дифференциальным уравнением первого порядка (интегратор), но число переключений принимается равным двум. Для сохранения в этом случае переходного процесса, близкого к оптимальному, необходимо в дальнейшем учесть инерционность НУ путем соответствующей корректировки управляющего устройства.

Функция управления приобретает вид:

4» = ДЕ(0) - з"|8пАе(0)'М-к,^к2£Д (13)

Методы аппроксимации оптимальных функций управления включают в себя замену полученной функции, эквивалентной по знаку:

Ч' = ДЕ(0)-и-М-кну-к2£.1 (14)

Схема управляющего устройства, соответствующая выражению (14), представляет собой релейный элемент, охваченный отрицательной обратной связью,

в которую последовательно включены математическая модель НУ и звено с коэффициентом передачи к2Е -"перемещение НУ- изменение обжатия".

Введение нелинейных элементов и дальнейшее преобразование структуры системы позволяет учесть сделанные выше допущения в отношении модели НУ.

Для получения переходного процесса, близкого к оптимальному, необходимо, чтобы модель НУ и звено с коэффициентом передачи к2е соответствовали реальному объекту управления, что определяет необходимость использования адаптивных каналов.

Проект 3.2. Синтез адаптивных каналов в САУ оптимального управления.

3.2.1. Синтез CAPO с пассивной самонастройкой.

Для реализации алгоритмов управления, разработанных в проекте 3.1, без априорного знания передаточных свойств дрессировочного стана как объекта управления и при относительно небольших диапазонах изменения коэффициентов передачи объекта в CAPO могут быть успешно использованы каналы с пассивной самонастройкой.

Предложена структура CAPO с воздействием на НУ, в которой для вычисления коэффициента использована аналитическая зависимость коэффициента передачи от параметров процесса.

. ар i ар

Выражение для к2Е с учетом того, что —- = — • —:

оН1 Но </£

К 1

^ = но(к+| ар/аад = но+|?' (15)

к ОС

Расчетные и экспериментальные данные, полученные в "Уралчерметавтома-тике" и НИИТЯЖМАШе, показывают, что связь между усилием дрессировки и величиной относительного обжатия достаточно хорошо аппроксимируется степенной зависимостью:

Р =«•£", (16)

где: а- переменный коэффициент, не зависящий от Е и определяемый сортаментом дрессируемого металла;

п - показатель степени (для «сухой» дрессировки ns 1).

ар „.i р

Значение коэффициента "перемещение НУ - изменение обжатия»:

k2E = -rñP (18)

CAPO с пассивной самонастройкой в соответствии с проектом 3.1 представляет собой релейно-импульсную систему, на время отработки рассогласования замкнутую по модели объекта управления. Вычисление коэффициента к2Е производится на основании выражения (18).

Достоинствами такой системы управления является простота реализации и высокое быстродействие процесса адаптации, но сделанные допущения снижают качество регулирования при диапазоне изменения к2Е более 3-4.

3.22. Синтез CAPO с замкнутым циклом самонастройки.

Активные самонастраивающиеся системы выполняют контролируемые изменения коэффициентов передачи в зависимости от текущей, а не только априорной информации об условиях работы системы управления. Самонастраивающиеся системы с замкнутым циклом обладают способностью осуществлять самоанализ успешности выполняемых или контролируемых изменений в каналах управления.

Близкий к оптимальному переходный процесс при управлении обжатием полосы с воздействием на НУ может быть получен с использованием алгоритма, разработанного в проекте 3.1 при соответствии модели реальному объекту. Модель объекта содержит звено с коэффициентом передачи км. Целью самонастройки является достижение равенства коэффициента модели км и коэффициента к2Е.

Адаптация модели производится по соотношению рассогласований по обжатию до и после отработки рассогласования.

При отработке рассогласования по обжатию в ¡-ом цикле (Ае,) НУ перемещаются на величину равную Дс!, = Д£/км,-, (19) где к« - коэффициент модели в ¡-том цикле. Реальное изменение обжатия Де будет определяться коэффициентом передачи к2Е . После нового измерения рассогласования в 1+1 цикле:

ДБ = - ДЕм (20)

При этом выражение для технологического коэффициента: к2£ = км, • (ДЕ, - Де,-+,У ДЕ, (21)

Для обеспечения устойчивости процесса адаптации при наличии возмущений в системе используется экспоненциальное сглаживание. При этом в модель записывается некоторый промежуточный коэффициент «„¡.

кМ|+1 = )' (22>

где коэффициент а характеризует "степень доверия" к результату измерения величины к2£.

Адаптация модели в рассмотренной системе управления производится циклически по результатам каждой отработки рассогласования.

Дальнейшее повышение качества работы адаптивной системы возможно на станах, оснащенных датчиками давления. При этом возможны два направления совершенствования самонастраивающихся систем:

• для сокращения времени адаптации на начальном участке полосы в качестве исходного коэффициента модели использовать коэффициент к2£, параметрически вычисленный в соответствии с выражением (28);

• использование параметрической компенсации влияния возмущений на процесс адаптации.

323. Компенсация влияния возмущений на процесс адаптации.

Выражение (21) получено при условии отсутствия изменения обжатия полосы, вызванного возмущениями, за время процесса адаптации, т.е. за время между i и i+1 циклами измерения. При наличии значительных возмущений изменение обжатия между i и ¡+1 циклами определяется суммой изменений обжатия, вызванных регулирующими и возмущающими воздействиями.

Так как изменения жесткости полосы являются относительно медленными, основным возмущающим воздействием в этом случае можно считать изменение входной толщины, что позволяет возникшее в результате изменение обжатия Довози определить исходя из изменения усилия дрессировки ДР.

Изменение усилия дрессировки, возникающее в результате регулирования, с учетом того, что жесткость полосы при дрессировке существенно больше жесткости клети, может быть приближенно вычислено как произведение модуля жесткости клети на величину перемещения нажимных устройств в i цикле - Adi.

С учетом выражения (17) после преобразования получаем значение коэффициента к2Е:

ь = ir . v kmi-п-р/_nj>

К2Е КИ| Д£| (23)

Использование полученного выражения позволяет на основе параметров, непосредственно измеряемых в процессе регулирования, производить компенсацию влияния входных возмущений на процесс адаптации. Реализация выражения (23) позволяет даже при наличии значительных входных возмущений и при высокой скорости адаптации, определяемой величиной коэффициента а, получить устойчивый процесс адаптации.

Проект 3.3. Синтез CAPO с инвариантным управлением.

Синтез CAPO, инвариантной к изменениям входной толщины с разомкнутым контуром управления ЭЖК.

