Математические модели управления рабочими режимами электротехнологических процессов и установок | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 28 декабря, печатный экземпляр отправим 1 января.

Опубликовать статью в журнале

Библиографическое описание:

Тригорлый, С. В. Математические модели управления рабочими режимами электротехнологических процессов и установок / С. В. Тригорлый, Д. В. Джема, В. А. Лаврентьев, В. В. Ермолаева. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2017. — № 35 (169). — С. 10-15. — URL: https://moluch.ru/archive/169/45519/ (дата обращения: 16.12.2024).



При разработке сверхвысокочастотных (СВЧ) электротехнологических процессов и установок значительная доля в общем объеме работ приходится на разработку и проектирование оборудования, отработку технологических режимов на пилотных установках. Особую значимость эти работы приобретают при использовании автоматизированных производственных систем в условиях повышения требований к качеству выпускаемой продукции и энергетической эффективности промышленных технологий.

В этой связи актуальной задачей является разработка программно-аппаратного комплекса, позволяющего ускорить цикл создания СВЧ электротермических установок (СВЧ ЭТУ).

Целью данной работы является разработка программно-аппаратного комплекса (ПАК), имеющего набор программных средств для реализации единого информационного пространства, включающего в себя математические модели СВЧ электротехнологических процессов и установок, качественный интерфейс

пользователя, а также набор технических средств, включая систему управления на базе нечеткой логики.

Постановка задачи. Рассмотрим назначение основных блоков ПАК и их взаимодействие. Составные элементы ПАК показаны на блок-схеме (рис. 1.) Комплекс включает в себя следующие основные компоненты:

– блок информационного обмена и ввода данных о решаемых задачах;

– блок синтеза системы управления СВЧ ЭТУ;

– блок разработки рабочих камер СВЧ ЭТУ;

– блок анализа СВЧ ЭТУ и технологических процессов;

– блок экспериментальных исследований;

– блок математической поддержки.

Блокразработки рабочих камер СВЧ ЭТУ (см. блок-схему на рис. 1) предусматривают выбор типа СВЧ камеры (лучевого типа, с бегущей волной или стоячей волной) и выбор режима термообработки (периодический или методический). Следующим этапом является выбор технологического процесса (нагрев, сушка, плавление, размораживания и др.) и соответствующей математической модели из блока математической поддержки.

Данный блок содержит также модели технико-экономической оптимизации. Необходимость использования данного блока обусловлена следующими причинами. Подавляющее большинство прикладных задач по моделированию технологических процессов являются оптимизационными. Поэтому на этапе постановки задачи необходимо указать требуемое множество переменных технологических параметров, определяющих заданное качество процесса (конечного продукта), а также сформулировать ограничения, связанные с реализацией в производстве поставленной задачи (например, размеров, температуры, влажности и др.), включая и требования к экономическим показателям (стоимости установки, экономической эффективности, расходу электроэнергии и др.). Таким образом, модели технико-экономической оптимизации являются неотъемлемой частью решения задач проектирования СВЧ ЭТУ.

Модели тепло- и массоотдачи используются как вспомогательные при математическом моделировании процессов нагрева и сушки объектов в СВЧ ЭТУ. В частности данные расчетные модели позволяют определять коэффициенты тепло- и массоотдачи для различной формы и расположения объектов в пространстве при свободном и вынужденном движении среды. При моделировании учитываются зависимости теплофизических свойств окружающего воздуха от температуры.

В результате математического моделирования рабочих камер СВЧ ЭТУ определяются геометрические размеры, требуемая мощность СВЧ генератора, режим работы СВЧ генератора для выполнения установленных технологических показателей (по темпу нагрева, сушке, равномерности полей температуры и влагосодержания и пр.). В процессе моделирования используются базы данных по физическим свойствам обрабатываемых материалов и сред.

Блок синтеза системы управления СВЧ ЭТУ кроме выбора типа СВЧ установки и режима термообработки включает следующие основные процедуры:

а) выбор аппаратной платформы, определение исполнительных механизмов и подключение датчиков контроля технологического процесса;

б) ввод регулируемых параметров технологического процесса и ограничений на их величину;

в) синтез системы управления СВЧ ЭТУ с учетом выбранного алгоритма управления, аппаратной платформы и имеющейся базы знаний о поведении объекта управления в ходе технологического процесса;

г) моделирование управляющих воздействий.

Как видно из блок-схемы (рис. 1), в процесс синтеза системы управления происходит взаимодействие с базой знаний. В свою очередь, база знаний связана с блоком математической поддержки (связь указана штриховой линией) для формирования необходимой математической модели, используемой при управлении. Кроме того, предусмотрено пополнение базы знаний по данные результатов управления СВЧ ЭТУ.

