автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Система управления микроклиматом в отделении блочных теплиц

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ НАУК

ВСЕРОССИЙСКИЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ ЭЛЕКТРИФИКАЦИИ СЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА

Ерков Аркадий Александрович

СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ МИКРОКЛИМАТОМ В ОТДЕЛЕНИИ БЛОЧНЫХ ТЕПЛИЦ

специальность 05.13.07 — автоматизация технологических процессов и производств (сельское хозяйство)

АВТОРЕФЕРАТ ДИССЕРТАЦИИ на соискание ученой степени кандидата технических наук

на правах рукописи

Москва - 1995

Диссертация выполнена в Всероссийском научно-исследовательском институте электрификации сельского хозяйства Российской Академии Сельскохозяйственных Наук.

Научный руководитель : Доктор технических наук, профессор Мусин А.М.

Официальные оппоненты: Доктор технических наук, профессор Липов Ю.Н.

Кандидат технических наук, ст.н.с. Молодцов И. И.

Ведущая организация: ВНИИ овощеводства Россельхозакадеыии.

Защита состоится $0 ММ/НЛ 1995г. в ¡2_ ч. на заседании диссертационного совета К 020.15.01 по присуждению ученой степени кандидата технических наук во Всероссийском научно-исследовательском институте электрофикации сельского хозяйства Российской Академии Сельскохозяйственных Наук.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, прост направлять по адресу: 109456, Москва, 1-й Вешняковский проезд, 2. ВИЭСХ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВИЭСХ.

Автореферат разослан /9 1995 г.

Ученый секретарь специализированного совета, кандидат технических накгю | а старший научный сотрудник • VI II

АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ : .

В России эксплуатируется большое количество теплиц блочного типа, где используются морально и физически устарение системы автоматического управления технологическими процессами.

На теплицы и систему управления действует нестационарное поведение ряда внутренних и внешних факторов: отказы и аварии оборудования, отказы датчиков, резкое изменение климатических условий, включение и выключение технологических процессов и пр.

Многие статические и динамические характеристики ряда элементов и технологических узлов тепличного комбината усложняют задачу качественного управления технологическими процессами теплиц. Большое транспорте запаздывание системы водяного обогрева, люфт электропривода смесительного клапана, большая пространственная протяженность теплицы, приходящаяся на один контур обогрева, к замедленной реакции на климатические и др. воздействия. Практически не автоматизировано взаимосвязное управление микроклиматом, поливом и досветом.

Вышеизложенное показывает актуальность проблемы построения высоконадежной и энергоэксномной АСУТП тепличного отделения с высоким качеством управления; работы в области автоматизации тепличного хозяйства проводились Прищепом Л.Г., Судаченко В. Н., Липовым Ю.Н., Гарбузом В. М.

В основу диссертации легли научно-исследовательские работы, которые проводились в соответствии с координационными планами и научно -- технической программой 0.сх.71.01.03.Н Госагропрома СССР на 1986-1990г., на сельскохозяйственных и других объектах в рамках НИР с НИПТИМЭСХ, совхозом Белая Дача. ВСХИ30, МЭИ и др. НИИ .

ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ДИССЕРТАЦИИ

Цель данной работы заключается в повышении эффективности управления микроклиматом теплиц, в повышении урожайности, снижении энергозатрат, а также снижении затрат на разработку и наладку САУ.

В соответствии с поставленной целью требовалось решить следующие задачи: Провести анализ недостатков применяющихся методов и средств для автоматизации систем управления микроклиматом теплиц.

Проанализировать особенности технологического процесса тепличного отделения в условиях нестационарного поведения внутренних и внешних факторов (резкие изменения климатических условий, параметров объекта и системы управления) и определить тип системы управления . а также математическую модель процессов в тепличном отделении и структурную схему САУ.

Обосновать и разработать методику синтез?. САУ с найденным типом структуры, учитывающую реальные свойства обектов управления тепличного комбината ( большое транспортное запаздывание в системе отопления, люфт электроприводов и пр.).

4. Разработать модельное и алгоритмическое обеспечение, удовлетворяющее этим требованиям.

5. Разработать опытный образец АСУТП тепличного отделения с учетом требования высокой надежности технического и программного обеспечения. Испытать систему в хозяйственных условиях.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА

1. Разработана система управления микроклиматом отделения тепличного комбината, имеющая переменную структуру,• структурные переходы которой зависят от ее состояния и возмущающих факторов.

2. Предложена и обоснована двухуровневая архитектура САУ, реализуемая в этих условиях (управление в конкретной структуре, как неизменной и переход к другой структуре по признакам её идентификации ).

3. Для идентификации структуры САУ предложено перейти от исходного протранства описания системы к пространству признаков-предикатов, на котором можно построить логический автомат, идентифицирующий структуру АСУ.

4. Разработан непараметрический метод идентификации структур (аппроксимации областей структур в пространстве состояний ) -метод логических потенциалов, который обобщает классические методы аппроксимации областей структур (классов). Найден и математически обоснован алгоритм ускорения сходимости этого метода .