Применение быстродействующих ГНУ устройств позволяет существенно повысить динамические характеристики систем управления обжатием. Для повышения быстродействия целесообразно использовать ИО только в канале отработки низкочастотных возмущений, а отработку высокочастотных колебаний обжатия производить за счет выбора оптимальной ЭЖК.

Оптимальное значение ЭЖК при этом зависит как от параметров полосы, так и от условий дрессировки. Непосредственное измерение всех факторов, влияющих на оптимальное значение ЭЖК, не представляется возможным. Более перспективным является использование для определения К' значения коэффициента к2а полученного в результате процесса адаптации самонастраивающейся системы управления обжатием полосы с воздействием на НУ.

Оптимальное значение ЭЖК определим путем совместного решения уравнения (5) и выражения для к2Е. Пренебрегая изменением кривых пластичности полосы, получим:

^■«¿нГ1^ (24)

Корректировку ЭЖК целесообразно производить циклически, синхронно с вычислением коэффициента к2£. Установка ЭЖК в соответствии с выражением (24) позволяет существенно уменьшить высокочастотные колебания обжатия, вызванные входной разнотолщинностью, однако, управление осуществляется по разомкнутому контуру, что снижает точность установки ее оптимального значения.

При использовании быстродействующих ГНУ, не оснащенных системами управления ЭЖК, повышение быстродействия при отработке высокочастотных возмущений может быть достигнуто благодаря применению измерителей давления (усилия дрессировки). В этом случае для отработки рассогласований, вызванных изменением входной толщины, НУ должны перемещаться на величину, пропорциональную изменению усилия дрессировки.

Совместное решение уравнений (6) и (24) позволяет получить выражение, связывающее требуемое перемещение нажимных устройств с изменением усилия дрессировки, обеспечивающее выполнение условия инвариантности к изменению входной толщины полосы:

ad = др--2-. (25)

Предложенная система является инвариантной к изменению входной толщины. Скорость отработки высокочастотных колебаний обжатия в такой системе значительно повышается за счет высокого быстродействия существующих измерителей давления (усилия дрессировки).

Синтез CAPO, инвариантной к изменениям входной толщины с замкнутым контуром управления ЭЖК.

Более строгое выполнение условия инвариантности к изменению входной толщины может быть достигнуто при использовании замкнутых адаптивных каналов управления ЭЖК.

Для выполнения условия инвариантности необходимо установить значение ЭЖК, при котором коэффициент передачи к2Е равен нулю.

Используя выражение для технологического коэффициента после дифференцирования получаем:

dK ДеЛН0

(26)

где А - положительный скалярный множитель.

Полученное выражение определяет алгоритм перестройки ЭЖК. Знак "минус" в выражении (26) показывает, что при одинаковых знаках изменения входной толщины и отклонения обжатия, вызванного этим изменением, ЭЖК следует уменьшить. Выполнение условия инвариантности, т.е. независимости обжатия полосы от изменения входной толщины, соответствует нулевому значению вза-

имной корреляционной функции ДН0 и Д£ при этом ЭЖК принимает установившееся значение.

Анализ устойчивости полученной системы управления, проведенный на основе прямого метода Ляпунова, показал, что предложенная структура адаптивного канала обеспечивает устойчивый процесс установления значения ЭЖК, при котором выполняется условие инвариантности к изменению входной толщины.

ПРОГРАММА 4. ТЕХНИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ЛАБОРАТОРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ CAPO.

Программа представлена 3-мя проектами.

Проект 4.1. Измерение и фильтрация сигнала относительного обжатия.

Процесс дрессировки характеризуется малыми величинами относительного обжатия, начиная с 0,4-0,5%. Амплитуда высокочастотных колебаний, вызванных, например, эксцентриситетом валков и измерительных роликов, может достигать 0,5-1%. При этом, несмотря на то, что относительное обжатие полосы всегда положительно, мгновенное измеренное значение с учетом высокочастотной составляющей может иметь и отрицательный знак. Измерение обжатия без учета знака приводит при наличии значительных высокочастотных возмущений к завышению среднего значении. Таким образом, ИО должен быть реверсивным.

Электромеханические НУ, которыми оснащено большинство дрессировочных станов, имеют невысокие динамические характеристики и не позволяют отрабатывать высокочастотные колебания обжатия. В этом случае система регулирования должна быть защищена от воздействия высокочастотных возмущений при сохранении максимально возможного быстродействия. "Путевому" характеру возмущений соответствует "путевая" фильтрация сигнала в функции длины полосы, что повышает быстродействие при высоких скоростях дрессировки.

Проект 4.2. Выбор структуры и техническая реализация CAPO.

В соответствии с программой 3 близкий к оптимальному переходный процесс обеспечивается в релейно-импульсной системе с разделением времени измерения и отработки рассогласования. При реализации алгоритмов управления необходимо после окончания управляющего импульса перед новым началом нового измерения формировать паузу на время выбега НУ.

Выбор предложенных структур адаптивного управления определяется условиями дрессировки и оборудованием дрессировочного стана:

• При небольшом диапазоне изменения коэффициентов передачи и наличии измерителей давления в клети могут использоваться CAPO с пассивной самонастройкой. Вычисление коэффициента к2Е производится по сигналам давления, обжатия и входной толщины полосы. Кроме простоты реализации существенным достоинством пассивной самонастройки модели является высокая скорость адаптации, а также слабое влияние помех на процесс адаптации.

• Использование в CAPO адаптивных каналов с замкнутым циклом самонастройки позволяет не только эффективно работать при больших диапазонах изменения технологических коэффициентов, но и уменьшает количество необходимой информации об изменении внешних условий.

• Наличие на стане измерителя давления (усилия дрессировки) позволяет уменьшить время адаптации системы управления с замкнутым циклом самонастройки. Для этого в соответствии с проектом 3.2 на основе параметров, непосредственно измеряемых в процессе дрессировки, производится вычисление исходного коэффициента модели и компенсация влияния входных возмущений на процесс адаптации. Коэффициент модели на основе (23) с учетом экспоненциального сглаживания:

Использование замкнутых адаптивных каналов в системах управления обжатием полосы позволяет с высокой точностью осуществлять автоматическую коррекцию коэффициентов при изменении условий дрессировки, а процесс адаптации остается устойчивым даже при наличии значительных входных возмущений.

Проект 4.3. Исследование адаптивных CAPO в лабораторных условиях.

Для анализа работы адаптивных каналов в лабораторных условиях проводилось исследование работы реальной системы с моделью объекта управления.

so-

capo

Уну

id

К2£

К2Е

■ Де

Модель объекта управления

Рис.5. Структурная схема CAPO с моделью объекта управления

Параметры модели были приняты в соответствии с расчетными и экспериментальными данными, полученными для дрессировочного стана «1700» Арсе-лор Миттал Темиртау.

