Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых. by Донецкий политехник (Донецкий национальный технический университет)

ФАКУЛЬТЕТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И АВТОМАТИКИ

Министерство образования и науки ДНР ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

XX Международная научнотехническая конференция

«АВТОМАТИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ И ПРОЦЕССОВ. ПОИСК МОЛОДЫХ» В рамках 6-го Международного научного форума «Инновационные перспективы Донбасса» 26-28 мая 2020 года

Сборник научных трудов конференции

Донецк 2020

АВТОМАТИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ И ПРОЦЕССОВ. ПОИСК МОЛОДЫХ ХХ Международная научно-техническая конференция аспирантов и студентов (в рамках 6-го Международного научного форума «Инновационные перспективы Донбасса») 26-28 мая 2020 года

Сборник научных трудов конференции

Донецк 2020

УДК 681.51 ББК 32.965 А22 Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых : сборник научных трудов ХХ международной научно-технической конференции аспирантов и студентов в г. Донецке 26-28 мая 2020 г. - Донецк : ДОННТУ, 2020. – 452 с. В сборник вошли материалы докладов, представленные на ХХ Международной научно-технической конференции «Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых», которая проведена факультетом компьютерных информационных технологий и автоматики ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ». Сборник предназначен для студентов и аспирантов высших технических учебных заведений, специалистов в области автоматизации технологических процессов и производств и компьютерных информационных технологий. Представлены результаты исследований и разработок молодых ученых из ведущих технических вузов и научных заведений Донецка, Луганска, Российской федерации (Санкт-Петербург) и Республики Беларусь (Минск). That is the collection of scientific articles of young researches from technical high schools of Donetsk, Lugansk, Russian Federation (St. Petersburg) and Republic of Belarus (Minsk). Организационный комитет: Маренич К. Н. – председатель оргкомитета, Неежмаков С. В. – зам. председателя оргкомитета, Дубинка Е. С. – отв. секретарь, Ульшин В. А., Соленый С. В., Дубинин С. В., Довгань А. Ю., Паслён В. В., Хламов М. Г., Чернышев Н. Н., Кузнецов Д. Н. Ответственность за содержание, новизну и оригинальность поданного материала несут авторы статей. Утверждено ученым советом факультета компьютерных информационных технологий и автоматики ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ». Протокол № 4 от 22.05.2020 г. УДК 681.51 ББК 32.965

С Б П

ГОУ ВПО «Донецкий национальный технический университет», 2020 г.

Информационные и телекоммуникационные технологии

Information and telecommunication technologies УДК 004.03 РАЗРАБОТКА ВЕБ САЙТА ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ УСЛУГ БРОНИРОВАНИЯ БИЛЕТОВ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ Ромашка Е.В. ст.преп., Ливенский Н.А. студ (ГОУ ВПО ЛНР «ЛУГАНСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. В. ДАЛЯ» г.Луганск, ЛНР) Существуют огромное количество небольших сайтов, в которых располагается краткая информация о компании, их услугах и прочее. Если пользователь хочет запланировать себе 2 мероприятия в разных местах, то ему приходится сначала найти 1 ресурс – забронировать, после – второй. Информационная система которую предлагаю я – это совместить все развлекательные ресурсы в одно место, ради удобства пользователей. При старом подходе – когда всё нужно бронировать в разных ресурсах, пользователь может просто не найти нужный ресурс и не забронировать билет, и в итоге от этого потеряет бизнес. В данный момент в сети Интернет появляется всё больше единых ресурсов которые совмещают в себе десяток небольших сайтов. От появления такого рода информационных систем выигрывают все. Пользователям удобно не переходить по разным сайтам в поиске нужного сеанса/представления и это экономит время. Бизнесу не менее лучше, так как теперь пользователь который зайдет на единый сайт – с большей вероятности посмотрит все доступные сеансы/представления и найдет для себя то – что ему надо. Огромным плюсом данной модели – является автоматизация системы бронирования билетов, без привлечения персонала. Исходя из вышеописанного считаю, что модель которая использует минимум персонала и максимум автоматизации является надежней и дешевле нежели с персоналом и без автоматизации. Процесс сотрудничества между клиентом и учреждением начинается с подачи заявки на бронирование билета. Бронирование принимается через Интернет, по почте, телефону и другими способами. В заявлении клиент должен указать имя, фамилию и отчество, сеанс и место. В данной модели которую реализовал я, система бронирования билетов полностью автоматизирована, пользователь ресурса может забронировать билет за пару минут, и на указанную электронную почту придет билет, который можно будет распечатать, либо сохранить у себя на смартфоне, чтобы потом показать бронь на кассе заведения. Онлайн-бронирование — бронирование билетов через сеть Интернет. Сам термин относится к бронированию номеров в отелях, билетов (авиа, железнодорожных, автобусных и т.д.), прокату автомобилей, мест в ресторанах, театрах и кинотеатрах, и т. д. Системы онлайн-бронирования отелей - это системы, которые отражают наличие реальных номеров в отелях и в которых отель информируется о бронировании номера клиентом менее чем через одну минуту после бронирования. Можно забронировать номер в отеле за любой минимальный период до начала бронирования, то есть более одной минуты. На сайтах гостиничного и туристического бизнеса вы можете найти два вида бронирования: 4

Истинное онлайн-бронирование - когда клиент выбирает, бронирует и оплачивает номер самостоятельно через системы ADS или непосредственно на сайте отеля. Для оплаты клиент использует пластиковую карту, данные которой передаются непосредственно в отель, а через несколько секунд получает ваучер, подтверждающий бронирование. Псевдо-онлайн бронирование (также «бронирование по запросу») - когда клиент заполняет заявку на сайте отеля и отправляет ее администратору. В течение некоторого времени клиент ожидает звонка от сотрудника отдела бронирования для подтверждения бронирования. «Бронирование по запросу» иногда неправильно называют «онлайн-бронированием». Истинное онлайн-бронирование. Этот тип предполагает выбор мест на графическом плане зрительного зала. На плане отображаются доступные для выбранного мероприятия места, план размечается в соответствии со схемой распоясовки, отображаются цены на билеты. Системы, обеспечивающие истинное онлайн-бронирование нередко предоставляют зрителям дополнительные возможности, такие как онлайн-оплата заказанных билетов с помощью кредитных карт или электронных платежных систем, печать билетов («электронный билет»), выбор дополнительных услуг (доставка билетов, рекомендация аналогичных мероприятий) и пр. Основным преимуществом систем бронирования этого типа является наглядность: зритель видит, какие места доступны для приобретения, в какой части зала находятся выбранные им места, сколько стоят те или иные билеты. К недостаткам следует отнести сравнительно высокую сложность и, соответственно, стоимость таких систем. Псевдо онлайн-бронирование - это, по сути, предварительная форма заявки. В этой форме зритель может выбрать событие, на которое он хочет купить билет, иногда выбрать, в какой части зала он хочет занять место, указать количество мест и ввести информацию о себе. Поданная заявка будет обработана сотрудником театральной и концертной организации, который, в случае подтверждения заказа, свяжется со зрителем, чтобы выяснить детали и сделать бронирование. Основное преимущество такого рода систем простота реализации и дешевизна. Главным недостатком следует назвать высокую нагрузку на сотрудников отдела продаж учреждения: процесс оформления брони практически не автоматизирован и по сути аналогичен приему заявок по телефон Вывод. Таким образом, введение электронного онлайн-бронирования билетов позволит избежать подделки данных и обеспечит их надежную защиту. Благодаря этом человек не сможет потерять забронированный билет, ведь он ему пришлется в виде прикрепленного файла в указанном адресе электронной почты. Так же бронировать билет в сети Интернет удобней и быстрей нежели приезжать в заведение либо звонить по контактному номеру телефону заведения. Значит Перечень ссылок 1. Карпова И.П. Базы данных : курс лекций и материалы для практ. занятий : учеб. пособие для студентов техн. фак. / И. П. Карпова. – СПб. : Питер, 2013. - 240 с. 2. Дудина И.П. Рекомендации по выполнению выпускной квалификационной работы бакалавра по направлению подготовки «Прикладная информатика»: учеб.- метод. пособие / И.П. Дудина, О.М. Гущина, С.В. Мкртычев. – Тольятти: Изд-во ТГУ, 2013. – 59 с.Лунева С.Ю. «Гипертекстовые технологии как средство реализации интеллектуального обучающего тренажера по дисциплине «Методы оптимизации»;

УДК 621.446 МЕТОДИКА ПЕРЕКЛЮЧЕНИЯ КАНАЛОВ ДЛЯ УСЛУГИ IPTV Кошелева Е.О., магистрант (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Услуга Internet Protocol Television (IPTV) является довольно успешной телекоммуникационной технологией. Однако переключение каналов является критической проблемой для IPTV. Слишком большое время переключения каналов повлияет на качество восприятия пользователем (QoE) [1]. В данной статье представлена новая схема переключения каналов для услуги IPTV в EPON [2], в которой предлагается многоканальный поток. Поток представляет собой логический поток, который содержит три исходных канала с битрейтом. Следовательно, пользователи будут принимать три канала одновременно, когда они смотрят услугу IPTV. Эти многоканальные потоки передаются в многоадресной сети. При смене канала пользователь может изменить только один канал или последовательно переключать каналы. В соответствии с поведением операций такого пользователя определяются две ситуации переключения каналов: внутрипотоковые и межпотоковые переключение каналов. Переключение каналов внутри потока означает, что пользователь уменьшает или увеличивает только один канал за раз. Например, пользователь смотрит канал N, который является активным каналом. В это время он меняет активный канал на канал N-1 или N+1. Поскольку каналы N, N+1 и N-1 одновременно принимаются и буферизуются клиентом IPTV, переключение каналов внутри потока не требует времени буферизации переключения. Другими словами, переключению внутрипотокового канала необходим только интервал обработки команд для изменения указателя воспроизведения из буфера N в буфер N-1 или N+1. С другой стороны, пользователь может непрерывно менять каналы. Например, пользователь может изменить канал с канала N на канал N+2 (количество измененных каналов равно двум или более двух). Такая ситуация называется переключением каналов между потоками, когда переключение каналов выходит за многоканальный поток. Подробная процедура работы для обеих ситуаций переключения каналов описана ниже. Внутрипотоковое переключение каналов. Предложен способ переключения буфера, который осуществляет переключение каналов внутри потока. Как показано на рис. 1, существует три буфера, принимающих и хранящих видеопакеты, отправленные с сервера IPTV.

Рисунок 1 – Иллюстрация переключения буфера 6

Задержка внутрипотокового переключения каналов составляет: Dintra = Dprocess + Dswitch

(1)

Dintra указывает общее время переключения канала внутри потока. Dprocess – время обработки запроса. Dswitch – время для переключения пользователя из буфера N в буфер N-1 или N +1. Межпотоковое переключение каналов. Поскольку контент IPTV выбранного канала не буферизируется в памяти клиента IPTV, переключение внутрипотокового канала не может быть использовано, если пользователь непрерывно меняет каналы IPTV (количество измененных каналов IPTV равно двум или более двух). В это время клиент IPTV должен присоединиться к новому многоканальному потоку. В этой статье логический многоканальный поток включает в себя один основной канал и два подканала. Поэтому клиент IPTV должен присоединиться и покинуть три многоадресные группы одновременно, когда выполняется переключение каналов между потоками. Задержка переключения каналов между потоками составляет: Dinter = Dprocess + Dsignaling + Dbuffering + Dswitch

(2)

Dsignaling указывает время передачи пакета IGMP через EPON, как показано в уравнении 3. Dsignaling = Drequest + Dresponse = (

SIGMP × NONU × Nchange SIGMP × NONU × Nchange )+( ) (3) LEPON × u × Brate LEPON × d × Brate

где Drequest и Dresponse означают время, вызванное сигнальным сообщением запроса или ответа, SIGMP – это размер пакета IGMP, NONU – это число ONU, которое установлено на 64. Nchange – это среднее число активных пользователей, которые выполняют изменение канала между RR и ONU. LEPON указывает скорость восходящей и нисходящей линии EPON. u и d – скорости загрузки трафика для сообщения IGMP вверх и вниз в EPON, соответственно. Скорость передачи – это реальная скорость полосы пропускания, используемая пакетом сообщений IGMP. В уравнении 3 числитель представляет собой сумму запроса IGMP и размера сообщения между ONU и OLT соответственно, а знаменатель – это полезная полоса пропускания. Dbuffering – это время для получения и хранения контента IPTV в памяти клиента IPTV через EPON и LAN, как показано в уравнении 4. Dbuffering = DEPON + DONU→RR = DEPON +

Sbuffer × R buffer LRR × (1 − d′ ) × (1 − R IPTV )

(4)

где Sbuffer – размер буфера проигрывателя клиента IPTV. LRR представляет скорость линии между резидентным маршрутизатором (RR) и ONU. DEPON означает время первого пакета от OLT до ONU, оно обычно очень мало (DEPON ~0). DONU→RR – общее время буферизации между ONU и RR. R IPTV – это коэффициент, используемый для потоковой передачи IPTV (например, [2 Мбит/с/канал]×[3 канала/человек] = 6 Мбит/с/человек, если доступная пропускная способность составляет 90 Мбит/с, и 3 человека смотрят IPTV в семье, тогда R IPTV = [2 × 3 × 3]⁄90 = 0,2). R buffer – это отношение кэшируемого буфера. d′ – нагрузка трафика других служб между RR и ONU. В этом моделировании предполагается, что пользователь может полностью использовать пропускную способность между RR и ONU, поэтому LRR установлен на 100 Мбит/с. 7

Оценка эффективности. В этом разделе приводится сравнение среднего времени переключения каналов с обычной схемой (которая не классифицирует переключение каналов двух типов) и предлагаемой схемой. Кроме того, оценивается связь между временем переключения и некоторыми параметрами моделирования. Это поможет при внедрении системы IPTV. В этой статье используется цепь Маркова с двумя состояниями для расчета среднего времени переключения каналов. Как показано на рис.2, пространства состояний S = {0,1}, в которых 0 обозначает переключение внутрипотокового канала, а 1 – переключение между потоками, а также вероятности перехода между переключением внутрипотокового канала и межпотоковым каналом это р и q соответсвенно. Матрица вероятности одношагового перехода (T) показана в уравнении 5. Уравнение 6 показывает упрощенную формулу стационарной вероятности, в которой P0 указывает вероятность переключения потока внутри потока, а P1 – вероятность переключения потока между потоками. Среднее значение переключения каналов показано в уравнении 7. Здесь Daverge – это среднее время переключения каналов. Параметры моделирования показаны в Таблице 1. Таблица 1 – Параметры моделирования Параметр Dprocess Dswitch SIGMP LEPON LRR Sbuffer d u Brate R IPTV Nchannel R buffer Nchange DEPON NONU d′

Значение 10 мс 2 мс 8 байт 1 Гбит/с 100 Мбит/с 3 МБ 0.01 0.01 1 0.2 50 0.5 10 0 64 0.1

Рисунок 2 – Иллюстрация цепочки двух состояний Маркова T=[

p 1−q

1−p ] q

(5)

1−q (1 − p) + (1 − q) 1−p P0 = 1 − P0 = (1 − p) + (1 − q) { P0 =

(6)

Daverge = Dintra × P0 + Dinter × P1

(7)

На рис. 3 показано сравнение среднего времени переключения каналов. В обычной схеме не кэшировались соседние каналы, поэтому пользователи получали время, вызванное сигнализацией и временем буферизации, когда они меняют канал, даже если они переходят только на следующий канал. Предложенная схема может предотвратить эту ситуацию, классифицируя переключение каналов. На рис. 3, чтобы упростить результат сравнения, установим q как 1-p. Как показано на рис. 3, предложенная схема имеет меньшее время переключения каналов, чем обычная схема. Мало того, что с увеличением частоты внутриканального переключения, время переключения становится короче.

Среднее время переключение каналов

600 500 400 300 200 100 0 0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

p (установлено q=1-р) Обычная схема

Новая схема

Рисунок 3 – Сравнение среднего времени переключения каналов с предложенной схемой и обычной схемой В статье отмечается, что для переключения каналов в IPTV необходим дополнительный интервал времени для буфера проигрывателя, и этот интервал будет влиять и увеличивать время переключения каналов. Чтобы исключить влияние интервала, в этой статье предлагается новая схема переключения каналов. Схема может выполнять переключение каналов внутри и между потоками. В результате в предложенной методике среднее время переключения каналов составляет: при межпотоковом переключении каналов – 500 мс, при внутрипотоковом переключении каналов 50 мс, в то время как в обычной схеме среднее время переключения каналов составляет 550 мс. Перечень ссылок 1. R. Jain. «Quality of Experience», IEEE Multimedia, 11:96-97. 2. Juan Wu et al. «Building Multicast Controller for Carrier-grade IPTV Service over Ethernet Passive Optical Network» in Second International Conference on Systems and Networks Communications (ICSNC 2007). 9

УДК 621.39 ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ПО ОПРЕДЕЛЕНИЮ СТРУКТУРНОЙ НАДЕЖНОСТИ ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЕЙ Косенко А.П., магистрант; Молоковский И.А., доц., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Тенденция к увеличению объема передаваемой информации приводит к высоким показателям нагрузки на существующие сети связи. Это приводит к сбоям работы как сетевого оборудования, так и линий связи. Выше описанное поднимает проблему надежности и безотказной работы современных инфокоммуникационных систем связи. Рассмотренный в статье метод позволяет оценить надежность известных топологических решений при проектировании сетей коммуникаций. Целью работы является оценка показателей надежности мультисервисной сети для различных типов ее построения. Надежность линии связи определяется надежностью кабеля и факторами окружающей среды, действующими на него. Наибольшее влияние на повреждение кабеля, проложенного под землей, является человеческая деятельность. Это, в основном, деятельность, связанная с земляными работами на участке, где проложен кабель. Наземные или воздушные линии больше всего повреждаются в результате неблагоприятных внешних условий. Определение надежности кабельной системы в различных условиях эксплуатации является достаточно сложной задачей. На практике для получения нужного количества данных необходимо их накопление за большой период времени. Общими причинами повреждений являются: • умышленные повреждения, наносимые человеком; • брак при производстве оптического кабеля; • недочеты при строительных работах или монтаже; • ошибки при проектировании. Статистика показывает, самой распространенной причиной повреждений являются наносимые умышленные повреждения. В наибольшей степени от этого страдают линии связи, состоящие из металлического кабеля, который с легкостью обнаруживается при помощи металлоискателя. Недочеты при изготовлении оптоволокна маловероятны, потому что современные технологии позволяют производить его с большим качеством. Недочеты при прокладке или же монтаже обычно обнаруживаются при сдаче линии связи и обычно исправляются в кратчайшие сроки. Ошибки при проектировании имеют очень серьезные последствия. Что бы избежать ошибок рекомендуется выбирать проверенные фирмы, которые имеют огромный опыт построения инфокоммуникационных систем. К основным причинам повреждения подземных лини относятся: • повреждения, которые происходят в результате проведения копательных работ; • повреждения, которые происходят в результате смещения грунта; • повреждения, которые появляются в результате устаревания волокна или же попадания влаги в сердечник; • повреждения кабеля из-за грозовых разрядов; • повреждения, связанные с дикими животными. К дополнительным причинам повреждения подземных лини относятся: • обрывы опор; • разрывы оптического волокна; • повреждения, связанные с влиянием электромагнитных полей. Вероятность отказа напрямую зависит от длины оптического кабеля. Показатели кабельных линий: 10

• плотность отказов линии m , определяющая среднее количество отказов в год на линии длиной 100 км; • средняя наработка на отказ короткой линии l длиной 100 Tl (час). Коэффициент готовности короткой оптической кабельной линии KГl вычисляют по значению плотности отказов m в соответствии со следующим выражением: К гl = (8760 − m * tв ) / 8760

(1)

Для нахождения величины Tl используется полученное значение Kгl : Tl = ( К гl * tв ) /(1 − К гl )

(2)

Также используются показатели надежности гипотетической длинной линии: средняя наработка между отказами Tl (час) и коэффициент готовности длинной линии, Kгl, которые вычисляются по следующим формулам: Tl = (8760* l − m * tв * L) / m * l

(3)

К гl = Tl /(Tl + tв )

(4)

Что бы определить структурную надежность мультисервисной системы берется математическое ожидание количества всех соединений в сети М*ОТН(Х), которое вычисляется по формуле:

M * ОТН ( Х ) = 100M ( X ) / n(n − 1)

(5)

где Х – случайная величина, соответствующая количеству линий в сети; n – количество транзитных узлов; М(Х) – математическое ожидание количества соединений в которых учитывается надежность линий связи и узлов. Для моделирования выбрано четыре типа построения сетей: 1) полносвязная; 2) древовидная; 3) радиально-узловая; 4) кольцо. Схемы показаны на рисунке 1.

Рисунок 1 – Типы сетей (а) – кольцо; б) – полносвязная сеть; в) – радиально-узловая сеть; г) – древовидная сеть) Числовые данные, а именно расстояние (км) между узлами приведено в таблицах. 11

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Таблица 1 – Полносвязная сеть 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 100 101 102 103 104 105 106 107 0 109 110 111 112 113 114 115 0 117 118 119 120 121 122 0 124 125 126 127 128 0 130 131 132 133 0 135 136 137 0 139 140 0 142 0

10 108 116 123 129 134 138 141 143 144 0

Таблица 2 – Древовидная сеть 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 0 100 95 73 2 0 76 3 0 93 99 4 0 92 5 0 88 112 6 0 105 116 7 0 91 90 8 0 104 102 9 0 76 10 0 Таблица 3 – Кольцо 4 5 6 7 8

1 2 3 9 10 1 0 100 115 2 0 77 3 0 93 4 0 72 5 0 88 6 0 105 7 0 91 8 0 104 9 0 76 10 0

1 2 3 4 5 6 7

Таблица 4 – Радиально-узловая сеть 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 95 0 77 0 99 0 72 0 88 112 91 0 0 90 101 12

8 9 10

0 0

76 0

При помощи выше приведенных формул можно рассчитать структурную надежность для каждого типа построения сети. Результаты вычислений приведены на рисунке 2

99,5 99 98,5 98 97,5 97 96,5 96 95,5 95

Рисунок 2 – Результаты расчетов Как видно из рисунка наибольшую надежность дают полносвязная (>99%) и кольцевая (>99%) сети, это обусловлено наличием множества обходных путей, в случае обрыва линии связи или выхода из строя сетевого оборудования. Древовидная структура (>98%)показала худший результат, чем предыдущие, но лучше, чем радиально-узловая (>96%). Из это можно сделать вывод, что для более надежной работы инфокоммуникационных систем связи необходимо большой уровень избыточности, т.е. наличие резервных каналов. Однако при проектировании следует учитывать удельные затраты на построение сети, а так же невозможность на некоторых участках прокладки кабеля. Как показывает практика чаще всего применяют так называемую гибридную структуру сети, это позволяем добиться высоких показателей структурной надежности при минимальных денежных затратах. Перечень ссылок 1. Рогинский, В.Н. Теория сетей связи / под ред.: Радио и связь, 1981. –192 с. 2. Алигулиеев, Э.А. Вероятность безотказной работы сети. E-journal “Reliability” Theory & Application, №1, vol. 2, 2011. – С. 88-90.

УДК 621.396 АНАЛИЗ ЗАДАЧ ПЛАНИРОВАНИЯ ЛОКАЛЬНЫХ БЕСПРОВОДНЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ УНИВЕРСИТЕТСКИХ ГОРОДКОВ Коленнков Д. Н., магистрант; Червинский В.В., доц., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Беспроводные ячеистые сети являются важной технологией для гибкого соединения компьютерных систем [1]. Существует много областей применения, в которых используются технологии WMN, такие как Интернет вещей, беспроводная интеграция мобильных клиентов в сетевую инфраструктуру и др. Немаловажной сферой применения выступают WMN Wi-Fi сети для кампусов университетских городков. Наличие широкополосного доступа к Wi-Fi для студентов в любом месте внутри и вне учебных корпусов увеличивает привлекательность университета для абитуриентов, является подспорьем в учебном процессе и ежедневных вспомогательных операций, способствует организации системы информационной безопасности и т.д. При планировании подобной сети учитываются множество факторов: архитектура, география и особенности предполагаемой зоны покрытия, сервисная ориентация сети, набор услуг, количество потенциальных пользователей и много другое. Немаловажным при проектировании является корректный выбор архитектуры кампусной Wi-Fi сети и алгоритма ее функционирования, основная задача которого – оптимальная передача потоков данных от узла-источника до узла-получателя. На кампусную Wi-Fi сеть действуют различные негативные факторы: интерференция, ухудшения соотношения сигнал/шум, резкие увеличения объема трафика на отдельных узлах, мобильность пользователей, особенности формы трафика и т. д. Таким образом, задача корректного выбора архитектурных решений и адаптация существующих алгоритмов функционирования WMN Wi-Fi сетей для кампусов университетских городков является актуальной задачей. Архитектурные решения возможны на основе одного из следующих подходов: - автономные точки доступа; - управление сетью с помощью контроллера - интеллектуальные точки доступа – mesh сеть Wi-Fi [2]. В случае автономной архитектуры сети Wi-Fi решение представляет собой набор несвязанных точек доступа, каждая из которых конфигурируется и обслуживается независимо. Поэтому сложность обслуживания сети, построенной подобным образом, растет линейно, а порой и экспоненциально, с ростом количества устройств. Отсюда сети с автономной архитектурой, как правило, давно не проектируют большими. Обычно это не более 3-5 точек доступа WiFi. Здесь существуют некоторые исключения, которые облегчают создание чуть более масштабных сетей, например, технология кластеризации точек доступа. Но такая архитектура в любом случае не имеет полноценного управления радиоресурсами, т.к. нет единого центра. Все сводится к упрощению задачи конфигурирования сети Wi-Fi. Некоторым развитием автономной архитектуры явились псевдо-централизованные решения, в которых в относительно небольшой группе точек доступа одна из группы выделяется как контроллер данной группы. По сути такой мини-контроллер может выполнять многие функции полноценного контроллера сети стандарта Wi-Fi. Однако, один и тот же процессор типовой точки доступа выполняет как собственно задачи беспроводного доступа, так и задачи контроля радиоресурсов, безопасности, интерференции всей группы точек доступа. Масштабирование таких решений невелико. Управление сетью с помощью контроллера. Wi-Fi контроллер – это не маршрутизатор, а устройство администрирования сети и, как следует из названия, беспроводными точками 14

доступа. При этом специальное граничное устройство, обеспечивающее защиту самого контроллера и возможность пользователей выйти в публичную сеть, носит название маршрутизатор или межсетевой экран. Возможность создания масштабных беспроводных Wi-Fi - сетей, обеспечение удобства и безопасности их администрирования – все это возможно, благодаря архитектуре сети с использованием Wi-Fi -контроллера. Основные функции Wi-Fi контроллера: автоматический поиск, настройка Wi-Fi точек доступа, обновление программного обеспечения подключенных точек доступа, анализ диапазонов Wi-Fi -сетей, автоматическое регулирование мощности всех беспроводных точек доступа, время от времени обновляя данные о радиоэфире. Интеллектуальные точки доступа – mesh сеть Wi-Fi. Mesh системы состоят из модулей. Все модули в Mesh системах одинаковые и равны между собой. Там нет главного устройства, к которому подключаются дополнительные модули (как роутер и репитеры, например). Эти модули (в рамках одной системы) могут быстро соединяться между собой по беспроводной сети и раздавать Wi-Fi на большие участки. Можно поставить один модуль, и его работа ничем не будет отличаться от работы обычного Wi-Fi роутера. Но если необходимо, устанавливается еще один точно такой же модуль, буквально за 30 секунд они соединяются между собой и начинают работать в паре. Таким образом, наиболее подходящей архитектурой для кампусной университетской сети является mesh сеть Wi-Fi. Примерный вид mesh сети Wi-Fi для кампуса университетского городка приведен на рис. 1.

Рисунок 1 - Примерный вид mesh сети Wi-Fi для кампуса университетского городка Основу функционирования mesh сети Wi-Fi является используемый протокол маршрутизации.

Протоколы маршрутизации описывают, как узлы взаимодействуют друг с другом, распространяя информацию о маршрутах с другими узлами в сети. Протоколы маршрутизации могут быть классифицированы на реактивные, проактивные и гибридные протоколы. Реактивные протоколы также называются «протоколами по требованию», поскольку они находят маршрут к месту назначения, только если есть данные для отправки. Эти типы протоколов будут иметь высокую задержку для поиска узлов, когда есть данные для отправки, но низкие издержки, поскольку они не поддерживают никаких маршрутов к месту назначения. Проактивные протоколы поддерживают таблицу маршрутизации и периодически распространяют информацию по всем узлам в сети. Таблица маршрутизации формируется из контрольных пакетов, отправляемых всеми узлами их непосредственным соседям. Они продолжают обновлять таблицу маршрутизации всякий раз, когда происходит изменение в сети. У него низкая задержка, так как у него уже есть маршрут к месту назначения в таблице маршрутизации, но он имеет высокие издержки из-за контрольных пакетов, отправляемых через равные интервалы непосредственным соседям. Гибридный протокол представляет собой комбинацию как проактивного, так и реактивного протокола, но он относительно сложен и труден для реализации. Рассмотрим протоколы AODV, OLSR, BATMAN и BABEL, так как большая часть исследований проводится на этих протоколах. Специальный протокол маршрутизации векторов по требованию AODV [3]. Протокол AODV представляет собой реактивный протокол, разработанный для ad-hoc сетей, который поддерживает unicast, multicast и broadcast. Первым этапом в протоколе AODV является обнаружение: узел источника S, который не имеет записи в своей таблице маршрутизации, соответствующей адресу узла назначения D, генерирует управляющий трафик в соответствии со следующими этапами. • Источник узла S транслирует пакет Route Request (RRE), основными полями которого являются адрес назначения и счетчик переходов, по своим n соседям N1, N2, ..., Nn. • После приема пакета RREQ узел проверяет, содержит ли пакет информацию маршрутизации, связанную с пунктом назначения. Если это так, он ретранслирует RREQ, увеличивая счетчик переходов. Если сам узел является пунктом назначения пакета, он отвечает источнику сообщением Route Reply (RREP). • Наконец, узел-источник S создает свою таблицу маршрутизации на основе принятых сообщений RREP, сохраняя следующий переход для каждого пункта назначения, и использует эту информацию для последующих передач. Из этого следует, что перед началом связи с узлами назначения D, источник узла S приходится ждать завершения текущего процесса обнаружения маршрута. Одна из ключевых особенностей протокола AODV представлена порядковым номером назначения, который также используется для маршрутов без петель. Это число генерируется каждым узлом для поддержания обновленных записей таблиц маршрутизации и полезно, если есть два разных маршрута из источника S в пункт назначения D: в этом случае S выбирает маршрут, связанный с наибольшей последовательностью пункта назначения число. Еще одна интересная особенность протокола AODV - управление локальным соединением, чтобы обнаружить разрыв маршрута, так как необходимо учитывать мобильность узлов. Этот механизм работает следующим образом: в случае, если узел в течение определенного интервала не выделяет свое присутствие своим соседям через определенный интервал приветствия, то через сообщение RREP он передает специальный запрос, содержащий его идентификационные данные, тем самым вынуждая фаза открытия. Подробно, если узел ретрансляции между S и D не может принять минимальное количество сообщений приветствия, обозначенных как разрешенная потеря приветствия, тогда список всех пунктов назначения, которые недоступны из-за потери канала, будет переадресован ошибкой маршрута широковещательной рассылки. (RERR) сообщение от узла перед разрывом (распространяется обратно к S, последний имеет возможность снова выполнить процесс обнаружения маршрута, если ему все еще нужен маршрут). Благодаря этим механизмам протокол AODV способен быстро адаптироваться к условиям динамического соединения и 16

может использоваться с устройствами с низкой вычислительной мощностью, поскольку он имеет уменьшенное использование сети и накладные расходы памяти. Протокол динамической маршрутизации от источника DSR. DSR - это протокол реактивной маршрутизации, аналогичный протоколу AODV, специально разработанный для использования в многопролетных беспроводных специальных сетях, состоящих из мобильных узлов. Поскольку DSR не использует периодическую рекламу маршрутизации. Эта функция приводит к уменьшению количества управляющих сообщений в сети - в идеале до нуля: когда все узлы неподвижны относительно друг друга и все маршруты для текущей связи уже обнаружены, нет необходимости в каком-либо процессе обнаружения маршрута. Сеть на основе DSR полностью самоорганизуется и самоконфигурируется, поэтому не требует существующей сетевой инфраструктуры, поскольку узлы взаимодействуют для пересылки пакетов через несколько переходов между узлами, не размещенными в видимости. Протокол DSR основан на: (1) обнаружении маршрута - когда узел-источник S хочет отправить пакет узлу-получателю D и не знает маршрут к D, он отправляет запрос маршрута, который будет заполняться каждым промежуточным узлом при переходах пакеты должны следовать для перехода от S к D; и (2) обслуживание маршрута - используется, когда данные фактически передаются, и для обнаружения изменений топологии сети (например, связь по маршруту больше не работает) с использованием системы на основе подтверждения. В частности, когда исходный маршрут указан как поврежденный, узел S может использовать любой другой известный маршрут (который кэшируется в узле) к D, или он может начать обнаружение маршрута, чтобы найти новый маршрут к D. Благодаря механизму кэширования маршрутов узлы на основе DSR быстро реагируют на изменения топологии. Фактически, узел с несколькими маршрутами к месту назначения может попробовать другой кешированный маршрут, если использованный отказывает. Таким образом, нет необходимости в новой процедуре обнаружения маршрута, что приводит к значительному сокращению количества управляющих сообщений в сети. Протокол Babel. Babel - это упреждающий протокол упреждающей векторной маршрутизации, позволяющий избегать петель и разработанный для обеспечения эффективности во всех типах сетей, т. Е. Проводных или беспроводных. Бабель был получен с помощью идей различных протоколов маршрутизации. В Babel один или несколько TLV (Type-Length-Value) отправляются в виде пакетов в теле дейтаграммы UDP []. Привет TLV отправляется Babel своим соседям, и подтверждение TLV может быть получено по запросу отправителя. Иногда узлы отвечают с помощью TLV IHU (I Heard U) в ответ на пакеты Hello TLV, отправленные его соседями. Метрика стоимости вычисляется из txcost и rxcost отправителя и узлаполучателя, который получен из пакетов Hello и IHU. , Babel чувствителен к истории (т. Е. Когда присутствует несколько маршрутов, он обычно предпочитает ранее использовавшиеся стабильные маршруты). Бабель использует алгоритм Беллмана Форда с небольшими изменениями, чтобы избежать зацикливания в сети. В условии технико-экономического обоснования маршрут с матрицей с наименьшей стоимостью принимается в качестве маршрута по умолчанию, но в случае сбоя маршрута по умолчанию создается другой маршрут, известный как «Возможный преемник». Таблица разработана на основе истории показателей стоимости, полученных из пакетов. Протокол B.A.T.M.A.N. B.A.T.M.A.N – специальный сетевой протокол с несколькими переходами, разработанный для преодоления недостатков протокола OLSR. Подобно протоколу векторного расстояния, он не обладает знаниями обо всех узлах в сети. Он рассчитывает лучший маршрут к месту назначения, передавая определенные сообщения, называемые OGM (сообщения отправителя). Чтобы получить наилучший путь с хорошим качеством связи, исходный узел отправляет OGM всем своим соседям первого перехода, уведомляя о существовании узла. Знание о следующем лучшем прыжке поддерживается каждым узлом. Каждый сосед, в свою очередь, передает это сообщение своим соседям на основе 17

определенного правила, что повторная передача происходит только с теми, которые были определены как лучший узел следующего перехода, таким образом выборочно заполняя OGM. Во время передачи OGM ссылки со слабой прочностью отбрасываются. OGM имеет поля для адреса источника, адреса передающего узла, TTL и порядкового номера, которые постоянно обновляются в таблице маршрутизации. Количество раз, когда OGM принимается узлом назначения, может быть известно из порядкового номера. Если получено несколько OGM, первое сообщение (т.е. с минимальной задержкой) выбирается в качестве наилучшего пути, а остальные отбрасываются. На сегодняшний день нет полной и точной информации о том, как на основе имеющихся свободных программных и аппаратных средств создать и развернуть свою mesh-сеть, готовую предоставить полноценные сервисы самоорганизующейся корпоративной сети своим пользователям. Поэтому целью дальнейшей работы является адаптация существующих алгоритмов маршрутизации mesh-сетей Wi-Fi для их оптимального функционирования в условиях кампусов университетских городков. При этом основной упор делается на исследования при помощи имитационного моделирования. В качестве среды для моделирования используются различные пакеты: NS-2 и NS-3, Matlab, AnyLogic, OMNeT++. Рассмотрим среду моделирования компьютерных сетей OMNeT++ [4]. OMNeT++ является мощным кросс платформенным инструментом создания и исследования моделей компьютерных сетей различного назначения. Данная среда имеет огромную библиотеку готовых компонентов и реализаций сетевых протоколов, что позволяет достаточно быстро строить и исследовать различные сетевые конфигурации. Для построения модели mesh-сети, кампуса необходимо использовать специально разработанный фреймворк INET [5], который расширяет возможности среды OMNeT++, протоколов динамической и мультикаст маршрутизации. После создания модели компьютерной сети и задания всех настроек пользователь может запустить выполнение моделирования в интерактивном сеансе и наблюдать весь процесс работы сети в реальном времени. По окончании эксперимента пользователю становятся доступны результаты в виде графиков и наборов данных с полной трассировкой событий моделирования. Выводы В результате проделанной работы обоснована актуальность задачи корректного выбора архитектурных решений и адаптация существующих алгоритмов функционирования WMN Wi-Fi сетей для кампусов университетских городков. Проведен анализ протоколов для meshсетей. Дано описание работы алгоритма протоколов, а также среды моделирования компьютерных сетей OMNeT++. Показана возможность создания в проектах фреймворка INET пользовательских составных модулей, которые, могут использоваться в моделях сложных сетевых структур, что позволяет выполнять декомпозицию общей сети и отдельно исследовать ее фрагменты. Перечень ссылок 1. Кучерявый, А.Е. Самоорганизующиеся сети / А.Е. Кучерявый, А.В. Прокопьев, Е.А. Кучерявый. – Санкт-Петербург: Любавич, 2011. – 312 с. 2. Mesh-сети стандарта IEEE 802.11s: Протоколы маршрутизации / В.Вишневский и др. // Первая Миля, январь, 2009. 3. Gupta, A.K. Performance analysis of AODV, DSR & TORA Routing Protocols / A.K. Gupta, H. Sadawarti, A.K. Verma // IACSIT International Journal of Engineering and Technology, vol.2, April 2010 4. OMNeT++. Discrete Event Simulator [Электронный ресурс]. URL: https://omnetpp.org/ 5. INET Framework for OMNeT++. Manual [Электронный ресурс]. 2016. URL: https://omnetpp.org/doc/inet/api-current/inet-manual-draft.pdf. 18

УДК 621.395.62 АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВРЕМЕНИ ИНИЦИИРОВАНИЯ ХЭНДОВЕРА В СЕТЯХ WIMAX Зюзгин Р.Р, магистрант; Яремко И.Н., доц., к.т.н., доц.; Лозинская В.Н., доц., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Для беспрепятственного перемещения мобильных пользователей между сетями, необходимо уделить особое внимание управлению процедурой передачи обслуживания (хэндовером). Сеть WiMAX (IEEE 802.16), обеспечивает беспроводной доступ в городской, пригородной и сельской местности в условиях распространения сигналов без прямой видимости (Non-line-of-sight, NLOS). Полосы частот, выделенные для системы WiMAX, составляют 2-11 и 10-66 ГГц для лицензированной и нелицензированной полос соответственно. WiMAX является технологией широкополосного доступа, обеспечивающей такие функции, как расширенная зона покрытия, высокая пропускная способность и низкая стоимость. Эффективный алгоритм передачи обслуживания позволяет пользователям общаться без ограничений географического покрытия отдельной сети. Структура мобильного WiMAX на основе IEEE 802.16e определяет три типа процедуры хэндовера (Handover, HO): один по умолчанию, «жесткий» хэндовер (Hard Handover, HHO), и два необязательных механизма мягкой передачи обслуживания, называемые хэндовером с макроразнесением (Macro Diversity Handover, MDHO) и хэндовером с быстрым переключением базовой станции (Fast Base Station Switching, FBSS). HHO реализует процедуру «разъединение до установления», в которой мобильный абонент (Mobile Station, MS) разрывает связь с текущей базовой станцией (Base Station, BS), а затем подключается к целевой BS. С другой стороны, и MDHO, и FBSS относятся к типу «установление до разъединения», где MS начинает обмениваться данными с новой BS, прежде чем завершить свои услуги с текущей BS. В первом случае существует разрыв связи, поэтому он не подходит для чувствительных к задержке приложений, таких как передача голоса (Voice over Internet Protocol, VoIP). С другой стороны, механизмы MDHO и FBSS сложны, достаточно дороги в развертывании и используют больше ресурсов, поскольку позволяют MS одновременно подключаться к нескольким BS. Разрыв связи, присущий «жесткому» хэндоверу в мобильных сетях WiMAX, может быть уменьшен путем генерации времен срабатывания триггеров. В IEEE 802.21 [1], для медиа-независимого хэндовера (Media-independent Handover, MIHO) определены следующие триггеры: канал разорван (Link Down, LD) и канал разрывается (Link Going Down, LGD). Данные триггеры используются между уровнями для передачи определенных событий. Роль триггеров связи в инициировании хэндовера является значительной. Триггер LD соответствует событию, когда связь L2 (Уровень 2 модели взаимодействия открытых систем) разорвана. Событие канал разрывается (LGD) подразумевает, что разрыв соединения неизбежен. Поэтому, определение подходящего времени генерации триггеров хэндовера обеспечивает непрерывность обслуживания мобильных пользователей, а значит повышение эффективности использования ресурсов. Исследователями предложен ряд методов для выбора времени генерации триггера хэндовера. Большинство из этих методов используют предопределенное значение основных параметров передачи, таких как уровень принятого сигнала (RSS), частота битовых ошибок (Bit Error Rate, BER) и расстояние. При этом на принятие решение об инициации хэндовера влияют также такие параметры, как: изменяющиеся во времени характеристики беспроводного канала, скорость абонента и время. Неверное решение при этом может привести к раннему или позднему инициированию: ранний триггер хэндовера приводит к потере сетевых ресурсов, а 19

поздний – к потере обслуживания. Следовательно, необходимо разработать оптимальный алгоритм определения времени инициирования хэндовера. На данный момент существует большое количество алгоритмов инициирования хэндовера для поддержки бесшовной мобильности в беспроводных сетях. Предлагается использовать функциональные возможности IEEE 802.21, такие как обмен информацией между различными уровнями, для достижения плавной мобильности между WLAN и WiMAX. В ряде работ приведена функциональная зависимость времени запуска хэндовера от его производительности, исходя из вероятности отказа. В работах некоторых исследователей дано описание, как триггеры генерируются с помощью межуровневого менеджера триггеров. Триггеры генерируются источниками событий в диспетчере триггеров, который, в свою очередь, собирает и обрабатывает межуровневую информацию. В ряде работ предложен механизм запуска хэндовера на основе скорости передачи данных для увеличения пропускной способности беспроводных сетей. Оценка граничной площади на основе адаптивного порога RSS для определения времени инициирования хэндовера предложен в [2]. При этом, для повышения производительности хэндовера, предложены способы установления соответствующего порога RSS триггера LGD. Способы генерации LGD триггера представлены в [3]: триггер может быть сгенерирован, используя прогнозируемый RSS и информацию соседней сети, полученную из MIHF (Media-independent Handover Function, MIHF). Общим недостатком вышеперечисленных методов является то, что не учитывается скорость мобильного абонента. Так, в работе [4] предложен адаптивный к скорости порог RSS для уменьшения задержки хэндовера мобильного WiMAX. Для запуска события LGD предлагается разработанный бесшовный механизм хэндовера, оптимизированный для скорости (Velocity Optimized Seamless Handover Mechanism, VOSHM). Этот алгоритм предполагает, что движение мобильного абонента прямолинейно и случайно, а изменение RSS сильно влияет на производительность хэндовера. Большинство алгоритмов хэндовера основаны либо на минимизации вероятности разрыва канала, либо на определении эффективности использования сетевых ресурсов. Таким образом, всегда существует компромисс между вероятностью сбоя хэндовера и его ложным инициированием. Ввиду вышеизложенного в настоящей работе предлагается подход к выбору времени инициирования триггера хэндовера, который преодолел бы ограничения вышеупомянутых алгоритмов. Итак, время триггера события играет важную роль в достижении бесперебойного хндовера в мобильных сетях WiMAX. Как уже упоминалось, слишком ранние триггеры хэндовера вызывают потерю сетевых ресурсов, а слишком поздние триггеры хэндовера приводят к разрыву канала [5]. Рассматриваемая модель системы для выбора оптимального времени триггера HO показана на рисунке 1.

1 l

BS 2 BS 2

BS 1 BS 1 D

Рисунок 1 – Примерная схема подключения абонентов 20

Пусть MS движется со скоростью v . Расстояние между двумя BS обозначим, как D и будем считать, что имеются сетевые ресурсы, которые могут быть предоставлены MS. Как только MS достигает точки O , то она может двигаться в любом направлении с равной вероятностью: 1 (1) p ( ) = ; −    , 2 где p ( ) – вероятность движения MS в любом направлении. Получаемый при этом MS уровень мощности сигнала от BS1: (2) Si (k ) = Pt + Gt − Lt − PLi (k ) + Gr − Lr , где Pt – уровень переданного от БС сигнала; Gt – уровень усиления передатчика антенны BS; Lt – уровень потерь приемника антенны BS; PLi (k ) – уровень потерь для

k -го измерения расстояния от BS;

Gr – уровень усиления приемника антенны MS; Lr – уровень потерь приемника антенны MS. Для технологии мобильной связи Mobile WiMax уровень потерь k -го измерения расстояния от BS воспользуемся расширенной моделью Erceg, которая включает три сценария: A, B и C. Сценарий А – сельские районы с лесистой и густолесистой местностью; сценарий В – пригороды с умеренной лесистостью; сценарий С – городские застройки с малым количеством деревьев. В общем виде, согласно модели Erceg, уровень потерь можно оценить по следующему выражению: (3) PLi (k ) = A + 10 lg(di (k ) d0 ) + Zi (k ) + PL f + PLhms + PLqms , где A – уровень потерь на расстоянии d 0 в дБ;  – компонента, корректирующая уровень потерь;

d 0 – некоторое близкое расстояние; Z i (k ) – компонента, описывающая затенение, имеющая Гауссовское распределение с нулевым значением математического ожидания и стандартным отклонением  . PL f , PLhms , PLqms – корректирующие факторы для частоты, высоты антенны MS и направленности MS. Компонента, описывающая затенение, может оцениваться по формуле:

Z i (k ) = i Z i (k − 1) +  i 1 − i 2i (0,1) , где  i – коэффициент корреляции Z i (k );

(4)

 i (0,1) –случайные величины, распределенные по нормальному закону с нулевым средним и единичной дисперсией. Параметр A представляет уровень потерь в свободном пространстве и определяется как:

A = 20 lg

4d 0



(5)

Компонента, корректирующая уровень потерь определяется по формуле:

 = a − bhb +

c , hb

(6)

где a , b, c – эмпирические коэффициенты, hb – высота антенны BS. Поправочные коэффициенты, в зависимости от частоты f , высоты MS и направленности антенны MS q , определяются как:

PL f = 6 lg PLhms = −10,8  lg 21

f , 1900

hm , для типов А и В 2

(7) (8)

PLhms = −20  lg

hm , для типа С 2

(9) 2

PLqms

  q   q  = 0,64 ln  + 0,54 ln   .  360    360  

(10)

где f – частота в МГц, hm – высота MS; PLqms – коэффициент уменьшения усиления антенны. Это объяснение того, что угловое рассеяние уменьшается из-за направленности антенны. Обычно, для удаления ненужных срабатываний хэндовера, оцененные значения уровней принятого сигнала усредняются по N (взято 10) отсчетам согласно формуле: 1 N −1 S i (k ) = (11)  S i (k − n)  Wn , N w n =0 где S i (k ) – k -й отсчет, полученный от BS после усреднения; N −1

Wn – вес, присвоенный отсчету, взятому в конце ( k − n) -го интервала, и N w =  W n n =0

Чтобы определить нужное время для генерации триггера хэндовера, необходимо получить вероятность ложного инициирования хэндовера ( Pa ) и вероятность сбоя хэндовера ( Pf ). Первая вероятность приводит к потере ресурсов текущей сети, в то время как вторая – учитывает прерывание обслуживания из-за позднего срабатывания. С помощью этих двух параметров и задержки сигнализации хэндовера (  ) определяется нужное время для инициирования хэндовера ( Tin ). Задержка сигнализации хэндовера – это время, необходимое для подготовки и выполнения хэндовера. Рассмотрим решение следующей задачи. Из рисунка 1 очевидно, что решение о хэндовере принимается BS2, в случае, если MS находится на расстоянии   − 1,1 , где  l   1 = arctan  , в ином случае – инициируется ложное срабатывание хэндовера. Т.о.,  2d  вероятность ложного инициирования хэндовера определяется, как: 1 2 1 1  1  Pa = 1 −  p( )d = 1 − = 1 − arctan . (12) 2   2d  − 1 Время, необходимое MN для выхода за пределы зоны покрытия BS1, определяется как d sec t= , (13) v где v – скорость движения MS. Говорят, что сбой хэндовера происходит, если время, необходимое для пересечения границы соты, меньше, чем задержка сигнализации хэндовера. Вероятность сбоя хэндовера определяется как  l2 +d  1,   4  v  l2 (14) Pf =  +d . d  4  p(t   ), v    v  d  0,    v 22

Đ˘Ń&#x20AC;Đ¸ĐłĐłĐľŃ&#x20AC; Đ¸Đ˝Đ¸Ń&#x2020;Đ¸Đ¸Ń&#x20AC;ĐžĐ˛Đ°Đ˝Đ¸Ń? Ń&#x2026;Ń?Đ˝Đ´ĐžĐ˛ĐľŃ&#x20AC;Đ° Đ´ĐžĐťĐśĐľĐ˝ Ń Ń&#x20AC;Đ°ĐąĐžŃ&#x201A;Đ°Ń&#x201A;Ń&#x152; Đ´Đž Ń Đ°ĐźĐžĐłĐž ĐľĐłĐž Đ˛Ń&#x2039;ĐżĐžĐťĐ˝ĐľĐ˝Đ¸Ń?, ĐżĐž ĐşŃ&#x20AC;Đ°ĐšĐ˝ĐľĐš ĐźĐľŃ&#x20AC;Đľ, Ń ĐˇĐ°Đ´ĐľŃ&#x20AC;ĐśĐşĐžĐš Ń Đ¸ĐłĐ˝Đ°ĐťĐ¸ĐˇĐ°Ń&#x2020;Đ¸Đ¸ Ń&#x2026;Ń?Đ˝Đ´ĐžĐ˛ĐľŃ&#x20AC;Đ° ( ď ´ ). Đ˘Đ°Đş ĐşĐ°Đş Đ˝ĐľĐžĐąŃ&#x2026;ĐžĐ´Đ¸ĐźĐž ĐźĐ°ĐşŃ Đ¸ĐźĐ°ĐťŃ&#x152;Đ˝Đž Ń?Ń&#x201E;Ń&#x201E;ĐľĐşŃ&#x201A;Đ¸Đ˛Đ˝Đž Đ¸Ń ĐżĐžĐťŃ&#x152;ĐˇĐžĐ˛Đ°Ń&#x201A;Ń&#x152; Ń&#x20AC;ĐľŃ Ń&#x192;Ń&#x20AC;Ń Ń&#x2039; Ń ĐľŃ&#x201A;Đ¸ Ń ĐźĐ¸Đ˝Đ¸ĐźĐ°ĐťŃ&#x152;Đ˝ĐžĐš Đ˛ĐľŃ&#x20AC;ĐžŃ?Ń&#x201A;Đ˝ĐžŃ Ń&#x201A;Ń&#x152;Ń&#x17D; ĐžŃ&#x201A;ĐşĐ°ĐˇĐ° ĐťĐ¸Đ˝Đ¸Đ¸, Ń&#x201A;Đž Ń&#x201A;ĐžŃ&#x2021;ĐşĐ° ĐżĐľŃ&#x20AC;ĐľŃ ĐľŃ&#x2021;ĐľĐ˝Đ¸Ń? ĐˇĐ°Đ˛Đ¸Ń Đ¸ĐźĐžŃ Ń&#x201A;ĐľĐš Pf Đ¸ Pa ĐąŃ&#x192;Đ´ĐľŃ&#x201A; Đ¸Ń ĐşĐžĐźŃ&#x2039;Đź ĐşĐžĐźĐżŃ&#x20AC;ĐžĐźĐ¸Ń Ń ĐžĐź. Đ&#x;Ń&#x20AC;Đ¸ Ń?Ń&#x201A;ĐžĐź, ĐˇĐ˝Đ°Ń?, Ń&#x2021;Ń&#x201A;Đž X (15) v ĐźĐžĐśĐ˝Đž ĐžĐżŃ&#x20AC;ĐľĐ´ĐľĐťĐ¸Ń&#x201A;Ń&#x152; Đ˛Ń&#x20AC;ĐľĐźŃ? Đ¸Đ˝Đ¸Ń&#x2020;Đ¸Đ¸Ń&#x20AC;ĐžĐ˛Đ°Đ˝Đ¸Ń? Ń&#x2026;Ń?Đ˝Đ´ĐžĐ˛ĐľŃ&#x20AC;Đ° ( Tin ), ĐľŃ ĐťĐ¸ Đ¸ĐˇĐ˛ĐľŃ Ń&#x201A;Đ˝Đ° ĐˇĐ°Đ´ĐľŃ&#x20AC;ĐśĐşĐ° Ń Đ¸ĐłĐ˝Đ°ĐťĐ¸ĐˇĐ°Ń&#x2020;Đ¸Đ¸ Ń&#x2026;Ń?Đ˝Đ´ĐžĐ˛ĐľŃ&#x20AC;Đ° (đ?&#x153;?) (16) Tin = Topt â&#x2C6;&#x2019; ď ´ . Topt =

Đ&#x;ĐžŃ&#x20AC;ĐžĐłĐžĐ˛Ń&#x2039;Đš Ń&#x192;Ń&#x20AC;ĐžĐ˛ĐľĐ˝Ń&#x152; Ń Đ¸ĐłĐ˝Đ°ĐťĐ° Đ´ĐťŃ? Đ¸Đ˝Đ¸Ń&#x2020;Đ¸Đ¸Ń&#x20AC;ĐžĐ˛Đ°Đ˝Đ¸Ń? Ń&#x2026;Ń?Đ˝Đ´ĐžĐ˛ĐľŃ&#x20AC;Đ° Ń ĐžŃ Ń&#x201A;Đ°Đ˛Đ¸Ń&#x201A;: Sth 2 = 10 lgď &#x203A;S ( X â&#x2C6;&#x2019; vď ´ )ď ?, ĐłĐ´Đľ X â&#x20AC;&#x201C; Ń&#x20AC;Đ°Ń Ń Ń&#x201A;ĐžŃ?Đ˝Đ¸Đľ ĐžŃ&#x201A; ĐłŃ&#x20AC;Đ°Đ˝Đ¸Ń&#x2020;Ń&#x2039; Ń?Ń&#x2021;ĐľĐšĐşĐ¸, S ( X ) â&#x20AC;&#x201C; ĐˇĐ˝Đ°Ń&#x2021;ĐľĐ˝Đ¸Đľ Ń&#x192;Ń&#x20AC;ĐžĐ˛Đ˝Ń? Ń Đ¸ĐłĐ˝Đ°ĐťĐ° MS, ĐşĐžĐłĐ´Đ° ĐžĐ˝ Đ˝Đ°Ń&#x2026;ĐžĐ´Đ¸Ń&#x201A;Ń Ń? Đ˝Đ° Ń&#x20AC;Đ°Ń Ń Ń&#x201A;ĐžŃ?Đ˝Đ¸Đ¸ X .

(17)

Đ&#x;ĐľŃ&#x20AC;ĐľŃ&#x2021;ĐľĐ˝Ń&#x152; Ń Ń Ń&#x2039;ĐťĐžĐş 1.IEEE 802.21. Media Independent Handover Services. [ĐĐťĐľĐşŃ&#x201A;Ń&#x20AC;ĐžĐ˝Đ˝Ń&#x2039;Đš Ń&#x20AC;ĐľŃ Ń&#x192;Ń&#x20AC;Ń ]. â&#x20AC;&#x201C; ĐĐťĐľĐşŃ&#x201A;Ń&#x20AC;ĐžĐ˝. Đ´Đ°Đ˝. â&#x20AC;&#x201C; IEEE Standard under development, 2019. â&#x20AC;&#x201C; Đ ĐľĐśĐ¸Đź Đ´ĐžŃ Ń&#x201A;Ń&#x192;ĐżĐ°: http://www.ieee802.org/21. 2.Yusof, Azita Laily. Handover Initiation Across Heterogeneous Access Networks for Next Generation Cellular Network / Azita Laily Yusof, Norsuzila Yaacob, Mohd Tarmizi Ali// IEEE Symposium on Wireless Technology and Applications. â&#x20AC;&#x201C; 2011. â&#x20AC;&#x201C; pp. 78-83. 3. Yoo, Sang-Jo. Timely Effective Handover Mechanism in Heterogeneous Wireless Networks / Sang-Jo Yoo, David Cypher, Nada Golmie // Wireless Pers Commun (2010). â&#x20AC;&#x201C; â&#x201E;&#x2013;52. â&#x20AC;&#x201C; pp. 449-475 4. Ma, Chi. VOSHM â&#x20AC;&#x201C; A Velocity Optimized Seamless Handover Mechanism for WiMAX Networks / Chi Ma, Enda Fallon, Yansong Qiao // Int. J. Communications, Network and System Sciences. â&#x20AC;&#x201C; â&#x201E;&#x2013;2. â&#x20AC;&#x201C; 2009. â&#x20AC;&#x201C; pp. 874-878. 5. Pahal, Sudesh. A Novel Approach for Handover Trigger Time Selection in WiMAX Networks / Sudesh Pahal, Brahmjit Singh, Ashok Arora // International journal of advanced electronics & communication systems. â&#x20AC;&#x201C; Issue 2. Vol 2. â&#x20AC;&#x201C; 2012. â&#x20AC;&#x201C; pp. 335-343.

УДК 004.942 ПОСТРОЕНИЕ ВЕБ-ОРИЕНТИРОВАННОГО ТАБЛИЧНОГО РЕДАКТОРА НА ОСНОВЕ SPA-АРХИТЕКТУРЫ Дворников Д.Ю., студ. (ГОУ ВПО ЛНР «ЛУГАНСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ ВЛАДИМИРА ДАЛЯ», г. Луганск, ЛНР) Введение Проблема хранения и обработки удалённых данных всегда была актуальной. В последнее время с возникновением технологий BigData и развитием прикладных программных решений, появились новые инструменты, однако на первый план вышли другие проблемы: обеспечение целостности данных и доступа к ним, их защищённость, поддержка кроссплатформенности и ресурсозатратность. Поэтому в программном мире продолжает использоваться множество технологий, так как выделить универсальную невозможно из-за обширности задач и всевозможных требований, предъявляемых к проектам. Основная часть Целью данной работы является написание обработчиков электронных таблиц, спроектированных на основе веб-ориентированного подхода. Такой подход выбран ввиду его большой мобильности и нетребовательности к ресурсам. Для сокращения времени загрузки веб-страницы будет использоваться SPA-архитектура. Сама таблица имеет следующий вид (рассмотрим на примере случайно выбранной таблицы):

Рисунок 1 - Общий вид таблицы Как можно видеть, таблица предназначена для работы с численными данными, диапазон и знак которых регулируются функциями JavaScript и свойствами ячеек. К примеру, значения должны быть не длиннее пяти знаков и располагаться правее нулевой отметки. Сами ячейки подразделяются на несколько категорий: пассивные, с возможностью редактирования пользователем, содержащие сумму и имеющие общие значения с соседними таблицами (это необходимо для связи таблиц между собой). Причём одна ячейка может совмещать две последние категории. Цвет, исходные значения и предназначения ячеек, а также их дизайн и заголовки таблицы в целом задаются файлом с расширением .json. Он содержит одноимённую структуру, описывающую вышеизложенные требования в нужном порядке и форме, соблюдая довольно несложный синтаксис: «ключ» - «значение» и их совокупности, а также состоит из нескольких массивов: header, body, signature. В header содержится полное название таблицы и помещается нередактируемая верхняя часть таблицы, так называемая «шапка». Наличие последнего массива потребовало написания отдельного JavaScript – цикла в файле реализации ввиду его отличия от ряда других типов ячеек. 24

Рисунок 2 – Массив header из JSON-описания таблицы В body содержится основная часть таблицы со всеми ячейками, редактируемыми и нет. Ключевой особенностью реализации суммирования было помещение таблицы в один state (состояние), так как любое изменение state влечёт за собой перезагрузку всего компонента, т.е. если сделать состояние, в которое включить лишь данные для отдельной ячейки, то изменение её значения не будет сохраняться в пределах всех таблицы. Проблема усугубляется наличием множества подобных ячеек. Обновление одной из них будет означать перезапись (сброс) остальных. Именно поэтому, включение в state всей таблицы - это оптимальное решение.

Рисунок 3– Массив body из JSON-описания таблицы Здесь описаны все свойства ячеек, которые, в свою очередь, разделить на несколько типов. Однако, они выводятся на экран через один цикл, пусть и достаточно комплексный, и поэтому их свойства несколько унитаризированы. Главными моментами являются доступность к редактированию, выраженная через их тип (на экране выделена синим цветом), а также поле с диапазоном зависимых ячеек от данной (поле range и выделение жёлтым цветом). После проведений всех манипуляций с кодом, JSON готов к отправлению в базу данных. Аналогично создавались остальные JSON-описания таблиц. Для хранения JSON-формата наилучшим образом подходит NoSQL база данных. К тому же, нам не нужны сложные и многоуровневые связи в нашей базе, так как таблицы хранятся как единое целое. Проблема обеспечения связи между таблицами решается путём их одновременной загрузки из сервера и обработкой непосредственно на клиенте. Под выдвигаемые требования как нельзя лучше подходит тандем React.js + Firebase. Первый является библиотекой JavaScript, заточенной под написание и поддержку SPA-приложений, а Firebase от компании Google не только предоставляет свои ресурсы для хранения информации, но также выступает в роли серверной части и обеспечивает размещение веб-клиента на собственном хостинге. Однако, помимо поиска места хранения данных и их обработчика, существует проблема организации этих самых данных. Ведь NoSQL базы, в частности Realtime Database, имеют свою особенную организационную структуру и методы её построения. Чтобы разобраться со 25

всеми нюансами, выбрать правильный и оптимальный путь целесообразно нарисовать примерную инфологическую схему базы данных, больше характерную для реляционных баз.

Рисунок 4 - Инфологическая схема Как видно из схемы, в базе присутствуют связи 1 ко многим и многие ко многим. Отображение этих связей в NoSQL модель требует дублирования определённых данных, другими словами – денормализации для упрощения вида будущих запросов. JSON-дерево обеспечивает практически неограниченное хранилище для данных, но всё равно, нужно следить за глубиной дерева, чтобы не потерять его главное преимущество – быстрый поиск. Помимо вышеупомянутого способа существуют ещё несколько: агрегация, перечисляемые ключи, индексные таблицы, списки смежности и т.д. Но, ввиду небольшого объёма требуемой базы, можно обойтись лишь первым способом.

Рисунок 4 - Интерфейс Firebase и часть NO-SQL базы с JSON . Вывод В статье была рассмотрена возможность создания полноценного веб-приложения для редактирования табличных данных с использование современных технологических решений. Достаточное несложное сочетание двух компонент позволяет реализовать табличный редактор для узкоспециализированных целей с распределением прав доступа и позволяющим полностью контролировать работу с отчётностью конкретной организации, в нашем случае – образовательной. Отдельного внимания заслуживает роль Firebase, которое избавило нас от необходимости написания собственной серверной части и проблем, связанных с размещением программы в сети. Теперь каждый авторизованный пользователь сможет работать в удобное для него время с любого устройства, имеющего выход в сеть Интернет. Перечень ссылок 1. Роберт Вирух. Дорога к React через Firebase.-2016.–202 с. 2. Стефанов Стоян. React.js. Быстрый старт. — СПб.: Питер, 2017. — 304 с 3. Мартишин С. А., Храпченко М. В. Базы данных. Практическое применение СУБД SQL- и NoSOL-типа для применения проектирования информационных систем. – М.: Форум, 2018. – 368 с

УДК 621.396 ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ МАРШРУТИЗАЦИИ В БЕСПРОВОДНЫХ СЕНСОРНЫХ СЕТЯХ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ ЗДАНИЙ Воробьев Н.А., магистрант; Червинский В.В., доц., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Беспроводные сенсорные сети (БСС) или WSNs (Wireless Sensor Networks) являются одним из важнейших современных развитий технологий в XXI веке. Идея беспроводных сенсорных сетей, получила огромное признание в прошлом десятилетии среди промышленности, а так же в научной среде во всем мире. Основной идеей БСС – это исключение человеческого фактора в сборе информации, например, отсутствие возможности присутствия человека в конкретном месте или здании, для реализации, технологического процесса, особенно, если необходим сбор информации периодически или в течении долгого времени. Использование БСС может помочь исследовать различные процессы или явления, а так же получение информации, как простой (измерение влажности), так и сложной (использование в военной сфере). БСС, как правило, состоит из различного количества миниатюрных узлов, в которых установлен приемо-передатчик, сенсор, микропроцессор. Сама концепция беспроводных сенсорных сетей, привлекает огромное внимание различных ученых, научно-исследовательских институтов и коммерческих организаций, что обеспечивает большое разнообразие научных работ и статей по данной тематике. Актуальной проблемой является повышение эффективности функционирования беспроводных сенсорных сетей с точки зрения энергопотребления путем усовершенствования методов планирования БСС для систем автоматизации зданий. При этом одной из основных задач выступает анализ современных подходов к построению БСС, в частности, для систем автоматизации зданий, а также анализ существующих алгоритмов маршрутизации в сетях БСС, выявление их достоинств и недостатков. Оценку и сравнительный анализ широко используемых при построении БСС алгоритмов маршрутизации и самоорганизации для беспроводных сенсорных сетей со стационарными узлами на плоскости, применительно для систем автоматизации зданий, можно выполнить путем их имитационного моделирования. Алгоритм адаптивной кластеризации LEACH (протокол с контролем топологии и низким энергопотреблением) хорошо подходит для сетей с иерархической структурой. Протокол имеет возможность адаптации и самоорганизации под различные состояния сети, с целью оптимального распределения энергии. Узлы в сети являются однородными имеющими аккумулятор. Сеть имеет базовую станцию, все узлы знают о ее физическом местоположении. Все узлы динамически объединяются в кластеры, внутри которого, определяется головной узел, что позволяет сократить затраты энергии. Работа алгоритма, разделена на раунды, каждый состоит из фазы настройки и стационарной фазы. В фазе настройки производится выбор головного узла и объединение с соседними узлами. Выбор головного узла осуществляется путем поочередного становления либо случайным образом с помощью следующего алгоритма. Каждому из n узлов присваивается случайное значение N от 0 до 1. По представленной ниже формуле, рассчитывается значение порога Т(n). 𝑃

𝑇(𝑛) = 1−𝑃×(𝑟𝑚𝑜𝑑𝑃−1 ), где r – номер раунда; P – вероятность выбора головным узлом; n – указатель на текущий узел. 27

(1)

Если N < T(n), то узел становится главным кластером. Таким образом, получается так, что каждый узел, будет выбран головным поочередно. Узлы, которые были головными в нулевом раунде, не могут быть повторно головными. При выборе головного узла сенсоры решают, к какому кластеру они присоединятся, на основе мощности получаемого сигнала. Топология LEACH представлена на рис. 1.

Рисунок 1 – Топология LEACH Алгоритм TEEN базируется на методе кластеризации LEACH. Тут так же, каждый узел в кластере, поочередно становится центральным. TEEN имеет иерархическую структуру, так же как и LEACH. Головной узел в кластере, может назначить порог данных своим узлам. Узел передает информацию центральному узлу только тогда, когда накопленные данные будут равняться установленному порогу. Топология алгоритма TEEN представлена на рис. 2.

Рисунок 2 – Основная топология алгоритма TEEN Исходя из выше сказанного, можно выделить преимущества алгоритма TEEN: - порог данных, существенно сокращает передаваемое количество сообщений, передавая данные только тогда, когда накопленная информация доходит до диапазона интереса. Кроме того, уменьшается количество сообщений, в которых есть минимальные изменения. Таким образом, алгоритм TEEN, существенно сокращает потребление энергии, а так же улучшает эффективность сети в целом; - алгоритм четко и быстро реагирует на большие изменения в собираемых данных. Однако есть и недостатки в TEEN: - алгоритм TEEN, не подходит для сетей, в которых важен периодический сбор данных; - существует вероятность потраченных в пустую тайм-слотов, что БСС не сможет определить неработоспособные узлы от рабочих, потому что передача данных может осуществляться только тогда, когда атрибуты, достигнут порога; - если один из центральных узлов откажет, а остальные будут вне радиуса связи друг от друга, информация не будет передана, так как передача осуществляется только посредством центральных узлов. 28

Для исследования особенностей алгоритмов путем моделирования зададимся сетью БСС для систем автоматизации зданий, в которой узлы расположены случайно на плоскости 100 м на 100 м. Количество узлов равно 50 и базовая станция находится на границе поля с координатами (150, 50), что представлено на рис. 3.

Рисунок 3 – Случайное распределение узлов для системы автоматизации здания Для данной сети сравним результаты моделирования алгоритма прямой передачи (DT) и алгоритмов иерархической маршрутизации LEACH и TEEN. На рис. 4 и 5 приведены результаты моделирования для алгоритма прямой передачи в начале жизненного цикла и после 180 раундов.

Рисунок 4 – Результаты моделирования алгоритма прямой передачи в начале жизненного цикла Используя алгоритм прямой передачи (DT), узлы передают данные на базовую станцию, не зависимо от расстояния. Видно, что узлы, находящиеся на более дальнем расстоянии от базовой станции, выходят из строя первыми. Исходя из этого, можно предположить, что алгоритм лучше применять на сенсорных полях, небольшого размера. На рис. 6 представлено объединение узлов в кластеры при использовании алгоритмов LEACH и TEEN, рис. 7 показывает передачу данных от центральных узлов к БС. Исходя из результатов моделирования, можно сказать, что алгоритм прямой передачи (DT), имеет меньший период стабильности и времени жизни. Первый узел в алгоритме DT, вышел из строя в 154 раунде, тогда как в алгоритме LEACH, это произошло в 621 раунде, а для алгоритма TEEN в 1130 раунде. 29

Рисунок 5 – Результаты моделирования алгоритма прямой передачи после 180 раундов

Рисунок 6 – Кластеризация БСС

Рисунок 7 – Передача данных от центральных узлов к БС С учетом результатов моделирования, проведем расчет времени жизни сети для алгоритмов маршрутизации. Рассчитаем энергопотребление одного узла на примере трансивера СС2530. Емкость аккумулятора, трансивера СС2530 составляет 600 mAh. Расчет энергопотребления, будем производить при помощи осциллограммы, представленной на рис. 8. 30

Рисунок 8 – Осциллограмма потребления тока сенсорным узлом в зависимости от фазы обработки запроса Определим энергопотребление узла за цикл в 3 секунды. Из осциллограммы видно, что потребление тока за цикл распределяется следующим образом: - 4 мА за 1,5 cек; - 15 мА за 1 сек; - 20 мА за 0,5 сек. Исходя из полученных данных, получаем следующее: 4*1.5+15*1+20*0.5/3=10 мА Цикл работы аккумулятора до допустимого разряда вычисляется по формуле: Тр. ак = 𝐶 × 𝐼 × 0,7,

(2)

где Tр.ак – время работы аккумулятора; С – емкость аккумулятора mAh; I – ток нагрузки устройства mAh; 0,7 – поправочный коэффициент, необходим для учета внешних факторов. Получаем: Tр.ак= 600*10*0,7=42 часа или 151 200 сек. непрерывной работы аккумулятора. В табл. 1 представлены принятые значения количества срабатываний узлов сети в процентном соотношении. Таблица 1 – Количество срабатываний в сутки для алгоритма DT Кол-во узлов 20% 20% 30% 20% Срабатывания в сутки 5 15 50 80

10% 100

Расчет времени жизни: - для 5 срабатываний в сутки: 151 200/15= 10 080 дней работы; - для 15 срабатываний в сутки: 151 200/45=3360 дней работы; - для 50 срабатываний в сутки: 151 200/150=1008 дней работы; - для 80 срабатываний в сутки: 151 200/240=630 дней работы; - для 100 срабатываний в сутки: 151 200/300=504 дня работы. Для алгоритма Leach, будет несколько другая картина времени работы узлов, благодаря кластеризации. Так как узлы в кластере, выступают головными поочередно, то время жизни такой сети существенно увеличится. Предположим, что в каждом кластере 4 узла, таким образом, данные табл.1 можно делить на 4. Получим табл. 2. Таким образом, получаем: 31

- для 1.25 срабатываний в сутки: 151 200/3.75= 40 320 дней работы; - для 3.75 срабатываний в сутки: 151 200/11.25=13 440 дней работы; Таблица 2 - Количество срабатываний в сутки для алгоритма LEACH Кол-во узлов 20% 20% 30% 20% Срабатываний в сутки 1.25 3.75 12.5 20

10% 25

- для 12.5 срабатываний в сутки: 151 200/37.5=4032 дней работы; - для 20 срабатываний в сутки: 151 200/60=2520 дней работы; - для 25 срабатываний в сутки: 151 200/75=2016 дней работы. Как было описано ранее, алгоритм TEEN, базируется, так же как и LEACH на кластеризации, но использует при этом порог данных, что еще более сокращает затраты по энергии, но жертвует периодическим сбором данных. Исходя из этого, можем предположить, что срабатывания в сутки еще больше уменьшатся в сравнении с алгоритмом TEEN. Количество срабатываний в сутки, представлены в таблице 3. Таблица 3 - Количество срабатываний в сутки для алгоритма TEEN Кол-во узлов 20% 20% 30% 20% Срабатываний в сутки 1 3 10 15

10% 20

Таким образом, получаем: - для 1 срабатывание в сутки: 151 200/3= 50 400 дней работы; - для 3 срабатывания в сутки: 151 200/9=16 800 дней работы; - для 10 срабатываний в сутки: 151 200/30=5040 дней работы; - для 15 срабатываний в сутки: 151 200/45=3360 дней работы; - для 20 срабатываний в сутки: 151 200/60=2520 дней работы. Вывод: Рассмотрены основные алгоритмы маршрутизации для беспроводных сенсорных сетей со стационарными сенсорными узлами, размещенными в системах автоматизации зданий. По результатам моделирования проведен сравнительный анализ эффективности применения алгоритмов DT, LEACH, TEEN, демонстрирующий следующее: - использование иерархических алгоритмов маршрутизации относительно эффективно для сенсорных полей небольшого размера. Для больших сенсорных сетей использование иерархических алгоритмов нецелесообразно, поскольку требует больших энергозатрат и не обеспечивает более или менее равномерного жизненного цикла для сенсорных узлов; - иерархические алгоритмы маршрутизации увеличивают длительность жизненного цикла сети и стабильность, что повышает надежность функционирования БСС; - базовый алгоритм LEACH, крайне эффективен для БСС. Он помогает снизить энергозатраты в семь раз по сравнению с алгоритмом прямой передачи; - алгоритм TEEN, являющийся развитием алгоритма LEACH, превосходит по длительности периода стабильности и остаточной энергии в сравнении с другими двумя алгоритмами. Перечень ссылок 1. Гольдштейн, Б. С. Сети связи пост-NGN: Пособие / Б.С. Гольдштейн. – СанктПетербург: БХВ-Петербург, 2014. - 160 с. 2. Кучерявый, А.Е. Интернет Вещей / А.Е. Кучерявый // Электросвязь, №1, 2013. 3. Кучерявый, А.Е. Самоорганизующиеся сети / А.Е. Кучерявый, А.В. Прокопьев, Е.А. Кучерявый. – Санкт-Петербург: Любавич, 2011. 4. Мочалов, В.А. Построение отказоустойчивой структуры беспроводной сен-сорной сети с учетом отказов центров сбора информации / В.А. Мочалов, Е.Н. Турута // Труды IS&ITH2. Научное издание в 4-х томах. – Москва: Физматлит, 2012, т.2. 5. Росляков, А.В. Интернет Вещей / А.В. Росляков, С.В. Ваняшин, А.Ю. Гребешков, М.Ю. Самсонов. Самара: ПГУТИ, 2014. – 200 с. 32

УДК 621.3.078 ИНФОКОММУНИКАЦИОННАЯ СЕТЬ МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНОГО ЖИЛОГО КОМПЛЕКСА НА ТЕРРИТОРИИ УРАЛЬСКОГО ПРИБОРОСТРОИТЕЛЬНОГО ЗАВОДА Литвиненко А А., студ.; Червинский В.В., доц., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) В последние годы развитие информационных и телекоммуникационных сетей и систем связи на территории г. Екатеринбург характеризуется высокими темпами роста. Это подтверждается абсолютными показателями деятельности операторов связи и провайдеров услуг, обновлением и расширением их технической базы, увеличением спектра и повышением качества предоставляемых инфокоммуникационных услуг. Данная сфера отличается высокой активностью, в том числе для строящихся и существующих крупных жилищных комплексов. Наиболее актуальными задачами развития информационно-телекоммуникационной сферы для подобных объектов являются: гибкая тарифная политика, повышение качества предоставляемых услуг, развитие систем обслуживания клиентов, внедрение современного программного и аппаратного обеспечения, расширение спектра новых инфокоммуникационных услуг, предоставляемых бизнесу и. населению. Типовым примером новых жилищных комплексов г. Екатеринбург выступает многофункциональный жилой комплекс (МФК) на территории Уральского приборостроительного завода [3]. Проект подготовлен архитектурной мастерской «T+T Architects», реализацию планируется начать в ближайшем времени. Проект предполагает застройку участка новыми зданиями, частичный снос и реконструкцию существующих строений. Однако, в нем отсутствуют решения по разработке инфокоммуникационной сети для провайдера Интрнет-услуг, который будет в дальнейшем обсуживать данный МФК, что обуславливает актуальность данной работы. В связи с ростом потребностей в получении новых услуг, таких как VoIP, IPTV и др., является целесообразным при организации инфокоммуникационной сети МФК на территории Уральского приборостроительного завода г. Екатеринбург. использовать мульлтисервисные технологии, которые позволят достичь требуемых показателей работы как по скорости передачи данных, так и по качеству предоставляемых услуг, тем самым удовлетворив потребности жителей МФК и организаций, расположенных на его территории, при малых экономических затратах. Участок под строительство МФК расположен в центральноӗ части г. Екатеринбург на набережной городского пруда и имеет площадь 1.51 га. С севера участок граничит с ул. Первомайской, на юге – с Почтовым переулком, на востоке – с ул. Пушкина и на западе – с ул. Горького. На данном участке имеются строения Уральского приборостроительного завода с хаотичной и нерациональной застройкой. В главном здании, в его северном крыле и угловой секции расположен «Альфа-банк». Эта часть здания не входит в проект. Корпус Б граничит с музеем Мамина-Сибиряка и Пенсионным фондом. Часть помещений этих зданий располагаются в границах проекта. Участок расположен в исторической части города, постройки на нем формируют облик города.  Согласно техническому заданию, на участке необходимо разместить жилые корпуса общей площадью 26 500 м2, подземную парковку площадью около 15 000 м2 и фитнес-центр. Первые этажи корпуса, выходящего на набережную, должны использоваться под нежилые помещения. Общая площадь квартир ограничена в 15 600 м2. Подземная парковка должна вмещать не менее 200 м/м.  33

Концепция застройки предполагает частичный снос всех корпусов, попадающих в границы проектирования. Комплекс зданий включает корпус А, размещенный на месте сносимого крыла заводского здания, и корпус Б, возводимый в границах сносимого Т-образного здания. Корпус А имеет переменную этажность в 6-7 этажей, в корпусе Б 13 этажей. Здания объединяются одноэтажным строением, в котором располагается бассейн. Здания, в которых размещаются Пенсионный фонд и музей Мамина-Сибиряка, попадают под снос. Утраченные площади компенсируются за счет постройки новых корпусов в границах существующей застройки. В северо-западном углу комплекса будет детская площадка.  Также организуется новая схема пешеходного и автомобильного движения. Главный вход будет расположен на ул. Горького. Все постройки объединяются галереей, которая проходит вдоль внутреннего фасада. За счет сноса пристройки между музеем и пенсионным фондом появляется возможность организовать дополнительный пешеходный вход во внутренний двор со стороны ул. Пушкина. Территория внутреннего двора ЖК организована по принципу «Двор без машин». Первый этаж корпуса А является нежилым. Предусмотрены два арендных помещения, в которых предполагается размещение ресторана и салона красоты. Потенциально возможная абонентская база будущей инфокоммуникационной сети определяется тем, что каждая квартира, каждый офис и организация будет подключен к сети провайдера. Абонентский прогноз предполагает наличие точек подключения к сети провайдера Интернет следующих типов: - квартирное подключение; - офисное подключение; - подключение организации; - подключение камеры видеонаблюдения. На территории МФК камеры видеонаблюдения учитываются только те, которые будут подключены к сети провайдера Интернет, а не внутренние камеры офисов и организаций, подключение которых будет осуществляться к локальным сетям соответствующих организаций. Подсчет количества камер видеонаблюдение основывается на этажности и площади сооружений, а также территории МФК. Офисное подключение подразумевает, что в офисе будет развернута локальная сеть с некоторым количеством абонентских устройств. Такая офисная сеть будет подключаться к сети провайдера через роутер. Среди множества абонентских устройств нас будут интересовать только те, которые будут предавать трафик через общее подключение к провайдеру. Примем, усредненное значение таких устройств как 10 компьютеров и 10 телефонов на офис. Подключение организации также подразумевает, что в организации будет развернута локальная сеть с некоторым количеством абонентских устройств. Такая сеть будет подключаться к сети провайдера через роутер. Среди множества абонентских устройств нас будут интересовать только те, которые будут предавать трафик через общее подключение к провайдеру. Примем, усредненное значение таких устройств как 30 компьютеров и 30 телефонов на организацию. Подключение квартиры также подразумевает, что в квартире будет развернута домашняя сеть, к которой будут подключаться смартфоны, планшеты, ноутбуки, стационарные компьютеры и телефоны. Примем, усредненное значение таких устройств как 3 компьютера и 0,3 телефона на квартиру. Результаты абонентского прогноза приведены в табл. 1. Проектируемая сеть доступа провайдера для условий МФК должна иметь возможность предоставлять следующие виды услуг: - высокоскоростной доступ к сети Интернет; - IP телефония; - интерактивное цифровое телевидение IPTV; 34

Таблица 1 - Результаты абонентского прогноза Количество Количество Тип подключения подключений компьютеров Квартира 132 396 Офис 4 40 Организация 6 180 Видеокамера наблюдения 28

Количество телефонов 32 40 180

- видеонаблюдение; Рассмотрим каждый вид инфокоммуникационных услуг: 1. Высокоскоростной доступ к сети Интернет, то есть глобальной инфокоммуникационной сети, связывающей между собой огромное количество как компьютерных сетей, так и пользователей ПК. Посредством Интернет происходит поиск практически любой информации, устраиваются конференции, выставки, производится онлайн просмотр телевизионных и видеоканалов и т.д. Без наличия высокоскоростного доступа в Интернет использование многих его возможностей становится проблематичным. По современным меркам, подключение для МФК должно быть в перспективе на скорости 1001000 Мбит/с. 2. IP-телефония или VoIP– технология, использующая Интернет или другую IP-сеть для проведения телефонных разговоров, осуществления видеозвонков, передачи факсов в режиме реального времени. Особенно актуальноиспользование данной технологии для осуществления международных и междугородных телефонных разговоров или для создания распределенных корпоративных телефонных сетей. 3. Интерактивное цифровое телевидение IPTV – это технология многопрограммного телевизионного вещания в IP-сети с помощью пакетной передачи видеоданных. Оно позволяет принимать изображение высокого качества, а интерактивность открывает пользователям возможность смотреть программы и телепередачи в удобное время и не быть привязанным к расписанию эфира. 4. Видеонаблюдение – использование сети доступа МФК на IP-платформе для подключения видеокамер наблюдения и передачи через нее видеопотоков на сервер видеонаблюдения. Предполагаемый тарифный план приведен в табл. 2. Таблица 2 – Предполагаемый тарифный план Услуга Название Параметр Дом.ru S 133 (31 HD) каналов Телевидение Дом.ru L 156 (44 HD) каналов Дом.ru XXL 194 (69 HD) каналов Интернет S до 100 Мбит/с Интернет Интернет L до 300 Мбит/с Интернет XXL до 1 Гбит/с IP-телефония Комби 300 мин. безлимит в месяц Абонент может выбирать отдельный тариф, а также составлять пакет необходимых услуг, например: - Интернет L + IP-телефония – подходит для офисов; - Интернет XXL + IP-телефония – подходит для организаций; - Интернет S + Дом.ru S – социальный пакет; - Интернет L + Дом.ru L – медиум пакет; - Интернет ХХL + Дом.ru ХХL + IP-телефония – VIP пакет; - и т.д. По результатам расчета трафика по методике, изложенной в [4], суммарный трафик по всем услугам составляет  = 3465,7 Мбит/с. 35

Трафик на внешний канал Интернет складывается из трафика по услугам Интернет, IPTV и VPN суммарно и составляет: (1)  Internet =  InternetS +  InternetL +  InternetXXL +  IPTV +  VPN = 3433,7 Мбит/с. Телефонная связь делится на внешнюю – в ТфОП и на внутреннюю – между абонентами МФК. Примем соответствующее разделение телефонного трафика как 70/30. Трафик на внешний канал в ТфОП определяется по формуле: VoIP .êâ VoIP .îô   T VoIP.êâ  f âûç T VoIP.îô  f âûç  = 15,4 Эрл.  ÒôÎÏ = 0,7   N VoIP.êâ.  c + N VoIP.îô .  c (2) 3600 3600   По таблице Кендалла-Башарина для нормы потерь 0,1% определяем требуемое количество каналов: vÒôÎÏ = 30. Топологическая схема сети предполагает два уровня: - магистральная подсеть – использует топологию типа «звезда»; - подсети доступа – использует топологию типа «звезда»; Также топология типа «звезда» используется для сети центрального коммутационного узла МФК. В качестве инфокоммуниакционных технологий приняты: FTTB как общая схема построения сети; для подключения абонентов к коммутаторам доступа – Gigabit Ethernet стандарта 1000Base-Т; для подключения коммутаторов доступа к магистральному коммутатору – Gigabit Ethernet стандарта 1000Base-SX; для подключения магистрального коммутатора к маршрутизатору – 10 Gigabit Ethernet стандарта 10 GBASE-SR на многомодовом кабеле и для подключения к Интернет через вышестоящий узел – 10 Gigabit Ethernet стандарта 10 GBASE-SR. Для организации IP-телефонии выбран протокол SIP. Для подключения к ТфОП через оператора связи «Ростелеком» выбрана технология ISDN первичного доступа PRI. На рисунке 1 приведена структурная схема инфокоммуникационной сети провайдера для МФК на территории Уральского приборостроительного завода .Магистральная сеть основана на одном коммутаторе ядра, расположенном в центральном коммутационном узле. К коммутатору ядра посредством двух оптоволоконных линков 1000Base-SX подключены 24-х портовые коммутаторы доступа, расположенные в жилых и офисных зданиях. К абонентским портам 1000Base-Т коммутаторов доступа подключены квартиры, локальные сети офисов и организаций, а также видеокамеры. В центральном коммутационном узле, помимо коммутатора ядра, расположены: маршрутизатор, коммутатор серверной фермы, сервера, шлюзы во внешние сети. Через маршрутизатор ядра осуществляется подключение к вышестоящему узлу провайдера «Дом.ру» по технологии 10GBase-LR. Через это подключение проходит весь Интернет-трафик, VPN трафик, а также IPTV контент. Серверная ферма построена на технологии 1000Base-T b включает следующие сервера [1]: - сервер администрирования; - сервер биллинга; - сервер VoIP – Asterisk; - IPTV сервер; - WEB сервер; - DNS сервер. Коммутатор серверной фермы подключен к маршрутизатору и защищен как демилитаризованная зона DMZ. Выход в ТфОП осуществляется через шлюз, подключенный к серверу VoIP Asterisk. Для подключения к оператору связи шлюз должен иметь один порт ISDN PRI. 36

ТфОП

Интернет

LAN офиса

Шлюз

10GBase-LR

Центральный коммутационный узел Firewall

Asterisk

1000Base-T DMZ

LAN организации 1000Base-T

1000Base-SX

...

Коммутатор ядра 1000Base-SX

1000Base-T

1000Base-SX

... Жилые корпуса

10GBase-LR

Офисные здания

...

Маршртизатор

1000Base-T DNS, WEB, Админ, IPTV, Billing

Коммутатор доступа

1000Base-T

ISDN PRI

...