5. Разработаны алгоритмы управления структурой САУ тепличного отделения, построенные на основе теории таблиц решений, входами которых являются признаки, полученные при оценивании состояния-объекта и САУ, а выходами - изменения в структуре, состоянии и управлении САУ.

Получены и обоснованы информационные критерии оптимизации идентифицирующего автомата с целью сокращения объема и повышения надежности математического обеспечения САУ.

6. Разработана каскадная схема с предсказывающей моделью и алгоритм управления при неизменной структуре для САУ микромиматом в блочной теплице (с больиим транспортным запаздыванием в контуре отопления и люфтом исполнительного органа).

7. Разработаны архитектура, алгоритмы высоконадежной АСУТП тепличного отделения, система внедрена и обобщен опыт ее практической реализации и опытной эксплуатации.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ Разработанные методики, модели, алгоритмы и программы использованы для создания АСУТП тепличного отделения и различных управляющих и диагностических систем.

РЕАЛИЗАЦИЯ РАБОТЫ Разработана и запущена в эксплуатацию АСУТП тепличного комбината в совхозе Белая Дача. Её внедрение уменьшает затраты труда, повы-

шает урожайность на 20%, уменьшают энергопотребление на 4%.

Разработан ряд дигностических и испытательных систем различного применения ( система сбора и обработки метеоданных для системы управления ТЭЦ, испытательный стенд для аттестации оросителей и пр.)

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение содержит обоснование актуальности и изложение научной новизны , практической значимости и основные положения , выносимые на защиту.

1. В первой главе дан анализ особенностей процессов в блочных теплицах. На микроклимат в теплице влияет следующие технологические процессы: отопление, вентиляция, полив и досвет, а также влияют множество внешних и внутренних дестабилизирующих факторов:

- Температура и влажность окружающей среды, скорость ветра, солнечная

радиация,осадки.

- Температура воды в контуре обогрева, температурный и гидравлический

режим в магистрали котельной.

- Процесс полива и сопутствующие ему факторы, досвет.

- Состояние кровли системы отопления, объем зеленой массы растений

- Состояние исполнительных механизмов ( электроприводы задвижек,

клапанов, форточек и пр. )

- Состояние измерительных и вычислительных элементов САУ

Каждый из факторов влияет на баланс тепла в статике , а также в динамике, на надежность и качество работы САУ.

Отмечено несоответствие динамических свойств объекта и возмущений применяемым в тепличных комбинатах САР , построенных по ПИД схемам.

На Рис.1а показана реакция температуры воздуха Тв1, Тв2 в теплице на ступенчатое охлаждение кровли (снег) -Тв1 и на ступенчатое увеличение температуры воды отопления- Тв2.

24 22

20 18 16 14

тв ;

ДТа* : Та2 /

-

, мим

Тв-АСУТП - Тв

\Те-ПИД МИН

23 22

21

20

19

20 40 60 80 100 0 20 ¿0 60 80 100

Рис.1 Температурные процессы в блочной теплице.

Как видно из Рис. 1а инерционность водяного отопления (постоянная времени» 35 мин) примерно в 3 раза превышают соответствующие величины для охлаждения кровли во время осадков. Транспортное запаздывание в системе отопления - Тз составляет ЗОмин., а для охлаждения кровли отсутствует. Как видно из Рис.16, это несоответствие не позволяет САУ, построенной по типовым ПИ и ПИД схемам, обеспечить необходимую точность поддержания температуры. Люфт вентиля усугубляет эту проблему.

Веб это приводит к длительному и значительному уходу температуры от оптимального режима и к лишним затратам тепловой энергии (Рис.16 -Тв-ГЩ ). При попытке увеличения коэффициента усиления ПИД-регулятора (для ускорения регулирования) система переходит в колебательный режим. С другой стороны , при эксплуатации наблюдается ситуации, вызывающие изменение структуры системы (теплиц и оборудования САР):

1.Отказы и аварии оборудования. Отказы исполнительных органов (электромоторы,форточки и пр.) и отказы компонентов САУ: компьютера, АЦП и пр. Аварийное нарушение целостности кровли резко меняет состояние объекта регулирования.

2. Отказы датчиков (датчики легко могут бить резервированы).

3. Резкое изменение климатических условий, приводящее к резкому изменению состояния системы - ХШ. Выпадение осадков приводит к значительному охлаждению и увеличению теплопроводности кровли теплиц.

4.Включение и выключение дополнительных технологических процессов. Включение полива или досвета значительно изменяет климатические параметры теплицы .

5. Гидравлическая неустойчивость в отопительной сети, из-за не-дотаточности ресурсов центральной котельной.

6. Кроме того требование высокой надежности АСУТП приводит к необходимости аналогового резервирования компьютерного управления (см.Гл.6). Это накладыывает определенные ограничения к алгоритмическую схему САУ с переменной структурой.

САУ должна реагировать на эти факторы, но их никак нельзя учесть при простой схеме управления ( с постоянной структурой), применение которой приводит к низкому качеству поддержания режимов, снижению урожайности и к большему энергопотреблению.

Вышеперечисленные аспекты приводят к необходимости строить АСУТП тепличного отделения, как систему с переменной структурой (СПС).