Для всего сортамента стана расчетный диапазон изменения коэффициента к2£ составляет от 1 до 6,5 %/мм2.

Рассматривалась реакция системы на скачок управляющего воздействия при коэффициенте Км0 = 3%/мм. Регулятор обжатия, работающий на модель объекта управления, выполнен с замкнутым циклом самонастройки в соответствии с описанием, приведенным в разделе 4.2.

При максимальном расчетном коэффициенте передачи объекта управления кге = 6,5 %/мм2 и при отключенной адаптации (Км = Км0) возникают расходящиеся колебания. При включении адаптации коэффициента Км его значение начинает корректироваться, увеличение коэффициента приводит к уменьшению длительности импульса управления и затуханию колебаний за один управляющий импульс. Величина коэффициента модели Км в процессе адаптации асимптотически приближается к величине коэффициента объекта к2Е.

При к2Е = 1%/мм2 и отключенной адаптации отработка рассогласования производилась за 4-5 импульсов управления. Включение адаптации приводит к уменьшению коэффициента Км и к увеличению длительности управляющих импульсов. При приближении величины коэффициента Км к величине коэффициента к2с переходный процесс приближается к оптимальному, т.е. точная отработка рассогласования производится одним импульсом управления. Время переходного процесса уменьшилось в 2,5-3 раза.

Результаты моделирования подтвердили эффективность использованных алгоритмов адаптации, которые позволяют обеспечить коррекцию коэффициента усиления в соответствии с изменением условий дрессировки.

ПРОГРАММА 5. ВНЕДРЕНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ САУ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ОБЪЕКТАХ.

Программа представлена 2-мя проектами и 2-мя подпроектами.

Проект 5.1. Исследование работы CAPO при промышленной эксплуатации на дрессировочных станах.

Полученные теоретические результаты составили основу при создании CAPO, которые нашли широкое применение на промышленных станах.

Различные модификации CAPO были внедрены на дрессировочных и прокат-но-дрессировочных станах «2500», «1700» и «630» ММК, «1700» КарМК (в настоящее время - Арселор Митгал Темиртау), «1700» Ждановского и Череповецкого металлургических комбинатов, на станах в Пакистане, в Индии.

Наглядное представление об эффективности работы CAPO на примере стана «2500»ММК дают осциллограммы на рис 8. Из этих осциллограмм видно, что без регулятора обжатия практически невозможно удовлетворить требованиям технологии, в соответствии с которыми необходимая точность поддержания обжатия составляет 0,1-0,15%. При включении CAPO заданное обжатие поддерживается с точностью 0,05%.

Регулятор обжатия отключен

i

Регулятор обжатия включен

г '

т

\

Рис.8 Обжатие при дрессировке стали 08КП, Ни = 1мм на стане «2500» ММК

Для оценки эффективности использованного способа адаптации проводили сравнение коэффициента модели стана Км, полученного в процессе идентификации, и коэффициента передачи к2Е, непосредственно вычисленного при перемещении НУ. С этой целью на установившейся скорости на участке полосы, не содержащем сварных швов, перемещали НУ на вели -чину, соответствующую изменению обжатия на 0,5%. Значение коэффициента к2£ определяли по отношению изменений обжатия полосы и положения НУ. Значения коэффициентов приведены в таблице 2.

Таблица 2. Коэффициенты передачи, полученные на дрессировочном стане «1700» КарМК (Арселор Миттал Темиртау)

Марка стали, Измеренный Начальный коэффи- Установившийся ко-

размеры (мм) коэффициент циент модели эффициент модели

к2Е, %/мм Кмо, %/мм Км уст, %/мм

08ПС 1,8 х 1255 2 2 1,95

1КП 0,5 х 1005 0,5 2 0,6

1КП 0,7 х 1255 0,8 2 0,7

ЗКП 1,0x1315 0,8 2 0,8

ЗКП 1,0x1015 1Д 2 1,05

ЗКП 1,8x905 1,35 2 1,45

ЗКП 2,0x1315 1,6 2 1,65

10СП 1,5 х 1005 1,6 2 1,6

2011ПС 0,5 х 1075 8,5 2 8,5

(дрессировка со смаз-

кой)

Проведенные исследования показали, что на большей части дрессируемой полосы коэффициент модели устанавливался равным коэффициенту объекта с точностью 10-15% при диапазоне изменения коэффициента объекта в 15-20 раз.

Структура CAPO, построенная по принципу оптимального управления, позволила наиболее эффективно использовать быстродействие НУ, а использование адаптивных алгоритмов позволило получить близкий к оптимальному переходный процесс при изменении условий дрессировки. В результате может быть снижена установленная в регуляторе зона нечувствительности без увеличения

числа включений НУ. Таким образом, применение адаптивных систем повысило как динамическую, так и статическую точность поддержания заданного обжатия.

Проект 5.2. Использование методов синтеза алгоритмов CAPO на других специальных объектах.

Методы синтеза структур, апробированные на CAPO, были использованы при синтезе САУ специальными технологическими объектами в различных отраслях. Общее количество САУ, разработанных в НПО УЧМА с использованием этих методов, более 350. Ниже приводятся примеры технической реализации этих разработок.

Подпроект 5.2.1. Синтез структуры и реализация САУ ГЦН АЭС.

Цель разработки — создание системы регулирования частоты вращения ГЦН для замены управляющей части существующей системы регулирования. Работа выполнялась для контуров 1 и 2 блока №3 Белоярской АЭС, с возможностью использования на других АЭС.

ГЦН как объект управления имеет особенности, которые накладывают особые требования на разработку САУ:

• Невозможно измерения ряда параметров объекта. Запрещены эксперименты по определению ряда параметров.

• На выполнение наладочных работ на ГЦН выделен один день, существующие методики требуют для наладочных работ не менее 3-4 месяцев.

• Объектом управления является асинхронный двигатель с фазным ротором, запитанный от ТП по схеме ABK. Система нагрузки двигателя — существенно нелинейная как в статике, так и в динамике.

Для синтеза САУ необходимо математическое описание объекта управления. Параметры модели АВК рассчитаны на основе векторной модели асинхронного двигателя с фазным ротором.

Синтез структуры осуществлен на основе принципа максимума. Разработанная САУ ГЦН - самонастраивающаяся беспоисковая система, включающая в себя адаптивную модель объекта.

САУ АВК испытывалась на приводе ГЦН второго контура. Проводились сравнительные испытания действующей системы и разработанного образца.

Действующая неадаптивная система была включена на реальный привод с 18 час 35 мин. по 18 час 46 мин. 9.10.2005 г. с осциллографированием на штатном регистраторе БАЭС-ПБРИЗ. Задание скорости ГЦН увеличивалось с минимального до 500 об/мин. При достижении двигателем ГЦН скорости 500 об/мин начинались колебания в контуре тока. Анализ показал, что отсутствие адаптации ограничивает диапазон устойчивой работы системы управления.