Рисунок 1 - Структурная схема инфокоммуникационной сети провайдера для МФК на территории Уральского приборостроительного завода Для обеспечения информационной защиты сети принята схема с двумя межсетвыми экранами (Firewall), реализованными на маршрутизаторе ядра [5]. Один защищает внутреннюю сеть, другой – демилитаризованную зону. Выводы В статье представлен эскизный проект инфокоммуникационной сети провайдера для МФК на территории Уральского приборостроительного завода (г. Екатеринбург). Проведен анализ объекта, для которого проектируется инфокоммуникационная сеть. Приведено описание комплекса, разработана концепция будущей сети. Выполнен прогноз количества подключений и абонентских устройств. Определены типы услуг и параметры их качества, категории пользователей. Произведен расчет предполагаемого трафика: суммарно по сети и во внешние сети – Интернет и ТфОП. Разработана структурная схема, отображающая архитектуру сети коммутационного узла провайдера и инфраструктуру сети доступа МФК. Перечень ссылок 1. Гольдштейн, Б. С. Сети связи. Учебник для ВУЗов / Б. С.Гольдштейн, Н. А. Соколов., Г. Г.Яновский - СПб.: БХВ – Санкт-Петербург, 2014. – 400 с. 2. Мак-Квери, С. Передача голосовых данных по сетям Cisco Frame Relay, ATM и IP.: Пер. с англ. / С. Мак-Квери, К. Мак-Грю, С. Фой – М.: Издательский дом «Вильямс», 2002. – 512с. : ил. – Парал. тит. англ. 3. Многофункциональный жилой комплекс на территории приборостроительного завода в Екатеринбурге. Второй проект [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://archi.ru/projects/russia/9463/mnogofunkcionalnyi-zhiloi-kompleks-na-territoriipriborostroitelnogo-zavoda-v-ekaterinburge-vtoroi-proekt 4. Назаров, А.Н. Модели и методы расчета структурно-сетевых параметров сетей АТМ / А.Н. Назаров - Москва: Наука, 2002. - 315с 5. Олифер, В.Г. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы / В.Г. Олифер, Н.А. Олифер. - Учебник для вузов. 4-е изд. – Санкт-Петербург: Питер, 2010. – 944с. 37

УДК 621.316 ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОТОКОЛОВ НА PLC В СИСТЕМАХ МОНИТОРИНГА И УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЕМ В «УМНЫХ» ДОМАХ Лысенко Н. А., магистрант; Червинский В.В., доц., к.т.н., доц.; Лозинская В.Н., доц., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) В настоящее время Интернет вещей (IoT) развивается высокими темпами и многие производители встраивают функции сетевого взаимодействия, измерения и управления в бытовые устройства [1]. Это могут быть лампы освещения, кондиционеры, стиральные машины и т.д. Одним из важных приложений IoT является контроль энергопотребления всего здания путем мониторинга и управления энергопотреблением отдельных устройств, поддерживающих IoT. При этом «умные» дома способны использовать систему контроля энергопотреблением, чтобы снизить его показатели, например, в пиковые часы, а также лучше согласовать потребление с возобновляемой генерацией [2]. Для такого контроля требуется, чтобы системы «умных» зданий постоянно дистанционно отслеживали энергопотребление устройств. Поскольку нерационально в каждую розетку, термометр или настенный выключатель заводить проводной Ethernet, устройства должны полагаться на различные другие типы сетевых сред и протоколов. Одним из популярных сетевых вариантов является Power Line Communication (PLC), который использует физическую электропроводку здания для отправки и получения сообщений устройств IoT. Поскольку все здания (интеллектуальные или иные) содержат разветвленную электропроводку, инфокоммуникационные сети, использующие инфраструктуру линий электропередачи, предлагают ключевые преимущества, такие как быстрое подключение, минимальные затраты на инфраструктуру и простую интеграцию в существующие системы жизнеобеспечения здания. Однако, несмотря на то, что дистанционное управление и мониторинг в интеллектуальных зданиях тесно связаны, для решения этих задач разработаны два непересекающихся набора технологий: управления и мониторинга. Протоколы передачи данных по линиям электропередачи на основе Home Automation (HA), такие как X-10 и Insteon, разработаны специально для удаленного управления устройствами и широко используются в интеллектуальных зданиях [3]. Протоколы позволяют программно приводить в действие розетки и выключатели (то есть удаленно включать или выключать устройства), используя для связи линии электропередач здания. Поскольку удаленное управление обычно требует нечастых коротких команд, эти протоколы используют узкую полосу пропускания и не могут поддерживать прямой мониторинг мощности с высоким разрешением. Однако, они более надежны, чем беспроводная связь. В отличие от протоколов управления, таких, как Insteon, для мониторинга электроэнергии получили большее распространение протоколы беспроводных сетей. Разработано множество методик, позволяющих осуществлять беспроводной мониторинг энергопотребления устройства с высоким разрешением в различных пространственных и временных рамках. Мониторинг розеток и выключателей может осуществляться с использованием таких беспроводных технологий, как Z-Wave, ZigBee и Wi-Fi. Wi-Fi особенно привлекателен, поскольку он позволяет устройствам подключаться напрямую к Интернет в зданиях, которые уже поддерживают сеть Wi-Fi. Естественно, беспроводные протоколы, которые поддерживают мониторинг с высокой пропускной способностью, также способны поддерживать команды управления и с низкой пропускной способностью. В идеальных условиях беспроводная связь обеспечивает достаточную пропускную способность для 38

мониторинга и управления потреблением энергии сотен розеток с высоким разрешением, например, каждую секунду. Однако, на практике, поскольку розетки и выключатели встроены в стены и могут располагаться за большими приборами или в концах здания, беспроводная связь часто подвержена сильным помехам, которые серьезно ухудшают ее производительность и надежность. Кроме того, устройства, поддерживающие беспроводной мониторинг и управление через Wi-Fi, являются более дорогими и громоздкими, чем HA-устройства на основе PLC, которые, к тому же, широко используются уже много лет (X10 с 1970-х годов и Insteon с 2005 года). Таким образом, хотя системы мониторинга и системы управления важны для управления интеллектуальными зданиями, они развивались независимо друг от друга с использованием разных протоколов и стандартов. В частности, несмотря на то, что протоколы на основе PLC с низкой пропускной способностью развернуты и широко используются для управления зданием, они не использовались для мониторинга энергии с высоким разрешением из-за их ограниченных пропускных способностей. Поэтому задача объединения протоколов для мониторинга и управления в интеллектуальном здании в единую инфраструктуру на основе технологии PLC является актуальной. Цель – обеспечение надежного мониторинга и управления энергопотреблением с высоким разрешением для каждого устройства в интеллектуальном здании, используя только сеть линий электропередач с низкой пропускной способностью, например Insteon. Несмотря на преимущества для задач управления, использование протоколов HA на основе линий электропередач для мониторинга электроэнергии имеет ряд проблем. В частности, протоколы HA не предназначены для поддержки трафика непрерывного мониторинга. Например, уровни MAC для протоколов HA не используют такие функции, как предотвращение коллизий. Таким образом, мониторинг энергопотребления с высоким разрешением даже десятков устройств является сложной задачей. Таким образом, ключевой проблемой является масштабирование протоколов HA для мониторинга большого числа устройств. Протоколы HA способны отслеживать изменения состояния выключателей и потребляемую мощность для розеток только с низким разрешением Таким образом, другой ключевой задачей является обеспечение точности данных об изменениях состояния выключателей и об измеряемой мощности в розетках при высоком разрешении. Таким образом, основным недостатком использования протоколов HA на основе линий электропередач для мониторинга энергии в больших масштабах является их узкая полоса пропускания. Хотя более поздние протоколы на основе линий электропередач, такие как HomePlug, обеспечивают достаточную пропускную способность (доступны адаптеры с пропускной способностью более 1 Гбит/с), они не используются для HA. Эти протоколы предназначены для передачи Интернет-трафика мультимедийных устройств с высокой пропускной способностью, таких как телевизоры и компьютеры. HomePlug не встраивается в стандартные розетки, выключатели или устройства из-за ограничений по стоимости, мощности, нагреву и форм-фактору. Хотя недавно принятая HomePlug Green PHY (или HomePlug GP) смягчает этих ограничения, она также широко не используется для НА. В данной статье в качестве типовой рассматривается технология Insteon, как одна из наиболее популярных для НА. На рис. 1 изображена архитектура системы мониторинга и управления «умного» здания, которая включает интеллектуальные выключатели и розетки с поддержкой Insteon, сервер, взаимодействующий с этими устройствами. На сервере устанавливается специальная операционная система (ОС) мониторинга и управления. Это могут быть такие операционные системы «умного» здания, как HomeOS от Microsoft [4], HomeKit от Apple, openHAB, BOSS и т. д. Для реализации управления ОС отправляет команды выключателям и розеткам на изменение их состояния (например, включить или выключить) через модем Power Line (PLM). Для реализации мониторинга выключатели отправляют асинхронные уведомления на сервер 39

всякий раз, когда кто-то переключает выключатель, в то время как сервер должен сам опрашивать розетки для определения их энергопотребления. 220 В Распределительный щиток 0023443

Сервер мониторинга и управления энергопотреблением 1

Электросеть здания

1 Розетка

Выключатель

1 – уведомление от выключателей о включении /выключении; 2 – опрос розеток о потребляемой мощности. Рисунок 1 - Архитектура системы мониторинга и управления энергопотреблением «умного» дома на базе технологии PLC В протоколе Insteon отправители передают broadcast сообщения по линии электропередач здания, а получатели прослушивают сообщения и отправляют подтверждения при получении. Протокол ограничивает передачу короткими интервалами в той временной области, где переменный ток (AC) пересекает ноль, что происходит дважды каждые 20 мс при 50 Гц AC, поскольку электрические помехи минимальны во время пересечения нуля. Однако, из-за белого шума от источников питания или ослабления сигнала на больших расстояниях устройства могут быть и не в состоянии принимать каждое сообщение. Поэтому, для повышения надежности и дальности передачи, все устройства также действуют как повторители, автоматически повторяя сообщения, которые они получают, фиксированное число раз, на основе настраиваемого поля хопов (прыжков). Дополнительные хопы эффективно увеличивают допустимые расстояния передачи каждого сообщения в (1 + число хопов) раз. Широковещательные рассылки и хопы устраняют необходимость в сложных протоколах маршрутизации для передачи сообщений. Протокол также позволяет избежать затопления сети и коллизий при повторении сообщений, поскольку все устройства синхронизируют повторные передачи с использованием частоты линии электропередачи переменного тока 50 Гц - каждая передача начинается ровно за 800 микросекунд до пересечения нуля и заканчивается ровно через 1023 микросекунды после пересечения нуля. Таким образом, при повторе все устройства передают одни и те же данные в одно и то же время одинаковое количество раз, что служит для дополнительного усиления и защиты каждой передачи от электрических помех. Протокол Insteon поддерживает два типа сообщений: 10-байтовые стандартные сообщения и 24-байтовые расширенные сообщения, для передачи которых требуется 6 и 13 40

пересечений нуля соответственно. Поскольку при частоте переменного тока 50 Гц происходит 100 пересечений нуля в секунду, стандартному сообщению для передачи требуется 60 мс, а расширенному сообщению - 130 мс без дополнительных хопов. Хотя максимальная пропускная способность Insteon составляет 2880 бит/с, на практике устройства обычно используют три хопа и подтверждения, что уменьшает полезную пропускную способность. В дополнение к повторам сообщений отправитель, который не получил подтверждение в течение указанного времени, будет повторно передавать сообщение до пяти раз. Таким образом, для зашумленных линий, которые требуют повторных передач, фактическая пропускная способность может быть намного меньше, чем 2880 бит/с. Для повышения надежности и дальности передачи данных по линиям электропередач протокол Insteon может дополнительно использовать беспроводную связь 900 МГц, а также несколько фаз в многофазных энергосистемах. Беспроводная связь передает все сообщения в то же самое время, как и сообщения, передаваемые по линии электропередачи. Протокол Insteon не запрещает нескольким устройствам отправлять разные сообщения одновременно, хотя, поскольку все устройства действуют как ретрансляторы, они по своей природе ждут окончания транзитных сообщений перед началом новой передачи. В то время как повторяющиеся сообщения избегают затопления и коллизий из-за синхронизированных повторных передач, Insteon не имеет механизма предотвращения коллизий, похожего на используемый в Ethernet, который не позволяет нескольким устройствам отправлять сообщения одновременно, тем самым вызывая коллизию и потерю обоих сообщений. При высоких темпах генерирования сообщений это, в сочетании со множеством хопов и повторных передач, приводит к повторным коллизиям и коллапсу пропускной способности. Протокол Insteon не используется какой-либо механизм предотвращения коллизий, поскольку он изначально был разработан для задач управления с низкой пропускной способностью, где коллизии маловероятны. Напротив, мониторинг с высокой пропускной способностью значительно увеличивает вероятность коллизий, используя почти максимально пропускную способность сети. Доступная полоса пропускания влияет как на максимальную частоту, с которой сервер может запрашивать энергопотребление каждой розетки, так и на процент асинхронных уведомлений от выключателя и команд управления, потерянных из-за насыщения полосы пропускания и коллизий. Установка частоты запросов для розеток представляет собой компромисс: слишком высокая частота будет быстро насыщать доступную полосу пропускания и приведет к потере либо асинхронных уведомлений от выключателя, либо команд управления, а слишком низкая скорость приведет к более грубым и менее точным данным о потребляемой мощности устройств, подключенных к розетке. Для исследования функционирования протокола рассмотрим гипотетический «умный дом», для которого создадим имитационную модель информационного обмена между интеллектуальными розетками и выключателями с сервером мониторинга и управления энергопотреблением. Каждый опрос розетки электропитания включает в себя три стандартных сообщения протокола Insteon и одно расширенное сообщение, а именно: стандартное сообщение запроса от PLM к розетке, запрашивающее текущую мощность, расширенное ответное сообщение от розетки к PLM с текущим средним значением энергопотребления и стандартное подтверждение для каждого сообщения. По умолчанию во всех экспериментах примем по три хопа для исходящего сообщения. Изменение количества хопов не приводит к значительным изменениям результатов, поскольку возможно контролировать только количество прыжков для исходящего сообщения, отправленного из PLM; два подтверждения и расширенный ответ на сообщение всегда используют три хопа. Этот параметр встроен в программное обеспечение устройств, его нет возможности изменить. Таким образом, исходя из спецификации протокола Insteon, каждый опрос розетки должен занимать 4 * (0,06 + 0,06 + 0,13 + 0,06) = 1,24 секунды, включая исходящее сообщение и три дополнительных хопа. 41

При моделировании частота опроса розеток варьируется, а затем определяются процент корректно прошедших опросов (рис. 2), а также процент потерянных уведомлений от выключателей (рис. 3). Для каждой последующей розетки ее опрос сервером производится через интервал времени ТОР после опроса предыдущей розетки. ТОР варьируется от 0 до 10 с. Включение и выключение выключателей в одном эксперименте происходит 60 раз за 10 мин, время между переключением является случайным, распределенным по равномерному закону между 0 и 20 секундами. Математическое ожидание времени между переключением выключателей равно МПВ1 = 10 с. Также проведен модельный эксперимент для значений МПВ2 = 20 с и МПВ2 =  (уведомления от выключателей не передаются). Также учтен тот факт, что часть сообщений передаются повторно по причине их потери из-за зашумленности линий. Принято, что повтор осуществляется для каждого второго сообщения. 100 MПВ3

Удачные опросы розеток, %

80 M ПВ2

60 M ПВ1

Интервал времени между последовательными опросами розеток, c

Рисунок 2 – Зависимость процента удачных опросов розеток от интервала времени между последовательными опросами розеток На рис. 2 показано, что при посылке запросов на розетки с периодичностью меньше, чем 1,24 с, которая требуются для их выполнения, резко снижается производительность инфокоммуникационной сети. На рис. 3 показан график зависимости процента уведомлений выключателей, потерянных во время того же модельного эксперимента. Практически, при длительности интервала времени между последовательными опросами розеток менее 1,24 с, теряется 100 % уведомлений от выключателей. При увеличении этого интервала на значение более 5…7 с, процент потерянных уведомлений падает практически до нуля. Результаты моделирования демонстрируют ограничения протокола Insteon для мониторинга энергопотребления большого количества устройств. Предположим, что система корректно функционирует при интервале времени между последовательными опросами розеток ТОР = 6 с. В этом случае сервер выдает один запрос каждые 6 секунд в новую розетку в циклическом (round-robin) режиме. Таким образом, при наличии NР розеток в здании, сервер может опрашивать конкретную розетку каждые 6  NР секунд. Например, если в доме имеется 50 розеток, измерять мощность в каждой из них можно только через пять минут.

Потерянные уведомления выключателей , %

100

60 M ПВ1 40 M ПВ2 20 MПВ3 0

Интервал времени между последовательными опросами розеток, c

Рисунок 3 – Зависимость процента потерянных уведомлений выключателей от интервала времени между последовательными опросами розеток Пятиминутное разрешение данных измерений может оказаться неэффективным при мониторинге энергопотребления некоторых типов устройств. Даже многие бытовые приборы значительно изменяют потребляемую мощность за меньшие промежутки времени. Поэтому, система мониторинга и контроля энергопотребления «умного» дома будет оперировать с неточными данными измерений, что может отрицательно сказаться на решаемых ею задачах. Кроме того, при использовании такой низкой частоты опросов вероятность потери уведомления от выключателя или управляющей команды все еще близка к 5%. Поскольку сервер контролирует выполнение управляющих команд, их потеря не представляет существенной проблемы, поскольку он может распознать их потерю на уровне приложения и отправить их повторно. Однако, такая система не сможет обнаружить потерю уведомления от выключателя, поэтому он пропустит 5% из них при такой частоте опросов. Таким образом, результаты исследований обуславливают актуальность поиска более эффективного подхода к мониторингу потребляемой розетками мощности, который будет контролировать частоту опросов розеток. При этом необходимо: во-первых, получать информацию о переключениях выключателей без потерь и, во-вторых, эффективно опрашивать энергопотребление розеток, чтобы достичь компромисса в использовании пропускной способности инфокоммуникационной сети и точности измерений. Перечень ссылок 1. Кранц, Мачей. Интернет вещей: новая технологическая революция / Мачей Кранц. Москва: Бомбора. 2018. – 336 с. 2. Lampe, L. Power Line Communications: Principles, Standards and Applications from Multimedia to Smart Grid, Second Edition / L. Lampe, A. M. Tonello, T. G. Swart: John Wiley & Sons, Ltd., 2016. – 591 p. 3. Технология PLC (Power Line Communication) [Электронный ресурс]. URL: http://network.xsp.ru/5_5.php (дата обращения: 22.04.2020). 4. Carcelle, X. Power line communications in practice / X. Carcelle. - Norwood : Artech House, 2009. - 348 p. 43

УДК 621.446 ВЛИЯНИЕ ПОПРАВОЧНОГО КОЭФФИЦИЕНТА НА МЕТОДИКУ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОСТИ С СИНГУЛЯРНЫМ РАЗЛОЖЕНИЕМ КАНАЛЬНОЙ МАТРИЦЫ Максимов М.А., магистрант (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) На протяжении последних нескольких десятков лет довольное сильное внимание привлекли беспроводные и мобильные сети. Одной из важнейших составляющий мобильных сетей последних 3-х поколений является система MIMO лежащая в основе этих технологий. Для обеспечения хорошего качества связи неотъемлемую роль играет помехоустойчивость сети. В данной работе рассматривается влияние внесения поправочного коэффициента на плотность городской застройки в методику определения помехоустойчивости с сингулярным разложением канальной. Цель работы – исследование влияния поправочного коэффициента на методику вычисления помехоустойчивости сигнала в технологии MIMO с сингулярным разложением канальной матрицы. Для достижения указанной цели потребовалось решить следующие задачи: разработать программу в специальном математическом продукте; с помощью составленной программы получить и оценить результаты. Для выполнения первой задачи потребовалось составить блок схему алгоритма программы, которая представлена на рисунке 1. Рассмотрим данный алгоритм более подробно: 1) В начале, определяем и вводим данные о количестве приемных и передающих антенн, а также величину корреляции, в данной работе была выбрана величина корреляции 0,8. 2) Выбираем вид корреляционной матрицы. 3) Далее создаем произвольную матрицу коэффициентов передачи H, используя формулу: (1) H = 0.5rand( N , M ) + j * rand( N , M ), где N и M – количество приемо-передающих антенн; j – мнимая единица, для которой выполняется условие j2=-1; rand – специальная команда, формирующая случайные числа по нормальному закону распределения. 4) Находим обобщенную корреляционную матрицу RMIMO. 5) Затем расширяем канальную матрицу 6) Подвергаем расширенную матрицу сингулярному разложению. 7) Строим матрицу KQRMIMO. 1 1 b  0 ... 0   2MN 0   (2) 2 2b  0 ... 0  KQR MIMO =  . 2MN 0  ... ... ... ...   k k b   0  0 ... 2MN 0   8) Далее находим собственные числа матриц H и KQRMIMO. 44

9) Определяем поправочный коэффициент. Данный коэффициент определяется по следующим выражениям: Коэффициент для малых и средний городов (3) K = (1.1* lg F − 0.7) * H − (1.56 * lg F − 0.8), ac где F – частота, на которой работает система; Hac – высота абонентской станции, обычно принимается значение от 2 до 4 м. Коэффициент для больших городов (4) K = 3,2 * (lg(11.75* H )) * 2 - 4.97 ac НАЧАЛО

Ввод данных

Выбор корреляционной матрицы на приемной и передающие стороне

Нет

Генерирование канальной матрицы по случайному закону

I>iter

Да Вычисление обобщенной корреляционной матрицы

Определение поправочного коэффициента

Расширение канальной корреляционной матрицы Вычисление значения помехоустойчивости Поиск сингулярных чисел полученной матрицы Конец Вычисление помехоустойчивости для корреляционной матрицы

Рисунок 1 – Блок схема вычисления помехоустойчивости с сингулярным разложением с учетом поправочного коэффициента 10) Затем определяем значение помехоустойчивости по формуле: nk −1 n k 1  = K * ( [1 −  ]). ош n 2 1 +   (  −  ) k k =1 p =1 k p

(5)

pk Далее получим результат определения помехоустойчивости с внедрением поправочного коэффициента на площадь городской застройки. Частота, на которой будет работать наша система, была взята 900 и 1800 МГц, в связи с тем, что на территории Донецкого края оператор работает именно на этих частотах. 45

Рисунок 2 - Зависимость вероятности ошибки от отношения сигнал/шум с сингулярным разложением корреляционной матрицы и введением поправочного коэффициента для средних и малых городов на частоте 900 МГц.

Рисунок 3 - Зависимость вероятности ошибки от отношения сигнал/шум с сингулярным разложением корреляционной матрицы и введением поправочного коэффициента для средних и малых городов на частоте 1800 МГц.

Рисунок 4 – Зависимость вероятности ошибки от отношения сигнал/шум с сингулярным разложением корреляционной матрицы и введением поправочного коэффициента для больших городов. Анализируя рисунки 2-4 делаем следующие выводы: При вероятности ошибки 10-3 система MIMO2х2 с учетом поправочного коэффициента имеет энергетический проигрыш относительно системы без учета коэффициента на 1дБ для частоты 900 МГц. Для частотного диапазона 1800 МГц данная система имеет проигрыш уже на 2дБ, также обращая внимание на результаты коэффициента для больших городов данный показатель имеет 19 дБ, что говорит нам о том, что в условиях большой застройки города мы имеем энергетический проигрыш уже на 5 дБ. Далее при той же вероятности ошибки система MIMO3х3 для частотного диапазона 900 МГц имеет энергетический проигрыш в 1 дБ, для частотного диапазона 1800 МГц проигрыш уже составляет 2дБ. А для коэффициента учитывающего большую плотность застройки проигрыш составляет 3 дБ. Наконец для системы MIMO4х4 на частоте 900 МГц имеем проигрыш на 2 дБ, при частотном диапазоне 1800МГц проигрыш составляет приблизительно 2 дБ. Для системы с учетом коэффициента больших городов 2,5дБ. Учитывая выше перечисленные выводы из полученных результатом можно утверждать, что чем меньше частота работы системы, тем лучше помехоустойчивость сигнала. Перечень ссылок 1. Янцен, А. С. Анализ помехоустойчивости систем радиосвязи, использующих технологию MIMO: дис. … док. техн. наук: 05.12.13 / Янцен Александр Сергеевич – Новосибирск, 2017. – 157с. 2. Лысяков, Д. Н. Анализ и синтез адаптивной обработки сигналов в системах радиосвязи с параллельной передачей информации по пространственным подканалам: дис. … канд. физ. мат. наук: 01.04.03 / Лысяков Денис Николаевич – Нижний Новгород, 2010. – 123с. Шорин, О. А. Модель расчета пропускной способности системы подвижной радиосвязи ЗО в режиме речь-данные / О. А. Шорин, А. И. Бабин, А. М. Иванов// Фундаментальные исследования. – 2007. – № 12.– С. 470-472.

УДК 621.396.7 ИССЛЕДОВАНИЕ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ В МОБИЛЬНЫХ СЕТЯХ ЧЕТВЕРТОГО ПОКОЛЕНИЯ Максимов А.А., магистрант; Дзюба А.В., старший преподаватель; Червинский В.В., доц., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) На данный момент информационные технологии занимают неотъемлемую часть нашей повседневной жизни. С каждым годом большинство крупных компаний создают или совершенствуют существующие технологии для улучшения качества и облегчения жизни в целом. На сегодня наиболее часто используемыми технологическими ресурсами являются мобильный смартфон и персональный компьютер. А использование широкополосного доступа в Интернет уже является привычным делом. Технология сотовой связи LTE (Long-Term Evolution) – это очередной шаг вперед в мире инноваций, способствующих улучшению качества жизни. Благодаря технологиям 4G конечный пользователь получает возможность беспрепятственно использовать широкополосный доступ в Интернет, находясь в любой точке планеты при помощи лишь своего мобильного смартфона. Максимальная скорость загрузки из сети достигает 299,6 Мбит/с, а максимальная скорость загрузки в сеть от абонента до 75,4 Мбит/с в зависимости от категории оборудования пользователя. Эти показатели говорят о том, что с ростом темпа создания новых устройств и технологий их габариты постепенно уменьшаются, а качество работы и количество функций неуклонно увеличивается. Тем не менее, и в этой технологии возникают проблемы, с которыми регулярно сталкиваются пользователи и разработчики. Целью данной статьи является анализ работы LTE-технологии в нисходящем и восходящем канале связи посредством имитационного моделирования, а также определение проблем, возникающих при работе данной технологии. Для начала необходимо оценить работу обычного сгенерированного сигнала LTE. Для этого воспользуемся программным обеспечением MATLAB R2017b. В данном программном продукте имеется система LTE System Toolbox. Она предоставляет собой полностью управляемую генерацию LTE сигнала, в которую входят контрольно-измерительные каналы (reference measurement channels, RMCs), опорные каналы (fixed reference channels, FRCs), восходящий и нисходящий каналы, а также нисходящие E-UTRA тестовые модели. Работа инструментария LTE System Toolbox основывается на использовании стандарта связи 3GPP. 3GPP включает описания различных опорных сигналов, например, RMC, FRC и E-TM. Они относятся к спецификации TS 36.101 [1]. В командной строке MATLAB необходимо ввести lteRMCDLTool, и будет запущено специальное приложение для генерации RMC сигналов. После выбора RMC канала все остальные параметры настраиваются в соответствии со спецификацией 3GPP TS 36.101 [1]. Для R.13 количество ресурсных блоков равно 50, количество антенн равно 4 и т.д. Сигнал, соответствующий стандарту, может быть сгенерирован нажатием кнопки Generate waveform. На рисунке 1 показана действительная часть десяти подфреймов комплексного сигнала для контрольно-измерительного канала №13 (RMC R.13). Они имеют следующие особенности: - R.13 включает в себя четыре сигнала для каждой из передающих антенн, то есть на рисунке 1 изображены сразу четыре сигнала;

Рисунок 1 – Вещественная составляющая комплексного сигнала для контрольноизмерительно канала №13 (RMC R.13) - в шестом по порядку подфрейме имеются пропуски, обусловленные таблицей A.3.4.2.21 [1], исходя из этой таблицы в шестом по счёту подфрейме не должна содержаться какая-либо информация в физическом нисходящем общем канале (PDSCH); - шестой подфрейм содержит сигнал тёмно-синего цвета, поскольку первичный и вторичный синхронизирующие сигналы (PSS и SSS) находятся в этом подфрейме, и их передача осуществляется исключительно с одной антенны. Следующим этапом является генерирование восходящих FRC каналов. LTE System Toolbox даёт возможность генерации восходящих контрольных сигналов, а также RMC. Для этого используется lteRMCULTool приложение и соответствующие функции. Для изучения пропускной способности систем LTE удобно использовать RMC и FRC сигналы, как это указанно в [1] и [2]. Такие сигналы включают только одного пользователя, который, как правило, занимает весь диапазон. При этом, для тестирования характеристик передатчика потребуются более динамичные сигналы, такие как E-TM [3] section 6. Ресурсное распределение по пользователям (PDSCH) в этих каналах меняется с каждым подфреймом, и можно осуществлять передачу одновременно для нескольких пользователей. LTE System Toolbox даёт возможность генерировать E-TM модели, используя инструмент lteTestModelTool. На рисунке 2 изображен сигнал восходящего FRC канала. Для генерации данного сигнала был использован опорный канал A3-5, в котором используется 50 ресурсных блоков, тип модуляции – QPSK, дуплексный режим передачи данных с частотным разделением – FDD (Frequency-division Duplexing). Для данного канала связи подразумевается один сигнал для принимающий антенны, как и показано на рисунке 2. 49

Рисунок 2 – Сгенерированный сигнал в восходящем канале связи технологии LTE Во время эксплуатации данной технологии возникают разного рода проблемы, которые способствуют ухудшению предоставляемого качества обслуживания QoS (quality of service) пользователям. Одной из таких ключевых проблем является многолучевое распространение. Наиболее часто многолучевость возникает в результате многократного отражения передаваемого сигнала от сооружений и других преград на пути следования радиоволн. Отраженные сигналы могут интерферировать с прямым лучом, который обладает самой большой интенсивностью. Различная длина трассы прохождения сигналов разных лучей обуславливает их сдвиг по времени друг относительно друга. Радиоволны распространяются от передатчика к приемнику всегда по нескольким путям. Поэтому возникают глубокие замирания радиоволны из-за того, что разные копии одного и того же сигнала интерферируют друг с другом в точке приема. Эти замирания являются основным воздействием, влияющим на качество передачи данных и пропускную способность системы. Кроме того, возникают так называемые селективные замирания, причиной которых являются частотно-временные сдвиги сигналов в многолучевом канале. Эти замирания зависят от времени или частоты. К особенностям частотно-селективных замираний относится то, что отдельные составляющие принимаемого сигнала обладают различными амплитудами и сдвигами начальной фазы. Ещё более важно, что разброс задержки сигнала (то есть разность хода лучей по времени) сопоставим по величине со значением 1/F (F – полоса частот передаваемого сигнала) либо превышает его. Замирания такого типа вызывают искажение формы спектра, следствием чего становится снижение качества связи. Однако искажения станут проявляться только в том случае, когда полоса передаваемого сигнала превосходит ширину так называемой полосы когерентности канала Bc. Это связано с тем, что на близко расположенных частотах при достаточно высокой степени корреляции сигналов характер замираний практически 50

одинаков. Следовательно, подверженность передаваемого сигнала частотно-селективным замираниям прямо пропорциональна ширине его спектра. В случае, когда разность хода лучей сопоставима со временем передачи одного символа T (или длительностью элемента сигнала), при многолучевом распространении возникают как частотно-селективные замирания, так и наложение соседних по времени элементов сигнала друг на друга. Такой эффект является причиной появления межсимвольных искажений (МСИ). Как правило, ширину спектра оценивают исходя из так называемой базы сигнала В = 2FT. Если значение B невелико, то величины 1/F и T будут иметь один порядок, и, как следствие, вместе с частотно-селективными замираниями станут возникать МСИ. Большие значения базы сигнала могут привести к тому, что разность хода лучей окажется соизмеримой с величиной 1/F, но будет существенно меньше длительности элемента T. В этом случае влияние МСИ станет практически незаметным. Чтобы сдвинутые во времени многолучевые компоненты наблюдались раздельно на выходе линейного фильтра приёмника, необходимо, чтобы отклик фильтра на каждую компоненту сигнала был кратковременным по сравнению с их взаимным временным сдвигом. В качестве приёмного фильтра лучше всего принимать согласованный, так как отклик этого фильтра на сигнал есть автокорреляционная функция (АКФ) сигнала. Для разделения многолучевых компонент больше пригодны сигналы с острой АКФ. Поэтому для многолучевого разнесения используются широкополосные сигналы, так как такой сигнал имеет большую длительность, но фильтр укорачивает его. Сигнал, искажённый многолучевым каналом, подаётся на согласованный фильтр, и, если сигнал синтезирован правильно, на выходе фильтра наблюдаются компоненты в виде острых неперекрывающихся пиков. Эти пики напоминают своим внешним видом садовые грабли («rake» в переводе с английского). Поэтому устройство, осуществляющее многолучевое разделение, назвали rake-приёмником. Замирания, при которых характеристики канала связи изменяются с течением времени, вызывая искажение формы передаваемых символов, называются временными селективными замираниями. Сопровождающие их искажения проявляются лишь тогда, когда длительность информационной посылки начинает превышать время когерентности Tc. Время когерентности определяется величиной разброса доплеровской частоты в канале связи, которая зависит от скорости перемещения подвижного объекта. Вывод: в данной статье путем имитационного моделирования исследованы процедуры генерирования сигналов LTE-технологии в нисходящем и восходящем канале связи. При распространении данных сгенерированных сигналов возникают проблемы, такие как замирание сигнала, многолучевое распространение и др. В связи с этим рассмотрены причины возникновения одной из проблем и в последующей работе предполагается разработка метода, позволяющего избавиться от данных проблем или минимизировать их влияние. Перечень ссылок 1. 3GPP TS 36.101 – User Equipment (UE) Radio Transmission and Reception [Электронный ресурс]. URL: https://www.etsi.org/deliver/etsi_ts/136100_136199/136101/14.05.00_60/ts_136101v140500p.pdf 2. 3GPP TS 36.104 – Base station (BS) Radio Transmission and Reception [Электронный ресурс]. URL: https://www.etsi.org/deliver/etsi_ts/136100_136199/136104/14.03.00_60/ts_136104v140300p.pdf 3. 3GPP TS 36.141 – Base station (BS) Conformance Testing [Электронный ресурс]. URL: https://www.etsi.org/deliver/etsi_ts/136100_136199/136141/14.03.00_60/ts_136141v140300p.pdf 4. CDMA: борьба с замираниями [Электронный ресурс]. URL: https://www.osp.ru/nets/2000/09/141359/ 5. Многолучевое распространение [Электронный ресурс]. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Многолучевое_распространение

УДК 621.39 ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ БЕСПРОВОДНЫХ УСТРОЙСТВ МАЛОГО РАДИУСА ДЕЙСТВИЯ Миронов А.П., магистрант.; Яремко И.Н., доц., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) На сегодняшний день предоставление надежных и качественных телекоммуникационных услуг – основная задача любого оператора и провайдера. Все чаще и чаще пользователи вынуждены пользоваться такими услугами в гостиницах, ресторанах, аэропортах, даже на автобусных остановках [1]. Основным преимуществом беспроводных сетей является отсутствие кабельной инфраструктуры, что позволяет за короткое время переработать сетевой проект и снизить стоимость системы, а также позволяет одновременно пользоваться услугами многим абонентам, которые движутся, если они находятся в радиусе действия сети. Кроме того, существенным фактором влияния на развитие беспроводных технологий, является возможность их использования домашними пользователями. Целью исследования является повышение информационной эффективности стандартов 802.11n/ax с использованием алгоритма изменения сигнально-кодовых конструкций в зависимости от мощности передаваемого сигнала. Имитационное моделирование является методом исследования, в котором исследуемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающую реальную систему и которой проводятся эксперименты для получения информации о свойствах этой системы [2]. Входные параметры в нашей модели исследования: - вид модуляции, который варьировался от BPSK до QAM-1024, в зависимости от индекса модуляции m; - скорость помехоустойчивого кодирования: 𝑟𝑘 = 1/2, 2/3, 3/4 или 5/6, в зависимости от типа сигнально-кодовой конструкции; - коэффициент избыточности стека протоколов TCP / IP, который минимально равняется 𝑡𝑐𝑝𝑟𝑒𝑑 = 13%; - ширина частотного канала: Δ𝐹 = 20 МГц; - спектральная плотность мощности шума 𝑁0 = -100 𝑑𝐵𝑚; - мощность излучения передатчика: 𝑃𝑡 = 33 𝑑𝐵𝑚; - коэффициенты усиления передающей и приемной антенн: 𝐺𝑡 = 𝐺𝑟 = 16 𝑑𝐵; Значение информационной эффективности рассчитывали, как отношение продуктивности к пропускной способности канала: η=R/C. значение производительности вычислили как: R = VS * (1 + ошиб * log2 ошиб + (1 − ошиб ) * log2 (1 − ошиб )) , где 𝑉𝑠 - скорость источника сообщений и вычисляется по формуле:

(1)

(2) VS = tcpred * F * m * rk , Согласно каждому набору параметров для различных типов сигнально-кодовых конструкций исчислялись отдельные значения информационной эффективности и строились графики. Известно, что энтропия и производительность дискретного канала являются граничными и достигают своего максимума, когда вероятность битовой ошибки находится на уровне вероятности ошибочного приема pб = 10-5 ... 10-6 [3]. Граничный характер и характеристики насыщения при использовании в беспроводной системе передачи наблюдаются для всех типов многопозиционной модуляции. В связи с этим, чтобы максимизировать информационную эффективность, необходимо стремиться обеспечить уровень битовой ошибки в точке приема не хуже, чем pб = 10-5 ... 10-6. 52

Таким образом, максимизации информационной эффективности можно достигнуть в случае стремления показателя информационной эффективности η к единице, то есть при стремлении производительность канала к пропускной способности канала связи, что достигается если в точке приема будут достигнуты значения pб = 10-5 ... 10-6 при использовании некоторого вида МПМ, что, в свою очередь, обеспечивается при надлежащем уровне энергетики сигнала в точке приема. Таким образом, обеспечение необходимого уровня энергетического сигнала фиксированными другими параметрами системы связи позволяет достичь максимальной информационной эффективности беспроводной системы передачи. Как было сказано ранее, для максимизации информационной эффективности, необходимо стремиться к обеспечению уровня битовой ошибки в точке приема не хуже, чем pб = 10-5...10-6, поэтому в расчетах был избран лучший вариант, а именно значение битовой ошибки не должно превышать pб_ошиб = 10-6. Для каждого набора входных данных были построены зависимости значений битовой ошибки, пропускной способности и производительности, и значение информационной эффективности от энергетического параметра h2. Как видно из рисунка 1а, для каждой пары типа модуляции и скорости помехоустойчивого кодирования есть определенные диапазоны энергетики, в которых достигается требуемое значение вероятности битовой ошибки. Из рисунка 1б можно увидеть, что с ростом типа модуляции и скорости кодирования повышается производительность канала. При этом, чем больше энергетика (параметр ℎ2), тем заметнее выигрыш больших значений СКК в производительности. Рисунок 1в показывает характер изменения кривых информационной производительности в зависимости от энергетики. Как видим, то значение варьируются от 0,12 до 0,61. Однако, как можно заметить, использование некоторых типов на отдельных интервалах отношение сигнал / шум является нецелесообразным, потому что показывают низкий уровень η. Так как, все три графика имеют общую ось координат «х», то можем с рис.1а сделать проекцию значений уровня pб_ошиб = 10-6 для всех СКК на рис. 1в. Тогда увидим при указанном значении битовой ошибки и зафиксированной энергетике, при каком наборе типа модуляции и скорости помехоустойчивого кодирования достигается наилучший показатель информационной эффективности. Также можно сделать вывод, что согласно нашей имитационной модели, использования модуляций QPSK со скоростью кодирования 1/2 и QAM-16 со скоростью кодирования 1/2 не является рациональным, так как высшие номера СКК дают большее значение η при той же вероятности битовой ошибки. В связи с этим, можно выделить диапазоны отношение сигнал / шум, в которых лучше использовать тот или иной тип модуляции со скоростью кодирования для достижения максимальной информационной эффективности. Результаты приведены в таблице 1. Таблица 1 - Диапазоны максимальной информационной эффективности Модуляция QPSK QAM-16 QAM-64 QAM-64 QAM-64

Скорость кодирования 3/4 3/4 2/3 3/4 5/6

Отношение сигнал/шум 8-36 36-156 156-158 158-168 168-…

Информационная эффективность 0.41-0.25 0.44-0.32 0.47-0.46 0.53-0.52 0.58-…

Согласно данным таблицы 1 на графике 1в построена кривая линия коричневого цвета, которая показывает лучший вариант переключения сигнально-кодовых конструкций в стандарте 802.11n. Все параметры в модуляции QAM-256 и QAM-1024 совпадают со стандартом 802.11n, они используются в той же последовательности, поэтому на них не акцентируется внимание. 53

Рисунок 1 Зависимость величин в стандарте 802.11n от ℎ2: а) достоверности ошибки; б) пропускной способности и производительности; в) информационной эффективности 54

Рисунок 2 Зависимость величин в стандарте 802.11ax от ℎ2: а вероятности ошибки; б) пропускной способности и производительности; в) информационной эффективности Сигнально-кодовые конструкции, которые определены нерациональными согласно имитационной модели в стандарте 802.11n, уже не в счет. Однако, добавились новые, которые 55

не используются в предыдущем стандарте, а именно: 256-QAM со скоростью кодирования 3/4, 256-QAM со скоростью кодирования 5/6, 1024-QAM со скоростью кодирования 3/4 и 1024QAM со скоростью кодирования 5/6. Кривые для значений битовой ошибки, пропускной способности и производительности и значение информационной эффективности от энергетического параметра ℎ2 для них изображены на рис.2 красной, зеленой, синей и черной линиями соответственно. Аналогично рис. 1в можно выделить диапазоны отношение сигнал/шум, в которых лучше использовать тот или иной тип модуляции со скоростью кодирования для достижения максимальной информационной эффективности. Результаты приведены в таблице 2. Таблица 2 Диапазоны максимальной информационной эффективности Скорость Отношение Информационная Модуляция кодирования сигнал/шум эффективность QPSK 3/4 8-36 0.40-0.25 16-QAM 3/4 36-168 0.49-0.35 64-QAM 5/6 168-516 0.57-0.48 256-QAM 3/4 516-564 0.56-0.55 256-QAM 5/6 564-2099 0.62-0.52 1024-QAM 3/4 2099-2289 0.58-0.57 1024-QAM 5/6 2289-… 0.64-… Так же, как в случае, согласно данным таблицы 2 на графике 2в построена кривая линия коричневого цвета, которая показывает лучший вариант переключения сигнально-кодовых конструкций в стандарте 802.11аx. Выводы. Данная статья посвящена построению и исследованию имитационной модели для оценки информационной эффективности стандартов 802.11n/ax. В качестве программного обеспечения для построения имитационной модели был выбран Matlab. В ней фиксируются входные параметры, связанные с выбранными стандартами, стеком протоколов TCP / IP и средствами беспроводной связи. Для каждого стандарта избирается набор сигнально-кодовых конструкций, то есть набора типа модуляции и скорости помехоустойчивого кодирования. Для максимизации информационной эффективности, необходимо стремиться к обеспечению уровня битовой ошибки в точке приема не хуже, чем pб =10-5...10-6, поэтому в расчетах был избран лучший вариант, а именно значение битовой ошибки не должно превышать рб_ошиб = 10-6. Для каждого набора входных данных были построены зависимости значений битовой ошибки, пропускной способности и производительности, и значение информационной эффективности от энергетического параметра h2. В результате моделирования получаем алгоритм переключения сигнально - кодовых конструкции в зависимости от энергетики сигнала для получения максимальной информационной эффективности. Перечень ссылок 1. Джим Гейер. Беспроводные сети. Первый шаг: Пер. с англ. — М.: Издательский дом "Вильяме", 2005. — 192 с. 2. К.К. Васильев, В.А. Глушков, А.В. Дормидонтов, А.Г. Нестеренко; под общ. ред. К.К. Васильева. Теория электрической связи: учебное пособие. – Ульяновск: УлГТУ, 2008. – 452 с. 3. Уривский Л.А., Осипчук С.А., Чекунов Н.В. Исследование информационной эффективности системы связи на основе стандарта 802.11n / Електронне наукове фахове видання – журнал «Проблеми телекомунікацій». – 2017 р.

УДК 621.446 ИССЛЕДОВАНИЕ УСЛОВИЙ ДОСТУПА К ГЛОБАЛЬНЫМ СЕТЯМ ДЛЯ КОМПЛЕКСА МАЛОЭТАЖНОЙ ЗАСТРОЙКИ Мужецкий Д.Е., студ. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) За последние десятки лет интернет вошел в нашу жизнь полностью, и дома и на работе. Интернет уже воспринимается как совсем обычный ресурс, он необходимый нам каждый день, аналогично электричеству, воде, теплу, сотовой связи. В современных развитых странах Интернет уже полноценной службой, частью нашей жизни. Естественно, что каждый хочет получать информационные потоки в глобальной сети с высокой скоростью доступа и по приемлемым ценам. Но для некоторых граждан качественный канал доступа к сети остается недостижимой мечтой или же предметом роскоши. Это жители частных домов и малоэтажных зданий В современном 21-м веке, технологии передачи информации ушли очень далеко, от сигнальных огней до космический спутников, от голубиной почты до смартфонов. Развитие технологий не прекращает своего хода и движется с укоренным темпом. Ежедневно любой человек на планете использует Интернет. Он общается, радуется, грустит, учится чему-то новому. Каждый день человек получает большие потоки информации, а умение анализировать, использовать и применять такой объем информации, полностью зависит только от человека. Фраза, принадлежащая Натану Ротшильду, гласит: "Кто владеет информацией, тот владеет миром". Основатель величайшей банковской династии, человек, который благодаря информационной оперативности, всего за один день смог заработать свыше 40 миллионов фунтов стерлингов и занять значительную долю экономики Британии. Жители многоэтажных домов не имеют проблем в выборе подключения к глобальным сетям, а вот населению проживающему в частных секторах ситуация в разы хуже. Самой главной и масштабной проблемой является не желание владельцев провайдерских компания инвестировать, а также вкладывать свои ресурсы и затраты на создание инфокоммуникационных сетей в частном секторе. Ни одина из таких компаний не видит экономически целесообразным проделывать данное действие. Сложность прокладки кабеля, размещения промежуточного коммутирующего оборудования, большая протяженность линий и низкая территориальная плотность возможных потенциальных клиентов, в современно мире является лишь отговоркой. Действительно бывают случаи, что невозможно провести проводной канал к жителям малоэтажных застроек, а также стоит учитывать тот факт, что для большинства людей проживающих в частных домах, стоимость прокладки кабеля просто «нереальна». Логично рассуждать, что интернет-провайдерам намного легче и проще, и что не мало выгоднее подключать высотные многоэтажные дома. Они требуют намного меньше накладных затрат и очень быстро принесут прибыль. К категории «неперспективных абонентов» относят не только одноэтажные, а также трехэтажные, четырехэтажные и пятиэтажные дома, так как количество квартир в них относительно невелико. В действительности можно наблюдать следующую картину, когда малоэтажных домах нет ни одного оператора, а в многоэтажном доме, наоборот, присутствуют аж несколько кабельных операторов. Единичные случаи подключения одного или нескольких малоэтажных домов, расположенных рядом — это скорее исключение из правил, так как стоимость подключения достаточна высока. Взваливать всю вину на проводных операторов было бы неправильным. Внутренняя 57

политика государства играет негативную роль в сфере Интернет. В современных развитых европейских странах, специально выделяют средства и объявляет конкурсы среди провайдеров на реализацию проектов по созданию Интернет-каналов. Для примера, в Италии в провинции Брешиа был реализован проект по строительству полносвязной IP-сети по воздуху. Компания Сisco Systems выступила поставщиком оборудования и собственно исполнителем проекта, на территории площадью 4 800 квадратных километров была создана беспроводная сеть, охватившая более 200 населенных пунктов, а в горной местности малые села. Выход в глобальную сеть стал возможен не только частным клиентам, но также и муниципальным учреждениям, органам местной власти и предприятиям. Проект стоимостью 2 млн. евро помог снизить безработицу, налоговые поступления увеличились, а предприятия малого и среднего бизнеса увеличили свою продуктивность. В настоящее время известны следующие способы доступа в Интернет: - Доступ в Интернет по выделенным линиям. Для подключения компьютера пользователя к Интернет в квартиру подводится отдельный кабель (витая пара или оптоволокно). - ISDN - коммутируемый доступ по цифровой телефонной сети. Главная особенность использования ISDN — это высокая скорость передачи информации, по сравнению с Dial-Up доступом. Скорость передачи данных составляет 64 Кбит/с при использовании одного и 128 Кбит/с, при использовании двух каналов связи. - Спутниковый доступ в Интернет или спутниковый Интернет. Спутниковый доступ в Интернет бывает двух видов – ассиметричный, обмен данными компьютера пользователя со спутником двухсторонний, и симметричный, запросы от пользователя передаются на сервер спутникового оператора через любое доступное наземное подключение, а сервер передает данные пользователю со спутника. Максимальная скорость приема данных до 52,5 Мбит/с (реальная средняя скорость до 3 Мбит/с). - Беспроводные технологии, это Wi-Fi, WiMax, и мобильный интернет. Провода — это пережитки прошлого, от них уже давно пора отказаться. Но они, все продолжают путаться у нас под ногами, как и сорок лет тому назад, Проблем в выборе беспроводного подключения к Глобальной сети - нет. Обилие сотовых операторов должно помочь человеку, покупающему 3G/4G – модем, доступ в Интернет не только из любой точки города, но и соответствующим качеством. На практике, все не так оптимистично. Получается, что сотовые операторы, также, как и любые бизнесмены, хотят снизить свои капитальные затраты, но и выжать максимум прибыли. И складывается такая ситуация, что, когда существующие станции работают на максимуме своих возможностей, а приоритет связи, не интернет-трафик, а голосовой канал. Это и приводит к таким явлениям, как падение скорости мобильного Интернета, особенно в те часы, когда активность абонентов повышена (обычно вечернее время), исчезновение связи, увеличенный ping и т.д. Следовательно, теоретически подключение к Интернету есть, а на практике – его качество не позволяет нормально работать в сети. Однако если сотовый оператор оказывает услуги только Интернета, это означает, что канал цифровой передачи является приоритетным. Оператор использует технологию WiMAX или LTE, что в теории позволяет покрывать территорию целого микрорайона, а также и территорию частного сектора, не только быстрым, но и устойчивым Интернет-соединением. Технология WiMAX (англ. Worldwide Interoperability for Microwave Access) — это телекоммуникационная технология, разработанная с целью предоставления универсальной беспроводной связи на больших расстояниях для широкого спектра устройств (от рабочих станций и портативных компьютеров до мобильных телефонов). Технология LTE (англ. Long-Term Evolution) – это величайший шаг, в получении информации для конечного пользователя. 4G-сети предоставляют абонентам широкополосный доступ к интернету, а это в свою очередь означает, что пользоваться сетью 58

без «просадок» скорости доступа сможет большее количество людей. Технология LTE позволяет добиться скорости приема в 1 Гбит/сек. Реальная скорость передачи данных значительно ниже и составляет около 10 – 30 Мбит/сек. Теория очень часто расходится с практикой. В отдельных микрорайонах действительно сеть может давать хорошую и стабильную связь со скоростью до 10 Мбит/сек, что вполне достаточно для комфортной работы в Интернете. Но также, следует отметить, что в некоторых микрорайонах, предоставляемый Интернет может быть нестабилен и недостаточно быстр (менее 2 Мбит/сек). А это уже не позволяет общаться через сервисы видео и голосового общения, просматривать фильмы в режиме онлайн. Обнаруживаться влияние недостаточной мощности передатчиков на базовой станции, диаграммы направленности антенн, рельеф местности, физические препятствия – такие как, высотные здания. В условиях города качество связи можно охарактеризовать в лучшем случае как «удовлетворительное», но обычно «плохое». Современные технологии оборудования Wi-Fi, позволяют передавать цифровой сигнал от источника до приемника на расстояние в несколько километров. Термин WiFi был введен Wi-Fi Альянсом («Wireless Ethernet Compatibility Alliance» WECA). Термин изначально звучал как «IEEE 802.11b-совместимые», но в WiFi Альянс, приняли решение, что такое название слишком сложное и длинное для запоминания. WiFi не расшифровывался, он имел лишь созвучное с Hi-Fi название. Позже WiFi начал расшифровываться как Wireless Fidelity – в переводе, беспроводная точность. Преимущества таковы: затраты на оборудование - низкие (гораздо ниже, чем строительство базовых станции 4G), качество канала, быстрота построения беспроводного канала. Скорость сопоставима с проводной выделенной линией. Проводя анализ вышеописанных методов подключения к Глобальной сети Интернет, можно заключить, что для жителей частных домов и малоэтажных застроек все из существующих методов не позволяют организовать надежный, высокоскоростной и недорогой канал. Но существует одна технология, которая может решить эту проблему. Беспроводные сети Wi-Fi. На этой технологии можно очень быстро создать беспроводные каналы от провайдеров кабельного интернета к частному дому. В городах обычно, частный сектор расположен рядом с высокоэтажными домами, в которых уже есть проводной интернет. Выходит, есть возможность установить на многоэтажном доме мощную активную уличную антенну Wi-Fi – с углом раскрытия диаграммы 120-180 градусов, направленную на частный сектор. И в каждом частном доме устанавливается приемное устройство, которое сможет принимать излучаемый сигнал. Таким образом, будет создан Wi-Fi радиоканал «один ко многим» Участок между центральным и районным коммутаторами является канал передачи данных транспортной магистрали. Данные, VoIP, IPTV – такие информационные потоки в пакетной сети, характеризуются высокой пачечностью, долгосрочными зависимостями и наличием последействия или же говоря проще, проявляют свойства самоподобия. Главной задачей выбора параметров магистрального канала представляется расчет необходимой пропускной способности КП, размер выходного буфера, в соответствии с интенсивностью поступающей нагрузки, а также вероятностью потерь пакетов и требуемым задержкам. Параметры качества обслуживания QoS, такие как вероятность потерь и задержка, нормируются для различных видов трафика. Качество каждой услуги обеспечивается благодаря: Во-первых, выделению рассчитанной пропускной способности магистрального канала и очереди, то есть буфера требуемого размера. Во-вторых с помощью применения политик обслуживания очередей QoS. И в-третьих благодаря средствам мониторинга параметров качества передачи. 59

Работу магистрального канала с выходным буфером по обслуживанию поступающей нагрузки можно описать моделью СМО с входящим самоподобным потоком и детерминированным временем обслуживания: f ВМ / D /1 где f ВМ – фрактальное броуновское движение, являющееся самоподобным процессом; D – детерминированный процесс обслуживания; 1 – одно устройство обслуживания, в нашем случае - канал передачи c буфером. Данная система - f ВМ / D /1 имеет аналитическое решение в виде формулы Нороса:

x= где p = 

p1/(2(1− H )) (1 − p) H /(1− H )

(1.1)

 - коэффициент использования ресурса сети;

 - интенсивность поступающей нагрузки;  - интенсивность обслуживания нагрузки, а в нашем случае и есть искомая пропускная способность; H – параметр Херста, для самоподобных процессов H = 0,9; x – необходимый объем выходного буфера, требуемый для обслуживания поступающей нагрузки, при вероятности потерь, стремящейся к нулю. Для процессов, проявляющих свойства самопоподобия, соответствует формула 1.1, она связывает между собой пропускную способность магистрального канала, интенсивность поступающей нагрузки, а также объем буфера. С помощью методик [14, 15], получена следующая формула для нахождения задержек пакета:

2 H −1 2(1− H )

1 y ( y c) [y ( + )] H  c c 1− H (c − y )

(1.2)

где T – задержка пакета, складывающаяся из времени нахождения пакета в очереди и времени передачи пакета по каналу связи;  – параметр поступающего потока в пак/с; y – поступающая нагрузка в бит/с; c – пропускная способность канала бит/с; H – параметр Херста, характеризующий степень самоподобия. Вероятность потерь пакетов находится по формуле: P = exp(−

(  −  ) 2 H 2− 2 H x ) 2k H 2 a 

(1.3)

где P – вероятность потерь пакетов;  – параметр поступающего потока в пак/с;  – интенсивность обслуживания канала передачи в пак/с; H – параметр Херста, характеризующий степень самоподобия; x – необходимый объем выходного буфера, требуемый для обслуживания поступающей нагрузки; a – коэффициент разногласий в канале связи; k = H H (1 − H )1− H . Учитывая выше сказанное и исходя из параметра входящего информационного потока, 60

можно выбрать такую пропускную способность канала, для которой рассчитанный размер буфера (формула 1.1) сможет обеспечить требуемые задержки, а так же величину потерь пакетов (формулы 1.2, 1.3) в канале связи. К тому же величина потерь пакетов при заданном размере буфера x будет стремиться к нулю для того, чтобы обеспечить наивысшее возможное качество обслуживания, следовательно, в дальнейшем можно говорить, что вероятность потерь пакетов P будет равна нулю. Суммарная требуемая пропускная способность и размер буфера определяются соответственно: N

C =  =ci

(1.4)

i =1 N

X =  =X i

(1.5)

i =1

где C – искомая пропускная способность магистрального канала; Ci – необходимая пропускная способность для обслуживания i-го потока; 1,2 – коэффициент запаса на расширяемость сети; X – искомый размер выходного буфера магистрального канала; X i – необходимый размер буфера для обслуживания i-го потока. Использование технологии MPLS-TP, применение методов QoS позволяют не только каждому типу трафика выделять заданную ширину канала из всей общей пропускной способности магистрали, а также и необходимый размер буфера для поддержания гарантированного качества обслуживания, или же в нашем примере - гарантированной задержки в моменты перегрузок на сети, которые вследствие могут случаться в короткие промежутки времени в период ЧНН. Также стоит не забывать и учитывать тот факт, что реальный параметры информационных потоков, будут отличаться, из-за того, что передача пакетов ведется с помощью нескольких протоколов. Каждый такой протокол вносит свою добавочную служебную информацию к пользовательским данным, вследствии чего увеличивается объем передаваемой информации, а так же интенсивность нагрузки потока данных, соответственно. Перечень ссылок 1. Киренберг А.Г. Проблема подключения к интернету малоэтажного жилого сектора и возможный способ ее решения [Текст] / А.Г. Киренберг, О.М. Колесников // Вестник Кузбасского государственного технического университета. – 2015. – № 1 (107). – С. 84–87. 2. Радке, Хорст-Дитер Все о беспроводных сетях / Хорст-Дитер Радке , Йеремиас Радке. - М.: НТ Пресс, 2011. - 320 c. 3. Norros I. A storage model with self-similar input. / I. Norros. – Queueing systems, 1994. 4. Агеев Д.В. Расчет параметров самоподобных информационных потоков, передающихся по каналам связи мультисервисной сети, при предоставлении услуг «Triple Play» / Д.В. Агеев, Д.В. Евлаш // Радиотехника: Всеукр. межвед. научн.- техн. сб. – 2009. – Вып. 645. – С. 125–130. 5. Агеев Д.В. Выбор пропускных способностей каналов связи при самоподобной характере передаваемых потоков / Д.В. Агеев, А.В. Чернятьев, Самир Махмуд // Радиотехника: Всеукр. межвед. науч.-техн. сб. 2007. Вып. 148. – С. 87–95.

УДК 621.3.078 ИНФОКОММУНИКАЦИОННАЯ СЕТЬ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ОБЪЕДИНЕНИЯ «ЖЕЛЕЗОБЕТОН» Г. АСТРАХАНЬ Нетяга А.М., студ.; Червинский В.В., доц., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) В настоящее время улучшение производства железобетонных конструкций не может быть осуществлено без внедрения современных информационных технологий, автоматизированного оборудования (роботов и д.р.), систем контроля и управления качеством готовых изделий. Немаловажным для повышения эффективности работы предприятия является совершенствование его инфокоммуникационной корпоративной инфраструктуры, учитывающей всевозрастающий обмен информацией между сотрудниками предприятия, его клиентами и партнерами, а также обмен технологической информацией. При построении корпоративной инфокоммуникационной сети на любом предприятии придерживаются следующих принципов: гарантированная доставка информации получателю, обеспечение высокого качества услуг, конфиденциальность информации, защита сети от несанкционированного доступа и др. Проведя анализ существующей инфокоммуниационной сети ООО ПО «Железобетон», которое является промышленным предприятием средних размеров и обладает современным технологическим оборудованием, можно сделать вывод, что она не удовлетворяет приведенным выше положениям и требует модернизации. Одним из наиболее перспективных направлений развития корпоративных сетей является построение мультисервисных сетей с интеграцией различных услуг на базе IP-протокола. Основная задача таких сетей заключается в обеспечении сосуществования и взаимодействия разнородных коммуникационных подсистем в единой транспортной среде, когда для передачи обычного трафика (данных) и трафика реального времени (голоса и видео) используется единая инфраструктура. Реализация этих возможностей зависит от создания надежной и управляемой сетевой инфраструктуры на основе детального анализа потребностей организации в инфокоммуникационных услугах, правильного выбора технологий и оборудования. Внедрение новых инфокоммуникационных технологий в современном бизнесе стало одним из ключевых факторов получения дополнительных конкурентных преимуществ. Современные инфокоммуникационные технологии, внедренные в корпоративные сети, позволяют компаниям более эффективно решать такие бизнес-задачи, как расширение клиентской базы, повышение управляемости и прозрачности бизнеса, снижение затрат, обеспечение информационной безопасности. ООО «Производственное объединение «Железобетон» является одним из наиболее крупных предприятий по выпуску железобетонных изделий и бетона для промышленного и жилищного строительства в Астраханской области РФ. Юридический адрес ООО ПО «Железобетон»: г. Астрахань, ул. Фунтовское шоссе, д. 2. В настоящее время коллектив ПО состоит из 315 человек. На предприятии установлено современное технологическое оборудование и производственные линии. Недавно проведен ряд мероприятий, направленных на уменьшение загрязнений окружающей среды: замена применяемых токсичных веществ малотоксичными, герметизация аппаратуры и коммуникаций, внедрение вентиляционных укрытий и отсосов. Предприятие обладает собственным инженерно-конструкторским центром, бесперебойной системой снабжения всеми вспомогательными материалами. 62

Занимаемая производственным объединением площадь составляет 62 400 м2. В состав предприятия входят: административный корпус, гараж, котельная, градирня, трансформаторная подстанция, компрессорная, формовочный цех, арматурный цех, бетоносмесительный цех, склад цемента, склад готовой продукции, склад заполнителей, склад арматурной стали, склад материально-технического снабжения, склад добавок для бетона и смазки для форм, склад ГСМ, галерея подачи заполнителей, очистные сооружения, спортивная площадка, точечный пост разгрузки, контрольно-пропускной пункт (КПП), мастерские, расположенные на единой территории. В состав модернизируемой инфокоммуникационной сети будет входить коммутационное, линейное и абонентское (пользовательское) оборудование. Корпоративная сеть будет иметь несколько локальных подсетей, охватывающих отдельные и близкорасположенные здания. Все корпуса и производственные цеха будут соединяться между собой магистральной сетью. В административном корпусе будет располагаться центральный коммутационный узел, включающий серверное оборудование и оборудование связи с внешними сетями – Интернет и ТфОП. Прогноз абонентской базы производится на основе подсчета рабочих мест и устанавливаемого на них оборудования. Работникам административного корпуса будут доступны следующие услуги: IPтелефония, передача данных, электронный документооборот, доступ в Интернет, видеотелефония, виртуальные частные сети VPN для передачи данных к предприятиямпартнерам через общедоступную сеть Интернет. Административный корпус представляет собой трехэтажное здание. С точки зрения магистральной сети в этом корпусе будет организован узел №1. На базе этого узла будет развернута локальная компьютерная подсеть административного корпуса. Также к локальной подсети административного корпуса будет подключено абонентское оборудование, установленное на КПП. Магистральный узел №2 будет установлен в формовочном цехе. К локальной подсети формовочного цеха будет также подключено абонентское оборудование, распложенное в: арматурном цехе, бетоносмесительном цехе, склад арматурной стали, складе готовой продукции, складе цемента. Магистральный узел №3 будет установлен в складе заполнителей. К локальной подсети склада заполнителей будет также подключено абонентское оборудование, распложенное в: компрессорной, градирне, котельной, складе ГСМ и складе добавок для бетона. Также к магистральным узлам №2 и №3 будут подключены локальные промышленные сети соответствующих цехов. В дополнение к каждой локальной подсети будут подключены видеокамеры. Распределение рабочих станций сотрудников, серверов, телефонов и видеокамер, закрепленных за коммутационными узлами, приведено в табл. 1. Таблица 1 – Распределение рабочих станций, серверов, видеокамер и телефонов в локальных подсетях Подсеть / Рабочие Сервера, Видео Телефоны, Этаж магистральный узел станции, шт шт. камеры, шт. шт. 1 23 6 4 26 №1 2 46 4 50 «Административный 3 52 4 52 корпус» КПП 2 №2 22 3 6 12 «Цеха» №3 18 3 7 10 «Склады» Всего 162 12 29 152 63

Общее количество пользователей сети разбито на группы в соответствии с категориями. Категория определяет набор услуг, которыми может пользоваться пользователь соответствующей категории. Категория 1 «Руководство». К этой категории отнесем администрацию и договорной отдел. Данной категории доступны следующие услуги: - широкополосной доступ в сети Интернет на скорости 50 Мбит/с; - видеотелефония, видеоконференции; - электронный документооборот и доступ к базам данных предприятия; - VPN; - телефония без ограничений; - передача данных; Категория 2 «Менеджеры». К этой категории отнесем отдел материально-технического обеспечения, отдел кадров, юридический отдел, бухгалтерия, инженерный отдел. Данной категории доступны следующие услуги: - широкополосной доступ в сети Интернет на скорости 10 Мбит/с; - электронный документооборот и доступ к базам данных предприятия; - VPN; - телефония без ограничений; - передача данных. Категория 3 «Мастера». К этой категории отнесем отдел технологического мониторинга. Данной категории доступны следующие услуги: - широкополосной доступ в сети Интернет на скорости 10 Мбит/с; - электронный документооборот и доступ к базам данных предприятия; - телефония без ограничений; - передача данных. - доступ к технологической базе данных. Категория 4 «Сотрудники». К этой категории отнесем сотрудников цехов. Данной категории доступны следующие услуги: - внутренняя телефония; - передача данных; - доступ к технологической базе данных. Категория 5 «Видеокамеры». Данной категории доступны следующие услуги: - передача видеопотоков на сервер видеонаблюдения. Категория 6 «Гости». К этой категории отнесем клиентов и партнеров, посещающих предприятие со своими смартфонами, планшетами и ноутбуками. Данной категории доступны следующие услуги: - широкополосной доступ в сети Интернет на скорости 20 Мбит/с; Инфокоммуникационная сеть строится в двух уровнях – локальные подсети административного здания, цехов и складов и объединяющая их магистральная сеть. На магистральном уровне используется технология оптоволоконный Gigabit Ethernet, на уровне доступа - Fast Ethernet на витой паре пятой категории. Также технология Fast Ethernet с использованием оптоволоконного кабеля и спецификации 100Base-FX, будет применена для подключения к Интернет через сеть ISP провайдера. В качестве технологии подключения к ТфОП выбрана технология ISDN PRI. В качестве технологии промышленной сети, объединяющей уже установленное технологическое оборудование, используется протокол Modbus. Корпоративная IP-телефония ориентирована на использование протокола SIP. Для обеспечения повышенной надежности выбрано «кольцо», как топология магистральной сети. Топологии локальных подсетей доступа зданий, складов и цехов – «дерево». Центральный коммутационный узел, к которому с одной стороны подключена корпоративная сеть, а с другой имеются подключения к внешним сетям и серверам, строится по токологии «звезда». Разработана топологическая схема сети. 64

Результирующие значения трафика, рассчитанного по методике для мультисервисных скетей [2], для узлов сети и на внешние направления (Интернет) приведен в табл. 2. Таблица 2 - Результирующие значения трафика для узлов сети Узел Трафик, Мбит/с 1 176,5 2 37,6 3 33,1 Внешний канал в Интернет 28,3 Телефонная связь делится на внешнюю – трафик идет в ТфОП и на внутреннюю – трафик идет между абонентами – сотрудниками предприятия ООО ПО «Железобетон». Примем соответствующее разделение телефонного трафика в соотношении 30/ 70. Трафик на внешний канал в ТфОП составляет 3,2 Эрл. По таблице Кендалла-Башарина для нормы потерь 0,1 требуемое количество каналов во внешнем канале в ТфОП равно 9. Структурная схема модернизируемой корпоративной сети ООО ПО «Железобетон» приведена на рис. 1. Административный Серверная ферма Шлюз корпус ISDN PRI Сервер IPБД предприятия, телефонии технологическая БД, 1000Base-Т администрирование, 100Base-FX видеоконференции, WEB, DNS Внешний 1000Base-SX 100Base-ТX маршрутизатор МК №1

ТфОП

Интернет

- оптоволокно; - витая пара; - коммутатор доступа; - Wi-Fi точка доступа; - промышленная сеть; - видеокамера;

1000Base-SX

МК №2

Цеха

МК №3 1000Base-SX КПП 100Base-ТX Склады

Шлюз в промсеть Modbus

Рисунок 1 – Структурная схема инфокоммуникационной сети ООО ПО «Железобетон» Количество коммутаторов локальных подсетей доступа определяется следующим образом: количество пользователей узла делится на 20 – количество портов коммутатора с учетом резервирования (коммутаторы 24-портовые), этим определяется количество необходимых коммутаторов уровня доступа в каждой локальной подсети [2]. К портам коммутаторов доступа подключаются компьютеры - рабочие станции. Для подключения IPтелефона выбираем схему, по которой для подключения рабочей станции и IP-телефона требуется один порт коммутатора. Такая схема возможна на двухпортовых IP-телефонах. Также в цехах и на складах к портам коммутаторов доступа подключаются находящиеся там технологические сервера. Кром того, к портам коммутаторов доступа подключаются видеокамеры. 65

Распределение коммутаторов доступа по узлам приведено в табл. 3. Таблица 3 – Закрепление коммутаторов доступа за магистральными узлам Локальная подсеть / Кол-во Кол-во коммутаторов Этаж магистральный узел портов, шт доступа, шт 1 32 2 №1 2 54 3 «Административный корпус» 3 56 3 №2 «Цеха» 31 2 №3 «Склады» 28 2 Коммутаторы доступа должны обладать следующими характеристиками: - поддержка Fast Ethernet для подключения абонентов и Gigabit Ethernet для подключения к магистральным коммутаторам; - количество базовых портов Fast Ethernet – 24; - количество портов Gigabit Ethernet – 1; - поддержка протоколов обеспечения качества обслуживания QoS; - протокол удаленного управления SNMP; - пропускная способность – не менее 1 Гбит/с; - интерфейсы 24 x Ethernet 10/100BaseT, RJ-45. Магистральная сеть включает 3 узла, соединенные по топологии «кольцо» при помощи волоконно-оптических линий связи по технологии Gigabit Ethernet спецификации 1000BaseSХ. Узел №1 обслуживает административный корпус, узел №2 – цеха, №3 – склады. Магистральный коммутатор первого узла подключен к внешнему маршрутизатору. Маршрутизатор расположен в центральном коммутационном узле. Через него осуществляется выход в Интернет по технологии 100Base-FX с использованием ВОЛС к провайдеру услуг Интернет. Также в этом узле находится серверная ферма, включающая следующие сервера [1]: - сервер базы данных (БД) предприятия; - WEB - сервер; - DNS – сервер. - сервер администрирование; - сервер видеоконференций; - сервер VoIP. Выход в ТфОП осуществляется через шлюз, подключенный к серверу VoIP. Технология подключения – ISDN PRI. Для обеспечения информационной защиты корпоративной сети принята схема с двумя межсетвыми экранами (Firewall), реализованными на маршрутизаторе. Один защищает внутреннюю сеть, другой – демилитаризованную зону, в которой располагается серверная ферма (на базе коммутатора серверной фермы). Перечень ссылок 1. Величко, В.В. Основы инфокоммуникационных технологий : учебное пособие для вузов / В. В. Величко, Г. П. Катунин, В. П. Шувалов [ред.] - М. : Горячая линия-Телеком, 2009. - 712с. 2. Гольдштейн, Б. С. Сети связи. Учебник для ВУЗов / Б. С.Гольдштейн, Н. А. Соколов., Г. Г.Яновский - СПб.: БХВ – Санкт-Петербург, 2014. – 400 с. 3. Назаров, А.Н. Модели и методы расчета структурно-сетевых параметров сетей АТМ / А.Н. Назаров - Москва: Наука, 2002. - 315с 4. Олифер, В.Г. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы / В.Г. Олифер, Н.А. Олифер. - Учебник для вузов. 4-е изд. – Санкт-Петербург: Питер, 2010. – 944с.

УДК 621.396 МЕТОДЫ МНОЖЕСТВЕННОГО ДОСТУПА В БЕСПРОВОДНЫХ СЕТЯХ СВЯЗИ Новиков А.А., магистрант; Яремко И.Н., доц., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) 1. Комбинированные методы множественного доступа На данный момент изучено и предложено большое количество разнообразных методов множественного доступа (МД), классификация которых приведена на рис.1. Они различаются способом разделения общего ресурса канала (фиксированный или динамический), природой процессов принятия решения (централизованные или разделенные), а также ступенью адаптации режима доступа к изменяющимся условиям. Множественный доступ характерен для спутниковых каналов (в этом случае применяют термин «многостанционный доступ»), радиоканалов (пакетная радиосвязь), каналов мобильной связи, а также для многоточечных телефонных линий и локальных сетей. Методы множественного доступа

Свободный доступ

Фиксированное закрепление ресурса

Назначение ресурсов по требованию

Комбинированные

Без контроля несущей

FDMA

TDMA

С централизованным управлением

С контролем несущей

CDMA

DAMA

С распределенным управлением

SDMA

Рисунок 1 – Классификация методов множественного доступа Все существующие методы множественного доступа можно сгруппировать и выбрать в качестве критерия классификации способ управления распределением ресурса общего канала. Комбинированные методы представляют собой комбинации предыдущих методов распределения ресурса, и реализуют стратегии, в которых выбор метода является адаптивным для различных пользователей с целью получения характеристик используемого ресурса канала, близких к оптимальным. В качестве критерия оптимальности, как правило, принимается коэффициент использования пропускной способности канала. На основе протоколов данного типа осуществляется подстройка параметров под конкретное состояние сети. Общая классификация комбинированных методов МД на основе пространственного и случайного приведена на рис.2.

Комбинированные методы МД (Beamforming + свободный доступ)

С выделенным частотным каналом

Без выделения частотного канала

С использованием простых радиосигналов

С использованием сложных радиосигналов

Рисунок 2 – Классификация комбинированных методов МД Приведенные методы отличаются способом измерения (передачи) углового положения абонента относительно базовой станции. Метод с выделенным частотным каналом позволяет организовать передачу угловых координат, однако на это задействуется часть частотного ресурса и, как следствие, пропускная способность сети уменьшается. Для методов без выделения частотного ресурса характерно использование измерения угловых координат абонентов и организация передачи информации с использованием всего частотного ресурса сети. Это может быть осуществлено с использованием простых и сложных радиосигналов. Использование простых радиосигналов для канала измерения угловых координат требует сложной процедуры снижения их влияния на качество передачи информации. Использование сложных радиосигналов при этом является более целесообразным. Это вызвано следующими двумя обстоятельствами: - переход к пространственным методам МД позволяет существенным образом увеличить зону действия базовой станции как в нисходящей, так и в восходящей линиях связи. Это обусловлено использованием узконаправленных диаграмм направленности со значительным коэффициентом усиления; - измерение угловых координат абонентских станций осуществляется в радиолинии со слабонаправленной антенной, что существенно уменьшает дальность измерения угловых координат абонентских станций с нужным качеством. 2. Моделирование параметров множественного доступа с фиксированным ресурсом канала Согласно теореме Шеннона-Хартли, максимальную пропускную способность канала с заданной полосой пропускания и соотношением сигнала к шуму можно определить по следующему выражению 𝑆 𝐶 = 𝐵 log 2 (1 + 𝑁) (1) Где С – пропускная способность канала, бит/с/Гц, В – ширина полосы, Гц, S/N – соотношение сигнал/шум. Это выражение характеризует теоретический максимум пропускной способности для заданных параметров канала независимо от способа множественного доступа. Однако практические измерения пропускной способности систем FDMA, CDMA и TDMA далеки от идеального значения. Максимальное число ортогональных сигналов ограничено общей размерностью сигнального пространства и при общей полосе Wt и временном ресурсе Tt может составлять не более 2WtTt ортогональных полосных сигналов. Для определения максимально достижимого числа пользователей в ортогональной схеме множественного доступа ограничимся M-разрядной цифровой передачей данных с фиксированной скоростью R бит/с. Учитывая, что все пользовательские сигналы должны быть ортогональными на интервале времени, который соответствует длине M-разрядного символа, получим соотношение: (log 𝑀) 𝑇𝑡 = 𝑅2 (2) Тогда максимальная размерность сигнального пространства составляет: 68

2𝑊 log 𝑀

2𝑊𝑡 𝑇𝑡 = 𝑡 𝑅 2 (3) Если M=2 (вариант BPSK), каждый пользователь занимает только одномерное подпространство сигнального пространства, поскольку для передачи одного бита необходимы лишь два противоположных импульса. В этом случае максимальное количество пользователей совпадает с общей размерностью сигнального пространства. При М>2 каждому пользователю необходимо двумерное подпространство. Такие плоскости должны быть ортогональными, поэтому максимальное количество пользователей становится вдвое меньше общей размерности сигнального пространства. Исходя из этого, максимальное количество пользователей в ортогональной схеме множественного доступа можно определить, как: 2𝑊𝑡

,𝑀 = 2 𝑅 𝐾 = {𝑊𝑡 log 2𝑀 ,𝑀 > 2 𝑅

(4)

В случае использования технологии FDMA при передаче данных со скоростью R и использовании М-разрядной фазовой модуляции длина символа данных составит log 𝑀 𝑇𝑡 = 𝑅2 (5) Так что каждому пользовательскому сигналу должна выделяться полоса, не меньше чем: 1 𝑅 𝑊 = 𝑇 = log 𝑀 (6) 𝑡

Если М>2, то то выражение (6) точно определяет максимальное количество пользователей. Если М=2 и обеспечена фазовая когерентность, то каждая полоса может быть использована двумя пользователями, несущие частоты которых отличаются только квадратурным фазовым сдвигом. В результате потенциальное количество пользователей по схеме FDMA соответствует (4). На практике неидеальность устройств фильтрации, дрейф опорного генератора и доплеровский сдвиг частот могут привести к частичному перекрыванию соседних пользовательских сигналов. Поэтому существующие системы FDMA предусматривают введение защитных интервалов между соседними каналами, что приводит к снижению количества каналов по сравнению с пороговым значением (4). Для технологии TDMA с М-разрядной фазовой модуляцией и скоростью передачи R, длина полного выделенного временного кадра (5) делится на слоты длиной Т, которые не пересекаются. Если M>2, то каждый слот может быть использован только одним пользователем, а длина символа данных не может быть меньше 1/Wt. Поэтому максимальное общее количество пользователей можно определить, как: 𝑇𝑡 𝑊 log 𝑀 = 𝑡 𝑅2 (7) 𝑇 Если М = 2, то при фазовой когерентности два пользователя могут использовать один слот, применяя сдвинутые в квадратуре несущие. То есть, для FDMA теоретический максимум пользователей тоже определяется (4), что свидетельствует о теоретической эквивалентности FDMA и TDMA. Оценим эффективность использования частотно-временного ресурса в сотовой системе с использованием классических схем доступа FDMA и TDMA. Очевидно, что радиус соты не может превышать радиуса полного затухания колебания. Расстояние между центрами сот, которые используют одинаковые частоты, должна быть не менее удвоенного радиуса полного затухания колебания. Поэтому множества частот, используемых всеми сотами, прилегающими к центральной, не должны пересекаться. Такой набор сот называется кластером. Типичное значение размера кластера является кластер из 7 сот. Для такого кластера количество абонентов, которое может обслуживать каждая из базовых станций, следующая: 𝑊𝑇 𝐾𝑐 = 7𝑡 𝑡 (8) 69

В методе CDMA каждый пользователь занимает всю полосу Wt и весь временной кадр Tt, передавая за кадр log2M бит данных. Передача является широкополосной, а каждый пользователь отличается собственным широкополосным сигналом (сигнатурой) из семейства ортогональных сигналов. Если M>2, то максимальное количество обслуживаемых пользователей по этому методу составит: 𝑊 log 𝑀 𝐾 = 𝑊𝑇 = 𝑊𝑡 𝑇𝑡 = 𝑡 𝑅 2 (9) В случае М=2 количество пользователей может быть удвоено за счет использования двумя пользователями квадратурных копий одной сигнатуры, сдвинутых по фазе. Для синхронного CDMA, который предусматривает синхронизацию сигналов пользователей, максимально возможное количество пользователей также определяет выражение (4). Максимальное количество обслуживаемых пользователей в случае асинхронного CDMA можно оценить, как 2𝑊𝑇 𝐾 ≤ 𝑞2 + 1 (10) 𝐼

Где q2I соответствует необходимому соотношению SIR, который гарантирует необходимую достоверность приема в анализируемой системе. В системе с использованием BPSK или QPSK с вероятностью ошибки на бит не хуже -12 Pe=10 при условии отсутствия замираний отношение SIR = 7дБ (q2I=5). Тогда потенциальное количество пользователей можно оценить, как 2𝑊𝑇 𝐾 ≤ 5 +1 (11) С учетом внутренних и внешних помех выражение (1.12) будет иметь вид: 2𝑊𝑇 𝐾 ≤ 1.5𝑞2 + 1 (12) 𝐼

а максимальное количество пользователей для асинхронного CDMA можно определить, как: 2𝑊𝑇 𝐾 ≤ 7.5 + 1 (13) Результаты сравнения количества пользователей для CDMA и TDMA (FDMA) с бинарной ФМ приведены в табл. 1.1 Таблица 1 – Результаты моделирования параметров методов доступа с фиксированным ресурсом Метод доступа

Ширина полосы, МГц

Скорость передачи данных данных, кбит/с

Количество пользователей

TDMA (FDMA)

19,2

CDMA

19,2

В каждом конкретном случае сети радиодоступа расчет пропускной способности требует учета топологии сети, особенностей рельефа местности, типа застройки, особенностей распространения радиоволн, энергетических соотношений сигналов и помех, расположение абонентов и т.д. Пропускная способность канала связи Ck зависит от вида и параметров модуляции сигнала, вероятностей ошибок в радиоканале, способа кодирования, характеристик радиоканала, то есть является функцией от перечисленных параметров и характеристик: ⃗⃗⃗⃗𝑚 , ⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗ 𝐶𝑘 = 𝑓(𝑉 𝑉𝑘𝑜𝑑 , ⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗ 𝑉𝑘𝑎𝑛 , 𝑃𝑒 ) (14) где ⃗⃗⃗⃗ 𝑉𝑚 - вектор параметров модуляции; ⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗ 𝑉𝑘𝑜𝑑 - вектор параметров способов кодирования; ⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗⃗ 𝑉𝑘𝑎𝑛 вектор параметров радиоканала, Ре - вероятность ошибки. Пропускная способность канала связи с аддитивным белым гауссовым шумом является функцией мощностей сигнала и шума, ширины полосы пропускания, поэтому (14) можно выразить его через информационную емкость канала: 70

𝑃

𝐶 = Δ𝐹 log 2 [1 + 𝑁𝑐 ]

(15)

где Рс - полная мощность БС, Δ𝐹 - частотный ресурс канала, N0 - спектральная плотность шума. Была выполнена оценка пропускной способности сети радиодоступа при изменении частотного ресурса ΔF и ширины пространственного сектора базовых станций Nb в зависимости от числа каналов Nk, и от числа секторов Nc. C Nb=3

1,00E+08

Nc=3, ΔF=5МГц Nc=3, ΔF=10МГц Nc=6, ΔF=5МГц

1,00E+07

Nc=12, ΔF=5МГц

1,00E+06 1

100

Рисунок 3 – Результаты расчетов пропускной способности сети Приведенные расчеты показывают, что увеличение частотного ресурса с 5 до 10МГц приводит к увеличению ПС с 2,36·106 бит/с/Гц до 4,23·106 бит/с/Гц при 100 абонентах. В то же время увеличение количества пространственных секторов с 3 до 6 приводит к увеличению информационной емкости с 2,36·106 бит/с/Гц до 4,73·106 бит/с/Гц при одинаковом количестве абонентов. Таким образом, увеличение пространственных секторов обслуживания абонентов значительно эффективнее увеличения частотного ресурса. Кроме того ПС ТКС с технологией пространственного доступа может быть увеличена за счет одновременного независимого обслуживания нескольких пользователей и выбора оптимального количества обслуживаемых пользователей, а также за счет увеличения полной ПС системы при неизменной мощности передатчика базовой станции (БС). Перечень ссылок 1. Григорьев В.А. Сети и системы радиодоступа / В.А. Григорьев, О.И. Лагутенко, Ю.А. Распаев. – М.: Эко- Трендз, 2005. – 384 с. 2. Шахнович И.В. Современные технологии беспроводной связи; Изд. второе, испр. и доп. / И.В. Шахнович. – М.: Техносфера, 2006. – 288 с. 3. Обод И.И. Сравнительный анализ методов множественного доступа в мобильных информационных сетях / И.И. Обод, Кинан Арус // Системы обработки информации: Сборник научных работ. – Х.: ХУПС, 2013. – Вып. 1(108). – С. 207-211.

УДК 622.788 КОНЦЕПЦИЯ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ПОДГОТОВКИ ЖЕЛЕЗОРУДНОГО СЫРЬЯ В УСЛОВИЯХ АГЛОМЕРАЦИОННОГО ПРОИЗВОДСТВА Олейник Д.С., студ.; Жукова Н.В., доц., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Актуальность темы. Агломерация является наиболее распространенным современным промышленным способом подготовки железорудного сырья в больших количествах для доменных печей большого объема. Сущность процесса агломерации заключается в спекании агломерационной шихты в смеси с коксовой мелочью, в результате чего получают пористые и прочные куски агломерата на ленточных агломерационных машинах непрерывного действия посредством просасывания воздуха. Подготовка шихты заключается в обеспечении рациональных значений ее химического, гранулометрического составов и влажности. Конечной задачей процессов подготовки шихты является обеспечение высокого качества агломерата и максимальной производительности агломашин. В процессе подготовки агломерационная шихта для обеспечения нужной газопроницаемости увлажняется. Заданная влажность и, следовательно, газопроницаемость обеспечивается путем регулирования расхода воды, поступающей в смесительный барабан. При изменениях расхода шихты, исходной ее влажности, а также при произвольных изменениях расхода воды влажность шихты отклоняется от заданной, что приводит к нарушению ее окомкования, а это, в свою очередь, ведет к снижению газопроницаемости и скорости спекания шихты. С учетом вышесказанного, основной регулируемой переменной является влажность шихты на выходе барабана смесителя. Управляющим воздействием служит расход воды на увлажнение. Возмущающим воздействием являются расход шихты, поступающей в барабан смеситель и исходная влажность шихты. Таким образом, схема технологического процесса увлажнения шихты как объекта автоматического управления имеет вид, представленный на рис. 1.

Расход шихты, поступающей в F ш барабан

0

Влажность шихты, поступающей в барабан

Шихта  ,% F вода ,кг / с Процесс увлажнения шихты

Рисунок 1 – Анализ увлажнения шихты как объекта управления Данный анализ позволит поставить задачу на управление объектом и построить систему автоматического управления процессом увлажнения шихты. Формализация концепции построения данной системы требует анализа существующие системы управления влажностью шихты на выходе из барабана - смесителя, с точки зрения определения их достоинств и недостатков, которые позволят улучшить результаты автоматизации, что является актуальной задачей. 72

Методика решения задачи. Автоматический контроль влажности агломерационной шихты технически решен различными методами на основе электрических, фотометрических и нейтронных датчиков влажности для твердых сыпучих материалов. Наиболее удовлетворяющим требованиям в отношении точности, надежности и быстродействия измерения оказался нейтронный влагомер, на основе которого работает система автоматического контроля и регулирования влажности агломерационной шихты (рис. 2). Датчик нейтронного влагомера-плутоний-бериллиевый источник быстрых нейтронов и блок счетчиков тепловых нейтронов - расположены в защитной арматуре 12, помещенной в желоб 11 после барабанного смесителя 9. Быстрые нейтроны замедляются до энергии тепловых ядрами атомов водорода в составе воды. Чем больше влажность шихты, тем больше замедление нейтронов и тем меньше отраженных нейтронов попадает на счетчики, т. е. имеется обратно пропорциональная зависимость между влажностью и количеством медленных нейтронов. Импульсы, выходящие из блока счетчиков, поступают в нейтронный влагомер 14, из которого сформированный сигнал передается автоматическому регулятору 15, регулирующему посредством исполнительного механизма 8 и клапана 7 подачу воды через душ 10 в смеситель.

Рисунок 2 – САУ влажности шихты на основе нейтронного влагомера В системе применено двухконтурное автоматическое согласование количеств шихты и воды, поступающих в смеситель с учетом действительной ее влажности на выходе из смесителя. Это достигается тем, что в астатическую часть изодромного регулятора типа ИР130 из потенциометра типа ЭПВ-2 в электроприводе 3 вибрационного питателя 2 под бункером 1 сигнал поступает при отклонении от задания веса шихты, измеряемой измерителем массы 6 с тензометрическим датчиком 5 и регистратором 4. В пропорциональную часть регулятора поступает сигнал из нейтронного влагомера. В системе имеется автоматическая блокировка, которая в случае прекращения загрузки шихты в смеситель с помощью реле 16 выключает бесполезную подачу воды в порожний смеситель. Получили применение на агломерационных фабриках также системы автоматического контроля и регулирования увлажнения шихты косвенно - по степени ее окомкования, измеряемой фотометрическим методом. На рис. 3 представлена схема системы автоматического регулирования увлажнения шихты на основе фотометрического датчика окомкования. 73

Рисунок 3 – САУ влажности шихты на основе фотометрического датчика окомкования На рис. 3 приведены следующие обозначения: 1 - осветитель; 2 - фотоприемник; 3 усилительно-преобразовательный блок; 4 - электронный потенциометр; 5 - корректирующий регулятор; 6 - задающее устройство увлажнения (степени окомкования); 7 - измеритель массы; 8 - регистратор массы; 9 - преобразователь; 10 - задающее звено соотношения шихта-вода; 11 - диафрагма; 12 - расходомер воды; 13 - преобразователь сигнала; 14 - регулятор расхода воды; 15 - исполнительный механизм; 16 - водяной клапан; 17 - барабанный питатель; 18 агломерационная лента; 19 - смеситель-увлажнитель шихты; ЭС - элемент сравнения. Комки шихты перекрывают световой луч сильнее при наличии большого количества не полностью увлажненной пыли и слабее при сильно увлажненной пыли, что вызывает изменение фото - Э. Д. С. фотоприемника. Элемент сравнения (ЭС), контролирующий соотношение расходов шихты и воды, при наличии рассогласования между ними корректирует задание регулятору расхода воды. Анализируя существующие способы управления [1, 2], можно сделать вывод, что на практике хорошо зарекомендовала себя каскадная структура управления влажностью. Это означает, что внешний контур – регулятор влажности шихты на основании информации о расходе сухой шихты определяет коэффициент соотношения, с которым необходимо подавать воду в барабан – смеситель. В каскадной системе автоматического управления (САУ) реализован принцип управления по отклонению. Однако при управлении влажностью необходимо учитывать специфические особенности данного контура управления. В динамическом отношении барабан - смеситель представляет собой инерционный объект, и по основному каналу возмущения – расходу сухой шихты, также инерционный объект с запаздыванием, равным отношению длины участка ленты, с которой идет подача сухой шихты на скорость подачи сухого материала. Величина транспортного запаздывания варьируется о 5 до 20 с и его необходимо учитывать и компенсировать. Анализ работы выше описанных САУ влажности позволил сделать вывод, что они обладают одним общим недостатком - не учитывают влияния на работу времени транспортного запаздывания материала на тракте подачи сухой шихты в смеситель от места измерения ее расхода до места попадания в смеситель. При изменении расхода исходной шихты с начальной влажностью, которая также не постоянна, рассогласование между 74

выбранным соотношением Fш/ Fв изменяет расход воды, и новое количество сухой шихты поступит в смеситель через время, равное времени транспортного запаздывания тракта загрузки. Это в свою очередь будет искажать сигнал рассогласования, формирующийся в измерительном блоке регулятора влажности в промежуток времени, равный времени транспортного запаздывания тракта. Это приводит к большой величине перерегулирования переходной характеристики влажности на выходе. Итак, анализ существующих САУ влажности шихты с точки зрения концепции построения приводит к выбору такого способа управления, который будет учитывать тракт запаздывания по подаче сухой шихты и компенсировать его влияние. С точки зрения разработки комплекса технических средств, необходимо опираться уже на известные решения. На рис.4 приведена схема концепции построения САУ влажности агломерата. Из схемы следует, что система автоматического регулирования процессом подготовки железорудного концентрата имеет комбинированный принцип управления влажностью шихты с внутренним контуром по расходу воды в барабан - смеситель и компенсацией возмущения по каналу загрузки сухой шихты.

К комп F вода

Fш

F вода

0



ТП увлажнения шихты Рисунок 4 – Концепция построения САУ влажности шихты Доказательство работоспособности выбранной концепции построения САУ влажности шихты, а также ее достоинств требует сравнительного анализа динамических процессов, полученных методами математического моделирования двух систем, существующей с внутренним регулятором соотношения расхода воды в зависимости от расхода шихты, и разрабатываемой системы с комбинированным принципом управления, учитывающей транспортной запаздывание на тракте загрузки шихты. Анализ динамики САУ влажности будет представлен авторами в следующих публикациях Выводы. Выполнено обоснование принятого решения автоматизации технологического процесса увлажнения шихты в барабане – смесителе. Система автоматического управления влажностью имеет комбинированный принцип управления с внутренним контуром по расходу воды в барабан - смеситель и компенсацией возмущения по каналу загрузки сухой шихты. Построена схема анализа концепции построения САУ влажности шихты, аргументированы ожидаемые варианты выбранной концепции. Перечень ссылок 1. Автоматизация фабрик окускования железных руд и концентратов / Богаенко И.М. – К.: Техника, 2001. –292 с. 2. В.И. Бойко, В.А. Смоляк Автоматизированные системы управления технологическими процессами в черной металлургии. / Учебное пособие для студентов вузов. Днепродзержинск 1997 г, с. 575. 75

УДК 621.446 МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ СВЯЗНОСТИ В БЕСПРОВОДНОЙ СЕНСОРНОЙ СЕТИ Рожок Н.В., магистрант, Лозинская В.Н., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Беспроводные сенсорные сети (БСС) проектируются, в большинстве случаев, для объединения определенного количества мобильных объектов (МО), в которых установлен приемо-передающий модуль. Существуют различные условия построения таких сетей, что влияет на сложность унификации данных задач. В данной работе рассматривается беспроводная сеть промышленного предприятия, без учета влияния среды распространения на радио сигнал. В рамках условного промышленного предприятия необходимо разработать беспроводную сеть между независимыми мобильными объектами, область размещения которых ограничена. Основной задачей такой БСС является: - определение местоположения мобильных объектов относительно границ помещения в режиме реального времени; - определение координат соседних объектов; - вычисление расстояния между объектами. Беспроводные сенсорные сети могут быть построены с использованием централизованного и децентрализованного методов. В первом случае необходимо использовать «головной» узел группы, при этом будет существовать только один транзит через этот узел. Сетей с таким принципом построения большинство, т.к. в группе мобильных объектов (МО) выделяется «главный» (ГМО), который может выполнять роль головного (транзитного) узла. Основные архитектуры построения БСС: - централизованная (рис. 1); - децентрализованная(рис. 2); - гибридная (рис. 3 и 4).

Рисунок 1 – Централизованная архитектура

Рисунок 2 – Децентрализованная архитектура

Основным показателем работоспособности беспроводной сети связи является связность, характеризующаяся соответствующим показателем pcon – вероятность связности. При работе группы мобильных объектов нужно различать связность мобильных объектов с «главным» мобильным объектом pc и связность между мобильными объектами pu . В случае централизованной сети все мобильные объекты подключены непосредственно к одному «главному» узлу, а связи между этими мобильными устройствами образуются с помощью центрального маршрутизатора. В рассматриваемой топологии область связи с 76

мобильными объектами ограничена возможностями радиоканала. При этом «главный» мобильный объект обрабатывает весь трафик от всех мобильных объектов в зоне действия БСС, что приводит к перегрузке и, как следствие, к выходу из строя всей БСС. Еще одним недостатком такой архитектуры является увеличение задержки при обмене информацией между соседними мобильными объектами, т.к. трафик при таком обмене идет через «главный» мобильный объект.

Рисунок 3 – Гибридная архитектура (групповая)

Рисунок 4 – Гибридная архитектура (многослойная)

Несмотря на все эти недостатки, такой вариант построения сети используется в различных проектах, когда не требуется организации связи между мобильными устройствами. В приведенном варианте построения сети требуется обеспечение высокой пропускной способности линий связи между различными мобильными объектами, «главным» мобильным объектом и маршрутизатором. Для такого варианта построения сети вероятность связности между i-м мобильным устройством и «главным» мобильным объектом pc может быть определено только вероятностью существования канала связи между ними puc :

pc = puc .

(1)

Вероятность связности между двумя мобильными объектами i и j определяется как вероятность существования двух каналов: puc = pic pcj ,

где pic – вероятность существования канала между МОi и ГМО; pcj – вероятность существования канала между ГМО и МОj. При puc = pic = pcj , 2 pс = puc .

(2)

Вероятность связности между МОi и «главного» МО определяется вероятностью существования канала связи pic , а также вероятностью существования маршрута через ad-hoc сеть pa и вероятностью существования канала хотя бы одного МО с «главным» МО.

Рисунок 5 – Связность МО и «главного» МО в простой ad-hoc сети. 77

Вероятность связности между МОi и МОj можно определить из вероятности существования маршрута между ними pa и вероятностью связи через «главное» мобильное устройство. pc = 1 − (1 − puc )(1 − pa (1 − (1 − puc ) n −1 )) , (3) где

puc – вероятность установления связи МО с «главного» МО; pa – вероятность установления связи между МО в группе; n – количество МО в группе.

Рисунок 6 – Связность между МОi и МОj.

pu = 1 − (1 − pa )(1 − (1 − (1 − puc ) n −1 ) 2 ) .

(4)

В групповой сети в децентрализованной архитектуре формируются несколько групп мобильных объектов, в каждой выделяется ведущий МО, который соединяется с «главным» мобильным устройством (рис. 3). Такая сеть объединяет в себе два предыдущих варианта. Проектирование подобного рода сетей целесообразно проводить при необходимости подключения большого количества мобильных объектов, имеющих различные характеристики (например, объем или тип генерируемого трафика). Для определения общей вероятности установления соединения необходимо учитывать связность в пределах подгруппы и связности между мобильными объектом и «главным» мобильным объектом. А связь между МО разных подгрупп осуществляется исключительно только через «главное» мобильное устройство (рис. 7).

Рисунок 7 – Связность между МО, находящимися в разных подгруппах. Вероятность установления связи между мобильными объектами, находящимися в разных подгруппах определяется по формуле: pukg = pak pag (1 − (1 − puc ) nk −1 (1 − puc )

где

ng −1

(5)

pak и p ag – вероятности установления связи в группах k и g; nk и n g – количество МО в группах k и g;

puc – вероятность установления связи между МО и ГМО. При многослойном варианте построения децентрализованной БСС используется подход групповой варианта, за исключением существования дополнительных связей между разными группами мобильных объектов. Данная особенность позволяет проводить обмен 78

информацией между МО без участия «главного» мобильного объекта. Сеть верхнего слоя МО представляет собой ad-hoc сеть, которая состоит из ведущих мобильных объектов всех групп. Для обмена данными между любыми двумя группами МО не требуется пропускать данные через «главное» мобильное устройство. ГМО получает только те данные, которые предназначены для нее. Это свойство сети положительно влияет на уменьшение транзитного трафика и снижение требований к каналам связи (пропускной способности). Многослойная сеть является наиболее надежной, так как не содержит единой точки, приводящей к отказу всей сети. Общую вероятность установления соединения в многослойной сети можно определить как совокупность вероятность установления соединения МО с ГМО, и связности между МО в группе. При таком варианте построения БСС связь между мобильными объектами различных групп возможна как через центр управления, так и напрямую (рис. 8).

Рисунок 8 – Связность между МО, находящимися в разных слоях. Вероятность установления связи между мобильными объектами, находящимися в разных слоях: pukg = pak pag (1 − (1 − pkg )(1 − (1 − puc ) nk −1 (1 − puc )

где

n g −1

)) ,

(5)

pak и p ag – вероятности установления связи в группах k и g; nk и n g – количество мобильных объектов в группах k и g;

puc – вероятность установления связи между МО с ГМО; p kg – вероятность установления связи между группами k и g. Важным показателем для правильного функционирования БСС является вероятность установления связи между мобильными объектами и главным мобильным объектом. Определены характеристики связности для централизованной, децентрализованной и гибридной архитектуры построения беспроводной сенсорной сети. Определено, что для проектирования сети с мобильными объектами, следует исходить из принципа организации ограниченного количества групп с определенным количеством мобильных устройств в них. Перечень ссылок Бузюков Л.Б., Проблемы построения беспроводных сенсорных сетей / Бузюков Л.Б., Окунева Д.В., Парамонов А.И. // Труды учебных заведений связи. 2017. Т. 3. № 1. С. 512. 2. Кучерявый, А.Е. Самоорганизующиеся сети / А.Е. Кучерявый, А.В. Прокопьев, Е.А. Кучерявый. – СПб : Любавич, 2011. – 312 с. 3. Нуриллоев И.Н., Модель связности для беспроводных сенсорных сетей / Нуриллоев И.Н., Парамонов А.И. // В сборнике: 71-я Всероссийская научно-техническая конференция, посвященная Дню радио Труды конференции. 2016. С. 176-177. 4. Нуриллоев И.Н., Эффективная связность беспроводной сенсорной сети / Нуриллоев И.Н., Парамонов А.И. // Электросвязь. 2018. № 3. С. 68-74. 1.