Анализируются системотехнические решения АСУТП теплиц. В настоящее время в тепличных хозяйствах СНГ используются аналоговые САУ: в 100,С200 (ГДР). Они устарели, требуют модернизации и не позволяют осущестлять более качественное и энергоэкономное управление.

Компьютерная АСУТП GVfA-5000 производства Teltoff (ГДР) имеет очень высокую цену и в "настоящее время не выпускается.

Голландские, итальянские и японские САУ для теплиц рассчитаны на теплицы малых размеров и не подходят для блочных теплиц.

АСУТП, использующие на каждой теплице ЭВМ класса ДВК или PC, соединенные с центральной вычислительной машиной имеют чрезвычайно высокую стоимость, низкую надежность, требуют специальных помещений в теплицах и многочисленного обслуживающего персонала.

Для правильного выбора системотехнических решений необходимо выполнить следующие требования:

1. Распределенный сбор данных с удаленных датчиков.

2. Высокая надежность компьютерных .-элементов.

3. резервирование компьютерной САР температуры воздуха за счет использования аналоговой резервной автоматики и ручного управления.

4. Регистрация соблюдения режимов на твердом носителе.

5. Самодиагностика и удобство ремонта.

6. Удобство взаимодействия с оператором.

7. Математическое обеспечение должно позволять оперативно отлаживать алгоритмы и настраивать параметры системы.

2. Во второй главе рассмотрен класс систем с переменной структурой, к которым относится АСУТП тепличного отделения. Такие системы описывается нестационарными стохастическими дифференциальными уравнениями:

х(s,t) = f(s.x.u.t) + g(t) , S = 1. S . (i)

где: x(s,t) - состояние системы в s -й структуре

g(t) - вектор случайной помехи, u(t) - вектор управления Для опознавания структуры необходимо ввести в состав САУ идентификатор структуры, описываемый функцией V(x,t) , определяющий моменты смены структур: s = V(x.t). Влияние V(x,t) на x(s, t) очевидно, так как приводит к изменению структуры и x(s,t) соответственно.

Если ход процесса смены структур но зависит от x(t) , то система является системой с независимой структурой: V(x,t) = V(t) .

Построение САУ в этом случае состоит в разработке идентификатора структур и в раздельных задачах синтеза САР для каждой структуры.

В системах с зависимой структурой имеется обоюдное взаимодействие V(x, t) и X(t). Для построения системы с зависимой структурой необходимо определить ограничения на это взаимодействие . На практике закон f(s,x, t) таков, что реализации x(t) в каждой структуре описываются непрерывными марковскими процессами. Очевидно также совпадение начальных и конечных состояний.В этих условиях решение задачи построения системы с зависимой структурой будем искать, исходя из следующего

предположения: пространство состояния системы можно разбить на области, внутри каждой из которых структуру можно считать независимой Тогда при переходе системы из одной структурной области Х3 в другую Хг можно определить её структуру и перейти к другому алгоритму регулирования. Если для каждой структурнонезависимой области синтезирован оптимальный регулятор, то при выходе из области структуры и оптимальной стратегии перехода к другой структуре управления ( например по Байесу ) качественные показатели САУ будут субоптимальными.

Например, от регулировки температуры вентилем отопления осуществляется переход к регулировке открытием форточек. Для каждой из этих структур построены оптимальные регуляторы: так как для каждой из них

x(t) лежит внутри области структурной независимости и согласно принципу разделения для построения САУ имеется возможность раздельно синтезировать систему оценивания и собственно систему регулирования. Принцип справедлив для линейной САУ, но САУ микроклиматом можно описать уравнением с линейно входящим управлением:

х - fE(x,t) + ф,(х, tV ib + g3(t) (2)

Для задачи управления микроклиматом характерно медленное (2 ч.) и небольшое изменение (15Í) вектора управления ф5(хД)- и3 (температуры и влажности). Это свойство упрощает задачу приведения (Г) к виду (2) .

В этом случае для системы справедлив принцип разделения. Таким образом САУ, удовлетворяющая гипотезе структурной независимости и принципу разделения можно представить в виде совокупности САР, идентификатора структуры и таблицы выходов ( Рис.2).

Рис.2. Блок схема САУ с переменной структурой.

Для каждой структуры синтезируется оптимальный алгоритм регулирования. В процессе работы такой СА.У с двухуровневой архитектурой номер алгоритма- s, параметры настройки- а и задания- и регуляторов меняются по сигналу идентификатора- с согласно таблице выходов, чем обеспечивается высокое качество управления.

Рассматривается аппроксимация областей структур в пространстве состояний как задача идентификации . Обосновывается переход от пространства состояния X к пространству признаков идентификации Л.

На основе опытных данных и экспертных оценок необходимо аппроксимировать Р,(х) = Ps(x(t)) -вероятность структуры s в данной точке пространства состояния X системы и в данный момент времени, с целью выбора в определенный момент времени структуры по критерию:

J - arg MAX (Ps(x)) (3)

3

Как изложено в Главе 4, структуру образуют классы- подмножества в X, связанные с одной структурой, но с разными управлениями.