В блоке анализа СВЧ ЭТУ осуществляется выбор математической модели для рассматриваемого технологического процесса с учетом требуемой точности к моделированию. По результатам моделирования оценивается комплекс показателей, характеризующих технологический процесс (распределение температуры, влажности, термомеханических напряжений по объему объекта в различные моменты времени и др.), а также энергетические и экономические показатели работы СВЧ ЭТУ.

Блок экспериментальных исследований предназначен, в первую очередь, на получение недостающих данных об электрофизических свойствах обрабатываемых материалов в электромагнитном поле. В частности, учитывая потребность в высокотемпературной обработке диэлектриков в поле СВЧ, представляет интерес получение данных об относительной диэлектрической проницаемости ’ и тангенсе угла диэлектрических потерь tg в зависимости от температуры. Результаты экспериментов обрабатываются и пополняют базу данных по физическим свойствам материалов и сред (рис.1).

Одним из важнейших элементов ПАК является блок математической поддержки, математические модели которого используются в основных элементах комплекса. Математические модели, адекватно отражающие физические процессы, происходящие при воздействии СВЧ электромагнитных колебаний на обрабатываемый объект, являются основой для решения задач разработки автоматизированных энергоэффективных СВЧ ЭТУ, позволяющих получить требуемое качество продукции.

Разработка программного обеспечения.

В настоящее время авторами разработано программное обеспечение для математического моделирования технологических процессов в СВЧ камерах с бегущей волной и лучевого типа [1- 8]. Эти программы были написаны на различных алгоритмических языках (Фортран, Паскаль, MathCAD).

Однако наиболее подходящим программным обеспечением, позволяющим реализовать автоматизированное моделирование и разработку СВЧ ЭТУ, решение задач интеллектуального управления, является, по нашему мнению, пакет прикладных программ, реализованный в системе MATLAB, представляющий собой мощный язык программирования.

В этой связи в настоящее время перечисленные выше программы реализуются в системе MATLAB. В качестве примера ниже приведены возможности интеграции MATLAB Compiler для создания средств математического моделирования и управления процессами СВЧ нагрева и сушки диэлектриков в камерах бегущей волны.


Рис. 1. Блок-схема программно-аппаратного комплекса для разработки СВЧ электротехнологических процессов и установок и управления их рабочими режимами


На рис. 2 — “Реализованная часть” представлена структурная схема программно-аппаратного комплекса СВЧ нагрева для камер бегущей волны на нерегулярном волноводе. Эта часть комплекса предназначена для определения оптимальных размеров камер бегущей волны для достижения максимального согласования камеры с линией передачи, а также для моделирования нестационарных тепловых процессов в СВЧ камерах на базе нерегулярного прямоугольного волновода.

На первом этапе в целях оптимизации рассчитывается толщина обрабатываемого диэлектрика и длина рабочей камеры, при которых реализуется наилучшее согласование с камеры с линией передачи. На втором этапе, при полученных оптимальных размерах СВЧ камеры определяется нестационарное поле температур в обрабатываемом диэлектрике и оценивается влияние на процесс термообработки следующих параметров: мощности генератора, физических свойств диэлектрика. В основу математической модели нестационарных тепловых процессов нагрева в поле СВЧ положен метод эквивалентных схем и метод элементарных тепловых балансов [8].

Модель формируется в среде Matlab 2012 с помощью встроенного языка программирования и реализованных алгоритмов. После отладки модели в интегрированной среде применяется инструмент MATLAB Compiler [9], что позволяет интегрировать полученный код в стороннее приложение. В MATLAB Compiler определяются требуемые функции, к которым нужен доступ и формируется либо файл приложения exe, либо файл библиотеки dll. В дальнейшем для запуска исполняемого файла не требуется среда Matlab, что позволяет распространять приложение. Клиентское приложение, разработанное на платформе Visual Studio 2010, на языке программирования C# является управляющим ядром программно-аппаратного комплекса.

Приложение предоставляет удобный ввод данных для моделирования рис. 3. В левой части приложения находится дерево объектов моделирования, справа поля ввода исходных данных. Приложение осуществляет связь с базой данных, разработанной на платформе Sql Server 2010. В основе приложения лежит модель процесса с заданными параметрами. Для каждого процесса в базе данных сохраняется исходные данные, которые посредством Matlab Runtime Compiler передаются в математическую модель. Модель рассчитывает процесс и возвращает результаты в клиентское приложение. Данные расчета также сохраняются в базе данных для последующего использования.

Благодаря такому подходу становится возможным провести моделирование нестационарных тепловых процессов в зависимости от нескольких требуемых параметров. В результате получается многомерная матрица распределения теплового поля. Измеряемыми параметрами являются мощность СВЧ генератора, время воздействия, такие, как мощность и частота СВЧ генератора, время воздействия, физические свойства диэлектрика. Используя полученную многомерную матрицу, клиентское приложение позволяет провести анализ полученных результатов в графическом виде.