УДК 621.396 ИССЛЕДОВАНИЕ И МОДИФИКАЦИЯ МЕТОДИК ПЛАНИРОВАНИЯ ПАССИВНЫХ ОПТИЧЕСКИХ СЕТЕЙ ДОСТУПА НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ Ткаченко И.О., магистрант; Червинский В.В., доц., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Одним из важнейших направлений в развитии телекоммуникационных сетей стал переход на технологии пакетной передачи и коммутации. Эти технологии используются для обслуживания голосового трафика, передачи данных и видео. В результате появляется возможность переключиться на единую сеть, поддерживающую различные информационно-коммуникационные сервисы. Ее называют "сетью следующего поколения", и среди специалистов он более известен под аббревиатурой NGN – Next Generation Network. Переход на сеть нового поколения дает ряд неоспоримых преимуществ: увеличение выручки за счет расширения спектра предоставляемых услуг и снижения эксплуатационных расходов. Одним из главных недостатков концепции NGN является появление новых проблем с поддержкой стандартизированных показателей качества обслуживания трафика. Основной причиной этих проблем является дополнительная задержка в передаче информации,которая обусловлена характером пакетных технологий. В рекомендациях Международного союза электросвязи (МСЭ) показатели качества обслуживания трафика в пакетных сетях стандартизированы по нескольким параметрам. Основные задачи проектирования сети (например, выбор пропускной способности транспортных ресурсов и производительности узлов коммутатора-маршрутизатора) связаны с обеспечением двух вероятностных временных показателей, определяемых между сетевыми пользовательскими интерфейсами (IPS)математического пожидания времени задержки IPакетов пакетов;пвариации времени задержки IP-пакетов; акетов В документах назывюМСЭ эти пмеры называются IPTV (изменизадержка IP-пакетов) и IPDV тся акетов я (изменения решенизадержки IP-пакетов) задчсоответственно. Решение проективанряда задач спри проектировании сетей ESPN, вероятнсосновано на харктеисрасчете вероятностнокомутациейсетей с томпакетной коммутацией, в том нчисле а временных характеристик систем массового обслуживания (QOS). Запросы (requests), масовг запросы на пакетывходе QS, представляют должнысобой IP-пакеты, перданыкоторые должны транспойбыть переданы ипо представляюполученные т транспортной сети и сетиобработаны в маршрутизаторах сети NGN. Публикации о трафике в в о в сетях о принмаеытом, что существнпоток принимаемых отзаявок существенно опакетных сетях чтсвидетельствуют о х о который приемаадекватно описывает впроцесс приема сетявызовов в котрыйотличается от описыпуассоновского, вает х сетях. воИзучение случайных потмоделей QS во ввходящем потоке годыприложений в случайнытелефонных х ке годы интерусилилось благодаря однизучению интернет-ещтрафика. Однако рядвсе еще благопоследние дря ак е ряд пказтелойвопросов, касающихся оценки показателей IPTVидальнейшегоIPDV, которые ктребуют касющисуществует хся дальнейшего тноизучения. К задчиним относятся следующие задачи: ся • расчиполучение выражений, задержки IP-значеийпакетов (для ть задержкипозволяющих рассчитать время для рядарасчета значений IPTD и ряда других показателей), • времниоценка квантилей праспределения времени расзадержки IP-пакетов (для расчета значения акетов чет IPDV), • анализ дисцплнвлияния приоритетных служебных дисциплин, типвведенных для определенных для ов типов IP-пакетов. Эти изученобстоятельства позволяют задержкисчитать изучение впараметров задержки IP-наипакетов в боле характеристик вкачества обслуживания научойтрафика в IPN актуальной харктеискачестве наиболее обслуживанважных я научной задачей. Данноеметоисследование посвященохарктеисразработке методов интерасчета характеристик QS, дв рс качества сфобслуживания трафика в СФС, точкипредставляющих интерес с точки трафизрения к средистандартизированных МСЭ и ETSI. Среди выделямэтих показателей функцимы выделяем задержкиквантиль функции 80

отрыкйраспределения

задержки IP-нпакетов, который поведнинормализуется на 0,999. этиИсследование а я х поведения CFR в этих выодмслучаях связано с выводом распедлнивыражений для приложенияфункций распределения я приложения. времниРасчеты математического пожидания времени вероятнсизадержки IP-пакета и матеизадержки ческог акет вероятности него потери известнывыполняются на основе известных выражений. а х Один из возможных вариантов СПП иоснован на побслуживании и приопередаче пакетов еслибез акетов тев приоритетов. участникДаже если рынвсе участники внедриинфокоммуникационного рынка приорешат внедрить ка ть тев QS без частноисистему приоритетов (в частности, результаыдля речевого безтрафика), результаты останисследования уя дляприоритетов останутся практичесхполезными. Для распелдниряда практических длязадач распределение техничскогвремени для технического данымиобслуживания определяется обычностатистическими данными, вкоторые опреприложений длятс обычно гисторамыпредставляются в методвиде гистограммы. оснваТрадиционный метод томпоиска QS основан результиющна ая том, постенгчто результирующая времнифункция постепенного приложенираспределения времени непрывнойобслуживания я приложения парметызаменяется непрерывной кривойкривой. Параметры опредляютсяэтой кривой наиме?ьшиобычно х определяются методом наименьших квадратов. Заранее мнеизвестно, какие ошибки могут ступенчаойпривести к распедлнизамене ступенчатой показыфункции огут к я вет распределения. этиТезис показывает, могчто эти оченошибки могут вбыть очень присущественными. В ут ь при погрешнбольшой нагрузке QS матеическоготносительная погрешность времнивычисления нагрузкечастности, ость математического заявкиожидания времени апрксиомацизадержки заявки - обслуживанпри аппроксимации длительности я обслуживания по экспоненциальному следюущейзакону - оценивается по следующей формуле:

CB2 − 1  2 . CB + 1

(1)

где CB -коэффициент вариациипродолжительности обслуживания приложения в СМО. При расчете функции распределения времени задержки приложения в СМО — S (t ) ошибка возрастает. По этой причине практический интерес представляет вывод формулы для расчета при сохранении первоначальной формы функции распределения времени обслуживания для приложений. Для системы M / HD /1/  / f00 (обычно используется символ для обозначения ступенчатой функции распределения) эта формула известна. Шаговая функция распределения времени для поддержки приложений - B (t ) позволяет правильно описать процесс отправки пакетов переменной длины. В некоторых случаях разрешено приближать функцию непрерывной кривой, но закон распределения не выглядит экспотенциальным. Особенно интересны три модели, в которых он имеет такие распределения: порядок Эрланга, по интервалу (0,  ) , k − го равномерный экспоненциальный после постоянной задержки. Для этих трех законов распределения были получены формулы для вычисления функции S (t ) . Эта картина известна. Показано, что оценка распределения S (t ) может следующегосуществляться по формуле о следующего вида: S (t )  1 −

(  − 1) B* (− z ) − zt e  1 − Ae − zt . * dB ( s ) 1+  ds s =− z

(2)

В рассматриваемой модели функция B (t ) имеет три приращения в точках  3 и 5 . Значения этих приращений составляют 0,6, 0,3 и 0,1 соответственно. Согласно точной формуле, желаемое распределение строится только для.  = 0, 05 Две пунктирные линии иллюстрируют поведение функции V (t ) при замене исходного распределения очердьосновного моделитона строияпоказательным носительымзаконом. устройвахДля апроксимцQS наимеьшхвида M / M /1/  / f 00 с ьтаыРезултем двуже функцийзначением жеинтенсивности опредлния обслуживания (  = 0, 5 ) значеимзамена закнчиветсязакона отнсиельымраспределения задержкиприводит к иметоценке тонафункции V (t ) сверху. Если женияпоказатель авыр поведнистепени сяопределяется опредлт ламетодом Кенд увеличаютсянаименьших работыквадратов (  = 0,898 ), класифц 81

то расмтивеойфункция V (t ) значеимоцениваетсяДляснизу. В входитэтом приотеамслучае входитошибки этомаппроксимации расмтивеойувеличиваются с увеличаются увеличением. По этой причине все известные аппроксимации, оценивающие этот корень аналитически через параметры  ,  и CB , ведут к большим ошибкам, которые особенно ощутимы с ростом t . Это иллюстрируют графики дополнительных функций распределения времени задержки – V (t ) = 1 − S (t ) . На втором рисунке показан ход кривых V (t ) для системы вида M / HD /1/  / f00 при трех величинах загрузки СМО –  , определяемой делением  на .

Рисунок 1 - Распределение времени задержки заявок в однолинейной СМО В рассматриваемой модели функция B (t ) имеет три приращения в точках  , 3 и 5 . Величины этих приращений составляют 0,6, 0,3 и 0,1 соответственно. По точной формуле искомое распределение построено только для  = 0, 05 . Две пунктирные линии иллюстрируют поведение функции V (t ) при замене исходного ступенчатого распределения экспоненциальным законом. Для СМО вида M / M /1/  / f 00 при той же величине интенсивности обслуживания (  = 0, 5 ) замена закона распределения приводит к оценке функции V (t ) сверху. Если экспонента проведена методом наименьших квадратов (  = 0,898 ), то функция V (t ) оценивается снизу. При этом ошибки приближения растут с увеличением t. В некоторых случаях предположение о простейшем входящем потоке заявок нельзя считать приемлемым. Тогда модель системы может быть представлена СМО вида HD / HD /1/  / f 00 . Для такой СМО получена приближенная формула, которая позволяет рассчитывать функцию распределения S (t ) . опредлнияДля расмтивеойработы приложенйприложений с r постуающихотносительными выражениприоритетами ситемыполучены приводтвыражения выражениядля QS вычисления методфункции араспределения. рсчет сл загрукдля этомдвух потипов приводтмоделей. S r (t ) ДвеРезультаты учаедействительны →

→

о цениватсяПервая расмтивеоймодель в пунктирыеклассификации ЕслиКендалла-Башаринаоценкпредставлена представлнтипом РаспредлниQS M r / Dr /1/  / f10 . расмтивеойЭта наимеьшхмодель приащеняприемлема исходнгдля приащенярасчета законхарактеристик в наимеьшхустройствах QSдля ьнымобработки показтел оценкIP-пакетов. В частнои частности, функцийдля увеличаютсяпервых апроксимцзапросов приотеамотносительного представлнприоритета, своюпоступающих с своюинтенсивностью 1 и обрабатываемых во времени t1 , выражение для определения функции распределения времени ожидания начала обслуживания – W1 (t )

0 при t  t1 . S1(t ) =  W ( t − t ) при t  t 1  1 1 

(3)

Функция W1 (t ) , в свою очередь, рассчитывается по формуле, в которую входит суммарная загрузка системы –  : Исследование заканчивается выводом приближенных формул для вычисления функций S (t ) в многофазной СМО. IP-пакеты обмениваются фазами двухтипов (передача и коммутация), количество которых равно n1 и n2 соответственно. Для такой многофазной QS функция распределения времени задержки приложений определяется следующим образом:

S N (t ) = 1 −

e  H ij t n − j .  i =1 j =1 − zit

(4)

Корни z j ( j = 1, 2 ), как и в формуле (4), определяются в результате решения уравнения

s −  j +  j B*j (s) = 0 . Для вычисления коэффициентов Hij получена такая формула: (−1)

H ij =

( zm ) n  m =1

j −1

(n3−i + r − 1)!(− zi )r − j . (n i − j )!(n3−i −1)! r =0 r !( z3−i − zi )n3−i + r



(5)

На втором рисунке показаны дополнительные функции распределения времени задержки - VN (t ) = 1 − S N (t ) с различным количеством одинаковых фаз N обслуживания. n1 + n2 Загрузка каждого типа фаз ( 1 и  2 ) одинакова. Ось абсцисс показывает время, нормализованное фактором 1 , который определяет интенсивность запросов на обслуживание в первом типе фазы. VN(t) 1

10-2

10-4 N=15 N=13

ρ1 = 0,50 ρ2 = 0,42

10-6

N=11 N=9

10-8

N=7 10-10 0

tμ1 10

Рисунок 2 - Дополнительные функции распределения времени задержки заявок в многофазной системе массового обслуживания Также, в ходе выполнения исследования, были проведены исследования ошибок при расчете функции распределения вида VN (t ) при помощи использования формул, приближенный к ряду S (t ) за счет уточнения на каждом этапе обслуживания поступающих заявок. 83

В сетях следующего поколения зачастую необходимо проводить анализ характеристик QoS для сетей с «тяжелыми хвостами»,что зачастую позволяет использование метода дискретизации для дальнейшего их исследования. При разработке данных моделей для роутера в сетях следующего поколения был предположен ряд допущений,таких как проверка о неограниченного количества мест в очереди Рекомендация МСЭ Y.1541 нормализует приемлемую вероятность потери IP-пакета на уровне 0,0001. Процесс моделирования включал создание потока приложения с различными функциями A (t).В данном случае все заявки свыше указанной величины были потеряны, поэтому величина r выбиралась следующим образом: вычислялись исследуемые вероятностно-временные характеристики.После они сравнивались с такими же значениями характеристик, однако, полученными при иных условиях, такими как неограниченное количество мест в очереди. Данное моделирование проводилось для диапазона нагрузок 0.25 ρ 0.75. С помощью этих результатов было подтверждено предположение о теоретической возможности использования модели с неограниченной длинной очереди поступающих запросов. Полученные результаты позволяют разработать основные рекомендации по расчету пропускной способности транспортных ресурсов и производительности маршрутизаторов сети нового поколения NGN. Эти рекомендации основаны на вычислении требуемой интенсивности обслуживания μ. Сначала вычисляются два значения интенсивности обслуживания IPTD μ и IPDV μ, которые необходимы для обеспечения нормируемых вероятностно-временных показателей качества обслуживания трафика – IPTD и IPDV соответственно. Тогда величина требуемой интенсивности обслуживания μ будет определяться как maxμIPTD IPDV, μ . Выводы: • Для расчета параметров задержки IP-пакетов в маршрутизаторе следующего поколения разработан метод, позволяющий получить некоторые аналитические выражения для характеристик качества обслуживания. • Проведено исследование среднего значения задержки пакета и квантиля определенных функций в маршрутизаторе. В ходе исследования данные величины были проанализированы на предмет зависимости от поступающего трафика. Предложен метод, позволяющий оценивать характеристики при использовании приоритетной дисциплины обслуживания пакета IP • Исследованы вероятностно-временные характеристики качества обслуживания в сети NGN в зависимости от ее структуры, а также при различном характере обслуживаемого трафика. Результаты исследований позволяют определить максимальное количество маршрутизаторов между интерфейсами пользователь-сеть, что необходимо для разработки проектных решений по структуре сети NGN. Перечень ссылок 1. Соколов, А.Н. Оценка характеристик качества обслуживания трафика между интерфейсами пользователь-сеть / А.Н. Соколов // Материалы 63 Научно-технической конференции 19 профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов 2011 года, СПбГУТ, Часть 1, с. 150 – 152 2. Гольдштейн, Б. С. Сети связи пост-NGN: Пособие / Б.С. Гольдштейн. – Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2014. - 160 с. 3.Sokolov A.N. Application of the step functions for the queuing system analysis. – Fifth FRUCT seminar proceedings, 2009, 5 p 4. Битнер, В. И. Сети нового поколения – NGN : Пособие / В. И. Битнер, Ц. Ц. Михайлова. – М.: Россия – 226 с. 5. Бакланов, И.Г. NGN: принципы построения и организации / И.Г. Бакланов. – М.: ЭкоТрендз, 2007. – 400 с. 84

УДК 621.446 МОДЕЛИРОВАНИЕ ТРАФИКА БЕСПРОВОДНОЙ СЕНСОРНОЙ СЕТИ Рожок Н.В., магистрант, Лозинская В.Н., доц., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Основная характеристика M2M-трафика заключается в том, что он создается множеством устройств, которые подключены к заданной сети и могут представлять собой как устройства на стационарных устройствах, так и на мобильных объектах. Свойства трафика, генерируемого такими устройствами, также могут отличаться, т.к. оно может работать с жесткими внутренними настройками, или быть более интеллектуальными. Доля устройств с «высоким» интеллектом крайне мала из-за высокой стоимости таких устройств. Применяя «простые» устройства следует предусматривать режимы возможной перегрузки сети, т.к. в случаях массового срабатывания устройств (например, реакция на некое внешнее воздействие) будут поступать сигналы со всех рядом расположенных объектов. Такая ситуация приводит к появлению дополнительного уязвимого места в сети. Можно предположить, что неограниченная попытка передать информацию от мобильных объектов может привести к значительному повышению трафика, и, как следствие, к ухудшению качества обслуживания. Исходя из вышесказанного, необходимо внимательно относиться к процессам передачи M2M-трафика. Современные технологии уделяют значительное внимание этому вопросу. Например, LTE и будущие сетевые стандарты 5G предоставляют механизмы для обслуживания и управления M2M-трафиком. Различные ученые в области инфокоммуникационных сетей предлагаю использовать, для решения данной проблемы, механизм «выгрузки», предполагая, что трафик будет обслуживаться непосредственно в беспроводной сенсорной сети. Однако для обслуживания таких сигналов также необходимо учитывать характеристики и свойства трафика. Для адекватного представления модели сети необходимо перейти от граничных временных интервалов к непрерывной оси времени. Для условий первого типа трафика такой переход очевиден и не представляет сложностей. Необходимо исключить границ интервала и выбрать трафика с определенной интенсивностью. Данный подход может использоваться для большого количества мобильных объектов. В случае второго типа трафика потребуется переход к модели потока, у которого свойства определяются двумя компонентами: - процесс возникновения событий, которые приводят к возникновению трафика; - процесс генерирования трафика элементами сети в результате реакции на событие. В таких условиях целесообразно рассматривать модель on/off [1]. Однако необходимо учесть, что трафик, производимого в интервал «on», характеризуется бета-распределением. Тогда плотность вероятности интервала времени между моментами поступления сообщений будет определяться как плотность вероятности интервала между сообщениями и интервалов между событиями, приводящими к массовой активации устройств (для второго типа трафика) [1].  e −t /  ,  T0  f (t , ) =    −1 (T −  ) , (7)  T  +  −1B ( ,  ) ,  T0  где λ – интенсивность событий, приводящих к массовой активации M2M устройств;  ,  – соответствующие параметры, бета-распределения. Следует предположить, что интенсивность событий, которые приводят устройства к массовой активации намного меньше интенсивности, производимого трафика таких устройств 85

за один и тот же интервал времени (T0). Отсюда интервал между различными событиями много больше интервала T0, T0<<1/λ. Результат моделирования первого и второго типов трафика в AnyLogic, приведен на рис. 1.

Рисунок 1 – Моделирование трафика первого и второго типов В рассматриваемой модели необходимо учесть использование суммарного трафика, состоящего из потоков H2H (от пользователей) и M2M (от устройств). Поток H2H – простейший поток. Поток M2M в случае «нормального» режима – простейший поток (удельная интенсивность ≈ 0,02 пакета/с). В определенный момент времени (t=20 с) происходит событие. Из-за этого события активируются все M2M устройств (10000 устройств). При этом нагрузка на канал связи, для агрегированного потока в «нормальном» режиме составляет 0,8 Эрл. Структура данной модели представлена на рис. 2. На рис. 3 показана реализация трафика, полученная с помощью моделирования и изменением коэффициента потерь. В данном примере доля трафика M2M устройств в «нормальном» режиме составляет 10%.

Рисунок 2 – Модель обслуживания трафика Как можно увидеть из рисунка 5, при t=20 с (наступление события), коэффициент потерь увеличивается до 0,25. А интервал ухудшения качества обслуживания продолжается в течение времени срабатывания всех M2M устройств (10 c). Увеличение коэффициента потерь может привести к потере части сообщений. Решение данной проблемы может быть использование функции «гарантированная доставка», в этом случае должна произойти повторная передача пакета.

Рисунок 3 – Трафика в течении t1 (а), потери (б). Включив функцию «гарантированная доставка» в существующей модели получаем следующие характеристики (рис. 4).

Рисунок 4 – Трафик в течении t1 с одним пакетом (а), с множеством пакетов (б) при «гарантированной доставке». На рисунке 6а, видно существенное увеличение периода повышенной нагрузки, возникающей из-за повторной передачи пакетов. В данной модели каждое из M2M устройств передает только один пакет. Однако, в условиях реальной сенсорной сети для передачи сообщения необходимо передавать серию пакетов. На рисунке 6б показана реализация трафика, использующая от 2 до 5 пакетов для передачи одного сообщения. В каждом из рассмотренных случаев увеличение передаваемого трафика обусловлено занятостью каналов, и как следствие повторной передачи сообщения. Данное явление имеет временный характер, а его продолжительность определена временем, необходимым для доставки всех пакетов. Рассматриваемая модель может быть использована при подключении устройств проводными линиями связи. В таких вариантах построения сети должен существовать входной буфер, размерность которого влияет на порядок обслуживания входящих сообщений. При использовании беспроводных каналов связи применяются специальные протоколы управления доступом к среде, что приводит к задержке или повторной передаче пакета в случае коллизии. Модель с данными особенностями представлена на рис. 5. Как было сказано ранее, на вход поступает пуассоновский поток кадров. Вероятность свободного состояния канала можно оценить на коротком интервале времени, в течении которого задана определенная интенсивность потока: (8) pсв = 1 −  = 1 − E ( вх ,1) , где ρ – вероятность использование канала, определяется по 1й формуле Эрланга  = E (a,1) = вх /(1 + вх ) .

Рисунок 5 – Модель обслуживания трафика в беспроводных сетях. Вероятность доставки пакета (учетом многократной передачи, в случаях неудачи) определяется из следующего выражения: k

   pдос = 1 − = 1 −  = 1 −  вх  ,  1 + вх  где k – количество попыток передачи пакета; р0 – вероятность занятия канала. p0k

(9)

Из (9) существует возможность выразить k = log  (1 − рд ) , используя свойство замены основания логарифма получаем: k=

ln(1 − рд ) ln(1 − рд ) = .  вх ln  ln( ) 1 +  вх

(10)

На рисунке 8 приведены зависимости числа попыток передачи от нагрузки ρ и от вероятности доставки пакетов.

Рисунок 6 – Зависимость числа попыток передачи от интенсивности нагрузки и вероятности доставки пакетов в различных масштабах. Вероятность того, что для доставки пакета потребуется k попыток можно определить из выражения: pk = (1 − p0 ) p0k −1 = (1 −  )  k −1.

(11)

Тогда среднее количество попыток передачи определяется по (12): km =



 k =1

kpk =



 k (1 −  )  k =1

k −1

(12)

Зависимость km от интенсивности нагрузки представлена на рис. 9

Рисунок 7 – Зависимость km от интенсивности нагрузки Из рис. 6 и рис. 7 видно, что при высокой вероятности доставки (Р=0,999) в области km≤5, использование канала не превышает 0,2. При увеличении коэффициента использования канала количество попыток резко возрастает. При использовании модели (рис. 3) и постоянной величине tr=10 c, трафик будет иметь следующий вид (рис. 8). Из рис. 8а видно, что процесс передачи пакетов, начало t=20 c, повторяется несколько раз, с периодом 10 с. На рис. 10б представлено количество попыток передачи. Время доставки пакета от M2M устройства зависит от выбранного параметра задержки tr и качества обслуживания трафика.

Рисунок 8 – Трафик в течении 100 с (а), количество попыток (б) при «гарантированной доставке». В работе приведено описание используемой модели и результаты моделирования, позволяющие охарактеризовать M2M-трафик и его параметры QоS. Данные результаты моделирования (учитывающие возможную перегрузку сети) могут быть использованы в дальнейшем для выбора определенных параметров трафика для конкретных условий при проектировании беспроводных сенсорных сетей. Перечень ссылок 1. Парамонов, А.И. Сети связи общего пользования. Тенденции развития и методы расчёта / А.Е. Кучерявый, А.И. Парамонов, Е.А. Кучерявый. – М. : ФГУП ЦНИИС, 2008. 290 с. 2. Кучерявый, А.Е. Самоорганизующиеся сети / А.Е. Кучерявый, А.В. Прокопьев, Е.А. Кучерявый. – СПб : Любавич, 2011. – 312 с. 3. Р.Н. Вадзинский Справочник по вероятностным распределениям. СПб. Наука. 2001.295 с. 4. Нуриллоев И.Н., Эффективная связность беспроводной сенсорной сети / Нуриллоев И.Н., Парамонов А.И. // Электросвязь. 2018. № 3. С. 68-74. 89

УДК 004.896

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В РАЗЛИЧНЫХ ТИПАХ ПРОИЗВОДСТВ Камынин К.В., студ.;. Солёная О.Я., к.т.н., доц; Белай В.Е, асс.; Солёный С.В., к.т.н., доц. («ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ», г. Санкт-Петербург) Процессу развития человеческой цивилизации сопутствуют многочисленные научные открытия, технические достижения, общественно-экономическая формация также видоизменяется. Социальные, экономические, технологические системы стремительно усложняются, появляется все больший круг задач и проблем, который необходимо решать. Количество информации, которую следует обрабатывать, невероятно быстро растет, и анализ такого количества данных человеком уже нецелесообразен относительно времени, которое этот процесс займет. Появление задач и процессов, которым присуще большое число параметров и потребность в нахождении зависимостей между ними привело к необходимости поиска алгоритмов, которые поспособствуют разрешению данных проблем. Поиск решений подобного рода задач привело к появлению и развитию теории такой области знаний как нейронные сети. Впервые математическую модель искусственной нейронной сети предложили Уоррен МакКаллок и Уолтер Питтс в 1943 году, в качестве которой была предложена схема, приведенная на рисунке 1.

Рисунок 1 – Функциональная схема формального нейрона На вход нейрона S поступают входные сигналы 𝑥1 , … , 𝑥𝑛 по синапсам с весами 𝑤1 , … , 𝑤𝑛 . Нейрон является сумматором, передающий на выход через аксон сигнал 𝑆 = ∑𝑛𝑖=1 𝑥𝑖 𝑤𝑖 . На выходе сигнал проходит через блок функции активации. В данной модели имеет 1, если 𝑆 > 𝑄 место логическая функция 𝑌 = { , где Q – установленный порог. Таким образом, 0, если 𝑆 ≤ 𝑄 если значение S превышает заданную пороговую величину, то сигнал передается на выход. В противном случае – нейрон не передает сигнал вовсе. Со временем начали появляться все новые функции активации, например, сигмоида 1 или сигмоидальная функция активации 𝜎 = 1+𝑒 −𝑥 (рисунок 2). 90

Рисунок 2 – график сигмоидальной функции активации Как видно из графика, функция имеет нелинейный характер, то есть она не бинарна, вследствие чего функция становится аналоговой. Это свойство можно использовать в решении различного рода задач. Существует множество функций активации, таких как: гиперболический тангенс, линейная функция активации, ReLU и так далее. Каждая из функций используется в зависимости от задач, которые необходимо решить, будь то классификация или логический оператор. Широкое разнообразие имеют также и архитектуры нейронных сетей. Архитектурой нейронной сети является определенный образ взаимодействия нейронов между собой. Существуют полносвязные, многослойные, сверточные, радиально-базисные и многие другие нейронные сети. Каждая архитектура имеет свои преимущества, которые позволяют ей решать определенный круг задач наилучшим способом и с наибольшей точностью. Для правильного функционирования искусственная нейронная сеть должна обучиться на тренировочных данных, а процессом обучения является подбор параметров, таких как веса и смещения. Обучение происходит посредством метода градиентного спуска, который заключается в поиске глобального минимума функции потерь, при котором все обучаемые параметры нейронной сети имеют такое значение, при котором точность ответов нейронной сети максимальна. Также процесс обучения можно считать завершенным, если ошибка нейронной сети входит в допустимый интервал. Одним из самых ключевых элементов в проектировании нейронной сети является подбор датасета, а также выбор входных данных, которые проектировщик планирует подавать нейронной сети для обработки, и определение выходных параметров, которые сеть будет выдавать. Например, нейронная сеть, которая проектируется с целью распознавания лиц на улице, может отличаться от сети, которая будет работать в качестве контрольно-пропускной системы. Для первого случая необходим тренировочный датасет, который будет состоять из фотографий лиц людей с разным освещением, ракурсом, мимикой. Будет отличаться качество, размер изображения и другие параметры. А для обучения сети, которая будет, например, определять, пропускать ли данного человека на объект или нет, достаточно тренировочных данных с однотипным освещением, более строгими условиями качества и дефектов. Разнообразие областей и проблем в них, которые способны разрешать нейронные сети, велико, например: • Распознавание образов и классификация (например, распознавание лиц, речи, категорий изображений) 91

•

Принятие решений и управление (например, автопилот, автоматическая система управления манипулятором) • Прогнозирование (например, прогноз курса валюты, объемов продаж, акций, прогноз качества выпускаемой продукции, оценка рисков) Этот перечень не ограничивается вышеперечисленным. Особое внимание хочется уделить использованию нейронных сетей на производстве. В промышленности имеется круг задач, которые необходимо решать, а именно: оценка экономических рисков, проектирование автоматической системы управления (АСУ), обнаружение и прогнозирование неисправностей, управление качеством. В процессе производства какой-либо продукции наблюдение за её качеством имеет трудности, поскольку оно зависит от множества параметров на различных технологических операциях, и заметить, на каком этапе происходит потеря качества, достаточно сложно, в особенности, если требуется получить прогноз о качестве. Необходимо определенным образом замечать малейшие изменения и отклонения от стандартов и норм, которые могут происходить как из-за качества сырья, так и вследствие недостаточно квалифицированного персонала или неисправности оборудования. Для контроля за этими процессами возможно использование построенной и адаптированной под производственный процесс искусственной нейронной сетью. Основными сложностями могут стать процесс выбора входных параметров сети и получение требуемых выходных данных. Кроме того, необходимо понимать аспекты конкретного производства, поскольку некорректное понимание производственного процесса и неточный подобранный датасет могут привести к ложным ответам, а они в свою очередь приведут к ошибочным решениям и процесс производства будет испорчен. Департамент информационных технологий и автоматики университета Саламанки разработали облачную платформу ICatador на основе нейронной сети для мониторинга качества выпуска и производства Иберийской ветчины. Задачей являлась попытка переноса оценок экспертов органолептических свойств готового продукта на производство для прогнозирования и контроля качества. Была произведена попытка объективизации оценок органолептических характеристик. Проблема заключается в субъективности оценок экспертов, также восприятие органами чувств может «притупляться», то есть имеет место человеческий фактор, посредством которого появляется ошибка оценивания. В качестве тренировочных данных для нейронной сети был выбран результат ближней спектроскопии в инфракрасной области на определенных технологических этапах и занесенные экспертами оценки выпущенной ветчины по таким показателям, как внешний вид (интенсивность, однородность), вид жировых прожилок (количество, однородность, толщина и однородность), характерный запах, текстура (липкость, твердость, рассыпчатость, и сочность) и так далее. На рисунке 3 приведены результаты оценки текстуры ветчины экспертами и спрогнозированные оценки нейронной сети по пятибальной шкале. Можно заметить, что сеть справилась задачей с некоторой ошибкой, и все же спрогнозированная величина близка к оценке дегустаторов. В Тульском Государственном Университете разработали нейронную сеть для контроля брака на производстве гильз патрона 7.62х39. Существуют требования по следующим параметрам, которые необходимо удовлетворить: толщина рондоли, диаметр рондоли, разностенность колпака, наружний диаметр колпака.

Рисунок 3 – Результаты оценок экспертов и нейронной сети (пунктирная линия – прогноз нейронной сети, сплошная линия – оценка эксперта) Была составлена выборка из 149 записей со значениями контролируемых параметров, которая была занесена в нейронную сеть. Результат, который предоставила сеть, показал, что наибольшее влияние на допустимую норму брака оказывают следующие характеристики по убыванию важности: параметры рабочего инструмента, параметры исходного материала, параметры оборудования. Для выявления нежелательных параметров была построена регрессивная модель на основе нейронной сети (рисунок 4).

Рисунок 4 – Регрессивная модель для операции вырубка-свертка Регрессивная модель выдавала значение от 0 до 1, где 1 – это брак. На вход сети подавались параметры технологического процесса на определенном этапе обработки. Данный график является зависимостью вероятности недопустимого количества бракованной 93

продукции от параметров рабочего инструмента при фиксированных значениях других параметров технологического процесса. Данную модель можно построить для каждой операции, производимой с объектом. Таким образом, нейронная сеть способна прогнозировать качество гильзы еще до того, как она будет подвержена обработке на следующей технологической операции. Результатом работы данных алгоритмов является то, что прогнозирование качества существенно уменьшает убытки. Относительно производства ветчины, прогноз органолептических свойств может существенно снизить траты предприятия на экспертов и дегустаторов, а завод, специализирующийся на производстве патронов может кардинально уменьшить процент брака путем выявления проблем и дефектов, связанных с производственным процессом. Из исследованных примеров нельзя делать вывод о том, что нейронные сети способны решить любую проблему, будь то в промышленности, или в другой сфере. С некоторыми задачами могут справиться другие алгоритмы и программы, не относящиеся к машинному обучению. Тем не менее, использование нейронных сетей в целях контроля качества выпускаемой продукции в приведенных выше примерах и положительный результат работы этих алгоритмов может говорить о том, что они являются хорошим инструментом для решения подобных задач. Имеется возможность контролировать производственный процесс продукта на определенной технологической операции посредством прогнозирования нейронной сетью его параметров или близость к браку, тем самым давая возможность выявить неисправности оборудования или неудовлетворительное качество сырья. Перечень ссылок 1. Сигмоида [Электронный ресурс] /. — Электрон. текстовые дан. — Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Сигмоида, свободный 2. Модель МакКаллока-Питтса [Электронный ресурс] /. — Электрон. текстовые дан. — Режим доступа: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Модель_МакКаллокаПиттса, свободный 3. Тарасова, Н.А. Метод применения искусственных нейронных сетей для прогнозирования параметров качества патронов [Электронный ресурс] / Н.А. Тарасова, В.М. Ляпин, О.В. Пантюхин. — Электрон. журн. — Тула: 2011. — Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/metod-primeneniya-iskusstvennyh-neyronnyh-setey-dlyaprognozirovaniya-parametrov-kachestva-patronov, свободный 4. Quality Control Monitoring by using Artificial Neural Networks for an Iberian Ham Industry [Электронный ресурс] / J. Esteban, B. Curto, V. Moreno. — Электрон. журн. — 2018. — Режим доступа: http://www.insticc.org/Primoris/Resources/PaperPdf.ashx?idPaper=69115, свободный 5. Корнеев, Д.С. Использование аппарата нейронных сетей для создания модели оценки и управления рисками предприятия [Электронный ресурс] / Д.С. Корнеев. — Электрон. журн. — Москва: 2007. — Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-apparataneyronnyh-setey-dlya-sozdaniya-modeli-otsenki-i-upravleniya-riskami-predpriyatiya, свободный

УДК 621.39 АНАЛИЗ И ИССЛЕДОВАНИЕ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ РАДИОКАНАЛОВ LTE-СЕТЕЙ Голега Е. В., магистрант (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Бесспорно, на современном этапе развития науки и техники радиотехнические системы в значительной мере воздействуют на жизнь общества. Радиотехническая система можно рассматривать как систему, состоящую из технических средств, выполняющих обработку радиосигналов. Предназначение такой системы в извлечения и передачи информации. Радиотехнических систем предоставляют следующие возможности: − передача информации (речь, изображения, различные виды данных); − исследование окружающей среды (обнаружение и определение координат объектов, определение свойств и состояния окружающей среды); − навигация (определение положения и ориентации в пространстве). В независимости от целей применения радиотехнической системы, главным требованием к ней является качественное и надёжное выполнение своих функций. При проектировании радиотехнических систем перед разработчиками встают важная задача обеспечение и поддержание высокого качества работы данных систем. Для достижения удовлетворительного результата требуются оптимальные для данной ситуации структура и параметры системы, а также приемлемые способы реализации и алгоритмы работы её составляющих. Принятия данного решения может быть основано на ряде экспериментальных исследований различных вариаций реализации радиотехнических систем. Однако при дальнейшей сборке и реализации различных вариантов системы возникает значительный препятствие в виде пропорционального увеличения длительности и стоимости работ по проектированию. На основе вышеперечисленного можно сделать вывод, что наиболее эффективным путем поиска оптимальных решений при разработке радиотехнических систем является проведение исследований методом моделирования. Одним из преимуществ данный метода является возможность быстро и беспрепятственно влиять на структуру и параметры системы, благодаря чему отпадает необходимость в значительных финансовых затратах при исследованиях работы радиотехнических систем с учетом различные варианты их реализации. Для решения второй не менее весомой проблемы длительности проведения работ по проектированию достаточно внедрить в исследование высокопроизводительные вычислительные машины. Таким образом, моделирование является не только эффективным путем исследования и проектирования радиотехнических систем, обеспечивающим высокую надёжность и качество работы, но и позволяет сокращать сроки и стоимость проектирования и ввода в эксплуатацию. Моделирование представляет собой такой метод исследования, при котором исследуемый объект заменяется моделью, воспроизводящей наиболее возможное близкое к оригиналу поведение в пределах некоторых допущений и приемлемых погрешностей. В общем случае моделирование состоит из разработки модели реального объекта и дальнейшему изучению его свойств за счет изучения самой модели. Также следует уточнить, что целесообразно проводить моделирования только в тех случаях, когда оно проще и дешевле создания самого оригинала или, когда последний по каким-либо причинам лучше вообще не создавать. Моделью в общем случае является физический или абстрактный объект, свойства которого в определенном смысле копируют свойства оригинального объекта. При этом на постановку требований к модели влияют решаемая задача и имеющиеся в наличии средства. 95

Наличие схожести разработанной модели с реальным объектом предполагает соответствие данной модели ряду основных требований. Модель должна быть: − адекватной: достаточно полно отображать свойства оригинала; − полной: предоставлять пользователю всю необходимую информацию об оригинале; − гибкой: обеспечивать возможность воспроизведения различных ситуаций во всем диапазоне изменения условий и параметров [1]. В зависимости от способа реализации различают следующую классификацию: физические, математические и полунатурные модели. Физические модели – это реальные физические объекты, которые дублируют характеристики и свойства оригинала путем сохранения либо применения аналогичной физической природы [2]. В качестве таких моделей наиболее часто выступают макеты, которые базируются на основных принципах и алгоритмах работы системы. Физические модели широко применяются при исследованиях среды распространения радиосигналов, которая является неотъемлемой составляющей радиотехнических систем. Математической моделью – это обобщенное описание объекта на базе функциональных или логических операторных соотношений, алгоритмов, алгебраических, интегродифференциальных или других уравнений, которые могут быть как в незамкнутой (неразрешённой), так и в замкнутой (разрешённой) формах. Так как работа радиотехнических систем основана на применении радиосигналов, которые достаточно полно описываются функциональными зависимостями одной (обычно времени) или нескольких переменных, математическое моделирование получило широкое распространение при моделировании данных систем, причём как отдельных их составляющих, так и систем в целом. Следовательно, РТС легко поддаются математическому описанию. В свою очередь, математические модели делятся на аналитические и имитационные [3]. Аналитическими являются модели, в которых представление исследуемого объекта базируется на системе математических уравнений различного вида. Исследования с использованием аналитического моделирования осуществляется путем применения методов символьных или численных решений математических уравнений человеком или с использованием ЭВМ. Выполнение моделирования данным методом позволяет выявить общие теоретические зависимости поведения оригинального объекта. Имитационной моделью называется логико-математическое описание, которое повторяет внутреннюю структуру системы, функции её отдельных элементов и наиболее существенные взаимосвязи между ними. При данном методе моделирования созданная модель воспроизводит алгоритм функционирования системы во времени: имитируются элементарные явления с учетом их логической структуры и последовательности действий. За имитационных моделей возможно добиться высокого соответствия при описании функционирования реального объекта. Одним из достоинств имитационного моделирования выступает возможность задания скорости протекания процесса: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Данная особенность оказывает значительное влияние при моделировании радиотехнических систем, поскольку радиосигналы представляют собой быстро меняющимися во времени процессы и при их исследованиях в естественных условиях возникает ряд затруднений. Полунатурная модель – модель, при создании которой используются элементы реальной аппаратуры исследуемого объекта. Включение реальной аппаратуры в процесс моделирования сложных процессов позволяет добиться снижения трудоёмкости моделирования, а также повысить процент адекватности получаемых результатов. Конечной целью моделирования является получение принципиально новой информация об изучаемом объекте, способной расширить и углубить его описание. Процесс 96

моделирования можно считать завершенным в случае, если полученная информация достаточна для принятия определенного решения. Моделирования может протекать следующим образом [4]: 1) постановка задачи; 2) определение системы; 3) решение о необходимости моделирования; 4) формулирование модели; 5) трансляция модели; 6) проверка модели; 7) планирование исследования; 8) экспериментирование; 9) интерпретация результатов; 10) реализация и документирование. Постановка задачи заключается в определение ряда вопросов, требующих ответа, а также обозначении новых сведений о системе, которых необходимо добиться в ходе исследования. Определение системы – формально расстановка разграничений между изучаемой системой и окружающей средой, другими словами определение, что является элементом системы, а что нет. Отделение системы от внешнего мира, в свою очередь, приводит к обозначению ограничений и допущений, на которые будет опираться проектируемая модель. Также с учетом обозначенных границ определяются показатели эффективности, необходимых при дальнейшей численной оценки качества системы, её соответствия обозначенным задачам. На основе первых двух этапов происходит принятие решения о необходимости продолжения моделирования. В некоторых случаев чёткая постановка и анализ проблемной ситуации способны дать понятие слабых мест исследуемого объекта. В таком случае дальнейшее моделирования является нецелесообразным. В противном случае работа по созданию модели продолжается. Формулирование модели – переход от реального объекта к некоторой логической схеме. В связи с необходимостью обеспечения сходства модели с оригиналом, построение модели, как правило, начинается с анализа исследуемой системы – выделения отдельных составных частей. В процессе такого анализа обозначается структура исследуемого объекта, определяется связь компонентов системы между собой и внешней средой. Трансляция модели – процесс описание модели при помощи языка, понятного вычислительной машине, при помощи которой будет реализовываться модель. Проверка модели – это проверка правильности перехода модели на язык вычислительной машины и проверке соответствия разработанной модели исследуемому объекту (оценка адекватности). Планирование исследования – разработка предполагаемого хода эксперимента, результатом которого должна стать необходимая информация, определение способа проведения каждой серии испытаний. Экспериментирование представляет собой сам процесс проведения экспериментов с моделью, целью которых является получение желаемых данных об исследуемом объекте. В виде интерпретации результатов выступают выводы о функционировании объекта, построенные на основе данных, полученных ранее в результате моделирования. Если результаты моделирования полезны, то их можно использовать для принятия решения, в противном случае необходимо провести ревизию всех предыдущих этапов моделирования. В случае, если результаты моделирования полезны, но полученная информация недостаточна для принятия решения, необходимо продолжить моделирование. Реализация и документирование представляет собой использование модели и результатов моделирования на практике, а также создание документации всего процесса создания и использования модели. Процесс моделирования схематически представлен на рис. 1. 97

Рисунок 1 - Схема процесса моделирования Таким образом, можно сделать вывод, что изучение методов и овладение приёмами моделирования сложных радиотехнических систем является неотъемлемой составляющей подготовки радиоинженера. Перечень ссылок 1. Васильев, К. К. Математическое моделирование систем: учебное пособие / К. К. Васильев, М. Н. Служивый. – Ульяновск: УлГТУ, 2008. – 170 с. 2. Галкин, А. П. Моделирование каналов систем связи / А. П. Галкин, А. Н. Лапин, А. Г. Самойлов. – М.: Связь, 1979. – 100 с. 3. Борисов, Ю. П. Математическое моделирование радиотехнических систем и устройств / Ю. П. Борисов, В. В. Цветнов. – М.: Радио и связь, 1985. – 176 с. 4. Jeruchim, Michel C. Simulation of Communication Systems Modeling, Methodology and Techniques / Michel C. Jeruchim, Philip Balaban, K. Sam Shanmugan. – 2-nd ed. – N. Y.: Kluwer Academic Publishers, 2002. – 937 p. 98

Автоматизация, электрооборудование и компьютерно-интегрированные средства управления энергоемких производств

Control Systems, Electric Equipment and Computer-Integrated Controls for Energy-intensive Productions УДК 622.232. РЕГУЛИРОВАНИЕ ТЕПЛОВОЙ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ КОТЛОАГРЕГАТА С ТОПКАМИ НИЗКОТЕМПЕРАТУРНОГО КИПЯЩЕГО СЛОЯ Батурин Д. С., студент; Гавриленко Б. В., профессор, к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Котлоагрегаты с топками низкотемпературного кипящего слоя (НТКС) предназначены для покрытия отопительных нагрузок и рассчитаны на переменный тепловой режим работы [1]. Применение технологических установок НТКС позволяет сжигать с приемлемым к.п.д. низкокачественные высокозольные угли, в том числе и при пониженных тепловых нагрузках. Регулирование тепловой производительности котлоагрегата с топкой НТКС реализуется изменением расходов твердого топлива и воздуха, подаваемых в топочное пространство. Методы регулирования тепловой производительности, предусматривающие позонное осаждение слоя с выделением зон индивидуального ввода дутья и подачу в слой пара (воды) для увеличения отбора тепла требуют существенной реконструкции технологической схемы котлоагрегата и применяются в котлах, работающих в течение длительного времени с фиксированной тепловой нагрузкой. Регулирование производительности котлоагрегата путем изменения подачи твердого топлива ограничено узким диапазоном рабочих температур кипящего слоя Тсл. При снижении Тсл ниже 7000С резко понижается степень выгорания топлива и интенсивность горения, при Тсл выше 9500С возникает угроза шлакования топки. Поэтому степень регулирования по расходу твердого топлива в области рабочих температур 7000-9500С ведет к регулированию теплового потока на 20%. Обычно этот метод используется при регулировании тепловой нагрузки котлов малой мощности, используемых в шахтных котельных. Условием применения метода с максимальным КПД является поддержание в топке избытка воздуха, соответствующего минимальному значению тепловых потерь, что не осуществляется при работе существующих в данный момент котлоагрегатов Регулирование скорости ожижающего воздуха приводит к соответствующим изменениям порозности и высоты КС. При этом из–за больших значений коэффициентов теплоотдачи слоя существенно изменяется тепловая нагрузка котла. При снижении скорости ожижающего воздуха и соответствующем уменьшении подачи топлива возможна работа в диапазоне 50-100% номинальной теплопроизводительности. В этом случае для качественного регулирования величины тепловой производительности необходимо учитывать зависимости степени расширения НТКС, расслоения и уноса. Из двух методов предпочтительным является изменение подачи твердого топлива, однако, требуется точное регулирование производительности забрасывателя топлива для исключения коржевания в топочном пространстве. Изменение подачи топлива при неизменном коэффициенте избытка воздуха не позволяет получить широкий диапазон 99

регулирования тепловой нагрузки, а его комбинация с изменением скорости ожижающего воздуха позволяет устранить этот недостаток. На величину тепловой производительности влияет теплота сгорания угля, в которой величина зольности изменяется в достаточно широком диапазоне. Важным условием регулирования тепловой производительности котлоагрегата является постоянство температуры и высоты кипящего слоя. Регулирование и стабилизация температуры слоя в интервале 850...950°С для топок с НТКС является основным условием технологического процесса сжигания угля. При повышении температуры слоя выше 950°С происходит размягчение золы и зашлаковка топки, а при понижении температуры слоя до 700°С возможно прекращение горения топлива [2]. Превышение уровня кипящего слоя выше граничного значения приводит к уносу частиц угля из топки, зашлаковке дымохода, повышению выброса вредных веществ в атмосферу, недожогу и перерасходу сжигаемого топлива. При полном осаждении кипящего слоя не догоревшие частицы угля спекаются и происходит их коржевание на воздухораспределительной решетке. На выбор критерия управления уровня кипящего слоя влияет характер горения применяемого топлива. Регулирование высоты кипящего слоя осуществляется выгрузкой золы из топочного пространства по величине потерь напора в подрешеточном пространстве; по температуре в нижней части подрешеточной полости или путем изменения расхода дутьевого воздуха. При сжигании углей с низкой зольностью прирост уровня слоя незначительный, а удаление золы происходит малыми порциями, через большие промежутки времени. При этом любые изменения в количестве подаваемого на горение топлива влияют на температуру слоя. В местах скопления излишков горящего материала возможно повышение температуры до начала размягчения, что приводит к появления шлаковых образований. Выгрузка золы в этом случае осуществляется по перепаду давления в слое. Для углей со значительным выходом летучих процесс горения сопровождается резкими колебаниями по давлению и разрежению в топочном пространстве. В этом случае предпочтительнее осуществлять регулирование уровня кипящего слоя по перепаду температуры в слое и под слоем. Для топок с постоянным поперечным сечением поток энергии, Вт [2]: E =   f c  , (1) где υ- скорость начала псевдоожижения, м/с; fc- площадь поперечного сечения слоя, м2; ΔΡ- потери давления при движении воздуха через псевдоожиженный слой (гидравлическое сопротивление слоя), Па. Основным условием перехода слоя в псевдоожиженное состояние с полем сил тяжести является уравновешивание частиц слоя напором восходящего потока. Величина ΔΡ является определяющей при выборе дутьевого вентилятора. Фактические значения потери давления ΔΡ обычно на 10-15% меньше расчётных значений, из-за недостаточно полного псевдоожижения материала в слое и возможного каналообразования. При неизменной по высоте кипящего слоя H порозности слоя ε потери давления ΔΡ определяются из выражения: (2)  =  э  (1 −  ) , где

э=т-- эффективный удельный вес частиц, Н/м2; т, - удельный вес соответственно твёрдых частиц и ожижающего агента, Н/м3. При ожижении воздухом т>>в и эт; в- удельный вес воздуха; - порозность слоя.

100

Порозность псевдоожиженного слоя ε и его высота Н при заданной скорости газового потока однородного слоя определяются из выражений:

 18 Re+ 0,36 Re 2    =  Ar   1− 0 H = H0 , 1− 

0, 21

(3) (4)

где ε0- порозность неподвижного слоя;

0 = 1−

н ; Т

ρн- насыпная плотность слоя; Re – критерий Рейнольдса; Ar=(gd3/ν2)[(ρтρг)/ρг]- критерий Архимеда; d - средний диаметр частиц; ρт и ρг- плотность газа и твердых частиц; ν- кинематический коэффициент вязкости газа, для предельной скорости псевдоожижения. С увеличением скорости ожижающего воздуха одновременно возрастают H и . Вместе с тем, произведение (1-)Н в выражении (2) при постоянной площади поперечного сечения слоя fc и эффективной массе псевдоожижаемого материала остается неизменным. Поэтому выражение (2) справедливо также для слоя в момент его перехода в псевдоожиженное состояние: (5)  =  э  1 −  0   0 ,

(

)

где

Н0- высота неподвижного слоя; 0- порозность неподвижного слоя. Эффективная насыпная плотность материала слоя 0=э(1-0) и высота неподвижного слоя позволяют определить потери напора в слое и контролировать его уровень. Процесс сжигания твердого топлива в кипящем слое требует постоянного поддержания и регулирования в заданных пределах таких технологических параметров, как температура и высота слоя, объемный расход дутьевого воздуха, разрежение в дымоходе. Для этих целей в настоящее время применяется аппаратура автоматизации котла с НТКС системы «Контур-2», которая включает в себя четыре невзаимосвязанных контура регулирования и регулирующие приборы Р-29. Регулирование высоты слоя по расходу воздуха осуществляется выгрузкой золы из топки (контур «Тяга»). Измерение высоты кипящего слоя для поддержания ее на заданном уровне осуществляется косвенно и основано на повышении давления воздуха перед топкой в зависимости от аэродинамического сопротивления кипящего слоя, определенного его высотой. При этом своевременное удаление золы золоудалителем обеспечивает необходимую высоту слоя. Так как уровень кипящего слоя зависит не только от скорости ожижающего воздуха но и от количества забрасываемого в топку топлива и удаляемой из топки золы, то требуется взаимосвязанное регулирование по отдельным контурам, что ограничено функциональными возможностями аппаратуры автоматизации «Контур-2». Взаимосвязанное регулирование и стабилизация уровня кипящего слоя в заданном технологическими параметрами диапазоне значений позволит повысить эффективность сжигания низкосортного угля в топках НТКС. Перечень ссылок 1. Сжигание угля в кипящем слое и утилизация его отходов/ Ж. В. Вискин, В.И. Шелудченко и др. – Донецк: «Типография новы мир», 1997. – 284 с. 2. Сжигание топлива в псевдоожиженом слое. Махорин К. Е. Хинкис П. А . АН УССР. Ин-т газа. Киев: Наук. думка. 1989. – 200 с. 3. Расчеты аппаратов кипящего слоя: Справочник/ под ред. И.П. Мухленова, Б.С. Сажина, В.Ф.Фролова.- Л.: Химия, 1986. – 352с. 101

УДК 62-533.66 ОБОСНОВАНИЕ КРИТЕРИЕВ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРЯМОЛИНЕЙНОСТЬЮ ОЧИСТНОГО ЗАБОЯ Боженко А.В., магистрант; Гавриленко Б.В., проф, к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Каменный уголь является главным толивно-энерегетическим ресурсом нашего региона. От стабильной работы горного производства зависит как энергетическая, так и металлургические отрасли. Задачи повышения эффективности, производительности и безопасно работ по добыче угля всегда имеют высокую актуальность. Обеспечить данные требования возможно только путем научного обоснования методов повышения эффективности работы технологических участников шахт и внедрения этих методов через современные средства механизации и автоматизации. Очевидно, что одним из наиболее важных и сложных в технологическим плане участков являются добычные. От соблюдения нормативного режима их работы по транспортно-добычной цепочке зависит и нормальное функционирование всей шахты. Однако, средства автоматизации, применяемы в данный момент в забоях имеют ограниченный перечень функций и не обеспечивают ряд важнейших критериев по бесперебойной и безаварийной работе механизированных добычных комплексов. На данный момент большинство аппаратур автоматизации забойных машин и комплексов рассчитано на регулирование нагрузки на очистной комбайн, осуществление верного алгоритма пуска/останова механизмов очистного забоя, обеспечения необходимых защит и блокировок для безопасности труда рабочих забоя и создание локальной системы автоматизации АСУ ТП «Очистной забой». Однако, одной из проблем, которые фигурируют на данный момент при эксплуатации очистных комплексов [1] является неравномерная передвижка секций крепи, а вслед за ними и призабойного конвейера, к которому секции пристыкованы, после прохода комбайна, что происходит из-за отсутствия оперативного контроля за подвигания секций крепи и приводит к значительным перекосам става конвейера и порывам цепей. Это приводит к изгибу конвейера, разрыву цепей и его заклиниванию, что негативно сказывается на производительности работы всего забоя в целом, приводит к остановке работы лавы на несколько дней и значительным материальным потерях. Следовательно, одним из средств достижения цели по безопасности и эффективности работы механизированного комплекса является разработка методов и средств автоматического управления линейностью забоя. Решения этой задачи очень актуально, и на данный момент почти не имеет аналогов в промышленности. В работе [2] достаточно широко исследуется математическая модель линии очистного забоя и системы автоматического обеспечения ее прямолинейности, следовательно в качестве базовых целесообразно принять именно эти исследования. Согласно [3] в качестве критерия эффективности функционирования системы управления предложено использовать абсолютное отклонение фактической от заданной линии забоя, что необходимо минимизировать на интервале, заданном ближними и дальними пределами забоя. Математическое выражение критерия записывается в виде^

Fф (x ) − y з (x ) → min xx бл , x дальн  ,

102

(1)

где Fф (x) - функция, описывающая фактическое положение линии очистного забоя; ) x (x y з ( x ) - функция, описывающая заданное положение линии очистного забоя, бл дальн абсцисса ближней (дальней) его границ. На критерий (1) налагаются ограничения, вызванные требованиями эксплуатации: h ф доп  макс  h макс  n ком  nдоп , v  v доп  под

(2)

ф доп где hмакс - максимальная стрела прогиба фактической линии очистного забоя; h макс максимально допустимая стрела прогиба; nком - частота коммутаций электропривода очистной машины; nдоп - допустимая частота коммутаций; vпод - скорость передвижения линии очисного забоя; vдоп - допустимая скорость передвижения. Математическое описание линии очистного забоя осуществлено путем его подачи в виде интерполяционного сплайна, заданного на сетке ее отдельных значений, полученных по результатам маркшейдерских замеров или по показаниям датчиков величины подвижки конвейера. Необходимость применения сплайн-метода вытекает из требований, предъявляемых к методу интерполяции с учетом реальных условий эксплуатации: переменный шаг задающего сетки устойчивость вычислительного процесса, при значительном количестве узловых точек. При таком описании, линия очистного забоя может быть представлена как непрерывная функция (рис. 1) и математически задается в виде:

Fф ( x ) = spline где spline

(Fф (x j ), x j , x ),

j = 1 nd

(3)

- сплайн-функция степени N;

( )( x j ) - ордината (абсцисса) jой точки забоя;

Fф x j

nd - количество интервалов дискретизации. Представление линии очистного забоя как интерполяционного сплайна позволит методами аналитической геометрии: во-первых, оценить ее состояние, на основе этой оценки сформировать управляющее воздействие с целью приближения фактических параметров с заданными и получить новую форму забоя; во-вторых, определить координаты рештачного става конвейера и мест установки датчиков его подвижки, что важно при введении системы в эксплуатацию для задания исходных данных о профиле забоя. Желаемое положение линии очистного забоя описывается задающей линейкой прямой, лежащей под заданным углом по отношению к оси:

 tg зад  ( x − xбл ) + Fфi ( xбл ), зад  0, y з ( x) =   tg зад  ( x − xдальн ) + Fфi ( xдальн ), зад  0.

(4)

Рассогласование заданного и фактического состояний линий забоя:

 зi ( x) = y з ( x) − Fф i ( x)

(5)

позволяет определить границы участков забоя, на которых необходимо производить трогание с целью ее выравнивания, при условии  зi (x )  0 . Значение функции вычисляются из условия достижения цели (1) с учетом возможностей системы подачи конвейера на забой^

103

0,  з (x ) −   0 hц ( х ) =   з (x ) −  ,  з (x ) −   0

(6)

где  = max (x ) − l ш ;lш - величина шага передвижки, и включают в себя информацию о количестве участков строгания, их границ и необходимом подвижки на каждой из границ. Моделирование стрелы прогиба осуществляется методом итераций. Как показывают исследования [3], при изменении заданных параметров прямолинейности, возможно накопление стрелы прогиба и ее превышение допустимых пределов, что противоречит ограничению (2). Поэтому, алгоритм моделирования (6) может быть использован для оценки возможности выхода за допустимые пределы стрелы прогиба и в случае определения такой возможности поиска промежуточного угла наклона заданной линии, обеспечивающей безопасные параметры забоя в процессе его выравнивания. Итак, как следует из результатов исследований, разработанная система контроля за прямолинейностью забоя позволяет обеспечить необходимую кривизну линии очистного забоя, устранить простои забоя из-за превышения допустимой степени кривизны, а, значит, ее рационально внедрить в промышленное использование. К разрабатываемому устройства автоматического контроля кривизны линии очистного забоя следует выдвинуть такие функциональные и конструктивные требования: - оперативный контроль передвижки секций крепи и призабойного конвейера с соответствующим шагом на протяжении всей длины лавы; - контроль степени отклонения линии забоя от установленной нормы; - возможность ручного изменение уставок срабатывания; - удобный интерфейс оператора; - современная элементная база; - как можно меньшие габариты; - Уровень и вид взрывозащиты исполнительного устройства РВ ІВ Иа, ДСВ-РО Иа; - Степень защиты от влаги и пыли исполнительного устройства IP-54, ДСВ-IP-32. Таким образом, в данной статье была обоснована необходимость оперативного контроля прямолинейности очистного забоя. Была предложена математическая модель процесса подвигания забоя на основе интерполяционного сплайна, которая учитывает его геометрические характеристики и позволяет прогнозировать степень прогиба. На ее основании разработаны критерии автоматического управления подвиганием линии забоя, на основе контроля отклонения фактической линии от заданной. Данные критерии являются основой для синтеза системы автоматического управления прямолинейностью забоя. Перечень ссылок 1. Магрицкий С.В., Бондаренко В.Н., Чавкин А.И. Влияние искривлений линии очистного забоя на работу комплекса КМ103С// Струги и комплексы: Сб. науч. тр. ШахтНИУИ им. А.М. Терпигорева. - М.: Изд.-во ИГД им А.А Скочинского, 1989. – С.36-41. 2. Груба В.И., Староверов К.С. Принципы построения системы автоматического обеспечения прямолинейности забоя струговой лавы// Уголь Украины.- 1999.-№11.- С.38-40. 3. Груба В.И., Староверов К.С. Математическая модель фактического состояния линии забоя струговой лавы// Труды Донецкого государственного технического университета. Выпуск 7, серия горно-электромеханическая. - Донецк: ДонГТУ, 1999. – С. 69- 74.

104

УДК 622.23.05:62-50 МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ПОЛОЖЕНИЯ ИСПОЛНИТЕЛЬНОГО ОРГАНА ОЧИСТНОГО КОМБАЙНА ПО ГИПСОМЕТРИИ УГОЛЬНОГО ПЛАСТА Бозоев С.В., студент; Ткаченко А.Е., к.т.н., доц., Демченко О.А., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Очистной угольный комбайн (ОК) – машина, одновременно выполняющая в забое операции по механическому отделению угля от массива, дроблению его до кусков транспортабельного размера и погрузке на забойный конвейер. Угольный комбайн как выемочная машина состоит из электродвигателя, механизма подачи, исполнительных органов, погрузочного устройства, маслостанции, а также систем управления и пылеподавления. Большинство современных узкозахватных комбайнов оснащены шнековыми исполнительными органами (ИО). Основное их достоинство заключается в том, что шнеками осуществляется погрузка угля на конвейер. Обычно узкозахватные комбайны оснащены двумя шнеками. Они располагаются либо с одной, либо с обеих сторон корпуса комбайна. Положение шнеков легко регулируется по высоте гидродомкратами, что позволяет осуществлять выемку угля при различной мощности пласта [1]. Чаще всего для добычи и погрузки горной массы используется схема с поднятым опережающим ОИ и опущенным отстающем.

Рисунок 1 – Схема работы ОК со шнековым исполнительным органом: Vп – скорость подачи, Dp – диаметр ИО по резцам. При такой схеме, опережающий шнек вынимает угольную пачку, высота которой равна диамтру ИО по резцам, а отстающий вынимает оставшуюся пачку, высота которой меньше диаметра ИО по резцам, и выполняет функцию погрузки добытой горной массы. В реальном процессе добычи угля, горнорабочему очистного забоя требуется иметь визуальный контакт с гипсометрией залегания угольного пласта для того, чтобы производить эфективную добычу угля. Зачастую из-за высокой запылённости в рабочей зоне и в силу чуловеческого фактора происходят пресечки боковых пород. Последствием такого события, является увеличение зольности угля, резкое снижение срока службы резцов и возможность заштыбовки ИО. Данные факторы непосредственно влияют на экономические показатели [2]. Создание средств автоматического регулирования положения ИО позволит исключить человеский фактор и повысить эфективность добычи угля. 105

Основной задачей автоматизации является обеспечение малого времени реагирования на изменение показаний датчика порода-уголь (ДПУ) и регулирование положения (подъем или опускание) ИО в зависимости от нахождения шнеков относительно друг друга. Конечная цель разработки и использования системы регулирования положения ИО заключается в том, чтобы обеспечить более эффективный процесс добычи угля по всей гипсометрии угольного пласта за счет исключения присечек породы. Представим общую структуру управления в виде функциональной схемы автоматизации (ФСА). ФСА является одним из основных проектных документов, определяющих функциональную структуру и объем автоматизации технологических установок и отдельных агрегатов промышленного объекта. Она представляет собой чертеж, на котором схематически условными обозначениями изображены: технологическое оборудование; коммуникации; органы управления и средства автоматизации (приборы, регуляторы, вычислительные устройства) с указанием связей между технологическим оборудованием и элементами автоматики, а также связей между отдельными элементами автоматики. Функциональная схема автоматизации для подсистемы регулирования перемещения ИО ОК имеет вид, представленный на рис.2.

Рисунок 2 – Функциональная схема автоматизации подсистемы перемещения ИО ОК: UIC – блок автоматического регулирования; 1, 2 – датчики порода-угль (PT); 3, 4 – регуляторы распора гидродомкратов (PS); 5 – датчик направления перемещения (GT); 6 и 7 – датчики синхронизации (ST). Работа системы автоматического управления ИО ОК в соответствии с данной ФАС осуществляется следующим образом: с датчика порода-уголь (PT) при контакте с породой поступает соответствующий сигнал, который сопоставляется с показаниями регулятора распора гидродомкратов (PS), датчиками синхронизации (ST) и датчиком направления движения (GT). По результатам сопоставления, в зависимости от нахождения границы 106

раздела уголь-порода, регулятор будет выдавать соответствующее управляющее воздействие на регулятор гидродомкрата, который в свою очередь будет перемещать ИО ОК. Так как в любом реальном объекте большинство параметров могут меняться в процессе эксплуатации, то необходимо спроектировать регулятор положения ИО ОК таким образом, чтобы колебания этих параметров в естественном диапазоне не вывело систему из устойчивости. В процессе проектирования систем автоматического регулирования важным этапом является создание математической модели системы. Разработка модели модель необходима как для настройки характеристик регулятора, так и для выявления возможных недостатков в работе автоматики. Данные недостатки могут возникать из-за неустойчивости системы к возмущающим воздействиям, из-за возникновения статических ошибок. В связи с тем, что модель исследуемой системы из-за наличия большого количества датчиков с нелинейными характеристиками имеет достаточно сложную структуру, то для ее представления рационально применить пакет имитационного моделирования Simulink, который хорошо себя зарекомендовал для решения задач данного класса. В данной среде возможно работать с любым количеством разнотипным переменных, включая скаляры, векторы и матрицы и настраивать работу как линейных, так и нелинейных систем, как в исследуемом случае. При синтезе системы регулирования положения исполнительного органа используется принцип управления по обратной связи с применением ПИД-регулятора. Разрабатываемая система должна обеспечивать следующее качество управления: отсутствие перерегулирования (что на практике означает отсутствие присечек породы) и длительность переходного процесса не более 10 секунд. Для обеспечения данных параметров следует рассчитать соответствующие характеристики регулятора с помощью встроенных функций пакета Simulink на основе оптимизационного подхода [3]. Для представления исследуемой системы в среде MATLAB, пакет расширения Simulink, необходимо определить динамические характеристики ее каждого структурного элемента. В систему входят: ПИД-регулятор положения ИО, датчик порода-уголь, датчик синхронизации, исполнительный орган - регулятор распора гидродомкратов и датчик направления. Датчик порода-уголь описывается с помощью передаточной функции апериодического звена первого порядка (1) и наложенных ограничений по мёртвому ходу измерительного резца (2): 𝑊1(𝑠) = где

𝐾1 , 𝑇1 ∙ 𝑠 + 1

(1)

К1– коэффициент усиления ДПУ; T1 – постоянная времени ДПУ. 𝑌={

𝑘𝑛(𝑋 − 𝑏) при 𝑋 > 0, 𝑘𝑛(𝑋 + 𝑏) при 𝑋 < 0,

(2)

где

kn=tgα – коэффициент наклона характеристики; -b и b – точки пересечения прямой перехода [4]. Работа регулятора распора описывается апериодическим звеном первого порядка (3) и системой ограничивающих уравнений (4), описывающих максимальный и минимальный распор гидродомкрата ИО: 𝐾2 , 𝑇2 ∙ 𝑠 + 1 К2 - коэффициент усиления регулятора гидродомкрата; T2 – постоянная времени регулятора гидродомкрата. 𝑊2(𝑠) =

где

107

(3)

𝑘𝑚𝑋 при |𝑋| ≤ 𝑙, 𝑌 = { 𝐵 при 𝑋 > 𝑙, −𝐵 при 𝑋 < −𝑙,

(4)

где

km=tgα – коэффициент наклона характеристики; B и –B – максимальные и минимальные значения распора гидродомкрата; [-l; l] – рабочая область перемещения гидродомкрата [4]. Датчик направления перемещения представляет собой двойной ключ, в зависимости от положения которого меняется полярность сигнала о направлении, но поскольку это устройство задаёт лишь режим работы, то в качестве упрощения исключим его из состава Simulink-модели. Датчик синхронизации представляет собой ограничитель скорости нарастания сигнала с датчика порода-уголь и для его имитации в пакете Simulink применяется блок Rate limiter. Соответственно получена структура компьютерной модели системы регулирования положения ИО в среде Simulink, которая представлена на рис.3. На этой схеме представлено: W1(s) – передаточная функция датчика порода уголь, W2(s) – передаточная функция регулятора распора, PID-controller – ПИД-регулятор положения ИО, Blacklash – блок описывающий «мёртвый» ход измерительного резца, Saturation – блок ограничения, описывающий максимальный и минимальный распоры гидродомкрата ИО, Rate limiter – блок ограничения скорости сигнала, передаточная функция ДПУ, NCD Outport – блок подбора параметров ПИД-регулятора, Step – блок имитирующий задающее единичное ступенчатое воздействие.

Рисунок 3 – Функциональна схема разрабатываемой системы регулирования положения ИО ОК в среде Simulink (MATLAB) На основании предложенной функциональной схемы системы регулирования возможно провести исследование ее работы с помощью компьютера. При этом одной из задач имитационного моделирования является нахождение параметров ПИД-регулятора, при которых будет обеспечено требуемое качество управления. Коэффициенты регулятора подбираются таким образом, чтобы получить заданный вид графика переходного процесса. С этой целью в структуру предложенной модели был введен блок NCD Outport, который позволяет автоматически рассчитывает параметры ПИД-регулятора. В ходе настройки в командном окне среды MATLAB коэффициентам ПИД-регулятора присваиваются начальные значения: P=1, I=0.1, D=0.01, N=100. Далее, в функциональном блоке PID-controller используется встроенная функция Tune [5], которая позволяет в ходе имитации работы проектируемой системы автоматически подбирать необходимые коэффициенты ПИД-регулятора: P (пропорциональная составляющая), I (интегрирующая составляющая), D – (дифференциальная составляющая) и N (дополнительный параметр для улучшения вычисления производной), при которых график переходного процесса будет удовлетворять условиям по перерегулированию и длительности [5]. Результаты моделирования переходного процесса по регулированию положения ИО и настройки параметров ПИД-регулятора в среде MATLAB (Simulink) представлены на рис. 4. В результате операции Tune были получены следующие параметры PID-регулятора: P=1.03, I=0.4008, D=0.4385, N=5.2. При этих значениях обеспечивается требуемое качество 108

регулирования при отработке единичного ступенчатого воздействия с учётом того, что переходный процесс допустимо считать завершённым при достижении 95% задания. Полученное время регулирования Tр=3.68 удовлетворяет требованиям для данного технологического процесса. Также следует отметить, что по результатам моделирования не была выявлена статическая ошибка и отсутствует перерегулирование.

Рисунок 4 – График переходного процесса по регулированию положения ИО ОК Таким образом, в данной статье была обоснована необходимость разработки компьютерной модели системы регулирования положения исполнительного органа очистного комбайна для исследования ее работы и обеспечения требуемого качества управления. Была разработана функциональная схема системы регулирования в среде MATLAB (пакет Simulink), рассчитаны параметры ПИД-регулятора положения исполнительного органа. Как следует из графика переходного процесса, предложенная система обеспечивает отсутствие перерегулирования и высокое быстродействие. Следовательно, разработанная система позволяет повысить качество добычи угля, поскольку обеспечивает точное регулирование положения исполнительных органов комбайна по гипсометрии пласта и исключает присечки породы. Перечень ссылок 1. Горные машины для подземной добычи угля: Учебное пособие для вузов / П.А. Горбатов, Г.В. Петрушкин, М.М. Лисенко, С.В. Павленко, В.В. Косарев; Под общей редакцией П.А. Горбатова. – 2-е издание, переработанное и дополненное – Донецк: Норд Компьютер, 2006. – 669с. 2. Производственные процессы в очистных забоях угольных шахт: Учебник для вузов / И.Ф. Ярембаш, В.Д. Мороз, И.С. Костюк, В.И. Пилюгин. – Донецк: РИА ДонГТУ, 1998. – 184 с.: ил. 3. Теория систем автоматического регулирования, Бесекерский В.А., Попов Е.П., «Наука», 1966 4. Беседы по автоматике, Голубничий Н.И., Зайцев Г.Ф., Иващенко М.А., Чинаев П.И., Чумаков Н.М. – Киев: Техника, 1971. – 232 с. 5. Simulink 5/6/7: Самоучитель – Дьяконов В.П. – М.: ДМК-Пресс. – 784с, 2008 109

УДК 621.867.212.3 РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ И ДИАГНОСТИКИ КОНВЕЙЕРНОГО ТРАНСПОРТА ШАХТЫ Горячев Н.В., магистрант; Хранцев А.А, магистрант; Ткаченко А.Е., к.т.н., доцент. (ГОУВПО “ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ”, г. Донецк, ДНР) В рамках исследования и разработки системы автоматической диагностики конвейерного транспорта целью автоматизации является повышение эффективности работы ленточного конвейера за счет стабилизации грузопотока и предотвращения аварийных ситуаций. Проанализировав рабочий режим и вероятные аварийные ситуации в работе ленточного конвейера, можно сделать вывод, что критическая нагрузка на ленту и послабление натяжения ленты являются наиболее распространёнными аварийными состояниями в виду непостоянного грузопотока с добычного или подготовительного участков. Неравномерность поступления груза ведет к нерациональному использованию мощности привода (при недогрузке), а также чрезмерному износу тягового органа или даже к его разрыву [1]. Повысить эффективность использования ленточного конвейера при работе с неравномерными грузопотоками можно путём регулирования скорости движения грузонесущего полотна в зависимости от величины поступающего грузопотока. Задача автоматической стабилизации нагрузки, поставленная в 60-х годах Г.И. Солодом, Л.Г. Шахмейстером, Пономаренко В.А., Мерцаловым Р.В., не имеет окончательного решения к настоящему времени. Над поставленной задачей плодотворно трудились Бишеле И.В., Папоян Р.Л., Зарецкий О.М., Лобачева А.К. [2] В настоящее время в связи с развитием микропроцессорной техники появились новые методы и способы создания систем автоматического управления конвейерным транспортом, однако, одной из задач, которые следует в процессе синтеза системы является разработка ее адекватной математической модели.[3] Существующие модели конвейерного транспорта не всегда возможно применить на практике. Это связано с отсутствием необходимого программного обеспечения, сложности выполнения натурных экспериментов, которые позволили бы не только следить за работой системы, но и оптимизировать процесс ее работы. Именно поэтому разработка математической модели процесса транспортирования груза ленточным конвейером является актуальной. Для анализа состояния ленточного конвейера в моменты критической нагрузки была разработана математическая модель объекта и проведена ее параметрическая идентификация Основные параметры рабочего режима ленточного конвейера являются: • • • • • •

Скорость движения ленты – [𝜗], м/с; Скорость вращения барабана – [𝜔Б ] рад/с; Погонный вес груза – [G], кН/м; Натяжение ленты – [S], кН; Массовый расход груза – [𝑞м ], кг/с; Скорость вращения вала приводного двигателя – [𝜔], рад/с.

110

При разработке математической модели объекта следует отметить, что одним важнейших с точки зрения обеспечения безаварийной работы конвейера технологических параметров является натяжение ленты [S];. Следовательно, главным контролируемым параметром является натяжение ленты, физический смысл которой приведён ниже [4]. 𝑆 = 𝑘 ∙ (𝐺пог + 𝑔л ) ∙ 𝑙 ∙ 𝑐𝑜𝑠𝛽,

(1)

где 𝑘 − коэф. пропорциональности; 𝐺пог − погонный вес груза (вес распределенный по всей длине ленты), кН/м; 𝑔л − погонный вес роликов и самой ленты, Н/м; 𝑙 − длина ленты, м; 𝑐𝑜𝑠𝛽 − косинус угла наклона ленты. Проблема оперативного управления натяжением состоит в том, что фактически данный параметр не поддаётся стабилизации, а нуждается в определённых ремонтных мероприятиях. Однако из выражения (1) видно, что единственным параметром, который тождественен (прямо пропорционален) натяжению и может подвергаться изменению в режиме реального времени является погонный вес груза 𝐺пог . То есть, регулируя погонный вес груза на ленте, можно регулировать нагрузку и удерживать значение натяжения ленты в допустимых пределах. Рассмотрим физический смысл погонного веса и определим закон регулирования. Известно, что погонный вес груза это масса лежащего на ленте груза, приведённая к её длине.

𝐺пог =

𝑀г 𝑙

(2)

Масса груза, насыпаемого на ленту за время ∆𝑡 равна величине удельного массового расхода груза из бункера 𝑞м за это же время t.

𝑀г = 𝑞м ∙ ∆𝑡 ,

(3)

где 𝑞м − массовый расход груза из бункера, кг/с; Массовый расход груза, в свою очередь, равен:

𝑞м =

ℎгр ∙𝛾∙𝑆б ∆𝑡

(4)

где ℎгр − уровень груза в бункере, м; 𝛾 − насыпная плотность груза, кг/м3 ; 𝑆б − изменяющееся во времени эффективное (рабочее) сечение бункера, м2 . Данное изменение возможно благодаря перекрывающим задвижкам. Если выразить длину ленты через скорость, получим:

𝑙 = 𝜗 ∙ ∆𝑡,

(5)

Подставим полученные результаты в выражение 2.2:

𝐺пог =

𝑞м

, (6) 𝜗 Таким образом, можно сделать вывод, что погонный вес груза может регулироваться путём изменением скорости движения ленты, как изначально предлагалось, либо путём изменения массового расхода груза из бункера (снижение рабочего сечения задвижкой). 111

Рассмотрим подробней регулирование скорости движения ленты. Известно, что скорость движения ленты:

𝜗 = 2𝜋𝑅 ∙ 𝜔Б ,

(7)

где 𝜔Б − угловая скорость вращения приводного барабана, рад/с; 𝑅 −радиус барабана, м. Угловая скорость вращения барабана приводного двигателя, в свою очередь, регулируется с помощью преобразователей частоты по следующему закону [5]:

𝜔Б =

2𝜋𝑓 𝑝∙(1−𝑠)

(8)

где 𝑓 − частота питающего напряжения двигателя, Гц; 𝑝 − количество пар полюсов, 𝑠 − скольжение. Следовательно, имеем:

𝜗=

4𝜋2 𝑅∙𝑓 𝑝∙(1−𝑠)

(9)

Пренебрегая конструктивными параметрами двигателя, можно утверждать, что скорость движения ленты прямо пропорциональна частоте питающего напряжения приводного электродвигателя. Таким образом, подставив полученное в уравнение для погонного веса груза, имеем зависимость:

𝐺пог =

𝑆б

∙ ∆𝑡 ,

(10)

= 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡.

(11)

𝑓

При этом общий закон регулирования : 𝑑𝐺пог 𝑑𝑡

По результатам математического анализа была разработана структурная схема модели системы автоматического регулирования нагрузки и контроля натяжения ленты. Схема представлена на рисунке 1. Схема функционирует следующим образом, привод конвейера задаёт скорость движения по присущей ему математической зависимости, информацию о грузопотоке в виде массового расхода груза предоставляет погружной бункер. Данные поступают на блок управления конвейером, где анализируются в соответствии с полученной математической функцией изменения погонного веса груза на ленте. На выходе блока формируются задание по частоте питающего напряжения привода конвейера и площадью перекрытия погружного бункера для выполнения приведенного выше закона регулирования погонного веса груза и стабилизации нагрузки на ленту конвейера. Результаты моделирования и проверка математических зависимостей представлены в виде графических диаграмм, полученных с помощью пакета MatchCad. Для проверки тождественности математической модели необходимо задаться диапазоном значений параметров характерных для работы ленточного конвейера и построить график, характеризующий изменение погонного веса груза на ленте в рабочем режиме. График представлен на рисунке 2.

112

Рисунок 1 – Структурная схема модели процесса регулирования нагрузки и контроля натяжения ленты Из графика переходного процесса видно, что рабочий режим ленточного конвейера характеризуется следующими участками: 1) Участок графика от 0 до точки А описывает пуск конвейера, который характерен высокими динамическими сопротивлениями для привода конвейера. Следовательно, на этом участке можно наблюдать повышение нагрузки на ленту. 2) Участок графика от точки А до точки Б описывает рабочую фазу ленточного конвейера, когда добычной участок в работе, и совершается непрерывное транспортирование груза. В соответствии с вышесказанным, фактор переменного грузопотока оказывает влияние на состояние ленточного конвейера, следовательно, на данном участке можно наблюдать излом графика, характеризующий промежуток времени, когда грузопоток нормирован и нагрузка на ленту стабильна, а так же, когда резкое увеличение массового расхода угля в погружном бункере приводит к росту погонного веса груза и нагрузки на ленту соответственно. 3) Участок от точки Б до точки В характеризуется активацией система автоматического регулирования. А именно, когда система автоматического регулирования получает сигнал о критическом погонном весе груза и натяжения ленты, в блоке управления конвейером формируются задающие воздействия по скорости и массовому расходу угля из бункера. Задание по скорости отрабатывается следующим образом. Когда нагрузка на ленту достигает критических значений, система автоматизации посредством преобразователя частоты оказывает управляющее воздействие на привод ленточного конвейера, таким образом, увеличивая скорость движения ленты для стабилизации нагрузки. Задание по массовому расходу угля из бункера, в свою очередь, характеризуется определённым управляющим воздействием, оказываемым системой автоматизации на привод заслонки погружного бункера. Стабилизация нагрузки в этом случае достигается

113

путём изменения рабочего сечения бункера, вследствие уменьшения массового расхода угля и погонного веса груза на ленте.

Рисунок 2 – График изменения погонного веса груза на ленте в рабочем режиме Таким образом, была разработана математическая модель транспортирования грузов ленточным конвейером, которая учитывает неравномерность поступления груза на ленту и демонстрирует реагирование системы автоматического регулирования на аварийную ситуацию путем выдачи управляющих воздействий. Математически обоснован принцип стабилизации нагрузки на ленту и контроль натяжения в заданном диапазоне. В результате математического моделирования процесса был получен график изменения погонного веса груза (нагрузки на ленту) при активации системы автоматического регулирования скорости движения ленты и массового расхода груза из бункера для стабилизации нагрузки и натяжения ленты ленточного конвейера. Перечень ссылок 1. Пейсахович, Г. Я. Подземный транспорт шахт и рудников/ Под общей ред. Г. Я. Пейсаховича, И. П. Ремизова. – М.: Недра, 1985. – 565 с. 2. Стадник, Н. И. Справочник по автоматизации шахтного конвейерного транспорта / Н. И. Стадник, В. Г. Ильюшенко, С. И. Егоров и др.– Киев: Техника, 1992. – 436 с. 3. Батицкий, И. А. Автоматизация производственных процессов и АСУ ТП в горной промышленности/ И. А. Батицкий, В. И. Куроедов, А. А. Рыжков. – Москва: Недра, 1991. – 303 с. 4. Груба В. И. Технические средства автоматизации в горной промышленности. – В.И. Груба, Э. К. Никулин, А. С. Оголобченко –К.: ИСМО, 1998. – 373 с. 5. Маренич, К. Н. Электрооборудование технологических установок горных предприятий: учебник для вузов / К.Н. Маренич [и др.] ; К.Н. Маренич, В.В. Калинин, Ю. В. Товстик и др. – Донецк : ДонНТУ ; Харьков : УІПА, 2009. – 372с. 114

УДК 622.45 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ПРОВЕТРИВАНИЯ ТУПИКОВОЙ ВЫРАБОТКИ ШАХТЫ Жила В.В., магистрант; Ткаченко А.Е., доцент, к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Автоматизация технологических процессов является одним из способов повышения эффективности и безопасности работы современного угольного предприятия. Своевременное предупреждение аварийных ситуаций и недопущение их дальнейшего развития является важнейшей задачей системы управления безопасностью горного предприятия. Проведение подготовительных выработок на шахте связано с проявлением практически всех природных и производственных опасных факторов. Процесс проветривания является одним из основных технологических процессов метанообильных угольных шахт, обеспечивающий нормализацию параметров рудничной атмосферы, безопасность ведения горных работ, а также создание нормальных условий труда для обслуживающего персонала. Вентилятор местного проветривания входит в состав комплекса технологического процесса проведения подготовительной выработки шахты. Схема технологического процесса проведения подготовительной выработки шахты представлена на рисунке 1. Помимо него в состав технологического комплекса входят проходческий комбайн и одноконцевая откатка либо скребковый конвейер, которые осуществляют операции разрушения горного массива и транспорта горной массы из подготовительного забоя.

Рисунок 1 – Схема технологического процесса проведения подготовительной выработки шахты: 1 – проходческий комбайн; 2 – конвейер; 3- платформа; 4 – контейнер; 5 – вентиляционный трубопровод На газовых шахтах проветривание тупиковых выработок осуществляется нагнетательным способом проветривания при помощи вентиляционной установки, например, вентилятора типа ВМ-6М. Этот способ проветривания в газовых шахтах является обязательным и единым. Его преимущество заключается в том, что призабойное пространство проветривается струей свежего воздуха, который выходит из трубопровода с большой скоростью. Для предотвращения повторного всасывания при помощи ВМП воздух, который выходит из подготовительной выработки (режим рециркуляции) и предотвращение скопления в ней метана (загазирование) вентилятор ВМП устанавливают в выработке, которую проветривает главная вентиляционная установка ВГП, не ближе 10 метров от устья 115

подготовительной выработки. При этом подача вентилятора ВМП не должна превышать 70 % расхода воздуха в выработке в месте его установки, что обеспечит подсвеживание выходного потока воздуха из подготовительной выработке по участку выработки между ВМП и устьем подготовительной выработки при средней скорости движения воздуха не менее 0,15 м/с. Во время процесса добычи угля возможно загазирование подготовительной выработки. К загазированию относятся все случаи с превышением норм концентрации метана в поперечном сечении горных выработок в открытых, которые не заложены породой или другими материалами куполах. Для возобновления нормального состояния рудничной атмосферы при загазировании подготовительной выработки необходимо осуществить разгазирование выработки. Разгазирование подготовительной выработки – это процесс разбавления рудничного газа в загазированых горных выработках до установленных норм, который осуществляется при соблюдении требований ПБ. Таким образом, целью исследований является повышение эффективности проветривания подготовительной выработки путем разработки системы автоматизации вентиляционной установки с устройством автоматического разгазирования подготовительной выработки. Под эффективностью проветривания подготовительной выработки шахты имеется в виду своевременное обеспечение подземных рабочих воздухом в достаточном количестве и обеспечение высокой продуктивности проходческих машин в безопасных условиях, что достигается стабилизацией газовой доли метана в рудничном воздухе на безопасном уровне. Для достижения поставленной цели разрабатываемая система должна удовлетворять следующим требованиям: - Обеспечивать местное, дистанционное и автоматизированное управление вентилятором местного проветривания в соответствии с алгоритмом работы установки в шахтных условиях; - Обеспечивать автоматическое разгазирование горной выработки при ее загазировании и автоматическая блокировка работы системы автоматизации при аварийных ситуациях; - Реализовывать автоматическую световую и звуковую сигнализацию при возникновении аварийных ситуаций, формирование предупредительных сообщений об аварийной ситуации проветривания и отказах в системе автоматизации; - Осуществлять передачу всех контролируемых параметров на персональный компьютер диспетчера, формирование базы данных. Таким образом, для выполнения поставленных требований будет целесообразно предложить следующую двухуровневую структуру системы автоматизации вентилятора местного проветривания технологического процесса проветривания подготовительной выработки шахты (см. рис. 2.). На рисунке 2 обозначено: УУВМП – устройство управления вентиляторами местного проветривания; ПВИраб, ПВИрез –пускатели рабочего и резервного вентилятора; ДМ1,ДМ2 – датчики метана в забое и устье подготовительной выработки; ДСВ – датчик скорости потока воздуха. Схема реализована на основе двух уровней управления. Верхний уровень (операторский) представлен промышленной рабочей станцией. Это уровень управления вентилятором местного проветривания. Данный уровень выполняет следующие функции: пуск и остановка рабочего и резервного ВМП; разгазирование подготовительной выработки; архивирование данных. Промышленная рабочая станция (ПРС) - индивидуальный комплекс технических и программных средств, предназначенный для автоматизации профессионального труда специалиста и обеспечивающий подготовку, редактирование, поиск и выдачу на экран и печать необходимых ему документов и данных. Автоматизированное рабочее место обеспечивает оператора всеми средствами, необходимыми для выполнения определенных функций. 116

Рисунок 2 – Структурная схема системы автоматизации технологического процесса проветривания подготовительной выработки шахты На нижнем уровне расположены источники технологической информации – датчики метана для контроля содержания метана в воздухе, датчик скорости потока воздуха, а также исполнительные механизмы - пускатели рабочего и резервного вентилятора. Для реализации эффективной работы данной системы был разработан алгоритм управления, который представлен на рис.3. На первом этапе управления, перед началом проветривания определяются значения уставок управления и задаются в соответствующих устройствах системы автоматического управления. При поступлении команды «Пуск» осуществляется пуск вентилятора ВМП. Включается вентилятор ВМП. При установлении нормального режима проветривания (Vтек.> Vуст., где Vтек. - текущая скорость воздуха в вентиляционном трубопроводе), формируется команда на отработку выдержки времени 5 - 20 мин. (задается задатчиком) на включение группового аппарата системы электроснабжения потребителей подготовительной выработки. После отработки заданной выдержки времени 5 - 20 мин., если режим проветривания нормальный, формируется разрешение на включение группового аппарата системы электроснабжения потребителей подготовительной выработки. Далее контролируется режим проветривания подготовительной выработки Vтек. > Vуст. При нарушении проветривания (Vтек. <Vуст.) в течении времени более 30 - 120 с. (уставка задатчика) формируется команда на отключение группового аппарата системы электроснабжения потребителей подготовительной выработки. При выходе из строя или остановке рабочего вентилятора ВМП формируется команда на автоматическое включение в постоянную работу резервного вентилятора ВМП. При нормальном режиме работы вентилятора ВМП контролируются текущие значения концентрации метана в забое и устье выработки. При превышении установленных значений концентрации метана (выработка загазированная), формируется команда на отключение группового аппарата системы электроснабжения потребителей подготовительной выработки. Далее начинается разгазирование подготовительной выработки. После разгазирования выработки формируется разрешение на включение группового аппарата системы электроснабжения потребителей подготовительной выработки. При поступлении команды стоп вентилятора ВМП, вентилятор останавливается. При всех режимах проветривания должна формироваться информация о работе вентилятора ВМП, состояния проветривания подготовительной выработки, концентрации метана, о возможности подачи напряжения на токоприемники подготовительной выработки, о наличии напряжения в резервной сети электроснабжения.

117

Рисунок 4 – Блок-схема алгоритма автоматического управления проветриванием шахтной подготовительной выработки Таким образом, был проанализирован технологический процесс проветривания тупиковой выработки как объекта автоматизации и сформированы требования к системе управления. Для её безаварийной работы требуется постоянный контроль таких параметров, как концентрация метана и скорость потока воздуха. В результате была разработана компьютерно-интегрированная микропроцессорная система управления процессом проветривания тупиковой выработки. Её алгоритм позволяет производить автоматический непрерывный контроль количества воздуха, поступающего к забою тупиковой выработки, и автоматически отключать электроэнергию при нарушении нормального режима проветривания с выполнением разгазирования выработки при необходимости. Перечень ссылок 1. Батицкий И. А. , Куроедов В. И. ,Рыжков А. А. Автоматизация производственных процессов и АСУ ТП в горной промышленности.- М. Недра, 1991. -303 с. 2. Пучков Л.А., Бахвалов Л.А. Методы и алгоритмы автоматического управления проветриванием- М.: Радио и связь,1992.-228 с. 118

УДК 669:658.011.56 РАЗРАБОТКА УСТРОЙСТВА АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПОДАЧЕЙ АРГОНА В УСТАНОВКЕ «ПЕЧЬ-КОВШ» Захаров В.А., студ.; Неежмаков С.В., доц., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Установка «печь-ковш» – это звено в единой технологической схеме с дуговыми печами, конвертерами и мартенами для доведения металла в ковше, после его выпуска из плавильного агрегата, до заданной температуры и химического состава. Структура установки «печь-ковш» приведена на рисунке 1: тигель-ковш – 1, свод – 2, графитовые электроды – 3, подача инертного газа – 4, технологическое отверстие – 5, синтетический шлак – 6, пористая пробка – 7, шиберный затвор для выпуска стали – 8, аварийный клапан для отсечки подачи азота – 9, аварийный клапан для отсечки подачи аргона – 10, регулятор расхода аргона – 11, датчик расхода аргона – 12, датчик контроля давления аргона – 13, регулятор расхода азота – 14, датчик расхода азота – 15, датчик контроля давления азота – 16.

Рисунок 1 – структура установки «печь-ковш» Обработка металла инертным газом является одной из важнейших операций, так как данная операция необходима для дегазации, десульфурации, усреднения химического состава металла, выравнивания температуры металла по высоте ковша.

119

При обработке стали на ковше-печи продувку металла обычно осуществляют через пористые (щелевые) пробки, также применяется продувка через глубоко погружаемую в металл сверху фурму. Для более интенсивного перемешивания металла целесообразно осуществлять продувку через две пробки с индивидуальным подводом аргона [1]. Расход аргона устанавливается таким, чтобы наблюдалось легкое оголение зеркала металла в месте выхода газа на поверхности металла (в «аргонном пятне»). Для сталеразливочных ковшей емкостью 100-130 т оптимальный расход аргона обычно составляет 80-150 л/мин. В период присадки ферросплавов целесообразно повышать интенсивность продувки, а при вводе порошковой проволоки – снижать. По возможности прекращать продувку через пробку, близко расположенную к месту ввода проволоки, что способствует затягиванию вводимого проволокой материала вглубь расплава и увеличивает усвоение активных элементов или легирующих. В конце рафинирования лучшему удалению неметаллических включений способствует «мягкая» продувка металла аргоном в течении 3-5 мин (в зависимости от емкости ковша). При такой продувке «аргонное пятно» должно иметь минимальные размеры, практически без оголения металла [2]. Система автоматизации подачи инертного газа должна соответствовать следующим требованиям: - автоматический пуск и остановку привода задвижек, в зависимости от этапа обработки; - автоматическое переключение задвижек подачи газов; - автоматическое и дистанционное управление работой системы подачи газа; - обеспечить подачу одновременно только одного газа; - обеспечить непрерывную работу системы подачи газа в зависимости от необходимых условий обработки; - запрет пуска неисправной системы подачи газа; - учет времени подачи газа; - обеспечить следующие виды защиты: а) защита от смешивания газов; б) заклинивание задвижек; в) невозможность пуска системы без вмешательства обслуживающего персонала; г) контроль давления в трубопроводе подачи газа; д) защита от долговременного воздействия высокой температуры. На рисунке 2 представлен разработанный алгоритм работы устройства автоматической подачи инертного газа в установке «печь-ковш». В начале работы системы идет получение данных с расходомера РМ, и через выдержку времени Т1=10с происходит получение данных для того, чтобы избавиться от ошибки. Далее идет проверка нового показания расхода РМ1. При РМ1=РМ, т.е. показание не изменились идет обработка данных микроконтроллером и последующее решение о изменении расхода РМ2 в нужную сторону. При необходимости увеличить подачу Q инертного газа необходимо включить электропривод задвижки М, изменять положение задвижки Z в сторону открытия в течении времени Т2=3с что соответствует 5% времени от полного хода задвижки, далее идет снятие показания нового расхода РМ3 и выдержка времени Т3=10с во избежание ошибки, данные изменения происходят в подпрограмме REGUL. Если новое показание расхода РМ4 не удовлетворяет необходимому, то задвижку следует открыть еще, если новое показание соответствует необходимому, то продолжить подачу инертного газа до конца обработки. В конце обработки необходимо включить электропривод задвижки М для полного закрытия задвижки Z, далее привод отключить. В случае если РМ2 менять не нужно, то идет подача Q до конца обработки с последующим включением привода задвижки, закрытием задвижки, отключением привода задвижки. Аналогично идет обработка данных в случае, когда РМ1≠РМ. 120

Рисунок 2 (начало) – Алгоритм работы устройства автоматической подачи инертного газа в установке «печь-ковш» Структурная схема системы автоматизации и микропроцессорного устройства процесса подачи инертного газа в установке «печь-ковш» приведена на рисунке 3: УАПГ – устройство для автоматического управления подачи инертного газа; ИУ1 – исполнительные устройства для подачи газа; ИУ2- исполнительные устройства для подачи порошковой проволоки; ИУ3исполнительные устройства для подогрева металла; КД1 – комплекс датчиков для контроля 121

подачи газа; КД2 – комплекс датчиков для подачи порошковой проволоки; КД3 – комплекс датчиков для подогрева металла; РСО – рабочая станция оператора; ПУ – печатное устройство.

Продолжение рисунка 2 - алгоритм работы устройства автоматической подачи инертного газа в установке «печь-ковш» Информация от группы датчиков (КД) в виде дискретных и аналоговых сигналов поступает в блок согласования и защиты (БСЗ), где осуществляется: преобразование токовых сигналов от аналоговых датчиков в сигнал напряжения; гальваническая развязка линии связи устройства с контактными датчиками; защита микроконтроллера устройства автоматического управления от возможных перенапряжений в соединительных линиях датчиков. Далее микроконтроллер (МК) осуществляет прием информации от датчиков и обработку, формирует управляющие сигналы, поступающие в выходной блок выполнения команд БВК для передачи команд управления на исполнительные устройства. Адаптер интерфейса RS485, предназначен для связи микроконтроллера устройства УАПГ с ЭВМ с помощью интерфейса RS485. Устройство УАПГ имеет блок питания БП, который обеспечивает необходимым напряжением элементы устройства.