Классам в X соответствуют области. При идентификации структуры -определяется принадлежность состояния системы к области структуры в пространстве X. Для каждой задачи необходимо внести в алгоритм информацию об областях классов: "обучить" его. Шаг обучения можно рассматривать как акт уменьшения неопределенности в отнесении х к J-му классу. Обучение для параметрических методов заключается в задании параметров ( например положение гиперплоскостей в линейных методах).

Для непараметрических методов достаточно иметь множество эталонов или элементов обучающей последовательности из архива обучения.

Для оценки различных методов классификации и алгоритмов обучения автором вводится (Л-1) новое понятие ЭНТРОПИЯ ОБУЧЕНИЯ - Ноб : суммарная априорную неопределенность отображения множества состояний на множество классов (структур).

Ноб = - Е £ Р. (х) Log Ps(x), где Р3(х) -вероятность (4) х s принадлежности х к J

Чем больше Ноб,тем труднее обучить алгоритм идентификации структуры. Сходимость процедуры обучения можно улучшить:

а) построив на основе известной информации о среде для данной задачи распознавания пространство признаков Л| в котором Ноб меньше, чем в X.

б) используя для обучения в пространстве X такой метод аппроксимации классифицирующей функции, который учитывает априорную информацию "о свойствах областей классов в X.

в) используя адекватный выбор аппроксимирующих функций свойствам об-

- 10 -

ластей классов в пространстве признаков, г) применяя активную процедуру обучения ( экспертные оценки и т.п.).

Для большинства задач идентификации характерно, что если х с j непрерывно преобразовывать в у , то Р(у с J) - вероятность отнесения у к классу j будет монотонно убывать, при возрастании р(х, у) р(х,у) - метрика в пространстве X : то есть свойством классов в пространстве описания X является "компактность" областей классов, что справедливо для задач управления техническими системами и режимами выращивания. При построении идентификатора используется это локально-вероятностное свойство для аппроксимации области классов: каждый у- элемент пространства X. для которого известна структура, несет определенную информацшо-чем медленнее убывает Р(р(х,у)), тем её больше.

Во многих случаях справедливы более "сильные" допущения о характере границ областей классов, понижающие Ноб. Например свойство линейной разделимости: ( классы могут быть разделены гиперплоскостями).

Еще более "сильное" допущение- эти гиперплоскости ортогональны осям пространства признаков .

Из (4) следует , что при прочих равных условиях, чем меньше размерность пространства X (или Л), тем меньше Ноб и потребуется меньше опытных данных или экспертных оценок, а также короче будет программа. 3. В Главе 3 для построения САУ с переменной структурой решается задача построения Л-пространства признаков идентификации структуры. Формируется Л, для которого Ноб меньше чем Ноб.в X (примерно в 1011 раз для САУ микроклиматом ), в этом случае построение идентификатора структур упрощается, а достоверность идентификации увеличивается.

В X структурам соответствуют области , для аппроксимации границ этих областей в пространстве X можно построить предикаты вида:

Xj (x(t)) - Р( x(t) с Х(), где 1-й компонент вектора x.(t) (5) Связные области классов в X, соответствующие различным признакам могут персекаться. Принадлежность состояния системы ( точки X ) к той или иной области подчиняется законам булевой алгебры, также как и свойства событий в теории вероятности.

Необходимо выделить те совокупности областей в X, которым соответствуют переходы к структурам, каждой из этих областей соответствует множество ситуаций, описываемых множеством векторов логических или взвешенных признаков .

Для принятия решения о переходе к определенной структуре необходимо построить автомат (решающее правило) входами которого являются признаки . а выходом номер структуры. То есть автомат аппроксимирует V - функцию смены структур - V(x.t) = VU(x,t)) = V(x(t)) (б)

Таким образом методика построения идентифицирующего автомата состоит из двух этапов . : 1. Построение признаков идентификации

2. Синтез решающего правила, т.е. автомата-идентификатора, который на основании вычисленных признаков определяет структуру системы.

Решение всей задачи построения САУ с переменной структурой начинается с ьыявления множества признаков на основе практических соображений и из экспертных оценок технологов и эксплуатационщиков.

Для АСУТЛ ГК это могут быть признаки отказа датчиков, предельный ветер,предельная влажность,превышение температуры воздуха в теплице при закрытых задвижках и пр.

Если известны заранее функциональные зависимости F(x,t),TO обычно используются параметрические методы: например дискриминантные. основанные на системе неравенств:

Если: Ь > F (х ) > а , то = 1 , иначе Xj - 0. (7) Если неизвестна F(х), то используются непараметрические методы, основанные на обработке данных экспериментов или экспертных оценок:это является фактически автоматизированным построением модели Такой задачей, например, является задача выбора оптимального режима U(t) при выращивании определенной культуры. Другой задачей является диагностика технологических агрегатов и машин. Автором предложен метод логических потенциалов, обобщающий известные методы распознавания и теории нечетких тожеств (Л-1) и успено может быть использован для аппроксимации областей структур. Он основан на модели "N" - по-люсника, моделирующего распределение потенциалов в пространстве признаков.