Разработанная САУ была включена на реальный привод с 19 час 00 мин. по 19 час 42 мин. 9.10.2005 г. Использование самонастраивающейся САУ позволило сохранить устойчивость системы во всем диапазоне скоростей. Максимальная скорость была ограничена только допустимой для двигателя ГЦН - 750 об/мин.

Результаты испытаний САУ на ГЦН второго контура БАЭС:

• Более высокое быстродействие разработанной системы оптимального управления по сравнению с «традиционной» линейной САУ обеспечивает более точное поддержание заданных параметров с меньшими колебаниями.

• Адаптивная САУ обеспечила устойчивое регулирование скорости ГЦН во всем допустимом диапазоне скоростей двигателя. Это позволяет увеличить максимальную возможную скорость ГЦН с 500 до 750 об/мин.

• Время на подключение и предварительную адаптацию САУ (автоматическую подстройку параметров модели объекта) не потребовало снятия характеристик объекта и составило менее 15 минут вместо 3-4 месяцев требуемых по обычной методике наладки.

Подпроект 5.2.2. Синтез структуры и реализация САУ синхронным электроприводом для ЦИПЛ г.Уси, Китай.

Испытательный стенд ЦИПЛ предназначен для снятия гидродинамических характеристик подводных лодок в различных режимах. Для этого создается поток воды с регулируемым напором. В качестве привода насоса, создающего поток, использован высоковольтный синхронный двигатель мощностью 3,5 МВт.

Цель разработки - создать САУ приводом насоса для оснащения стенда ЦИПЛ в г.Уси, Китай, обеспечивающую пуск и регулирование скорости.

Объект управления имеет особенности, определяющие требования к САУ:

• Многообразие типов объектов (подводных лодок и их элементов) и видов испытаний определяет большой диапазон регулирования скорости - 1:900. У типовых САУ СД диапазон регулирования скорости обычно не превышает 1:50.

• СД должен работать в различных режимах (пуск, работа на низкой и высокой скоростях) с различными методами управления и, соответственно, математическим описанием.

• В режиме пуска СД необходимо обеспечивать вхождение в синхронизм без датчика положения ротора.

• Коэффициенты передачи объекта меняются в десятки раз.

Задача корректного запуска синхронной машины является одной из главных в современных системах управления. Ротор двигателя в начальный момент находится в неподвижном состоянии, он не создает ЭДС, которая позволяет определить его положение. Для определения положения ротора использован метод подачи импульсов тока, которые подаются на статор машины, и анализируется отклик, определяемый изменением индуктивности катушек статора в зависимости от положения ротора.

В основном диапазоне скоростей уровень ЭДС достаточен для того, чтобы вычислить положение ротора с приемлемой точностью. Для вычисления угла ис-

пользуется наблюдатель состояния, который реализует вычисление всех переменных и параметров двигателя, необходимых для реализации алгоритма управления, по информации о двух фазных токах статора (снимаемых с токовых датчиков) и двух заданных значениях фазных напряжений.

Внешний контур регулирования скорости, обеспечивающий точное поддержание заданной скорости, замкнут по сигналу импульсного датчика. При разработке алгоритма адаптивно-векторного управления использованы разработанные методы синтеза.

Результат работы. Разработанный алгоритм адаптивно-векторного управления позволил обеспечить устойчивую работу СД в диапазоне от 0,1 до 90 об/мин (1:900) с точностью 0,05%. Разработанная САУ прошла полный цикл стендовых и промышленных испытаний, находится в эксплуатации в ЦИПЛ г.Уси, Китай.

ПРОГРАММА 6. ОРГАНИЗАЦИЯ КОРПОРАТИВНОГО ИННОВАЦИОННОГО МЕНЕДЖМЕНТА.

Программа представлена 3-мя проектами.

Проект 6.1. Менеджмент инновационной деятельности предприятия.

В общем виде инновационный процесс состоит в получении и коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности.

Основной вид деятельности НПО УЧМА - разработка, изготовление и внедрение средств и систем автоматизации, комплексная автоматизация производства. Более 90% объема производства связано с инновационной деятельностью. Разработки НПО УЧМА защищены более, чем 400 патентами.

Инновационные разработки проводятся как на основании хозяйственных договоров, так и за счет собственных средств. В 2000-2012 гг. проведено более 350 НИР и ОКР, в том числе более 30 по инициативе НПО УЧМА без заключения до-

говоров с внешними заказчиками. Отличия связаны с принятием решения о выполнении работ и порядком финансирования.

В соответствии с тем, что предприятие работает в различных отраслях, в НПО УЧМА принято структурное разделение по отраслевому принципу. В состав объединения входит 8 предприятий, объединенных управляющей структурой, общими вспомогательными службами и производством. Такая структура имеет преимущества единого предприятия (общая техническая политика, отсутствие дублирования подразделений, объединение ресурсов), но обладает лучшей управляемостью.

Для выполнения инновационных работ, направленных на создание новых видов продукции (технологий) и финансируемых из собственных средств НПО УЧМА, в объединении создан отдел перспективных разработок. Использование для создания инноваций временных творческих коллективов из работников хозрасчетных предприятий нецелесообразно. Это связано с заинтересованностью их руководителей и коллективов, прежде всего, в выполнении текущих работ.

Проект 6.2. Планирование и контроль выполнения инновационных программ.

Стратегическое планирование в НПО УЧМА ориентировано на период 4-5лет и определяет программу и тематику научных направлений.

Оперативное планирование инноваций предусматривает разработку календарных планов, составление бизнес-планов по отдельным программам, выполнение расчетов необходимых ресурсов, средств и источников их покрытия и т.д.

Планирование инновационной деятельности предусматривает:

• Тематическое планирование, которое включает формирование перспективных направлений и тематики научных исследований и разработок, разработку и оптимизацию производственных программ.

• Технико-экономическое планирование, которое включает расчеты материальных, трудовых и финансовых ресурсов и оценку экономических результатов и эффективности инновационной деятельности, составление бизнес-планов.

• Календарное планирование в НПО УЧМА проводится на основе сетевых графиков по методу критического пути. Производится процедура прямого и обратного прохода по сети и вычисляется выходная информация. Прямой проход начинается с начальной даты программы и продолжается по сети, при этом для каждой задачи сети к начальному сроку прибавляется ее продолжительность и вычисляют раннее начало и раннее окончание этой задачи. Обратный проход использует в качестве исходной точки конечную дату расписания, вычисленную путем прямого прохода.

