Software & Systems

Сушка – это широко распространенный энергоемкий процесс в промышленности, во многих случаях определяющий не только качество продукции, но и технико-экономические показатели производства в целом. Одним из методов снижения энергоресурсопотребления и повышения качества выпускаемой продукции является создание и внедрение информационно-управляющих систем (ИУС) для сушильных установок.

Несмотря на многообразие сушильных установок, можно выделить характерные для них особенности, которые необходимо учитывать при решении задач оптимального управления (ЗОУ). Как правило, в сушильные установки входит оборудование для подачи тепла, а также для осуществления движения рабочих органов. В соответствии с техническими параметрами сушильной установки и технологическим регламентом можно выделить основные режимы ее работы – пуск и сушка. В режиме пуска происходят разогрев сушильной установки и включение различных исполнительных устройств. Основные цели оптимального управления (ОУ) – энергосбережение и экономия топлива. В режиме сушки, самом длительном в процессе, происходит удаление влаги из материала. Целями управления являются качество конечного продукта и производительность сушильной установки.

Наиболее наукоемкий этап разработки ИУС – проектирование ее базы знаний (БЗ). При этом предполагается, что математическое и програм-мное обеспечение ИУС, позволяющее решать ЗОУ в режиме реального времени, базируется на следующих подходах:

-      рассмотрение моделей объектов управления на множестве состояний функционирования [1];

-      анализ ЗОУ режимом пуска с использованием метода синтезирующих переменных [2];

-      использование в режиме пуска алгоритмов управления многозонными объектами [3];

-      использование в режиме пуска алгоритмов синтеза ОУ с учетом действующих шумов;

-      применение в режиме сушки методов искусственного интеллекта, в частности, нейронных сетей для оценки влажности материала [4] и нечеткой логики для управления процессом [5];

-      применение в режиме сушки (в случае многозонных сушильных установок) стратегий управления как для одной партии материала, так и для разных партий.

БЗ ИУС имеет стратифицированную иерархическую структуру, представленную множеством взаимосвязанных фреймов (рис. 1), отражающую граф поиска решения ЗОУ в пространстве состояний. Фреймы БЗ ИУС имеют слоты, содержащие не только конкретные данные, но и имена процедур, осуществляющих их обработку по заданному алгоритму. Часть фреймов включает слоты, заполнителями которых являются правила продукций.

Верхний, нулевой, уровень иерархии содержит фрейм, позволяющий проводить идентификацию состояния функционирования объекта управления, первый – идентификацию режима работы объекта управления, а второй – идентификацию цели управления. На третьем уровне располагаются фреймы для структурной и параметрической идентификации модели объекта, пригодной для решения задачи управления, на четвертом – фреймы анализа задачи управления. Пятый уровень составляют фреймы определения стратегии реализации управления, шестой – фреймы синтеза алгоритма управления. На седьмом уровне содержатся фреймы с соответствующими имитационными моделями, позволяющими проводить проверку синтезированного алгоритма управления.

Иерархическая многоуровневая структура дает возможность организовать процесс приобретения и использования знаний, а также автоматизировать процесс получения оперативного решения ЗОУ. При решении задач используются следующие модули ИУС: идентификации состояния функционирования, режима, цели и модели объекта управления, постановок задач управления, анализа ЗОУ и выбора стратегии, синтеза решения и имитационного моделирования и др.

Программно фреймовая БЗ ИУС представляет собой набор классов, созданных в среде визуального программирования Borland Developer Studio 2006 на языке Object Pascal. Статические модели фрагментов структуры БЗ для режимов пуска и сушки изображены на рисунках 2 и 3 соответственно. Эти модели представлены в нотации UML в виде диаграмм классов.

Фреймы, представленные в виде классов (см. рис. 2), используются для обеспечения функциональности модулей ИУС, работающих в режиме пуска.

Модуль идентификации состояния функционирования использует фрейм frMSF, содержащий фрейм frRegimeWork, агрегирующий фрейм frAim, которым пользуется модуль целей управления. Фрейм frAim включает фрейм frFunc, позволяющий рассчитать значения функционалов затрат энергии и топлива. Модуль анализа в зависимости от объекта управления использует фрейм анализа ОУ (frAnalysisOC), агрегирующий фреймы получения условий существования решения ЗОУ (frSolveExists), определения видов функций ОУ (frFunctionOC), границ областей видов функций ОУ (frAreaLimits), расчета параметров функций ОУ (frParamOC).