4. В главе 4 излагается синтез логического уровня управления. В начале рассматривается задача построения идентифицирующего автомата. Предпологается, что построена система признаков и проверена ее достаточность. На основе этих признаков необходимо построить идентификатор структор, который изменял бы алгоритм- s, состояние САУ

а (коэфф. настройки регуляторов) и управляющее воздействие- и . Для задач синтеза систем управления каждому выходу автомата поставлен в соответствие вектор Is, а, и ), заносимый в таблицу выходов: ТВ. Таким образом после синтеза автомат может идентифицировать структуру по входным признакам и менять структуру САУ - s, её состояние - а, сигнал управления - и (Рис.2). Пока система не выйдет из нового структурного состояния - s, управление будет производиться САУ с неизменной структурой, построенной известными методами .

Для большинства задач синтеза .САУ одному выходу конечного автомата - КА соответствует множество входных векторов. Запрещенных входных и выходных векторов не существует - искомый автомат является всюду определенным .

Вводится понятие класса идентификации - классом является множестве входных векторов: i X. > имеющих в данной таблице переходов (ТП)

одинаковый выход. Классу соответствует одна строка в ТВ и множество строк ТП. "I. к. многие из признаков несущественны для идентификации одного класса, а для другого класса - другие, необходимо перейти к менее избыточной форме чем ТП КА.

Т.о. постановка задачи здесь расходится с задачей синтеза конечных автоматов. Кроме того программная реализация классических минимальных КА громоздка и " непрозрачна " .

Для решения задач идентификации структур (классов) предлагается применить методы таблиц решений (ТР), и разработать методы синтеза автомата по ТР и его минимизацию ( оптимизацию).

Таблицей решений является двумерный массив элементов: ( X,, >. Элемент ТР принимает различные значения, их возможное число определяется областью значений предиката X, (х). ТР состоит из строк элементов. Строки таблицы отмечаются индексом класса - 1.

На основе значений признаков по ТР необходимо найти структуру ( класс ) s , которой соответствует < s(t), a(t). u(t) > -вектор переключения структуры , изменения состояния и управления.

Например, по признакам температуры и влажности воздуха в теплице и на улице идентифицирующий автомат должен определить возможность и необходимость перехода от отопления к вентиляции, т.е. перехода к другой структуре управления.

В случае наличия архива обучения ТР строится методами мат. статистики. В случае отсутствия архива обучения, или его недостаточности формирование строк ТР производит на основе экспертных оценок: строки заполняются экспертом с учетом влияния признака на идентификацию.

Методы предсталения автоматной функции в виде ТР имеет большие преимущества: наглядность, удобство программирования.

Построение по сформированной ТР идентифицирующего автомата осуществляется алгоритмом РД - Решающего Дерева. Алгоритм основан на последовательной проверке признаков.. Его схема предсталяет собой дерево ветвлений. Нетупиковым ( нетерминальным) вершина»,I РД приписан проверяемый признак.

Исходящие из этой вершины ребра соответствуют различным значениям признака. В случае одних двоичных признаков, дерево является однородным и бинарным. Терминальным вершинам приписаны номера классов. \лгоритм функционирования РД заключается в следующем: > ( 1 ) Проверяется признак, приписанный корню дерева. I ( 2.) В зависимости от его значения переходят по соответствующему I ребру дерева на ту или иную вершину.

1— (3.) Если•следующая вершина нетерминальная, повторяется п.( 1.), рассматривая в качестве корня текущую вершину. ( 4.) Если следующая вершина терминальная, то она определяет класс

- 13 -

которому соответствует строка ТВ.

Данный автомат будет оптимальным, если средняя длина пути от корня к терминальным вершинам будет минимальна .

Перед синтезом решающего дерева строится пространство (система) признаков (Глава 3).

Построение системы признаков осуществляется в два этапа :

1.Построение самих признаков, причем соответствующие области в X должны быть точно и непротиворечиво определены, например соответствующим выбором значений а, Ь в (7).

2.Пополнение системы признаков. При этом каждому вектору признаков должен соответствовать один единственный класс (строка ТВ). Так как нельзя просмотреть все элементы { б , X , и ) используется критерий полноты системы признаков, основанный на анализе ТР:

Класс 1 и класс ) не пересенаются в пространстве признаков, если существует признак Хк(х), для которого элементы ТР удовлетворяют следующему требованию: (+) = 1 , где (+) сложение по мод. 2.

Иначе для каждых двух классов дихотомии формируется подархив и по нему находится (по критерию отбора) новый признак, разделяющий эти классы, или же строится экспертным методом новый признак. Построение РД по ТР. При построении дерева осуществляется отбор признаков. Критерий отбора должен минимизирозать размер дерева. Информационный критерий ( Л-1, Л-7 ) позволяет получить оптимальное РД. Решающее дерево строится из ТР по следующему алгоритму: !—> (1).В вершину дерева помещается признак, который I имеет максимальную величину критерия отбора (качества) I, на текущем множестве классов.

I (2).От вершины строятся ребра, соответствующие той или иной ре I акции признака на состояние системы . Каждому ребру I соответствует определенное множество классов. I (3).Выбирается свободное ребро . На множестве классов соответ-I ствующем этому ребру выбирается признак с максимальным I критерием на этом мнокесгве, и формируется новая вершина. I (4).Если множество классов на ребре состоит из одного класса I то устанавливается терминальная вершина и ей ставится в I соответствие строка в ТВ,

1--иначе выполняется п. п. (1).