122

Рисунок 3 - Структурная схема системы автоматизации и микропроцессорного устройства процесса подачи инертного газа в установке «печь-ковш» Таким образом, в данной статье была описана установка «печь-ковш», разработан и описан алгоритм работы устройства автоматической подачи инертного газа в установке «печь-ковш», разработана и описана структурные схемы системы автоматизации и микропроцессорного устройства, что позволяет перейти к практической реализации системы управления подачей аргона. Перечень ссылок 1. Явойский В.И., Явойский А.В. Научные основы современных процессов производства стали. М.: Металлургия, 1987, 184с. 2. Дюдкин Д.А., Бать С.Ю., Гринберг С.Е., Маринцев С.Н. Производство стали на агрегате печь-ковш / Под науч. ред. рокт. техн. наук, проф. Дюдкина Д.А. – Донецк: ООО «Юго-Восток, Лтд», 2003. – 300с ., 36 табл., 81 ил. 123

УДК 621.311.426; 621.3.064 ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО ОГРАНИЧЕНИЯ ПЕРЕНАПРЯЖЕНИЙ В СХЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ КОММУТАЦИОННЫМИ АППАРАТАМИ ШАХТНОЙ УЧАСТКОВОЙ ТРАНСФОРМАТОРНОЙ ПОДСТАНЦИИ (КТП) Золотарев Е.В., аспирант; Маренич К.Н., проф., д.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» г.Донецк, ДНР) Характерной особенностью конструкции проектируемых в настоящее время шахтных участковых комплектных трансформаторных подстанций является применение вакуумного либо элегазового высоковольтного коммутационного аппарата для коммутации первичной (высоковольтной) обмотки силового трансформатора. Такое техническое решение позволило более рационально реализовать: функцию максимальной токовой защиты (защитное отключение техническими средствами непосредственно самой трансформаторной подстанции на стороне высшего напряжения) и структуру схемы электроснабжения шахты (возможность подключения нескольких подстанций разной мощности к выходу одного комплектного высоковольтного распределительного устройства) [1]. Однако существенным недостатком такой подстанции является то, что её силовой трансформатор будет подвержен влиянию коммутационных перенапряжений. Неблагоприятные последствия процессов усугубляются при размещении высоковольтного коммутационного аппарата в непосредственной близости от силового трансформатора, обладающего значительной нелинейной индуктивностью и малой емкостью, характеризующейся только лишь собственной емкостью обмоток [2]. Наиболее «тяжелым» для изоляции является режим отключения трансформатора на холостом ходу [3, 4]. Для снижения неблагоприятных последствий воздействия коммутационных импульсов на изоляцию внутренних цепей КТП предложен метод предварительного шунтирования обмоток высшего (ВН) и низшего (НН) напряжений трансформатора активными сопротивлениями в момент коммутации, реализованный в системе автоматического ограничения перенапряжений (САОП). На рис. 1 представлена структурная схема шахтной участковой КТП серии ТВПШ 20-го типоисполнения, модернизированная системой САОП.

Рисунок 1 – Структурная схема шахтной участковой КТП с системой САОП 124

Опуская общий алгоритм работы КТП, который подробно изложен в [1], рассмотрим особенности схемы в контексте функционирования системы САОП. Схема КТП предполагает коммутацию выключателя QF1 одним из следующих способов: ▪ Кнопочными выключателями местного управления, размещенными на корпусе распределительного устройства высшего напряжения (РУВН) (включение и отключение); ▪ Блоком защиты и управления трансформаторной подстанцией (БЗУ-ТП), при срабатывании одной из защит высоковольтной группы (только отключение), в том числе отключение ВКА диспетчером шахты по каналу связи RS-485; ▪ При срабатывании защиты нулевого напряжения. При подаче команды на переключение ВКА, блок автоматической синхронизации коммутаций (БАСК) включает коммутационные аппараты К1 и К2, в результате чего обмотки силового трансформатора Т шунтируются резисторами R1-R3 (обмотки ВН) и R4R6 (обмотки НН). При подтверждении включенного состояния К1 и К2 БАСК, воздействуя на блок управления высоковольтным коммутационным аппаратом (БУВК), подает команду на переключение ВКА. Получив данные о завершении коммутационного процесса, БАСК отключает коммутационные аппараты К1 и К2. Для корректной работы при срабатывании защиты нулевого напряжения, САОП должна иметь источник внешнего питания (ИРП) в виде аккумулятора или накопительного конденсатора, энергии которого должно быть достаточно для однократного срабатывания САОП при отсутствии напряжения питания сети. Эффективность работы САОП была проверена экспериментально, для чего был собран стенд исследований, общий вид которого представлен на рисунке 2. Во избежание повреждения изоляции обмоток силового трансформатора, испытания проводились при пониженном напряжении питания (UВН = 1200 В). При этом использовались шунтирующие резисторы R1-R3 номиналом 1,4 кОм и R4-R6 – 24 Ом.

1 – силовой трансформатор T; 2 – элегазовый контактор QF1; 3 – схема измерительного делителя; 4 – осциллограф; 5 – коммутатор K1; 6 – шунтирующие резисторы R1, R2, R3; 7 – источник питания; 8 – кнопки управления SB1, SB2; 9 – коммутатор K2; 10 – управляющие реле K3, K4; 11 – шунтирующие резисторы R4, R5, R6; 12 – индикаторы состояния коммутационных устройств (на электрической схеме не показаны). Рисунок 2 – Общий вид исследовательского стенда

125

На рисунках 3, 4 представлены результаты экспериментальных исследований переходных процессов в обмотке ВН трансформатора при отключении QF1 с различными вариантами подключения шунтирующих сопротивлений.

а)

б)

в)

г)

Рисунок 3 – Осциллограммы коммутационных перенапряжений в обмотке ВН силового трансформатора при его отключении: а) резисторы R1-R3, R4-R6 отключены; б) резисторы R1-R3 подключены, R4-R6 отключены; в) резисторы R1-R3 отключены, R4-R6 подключены; г) резисторы R1-R3, R4-R6 подключены

Рисунок 4 – Вероятности (p) возникновения коммутационных перенапряжений c кратностью (k) в обмотке ВН силового трансформатора при его отключении: а)

126

резисторы R1-R3, R4-R6 отключены; б) резисторы R1-R3 подключены, R4-R6 отключены; в) резисторы R1-R3 отключены, R4-R6 подключены; г) резисторы R1-R3, R4-R6 подключены На рисунках 5, 6 представлены результаты экспериментальных исследований переходных процессов в обмотке НН трансформатора при отключении QF1 с различными вариантами подключения шунтирующих сопротивлений.

а)

б)

в)

г)

Рисунок 5 – Осциллограммы коммутационных перенапряжений в обмотке НН силового трансформатора при его отключении: а) резисторы R1-R3, R4-R6 отключены; б) резисторы R1-R3 подключены, R4-R6 отключены; в) резисторы R1-R3 отключены, R4-R6 подключены; г) резисторы R1-R3, R4-R6 подключены

Рисунок 6 – Вероятности (p) возникновения коммутационных перенапряжений c кратностью (k) в обмотке НН силового трансформатора при его отключении: а)

127

резисторы R1-R3, R4-R6 отключены; б) резисторы R1-R3 подключены, R4-R6 отключены; в) резисторы R1-R3 отключены, R4-R6 подключены; г) резисторы R1-R3, R4-R6 подключены Для каждого из вышеприведенных условий было выполнено по 300 коммутаций выключателя QF1. В процессе исследований, при отключении трансформатора были зафиксированы импульсы КП, достигающие 13-кратных значений в обмотке ВН и 14-кратных значений в обмотке НН. С применением шунтирующих сопротивлений как в обмотках ВН и НН, так и только в обмотке НН максимальная амплитуда импульсов КП в обмотке ВН снизилась до допустимого уровня и не превысила 3-кратной величины, в то время как в обмотке НН, наблюдались 6-кратные перенапряжения. Предложенный метод ограничения КП при помощи предварительного шунтирования обмоток трансформатора, показал высокую эффективность и способность при определённых значениях шунтирующих сопротивлений снижать опасные амплитуды импульсов КП до уровня допустимых значений. Предварительный анализ полученных результатов показал, что достаточный уровень снижения амплитуды КП как в обмотках ВН, так и в обмотках НН может быть достигнут шунтированием обмоток трансформатора только со стороны НН. Представленный метод снижения амплитуды КП предлагается к реализации в электрической схеме КТП с помощью интегрированной системы САОП, которая может быть выполнена как на релейно-контактной, так и на полупроводниковой элементной базе с применением микропроцессорной техники. Перечень ссылок 1. Вареник, Е.А. Идеология построения электрических защит взрывобезопасных трансформаторных подстанций серии ТВПШ / Е.А. Вареник, И.Я. Чернов, Е.В. Золотарев, А.В. Савицкий, В.Н. Савицкий // Взрывозащищенное электрооборудование: сб. науч. тр. ГУ «НИИВЭ». – Донецк: ООО «Типография Восток Пресс», 2017. - №1(52). – С.14-24. 2. Мнухин, А.Г. Защита электрических сетей шахт от коммутационных перенапряжений / А.Г. Мнухин, Б.И. Коневский. – М: Недра, 1987. – 143с. 3. Jianming, Li. Measurement and analysis of overvoltages in power systems / Li Jianming. – John Wiley & Sons, Singapore Pte Ltd, 2018. – 370 p. 4. Евдокунин Г. А. Перенапряжения при коммутации цепей вакуумными выключателями и их ограничение / Г. А. Евдокунин, А. А. Корепанов. – Электричество, 1998. - № 4. – С. 2-14.

128

УДК 622.673.14 УПРАВЛЕНИЕ ПРЕДОХРАНИТЕЛЬНЫМ ТОРМОЖЕНИЕМ ШАХТНОЙ ПОДЪЕМНОЙ УСТАНОВКИ Карпов А.А., студ.; Неежмаков С.В., доц., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Каждая шахтная подъемная установка имеет тормозное устройство, которое предназначено для точного выполнения тахограммы скипового подъема. Анализ эксплуатации шахтных подъемных установок показал, что динамические нагрузки, возникающие в рабочем режиме, являются незначительными, однако они постепенно приводят к «старению» каната. Наиболее опасные динамические нагрузки возникают в процессе предохранительного торможения, необходимость которого возникает вследствие различных отклонений в работе подъемной установки. Колебания подъемных сосудов связаны с упругими свойствами головных канатов и возникают при любом изменении тягового усилия в канате (включение и отключение двигателя, отключение очередной ступени роторных сопротивлений во время разгона машины, появление тормозного усилия). Исходя из этого, можно сделать вывод о том, что снижение динамических нагрузок при предохранительном торможении с целью повышения долговечности канатов является актуальной задачей [1]. Для того чтобы предохранительное торможение, обеспечивала безопасность при всех возможных аварийных ситуациях, необходимо контролировать следующие входные параметры : - сигналы о начале работы, и стопорении подъемной установки; - сигнал с датчика контроля износа тормозных колодок; - сигнал с датчика давления в цилиндре рабочего тормоза; - сигнал с износа шкивов трения; - сигнал с энкодера подъемной установки; - сигнал с электронного ограничителя скорости; - сигнал с датчиков пробуксовки канатовидущего шкива, проскальзывания и провисания каната, переподъема скипа; Выходными величинами автоматической системы управления предохранительного торможения: - тормозное усилие; - отображение информации о работе предохранительного торможения на пульте управления шахтной подъемной машины [2]. Блок схема алгоритма автоматизированного управления предохранительного торможения подъемной установки приведена на рисунке 1. Из приведенного алгоритма работы следует, что работа предохранительного торможения начинается с запроса на подъем установки ЗНП, после чего устройство начинает свою работу. В случае если тормозные колодки не в состоянии обеспечить предохранительное торможение скипа с заданным грузом МГС, происходит выдача аварийного сигнала ВАС, с последующим стопорением подъемной установки СТ=1, и выводом информации шахтному диспетчеру ВИ. Для контроля безопасности выполнения процесса предохранительного торможения, необходимо обеспечить контроль следующих параметров: - сигнал с датчиков пробуксовки канатовидущего шкива, проскальзывании и провисания каната ДП 129

- заданная скорость скипа; - действующая скорость скипа; - сигнал шахтного диспетчера о принудительном стопорение подъемной установки. Если поступает сигнал от диспетчера о стопорении подъема, или сигнал с датчиков пробуксовки канатовидущего шкива, проскальзывании и провисании каната, то необходимо осуществить выдачу аварийного сигнала ВАС, с последующим стопорением подъемной установки СТ=1, и выводом информации шахтному диспетчеру ВИ. Входными величинами для определения силы нажатия тормозных колодок предохранительного торможения, являются: масса груженного скипа МГЗ; сигнал с энкодеров. В случае превышения скорости скипа заданной, подается электрический сигнал на катушку рабочего тормоза КТР=1. Якорь втягивается в катушку и тем самым уменьшается зазор между заслонкой и выходным отверстием L - -. Уменьшение зазора приводит к увеличению давления в цилиндре рабочего тормоза P + +, что приводит к нажатию тормозных колодок Fтр + +. В случае превышения заданной скорости скипа относительно действующей, формируется сигнал о необходимости ручного расхода тормозных колодок. В случае завершения дотягивания скипа ДС=1, разработанное устройство управления предохранительного томожения обеспечивает стопорение подъемной установки СТ=1, выдачу информации на пульт шахтного диспетчера ВИ [3]. Начало

Сигнал с пульта шахтного подъема

ЗНП

ЗНП = 1

Соответствия сигнала о начале работы

Начало работы программы микроконтроллера

СНР = 1

МГС

Масса груженног о скипа

СИТК

Сигнал износа тормозных колодок

СТБ

Соответствие требованиям безопасности

Выбор режима работы подъемной установки

ВРПУ

Рисунок 1 (начало) – Блок схема предохранительного торможения подъемной установки

130

Прекратить дотягивать скип

ДСС ЗСС

Превышение заданной скорости Скорость скипа меньше заданной

Сигнал развода тормозных колодок Усиление нажатия тормозных колодок

ССПУ

Сигнал стопорения подъемной установки

ДП

Сигнал с датчиков контроля скипового подъема

ЗСС

Заданная скорость скипа

ДСС

Действующая скорость скипа

ДП=1 ССПУ=1

ДС=1

Стопорение Подъемной установки

Соответствие действующей скорости заданной

+ ДСС>= ЗСС

- ДСС<ЗСС

СРП=1

Сигнал о работы торможения

L--

Сужение выходного отверстия ЦРТ

P++

Увеличение давления в ЦРТ

СРТК

Fтр + +

ВАС

Выдача аварийного сигнала

СТ=1

Стопорение подъемной установки

ВИ

Вывод информации диспетчеру

Конец

Рисунок 1 (окончание) – Блок схема предохранительного торможения подъемной установки

131

Структурная схема разработанной системы автоматизации предохранительного торможения, приведена на рисунке 2. Управление предохранительным торможением происходит следующим образом. Блок БЭ представляют собой блок энкодеров, которые обеспечивают формирования сигнала, равной скорости движения подъемной установки. Блок МК представляет собой микроконтроллер серии AVR, который обеспечивает сравнение скорости движения скипа относительно заданной программы движения. В случае превышения скорости движения блок МК формирует расчет необходимой силы нажатия тормозных колодок, и выдачу соответствующего электрического сигнала на порт выхода микроконтроллера. Блок УБ, обеспечивает усиления электрического сигнала, для последующей подачи на катушку регулятора тормоза КТР. Путем подачи тока на КТР, можно регулировать зазор между заслонкой и выходным отверстием, и изменению давления в цилиндре рабочего тормоза ЦРТ. Изменение давления ЦРТ приводит к перемещению тормозных колодок ПТК, что в свою очередь изменяет угловую скорость подъемной машины ПМ. Весь процесс предохранительного торможения отображается и регулируется блоком ВИ, через преобразователь интерфейса ПИ. Блок ПИ представляет собой устройство для вывода и ввода всей необходимой информации шахтному диспетчеру. ДК

ПС1

ВС

ССПУ

БЭ

ПС2

МК

ПС3

ПМ

ПТК

ЦРТ

УБ

ПИ

КТР

ВИ

Рисунок 2 – Структурная схема системы автоматизации предохранительного торможения. Блок ССПУ представляет собой блок формирования аварийного сигнала, в случае переподъема скипа. Блок ВС, предназначен для формирования сигнала с тензодатчика. Таким образом становится возможным определить вес груза в скипе, и выработать соответствующую программу предохранительного торможения. Блок ДК предназначен для формирования электрических сигналов датчиков проскальзывания, и провисания каната. Блоки ПС1-ПС3, представляют собой преобразователи электрических сигналов, для формирования соответствующего фронта на портах микроконтроллера. Таким образом, в статье представлен алгоритм работы предохранительного торможения и обоснована структурная схема системы автоматизации предохранительного торможения. На основании данной разработки можно перейти к разработке принципиальных схем и программного обеспечения системы автоматизации предохранительного торможения. Перечень ссылок 1. Федоров М.М. Шахтные подъемные установки, Москва, «Недра», 1979 г., с.8-9. 2. Бежок В. Р., Дворников В. И., Манец И. Г., Пристром В. А. Шахтный подъем / В. Р. Бежок, В. И. Дворников, И. Г. Манец, В. А. Пристром. – Донецк: Юго–Восток, ЛТД, 2007. 3. Гаврилов П.Д., Гимельшейн Л.Я., Медведев А.Е. Автоматизация производственных процессов. Учебник для ВУЗов. М.: Недра, 1985, 215с. 132

УДК 62-50:602.3 РАЗРАБОТКА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ УСТАНОВКИ ПО КУЛЬТИВИРОВАНИЮ МИКРОВОДОРОСЛЕЙ ДЛЯ ПРОИЗВОДСТВА БИОДИЗЕЛЬНОГО ТОПЛИВА Кладницкий Е.А., магистрант; Синицкая Е.И., магистрант; Ткаченко А.Е., доц., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Биодизельное топливо или биодизель – альтернативное топливо, производимое, в отличие от классических нефтепродуктов, из возобновляемых ресурсов – растительных масел, которые не вызывают накопления газов, создающих парниковый эффект, что характерно для горючего, в основе которого находится нефть. При этом, сравнивая классическое дизельное топливо и биодизель, второй обладает преимуществами в виде более высокой экологичности и безопасности при хранении, при этом энергетическая ценность обоих видов топлива приблизительно равна. Рассмотрим некоторые примеры использования дизельного топлива и органического масла (так как получение биодизеля является следующим в цепочке после производства органического масла, следовательно, возможно будет изымать последнее в ходе технологического процесса) в металлургическом производстве [1]. 1) Резервные дизельные генераторы. Многие объекты металлургического производства, такие как, например, установка «печь-ковш», электросталеплавильная печь, машина непрерывного литья заготовок и прочие, помимо классического блока АВР (автоматический ввод резерва) требуют также резервных источников питания на случай полного обесточивания производства, которые позволят завершить текущий технологический цикл, не допуская аварийных ситуаций, которые могут произойти в случае отсутствия электрического питания. Для этого применяются дизельные генераторы высокой мощности, в которых можно будет применить биодизель, произведенный на основе водорослей. 2) Кристаллизатор МНЛЗ. Непрерывная разливка стали на данный момент является одним из наиболее важных и перспективных направлений металлургического производства. Одним из узлов установки МНЛЗ является кристаллизатор, в котором применяется органическое (рапсовое) масло в качестве смазки, предотвращающей формирование дефектов поверхности заготовки при вытягивании из кристаллизатора. На текущий момент в нашем регионе в качестве смазки кристаллизатора (в силу либо отсутствия в нужном количестве, либо высокой стоимости рапсового масла) применяется подсолнечное масло, что существенно повышает риск образования дефектов заготовки за счёт худших физических свойств подсолнечного масла по сравнению с рапсовым. [2] 3) Ванны для закалки стали. На металлургическом производстве имеет место закалка некоторых марок стали в случае, если таковы требования к итоговому продукту. Для этих целей применяются масляные ванны, в которых также используется рапсовое масло, которое можно безболезненно заменить маслом из водорослей. 4) Топливо для внутрицехового транспорта. И это далеко не все примеры объектов металлургического производства, на которых можно использовать биодизельное топливо. Базируясь на том, что водорослям для эффективного роста и размножения не требуется ничего, кроме освещения, поддержания нужной температуры и концентрации CO2, предлагается следующий технологический процесс [3], конечным продуктом которого является биодизельное топливо:

133

1) Культивирование микроводорослей Chlorella в прозрачной ёмкости с нагревом световым излучением 2) Концентрирование биомассы микроводоросли 3) Дезинтеграция клеточных стенок (этап, на котором можно изымать органическое масло) 4) Экстракция 5) Отгонка экстрагента 6) Проведение реакции алкоголиза(синтез биодизельного топлива) Для эффективного выращивания микроводорослей Chlorella необходимо поддерживать определенные условия среды культивирования [4]. В частности: 1) Температурный режим. Уровень температуры должен поддерживаться на уровне 32-35 оС. 2) Освещение должно поддерживаться постоянно 3) Углекислый газ. Для поддержания необходимого уровня насыщения воды углекислым газом, следует подавать смесь углекислого газа в количестве 2-5% с воздухом или углекислый газ в чистом виде Таким образом, зная требуемые значения контролируемых параметров, возможно разработать систему автоматического контроля процесса культивации микроводорослей. Для практических исследований работы системы на реальном объекте, авторами была разработана действующая установка по культивированию водорослей, технологическая схема которого, представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Упрощенная технологическая схема действующей установки для культивирования микроводорослей При разработке установки был избран способ выращивания микроводорослей с использованием нагрева среды световым излучением при помощи светодиодных излучателей 1. Для контроля параметров ёмкости 10 (представляет из себя цилиндр из кварцевого стекла объемом 500 мл.) с суспензией - смесью питательной среды (минеральные вещества) и культуры 5 применяются следующие датчики: 2 – датчик контроля температуры (терморезистор), 3 – датчик контроля освещенности, 4 – датчик контроля концентрации CO2 .Для поддержания необходимого уровня СО2 в жидкости применяется метод барботажа с использованием барботера 9 и воздушного компрессора 8. Так как процесс стабилизации температуры среды на необходимом уровне заключается в поочередном включении и выключении освещающих ламп, возникает проблема большой задержки во времени между отключением лампы и началом охлаждения, вследствие инерционности процессов теплопередачи. Во избежание этого предполагается применять внешнее охлаждение 134

воздухом при помощи вентилятора 6. Информация с датчиков направляется на блок управления 7 – микропроцессорное устройство, основными функциями которого являются: 1) Поочередное отключение излучателей в случае превышения уровня температуры и параллельное включение вентилятора 2) Включение и отключение воздушного компрессора Эффективность введение вентилятора подтверждается лабораторными исследованиями (рисунок 2), в результате которых было выяснено, что при самопроизвольном охлаждении ёмкости после выключения всех трёх ламп, температура долгое время (до 30 минут) держится на одном уровне. Это связано с тем, что воздушная прослойка между излучателями и ёмкостью всё это время имеет температуру выше, чем температура воды в ёмкости, так что воздух продолжает пассивно нагревать ёмкость.

Рисунок 2 – Графики сравнение режимов охлаждения при самопроизвольном охлаждении и включенном вентиляторе Результаты лабораторных испытаний, представленных на рисунке 3 показывают, что при выборе режима нагрева-охлаждения наиболее эффективным является нагрев при помощи трёх ламп и отключение одной в режиме охлаждения, так как такой режим позволяет поддерживать достаточный уровень освещенности, а разница при нагреве двумя и одной лампой незначительна по сравнению с разницей между двумя и тремя лампами.

Рисунок 3 – Графики изменения температуры воды в динамическом режиме в зависимости от количества нагревателей 135

В качестве измерительных датчиков предполагается использовать следующие варианты: 1) Датчик температуры – среднетемпературный терморезистор, так как диапазон температур от -100 до +200 оС удовлетворяет условиям среды. Так как в данном процессе нет ни критического температурного уровня, ни высоких требований по точности (±1о) выбор типа применяемого датчика в основном сводится к конструктивным особенностям и возможности погружения датчика в жидкость. 2) Датчик освещенности. Предполагается использовать микропроцессорный датчик BH1750 из-за его хорошей совместимости с микроконтроллерами Arduino, из которого планируется производить управляющее устройство. 3) Датчик углекислого газа. В качестве датчика, определяющего концентрацию углекислого газа в жидкости, возможно использовать газоанализаторы для жидкости. При этом не принципиально важно использование именно датчика для определения концентрации CO2, так как количество кислорода обратно пропорционально количеству углекислого газа в жидкости. Таким образом, авторами была разработана действующая экспериментальную установку по автоматическому управлению процессом культивирования микроводорослей. Ее применение позволяет в лабораторных условиях исследовать влияние различных способов управления ее работой на протекания процесса роста водорослей. Полученные экспериментальные данные позволяют обосновать наиболее эффективные методы управления температурным режимом и режимом освещённости установки. Перечень ссылок 1. Смирнов А.Н. Непрерывная разливка стали. - Учебник. г. Донецк. - 482 с. 2. Теория непрерывной разливки. Технологические основы / В. С. Рутес, В. И. Аскольдов, Д. П. Евтеев и др. – М. : Металлургия, 1971. – 296 с. 3. Ayhan Demirbas, Use of algae as biofuel sources, Energy Conversion and Management, Volume 51, Issue 12, December 2010. 4. BarryJames, Aquarium plants, 1986 Salamander Books Ltd, Published in the USA by Tetra Press

136

УДК 519.1:622.64 МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ МАГИСТРАЛЬНОГО КОНВЕЙЕРНОГО ТРАНСПОРТА ШАХТЫ Клименко Д.Л., студент; Гавриленко Б.В., профессор, к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Конвейерный транспорт является основным энергоемким звеном процесса доставки полезного ископаемого от очистных забоев на поверхность шахты. В свою очередь, с поверхности шахты по горным выработкам осуществляется доставка вспомогательных материалов, грузов, оборудования и людей к месту работы, в том числе при помощи электровозного транспорта. Эффективность работы подземного конвейерного транспорта горнодобывающего предприятия зависит от: − структуры и топологии существующей транспортной сети, содержащей непрерывные и дискретные по режимам работы элементы с ограниченной пропускной способностью; − неравномерности грузопотоков, распределенных в пространстве и времени; − коэффициента готовности и надёжности отдельных элементов транспортной сети. Эффективность работы подземной транспортной сети горного предприятия может быть повышена путём устранения неравномерности грузопотоков, снижения удельных энергетических затрат и оптимизацией режимов работы отдельных элементов подземной транспортной сети. Для анализа структурной схемы подземной транспортной сети шахты (рис. 1) разработана имитационная модель, учитывающая случайный характер изменения грузопотоков, технологические параметры и режимы работы элементов «очистной забой», «конвейерная линия», «аккумулирующий бункер» и «подъёмная установка». Имитационное моделирование транспортной сети производилось с использованием сетей Петри [1].

Рисунок 1 – Структурная схема транспортной сети горного предприятия

137

Непрерывный грузопоток горной массы представляет собой перемещение в системе конвейерного транспорта шахты дискретных объёмов: 𝐿 = ∑𝑘𝑖=1 𝑓(𝑡𝑖 )∆𝑡,

(1)

где Δt – шаг дискретизации грузопотока по времени; 𝑘 = 𝑇⁄∆𝑡 – количество дискретных объёмов за время дискретизации T; 𝑓(𝑡𝑖 ) – объём горной массы за время 𝑡𝑖 . Согласно [2], при дискретизации непрерывного грузопотока масса дискретного объёма груза не должна превышать 1 тонну. Рассмотрим технологические особенности и режимы работы отдельных элементов структурной схемы транспорта шахты (рис.1) с использованием сетей Петри. Модель очистного забоя (рис. 2) представлена двумя входами: временем работы Zw (время одного прохода очистным комбайном линии забоя) и временем остановки Zs, (время на совершение концевых операций), а также одним выходом – величина грузопотока Qi.

Рисунок 2 – Модель работы очистного забоя Токены перемещаются между позициями P0 и P1, а также P2 и P3. Время задержки Zw токена в позиции P0 имитирует время работы очистного забоя, в течение которого непосредственно производится добыча полезного ископаемого. В свою очередь, время задержки Zs токена в позиции P1 имитирует время выполнения в очистном забое концевых операций (выемка и крепление ниш, подготовка комбайна к выемке угля, перестановка крепи сопряжения и т.д.). Во время остановки очистного забоя ингибиторная дуга перекрывает переход T2, что в свою очередь останавливает перемещение токенов между позициями P0 и P1, P2 и P3. На выходе модели формируется грузопоток – количество токенов Qi, которое соответствует объёму добычи из очистного забоя. Процесс перемещения горной массы одним конвейером характеризуется инициированной задержкой времени: 𝑍𝑖 =

𝐿𝑖 ⁄𝑉 , 𝑖

(2)

где Li – длина i-го конвейера; Vi – скорость i-го конвейера. Таким образом, инициированная задержка токена в переходе Ti, моделирующем работу конвейерной линии (рис. 3) из нескольких конвейеров, составляет: 𝑍𝑐𝑙 = ∑𝑛1 𝑍𝑖 , где ∆𝑡𝑖 – время задержки i-го конвейера; n – количество конвейеров в линии.

Рисунок 3 – Модель работы конвейерной линии Для исключения просыпания полезного ископаемого максимум входного грузопотока Qвх не должен превышать пропускную способность Qт конвейера. 138

(3)

Аккумулирующий бункер представлен движением токенов по сети Петри с тремя позициями P0, P1 и P2 и тремя переходами T0, T1 и T2 (рис.4).

Рисунок 4 – Модель работы аккумулирующего бункера Позиция P0 представлена аккумулирующим бункером, а переход T0 – питателем бункера. Время задержки Zbs токена в позиции P1 имитирует процесс заполнения горной массой аккумулирующего бункера при остановленном питателе бункера (ингибиторная дуга перекрывает переход T0). Время задержки Zbw токена в позиции P2 имитирует процесс разгрузки аккумулирующего бункера, переход T0 открыт. Для уменьшения вероятности перегрева приводов питателя аккумулирующего бункера время задержки Zbw принимается не менее 10 минут. Модель подъёмной установки состоит из двух позиций P0, P1 и перехода T0 (рис. 5).

Рисунок 5 – Модель работы подъёмной установки Позиция P0 имитирует работу бункера для загрузки скипов, а позиция P1 – поверхность. Инициированная задержка Zlift перехода T0 имитирует время цикла работы подъёмной установки [3]: 𝑍𝑙𝑖𝑓𝑡 =

3600×𝑄 𝐴час

(4)

где Q – грузоподъёмность подъемного сосуда; Aчас – часовая производительность подъёмной установки. Грузоподъёмность скипа двухсосудного подъёма [4]: 𝑄=

4√𝐻ш +𝜃 3600

× 𝐴час ,

(5)

где Hш – высота подъёма, принимается Hш = 273 м; Θ –время на процесс загрузки (разгрузки) скипа, принимается Θ = 20 с; Aчас – часовая производительность подъёмной установки. Согласно выражению (5) грузоподъёмность скипа 1СН20-1 составляет Q = 15 т. Часовая производительность подъёмной установки [3] определяется из выражения: 𝐴час =

𝑐×𝐴год 𝑏×𝑡

где с – коэффициент резерва подъёмной установки, c = 1,2; b – количество рабочих дней в году, принимается b = 300 сут; t – количество часов работы подъёмной установки в сутки, принимается t = 16 ч; Aгод – годовая производительность шахты составляет 2500000 т.

139

(6)

В соответствии с выражением (6) часовая производительность подъёмной установки составляет Aчас = 625 т/ч. Дуги, соединяющие множество позиций с множеством переходов, имеют два направления – от позиции к переходу и наоборот. Вес дуги определяется количество токенов, которое переносит дуга в единицу времени от одного элемента схемы к другому. Вес дуг модели конвейерной линии определяется конвейером с наименьшей пропускной способностью. Вес дуг модели работы подъемной установки определяется грузоподъёмностью применяемого сосуда. На рис. 6 приведена разработанная имитационная модель системы подземного транспорта горного предприятия в виде сети Петри. Исследование разработанной имитационной модели работы транспортной сети горного предприятия осуществлялось с применением программного пакета HPSim 1.1.

Рисунок 6 – Модель системы подземного транспорта угля на горном предприятии Непрерывный поток определяется движением по транспортной сети дискретных объёмов груза массой 1 кг. Время моделирования составило 21600 единиц модельного времени, что соответствует шестичасовой рабочей смене на шахте. Результаты имитационного моделирования работы очистных забоев, аккумулирующих бункеров и процесса транспортирования полезного ископаемого на поверхность шахты соответственно приведены на рис. 7, рис.8 и рис.9.

140

Рисунок 7 – Результаты моделирования работы очистных забоев

141

Рисунок 8 – Результаты моделирования работы аккумулирующих бункеров

142

Рисунок 9 – Результаты моделирования грузопотока угля на поверхность шахты Анализ результатов моделирования показывает, что эффективность работы конвейерного транспорта шахты зависит от пропускной способности и режимов работы отдельных элементов транспортной цепочки, а также параметров аккумулирующих бункеров. Разработанная модель системы подземного транспорта шахты позволяет: оценивать аккумулирующую способность магистральной конвейерной линии при возникновении аварийных ситуаций, производить прогноз грузопотоков в транспортных системах с различной топологией, определять оптимальные параметры аккумулирующих бункеров для сглаживания неравномерности грузопотоков. Разработанная имитационная модель может быть реализована при создании систем автоматического управления подземным конвейерным транспортом шахты. Перечень ссылок 1. Васильев В. В., Кузьмук В. В. Сети Петри, параллельные алгоритмы и модели мультипроцессорных систем. – Киев.: Наук. Думка, 1990. – 212 с. 2. Lebedev A., Staples P. Simulation of materials handling systems in the mines: Two case studies // Simulation. 1998. 3. Хрусталев И. К. О режиме работы неуравновешенной подъемной установки. – Томский политехнический институт, 1956. – 13 с. 4. Дроздова, Л.Г. Стационарные машины: учеб. пособие. – Владивосток: Изд-во ДВГТУ, 2007. – 157 с.

143

УДК 004.921 ОФОРМЛЕНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ ДОПОЛНЕННОЙ РЕАЛЬНОСТИ В ПРОИЗВОДСТВЕНОЙ СРЕДЕ Корепов А.А., студ.; Буленков Е.А., доц., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г.Донецк, ДНР) Введение. Индустрия 4.0 все глубже проникает во все отрасли народного хозяйства и всё активнее последние несколько лет привлекает внимание инженеров, ученых и менеджеров по всему миру. Основными технологиями Индустрии 4.0 являются: облачные вычисления, аналитика и большие данные, киберфизические системы, горизонтальная и вертикальная интеграция, интернет вещей, автономные роботы, аддитивное производство, кибербезопасность, дополненная и виртуальная реальность [1]. К сожалению, реализовать эти технологии в Донбассе в полной мере не дает современный уровень инвестиций в развитие производства, однако некоторые из них не требуют значительных инвестиций и могут быть реализованы,- например, технологии дополненной реальности. Для поддержки операций технического обслуживания технологии дополненной реальности применяются в промышленности уже около 50 лет. За последние десятилетия благодаря бурному развитию компьютерных технологий были достигнуты значительные успехи, и технология дополненной реальности всё активнее внедряется в промышленности [2, 3]. К сожалению, существуют технические проблемы, которые до сих пор не дают использовать дополненную реальность во всех без исключения отраслях промышленного производства. Одной из таких проблем является отсутствие рекомендаций и четких правил по оформлению элементов дополненной реальности и их расположению в производственной среде. Основная часть. Целью дополненной реальности является повышение производительности труда человека путем предоставления ему информации, необходимой для решения конкретной задачи. Технологии дополненной реальности можно найти в широком спектре отраслей экономики, - в сфере маркетинга, развлечений, хирургии, туризма, логистики, обслуживания и т. д.. В последнее время использование дополненной реальности распространяется на различные области производства. Принцип дополненной реальности - это сочетание искусственных 2D и 3Dобъектов и реальности с цифровой обработкой. Особенностями систем дополненной реальности являются: 1) комбинирование виртуальных и реальных объектов в реальной среде; 2) встраивание виртуальных и реальных объектов друг в друга; 3) работа в интерактивном режиме, в режиме реального времени и в 3D. Основные части системы дополненной реальности используют электронные устройства для прямого или косвенного просмотра реальной комбинации с виртуальными элементами. Такими элементами являются: - устройство для захвата изображения – обычно используется веб-камеры, однако можно воспользоваться и специальными очками дополненной реальности или камерой смартфона; - устройство для отображения информации - для проекции виртуальной информации на изображения, полученные элементом захвата изображения. В основном, могут использоваться три типа устройств с оптическими опциями: носимые на голове, переносные и пространственные; - устройство для обработки информации- для генерации виртуальной информации и наложения ее на объекты реального мира (т.к. обрабатываются значительные объемы графической информации, компьютер должен быть достаточно производительным); - элементы для активации изображения - для запуска отображения виртуальной информации, например, QR-маркеров, датчиков, изображений, координат GPS и т. д. 144

Чтобы пользователь мог визуализировать информацию, устройства дополненной реальности используют следующие типы представления: - видео представление - реальный и виртуальный миры объединены в одном цифровом представлении; - оптическое представление - виртуальные объекты накладываются на изображение реального мира; - наложенное представление - проецирование виртуальных объектов непосредственно на сетчатку; - представление в виде голограммы - смесь виртуальных объектов и реального мира с использованием фотометрической эмульсии; - представление в виде проекция - с использованием цифрового проектора виртуальные объекты проецируются непосредственно на объекты реального мира. Использование дополненной реальности в производственных процессах, связанных с моделированием, поддержкой и обслуживанием, помогает повысить производительность труда операторов. Технологии дополненной реальности повышают восприятие реальности оператором. В настоящее время приложения дополненной реальности применяются, в основном, для следующих нужд: Обработка данных, - считывание штрих-кодов работниками для передачи информации в систему управления цифровым предприятием; Обратная связь, - передача инструкций для удаленного сотрудника в качестве руководства по работе в режиме реального времени; Руководство при сборке, - своеобразная технологическая документация, позволяющая упростить и визуализировать процесс сборки машин; Отчет о происшествии, - и передача информации о машине или событии для удаленных руководителей. При этом, наряду со сложностями привязки виртуальных изображений к объектам реального мира, присутствуют значительные сложности с визуальным оформлением элементов дополненной реальности. При проектировании объектов дополненной реальности сложно применять принципы и правила, например, разработанные для пользовательских интерфейсов компьютерных программ, так как объекты виртуальной реальности встраиваются в реальную среду, которая динамически изменяется. Объекты виртуальной реальности должны подстраиваться под цветовое оформление реальной среды и не вызывать дискомфорта в восприятии, надписи и обозначения должны быть читаемыми и понятными на любом фоне. Сам размер элементов дополненной реальности тоже не определен, и может меняться в зависимости от окружающей среды. Заключение. Таким образом, несмотря на очевидные преимущества, использование технологий дополненной реальности в производстве сталкивается со значительными трудностями, не относящимися непосредственно к вопросам технического характера. Принципы и правила оформления элементов дополненной реальности относятся, скорее, к области дизайна и должны формулироваться специалистами в данной области. Перечень ссылок 1. Sanjay Jain, Guodong Shao & Seung-Jun Shin (2017) Manufacturing data analytics using a virtual factory representation, International Journal of Production Research, 55:18, 5450-5464, DOI: 10.1080/00207543.2017.1321799. 2. R. Palmarini, J. A. Erkoyuncu, R. Roy & H. Torabmostaedi (2018) A systematic review of augmented reality applications in maintenance, Robotics and Computer–Integrated Manufacturing 49 215–228 DOI: 10.1016/j.rcim.2017.06.002. 3. Смолин А.А., Жданов Д.Д., Потемин И.С., Меженин А.В., Богатырев В.А. Системы виртуальной, дополненной и смешанной реальности Учебное пособие. Санкт Петербург: Университет ИТМО. 2018 . – 59 с. 145

УДК 621.3 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НА БАЗЕ ПЛК СЕРИИ I–7000 Дмитренко А.В., магистрант; Саламатин А.В., магистрант; Чуваев П.А., магистрант (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Автоматизация технологических процессов – решающий фактор в повышении производительности труда и улучшении качества выпускаемой продукции. Автоматизированные системы управления технологическими процессами являются высшим этапом комплексной автоматизации и призваны обеспечить существенное увеличение производительности труда, улучшения качества выпускаемой продукции и других техникоэкономических показателей производства, а также защиту окружающей среды. Внедрение современных автоматизированных систем управления на предприятиях позволяет обеспечить эффективную работу производств, повысить качество выпускаемой продукции, обеспечить безаварийность и экологическую безопасность производств, увеличить производительность труда. Создание эффективной автоматизированной системы управления является очень сложной задачей. Цель достигается посредством решения следующих основных проблем автоматизации: – улучшение качества регулирования; –повышение коэффициента готовности оборудования; –улучшение эргономики труда операторов процесса; –обеспечение достоверности информации о материальных компонентах, применяемых в производстве (в т.ч. с помощью управления каталогом) –хранение информации о ходе технологического процесса и аварийных ситуациях.Вышеперечисленные проблемы автоматизации решаются при помощи внедрения современных методов автоматизации. Направленных на повышение экономической и технологической эффективности производства [1].

Рисунок 1.1 – Стенд универсальный. Схема электрическая общая

146

Рисунок 1.2 – Стенд универсальный. Схема структурная

Рисунок 1.3 – Стенд универсальный. Схема принципиальная

Рисунок 1.4 – Стенд универсальный. Схемы подключения датчиков к модулям 147

Рисунок 1.4 – Разработанный стенд универсальный Выводы Разработана новая, компьютерно – интегрированная система управления на базе микроконтроллера I–7000 фирмы ICP DAS [2]. Разработанная система управления состоит из модуля контроллера I–7188 XB, модуля 8-канального аналогового ввода I–7017, модуля дискретного ввода с изоляцией I–7041, модуля дискретного вывода/вывода с изоляцией I–7044, модуля дискретного ввода/вывода с силовыми реле I–7065, Блока питания типа DR-60-12 фирмы MEAN WEL и клеммников фирмы WAGO XT1 – XT6. Область применения – промышленные приложения, для замены устройств ПК или ПЛК в жестких условиях. Особенности средств удаленного ввода-вывода от ICP DAS Средства удаленного ввода–вывода ICP DAS включают в себя модули ввода–вывода и корзины расширения. Благодаря своему многообразию вы сможете построить надежную систему удаленного сбора сигналов и управления или встроить дополнительные модули уже в готовую систему. Основными достоинствами средств ввода–вывода являются: • Множество типов поддерживаемых интерфейсов: RS-485, Ethernet, Wi-Fi, USB, CAN • Поддержка различных протоколов: DCON, Modbus, Profibus, Profinet, EtherNetIP, BACnet, EtherCAT, CAN, CANopen, DeviceNET • Многообразие типов каналов ввода-вывода: аналоговый ввод-вывод, дискретный ввод-вывод, релейный выход Перечень ссылок 1. В. А. Батицкий, В. И. Куроедов, А. А. Рыжков. Автоматизация производственных процессов и АСУТП в горной промышленности. 2. https://icp-das.ru/catalog/

148

УДК 621.783.24:681.5 ОБОСНОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА РАБОТЫ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРНЫМ РЕЖИМОМ УСТАНОВКИ «ПЕЧЬ-КОВШ» Максимчук А.А., магистрант; Ткаченко А.Е., доцент, к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Установки «Печь-Ковш» сейчас приобретают все большую значимость во вторичной металлургии. Они широко применяется как в кислородно-конвертерном производстве, так и в электросталеплавильных цехах. Процесс плавки в современных установках отличается применением совершенной технологии и использованием погружаемых в слой шлака электрических дуг при нагреве металла. Установка «Печь-Ковш» является своеобразным амортизатором между процессом выплавки и разливки металла с высокой точностью с требованиями к температуре и допуском на химический состав металла. Главной целью процесса обработки стали в Печи-Ковше является осуществление ряда технологических операций быстрее и эффективнее, чем в обычных сталеплавильных агрегатах. На таких установках можно стабильно получать сталь с уникальными свойствами: с низким содержанием углерода, серы, фосфора, неметаллических включений, водорода, азота. Кроме того, такие установки своим отличаются пониженной тепловой нагрузкой, повышенной производительностью и лучшими свойствами огнеупорной кладки. В «ПечьКовше» стабилизируется температура стали, повышается вероятность попадания в заданный химический состав, снижается расход дорогих легирующих элементов. Для получения выплавляемого металла в соответствии с производимой маркой должного качества и состава необходимо поддерживать заданную температуру для каждой из марок стали. Соответственно необходимо осуществлять оперативный контроль и регулирование температуры металла в печи. В соответствии с технологией на установке «Печь-Ковш» температуру металла замеряют кратковременно 5-6 раз в плавку, при этом особое внимание уделяется температуре разливки стали, так как для каждой марки стали необходимо выдерживать заданную температуру. Достаточно часто возникает проблема перегрева металла из-за отсутствия устройств оперативного контроля температуры. В таблице 1 приведены статистические данные о температуре металла перед разливкой в машину непрерывного литья заготовок (МНЛЗ) для разных марок стали, полученные на установке «Печь-Ковш» производства фирмы «ФАИ Фукс» [1]. Таблица 1 - Выборка температур стали перед разливкой Марка стали Выборка температур металла, °С

15К 1603 1594 1615 1627 1616 1623 1592 1605 1617 1634

16К 1623 1617 1602 1599 1612 1634 1622 1617 1621 1601

20К 1599 1604 1623 1614 1609 1622 1587 1602 1614 1601

А36 / 1018 1595 1611 1622 1617 1629 1599 1606 1601 1612 1614

149

PCA 1605 1621 1617 1602 1604 1599 1614 1607 1604 1617

PCB 1599 1608 1620 1615 1621 1604 1601 1597 1606 1621

PCD 1614 1616 1606 1610 1603 1598 1604 1617 1608 1620

BVA 1611 1606 1614 1606 1603 1618 1614 1610 1608 1601

По технологической карте для марок стали 15К, 16К, 20К, А36 / 1018, PCA, PCB, PCD, BVA, температура перед разливкой должна быть 1595 °С [1]. Как видно из таблицы 1 температура металла перед разливкой в большинстве случаев превышает необходимую. Это не влияет на качество стали, однако на перегрев металла тратятся значительные электрические мощности. Для анализа приведенных статистических данных о температурах воспользуемся прикладным пакетом Microsoft Excel. Расчет основных статистические показатели произведем с помощью инструмента «Сервис Анализ данных, описательная статистика» [2]. Полученные результаты иллюстрируют таблица 2 и рисунок 1. Таблица 2 – Результаты анализа данные выборки температур Карман Частота Интегральный % 1587 1 1,25% 1592,875 1 2,50% 1598,75 4 7,50% 1604,625 21 33,75% 1610,5 14 51,25% 1616,375 15 70,00% 1622,25 17 91,25% 1628,125 4 96,25% 1632,33 3 100,00% В соответствии с проведенным расчетами дисперсия выборки составляет 93,63, а математическое ожидание составляет 1610,3 °С. Такая высокая дисперсия указывает на низкую точность примененного способа измерения температуры. Значение математического ожидания температуры металла показывает, что в ходе наблюдений металл перед разливкой был перегрет в среднем на 15,3 °С.

Рисунок 1 - Гистограмма статистического распределения температур металла При внедрении устройства автоматического управления температурным режимом внутри «Печь-Ковш» очевидна существенная материальная экономия за счет снижение непродуктивных затрат на перегрев металла. Кроме того его использование повысит безопасность работы установки «Печь-Ковш», снизит вероятность внештатных и аварийных ситуаций. К разрабатываемому устройству управления следует выдвинуть следующие требования [3, 4]: 1) должно быть обеспечено соединением с внешними информационными устройствами, а также с главной вычислительной машиной; 2) его работа должна быть интегрирована с работой базовой аппаратуры; 3) конструкция должна базироваться на 150

использовании микроконтроллера; 4) функции устройства должны включать оперативный контроль температуры металла и управление температурой в зависимости от текущего этапа плавки с точностью до 5 °С [1]. В соответствии с описанными требованиями разработан алгоритм функционирования устройства управления. Его блок-схема представлена на рисунке 2.

Рисунок 2 – Алгоритм работы устройства температурным режимом установки «Печь-Ковш» 151

автоматического

управления

Продолжение рисунка 2 - Алгоритм работы устройства автоматического управления температурным режимом установки «Печь-Ковш» 152

Алгоритм рассчитан на технологию плавки в три этапа [3, 4]. Управление температурой происходит путем изменения мощности трансформатора нагревательного устройства. Работа алгоритма осуществляется следующим образом. В блоке 2 происходит введение заведениях температур плавки на каждом из трех этапе плавки. Блоки 3 и 4 предназначены для определения факта подачи питания на устройство. Блок 5 предназначен для ввода информационного сигнала с термопары в разрабатываемое устройство, а блок 6 передает его на промышленный компьютер. В блоке 7 происходит присвоение переменной верхнего положения переключателя трансформатора. Далее в блоке 8 включается таймер, который через 16 минут переключает алгоритм на следующую степень плавки. Блоки 9 - 16 предназначены для поддержания заданного температурного режима с точностью 5 °С и частотой обновления одна минута. Кроме того, должно быть возможно регулирования точности и частоты опроса датчиков для отдельных случаев. В блоке 9 происходит сравнение фактической температуры металла с уставкой для данного этапа, и если температуру меньше нормы, то в блок 10 происходит сравнение разницы между заданной и фактической температурой металла, и если разница более 5 градусов, то в блоке 11 проверяется возможно ли повышение электрической мощности на электродах. Если повышение возможно, то в блоке 12 включается двигатель управления переключателем печного трансформатора на 3 секунды. Далее происходит задержка времени на одну минуту, после чего происходит возврат к блоку 9. Если в блоке 9 в результате сравнения устанавливается, что фактическая температура превышает заданную, то происходит переход на блок 14, где сравнивается разница между фактической температурой металла и заданной и, если эта разница менее 5 градусов, то в блоке 15 проверяется положение переключателя трансформатора. Если переключатель не в низкой степени, то включается двигатель управления переключателем печного трансформатора на 3 секунды в реверсном режиме. Далее происходит задержка времени на одну минуту (блок 13), после чего происходит возврат к блоку 9. После того, как через 16 минут сработает таймер завершения первого этапа плавки (блок 8) схема переходит на следующий этап плавки и работает по идентичным алгоритму (блоки 17-33), только с разницей в уставках температуры. Таким образов в данной статье было статистически обоснована необходимость разработки внедрения в промышленную эксплуатацию системы автоматического управления температурным режимом установки «Печь-ковш». Были выдвинуты требования к разрабатываемому устройству. Также разработан алгоритм автоматического управления на примере полного цикла плавки в три этапа, который позволяет осуществлять программное управление по времени температурой металла с технологически обоснованной точностью 5 °С. Использование разрабатываемой системы на практике позволит повысить точность поддержания температуры металла в соответствии с уставкой, что позитивно скажется на качестве готовой продукции, позволит осуществить экономию электрической энергии, снизит риск возникновения аварийной ситуации. Перечень ссылок

1. Дюдкин Д.А., Бать С.Ю., Гринберг С.Е., Маринцев С.Н. Производство стали на агрегате ковш-печь/ Под науч. ред. докт. техн. наук. проф. Дюдкина Д.А. – Донецк: ООО «Юго-Восток, Лтд», 2003. – 300с., 36табл., 81 ил. 2. Волков В.Б. Понятный самоучитель Excel 2010. — СПб.: Питер, 2010. — 256 с.: ил 3. Комплексная автоматизация производства стали. Под ред. М.И. Коробко, К.: ИТИ, 1963 – 168стр. 4. АСУ технологическими процессами в агломерационных и сталеплавильных цехах. Учебник для вузов. Глинков Г. М., Маковский В. А., «Металлургия», 1981, 360с.

153

УДК 622: 62-50 РАЗРАБОТКА УСТРОЙСТВА АВТОМАТИЧЕСКОЙ ТЕМПЕРАТУРНОЙ ЗАЩИТЫ ПРИВОДНОГО БАРАБАНА ЛЕНТОЧНОГО КОНВЕЙЕРА Матвиенко В.В, магистрант; Ткаченко А.Е., к.т.н., доцент. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Обеспечение производительной, эффективной и безаварийной работы конвейерных установок является главной задачей автоматизации конвейерной линии шахты. Одними из наиболее опасных аварийных ситуаций, которые возникают на данных объектах являются пожары, причиной которых служит возгорание мелкодисперсных частичек угля, нагревающихся вследствие повышенного трения ленты о приводной барабан. Данное явление возникает в случае пробуксовки конвейерной ленты на приводном барабане [1]. Поэтому во избежание возникновения пожароопасных ситуаций необходимо обеспечить постоянный оперативный контроль температуры приводного барабана и регулирование натяжения конвейерной ленты [2]. Таким образом, целью исследований является разработка устройства температурной защиты приводного барабана ленточного конвейера, которая интегрирует функции контроля температуры приводного барабана и регулировки натяжения ленты с обеспечением обмена данными с базовой аппаратурой автоматизации конвейерной линии (в данной работе в качестве базовой приняли аппаратуру автоматизации АУК.3) [3]. Структурная схема системы комплексной автоматизации конвейерной линии с разрабатываемым устройством автоматической температурной защиты представлена на рис. 1.

Рисунок 1 – Структурная схема комплексной автоматизации конвейерной линии с разрабатываемым устройством температурной защиты На рисунке 1 обозначено: ПРС – промышленная рабочая станция (промышленный компьютер); ПУ – пульт управления аппаратуры АУК.3; БУ№1, БУ№2, БУ№3 – блоки управления аппаратуры АУК.3; УТЗ№1, УТЗ№2, УТЗ№3 – устройства автоматической температурной защиты барабана ленточного конвейера; RS485 – линии связи блоков местного управления применяемых устройств автоматизации с головным компьютером по интерфейсу RS485.

154

Алгоритм работы (см. рис.2) разрабатываемого устройства температурной защиты представляет собой циклический процесс сравнения выходных сигналов датчиков с заданными значениями, определяющими режим работы устройства.

Рисунок 2 – Алгоритм автоматической температурной защиты приводного барабана Работа устройства начинается с задачи настраиваемых параметров, которые можно изменять в процессе работы. К ним относятся: ТАmax – аварийная температура приводного барабана; NАmax – аварийное максимальное натяжение ленты; NАmin – аварийное минимальное натяжение ленты; Тmax – аварийное минимальное натяжение ленты; Nmax, Nmin – границы рабочего натяжения ленты. Далее с помощью датчиков определяются текущие значения температуры и натяжения ленты (T, N), которые сравниваются с заданными значениями. Если текущие значения выходят за границы аварийных дается команда на отключение конвейера. Следующим этапом система проверяет на наличие перегрева приводного барабана, и при перегреве границы рабочего натяжения ленты увеличиваются на 30% [2]. При выходе параметров 155

натяжения за эти границы происходит корректировка силы натяжения, натягиванием или послаблением ленты. Принцип действия и конструкцию разрабатываемой системы иллюстрирует ее функциональная схема (см. рис.1). Из нее видно, что пирометрический датчик температуры TE установлен непосредственно возле приводного барабана, который преобразует тепловое излучение в электрический сигнал. Датчик натяжения представляет собой пьезоэлектрический элемент PE, установленный на тросе устройства натяжения и преобразовывает силу натяжения в электрический сигнал [4]. По месту установлена пусковая аппаратура NS приводов натяжной станции и конвейера, а также преобразователи сигналов TY. На щите установлена аппаратура обработки информации от датчиков PC и TC, а также средство индикации LA. Сигналы от датчиков преобразовываются в унифицированный сигнал, который поступает на регуляторы. Регулировка натяжения происходит через пусковую аппаратуру привода натяжения, а в случае выхода параметров натяжения и температуры за границы допустимых, выполняется подача сигнала на пусковое устройство привода конвейера, что приводит к его отключению.

Рисунок 3 – Функциональная схема устройства температурной защиты приводного барабана ленточного конвейера Таким образом, разработан алгоритм автоматической температурной защиты приводного барабана и предложена функциональная схема устройства. Предложенные технические решения позволяют контролировать в оперативном режиме температуру приводного барабана и силу натяжения ленты и, на основании текущих данных, стабилизировать натяжение ленты и производить ее корректировку в зависимости от температуры барабана. Данные результаты могут быть использованы для предотвращения самовозгорания на границе контакта «барабан-лента» в ленточных конвейерах угольных шахт, что в конечном итоге приводит к снижению пожароопасности горных выработок. Перечень ссылок 1. Взрывопожаробезопасность горного оборудования/ С.П. Ткачу, В.П. к – К.: 2000 Д. В. Хананов, А. Я. Грудачев. Аналіз процесів нагріву конвеєрної стрічки при повній пробуксовці приводного барабана шахтного конвеєра в аварійному режимі роботи. Наукові праці Донецького національного технічного університету. Донецьк: ДВНЗ „ДонНТУ“, 2009. – С. 256–265. – (Сер.Гірничо-електромеханічна; Вип.17(157) 2. Ленточные конвейеры в горной промышленности /В.А.Дьяков, Л.Г.Шахмейстер, В.Г.Дмитриев и др.- М.: Недра, 1982. - 349 с. 3. ООО «Делком Украина» [Электронный ресурс] : офиц. сайт. - Электрон. дан. – Днепропетровск, [2020]. - Режим доступа : http://delcom.com.ua/production/catalogue/auk3/. Дата обращения: 12.05.2020. - Загл. с экрана. 4. Стадник Н.И. Справочник по автоматизации шахтного конвейерного транспорта. К.Техника,1992.-436с. 156

УДК 622.232.52 СИСТЕМА АВТОМАТИЗАЦИИ МАКЕТА ГИДРОМОНТОРА Немов Г.Ю., студ.; Неежмаков С.В., доц., к.т.н.; Фёдоров В.В., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Гидравлическая добыча угля (гидродобыча) – это разработка угольных месторождений, в основном подземным способом, при которой выемка, транспортирование и подъем угля на поверхность выполняются с использованием энергии воды [1]. Данный способ позволил людям использовать недостаток подземной добычи угля – подземные воды – себе во благо. Для изучения принципа построения системы автоматизации гидромонитора и ее программирования собран учебный стенд «Гидромонитор». В его создании принимали участие доценты кафедры «Горная электротехника и автоматика им. Р.М. Лейбова» Неежмаков С.В. и Фёдоров В.В., студенты группы АУП-16 Негру В.В. и Потапенко И.В., студент группы ГЭА-17 Дергачёв М.А., студент группы АУПм-19 Немов Г.Ю., а также обучающийся в кружке моделирования воздухоплавательных аппаратов «Взлет» Центра детского и юношеского творчества Киевского района Лисобой Станислав и его руководитель Кизеев Александр Юрьевич. Учебный стенд состоит из модели гидромонитора, гидравлической станции и системы автоматизации. На рисунке 1 изображен макет гидромонитора, где 1 – гидромонитор; 2 – рабочий насос, создающий напор, при помощи которого осуществляется резка льда, имитирующего угольный массив; 3 – бассейн с водой, используемой для резки льда; 4 – подставка, на которой располагается брусок льда; 5 – защитный кожух; 6 – гидравлическая станция.

Рисунок 1 – Макет гидромонитора Устройство гидромонитора представлено на рисунке 2. Рабочий напор от насоса поступает в ствол 1 посредством подводящего патрубка 2. Пространственное

157

ориентирование ствола осуществляется при помощи гидроцилиндров 3-6. Оптические датчики расстояния 7-10 служат для определения текущего положения ствола.

Рисунок 2 – Гидромонитор На рисунке 3 представлен блок управления. В его состав входит: 1 – сенсорный панельный контроллер СПК-107; 2 – программируемый логический контроллер ПЛК 150220.И-L [2]; 3– модуль аналогового ввода I-7017; 4 – модуль релейного вывода I-7065; 5 – модуль дискретного ввода DC I-7041; 6 – модуль дискретного ввода-вывода I-7044 [3].

Рисунок 3 – Блок управления: а - передняя панель, б - внутренняя компоновка Система автоматизации представляет собой трёхуровневую систему управления. Её структурная схема изображена на рисунке 4. На верхнем уровне расположен на сенсорный панельный контроллер СПК-107, на втором уровне – программируемый логический 158

контроллер ПЛК 150-220.И-L, на третьем – модуль релейного вывода I-7065. Сенсорный панельный контроллер СПК-107 и программируемый логический контроллер ПЛК 150220.И-L обмениваются информацией по интерфейсу Ethernet протоколу Modbus, а связь между ПЛК 150-220.И-L и модулем релейного вывода I-7065 осуществляется по интерфейсу RS-485 протоколу DCON.

Рисунок 4 – Структурная схема системы автоматизации На ПЛК 150-220.И-L поступают сигналы по напряжению 0-5 В от оптических датчиков расстояния 5-8 (рис. 4). С помощью джойстика 4 задается необходимое направление 159

движения ствола гидромонитора. Управляющие сигналы от ПЛК 150-220.И-L и I-7065 поступают на исполнительные реле 9,12,15,18, осуществляющие запуск приводов насосов гидравлической станции 10,13,16,19. В зависимости от заданного направления рабочая жидкость закачивается или откачивается из соответствующих гидроцилиндров 11,14,17,20 (рис. 4). Запуск рабочего насоса 21 осуществляет модуль релейного вывода I-7065 после подачи управляющего сигнала с панели оператора. Панель управления гидромонитором располагается на экране сенсорного панельного контроллера СПК-107 и изображена на рисунке 5. Маркер 1 отражает пространственное положение ствола гидромонитора, координаты которого отображаются на осях 2 и 3. Рабочая область 4 отражает размеры разрушаемого целика. Кнопка 5 предназначена для запуска рабочего насоса, кнопки 6-9 дублируют команды от джойстика, кнопки 10-12 служат для отображения эскиза требуемого выреза в целике, кнопка 13 выполняет сброс эскиза выреза.

Рисунок 5 – Панель управления Разработанный учебный стенд «Гидромонитор» предназначен для обучения студентов созданию программ на языках LD, FBD, ST и SFC в среде программирования CODESYS версий 2.3 и 3.5 для реализации проектов на программируемом логическом контроллере ПЛК 150-220.И-L и модулях расширения I-7000, выполнению визуализации на сенсорном панельном контроллере СПК-107 и настройке их взаимодействия. Перечень ссылок 1 Гидродобыча угля. Энциклопедия [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://knowledge.su/g/gidrodobycha-uglya - Дата обращения: 29.04.2019. - Загл. с экрана 2 Компания ОВЕН [Электронный ресурс]: офиц. сайт. - Электрон. дан. – Москва, [2019]. - Режим доступа: https://owen.ru/ - Дата обращения: 29.04.2019. - Загл. с экрана 3 Компания ICP DAS [Электронный ресурс]: офиц. сайт. - Электрон. дан. – Москва, [2019]. - Режим доступа: https://icp-das.ru/- Дата обращения: 29.04.2019. - Загл. с экрана

160

УДК 681.5.015 SP-ИДЕНТИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТОВ УПРАВЛЕНИЯ ПРИ ЛИНЕЙНО НАРАСТАЮЩЕМ ВХОДНОМ ВОЗДЕЙСТВИИ Овдей В.С., асп.; Ткачев Р.Ю., доц., к.т.н. (ГОУ ВПО ЛНР «ДОНБАССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Алчевск, ЛНР) Одним из актуальных вопросов современной промышленности является разработка и внедрение более надежных и качественных систем управления производственными процессами. Известное изречение «Нельзя управлять тем, что нельзя измерить», приписываемое инженеру и предпринимателю Биллу Хьюлетту, в рамках проектирования автоматических систем управления относится не только к проблемам метрологии. Качество расчета оптимального регулирующего устройства, реализация оптимального и адаптивного управления объектами и его параметрами неразрывно связаны с процедурой определения математической модели, т.е. с процессом идентификации исследуемого объекта. Модель является своеобразной «мерой» динамики, ее качественных и количественных характеристик. Адекватное математическое описание исследуемого процесса позволяет более продуктивно провести синтез различных управляющих устройств, проанализировать будущую систему на качество ее функционирования и т.п. В связи с вышесказанным можно утверждать о необходимости развития и усовершенствования подходов к получению математических моделей объектов управления. В работах [1,2] был предложен метод структурно-параметрической идентификации линейных объектов, основанный на построении модели исследуемого процесса в форме дискретной передаточной функции (ДПФ). Главным преимуществом данного метода является возможность определения всех экспоненциальных составляющих, входящих в уравнение динамики объекта, а также его сравнительно малые вычислительные требования (к примеру, в сравнении с частотными методами) и простота расчетов. Основным недостатком метода является необходимость вариации шага дискретизации с целью определения, как малоинерционных звеньев, так и наиболее инерционных составляющих структуры идентифицируемого объекта. В данной работе проводится анализ работоспособности SP-идентификации при линейно возрастающем входном воздействии, каковым является сигнал на выходе исполнительного механизма, осуществляющего перемещение регулирующего органа с постоянной скоростью. Общая методика SP-идентификации с применением математического аппарата цепных дробей следующая. В качестве исходных данных для расчета математической модели выступают дискретные отсчеты входного идентифицирующего сигнала xид (i  Δt ) (в работах [1,2] рассматривается идеальное ступенчатое воздействие) и выходной реакции объекта на заданное возмущение y (i  Δt ) (i = 0,1,2…n – номер отсчета) с шагом квантования Δt. После проведения экспериментальных измерений строится идентифицирующая матрица вида

 x(k  Δt ) x((k + 1)  Δt )  y (k  Δt ) y ((k + 1)  Δt )  a3,2  a3,1  a 4,1 a 4, 2  ... ...  a ... l , 1  0  0

... ... ... ... ... ... ... a 4, m − 2 ... − .− − − −

161

... ... a3, m −1 − − − −

x(n  Δt )  y (n  Δt )  −  −  −  −   − 

(1)

где k – номер отсчета первого ненулевого значения выходного сигнала объекта; n – номер последнего отсчета эксперимента; l – номер последней расчетной строки; m – количество столбцов матрицы; an,p – расчетный элемент n-ой строки и p-ого столбца, определяемый по формуле a n, p =

a n − 2, p + 1 a n − 2,1

−

a n −1, p +1 a n −1,1

(2)

Расчетные элементы матрицы (1) определяются по (2) ровно до тех пор, пока последующая строка элементов не станет нулевой. После расчета идентифицирующей матрицы происходит построение цепной дроби вида a3,1  z −1

Wм ( z ) = 1+

a4,1  z −1 

1 + al ,1  z −1

где z – оператор Лорана. Последующая операция свертки данной цепной дроби к виду дробно-рациональной функции в результате дает искомую дискретную модель (ДПФ). В случае необходимости перевода к НПФ следует провести обратное согласованное z-преобразование путем перевода корней из z-плоскости в s-плоскость. Работоспособность метода с использованием линейно возрастающего входного воздействия представим в формате сравнения результатов SP-идентификации. В качестве объекта управления был выбран процесс, описываемый НПФ вида Wоу ( s) =

(7,31 s + 1) , (18,8  s + 1)  (41,4  s + 1)  (12,7  s + 1)

где s – оператор Лапласа. В опыте 1 в качестве входного сигнала будет использоваться идеальное ступенчатое воздействие

0, когда t  0; x1(t ) =  1, когда t  0.  В опыте 2 в качестве входного сигнала будет использоваться линейно нарастающий сигнал

x2 (t ) =

1 t . 50

Идентифицирующая матрица, определенная в опыте 1 имеет вид

1 1 1 1 1 1 1   1  0,008 0,034 0,071 0,117 0,170 0,226 0,284 0,342  − 2,788 − 6,997 − 12,25 − 18,19 − 24,53 − 31,04 − 37,52 −    3,606 6,724 10,39 14,41 18,58 − −   1,279 − − − .  − 0,308 − 0,863 − 1,599 − 2,459 − 3,394 0,158 0,265 − − − −   0,0228 0,076  − 0,532 − 1,770 − 3,697 − − − − −   0 0 − − − − − −   Конечная ДПФ модели имеет вид 162

0,008  z 2 + 0,004  z − 0,004 Wм1( s ) = 3 , z − 2,327  z 2 + 1,794  z − 0,458

а непрерывный ее вид Wм1( s) =

(7,3  s + 1)

(18,81 s + 1)  (41,39  s + 1)  (12,69  s + 1)

Идентифицирующая матрица, определенная в опыте 2 имеет вид

 0,100  0,0003   − 5,703  3,867  − 0,232  0,260  − 0,041  − 0,478  0 

0,200 0,0023 − 21,88 15,73 − 0,883 1,000 − 0,178 − 2,067 0

0,400 0,500 0,600 0,700 0,800 0,900 0,0168 0,0312 0,051 0,076 0,108 0,145   − 99,15 − 164,4 − 248,8 − 352,4 − 475,12 −  75,32 126,8 193,9 277,14 − −  − 3,959 − 6,542 − 9,868 − − −  4,560 7,580 − − − −  − 0,945 − − − − −  − − − − − −  − − − − − − 

0,300 0,0074 − 52,17 38,79 − 2,093 2,393 − 0,465 − 5,388 −

Конечная ДПФ модели имеет вид Wм 2 ( s ) =

0,003  z 3 + 0,001 z 2 − 0,0003 z − 0,0014 z 4 − 2,327  z 3 + 1,794  z 2 − 0,458  z

а непрерывный ее вид Wм 2 ( s ) =

(7,3  s + 1)

(18,82  s + 1)  (41,38  s + 1)  (12,69  s + 1)

Структура исследуемого объекта определена верно в обоих опытах. Погрешность параметрической идентификации опыта 1: • погрешность определения T1=7,31 c равна ΔT1,1 = -0,01; • погрешность определения T2=18,8 c равна ΔT2,1 = +0,01; • погрешность определения T3=41,4 c равна ΔT3,1 = -0,01; • погрешность определения T4=12,7 c равна ΔT4,1 = -0,01. Погрешность параметрической идентификации опыта 2: • погрешность определения T1=7,31 c равна ΔT1,2 = -0,01; • погрешность определения T2=18,8 c равна ΔT2,2 = +0,02; • погрешность определения T3=41,4 c равна ΔT3,2 = -0,02; • погрешность определения T4=12,7 c равна ΔT4,2 = -0,01. Результаты моделирования и вычислений, представленные в данной работе, доказывают возможность применения SP-идентификации не только в случае подачи на вход объекта функции Хэвисайда или Дирака, но и линейно нарастающего сигнала, который на практике можно с большей вероятностью реализовать в промышленных условиях. Это также позволит избавиться от дополнительной погрешности в параметрической и структурной идентификации динамики объекта. Достаточность начального участка переходной характеристики для целей SP-идентификации позволяет реализовать временно линейно нарастающий входной сигнал в полной мере, т.к. снятие всей кривой разгона является не обязательным, и даже излишним, действием. Определить коэффициент передачи объекта без информации о конечной части переходного процесса возможно несколькими способами. Одним из таких способов является применение обратного преобразования Лапласа для определения выражения для выходного сигнала как функции от времени. На рисунке 1 представлены участки переходных характеристик Y1(t) и Y2(t), используемые в

163

смоделированных экспериментах для определения математического описания исследуемого объекта.

Рисунок 1 – Область переходных характеристик, используемая в процессе SPидентификации Метод SP-идентификации является полезным инструментом в области определения линейной динамики. Результаты, полученные в данной работе, позволяют выявить дополнительное преимущество – работоспособность с линейно нарастающими входными воздействиями. Перечень ссылок 1. Карташов, В.Я. Структурно-параметрическая идентификация линейных стохастических объектов с использованием непрерывных дробей / В.Я. Карташов, М.А. Новосельцева // Управление большими системами: cб. науч. тр. – Москва: ИПУ РАН, 2008. – Вып. 21. – С. 27 – 48. 2. Карташов, В.Я. Структурно-параметрическая идентификация дискретных моделей объектов с запаздыванием для настройки регуляторов Смита / В.Я. Карташов, Д.Ю. Сахин // Известия Томского политехнического университета: cб. науч. тр. – Томск: ГОУ ВПО ТПУ, 2007. – Т.311. – № 5 – С. 19 – 23.

164

УДК 62-533.66 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ КОТЛОАГРЕГАТОМ НИЗКОТЕМПЕРАТУРНОГО КИПЯЩЕГО СЛОЯ Осмоловский В.В., магистрант; Ткаченко А.Е., доц, к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Работа любого промышленного предприятия зависит, не в последнюю очередь, от обеспечения работников надлежащими условиями труда, выполнения санитарногигиенических норм. Одним из важнейших климатических факторов производственных помещений является поддержание стабильной температуры, благоприятной для текущих технологических процессов. Поэтому обеспечению безаварийной и эффективной работы систем теплоснабжения промышленных предприятий уделяется много внимания. Шахта является уникальным потребителем тепловой энергии с той точки зрения, что данный вид производства находится на само обеспечении по энергоносителям. В настоящее время значительные усилия прикладываются для экономии энергетических ресурсов, проводятся поиски альтернативных источников энергии, разрабатываются методы более эффективной эксплуатации уже существующих. Технология низкотемпературного кипящего слоя (НТКС) с успехом может применяться на горных предприятиях и удовлетворять вышеперечисленным требованиям. С одной стороны она позволяет эксплуатировать отходы углеобогащения и некондиционный уголь самой шахты, что позволяет экономить и на топливе и на его доставке, с другой стороны эффективность котлоагрегатов с НТКС может достигать 80% КПД при номинальных мощностях при наличии эффективных средств автоматизации [1]. Топливо в топках НТКС сжигается в псевдоожиженом слое, что способствует существенному улучшению доступа кислорода к топливу в процессе горения, и как следствие интенсификации горения и теплоотдачи к поверхностям нагрева, а также более полному сгоранию топлива. Данные факторы позволяют уменьшить объём топочного пространства, а следовательно и металлоёмкость котлов, способствуют экономии 1-5% топлива. Псевдоожиженый (кипящий) слой представляет собой совокупность полидисперсных частиц, через которые продувается ожижающий воздух с определённой скоростью, достаточной для ожижения и не превышающей скорость уноса частиц топлива из топки. При этом частицы топлива находятся во взвешенном состоянии и интенсивно перемешиваются по объёму топки, благодаря чему улучшается поступление воздуха ко всем частицам топлива и интенсифицируется процесс горения [2]. Схема, поясняющая работу топки низкотемпературного кипящего слоя, представлена на рисунке 1. Дутьевой воздух для ожижения слоя подаётся в топку через воздухораспределительную решётку при помощи высоконапорного дутьевого вентилятора ВМЦ-6 со скоростью достаточной для кипения слоя (2,5-4 м/с). Коэффициент избытка воздуха, подаваемого в топку на 1кг угля составляет 1,2-1,6 теоретически необходимого для сгорания топлива. Топливо в топку подаётся из топливного бункера при помощи забрасывателя барабанного типа ЗП-600. Причём фракционный состав топлива не должен превышать 13 мм, что следует из условий псевдоожижения слоя. Требуемый фракционный состав топлива обеспечивается посредством применения дробилки или узла отсева на стадии топливоподготовки и в угольный бункер поступает топливо с фракцией до 13 мм. Для бесперебойной и безаварийной работы топок низкотемпературного кипящего слоя (НТКС) большое значение имеет поддержание температуры и высоты слоя, что в процессе сжигания угля обеспечивается своевременностью удаления накапливающейся золы. 165

Практическая реализация низкотемпературного способа сжигания связана с преодолением ряда технических трудностей, наиболее значительными из которых являются необходимость предотвращения шлакования слоя и повышенные требования к топливоподготовке (диаметр частиц топлива должен быть 6 – 13 мм). Для нормального существования НТКС необходимо обеспечить температуру слоя, равной 875-950 С в зависимости от состава топлива. Удаление шлака из топок с НТКС не вызывает затруднений, так как кусочки шлака, вследствие их большой плотности, тонут в кипящем слое и собираются в нижней части топки. Сжигание топлива в низкотемпературном кипящем слое обладает рядом преимуществ по сравнению с традиционным слоевым сжиганием топлива. Наиболее существенные преимущества: 1. в низкотемпературном кипящем слое можно сжигать низкореакционные и высокозольные угли с зольностью Рисунок 1 – Установка НТКС: 1 – топливо, до 75-80%, что недостижимо при 2 – ожижающий воздух, 3 – зола, 4 – воздуходругих способах сжигания. Это распределительная решетка, 5 – погружные обусловлено стабилизацией поверхности нагрева, 6 – система топливоподачи, процесса горения топлива из-за 7 – разгрузчик золы наличия в слое большого количества нагретых до 800-9500С твёрдых частиц с высокой удельной теплоёмкостью; 2. упрощается конструкция топочных устройств и возможность их механизации и автоматизации; 3. повышается КПД котлов при сжигании низкосортных и высокозольных углей; 4. улучшается условия труда обслуживающего персонала за счет возможности автоматизации процесса сжигания, поддержание температуры горения топлива ниже начала размягчения золы, обеспечивающей бесконгроментарное его сжигание; 5. достигается высвобождение обслуживающего персонала на жаротрубных котлах устаревшей конструкции. Однако, при работе котлоагрегата, оборудованного топкой НТКС возможно спекание твердых частиц в слое вследствие повышения температуры выше критической или погасание слоя из-за снижения температуры ниже допустимой границы [2]. Эти ситуации являются аварийными и влекут за собой значительные простои оборудования, дополнительные затраты рабочих сил и материалов. Следовательно, важной функцией, обеспечивающей безаварийность работы, является оперативный контроль и прогнозирование параметров объекта по которым можно судить о возможности наступления аварийной ситуации. Также для обеспечения экономически эффективной работы котлоагрегата необходимо регулировать его производительность в зависимости от фактического теплового спроса, что приводит к снижению затрат топлива [3].

166

Анализ состояния вопроса показал, что на данный момент не существует эффективной системы комплексного автоматического управления производительностью шахтной котельной установки, что позволило бы повысить ее технико-экономические показатели. Рассмотрим ниже методы управления производительностью котлоагрегата НТКС [4]. Простейший метод регулирования тепловой нагрузки котла — за счет изменения подачи топлива в слой с последующим изменением температуры слоя НТКС и соответственно измерением теплоотдачи к поверхностям нагрева в котлах. Применение данного метода, однако, ограничено узким диапазоном рабочих температур НТКС. Еще один способ — регулирование нагрузки изменением скорости дутьевого воздуха. Регулирование скорости дутьевого воздуха приводит к соответствующим изменениям порозности и высоты КС, а при частичном погружении трубных пучков в КС – величины погруженной поверхности нагрева. При этом из–за больших значений коэффициентов теплоотдачи слоя существенно изменяется тепловая нагрузка котла. При снижении теплового напряжения и соответствующем уменьшении подачи топлива возможна работа в диапазоне 50-100% номинальной теплопроизводительности [4]. Очевидно, что наиболее эффективное, глубокое и оперативное регулирование производительности котлоагрегата НТКС возможно обеспечить путем комбинированного использования обоих методов – по расходу твердого топлива и по скорости дутьевого воздуха. Таким образом, разрабатываемая система автоматизированного управления производительностью котлоагрегата должна выполнять следующие функции: 1. контролировать нахождение вышеперечисленных технологических параметров в нормальных пределах; 2. регулировать производительность каждой топки НТКС согласно полученного задания по скорости дутьевого воздуха и расходу твердого топлива; 3. стабилизировать на заданном уровне высоту НТКС и разрежение над топкой; 4. реализовывать удобный интерфейс оператора, визуализировать технологическую информацию о ходе процесса. Согласно данным требованиям к автоматической системе разработан алгоритм функционирования управления, который приведен на рис.2. Как видим, на первом этапе происходит ввод уставок нормальной работы котельной установки (блок 2) – температуры НТКС, расхода твердого топлива, скорости дутьевого воздуха, высоты слоя и разрежения над топкой. В блоке 3 происходит опрос информации от технологических датчиков. При нормальных значениях технологических параметров, при работоспособности датчиков и целостности линий управления реализуется подпрограмма пуска котлоагрегата НТКС (блок 4). По успешному запуску топки осуществляется проверка на нормальность контролируемых технологических параметров топки (блок 5). И при положительном результате выдается разрешение на внешний ввод уставки требуемой производительности топки с учетом текущего теплового спроса абонентов шахты. При этом уставка может вводиться как в ручную оператором, так и через линию удаленного доступа от головного ПК диспетчера. В случае выхода значений какого-либо технологического параметра за нормальные значения осуществляется вывод информации об этом и происходит завершение работы системы (блоки 6 и 7). После ввода уставки осуществляется подпрограмма регулирования производительности котла НТКС по расходу твердого топлива (ТТ), поскольку этому способу регулирования отдается приоритет как более экономичному. При этом осуществляется оперативная проверка достижения фактической производительности заданной (блок 10) и при выполнении данного условия осуществляется вывод соответствующей информации оператору котельной (блок 11). При исчерпании возможности регулирования по расходу твердого топлива (блок 13 – предполагаемый расход топлива уходит за диапазон своего технически реализуемого существования) осуществляется переход на блок 14 – подпрограмму регулирования производительности котла по расходу дутьевого воздуха. Блоки 15-18 реализуют 167

аналогичные ступени управления производительностью КА как и при управлении по твердому топливу. В случае если окажется, что достижение заданной уставки невозможно при обоих способах регулирования, об этом выводится соответствующая информации оператору и рекомендуется пересмотреть заданную уставку или проверить работоспособность котла.

Рисунок 2 – Блок-схема алгоритма управления производительностью котлоагрегата НТКС

168

На основании разработанного алгоритма была разработана его структурная схема устройства автоматизации, представленная на рис. 3. Технологические датчики Uпит ДТ НТКС

ПТ БП Блок преобразователей входных сигналов

ДСДВ

ИМ1

ПДВ

МПБ

БГР

Табло

От удаленного ПК

ПРД

ДРТТ

ИМ2 ДКП

ПВКС

Рисунок 3 – Структурная схема устройства автоматизации На приведенной схеме приняты следующие обозначения: ДТ НТКС – датчик температуры НТКС; ДРТТ – датчик расхода твердого топлива; ДСДВ – датчик скорости дутьевого воздуха; ДКП – датчики концевых положений ИМ для контроля их крайних положений; МПБ – микропроцессорный блок, который регулирует производительность НТКС согласно полученного задания согласно текущей технологической информации значение температуры НТКС на заданном уровне, регулируя другие технологические параметры. В его состав входят; БГР - блок гальванических развязок. преобразует сигналы управления на исполнительные механизмы ИМ дозатора твердого топлива и дутьевого вентилятора согласно командам управления от МК. БП - блок питания. Таким образом, в данной статье был рассмотрена котлоагрегат НТКС как объект автоматизации. Были рассмотрены методы регулирования производительности котла, и предложен наиболее эффективный – комбинированный, который может в оперативном режиме обеспечить наибольшую глубину регулирования. На основании данного метода была разработан алгоритм работы автоматической системы регулирования производительности котлоагрегата НТКС, а также структурная схема устройства автоматизации. Перечень ссылок 4. Бородуля В. А., Сжигание твердого топлива в псевдоожиженном слое [Текст] / В. А. Бородуля, Л. М. Виноградов Мн.: Наука и техника, 1980. -192 с. 5. Вискин Ж.В. Сжигание угля в кипящем слое и утилизация его отходов / Ж.В. Вискин и др. – Донецк: «Новый мир», 1997. – 284 c. 6. Ткаченко А.Е. Обоснование критерия управления рациональным режимом работы группы котлоагрегатов низкотемпературного кипящего слоя. Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. Сборник научных трудов по материалам международной заочной научно-практической конференции 2015 г., № 7, часть 3 (18-3). – Воронеж, ФГБОУ ВО «ВГЛТУ», С.58-61/ 7. Ткаченко, А.Е. Методика повышения эффективности работы группы котлоагрегатов низкотемпературного кипящего слоя [Текст] / А.Е. Ткаченко, Б.В. Гавриленко, С.В. Неежмаков // Энергетические системы: сборник трудов II Международной научнотехнической конференции, 23-24 ноября 2017. – Белгород: Изд-во БГТУ, 2017. – С. 100–106. (Синтезирован алгоритм расчета рационального состава и производительности котлоагрегатов НТКС). 169

УДК 621.31 ГИБРИДЫ В МАШИНОСТРОЕНИИ Павлюков Д.А., студ.; Петрова Л.А., студ.; Квас Е.С., аспирант; Рысин А.В., аспирант. (ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения») Ученые всего мира бьют тревогу по поводу загрязнения окружающей среды, самым большими источниками выбросов в окружающею среду считается автомобиль с двигателем внутреннего сгорания. Выбросы от двигателей внутреннего сгорания (ДВС) содержат газообразный оксид, закись азота и окись углерода, сильно истощающие озоновый слой. Одно из средств для уменьшения выбросов от ДВС является добавление дополнительного электродвигателя. Такие машины называют гибридными. Гибридные машины в себе сочетают ДВС и электромотор, такое решение обеспечивает меньший расход топлива и снижает токсичность выхлопных газов. В зависимости от использования электромотора гибридные автомобили делятся на умеренные и полные. У умеренных гибридов электромотор служит как помощник, у полного гибрида машина может проехать на электромоторе некоторое расстояние. Существует информация, что есть еще микрогибридыно этот термин придуман маркетологами для рекламы системы start/stop. На деле это генератор с расширенными функциями. В данной статье эта технология не будет рассматриваться, так как больший интерес представляет схема, где электродвигатель передает крутящий момент на колеса.

Рисунок 1 – Конструкция гибридного автомобиля Современные инженеры подробно объясняют, что же такое мoтop-гибpид в машине. Двигатель представляет собой систему из бензиновой (дизельной) и электрической силовых установок. Для полноценной работы цепи, задействуются другие узлы c компьютерным управлением. Понять, как работает и устроен современный гибридный автомобиль с ДВС поможет описание его устройства. Мотор состоит из: • ДВС. Конструктивно эти двигатели разрабатываются так что бы уменьшить вес, уменьшить затраты на топливо, а также уменьшить количество вредных выбросов в атмосферу; • Электрический двигатель. Он устанавливается около топливного бака и может вырабатывать энергию для зарядки АКБ как обычный генератор. Двигатель встраивается непосредственно в силовую систему или располагается отдельно. Так же существует модели с обеими вариантами размещения; 170

• Трансмиссия. В зависимости от типа гибрида существуют интегрированные коробки передач, КПП с механическим или автоматическим управлением. Некоторые детали работают по принципу плавной нагрузки; • Топливный бак. Хранит и передает топливо для ДВС; • Аккумулятор. В большинстве случаев на гибридах устанавливается две аккумуляторные батареи: высоковольтная, для питания силового мотора и на 12 вольт, для питания бортовой системы. Система запускается со штатного АКБ, а для работы высоковольтного аккумулятора и инвестора требуется дополнительное охлаждение; • Инвертор. Преобразует ток от высоковольтного аккумулятора в переменный трехфазный ток для электромотора, а также для регулировки распределения энергии; • Генератор. Производит энергию для аккумуляторов. Бесперебойную работу современного гибридного автомобиля обеспечивает одновременная работа или отдельное функционирование ДВС и электромотора. Для управления системой применяется бортовой компьютер. По режиму движения определяет вид активного силового агрегата: • на городских дорогах требуется электродвигатель c небольшой мощностью; • при езде по загородному шоссе задействуется ДВС; • в смешанном режиме (периодические остановки и ускорения) агрегаты работают вместе. В современных гибридных машинах в основном применяются несколько вариантов взаимодействия электромотора и ДВС: • Последовательная схема; • Параллельная схема. • Последовательно - параллельная схема Последовательная схема Эта схема реализации гибридной машины появилась первой (придумал ее Фердинанд Порше в 1899 году) и применяется в машинах меньших по размерам. В последовательной схеме колёса приводит в движение электромотор, а малолитражный ДВС крутит генератор, вырабатывающий электроэнергию. Отсутствует необходимость в коробке передач и мощном двигателе внутреннего сгорания. Но требуются аккумуляторы, как правило, никельметаллогидридные, большой ёмкости. Аккумулятор

Инвертор

ДВС

Генератор

Электромотор Ведущие колеса

Понижающая передача

Рисунок 2- Последовательная схема Параллельная схема.

171

Эта схема является самой распространённой. Ее запатентовал в 1905 год немец Генри Пипер. Компании. В производстве с такой схемой используют мощные электромоторы (10– 15 кВт), которые помогают двигателю внутреннего сгорания при разгоне, а при торможении запасают рекуперативную энергию. В качестве трансмиссии, как правило, используются вариатор или планетарная передача.

Аккумулятор

Инвертор

ДВС

Генератор

Электромотор Ведущие колеса

Понижающая передача

Рисунок 3 - Параллельная схема Последовательно - параллельная схема. Такая схема взаимодействия так же распространена и ее называют смешанной. Для наглядности на рис.4 можно видеть принцип работы. Благодаря планетарной передаче и возникает энергия — взаимодействие двигателя внутреннего сгорания и электромотора. Тут ДВС крутит колёса в паре с электромотором, одновременно вращая генератор. В традиционной коробке передач нет необходимости: электроника регулирует обороты моторов и генератора, превращая такую систему в бесступенчатую трансмиссию ECVT.

Рисунок 4- Модель гибридной машины со смешанной схемой

172

Аккумулятор Генератор

Инвертор

ДВС

Электромотор Ведущие колеса

Понижающая передача

Рисунок 5 - Смешанная схема Смешанный гибрид совмещает последовательную и параллельную схему работы. Электрические агрегаты работают как генератор, создавая электроэнергию и как мотор, создавая тягу. Для объединения двигателей используется планетарный редуктор. ДBC вырабатывает минимум мощности, что обеспечивает экономию топлива. Устройство параллельно-последовательной схемы и принцип для работы смешанного гибридного двигателя предполагают: • работу в экономном режиме. На электрической тяге ДBC выключен, запитывание электромотора происходит от аккумулятора; • поддержку скорости движения. Мощность ДBC распределяется по коленной системе к генератору. B это время выполняется одновременное запитывание параллельного электроагрегата и подзарядка AKБ; • интенсивное ускорение. При высоких нагрузках, ДBC и электрическая часть функционируют параллельно. Электромотор подпитывается от батареи без утраты мощности генератором. Заключение В статье были рассмотрены варианты реализации гибридных автомобилей. Можно заметить, что такие моторы сложны в конструкции, следовательно, выше по стоимости, но экономичны в использовании. В погоне за стремлениями к экологически чистому миру, экономичности и комфорту, спрос на них будет только расти. Перечень ссылок 1. Капустин А.А. Раков В.А. Гибридные автомобили Вологодский государственный университет 2016 -96 с. 2. Электронный ресурс «Устройство гибридного автомобиля» (режим доступа) http://autoleek.ru/dvigatel/gibridnaja-silovaja-ustanovka/ustrojstvo-gibridnogo-avtomobilya.html 3. Электронный ресурс «Суть работы гибридных “сердец”», (режим доступа) https://autolirika.ru/teoriya/kak-rabotaet-gibridnyj-dvigatel.html

173

УДК 622.693.6 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ПОГРУЗОЧНОГО КОМПЛЕКСА ПОВЕРХНОСТИ ШАХТЫ 1Пугач

Н.А. студ.; 1Неежмаков С.В., доц., к.т.н., доц., 2Дубинин С.В., доц., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) 2 (Белорусский национальный технический университет, г. Минск, Республика Беларусь) 1

Технологический комплекс поверхности шахты (ТКПШ) – это завершающий этап в добыче полезного ископаемого в шахте, и поэтому один из важнейших. ТКПШ - является комплексом горно-технических сооружений и зданий на поверхности шахты, обеспечивающий работу её подземного хозяйства, а также складирование, переработку (при наличии соответствующих комплексов) и отправку потребителям добытого сырья. На современном этапе развития народного хозяйства большое внимание уделяется проблемам повышения эффективности использования технологического и транспортного оборудования, улучшения качества технологических процессов, повышения достоверности учёта материальных ценностей, и конечно, минимизация вмешательства человека в технологические процессы. Одной из таких задач в угольной промышленности является совершенствование углепогрузочных работ на промышленном железнодорожном транспорте. Погрузка угля в вагоны является завершающим звеном в технологической схеме угольного комплекса поверхности шахт, и, очевидно, представляет собой важный объект для возможной автоматизации. В целях повышения эффективности погрузочных работ разработан ряд мероприятий, направленных на улучшение процессов погрузки и учета угля в вагоны. Результатом выполненных работ явилось создание автоматизированных углепогрузочных комплексов. Необходимость внедрения подобных установок определяется тем, что производственная мощность новостроящихся и реконструируемых угольных предприятий достигает нескольких миллионов тонн угля в год. Среди мероприятий по совершенствованию углепогрузочных процессов одним из главных является разработка и внедрение высокоэффективной техники и технологии взвешивания, которые представляет непростую техническую задачу. Для наглядной демонстрации процесса погрузки полезного ископаемого в вагоны, была разработана мнемосхема для пульта управления погрузочным комплексом шахты (рис. 1) в пакете MasterSCADA [1]. Основным способом представления информации оператору является графический интерфейс – мнемосхемы и окна. Мнемосхемы предоставляют оператору, управляющему технологическим процессом, графический интерфейс для наглядного динамического отображения хода технологического процесса и выдачи управляющих воздействий с помощью виртуальных органов управления. На рисунке 2, изображен бункер с тензодатчиком и дублирующим заполнение бункера индикатором. При изменении значений тензодатчика изменяется как отображение заполнения бункера, так и показания индикатора. Так же показан вагон, положение которого определяет бесконтактный датчик. На этом участке схемы задействована защита от просыпания материала [2]. На рисунке 3 изображена визуализация блокировки шибера при отсутствии вагона под погрузкой. Если датчик положения не срабатывает, то невозможно инициировать открытие шибера на бункерах, что обеспечивается программно. Визуальная отображение на мнемосхеме пульта управления бункерами реализована следующим образом: кнопка открытия шибера становится серой и блокируется. У ЖД бункера появляется надпись “отсутствует” и пропадает изображение вагона, что свидетельствует о невозможности начала погрузки полезного ископаемого в вагон. У главного бункера реализована подобная блокировка, связанная с запуском всей системы. 174

Рисунок 1 – Общий вид мнемосхемы погрузочного комплекса поверхности шахты Если пуск системы не был произведен оператором, то кнопка открытия шибера главного бункера остается серой и блокируется до тех пор, пока не поступит сигнал от оператора о запуске системы. После этого происходит выдержка времени на запуск

175

основных узлов процесса, и кнопка становится активной. Таким образом реализована защита от аварийных ситуаций.

Рисунок 2 – Работа ЖД бункера (вагон под погрузкой)

Рисунок 3 – Блокировка шибера на ЖД бункере После нажатия кнопки “Пуск” оператором, на мнемосхеме загорается зеленая лампочка, сменяется надпись на кнопке на “Стоп”, и через заданную выдержку времени включается конвейер №3, далее через следующую выдержку включается конвейер №2, далее включается грохот, и еще через выдержку включается конвейер№1, и только после того как вся цепочка заработала корректно, без аварийных ситуаций полученных от показания датчиков, можно начинать выгрузку полезного ископаемого из главного бункера. При срабатывании хотя бы одного датчика (КСЛ, ДС, КПЛ) или не включения конвейера после подачи на него соответствующего сигнала, останавливается вся цепь погрузки, принудительно закрывается шибер бункера, до устранения неполадки фиксируемой в журнале аварий. Так же на шиберах установлены датчики концевого положения, свидетельствующие о корректной отработке шиберов. На мнемосхеме кнопка “Норма” сменяется названием “Авария”, и загорается красная лампочка, свидетельствующая об аварийной ситуации. При этом невозможно принудительно запустить систему при срабатывании аварийной системы. 176

Рисунок 4 – Начало работы погрузочного комплекса и вход системы в аварийное состояние

Рисунок 5 – Отработка системы предупреждения На каждом бункере в системе стоят датчики, показывающие min/max уровень заполнения бункера, а именно критические уровни при которых процесс погрузки может работать некорректно и вероятно возникновение аварийных ситуации связанных с переполнением бункера. При достижении min/max уровня заполнения бункера, на экран оператора выводится соответствующее сообщение, которое так же фиксируется в журнале. Разработанная система автоматизации позволяет контролировать и управлять основными узлами и параметрами погрузочного комплекса поверхности шахты, используя мнемосхему объекта, что подтверждено результатами математического моделирования [3]. Данная система дает возможность удержания в заданных приделах уровня сыпучих в бункерах, ритмичность загрузки вагонов, минимизации аварийных ситуаций, связанных с просыпкой полезного ископаемого, что в последствии ведет к увеличению производительности погрузочного комплекса. Перечень ссылок 1. Интернет источник - http://www.masterscada.ru/. 2. MasterSCADA 3.X. Основы проектирования. – Москва: ИнСАТ, 2017. 3. Пугач, Н.А. Моделирование работы погрузочного комплекса поверхности шахты/ Н.А. Пугач, С.В. Неежмаков, С.В. Дубинин // Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых. Сборник научных трудов XIX междунар. науч.-техн. конф., 2123 мая 2019 г.: материалы конф.- Донецк, ДОННТУ, 2019. С. 117-122.