Результатом такого анализа является определение работ, лежащих на критическом пути, любая задержка которых приведет к задержке общей даты выполнения программы.

Обратный проход позволяет оценить допустимую задержку начала отдельных работ без изменения общего срока, это позволяет отодвинуть срок использования ресурсов, необходимых для выполнения этих работ.

Проект 6.3. Коммерциализация инновационной деятельности.

Конечной целью инновационного процесса является коммерческое освоение инновации.

При использовании результатов инновационной деятельности можно условно выделить три направления: продажа продукции, продажа интеллектуальной собственности, использование новых знаний для дальнейших разработок. Ряд инноваций может быть использован сразу в нескольких направлениях.

Одним из основных вопросов использования инноваций является защита прав их создателей. Руководство этим направлением работ в НПО УЧМА осуществляет патентный отдел. Патентование производится как в странах основных потен-

циальных конкурентов, так и в индустриально развитых государствах. Для защиты инновационных разработок, связанных с программным обеспечением, используются технические средства - кодирование, стирание программ при попытке вскрытия и т.д.

Экономическая эффективность инноваций во многом определяется приоритетом в завоевания рынка. Рентабельность разработки закладывается на стадии определения направления исследований. Наиболее эффективны вложения в новые направления, где конкуренция минимальна или отсутствует.

Примером может служить разработка в НПО УЧМА 32-разрядного контроллера. Основанием для разработки явились данные о подготовке к производству в 2002-2003 гг. фирмой Analog Devices первых промышленных микропроцессоров с 32-разрядным ядром и интегрированным расширенным интерфейсом. Такие процессоры и контроллеры на их основе по сравнению с существующими в то время 16-разрядными имели быстродействие в 20-30 раз выше.

НПО УЧМА получило опытные образцы для независимой экспертизы. Несмотря на ряд недостатков, полученные образцы соответствовали будущему изделию по системе команд и конструкции. Это позволило за счет собственных средств провести разработку контроллеров и программного обеспечения.

В 2003 году НПО УЧМА получило серийные образцы процессоров, установила их в контроллеры и, проведя испытания, выставила на рынок через 2 месяца. Разработка была удостоена премии Евросоюза. Только после этого конкуренты (Siemens, Mitsubishi) начали аналогичную разработку, аналоги появились только через 2-3 года. За это время Германия стала одним из основных заказчиков промышленной электроники производства НПО УЧМА.

ПРОГРАММА 7. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИНЯТЫХ РЕШЕНИЙ.

Программа представлена 3-мя проектами.

Проект 7.1. Социально-экономическая эффективность принятых решений.

Социальная эффективность принятых решений.

Использование разработанных методов синтеза САУ позволило:

• Повысить квалификацию разработчиков. Для освоения новых методов синтеза структур САУ в НПО УЧМА организованы курсы по повышению квалификации.

• Многократно сократить время наладочных работ за счет использования самонастраивающихся систем. Это значительно сокращает сроки командировок.

• Повысить заработную плату за счет роста производительности труда при разработке САУ с использованием отработанных универсальных методик синтеза структур САУ.

• Повысить заработную плату за счет увеличения количества заказов на разработку и поставку, вызванного повышением параметров разработанных САУ.

Экономическая эффективность принятых решений.

Экономический эффект проведенной работы определяется рядом факторов:

1. Использование результатов проведенных исследований для создания CAPO.

1.1. Повышение конкурентоспособности производимых CAPO за счет повышения качества регулирования обжатия на дрессировочных станах.

1.2. Сокращение времени промышленного внедрения CAPO с 3-6 месяцев до нескольких часов после окончания монтажа.

2. Использование разработанных методов синтеза структур CAPO для синтеза структур САУ различного назначения.

2.1.Сокращение времени разработки САУ.

2.2.Повышение качества регулирования и конкурентоспособности разработанных САУ.

2.3.Увеличение количества новых заказов на разработку и поставку САУ.

2.4.Сокращение времени промышленного внедрения САУ до нескольких часов после окончания монтажа. 3. Продажа (передача) интеллектуальной собственности, в том числе патентов, лицензий и технологий. Экономический эффект от передачи интеллектуальной собственности подсчитать не представляется возможным в связи с большим количеством факторов, влияющих на полученную прибыль. Экономический эффект только от использования САУ перегрузкой топлива на АЭС по оценке экспертов УЦЦС составляет 30 млн. рублей в год. Общий объем разработки и производства САУ специальными технологическими объектами в НПО УЧМА составляет около 3 миллиардов рублей в год. Экономия за счет сокращения сроков разработки и внедрения составляет не менее 20% от стоимости систем. Увеличение объема заказов за счет повышения конкурентоспособности систем составляет 15-20% в год.

Проект 7.2. Технические результаты проведенных исследований.

В работе были развиты методы синтеза алгоритмов и структур управления специальными технологическими объектами.

На основе систем автоматизации дрессировочных станов проведены все этапы синтеза структур и практической реализации САУ с использованием современного математического аппарата.

В рамках проведенных исследований:

1. Предложена математическая модель дрессировочного стана как объекта управления, необходимая для анализа и синтеза структур управления обжатием полосы. Определены в общем виде выражения для коэффициентов линейных разложений технологических взаимосвязей (технологические коэффициенты).

2. Впервые на основе математической модели осуществлен синтез алгоритма управления дрессировочным станом с распределением управляющих воздействий в зависимости от вида возмущений. Это позволило при регулировании обжа-

тия стабилизировать усилие дрессировки и в результате улучшить планшетность полосы.

3. Впервые на основе теории оптимального управления осуществлен синтез алгоритма и структуры CAPO, обеспечивающей максимальное быстродействие при реальных технологических ограничениях.

4. Показано, что для реализации теоретически полученных структур необходимо применять адаптивные устройства, позволяющие сохранять близкий к оптимальному переходный процесс при изменении технологических условий. Сложные и неоднозначные зависимости выходного сигнала от переменных коэффициентов в структуре CAPO, синтезированной на основе теории оптимального управления, усложняют реализацию адаптивных каналов.

5. Впервые были предложены способы перехода к квазиоптимальной структуре CAPO со структурной компенсацией сделанных допущений. Полученная квазиоптимальная структура по качеству управления не уступает исходной оптимальной, но позволяет проводить синтез адаптивных каналов.

6. Впервые разработан пакет алгоритмов самонастраивающихся CAPO с использованием пассивных, активных и комбинированных методов адаптации.

7. Впервые разработаны алгоритмы самонастраивающихся CAPO с параметрической компенсацией влияния возмущений на процесс регулирования.

8. Впервые разработаны алгоритмы и структуры CAPO, инвариантные к изменению входной толщины.