(5). Процесс построения дереза заканчивается, если на каком либо этапе но остается свободных ребер. Построенное по информационным критериям решающее дерево имеет минимальную среднюю длину пути.

5. В пятой главе описывается алгоритмы ДСУТП тепличного отделения , излагается модель тепломассообменных процессов и алгоритмическая схема системы регулирования микроклиматом.

Алгоритм управления технологическими процессами состоит из нескольких параллельных процессов регулирования по разным теплицам и разным исполнительным органам теплиц. При этом регулирование по каждому процессу заканчивается не поздее установленного времени, что предотвращает зацикливание.

С периодичностью 1 минута происходит идентификация структуры системы. Переход к тому или иному алгоритму регулирования происходит по результату идентификации - строке таблицы выходов. По этой же строке определяются коэфф. настройки и входной вектор управления.

В .5.2 рассматривается построение САР с неизменной структурой, для наиболее сложной задачи регулировки микроклимата блочной теплицы.

Все известные промышленные системы регулирования в теплице в лучшем случае осуществляют регулирование температуры по ПИД закону, управляя задвижкой отопительной сети. Регулирование температурой и влажностью ветилированием осуществляется вручную, несвязно с отоплением, это приводит к замедленной реакции на климатические и др. воздействия, так как используются простейшие регуляторы. Для построения эффективной САУ рассмотрена модель тепломассооб-менных процессов в теплице:

Распределенную систему отопления можно с достаточной точностью (Л-1) моделировать элементом транспортного запаздывания и инерционными звеньями. Множество разных инерционных звеньев можно заменить инерционным звеном п - го порядка. Для блочных теплиц эксперименты показывают достаточность 1-го (для отопления - 2-го) порядка. Каждый компонент выходного вектора У = Хвых , можно представить как скалярное произведение двух векторов: ук (р) « (р) » Х(р) ,где Кк -вектор - компонент матрицы V , которая является многомерным эквивалентом передаточнуй функции.

Таким образом матричное уравнение: У(р) = У1(р) * Х(р) моделирует тепломассобменные процессы в блочной теплице. Для к -го компонента вектора V :

п

п

(8)

Постоянные времени Тз можно определить, например, по кривой разгона. Величины коэффициентов К моано определить в условиях статического

или равновесного состояния системы для каждой структуры. При изменении структуры величины < Ти,. Тз,, К, > = а, меняются (переключаются).

Для задачи предсказания при регулировке температуры задвижкой в зимний период запаздывнием всех процессов, кроме отор/^ния можно пренебречь. Практика показала,что при этом качество регулирования ухудшается незначительно ( < 1% ) .

Эта модель использована далее для построения САР микроклимата. Так как процессы в системе обогрева протекают с существенно различными скоростями используется каскадная схема САР ( Рис.3) - Контур регулировки положения клапана.

Подача горячей воды в контур обогрева регулируется реверсивным электродвигателем. Люфт привода может достигать рабочих величин открытия задвижки ( 5- Ю X ). При "перекладке рулей" регулирование не происходит пока не выберется люфт.

Для устранения этого недостатка необходимо охватить вентиль обратной связью. Программа кроме регулирования по ПИД закону в контуре клапана контролирует люфт и выдает диагностическое сообщение .

Сигнал на увеличение угла открытия вентиля вычисляется во втором контуре исходя из получения необходимой температуры воды на выходе задвижки. Постоянная времени этого процесса около 60 сек, что на два порядка меньше транспортного запаздывания и инерционности внешнего контура САР. По этому используется ПИ - закон регулирования.

Входной величиной является необходимая температура "прямой воды" рассчитанная по модели с предсказанием .

Выходной величиной является приращение угла открытия задвижки.

Основной (внешний) контур САР микроклимата в теплице. Выходной величиной является температура воды на выходе смесительной задвижки, рассчитанная по предиктивной модели. Регулирование осуществляется по отклонению от предсказанных величин температуры и влажности в теплице. Схема регулирования температуры- Тв для контура водяного отопления показана на Рис.3. В блоке М осуществляется управление по возмущению, в том числе при включении полива, досвета и пр.

Настройку ПИ и ПИД регуляторов можно осуществить по известному метолу Циглера. Это также является достоинством предлагаемой методики.

Описанные выше решения применялись при создании АСУТП отделения блочных теплиц и'хорошие результаты (Л-2): устраняется влияние состояния датчиков и исполнительных механизмов, влияние изменения температуры отопительной сети, влияние технологических процессов полива и вентилляции на микроклимат в теплице. Значительно уменьшается влияние резких колебаний внешних климатических факторов . За счет этого существенно уменьшается время и величина ухода параметров от заданных величин ( Рис.16. кривая Тв-АСУТП >. снижается энергопотребление .

К2- контур регулирования температуры воды Тот.

М - контур без запаздывания, kl- масштабный коэффициент

Рис.3. Схема регулирования температурой в зимний период.