177

УДК 622.1: 621.3 РАЗРАБОТКА ИСКРОБЕЗОПАСНЫХ ГЕНЕРАТОРНЫХ УСТРОЙСТВ АППАРАТУРЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ЭЛЕКТРОРАЗВЕДКИ Крыгин Д.А., магистрант; Лаппо П.В., доц., к.т.н., Ткаченко А.Е., доц., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Одним из наиболее распространенных видов геофизических работ в подземных условиях шахт, опасных по газу или пыли, является низкочастотная электроразведка. При этом аппаратура электроразведки используется в различных геологических условиях, характеризуемых наличием низкоомных и высокоомных разрезов. В первом случае необходимо обеспечить большой (иногда до 1 А) ток, во втором - повышенное (свыше 100 В) напряжение при меньшем токе в выходных искробезопасных цепях генераторных устройств дня более точного измерения компоненты электрического поля, создаваемого в исследуемом горном массиве. Применение различных геофизических методов при проведении подземных электроразведочных работ, связано с использованием аппаратуры неодинаковой мощности. Если для проведения электропрофилирования достаточно мощности генераторного устройства 1-3 Ватта, то для получения надежных результатов электропросвечивания выходная мощность аппаратуры должна быть увеличена до нескольких десятков Ватт. Поэтому разработка нескольких искробезопасных генераторных устройств с различными выходными параметрами и энергоемкостью, предназначенных для выполнения соответствующих видов электроразведочных работ, представляется целесообразной. Для проведения подземных электроразведочных работ методом электропрофилирования в условиях шахт, опасных по газу или пыли, выходное напряжение должно быть такой величины, чтобы на высокоомных нагрузках (свыше 5 кОм) создать электрическое поле в горном массиве, при котором будет обеспечено устойчивое измерение электрической компоненты. Результаты исследований по обеспечению искробезопасности электрических цепей, проведенных в работах [1], показывают, что при малой мощности цепи применение ограничителей и емкостных шунтов достаточно эффективнО. Учитывая необходимость в повышении напряжения первичного источника (аккумуляторной батареи) до заданной величины в цепи нагрузки, применение высокочастотного преобразователя напряжений будет способствовать обеспечению искробезопасности выходной цепи [2]. Таким образом, как результат исследований, для реализации искробезопасных маломощных генераторных устройств аппаратуры автоматизации электроразведки предлагается функциональная схема, изображенная на рис. 1. Напряжение источника питания, образованного аккумуляторной батареей АВ и реле минимального тока (РМН), через ключ К, входящих в состав РМН, подается на высокочастотный преобразователь напряжения, содержащий инвертор ИНВ1, высоковольтный выпрямитель В1 и низковольтный В2 . От выпрямителя В1 получает питание инвертор ИНВ2, входящий в состав усилителя мощности, а от низковольтного выпрямителя В2 - схема управления. В схеме управления задающий генератор GN и триггер TT запитываются от стабилизатора STU и вырабатывают рабочий сигнал низкой частоты, который через усилитель У подается на инвертор ИНВ2 и далее в цепь нагрузки АВ. В случае необходимости, исходя из требований искробезопасности, параллельно выходу генераторного устройства подключается емкостный шунт Сш. При проектировании целесообразно конструктивно закладывать широкое функциональное назначение геофизической аппаратуры, что подразумевает возможность ее применения при различных методах геологоразведки в зависимости от свойст изучаемого 178

горного массива, что на практике означает потребность в выходных сигналах различного вида и мощности. Так, исследования, проведенные в [1], показали, что в тех случаях, когда изучаемый горный массив имеет различную электрическую проводимость, в комплекте электроразведочной аппаратуры необходимо иметь генераторное устройство, при помощи которого можно проводить подземную электроразведку как методом электропросвечивания, так и методом электропрофилирования. В том случае, когда электроразведка проводится в условиях горных выработок с низкими переходными составлениями, необходимо в комплекте аппаратуры иметь генераторное устройство повышенной мощности.

Рисунок 1 – Функциональная схема маломощного генераторного устройства с искробезопасным выходом Многочисленные исследования, проведенные в различных угольных бассейнах показали, что для получения достоверных результатов намерений при электропросвечивании необходимо иметь генераторное устройство выходной искробезопасной мощностью более 10 Вт [2, 3]. Поэтому комплекты шахтной электроразведочной аппаратуры необходимо оснащать генераторами переменного тока низкой частоты средней (порядка 10 Вт) и повышенной (порядка 30 Вт) искробезопасной мощности. Полученные в работе [3] результаты исследований показывают, что при повышенных напряжениях обеспечить искробезопасность цепей переменного тока низкой частоты требуемой мощности можно, применяв схему искрозащиты с искусственным сокращением длительности разряда, содержащую фильтры высокой частоты [3, 4]. Срабатывание устройства искрозащиты при коммутациях и перегрузках, возникающее при ведении подземных электроразведочных работ достаточно часто приводит к закорачиванию первичного источника питания. Это может привести к преждевременному выходу из строя аккумуляторной батареи, если не принять специальных мер по ее защите.

179

Поэтому для электроразведочных генераторов средней и повышенной мощности разработана блок-схема, представленная на рис.2. В отличие от маломощных генераторов, блок-схема не содержит высокочастотного преобразователя, но в нее дополнительно введено устройство защиты аккумуляторов от перегрузки УЗАП и схема искрозащиты СхИ , подключенная к выходу низкочастотного инвертора ИНВ. При снижении напряжения на аккумуляторах ниже заданного срабатывает ключ К1 и отключает остальную схему от аккумуляторной батареи АБ.

Рисунок 2 – Функциональная схема генераторов средней и повышенной мощности шахтных электроразведочных станций Если ток потребления от аккумуляторов возрастает, срабатывает УЗАП И ключом К2 отключает остальную схему от источника питания. Таким образом, в данной статье обоснована необходимость оснащать аппаратуру электроразведки различными по мощности генераторами электробезопасной мощности, что обеспечит возможность ее применения при различных методах разведки в меняющихся горно-геологических условиях. Были представлены функциональные схемы маломощного генераторного устройства и генератора средней и повышенной мощности, которые успешно могуцт применяться в составе шахтных электроразведочных станций Перечень ссылок 1. Лаппо, П.В. Способы и средства обеспечения искробезопасности энергоемкой шахтной геофизической аппаратуры повышенного напряжения : дис. ... канд. техн. наук : 05.26.01: защищена 1985/ Лаппо Павел Васильевич. - Макеевка, 1985. - 219 с. 2. Лаппо П.В., Лозобко Г.А. Оробченко А.Е. Автономный источник питания с искробезопасным выходом. – В – сб.: Труды Всесоюзн. научн. исслед.института горной механики и макршейдерского дела (ВНИМИ) – Л.: ВНИМИ, 1975, вып.98. – с.26-28. 3. Лаппо П.В. Исследование и разработка искробезопасных устройств повышенной мощности рудничной электроразведочной аппаратуры. – Донецк, 1981 – 11 с., - Рукопись представлена Украинским филиалом ВНИИ горн.геомех. и маркшейдер.дела в ЦНИЭИуголь 18 июня 1981 г., №2062 4. А.с. 838095 (СССР). Устройство для обеспечения искробезопасности электрических цепей / П.В. Лаппо, Ю.Г. Мясников, Э.Г. Коган, Н.П. Ванжа. – Опубл. В Б.И., 1981, № 22. 180

УДК 658.512.22 АЛГОРИТМ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕННИЯ ДЛЯ ТЕХНИЧЕСКИХ ЭНДОСКОПОВ С СИСТЕМОЙ ПОМОЩИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ 1Солёный

С.В., доц. к.т.н., 2Демченко Г.В., доц., к.т.н., 1Солёная О.Я. 1 Анищик С.А., магистрант

(Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация) 2 (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Донецкая народная республика) 1

Для качественной работы любой техники и оборудования необходим уход, и чем больше деталей имеет техника или оборудование, тем тяжелее становится поставленная задача. В такой технике или оборудование очень важно правильно выявить проблему для её дальнейшего решения. И для выявления проблемы, особенно в узлах сочленения и двигателя, используются технические эндоскопы (далее – бороскоп). Бороскопы используются для осмотра труднодоступных полостей машин и оборудования при техническом обслуживании и оценке работоспособности (лопатки турбин, цилиндры двигателей внутреннего сгорания, оценка состояния трубопроводов и так далее). При осмотре различной технике и оборудование, можно не увидеть какие-то мелкие повреждения или ещё хуже просто не заметить, особенно это актуально если специалист только недавно начал работать. Во избежание грубых и мелких ошибок в бороскопах можно применять алгоритмы систем помощи принятия решения (далее – СППР). Алгоритмы СППР помогают специалисту в правильном принятие решение. На рисунке 1 представлен один из возможных вариантов обработки бороскопического виде-изображения. Начало

База-данных Подключение отдельной библиотеки

Запись в БД

Обратная связь

Пометка об повреждение или деформации

Обработанное изображение

Объединение

Конец

Рисунок 1 – Принципиальная блок-схема алгоритма обработки: 1 – входные данные; 2 – выбор направления; 3 – сегментация изображения; 4 – условие проверки; 5 – вывод условного заключение; 6 – пост-обработка с блоком обратной связи Данный алгоритм подразумевает работу с обширной базой данных (далее – БД). В БД хранятся изображения с все различными повреждениями для анализа изображения. 181

Принцип работы данного алгоритма. Перед началом работы специалист должен указать область работы, например, машиностроение, двигатели, робототехника и т.д. После подключение и выбора направления исходное изображение делиться на равные части. Во многих источниках указывают минимальное соотношение сторон, для дальнейшего сравнивания, это 16x16, 32x32 и 64x64 пикселя [1]. Данные алгоритм использует соотношение сторон 64x64, такое отношение ускоряет работу алгоритма, без потери определения повреждений или проблемы. Условие проверке происходит по принципу обработке массива данных полученного при помощи сегментации с массивом БД. При помощи подключения библиотеки SimdImadgeMatcher [2] можно очень сильно сократить исходный код и ускорить работу алгоритма. Суть условия проверки состоит в том, что два изображения с равными сторонами, в данном случае 64x64, сравниваются попиксельно. В условии проверки указывается допуск схожести изображения. Так как механические детали и оборудование все имеют одинаковую структуру, то допуск будет составлять от пяти до десяти процентов. Для вывода заключения используется пометка на обработанных сегментах изображения. Данная пометка ставится в ходе выполнения блока условия проверки. После чего область, которую алгоритм считает повреждённой, выделяется. Далее алгоритм сравнивает следующий сегмент. После чего специалист принимает решение, правильно ил неправильно алгоритм обработал изображения. После чего происходят процессы пост-обработки, а именно улучшения и восстановления изображения с пометками и блоком обратной связи, в котором изображение возвращается к условию проверки, чтобы ещё раз перепроверить полученные данные. Данный алгоритм можно разместит в блоке обработки изображения (см. рисунок 2).

Рисунок 2 – Принципиальная блок-схема бороскопа: Данные алгоритмы легко применимы в современных условиях эксплуатации. Этот и подобные алгоритмы позволяют сократить время обслуживания и диагностики различного оборудования и техники, а также ускоряю обучения специалистов. Перечень ссылок 1. Tokgozoglu H, Meisner E, Kazhdan M, Hager G (2012) Color-based hybrid reconstruction for endoscopy. In: 2012 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), pp 8–15 2. Simd-Image-Mathcet [Электронный ресурс] URL: https://github.com/ermig1979/Simd/blob/master/src/Simd/SimdImageMatcher.hpp (Дата обращенния 03.05.2019). 182

УДК 621.446 МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРОЦЕССА ПРОДУВКИ АРГОНОМ УСТАНОВКИ «ПЕЧЬ-КОВШ» Решетняк С.Ю., студ., Неежмаков С.В., доцент, к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» г. Донецк, ДНР) Установки «печь-ковш» на данный момент приобретают все большую значимость в области вторичной металлургии. Процесс плавки в установке печь - ковш отличает применение совершенной технологии и использование электрических дуг, которые погружаются в слой шлака, при нагреве металла. «Печь-ковш» широко применяется как в кислородно-конвертерном производстве, так и в электросталеплавильных цехах. Главной целью процесса обработки стали в установке «печь-ковш» является осуществление ряда технологических операций быстрее и эффективнее, чем в обычных сталеплавильных агрегатах. Обработка на установке «печь-ковш» начинается с подачи ковша до сталевоза под крышку с электродами и подключения ковша к системе донной продувки инертным газом, подаваемым через пористые пробки, расположенные в днище ковша. В качестве инертного газа используется аргон. При нагревании добавляются шлакообразующие материалы, приводится шлаки, усредняется химсостав и температура металла. После этого осуществляется отбор проб. По результатам анализа производится присадка ферросплавов для корректировки химсостава металла и шлакообразующих для корректировки состава шлаков [1]. Для моделирования процесса продувки установки «печь-ковш» составим алгоритм (рис 1) и структуру модели (рис 2).

Рисунок 1 – Алгоритм продувки установки «печь-ковш» аргоном 183

Рисунок 2 – Структура модели продувки установки «печь-ковш» аргоном Поток газа с расходом V и концентрацией C0(τ) поступает в первую ячейку идеального смешивания объемом ν1. В эту же ячейку также поступает поток аргона Ar с расходом Q и концентрацией C1(τ). Концентрация трассеры в 1-й ячейке и на выходе из нее C2(τ). После 1 - й ячейки поток попадает в звено идеального вытеснения объемом ν2, концентрацией трассера после этого звена является исходная концентрация всей системы C3(τ) = C(τ) [1] 𝜗1 ∙

𝑑𝐶2 𝑑𝜏

= 𝑉 ∙ (𝐶0 − 𝐶2 ) + 𝑄 ∙ (𝐶1 − 𝐶2 )

𝐶3 = 𝐶2∙ (𝜏 −

𝜗2 ) 𝑄

(1)

(2)

Решаем данную систему 𝜗1 ∙ 𝐶2′ + 𝐶2 ∙ (𝑉 + 𝑄) − (𝑉 ∙ 𝐶0 + 𝑄 ∙ 𝐶1 ) = 0

(3)

Воспользуемся методом Бернулли Пусть 𝐶2 = 𝐴 ∙ 𝐵, тогда 𝐶2′ = 𝐴′ ∙ 𝐵 + 𝐵 ′ ∙ 𝐴 𝜗1 ∙ 𝐴′ ∙ 𝐵 + 𝜗1 ∙ 𝐵′ ∙ 𝐴 + 𝐴 ∙ 𝐵 ∙ (𝑉 + 𝑄) − (𝑉 ∙ 𝐶0 + 𝑄 ∙ 𝐶1 ) = 0

(4)

𝐴 ∙ (𝜗1 ∙ 𝐵′ + 𝐵 ∙ (𝑉 + 𝑄)) = 0

(5)

𝜗1 ∙ 𝐵′ + 𝐵 ∙ (𝑉 + 𝑄) = 0

(6)

𝑑𝐵 𝑉+𝑄 = −𝐵 ∙ 𝑑𝜏 𝜗1

(7)

𝑑𝐵 𝑉+𝑄 = −∫ ∙ 𝑑𝜏 𝐵 𝜗1

(8)

∫

𝑙𝑛|𝐵| = −

𝐵=𝑒 𝜗1 ∙ 𝐴′ ∙ 𝑒

−

𝑉+𝑄 ∙𝜏 𝜗1

−

𝑉+𝑄 ∙𝜏 𝜗1

= 𝑉 ∙ 𝐶0 + 𝑄 ∙ 𝐶1

184

(9)

(10) (11)

𝑑𝐴 𝑉 ∙ 𝐶0 + 𝑄 ∙ 𝐶1 −𝑉+𝑄 ∙𝜏 = ∙ 𝑒 𝜗1 𝑑𝜏 𝜗1 𝑉 ∙ 𝐶0 + 𝑄 ∙ 𝐶1 −𝑉+𝑄 ∙𝜏 ∙ 𝑒 𝜗1 ∙ 𝑑𝜏 𝜗1

(13)

(𝑉 ∙ 𝐶0 + 𝑄 ∙ 𝐶1 ) ∙ 𝜗1 −𝑉+𝑄 ∙𝜏 ∙ 𝑒 𝜗1 + 𝑐 𝜗1 ∙ (𝑉 + 𝑄)

(14)

∫ 𝑑𝐴 = ∫

𝐴=

(12)

𝑉+𝑄 (𝑉 ∙ 𝐶0 + 𝑄 ∙ 𝐶1 ) −𝑉+𝑄 ∙𝜏 − ∙𝜏 𝐶2 = 𝐴 ∙ 𝐵 = [ ∙ 𝑒 𝜗1 + 𝑐] ∙ 𝑒 𝜗1 (𝑉 + 𝑄)

𝐶2 (𝜏) =

𝑉+𝑄 𝑉 ∙ 𝐶0 + 𝑄 ∙ 𝐶1 − ∙𝜏 + 𝑐 ∙ 𝑒 𝜗1 𝑉+𝑄

𝐶3 (𝜏) = 𝐶2 ∙ (𝜏 −

𝜗2 ) 𝑄

(15)

(16)

(17)

Обычно продувка установки «печь-ковш» аргоном занимает от 3 до 12 минут. На первом графике видно, как уменьшается концентрация газа в уходящем газе, а на втором как растет концентрация аргона в газе, выходящего из установки (рис 3).

Рисунок 3 - Моделирование процесса продувки аргоном установки «печь-ковш» Зная концентрацию аргона на выходе из установки «печь-ковш», мы будем иметь представление о текущем составе стали внутри объекта. Также с помощью автоматической системы управления расхода аргона можно контролировать содержание в стали углерода, марганца и кремния. Их границы контролируются по справочнику химического состава в зависимости от марки стали. Имея информацию о расходе аргона мы можем перейти к синтезу системы автоматического управления расходом аргона, что позволит снизить: расходы аргона, расходы электроэнергии на нагрев отходящих газов, а также повысит качество стали. Перечень ссылок 1. Производство стали на агрегате ковш-печь / Д. А. Дюдкин, С.Ю. Бать, С.Е. Гринберг, С.Н. Маринцев. - Д.: Юго-Восток ЛТД, 2003. — 300 с. 2. Промышленное псевдоожижение / Д. Кунии, О Левеншпиль. - М.:Химия, 1976. — 448 с. 185

УДК 681.51:622.53:65.016.8 СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ВОДООТЛИВНЫМ КОМПЛЕКСОМ С ПОГРУЖНЫМИ НАСОСНЫМИ АГРЕГАТАМИ ЛИКВИДИРУЕМОЙ ШАХТЫ Тарасенко Д.В., магистрант; Оголобченко А.С., доц., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Водоотливный комплекс является неотъемлемым технологическим участком на ликвидируемой шахте. От эффективной работы водоотливного комплекса по поддержанию необходимого уровня затопления шахты во многом зависит гидробезопасность соседних шахт, заболачивание земной поверхности, нарушение гидрогеологического режима подземных вод, предотвращение активизации опасных геомеханических процессов. Состав и выбор оборудования водоотливного комплекса, расчет рабочих параметров оборудования определяются требованиями нормативных документов, в частности «Правилами безопасности в угольных шахтах», «Технологическими нормами проектирования и правилами эксплуатации погружных насосов для выдачи воды из стволов (скважин) ликвидируемых шахт». Однако без автоматизации технологического оборудования и процесса управления водоотливом, достичь эффективной работы водоотливного комплекса не возможно. Поэтому нами разработана система автоматического управления водоотливным комплексом ликвидируемой шахты на базе современных средств микропроцессорной техники. Описание системы приведено далее по тексту. Конструкция водоотливного комплекса для автоматизации ликвидируемой шахты приведена на рисунке 1. Состав оборудования и конструкция комплекса является в общем типовым для водоотливных комплексов ликвидируемых шахт. На рисунке 1 основные элементы комплекса обозначены следующим образом: 1 – приводной электродвигатель насоса (асинхронный с короткозамкнутым ротором); 2 – погружной насос (минимум один рабочий, один в резерве (на рисунке не показан)); 3 – нагнетательный (водоподъемный) трубопровод; 4 – управляемая задвижка с электроприводом М1; 5 – вентилятор местного проветривания (ВМП) с приводным электродвигателем М2. Отметим некоторые особенности водоотливного комплекса как объекта автоматизации. 1. Обобщая результаты исследований работоспособности погружных насосов, проведенных различными организациями, установлено, что при автоматизации погружных насосов необходимо контролировать гидравлические параметры (подачу, напор) и величину вибрации насосов [1]. 2. При пуске насосного агрегата задвижка на нагнетательном трубопроводе должна быть приоткрыта. После увеличения давления до номинального значения в нагнетательном трубопроводе, задвижка плавно открывается, причем во время ее открытия не должно наблюдаться опасных колебаний давления воды. Для этого необходимо предусмотреть систему автоматического регулирования (САР) положением управляемой задвижки. В результате анализа существующих САР, рекомендуется система регулирования с ПИД-регулятором, которая описана в работе [2]. Показатели качества системы CАР удовлетворяют требованиям к процессу регулирования - процесс устойчив, отсутствуют опасные колебания давления воды. 3. Насос погружается в скиповый ствол шахты. В стволе различают нижний, верхний и аварийный уровни воды. При верхнем уровне воды насос включается в работу, при нижнем выключается, а при аварийном уровне включаются два насоса. Объем воды, который может поместиться между отметками верхнего и нижнего уровня, как правило, небольшой и составляет примерно 8-10% от максимального часового притока воды [3]. Такое соотношение между объемом водосборника и величиной притока при управлении 186

водоотливом в функции уровня воды в водосборнике, приводит к частым пускам и остановкам насосного агрегата, что негативно отражается на его работе [1]. По рекомендациям завода-изготовителя насосов ООО «Завод Молот-Механика» оптимальный режим работы насосного агрегата – продолжительный без остановок, при условии эксплуатации в рабочем диапазоне подач агрегата. Поэтому требуется поддерживать уровень воды в стволе шахты на заданном значении, при изменении притока воды. Это можно осуществить применением системы автоматического регулирования подачи насосного агрегата «на приток» – в зависимости от текущего уровня воды. Возмущающим воздействием является приток воды. У7,8

У1,2,5,6 Х6 Х4

Х1 Х5 Х2

У3,4

NS 1B

Х7 Х3

NS 2B

м2

VE 4А CH4

QE 1А

PT 1С

м1

GS 3C

FT 2C

CH4

QE 2А Потолок перекрытия

LT 3А

Аварийный уровень Верхний уровень Нижний уровень

Ствол шахты

2 1 Рисунок 1 - Конструкция автоматизированного водоотливного комплекса ликвидируемой шахты Как известно, существуют различные способы автоматического регулирования подачи насосов. Наиболее эффективным способом является способ регулирования подачи насоса путем изменения частоты вращения приводного электродвигателя, который и принят в проектируемой системе управления. В результате анализа существующих САР, рекомендуется система автоматического регулирования для погружных насосов, обеспечивающая работу насосной станции «на приток», которая описана в работе [3]. САР включает: датчик уровня, датчик расхода, тиристорный преобразователь частоты и ПДрегулятор, который реализует необходимый алгоритм управления. 4. Скиповый ствол шахты является опасной зоной по газу метану. Проветривание подполкового пространства ствола осуществляется с помощью естественной вентиляции. Включение насоса невозможно при концентрации метана в стволе 0,5% и более. В случае достижения концентрации метана значения 0,3% для принудительного проветривания

187

подполкового пространства ствола необходимо включить вентилятор местного проветривания 4. Отключается вентилятор при снижении концентрации ниже 0,3%. Таким образом, учитывая выше сказанное, а также на основании типовых требований к автоматизации насосов с электрическим приводным электродвигателем, система автоматического управления водоотливным комплексом с погружными насосными агрегатами ликвидируемой шахты должна выполнять следующие функции: 1. По управлению: − автоматическое управление погружными насосными агрегатами в функции уровня воды в стволе шахты: при верхнем уровне – включение агрегата, при нижнем – отключение, при аварийном – включение резервного насосного агрегата; − дистанционное – с пульта оператора насосной станции; - местное управление погружными насосными агрегатами – с кнопочных постов управления; - пуск и остановку насосного агрегата по заданному алгоритму; - включение и отключение коммутационной аппаратуры приводного электродвигателя задвижки на нагнетательном трубопроводе погружного насосного агрегата (открытие, закрытие задвижки); - автоматическое включение резервного погружного насосного агрегата при отказе рабочего; - автоматическое повторное включение насосного агрегата после восстановления напряжения сети, если срабатывание защиты вызвано отклонением напряжения питания за пределы рабочей зоны; - автоматическое включение вентилятора местного проветривания при концентрации метана 0,3% в подполковом пространстве ствола шахты; - автоматическое выключение вентилятора местного проветривания при концентрации метана ниже 0,3% в подполковом пространстве ствола шахты. 2. По регулированию: автоматическое изменение подачи насоса в зависимости от текущего уровня воды в водосборнике путем изменения частоты вращения приводного электродвигателя насоса. 3. По контролю: - контроль текущего, нижнего, верхнего и аварийного уровней воды в стволе шахты; - контроль подачи насоса; - контроль давления воды в нагнетательном трубопроводе; - контроль вибрации насосного агрегата; - положение задвижки на нагнетательном трубопроводе; - контроль электрических параметров приводного электродвигателя насоса (сила тока, напряжение питания); - контроль сопротивления изоляции обмотки электродвигателя или питающего кабеля. - контроль дисбаланса по фазам питающего напряжения. 4. По защите: - гидравлическая защита насоса; - защита насоса от сухого хода; - защита приводного электродвигателя насоса от перегрузки по току более чем на (4070)% от номинального значения, с выдержкой времени 1,5-2,0 с; - защита от короткого замыкания в электрических цепях; - защита от кратковременного пропадания питающей сети; - защита от утечек на землю. 5. По блокировкам: - запрет включения насосного агрегата при концентрации метана 0,5% и более в подполковом пространстве ствола шахты;

188

- запрет включения насосного агрегата при срабатывании защит до ручной деблокировке (после устранения причины срабатывания защиты). 6. По сигнализации: - световая индикация о контролируемых параметрах; - звуковая и световая сигнализация при аварийных режимах работы насосных агрегатов. 7. Визуализация работы насосной станции. 8. Создание базы данных о параметрах и режимах работы насосных агрегатов. 9. Взаимодействие с другими подсистемами управления предприятием. В настоящее время для управления и защиты погружных насосных агрегатов с электродвигателями переменного тока мощностью от 125 до 700 кВт, напряжением от 900 до 3000 В применяются устройства комплектные серии КУПНА700. Однако эти устройства являются довольно «устаревшими» разработками (1979г.) и не выполняют все указанные функции. Поэтому нами предлагается система автоматического управления водоотливным комплексом с погружными насосными агрегатами (далее система САУ ПНА) на базе современных микроконтроллеров серии ОВЕН, технических средств контроля и регулирования. Перечень входной информации системы САУ ПНА с указанием источников сигнала приведен в таблице 1. № п/ п 1

Таблица 1 - Перечень входной информации системы САУ ПНА Условные Наименование Тип сигнала Источник сигнала обозначени входных сигналов я 2 Текущий уровень воды в стволе шахты

Х1

Аналоговый

Универсальный, взрывозащищенный радарный уровнемер УР 203Ех

Давление воды в нагнетательном трубопроводе Подача насоса

Датчик давления Х2

Аналоговый Сапфир-22Р

Х3

Аналоговый

Расходомер ультразвуковой УДР-011

Объемная доля метана СМ1 в стволе шахты

Х4

Аналоговый

Автономный прибор независимого аэрогазового контроля АНПК №1

Объемная доля метана СМ2 в стволе шахты

Х5

Аналоговый

Автономный прибор независимого аэрогазового контроля АНПК №2

Вибрация

Х6

Аналоговый

Датчик вибрации MTN/1100IS

Положение задвижки на нагнетательном трубопроводе

Х7

Дискретный

Геркон

189

Режим «Автоматический»

ХА

Дискретный

Переключатель

Режим «Ручной»

ХР

Дискретный

Переключатель

Режим «Дистанционный»

ХД

Дискретный

Переключатель

Электрические параметры приводного электродвигателя насоса контролируются датчиками, входящими в комплект частотного преобразователя СИРИУС-ВВПЧ. Расстановка датчиков приведена на рисунке 1, где обозначено: 3А – уровнемер УР 203Ех; 1С – датчик давления Сапфир-22Р; 2С – расходомер УДР-011; 1А, 2А – автономный прибор независимого аэрогазового контроля АНПК, №1,№2; 3С – геркон (датчик числа оборотов вала задвижки); 4А – датчик вибрации MTN/1100IS; 1В, 2В – коммутационная аппаратура приводных электродвигателей соответственно вентилятора ВМП и задвижки; Перечень команд управления системы САУ ПНА с указанием приемников сигналов приведен в таблице 2. № п/п

Таблица 2 - Перечень команд управления системы САУ ПНА Наименование Условные Тип Приемник сигнала команды управления обозначения сигнала

Включение приводного электродвигателя погружного насоса

У1

Дискретный

Коммутационная аппаратура приводного электродвигателя насоса

Выключение приводного электродвигателя погружного насоса

У2

Дискретный

Коммутационная аппаратура приводного электродвигателя насоса

Открытие задвижки

У3

Дискретный

Прибор ПКП1И

Закрытие задвижки

У4

Дискретный

Прибор ПКП1И

Снижение частоты вращения приводного электродвигателя погружного насоса

Увеличение частоты вращения приводного электродвигателя погружного насоса

У5

Аналоговый

Частотный преобразователь СИРИУС-ВВПЧ

У6

Аналоговый

Частотный преобразователь СИРИУС-ВВПЧ

190

Включение приводного электродвигателя вентилятора ВМП

Выключение приводного электродвигателя вентилятора ВМП

У7

У8

Дискретный

Коммутационная аппаратура приводного электродвигателя вентилятора ВМП

Дискретный

Коммутационная аппаратура приводного электродвигателя вентилятора ВМП

Структурная схема системы САУ ПНА приведена на рисунке 2. Оператор ПК

Ethernet Панель оператора (СП310-Б)

RS-232

ПЛК160

Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 ХA ХP ХД RS-485

Модули ввода/ вывода Мх110

СИРИУС-ВВПЧ

У7

У1 У2

У8

У5 У6

ТРМ12 Х2

ПКП1

У3

У4

Х7

Рисунок 2 - Структурная схема системы САУ ПНА Схема двухуровневая, на верхнем уровне, уровне оператора насосной станции расположен промышленный компьютер ПК. На нижнем уровне расположены: датчики, исполнительные устройства, высоковольтный частотный преобразователь СИРИУС-ВВПЧ и технические средства компании ОВЕН: программируемый логический контроллер ПЛК 160, панель оператора СП310-Б; модули ввода/вывода Мх110; измеритель ПИД-регулятор микропроцессорный одноканальный ТРМ12; прибор управление и защиты электропривода задвижки ПКП1И [4]. Принятые датчики и исполнительные устройства приведены в таблицах 1 и 2 соответственно. Промышленный компьютер ПК предназначен для дистанционного управления насосными агрегатами и управляемыми задвижками; создания базы данных о параметрах и режимах работы насосных агрегатов; взаимодействия с другими подсистемами управления предприятием. На ПК, используется SCADA система типа MasterSCADA, позволяющая визуализировать работу насосной станции и вести постоянный мониторинг параметров и режимов работы оборудования. Программируемый логический контроллер ПЛК 160 в результате обработки сигналов от датчиков формирует команды управления насосной станцией в автоматическом и ручном 191

режимах; выполняет функции ПД регулятора САР подачи погружного насоса; осуществляет обмен данными и командами управления с ПК. Панель оператора СП310-Б предназначена для визуального отображения информации о режимах работы насосной станции, текущего уровня воды в стволе шахты, а также наличия и видах неисправности погружного насоса. Модули ввода/вывода Мх110 с интерфейсом RS-485 предназначены для передачи команд управления на исполнительные устройства. Модули являются Slave-устройствами которые имеют свой уникальный адрес и подключаются к ведущему устройству – ПЛК. Устройства ПКП1И и ТРМ12 используются в системе САУ ПНА для управления задвижкой на нагнетательном трубопроводе при пуске и остановке насосного агрегата. Измеритель ТРМ12 предназначен для автоматического регулирования измеряемой величины – давления воды в нагнетательном трубопроводе по пропорционально интегрально дифференциальному (ПИД) закону. Измеритель подключен к прибору ПКП1И, который непосредственно формирует команды на управление положением задвижки. Контроль положения задвижки прибором ПКП1И осуществляется по числу оборотов вала задвижки и периоду следования импульсов, поступающих от датчика (геркона) на валу задвижки. Передача информации между ПКП1И контроллером ПК160 обеспечивается через интерфейс связи RS-485. Преобразователь СИРИУС-ВВПЧ это высоковольтный векторный частотный преобразователь прямого включения (однотрансформаторный, без понижающего и повышающего силовых трансформаторов) для асинхронных электродвигателей с уровнем напряжения питания 3000 В / 6000 В / 10000 В, способных работать как в разомкнутых, так и в замкнутых по скорости электродвигателя системах [5]. Преобразователь выполняет все необходимые функции по контролю, защитам и регулированию электродвигателя погружного насоса. Преобразователь имеет сенсорную LCD-панель, которая позволяет отображать текстовую и графическую индикацию настроек, состояния и работы, как частотного преобразователя, так и электродвигателя. Возможны сохранение и просмотр истории ошибок, предупреждений и функционирования. Следующим этапом разработки системы САУ ПНА является разработка программного обеспечения. Перечень ссылок 1. Алиев, Н.А. Проблемные вопросы повышения надежности погружных средств откачки ликвидируемых шахт Украины / Н.А. Алиев // Проблемы эксплуатации оборудования шахтных стационарных установок: Сборник научных трудов / ПАО «НИИГИМ им. М.М. Федорова». – Донецк, 2012. – вып.106. – С. 123-146. 2. Дубинка, Е.С. Автоматическое согласования режимов работы водоотливных установок ступенчатого водоотлива в периоды тарифных ограничений электроснабжение шахты суточными интервалами времени / Е.С. Дубинка, А.С. Оголобченко // Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых. Сборник научных трудов ХIV научно-технической конференции аспирантов и студентов в г. Донецке 22-24 апреля 2014 г. – Донецк, ДонНТУ, 2014. – С. 57-61. 3. Федюн, Р.В. Автоматическое управления погружными насосами водоотлива ликвидированных шахт // Научные труды Донецкого национального технического университета. Серия: «Вычислительная техника и автоматизация» [Электронный ресурс]: всеукраинский научный сборник № 1(26) / ДВНЗ «ДонНТУ»; редкол.: А.А. Минаев и др. – Донецк: ДВНЗ «ДонНТУ», 2014. – С. 51-60. 4. Компания ОВЕН [Электронный ресурс]: офиц. сайт. – Электрон. дан. – Москва, [2020]. – Режим доступа: https://owen.ru/ – Дата обращения: 08.05.2020. – Загл. с экрана. 5. ООО «ТЭС» [Электронный ресурс]: офиц. сайт. – Электрон. дан. – Воронеж, [2020]. – Режим доступа: https://.tes-privod.ru – Дата обращения: 08.05.2020. – Загл. с экрана.

192

УДК 669.02/.09 СИНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ЭФФЕКТ ПРИ КОМПЛЕКСНОЙ МОДЕРНИЗАЦИИ МАШИНЫ НЕПРЕРЫВНОГО ЛИТЬЯ ЗАГОТОВОК Ткачев М.Ю., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Повышение технико-экономических показателей непрерывной разливки стали достигается, как известно, за счет повышения производительности машин непрерывного литья заготовок (МНЛЗ), улучшения качества получаемых заготовок, т.е. за счет увеличения выхода годного. Актуальным на сегодняшний день остается комплексная модернизация эксплуатируемых в мире МНЛЗ как эффективное средство одновременного воздействия на два вышеуказанных направления. Такая модернизация должна охватывать по возможности максимальное количество уровней МНЛЗ (рисунок 1), начиная от сталеразливочных ковшей и заканчивая машиной газовой резки (условно не показана).

Рисунок 1 – Схема МНЛЗ с изгибом слитка: 1 – сталеразливочный ковш; 2 – шиберный затвор; 3 – защитная труба; 4 – промежуточный ковш; 5 – разливочное устройство; 6 – погружной стакан; 7 – кристаллизатор с механизмом качания; 8 – слиток МНЛЗ является многокомпонентным агрегатом, в котором протекают сложные физикохимические процессы кристаллизации непрерывнолитой заготовки. Разливка сопряжена с рядом трудностей. Например, обусловленных размыванием поверхности огнеупоров или наоборот затягиваем тугоплавкими отложениями сталевыпускных отверстий стаканов. Наличие зоны повышенной температуры налагает ограничения на натурные эксперименты, 193

что вынуждает исследователей прибегать к моделированию, в том числе с использованием физических моделей. Все технологические факторы, эффективность работы различного оборудования, а также автоматизированных систем автоматического управления технологическими процессами (АСУ ТП) влияют в большей или меньшей степени на качество получаемой заготовки. Поэтому МНЛЗ является таким агрегатом, в котором органически должны быть увязаны все достижения науки и техники в области металлургических процессов и оборудования. Важным фактором является стремление и возможность максимально механизировать и автоматизировать основные и вспомогательные технологические операции. Так, применительно к МНЛЗ (до разливочной площадки) следует упомянуть следующие системы, машины и механизмы: система механизированной подачи стартовой смеси в канал ковшового затвора (рисунок 2); шиберный затвор современной конструкций; манипулятор для замены защитной трубы сталеразливочного ковша [1] (рисунок 3); трайб-аппарат для подачи порошковой ленты [2]; система быстрой замены погружных стаканов промежуточного ковша (рисунок 4), оснащенная разливочным устройством усовершенствованной конструкции (рисунок 5); система ввода шлакообразующей смеси (ШОС) (рисунки 6, 7) [3] и т.п. При этом разливочные системы основного и промежуточного ковшей МНЛЗ должны быть рациональных конструкций, которые бы обеспечивали их работу с минимальными издержками. При таком подходе к модернизации МНЛЗ суммарный положительный эффект на качество получаемой заготовки во много крат превышает результат, который вносится применением отдельно взятого механизма, машины или их систем. Данное явление получило название в технике синергетического эффекта [4].

а б Рисунок 2 – Физическая модель системы механизированной подачи стартовой смеси в канал ковшового затвора в исходном (а) и конечном (б) положениях

194

Рисунок 3 – Физическая модель манипулятора для замены защитной трубы

Рисунок 4 – Физическая модель манипулятора для замены погружных стаканов

а б Рисунок 5 - Опытно-промышленные образцы системы быстрой замены погружных стаканов для условий разливки со стопором (а) и с шиберным затвором (б) Каждая из представленных систем наряду с повышением уровня механизации и автоматизации положительно влияет на качество переливаемой стали из сталеразливочного ковша в промежуточный ковш, а из последнего в кристаллизатор. Манипулятор для замены защитной трубы позволяет центрировать огнеупор относительно выпускного отверстия сталевыпускного стакана сталеразливочного ковша, что предотвращает размытие ее стенок и загрязнение расплава неметаллическими включениями. 195

в г Рисунок 6 – Физические модели систем ввода ШОС в кристаллизатор МНЛЗ: а, б – при отливке слябов сверхкрупного сечения с гибким и жестким шнеками соответственно, в – слябов нормальных размеров; г – для условий разливки на сортовых МНЛЗ

Рисунок 7 - Физическая модель пневматической системы ввода ШОС в кристаллизатор МНЛЗ 196

Манипулятор и система для замены погружных стаканов промежуточного ковша позволяет без прерывания разливки осуществлять технологическую операцию с минимальными затратами времени, за счет чего удается достичь повышения выхода годного. Система позволяет путем замены вышедшего по причине зарастания неметаллическими включениями огнеупора или его эрозийного износа реализовать разливку длинными или сверхдлинными сериями. Особенно актуальными являются задачи воздействия на непосредственно кристаллизующийся слиток. ШОС выполняет ряд важных функций (смазка стенок кристаллизатора, предотвращение стали от вторичного окисления, потерь ею тепла и т.д.). Поэтому от равномерности ее ввода зависят многие технологические параметры (усилие вытягивания слитка, условия охлаждения формирующейся поверхности заготовки и т.п.). Выше представленные системы позволяют выполнять эту операцию автоматизировано. Благодаря их работе удается достичь экономии дорогостоящей шлакообразующей смеси, частично рационализировать параметры работы кристаллизатора. Системы данного вида имеют особенно важное значение, поэтому они представлены целым линейным рядом. Таким образом, при комплексной модернизации МНЛЗ на ее различных уровнях удается достичь большого положительного технико-экономического эффекта, который получил название синергетического. К рассматриваемому техническому объекту данный термин применен впервые. Также при разработке выше представленных систем впервые получил развитие принцип рациональности конструктивного исполнения разливочных систем основного и промежуточного ковшей МНЛЗ, позволивший обеспечить их функционирование с минимальными энергетическими и эксплуатационными затратами. Данный вид деятельности составляет предметную область инжиниринга металлургического оборудования [5]. Поэтому важно учитывать его аспекты, новые подходы и методы при разработке инновационного оборудования, которое позволяет эффективно реализовывать металлургические процессы. Применение теории самоорганизации, синергетики к задачам тяжелого машиностроения металлургического профиля позволяет в современных условиях конкурентной борьбы разрабатывать перспективные образцы оборудования с заложенными в них возможностями модернизации. Практическое применение знаний, находящихся на стыке наук, позволит перейти на качественно новую ступень развития техники и технологии машиностроения. Перечень ссылок 1. Ткачев М.Ю. Тенденции и перспективы развития инновационного оборудования металлургического профиля / М.Ю. Ткачев, Е.В. Ошовская, А.С. Фролков // Донбасс будущего глазами молодых ученых: сб. матер. науч.-техн. конф., 21 ноября 2017 г., Донецк. – Донецк: ДОННТУ, 2017. – С. 89-93. 2. Особенности конструкции трайб-аппарата для подачи порошковой ленты в литейном производстве и механизации армирования бетонных изделий / А.Я. Бабанин и др. // Вестник ДОННТУ. – 2017. – № 3 (9). – С. 30-37. 3. Ткачев М.Ю. Эволюция устройств дозированной подачи шлакообразующих смесей в кристаллизаторы при непрерывной разливке стали / М.Ю. Ткачев, П.А. Петров, С.В. Мечик // Инновационные перспективы Донбасса: матер. 5-й Межд. науч.-практ. конф. в 6 т. Т. 3 Инновационные технологии проектирования, изготовления и эксплуатации промышленных машин и агрегатов, 21-23 мая 2019 г., Донецк. – Донецк: ДОННТУ, 2019. – С. 124-129. 4. Ткачев М.Ю. Синергетический подход в разработке оборудования для непрерывной разливки стали / М.Ю. Ткачев, Е.А. Понамарева, В.А. Захаров // Донбасс будущего глазами молодых ученых: сб. матер. науч.-техн. конф., 20 ноября 2018 г., Донецк. – Донецк: ДОННТУ, 2018. – С. 8-11. 5. Ткачев М.Ю. Инжиниринг металлургического оборудования: учеб. пособие для вузов / М.Ю. Ткачев. – Донецк: ДОННТУ, 2019. – 236 с. 197

УДК 621.182-5 РАЗРАБОТКА УСТРОЙСТВА АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ СООТНОШЕНИЯ «ТОПЛИВО-ВОЗДУХ» ШАХТНОЙ КОТЕЛЬНОЙ УСТАНОВКИ Хоменко Д. А., студент; Лаппо П. В., доцент, к.т.н.; Неежмаков С.В., доц., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Котельные установки - один из крупнейших потребителей тепла на шахтах, осуществляющие в холодный период времени года процесс теплоснабжения шахты, сооружение, где внедряются новейшие идей в сфере теплотехники и автоматики, производится нагрев теплоносителя для систем тепло и пароснабжения. При выборе контролируемых величин необходимо руководствоваться тем, что при минимальном их числе обеспечивалось наиболее полное представление о процессе. Контролю подлежат те параметры, по значениям которых осуществляется оперативное управление технологическим процессом, а также его пуск и остановка. К таким параметрам относятся все режимные и выходные параметры, а также входные параметры, при изменении которых в объект будут поступать возмущения [1]. Автоматическое регулирование соотношения расхода угля и воздуха, должно обеспечивать необходимые условия сжигания угля: 1) уголь должен сжигаться экономично; 2) сжигание угля должно быть организовано так, чтобы в печи сохранялись наилучшие условия теплообмена. На рисунке 1 показано что, в цикле сгорания топлива существуют две области с избытком воздуха (в начале и в конце цикла) и одна область с недостатком воздуха вблизи точки перегиба (IB) кривой сгорания. Зона максимального горения характеризуется максимальным выбросом газообразных загрязняющих веществ. Необходимо контролировать воздух при горении в диапазоне областей с недостатком воздуха, для минимизации потери дымовых газов.

Рисунок 1 – Зависимости скорости горения от воздушного режима

198

Контроль давления воздуха после дутьевого вентилятора необходим для определения работы вентилятора. Понижение давления воздуха происходит в случае отключения вентилятора или закрытия его направляющего аппарата при неисправности регулятора воздуха. Численно соотношение топливо — воздух определяется так называемым коэффициентом расхода воздуха, часто обозначаемым буквой α. Коэффициент расхода воздуха равен:

α=

BB B°B

BB V°B BT

(1) где ВB — действительный расход воздуха; BB° — теоретический расход воздуха, необходимый для полного сжигания топлива; VB° — теоретическое количество воздуха, необходимое для полного сжигания единицы топлива; ВT — расход топлива. Автоматическое регулирование соотношения расхода топлива и воздуха осуществляется при помощи регуляторов соотношения. Чаще всего ведущим потоком в схеме отопления и автоматического пропорционирования является топливо, расход которого задается регулятором температуры. Регулятор соотношения получит информацию о расходах топлива и воздуха и управляет расходом воздуха, который является, таким образом, ведомым потоком. В некоторых случаях применяется обратная схема, где ведущим потоком служит воздух, а ведомым - топливо. Методы регулирования соотношения топливо-воздух: − регулировка направляющим аппаратом; − изменение частоты вращения колеса вентилятора. Автоматизация котельных установок на базе программируемых логических контроллеров уменьшает использование релейных коммутаций. Для связи верхнего и нижнего уровней АСУ, обмена данными между датчиками и контроллерами, для трансляции команд на исполнительные устройства применяют промышленную сеть с интерфейсом и протоколом передачи данных [2]. Системой мониторинга расхода топлива на котельной будут контролироваться параметры питательной воды, температура и разрежение по газовому тракту, коэффициент избытка воздуха. Сигналы о неполадках в работе котельной передаются на диспетчерский пульт с постоянным присутствием персонала. В котельной предусмотрены все мероприятия, обеспечивающие безопасную и надежную эксплуатацию котельной шахты в автоматическом режиме, без постоянного присутствия обслуживающего персонала На рисунке 2 представлена предлагаемая структурная схема системы автоматизации котельной установки: ДПВ – датчик подачи воздуха, ПДУ – поплавковый датчик уровня, ДТ – датчик температуры, ПТ – преобразователь термоэлектрический, ТС– термопреобразователь сопротивления, ПД100– преобразователь давления, КД – комплекс датчиков, ИП320 – панель оператора, ПЛК – программируемый логический контролер, БП – блок питания, МВАС – модуль ввода аналоговых сигналов, SB 1-5 – кнопки, TPM – терморегулятор. К дискретным входам подключены кнопки. К входу DI 1 подключена кнопка SB1 включение котла, к входу DI 2 подключена кнопка SB2 - выключение котла, входу DI 3 подключена кнопка SB3 - автоматическое управление, входу DI 4 подключена кнопка SB4 аварийное отключение котла, к входу DI 5 подключена кнопка с фиксацией SB5 - ручное управление.

199

Рисунок 2 – Структурная схема системы автоматизации котельной установки Автоматизированную систему щита ЩАК1.1 образуют средства ОВЕН: Для управления водогрейными котлами были изготовлены и установлен 1 щит ЩАК1.1 – на все котлы. Система управления реализована на базе программируемого логического контроллера «OWEN» 110-220.30.Р(MD2) [3]. В обычном режиме при запуске котла оператору достаточно нажать кнопку ПУСК. Если система диагностирует отсутствие аварий, то выполняется поэтапное включение котельного агрегата. В случае нештатной ситуации работа котла блокируется с одновременным выведением на экран панели ИП320 очередности аварий. Также панель ИП320 используется для задания различных уставок и режимов работы котла. В состав щита входит следующее оборудования: − ИП320 графическая монохромная панель оператора; − ПЛК110 [М02] контроллер для средних систем автоматизации с DI/DO (обновленный); − модули аналогового ввода с универсальными входами (с интерфейсом RS-485) МВ110; − датчик положения шибера, компании «OWEN»; − терморегулятор ТРМ500, компании «OWEN»; − преобразователь давления измерительный, ПД100, компании «OWEN» − поплавковый датчик уровня ПДУ-И, компании «OWEN»; − датчик температуры с выходным сигналом 4...20мА; − датчик подачи воздуха (регулятор тяги), компании «OWEN»; − кнопки без фиксации, компании «MEYERTEK»; − кнопка с фиксации, компании «MEYERTEK»; − блок питания БП60С-Д3-24, компании «OWEN»; 200

− термопреобразователь сопротивления ДТС, компании «OWEN»; − преобразователь термоэлектрический ДТП, компании «OWEN». Щит автоматики является центральным звеном в управлении котельной. Система генерирует сигналы на включение котлов, насосов, а также регулирование температуры теплоносителя. Для правильной автономной работы котельной на панели оператора ИП320 щита управления общекотельным оборудованием задается ряд параметров, таких как: роли основных, резервных и блокируемых насосов, количество запускаемых котлов, отопительный график, уставки дневных и ночных температур, коэффициенты ПИДрегуляторов, а также различные временные уставки (периоды ротации, задержки срабатывания и т.п.). Контроллер является «сердцем и мозгом» угольного котла. Но, бесперебойная работа зависит еще от нескольких элементов системы. Важную роль играют решетка и бункер – дозатор для угля. Сжигание топлива происходит порционно. Основные задачи работы заключаются в следующем: Обеспечить оптимальные условия для полного сжигания топлива с минимальным количеством недогара. Гарантировать поддержание огня в топке для максимальной теплоотдачи. Предотвратить чрезмерный расход угля, посредством оптимизации порционной подачи топлива. Все устройства работают как одно целое, что и обеспечивает достижение поставленных задач. Чтобы автоматизировать подачу топлива в угольный котел - используется контроллер. На решетке устанавливают оптический датчик, следящий за наличием пламени. При затухании, подается сигнал на повторный розжиг. Уголь поступает на решетку точно вымеренной порцией, после чего сгорает. С горелочного устройства подается сигнал на контроллер, что запускает движение топливного транспортера. На горелку поступает новая порция угля, включаются вентиляторы. От слаженности действий, зависит высокий КПД котла. Система автоподачи угля в котел, еще одно важное звено, обеспечивающее работоспособность автоматизированной станции. Шнековая топливная передача, соединяет топливное хранилище и горелочное устройство. Щит автоматики является центральным звеном в управлении котельной. Система генерирует сигналы на включение котлов, насосов, а также регулирование температуры теплоносителя. Для правильной автономной работы котельной на панели оператора ИП320 щита управления общекотельным оборудованием задается ряд параметров, таких как: роли основных, резервных и блокируемых насосов, количество запускаемых котлов, отопительный график, уставки дневных и ночных температур, коэффициенты ПИД-регуляторов, а также различные временные уставки (периоды ротации, задержки срабатывания и т.п.). Все аварийные ситуации фиксируются на панели оператора в порядке их появления и посредством GSM-контроллера передаются в виде голосовых и SMS-сообщений. В данной статье усовершенствована система автоматического регулирования соотношения «топливо-воздух» Сформулированы функции системы автоматизации, приведена структурная схема системы автоматизации котельной установки. Система управления реализована на базе программируемого логического контроллера «OWEN» ПЛК110. С применением данной системы автоматизации уголь сжигается экономично, сжигание угля организовано так, что в печи сохранились наилучшие условия теплообмена. Перечень ссылок 1. Батицкий В.А., Куроедов В.И., Рыжков А.А. – Автоматизация производственных процессов и АСУ ТП в горной промышленности. – М.: Недра, 1991. 2. Автоматизация технологических процессов подземных горных работ: учебник для вузов / А. В. Бубликов [и др.] ; под общ. ред. В.В. Ткачева. - Днепропетровск: НГУ, 2012. 3. https://owen.ru/

201

УДК 622.647-52 РАЗРАБОТКА УСТРОЙСТВА АВТОМАТИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ ПРОБУКСОВКИ ЛЕНТОЧНОГО КОНВЕЙЕРА Хранцев А.А., магистрант; Ткаченко А. Е., доцент, к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Ленточные конвейерные линии благодаря своим качествам (значительная производительность, большая длина транспортировки, способность непрерывно передвигать грузы, пригодность автоматизации и дистанционному управлению, высокая безопасность работ и др.) являются наиболее эффективным средством перемещения насыпных материалов на шахтах и рудниках. Они используются не только для транспортировки насыпных грузов, но и для перевозки людей. От их безопасной и непрерывной работы зависит нормальное функционирования всего горного предприятия [1, 2]. Одно из преимущество ленточных конвейерных линий – это то, что они достаточно конструктивно просты. Гибкая бесконечная лента огибает приводной и натяжной барабаны, а в пролете между ними опирается на ряд роликовых опор, установленных с определенным интервалом на раме. Материал поступает на ленту через загрузочную воронку и разгружается через приводной барабан. В настоящее время почти все конвейерные линии на шахтах автоматизированы. Развитие автоматизации шахтных конвейерных линий на протяжении длительного периода определялось необходимостью снижения трудоемкости управления и повышения безопасности эксплуатации конвейерного транспорта. Система управления ленточным конвейером должна обеспечивать управление разветвленными и неразветвленными конвейерными линиями, отдельными конвейерами и механизмами в линии [3]. Эффективность использования ленточных конвейеров определяется сроком службы лент и надежностью его узлов в сложных условиях горнодобывающих предприятий. Именно поэтому одним из важных факторов безаварийной и продуктивной работы конвейерных установок является отсутствие явления пробуксовки ленты по приводным барабанам. Пробуксовка – это явление, вызываемое наличием разности фактических скоростей барабана и ленты, когда лента «не успевает» за барабаном (ее скорость меньше скорости на ободе барабана). Ее причиной является недостаточное сцепление ленты в точке контакта с футеровкой приводного барабана, что может иметь место при недостаточном натяжении ленты или износе покрытия приводного барабана, что приводит к уменьшению коэффициента сцепления [3]. Динамические процессы в ленточных конвейерах, в особенности во время пуска, могут привести к неустойчивой работе привода конвейера, связанной со срывом сцепления, частичной или полной пробуксовке ленты по приводному барабану. Пробуксовка ленты недопустима по причинам, связанным с изнашиванием футеровки барабана и нерабочей обкладки ленты, нагревом барабана и снижением коэффициента сцепления тягового органа с ведущей конструкцией. Все это в итоге не только приводит к аварийным ситуациям, но и может стать причиной возникновения пожаров [1]. Таким образом, одним из актуальных направлений исследований является научное обоснование и конструктивная разработка новых решений устройств автоматического регулирования натяжения конвейерной ленты. К разрабатываемому устройству следует выдвинуть следующие конструктивные и функциональные требования: - сбор информации с датчиков скорости ленты (ДКС) и скорости вращения приводного барабана (БКВ), усилия натяжения ленты (дифманомер) [3];

202

- автоматически рассчитывать степень рассогласования значений скоростей, т.е. определять величину пробуксовки; - формировать сигнал на управление приводом натяжной станции для устранения пробуксовки; - контролировать фактическое натяжения ленты с целью предотвращения порыва; - работать совместно с базовой аппаратурой автоматизации, взаимно обмениваться информационными сигналами и сигналами управления по каналам связи; - иметь конструкцию на базе микропроцессорного устройства. - иметь взрывозащищенное и искробезопасное исполнение, а также соответствующую степень пыле-влагозащиты. На основании поставленных требований разработан алгоритм функционирования устройства. Его блок-схема приведена на рисунке 1. 1 Начало

2 X1; X2

да

нет Vб

Vл

FH -

Vб = Vл

6 нет

FH = Fкmax

да

Сигнализация и да 7 индикация

Авт. откл

9 Конец

Рисунок 1 – Блок-схема алгоритма работы контроля пробуксовки ленточного конвейера Работа алгоритма заключается в следующем: в блоке 2 осуществляется сбор информации с технологических датчиков: ДКС –датчик контроля скорости (сигнал Х1) и БКВ-датчика бесконтактного контроля вращения (сигнал Х2). Далее в блоке 3 осуществляется сравнение фактических скоростей барабана Vб и ленты конвейера Vл. Если скорость ленты и барабана равны, то это свидетельствует о нормальной работе и повторяется опрос датчиков в блоке 2. В случае, если скорость барабана не равна скорости ленты, то в блоке 4 осуществляется формирование сигнала управления на регулирование (увеличение) 203

натяжения ленты с помощью приводной станции. Далее в блоке 5 реализуется цикл натяжения до момента пока скорости барабана и ленты не сравняются, либо пока не будет достигнута максимальная сила натяжения ленты (FH = Fkmax, значит исчерпан резерв по регулированию), что проверяется в блоке 6. После этого в блоке 7 осуществляется сигнализация и индикация режима работы конвейера, а в блоке 8 происходит автоматическое отключение регулировки натяжения. Если сила натяжения ленты не достигла своего максимального значения осуществляется возврат к блоку 5. Описанный алгоритм реализуется в автоматическом режиме устройством контроля пробуксовки, работа которого должна быть интегрирована с другими средствами автоматизации конвейерного транспорта. А поскольку разрабатываемый блок работает совместно с базовой аппаратурой, то подразумевается, что соответствующую индикацию и сигнализацию о режимах работы конвейера (в т.ч. и о пробуксовке), управление операциями пуска-останова (в т.ч. и по причине исчерпания запаса по регулированию усилия натяжения ленты) осуществляет базовая аппаратура. В соответствии с этим предложена следующая общая структура управления ленточным конвейером, которая приведена на рисунке 2.

Рисунок 2 – Обобщенная структура автоматизации ленточного конвейера На рисунке обозначено: КД – комплект датчиков; УУ – устройство управления; УКПЛ – устройство контроля пробуксовки ленточного конвейера; ИУ – исполнительное устройство; МС – мнемосхема пункта управления диспетчера шахты; ПК – промышленный компьютер диспетчера шахты; Д – диспетчер шахты; Схема работает следующим образом. Диспетчер шахты используя промышленный компьютер ПК передает сигнал на устройство управления УУ ленточным конвейером через интерфейс RS 485. Устройство управления УУ передает сигнал на исполнительное устройство ИУ. УКПБ осуществляет контроль пробуксовки ленты в автоматическом режиме. Технологическая информация о работе конвейера с помощью комплекта датчиков КД передается на УУ и УКПБ, которые осуществляют ее анализ в соответствии со своими алгоритмами и формируют сигналы управления на исполнительные устройства ИУ (привода конвейера привод натяжной станции и др.). Также информационные сигналы с УУ конвейером передаются на промышленный компьютер через интерфейс RS 485. Для визуализации информации о работе контролируемого конвейера предусмотрена мнемосхема М на пункте диспетчера. Поскольку устройство контроля пробуксовки должно иметь конструкцию на базе микропроцессорного устройства, то целесообразно предложить его структурную схему в виде, представленном на рисунке 3. На рисунке обозначено: УУК – устройство управления конвейером; ДД – датчики с дискретным выходным сигналом; ДА – датчики с аналоговым выходным сигналом; БСД – 204

блок согласования с ДД; БСА – блок согласования с ДА; МК – микроконтроллер; АПД – адаптер передачи данных (интерфейсный модуль); БВКУ – блок вывода команд управления; БП – блок питания; ПУИ – пульт управления и сигнализации; ИУ – исполнительное устройство станции натяжения; УСТ – устройство сигнализации; ПК – персональный компьютер на пульте горного диспетчера. ПУИ

АПД

МК ДД

БСА

ПК

УСТ

БСД

БВКУ

ДА

RS485

ИУ

БП

˜ 36В

Рисунок 3 – Структурная схема устройства управления конвейером Схема работает следующим образом. Информационные сигналы с датчиков АД и ДД поступают в блоки согласования БСА и БСД, где приводятся к стандартному виду и передаются на вход МК. В МК происходит обработка полученных данных с датчиков в соответствии с заложенной программой. МК подает сформированные сигналы управления через блок ввода команд управления БВКУ на ИУ натяжной станции и УСТ. На пульте управления и индикации ПУИ расположены светодиоды и информационное табло, на которые выводится следующая технологическая информация: скорость движения ленты, скорость вращения барабана, натяжение ленты, отсутствие или наличие пробуксовки. Также на внешнюю панель вынесены кнопки управления оператора. Питание устройства осуществляется при помощи БП, предназначенного для формирования напряжения по уровню и качеству требуемыми устройством. АПД предназначен для преобразования уровня и вида сигнала с МК для обмена данными с ПК на пульте горного диспетчера Таким образом, в данной статье была обоснована целесообразность разработки устройства автоматического контроля пробуксовки ленточного конвейера. Выдвинуты требования к устройству. Разработаны алгоритм его работы и конструктивная структурная схема. Разрабатываемый блок работает совместно с базовой аппаратурой автоматизации. Его внедрение в промышленную эксплуатацию позволит снизить риск аварийных ситуаций и повысить ресурс службы конвейерных установок. Перечень ссылок 1. Взрывопожаробезопасность горного оборудования/ С.П. Ткачу, В.П. к – К.: 2000 Д. В. Хананов, А. Я. Грудачев. Аналіз процесів нагріву конвеєрної стрічки при повній пробуксовці приводного барабана шахтного конвеєра в аварійному режимі роботи. Наукові праці Донецького національного технічного університету. Донецьк: ДВНЗ „ДонНТУ“, 2009. – С. 256–265. – (Сер.Гірничо-електромеханічна; Вип.17(157) 2. Ленточные конвейеры в горной промышленности /В.А.Дьяков, Л.Г.Шахмейстер, В.Г.Дмитриев и др.- М.: Недра, 1982. - 349 с. 3. Стадник Н.И. Справочник по автоматизации шахтного конвейерного транспорта/ Стадник Н.И. и др. Киев: Техника, 1992. - 438с. 205

УДК 621.3 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АСИНХРОННОГО ПУСКА СИНХРОННОГО ДВИГАТЕЛЯ В ПАКЕТЕ MATLAB SIMPOWERSYSTEMS Саламатин А.В., Сорокин А.И., магистранты (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Синхронные двигатели – это электрическая машина переменного тока у которой частота вращения ротора имеет одинаковую частоту с частотой сети. Синхронные двигатели отличаются от асинхронных не только синхронной частотой вращения с частотой, но и конструкцией ротора, который может быть явнополюсным и неявнополюсным. Синхронные двигатели широко применяются на угольных шахтах в качестве приводов вентиляторов главного проветривания, так как вентиляторы главного проветривания не требуют частых пусков и остановок, также синхронные двигатели часто применяются к главный привод на подъемных установках шахт. Синхронные машины могут использоваться в качестве двигателей и в качестве генераторов например для турбин гидроэлектростанций и т.д. Именно в связи с широким использование синхронных двигателей на угольных шахтах, процесс их исследования и совершенствования является актуальной задаче в наше время [2]. В данной статье рассмотрена синхронная машина типа СДВ-15-64-10-У3 – это электрическая машина питающаяся от трёхфазного переменного напряжения сети 6кВ. Процесс пуска синхронного двигателя весьма трудная задача, в силу большого момента инерции двигателя из-за большой массы ротора двигателя. Наиболее часто ввод синхронного двигателя в синхронизм достигается с помощью схемы тиристорного автоматического возбуждения. Схема моделирования асинхронного пуска синхронного двигателя собранного в пакете Matlab SimPowerSystems представлена на рисунке 1 [1].

Рисунок 1 – Схема моделирования асинхронного пуска синхронного двигателя

206

На рисунке 1 обозначено: источник трёхфазного напряжения; блок трёхфазной нагрузки, трёхфазный измеритель параметров сети, блок синхронного двигателя, в качестве блока синхронного двигателя выбрана модель классической синхронной машины с демпферной обмоткой; блок подачи сигнала напряжения на обмотку возбуждения с переключателем, блок подачи сигнала равный механической мощности на валу, и блок сравнения параметров с константой выполнен цельным блоком Subsystem, котором с помощью элементов библиотеки заданы необходимые значения и расчеты; осциллографы. Данная модель собрана смоделирована без приложения к синхронному двигателю момента сопротивления. В качестве момента сопротивления могут выступать различные воздействия, например используемые в шахтных условиях вентиляторы главного проветривания работающие на вентиляционную сеть шахты которые создают существенный момент сопротивления или шахтные подъемные установки используемые в качестве момента сопротивления клеть и скипы. На синхронный двигатель подано трёхфазное напряжение величиной 6кВ. Именно такой величиной напряжения питается синхронный двигатель серии СДВ-15-64-10-У3, который используется в качестве приводного двигателя вентилятора главного проветривания угольной шахты [3]. При подачи сигнала на обмотку возбуждения происходит процесс асинхронного пуска синхронного двигателя. В этот момент угловая скорость ротора возрастает до подсинхронной. При этом сигнал постоянного тока подаётся на обмотку возбуждения синхронного двигателя и тем самым вводит его ротор в синхронизм. На рисунке 2 представлена скорость ротора в момент пуска синхронного двигателя.

Рисунок 2 – скорость ротора в момент пуска синхронного двигателя. На рисунке 3 представлен график асинхронного пуска синхронного двигателя.

207

Рисунок 3 – График асинхронного пуска синхронного двигателя СДВ-15-64-10-У3. В момент времени t=2,3 с происходит подача сигнала на обмотку возбуждения и далее ротор двигателя входит в синхронизм. В статье выполнено моделирование синхронного двигателя СДВ-15-64-10-У3 в процессе асинхронного пуска, получены результаты в виде графиков на которых видно, что при подачи сигнала на обмотку возбуждения в момент времени t=2,3 с ротор двигателя входит в синхронизм. Перечень ссылок 1. В.Б. Терёхин Моделирование систем электропривода в Simulink. 2. К.Н. Маренич, Ю.В. Товстик, С.В. Василец, И.Я. Лизан Автоматизированный электропривод машин и установок шахт и рудников. 3. https://leg.co.ua/info/elektricheskie-mashiny/sdv-15-i-16-gabaritov.html

208

УДК 675.92.022.2 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ПЕРЕРАБОТКИ ПЛАСТИКА ДЛЯ 3D-ПЕЧАТИ Худайбердина А.Р., студ.; Исаков К.С., студ.; Шишков К.О., студ.; Гарматий Н.И., студ.; Павлюков Д.А., студ.; Кузьменко В.П., аспирант.; Солёный С.В., доц., к.т.н., Солёная О.Я. доц., к.т.н., (Санкт-Петербургский Государственный университет аэрокосмического приборостроения, г.Санкт-Петербург, Российская Федерация) В современном мире одной из глобальных проблем человечества является проблема загрязнения огромных пространств пластиковыми отходами. По подсчетам специалистов, в морях нашей планеты находится более 5,25 триллионов отходов полимеров и других синтетических материалов. Если в 1950 г. в мире производилось всего 1,7 млн. тонн, то в 1990 г. – уже 105 млн. тонн, а в 2017 г. – 348 млн. тонн. Загрязнение морской среды полиэтиленом, полистиролом и др. создает угрозу не только для нынешнего, но и для будущих поколений людей. Вторичная переработка пластиковых отходов — самый эффективный способ снизить вред от существующего пластика на данный момент. Изделия из пластика после использования сохраняют практически все свои свойства. Вторичная переработка отходов позволяет существенно сократить сырьевые затраты промышленных предприятий, что снижает себестоимость продукции, а значит, при прочих равных условиях, способствует получению большей прибыли. В последнее время изучается новый перспективный подход к переработке полимеров, связанный с возможностями аддитивного производства наряду с разработкой аппаратных средств с открытым исходным кодом, таких как бытовые пластиковые экструдеры. Такой подход мог бы обратить вспять историческую тенденцию централизованной утилизации в сторону распределенной. Аддитивное производство (АП) определяется как "процесс наложение материалов для изготовления объектов из трехмерных (3D) модельных данных, обычно слой за слоем. Одним из процессов АП является моделирование методом послойного наплавления, при котором нить расплавленного материала, наносится на подложку с помощью подвижной головки. Материал нагревают до температуры, немного превышающей его температуру плавления в головке, затем выдавливают через сопло на подложку и охлаждают до тех пор, пока он не затвердеет и не образует слой. Разновидности и свойства пластика Все пластиковые изделия имеют свою маркировку, ее вели в конце ХХ века. Обычно она обозначается треугольником, внутри которого есть цифра, также может быть буквенный шифр. Это все введено для упрощения сортировки пластиковых деталей. Внутри треугольника могут быть цифры от 1 до 7. Они соответствуют следующим видам пластмасс: • полиэтилентерефталат — PETЕ (1); • высокоплотный полиэтилен — PEHD или HDPE (2); • поливинилхлорид — PVC (3); • низкоплотный полиэтилен — LDPE или PEBD (4); • полипропилен — PP (5); • полистирол — PS (6); • все другие виды пластика — OTHER – O (7). На рисунке 1 показаны все возможные маркировки, которые указывают на пластиковых деталях.

209

Рисунок 1 – Маркировка пластиковых изделий. 1.PET / PETE или ПЭТ — полиэтилентерфталат Такой пластик используется чаще всего. Относительно безопасен, однако предназначен для разового использования. При повторном использовании выделяет фталат. Используют для производства упаковки воды, соков, лимонада, молока, йогуртов, кефира, других кисломолочных продуктов, растительного масла, кетчупа, косметики, порошков. Подлежит переработке, за исключением бутылок из-под растительного масла, так как оно проникает в пластик и становится непригодным для производства вторсырья. 2.PEHD/ HDPE или ПЭВП — полиэтилен высокой плотности Имеет низкую степень опасности и практически не выделяет вредных веществ. Специалисты рекомендуют, по возможности, покупать воду именно в бутылках с такой маркировкой. Используют для производства упаковки молока, сока, кефира, средств бытовой химии, игрушек, некоторых пластиковых пакетов, одноразовой посуды, косметики, гигиенических прокладок, вёдер и ряда другой продукции. Подлежит переработке. 3. PVC. ПВХ — поливинилхлорид Это мягкий, гибкий пластик. Используется для упаковки растительного масла, игрушек, блистерных упаковок, пластиковых труб, оконных рам, шлангов. Содержит фталаты и бисфенол А. При сжигании выделяет диоксин - высокотоксичное вещество, имеющего негативное влияние на гормональный баланс, а также репродуктивную и иммунную системы. В России этот вид пластика повторно не перерабатывается, поэтому его использование, как минимум, не экологично. 4. LDPE/ PEBD. ПВД – полиэтилен низкой плотности высокого давления Почти безвреден. Можно использовать повторно. Из него делают пакеты и пищевую пленку. Подлежит переработке. 5. PP – полипропилен Относительно безопасен и безвреден. Можно использовать несколько раз. Используется для производства: пакетов для хлеба и круп, детских сосков, стаканчиков для йогуртов, упаковки для детского питания, подгузников, прокладок, пищевых контейнеров, трубочек для напитков, игрушек. Подлежит переработке. 6. PS. ПС – полистирол По-другому полистирол называют пенопластом. Не рекомендуется использовать повторно, так как при повторном использовании и нагревании выделяет опасные химические соединения, в частности, стирол. Соответственно, не годится для хранения горячих напитков, еды. Принимают на переработку. 7. O/ OTHER. Другие виды пластика 210

Сюда относят прочие виды пластика, такие как: полиамид, поликарбонат и другие виды пластмасс. Из него делают: прозрачные одноразовые столовые приборы, детские бутылочки, бутылки для кулера и многоразовые бутылки для воды, игрушки, тюбики для зубной пасты, пакеты для выпечки, компакт-диски. Можно использовать повторно, но при нагревании выделяется бисфенол А. Переработке не подлежит. Особенности использования в 3d-печати: - Полипропилен прилипает к холодной области печати, поэтому рекомендуется использовать нагреваемые платформы. - Полипропилен имеет большую усадку – от 1,3 до 2,4% . Нужно учитывать, что подобный недостаток часто приводит к деформациям моделей. - Несмотря на то, что полипропилен начинает плавиться при температуре 160˚C, комфортная печать может быть достигнута только при температуре от 220˚C и выше. Минимальная температура печати составляет 208-210˚C – дальнейшее понижение температуры ведет к проблемам с выдавливанием. Описание системы установок переработки пластика Изучая материал в источниках открытого доступа, наша команда разработала конструкции которые в объединение могут служить для переработки любого вида пластика в произвольную форму или получить полностью готовое пластиковое изделие 1. Shredder (шредер) - устройство для измельчения изделий из пластика в очень мелкие полоски или крошечные. Шредер представлен на рисунке 2.

Рисунок 2 – 3D-модель Шредера 2. Extrusion (Экструдер) – устройство, работающее на принципе экструзии. Экструзия - технология получения изделий путём продавливания вязкого расплава материала через формующее отверстие. Экструдер представлен на рисунке 3.

Рисунок 3 – Экструдер 211

Описание процесса переработки пластика в материал для 3D-принтера: 1. Дробление: • Подготовка к плавлению. • Уменьшение пространства, затрачиваемого для хранения сырья. • Ускорение и глубина протекания химической реакции (плавления). • Снижение применяемых температур и давлений. • Снижение энергозатрат и износа экструдера. 2. Плавление: • Возможность окраски пластика в момент плавления. • Придание пластмассе форму любой сложности, с помощью формовка, вдавливание, либо вытягивание. 3. Отвердевание пластмассы: • Отвердевание пластмассы происходит при комнатной температуре. Скорость процесса остывания зависит от размеров, толщины, и формы детали, а также от материала, который мы используем. • Остужать пластиковую деталь при помощи отрицательной температуры не рекомендуется, так как пластик становится очень хрупким, что не подходит для материала 3D-принтера. • Ускорить процесс отвердевания пластика можно при помощи системы обдувки. Вывод Данная статья дает основу для дальнейшей разработки образца 3d-принтера и установок для переработки пластика. Был произведен анализ свойств различных видов пластика для его дальнейшего использования и переработки. Применение таких аппаратов позволит значительно улучшить экологическую обстановку, как на территории отдельного населенного пункта, так и на территории целого региона. Системы переработки пластика такого рода отлично подойдут для домашнего использования или для использования малого бизнеса. Именно поэтому мы будем развивать данную идею. Перечень ссылок 1. Дубовик О.Л. Новое законодательство Европейского Союза о предотвращении загрязнения окружающей среды отходами, содержащими макро- и микрочастицы пластика // Международное право и международные организации / International Law and International Organizations. 2019. 2. Становская А. В. Переработка пластика как средство снижения загрязнения окружающей среды. 2018. 3. Потапова Е. В. Проблема утилизации пластиковых отходов. 2018. 4. Сергиенко О. И. Перспективы развития системы обращения с твердыми промышленными отходами. 2017. 5. Фроленок В. В. Как спасти планету от пластика или первый шаг в ответственное развитие. 2018.

212

УДК 621.3 ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ КОГЕНЕРАЦИОННЫХ УСТАНОВОК ПРИ УТИЛИЗАЦИИ ШАХТНОГО МЕТАНА Мирошниченко Н.Н., асс.; Рак А.Н., доц., к.т.н.; Саулин В.К., ст.преп. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г.Донецк, ДНР) При анализе целого ряда источников, и, в частности [1], отмечается, что классические централизованные энергосистемы подвергаются сильному влиянию со стороны возобновляемых источников энергии. Цены на электроэнергию, производимую фотоэлектрическими системами (ФЭС) упали, а стоимость атомной энергии возросла. С 2010 года не остается никаких экономических аргументов в пользу инвестиций в атомную энергетику, кроме того наблюдается снижение фондового рынка и в мировой угледобывающей промышленности. Учитывая специфику экономики Донбасса, следует отметить, что одной из основных отраслей ее промышленности является угольная, а отраслями ее переработки – химическая и металлургическая, а также энергетика. Генерация электроэнергии тепловыми электростанциями Донбасса будет продолжена, но, в тоже время будет неуклонно повышаться вклад ветровых и солнечных электростанций в выработку электроэнергии. Наряду с традиционными выбросами от промышленных предприятий и автотранспорта в угледобывающих районах Донбасса, существенную долю выбросов в атмосферу добавляют выбросы метана (СН4) из закрытых шахт. В отличие от выбросов промышленных предприятий выбросы шахтного метана не видимы, не имеют запаха, поэтому об их наличии малоизвестно общественности, а поэтому и мало уделяется внимания. Так, запасы СН4 в угленосных свитах Донбасса оцениваются в 1345млрд.м3, в т.ч. 1181 млрд.м3, абсорбированных углем и 164 млрд.м3 свободного газа в пористых слоях, в частности песчаниках [2]. При этом доля газа, используемого в качестве топлива составляет только 8%, а остальной газ просто выбрасывается в атмосферу. Поэтому, даже при таком низком его использовании, уже необходимо применять новые, более совершенные системы для энергетической утилизации метана. На рис. 1 представлена система энергетической утилизации метана (CУТ).

Рисунок 1 – Система энергетической утилизации метана: 1 – дизельный генератор; 2 – газовая турбина; 3 – турбогенератор; 4 – сеть 213

Для разработки методики определения генерирующих возможностей всей системы использованы стандартные зависимости, описывающие процессы идеального и реального сжатия и расширения газов [3]. В наиболее общем случае СУТ представлена двумя газовыми турбинами (ГТ) (одна из которых используется для привода турбокомпресоора (2), а вторая для выработки электроэнергии (3)). На рис.2,а представлен идеальный цикл газотурбинной установки с изобарным подводом тепла и адиабатным сжатием воздуха в компрессоре в Ts – координатах. В связи с тем, что в рассматриваемых условиях ГТ является не отдельными тепловым двигателем, а элементом системы Дизельный генератор-СУТ, работа на ее валу может быть определена как работа элементарного термодинамического процесса, связанного с расширением продуктов сгорания (ПС) от давления ПС до давления близкого к атмосферному (рис.2,б). Т

Т 3 2

4 1

2 s

а б Рисунок 2 – Цикл ГТУ с изобарным подводом тепла и адиабатным сжатием воздуха в компрессоре в Ts – координатах: а – идеальный (1-2 – адиабатное сжатие воздуха в компрессоре; 2-3- изобарный подвод тепла; 3-4 – адиабатное расширение продуктов сгорания в соплах турбин; 4-1 – изобарный отвод тепла (выход продуктов сгорания в атмосферу); б – реальный процесс Часовой расход топлива определяется: BЧ =

BУД  N  103

, 1000 где Вуд - удельный расход топлива, г/кВт∙ч; N - мощность дизельного генератора, кВт.

(1)

Мгновенный расход топлива:

BС = Мгновенный объем воздуха:

BЧ . 3600

(2)

VC = BC  V УД ,

где Vуд - объем воздуха, необходимый для сжигания мазута, м Расход воздуха, необходимый для работы установки: GПС = VC   B , где  В - удельный вес воздуха Температура в точках идеального цикла:

214

(3) 3

(4)

k −1

P  k (5) Т 2 = Т 1   2  ,  P1  где Т1 - температура газов перед турбиной, оС; Р1 – давление воздуха перед турбиной, Па; Р2 – давление воздуха после турбины, Па; k – коэффициент адиабатического расширения для двухатомных газов. Теоретическая мощность турбины: (6) N T = GПС  с В  (Т 1 − Т 2 ) ,

где сВ - удельная теплоемкость воздуха, Температура в конце реального адиабатного расширения: Т 3' = Т1 − 0.9  (Т1 − Т 2 ),

Реальная мощность турбины:

(

(7)

)

N p = G ПС  c B  Т 1 − Т 3' . (8) Подводя итого изложенному можно сделать следующие выводы: 1. Предложенная методика позволяет определить дополнительную генерируемую мощность. 2. В результате применения такой системы можно получить 3-5% от мощности дизельного генератора, что подтверждается [4]. Перечень ссылок 1. Вайцзеккер Э.У., Вийкман А. Юбилейный доклад Римского клуба, написанный к его 50-летию, которое отмечается в 2018 году. 193с. 2. Ильяшов М.А., Левит В.В., Филатов Ю.В. Очерки о метаноугольной отрасли. – К.: Наукова думка. 2011 – 280с. 3. Шелудченко В.І., Кравцов В.В., Волкова О.Г. Технічна термодинаміка: Навчальний посібник. – Севастополь: «Вебер», 2002. - 326с. 4. Waste Heat Recovery System (WHRS) for Reduction of Fuel Consumption, Emissions and EEDI/ https://turbomachinery.mandieselturbo.com/ docs/ librariesprovider4/ Turbomachinery_doc/ waste-heat-recovery-system(whrs).pdf. Дата обращения 30.01.20.

215

УДК 622.647.2 АВТОМАТИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ НАТЯЖНОЙ СТАНЦИЕЙ ЛЕНТОЧНОГО КОНВЕЙЕРА ШАХТЫ Пасиченко М.А., студ.; Неежмаков С.В., доц., к.т.н.; Демченко О.А., доц., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Технологический процесс конвейерного транспорта шахты является одним из важнейших в угольной промышленности, а также наиболее востребованным среди остальных способов транспортирования грузов в шахте. Поэтому задача автоматизации процесса конвейерного транспорта актуальна [1]. Ленточные конвейерные линии являются наиболее эффективным средством перемещения насыпных материалов на шахтах (рудниках) благодаря следующим своим качествам [2]: − значительная производительность; − большая длина транспортировки; − способность непрерывно перемещать грузы; − пригодность для автоматизации и дистанционного управления; − высокая безопасность работ и т.д. Они используются не только для транспортировки насыпных грузов, но и для перевозки людей, а также вспомогательных материалов. Использование конвейерных установок в горизонтальных и наклонных выработках позволяет в условиях шахт Донбасса иметь конвейеризацию от забоя до околоствольного двора, что в свою очередь обеспечивает перевод транспортирования угля на поток, сокращает количество обслуживающего персонала и создаёт условия для работы в режиме ресурсосбережения. Главные преимущества ленточных конвейерных линий заключаются в том, что они достаточно просты в установке, а также в их относительно несложной конструкции. Гибкая бесконечная лента огибает приводной барабан и натяжной барабан, а в пролёте между ними опирается на ряд роликовых опор, установленных с определенным интервалом на раме. Материал поступает на ленту через загрузочную воронку и разгружается через приводной барабан. Принцип действия ленточного конвейера заключается в перемещении груза на гибкой бесконечно замкнутой ленте, перемещаемой по неподвижным роликоопорам. При этом груз относительно ленты в процессе транспортирования остаётся неподвижным. Ленточный конвейер (рис. 1) состоит из следующих элементов: приводная станция 1, натяжная станция 2, концевая станция 5, тягово-грузонесущего органа (ленты) 3 и става 4 с роликоопорами.

Рисунок 1 – Конструктивная схема ленточного конвейера

216

При автоматизации ленточного конвейерного транспорта основные направления исследований включают в себя: сглаживание неравномерности поступающего грузопотока; обеспечение плавного пуска ленточного конвейера; автоматический контроль пробуксовки ленты конвейера; регулирование натяжения ленты конвейера; контроль скорости движения ленты; контроль схода ленты. Как видим, в их число входит и регулирование натяжения ленты конвейера. Ленточный конвейер является в наше время основным средством непрерывного транспорта грузов и людей на шахтах и рудниках. В угольных шахтах рост нагрузок на очистной забой, который происходит благодаря совершенствованию технологии и применению высокопроизводительных механизированных комплексов и струговых установок, концентраций горных работ, совершенствований схем вскрытия и подготовки, определил широкое применение конвейерных линий для транспортирования угля и сланца от очистных забоев. Эффективность использования ленточных конвейеров в большей степени определяется сроком службы ленты и надёжностью узлов конвейеров в затрудненных условиях горнодобывающих предприятий. Долговечность использования конвейерной ленты в большей степени зависит от свойств транспортируемых грузов, уровня динамических нагрузок, которые она испытывает в загрузочном пункте, и во время движения по роликоопорам. Одним из важнейших факторов является отсутствие провисания ленты. Динамические процессы в ленточных конвейерах, в особенности во время пуска, могут привести к неустойчивой работе привода конвейера, связанной со срывом сцепления, частичной или полной пробуксовке ленты по приводному барабану. Пробуксовка ленты недопустима по причинам, связанным с изнашиванием футеровки барабана и нерабочей обкладки ленты, нагревом барабана и снижением коэффициента сцепления тягового органа с ведущей конструкцией. Все это в итоге не только приводит к аварийным ситуациям, но и может стать причиной возникновения пожаров [3]. Разработка устройств натяжения, которые позволяют автоматически поддерживать соотношение натяжения ленты в точках набегания и сбегания на приводном барабане и сравнивать его с тяговым фактором, даст возможность в многих случаях исключать пробуксовку, что в свою очередь повысит эффективность работы ленточного конвейера. Синтезируем алгоритм работы устройства автоматического управления натяжной станцией шахтного ленточного конвейера. Таблица 1 –Условные обозначения алгоритма № п/п

Параметр

Условное обозначение

Натяжение

Fmax

Натяжение

Fmin

Скорость

Vnom

Авария

Переменная включения отключения станции натяжения

A /

217

Описание Максимально допустимое натяжение ленты Минимально допустимое натяжение ленты Текущее значение скорости ленты Номинальная скорость ленты A=1 аварийное отключение L=1 включение натяжение ленты L=0 отключение натяжения ленты

Рисунок 2 – Алгоритм работы блока натяжения конвейерной ленты 218

В зависимости от значений величин, указанных в таблице 1 алгоритмом (рис 2.) предусматриваются следующие режимы работы: ожидание, нормальная работа, аварийное отключение. Во время режима ожидания устройство находится на самоблокировке ожидая, когда скорость конвейера достигнет номинального значения (блоки 1 – 6). Во время режима нормальной работы устройство контролирует натяжение ленты (блок 7) и подаёт сигнал на включение лебёдки натяжения в случае недостаточного натяжения (блок 8 и блок 9), затем отключается, когда натяжение станет максимально допустимым (блок 10). В случае слишком сильного натяжения ленты (блок 11), аппарат отключает конвейер (блок 12), тем самым реализуется режим аварийного отключения. На основе разработанного алгоритма синтезируем функциональную схему работы устройства автоматического управления натяжной станцией ленточного конвейера шахты (рис. 3).

Рисунок 3 – Функциональная схема устройства автоматического управления натяжной станцией ленточного конвейера шахты На функциональной схеме введены следующие обозначения: ДС – датчик скорости движения ленты, ДН – датчик натяжения ленты, КВ1 – КВ2 – концевые выключатели, ПМВИР – пускатель электромагнитный (реверсивный). Схема работает следующим образом, устройство автоматизации опрашивает датчики скорости движения ленты ДС, а также датчики натяжения ленты ДН. В случае необходимости регулирования степени натяжения ленты, устройство подаёт сигнал (вперёд, реверс) на электромагнитный пускатель ПМВИР. Происходит увеличение либо ослабление степени натяжения ленты, до пределов, контролируемых концевыми выключателями КВ1 – КВ2, которые в свою очередь подают сигнал на устройство автоматизации в случае достижения максимальной или минимальной допустимой величины натяжения ленты конвейера.На основе функциональной схемы разработаем структурную схему устройства автоматического управления натяжной станцией ленточного конвейера шахты (рис. 4). 219

Рисунок 4 – Структурная схема устройства автоматического управления натяжной станцией ленточного конвейера шахты Структурная схема устройства автоматического управления натяжной станцией ленточного конвейера шахты работает следующим образом: датчики скорости движения ленты и датчики натяжения ленты контролируют состояние конвейера. После этого сигнал с первичных преобразователей поступает на устройство согласования и передается на микроконтроллер. В микроконтроллере сигнал обрабатывается и принимается решение на включение/отключение натяжения, включение аварийного режима или режима ожидания, через исполнительный механизм. В данной статье были сформированы критерии управления работой конвейерного транспорта с применением устройства управления станцией натяжение ленточного конвейера, при помощи которого достигается его работа в оптимальных режимах. Разработан алгоритм, который описывает последовательность работы устройства. На основе алгоритма синтезированы функциональная и структурная схемы устройства автоматического управления натяжной станцией ленточного конвейера шахты, что позволяет перейти к практической реализации системы управления натяжной станцией ленточного конвейера шахты. Перечень ссылок: 5. Батицкий И. А., Куроедов В. И., Рыжков А. А.. Автоматизация производственных процессов и АСУ ТП в горной промышленности – М.: Недра, 1991. 6. Стадник Н. И. Справочник по автоматизации шахтного конвейерного транспорта. – К.:Техника,1992. 7. Малиновский А.К. Автоматизированный электропривод машин и установок шахт и рудников – М.: Недра, 1987.