Экспериментальные исследования.

На рис. 4 представлены графики распределение теплового поля, активного и реактивного сопротивления в продольном сечении диэлектрика для разных моментов времени и для разной мощности генератора. Дальнейшим развитием проекта служит реализация интеллектуальной системы управления процессом СВЧ термообработки рис. 2 — “Планируемая часть”. Для реализации управления и получения высокой равномерности нагрева, а также повышения энергоэффективности СВЧ установок необходимо получать информацию о регулируемых параметрах процесса, таких как температура, влажность диэлектрика. Для достижения показателей энергоэффективности необходимо знать, насколько согласованна камера с линией передачи для конкретного режима работы установки. При этом, непосредственные измерения в поле СВЧ для одного ряда параметров затруднительны, для ряда других невозможны. Это связано с тем, что датчики, помещенные в поле СВЧ, подвергаются тепловому воздействию, вплоть до разрушения.

Рис. 2. Структурная схема программно-аппаратного комплекса СВЧ нагрева в камерах бегущей волны на нерегулярном волноводе

Кроме того, сами датчики изменяют распределение поля СВЧ. Для снятия данных ограничений и получения высокого качества управления в данном проекте предполагается для задания закона регулирования использовать многомерную матрицу, полученную на этапе моделирования процесса СВЧ нагрева. Матрица моделей строится для измерений, определяемых в качестве параметров регулирования. Это может быть мощность воздействия, время воздействия, толщина диэлектрика и ряд других параметров. Также формируются критерии регулирования — скорость, равномерность нагрева, энергоэффективность.

Законы регулирования планируется реализовать, использую механизмы нечеткой логики, с использованием пакета Fuzzy Logic Toolbox MATLAB [10]. Пакет Fuzzy Logiс Toolbox предоставляет функции, графические инструменты и блоки Simulink® для анализа, проектирования и моделирования систем, основанных на нечеткой логике. Набор инструментов позволяет моделировать поведение сложных систем с помощью простых логических правил, а затем реализовать эти правила в системе нечеткого вывода. Данный инструмент позволяет использовать блоки нечеткого вывода в Simulink и моделировать нечеткие системы в рамках комплексной модели всей математической модели ЭТУ.

Используя данные результатов моделирования, сформированные в многомерной матрице, алгоритм на базе нечеткой логики на основе заданных критериев определяет характер и степень оптимального воздействия на исполнительные механизмы. В качестве основы аппаратной части используется микроконтроллер Atmega 2560. Используя, модули сопряжения на базе релейных выходов и цифро-аналогового преобразователя, аппаратная часть задает требуемый режим работы установки СВЧ нагрева. Для повышения качества регулирования и контроля полученных моделей вводится контур управления по температуре нагреваемого диэлектрика. Температура измеряется с помощью ИК термометра на базе датчика MLX90614-BCI производства Melexis. ИК термометр позволяет измерять температуру объекта непосредственно в поле СВЧ, используя запредельный волновод.

Рис. 3. Клиентское приложение: окно ввода исходных данных

Рис. 4. Клиентское приложение: окно анализа результатов моделирования

Основные термины (генерируются автоматически): MATLAB, бегущая волна, ЭТа, клиентское приложение, пол СВЧ, технологический процесс, математическая модель, математическая поддержка, нечеткая логика, программно-аппаратный комплекс.


Похожие статьи

Математические модели и методы обработки информации в системах испытания электрооборудования на надежность

Математическое моделирование устройств FACTS для расчетов установившихся режимов работы и переходных процессов ЭЭС

Фундаментальные основы описания бизнес-процессов

Математическая модель классификации состава выпускаемых изделий с использованием экспертных методов

Модели стратегического управления деятельностью центров обработки данных

Математические модели оценки валютных рисков

К вопросу определения методов модернизации электротехнологий производственных процессов на предприятиях АПК

Метод динамики средних и его применение к оценке технического состояния радиоэлектронных средств

Математическая модель технологического процесса обогащения каолина

Методические основы управления системой экономических показателей на промышленных предприятиях

Похожие статьи

Математические модели и методы обработки информации в системах испытания электрооборудования на надежность

Математическое моделирование устройств FACTS для расчетов установившихся режимов работы и переходных процессов ЭЭС

Фундаментальные основы описания бизнес-процессов

Математическая модель классификации состава выпускаемых изделий с использованием экспертных методов

Модели стратегического управления деятельностью центров обработки данных

Математические модели оценки валютных рисков

К вопросу определения методов модернизации электротехнологий производственных процессов на предприятиях АПК

Метод динамики средних и его применение к оценке технического состояния радиоэлектронных средств

Математическая модель технологического процесса обогащения каолина

Методические основы управления системой экономических показателей на промышленных предприятиях

Задать вопрос