В главе 6 описывается архитектура, практическая реализация АСУТП тепличного отделения (далее-АСУТП ТО) и ее качественные, а также экономические показатели.

Пульт управления, аналоговая автоматика и многие исполнительные органы тепличного отделения сосредоточены в одном месте. В этих условиях рационально использовать микроэвм, оснащенную децентрализованной системой сбора данных на бале терминальных станций - ТС, содержащих нормирующие устройства датчиков.

Для достижения высокой надежности .модульности конструкции и возможности оперативной отладки используется три уровня управления : ручное - пульт оператора, резервное - на аналоговых схемах ( типа РТ-25, РТ-27 ) и цифровое- на базе ПЭВМ. Такая архитектура позволяет также использовать ЭВМ для подготовки документов , технологических расчетов и пр. Блок схема АСУТП ТО приведена на Рис.4.

Основой АСУТП ТО является центральная ПЭВМ к которой подключены АЦП, коммутатор и блок силовык ключей через стандартный интерфейс ИРПР-М (Centronix), благодаря чему возможна замена ЭВМ на другой тип.

Управление электродвигателями и клапанами осуществляется посредством блока силовых ключей. При остановке ЭВМ управление автоматически передается на резервный канал управления. Компьютер подключен через стабилизатор и автоматически перезапускается при сбое в си-теме.

- 17 -Д---- Д - датчики

Коммутатор

-Резервный контур управления

пи ->

N ключа

ЭВМ

Принтер

11111

к исполнительным органам

Рис.4. Блок схема измерительных и вычислительных средств АСУТП ТО.

Для документирования и регистрации к ЭВМ подключен принтер, на который выводится каждые 1/2 часа контрольная строка и нарушения режима.

Компьютер оснащен устройством речевого синтеза, при помощи которого оповещается обслуживающий персонал о нештатных ситуациях.

Отделения тепличного комбината, центральная котельная и правление объединены в вычислительную сеть. По этой сети передаются данные о режимах й параметрах каждого отделения и котельной. Эти данные могут использоваться для взаис^связкого управления отоплением комбината и снизить энергопотреблен).^ за счет повышения среднего КПД котельной.

Кроме того данные о процессах комбината могут поступать в дирекцию или' к главным специалистам (по сети и телефону) для контроля.

Пусконаладка и опытная эксплуатация показала правильность разработанных методов, алгоритмов и архитектуры АСУТП ТО: 1. Значительно больщую точность поддержания тепловых режимов, особенно в ситуациях резкого изменения внешних и внутренних условий.

По сравнению с АСУ Те1ко£Г при различных режимах экономия энергии составила: по электроэнергии - 4 %, по тепловой энергии- 3 %

По ланным опытной эксплуатации и исследований прирост урожайности за с.гт более точного соблюдения режима составляет до 20 %.

Более точное соблюдение владностного режима выращивания также приводит к увеличению урожайности на 2 -3 %.

2. Кроме того имеются другие положительные моменты применения АСУТП :

- снижение содержания нитратов в продукции, благодаря возможности взаимосвязного управления микроклиматом и подкормкой.

- устранение попадания ртути в продукцию , благодаря неприменению ртутных термометров для контроля температуры по площади теплиц.

3. Надежность системы с учетом резервирования аналоговой автоматикой оказалась приемлемой. Отказы и выходы из строя были в основном

со стороны датчиков.

4. Автоматизированное управление объемом полива и соблюдение, хотя бы в грубых предевах,влажности почвы предотвращают большие потери урожая ( до 20 %) из-за халатности тепличниц или агронома по подкормке.

5. В настоящее время центральной ЭВМ может являться персональный компьютер IBM-PC/AT любой модификации с резервным источником питания.

6. В состав АСУТП можно ввести экспертную систему для технологов по клим„1/ и подкормке.

7. Дальнейшее улучшение соблюдения тепловых режимов при централизованной теплосети может быть получено прогнозировании погодных условий за счет сети метеостанций, размещенных в районе тепличного комбината. Данные от этих станций передаются в вычислительную сеть комбината, по ним можно задавать режимы работы котельной и управлять АСУТП комбината с упреждением. Кардинальным решением этой задачи было-бы применение миникотелен с высоким КПД, совместно с АСУТП , основапнной на алгоритмах и 'методах, описанных в данной работе.

В 6.3. приведена техникоэкономическая оценка эффективности применения компьютерной АСУТП в тепличных комбинатах.

По данным ВНШПТИМЭСХ в России эксплуатируется около 150 блоков теплиц и будут вводиться до 2000 не менее 10.

Стоимость системы управления G-5000 фирмы Tel toff составляет 240000 у.е. ( для отделения из двух блоков по 6 теплиц). Стоимость установки АСУТП ТО на блоки теплиц с установленными гидротехническими механизмами (при модернизации) составляет 54 000 у.е. В 6.4 приведен расчет экономической эффективности АСУТП ТО: Окупаемость дополнительных капиталовложений при этом составит по минимуму: 0.8 года ,по максимуму: 0.6 года.

Расчетный коэффициент эффективности дополнительных капиталовложений- по минимуму: 1.2, по максимуму: 1.6

Ожидаемый годовой экономический эффект по вариантам составит: по минимуму: 67 500 у.е., по максимуму: 90 ООО у. е.