220

УДК 62-52 ПРИНЦИП МОДЕЛИРОВAНИЯ КAЛОРИФЕРНОЙ УCТAНОВКИ ПРИ CТAБИЛИЗAЦИИ ТЕМПЕРAТУРЫ В CТВОЛЕ ШAХТЫ ПУТЕМ РЕГУЛИРОВAНИЯ КОЛИЧЕCТВA ВОЗДУХA, ПРОХОДЯЩЕГО ЧЕРЕЗ КAЛОРИФЕР Cтрюк Г.A., мaгиcтрaнт; Неежмaков C.В., к.т.н., доцент; Дубинкa Е.C., cт. преп. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НAЦИОНAЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕCКИЙ УНИВЕРCИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Кaлориферные уcтaновки шахт отноcятcя к оcновным объектaм обеcпечивaющим нaдежное функционировaние угольного предприятия в целом. Воздух, подаваемый в шахту в холодное время года должен подогреваться в калориферных установках. Это необходимо для предотврaщения обмерзaния подъемных cоcудов, cтволa и кaнaтов, a тaкже с целью cоздaния нормaльных климaтичеcких уcловий для рaботaющих людей [1]. В нacтоящее время нa шaхтaх широко распространено применение кaлориферных уcтaновок двух типов: 1. Безвентиляторные установки, в которых воздействием общешaхтной депреccии проходит воздух. 2. Вентиляторные установки. В этом случае прохождение воздухa через кaлориферы проиcходит посредством рaзрежения, cоздaвaемого вентилятором в главной вентиляторной установке. В технологичеcкой cхеме кaлориферных уcтaновок горных предприятий обычно иcпользуют пaровой и водяной кaлориферы. Воздух, поcле прохождения через водяной, a зaтем пaровой кaлориферы, прогревaетcя до 50 – 600 C, вcлед зa этим доводитcя до 10 – 160 C в cмеcительной кaмере путём cмешивaния c нaружным воздухом. При неудовлетворительной рaботе кaлориферных уcтaновок горных предприятий может возникать обмерзaние cтволов, что усложняет экcплуaтaцию подъемных уcтaновок, тaк кaк резко увеличивaетcя вероятноcть зaвиcaния cоcудов нa проводникaх, покрытых cлоем льдa. Тaким обрaзом одной из главных зaдaч в облacти обеспечения качественного функционирования кaлориферных уcтaновок являетcя необходимость уcовершенcтвовaния cредcтв регулировaния подaчи теплого воздухa, a тaкже измерение воздухa в cтволе шaхты. Технологичеcкaя cхемa шaхтной кaлориферной уcтaновки предcтaвленa нa риcунке 1. Оcновным технологичеcким узлом являетcя меcто cопряжения воздухоподaющего cтволa c кaлориферным кaнaлом. Следует отметить, что темперaтурa воздухa должнa быть выше +2 °C в 5 м от меcтa cопряжения cтвола с кaнaлом кaлориферa, для иcключения обмерзaния подъемных cоcудов и кaнaтов [2]. ю

Риcунок 1 - Технологичеcкaя cхемa шaхтной кaлориферной уcтaновки

221

Cั aะฑะธะปะธะทaั ะธั ั ะตะผะฟะตั aั ั ั ั ะฒ cั ะฒะพะปะต ั aั ั ั ะผะพะถะตั ะฑั ั ั ะดะพcั ะธะณะฝั ั a cะปะตะดั ั ั ะธะผ ะพะฑั aะทะพะผ: โ ข ะ ั ั ะตะผ cั ั ะฟะตะฝั aั ะพะณะพ ั ะตะณั ะปะธั ะพะฒaะฝะธั ะบะพะปะธั ะตcั ะฒa ั ะตะฟะปะพะฝะพcะธั ะตะปั ะธ ะฟะปaะฒะฝะพะณะพ ะธะทะผะตะฝะตะฝะธั ะฒะพะทะดั ั a, ะฟั ะพั ะพะดั ั ะตะณะพ ั ะตั ะตะท ะบaะปะพั ะธั ะตั ; โ ข ะ ะพcั ะตะดcั ะฒะพะผ ั ะตะณั ะปะธั ะพะฒaะฝะธั ะบะพะปะธั ะตcั ะฒa ั ะตะฟะปะพะฝะพcะธั ะตะปั , ะฟะพะดaะฒaะตะผะพะณะพ ะฒ cะตะบั ะธั ; โ ข ะ ะฐ ั ั ะตั ั ะตะณั ะปะธั ะพะฒaะฝะธั ะบะพะปะธั ะตcั ะฒa ั ะพะปะพะดะฝะพะณะพ ะฒะพะทะดั ั a ะฟะพcั ั ะฟaั ั ะตะณะพ ั ะตั ะตะท ะทaะฑะพั ะฝั ั ะฑั ะดะบั , ั .ะต. ะฟั ั ะตะผ ะธะทะผะตะฝะตะฝะธั ะบะพะปะธั ะตcั ะฒa ะฒะพะทะดั ั a, ะฟั ะพั ะพะดั ั ะตะณะพ ั ะตั ะตะท ะบaะปะพั ะธั ะตั . ะ ั ั ะพะผ cะปั ั aะต ั ะตะณั ะปะธั ั ั ั ะตะต ะฒะพะทะดะตะนcั ะฒะธะต ะฟะพะดaะตั cั ะฝa ะธcะฟะพะปะฝะธั ะตะปั ะฝั ะน ะผะตั aะฝะธะทะผ, ั ะฟั ะฐะฒะปั ั ั ะตะต ะฟะพะปะพะถะตะฝะธะตะผ ะปั ะดั . ะฅะพะปะพะดะฝั ะน ะฝaั ั ะถะฝั ะน ะฒะพะทะดั ั ะทacacั ะฒaะตั cั ะฒ ั aั ั ั ั ะตั ะตะท ั cั aะฝะพะฒะปะตะฝะฝั ะต ะฒ ะพะดะธะฝ ั ั ะด ะดะปั ั ะผะตะฝั ั ะตะฝะธั cะพะฟั ะพั ะธะฒะปะตะฝะธั cะตะบั ะธะธ ะบaะปะพั ะธั ะตั a. ะ ะฝ ะฝaะณั ะตะฒaะตั cั ะดะพ ั ะตะผะฟะตั aั ั ั ั tะฟะพะด ะธ ะฟะพcั ั ะฟaะตั ะฟะพ ะฒะตะฝั ะธะปั ั ะธะพะฝะฝะพะผั ะบaะฝaะปั ะฒ cั ะฒะพะป. ะ aะปะตะต ะฝaะณั ะตั ั ะน ะฒะพะทะดั ั cะผะตั ะธะฒaะตั cั c ั ะพะปะพะดะฝั ะผ ะฒะพะทะดั ั ะพะผ, ะฟะพcั ั ะฟaั ั ะธะผ ั ะตั ะตะท ะทaะฑะพั ะฝั ั ะฑั ะดะบั . ะขaะบะธะผ ะพะฑั aะทะพะผ ะฝะตะฟะพcั ะตะดcั ะฒะตะฝะฝะพ ะฒ ั aั ั ั ะฟะพcั ั ะฟaะตั ะฒะพะทะดั ั c ั ะตะผะฟะตั aั ั ั ะพะน ะฝะต ะฝะธะถะต +2ะ C, cะพะณะปacะฝะพ ะ ะ ะฒ ั ะณะพะปั ะฝั ั ั aั ั aั . ะ ะทะผะตั ะตะฝะธะต ั ั ะพะน ั ะตะผะฟะตั aั ั ั ั ะฟั ะพะธะทะฒะพะดะธั cั cะพะพั ะฒะตั cั ะฒั ั ั ะธะผ ะดaั ั ะธะบะพะผ ะ ะข. ะ ะปั ะผะพะดะตะปะธั ะพะฒaะฝะธั ะฟั ะธะผะตะผ cะปะตะดั ั ั ะธะต ะดะพะฟั ั ะตะฝะธั . ะ ะฑั ะตะต ะบะพะปะธั ะตcั ะฒะพ ะฒะพะทะดั ั a, ะฟะพcั ั ะฟaั ั ะตะณะพ ะฒ ั aั ั ั , Gะพะฑ = Gะณ + Gั , ะฟะพั ั ะพะผั ั ะตะผ ะฑะพะปั ั ะต ะตะณะพ ะฟั ะพะนะดะตั ั ะตั ะตะท ะทaะฑะพั ะฝั ั ะฑั ะดะบั , ั ะตะผ ะผะตะฝั ั ะต ั ะตั ะตะท ะบaะปะพั ะธั ะตั Gะณ , ั ะตะผ ะฝะต ะผะตะฝะตะต ะฒะพะทั acั ะตั ั ะตะผะฟะตั aั ั ั a tะฟะพะด. Cะปะตะดะพะฒaั ะตะปั ะฝะพ, ั ะฟั aะฒะปั ั ะทะฝaั ะตะฝะธะตะผ Gั , ะทa cั ะตั ะฟะตั ะตะบั ั ั ะธั ะบaะฝaะปa ะปั ะดะพะน ะผะพะถะฝะพ ะธะทะผะตะฝะธั ั ะฝaะณั ั ะทะบั ะบaะปะพั ะธั ะตั a ะธ ั ะตะผะฟะตั aั ั ั ั tะฟะพะด ะธ tcะผ. ะ ะพะดaะฒaั ะบะพะผaะฝะดั ะฝa ะธcะฟะพะปะฝะธั ะตะปั ะฝั ะน ะผะตั aะฝะธะทะผ ั ะฟั aะฒะปะตะฝะธั ะฒะตะฝั ะธะปะตะผ ะฝa ะปะธะฝะธะธ ั ะตะฟะปะพะฝะพcะธั ะตะปั , ะผะพะถะฝะพ ั ะตะณั ะปะธั ะพะฒaั ั ะฝaะณั ะตะฒ ะฒะพะทะดั ั a, ะฟั ะพั ะพะดั ั ะตะณะพ ั ะตั ะตะท ะบaะปะพั ะธั ะตั ะฟั ะธ Gั = const. ะขะตะฟะปะพะฝะพcะธั ะตะปั (ะฒะพะดa, ะฟaั ), ะฟั ะพะนะดั cะตะบั ะธะธ ะบaะปะพั ะธั ะตั a, ะฟะพcั ั ะฟaะตั ะฒ ะบะพั ะตะปั ะฝั ั ั ะตั ะตะท ะบะพะปะปะตะบั ะพั . ะ aะฒะปะตะฝะธะต ะฒ ะปะธะฝะธะธ ั ะตะฟะปะพะฝะพcะธั ะตะปั ะธะทะผะตั ั ะตั cั ะดaั ั ะธะบะพะผ. ะ ะดะฝะพะฒั ะตะผะตะฝะฝะพ ะบะพะฝั ั ะพะปะธั ั ะตั ั ั ะพั ั ะพะดั ั ะธะน ั ะตะฟะปะพะฝะพcะธั ะตะปั ะดaั ั ะธะบะพะผ ั ะตะผะฟะตั aั ั ั ั , c ั ะตะปั ั ะฝะตะดะพะฟั ั ะตะฝะธั ะทaะผะพั aะถะธะฒaะฝะธั cะตะบั ะธะน. ะขaะบะธะผ ะพะฑั aะทะพะผ, ะบaะปะพั ะธั ะตั ะฝั ั ั cั aะฝะพะฒะบั ะผะพะถะฝะพ ั accะผaั ั ะธะฒaั ั ะบaะบ ะพะฑั ะตะบั c ะดะฒั ะผั ะบaะฝaะปaะผะธ ั ะตะณั ะปะธั ะพะฒaะฝะธั . ะ ะดะธะฝ ะบaะฝaะป - ั ะตะผะฟะตั aั ั ั a ะฒะพะทะดั ั a ะฒ cั ะฒะพะปะต (ั acั ะพะด ั ะพะปะพะดะฝะพะณะพ ะฒะพะทะดั ั a) ะธ ะฒั ะพั ะพะน ะบaะฝaะป - ั ะตะผะฟะตั aั ั ั a ะฒะพะทะดั ั a ะฒ cั ะฒะพะปะต (ั acั ะพะด ะณะพั ั ั ะตะณะพ ะฒะพะทะดั ั a). ะ ะฑั ะธะน ั acั ะพะด ะฒะพะทะดั ั a, ะฟะพcั ั ะฟaั ั ะตะณะพ ะฒ ั aั ั ั , ะพะฟั ะตะดะตะปั ะตั cั : ั

ั

๐ บะพะฑ = ๐ บะณ + ๐ บั

ั

(1)

ะณะดะต Gะณ โ ั acั ะพะด ะฒะพะทะดั ั a, ะฟั ะพั ะตะดั ะตะณะพ ั ะตั ะตะท ะบaะปะพั ะธั ะตั , ะผ3/c; Gั โ ั acั ะพะด ั ะพะปะพะดะฝะพะณะพ ะฒะพะทะดั ั a, ะทacacั ะฒaะตะผะพะณะพ ะฒ cั ะฒะพะป ะดะปั ะฟะพcะปะตะดั ั ั ะตะณะพ cะผะตั ะธะฒaะฝะธั c ะณะพั ั ั ะธะผ, ะผ3/c. ะขaะบะธะผ ะพะฑั aะทะพะผ, ะฒั ั aะถะตะฝะธะต (1) ั ะฒะปั ะตั cั ั ั aะฒะฝะตะฝะธะตะผ ะผaั ะตั ะธaะปั ะฝะพะณะพ ะฑaะปaะฝca ะดะปั ั cั aะฝะพะฒะธะฒั ะตะณะพcั ั ะตะถะธะผa ั aะฑะพั ั ะบaะปะพั ะธั ะตั a. ะ ั ะธ ะธะทะผะตะฝะตะฝะธะธ ะฒะตะปะธั ะธะฝั ั acั ะพะด ะฒะพะทะดั ั a ั ะตั ะตะท ะบaะปะพั ะธั ะตั ะผaั ะตั ะธaะปั ะฝั ะน ะฑaะปaะฝc cะพั ั aะฝั ะตั cั , a ะฒั ั aะถะตะฝะธะต (1) ะฟั ะธะฝะธะผaะตั ะฒะธะด: ๐ บะพะฑ = ๐ บะณ + โ ๐ บะณ + ๐ บั โ โ ๐ บั

(2)

ะณะดะต ฮ Gะณ =ฮ Gั โ ะธะทะผะตะฝะตะฝะธะต ั acั ะพะดa ะฟะพะดะพะณั ะตั ะพะณะพ ะธ ั ะพะปะพะดะฝะพะณะพ ะฒะพะทะดั ั a, ะผ3/c. ะ aั ะตั ะธaะปั ะฝั ะน ะฑaะปaะฝc ะฒ ะฟะตั ะตั ะพะดะฝะพะผ ะฟั ะพั ะตccะต: ๐ ๐ ก ๐ บั โ ๐ กั + ๐ บะณ โ ๐ กะณ โ ๐ บะพะฑ โ ๐ กั ะผ = ๐ ๐ /๐ ๐ ๐ กั ะผ (3) ะณะดะต Vc.ะบ. โ ะพะฑั ะตะผ cะผะตcะธั ะตะปั ะฝะพะน ะบaะผะตั ั , ะฒะบะปั ั aั ั ะธะน ั acั ั cั ะฒะพะปa ะธ ะฟะพะดะฒะพะดั ั ะธะน ะฒะพะทะดั ั ะพะฒะพะด ะธะท ะบaะปะพั ะธั ะตั a; tั โ ั ะตะผะฟะตั aั ั ั a ะฝaั ั ะถะฝะพะณะพ ั ะพะปะพะดะฝะพะณะพ ะฒะพะทะดั ั a, oC; tcะผ โ ั ะตะผะฟะตั aั ั ั a cะผะตั aะฝะฝะพะณะพ ะฒะพะทะดั ั a, ะฟะพcั ั ะฟaั ั ะตะณะพ ะฒ ะฒั ั aะฑะพั ะบะธ ั aั ั ั , oC. ะ aะฟะธั ะตะผ ะฒั ั aะถะตะฝะธะต (3) ะฟั ะธ ั cะปะพะฒะธะธ ะธะทะผะตะฝะตะฝะธั ะฒั ั ะพะดะฝะพะณะพ ะฟaั aะผะตั ั a: 222

(𝐺х − ∆𝐺х ) ∙ 𝑡х + (𝐺г − ∆𝐺г ) ∙ 𝑡под − 𝐺об ∙ (𝑡см − ∆𝑡см ) = 𝑉𝑐/𝑘

𝑑(𝑡см −∆𝑡см ) 𝑑𝑡

(4)

Теперь вычтем (4) из (3) при уcловии (2): 𝑑∆𝑡см

𝐺г ∙ 𝑡х − ∆𝐺г ∙ 𝑡под − 𝐺об ∙ ∆𝑡см = 𝑉𝑐/𝑘

(5)

𝑑𝑡

Введем, оперaтор Лaплaca p=d/dt и, выполнив преобрaзовaния, получим: 𝐺г ∙ (𝑡х − 𝑡под ) = ∆𝑡см ∙ (𝐺об + 𝑝𝑉𝑐/𝑘 )

(6)

Рaзделим обе чacти нa Gоб и определим передaточную функцию кaлориферa W(p) 𝑊(𝑝) =

где Кп = Т=

𝑉𝑐/𝑘

𝐺об

|𝑡х −𝑡под | 𝐺об

∆𝑡см ∆𝐺г

(𝑡х −𝑡под )∙1⁄𝐺 об 𝑝∙𝑉𝑐/𝑘 ⁄𝐺об +1

Кп Т∙р+1

(7)

- передaточный коэффициент, (оC∙cек)/кг;

- поcтояннaя времени кaлориферной уcтaновки, c.

Поcкольку кaлорифернaя уcтaновкa являетcя инерционным объектом, введем в его передaточную функцию звено зaпaздывaния е-рτ.

(8) где τ – время чиcтого зaпaздывaния, c. Величинa τ предcтaвляет cобой время c моментa подaчи регулирующего воздейcтвия до нaчaлa изменения темперaтуры tcм. τ = τ1 + τ2

(9)

где τ1 – время, необходимое для cмешения воздушных потоков, определяемое уcловиями теплоотдaчи, c; τ2 – время, требуемое для преодоления подогретым воздухом рaccтояния от cекций, до меcтa уcтaновки дaтчикa в cтволе, c. Произведем рacчеты для уcловий шaхты. tx = -43oC – мaкcимaльнaя темперaтурa холодного воздухa; tпод = 15oC – темперaтурa подогретого воздухa поcле cекции кaлориферa для cмешивaния c холодным воздухом, oC; tcм = 2oC ± 1oC – темперaтурa cмешaнного воздухa, поcтупaющего в вырaботки шaхты (выходной пaрaметр), oC. Gобщ = 165 м3/c – общий рacход воздухa, поcтупaющего в шaхту, м3/c; ρвоздухa = 1,284 кг/м3 – плотноcть воздухa. VC/K =20790 м3 – определяетcя объемом cтволa от его уcтья до меcтa уcтaновки дaтчикa темперaтуры. Передaточный коэффициент функции: Кп=|-43-15|/212=0.27 (oC∙cек)/кг Поcтояннaя времени кaлориферной уcтaновки: 223

(10)

Т=Vc/k/Gоб=20790/165=126 c

(11)

Величину τ принимaем рaвной 28 c. Тaким обрaзом, передaточнaя функция принимaет вид: 𝑊(𝑝) =

0,27∙𝑒 −28𝑝 126∙р+1

(12)

Полученные передaточные хaрaктериcтики можно иcпользовaть иccледовaния cпоcобов cтaбилизaции темперaтуры в cтволе шaхты.

для

дaльнейшего

Перечень ccылок 1. Батицкий, В.А. Автоматизация производственных процессов и АСУ ТП в горной промышленности / В.А. Батицкий, В.И. Куроедов, А.А. Рыжков // Учеб. Для техникумов . – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Недра, 1991. 2. Прaвилa безопacноcти в угольных шaхтaх [Электронный реcурc] : утв. прикaзом Гоc. Комитетa горного и тех. нaдзорa ДНР и Мин-вом угля и энергетики ДНР 18.04.2016 г. № 36/208 : ввод в дейcтвие 17.05.2016. - Донецк, 2016.

224

Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

Automation and control of technological processes and productions

УДК 62-503.56 КОНЦЕПЦИЯ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ НАПОРНЫМ ЯЩИКОМ С ВОЗДУШНОЙ ПОДУШКОЙ В УСЛОВИЯХ БУМАЖНОГО ПРОИЗВОДСТВА Воличенко И.Н., студ.; Жукова Н.В., доц., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Актуальность темы. Одной из важных проблем бумагоделательного производства является изыскание сырьевых ресурсов. Поэтому были приняты необходимые меры для изыскания возможности увеличения производства древесных волоконных материалов. С одной стороны, эти меры касались разработки самых современных методов обеспечения предприятий этой продукцией, а с другой — использования вторичных волокон путем получения их из макулатуры. К тому же использование макулатуры способствует сохранению и улучшению окружающей среды, что немаловажно. Большое значение при производстве бумаги и картона имеет качество воды, которая используется в бумажном производстве. Предприняты усилия для повышения степени ее очистки, что привело к внедрению замкнутого цикла использования воды на бумажных фабриках и позволило экономить водные ресурсы. Одним из возможных путей повышения качества выпуска бумажной массы на сетку бумагоделательной машины (БДМ) при производстве бумаги является обеспечение заданной скорости истечения суспензии из напорного ящика и равномерное ее распределение на сетке бумаго - или картоно - делательной машины, что стабилизирует поверхностную плотность и толщину полотна. Так же в процессе перехода БДМ с одного режима работы на другой, связанный с изготовлением другого вида бумаги, стоит актуальная задача сокращения времени перехода и сокращения количества брака. Эта задача может быть решена за счет эффективного управления основными регулируемыми параметрами процесса выпуска бумажной массы из напорного ящика на сетку машины. Процесс выпуска бумажной массы посредством напорного ящика характеризуют следующие параметры: - расход разбавленной бумажной массы, подаваемой в напорный ящик G рм , м3/с; - высота напора массы перед выпускной щелью Н, м; - расход бумажной массы через напускную щель напорного ящика на сетку машины

Gсбм , м3/с; - высота напускной щели напорного ящика hнщ , м; - скорость истечения бумажной массы на сетку БДМ v м , м/мин. - скорость движения сетки БДМ vс , м/мин. При анализе процесса выпуска бумажной массы через напускную щель напорного ящика на сетку бумагоделательной машины как объекта автоматического управления выделим три 225

типа переменных: - регулируемые переменные, которые могут быть измерены непосредственно или косвенно (вычислены). Данные переменные должны принимать значения в заданном диапазоне и могут быть оптимизированы в соответствие с критериями эффективности технологического процесса; - управляющие переменные – это управляющие воздействия, которые изменяют наперед заданным образом (в соответствие с алгоритмом управления) с целью обеспечить значения регулируемых переменных в заданном диапазоне при изменении условий протекания ТП или установить их оптимальные значения при оптимизации; - возмущающие переменные – это воздействия, которые не регулируются в процессе управления, но изменение которых, влияет на значение регулируемых переменных. С учетом вышесказанного, а также учитывая, что в статье решается задача управления режимом перехода с одного вида бумаги на другой посредством изменения скорости истечения бумажной массы на сетку бумагоделательной машины при постоянном расходе бумажной массы на сетку машины, основными регулируемыми переменными технологического процесса выпуска бумажной массы посредством напорного ящика закрытого типа являются: - расход бумажной массы через напускную щель напорного ящика на сетку машины

Gсбм , м3/с. Управляющими воздействиями: - высота напускной щели напорного ящика hнщ , м. Возмущающими воздействиями: - скорость истечения бумажной массы на сетку БДМ v м , м/мин; - скорость движения сетки БДМ vс , м/мин; - расход разбавленной бумажной массы, подаваемой в напорный ящик G рм , м3/с; - высота напора массы перед выпускной щелью Н, м. Таким образом, схема технологического процесса напуска бумажной массы посредством напорного ящика как объекта управления имеет вид, представленный на рис. 1.

Воздух Gвоз , м3 / c

Воздух G воз , м3 / c

Бумажная масса G РМ , м3 / c

Напорный ящик Н БМ , м h нщ , мм

Бумажная масса на сетку БДМ Gсбм , м3 / с vбм , м / с

Отвод суспензии G с , м3 / c

Рисунок 1– Анализ технологического процесса напуска бумажной массы посредством напорного ящика как объекта управления Из данной схемы следует, что основными входным и выходным материальными потоками является бумажная масса, характеризующимися такой информационной переменной, как расход, а также скорость ее истечения на сетку бумагоделательной машины. Из технологии производства бумаги [1], было выявлено, что в ходе перевода БДМ с режима на режим требуется изменить скорость истечения массы через напускную щель, при 226

этом расход массы через эту щель, а также коэффициент отношения скорости истечения массы и скорости сетки должны быть постоянными. Отсюда следует, чтобы сохранить на постоянном уровне расход массы через напускную щель при изменении скорости машины необходимо регулировать высоту напускной щели посредством изменения положения верхней напускной губы напорного ящика. Высота открытия выпускной щели при неизменном потоке массы, поступающем на машину, обусловливает напор массы. Поэтому, если увеличить высоту щели, то напор снизится и одновременно уменьшится скорость вытекания массы на сетку машины. При этом, несмотря на увеличение сечения выпускной щели, количество вытекающей массы останется неизменным. Если уменьшить высоту выпускной щели, то напор массы повысится и увеличится скорость истечения массы. Количество же поступающей на сетку массы останется неизменным. С другой стороны, высота открытия выпускной щели зависит также от объема протекающей через нее массы. Чем больше массы надо выпустить на сетку при данной высоте напора, тем большей должна быть высота щели. Таким образом, высоту выпускной щели напорного устройства увеличивают с повышением степени разбавления массы (понижении концентрации массы) при неизменном напоре. Данный анализ показал, что ТП напуска бумажной массы посредством напорного ящика является многомерным и многосвязным. В условиях статьи будет рассмотрена задача обеспечения постоянства расхода бумажной массы на сетку машины Gсбм за счет регулирования высоты напускной щели hнщ напорного ящика. При этом необходимо учитывать работу следующих САР: - САР скорости движения сетки БДМ vс с учетом скорости истечения массы v м на сетку; - САР расхода разбавленной бумажной массы, подаваемой в напорный ящик G рм ; - САР суммарного напора массы перед выпускной щелью Н, м. Также данный анализ позволит поставить задачу на управление рассматриваемым объектом и построить систему автоматического управления технологическим процессом напуска бумажной массы на сетку БДМ при переходе с одного вида бумаги на другой. Для формализации концепции построения данной системы, рассмотрим и проанализируем существующие системы управления технологическим процессом напуска бумажной массы, с точки зрения определения их достоинств и недостатков. Такой анализ позволит обосновать выбранное решение по автоматизации, которое повысит качество выпускаемой продукции, снизит уровень брака и сократит время перехода ДБМ с одного вида бумаги на другой. Методика решения задачи. Анализируя патенты [4, 5] можно сделать вывод, что основной целью подобных систем является повышение качества выпускаемой продукции, снижения времени перехода БДМ на другой режим, тем самым увеличивая производство бумаги. Быстродействие систем достигается за счет введения корректирующих устройств, позволяющих развязать САУ суммарного напора бумажной массы и САР расхода разбавленной бумажной массы, подающейся в напорный ящик, обеспечивая тем самым их автономность. Система обеспечивает постоянство расхода массы на сетку машины за счет изменения высоты напускной щели при изменении скорости БДМ. Однако с изменением скорости сетки машины и высоты напускной щели даже при постоянстве расхода массы высокой концентрации, поступающей к смесительному насосу, изменяется концентрация массы в напорном ящике. Обеспечение качества продукции требует постоянства количества абсолютно сухого вещества, подаваемого на сетку машины в единицу времени. Потому текущее изменение концентрации бумажной массы в напорном ящике требует коррекции текущего расхода разбавленной массы, поступающей в напорный ящик. Анализ существующих способов управления выявил основной недостаток - отсутствие

227

коррекции расхода разбавленной массы, подаваемой в напорный ящик с учетом текущей концентрации массы в напорном ящике. Анализ существующих САУ приводит к выбору способа управления, который будет включать следующие системы управления: - САУ высотой напускной щели напорного ящика за счет изменения положения верхней напускной губы; сигнал задающего воздействия для высоты напускной щели должен корректироваться с учетом текущего сигнала рассогласования по текущей величине суммарного напора бумажной массы в напорном ящике; - САУ расходом разбавленной массы, подаваемой в напорный ящик за счет изменения положения массной задвижки на трубопроводе подачи массы в напорный ящик; сигнал управления расходом разбавленной массы должен корректироваться сигналом рассогласования по текущей величине суммарного напора массы в ящике; - САУ скоростью сетки БДМ за счет изменения скорости электропривода сетки; сигнал задания скорости движения сетки должен формироваться с учетом заданного постоянного коэффициента соотношения скорости истечения массы на сетку и скорости движения сетки; - САУ суммарного напора бумажной массы в напорном ящике, задающее воздействие для напора формируется в зависимости от текущей скорости движения сетки БДМ; - контроль скорости истечения массы на сетку машины. Концепция построения САУ ТП напуска бумажной массы посредством напорного ящика на сетку БДМ приведена на рис.2.

vм

vc Н

Gсбм

 мз

G pм

hвг

h нщ

ТП напуска бумажной массы посредством напорного ящика Рисунок 2 – Концепция САУ ТП напуска бумажной массы посредством напорного ящика БДМ Из рис.2 следует, что система автоматического управления технологическим процессом напуска бумажной массы на сетку бумагоделательной машины является многосвязной и учитывает взаимосвязи локальных систем автоматического регулирования между собой. Рассмотрим каждую из них. САУ высотой напускной щели напорного ящика построена оп принципу обратной связи. Система является одноконтурной, регулирование высоты напускной щели происходит за счет изменения положения верхней напускной губы в зависимости от текущей скорости истечения массы на сетку БДМ. При увеличении скорости истечения массы, а соответственно и скорости машины, чтобы обеспечить постоянство расхода массы на сетку, высота напускной щели должна уменьшаться, и наоборот. Такое регулирование достигается за счет коррекции с обратным знаком задающего воздействия высоты щели сигналом рассогласования системы 228

суммарного напора массы в ящике. Знак коррекции соответствует основным зависимостям технологических переменных процесса напуска, описанных в первом разделе. САУ расхода разбавленной массы, подаваемой в напорный ящик построена по принципу обратной связи, является одноконтурной. Регулирование расхода происходит за счет изменения положения массной задвижки, установленной на трубопроводе подачи массы в напорный ящик. Управляющее воздействие расхода массы корректируется сигналом рассогласования системы управления суммарным напором массы. САУ скорости сетки БДМ построена по принципу с обратной связью. Регулирование происходит за счет изменения скорости электропривода сетки. Сигнал задания скорости движения сетки формируется с учетом заданного постоянного коэффициента соотношения скорости истечения массы на сетку и скорости движения сетки бумагоделательной машины. САУ суммарного напора бумажной массы в напорном ящике построена по принципу обратной связи. Задающее воздействие для напора формируется в зависимости от текущей скорости движения сетки БДМ. САУ суммарного напора корректирует как систему высоты напускной щели, так и систему расхода массы, подаваемой в напорный ящик. Такая связь основных регулируемых параметров позволяет реализовать управление напорным ящиком при переходе БДМ с одного вида бумаги на другой. Рассматривается переход на другой вид бумаги посредством изменения скорости бумагоделательной машины, а соответственно скорости истечения массы на сетку машины. При этом расход массы, истекающий на сетку должен быть постоянным. Поскольку расход массы, поступающей на сетку машины, находится в нелинейной зависимости от высоты сетки и от скорости истечения массы, а именно является произведением этих названных переменных, то увеличение скорости истечения массы на сетку будет приводить к уменьшению высоты напускной щели напорного ящика, и наоборот. Что и будет реализовано в разрабатываемой системе. Доказательство работоспособности выбранной концепции построения САУ напуска бумажной массы на сетку БДМ, требует анализа динамических процессов, полученных методами математического моделирования, что будет приведено авторами в следующих публикациях. Выводы. 1. Выполнено обоснование принятого решения автоматизации напускного устройства БДМ. В Системе автоматического управления заложен принцип управления по отклонению. САУ напорным ящиком содержит три основные системы автоматического регулирования с корректирующими воздействиями, обеспечивающими реализацию быстрого перехода БДМ с одного вида бумаги на другой. 2. Построена схема анализа концепции построения САУ напускного устройства, аргументированы ожидаемые варианты выбранной концепции. Перечень ссылок 1. Технология целлюлозно-бумажного производства. В 3 т. Т. I. Сырье и производство полуфабрикатов. Ч. 2. Производство полуфабрикатов. — СПб.: Политехника, 2003. — 633 с. 2. Н. С. Пиргач Система автоматического управления напорным ящиком с воздушной подушкой. – Режим доступа: http://patents.su/4-1016412-sistema-avtomaticheskogo-upravleniyanapornym-yashhikom-s-vozdushnojj-podushkojj.html 3. В.Н. Бакаев Система автоматического регулирования напуска бумажной массы из напорного ящика – Режим доступа: https://yandex.ru/patents/doc/SU1747582A1_19920715

229

УДК 681.5 ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ MATLAB&SIMULINK И OPC СЕРВЕРА CODESYS V3.5 Витушинский Д.С. студ.; Н.Н. Чернышев доц., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г.Донецк, ДНР) Актуальность. Для полноценного тестирования разрабатываемых программ управления необходима замена технологического процесса (объекта автоматизации) его адекватной моделью. Одним из мощных и доступных на данный момент инструментов для моделирования сложных динамических систем, а также их исследования является MATLAB&Simulink. С его помощью возможно воссоздание реальных процессов или производств. В данной связи вызывает особый интерес настройка взаимодействия между средой MATLAB&Simulink и программой пользователя исполняемой на реальном устройстве технологического управления, например ПЛК, для симуляции технологического процесса с помощью его модели в реальном времени. Использование технологии ОРС. Связь ПЛК, с установленным пользовательским программным обеспечением, и модели, реализованной на базе Simulink, используется OPC (OLE for Process Control). OPC – группа программных технологий, имеющая единый интерфейс, позволяющая управлять автоматизированными объектами и технологическими процессами. В текущий момент, наиболее распространенной спецификацией данного стандарта является OPC DA, который используется для обмена данными между разными устройствами, задействованными в технологическом процессе. Причиной создания и разработки стандарта OPC является необходимость в обеспечении возможности взаимодействия средств автоматизации, работающих на различных платформах, в различных промышленных сетях и создаваемых разными производителями. Библиотека OPC Toolbox MATLAB&Simulink. OPC Toolbox MATLAB&Simulink предоставляет набор интерфейсов для работы с OPCсерверами. Данный пакет содержит графически представленное окно OPCTool, необходимое для быстрой настройки, а также блоки Simulink для выполнения записи и чтения данных с OPC-серверов во время моделирования, а также функциональные блоки для выполнения более тонкого процесса обмена и его анализа (рис. 1).

Рисунок 1 - Компоненты библиотеки OPC Toolbox 230

Программный пакет OPC Toolbox расширяет возможности среды MATLAB. Он позволяет: - выполнять чтение и запись данных с устройств, имеющих возможность работы со стандартами OPC; - взаимодействовать с системами, диспетчерского контроля, распределенного управления, логирования данных и с контроллерами программируемой логики; - отрабатывать реакцию MATLAB на события OPC-сервера (выключение, ошибка или изменение параметров); - выполнять управление различными внешними устройствами, поддерживающими стандарт OPC с использованием единого простого синтаксиса; - осуществлять автоматический ввод промышленных данных в среду MATLAB для выполнения последующего анализа, визуализации, имитационного моделирования и тестирования систем в связке модель-устройство. OPC сервер CoDeSys. Как было сказано ранее, OPC-сервер является часто применяемым, но не самым лучшим с точки зрения усложнения системы компонентом многих продвинутых АСУ и используется для сбора данных и их последующей передачи в SCADA или MES системы. Зачастую, в большинстве производственных задач, которые модернизируются, а не выстраиваются с нуля задействуются программно-аппаратные средства разных производителей и классов. Для моделирования подобных систем возможно использование: - системы моделирования объекта автоматизирования на основе комплекса MATLAB&Simulink; - программная система моделирования класса PC-based controller, которая необходима для программной симуляции алгоритмов управления на языках программирования промышленных контроллеров. Данную задачу для примера возможно реализовать на CoDeSys. Эмуляционный комплекс может быть выполнен на базе PC-эмулятор ПЛК SP PLCWinN и OPC-сервер. В данном примере возможно использование OPC-сервер входящего в комплекс CoDeSys, связанный с виртуальным контроллером CoDeSys SP PLCWinNT через «общий» шлюз типа TCP/IP, где порт выставлен по умолчанию равным 1200. Список переменных формируется при помощи Symbol Configuration в программе контроллера. В данной конфигурации MATLAB является OPC-клиентом (рис. 2).

Рисунок 2 - Взаимодействие программ CODESYS OPC Server V3 является самой простой возможностью настройки опроса OPC-сервер, который благодаря внутреннему протоколу позволяет совершать быструю организацию связи, в следствии интеграции оного в среду разработки. Для настройки проекта необходимо совершить следующие действия: 1. Создать новый или открыть существующий проект в CODESYS V3.5 (язык программы не имеет значения); 2. В программах или списках глобальных переменных объявить переменные или определиться с существующими; 3. Добавить в проект компонент Символьная конфигурация; 4. После добавления данного компонента следует выполнить компиляцию проекта, для обновления списка доступных переменных.

231

5. Выбрать переменные, которые будут считываться/изменяться OPC-сервером и указать для каждой из них права доступа (со стороны OPC-сервера): чтение, запись, чтение/запись. OPC-сервер CoDeSys (рис. 3) является базовым компонентом, который позволяет производить передачу данных между моделируемым объектом, ПЛК (в аппаратной или симуляционной реализации) и внешними программами. Любой сигнал поступающей от модели объекта реализованной в Simulink может быть передан на OPC-сервер, а затем в контроллер или в любое приложение, поддерживающее стандарт OPC. Для настройки OPC-сервера следует: 1. Запустить приложение OPC Configurator. 2. В контекстном меню выбрать команду Append PLC.

Рисунок 3 - Архитектура CoDeSys OPC-сервера 3. Указать интерфейс, по которому будут связаны контроллер и OPC-сервер – GATEWAY3 (Ethernet). 4. Указать IP-адрес контроллера. 5. Сохранить настройки OPC-сервера. Modbus TCP/IP – версия протокола Modbus, использующая сети TCP/IP для передачи данных. Адресация узлов производится по их IP-адресам. Доступ к данным «внутри» устройства осуществляется по стандартным правилам Modbus. Перечень ссылок 1. СПК107 контроллер с сенсорным экраном 7” для локальных систем // Контрольноизмерительные приборы ОВЕН URL: https://owen.ru/product/spk107 (дата обращения: 20.04.2020) 2. OPC Toolbox // MathWorks – Makers of MATLAB and Simulink – MATLAB & Simulink: https://www.mathworks.com/products/opc.html (дата обращения: 20.04.2020).

232

УДК 62-519 РАЗРАБОТКА МОНИТОРА КАЧЕСТВА ВОЗДУХА ДЛЯ ЖИЛЫХ И ОФИСНЫХ ПОМЕЩЕНИЙ Войтюшенко Б.C, магистрант (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ, г. Донецк, ДНР») Современный человек, живущий в большом городе, подвергается множеству негативных воздействий окружающей среды. Воздух может быть загрязнён, как выбросами машин и промышленных предприятий, так и вредными веществами, выделяемыми предметами, находящимися в помещении (например, мебель из некачественных ДСП, ламинат, пластиковые игрушки из низкокачественного пластика). Ещё одна опасность - ядовитый угарный газ, выделяющийся при горении в условиях недостатка кислорода. Кроме того загрязнителем воздуха является и сам человек, выдыхающий углекислый газ, высокая концентрация которого приводит к негативным последствиям. Каждые сутки человек потребляет от 20 до 30 кг воздуха. Воздух, которым мы дышим, оказывает большое влияние на наше здоровье, самочувствие и работоспособность. По данным Агентства по охране окружающей среды, загрязнение воздуха внутри помещений является одним из наибольших экологических рисков для здоровья человека. Уровень загрязняющих веществ внутри помещений часто в разы выше, чем на открытом воздухе. Это способствует развитию респираторных заболеваний. Плохое качество воздуха в помещении может вызвать головную боль, сонливость, сухость глаз, заложенность носа, тошноту, усталость и другие симптомы. Ещё недавно комплексный контроль качества воздуха был невозможен в быту, сейчас появились сенсоры, позволяющие детектировать наличие вредных веществ в воздухе и оповещающие о необходимости проветривания или поиска источника загрязнений, если проветривание не помогает. Так же современные информационные технологии позволяют сегодня достаточно просто обеспечить удаленный доступ к контролируемым параметрам через глобальную сеть Интернет. Целью работы является разработка и исследование монитора качества воздуха в жилых и офисных помещениях с возможностью удаленного доступа к контролируемым параметрам через Интернет. Основные задачи работы: выбор контролируемых параметров; выбор сервиса удаленного доступа к параметрам через сеть Интернет; выбор элементной базы, и разработка структурной схемы монитора качества воздуха. Из многообразия параметров, характеризующих качество воздуха, выберем те, которые имеют для комфорта и здоровья человека решающее значение: 1) Температура и относительная влажность воздуха. Система контроля качества воздуха не будет полноценной без измерения температуры и относительной влажности воздуха, так как от них зависит комфорт человека, находящегося в контролируемом помещении. 2) Углекислый газ. Одного термометра для контроля воздуха в помещении недостаточно. Даже с кондиционером часто бывает прохладно, но душно. Спертый воздух. Большое влияние оказывает концентрация СО2. Концентрация углекислого газа в чистом атмосферном воздухе составляет 0,04 %. Исследования показывают, что углекислый газ в помещении является веществом, которое даже в невысоких концентрациях может пагубно отразиться на здоровье и работоспособности человека [1]. Углекислый газ очень негативно влияет на организм человека и является канцерогеном. Нахождение в помещении с высокой концентрацией СО2 может вызывать слабость, сонливость, головные боли, проблемы с 233

концентрацией внимания, или даже негативные изменения в крови. Диапазон измеряемых концентраций СО2 лежит в пределах от 0,03 до 0,5 %. 3) Угарный газ – это вещество, не имеющее цвета и запаха. Другое название данного соединения – монооксид углерода. Формула угарного газа – СО. Угарный газ – это сильное ядовитое вещество, которое попадая в организм, приводит к нарушению работы его органов и систем. Данное вещество не имеет запаха, что, несомненно, приумножает его опасность, так как человек не догадывается о его нахождении в воздухе. Весь организм вынужден работать в условиях жесткого дефицита кислорода. Это приводит к серьезным последствиям: поражению сердца, головного мозга, легких, скелетной мускулатуры. Допустимым содержанием монооксида углерода считается 20 мг/м3 (максимальное значение). Концентрация в воздухе более 0,1 % приводит к смерти в течение одного часа. 4) Летучие органические соединения (ЛОС) – это группа химических соединений, в основе которых лежит карбон. Они могут легко испаряться при комнатной температуре. По большей части ЛОС не имеют запаха. Большинство обычных предметов в наших домах выделяют ЛОС. Это могут быть различные материалы (клеи, краски, лаки, растворители, изделия из дерева, из фанеры, ДСП, ткани на мебели, ковры и т.д.), бытовая химия (освежители воздуха, средства для чистки и дезинфекции), косметика и средства гигиены, нафталин, нефтепродукты (мазут, газолин), выхлопные газы автомобиля. Особенно опасными VOC являются формальдегид, бензол и фенол. Исследования утверждают, что значение выше 500 нг/л (нанограмм на литр) летучих органических веществ может представлять опасность для здоровья человека. 5) Формальдегид (CH2О) – бесцветный остропахнущий газ, который имеет высочайшую токсичность. Его в большом количестве используют на предприятиях мебельной, медицинской, лесной промышленности, он обязательный компонент пластмасс и ДСП. А без ДСП, как известно, невозможно производство современной мебели. Это токсичное вещество вызывает аллергию, злокачественные опухоли, лейкемию и мутационные изменения в организме человека. Для обеспечения удаленного доступа к контролируемым параметрам выберем современный облачный сервис Blynk. Blynk предоставляет быстрый и простой способ организации удаленного доступа к микроконтроллерным и микрокомпьютерным устройствам со смартфона. В мобильном приложении Blynk с помощью готовых шаблонов и различных элементов управления и считывания (переключатели, слайдеры, табло, графики и т.д.) создается интерфейс управления удаленным устройством. В свою очередь в код программы микроконтроллера должны быть внедрены специальные функции библиотеки Blynk [2]. В платформе Blynk есть три основных компонента: 1) Приложение Blynk - позволяет быстро и просто создавать интерфейсы для проектов с использованием различных виджетов. 2) Облачный сервер Blynk - отвечает за все коммуникации между смартфоном и оборудованием. 3) Библиотеки Blynk - для всех популярных аппаратных платформ - обеспечивают связь с сервером и обрабатывают все входящие и исходящие команды. Для реализации удаленного мониторинга контролируемых параметров качества воздуха через интернет с использованием сервиса Blynk выберем доступный Wi-Fi модуль NodeMCU 32, выполненный на базе популярного чипа ESP32. Модуль NodeMCU 32 оснащен двухъядерным 32-битным процессором, который работает на частотах 80, 160 или 240 МГц. Также в систему интегрированы антенные коммутаторы, радиочастотные компоненты, фильтры, усилители и модули управления питанием. Микроконтроллер имеет 18 каналов 12разрядного АЦП, 10 GRIO портов, 16 ШИМ выводов, 2 8-битных ЦАП вывода, а так же последовательные интерфейсы SPI, UART и I2C [3]. В таблице 1 приведены краткие характеристики датчиков, выбранных для измерения контролируемых параметров разрабатываемого монитора качества воздуха.

234

Таблица 1 - Характеристики датчиков для измерения параметров качества воздуха Датчик Измеряемые параметры Диапазон Интерфейс измерений DHT-21 MH-Z19 MQ-7 CCS811 ME2-CH2O

Температура Относительная влажность Концентрация СО2 Концентрация CO Летучие органические соединения Концентрация CH2О

-40..80 0С 0-100 % 0-5000 ppm 10-1000 ppm

Цифровой 1-Wire Цифровой, UART Аналоговый, напряжение

0-1000 ppm

Цифровой, I2C

0-5 ppm

Аналоговый, ток

DHT21/AM2301 - датчик температуры и влажности повышенной точности. Точный и простой в подключении. Подключается по однопроводному интерфейсу. Датчик MH-Z19 изготовлен в Китае компанией Winsen Lt. Используемый метод измерения основан на принципе недисперсионного инфракрасного излучения (NDIR) для обнаружения присутствия CO2 в воздухе. Основными компонентами датчика NDIR являются инфракрасный источник излучения, измерительная камера или световая трубка, светофильтр и инфракрасный детектор. Инфракрасный свет направляется через измерительную камеру к детектору. Параллельно имеется еще одна камера с закрытым эталонным газом, обычно азотом. Газ в измерительной камере вызывает поглощение определенных длин волн в соответствии с законом Бера-Ламберта, и затухание этих длин волн измеряется детектором для определения концентрации газа. Перед детектором установлен оптический фильтр, который устраняет весь свет, кроме длины волны, которую могут поглощать выбранные молекулы газа. Датчик MQ-7 (CO Gas Sensor) реагирует на наличие в воздухе угарного газа. Также датчик имеет чуствительность к некоторым другим газам, имеющим углерод в своем составе (пропан, пропилен, бутилен). Датчик имеет высокую чувствительность и длительный срок службы. В модуле MQ-7 имеется два выхода - аналоговый - A0, и дискретный - DO. Напряжение на аналоговом выходе изменяется пропорционально концентрации угарного газа CO в воздухе. Дискретный выход выдает логический "0" при концентрации газа ниже, выставленной встроенным потенциометром, и лог "1" - при превышении этого порога. Датчик CCS811 представляет модуль цифрового газового датчика, который определяет широкий диапазон общих летучих органических соединений (TVOC), включая эквивалентные уровни диоксида углерода (eCO2) и оксида металла (МОХ). Электрохимический датчик формальдегида ME2-CH2O-Ф16 определяет концентрацию газа путем измерения тока на основе электрохимического принципа, который использует процесс электрохимического окисления измеряемого газа на рабочем электроде. Ток, возникающий при электрохимической реакции с измеряемым газом находится в прямой зависимости с его концентрацией в соответствии с законом Фарадея. Таким образом, концентрация газа может быть получена по измерению значения выходного тока датчика. Рассмотрим предложенную структурную схему разрабатываемого монитора качества воздуха с возможностью удаленного доступа к контролируемым параметрам через Интернет (см.рис.1). Все датчики контролируемых параметров кроме датчика формальдегида ME2 подключаются к микроконтроллеру NodeMCU 32 непосредственно. Датчик формальдегида имеет выходной токовый сигнал, который предварительно необходимо преобразовать в потенциальный сигнал с помощью преобразователя ток-напряжение (I -> U). Для реализации удаленного мониторинга через Интернет достаточно на стороне устройства прописать в код программы для микроконтроллера NodeMCU 32 параметры WiFi точки доступа (имя и пароль) и токен – ключ безопасности, который генерируется при создании проекта Blynk. На мобильный телефон или планшет необходимо установить приложение Blynk. Далее следует разместить на экране необходимые виджеты - такие элементы, как кнопки, слайдеры, переключатели, лампочки, графопостроители и т.п. У каждого элемента есть возможность по настройке немногочисленных параметров, но основа 235

кроется в привязке элементов управления или отображения к пинам физического устройства. А сами пины, могут быть как физическими, так и виртуальными. Причем работу с виртуальными пинами можно настраивать гибче, нежели с физическими.

МЕ2

I -> U

Wi-Fi Сервер

DHT-21

MH-Z19

CCS811

1-Wire

UART

NodeMCU 32

MQ-7

Blynk

Wi-Fi точка доступа

I2C

Рисунок 1 – Структурная схема монитора качества воздуха с удаленным доступам к контролируемым параметрам через Интернет Выводы 1. Выбранные датчики и микроконтроллер обеспечиваю измерение выбранных параметров мониторинга в необходимых диапазонах с заданной точностью. 2. Предложенная структурная схема монитора качества воздуха для жилых и офисных помещений обеспечивает удаленный доступ к измерительным параметром по сети Интернет посредством облачного сервиса Blynk. Перечень ссылок 1. Мансуров Р.Ш., Гурин М.А., Рубель Е.В. Влияние концентрации углекислого газа на организм человека // Universum: Технические науки : электрон. научн. журн. 2017. № 8(41) . URL: http://7universum.com/ru/tech/archive/item/5045 (дата обращения: 29.04.2020). 2. Blynk [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.blynk.cc/. (дата обращения: 29.04.2020). 3. Микроконтроллер ESP32 и проекты Arduino. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://arduinomaster.ru/platy-arduino/esp32-arduino-raspinovka-arduino-ide/. (дата обращения: 29.04.2020). 4. Тестирование модуля инфракрасного датчика CO2 MH-Z19. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://gadgetpage.ru/instrukcii/3279-testirovanie-modulja-infrakrasnogodatchika-co2-mh-z19.html. (дата обращения: 29.04.2020).

236

УДК 628.440.22 ГОРОДСКОЙ ВОДОПРОВОДНЫЙ УЗЕЛ КАК ОБЪЕКТ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ Брыков О.Д., студент; Федюн Р.В., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Являясь поставщиком воды для почти 50% населения Земли, водопроводные хозяйства играют жизненно важную роль в процессе управления водными ресурсами, которые в последнее время все чаще становятся предметом острого дефицита. Сейчас, когда процесс глобальной урбанизации продолжается, перед водопроводным хозяйством стоит комплексная задача водоснабжения города экономически эффективным способом с целью обеспечения их нормальной жизнедеятельности. Отличительной чертой системы водоснабжения является практически случайное изменение нагрузки на сеть - величины водопотребления. Для каждой отдельной системы известен примерный график потребления в течение суток, однако он позволяет придерживаться лишь некоторого среднего значения подачи воды, который, как правило, не соответствует реальному водопотреблению. В таком случае происходят колебания давления в магистралях системы. Повышение давления приводит к порывам трубопроводов и снижению срока службы запорной арматуры, а также уменьшению количества подаваемой воды высотным потребителям и ухудшению качества водоснабжения в целом. Таким образом, проблема улучшения надежности и качества водоснабжения за счет разработки системы автоматического управления актуальна. По своему назначению и расположению в общей существующей схеме водоснабжения насосные станции подразделяются на станции I подъема, II подъема и повышающие (станции подкачки) [1,2,3]. Насосные станции I подъема забирают воду из источника водоснабжения и подают ее на очистные сооружения или, если не требуется очистка воды, непосредственно в резервуары, распределительную сеть, водонапорную башню или конструкции в зависимости от принятой схемы водоснабжения [2,3]. Насосные станции II подъема служат для подачи очищенной воды конечным потребителям из резервуаров чистой воды. В некоторых случаях насосы I и II подъема могут быть размещены на одной станции, что позволяет уменьшить затраты на строительство и эксплуатацию [2,3]. На рисунке 1 приведена обобщенная технологическая схема городского водопроводного узла. Водопроводный узел (рис.1) имеет в своем составе хлораторную (не показана на рисунке 1), два резервуара чистой воды РЧВ1 и РЧВ2, насосную станцию II подъема – водопроводный узел с двумя зонами давлений – зона низкого давления – 4 атм (40 м.вод.ст) и зона высокого давления – 7 атм (70 м.вод.ст). Вода на водопроводный узел поступает по двум водоводам от фильтровальной станции. Водопроводный узел подает воду по водоводам различного диаметра потребителям (рис.1). На подводящих водоводах установлены задвижки электроприводом, которые регулируют расход воды на водопроводный узел. Накопление воды происходит в резервуарах чистой воды РЧВ1 и РЧВ2. Необходимость их использования связана с тем, что в часы пик потребление воды превышает объемы, которые можно взять непосредственно из подводящих водоводов. При переполнении резервуара сброс воды осуществляется через переливные трубы, расположенные в каждой секции резервуара. Для большинства используемых резервуаров чистой воды районных водопроводных узлов отметка максимального уровня воды в резервуарах составляет 4…6 м. Забор воды из резервуара осуществляется всасывающими трубопроводами, расположенными над приямками резервуара. В насосной станции городского водопроводного узла установлено две группы основных насосных агрегатов. Группа насосов зоны высокого давления НВД (рис.1):

237

- насосы марки Д800-75 Q=800 м3/час, H=75 м.вод.ст. и к ним электродвигатели: 4АН280M4УЗ, 200 кВт, 380В, 1500 об/мин; (2 рабочих и 2 резервных). Группа насосов зоны низкого давления ННД (рис.1): - насосы марки Д800-75 Q=800 м3/час, H=75 м.вод.ст. и к ним электродвигатели: 4АН280M4УЗ, 200 кВт, 380В, 1500 об/мин; - насосы марки Д500-65 Q=500 м3/час, H=65 м.вод.ст. и к ним электродвигатели: 4АН280M4УЗ, 160кВт, 380В, 1500 об/мин; (1 рабочий и 2 резервных).

УЗ

РЧВ1

ННД УЗ

От фильтровальной станции

УЗ

ННД

УЗ

УЗ УЗ

К потребителям

УЗ

З ННД УЗ УЗ

З НВД УЗ З

УЗ

НВД

РЧВ2

УЗ

УЗ УЗ

З НВД УЗ

К потребителям

УЗ

УЗ УЗ

З НВД

Рисунок 1 – Технологическая схема городского водопроводного узла После водопроводного узла вода поступает в общий водовод, откуда непосредственно в водоводы, которые идут к месту назначения – потребителям (рис.1). Эти водоводы имеют разный диаметр труб, что ограничивает максимальный расход и давление на данном водоводе. Кроме того, каждый водовод оснащен управляемой задвижкой УЗ, которая позволяет регулировать давление в нем (рис.1). Таким образом, согласно рассматриваемой обобщенной технологической схемы городского водопроводного узла (рис.1) и выполненного выше её анализа сформулированы следующие требования к технологическим параметрам водопроводного узла: 1. Обеспечение поддержания уровня в резервуарах чистой воды в пределах от 4 м до 5,7 м для исключения кавитационных режимов работы насосов водопроводного узла и избегания переливов воды при переполнении резервуаров. 2. Поддержание требуемого давления на уровне 7 атм в выходных водоводах зоны высокого давления при любом расходе потребляемой воды. 3. Поддержание требуемого давления на уровне 4 атм в выходных водоводах зоны низкого давления при любом расходе потребляемой воды. 4. Обеспечение отсутствия гидравлических ударов и кавитационных явлений в элементах водопроводного узла.

238

Таким образом, получены гидравлические схемы основных технологических элементов водопроводного узла – резервуаров чистой воды (рис.2) и насосной установки с соответствующей арматурой (рис.3).

РЧВ1

УЗ З УЗ

К насосным установкам водопроводного узла

От фильтровальной станции

УЗ

РЧВ2

УЗ

Рисунок 2 – Технологическая схема резервуаров чистой воды

УЗ

В водоводы потребителей

Н З

ЭДН

380 В 50 Гц

Из резервуаров чистой воды

ОК

Рисунок 3 – Технологическая схема насосной установки Для нормального функционирования резервуаров чистой воды и водопроводного узла в целом, применяется система арматуры и трубопроводов, включающая подающие и отводящие водоводы, ручные задвижки З и управляемые задвижки (с электроприводом) УЗ (рис.2). Насосные установки зоны высокого давления НВД (рис.1) и зоны низкого давления ННД (рис.1) имеют одинаковые технологические схемы (рис.3), включающие в свой состав следующие элементы: ручную переключающую задвижку З на входе насоса Н, управляемую регулирующую задвижку УЗ на выходе насоса, обратный клапан ОК, подводящий и нагнетательный водоводы, электродвигатель насоса ЭДН (рис.3). Одной из основных задач водопроводного узла является подача воды и поддержание её давления в контрольных точках водоводов. Это могут быть как точки непосредственно после насосов на гребенке, либо промежуточные точки водопровода, либо самый верхний потребитель в многоэтажном доме в районе, который обслуживается водопроводным узлом. Для возможности подачи воды в водоводы сначала она должна поступать в резервуары чистой воды, и последние должны иметь уровень не ниже определенной отметки. Если уровень оказывается меньше этой отметки, в насосах возникает кавитация, что может привести к выходу их из строя. При переполнении резервуаров возникает перелив, и как следствие – лишняя трата воды и электроэнергии. Поэтому при выборе необходимого положения задвижки на входе в водопроводный узел необходимо учитывать значение расхода на ней, расход на нагнетательных водоводах, текущую наполненность резервуаров и,

239

возможно, время суток для прогнозирования расхода на водоводах. Задвижка приводится в движение управляемым электроприводом. После того, как вода поступит в РЧВ, её необходимо подать потребителю, и обеспечить требуемое давление в каждом из водоводов. Обеспечение давления происходит с помощью насосной станции второго подъема. Особенность заключается в том, что каждый водовод имеет свою собственную уставку по давлению. Самым простым вариантом обеспечения необходимых давлений является поддержание с помощью насосов максимального давления из всех возможных, на каком либо из водоводов, а давление на остальных корректировать с помощью задвижек. Причем управление задвижками может производиться как автоматически в режиме реального времени, так и вручную, так как уставки требуемых давлений являются достаточно постоянными величинами. В таком случае, управление давлением сводится лишь к управлению лишь насосом, а точнее – электроприводом насоса. Выполненный анализ параметров и характеристик обобщенной технологической схемы районного водопроводного узла (рис.1), особенностей технологических элементов – резервуаров чистой воды (рис.2) и насосной установки (рис.3) позволил получить схему информационных переменных данного объекта управления (рис.4). QП QВХ

QН

РН

Рисунок 4 – Схема информационных переменных водопроводного узла Основными управляемыми переменными рассматриваемого объекта управления – водопроводного узла, которые полностью характеризуют процесс его функционирования, являются (рис.4): – уровень в резервуаре чистой воды hР; – давление на выходе насосной установки РН. Для осуществления требуемого изменения перечисленных управляемых переменных в рассматриваемом объекте управления – водопроводном узле (рис.4), используются следующие управляющие воздействия: – расход воды QВХ, подаваемой в каждый резервуар чистой воды; – расход насосной установки QН. Основным возмущающим воздействием, которое оказывает влияние на управляемые переменные водопроводного узла – уровень в резервуаре чистой воды hР и давление на выходе насосной установки РН является расход потребляемой воды QП (рис.4). Комплексная схема автоматизированного управления насосной станцией обычно состоит из следующих отдельных частей: схемы автоматизации заполнения насоса; схемы автоматизации задвижек на напорном трубопроводе; схемы автоматизации электропривода насоса; схема взаимосвязи, которая обеспечивает последовательность действия системы в целом и осуществляет необходимые блокировки, а также автоматическая защита агрегата и сигнализация. Большинство городских и районных водопроводных узлов имеют упрощенные схемы автоматического управления, которые морально и физически устарели. Управление насосами и электродвигателями осуществляется вручную диспетчером. На диспетчерском пульте присутствуют показания расхода на входе в водопроводный узел и давлении на выходных водоводах. Для изменения положения входной задвижки диспетчер с пульта кнопкой пуска подает напряжение с постоянной частотой на электродвигатель задвижки, и по достижению 240

показаний датчика требуемого значения отключает его. При этом возможны ситуации, когда задвижка не будет в требуемом положении, тогда придется доустанавливать её положение, что может потребовать её поочередное открытие-закрытие, то есть переходный процесс носит колебательный характер, что негативно сказывается на состоянии оборудования. Также в случае такого управления возникают сильные пусковые токи, что также сильно изнашивает электродвигатель. Управление задвижками на выходных водоводах осуществляется аналогично вышесказанному, и имеет такие же недостатки. На водопроводных узлах и станциях подкачки доступны для использования станции управления типа ПЭХ, СУНО-1, СУНО-2, СУНО-3. Рассмотрим функции, выполняемые наиболее новой системой СУНО-3: - автоматизированное и телемеханическое управления насосным агрегатом; - контроль за работой насоса с помощью контактного манометра или реле тока; - блокировку, предотвращающую пуск электродвигателя при отсутствии воды в бачке для смачивания подшипников насоса; - отключение электродвигателя насоса при нарушении нормального режима работы насосного агрегата, при затоплении водой павильона насосной станции или при перегреве подшипников; - сигнализацию при аварийной остановке насосного агрегата и открывании дверей павильона насосной станции. Анализ возможностей данной станции управления показал, что она устарела, обеспечивает работу насоса в установившемся режиме только на полную мощность, не является экономически эффективной. Кроме этого, отсутствует функция плавного запуска двигателя, что приводит к возникновению больших пусковых токов - в 5-7 раз превышающих значение в номинальном режиме, что может вывести электропривод из строя при частых запусках. Неуправляемый и быстрый рост давления при запуске насоса приводит к колебаниям давления в магистралях, а также к возникновению гидроударов. Выполненный обзор САУ водопроводными узлами и элементами систем городского водоснабжения позволил выделить ряд их особенностей, проблем и недостатков. Прежде всего, необходимо отметить, что при автоматизации основных и вспомогательных технологических элементов городских комплексов водоснабжения используются индивидуальные разработки и проекты САУ и АСУТП для конкретного объекта или элемента в условиях данного водоснабжающего предприятия. Как показывает проведенный анализ, в действующих АСУТП и САУ комплексами водоснабжения отсутствуют типовые, стандартные, унифицированные решения по автоматизации, в том числе и для водопроводных узлов и станций подкачки. Эта особенность связана с индивидуальностью технологического оборудования и технологических схем городских и районных комплексов водоснабжения. Техническая реализация САУ и АСУТП водоснабжением городов и поселков выполнена на элементной базе различных производителей. Таким образом, рассмотренные системы автоматического управления водопроводными узлами, станциями подкачки и комплексами водоснабжения, не выполняют всех необходимых функций по управлению и контролю параметрами городского водопроводного узла. Перечень ссылок 1. Сомов, М.А. Водопроводные системы и сооружения. Учеб. для вузов. / М.А. Сомов. М.: Стройиздат, 1988 - 399 с. 2. Журба М.Г., Соколов Л.И., Говорова Ж.М. Водоснабжение. Проектирование систем и сооружений. Том 3. Системы распределения и подачи воды. М.: Издательство АСВ, 2004 - 256 с. 3. Николадзе, Г.И. Водоснабжение. Учебник для вузов / Г.И. Николадзе, М.А. Сомов – М.:Стройиздат, 1995. – 688 с.

241

УДК 66-52:66(075) МОДЕРНИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ХИМИЧЕСКОЙ ОЧИСТКИ ВОДЫ В УСЛОВИЯХ ТЭЦ Бурда И.В., студ.; Жукова Н.В., доц., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Актуальность темы. Анализ существующих способов управления процессами химической очистки воды в условиях ТЭЦ – ПВС Донецкого металлургического завода выявил следующие недостатки [1]: - косвенное регулирование рН – уровня осветленной воды по поддержанию заданного значения уровня взвешенного осадка (шлама) в корпусах осветлителя и шламоотделителя, не является точным методом определения химического состава воды, характеризующего качество водоподготовки и ее эффективность; - отклонения химического состава осветленной воды от норм при автоматической дозировке реагентов по расходу исходной воды устраняют с помощью изменения длительности включения электродвигателей насосов-дозаторов; - отсутствует взаимосвязанное регулирование химического состава осветленной воды (рН - уровня) и текущей производительности процесса водоподготовительной установки. К достоинствам можно отнести наличие регулирования дозирования известкового молока в соотношении с расходом исходной воды, соответствующей текущей производительности водоподготовительной установки. Анализ существующей системы с точки зрения концепции построения приводит к выбору такого способа управления, который будет учитывать достоинства существующего решения автоматизации к которому относится регулирования дозирования известкового молока в соотношении с расходом исходной воды, соответствующей текущей производительности водоподготовительной установки. А также обеспечит взаимосвязанное регулирование контуров химического состава осветленной воды и производительности водоподготовительной установки, что является актуальной задачей при разработке концепции управления процессом водоподготовки. Методика решения задачи. Рассмотрим концепцию построения САУ ТП химической очистки воды в осветлителе в виде двух взаимосвязанных систем управления химического состава воды и производительности водоподготовительного устройства (рис.1). Верхняя схема отражает технологическую схему водоподготовки как объект управления с точки зрения входных и выходных потоков, т.е. анализ объекта с точки зрения технологии, а нижняя – анализ технологического процесса водоподготовки с точки зрения укрупненной структурной схемы системы автоматизации. Из рис.1 следует, что система автоматического управления технологическим процессом водоподготовки имеет принцип управления с обратной связью. САУ химического состава воды на выходе осветлителя непрерывно учитывает текущую производительность водоподготовительной установки за счет изменения расхода исходной воды, поступающей в осветлитель, в соотношении с которой происходит дозирование известкового молока с коррекцией по текущему рН - уровню. Осветление воды происходит при соблюдении материального баланса за счет поддержания уровня осветленной воды в накопительном баке осветленной воды, косвенно обеспечивая требуемую производительность водоподготовительной установки. Доказательство работоспособности выбранной концепции построения САУ химической очистки воды в условиях ТЭЦ, требует анализа динамических процессов, полученных методами математического моделирования в условиях структурной схемы разработанной системы (рис.2). 242

Исходная вода

Осв. вода

Fив , дм3/с

Осветлитель

Изв. молоко

Накопительный вых дм3/с Fов бак L, м

рН, ед

Fим , дм3/с

Fоввых Fив

L ТП химической очистки воды

Fим

рН

Рисунок 1– Концепция САУ ТП водоподготовки вых

Foв 3

дм / c

e(t )

Задатчик L ,м

W рег ( s )

Fивзад -

e(t ) W ив ( s ) U (t ) W ( s ) им рег

W po ( s )

дм3 / c

Fив

WFLвых ( s ) oв

WFL ( s ) ив

L ,м

ив

F Wдт (s)

L Wдт (s)

Fив Задатчик уровня рН, ед

e(t ) -

W рег ( s )

 ( pH )

зад Fизв .м -

изв. м Wрег (s)

U (t )

Wим ( s )

W po ( s ) дмF

изв. м

Fизв . м W pH (s)

изв. м Wдт (s)

pH Wдт (s)

Рисунок 2 – Структурная схема САУ химической отчистки воды Рассмотрим переходные процессы в системе управления водоподготовкой. Из графика (рис.3), что переходной процесс рН – уровня воды на выходе осветлителя ностит апериодический характер без перерегулирования, время регулирования не превышает 20 мин.

243

Рисунок 3 – Переходная характеристика рН - уровня осветленной воды на выходе осветлителя В момент времени 1500 с происходит изменение производительности водоподготовительной установки из-за увеличения расхода осветленной воды из накопительного бака с 45 дм3/c до 50 дм3/c. Изменение расхода осветленной воды приводит к уменьшению уровня воды в баке с 1 м до 0,73 м (рис.4). С целью компенсации возмущения по расходу воды на выходе накопительного бака, регулятор расхода исходной воды в осветлитель посредством исполнительного механизма откроет РО до 87% и увеличит подачу исходной воды до 67 дм3/c (рис.5).

Рисунок 4 – Переходная уровня осветленной воды в накопительном баке

244

Рисунок 5 - Переходные характеристики элементов САУ производительности водоподготовительной установки Из графика рис.3 видно, что система отрабатывает возмущение по текущей производительности (расходу исходной воды в осветлитель) за 20 мин, что соответствует требованиям, предъявляемым к объектам данного класса. На рис.6 приведены графики переходных процессов расхода известкового молока, а также хода регулирующего органа.

Рисунок 6 – Переходные характеристики расхода известкового молока и насоса дозатора Графики рис.6 подтверждают правильность функционирования САУ химического состава воды. При увеличении расхода исходной воды, расход известкового молока также увеличивается во избежание получения кислой среды. При этом РО работает в нормальном режиме в районе 70 %, что позволяет отрабатывать возмущения как на открытие, так и закрытие. При рассматриваемом возмущении насос быстрее качает суспензию известкового молока. 245

На графиках рис.7 приведены выходы регуляторов внешнего контура – уровня рН и внутреннего контура – расхода известкового молока.

Рисунок 7 – Переходные процессы выходных сигналов регуляторов внешнего и внутреннего контуров САУ рН - уровня Выходной сигнал внешнего регулятора рН (рис.7) фактически устанавливает соотношение потоков исходной воды и известкового молока. Из нижнего графика следует, что коэффициент соотношения потоков равен около 0,2 ед. При увеличении расхода исходной воды регулятор рН, стремясь восстановить заданный уровень рН, отрабатывает уменьшает коэффициент соотношения с 0,2 ед. до 0,18 ед. При моделировании выходной сигнал регулятора уровня ограничен возможным диапазоном изменения коэффициента соотношения. Выходной сигнал регулятора реагента (рис.7) также ограничен требуемым диапазоном 4..20мА и при отработке возмущений не превышает ограничения, что дает возможность для технической реализации данной схемы регулирования. На рис.3 приведен график переходного процесса уровня рН, отражающий изменение задающего воздействия по рН. В момент времени 2800 сек. происходит ступенчатое изменения задания уровня рН с 10 ед. до 11 ед. Отработка изменения сигнала уставки не превышает 20 мин., что соответствует заданным требованиям. Выводы. Разработана структурная схема САУ процессом химической подготовки воды, учитывающая основные динамические свойства объекта и компенсирующая основные возмущающие воздействия за счет регулирования реагентов в соотношении с расходом исходной воды, соответствующей текущей производительности водоподготовительной установки. Результаты моделирования доказали работоспособность САУ и возможность применения разработанной системы, основными показателями качества которой, выступают: отсутствие статической ошибки; время регулирования – порядка 20 мин; апериодический характер переходных процессов без перерегулирования; удовлетворительное время отработки сигналов уставок и возмущений; компенсация как контролируемых, так и неконтролируемых возмущений за счет выбранного принципа управления по отклонению. Перечень ссылок 1. Жукова Н.В., Бурда И.В. Исследование динамики каскадной САР уровня рН производственных сточных вод /Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых: сборник научных трудов ХVIII научно-технической конференции аспирантов и студентов в г. Донецке 22-24 мая 2018 г. - Донецк: ДОННТУ, 2018. – 544 с. С.280 – 284.

246

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЕМ ШАРА ПО НАКЛОННОМУ ЖЕЛОБУ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ WEB-КАМЕРЫ Головащенко А.Г. студ.; Хорхордин А.В., проф., доц., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Введение. Одним из ранее выполненных проектов на кафедре автоматики и телекоммуникаций является проект по разработке системы автоматического управления положением шара на желобе [1]. В данной статье обсуждаются проблемы, которые могут возникнуть при проектировании усовершенствованного лабораторного стенда в связи с тем, что в качестве датчика предусмотрено использование видеокамеры как информационно-измерительной системы для определения положения шара на желобе. Кроме этого, здесь представлена концепция построения системы автоматического управления движением шара на желобе. Описание и принцип действия стенда. Разрабатываемый учебно-лабораторный стенд «Ball and Beam» с использованием webкамеры состоит непосредственно из стального профиля в виде прямоугольного желоба длиной 300 мм и шириной 15 мм и видеокамеры, которая расположена над желобом на высоте 400 мм, так что в «поле зрения» web-камеры желоб попадает полностью. Лабораторный макет показан на рис. 1.

Рисунок 1 – Лабораторная установка (а – вид спереди, б – вид сбоку) Управление положением шара на желобе осуществляется посредством изменения угла наклона самого желоба. Для определения положения шара на желобе использован алгоритм выделения объекта на изображении по распределению цветовой гаммы. Данный подход достаточно прост и может использоваться для отслеживания объекта, цвет которого отличается от фонового. Предполагается, что детали лабораторной установки будут окрашены одним цветом (черный), что позволит чётче выделять белый шар на черном фоне и определять его положение на желобе. Необходимо отследить движение шара на желобе и выделить его какой – либо фигурой. Для этого необходимо выполнить следующие шаги: 1) выделение пикселей, соответствующих изображению шара; 2) нахождение контура шара; 3) построение окружности, в которую попадают все точки контура шара. Для изменения угла наклона желоба используется исполнительный механизма (сервопривод Dsservo DS3218) высокой мощности, управление которым реализуется на 247

компьютере через микроконтроллер (Arduino Uno), в котором реализованы различные регуляторы [2]. Цифровая камера (Gembird CAM100U) отслеживает объект на желобе и передаёт значение пикселей на компьютер, где и вычисляются координаты платформы и шара в режиме реального времени. На основе данных координат производится расчёт угла, на который должен наклониться желоб. Изображение передаётся на компьютер и обрабатывается средствами библиотеки OpenCV на языке программирования C++. Формализация объекта управления. Основной управляемой переменной является месторасположение (координата) шара. Управляющее воздействие, позволяющее требуемым образом влиять на рассмотренную управляемою переменную – угол сервопривода.

Рисунок 2 – Установка «Ball and Beam» как объекта управления Основными возмущениями, влияющими на управляемую переменную, являются сила трения, внешние помехи (ветер, толчок шара рукой и т. д.), неравномерность желоба, цвет шара и внешнее освещение. Шар детектируется на желобе, а угол поворота исполнительного механизма выставляется таким образом, что желоб наклоняется, заставляя шар скатываться к заданному месту положения на желобе. Уравнение движения шара по наклонному желобу. Главным элементов рассматриваемой САУ является шар, следовательно, необходимо рассмотреть математическую модель движения шара по наклонному желобу. Уравнение движения получим при следующих допущениях [1] и [2]: шар массой m=0.005[кг] и радиусом R=0.02[м] катится без проскальзывания по двум параллельным направляющим желоба, расстояние между которыми L=0.015[м], установленным под углом α к горизонту на расстоянии 2L <2R друг от друга (рис. 3). На шар действуют сила тяжести mg, приложенная к центру масс, результирующая N двух сил реакции со стороны желоба, перпендикулярная наклонной плоскости, образованной направляющими, и проходящая через центр масс шара, а также результирующая Fтр двух сил трения покоя, действующая вдоль направляющих (рис. 3).

Рисунок 3 – Шар на наклонном желобе 248

Движение шара описывается системой двух уравнений, на основании [2] (уравнение движения центра масс и уравнение моментов):

mx = mg sin  − F mp ,  J 0 = rFmp , 

(1)

где J0- момент инерции шара; r- плечо силы трения Fтр; ε- угловое ускорение, связанное с линейным ускорением уравнением кинематической связи 𝑥̈ = 𝑟ε. Умножив первое уравнение из (1.1) на r и сложив его со вторым с учетом 𝑥̈ = 𝑟ε, получим уравнение движения шара по плоскости при отсутствии проскальзывания в виде:

mr 2 mr 2 x= g sin   g  . J 0 + mr 2 J 0 + mr 2

(2) Так как в случае шара 𝐽0 = 2𝑚𝑅 /5 и 𝑟 = 𝑅 − 𝐿 , то уравнение (2) может быть представлено в виде: 2

x =

R 2 − L2 1,4 R 2 − L2

g  =   g 

=

R 2 − L2 1,4 R 2 − L2

1

, при . (3) Задачи, функции и проблемы обнаружения в OpenCV. Библиотека OpenCV имеет достаточно простые алгоритмы для реализации компьютерного зрения, она имеется в открытом доступе. Основными задачами компьютерного зрения является распознавание (теннисный шарик), движение (траектория), восстановление изображения (удаление шума). Алгоритм детектирования объекта через OpenCV можно представить последовательностью следующих операций: 1) получение кадра с камеры; 2) конвертация изображения из RGB в HSV; 3) расчет моментов изображения. Для корректного обнаружения объекта управления видеокамерой необходимо обеспечить благоприятные условия. В частности, выполнить лабораторную установку, окрашенную в монотонный цвет. Учебные исследования и эксперименты с разрабатываемой установкой проводить в помещении без прямого попадания солнечных лучей на установку во избежание бликов и теней на объекте. Выводы. В рассмотренной статье представлена лабораторная установка управлением движение шара на желобе, положение которого на желобе определяется средствами OpenCV. Описан принцип действия стенда и приведено описание технических средств. Представлены рекомендации относительно условий, при которых лабораторный макет системы будет выдавать корректные данные для возможности студентами проверять качество системы управления при использовании разных типов регуляторов. Перечень ссылок 1. Головащенко А.Г., Хорхордин А.В., Разработка системы автоматического управления движением шара по наклонному желобу для лабораторного стенда – Донецк: ГОУВПО ДонНТУ, 2018; 2. Хорхордин А.В., Батыр С.С., Безрук А.А. О выборе параметров преобразования Мебиуса при конструировании стабилизирующих регуляторов. Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія Обчислювальна техніка та автоматизація. Випуск 24(202). – Донецьк: ДонНТУ, 2013. С.152-160. 249

УДК 621.446 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ СТАБИЛИЗАЦИИ ИНВЕРСНОГО МАЯТНИКА НА ПЛОЩАДКЕ Гребенюков И.М., студ.; Жукова Н.В., доц., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Актуальность темы. В технике существует огромное количество объектов, которые при отсутствии правильного управляющего воздействия неустойчивы. Одним из таких объектов является обратный (инверсный) маятник. Инверсный маятник представляет собой маятник, который имеет центр масс выше своей точки опоры, закреплённый на конце жёсткого стержня. В то время как прямой маятник имеет точку подвеса выше центра масс и устойчиво висит вниз, обратный маятник по своей природе неустойчивый и должен постоянно балансироваться, чтобы оставаться в вертикальном положении, с помощью применения крутящего момента к опорной точке или при перемещении точки опоры по горизонтали, как части обратной связи системы. Мнемосхема инверсного маятника приведена на рис.1.

Рисунок 1 – Мнемосхема инверсного маятника Перевёрнутый маятник является классической проблемой динамики и теории управления и широко используется в качестве эталона для тестирования алгоритмов управления. В качестве примеров реально существующих систем, в которых может быть полезно решение задачи стабилизации инверсного маятника можно назвать устройство “Segway”, которое, вместе со стоящим на нем пассажиром, представляет собой неустойчивый перевёрнутый маятник на колёсной паре, также систему стабилизации нужно применять для установки ракеты на стартовом столе. Большая часть звеньев любого шагающего механизма (к примеру, двуногого или двухколёсного балансирующего робота) являются неустойчивыми перевёрнутым маятниками. Основной задачей данной публикации является анализ конструкций стендов обратных маятников, а также существующих концепций управления стабилизацией этих неустойчивых объектов. Данный анализ проводится с целью создания лабораторного стенда в учебно – методических целях для анализа алгоритмов управления стабилизаций инверсного маятника. В связи с этим поставленная задача является актуальной. Методика решения задачи. Обратный маятник как объект автоматического управления характеризуется следующими параметрами: угол отклонения маятника от вертикали, угловая скорость маятника, положение тележки, скорость движения тележки, скорость вращения вала двигателя, напряжение, подаваемое на двигатель. Обратные маятники бывают следующих видов: - маятник с неподвижной точкой подвеса. На рис. 2 представлен маятник такого типа. Маятник способен совершать круговые движения в вертикальной плоскости. В точке подвеса

250

маятника (в шарнире) никакие силы, кроме сил трения и реакции опоры, на него не действуют. Маховик приводится во вращение электродвигателем постоянного тока. Электропривод, так же, как и маховик, смонтирован на маятнике. Статор двигателя жестко скреплен с маятником, ось ротора (якоря) жестко соединена с осью маховика.

Рисунок 2 - Обратный маятник с неподвижной точкой подвеса - маятник с подвижной точкой подвеса. Самым распространенным примером маятника с подвижной точкой подвеса является маятник на тележке. Данный вид обратного маятника изображён на рис. 3. Маятник нижним концом прикреплен к тележке некоторой массы, а тележка может с помощью привода перемещаться по горизонтальной оси в плоскости качания маятника. Воздействуя на тележку, можно перевести маятник из некоторого произвольного положения в вертикальное неустойчивое положение равновесия грузом вверх.

Рисунок 3 - Обратный маятник с подвижной точкой подвеса - маятник с колеблющейся точкой подвеса. За основу маятника с колеблющейся точкой подвеса взят маятник Капицы. Маятник Капицы представляет собой систему, состоящую из груза, прикрепленного к легкой нерастяжимой спице, которая крепится к вибрирующему подвесу (рис.4). Так как обычный перевернутый маятник не обладает устойчивым положением равновесия и при малейших возмущениях опрокидывается, для стабилизации вертикального положения маятника, Капица предложил достаточно простое решение: осуществление вертикальных колебаний основания. На рис. 4 показана одна из конструкций маятника Капицы: мотор приводит в движение кривошип, который через шатун и рычаг передает вибрацию на перевернутый маятник. При достаточно высокой частоте и малой амплитуде осцилляций подвеса многие особенности поведения маятника, в частности 251

динамическую стабилизацию перевернутого положения, удается объяснить на основе предложенного П.Л. Капицей метода разделения быстрых и медленных движений.

Рисунок 4 - Маятник Капицы На кафедре САУ в СПБГЭТУ “ЛЭТИ” был сконструирован однозвенный маятник с маховиком [1]. На конце маятника закреплен электродвигатель, ротор которого через редуктор жестко соединён с маховиком. Маятник способен совершать движения ±18° от состояния равновесия. Его ось вращения находится на неподвижном основании. Ось вращения маховика закреплена на маятнике и параллельна оси вращения маятника. Маховик приводится во вращение электродвигателем постоянного тока через редуктор. Электропривод с редуктором, так же, как и маховик, смонтирован на маятнике. Изображение данного стенда приведено на рис. 5.

Рисунок 5- Лабораторный стенд «Обратный маятник с маховиком» В качестве регулятора была выбрана система управления на основе двухконтурного ПИД-регулятора, причем во внутреннем контуре интегрирующая и дифференцирующая составляющая равна нулю. Также подобные стенды изготавливаются различными предприятиями. В качестве примера рассмотрим конструкции стендов, изготавливаемых фирмой Quanser. Конструкция стенда изображена на рис. 6. Он состоит из каретки с установленными на ней двигателем, маятником и энкодером. Каретка бегает по зубчатой направляющей при помощи зубчатого колеса. Другое колесо является паразитным, то есть ведомым. Используемый двигатель содержит встроенный редуктор. Управляется данный стенд при помощи линейноквадратурного регулятора. В комплект поставки входит: сам стенд, диск с программным обеспечением, схемы моделирования, выполненные в пакетах MATLAB и LabView, усилитель мощности,

252

различные шнуры и разъёмы для подключения энкодера и двигателя, блок для подключения к компьютеру [2].

Рисунок 6 - Лабораторный стенд фирмы Quanser Итак, недостатками всех рассмотренных выше лабораторных стендов являются: - высокая стоимость; - для работы системы необходимо наличие персонального компьютера со специальным программным обеспечением. Вышеприведенный анализ позволил выявить преимущества конструкции инверсного маятника на тележке перед остальными типами в том, что он может удерживаться в равновесии при большем угле отклонения от вертикали. Область управляемости маятника с неподвижной точкой подвеса меньше области управляемости маятника с подвижной точкой подвеса, тем самым маятник на тележке легче стабилизировать. К недостаткам маятника на тележке можно отнести ограниченность перемещения тележки. Исходя из всего вышеперечисленного, осуществлен выбор необходимых технических средств для практической реализации задачи стабилизации. В качестве управляющего устройства выбран микроконтроллер, в качестве исполнительного механизма- двигатель постоянного тока, для измерения положения тележки и угла отклонения применены энкодеры, для непосредственного управления скоростью и направлением вращения -микросхема драйвера двигателя. Для передачи вращения от двигателя к площадке применена ременная передача. Движение площадки осуществляется по полированным направляющим валам посредством подшипников скольжения. Функциональная схема автоматизации показана на рис. 7 [3]. На функциональной схеме автоматизации не показаны цепи питания двигателя, управляющего устройства и датчиков. Для предотвращения столкновения площадки (с установленным на ней маятником с неподвижными элементами конструкции по краям установлены концевые выключатели, которые разрывают цепь питания двигателя с целью недопущения аварийной ситуации. На схеме изображены следующие приборы и механизмы: GTЕ1- энкодер HW-040 с электрическим квадратичным выходным сигналом(служит для измерения перемещения), GTЕ2- энкодер KY-040 с электрическим квадратичным выходным сигналом(служит для измерения угла отклонения маятника), M1-двигатель постоянного тока HV155.12.101, Y1 E/Eдрайвер двигателя L298N(преобразовывает электрический сигнал в электрический),GY1преобразования сигнала от энкодера 1 и вычисление перемещения, GY2- преобразования сигнала от энкодера 1 и вычисление перемещения, YС-выработка управляющего воздействия ,Y2 Bi/Bo- конвертер USB-UART(используется для «прошивки» микроконтроллера и «отладки» алгоритма управления). Анализ алгоритмов управления привел к выводу, что задачу стабилизации обратного маятника авторы будут решать в области современной теории управления, а именно за счет регулятора состояния, относящегося к классу оптимальных регуляторов по интегрально – квадратическому критерию качества.

253

Рисунок 7 - Функциональная схема автоматизации системы стабилизации инверсного маятника Выводы. В качестве объекта управления выбран обратный маятник. Проведен анализ обратного маятника как объекта автоматического управления. Рассмотрены реально существующие системы стабилизации обратного маятника. Отмечены их недостатки. Осуществлен выбор концепции построения САУ и выбор закона управления. В качестве концепции построения принята система с обратной связью по состоянию. Стабилизация маятника при помощи методов современной теории управления обуславливается тем, что стенд предназначен для учебных целей, а описание объекта в пространстве состояний позволяет подробно рассмотреть внутреннюю структуру объекта. В качестве закона управления выбран линейно-квадратический регулятор, так как он хорошо зарекомендовал себя при управлении подобными объектами. Реализация данной САУ предполагается в виде лабораторного стенда. Перечень ссылок 1. Гафнер, А. Выпускная квалификационная работа магистра по теме «Система стабилизации перевёрнутого планарного маятника» «Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И.Ульянова (Ленина)». 2. Linear Servo Base Unit with Inverted Pendulum[Электронный ресурс].-Режим доступа: quanser.сom/produсts/linear-servo-base-unit-inverted-pendulum/ 3.Дятлова Е.П., Сафронова М.Р. Проектирование автоматизированных систем управления технологическими процессами ЦБП: учебное пособие .-2-е изд. , доп. и перераб./ГОУВПО СПГТУРП. СП6., 2006. 64 с. - ISBN 5.230-14340-1.

254

УДК 681.5 РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ САУ ПОДЪЕМНОЙ УСТАНОВКОЙ Денисов Г.О., студ. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Выбор варианта концепции системы управления. Автоматизация процесса подъема в угольной шахте является сложным набором мероприятий, целью которых – освободить обслуживающий персонал от функций непосредственного или ручного управления подъемной установкой, передав их специальным техническим средствам. Для подъемных установок поддержание максимальной производительности может быть достигнуто системами управления электроприводом, которые позволяют обеспечить автоматическую обработку требуемых законов регулирование без вмешательства оператора при различных режимах работы установки. Каждую систему управления электроприводом подъемной установкой можно рассмотреть, как систему, принимающую и перерабатывающую информацию. В зависимости от количества используемых в систему управления каналов информации и их структуры различают виды автоматического управления: - разомкнутое управление; - управление по возмущению; - замкнутое управление; - комбинированное управление. Систему управления электроприводом подъемной установкой подразделяют по виду силового преобразователя или основной аппаратуры: - система электромашинного управления; - система тиристорный преобразователь – двигатель; - система дроссельного управления; - система магнитный усилитель - двигатель; - система преобразователь частоты - двигатель; - система релейно-контакторного управления; При составлении функциональной схемы системы автоматического управления особенно актуален правильный выбор технологических переменных, подлежащих автоматическому управлению и контролю. Для решения этой задачи используют известные логические взаимосвязи между переменными, влияющими на процесс работы подъемной установки, и параметрами, характеризующими ход процесса. Рассмотрим одну из самых распространённых систем управления двигателем тиристорный преобразователь – двигатель (ТП-Д). В системе тиристорный преобразователь – двигатель, двигатель постоянного тока получает питание от реверсивного тиристорного преобразователя, который преобразует напряжение сети переменного тока в выпрямленное напряжение, приложенное к цепи якоря двигателя. Для сглаживания пульсаций тока в цепь якоря введён сглаживающий дроссель. Рассмотрим функциональную схему регулирования частоты вращения электропривода подъёмной машины с системой ТП – Д (рис. 1).

Рисунок 1 - Функциональная схема управления скоростью электропривода ТП – Д подъемной установки 255

Усилитель мощности (УМ) обеспечивает согласование выхода регулятора тока (РТ) с входом с входом системы импульсно-фазового управления (СИФУ). Для задания и формирования диаграммы движения подъёмной машины используется программный задатчик скорости (ЗИ). В автоматическом режиме работы рукоятка командоаппарата (КАР) переводится в одно из крайних положений, и устанавливается напряжение, обеспечивающее достижение максимальной скорости. Напряжение с выхода задатчика (ЗИ) подается на регулятор скорости (РС). Действительная частота вращения привода измеряется тахогенератором (BR), напряжение с которого через датчик напряжения (ДС), включённый в цепь обратной связи, поступает на элемент сравнения. Датчик (ДС) обеспечивает потенциальное разделение цепей тахогенератора и системы регулирования. Ток якоря электродвигателя измеряется датчиком тока (ДТ), выход которого подключается по цепи обратной связи на вход регулятора тока (РТ). Для обеспечения необходимого закона изменения скорости движения подъёмной установки в периоды разгона и торможения, стабилизации скорости в периоды равномерного торможения, защиты электродвигателя от перегрузок в схеме использованы обратные связи по скорости и току. Функциональная схема системы управления двухдвигательным электропривод с индивидуальными преобразователями на каждый электродвигатель показана на рис. 2. Нагрузка РД

ЭПТ1

ЭПТ2

Т1

Т2

ТП1

ТП2

ДТ1

УЗС

ДТ2

УЗИ

РТ1

РТ2

РС1

РС2

ИЗ1

ИЗ2

УЗСС

Рисунок 2 - Функциональная схема системы управления двухдвигательным электропривод с индивидуальным РТП

256

На рис. 2 приняты следующие обозначения: РД – редуктор; ЭПТ1, ЭПТ2 – электродвигатель постоянного тока; Т1, Т2 – тахогенератор; ТП1, ТП2 - тиристорный преобразователь; ДТ1, ДТ2 - датчик тока; РТ1, РТ2 - регулятор тока; РС1, РС2 - регулятор скорости, ИЗ1, ИЗ2 - инерционные звенья; УЗС - устройства задания скорости; УЗИ – устройство задания интенсивности; УЗСС - устройства задания соотношения скоростей вращения. Задание совместной скорости вращения электроприводов производится сигналом управления, поступающего на входы локальных систем управления через инерционные звенья и устройство задания соотношения скоростей. Плавное изменение общей скорости ЭПТ производится путем формирования, линейно-изменяющегося во времени сигнала от устройства задания скорости с помощью задатчика интенсивности. Структурная схема двухконтурной системы управления двигателем постоянного тока представлена на рисунке 3. WД(s) MC M

Е ωЗАД WЗ(s)

WРС(s)

WРТ(s)

WТП(s)

WЯ(s)

IЯ

WМ1(s)

ωТЕК WМ2(s)

WДТ(s)

WДС(s)

Рисунок 3 - Двухконтурная система подчиненного регулирования скорости вращения двигателя постоянного тока Действия внутреннего контура тока является зависимыми (подчиненными) действиям внешнего контура скорости. Кроме известных элементов рассматриваемой САУ на рис. 3.1 также представлены: WРС(s) и WРТ(s) – регулятор скорости вращения и тока электродвигателя; WР(s) – тиристорный преобразователь (ТП); WЯ(s) – блок-преобразователь «напряжение на якоре - ток якоря»; WМ1,2(s) – блоки-преобразователи «разность моментов двигателя и нагрузки – угловая скорость вращения вала двигателя»; WД(s) – блок-преобразователь «угловая скорость вращения вала - ЭДС двигателя»; WДТ(s) – датчик тока. Выводы. Рассмотрены возможные вариантов концепции САУ подъемной установкой. Выбран вариант построения системы управления по замкнутому циклу, что позволит обеспечить изменение регулируемой величины по требуемому закону даже при действии возмущений. Перечень ссылок 1. Автоматизированный электропривод подъемных установок глубоких шахт // Католиков В.Е., Динкель В.Е. - Издательство: Недра, 1983. - 270 с. 2. Белый, В. Д. Шахтные многоканатные подъемные установки / В. Д. Белый и др..-М.: Недра, 1979.-391 с. 3. Дорф Р. Современные системы управления / Р. Дорф, Р. Бишоп; Пер. с англ. Б.И. Копылова. – М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2004. – 832 с. 4. Мартынов, М. В. Автоматизированный электропривод в горной промышленности / М. В. Мартынов. -М.: Недра, 1977. 375 с. 5. Тулин, В. С. Электропривод и автоматика многоканатных рудничных подъемных машин/В. С. Тулин. -М.: Недра, 1964. 194 с.

257

УДК 669.02:681.51 АВТОМАТИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ УЗЛОМ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО ОХЛАЖДЕНИЯ КОНВЕРТЕРНЫХ ГАЗОВ Богданов А.Ю., студент; Федюн Р.В., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Конвертерное производство стали является достаточно неэкологичным, что связано с выбросами в атмосферу вредных веществ. При выплавке стали кислородно-конвертерным способом образуется конвертерный газ, составляющими которого являются оксид углерода (CO) и мелкодисперсная пыль. Оксид углерода является ядовитым, легковоспламеняющимся и взрывоопасным газом, а мелкодисперсная металлическая пыль оказывает вредное воздействие на систему дыхания живых организмов. Технологическая схема газоотводящего тракта кислородного конвертера металлургического завода приведена на рис.1.

2 3

4 7 11 8 5

1 6 6

1 – конвертер; 2 – подача кислорода; 3 – котел ОКГ; 4 – узел предварительного охлаждения; 5 – труба Вентури I-ступени; 6 – отвод шламовой воды; 7 – трубы Вентури IIступени; 8 – двухъярусный каплеуловитель; 9 – дроссель-регулятор; 10 – дымосос; 11 – дымоходная труба Рисунок 1 - Газоотводящий тракт кислородного конвертера Котел-охладитель 3 устанавливается между конвертером 1 и комплексом газоочистки. Комплекс газоочистки устанавливается по ходу газов после котла-охладителя 3 и служит для «мокрой» очистки конвертерных газов до санитарных норм и охлаждения их перед поступлением в дымосос 10 до t = 60°С. Узел предварительного охлаждения 4 комплекса газоочистки расположен непосредственно за опускным газоходом котла-охладителя 3. Во время продувки плавки в него поступают запыленные отходящие газы с температурой 8001000оС. За счет испарения воды, подаваемой на орошение газового потока и, в значительно меньшей мере, за счет дальнейшей конденсации водяных паров, в узле предварительного охлаждения 4 температура газов снижается до 300-400оС, а пыль увлажняется и сепарируется

258

в виде шлама, который отсасывается при помощи насосов через устройства 6. Подача воды на охлаждение стенок узла осуществляется из кольцевого коллектора орошения (рис.1). Газоочистка состоит из двух ступеней пылеулавливания – труб Вентури I-ступени 5 и IIступени 7, а также каплеуловителя с лопастным завихрителем 8. Труба Вентури первой ступени 5 обеспечивает очитку конвертерных газов до санитарных норм и поддерживает заданное давление входа и выхода дымовых газов в кессон котла-охладителя [1,2]. Транспортирование дымовых газов по тракту обеспечивается центробежным дымососом 10 с асинхронным двигателем переменного тока. Отсутствие технической возможности очистки от пыли отходящих высокотемпературных газов обусловило разделение системы отвода газов на два самостоятельных участка: участок охлаждения и участок очистки [1,2]. В свою очередь, участок охлаждения конвертерных газов состоит из двух основных элементов – котлаохладителя конвертерных газов 3 и узла предварительного охлаждения 4 (рис.1). В данной статье рассматриваются вопросы автоматического управления узлом предварительного охлаждения, так как от качественного его функционирования зависит эффективная и безопасная работа участка газоочистки конвертерных газов. На рисунке 2 приведена технологическая схема узла предварительного охлаждения и схема его информационных переменных. Конвертерный газ 1000оС-800оС

Узел предварительного охлаждения

Управляемая задвижка

FКГ

tКГ tКГO

FВХ

Вода из Конвертерный кольцевого газ 300оС коллектора орошения

Узел предварительного охлаждения

Рисунок 2 - Технологическая схема узла предварительного охлаждения и схема его информационных переменных Управляемой переменной, наиболее полно характеризующей узел предварительного охлаждения конвертерного газа является температура конвертерного газа на выходе узла предварительного охлаждения tКГO (рис.2). Управляющим воздействием, позволяющим необходимым образом изменять температуру конвертерного газа на выходе узла предварительного охлаждения является расход холодной воды (на входе узла предварительного охлаждения) FВХ (рис.2). Основными возмущающими воздействиями, которые оказывают существенное влияние на температуру конвертерного газа на выходе узла предварительного охлаждения tКГO являются расход конвертерного газа, проходящего через узел предварительного охлаждения FКГ и температура конвертерного газа на входе узла предварительного охлаждения tКГ, которые изменяются в достаточно широких пределах, в зависимости от текущего состояния процесса продувки кислородного конвертера. На рисунке 3 приведена схема модели узла предварительного охлаждения, полученная на основании его уравнения теплового баланса. Изменение расхода воды на орошение FВХ, согласно технологическим характеристикам рассматриваемого узла предварительного охлаждения, находится в диапазоне 0…108 м3/час (при номинальном расходе 75 м3/час (0,02 м3/с)). Изменение температуры конвертерных газов 259

на входе узла предварительного охлаждения в процессе продувки, находится в диапазоне 800…1000°С (среднее значение – 900°С). Изменение расхода конвертерных газов FКГ на входе узла предварительного охлаждения в процессе продувки, находится в диапазоне 43000…72000 м3/час (12…20 м3/с).

tКГ(t) +

FКГ(t)

kВ Gain

FВХ(t)

tКГО(t)

+ -

kУ Gain

Рисунок 3 – Структурная схема модели узла предварительного охлаждения Для целенаправленного изменения управляющего воздействия – расхода холодной воды FВХ(t) применяется регулирующий орган с исполнительным механизмом, структурная схема модели которых приведена на рисунке 4. iИМ(t)

kБУ

ТДp+1

БУ

j(t)

w(t) 1

kД

FВХ(t)

ТРОp+1

p Скорость ИМ изменения угла поворота

ИМ

kРО

iДП(t)

0...90 град

РО

kДП

ДПВ

Рисунок 4 – Структурная схема модели исполнительного механизма с регулирующим органом Выполненный анализ существующих подходов и принципов построения систем автоматического управления показал, что САУ узлом предварительного охлаждения необходимо реализовывать каскадной, или многоконтурной. Структурная схема многоконтурной САУ узлом предварительного охлаждения конвертерного газа приведена на рис.5. FКГ

iРТ

tКГОЗАД

WРТ(p)

iРРВ

WРРВХ(p)

WИМ(p)

iДРВХ

tКГ

tКГО

FВХ

WРО(p)

WУПО(p)

WДРВХ(p)

iДТ

WДТ(p)

Рисунок 5 – Структурная схема САУ узлом предварительного охлаждения Структурная схема САУ узлом предварительного охлаждения (рис.5) показывает, что это – двухконтурная система управления (внутренний контур – управление расходом воды, внешний – управление температурой конвертерного газа). Внутренний контур управления 260

расходом воды состоит из регулирующего органа WРО(p), исполнительного механизма WИМ(p) и регулятора расхода холодной воды WРРВХ(p) (рис.5). Задающее воздействие iРТ – сигнал внешнего регулятора температуры WРТ(p), выходная величина FВХ – расход холодной воды, подаваемой в узел предварительного охлаждения. Внешний контур управления температурой конвертерного газа состоит из объекта управления – узла предварительного охлаждения WУПО(p), внутреннего контура управления расходом холодной воды и регулятора температуры конвертерного газа WРТ(p) (рис.5). Задающее воздействие tКГОЗАД – требуемое значение температуры охлажденного конвертерного газа, выходная величина tКГО – текущее значение температуры охлажденного конвертерного газа. Возмущающими воздействиями в разрабатываемой САУ узлом предварительного охлаждения являются расход конвертерного газа FКГ и температура конвертерного газа tКГ на входе узла предварительного охлаждения (рис.5). На основании структурной схемы САУ узлом предварительного охлаждения конвертерных газов (рис.5), с использованием моделей узла предварительного охлаждения (рис.3) и регулирующего органа с исполнительным механизмом (рис.4) получена модель САУ узлом предварительного охлаждения конвертерных газов в пакете Simulink (рис.6).

Рисунок 6 – Структурная схема САУ узлом предварительного охлаждения Для настройки параметров ПИ-регулятора температуры и ПИ-регулятора расхода воды, применяются возможности пакета Simulink программного комплекса Matlab по автоматизированной настройке типовых регуляторов. На рис.7 приведены результаты моделирования САУ узлом предварительного охлаждения конвертерных газов с использованием выше настроенных регуляторов расхода и температуры. Анализ результатов моделирования САУ узлом предварительного охлаждения конвертерных газов (рис.7) показывает их полное соответствие необходимым требованиям, предъявляемым к качеству управления рассматриваемым тепловым объектом данного класса: установившаяся ошибка по управляемой переменной – температуре конвертерного газа на выходе узла предварительного охлаждения tКГО равна нулю при отработке как задающего, так и возмущающих воздействий. Перерегулирование и колебательность по основной управляемой переменной – температуре конвертерного газа на выходе узла предварительного охлаждения tКГО также равны нулю. Время переходного процесса по основной управляемой переменной – температуре конвертерного газа на выходе узла предварительного охлаждения 261

tКГО при отработке возмущающего воздействия составляет 30 с (рис.7) и находится в допустимых пределах.