9. Проведено моделирование и анализ разработанных алгоритмов и структур. Сформулированы рекомендации по выбору структур CAPO в зависимости от требований технологии и оборудования дрессировочного стана.

10. На основе разработанных алгоритмов и структур были созданы CAPO, которые были внедрены на 8 дрессировочных станах. Выполненные исследования и промышленные испытания показали, что внедрение разработанных систем значительно, иногда многократно, повышает качество регулирования.

11. Универсальность разработанных методик синтеза структур, в том числе с использованием алгоритмов оптимального и адаптивного управления, регулирования на основе математических моделей была использована при разработках САУ по договорам более чем с 500 предприятиями разных отраслей в 30 странах мира, выполненных НПО «Уралчерметавтоматика».

СПИСОК ЦИТИРУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ.

1. Тимошенко Э.В., Самецкий A.A. Синтез систем управления параметрами полос при холодной прокатке. - К.: НВК «KIA», 1999. 264 с.

2. Выдрин В.Н., Федосиенко A.C. Автоматизация прокатного производства. — М.: Металлургия, 1984. 472 с.

3. В. Н. Афанасьев, В. Б. Колмановский, В. Р. Носов. Математическая теория конструирования систем управления. М.: "Высшая школа". 2003. 614с.

4. Александровский Н.М., Егоров СВ., Кузин P.E. Адаптивные системы автоматического управления сложными технологическими процессами. - М.: Энергия, 1973. 232 с.

5. Архангельский В.И., Васечкин В.И. АСУ листопрокатных станов - М.: Металлургия, 1994.

335 с.

6. Методы классической и современной теории автоматического управления. В Зт. / Под ред. Н.Д. Егупова. М.: МГТУ; Машиностроение, 2000.

7. Технология прокатного производства. Кн. 2. Справочник / Беняковский М.А., Богоявленский К.Н., Виткин А.И. и др. М.: Металлургия, 1991,- 423 с.

8. Понтрягин JI.C., Болтянский В.Л., Гамкрелндзе Р.В., Мищенко Е.Ф. Математическая теория оптимальных процессов. - М.: Наука, 1983. - 512 с.

9. Красовский A.A. Оптимальность и адаптивность систем регулирования // Адаптивные автоматические системы. - М.: Советское радио, 1972. - с. 5-17.

10. Синтез систем управления параметрами полос при холодной прокатке. Тимошенко Э.В., Самецкий A.A. - К., 1999. 262 с.

11. Методы анализа, синтеза и оптимизации нестационарных систем автоматического управления / Под общ. ред. К.А. Пупкова. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1999.

12. Алгоритмы систем автоматизации листовых станов. Луговской В.М. М., «Металлургия», 1974. 320 с.

13. Лямбах Р.В., Шишкинский В.И. Автоматизация технологических процессов холодной прокатки листов. - М.: Металлургия, 1981. 264 с.

14. Бойко В.И., Смоляк В.А. Автоматизированные системы управления технологическими процессами в черной металлургии. - Днепродзержинск. 1997. 575 с.

15. Дружинин H.H. Непрерывные станы как объект автоматизации. - М.: Металлургия, 1975.

336 с.

16. Коновалов Ю.В., Остапенко А.Л., Пономарёв А.И. Расчет параметров листовой прокатки: Справочник. - М.: Металлургия, 1986. 430 с.

17. Создание математической модели процесса дрессировки для настройки двухклетевого дрессировочного стана и управления им с использованием УВМ: Отчет о НИР / НИИ-ТЯЖМАШ; Руководитель Третьяков A.B. №ГР 77017407; Инв. № Б732631. - Свердловск, 1978. 51 с.

18. Соломойченко H.H. К вопросу аналитического определения давления металла на валки при дрессировке: Сообщение I // Изв. ВУЗов. Черная металлургия. - 1978. №6. с.70-73.

19. Соломойченко H.H. К вопросу аналитического определения давления металла на валки при дрессировке: Сообщение 2 //Изв. ВУЗов, Черная металлургия. - 1978. №8. с. 61-64.

20. Третьяков A.B., Третьяков Е.М., Мигачева Г.Н. Дрессировка и качество тонкого листа. -М.: Металлургия, 1977. 232 с.

21. Рарбер Э.А., Тимофеева М.А., Трайно А.И., Кожевникова И.А. Моделирование энергосиловых параметров дрессировочных станов // Металлы. 2006. №2. с.68- 76.

22. Генкин А.Л., Власов С.А., Волочек Н.Г., Никулина И.В., Кравцов С.В. Выбор режимов управления для АСУТП листопрокатного комплекса на основе имитационного моделирования //Автоматизация в промышленности: Материалы Второй научной конференции. М,: Институт проблем управления, 2008. с. 241-246.

23. Хотомлянский А.Л. Анализ работы дрессировочного стана как объекта управления // Физика и механика обработки металлов давлением: Сб. статей / УНЦ АН СССР. - Свердловск 1975. с. 27-33.

24. Доманты С. Оптимизация работы прокатных станов с помощью математических моделей / С. Доманты, Д. Эдварде, И. Приходько, ГТ. Томас, Д. Восс / / Новые достижения и перспективы развития процессов и машин обработки давлением. - Краматорск. 2001. с.78 - 82.

25. Браун А.Е. Сравнительный анализ электромеханических и гидравлических нажимных устройств на станах холодной прокатки // Проблемы качества и совершенствования тяжелого, энергетического, транспортного и химического оборудования: Тез. докл. - Свердловск, 1978. с. 36-37.

26. Чернов П.П., Сосковец О.Н., Зенченко Ф.И. и др. Совершенствование режимов дрессировки жести на двуклетевом стане 1400 // Сталь. 1986. №8. с.56-60.

27. А.И. Божков, В.П. Настич. Плоскостность тонколистового проката. - М.: "СП ИНТЕРМЕТ ИНЖИНИРИНГ". 1998. 264 с.

28. Управление качеством тонколистового проката / В.Л.Мазур, А.М.Сафьян, И.Ю.Приходько, А.И.Яценко // К.: Техшка. 1997. 384 с.

29. Сиодзаки X. Отчет 1 об исследовании влияния отношения окружных скоростей валков на давление металла на валки, распределение крутящего момента и коэффициент вытяжки, а также о параметрах полосовой прокатки с разными окружными скоростями валков // Сосэй то като. 1979, №5. с.391-394.

30. Flat-rolled steel processes: advanced technologies / Edited by Vladimir B. Ginzburg. - Boca Raton: CRC Press, 2009. 372 p.

31. Приходько И.Ю., Чернов П.П., Разносилин В.В., Сергеенко A.A., и др. Система автоматического регулирования плоскостности полос и температуры с использованием бесконтактных методов. "Сталь". № 3. 2009. с.41.