ВЫВОДЫ

1. Система управления микроклиматом отделения тепличного комбината должна иметь переменную структуру. Определены свойства структурного перехода системы в пространстве еб состояния.

2. Предложена двухуровневая архитектура САУ :

- Управление в конкретной структуре по соответствующему алгоритму.

- Вычисление признаков структурного перехода и переход к другой структуре управления на основе логического правила принятия решения. Такая САУ позволяет значительно увеличить точность управления в условиях скачкообразных внешних и внутренних возмущающих воздействий.

3. Разработаны методы логического управления процессами тепличного отделения на основе теории таблиц решений, входами которых являются признаки, полученные при оценивании состояния объекта и САУ.

Получены и обоснованы информационные критерии программирования таблиц решений. Они позволяют уменьшить объем и повысить надежность программного обеспечения САУ.

4.Разработана модель и непараметрический метод идентификации структур ( аппроксимации областей структур в пространстве состояния) -

метод логических потенциалов, который обобщает классические методы аппроксимации областей классов ( структур ). Найден и математически обоснован алгоритм ускорения сходимости метода потенциалов .

Метод логических потенциалов позволяет точнее определить границы областей структур в пространстве состояния системы.

5. Обоснована и разработана архитектура и алгоритмы высоконадежного САУ технологических процессов теплиц. Разработана каскадная схема регулирования микроклимата теплицы с предсказывающей моделью. Она позволяет значительно улучшить динамические характеристики САУ.

6. На основе этих результатов разработана и реализована АСУТП тепличного отделения, обладающая рядом преимуществ перед известными аналогами:

- Более качественное управление в условиях большого транспортного запаздывания и инерционности системы отопления, люфта приводов, задвижек, резкого изменения внешних климатических и технологических условий; АСУТП тепличного отделения внедрена в совхозе Белая Дача и получено повышение урожайности до 20% и снижение энергопотребления на 435.

- Высокая надежнность АСУТП и удобство эксплуатации.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНО В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ:

1. Ерков A.A. Оптимальное решающее правило'с оценкой достоверности. Препринт ИПМ АН СССР № 134,Москва, 1984.

2. Ерков А.А. Управляющая сеть ЭВМ тепличного комбината.Тезисы докладов Всесоюзной научно-технической конференции "Автоматизация производственных процессов в сельском хозяйстве". Москва, 1989.

3.Ерков A.A. Анализ квазипериодичсских процессов в условиях случайного пробного сигнала. Сборник "Математические модели, средсва вычислительной и преобразовательной техники в электрофикации и автоматизации сельскохозяйственного производства" ВСХИЗО, Москва, 1990.

4. Ерков А.А.,Таратсркин В.М. Идентификация в диагностике сельскохозяйственных машин и механизмов. Сборник трудов ВСХИЗО, 1995.

5. Ерков. А. А., Мямлин А.Н. .Сулханов В. И. Синтез автоматов древовидной структуры и его применение.: Всесоюзная конференция " Адаптивные роботы -82 " Тезисы докладов. Нальчик 1982.

6. Ерков А.А.,Мямлин А.Н. .Сулханов В.И. Простые алгоритмы обработки изображений и определения ориентации объектов. Всесоюзная конференция " Адаптивные роботы -82 " Тезисы докладов. Нальчик 1982.

7. Ерков A.A. Сулханов В.И. Некоторые вопросы восприятия, обработки и распознавания. Препринт ИПМ АН СССР № 121,Москва, 1978.

8.Ерков A.A..Мямлин А,Н.,Сулханов В.И. Применение ТЗС для ориентации деталей в робототехнических комплексах. Судостроение, 1982, N"7.

9.Ерков A.A. .Мямлин А.Н. .Сулханов В.И. Самообучающаяся система распознавания. Тезисы Конференции " Теория адаптивных систем и ее применение". Москва- Ленинград , 1933.

10.Ерков А. А.. Сулханов В. И..Мямлин А.Н. Гибридная многопроцессорная СТЗ. Препринт, ИПМ АН СССР №23 . 1984.

11.Ерков А.А..Мямлин А.Н.,Сулханов В.И. Система технического зрения для распознавания и ориентирования деталей. Сборник "Проблемы машинного видения" ИПМ АН СССР , 1982.

12.Ерков А.А.,Мямлин А.Н. .Сулханов В.И. Система технического зрения для ориентации и идентификации объекта по его контурному изображению, тезисы 1-го Всесоюзного совещания по робототехническим системам. Москва. " Наука " , 1978.

13.Способ нормирования двухуровневых изображений. Авт. свидетельство 1035620 от 15.04.1983. Ерков A.A. .Мямлин А. Н.. Сулханов В.И.

Пщшилнч и neun. \1 45 | I -КО ли.

<1>прч.1Г («>\ч-4 1 о Печать oi|H.dii.ut V-1 iu-ч 1 l.-M S'I Iii., I 1.2 3 Ч.1М-» № И2

1ш1«чр.1фич ИИПШЮ МИД Роиии. UWiHi, I 1 >лi.tiuн\л 3