Рисунок 7 – Результаты моделирования САУ узлом предварительного охлаждения В данной статье выполнен теоретический синтез и исследование требуемых алгоритмов регулирования САУ узлом предварительного охлаждения конвертерных газов. Показано, что требуемое качество управления в синтезируемой САУ узлом предварительного охлаждения конвертерных газов достигается при использовании многоконтурной (двухконтурной) структуры САУ. Выбраны типовые законы регулирования для внутреннего и внешнего контуров САУ узлом предварительного охлаждения конвертерных газов, а также определены их настройки. Выполненное в данной статье моделирование подтвердило эффективность предложенных алгоритмов регулирования. Перечень ссылок 1. Старк, С.Б. Газоочистные аппараты и установки в металлургическом производстве / С.Б. Старк. – Москва: «Металлургия», 1990г. – 201 с. 2. Богданов А.Ю., Федюн Р.В. Особенности комплекса газоочистки кислородного конвертера как объекта автоматизации. / Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых: сборник научных трудов ХVIII научно-технической конференции аспирантов и студентов в г. Донецке 22-24 мая 2018 г. - Донецк : ДОННТУ, 2018. – с.271 - 275 3. Лукас В. А. Теория управления техническими системами. Учебный курс для вузов – Третье издание, переработанное и дополненное – Екатеринбург, Изд-во УГГГА, 2002. – 675 с. 262

УДК 681.547 ОСОБЕННОСТИ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ БАРБОТАЖНЫМ АБСОРБЕРОМ АММИАКА Берлов В.О., студент; Попов В.А., к.т.н., доц.; Федюн Р.В., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Абсорбцией называют процесс поглощения паров или газов из парогазовых или газовых смесей жидкими поглотителями – абсорбентами. Если поглощаемый газ, называемый абсорбатом – химически не взаимодействует с абсорбентом, то такой вид абсорбции называют физической. Если же абсорбат образует с абсорбентом химическое соединение, возникающее в процессе химической реакции, то такой процесс называют хемосорбцией. В технике достаточно часто встречается сочетание обеих видов абсорбции. В промышленности технологический процесс абсорбции широко используется для очистки горючих и технологических газов от вредных примесей, для выделения из газовых смесей ценных компонентов, для санитарной очистки газов и т.д. [1,2]. В процессе абсорбции массопередача между газовой и жидкой фазами осуществляется на поверхности их соприкосновения. Поэтому, в аппаратах для поглощения газов жидкостями – абсорберах, должна быть создана достаточно большая поверхность соприкосновения между газовой и жидкой фазами. По способу образования этой поверхности абсорбционные аппараты классифицируют на поверхностные, барботажные и распыливающие. Преимуществом рассматриваемого в данной работе барботажного абсорбера является хороший контакт между фазами и возможность работы при любом, в том числе и очень низком, расходе жидкости, кроме того в барботажных абсорберах легко осуществляется отвод теплоты [2]. Технологическая схема процесса абсорбции аммиака из исходной многокомпонентной газовой смеси приведена на рисунке 1. Обедненная газовая смесь

GОГ РКОГ САМ

Абсорбер

Холодильник абсорбента Абсорбент

РА

(вода)

GА tА

РКА РКХВ

GХВ Исходная газовая смесь

Холодильник газовой смеси

Хладагент

GИГ tИГ РКХГ

hНА Насыщенный абсорбент – аммиачная вода

GНА

GХГ Хладагент

РКНА

263

Рисунок 1 – Технологическая схема процесса абсорбции аммиака В барботажный абсорбер (рис.1) тарельчатого типа подается исходная многокомпонентная газовая смесь, содержащая, в том числе и поглощаемый компонент или абсорбат – аммиак. Исходная газовая смесь расходом GИГ предварительно охлаждается в холодильнике газовой смеси до температуры tИГ, за счет подачи хладагента газовой смеси расходом GХГ (рис.1). Для извлечения абсорбата – аммиака из многокомпонентной исходной газовой фазы в аппарат непрерывно подается абсорбент – вода расходом GА, которая предварительно охлаждается в холодильнике абсорбента за счет подачи в него хладагента воды расходом GХВ (рис.1). В результате абсорбции аммиака водой, из верхней части абсорбера отбирается очищенная от аммиака, обедненная газовая смесь с концентрацией аммиака в ней САМ и расходом GОГ; из нижней части абсорбера отводится насыщенный абсорбент – аммиачная вода с расходом GНА (рис.1). Для возможности изменения расходов основных и вспомогательных компонентов, влияющих на эффективность процесса абсорбции в технологической схеме предусмотрены регулирующие клапаны: РКХГ – регулирующий клапан хладагента в холодильнике исходной газовой смеси; РКОГ – регулирующий клапан обедненной газовой смеси; РКА – регулирующий клапан абсорбента (воды); РКНА – регулирующий клапан насыщенного абсорбента – аммиачной воды; РКХВ – регулирующий клапан хладагента в холодильнике абсорбента – воды (рис.1). На процесс абсорбции основное влияние оказывает движущая сила, которая определяется расположением равновесной линии процесса относительно рабочей линии [1]. Положение рабочей линии процесса абсорбции определяется начальной и конечной концентраций абсорбируемого компонента - абсорбата в обеих фазах, а положение равновесной линии – от температуры и давления в аппарате. Из этого следует, что концентрация извлекаемого компонента в обедненной смеси – аммиака зависит от его начальной концентрации в газовой и жидкой фазах, расхода исходной многокомпонентной газовой смеси, расхода абсорбента, а также от величины давления и температуры и абсорбере. Изменение расхода газовой смеси и начальных концентраций извлекаемого компонента в фазах представляют собой выходные величины предыдущих технологических аппаратов, а, следовательно, представляют собой основные возмущения процесса абсорбции. Регулирующим воздействием являются расходы свежего абсорбента, обеденного газа и насыщенного абсорбента. Основными управляющими воздействиями, поддерживающими заданное значение концентрации извлекаемого компонента (аммиака) в обедненном газе, является изменение расхода абсорбента (воды). Такая схема обеспечивает приемлемое качество управления только при равномерной подаче исходной газовой смеси и постоянных начальных концентрациях извлекаемого компонента (аммиака) в газовой и жидкой фазах. Температура в абсорбере зависит от температур, теплоемкостей и расходов газовой и жидкой фаз, а также от интенсивности выделения тепла в процессе абсорбции и потерь тепла в окружающую среду. Большинство этих величин достаточно сильно изменяются во времени, что приводит к нарушению теплового баланса процесса абсорбции и изменению температуры в абсорбере. Как было отмечено выше, повышение температуры замедляет протекание процесса абсорбции. Во избежание этого для интенсификации процесса исходную газовую смесь и абсорбент перед подачей их в абсорбер охлаждают в холодильниках (рис.1). Как было отмечено выше, повышение давления в абсорбере способствует более полному извлечению компонента – аммиака из исходной газовой смеси. Поддержание заданного значения давления в верхней части колонны может осуществляться в автоматическом режиме за счет использования соответствующего регулятора. Для предотвращения проскока исходной газовой смеси из абсорбера в линию насыщенного абсорбента в нижней части абсорбера, собирают некоторое количество жидкости – насыщенного абсорбента, уровень которого необходимо поддерживать постоянным из условия сохранения материального баланса.

264

При переменном составе и расходе исходной газовой смеси, поступающей в абсорбер, повышения качества управления процессом абсорбции и достижения поставленной цели – получения заданного значения концентрации аммиака в обедненной газовой смеси необходимо использовать многоконтурные системы автоматического регулирования. Выполненный анализ особенностей функционирования барботажного абсорбера тарельчатого типа (рис.1) позволил получить схему информационных переменных (рис.2) данного объекта управления. GИГ

СИГ

GА

CАМ

GОГ

РА

GНА

hНА

Рисунок 2 – Схема информационных переменных барботажного абсорбера аммиака Как было определено выше, в процессе анализа барботажного абсорбера как объекта управления, основными управляемыми переменными для данного объекта являются (рис.2): концентрация аммиака в обедненной газовой смеси на выходе абсорбера САМ; давление в верхней части абсорбера РА; уровень насыщенного абсорбента в нижней части абсорбера hНА. Для осуществления требуемого изменения перечисленных управляемых переменных в барботажном абсорбере тарельчатого типа (рис.2), используются следующие управляющие воздействия: расход абсорбента (воды) GА – позволяет необходимым образом воздействовать на концентрацию аммиака в обедненной газовой смеси на выходе абсорбера САМ; расход обеднённой газовой смеси GОГ – позволяет необходимым образом воздействовать на давление в верхней части абсорбера РА и тем самым поддерживать материальный баланс абсорбера по газовой фазе; расход насыщенного абсорбента (аммиачной воды) GНА – позволяет необходимым образом воздействовать на уровень насыщенного абсорбента в нижней части абсорбера hНА и тем самым поддерживать материальный баланс абсорбера по жидкой фазе. Основными возмущающими воздействиями, которые оказывают влияние на приведенные выше управляемые переменные, являются (рис.2): – расход исходной газовой смеси GИГ и концентрация аммиака в исходной газовой смеси СИГ – оказывают возмущающее воздействие на концентрацию аммиака в обедненной газовой смеси на выходе абсорбера САМ. Кроме того, на концентрацию аммиака в обедненной газовой смеси САМ оказывают возмущающее влияние управляющие воздействия – расход обеднённой газовой смеси GОГ и расход насыщенного абсорбента GНА; – расход исходной газовой смеси GИГ и концентрация аммиака в исходной газовой смеси СИГ – оказывают возмущающее воздействие на давление в верхней части абсорбера РА. – расход исходной газовой смеси GИГ – оказывает возмущающее воздействие на уровень насыщенного абсорбента в нижней части абсорбера hНА. Кроме того, на уровень насыщенного абсорбента hНА оказывает возмущающее влияние управляющее воздействие – расход абсорбента GА. На основании осуществленного выше анализа особенностей барботажного абсорбера аммиака, предложена схема концепции построения САУ, которая приведена на рисунке 3. Достичь повышения качества управления в современных САУ возможно за счет использования многоконтурных схем подчиненного регулирования.

265

РД

РАЗ

РРО GОГ ДРО

РА ДД

ДК

Обедненная газовая смесь

РКОГ

САМ

САМЗ РК ДРА

Абсорбер

Холодильник абсорбента

РРА

GА

РКА

Холодильник газовой смеси

РКХВ

Абсорбент (вода)

Исходная газовая смесь

Хладагент

ДУ

GИГ

hНА

РКХГ

РУ ДРН

GНА

hНАЗ

РРН

GХГ

Насыщенный абсорбент

Хладагент РКНА

Рисунок 3 – Схема концепции построения САУ абсорбером Для точного поддержания давления в барботажном абсорбере аммиака под действием возмущающих воздействий предлагается САУ давлением реализовать по двухконтурной схеме подчиненного регулирования, с внутренним контуром управления расходом обедненной газовой смеси GОГ и внешним контуром управления давлением РА в верхней части абсорбера (рис.3). САУ концентрацией аммиака в обедненной газовой смеси реализуется по двухконтурной схеме подчиненного регулирования: внутренний контур управления расходом абсорбента (воды) GА, внешний контур управления концентрацией аммиака САМ (рис.3). САУ уровнем насыщенного абсорбента реализуется по двухконтурной схеме подчиненного регулирования: внутренний контур управления расходом насыщенного абсорбента (аммиачной воды) GНА, внешний контур управления уровнем насыщенного абсорбента hНА (рис.3). Датчик концентрации ДК осуществляет непрерывный контроль концентрации аммиака в обедненной газовой смеси САМ и передает информацию о ней в регулятор концентрации РК внешнего контура, который сравнивает ее с заданным значением концентрации аммиака САМЗ, рассчитывает и формирует управляющее воздействие, которое является задающим для внутреннего контура управления расходом абсорбента (воды) GА (рис.3). Внутренний контур управления расходом абсорбента GА состоит из датчика расхода абсорбента (воды) ДРА, регулятора расхода абсорбента (воды) РРА и регулирующего органа с исполнительным механизмом – регулирующего клапана абсорбента (воды) РКА с электроприводом (рис.2.1). Внутренний контур управления расходом абсорбента, реализуемый по принципу обратной 266

связи, необходим для получения более качественного управления основной управляемой переменной – концентрацией аммиака. Общий алгоритм управления в САУ концентрацией аммиака в обедненной газовой смеси состоит из двух алгоритмов, которые реализуются внешним регулятором концентрации РК и внутренним регулятором расхода РРА (рис.3). Датчик давления ДД осуществляет непрерывный контроль давления в верхней части абсорбера РА и передает информацию о нём в регулятор давления РД внешнего контура, который сравнивает ее с заданным значением давления РАЗ, рассчитывает и формирует управляющее воздействие, которое является задающим для внутреннего контура управления расходом обеднённой газовой смеси GОГ (рис.3). Внутренний контур управления расходом обеднённой газовой смеси GОГ состоит из датчика расхода обеднённой газовой смеси ДРО, регулятора расхода обеднённой газовой смеси РРО и регулирующего органа с исполнительным механизмом – регулирующего клапана обеднённой газовой смеси РКОГ с электроприводом (рис.3). Внутренний контур управления расходом обеднённой газовой смеси, реализуемый по принципу обратной связи, необходим для получения более качественного управления основной управляемой переменной – давлением в верхней части абсорбера. Общий алгоритм управления в САУ давлением в абсорбере состоит из двух алгоритмов, которые реализуются внешним регулятором давления РД и внутренним регулятором расхода РРО (рис.3). Датчик уровня ДУ осуществляет непрерывный контроль уровня насыщенного абсорбента (аммиачной воды) hНА и передает информацию о нем в регулятор уровня РУ внешнего контура, который сравнивает ее с заданным значением уровня hНАЗ, рассчитывает и формирует управляющее воздействие, которое является задающим для внутреннего контура управления расходом насыщенного абсорбента (аммиачной воды) GНА (рис.3). Внутренний контур управления расходом насыщенного абсорбента GНА состоит из датчика расхода насыщенного абсорбента ДРН, регулятора расхода насыщенного абсорбента РРН и регулирующего органа с исполнительным механизмом – регулирующего клапана насыщенного абсорбента РКНА с электроприводом. Как было указано выше, внутренний контур управления расходом насыщенного абсорбента, реализуемый по принципу обратной связи, необходим для получения более качественного управления основной управляемой переменной – уровнем насыщенного абсорбента в абсорбере. Общий алгоритм управления в САУ уровнем насыщенного абсорбента в абсорбере состоит из двух алгоритмов, которые реализуются внешним регулятором уровня РУ и внутренним регулятором расхода РРН (рис.3). В данной статье предложена и обоснована концепция системы автоматического управления процессом абсорбции аммиака в барботажном абсорбере тарельчатого типа. На основании выполненного анализа существующих принципов построения систем автоматического управления и их особенностей, было принято решение об использовании многоконтурной структуры подчиненного регулирования при реализации САУ концентрацией аммиака в обеднённой газовой смеси, САУ давлением в абсорбере, САУ уровнем насыщенного абсорбента, как наиболее подходящей для решения поставленной задачи автоматизации рассматриваемого объекта – барботажного абсорбера аммиака. Разработанная концепция построения САУ позволяет осуществить теоретический синтез требуемых алгоритмов управления и выполнить техническую реализацию разрабатываемой системы автоматического управления процессом абсорбции аммиака в барботажном абсорбере тарельчатого типа. Перечень ссылок 4. Бесков, B. C. Общая химическая технология / B.C. Бесков – М.: Академкнига, 2006. – 452 с. 5. Касаткин, А.Г. Основные процессы и аппараты химической технологии / А.Г. Касаткин. – М.: Изд-во АльянС, 2005. – 753 с.

267

УДК 669.02/09-52 АНАЛИЗ ДИНАМИКИ САУ РЕЖИМОМ НАГРЕВА НАСАДКИ В ДОМЕННОМ ВОЗДУХОНАГРЕВАТЕЛЕ Долгих Е.А., студ.; Суков С.Ф., проф., к.т.н., доц.; Жукова Н.В., доц., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Актуальность темы. В [1] рассмотрена новая схема газового хозяйства доменной печи. В [1] Койфманом А. А. методами моделирования и экспериментально было установлено: - при увеличении избыточного давления газа-теплоносителя от 0 до 100 кПа время нагрева насадки воздухонагревателя уменьшается с 7700 с (2,15 ч) до 3924 с (1,09 ч); - исследование показало, что повышение давления в реальном воздухонагревателе доменной печи в режиме нагрева насадки приводит к значительному сокращению времени нагрева. При этом происходит сокращение времени периода дутья при сохраняющейся скорости нагрева дутья. Таким образом, такой современный подход интенсификации работы доменных воздухонагревателей в режиме нагрева насадки и режиме нагрева дутья, предложенный Койфманом А.А., дает высокий технико-экономический результат [1]. Задачи, которые возлагаются на систему управления режимом нагрева доменного воздухонагревателя в условиях рассмотренной схемы доменного хозяйства, приведенной в [1]: – стабилизация избыточного давления воздуха, поступающего в воздухонагреватель на значении 120 кПа в режиме нагрева насадки; – стабилизация повышенного давления в рабочем пространстве воздухонагревателя на значении 110 кПа в режиме нагрева насадки; – регулирование соотношения доменный газ – воздух с учетом ограничений по температуре купола воздухонагревателя и температуры отходящих газов. Доказательство работоспособности выбранной концепции построения САУ процессом нагрева насадки в доменном воздухонагревателе, требует анализа динамических процессов, полученных методами математического моделирования, и является актуальной задачей Методика решения задачи. Исходя из концепции построения САУ режимом нагрева насадки, структурная схема САУ имеет вид, представленный на рис. 1. Задатчик Тк, С

e(t )

W рег ( s )

U (t )

W po ( s )

Wим ( s )

м3 / c

G воз

WОУ ( s )

G Дг k

T Wдт (s)

k Задатчик Тог, С

e(t )

T ог

W рег ( s )

Дг Gзад

U (t ) Дг W рег (s)

Wим ( s )

W po ( s )

м3 / c G Дг

Tог

WОУ ( s )

T Ог

G Дг

Wдт ( s ) ог

T Wдт (s)

Рисунок 1 – Структурная схема САУ режимом нагрева насадки ДВН Из рис. 1 следует, что система имеет два контура регулирования по температуре купола 268

воздухонагревателя и температуре отходящих газов на выходе из воздухонагревателя. В данных локальных системах реализован принцип управления по отклонению уставки и сигнала обратной связи. Заданная температура нагрева купола воздухонагревателя достигается регулированием соотношения газ-воздух: изменением количества воздуха при постоянном расходе доменного газа. Такой способ регулирования обеспечивает форсированный нагрев насадки, экономичное сжигание топлива и точное по величине ограничение предельной температуры купола увеличением избытка воздуха [2]. Контур регулирования доменного газа ограничен температурой дымовых газов. По мере прогрева насадки повышается температура дымовых газов и по достижении максимально допустимой величины, заданной уставкой, регулятор температуры отходящих газов изменяет задание регулятору доменного газа, не допуская дальнейшего повышения температуры дымовых отходящих газов. Если при этом температура купола воздухонагревателя несколько понизится, то регулятор расхода воздуха сократит его подачу для повышения температуры купола до заданного значения. Основная задача синтеза САУ заключается в выборе закона регулирования и определении настроечных параметров регулятора. Выбор закона регулирования определяется в первую очередь динамическими свойствами объекта управления, величиной и характером возмущающих воздействий, а также заданными показателями качества регулирования. К синтезируемой САУ процессом нагрева насадки доменного воздухонагревателя предъявляются следующие требования к показателям качества регулирования: - апериодический характер переходного процесса без перерегулирования; - время установления (регулирования) 3500 с (58 мин) при условии, если процесс нагрева насадки будет проходить при повышенном избыточном давлении в 110 кПа; - время отработки возмущений 25 мин. Практика применения ПИД-регуляторов [3] подтверждает, что названные регуляторы обеспечивают относительно высокое качество регулирования объектов, обладающих большой инерцией, как в случае доменных воздухонагревателей. Однако объект управления по каналу «расход воздуха – температура купола» содержит интегрирующее звено, которым описывается угол открытия жалюзи. Поэтому, имеет смыл выбрать ПД – закон регулирования. Управляющее воздействие на выходе ПД – регулятора имеет вид: de( t ) u( t ) = К p e( t ) + Td , dt где Кр - пропорциональная составляющая; Тd- постоянная времени дифференцирования. В качестве закона управления в канале «расход доменного газа – температура отходящих газов» выберем ПИД – регулятор, закон управления которого имеет вид: t

1 de( t ) , u( t ) = К p e( t ) + e( t )dt +Td Ta 0 dt



где Кр - пропорциональная составляющая; Ta - постоянная времени интегрирования; Тd - постоянная времени дифференцирования или время предварения. В качестве метода нахождения настроечных параметров регуляторов выбран метод автоматической настройки блока PID-control пакета моделирования Matlab, поскольку методы автоматической оптимизации являются мощным средством современных промышленных контроллеров. Метод автоматической настройки основывается на трех этапах: идентификации модели объекта, определении параметров регулятора и настройку параметров. Схема моделирования системы автоматического управления нагревом насадки в доменном воздухонагревателе, в условиях которой синтезируются регуляторы температуры купола, отходящих газов и расхода доменного газа приведена на рис. 2.

269

Рисунок 3 – Схема моделирования САУ нагрева насадки в доменном воздухонагревателе Проанализируем работоспособность системы при отработке возможных возмущений. Предположим, что по мере прогрева насадки, температура дымовых газов в момент времени 5000 с повысилась на 12 С (рис. 4). Регулятор температуры отходящих газов изменяет задание регулятору доменного газа, не допуская дальнейшего повышения температуры дымовых отходящих газов (рис. 5). При этом температура купола воздухонагревателя в момент времени 5000 с несколько понижается (рис. 6), и регулятор расхода воздуха сокращает его подачу для повышения температуры купола до заданного значения (рис. 7).

Рисунок 4 – Переходная характеристика температуры отходящих газов

270

Рисунок 5 – Переходные характеристики элементов управления канала «расход доменного газа – температура отходящих газов»

Рисунок 6 – Переходная характеристика температуры нагрева купола в доменном воздухонагревателе

271

Рисунок 7 – Переходные характеристики элементов управления канала «расход воздуха – температура купола» Результаты моделирования доказывают работоспособность САУ нагрева насадки в доменном воздухонагревателе. САУ обеспечивает форсированный нагрев насадки, экономичное сжигание топлива и точное по величине ограничение предельной температуры купола увеличением избытка воздуха. Основные показатели качества регулирования соответствуют заданным требованиям: - апериодический характер переходного процесса без перерегулирования; - время установления (регулирования) не превышает 1500 с; - время отработки изменения сигнала задания не более 25 мин. Выводы. 1. Получена математическая модель технологического процесса нагрева насадки посредством описания информационных переменных, косвенно характеризующих процесс нагрева насадки в доменном воздухонагревателе. Адекватность и состоятельность данной модели основывается на результатах экспериментов, проведенных исследователями данной области и методами математического моделирования. 2. Построена структурная схема САУ нагрева насадки в доменном воздухонагревателе. САУ содержит два локальных контура, являющиеся основными ограничивающими факторами процесса нагрева насадки. В системах управления температурой купола воздухонагревателя и дымовых газов на выходе теплообменника заложен принцип управления по отклонению. Перечень ссылок 2. Койфман А.А. Повышение эффективности работы доменных воздухонагревателей путем увеличения давления газа-теплоносителя. /Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Специальность 05.16.02 – Металлургия черных и цветных металлов и специальных сплавов. 3. В.И. Бойко, В.А. Смоляк Автоматизированные системы управления технологическими процессами в черной металлургии. / Учебное пособие для студентов вузов. Днепродзержинск 1997 г, с. 575.

272

УДК 664.655.1 КОНЦЕПЦИЯ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕПЛОВЫМ РЕЖИМОМ ХЛЕБОПЕКАРНОЙ КАМЕРЫ Доронин А.Н., студ.; Жукова Н.В., доц., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Актуальность темы. Одно из важных мест в производстве жизненно необходимых продуктов питания занимает хлебопекарная отрасль. Качество хлебобулочных изделий зависит не только от рецептуры, но и от технологического регламента выпечки, который осуществляется в условиях хлебопекарных печей, от степени совершенства конструкций которых, а также от автоматизации процессов выпечки тестовых заготовок, зависят как свойства хлебобулочных изделий, а также общие затраты энергии на их получение. В этой связи повышение эффективности выпечки в современных хлебопекарных печах за счет системы автоматического управления температурой среды хлебопекарной камеры, является актуальной научно-технической задачей. Ее решение требует проведения комплексных исследований процесса нагрева хлебопекарной камеры как объекта автоматического управления с точки зрения выявления эффективных регулирующих связей по основным технологическим параметрам процесса выпечки, реализация которых позволит обеспечить требуемое качество выпекаемых тестовых заготовок с минимальным упеком и экономией как сырьевых, так и топливно-энергетических ресурсов. В качестве базового объекта управления будет рассмотрен процесс нагрева хлебопекарной камеры туннельной печи типа ПХС-25М. Печь ПХС-25М каркасная, тоннельного типа с сетчатым подом, состоит из восьми секций, которые образуют внутреннюю полость - пекарную камеру и внешние полости - каналы. По днищу пекарной камеры перемещается сетка, а по каналам циркулируют горячие газы - продукты сгорания газа. Процесс нагрева среды в хлебопекарной камере характеризуют следующие параметры: температура среды на входе и выходе зон интенсивной выпечки и допекания; нагрузка хлебопекарной печи, т.е. массовая производительность, подаваемых на посадку в печь тестовых заготовок; температура тестовых заготовок на входе и выходе зон интенсивной выпечки и допекания. При анализе процесса нагрева среды хлебопекарной камеры как объекта автоматического управления выделим три типа переменных.: - регулируемые переменные, которые могут быть измерены непосредственно или косвенно (вычислены). Данные переменные должны принимать значения в заданном диапазоне и могут быть оптимизированы в соответствие с критериями эффективности технологического процесса; - управляющие переменные – это управляющие воздействия, которые изменяются в соответствие с алгоритмом управления с целью обеспечить значения регулируемых переменных в заданном диапазоне при изменении условий протекания ТП или установить их оптимальные значения при оптимизации; - возмущающие переменные – это воздействия, которые не регулируются в процессе управления, но изменение которых, влияет на значение регулируемых переменных. С учетом вышесказанного, основной регулируемой переменной технологического процесса нагрева хлебопекарной камеры является: температура среды в зоне интенсивной выпечки и в зоне допекания. Управляющим воздействием является: расход газа на входах зон выпечки и допекания. Возмущающими воздействиями являются: нагрузка по производительности печи, а также температура среды предыдущей зоны, т.е. для зоны выпечки – температура среды зоны 273

увлажнения, для зоны допекания – температура среды зоны выпечки. Таким образом, схема технологического процесса выпечки тестовых заготовок в хлебопекарной камере как объекта автоматического управления имеет вид, представленный на рис. 1. Тестовые заготовки FВТЗ ,кг / c Т ВТЗ ,С Газ

Fгаз ,м3 / c

Хлебопекарная камера Зона интенсивной выпечки (ЗВ) Tзв , 0С

Тестовые заготовки FВТЗ ,кг / c Т ВТЗ ,С Тепловой поток среды Tср , 0С Газ

Хлебопекарная камера Зона допекания (ЗД )

Хлебобулочные изделия FВТЗ ,кг / c Т ВТЗ ,С

Tзд , 0С

Fгаз ,м3 / c

Рисунок 1 – Схема анализа ТП выпечки тестовых заготовок как объекта автоматического управления с точки зрения материальных потоков и их информационных переменных Из данной схемы следует, что основными входными материальными потоками являются тестовые заготовки и теплоноситель (газ), поступающие в хлебопекарную камеру. Материальный поток - газ характеризуется такой информационной переменной как расход. Расход газа является основным управляющим воздействием. Повышение расхода газа повышает температуру среды соответствующей зоны камеры. Материальный поток – тестовые заготовки также характеризуется информационной переменной как массовый расход, т.е. характеризует производительность печи. Производительность хлебопекарной печи является нагрузкой и основным возмущающим воздействием, которое наиболее сказывается на качестве регулирования температуры среды в зонах выпечки и допекания. Температура тестовых заготовок на входе в каждую зону камеры также является возмущением. Данный анализ процесса выпечки тестовых заготовок позволит поставить задачу на управление рассматриваемым объектом и построить систему автоматического управления температурой среды хлебопекарной камеры туннельного типа. Для формализации концепции построения данной системы, рассмотрим и проанализируем существующие системы управления температурой хлебопекарной камеры туннельного типа, с точки зрения определения их достоинств и недостатков. Такой анализ позволит обосновать выбранное решение по автоматизации, которое повысит качество широкого сортамента выпекаемых изделий при сокращении сырьевых и энергетических затрат на их получение. Методика решения задачи. Хлебопекарные печи являются объектом регулирования с большим транспортным запаздыванием и с несколькими зонами обогрева. Продукты сгорания распределяются по всем зонам. Регулирование процесса выпечки ведется по температуре среды в хлебопекарной камере. Как показал анализ систем автоматизации [1, 2], на практике реализованы локальные системы регулирования температуры каждой зоны камеры, поскольку для каждой зоны имеется свой вентиль на канале подвода теплоносителя. Поддержание требуемой температуры осуществляется по принципу «малое пламя» «большое пламя» (полная мощность - чистая мощность) [1, 2]. Вентиль МП открыт всегда при работающей печи для того, чтобы снизить величину скачка в подаче газа на горелку. Сигнал о текущей температуре в пекарной камере поступает с термоэлектрического преобразователя на регулятор температуры. При понижении температуры ниже установленной открывается вентиль БП и на горелку поступает газ через оба вентиля (БП и МП), что соответствует максимальной мощности горелки. При достижении заданной температуры вентиль БП закрывается и на горелку поступает только газ с вентиля МП, что соответствует частичной 274

мощности горелки. Реализация двухпозиционного метода регулирования значительно проще и дешевле чем плавного. Схема реализации двухпозиционного закона регулирования температуры приведена на рис. 2.

Рисунок 2 – Функциональная схема реализации двухпозиционного закона регулирования хлебопекарной камеры Однако, недостатком существующих систем является отсутствие учета основного возмущающего воздействия – нагрузки печи, т.е. загруженности печи хлебом [2]. По различным технологическим причинам часто случается неравномерная загрузка печи тестовыми заготовками, что приводит к резким колебаниям температуры во всех зонах пекарной камеры. Так, например, при отсутствии тестовых заготовок в пекарной камере начинает возрастать температура и регулятор соответственно уменьшает подачу топлива. При появлении тестовых заготовок температура в первой зоне падает и регулятор увеличивает подачу топлива для восстановления заданной температуры. При этом температура в остальных зонах из-за отсутствия в них тестовых заготовок начинает возрастать и превышает допустимое значение. Тестовые заготовки, поступающие в последующие зоны, подгорают. При этом значительное количество хлеба до относительной стабилизации режима выпечки попадает в брак. На рис.3 приведена функциональная схема автоматизации, позволяющая поддерживать температуру среды в последующей зоне камеры независимо от того, какая температура в предшествующей зоне (выше или ниже заданной). Из рис.3 видно, что температуру среды регулируют за счет изменения расхода газа, подаваемого в первую зону. Температура в последующей зоне не повышается за счет логики и коммутирующего устройства 5, который подает сигнал на исполнительный блок 6, который будет изменять положение регулирующего органа 7. В этой системе нет непосредственно учета и компенсации возмущения по загрузке печи, здесь температура во второй зоне просто является ограничивающим фактором пока не станет ниже допустимой. Далее анализ развития систем управления температурой среды показал, что вопросы повышения качества выпечки привели к реализации локальных САУ температуры среды по каждой зоне со своими каналами проведения теплоносителей и запорно – регулирующей аппаратурой (вентилями, клапанами). Разработаны схемы и рассчитаны зависимости изменения температуры и длительности нахождения тестовых заготовок в каждой зоне. На рис. 4 приведен температурный режим для выпечки батонов и формового хлеба (А – температура среды, В, С – температура нижней и верхней корок, Д – температура мякиша).

275

Рисунок 3 – Функциональная схема САУ температуры среды хлебопекарной камеры туннельного типа

Рисунок 4 – Температурный режим процесса выпечки хлеба Из графика видно, что температуру среды в зоне допекания изменяют по линейной зависимости, определенной соотношением (записано по оси ординат). Такой режим позволяет уменьшить расход энергии и увеличить выход изделий путем снижения упека [8]. Таким образом, анализ существующих САУ с точки зрения концепции построения системы, приводит к выбору такого способа управления температурой среды зон интенсивной выпечки и допекания, который будет учитывать недостатки существующих решений автоматизации и обеспечит повышение качества регулирования за счет учета взаимосвязей по температуре теплового потока дымовых газов, который распространяется по всей хлебопекарной камере, а также за счет учета и компенсации возмущения по производительности печи. Методика решения. Таким образом, чтобы обеспечить высокую динамическую точность регулирования температуры среды зон выпечки хлебопекарной камеры целесообразно ввести динамический корректор компенсации по производительности печи, а также в системе управления температурой зоны допекания необходимо учитывать текущие изменения управляющего воздействия по расходу топлива предыдущей зоны интенсивного обогрева. Рассмотрим концепцию построения САУ температурой среды в зонах выпечки в виде 276

двух схем. Верхняя схема отражает процесс выпечки тестовых заготовок в хлебопекарной печи как объекта автоматического управления с точки зрения входных и выходных потоков, т.е. анализ объекта с точки зрения технологии, а нижняя – анализ технологического процесса технологического процесса выпечки с точки зрения укрупненной структурной схемы системы автоматизации температурой среды хлебопекарной камеры (рис.5).

kкомп

kкомп Tзу

Fгаз

Fвтз

Tзв , 0С

Tсрзв

Tзд , 0С

Fгаз

Зона интенсивной выпечки (ЗВ)

Зона допекания (ЗД )

Рисунок 5– Концепция построения САУ температурой среды в хлебопекарной камере Из рис.5 следует, что система автоматического управления температурой среды хлебопекарной печи включает две локальные системы управления: - САУ температурой среды зоны интенсивного обогрева (выпечки) тестовых заготовок; - САУ температурой среды зоны допекания тестовых заготовок Обе системы имеют комбинированный принцип управления. Системы автоматического управления температурой среды зон выпечки и допекания учитывают наиболее информативное возмущающее воздействие по загрузке хлебопекарной печи, по которому организована динамическая компенсация, а также с целью обеспечения динамической точности в САУ температурой зоны допекания учитывается текущее изменение управляющего воздействия по расходу топлива предыдущей зоны интенсивного обогрева (рис.5). Это позволит обеспечить требуемые показатели динамической точности регулирования температуры зоны выпечки и допекания ± 0,50С, что в конечном итоге повысит качество выпускаемых хлебобулочных изделий за счет снижения упека при рациональных затратах топлива. Вывод. Выполнено обоснование принятого решения автоматизации процесса выпечки тестовых заготовок в хлебопекарной печи туннельного типа. САУ температурой среды зон выпечки и допекания учитывают возмущающее воздействие по загрузке хлебопекарной печи, по которому организована динамическая компенсация, а также с целью обеспечения динамической точности в САУ температурой зоны допекания учитывается текущее изменение управляющего воздействия по расходу топлива предыдущей зоны интенсивного обогрева. Это позволит обеспечить требуемые показатели динамической точности регулирования температуры зоны выпечки и допекания, что в конечном итоге повысит качество выпускаемых хлебобулочных изделий за счет снижения упека при рациональных затратах топлива. Перечень ссылок 4. Благовещенская, М.М. Автоматизация технологических процессов пищевых производств - М.: Пищевая промышленность, 1991 - 122 с. 5. Устройство для регулирования температуры в камере туннельной хлебопекарной печи. [Электронный ресурс]: Режим доступа: https://findpatent.ru/img_show/4827502.html.

277

УДК 621.316.728:621.365.39:621.548.5 УПРАВЛЕНИЕ ВЕТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ УСТАНОВКОЙ ПО КРИТЕРИЮ МАКСИМАЛЬНОЙ БЫСТРОХОДНОСТИ Иванников Д. Д., студент; Суков С. Ф. доцент, к. т. н. (ГОУ ВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Ветроэнергетическая установка (далее ВЭУ) - это устройство, преобразовывающее кинетическую энергию потока ветра в механическую, при помощи вращения ротора. Существует два основных типа ВЭУ: ВЭУ с вертикальной осью вращения (далее ВОВ) и горизонтальной. ВЭУ с горизонтальной осью вращения имеют достаточно высокий коэффициент использования энергии ветра - около 0,45. Кроме того, их применение удобно в крупных установках, где механическая прочность достигается увеличением площади поперечного сечения применяемых конструкций. Их размещают там, где ветер имеет преимущественно постоянное направление. В случае непостоянства направления используются сервоприводы, ориентирующие ветроколесо в соответствии с направлением ветра. Однако ВЭУ с горизонтальной осью имеют ряд недостатков, в том числе необходимость подстройки под направление ветра, что существенно усложняет конструкцию и увеличивает стоимость установки в целом. ВЭУ с ВОВ вследствие своей геометрии при любом направлении ветра находятся в рабочем положении. Кроме того, такая схема при необходимости позволяет за счет только удлинения вала установить редуктор с генераторами внизу башни. Принципиальными недостатками таких установок являются: - большая подверженность их усталостным разрушениям из-за часто возникающих в них автоколебательных процессов; - пульсация крутящего момента, приводящая к нежелательным пульсациям выходных параметров генератора. Тем не менее, в малых по мощности ВЭУ применение ветроколёс с вертикальной осью вращения является перспективным, поскольку применение современных материалов и правильный механический расчёт и балансировка ветроколеса может свести к приемлемому минимуму колебания ветроколеса. Наиболее простым в реализации является способ управления мощностью со свободной частотой вращения ротора ветроколеса изображенный на рисунке 1

Рисунок 1 – Схема свободной частоты вращения В этом способе управления ВЭУ ротор ветроколеса напрямую соединен с ротором синхронного генератора с возбуждением от постоянных магнитов. Обмотки генератора подключены на входы диодного выпрямительного моста, выход которого подключен к аккумуляторной батарее. Коэффициент полезного действия ветроэнергетической установки определяется параметром «быстроходность» — отношения линейной скорости конца лопасти к скорости ветра. Для каждой конструкции ветроколеса со своими геометрическими размерами существует определенное значение быстроходности, при которой ветроколесо обеспечивает наибольшую эффективность. Быстроходность определяется скоростью вращения ветроколеса, скорость вращения ветроколеса зависит от скорости ветра (чем больше скорость ветра тем больше скорость вращения ветроколеса) но на самом деле скорость вращения ветроколеса определяется двумя 278

характеристиками: с одной стороны скоростью ветра, но с другой стороны - электрической нагрузкой на генератор со стороны вторичной цепи. Фактически скорость вращения ветроколеса является компромиссом, в котором достигается равновесие между двумя противостоящими силами. В результате их противоборства, ветроколесо вращается с определенной скоростью. Для того чтобы поддержать (зафиксировать) необходимую скорость ветроколеса. Так как нельзя управлять скоростью ветра, можно влиять на нагрузку генератора, то есть можно менять нагрузку генератора. При той же самой скорости ветра, мы можем менять скорость вращения ветроколеса. То есть, поддержать требуемую быстроходность, меняя нагрузку на генератор. При определенной скорости ветра задается необходимая нагрузка, (скорость ветра увеличилась - увеличивается нагрузка, и наоборот, скорость ветра уменьшилась - уменьшается нагрузка) для поддержания требуемого с точки зрения быстроходности уровня. Изменяя нагрузку, меняется скорость вращения ветроколеса. Так как нагрузка является переменной величиной, генератор работает на два потребителя. Первым потребителем является сеть, в данном случае управлять нагрузкой не получится, вторым часть, которая идет на заряд аккумуляторной батареи, в этом случае можно управлять током заряда аккумуляторной батареи так, чтобы обеспечивать требуемую нагрузку на аккумуляторную батарею, чтобы обеспечить необходимую быстроходность, при этом, взять во внимание текущее потребление энергии. Ток заряда аккумуляторной батареи является балансирующим моментом. Управляя током заряда обеспечить оптимальное соотношение электрической нагрузки генератора к скорости ветра, чтобы поддерживать оптимальную быстроходность. Из вышеизложенного материала можно сделать вывод, что непосредственно управление током заряда аккумуляторной батареи позволит обеспечить оптимальное соотношение быстроходности ветроэнергетической установки. На рисунке 2 изображена функциональная схема предлагаемого метода решения проблем заряда АКБ.

Рисунок 2 — Функциональная схема системы адаптивного регулирования мощности ветроэнергетической установки ВЭУ состоит из следующих компонентов: Ветродвигатель — двигатель, использующий кинетическую энергию ветра для выработки механической энергии. Электрический генератор — устройство, с помощью которого механическая энергия вращения вала преобразуется в электрическую энергию. Контроллер заряда аккумуляторной батареи — устройство управляет значением тока и напряжением на входе и на выходе, предоставляющий оптимальный режим заряда аккумуляторов. 279

Инвертор — компонент электроустановки служащий для преобразования напряжение постоянного тока в напряжение переменного тока. Источником напряжения постоянного тока служат аккумуляторные батареи, а основная масса потребителей энергии наоборот предусмотрены на переменное напряжение 220 или 380В при частоте 50Гц. Существуют два типа инверторов, отличных по качеству переменного тока: с синусоидальным выходным напряжением и, так называемой, «модифицированной синусоидой». Первые являются дорогостоящими, но имеют возможность питать различные нагрузки, чувствительные к качеству электроэнергии. Вторые являются не такими затратными, но не предназначены для питания индуктивной нагрузки: устройства с трансформаторами и электрическими двигателями. Аккумуляторные батареи — устройство, использующееся для запасания энергии в химическом или каком-либо другом виде. В системах, основанных на возобновляемых источниках энергии, зачастую, используются свинцово-кислотные необслуживаемые аккумуляторные батареи типа АОМ — с абсорбированным электролитом. Данные батареи имеют преимущество среди других батарей - достаточно глубокий разряд без потери качества и рассчитаны на огромное количество циклов заряда/разряда. В предоставленной функциональной схеме контроллер ВЭУ регулирует значение тока и напряжения на входе и на выходе, способствующее оптимальному соотношению электрической нагрузки генератора к скорости ветра, что позволит поддерживать необходимую быстроходность ветроэнергетической установки. Преимущества способа: - использование электрического регулирования скорости вращения ветроколеса позволяет обеспечить эффективную работу ветроэнергетической установки в широком диапазоне скоростей ветра; использование этого способа сохраняет простоту конструкции ветроэнергетической установки, в данном случае исполнительным устройством системы управления ВЭУ является электрический преобразователь; использование управляемого электрического преобразователя позволяет обеспечить защиту электрического генератора от перегрузки в условиях чрезмерно высоких скоростей ветра, к примеру, при появлении бурь или штормов. Недостатки способа: для полноценного функционирования данного способа в системе управления ветроэнергетической установки необходимо использование такого устройства, как анемометр (датчик скорости ветра), либо иного устройства определяющего настоящую скорость ветра; использование управляемого электрического преобразователя ведет к усложнению электрической части конструкции ветроэнергетической установки, что непосредственно требует надежного электрооборудования. Вывод: Таким образом, можно сделать вывод, что данный метод управления ветроэнергетической установки по критерию устойчивости является самым эффективным, он позволяет ветроэнергетической установке работать в широком спектре скоростей ветра при максимальной быстроходности. Перечень ссылок 1. Безруких, П.П. Использование энергии ветра / П.П. Безруких.- М.: Колос, 2008. -С. 9-158. 2. Ваулин С. Д., Ганджа С. А., Мартьянов А. С. Электрический генератор для газотурбинной установки // Альтернативная энергетика И ЭКОЛОГИЯ. - М.: НИИЭС. — 2014. — 19(159). — С. 35—41 3. Дорошенко Н. И., Доржинкевич И. Б., Романов В. В., Харитонов В. П. Система управления возбуждением генератора ветроэнергетической установки малой мощности // Ветроэнергетика: Труды ВНИИЭ. Том 34. -М.: ВНИИЭ, 1970. С. 115-120.

280

УДК 681.547 ОСОБЕННОСТИ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ КОЛОННОЙ ДИСТИЛЯЦИИ КАРБАМИДА Кавелин А.С., студент; Федюн Р.В., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Карбамид, или мочевина, среди азотных удобрений занимает второе место в мире по объему производства после аммиачной селитры. Рост производства карбамида обусловлен достаточно широкой сферой его применения в сельском хозяйстве и химической промышленности. Он обладает большей устойчивостью к выщелачиванию по сравнению с другими азотными удобрениями, то есть менее подвержен вымыванию из почвы, менее гигроскопичен, может применяться не только как удобрение, но и в качестве добавки к корму крупного рогатого скота. Карбамид, кроме того, широко используется для получения сложных удобрений, удобрений с регулируемым сроком действия, а также для получения пластмасс, клеев, лаков и покрытий. В мировой практике для производства карбамида используются различные технологические процессы с полной рециркуляцией непрореагировавших аммиака NH3 и двуокиси углерода СО2. Эти процессы можно классифицировать примерно следующим образом: с рециркуляцией растворенных NH3 и СО2; с рециркуляцией суспензии карбамата аммония NH4–COO–NH2; процессы, основанные на разделении непрореагировавших NH3 и СО2 с возвратом их в цикл; с рециркуляцией горячих газов NH3 и СО2; стриппинг–процесс синтеза и дистилляции [1,2]. Необходимо отметить, что рассматриваемый в данной работе технологический процесс производства карбамида ориентирован на выпуск концентрированного раствора карбамида (с концентрацией не менее 75%), предназначенного для последующей его переработки в карбамидно-аммиачную смесь (КАС). В настоящее время жидкое азотное удобрение – КАС на основе водных растворов аммиачной селитры и карбамида получает все более широкое распространение. Причина огромной популярности КАС заключается в его уникальном составе – это единственное удобрение, которое содержит в своем составе три формы связанного азота, а именно нитратную, амидную и аммонийную. В настоящее время цеха по производству карбамида, использующие технологии с полным жидкостным рециклом, имеют несколько технологических аппаратов и резервную колонну синтеза карбамида. Колонна синтеза в рассматриваемой технологической схеме – это основной и самый дорогостоящий аппарат. Это единственный аппарат высокого давления в рассматриваемой технологической схеме, и его стоимость составляет большую часть стоимости оборудования технологической схемы производства карбамида [1,2]. Основным преимуществом рассматриваемой усовершенствованной схемы производства карбамида является наличие всего одного аппарата высокого давления – колонны (реактора) синтеза карбамида. Процесс синтеза протекает при температуре 190…195°С и давлении 20 МПа. Результат синтеза – плав карбамида из реактора последовательно проходит две ступени дистилляции, осуществляемой, соответственно, в дистилляторе среднего и дистилляторе низкого давления. Использование эффективного процесса дистилляции позволяет уменьшить рецикл воды в реактор. Для возвращения в узел синтеза избыточного аммиака установлен узел рецикла аммиака, состоящий из промывной колонны, аммиачных конденсаторов и концевого абсорбера. После второй ступени дистилляции раствор карбамида подается в рекуператор форвыпарки [1,2]. Как было описано выше, существенную роль в новой рассмотренной технологической схеме производства карбамида играют дистилляционные колонны среднего и низкого давления. В качестве объекта управления и автоматизации в данной работе рассматривается 281

дистилляционная колонна (дистиллятор) среднего давления, укрупненная технологическая схема которого приведена на рисунке 1. Для конкретизации и более понятного изложения, карбамид, подаваемый на вход колонны дистилляции после реактора синтеза, обозначен как «плав карбамида», на выходе дистилляционной колонны получаем просто «карбамид» (рис.1). В узел рецикла аммиака NH3, СО2, пары воды

Из реактора синтеза карбамида Плав

Колонна дистилляции

РКПК карбамида

РКП

Пар

В колонну дистилляции низкого давления Карбамид

РКК

Рисунок 1 – Технологическая схема колонны дистилляции карбамида В колонну дистилляции из реактора синтеза карбамида подается плав карбамида (рис.1), расход которого может изменятся соответствующим регулирующим клапаном – РКПК. В колонне дистилляции происходит разделение жидкой и газовой фаз, за счет понижения давления в колонне, вследствие чего понижается температура плава карбамида. Для поддержания необходимой температуры в колонну дистилляции, а именно в ее нижнюю часть – подогреватель, подается пар, который отдает тепло встречному потоку жидкости. Для получения требуемой температуры в дистилляционной колонне необходимо изменять расход подаваемого пара, что осуществляется регулирующим клапаном подачи пара РКП (рис.1). Отвод карбамида в следующий аппарат технологической цепочки – дистиллятор низкого давления осуществляется через нижнюю часть рассматриваемого дистиллятора, расход карбамида на выходе дистиллятора среднего давления изменяется регулирующим клапаном карбамида РКК (рис.1). Выполненный анализ параметров и характеристик технологической схемы производства карбамида, отличительных особенностей рассмотренной колонны дистилляции карбамида среднего давления (рис.1) позволили получить схему информационных переменных (рис.2) данного объекта управления, а также определить управляемые переменные, управляющие и возмущающие воздействия. Основными управляемыми переменными рассматриваемого объекта управления – колонны дистилляции карбамида, являются (рис.2): давление в дистилляционной колонне РД; температура в дистилляционной колонне tД; уровень в дистилляционной колонне hД. Для осуществления требуемого изменения перечисленных управляемых переменных колонны дистилляции карбамида, используются следующие управляющие воздействия: расход плава карбамида, подаваемого в дистилляционную колонну FПK; расход пара,

282

подаваемого в дистилляционную колонну дистилляционной колонны FК. tПК

FП; расход карбамида, отбираемого из FГ

FПК

РД

FП

tД

FК

hД

Рисунок 2 – Схема информационных переменных колонны дистилляции карбамида К возмущающим воздействиям можно отнести расход газовой фракции (NH3, СО2, пары воды) FГ, отводимой из дистилляционной колонны в узел рецикла аммиака и температуру, подаваемого дистилляционную колонну, плава карбамида tПK, которые в большей или меньшей степени оказывают влияние на все перечисленные управляемые переменные. Кроме того, используемые управляющие воздействия FПK, FП и FК, оказывающие управляющее воздействие на соответствующую управляемую переменную РД, tД и hД, также оказывают возмущающее влияние и на остальные управляемые переменные (рис.2). Выполненный выше анализ существующих систем автоматизации колонны дистилляции карбамида кроме прочих, выявил следующие существенные их недостатки: низкая эффективность одноконтурной САУ давлением и одноконтурной САУ температурой в колонне дистилляции карбамида; отсутствие контура управления уровнем. Для устранения этих недостатков предложена концепция построения САУ колонной дистилляции карбамида, схема реализации которой приведена на рисунке 3. tПК FГ

РДЗ

РД

РРПК

ИМ1

РКПК

FПК

РД

FП

tД

FК

hД

ДРПК ДД

tДЗ РТ

РРП

ИМ2

РКП

ДРП ДТ

hДЗ

РУ

ИМ3

РКК ДУ

Рисунок 3 – Схема реализации предложенной концепции построения САУ Как было указано выше, эффективность процесса дистилляции очень сильно зависит от давления в дистилляционной колонне. Для точного поддержания давления в дистилляторе среднего давления при влиянии возмущающих воздействий предлагается САУ давлением реализовать по двухконтурной схеме, с внутренним контуром управления расходом плава 283

карбамида и внешним контуром управления давлением в колонне дистилляции (рис.3). Внутренний контур управления расходом плава карбамида состоит из следующих элементов: регулирующего клапана плава карбамида РКПК, исполнительного механизма ИМ1, внутреннего регулятора расхода плава карбамида РРПК и датчика расхода плава карбамида ДРПК (рис.3). Внешний контур управления давлением в колонне дистилляции карбамида состоит из датчика давления ДД и внешнего регулятора давления РД. Задающим воздействием для внешнего регулятора давления является требуемое значение давления Р ДЗ=2,2 МПа; задающим воздействием для внутреннего регулятора расхода плава карбамида РРПК является выходной сигнал внешнего регулятора давления РД (рис.3). Перемещение регулирующего клапана РКПК вызывает соответствующее изменение выходной переменной внутреннего контура – расхода плава карбамида, подаваемого в колону дистилляции FПК, которая является управляющим воздействием, позволяющим требуемым образом влиять на управляемую величину – давление РД (рис.3). Для точного поддержания температуры в колонне дистилляции среднего давления при влиянии возмущающих воздействий предлагается САУ температурой реализовать по двухконтурной схеме, с внутренним контуром управления расходом пара и внешним контуром управления температурой (рис.3). Внутренний контур управления расходом пара состоит из следующих элементов: регулирующего клапана пара РКП, исполнительного механизма ИМ2, внутреннего регулятора расхода пара РРП и датчика расхода пара ДРП (рис.3). Внешний контур управления температурой в колонне дистилляции среднего давления состоит из датчика температуры ДТ и внешнего регулятора температуры. Задающим воздействием для внешнего регулятора температуры является требуемое значение температуры в колонне дистилляции карбамида tДЗ=160 °С; задающим воздействием для внутреннего регулятора расхода пара РРП является выходной сигнал внешнего регулятора температуры РТ (рис.3). Перемещение регулирующего клапана РКП вызывает соответствующее изменение выходной переменной внутреннего контура – расхода пара, подаваемого в колонну дистилляции FП, которая является управляющим воздействием, позволяющим требуемым образом влиять на управляемую величину – температуру в колоне дистилляции tД. Поддержание уровня в колонне дистилляции реализуется по одноконтурной схеме (рис.3) и состоит из следующих элементов: регулирующего клапана карбамида РКК, исполнительного механизма ИМ3, регулятора уровня РУ и датчика уровня ДУ. Задающим воздействием является требуемый уровень в колонне дистилляции hДЗ=0,8 м. Перемещение регулирующего клапана РКК вызывает соответствующее изменение его выходной переменной – расхода карбамида, отбираемого их колонны дистилляции FК, которая является управляющим воздействием, позволяющим требуемым образом влиять на управляемую величину – уровень в колонне дистилляции hД (рис.3). В данной работе предложена концепция построения системы автоматического управления колонной дистилляции среднего давления. На основании выполненного анализа существующих систем автоматизации и используемых в настоящее время принципов построения систем автоматического управления, было принято решение об использовании многоконтурной структуры САУ давлением и САУ температурой в колонне дистилляции, как наиболее подходящей для решения поставленной задачи автоматизации рассматриваемого объекта управления. Перечень ссылок 6. Горловский, Д. М. Технология карбамида / Д.М. Горловский, Л.Н. Альтшулер, В.И. Кучерявый. – Л.: Химия, 1981. – 320 с. 7. Бесков, B. C. Общая химическая технология / B.C. Бесков – М.: Академкнига, 2006. – 452 с.

284

УДК 681.5 АНАЛИЗ ПРОЦЕССА ФЛОТАЦИОННОЙ ОЧИСТКИ ПРОМЫШЛЕННЫХ СТОЧНЫХ ВОД КАК ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ Карлов В.А., магистр. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Актуальность. Сейчас наблюдается существенный прогресс в строительстве и применении новых экономичных и экологически чистых технологий для очистки производственных и сточных вод. Они позволяют уменьшить загрязнение водоемов и рек в результате производственной и бытовой деятельности человека, которая возрастает с каждым днем. При внедрении автоматизации резко сокращается количество людей, вовлеченных в технологический процесс очистки, повышается производительность труда и снижается вероятность возникновения аварийных ситуаций на очистных сооружениях [1,2,3]. Описание процесса флотационной очистки. Технологический процесс очистки сточных вод состоит из следующих последовательных действий и операций [1,3]: 1. Усреднение поступаемых сточных вод в очистные сооружения. Промышленные сточные воды самотеком или принудительно поступают в резервуарусреднитель системы очистных сооружений, откуда специальными насосами перекачиваются в очистные сооружения механической и физико-химической очистки. 2. Механическая очистка сточных вод. Механическая очистка стоков является предварительной операцией, которая предшествует полной очистке стоков в очистных сооружениях. Цель механической очистки извлечь из воды осевшие или взвешенные нерастворимые твердые частицы, примеси и волокна. Если это не сделать, то они способны забить или повредить фильтры, а также негативно повлиять на функционирование другого оборудования, например насосов.

Рисунок 1 – Стадии усреднения и механической очистка сточных вод Сократить объем используемого оборудования и расход реагентов позволяет так называемая контактная коагуляция. Она реализуется при введении раствора коагулянта перед механическим фильтром, на котором происходит процесс роста хлопьев и их осаждение. 3. Физико-химическая очистка сточных вод. Механически очищенные промышленные сточные воды из резервуара-усреднителя насосами подаются в флокулятор (рис. 2). Флокулятор оборудован пробоотборниками для отбора поступающих сточных вод на флотатор. С целью повышения эффективности очистки стоков на флотационную очистку предусмотрена подача специальных химических веществ. 285

Рисунок 2 – Физико-химическая очистка методом реагентной флотации Флокуляция - процесс агрегатации частиц, в котором в дополнение к непосредственному контакту частиц происходит их адсорбционное взаимодействие с молекулами высокомолекулярного вещества, которое называют флокулянтом [1]. При введении флокулянта резко ускоряется процесс образования и осаждения хлопьев при коагуляции, увеличивается плотность агрегатов и осадков, расширяется диапазон рН эффективного действия коагулянтов. Флотацию применяют для удаления из сточных вод примесей, которые самопроизвольно плохо отстаиваются и осаждаются. Процесс очистки производственных сточных вод, содержащих поверхностно-активные вещества, масла, волокнистые материалы методом флотации заключается в образовании соединений «пузырекчастица», всплывание этих соединений и удаление образовавшегося пенного слоя с поверхности обрабатываемой жидкости. Формализация процессов, протекающих в флотационной машине. Важным этапом в разработке системы автоматического управления флотационной установкой является ее анализ как объекта автоматического управления. С точки зрения теории управления, каждый объект управления характеризуется векторами входных u, выходных y и возмущающих переменных f (рис. 3). Декомпозиция на локальные объекты должна учитывать единство конструкции, однообразие протекающих в них физических и технологических процессов, а также сравнительную простоту математического описания. Согласно принципу декомпозиции технологический процесс флотационной очистки разбит на технологические участки (ТУ) в соответствии с физическими процессами.

i-я подсистема (ТУ)

Рисунок 3 - Представление ТУ как объекта управления При составлении функциональной схемы системы автоматического управления особенно актуален правильный выбор технологических переменных, подлежащих автоматическому управлению и контролю. Для решения этой задачи используют известные логические взаимосвязи между переменными, влияющими на процесс работы флотационной очистки, и параметрами, характеризующими ход процесса.

286

Обычно из технологических параметров выбирают основные, наиболее полно характеризующие состояние процесса, величиной которых можно управлять с помощью специальных технических средств, такие параметры называются регулируемыми. Возмущающие воздействия - факторы, изменение которых носит случайный, трудно прогнозируемый характер, к таким факторам относятся, например, степень загрязненности воды и др. Управляющие воздействия - воздействия на объект управления, осуществляемые специальными техническими средствами или оператором с целью компенсации влияния возмущающих воздействий или изменения режимов работы объекта управления. Опишем процесс управления приготовления флокулянта при очистке сточных вод в напорной флотационной установке описывается следующим образом. Рассматриваются три типа переменных, представляющих собой физические величины технологического процесса приготовления флокулянта и его дозировки в флотационную установку (рис. 4).

Fрас Н1

Fвод

Fфл

Емкость для приготовления флокулянта

Сфл

Рисунок 4 - Узел приготовления флокулянта как объект управления 1. Контролируемые переменные - наблюдаемые переменные, которые в процессе реализации технологического процесса должны принимать значения внутри заданных границ: - концентрация флокулянта Сфл, %, уровень заполнения емкостей для приготовления флокулянта Н1, м. 2. Управляющие переменные - переменные, которыми манипулируют, чтобы сохранить контролируемые переменные внутри допустимой области при изменении условий технологического процесса и (или) установить оптимальные значения контролируемых переменных при оптимизации: расход воды Fвод, м3/ч; расход сухого флокулянта Fсфл, м3/ч. 3. Возмущающие переменные - измеряемые переменные, которые не регулируются в процессе управления, но влияют на значения контролируемых переменных: - расход готового раствора флокулянта Fрас в камеру его хранения, м3/ч. Выводы. Качество очистки сточных вод, в первую очередь, определяется физико-химической очисткой с помощью напорной флотации. Для повышения эффективности флотационной установки в очищаемую воду дозируется раствор коагулянта и флокулянта. Узел приготовления и дозирования раствора флокулянта состоит из станции приготовления раствора флокулянта и шнекового насоса-дозатора раствора флокулянта. На основании анализа узла приготовления раствора флокулянта как объекта управления выделены контролируемые, управляющие переменные и возмущающие переменные. Перечень ссылок 1. Пааль Л.Л. Справочник по очистке природных и сточных вод / Л.Л. Пааль, Я.Я. Кару, Х.А. Мельдер. – М. : Высш. школа, 1994. − 336 с. 2. Рульнов А.А., Евстафьев К.Ю. Автоматизация систем водоснабжения и водоотведения. М.: Инфра-М., 2007. – 178 с. 3. Рябчиков Б.Е. Современная водоподготовка. – М.: ДеЛи принт, 2013.–679 с. 287

УДК 66-52:66(075) МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ САУ ПРОЦЕССОМ РЕДУЦИРОВАНИЯ ГАЗА В УСЛОВИЯХ ОДНОЙ НИТКИ РЕДУЦИРОВАНИЯ Ковалько В.Т., студ.; Жукова Н.В., доц., к.т.н., доц., Хорхордин А.В., доц., к.т.н., проф. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Актуальность темы. Структурная схема САУ давления на выходе ГРС по каждому потребителю, отражающая разработаную концепцию приведена на рис. 1. Данная структура содержит электроприводной задатчик давления и систему регулятор давления – газовая сеть с учетом нагрузки по потребителю газа. Математическая модель регулятора давления приведена в [1]. РД – газовая сеть Потр FГаз

м3 / с

Уставка PГРС ,кгс/см2

P ГРС

W рег

ГРС

POC

( s)

ход.винт S зад

РД ЭПУзадатчик S

ход.винт

e(t )

ГРС Pзад

Р РД

W регВых ( s )

U (t )

Wим ( s )

W po ( s )

РД FГаз

м3 / с

PОСГРС

ГРС WFPпотр ( s)

P РД

Вых WFРД (s)

PВоз -

PГРС

Газ

PГРС Wдт (s)

Рисунок 1– Структурная схема САУ давления на выходе ГРС Из рис. 1 видно, что структура ЭПУ – задатчика приведена укрупненно. ЭПУ – задатчик на линии редуцирования применяется для дистанционного осуществления механического воздействия на задающую пружину редуктора-задатчика давления газа. Задающее воздействие для РД должен формировать электроприводной задатчик посредством перемещения ходового винта, изменяя тем самым положение пневмозадатчика (пилота) РД. Перемещение ходового винта, связанного с задающей цепью РД должно формироваться контроллером по сигналу рассогласования между заданным давлением на выходе ГРС и текущим от датчика давления РД. ЭПУ – задатчик имеет трехконтурную систему с принципом подчиненного регулирования сервоприводом. Первый - внутренний контур – это контур регулирования крутящего момента (активного момента на валу двигателя), второй – это контур регулирования скорости вращения двигателя, который, по сути, является задающим для регулятора активного момента. Третий – внешний контур – регулятор положения ходового винта (линейного перемещения винта). На схеме присутсвуют следующие обозначения: ГРС

P W рег

( s) - передаточная функция регулятора давления газа на выходе ГРС, выходной

ход.винт сигнал U (t ) = S зад которого, является заданием для перемещения ходового винта Эпу -

задатчика, изменяя тем самым положение пневмозадатчика (пилота) РД. Р РД

W регВых (s) - передаточная функция описывает регулирующее устройство РД, которое эмитирует изодромный регулятор (ПИ – закон управления) и подает командный сигнал к исполнительному механизму (ИМ);

Wим ( s ) - передаточная функция ИМ преобразует сигнал управления в регулирующее воздействие, и в соответствующее перемещение регулирующего органа РО за счет энергии 288

рабочей среды (газа). ИМ представляет собой части корпуса регулятора с мембраной в качестве разделителя сред и регулирующий орган, описываемый передаточной функцией

W po ( s ) . PГРС Wдт ( s ) - передаточная функция датчика давления на выходе ГРС, согласовывающие

цепи задания и обратной связи по вышеназванному параметру. Далее следует модель РД – газовая сеть - потребитель, которая позволит применить классические методы синтеза регуляторов систем управления параметрами редуцирования на линии редуцирования. Задача моделирования динамики САУ процессом редуцирования для одного потребителя является актуальной и требует теоретического синтеза системы управления, выбора законов управления, а также настройки параметров регулятора давления на выходе ГРС. Методика решения задачи. САУ давления газа для каждого потребителя имеет одинаковую структуру. Однако пропускные способности РД, а также значения давления на выходе ГРС по каждому потребителю должны поддерживаться разные, поэтому необходимо настроить параметры регуляторов САУ давления с учетом их пропускной способности и нагрузки по потребителю, а также настроить и согласовать ЭПУ – задатчики с РД. Схема моделирования САУ (рис.2) полностью соответствует структурной схеме (рис.1).

Рисунок 3.2 – Схема моделирования САУ давления с электроприводным задатчиком Основная задача синтеза САУ заключается в выборе закона регулирования и определении настроечных параметров регулятора. Выбор закона регулирования определяется в первую очередь динамическими свойствами объекта управления, величиной и характером возмущающих воздействий, а также заданными показателями качества регулирования. К синтезируемой САУ давления газа предъявляются следующие требования к показателям качества регулирования: - апериодический характер переходного процесса без перерегулирования; - время установления (регулирования) не превышает 2 мин; - время отработки изменения сигнала задания не боле 50 с; - время отработки внешнего возмущения не более 1 мин. Для рассматриваемой в работе системы следует выбрать ПИ-закон управления для обеспечения высокой точности поддержания давления на выходе ГРС. Управляющее воздействие на выходе ПИ – регулятора имеет вид:

1 t u (t ) = К p e(t ) +  е(t )dt , Tu 0 где К p - пропорциональная составляющая; Т u - постоянная времени интегрирования или время изодрома Т и .

289



1 

 . Передаточная функция ПИ - регулятора: W рег ( s ) = К p 1 + T s и   Для расчета начальных значений параметров регулятора давления были проанализированы параметры регуляторов электроприводного задатчика и изодромного регулятора давления. Т.к. динамика сервопривода более быстродействующая, чем регулятора давления, то постоянная интегрирования внешнего контура по давлению должна на порядок превышать постоянную интегрирования по положению ходового винта. Поэтому примем Tи = 2.19c , а пропорциональную составляющую К p = 0.061 . Получим переходные процессы по схеме моделирования САУ давления по первому потребителю, приведенной на рис. 2. Из схемы САУ (рис. 2) видно, что сигнал задания давления соответствует 3 Кгс/см2 и нормируется на унифицированный сигнал напряжения 10 В. Выход регулятора давления является задающим воздействием для положения ходового винта электроприводного задатчика-редуктора, рассчитанного из соображений, что перемещение ходового винта на 15 мм обеспечивает максимальное давление в 12 кгс/см2. Поскольку на выходе по первому потребителю необходимо обеспечить 3 Кгс/см2, что соответствует перемещению винта на 4 мм, т.е. коэффициент задания Рвых=3/0,004 Кгс/см2/мм. Далее следует модель изодромного регулятора давления газовой сети, структура и элементы которого рассмотрены выше. Процесс потребления газа потребителем, в результате которого эмитируется резкое изменение выходного давления газовой сети, выступает в роли возмущения, о чем было сказано выше. Переходные характеристики давления газа на выходе ГРС при изменении расхода газа по потребителю с 18 м3/с до 23 м3/с в момент времени 45 с приведены на рис. 3.3. На рис.3.3 также моделируется изменение сигнала уставки давления в момент времени 90 с. Из графика (рис.3) видно, что переходной процесс давления газа на выходе ГРС апериодический без перерегулирования, время регулирования не превышает 60 с, время отработки возмущения не превышает 50 с. При этом перемещение РО, жестко соединенного с мембраной не выходит за пределы возможных технологических значений 0 – 16 мм (рис.4). Расход газа также в заданных пределах, соответствующих 80 – 100 % открытия регулирующего отверстия (рис.5). Поскольку параметры ПИ-регулятора рассчитаны по каналу задания, то имеет смысл задающее воздействие для регулятора давления эмитировать изменением сигнала уставки давления следующим образом: начальное задание в 3 кгс/см2 через 1,5 мин изменяется до 2,7 кгс/см2. Графики на рис. 3 и рис. 4 показывают, что время отработки изменения сигнала задания не боле 50 с, что соответствует требованиям, предъявляемым к РД данного класса. Переходной процесс управляющего воздействия имеет апериодический характер, не выходит за пределы ограничений, что хорошо с точки зрения технических условий эксплуатации регуляторов давления. На рис.6 приведены графики переходных процессов внешнего регулятора давления на выходе ГРС и положение ходового винта ЭПУ – задатчика. Из графиков видно, что внешний регулятор давления, стремясь компенсировать резкое изменение нагрузки по потреблению газа в газовой сети, изменяет уставку для электроприводного задатчика через изменение положение ходового винта с 4 мм до 4,1 мм (рис. 6), при этом управляющее воздействие, а именно перемещение РО, жестко соединенного с мембраной в регуляторе давления изменяет расход газа через РД с 30 м3/с до 32,5 м3/с (рис. 5).

290

Рисунок 3- Переходная характеристика давления на выходе ГРС

Рисунок 4 - Переходная характеристика управляющего воздействия – перемещения РО, жестко соединенного штоком с мембраной Из графиков видно, что внешний регулятор давления, стремясь компенсировать резкое изменение нагрузки по потреблению газа в газовой сети, изменяет уставку для электроприводного задатчика через изменение положение ходового винта с 4 мм до 4,1 мм (рис. 6), при этом управляющее воздействие, а именно перемещение РО, жестко соединенного с мембраной в регуляторе давления изменяет расход газа через РД с 30 м3/с до 32,5 м3/с (рис. 5).

291

Рисунок 5 – Переходная характеристика хода РО, жестко соединенного штоком с мембраной в регуляторе давления

Рисунок 6 – Переходные характеристики давления на выходе ГРС и хода ходового винта Перечень ссылок 1. Ковалько В.Т., Жукова Н.В., Хорхордин А.В. Математическая модель электроприводного задатчика для регулятора давления газа / Информационное пространство Донбасса: проблемы и перспективы: материалы II Респ. с междунар. участием науч.-практ. конф., 31 окт. 2019 г. – Донецк : ГО ВПО «ДонНУЭТ», 2019. С.238 – 240.

292

УДК 004.896:621.865 АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЛАБОРАТОРНЫМ СТЕНДОМ «РОБОТ МАНИПУЛЯТОР С ШЕСТЬЮ СТЕПЕНЯМИ СВОБОДЫ» Курашев В.Е., магистр; (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Современные роботизированные манипуляционные системы работают по принципу обратной связи, подчиненного управления, а также иерархических систем управления (СУ), которые разделяют ее на отдельные слои. Одни управляют поведение робота в рабочем пространстве, другие расчетом необходимых траекторий движения манипулятора, а также поведением и управлением его приводов. Подчинённое управление служит для построения системы управления приводом. Если необходимо построить систему управления приводом по положению (например, по углу поворота звена манипулятора), то система управления замыкается обратной связью по положению, а внутри системы управления по положению функционирует система управления по скорости со своей обратной связью по скорости, внутри которой существует контур управления по току со своей обратной связью. Современный робот оснащён не только обратными связями по положению, скорости и ускорениям звеньев. При захвате деталей робот должен знать, удачно ли он захватил деталь. Если деталь хрупкая или её поверхность имеет высокую степень чистоты, строятся сложные системы с обратной связью по усилию, позволяющие роботу схватывать деталь, не повреждая её поверхность и не разрушая её. Ядром СУ является ЭВМ пульта оператора, сопряженная с органами управления, датчиками и исполнительными устройствами посредством модулей ввода-вывода, также являющимися аппаратно-программными компонентами системы управления. Входными и промежуточными сигналами системы управления манипулятора являются: - воздействия оператора на органы управления Mi; - мгновенные углы поворота (ориентации) звеньев qi; - мгновенные угловые скорости поворота звеньев ωi. Требуемые значения углов qiуст, ωiуст, формируемые в контурах системы управления. Выходными сигналами системы управления являются токи Ii (i = 1…6, т. е. для каждого исполнительного электродвигателя в составе звена), формируемые в каждый момент времени таким образом, чтобы манипулятор осуществлял требуемый характер движения. В целом система управления является дискретной, с периодом формирования управляющих воздействий 20 мс. В силу специфики объекта управления (манипулятора) и режимов его работы СУ реализована в виде нескольких вложенных контуров управления, реализованных на аппаратном, аппаратно-программном либо программном уровнях. Функциональная схема системы управления представлена на рисунке 1.

Рисунок 1– Функциональная схема системы управления 293

На функциональной схеме (1) обозначены: КК1 – корректирующий контур (регулятор) стабилизации скорости вращения звеньев манипулятора; УМ – усилитель мощности, преобразующий широтно-модулированые сигналы управления в выходной ток исполнительных органов манипулятора; КК2 – корректирующий контур (регулятор) положения звеньев манипулятора; qi – мгновенные углы ориентации звеньев манипулятора; ωi – мгновенные угловые скорости поворота звеньев манипулятора; Ii – токи в исполнительных электродвигателях манипулятора; Следует отметить, что управление манипулятором осуществляется в одном из двух основных режимов: а) режим ручного управления, при котором оператор с помощью отклонения двух джойстиков от нейтрального положения задает установку скоростей поворота звеньев манипулятора ωiустрр, контролируя конфигурацию манипулятора визуально либо по показаниям датчиков углов на пульте управления; б) режим управления в заданной системе координат, при котором оператор с помощью отклонения двух многоосевых джойстиков задает линейную скорость и направление движения точки схвата манипулятора Управление угловым положением. Алгоритм компенсационного типа. Рассмотрим задачу управления углом поворота вала двигателя с помощью алгоритмов компенсационного типа. Синтезируем вначале алгоритм для того случая, когда контур управления угловой скоростью не построен, т.е. привод не замкнут по состоянию. Затем рассмотрим другой вариант задачи, когда контур угловой скорости синтезирован, Привод не замкнут по скорости. В данном случае уравнения движения следует принимать в виде: 𝐽𝜑̈ = 𝑀 − 𝑀н′ (𝜔), 𝜑̇ = 𝜔, , (1) 𝑘𝑚 𝑘𝑚 𝑘𝜔 𝜏э М̇ + М = 𝑅 𝑢 − 𝑅 𝜔, где 𝜑 есть угол поворота вала двигателя, а угол поворота 𝜑н вала нагрузки связан с 𝜑 соотношением 𝜑н =𝑖 −1 𝜑. Синтезируем алгоритм управления углом 𝜑, что равносильно управлению углом поворота вала на грузки 𝜑н . 𝜏э – постоянная времени. Задачу формулируем следующим образом. В начальный момент времени t=0 состояние управляемой системы характеризуется значениями 𝜑(0) =𝜑0 , 𝜑̇ (0) = 𝜑0̇ (0). Требуется найти такой закон формирования управляющего напряжения и=и(𝜑, 𝜑̇ ), при котором вал двигателя устанавливается в положение 𝜑(∞)=𝜑 0 , 𝜑(∞)=0. При этом процесс установления назначенного угла 𝜑 (t)→𝜑 0 должен подчиняться кинематическому закону 𝜑(𝑡) = 𝜑 ∗ (𝑡), 𝜑 0 − 𝜑 ∗ (𝑡) = 𝑐1 𝑒 −𝛾1𝑡 + 𝑐2 𝑒 −𝛾2𝑡 , (2) где 𝛾1 и 𝛾2 постоянные числа больше нуля. Величины 𝑐1 и 𝑐2 определяются из условия, чтобы кинематическая траектория начиналась в точке 𝜑 ∗ (0)= 𝜑0 , 𝜑̇ ∗ (0) = 𝜑0̇ , которая соответсвует начальному состоянию управляемой системы. Согласно сформулированным требованиям отклонения 𝛿𝜑 (𝑡) = 𝜑 0 − 𝜑(𝑡), фактического значения угловой координаты 𝜑(𝑡) от заданной величины 𝜑 0 должно подчиняться в процессе управления дифференциальному уравнению δφ̈ (t) + h1 δφ̇ (t) + h0 δφ (t) = 0, δφ (0) = φ0 − φ(0), δφ (0) = −φ̇(0). Входящие сюда коэффициенты h1 = γ1 + γ2 , h0 = γ1 ∗ γ2 . Так как h0 , h1 > 0, то отклонение δφ (t) обладает свойством δφ (t) →∞, при t →∞. Следовательно, в установившемся движении выполняются равенство φ(∞) = φ0 , что необходимо по постановке задачи. Искомый закон управления будем строить в два этапа: найдем управляющий момент М = М∗ (φ, φ̇), при котором реализуется назначенный процесс φ∗ (t) → φ0 , а затем получим расчетное соотношение для управляющего напряжения u = u∗ (φ, φ̇). Управляющий момент М∗ необходимо найти из условия, чтобы в процессе движения координата φ(t) изменялась с ускорением, которое соответствует процессу φ∗ (t) → φ0 . 294

Так как: ̇ ̇ , δφ̈ (t) = −φ̈(t), δφ (t) = −φ(t) (3) то уравнение (3) можно записать в виде: φ̈(t) + h1 φ̇(t) + φ(t) = h0 φ0 , φ(0) = φ0 , φ̇(0) = φ0̇ . (4) Следовательно требуемое ускорение имеет вид: φ̈(t) = h0 (φ0 − φ) − h1 φ̇. (5) В результате подстановки φ̈(t) из уравнения (5) в первое уравнение (1) находим момент: ′ М∗ (φ, φ̇)=J[h0 (φ0 − φ) − h1 φ̇] + MH (ω), (6) ∗ Выражение (6) является искомым. Величина М , вычисляемая по уравнению (6), соответствует тому значению управляющего момента который создает ускорение (5). Теперь необходимо найти расчетную формулу для управляющего напряжения u = ∗ u (φ, φ̇). С этой целью следует воспользоваться вторым уравнением (1). Рассмотрим случай, когда инерционностью электрической цепи якоря можно пренебречь ( τэ ≪ τm ). При таком условии из (1) находим R u∗ (φ, φ̇) = k M ∗ (φ, φ̇) + k ω φ.̇ (7) m

Таким образом, алгоритм управления угловым положением, отвечающий требованиям задачи, строится на основе соотношений (6) и (7). Ему соответствует структурная схема замкнутой системы, представленной на рис. 2. Синтезированный алгоритм является компенсационным. В его структуру входят составляющие, предназначенный для компенсации тех компонентов уравнения модели, которые не соответствуют уравнению (4) заданной траектории движения. Для реализации алгоритма необходимо знать параметры двигателя (k m , k ω , R, J, где J- момент инерции, как электромеханической системы, а также функциональную зависимость М′н (ω) момента трения от угловой скорости. В идеальном случае, когда компенсация осуществляется без погрешностей, уравнение замкнутой системы будет в точности совпадать с уравнением (4), которое определяет кинематическую траекторию движения. Алгоритму (7), (8) соответствует структурная схема замкнутой системы, представленная на рис. 2. Передаточная функция двигателя для угловой скорости обозначена W(p). В данном случае коэффициент усиления по отклонению φ0н

Рисунок 2 – Структурная схема замкнутой системы управления углом Перечень ссылок 1. Кобринский А. А. Манипуляционные системы роботов: основы устройства, элементы теории / А. А. Кобринский, А.Е. Кобринский. – М.: Наука. Главная редакция физикоматематической литературы, 1985. – 344 с. 2. Вукобратович М. Управление манипуляционными роботами: теория и приложения / М. Вукобратович, Д. Скотич. – М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1985. – 384 с. 3. Дистанционно управляемые роботы и манипуляторы / В.С. Кулешов, Н. А. Лакота, В. В. Андрюнин; под общ. Ред. Е. П. Попова. - М.: Машиностроение, 1986. – 328 с. 295

УДК 681.5 СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ДАВЛЕНИЕМ ПАРА ПАРОВОГО УГОЛЬНОГО КОТЛА Куропятник И.В., студент; Попов В.А., к.т.н., доц.; Федюн Р.В., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Основная задача котла - бесперебойное обеспечение объекта паром и горячей водой с заранее установленными параметрами. Следовательно, отказ парового котла приводит к простою всего комплекса или, как минимум, его большей части, а это колоссальные убытки. Снижение расходов на обслуживание и продление межремонтного срока, а также упрощение диагностики неполадок в совокупности с повышением надежности, позволяет говорить о значительной выгоде, связанной с применением новой системы автоматизации вместо традиционной при модернизации существующих котельных агрегатов. Именно поэтому автоматизация параметров парового котла является актуальной темой [1]. Выполненный анализ принципа действия, особенностей и характеристик парового угольного котла КЕ-25-14С [2] позволил сформировать схему его материальных потоков и их информационных переменных (рис.1). Топливо (уголь)

Воздух

Питательная вода

FП

Дымовые газы

Паровой котел КЕ-25-14С

РП

FВ

К

FДГ

РP

Пар

Рисунок 1 – Схема материальных потоков и схема информационных переменных парового угольного котла КЕ-25-14С Согласно рис.1, входные материальные потоки – топливо, воздух и питательная вода, взаимодействуя между собой в паровом котле, превращаются в его выходные материальные потоки – пар, с необходимыми параметрами и дымовые газы. Исходя из назначения и принципа действия рассматриваемого объекта управления, с учетом представленной схемы материальных потоков (рис.1), выделены три основные физические переменные, которые характеризуют работу парового угольного котла (рис.1): давление пара РП; коэффициент избытка кислорода К; разрежение в верхней части топки РР. Для целенаправленного воздействия на управляемые переменные (РП, РР, К) в разрабатываемой САУ (исходя из рис.1) применяются следующие управляющие воздействия (сплошные стрелки на рис.1): расход топлива, подаваемого в топку котла FТ; расход воздуха, подаваемого в топку котла FВ; расход дымовых газов FДГ. Основным возмущающим воздействием для рассматриваемого объекта управления является расход потребляемого пара FП, которое прямо или косвенно оказывает влияние на все перечисленные управляемые переменные – давление пара РП; коэффициент избытка кислорода К; разрежение в верхней части топки РР (рис.1).

296

Анализ рассматриваемого объекта управления – парового котла КЕ-25-14С шахтной котельной, а также существующих систем его автоматизации показывает недостаточную эффективность применения одноконтурных структур при автоматическом управлении рассматриваемыми параметрами. Поэтому, предлагается применять многоконтурную структуру системы автоматического управления [2]. Многоконтурная структура систем автоматического управления, как правило, применяется тогда, когда по каналу управления объект является достаточно инерционным (что характерно для рассматриваемого теплового объекта – парового котла), однако есть дополнительная физическая величина объекта, реакция которой как на возмущающее, так и на управляющее воздействие имеет существенно меньшую инерционность. Выполненный выше анализ особенностей парового угольного котла, а также предложенная концепция построения САУ [2] позволила разработать структурную схему системы автоматического управления давлением пара парового угольного котла (рис.2). FП

iЗ (РПЗ)

iРД

WРТ(s)

WРД(s) iДД

iРТ

FТ

nДП

fПЧ

WПЧ(s)

WДП(s)

WП(s)

WК(s)

РП

iДТ

WДТ(s) WДД(s)

Рисунок 2 – Структурная схема САУ давлением пара парового котла Разрабатываемая САУ реализуется по двухконтурной схеме – внешний контур управления давлением пара РП парового котла, внутренний контур управления расходом топлива FТ (рис.2). Управляемая переменная в САУ – давление пара РП парового котла, измеряемая датчиком давления WДД(s), преобразуется в соответствующий электрический сигнал постоянного тока iДД. Выходной сигнал датчика давления пара iДД сравнивается с сигналом iЗ, который является задающим воздействием в САУ и величина которого соответствует требуемому значению давления пара РПЗ парового котла (рис.2). Сигнал рассогласования поступает на регулятор давления WРД(s), выходной сигнал iРД которого является управляющим воздействием в САУ и задающим воздействием для внутреннего контура управления расходом топлива. Регулятор расхода топлива WРТ(s) внутреннего контура формирует управляющее воздействие iРТ и выдает его на исполнительное устройство, функции которого в разрабатываемой САУ выполняет преобразователь частоты WПЧ(s) и который формирует, а затем выдает управляющее воздействие в виде требуемого изменения частоты питающего напряжения fПЧ на приводной электродвигатель WДП(s) ленточного питателя топлива для требуемого изменения частоты вращения его вала nДП. Вследствие этого изменяется скорость движения ленточного питателя WП(s) и, соответственно, его производительность. Изменение производительности питателя WП(s) приведет к соответствующему изменению расхода топлива FТ, что в свою очередь, вызовет соответствующее изменение давления пара РП парового котла WК(s) (рис.2). Объектом управления в рассматриваемой САУ давлением пара является паровой котел КЕ-25-14С WK(s) (рис.2), выходной управляемой переменной которого является давление пара РП, входным управляющим воздействием является расход, подаваемого в топку, топлива FТ. Математическое описание котла по данному каналу взаимодействия представляет собой инерционное звено с запаздыванием:

WK ( s ) =

РП ( s) k K  e −s = , FТ ( s) (TK s + 1)

где k K – коэффициент передачи котла по каналу «расход топлива – давление пара»; 297

TK – постоянная времени котла по каналу «расход топлива – давление пара»;  – запаздывание котла по каналу «расход топлива – давление пара». Регулирующим органом во внешнем контуре управления давлением пара и объектом управления во внутреннем контуре управления расходом топлива выступает ленточный питатель топлива ПТЛ-600, выходной управляемой переменной которого является расход подаваемого в топку топлива FТ, входным управляющим воздействием является частота вращения вала приводного электродвигателя nДП (рис.2), модель которого имеет вид:

WП (s) =

FТ ( s ) k = 2 2 П . n ДП ( s ) Т П1 s + Т П 2 s + 1

Значение параметров передаточной функции k П , ТП1, ТП2 определяется в зависимости типа ленточного питателя, его длины, производительности и материала тягового органа. В качестве приводного электродвигателя ленточного питателя топлива WДП(s) (рис.2) применяется асинхронный трехфазный электродвигатель с короткозамкнутым ротором, входной управляющей переменной которого выступает частота его питающего напряжения fПЧ, а выходной управляемой переменной – частота вращения его вала nДП. Математическое описание асинхронного трехфазного электродвигателя с короткозамкнутым ротором по рассмотренному каналу взаимодействия представляет собой следующую передаточную функцию:

W ДП ( s) =

n ДП ( s) f ПЧ ( s )

k ДП Т ДП1T ДП 2 s 2 + T ДП 2 s + 1

где ТДП1 – постоянная времени электродвигателя, характеризующая электромагнитные процессы; ТДП2 – постоянная времени электродвигателя, характеризующая механические процессы; kДП – коэффициент передачи электродвигателя. Исполнительным механизмом во внутреннем контуре управления расходом топлива выступает преобразователь частоты, который требуемым образом изменяет частоту питающего электродвигатель напряжения fПЧ. Математическое описание преобразователя частоты представляет собой инерционное звено первого порядка с передаточной функцией:

WПЧ ( s) =

f ПЧ ( s) k ПЧ = , i РТ ( s) TПЧ s + 1

где k ПЧ - коэффициент передачи преобразователя частоты; TПЧ - постоянная времени преобразователя частоты. Контроль основной управляемой переменной – давления пара РП и дополнительной управляемой переменной внутреннего контура – расхода топлива FТ (рис.2) осуществляется с использованием соответствующих технологических датчиков: датчика давления пара WДД(s) и датчика расхода топлива WДТ(s), которые описываются безынерционными звеньями. Для достижения требуемых показателей качества в системах автоматического управления применяются различные алгоритмы управления и регулирования, из которых наибольшее распространение получили типовые законы регулирования, реализуемые соответствующими регуляторами. Передаточная функция пропорционально - интегрального закона управления (ПИ-регулятора): WПИ ( s) = k П +

kИ . s

На рис.3 и рис.4 приведена схема модели двухконтурной САУ давлением пара в паровом котле КЕ-25-14С в пакете Simulink.

298

Настройка параметров kП и kИ ПИ-регулятора расхода топлива WРТ(s) (рис.2, рис.3) и ПИ-регулятора давления пара WРД(s) (рис.2, рис.3) выполнена с применением возможностей программного комплекса Matlab-Simulink, а именно блока «PID Controller». Нажав на кнопку "Tune" выполняется автоматический подбор параметров регулятора по требуемым показателям качества. Таким образом, применяемый во внутреннем контуре управления ПИрегулятор расхода топлива имеет следующие настройки: kП = 0,361187 и kИ = 0,269232; применяемый во внешнем контуре управления ПИ-регулятор давления пара имеет следующие настройки: kП = 0,756408 и kИ = 0,014057.

Рисунок 3 – Схема модели системы автоматического управления давлением пара

Рисунок 4 – Схема модели субблока «ленточный питатель топлива» и модели субблока «котел КЕ-25-14С» С использованием модели системы автоматического управления давлением пара в паровом котле (рис.3, рис.4) и полученных настроек ПИ-регуляторов давления пара и расхода топлива выполнено моделирование переходных процессов по основным переменным САУ давлением пара парового котла, результаты которого приведены на рис.5. Анализ результатов моделирования системы автоматического управления давлением пара парового котла (рис.5) показал, что переходные процессы, как по задающему, так и по возмущающему воздействиям, по основным переменным САУ – давлению пара парового котла, расходу топлива, частоте на выходе преобразователя частоты не выходят за границы их технических характеристик и технологических ограничений рассматриваемого процесса. Управляемая величина системы автоматического управления – давление пара парового котла РП поддерживается равной задающему воздействию РПЗ=1,4 МПа со следующими показателями качества: перерегулирование – 0%; время регулирования – 200 сек (при 299

отработке задающего воздействия), 110 сек (при отработке возмущающего воздействия), установившаяся ошибка отсутствует как при отработке задающего воздействия, так и при отработке возмущающего воздействия (рис.5).

Рисунок 5 – Переходные процессы в системе автоматического управления давлением пара парового котла по основным переменным В работе получено математическое описание объекта управления – парового котла по каналу «расход топлива – давление пара», а также остальных элементов САУ – ленточного питателя топлива с электроприводом, преобразователя частоты и технологических датчиков. Полученное математическое описание элементов САУ позволило произвести настройку ПИрегулятора расхода топлива для внутреннего контура управления и ПИ-регулятора давления пара – для внешнего контура управления. Полученные настройки регуляторов и двухконтурная структура САУ обеспечивают необходимые показатели качества управления давлением пара парового котла КЕ-25-14С, что подтверждается приведенными результатами моделирования. Перечень ссылок 1. Бойко, Е.А. Паровые котлы: учебное пособие. / Е.А. Бойко. – КГТУ, Красноярск, 2005 г. – 135 с. 2. Куропятник И.В., Павловская К.А. Паровой угольный котел как объект автоматического управления // Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых: сборник научных трудов ХIХ международной научно-технической конференции аспирантов и студентов в г. Донецке 21-23 мая 2019 г. - Донецк: ДОННТУ, 2019. – С. 214-217.

300

УДК 681.5 АНАЛИЗ КОТЛА-ОХЛАДИТЕЛЯ КОНВЕРТЕРНЫХ ГАЗОВ КАК ОБЪЕКТА АВТОМАТИЗАЦИИ Кутерин А.Ю., студент; Волуева О.С., к.т.н.; Федюн Р.В., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) В современных условиях развития предприятий металлургической отрасли очень актуальными являются задачи по разработке экологических и экономных технологических режимов плавки стали, теоретических и практических аспектов существующих и новых энергосберегающих способов продувки технологическим газом (кислород, аргон, азот) и повышения эффективности тепловой работы печей. Одним из основных путей снижения расхода и уменьшения потерь является утилизация химической и физической энергии конвертерных газов, отводимых из кислородного конвертера. В настоящее время на предприятиях металлургической отрасли эффективная утилизация отходящих газов, в том числе и конвертерных, не занимает достойного места. Температура газа на выходе кислородного конвертера колеблется в пределах 150018500С. Количество отходящих конвертерных газов изменяется в процессе плавки и определяется конструкцией кислородной фурмы, режимом кислородной продувки, типа присадок и вида перерабатываемого чугуна. Расход конвертерных газов зависит от количества кислорода и скорости обезуглероживания и в среднем составляет 65-85 м3 на 1 т плавки. При выходе одного до 90 % это составляет 70-90 м3 на 1 т стали. Количество тепла, поступаемого с конвертерными газами в газоотводящий тракт, лежит в пределах 1150-1300 МДж на 1 т стали. Запыленность конвертерных газов достаточно высока и достигает 250 г/м3, причем основная доля частиц имеет размер до 1 мкм. Количество (расход) конвертерных газов меняется в процессе продувки в достаточно широких пределах. В процессе продувки из кислородного конвертера выделяются газы в количестве 65-85 м3/т стали, содержащие пыль от 50 до 250 г/м3 (а достаточно часто и более) и имеющие температуру 1500-1850 0С. Газ, как правило, содержит до 90 % оксида углерода [1,3]. Температура конвертерных газов, отводимых из кислородного конвертера, в процессе осуществления кислородной продувки увеличивается от температуры чугуна (1250-1300 0С) до температуры стали и немного выше (1600-1850 0С) [2]. Технологическая схема участка охлаждения конвертерных газов приведена на рис.1. Вырабатываемый котлом-охладителем конвертерных газов (котлом-утилизатором) 1 насыщенный пар с номинальным давлением 2…4 МПа по паропроводу подается в общецеховые коллекторы и далее в шесть аккумуляторов 7 и через редукционные клапаны, поступает в первичный контур пароперегревателя (рис.1). Полученный в пароперегревателях вторичный пар поступает в заводскую сеть с требуемым давлением 0,6…0,7 МПа на собственные нужды кислородно-конвертерного цеха. В межпродувочный период аккумуляторы 7 подают пар в заводскую сеть, а также на поддержание необходимых теплотехнических параметров котла-охладителя конвертерных газов 1 (рис.1). Котел-охладитель ОКГ-400 – вертикально-водотрубный с многократной принудительной циркуляцией. Котел-охладитель конвертерных газов представляет собой барабанный радиационный котел, выполненный из газоплотных мембранных панелей. Конструктивно котел-охладитель конвертерных газов ОКГ-400 состоит из следующих элементов: кессон; защитный экран; стационарный газоход; съемная крышка; муфта; кессончики (фурменный и сыпучих); барабан-сепаратор; трубопроводы. Кессон – нижняя часть котла-охладителя, расположенная над горловиной конвертера. Кессон имеет четыре циркуляционных контура. Верхней частью кессон состыковывается с нижней частью стационарного газохода. 301

6 Непрерывная продувка

Перегретый пар Насыщенный пар

7 10

Ввод фосфатов 10

t = 1020оС 10

1 5

9 10 Конвертерный газ 1600оС ХОВ

Вода из Конвертерный кольцевого газ 300оС коллектора орошения

1 – котел-охладитель; 2 – барабан-сепаратор; 3 – узел предварительного охлаждения; 4 – испарительные поверхности; 5 – экономайзерные поверхности; 6 – пароперегреватель; 7 – аккумулятор пара; 8 – питательный насос; 9 – циркуляционный насос; 10 – регулирующие задвижки с электроприводом Рисунок 1 – Технологическая схема участка охлаждения конвертерных газов Барабан-сепаратор установлен на металлоконструкциях кислородно-конвертерного цеха. Наружный диаметр барабана – 3112 мм, длина барабана – 18200 мм, толщина стенки барабана – 56 мм, водяной объем – 158 м3. По вертикальной оси барабана в его нижней части проходит труба для подачи питательной воды. Над питательной трубой располагается труба подачи в барабан-сепаратор фосфатов. В месте большого солесодержания котловой воды располагается труба осуществления непрерывной продувки. Девять штуцеров для подсоединения опускных труб располагаются в самой нижней части барабана-сепаратора. Котловая вода по девяти опускным трубам Ø273*10 мм поступает из барабанасепаратора в коллектор Ø400 мм, откуда по четырем трубами Ø377*13 мм подается к циркуляционным насосам, которые располагаются в отдельном помещении. В качестве циркуляционных насосов применяются центробежные насосы типа 1НКУ 630/80 в количестве 10 штук (восемь в работе, два в резерве). От насосов по девяти трубам Ø273*10 мм вода подается в распределительный коллектор Ø400 мм, откуда подается на восемь шламоотделителей. После шламоотделителей вода по трубам Ø273*10 мм поступает к распределительному коллектору Ø400 мм. После коллектора циркуляционная вода распределяется на поверхности нагрева. К поверхности нагрева кессона вода подается одной трубой Ø377*13 мм, от которой из труб Ø219*9 мм непосредственно к коллекторам панелей кессона вода подается по двум трубам Ø159*7 мм. Питательная вода из деаэрационно-питательной установки питательным насосом 8 подается в барабан-сепаратор 2 котла-охладителя 1 (рис.1). Таким образом, тепловой схемой 302

предусмотрен замкнутый контур питания котла в чистом конденсатном режиме: котелэнергоблок-котел. Автоматическое управление параметрами рассматриваемого котла-охладителя конвертерных газов, должно, прежде всего, обеспечивать поддержание уровня воды в барабане-сепараторе 2 м (19 кПа) при допустимом отклонении ±200 мм (±2кПа). Снижение уровня в барабане-сепараторе котла-охладителя конвертерных газов ниже допустимого ведет к ухудшению охлаждения подъемных труб, что, в свою очередь, приводит к снижению их прочности в местах соединения [4]. Повышение уровня в барабане-сепараторе выше допустимого приводит к возрастанию влажности пара, зарастанию солями пароперегревателя, что, как правило, приводит к его повреждению [4]. Уровень воды в барабане-сепараторе зависит от следующих факторов: - расхода питательной воды; - расхода пара; - расхода фосфатов, подаваемых в барабан-сепаратор; - величины непрерывной продувки барабана-сепаратора; - изменения величины паросодержания пароводяной смеси циркуляционного контура – явление набухания. Изменение величины уровня h описывается уравнением материального баланса барабана-сепаратора котла охладителя конвертерных газов [4]: dh S ( В −  П ) = FПВ (t ) − FП (t ) + FФ (t ) − FНП (t ) , dt где S – площадь зеркала испарения, м2;  В – плотность котловой воды, кг/м3;  П – плотность насыщенного пара, кг/м3; FПВ (t ) – расход питательной воды, кг/с; FП (t ) – расход пара из барабана, кг/с. FФ (t ) – расход раствора фосфатов, подаваемых в барабан-сепаратор, кг/с; FНП (t ) – расход воды непрерывной продувки, кг/с. Качество управления питанием барабана-сепаратора определяется не только точностью поддержания уровня на заданном значении, но и равномерностью подачи питательной воды. Требуется обеспечить равномерную подачу питательной воды, так как частые и глубокие изменения ее расхода приводят к значительным температурным напряжениям в металлических элементах системы испарительного охлаждения. Барабанным котлам-охладителям с естественной циркуляцией присуща значительная аккумулирующая способность, которая проявляется в переходных режимах. Если в установившемся режиме величина уровня воды в барабане-сепараторе определяется состоянием материального баланса, то в переходных неустановившихся режимах на величину уровня воды оказывает влияние достаточно большое количество воздействий (управляющих и возмущающих): - расход питательной воды; - расход пара из барабана-сепаратора; - расход раствора фосфатов, подаваемых в барабан-сепаратор; - расход непрерывной продувки барабана-сепаратора; - паропроизводительность котла, которая зависит от температуры конвертерных газов. Химический состав воды, циркулирующий в барабанных котлах, оказывает существенное влияние на длительность их безостановочной работы и безремонтной компании. К основным показателям качества котловой воды относят общее солесодержание (концентрация солей в пересчете на соли NaCl мг/кг) и избыток содержания фосфатов РО4−3 . Повышение общего солесодержания может привести к уносу солей котловой воды в пароперегреватель.