Модуль имитационного моделирования использует фрейм frImitationModelling, включающий фреймы моделирования так называемых белых (frWhiteNoise) и цветных (frColorNoise) шумов.

Модуль синтеза для решения задач управления сушильной установкой использует фрейм frSynthesisOC, включающий фреймы: математических моделей объектов (frModel); алгоритмов управления (frAlg), от которого наследуются фреймы frAlgNoise и frAlgNoNoise; множества состояний функционирования (frMSF).

Фрейм массива реквизитов (frMasReqv) агрегирует фрейм моделей (frModel) и связан отношением зависимости с фреймом расчета синтезирующих переменных frSynthVarEng.

Фреймы БЗ, представленные на рисунке 3, используются для обеспечения функциональности программных модулей ИУС, работающих в режиме сушки.

Модуль идентификации состояния функционирования объекта управления использует фрейм frMSF, но при этом работают слоты, соответствующие режиму сушки. Фрейм frMSF содержит фреймы frRegimeWork и frIdentif, агрегирующий фрейм frAim, которым пользуется модуль целей управления.

Модуль идентификации ситуации использует фрейм frIdentif. Он позволяет в зависимости от состояния функционирования, режима работы выбрать цель управления, согласно которой определяется класс решаемой задачи (frKlassTask). Этот фрейм агрегирует фреймы frStrategy и frFuncPr. Фрейм frStrategy содержит три фрейма стратегий управления – frProdCommonTask, frProdSpecial­Task1, frProdSpecialTask2, – соответствующие общей задаче управления и двум частным задачам.

Модуль логического вывода, определяющий управляющее воздействие, использует фрейм  процедурных знаний frFuzzyLogic, связанный отношением зависимости с фреймами frProdCom­monTask, frProdSpecialTask1 и frProdSpecialTask2, знания в которых представлены в виде продукционных правил. Фрейм frFuzzyLogic также связан отношением зависимости с фреймом frFuzzy­fication, который наследует знания фрейма frFuncPr, связанного отношением зависимости с frPrModel. Фрейм frAccumulation наследует знания фрейма frFuzzyLogic, которые использует фрейм frDefuzzification. В состав фрейма frDefuzzy­fication входят фреймы, отражающие процедурные знания следующих методов: центр тяжести (frCenterGravity), первый максимум (frFirstMax) и медианы (frMedian). Фрейм frFunctional включен во фрейм frDefuzzyfication.

Модуль синтеза ОУ использует фрейм frSyn­thesis, который использует знания фрейма frDe­fuzzyfication.

Модуль имитационного моделирования использует фрейм frImitationModel, связанный отношением зависимости с фреймом frSynthesis.

Созданная структура БЗ обеспечивает оперативную работу модулей алгоритмического обеспечения ИУС, что дает возможность синтезировать ОУ сушильной установкой в реальном времени.

БЗ ИУС позволяет решать следующие задачи: энергосберегающий разогрев сушильной установки, энергосберегающий пуск электродвигателей, достижение требуемого качества высушиваемого материала при максимальной производительности процесса сушки в режиме реального времени. Экономия энергоресурсов при ОУ разогревом сушильной установки составила 6,2 % по сравнению с традиционным. В целом же для всей сушильной установки экономия энергоресурсов в динамических режимах составляет 5–10 %. Применение ИУС позволило увеличить вероятность выхода качественной продукции до 0,98, а также повысить производительность процессов сушки на 5 %.

Литература

1. Артемова С.В., Грибков А.Н. Математическая модель многосекционной сушильной установки на множестве состояний функционирования // Вестн. ТГТУ. 2002. Т. 12. № 4.          С. 969–974.

2. Расширенный анализ задач оптимального управления / Артемова С.В. [и др.] // Информационные процессы и управление. 2006. № 1. URL: http://www.tstu.ru/ipu/2006-1/002.pdf (дата обращения: 14.07.11).

3. Грибков А.Н., Артемова С.В. Алгоритм ресурсосберегающего управления динамическими режимами многосекционных сушильных установок // Изв. Томск. политехнич. ун-та. 2008. Т. 313. № 4. Томск: Изд-во ТПУ. С. 48–50.

4. Артемова С.В., Грибков А.Н., Ерышов А.Е. Информационная система мониторинга влажности материалов в процессе сушки // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2009. № 7. С.46–50.ОК

5. Артемова С.В., Грибков А.Н. Система мониторинга процесса сушки с интеллектуальными датчиками влажности // Датчики и системы. 2009. № 3. С. 27–30.