32. Соломойченко H.H., Борщ И.П., Шептий Н.С., Кузьменко H.H. Система регулирования относительного обжатия на дрессировочном стане. A.c. СССР №482222. Опубл. в Б.И., 1975. № 32.

33. Тикафу М.; Сумитомо Кинзоку К.К. Способ регулирования относительной вытяжки проката в дрессировочном стане. Заявка 56-31162 Япония. Опубл. 20.07.81.

34. Критский Ю.М., Парсенюк Е.А., Мазур В.Л. и др. Устройство для регулирования относительного обжатия A.c. СССР №992108. Опубл. в Б.И., 1983.№ 4.

35. Тригуб В.А., Мазур В.Д., Паргамонов Е.А. и др. Устройство для регулирования относительного обжатия. A.c. СССР №1119749. Опубл. в Б.И., 1984.№ 39.

36. Сигэдзи У. Автоматическое регулирование вытяжки на дрессировочном стане с электрическим приводом нажимного устройства // Сумитомо Киндзоку. 1976. т.28 №2. с. 149-153.

37. Zhang Dian-hua, Sun Jie, Li Xu. Application and Research on Elongation Control System of Cold Rolling Skin Pass Mill. JOURNAL OF IRON AND STEEL RESEARCH, 2008, №20(5).

38. Генкин A.JI., Власов C.A., Кравцов C.B., Волочек Н.Г., Никулина И.В. Имитационное моделирование в интегрированном управлении металлургическими комплексами // Имитационное моделирование. Теория и практика: Труды третьей всероссийской научно-практической конференции ИММОД-2007. СПб: ФГУП ЦНИИ технологии судостроения, 2007. с. 47-51.

39. Kotze J., Duppen J. Direct digital control of a single stand temper mill // Automat. Mining. Miner, and Metal. Proceedings of the IFAC 2-nd simp.- Pretoria, 1977. pp. 683-694.

40. Sehy H. Rechnergefuhrte sollwertvorgabe fur zweigerustige Dressierstabe // BBC-Nachr. 1981. 63/№l. s.21-26.

41. Руденко Д А. Синтез алгоритмов адаптивного управления квазистационарными стохастическими процессами: Дисс. канд. техн. наук. Харьковский гос. технический ун-т радиоэлектроники. 1996. 143с.

42. Исследование адаптивных каналов в комплексе САРТ и H непрерывных станов холодной прокатки: Отчет о НИР / ВНИИМЕТМАШ. Руководитель И.В. Залесский. - № ГР 81020522; инв.№ 0070982. -М„ 1982. 122 с.

43. Куценко A.C., Чан Занг Лю. Критерии адекватности динамических и статических математических моделей технологических процессов // В ¡сник НТУ XapKÍB. 2003. № 18. с.23-28.

44. Электрооборудование для двуклетевых станов холодной прокатки фирмы Тошиба. Toshiba Review. 1974. № 93. p. 13-19.

45. Дерманский В Н., Хмелевцов Н.В., Файзулина Р.В. и др. Измерение относительного обжатия полосы на дрессировочном стане 1200 ЛПЦ-3. «Металлург», №1. 2007г.

46. Соломойченко H.H. Промышленная эксплуатация системы регулирования относительного обжатия на дрессировочном стане 1700 // Автоматизация металлургического производства. - М.: Металлургия, 1973. №1. с. 12-18.

47. Бедерсон A.A.. Мельников О.Н., Клименко А.Г. Разработка, внедрение и опыт эксплуатации автоматической системы регулирования обжатия на дрессировочных станах // Разработка и внедрение АСУ прокатными станами: Информационный сб. / ЦНИИТЭИ приборостроения. - М„ 1975. с.78.

48. Гантерт А., Кёлер Г. И др. Опыт эксплуатации автоматизированного тонколистового дрессировочного стана И Черные металлы. - 1975.№16. с.14-19.

49. Мацухару С; Хитати Сэйсакусё К.К. Способ регулирования относительного удлинения в дрессировочном стане. Заявка №53-19992. Япония, опубл. 23.06.78.

50. Мацуки Ц.; Хитати Сэйсакусё К.К. Способ регулирования относительного удлинения в дрессировочном стане. Заявка №53-25700. Япония, опубл. 28.07.78.

51. Морозов Ю.П. Инновационный менеджмент. -М. Юнити-Дана, 2000. 446с.

Основные публикации по теме диссертационного исследования.

1. Бедерсон A.A., Гофенберг А.О. и др. Система автоматического управления относительным обжатием прокатываемой полосы. A.c. СССР №931252 от 2.02.1982г.

2. Бедерсон A.A., Гофенберг А.О. и др. Регулятор относительного обжатия прокатываемой полосы. A.c. №944696 от 23.03.1982г.

3. Бедерсон A.A., Гофенберг А.О. и др. Система автоматического управления относительным обжатием прокатываемой полосы. A.c. СССР №1025473 от 1.03.1983г.

4. Мельников О Н., Альтерман И.И., Сыпачев С.Д., Калганов О Б., Гофенберг А.О. Средства и системы автоматизации двухклетевого прокатно-дрессировочного стана и непрерывно-

травильного агрегата // VII Международная конференция стран-членов СЭВ и СФРЮ по автоматизации производственных процессов и управления в черной металлургии. СРР. Бухарест, 1984. 13с.

5. Бедерсон A.A., Гофенберг А.О. и др. Способ регулирования относительного обжатия полосы. A.c. №1194524 от 1.08.1985г.

6. Гофенберг А.О., Медведь Л.Н. Система САРТО-2 // Инф. листок о научно-техническом достижении. ЦНТИ №85-39. Свердловск, 1985г.

7. Гофенберг А.О. Системы автоматического регулирования обжатия полосы на дрессировочных станах // Автоматизация технологических процессов и управления производством в черной металлургии. М.: Металлургия, 1987. с.61-65

8. Гофенберг А.О. Система автоматического управления обжатием полосы при дрессировке // Средства и системы автоматизации технологических процессов в черной металлургии (передовой научно-технический и производственный опыт) / Свердловский обл. совет НТО. 1987. с.50-66.

9. Гофенберг А.О. Опыт внедрения адаптивных систем автоматического регулирования обжатия полосы на дрессировочных станах // Автоматическое управление и электропривод металлургических машин и агрегатов: Сб. науч. тр. / ВНИИМЕТМАШ. М., 1987.

10. Гофенберг А.О. Хигер О.Б. и др. Устройство для регулирования натяжения полосы на моталке листопрокатного стана. A.c. СССР№1468625 от 1.12.1988г.

11. Гофенберг А.О. Система автоматического управления относительным обжатием прокатываемой полосы. A.c. СССР №1496852 от 1.04.1989г.

12. Гофенберг А.О., Сыпачев С.Д. Способ управления относительным обжатием прокатываемой полосы. A.c. СССР №1496853 от 1.04.1989г.

13. Гофенберг А.О. Система автоматического управления относительным обжатием прокатываемой полосы. A.c. СССР №1502149 от 22.04.1989г.

14. Гофенберг А.О., Сыпачев С.Д., Мельников О.Н. Способ регулирования относительного обжатия полосы в прокатном стане и система для его осуществления. A.c. СССР №1503917от 1.05.1989г.

15. Гофенберг А.О., Хигер О Б., Пиянзин Н.П. Система управления возбуждением двигателя постоянного тока. A.c. СССР №1617604 от 1.09.1989г.

16. Гофенберг А.О. Модернизация системы адаптивного управления дрессировочным станом «1700» КарМК. Отчет по НИР. ОАО «Уралчерметавтоматика». 1989г. 62с.

17. Гофенберг А.О. Создание системы автоматического адаптивного управления обжатием при дрессировке полосы. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. -М. 1989г.

18. Гофенберг А.О. Система косвенного управления натяжения на моталке стана холодной прокатки. Отчет по НИР. ОАО «Уралчерметавтоматика». Í990r. 65с.

19. Гофенберг А.О. Система управления возбуждением двигателя постоянного тока. A.c. СССР№1718358 от8.11.1991г.

20. Гофенберг А.О. Синтез структуры системы регулирования толщины и натяжения на непрерывном стане холодной прокатки «2500» ММК на основе инвариантного управления. Отчет по ОКР. ОАО «Уралчерметавтоматика». 1992г. 44с.

21. Гофенберг А.О. Разработка алгоритма системы регулирования формы и профиля полосы на дрессировочных станах «1700» и «2500» ММК. Отчет по ОКР. ОАО «Уралчерметавтоматика». 1993г. 44с.

22. Гофенберг А.О. Использование систем адаптивного управления дрессировочными станами ММК в режиме дрессировки с технологической смазкой. Отчет по НИР. НПО «Уралчерметавтоматика». 1994г. 86с.

23. Гофенберг А.О. Разработка система адаптивного управления комплексом нефтяных качалок. Отчет по ОКР. НПО «Уралчерметавтоматика». 1997г. 56с.

24. Гофенберг А.О. Разработка, изготовление и испытания опытного образца системы автоматического управления комплексом для испытания подводных лодок. Отчет по НИР. НПО «Уралчерметавтоматика». 1997г. 65с.

25. Гофенберг А.О., Иванов C.B. Разработка многопроцессорного управляющего устройства для оснащения тнристорных преобразователей. Отчет по ОКР. НПО «Уралчерметавтоматика». 1998г., 28с.

26. Гофенберг А.О. Синтез структуры систем управления скоростными режимами непрерывных станов холодной прокатки. Отчет по НИР. НПО «Уралчерметавтоматика». 2000г. 44с.

27. Гофенберг А.О. Разработка алгоритма адаптивной системы точного останова рулона на моталках стана горячей прокатки. Отчет по НИР. НПО «Уралчерметавтоматика». 2001г. 51с.

28. Гофенберг А.О. Использование блочно-матричных моделей для автоматизации непрерывных станов холодной прокатки. Отчет по НИР. НПО «Уралчерметавтоматика». 2002г. 91с.

29. Гофенберг А.О. Разработка системы управления и защит погружными насосами для добычи урана. Отчет по ОКР. НПО «Уралчерметавтоматика». 2003г. 34с.

30. Гофенберг А.О. Исследование способа передачи данных по трубе газопровода с формированием сигнала путем модуляции защитного потенциала трубы Отчет по НИР. НПО «Уралчерметавтоматика». 2003г. 31с.

31. Гофенберг А.О. Разработка, изготовление и испытания опытного образца системы регулирования и защит АВК ГЦН блока №3 БАЭС. Отчет по НИР. НПО «Уралчерметавтоматика». 2005г. 102с.

32. Гофенберг А.О. Разработка, изготовление и испытания опытного образца само восстанавливающегося электронного управляющего комплекса для АЭС. Отчет по НИР. НПО «Уралчерметавтоматика». 2005г. 63с.

33. Гофенберг А.О.Разработка автоматизированной системы управления комплексом восстановления бурильных труб. Отчет по ОКР. НПО «Уралчерметавтоматика». 2006 г. 54с.

34. Гофенберг А.О., Данилов А.М. Системы измерения, защит и управления паровыми турбинами. Отчет по НИР. НПО «Уралчерметавтоматика». 2006г. 48с.

35. Гофенберг А.О. Стабилизация процесса дрессировки за счет управления эквивалентной жесткостью клети. Отчет по НИР. НПО «Уралчерметавтоматика». 2007г. 55с.

36. Гофенберг А.О. Анализ используемых систем позиционирования для изделий морского базирования, синтез алгоритма цифровой системы. Отчет по НИР. НПО «Уралчерметавтоматика». 2009г. 82с.

37. Гофенберг А.О. Синтез системы управления возбуждением двигателя постоянного тока с переключаемой структурой. Отчет по НИР. НПО «Уралчерметавтоматика». 2009г. 33с.

38. Гофенберг А.О., Гусев A.B. Разработка адаптивной системы сбора информации, анализа и управления в тепловых сетях г.Новоуральска. Отчет по ОКР. НПО «Уралчерметавтоматика». 2009г. 32с.

39. Гофенберг А.О. Разработка адаптивного алгоритма управления комплексом производства шаров для мельниц дробления руды. Отчет по НИР. НПО «Уралчерметавтоматика». 2010г. 48с.

40. Гофенберг А.О., Данилов A.M. Синтез алгоритма адаптивного управления объектом с распределенными параметрами. Отчет по НИР. НПО «Уралчерметавтоматика». 2011г. 32с.

41. Гофенберг А.О., Куликов А.Н. Системы адаптивного управления в теплосетях на основе геоинформационной модели. Отчет по НИР. НПО «Уралчерметавтоматика». 2012г. 63с.

42. Гофенберг А.О. Разработка системы адаптивного управления реверсивным станом для прокатки цветных и драгоценных металлов. Отчет по НИР. НПО «Уралчерметавтоматика». 2012г. 32с.

Подписано в печать 20.12.2012 Формат 60x84 1/16 Бумага писчая. Печать на ризографе. Усл. печ. л. 3,6 Тираж 100 экз. Заказ 3691

Отпечатано в типографии ООО «Издательство УМЦ УПИ» г. Екатеринбург, ул. Гагарина, 35а, оф. 2 Тел.: (343) 362-91-16, 362-91-17