303

Недостаток концентрации фосфатов вызывает интенсивный процесс накипеобразования на внутренних поверхностях экранных труб, что ведет к ухудшению их охлаждения пароводяной смесью, а, следовательно, к перегреву в местах образования накипи и в конечном итоге к перегреву металла труб. Поддержание общего солесодержания котловой воды в пределах нормы осуществляют с помощью непрерывной и периодических продувок из барабана в специальные расширители. Потери котловой воды с продувкой восполняют питательной водой в количестве, определяемом уровнем воды в барабане котельного агрегата. Непрерывная продувка служит для удаления избытка соли NaCl и оксидов кремния SiO2, скапливающихся в котловой воде в процессе парообразования. Выполненный анализ особенностей котла-охладителя конвертерных газов (рис.1) позволил получить схему материальных потоков (рис.2) и схему информационных переменных (рис.3) рассматриваемого объекта управления. Конвертерный газ tКГН

Конвертерный газ tКГК

Сетевая вода FСВ Питательная вода

Котелохладитель

Насыщенный пар FП Вода непрерывной продувки FНП

FПВ Раствор фосфатов FФ

Рисунок 2 – Схема материальных потоков котла-охладителя конвертерных газов Схема материальных потоков котла-охладителя конвертерных газов показывает, что в процессе функционирования его входные материальные потоки – горячий конвертерный газ, сетевая вода, питательная вода и раствор фосфатов взаимодействуя между собой, превращаются в его выходные материальные потоки – охлажденный конвертерный газ, насыщенный пар и воду непрерывной продувки (ри.2).

FП FПВ

FФ

SФ

FНП

SNaCl

Рисунок 3 – Схема информационных переменных котла-охладителя конвертерных газов Основными управляемыми переменными котла-охладителя конвертерных газов, которые полностью характеризуют данный объект, являются (рис.3): 304

– уровень в барабане-сепараторе h; – содержание (концентрация) фосфатов в котловой воде SФ; – общее солесодержание (концентрация солей) в котловой воде SNaCl. Необходимое изменение или поддержание основных управляемых переменных котлаохладителя конвертерных газов (h, SФ, SNaCl), осуществляется за счет использования следующих управляющих воздействий (рис.3): – расход питательной воды FПВ; – расход фосфатов FФ; – расход воды непрерывной продувки FНП. Основным возмущающим воздействием, которое оказывает влияние на все управляемые переменные (h, SФ, SNaCl) является расход пара FП, вырабатываемый котлом-охладителем и используемый потребителями. Кроме того, применяемые управляющие воздействия FПВ, FФ и FНП также являются возмущениями. Например, расход питательной воды FПВ, являющийся управляющим воздействием для уровня в барабане-сепараторе h оказывает возмущающее воздействие на остальные управляемые переменные – содержание фосфатов в котловой воде SФ и общее солесодержание в котловой воде SNaCl (рис.3). Анализ рассмотренных САУ процессом охлаждения конвертерных газов позволил выделить ряд их особенностей, проблем и недостатков. Прежде всего, необходимо отметить, что при автоматизации основных и вспомогательных технологических процессов в металлургии применяются индивидуальные разработки и проекты САУ, АСУТП для данного процесса в условиях конкретного металлургического предприятия. Как показывает выше проведенный анализ, в действующих АСУТП конвертерным производством отсутствуют типовые, стандартные, унифицированные решения по автоматизации, в том числе, и для котлов-охладителей конвертерных газов. Эта особенность связана с индивидуальностью технологического оборудования и технологических схем металлургических заводов. Техническая реализация САУ и АСУТП металлургическими процессами, как видно из анализа, выполнена на элементной базе различных производителей. Как правило, функции контроля и управления котлом-охладителем конвертерных газов реализуются в рамках общей АСУТП конвертером (или АСУТП кислородно-конвертерным цехом), а не отдельной САУ. Это приводит к тому, что выполняются функции контроля и управления основными параметрами, часто по упрощенным схемам и принципам управления, что приводит к неудовлетворительному качеству управления с позиций современных требований. Таким образом, рассмотренные системы автоматического управления котломохладителем конвертерных газов не выполняют всех необходимых функций по управлению и контролю его параметрами с необходимым качеством. Поэтому разработка системы автоматического управления котлом-охладителем конвертерных газов является актуальной. Перечень ссылок 1. Кривандин, В.А. Теплотехника металлургического производства / В.А. Кривандин, В.В. Белоусов, Г.С. Сборщиков. –М.: МИСиС, 2001. – 378 с. 2. Бойченко, Б.М. Конвертерное производство стали: теория, технология, качество стали, конструкция агрегатов, рециркуляция материалов и экология: учебник для студ. вузов / Б.М. Бойченко, В.Б. Охотский, П.С. Харлашин; под ред. Б.М. Бойченко, В.Б. В.Б. Охотского. – Дніпропетровськ : Дніпро-ВАЛ, 2006.– 454 с. 3. Бережинский, А.И. Охлаждение и очистка газов кислородных конвертеров. / А.И., Бережинский, А.Ф. Циммерман - М.: Металлургия, 1983г. – 272 с. 4. Глинков, Г.М., Маковский В.А. АСУ ТП в черной металлургии. Учебник для вузов. / Г.М. Глинков, В.А. Маковский. – М.: «Металлургия», 1999. – 310 с.

305

УДК 681.5 ДУГОВАЯ СТАЛЕПЛАВИЛЬНАЯ ПЕЧЬ КАК ОБЪЕКТ АВТОМАТИЗАЦИИ Миронов Д.Н., студент; Суков С.Ф., к.т.н., доц.; Федюн Р.В., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) На сегодняшний день электродуговые печи считаются самыми распространенными и экологически чистыми агрегатами для выплавки стали [1,2]. Возможность сосредоточенного ввода значительного количества тепловой энергии в сочетании с простотой управления подводимой электрической мощности является неоспоримым преимуществом дуговых сталеплавильных печей по сравнению с другими агрегатами для производства стали. На рисунке 1 приведена укрупненная технологическая схема дуговой сталеплавильной печи (ДСП).

1 – свод печи; 2 – рабочее окно; 3 – сталевыпускное отверстие; 4 – электроды; 5 – электрододержатели; 6 – короткая сеть; 7 – трансформатор; 8 – кислородная фурма; 9 – отвод отходящих газов; 10 – загрузочная воронка Рисунок 1– Укрупненная технологическая схема дуговой сталеплавильной печи На рисунке 1 показана конструкция комплекса ДСП. Свод печи 1, который несет наибольшую функциональную нагрузку. Как правило, ДСП оснащены сводом, который приподнимается и поворачивается, благодаря чему упрощается процесс загрузки шихты. В расположенных в центральной части свода отверстиях, расположены три электрода 4, которые с помощью электрододержателей 5 и короткой сети 6 соединяются с трансформатором 7, который располагается в отдельном изолированном помещении [1,2]. По высоковольтным линиям электропередачи с напряжением 35-220 кВ электроэнергия поступает в электросталеплавильный цех, где с помощью печного трансформатора 7 напряжение понижается до 100-1000 В. Такое напряжение и подается на ДСП, имея при этом силу тока в короткой цепи 6 равную десяткам тысяч ампер [1,2]. В данной электрической системе расположены измерительные, предохранительные, разъединительные, а также регулирующие устройства. Это позволяет требуемым образом поддерживать электрические параметры и режимы во время плавки.

306

Через свод 1 осуществляется отвод отходящих газов, с помощью трубопровода 9, опускание фурмы 8 и подача сыпучих материалов через воронку 10. Корпус ДСП наклоняется до 40° в сторону сталевыпускного отверстия 3 либо в противоположную сторону, где находится рабочее окно 2. Это позволяет осуществлять регулировку слива шлака в процессе плавки и выпуск металла. Для футеровки подины печи, её стен и свода применяются основные огнеупоры (хромомагнезитовые и магнезитохромитовые), а в литейном производстве встречается ещё и кислая футеровка. Наиболее подверженной износу является футеровка свода, срок службы которой составляет до 150 плавок. После чего свод подлежит замене. Срок службы подины печи составляет 1000-1500 плавок [1,2]. Водоохлаждение свода и футеровка только центральной части, где расположены электроды, позволили повысить стойкость сводов современных печей до 5000-6000 плавок. Благодаря успешному опыту эксплуатации водоохлаждаемых сводов были разработаны и водоохлаждаемые стены печи. Отсечка шлака при выпуске осуществляется с помощью эркерного или донного сталевыпускного отверстия с применением шиберных затворов. Установка стеновых и горелок на стенках свода позволяет ускорить процессы нагрева и плавления шихты, а установка сводовых и глубинных кислородных фурм интенсифицировать обезуглероживание. Благодаря этому длительность плавки сокращается до 40-60 мин., а производительность печи приближается к производительности кислородно-конвертерного процесса плавки. Питание рассматриваемой ДСП осуществляется трёхфазным переменным током. В рабочем пространстве ДСП расположены три цилиндрических электрода, которые изготовлены из специального графитового состава. Электрический ток от силового трансформатора ДСП по кабелям и медным шинам подается к электрододержателям, а по ним – к электродам. Между электродами и металлической шихтой возникает электрическая дуга, что позволяет превратить электрическую энергию в тепловую, которая передаётся металлу и шлаку излучением. ДСП имеет стальной сварной кожух, который изнутри футерован теплоизоляционным и огнеупорным кирпичом. Подина ДСП защищена специальной огнеупорной массой. Таким образом, плавильное пространство ограничивается стенками, подиной и сводом, который также изготовлен из огнеупорного кирпича и имеющим отверстия для перемещения электродов. В подине расположены три отверстия с креплениями для размещения продувочных пробок. В стенках ДСП располагается рабочее окно, которое предназначено для контроля и управления процессом плавки и летка – для выпуска готовой стали по желобу в печь-ковш. Цель функционирования дуговой сталеплавильной печи – получение металла температурой 1620оС ±20оС с необходимым составом и требуемого качества [1,3]. Выплавка стали в ДСП включает в себя следующие технологические операции [3,4]: – подготовка печи к завалке; – завалка; – расплавление; – доводка; – выпуск плавки. В шихтовом пролете электросталеплавильного цеха осуществляется загрузка металлической шихты в корзины (бадьи) и с помощью мостового крана доставляется в печной пролет, где производится ее завалка в дуговую сталеплавильную печь. После осмотра рабочего пространства электропечи выполняется загрузка металлической шихты в ДСП сверху, с использованием загрузочной бадьи. Выплавка стали начинается с завалки металлической шихты на «болото» – оставшейся от предыдущей плавки части жидкого металла в количестве около 10-15% от объема ДСП. Материалы в ДСП загружают в два-три приема. На дно загрузочной бадьи укладывают легковесный лом, затем размещается тяжеловесный лом. Ближе к стенкам бадьи загружаются шлакообразующие. Плотная укладка 307

металлической шихты обеспечивает её хорошую проводимость, что дает возможность получить в процессе плавки устойчивую дугу и быстрое расплавление. Чугун отдают в середину завалки. Шихтовку плавки производят с обязательным учетом массы оставшегося в печи металла. Выплавка стали осуществляется в автоматическом режиме, при влиянии теплового воздействия. Преобразование электрической энергии в тепловую происходит при возникновении электрической дуги, которая представляет собой один из видов дугового разряда, возникающего между графитированными электродами. Именно величина тока дуги и расстояние между электродами определяют скорость плавки металла. После окончания завалки и установки свода ДСП в рабочее положение, электроды опускают почти до касания с шихтой и включают печь. Между электродами и шихтой загораются электрические дуги, под воздействием излучения которых, металлическая шихта начинает плавиться под электродами и жидкий металл стекает вниз. Для ускорения плавления лома в холодных местах рабочего пространства и получения активной по всей поверхности шлаковой ванны, используют дополнительную энергию газокислородных горелок, расход газа и кислорода на горелку принимают в соотношении 1:2. Горелки включают сразу после завалки, при работе стеновых газокислородных горелок, также осуществляют донную продувку аргоном в течение всей выплавки. Продувка аргоном необходима для повышения качества металла. Аргон вдувают в жидкую сталь через пористые и огнеупорные пробки, которые устанавливают в подине электродуговой печи. Расход электроэнергии на электрод в период плавления равен 370 кВт*ч/т. При работе ДСП необходимо поддерживать постоянную электрическую дугу. Для этого необходимо организовать надлежащую проводимость между корпусом электрода и шихтой. Достигается необходимый уровень проводимости за счет изменения положения (перемещения) электродов по вертикали, либо изменением напряжения на них, для поддержания дуги подается напряжение от 100 до 600 В и ток 10-80 кА. Электроды постепенно перемещаются и опускаются в образующиеся под ними в шихте «колодцы». В процессе плавления контролируется температура воды на панелях свода. Для раннего шлакообразования в завалку добавляют известь в количестве 2-3 % от массы металлической шихты. В момент интенсивного шлакообразования и сходу шлака из печи температура металла должна быть 1550оС, что позволяет получить наилучшие условия дефосфорации металла. Для схода шлака корпус ДСП наклоняют в сторону рабочей площадки материалов приблизительно на 5о. Удаление шлака осуществляется через рабочее окно ДСП. С целью недопущения переокисления ванны во время работы кислородных фурм и продувке ванны кислородом, подача углесодержащего материала является обязательным. В момент полного расплавления металлической шихты термопарой измеряют температуру металла и осуществляют отбор проб погружным пробоотборником. Получив предварительную информацию о химическом составе металла, продолжают окисление примесей в металле продувкой ванны ДСП кислородом через кислородную фурму. Процесс плавки стали в ДСП, а также предшествующие и последующие за ним стадии данного технологического процесса, сопровождаются существенными выделениями пыли. Удаление печных газов из ДСП осуществляется через водоохлождаемый газоход и систему газоочистки с фильтрами. Выпуск готового металла осуществляется через сливной желоб. Весь процесс управления дуговой сталеплавильной печью и ее элементами, подразделяется на управление технологическим режимом и управление тепловым режимом [4,5]. Поскольку в электросталеплавильном технологическом процессе в ДСП основная часть тепла получается в результате преобразования электрической энергии, то возникает необходимость управлять количеством поступающего тепла, т.е. электрическим режимом, а если точнее – электрической мощностью ДСП [4,5]. Выполненный выше анализ особенностей процесса выплавки стали позволил составить структурную схему материальных потоков ДСП, которая приведена на рис.2.

308

Металлическая шихта

Электрическая энергия Сталь Природный газ Воздух Кислород

Шлак

ДСП

Вода

Аргон Отходящие газы

Вода Шлакообразующие добавки

Рисунок 2 – Структурная схема материальных потоков ДСП Как следует из схемы материальных потоков ДСП (рис.2) и выполненного выше анализа технологических процессов, протекающих в ней, электросталеплавильная печь является сложным, многомерным, многосвязным объектом управления, состоящим из большого количества технологических элементов. Первым (и основным) технологическим процессом, без нормального функционирования которого, невозможно представить работу ДСП в принципе, является процесс получения тепловой энергии из электрической за счет требуемого поддержания длины электрической дуги на различных этапах процесса плавки. Как было описано выше, это является основным процессом при управлении ДСП – управление тепловым режимом ДСП, который сводится к управлению электрическим режимом, а точнее – электрической мощностью ДСП [4,5]. Следующим технологическим элементом ДСП, определяющим эффективность и экономичность процесса выплавки стали является кислородная фурма [4,5]. Нормальное функционирование кислородной фурмы определяется поддержанием требуемых параметров процесса подачи кислорода и процесса ее охлаждения. Процесс подачи кислорода в рабочее пространство ДСП характеризуется необходимым расходом кислорода на продувку при поддержании требуемого его давления. Отклонение расхода и давления кислорода от требуемых значений приводит к повышению эксплуатационных затрат на процесс производства стали в ДСП или к ухудшению качества получаемой стали. При охлаждении фурмы необходимо изменять расход охлаждающей воды для поддержания требуемой разности температуры на выходе и входе кислородной фурме, что при относительно постоянной температуре охлаждающей воды сводится к поддержанию заданной температуры охлаждающей воды на выходе из кислородной фурмы. Таким образом, на основании схемы материальных потоков ДСП (рис.2) и рассмотренных выше особенностей процесса перемещения электродов, процесса охлаждения кислородной фурмы, а также процесса подачи кислорода, получена схема дуговой сталеплавильной печи для перечисленных элементов как объекта автоматического управления, которая приведена на рис.3. 309

РДСП Q2 ТВХ ТДСП fН

SЭЛ

IД

FВХ

ТВЫХ

Р2

Рисунок 3 – ДСП как объект автоматического управления Управляемыми переменными, характеризующими функционирование основных технологических элементов и процессов при выплавке стали в ДСП, являются (рис.3): при управлении мощностью ДСП – электрический ток дуги IД; при управлении охлаждением кислородной фурмы – температура охлаждающей воды на выходе фурмы ТВЫХ; при управлении подачей кислорода в фурму – давление на входе в кислородную фурму (на выходе подающего кислород трубопровода) Р2. Управляющими воздействиями, позволяющими требуемым образом влиять на перечисленные управляемые переменные, являются (рис.3): при управлении мощностью ДСП – перемещение электрода SЭЛ; при управлении охлаждением кислородной фурмы – расход охлаждающей воды на входе в кислородную фурму FВХ; при управлении подачей кислорода в фурму – расход кислорода на выходе управляемой задвижки (на входе подающего трубопровода) Q1. Возмущающими воздействиями для рассматриваемых элементов ДСП, выступают (рис.3): при управлении мощностью ДСП – неконтролируемые возмущения электрического режима, изменяющие расстояние между электродом и металлической шихтой fH (возмущения электрического режима возникают при обвалах металлической шихты в процессе плавления; при кипении металла; при обгорании электродов; при подъеме уровня металла по мере его плавления); при управлении охлаждением кислородной фурмы – температура охлаждающей воды на входе в кислородную фурму ТВХ и температура в рабочей зоне ДСП ТДСП; при управлении подачей кислорода в фурму – расход кислорода, потребляемый кислородной фурмой (на выходе подающего кислород трубопровода) Q1 и давление в рабочей зоне ДСП РДСП. В данной статье рассмотрен технологический процесс получения стали в дуговых сталеплавильных печах. Выполнен анализ элементов и технологических звеньев ДСП как объектов автоматического управления. На основании проведенного анализа разработана схема материальных потоков ДСП, с использованием которой определены управляемые переменные, управляющие и возмущающие воздействия дуговой сталеплавильной печи. Перечень ссылок 3. Сведчанский, А.Д. Электрические промышленные печи: Дуговые печи и установки специального нагрева: учебник для вузов. / А.Д. Сведчанский, И.Т. Жердев, А.М. Кручинин – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Энергоиздат, 1981. – 296 с.: ил., табл. 4. Поволоцкий, Д.Я. Электрометаллургия стали и ферросплавов. / Д.Я. Поволоцкий – М.: «Металлургия», 1978. – 550с. 5. Окороков, Н. В. Электроплавильные печи черной металлургии. / Н.В.Окороков – М.: Металлургия, 2005. – 220 с. 6. Марков, Н.А. Электрические печи и режимы дуговых электропечных установок. / Н.А. Марков. – М.: Энергия, 2003. – 204 с. 7. Лапшин, И.В. Автоматизация дуговых печей. / И.В. Лапшин – Москва, 2004. – 166 с. 310

УДК 681.58 АВТОМАТИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ РАЗРЕЖЕНИЕМ ПРИ РАЗОГРЕВЕ ПРОМЕЖУТОЧНОГО КОВША МНЛЗ Недеря М.О., студент (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Отработанный промежуточный ковш (промковш) снимается с тележки и передается на участок подготовки промковшей [1,2]. Ковш промежуточный предназначен для приема жидкого металла из сталеразливочного ковша, распределения его по кристаллизаторам организованной струей и обеспечения непрерывности струи при разливке способом «плавка на плавку» во время замены стальковша. Конструктивно ковш выполнен в виде стального кожуха, внутренняя полость которого футерована огнеупорным материалом. Разогрев промежуточных ковшей выполняется с целью снижения тепловых потерь жидкого металла и недопущения разрушения рабочей футеровки ковша и стаканов дозаторов связанного с резким перепадом температур в начальный период разливки. Разогрев выполняется на стенде смонтированном непосредственно на МНЛЗ [1,2]. Упрощенная схема процесса разогрева промковша показана на рисунке 1. FПВ

Дымосос Дымоотводящий тракт

Газ Воздух

Крышка промковша

Промковш

tОС

tПВ

FГ

tПК

FВ

 О2

FДГ

РПК

Рисунок 1 – Укрупненная схема процесса разогрева промковша и его информационные переменные Эффективность процесса разогрева промковша оценивается по следующим основным параметрам: температуре в промежуточном ковше, экономичности сгорания топлива, давлению (разряжению) в рабочем пространстве. Процесс автоматического управления разогревом промковша осуществляется в условиях изменяющихся возмущающих воздействий: переменной производительности установки, подаче топлива и воздуха, калорийности топлива, теплофизических параметров огнеупорного материала, подсосов воздуха. Температура в камере сгорания практически линейно изменяется при изменении расхода топлива. По каналу температура сгорания – коэффициент расхода воздуха зависимость экстремальная. Аналогичный характер имеет и зависимость температуры от давления (разряжения) в рабочем пространстве промковша в процессе его разогрева. Давление (разряжение) линейно зависит от мощности двигателя дымососа, а уровень определяется расходом топлива. Таким образом, рассмотренные выше особенности процесса разогрева промковша МНЛЗ позволили сформировать схему его информационных переменных (рис.1) [3].

311

Исходя из назначения и принципа действия рассматриваемого объекта управления – процесса разогрева промковша выделены следующие основные физические величины (переменные), характеризующие эффективность его функционирования (рис.1) [3]: – температура промковша tПК; – коэффициент избытка кислорода О2; – давление (разрежение) дымовых газов на выходе промковша РПК. Для целенаправленного влияния на управляемые переменные в разрабатываемой САУ, согласно рис.1, используются следующие управляющие воздействия [3]: – при управлении температурой промковша tПК – расход газа FГ; – при управлении коэффициентом избытка кислорода О2 – расход воздуха FВ; – при управлении разряжением в промковше РПК – расход отходящих дымовых газов FДГ. Основными возмущающими воздействиями, которые оказывают влияние на основные управляемые переменные промковша, являются (рис.1): температура окружающей среды tОС; температура подсосов наружного воздуха в промковш tПВ; объем (расход) подсосов в промковш наружного воздуха FПВ. Динамические свойства процесса разогрева промковша по рассмотренным управляемым переменным могут быть определены как по теоретически разработанным математическим моделям, так и по кривым разгона. Все они имеют типовой вид объектов с самовыравниванием, при этом время переходного процесса по температуре составляет сотни секунд, по давлению (разряжению) – десятки секунд, по соотношению топливо-воздух – единицы секунд. На основании анализа особенностей объекта управления (рис.1) получена структурная схема САУ давлением промежуточного ковша, которая приведена на рис.2. FВ РПК (iЗАД )

iРДГ

iРД

WРДГ(p)

WРД(p) iДД

fЭД

WПЧ(p)

nД

WЭД(p)

FДГ

WД(p)

WПКР(p)

РПК

iДРД

WДРД(p) WДД(p) Рисунок 2 - Структурная схема САУ разряжением в промежуточном ковше МНЛЗ САУ разрежением состоит из внешнего контура управления разрежением в промежуточном ковше и внутреннего контура управления расходом дымовых газов (рис.2). Во внутренний контур управления расходом дымовых газов входит дымосос WД(p) с приводным электродвигателем WЭД(p) и преобразователем частоты WПЧ(p), регулятор расхода дымовых газов WРДГ(p), а также датчик расхода дымовых газов WДРД(p) в цепи обратной связи (рис.2). Данный контур изменяет расход отходящих дымовых газов FДГ, используя в качестве задающего воздействия выходной сигнал iРД внешнего регулятора давления (разрежения) WРД(p) (рис.2). Внешний контур управления разрежением работает по принципу обратной связи – по отклонению текущего разрежения РПК от заданного значения РПКЗ. Как следует из разработанной выше структурной схемы САУ разрежением в промежуточном ковше (рис.2) и структурной схемы промежуточного ковша как объекта управления (рис.1) управляющим воздействием, позволяющим необходимым образом изменять разрежение, является расход отходящих дымовых газов. Для заданного изменения расхода дымовых газов используется дымосос WД(p), который приводятся в движение приводным асинхронным электродвигателем WЭД(p) (рис.2). 312

Самым эффективным способом управления производительностью дымососа является изменение частоты вращения приводного электродвигателя. Для данного способа управления производительностью дымососа входной управляемой переменной является частота вращения вала электродвигателя (дымососа) nД(t), а выходной управляемой переменной – расход дымовых газов FДГ(t). Дымосос как динамическое звено можно описать следующей передаточной функцией: W Д ( p) =

kД (T Д 1 p + 1)(T Д 2 p + 1)

м3 / ч ; об / мин – постоянная времени, характеризующая преобразование механической энергии в

где k Д – коэффициент передачи дымососа, k K = 1,39 TД1

давление (разряжение) дымососа, TД1 = 1,75 с; T Д 2 - постоянная времени, характеризующая преобразование давления в дымососе в его

производительность, T Д 2 = 1,13 с. Приводным электродвигателем WЭД(р) рассматриваемого дымососа является асинхронный трехфазный электродвигатель с короткозамкнутым ротором типа АИР112М4, входной управляющей переменной которого является частота питающего напряжения fЭД, а выходной управляемой переменной – частота вращения вала двигателя nД (рис.2). С учетом обозначенных входной и выходной переменных получена передаточная функция асинхронного трехфазного электродвигателя [4]:

WЭД ( p) =

kЭД Т ЭЛ TМ p 2 + TМ p + 1

(1)

где ТЭЛ – электромагнитная постоянная времени электродвигателя, ТМ – механическая постоянная времени электродвигателя, kЭД – коэффициент передачи электродвигателя. Параметры модели (1) приводного электродвигателя дымососа рассчитаны на основе его технических характеристик: kДК = 28,6; ТЭЛ = 0,14 с; ТМ = 1,23 с. Динамические свойства преобразователя частоты при управлении аналоговым токовым сигналом 4…20 мА, в большинстве моделей САУ, можно описать апериодическим звеном первого порядка [4]: WПЧ ( p ) =

k ПЧ 5 = . TПЧ p + 1 0,1 p + 1

Таким образом, полученное математическое описание элементов САУ разрежением промежуточного ковша при использовании структурной схемы САУ разрежением (рис.2) позволили разработать схему модели САУ в пакете simulink, которая приведена на рисунке 3. В качестве метода определения предварительных параметров внутреннего регулятора расхода дымовых газов и внешнего регулятора давления (разрежения), используется метод автоматической настройки блока PID-control пакета моделирования Simulink программы Matlab. В результате уточняющего подбора коэффициентов внутреннего ПИ-регулятора расхода дымовых газов и внешнего ПИ-регулятора давления, с использованием модели САУ (рис.3) получены следующие передаточные функции регуляторов: – ПИ-регулятор расхода дымовых газов: WРДГ ( p) = 0,59 +

313

0,20 . p

(2)

– ПИ-регулятор давления (разрежения): WРД ( p) = 0,17 +

0,04 . p

(3)

Рисунок 3 – Схема модели САУ разрежением в пакете simulink С использованием схемы модели САУ разрежением в промежуточном ковше (рис.2) и найденных значений параметров ПИ-регуляторов (2) и (3), получен график изменения разрежения в промежуточном ковше в разработанной САУ при влиянии управляющего (расход дымовых газов) и возмущающего (расход воздуха) воздействий, который приведен на рис.4. Анализ приведенной кривой изменения разрежения в промежуточном ковше при использовании разработанной САУ (рис.4) показывает полное соответствие ее показателей качества необходимым требованиям, предъявляемым к качеству управления объектами данного класса: установившаяся ошибка по управляемой переменной – разрежению в промежуточном ковше РПК не превышает допустимых 5% от установившегося значения при отработке как задающего, так и возмущающего воздействий. Перерегулирование и колебательность по управляемой переменной – разрежению в промежуточном ковше РПК отсутствуют. Время регулирования по управляемой переменной – разрежению в промежуточном ковше РПК составляет 34 с – при отработке задающего воздействия и 29 с – при отработке возмущающего воздействия (рис.4) и соответствует техническим требованиям и технологическим нормам. В данной работе выполнен синтез САУ разрежением в промежуточном ковше при его разогреве. Разработанные модели внутреннего контура управления позволили выбрать и настроить ПИ-регулятор расхода дымовых газов. Для внешнего контура управления разрежением промежуточного ковша с учетом его динамических свойств, особенностей и формы задающих и возмущающих воздействий также предложено использовать ПИ-регулятор разрежения (давления).

314

Рисунок 4 – Изменение разрежения в промежуточном ковше в САУ при влиянии задающего и возмущающего воздействий Предложенные регуляторы и их настройки позволили получить требуемую точность поддержания разрежения промежуточного ковша во все периоды его разогрева при допустимом качестве управления в динамических режимах. Выполненное моделирование подтвердило эффективность предложенных регуляторов и их настроек для внутреннего и внешнего контуров САУ разрежением в промежуточном ковше при его разогреве. Перечень ссылок 1. Непрерывная разливка стали: Учебник для вузов / Смирнов А.Н., Куберский С.В., Штепан Е.В. – Донецк: ДонНТУ, 2011. – 482 с. 2. Столяров A.M., Селиванов В.Н. Непрерывная разливка стали. Часть первая. Конструкция и оборудование МНЛЗ: Учебное пособие. - Магнитогорск: ГОУ ВПО «МГТУ», 2007.-154 с. 3. Недеря М.О., Федюн Р.В. Процесс разогрева промежуточного ковша МНЛЗ как объект автоматического управления. / Информационное пространство Донбасса: проблемы и перспективы: материалы II Республиканской с международным участием научнопрактической конференции, 31 окт. 2019 г. – Донецк: ГО ВПО «ДонНУЭТ», 2019. – С. 229232. 4. Башарин, А.В. Управление электроприводами: учеб. пособие для вузов / А. В. Башарин, В. А. Новиков, Г. Г. Соколовский. - Л.: Энергоиздат. Ленинградское отделение, 1982. - 392 с.

315

УДК 621:681.51 ИСЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ДЛИНЫ ФАКЕЛА ГОРЕЛКИ НА РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ТЕМПЕРАТУРЫ В ЗОНЕ ОБЖИГА В ТРУБЧАТОЙ ВРАЩАЮЩЕЙСЯ ПЕЧИ Шкабура М.В., студ.; Хорхордин А.В., проф., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Вращающиеся печи имеют большую область применения. В зависимости от происходящих технологических процессов, которые протекают в печах, их объединяет то, что по длине барабана существуют различные температурные зоны. Продуктивность работы трубчатой вращающейся печи прежде всего зависит от длины, диаметра, а также наклона и скорости вращающейся печи, материала из которого выполнена внутренняя поверхность и т.д. Вращающиеся печи работают по принципу противотока. С верхнего края подается материал, с нижнего края подается горючее и воздух, материал медленно сползает по барабану, постепенно нагреваясь до заданной температуры обжига. В зависимости от влажности и состава сырья, от размера фракции, обработка материалов может осуществляться разными температурными режимами. В связи с чем требуется оперативно регулировать температуру вдоль печи. Рассмотрим трубчатую вращающуюся печь для обжига каолина длина которой составляет 75 м, частота вращения 1,5-3,6 мин-1 при расходе природного газа 2000-2800 кг/час. Наружный диаметр печи – 3,66 м, внутренний – 3,2 м, уклон – 3°. Для обеспечения заданного режима горения печь оснащена веерной газовой горелкой ГВВ конструкции ВостИО, вентилятором вторичного воздуха производительностью 10-50 тыс. м3/час, дымососом производительностью 20-60 тыс. м3/час. На участке печи, где происходит горение топлива, и температура продуктов сгорания достигает 1550— 1650 С. Для более экономичного использования ресурсов при работе вращающейся печи было проведено различные исследования. И как показывает опыт сжигания газа во вращающихся печах, в большинстве случает необходимо регулировать длину факела. Длина факела в печи зависит от условий смешивания газа и воздуха. Исходя из различных исследований, длина факела горелки зависит от диаметра горелки, внутреннего диаметра печи, расхода воздуха и расхода топлива на горение, а также других факторов: 1,5 𝑑Г 𝑉вд ) ∙ ( )] 𝜑ф ∙ 𝐷в.п ∙ [( 𝐿ф = { (1) 𝐷в.п 𝐵Г при 𝑉вд = 𝑉в.в − ∆𝑉в(асп) + ∆𝑉в(подс) где 𝜑ф - коэффициент пропорциональности; 𝑉в.в , ∆𝑉в(асп), ∆𝑉в(подс) – расход вентиляторного воздуха, потери воздуха в системе аспирации и подсоса воздуха в головке печи, м3/c; 𝐷в.п = 𝐷к − 2(𝑑ф + 𝛿г.с ) где 𝐷к – диаметр корпуса печи, м; 𝑑ф и 𝛿г.с – толщина футеровки и гарнисажного слоя (обмазки) печи, м.ы В зоне контакта факела с поверхность обжигаемого материала, примем значения температур, при установившейся температуре во вращающейся печи, можно принять температуру обжигаемого материала () и эффективную температуру газового потока примерно равными. 316

Учитывая вышеизложенное и приведенное в литературных источниках алгоритм расчета теплоотдачи факела имеет вид: 4 𝐹у.ф 𝜀ф (𝑇к.ф + 273) 𝑄т + 𝜀пр ∙ 𝜎 ∙ ( − (𝑇о.м + 273)4 ) ∙ ; 𝑎ф 1000 𝐹у.ф 1 −Кг ∙𝛿𝑖.𝑐 𝑎 = 1 − 𝑒 ; 𝜀 = ∙ ; ф пр 𝑄ф = (2) 1 1 𝐹п ( + − 1) 𝑎ф 𝜀ст (𝑄т + 𝑞фв ) в 𝑇= ; 𝑞ф = 𝑉в.в ∙ 𝑡в ∙ 𝐶в𝑡 . (𝑉сг 𝐶0𝑡 ) { За расчетное значение коэффициента 𝜑𝜙 в дальнейшем анализе примем величину 34, 6 [2] как постоянная составляющая регрессионной модели, а всеми другими факторами пренебрежем ввиду их малости коэффициентов регрессионной модели. Для обеспечения равномерного распределения температуры в зоне обжига было бы весьма желательным управлять факелом, в частности, его длиной. На основании формулы (1) получены следующие зависимости (рис.1, 2, 3) 25 20 15 10 5

2.5

3.5

4.5

5 4

x 10

Рисунок 1 – Зависимость длины факела от расхода воздуха 25

10 2500

3000

3500

Рисунок 2 - Зависимость длины факела от расхода газа

317

4000

30 25 20 15 10 5 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.1 Рисунок 3 - Зависимость длины факела от эквивалентного диаметра выходного канала горелки По результатам исследования зависимости длины факела от таких факторов как расход воздуха, расход газа и эквивалентного диаметра выходного канала горелки в трубчатой печи, можно сказать, что существенно на длину факела влияет расход воздуха, а также диаметр выходного канала горелки. Таким образом, установлены факторы, влияющие на длину факела горелки влияющие на распределение температуры в зоне обжига в трубчатой печи. Перечень ссылок: 1. Романенко В.Д. Адаптивное управление технологическими процессами на базе микро ЭВМ: учебн. пособие [для студ. высш. учебн. завед.] / В.Д. Романенко, Б.В. Игнатенко. - М.: Недра, 1990. – 334 с 2. Троценко Л.Н., Исследование влияния формы и направленности факела на эффективность работы вращающейся печи для обжига каолина на шамот. Троценко Л. Н., Пикашов В. С., Стративнов Е. В., Правило С. В., Виноградова Т. В. Металлургическая и горнорудная промышленность №5 (296) 2015 г. 3. Голубев В.О. Исследование тепловой работы вращающейся печи для производства муллитокорундового шамота / Голубев В.О., Литвинова Т.Е./ 2012 – с.7, 55-57,70, 4. 2 Лисиенко, В. Г. Вращающиеся печи: теплотехника, управление и экология Кн. 1 :Справ. изд.: В 2 кн. / В. Г. Лисиенко, Я. М. Щелоков, М. Г. Ладыгичев; Под ред. В. Г. Лисиенко. – М. : Теплотехник , 2004 – 690 с. 5. 3 Бельский В.И., Б.В. Сергеев Б.В. Промышленные печи и трубы. Учеб. Пособие для техникумов. Изд.2-е, испр. и доп. М., Стройиздат, 1974 301с.

318

УДК 681.5 АНАЛИЗ КИСЛОРОДНОЙ ФУРМЫ КОНВЕРТЕРА КАК ОБЪЕКТА АВТОМАТИЗАЦИИ Рогозин В.И., студент; Волуева О.С., к.т.н.; Федюн Р.В., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Кислородно-конвертерный процесс – один из видов преобразования жидкого чугуна в сталь без использования топлива за счет продувки чугуна в конвертере технически чистым кислородом, как правило, сверху [1,2]. Общий вид кислородного конвертера приведен на рис. 1.

1 – корпус; 2 – опорное кольцо; 3 – рабочее пространство; 4 – опорный узел; 5 – механизм поворота; 6 – кислородная фурма Рисунок 1 – Кислородный конвертер В устройстве современного конвертера выделяют среднюю цилиндрическую часть, горловину в виде усеченного конуса и сферическое дно. Корпус конвертера представляет собой сварную конструкцию, помещается в опорное кольцо и закрепляется в нем. Элементы крепления и опорное кольцо защищены от попаданий шлака и металла кожухом. Крепление корпуса конвертера к опорному кольцу выполнено при помощи шарнирных подвесок и упоров, которые исключают раскачивание конвертера в процессе продувки металла кислородом и при воздействии колебаний жидкого металла. Привод конвертера – это система нескольких электродвигателей и механизма поворота, который представляет собой один большой тихоходный и несколько быстроходных редукторов. Корпус конвертера имеет жесткую съемную горловину и приварную летку – «сталевыпускное отверстие» со сменным окаймляющим фланцем. Первая технологическая операция кислородно-конвертерного процесса – это загрузка исходного материала – скрапа. Конвертер наклоняют на определенный угол и специальным коробом-совком через горловину загружают в кислородный конвертер скрап – стальной и железный лом. Как правило, на начальном этапе загружают 20–30 % процентов от общего количества скрапа на плавку. Если скрап предварительно не прогревают в конвертере, то затем сразу же переходят ко второй технологической операции – заливке конвертера жидким чугуном. При этом происходит плавление лома, помещенного в кислородный конвертер. 319

Масса металлошихты должна быть такой, чтобы обеспечить массу жидкой стали не больше, чем номинальная вместимость конвертера. Массовый расход чугуна и металлолома для плавки определяются из технологических норм и технических нормативов. Массовый расход скрапа и чугуна должны обеспечить после окончания процесса продувки кислородом, заданные значения температуры, содержания углерода в металле и содержания FeO в шлаке. При отклонении этих параметров от заданных значений, в особенно по температуре металла более чем на 20С, осуществляют перешихтовку плавки [1,2]. После этого, кислородный конвертер устанавливают в вертикальное положение, через горловину в конвертер вводят кислородную фурму и переходят к следующей технологической операции – продувке кислородом. Продувку кислородом осуществляют через водоохлаждаемую фурму, которую вводят сверху по оси конвертера. При этом выгорают примеси чугуна – углерод, марганец, кремний, фосфор, сера и т.д. Управление процессом плавки, как правило, ведут посредством изменения положения кислородной фурмы и поддержания необходимого давления кислорода. Продувку плавок кислородом осуществляют по режимам с частичным или с полным дожиганием окиси углерода. Положение кислородной фурмы относительно уровня металла в конвертере, при расходе кислорода 1100…1300 м3/мин (до 1500 м3/мин), устанавливают исходя из нормативов, определяемых содержанием углерода в конвертере, а также требуемой концентрацией углерода в стали. Для продувки используют кислород чистотой не ниже 99,5% с содержанием азота не более 0,15%. Давление кислорода перед фурмой должно быть не менее 1 … 1,5 МПа. Вода под давлением (0,6-1 МПа) подается в пространство между внутренней и средней трубами фурмы и удаляется из пространства между внешней и средней трубой, обеспечивая охлаждение фурмы. Номинальный расход воды на охлаждение кислородной фурмы составляет 500 м3/ч [1,3]. После полного окисления примесей чугуна и нагрева металла до заданной температуры, продувку прекращают, кислородную фурму из конвертера удаляют, сливают металл и шлак в ковши. В данной работе объектом управления выступает кислородная водоохлаждаемая фурма (рис.2), в состав которой входят следующие элементы [2,3]: − механизм вертикального перемещения трубопровода подачи кислорода; − механизм подачи охлаждающей воды; − механизм подачи кислорода; − шкаф управления. Кислород подается через вертикально расположенную водоохлаждаемую кислородную фурму, которую вводят в конвертер через его горловину строго по вертикальной оси. Давление кислорода перед фурмой находится в диапазоне 1,0…1,5 МПа. Высоту фурмы над ванной можно изменять по ходу плавки, как правило, она увеличивается с ростом емкости кислородного конвертера и находится в пределах 1,0…4,8 м от уровня зеркала металла в спокойном состоянии. Поднимают и опускают кислородную фурму с помощью приводного механизма, сблокированного с механизмом вращения конвертера. Конвертер нельзя повернуть, пока из него не удалена фурма. Скорость опускания и подъема фурмы находиться в диапазоне 0,1…1 м/с [2,3]. Фурма выполнена из трех концентрично расположенных стальных труб и снабжена снизу медной головкой с концентрически расположенными соплами. Полости, образованные трубами, служат для подачи кислорода, подвода и отвода охлаждающей воды. Наибольшее распространение получили фурмы с центральной подачей кислорода (рис.2), при этом, по средней трубе подводят охлаждающую воду, а по наружной – отводят. К верхней части труб прикреплены патрубки 5 для подвода кислорода, подвода и отвода охлаждающей воды. Чтобы избежать разрушения фурмы из–за напряжений, вызываемых различным тепловым расширением труб (наружная труба удлиняется сильнее, чем более холодные внутренние), в фурме предусматривают компенсирующие устройства – сильфонные

320

компенсаторы, которые представляют собой гофрированные металлические шланги и подвижные сальниковые уплотнения при соединении двух труб.

1-3 – стальные трубы; 4 – сальниковое уплотнение; 5 – патрубки для подачи кислорода и воды; 6 – компенсатор; 7 – сменная часть трубы; 8 – медная головка; 9 – сопло; 10 – выемка Рисунок 2 – Кислородная фурма с центральной подачей кислорода Головка фурмы является сменной, ее соединяют с трубами сваркой. В головке расположены сопла Лаваля, через которые кислород подается в полость конвертера, а также распределитель воды, направляющий ее вдоль охлаждаемой поверхности головки. Всю головку или ее нижнюю часть с соплами, обращенную к зоне наибольших (до 2600 °С) температур, выполняют из меди. Количество сопел Лаваля в головке, как правило, равно шести. Сопла располагают веерообразно, чтобы повысить степень рассредоточения дутья по объему ванны. Сопла Лаваля применяют потому, что они, преобразуя энергию давления в кинетическую, обеспечивают скорость кислорода на выходе около 500 м/с и более, что необходимо для заглубления струй в ванну и полного усвоения ею кислорода. Давление кислорода перед соплом должно быть в интервале 1…1,5 МПа. Воду для охлаждения фурмы подают насосом. Расход охлаждающей воды достигает 500 м3/ч. Стойкость головок фурм составляет 50 – 150 плавок. На большинстве металлургических предприятий, каждый конвертер имеет две водоохлаждаемые фурмы. Каждая фурма снабжена независимым электроприводом. Одна фурма – в работе, другая – в резерве. Масса кислородной фурмы достигает 4 тонны, масса контргруза – 2,5 тонны. Максимальная скорость перемещения фурмы равна 1 м/с. При подходе фурмы к зеркалу металла (так называют поверхность жидкого металла) для её точной остановки на заданном уровне скорость опускания снижается до 0,2 м/с. Структурная схема системы фурм кислородного конвертера представлена на рис.3.

321

Вода Кислород

Вода

Механизм перемещения фурмы 2

Вода Вода Механизм перемещения фурмы 1

Фурма 2

Фурма 1

Кислородный конвертер

Рисунок 3 – Структурная схема системы фурм кислородного конвертера Выполненный выше анализ особенностей кислородной фурмы конвертера позволил осуществить процесс ее формализации как объекта управления, в результате которого получена схема её материальных потоков (рис.4) и информационных переменных (рис.5). Вода холодная

Кислород

Вода теплая

Кислородная фурма Кислород

Рисунок 4 – Схема материальных потоков кислородной фурмы конвертера Основными управляемыми переменными, которые определяют эффективность функционирования кислородной фурмы, а соответственно, и всего кислородно-конвертерного процесса, являются (рис.4): – давление кислорода на входе в кислородную фурму, РО2; – температура воды на выходе кислородной фурмы, tВВ. Необходимое изменение управляемых переменных – РО2 и tВВ в разрабатываемой системе автоматического управления кислородной фурмой конвертера осуществляется за счет использования следующих управляющих воздействий (рис.5): – расход кислорода на входе кислородной фурмы GO2 – позволяет необходимым образом изменять давление кислорода РО2; – расход воды на входе кислородной фурмы GВ – позволяет необходимым образом изменять температуру воды на выходе кислородной фурмы tВВ.

322

tВ

tК

GO2K РК

РO2

GO2

tВВ

GВ

Рисунок 4 – Схема информационных переменных кислородной фурмы конвертера На рассматриваемый объект управления – кислородную фурму конвертера оказывают влияние следующие основные возмущающие воздействия: – температура воды на входе кислородной фурмы tВ – оказывает влияние на управляемую переменную tВВ; – температура в кислородном конвертере tК – оказывает влияние на управляемую переменную tВВ; – расход кислорода, потребляемый в рабочем пространстве кислородного конвертера GО2К – оказывает влияние на управляемую переменную РО2; – давление в рабочем пространстве кислородного конвертера РК – оказывает влияние на управляемую переменную РО2. В объекте отсутствуют перекрестные связи между управляемыми переменными, поэтому разрабатываемая САУ параметрами кислородной фурмы конвертера может быть представлена как совокупность двух независимых систем с одной управляемой переменной. В использовании многосвязанной САУ параметрами кислородной фурмы конвертера в данном случае нет необходимости. В статье произведен анализ кислородной фурмы конвертера как объекта автоматизации. На основании выполненного анализа осуществлена формализация объекта управления – рассматриваемой кислородной фурмы с водяным охлаждением, сформулированы требования к необходимым функциональным возможностям разрабатываемой САУ. Приведенные схемы материальных потоков и информационных переменных позволили определить управляемые переменные, управляющие и возмущающие воздействия. На основании выполненного в данном разделе анализа состояния вопроса автоматического управления параметрами кислородной фурмы конвертера, установлено, что существующие системы автоматизации не выполняют всех сформулированных функций по управлению, контролю и защите. Поэтому разработка системы автоматического управления параметрами кислородной фурмы конвертера является актуальной. Перечень ссылок 8. Воскобойников, В.Г. Общая металлургия: Учебник для вузов / В.Г. Воскобойников, В.А. Кудрин, А.М. Якушев М. и др.- М.: Металлургия, 1985. – 322 с. 9. Григорьев, В.П. Конструкции и проектирование агрегатов сталеплавильного производства: Учебник для вузов / В.П. Григорьев, Ю.М. Нечкин, А.В. Егоров и др.-М.: МИСиС.-1995. – 278 с. 10. Бойченко, Б.М. Конвертерное производство стали: теория, технология, качество стали, конструкция агрегатов, рециркуляция материалов и экология: учебник для студ. вузов / Б.М. Бойченко, В.Б. Охотский, П.С. Харлашин; под ред. Б.М. Бойченко, В.Б. В.Б. Охотского. – Днепропетровськ : Дніпро-ВАЛ, 2006. – 454 с. 323

УДК 676-5(0705) АНАЛИЗ ДИНАМИКИ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ ПЕРЕРАБОТКИ ОБОРОТНОГО БРАКА Росляков М.С., студ.; Жукова Н.В., доц., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Актуальность темы. В статье [1] авторы, проанализировав существующие способы управления процессом переработки оборотного брака, выделили следующие недостатки: - косвенное регулирование концентрации распущенной массы в ванне по перепаду уровней массы в центре воронки и на периферии не является очень точным методом определения данной величины, которая характеризует качество роспуска и его эффективность; - конвейерная лента подачи сухого брака не работает непрерывно. Ее отключают при уменьшении перепада уровней допустимой величины, т.е. при достижении максимальной величины концентрации распущенной массы в ванне; - производительность сухого брака не регулируется, а только контролируется; - уровень массы в переливном ящике не регулируется, а только контролируется. - нет взаимосвязанного регулирования системы концентрации распущенной массы, с системой производительности сухого брака, а также системой уровня массы в переливном ящике. Таким образом, анализ существующих САУ приводит к выбору способа управления, который будет включать следующие системы управления: - САУ концентрации распущенной массы посредством изменения подачи оборотной воды и учитывающая в качестве возмущающего воздействия производительность сухого брака. - САУ производительности сухого брака за счет изменения линейной скорости ленты транспортера. - САУ уровня распущенной массы в переливном ящике. Данная система должна иметь двухконтурную структуру. Внешний контур – регулятор уровня распущенной массы в переливном ящике, выход которого является задающим воздействием для регулятора отводимой и рециркуляционной массы, с учетом коэффициента соотношения расходов сухого брака и оборотной воды. Доказательство работоспособности выбранной концепции построения САУ переработки сухого брака, требует анализа динамических процессов, полученных методами математического моделирования, что является актуальной задачей. Методика решения задачи. Исходя из концепции построения САУ ТП переработки сухого брака [1], структурная схема САУ имеет вид, представленный на рис. 1.1. Структурная схема содержит три локальные системы управления основными технологическими переменными процесса роспуска сухого брака. В каждой системе заложен принцип управления по отклонению. В системе управления уровнем распущенной массы в переливном ящике реализована система подчиненного регулирования расходом рециркуляционнй массы с учетом текущих расходов сухого брака и оборотной воды. В условиях данной публикации при анализе динамики будут рассмотрены две системы управления концентрации распущенной массы и взаимосвязь ее с системой управления производительностью сухого брака. САУ уровня распущенной массы и учет в ее функционировании вышеназванных систем будет рассмотрен авторами в дальнейших исследованиях.

324

Сухой брак

СБ

W WСБ ( s )

м2

Задатчик W CБ , м3/с

e(t )

CБ

W W рег (s)

U (t )

Wим ( s )

Wл.тр ( s )

V тр м/c

СБ

W СБ м3 / c

W Wтр ( s ) V

СБ

W Wдт ( s) PM

W QCБ ( s )

Задатчик Q PM, %

e(t )

Q PM

U (t )

W рег ( s )

W po ( s )

Wим ( s )

G OB м3 / c

Q PM

GOB

( s) -

Q PM %

Q Wдт (s) PM

W LОВ ( s ) G

Задатчик LPM, м

e(t )

LPM

W рег ( s )

сус Gзад

cус

G W рег (s)

U (t )

Wим ( s )

W po ( s )

G сус м3 / c

W Lсус ( s )

+ LРМ м

G сус

Wдт ( s ) PM

L Wдт (s)

Рисунок 1 – Структурная схема САУ ТП переработки сухого брака в гидроразбивателе Анализ динамики САУ ТП переработки сухого брака будем проводить в условиях схемы моделирования, приведенной на рис. 2.

Рисунок 2– Схема моделирования САУ переработки сухого брака в гидроразбивателе При синтезе были настроены параметры регуляторов каждого контура отдельно исходя из требований к показателям качества регулирования. Основные показатели качества регулирования САУ концентрации следующие: - апериодический характер переходного процесса с допустимым перерегулированием при отработке сигнала задания не более 3%; - время установления (регулирования) не превышает 5 7 мин; - время отработки нагрузки по сухому браку не боле 2 мин.

325

- время отработки изменения сигнала задания не боле 3 мин. К синтезируемой САУ производительности сухого брака предъявляются следующие требования к показателям качества регулирования: - апериодический характер переходного процесса с допустимым перерегулированием до 10%; - время установления (регулирования) до 5 мин; - время отработки внешнего возмущения до 4 мин. Исходя из выше названных требований, для САУ концентрации выбран ПИ – закон управления, а для САУ производительности ПИД - закон управления. Однако, взаимосвязанное регулирование потребовало коррекции параметров настройки регулятора производительности сухого брака. САУ производительности должна быть более быстродействующая, поэтому коррекция осуществлялась в процессе анализа динамики общей системы. Переходные характеристики САУ переработки сухого брака (рис.3 – рис.6) доказывают работоспособность САУ и возможное ее применение в практических условиях производства бумаги и картона. Компенсация по снижению расхода сухого брака (рис.5) в момент времени 8 мин происходит за счет уменьшения расхода избыточной оборотной воды (рис. 4) вследствие уменьшения управляющего сигнала на выходе регулятора концентрации. При этом происходит уменьшения процента открытия РО на 10%, что сокращает расход оборотной воды до 118 см3/с. При отработке возмущения регулятор концентрации не выходит за пределы зоны ограничения 4…20мА, определяемой условиями технической реализации. Переходные характеристики основных элементов САУ производительности сухого брака также подтверждают работоспособность системы и не выходят за пределы технических и технологических ограничений (рис.6).

Рисунок 3 – Переходная характеристика концентрации распущенной массы в ванне гидроразбивателя

326

Рисунок 4 – Переходные характеристики основных элементов САУ концентрации распущенной массы в ванне гидроразбивателя

Рисунок 5 – Переходная характеристика производительности сухого брака

327

Рисунок 6– Переходные характеристики основных элементов САУ производительности сухого брака Выводы. 1. Разработана математическая модель процесса роспуска сухого брака, реализованная посредством описания концентрации распущенной массы в гидроразбивателе с учетом производительности сухого брака. Так же получены математические модели основных элементов САУ: исполнительных механизмов, учитывающих реальные ограничения на входные и выходные сигналы. Учтено транспортное запаздывание на тракте подачи сухого брака. Проверена состоятельность полной математической модели методами математического моделирования. 2. Составлена комплексная модель САУ переработки сухого брака, в которой реализован принцип управления по отклонению. Результаты моделирования доказали работоспособность САУ с удовлетворительными показателями качества регулирования системы: - апериодический характер переходного процесса с допустимым перерегулированием при отработке сигнала задания не более 3%; - время установления (регулирования) не превышает 5 7 мин; - время отработки нагрузки по сухому браку не боле 2 мин. - время отработки изменения сигнала задания не боле 3 мин. Перечень ссылок 6. Росляков М.С., Жукова Н.В. Система автоматического управления технологическим процессом переработки оборотного брака в условия производства бумаги /Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых: сборник научных трудов ХIX научно-технической конференции аспирантов и студентов в г. Донецке 21-23 мая 2019 г. - Донецк: ДОННТУ, 2019. – 420с. С.253 – 256.

328

УДК 62-5 АВТОМАТИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ВЛАЖНОСТЬЮ УГОЛЬНОГО ШЛАМА БАРАБАННОЙ СУШИЛЬНОЙ УСТАНОВКИ ТЭС Садовниченко И.И., студент; Волуева О.С., к.т.н.; Федюн Р.В., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Сушка является зачастую заключительным этапом производства и характеризуется значительной энергоемкостью. В современных условиях возрастающего потребления энергии, с одной стороны, и дефицита энергетических ресурсов с другой, все более остро ставятся вопросы энергосбережения. Несмотря на сформировавшиеся принципы энергосбережения в технологии сушки, нет однозначного решения их реализации, поэтому проблема экономии энергии при использовании различных типов сушильных установок является актуальной. Рассмотренные в [1] особенности технологии сушки влажного угольного шлама и анализ ее технической реализации в рассматриваемой барабанной сушильной установке позволили сформировать схему материальных потоков барабанной сушильной установки и их информационных переменных (рис.1). Влажный шлам GВШ WВШ

GВШ

Сухой шлам GCШ WСШ

Мазут

GМ

GМ Воздух первичный GВП Воздух вторичный GВВ

WВШ

WСШ

Барабанная сушильная установка Дымовые газы GДГ

GВП

Т

Рисунок 1 – Схема материальных потоков и информационных переменных барабанной сушильной установки Основное назначение любой сушильной установки, в том числе барабанной конвективного типа – получение на выходе сухого материала (сухого шлама) с требуемой влажностью (WСШ) и с необходимой производительностью (GCШ) (рис.1). Для осуществления этого барабанная сушильная установка характеризуется следующими материальными потоками (рис.1): входные материальные потоки: исходный влажный продукт – влажный угольный шлам (GВШ, WВШ); топливо – мазут (GМ); воздух первичный (GВП); воздух вторичный (GВВ); выходные материальные потоки: сухой продукт – сухой угольный шлам (GCШ, WСШ); дымовые газы (GДГ). Основными управляемыми переменными, которые определяют эффективность процесса сушки в барабанной сушильной установке, являются (рис.1): влажность сухого угольного шлама WСШ и коэффициент избытка кислорода в дымовых газах Т. Для целенаправленного воздействия на указанные управляемые переменные применяются следующие управляющие воздействия (рис.1): расход топлива – расход мазута GМ и расход воздуха первичного GВП. Основными возмущающими воздействиями, которые оказывают влияние на приведенные выше управляемые переменные, являются (рис.1) расход GВШ и исходная 329

влажность WВШ угольного шлама, подаваемого в сушильную установку. Изменение расхода исходного материала – влажного угольного шлама GВШ оказывает влияние на все управляемые переменные. Выполненный в [1] анализ показал, что наиболее целесообразным и эффективным является управление влажностью сухого шлама за счет изменения температуры топочных газов – температуры теплоносителя. На рисунке 2 приведена структурная схема системы автоматического управления влажностью угольного шлама. GВШ iРВ

iWСШЗ WСШЗ

WРВ(р)

SИМ

iРT WРТ(р)

WИМ(р)

WРК(р)

GМ

iДT

WВШ

tТН WТ(р)

WБС(р)

WСШ

WДТ(р) iДВ

WДВ(р)

Рисунок 2 – Структурная схема САУ влажностью угольного шлама Разрабатываемая система автоматического управления влажностью угольного шлама реализуется по двухконтурной схеме – внутренний контур управления температурой теплоносителя tТН и внешний контур управления влажностью шлама WСШ (рис.2). В разрабатываемой САУ управляемая переменная – влажность угольного шлама WСШ, измеряемая датчиком влажности WДВ(p), преобразуется в соответствующий электрический сигнал постоянного тока iДВ. Этот сигнал сравнивается с сигналом iWСШЗ, который является задающим воздействием в САУ и определяется по заданному значению влажности угольного шлама WСШЗ (рис.2). В результате сравнения определяется сигнал рассогласования, который поступает на внешний регулятор влажности шлама WРВ(p), выходной сигнал iРВ которого является задающим воздействием для внутреннего контура управления температурой теплоносителя. Регулятор температуры теплоносителя WРТ(p) внутреннего контура формирует и выдает управляющее воздействие на исполнительное устройство WИМ(p) (электропривод регулирующего клапана), которое перемещает вал регулирующего органа – регулирующего клапана WРК(p) на необходимую величину SИМ (рис.2). Перемещение регулирующего клапана приводит к соответствующему изменению расхода мазута GМ, подаваемого в топку (теплогенератор) WТ(p), что в свою очередь, приводит к требуемому изменению температуры теплоносителя tТН. Изменение температуры теплоносителя на входе барабанной сушильной установки приводит к изменению влажности угольного шлама WСШ (рис.2). Как видно из структурной схемы (рис.2), объектом управления является барабанная сушилка, которая в разрабатываемой САУ описывается по каналу «температура теплоносителя на входе – влажность шлама на выходе». Как известно из теории и практики сушки [2], процессы изменения температуры и влажности в барабане сушильной установки имеют плавный монотонный вид и могут быть описаны апериодическим звеном с запаздыванием. Поэтому математическая модель объекта управления – барабанной сушильной установки по каналу управления влажностью может быть представлена в виде следующей передаточной функции [2]: WБС ( p ) =

k БС e − БС p , TБС p + 1

где kБС – коэффициент передачи барабанной сушильной установки; ТБС – постоянная времени барабанной сушильной установки; τБС – величина запаздывания барабанной сушильной установки. 330

Для принятого способа управления температурой теплоносителя – изменением расхода мазута, математическая модель теплогенератора (топки) имеет вид [3]: WТ ( p ) =

kТ e − Т p , TТ p + 1

где kТ – коэффициент передачи теплогенератора; ТТ – постоянная времени топки теплогенератора; τТ – величина запаздывания топки теплогенератора. Необходимое изменение управляющего воздействия – расхода мазута на входе в теплогенератор GM, как указывалось выше, осуществляется исполнительным механизмом WИМ(p) и регулирующим органом – регулирующим клапаном WРК(p) (рис.2). По своим динамическим свойствам исполнительный механизм представляет собой апериодическое звено первого порядка: W ИМ ( p ) =

k ИМ , TИМ р + 1

где kИМ – коэффициент передачи исполнительного механизма; ТИМ – постоянная времени исполнительного механизма. Модель исполнительного механизма WИМ(p) необходимо дополнить нелинейными элементами, для учета ограничения по минимальному и максимальному линейному перемещению выходного вала исполнительного механизма (для исполнительного механизма регулирующего клапана подачи мазута SИМMIN=0 мм SИМMAX=90 мм), а также по максимальной скорости движения вала исполнительного механизма (время полного хода выходного вала 9 с, соответственно, при максимальной величине перемещения выходного вала исполнительного механизма 90 мм, максимальная скорость хода составляет 10 мм/с). Математическая модель регулирующего органа – регулирующего клапана связывает линейное перемещение вала исполнительного механизма SИМ с величиной расхода мазута на входе в теплогенератор GM и представляет собой апериодическое звено первого порядка: W РК ( p ) =

k РK , TPK p + 1

где kРК – коэффициент передачи регулирующего клапана подачи мазута в теплогенератор; ТРК – постоянная времени регулирующего клапана подачи мазута в теплогенератор. На рисунке 3 приведена схема модели барабанной сушильной установки.

Рисунок 3 – Схема модели барабанной сушильной установки Исходя из разработанной структурной схемы САУ (рис.2) и схемы модели барабанной сушильной установки (рис.3) внутренним контуром разрабатываемой САУ влажностью шлама является контур управления температурой теплоносителя, схема модели которого приведена на рисунке 4. Внутренний контур управления температурой теплоносителя построен по принципу обратной связи, имеет одноконтурную структуру и для его функционирования необходимо выбрать закон и настроить параметры одного регулятора – регулятора температуры (рис.4). Наиболее часто применяемыми в САУ тепловыми объектами являются ПИ-регуляторы. Для 331

выбора параметров ПИ-регулятора температуры теплоносителя использованы возможности автоматической настройки регуляторов средствами пакета simulink: kП=0,8309; kИ= 0,0313.

Рисунок 4 – Модель внутреннего контура управления температурой теплоносителя На основании структурной схемы САУ влажностью (рис.2), при использовании модели внутреннего контура управления температурой теплоносителя (рис.4) получена схема модели системы автоматического управления влажностью угольного шлама на выходе барабанной сушильной установки, которая приведена на рисунке 5.

Рисунок 5 – Модель САУ влажностью угольного шлама Методом последовательных итераций, с использованием модели САУ влажностью в пакете simulink (рис.5), были найдены параметры ПИ-регулятора влажности, которые обеспечивают требуемые показатели качества управления: kП= -0,3850; kИ= -0,0514. Для оценки эффективности использования полученных параметров ПИ-регулятора влажности угольного шлама, выполнено моделирование процесса стабилизации влажности шлама с использованием разработанной САУ, результаты которого приведены на рис.6. Выполненный анализ результатов моделирования, которые приведены на рис.6 показал, что использование предложенных ПИ-регулятора температуры теплоносителя (для внутреннего контура) и ПИ-регулятора влажности шлама (для внешнего контура) позволяет достичь требуемых по форме, длительности и точности переходных процессов по основным параметрам САУ влажностью угольного шлама. 332

Рисунок 6 – Изменение основных переменных в САУ влажностью угольного шлама Изменение основных параметров САУ влажностью – температуры теплоносителя и расхода мазута не выходит за пределы их технических характеристик: tТН = 0…860°С (при максимально допустимой температуре теплоносителя tТНMAX=980°С); GМ = 0…10,5 т/ч (при максимально возможном расходе мазута GМMAX = 11 т/ч) (рис.6). Поддержание (стабилизация) управляемой величины – влажности угольного шлама на заданном уровне (9%) осуществляется с требуемыми показателями качества, как по задающему, так и по возмущающему воздействиям: перерегулирование – 0%; время регулирования – 320 сек (при отработке задающего воздействия), 240 сек (при отработке возмущающего воздействия), установившаяся ошибка отсутствует как по задающему, так и по возмущающему воздействию (рис.6). Перечень ссылок 1. Садовниченко И.И., Федюн Р.В. Особенности барабанной сушильной установки комплекса подачи твердого топлива ТЭС как объекта автоматического управления. / Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых: сборник научных трудов ХIХ международной научно-технической конференции аспирантов и студентов в г. Донецке 21-23 мая 2019 г. - Донецк : ДОННТУ, 2019. – С. 279-283. 2. Гунич, С.В. Математическое моделирование и расчет на ЭВМ химикотехнологических процессов: Учебное пособие. / С.В. Гунич, Е.В. Янчуковская –Иркутск: Издво ИрГТУ, 2010. – 216 с. 3. Клюев, А.С. Наладка систем автоматического регулирования котлоагрегатов / А.С.Клюев, А.Г.Товарнов. М., «Энергия», 1970г. – 280 с.

333

УДК 681.5 АВТОМАТИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ТЕМПЕРАТУРОЙ СЕТЕВОЙ ВОДЫ ПРОМЫШЛЕННОГО ВОДОГРЕЙНОГО УГОЛЬНОГО КОТЛА Скопюк К.В., студент; Волуева О.С., к.т.н.; Попов В.А., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) В настоящее время в теплоэнергетике и жилищно-коммунальном хозяйстве эксплуатируется большое количество котлов, которые морально и физически устарели, что приводит к значительным потерям энергии при подогреве воды. В связи с этим вопросы повышения технического уровня промышленных и бытовых котельных, в частности, их экономичности и надежности, имеют большое значение. Основная задача водогрейного котла – бесперебойное обеспечение бытовых и промышленных объектов горячей водой с требуемыми параметрами. Следовательно, отказ водогрейного котла приводит к простою всего комплекса отопления или, как минимум, его большей части, а это существенные убытки. Уменьшение затрат на обслуживание и увеличение межремонтного интервала, а также упрощение и ускорение диагностики при повышении экономичности и надежности функционирования водогрейного котла, позволяет говорить о значительном экономическом эффекте от применения предложенной системы автоматического управления для парового котла, работающего в водогрейном режиме на твердом топливе. На основании выполненного в [1] анализа особенностей устройства и процесса функционирования котла ДКВР-10/13, работающего в водогрейном режиме на угольном топливе получена схема его материальных потоков и информационных переменных, которые приведены на рис.1. Топливо

Прямая сетевая вода

Воздух

Дымовые газы

Водогрейный котел

tОСВ GУГ tПСВ GВ

Обратная сетевая вода

Золошлаковые отходы

GВК GВП

Рисунок 1 – Схема материальных потоков и информационных переменных котла ДКВР-10/13, работающего в водогрейном режиме на угольном топливе Согласно рис.1, входные материальные потоки – топливо (уголь), воздух и обратная сетевая вода, взаимодействуя между собой в котле, превращаются в его выходные материальные потоки – прямая сетевая вода, дымовые газы и золошлаковые отходы. Основными управляемыми переменными, наиболее полно характеризующими процесс функционирования котла ДКВР-10/13, работающего в водогрейном режиме на угольном топливе являются температура прямой сетевой воды на выходе котла tПСВ и расход сетевой воды через котел GВК (рис.1). Управляющие воздействия: расход угольного топлива GУГ и расход воздуха GВ – при управлении температурой прямой сетевой воды tПСВ; расход воды на перепуск GВП – при управлении расходом воды через котел GВК. Основным возмущающим

334

воздействием для рассматриваемого объекта управления является температура обратной сетевой воды на входе в котел tОСВ (рис.1). В [1] предложена концепция построения САУ водогрейным угольным котлом, согласно которой, при управлении основным технологическим параметром – температурой прямой сетевой воды используется многоконтурная система управления, с внутренними контурами управления расходом топлива и расходом воздуха, и внешним контуром управления температурой прямой сетевой воды. На рисунке 2 приведена структурная схема САУ температурой прямой сетевой воды на выходе водогрейного угольного котла. tОСВ tПСВЗАД (iЗАД )

uРТ

WРТ(p)

WПЧ(p)

fЭПЗ

WЭПЗ(p)

nПЗ

WПЗ(p)

GУГ

WTT(p) tПСВ

WGУ(p)

kC uРВ

WРРВ(p)

WПЧ(p)

fЭВ

WЭВ(p)

nВ

WВ(p)

GВ

WGВ(p) котел

iДРВ

WДРВ(p) iДТ

WДТ(p)

Рисунок 2 – Структурная схема САУ температурой прямой сетевой воды Согласно полученной структурной схемы (рис.2), система автоматического управления температурой прямой сетевой воды на выходе водогрейного угольного котла состоит из следующих элементов (которые на структурной схеме представлены их передаточными функциями): WРТ(p) и WРРВ(p) – передаточные функции регулятора температуры и регулятора расхода воздуха; kС – коэффициент соотношения между расходом топлива (каменного угля) и воздуха, подаваемых в топку котла; WПЧ(p) – передаточные функции преобразователей частоты приводных электродвигателей пневмомеханического забрасывателя и дутьевого вентилятора; WЭПЗ(p) и WЭВ(p) – передаточные функции приводных электродвигателей пневмомеханического забрасывателя и дутьевого вентилятора; WПЗ(p) и WВ(p) – передаточные функции пневмомеханического забрасывателя и дутьевого вентилятора; WGУ(p), WGВ(p), WТТ(p) – передаточные функции объекта управления – водогрейного угольного котла по каналам управления («расход угольного топлива – температура прямой сетевой воды», «расход воздуха – температура прямой сетевой воды») и каналу возмущения («температура обратной сетевой воды – температура прямой сетевой воды»); WДТ(p), WДРВ(p) – передаточные функции датчика температуры прямой сетевой воды и датчика расхода воздуха. САУ температурой прямой сетевой воды состоит из внешнего контура управления температурой и двух внутренних контуров – разомкнутой САУ расходом угольного топлива и замкнутой САУ расходом воздуха – рис.2. В разомкнутый контур управления расходом угольного топлива входит пневмомеханический забрасыватель WПЗ(p), электродвигатель пневмомеханического забрасывателя WЭПЗ(p), преобразователь частоты WПЧ(p). Данный контур изменяет расход угольного топлива GУГ, подаваемого в топку котла, по сигналу от внешнего регулятора температуры прямой сетевой воды WРТ(p), который является задающим воздействием в данном контуре (рис.2). В замкнутый контур управления расходом воздуха входит дутьевой вентилятор центробежного типа WВ(p), электродвигатель дутьевого вентилятора WЭВ(p), преобразователь частоты WПЧ(p), регулятор расхода воздуха WРРВ(p) и датчик расхода

335

воздуха WДРВ(p). Данный контур изменяет подачу воздуха GВ в топку котла в зависимости от расхода угольного топлива GУГ. Связь между расходом угольного топлива и требуемым расходом воздуха выражается через коэффициент соотношения kС (рис.2). Внешний контур управления температурой прямой сетевой воды работает по отклонению температуры прямой сетевой воды от заданного значения (105ОС) и состоит из регулятора температуры WРТ(p) и датчика температуры WДТ(p) (рис.2). Согласно структурной схемы САУ температурой прямой сетевой воды (рис.2), объектом управления является водогрейный угольный котел, передаточные функции которого по каналам управления («расход угольного топлива – температура прямой сетевой воды» WGУ(p), «расход воздуха – температура прямой сетевой воды» WGВ(p)) и каналу возмущения («температура обратной сетевой воды – температура прямой сетевой воды» WТТ(p)) имеют следующий вид [2]: k GУ e −p , TGУ p + 1 k GВ WGВ ( p ) = , TGВ p + 1 WGУ ( p ) =

kТТ , TТТ p + 1

WТТ ( p) =

где kGУ, ТGУ , τ – коэффициент передачи, постоянная времени и запаздывание водогрейного котла по каналу «расход угольного топлива – температура прямой сетевой воды»; kGВ, ТGВ – коэффициент передачи и постоянная времени водогрейного котла по каналу «расход воздуха – температура прямой сетевой воды»; kТТ, ТТТ – коэффициент передачи и постоянная ремени водогрейного котла по каналу «температура обратной сетевой воды – температура прямой сетевой воды». Регулирующим органом во внешнем контуре управления температурой сетевой воды и объектом управления во внутреннем контуре управления расходом угольного топлива является пневмомеханический забрасыватель топлива WПЗ ( р) (рис.2), математическая модель которого представляет собой инерционное звено первого порядка [3]: WПЗ ( р ) =

k ПЗ . Т ПЗ р + 1

В качестве приводного электродвигателя пневмомеханического забрасывателя топлива WЭПЗ(р) (рис.2) используется асинхронный трехфазный электродвигатель с короткозамкнутым ротором, математическая модель которого представляет собой следующую передаточную функцию [4]: kЭПЗ WЭПЗ ( р) = , Т ЭМ TМ р 2 + TМ р + 1 где kЭПЗ – коэффициент передачи электродвигателя ТЭМ – электромагнитная постоянная времени электродвигателя; ТМ – механическая постоянная времени электродвигателя. Исполнительным механизмом во внутреннем контуре управления расходом угольного топлива, позволяющим требуемым образом изменять частоту напряжения на электродвигателе, является преобразователь частоты WПЧ ( р) (рис.2), математическая модель которого представляет собой инерционное звено первого порядка [4]: WПЧ ( р ) =

kПЧ , TПЧ р + 1

где k ПЧ – коэффициент передачи преобразователя частоты; 336

TПЧ – постоянная времени преобразователя частоты. Объектом управления во внутреннем контуре управления расходом воздуха является дутьевой вентилятор WВ ( р) (рис.2), математическая модель которого представляет собой инерционное звено первого порядка [3]: WВ ( р ) =

kВ . ТВ р +1

В качестве приводного электродвигателя дутьевого вентилятора WЭВ(р) (рис.2) используется асинхронный трехфазный электродвигатель с короткозамкнутым ротором, выходной переменной – частота вращения его вала (дутьевого вентилятора) nВ. математическая модель которого описана выше [3]. Исполнительным механизмом во внутреннем контуре управления расходом воздуха, является преобразователь частоты WПЧ ( р) (рис.2), математическая модель которого определена выше [3]. Контроль основной управляемой переменной – температуры прямой сетевой воды tПСВ(t) и дополнительной управляемой переменной внутреннего контура – расхода воздуха GВ(t) (рис.2) осуществляется с использованием соответствующих технологических датчиков: WДТ(р) и WДРВ(р), которые могут быть описаны безынерционными звеньями. На рисунке 3 приведена схема модели системы автоматического управления температурой сетевой воды на выходе водогрейного угольного котла в пакете Simulink.

Рисунок 3 – Схема модели системы автоматического управления температурой сетевой воды на выходе водогрейного угольного котла в пакете Simulink Настройка параметров регуляторов температуры прямой сетевой воды РТ и регулятора расхода воздуха (рис.3) осуществляется с применением возможностей пакета Simulink (программный комплекс Matlab). С использованием модели САУ температурой сетевой воды на выходе водогрейного угольного котла (рис.3) и полученных настроек регуляторов, выполнено моделирование, результаты которого приведены на рис 4. Выполненный анализ результатов моделирования, которые приведены на рис.4 показал, что использование предложенных внешнего ПИ-регулятора температуры сетевой воды и внутреннего ПИ-регулятора расхода воздуха позволяет достичь требуемых по форме, длительности и точности переходных процессов по основным параметрам САУ температурой прямой сетевой воды по задающему и возмущающему воздействиям.

337

Рисунок 4 – Переходные процессы в САУ температурой прямой сетевой воды Изменение управляющих воздействий – расхода угольного топлива GУГ и расхода воздуха GВ не выходит за пределы их технических характеристик: GУГ = 0…1,7 т/ч (при ДОП допустимой производительности пневмомеханического забрасывателя GУГ = 1,8 т/ч); GВ = 0…2,8 м3/с (при допустимой производительности дутьевого вентилятора G ВДОП = 3,0 м3/с) (рис.4). Изменение управляемой величины – температуры прямой сетевой воды при действии задающего и возмущающего воздействий (рис.4) происходит с требуемыми показателями качества: перерегулирование – 0%; время регулирования – 200 сек (при отработке задающего воздействия), 140 сек (при отработке возмущающего воздействия), установившаяся ошибка отсутствует как по задающему, так и по возмущающему воздействиям (рис.4). Перечень ссылок 1. Скопюк К.В., Попов В.А., Федюн Р.В. Особенности промышленного водогрейного угольного котла как объекта автоматического управления. / Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых: сборник научных трудов ХIХ международной научнотехнической конференции аспирантов и студентов в г. Донецке 21-23 мая 2019 г. - Донецк: ДОННТУ, 2019. – С. 284-288. 2. Клюев А.С., Товарнов А.Г. Наладка систем автоматического регулирования котлоагрегатов, М., «Энергия», 1970г. – 280 с. 3. Гаврилов, П.Д. Автоматизация производственных процессов. Учебник для вузов. / П.Д. Гаврилов, Л.Я. Гимельшейн Л.Я., А.Е. Медведев. – М.: Недра, 1985. – 215с. 4. Башарин А.В., Новиков В.А., Соколовский Г.Г. Управление электроприводами: Учебное пособие для вузов. – Л.: Энергоиздат. Ленинградское отделение, 1982. – 392 с.

338

УДК 004.932.2 СИСТЕМА ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ В ПАКЕТЕ ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ MATLAB Скиданов Н.Е., студ.; Суков С.Ф. проф., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Система технического зрения выполняет функцию сбора и обработки визуальной информации при помощи цифровой камеры и обычно применяется вместе с другими системами, которые управляют сложными техническими средствами. Такие системы широко применяются в современном мире как в повседневной жизни (например, система считывания штрих-кода в магазине), так и в более узконаправленных областях (например, система проверки качества сборки компьютерной платы). Обычно при правильной настройке такой системы вероятность ошибки намного меньше, чем у человека, что и является основной причиной использования таких систем. Системы технического зрения в последнее время приобрели большую популярность за счет увеличения популярности систем искусственного интеллекта, такие системы используются в беспилотных автомобилях для получения актуальной информации о ситуации на дороге, где и находится беспилотный автомобиль. Также такие системы используются для распознавания лица или отпечатков пальцев человека, в целях более лучшей защиты информации и различных объектов, куда доступ посторонним лицам запрещен. Для тестирования разрабатываемой системы был собран макет робота с ортогональными захватами, который выполняет функцию по сборке кубика Рубика. В данном случае система технического зрения должна с большой точностью определять цвета элементов кубика Рубика. В качестве системы технического зрения была спроектирована система на основе сверточной нейронной сети. С помощью камеры, которая установлена в собранном макете робота с ортогональными захватами, делается снимок грани кубика Рубика. Далее из этого снимка поочередно берутся элементы кубика Рубика, цвета которых необходимо определять, эти части изображения размером 140 на 140 пикселей передаются на вход сверточной нейронной сети. Изображение передается через несколько слоев свертки и подается на полносвязный слой, который производит классификацию цветов и определяет какой оттенок к какому цвету относится. Архитектура сети представлена на рис. 1.

Рисунок 1 – Архитектура нейронной сети.

339

Для обучения нейронной сети и определения эффективности ее работы необходима обучающая выборка. Для поставленной задачи обучающая выборка была сгенерирована при помощи скрипта, написанного на языке программирования Python. Выборка с примерами содержит более 72 тыс. примеров, для обучения был использованы по 1 тыс. случайных примеров для каждого из цвета. Также для проверки был сделан набор валидационных данных, которые не были использованы во время обучения. Валидационные данные также были выбраны случайным образом из сгенерированных по 500 изображений на цвет. Параметры при обучении нейронной сети были выбраны следующим способом: - Оптимайзер – Стахостический градиентный спуск с моментумом; - Скорость обучения – 0.001; - Частота проверки работы сети на валидационных данных – каждые 20 итераций; - Количество эпох обучения – 3 эпохи; - Размер батчей, на которые разбивается вся обучающая выборка – по 100 изображений; - Частота перемешивания батчей – каждую эпоху. Для наглядности процесса обучения были построены графики качества работы нейронной сети, а также функции потерь. Графики представлены на рис. 2. Обучение нейронной сети производилось на одном ядре видеокарты Nvidia GeForce GTX 1060.

Рисунок 2 – Графики обучения нейронной сети Для получения более точных данных о процессе обучения каждые 20 итераций в командную строку MATLAB выводятся результаты работы нейронной сети, которые представлены на рис. 3.

Рисунок 3 – Данные о процессе обучения нейронной сети из командной строки

340

В результате нейронная сеть прошла 180 итераций обучения, на последней итерации точность предсказания нейронной сетью правильного цвета на валидационных данных составила 99,9%, что является крайне хорошим показателем. Время обучения нейронной сети составило 3 минуты и 5 секунд. Для более детальной проверки работоспособности сети случайным образом была выбрана картинка из сгенерированной ранее выборки. Некоторые области этой картинки были закрашены белым цветом, как показано на рис.4.

Рисунок 4 – Случайно выбранное и измененное изображение Данное изображение было подано на вход нейронной сети. Результат работы представлен на рис. 5.

Рисунок 5 – Классификация случайно измененного изображения. Как видно нейронная сеть прогнозирует, что изображение относится к классу 6 с точностью 1.000, в обученной нейронной сети класс 6 как раз соответствует желтому цвету. Полученный результат позволяет сделать вывод, что созданная и обученная нейронная сеть не достигла состояния переобучения, при котором нейронная сеть просто запоминает в процессе обучения ответы и при новых данных выдает совершенной неправильные предсказания. Также нейронная сеть с разработанной архитектурой может предсказывать значительно большее количество классов, а также применяться не для достаточно простой задачи определения цвета, а и для классификации более сложных объектов, таких как животные, средства передвижения, люди и пр.

341

УДК 681.533 АВТОМАТИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ВОДООТЛИВНОЙ УСТАНОВКОЙ ЛИКВИДИРУЕМОЙ УГОЛЬНОЙ ШАХТЫ Степанин А.А., студент; Хорхордин А.В., к.т.н., доц.; Федюн Р.В., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) В настоящее время достаточно сильно стоит проблема закрытия угольных шахт, в частности тех, которые отработали все запасы угля. Однако не всегда ликвидацию угольной шахты можно начинать сразу с ее физического закрытия. Подземные воды с ликвидированной шахты после ее затопления могут мигрировать в соседние шахты (если они связаны с ликвидированной горными работами), либо выходить на поверхность. Существующие на соседних действующих шахтах водоотливные комплексы, как правило, не способны принять существенно возросший приток воды. Чтобы не затопить действующие шахты, нужна реконструкция их водоотливных комплексов или строительство новых водоотливов. Принципиальное отличие водоотливных комплексов ликвидируемых шахт от работающих в том, что они имеют небольшой (по сравнению с величиной притока) объем водосборника. Это приводит к необходимости организации работы погружной водоотливной установки с регулируемой подачей для стабилизации уровня воды в водосборнике - работа «на приток». Еще одной особенностью данного объекта является применение погружных насосов с необходимостью контроля подпора насосов и исключения их работы «на сухую». Технологическая схема погружной водоотливной установки ликвидируемой угольной шахты приведена на рис.1. +176,5м - поверхность НТ

НТ

З1

З2

З3

+30 м критический уровень затопления +10 м – включение насосов +9 м – выключение насосов +6 м – минимальный уровень ПН - погружной насос ЭД - электродвигатель

QП

ЭД1

ЭД2 ПН1

hУ

φЗ

ЭД3

З - задвижка НТ - напорный трубопровод

ПН2

ПН3

Рисунок 1 - Технологическая схема и схема информационных переменных погружной водоотливной установки шахты

342

В соответствии с требованиями «Правил безопасности в угольных шахтах» для откачки вышеуказанного притока в скиповом стволе установлено три погружных насосных установки типа АНПШ 375-240: два агрегата - рабочих, один - резервный, откачка производится по 3-м напорным трубопроводам, подвешенным в стволе (рис.1). Роль водосборника погружной водоотливной установки выполняет зумпф скипового ствола. Пуск, работа и остановка насоса производится согласно с инструкцией по эксплуатации погружнорго насосного агрегата завода-изготовителя. В рабочем положении насосный агрегат полностью погружен в воду. Для защиты насосного агрегата от кавитации при недопустимом снижении уровня воды, минимальный уровень воды в водосборнике устанавливается на отметке +6 м. Таким образом, с учетом всех особенностей и ограничений, отметка уровня +10 м – соответствует верхнему уровню, при достижении которого осуществляется запуск погружной насосной установки; отметка +9 м – нижний уровень, при достижении которого осуществляется остановка погружной насосной установки; +30 м – аварийный, критический уровень, при достижении которого осуществляется запуск второй погружной насосной установки; отметка +6 м – минимально допустимый нижний уровень воды в водосборнике, необходимый для устойчивой безкавитационой работы погружных насосных агрегатов АНПШ 375-240 (рис.1). Наиболее предпочтительной, эффективной и экономичной является работа погружного водоотлива в режиме непрерывной откачки воды – «работа на приток» с соответствующим регулированием подачи насосных агрегатов. По требованию завода-изготовителя погружных насосов [1] при организации водоотлива по схеме периодической работы агрегатов необходимо увеличивать длительность цикла непрерывной работы агрегата, эксплуатируя его при меньших значениях расхода в пределах рабочего диапазона. При этом необходимо учесть, что число включений погружного насосного агрегата не должно составлять более 3-х в сутки с интервалом не менее 60 мин. Работу агрегатов всегда необходимо завершать в штатном режиме (на закрытую задвижку на напорном трубопроводе). При пуске погружного насосного агрегата задвижка на нагнетательном трубопроводе должна быть закрыта. После успешного запуска насосного агрегата (после того как напор на выходе насосного агрегата достигнет номинального значения), задвижка плавно открывается, причем во время открытия задвижки не должно наблюдаться забросов давления (напора). Для рассматриваемой погружной водоотливной установки управляемыми переменными являются: уровень в водосборнике hУ и напор на выходе насосного агрегата Н (рис.1). Основным управляющим воздействием, позволяющим целенаправленно воздействовать на управляемые переменные hУ и Н является подача Q погружной насосной установки (рис.1). Существуют различные технические способы управления подачей погружного центробежного насоса, наиболее часто применяемыми из которых являются дросселирование напорного трубопровода управляемой задвижкой и изменение частоты вращения приводного электродвигателя насоса с помощью преобразователей частоты. На погружную водоотливную установку действуют следующие возмущающие воздействия: изменение напорной характеристики насосов в процессе эксплуатации; изменение напорной характеристики трубопроводов в процессе эксплуатации; изменение плотности жидкости ; часовой приток шахты QП (рис.1). Для рассматриваемого объекта управления – погружной водоотливной установки основным возмущением, максимально влияющим и определяющим режим ее работы, является часовой приток шахты QП. Подавляющее большинство современных систем автоматического управления технологическими процессами и техническими объектами реализуются при использовании принципа управления по отклонению (принципа обратной связи). Поэтому разрабатываемая САУ погружной водоотливной установкой и ее отдельные контуры управления реализуются при использовании принципа управления по отклонению. Исходя из рассмотренных выше особенностей погружной водоотливной установки (пуск/остановка на закрытую задвижку; открытие задвижки на нагнетательном трубопроводе после запуска насосной установки; 343

регулирование подачи насоса для реализации функции «работа на приток») предлагается в разрабатываемой САУ использовать три отдельных контура управления работающих по принципу обратной связи. Укрупненная схема предлагаемой концепции построения САУ погружной водоотливной установкой приведена на рисунке 2. 3

QП hУ

φЗ

2 1

Рисунок 2 – Укрупненная схема концепции построения САУ Первый контур управления (контур 1 на рис.2) – реализует управление насосной установкой в процессе ее запуска на закрытую задвижку, путем необходимого изменения подачи насосной установки Q по сигналу обратной связи о текущем значении напора на выходе насоса Н. Второй контур управления (контур 2 на рис.2) – реализует управление открытием задвижки на нагнетательном трубопроводе после запуска насоса, которое осуществляется путем изменения ее угла поворота φЗ по сигналу обратной связи о текущем значении напора на выходе насоса Н. Третий контур управления (контур 3 на рис.2) – реализует управление подачей насоса в соответствии с изменением уровня воды в резервуаре – «работа на приток», которое осуществляется за счет необходимого изменения подачи насосной установки Q по сигналу обратной связи о текущем значении уровня в резервуаре hУ. Для повышения точности и качества управления погружной насосной установкой предлагается в контуре управления пуском насосной установки на закрытую задвижку и в контуре управления подачей насоса в соответствии с изменением уровня в водосборнике (работа водоотлива «на приток») использовать внутренний контур управления подачей насосной установки. Обобщенная структура двухконтурной САУ параметрами погружной водоотливной установки приведена на рисунке 3. QП hУЗАД

ΔhУ

РУ

QЗАД

ΔQ

РП

ПЧ

ЭД

ПН

hУ

Рисунок 3 – Обобщенная функциональная схема САУ уровнем в водосборнике На обобщенной схеме (рис.3) присутствуют следующие элементы: РУ – регулятор уровня в водосборнике; РП – регулятор подачи погружной насосной установки; ПЧ – преобразователь частоты приводного электродвигателя; ЭД – приводной электродвигатель погружной насосной установки; ПН – погружной насос; В – водосборник. На основании рис.2, рис.3, получена структурная схема САУ уровнем водосборнике (САУ погружной водоотливной установки при работе «на приток»), которая приведена на рис.4. 344

QП iРП

iРУ

hУЗ

WРП(p)

WРУ(p) iДУ

f WПЧ(p)

n WЭД(p)

WПН(p)

hУ WВ(p)

iДП WДП(p)

WДУ(p)

Рисунок 4 – Структурная схема САУ уровнем воды в водосборнике На структурной схеме САУ уровнем воды в водосборнике представлены следующие элементы: WВ(p) – передаточная функция водосборника; WПН(p) – передаточная функция погружной насосной установки; WЭД(p) – передаточная функция приводного электродвигателя погружной насосной установки; WПЧ(p) – передаточная функция преобразователя частоты; WРП(p) – передаточная функция регулятора подачи насосной установки; WРУ(p) – передаточная функция регулятора уровня в водосборнике; WДП(p) – передаточная функция датчика подачи насосной установки; WДУ(p) – передаточная функция датчика уровня. С использованием структурной схемы САУ уровнем воды в водосборнике погружной водоотливной установки (рис.4) и математических моделей ее элементов получена модель внутреннего контура автоматического управления подачей погружной насосной установки в программном пакета simulink, схема которой приведена на рисунке 5.

Рисунок 5 – Модель САУ подачей насосной установки в пакете Simulink Требуемый алгоритм управления подачей погружной насосной установки реализует регулятор подачи (рис.5), в качестве которого предлагается использовать пропорциональноинтегральный закон регулирования, или ПИ-регулятор и который имеет следующее математическое описание [3]: WР ( p ) = k П +

kИ . p

ПИ-регуляторы имеют два настроечных параметра - коэффициенты пропорциональной kП и интегральной kИ составляющих. Существуют достаточное количество теоретических 345

методов и методик настройки типовых регуляторов [3]. Применение средств вычислительной техники существенно упрощает настройку типовых регуляторов. Настройка регулятора подачи насоса контура автоматического управления подачей погружной насосной установки выполнена в автоматическом режиме специализированными инструментальными средствами пакета Simulink. В результате получены следующие параметры типового ПИ-регулятора подачи насосной установки: kП=0,8015; kИ=0,2606 (рис.5). На рисунке 6 приведена схема модели двухконтурной системы автоматического управления уровнем воды в водосборнике погружной водоотливной установки, которая реализована в программном пакете simulink.

Рисунок 6 – Модель САУ уровнем воды в водосборнике в пакете Simulink В результате настройки ПИ-регулятора уровня (рис.6) в автоматическом режиме специализированными инструментальными средствами пакета Simulink, получены следующие значения его параметров: kП= -0,5795; kИ= -0,0011. С полученными параметрами ПИ-регулятора уровня (kП= -0,5795; kИ= -0,0011) выполнено моделирование, результаты которого приведены на рис.7. Анализ результатов моделирования – приведенных на рис.7 кривых изменения основных параметров САУ уровнем воды в водосборнике погружной водоотливной установки показал, что качество управления удовлетворительно и соответствует требованиям завода изготовителя погружных насосов, а также требованиям «Правил технической эксплуатации угольных шахт»: уровень воды в водосборнике в установившихся режимах поддерживается в допустимых пределах от +9 м до +10 м (hУ = hУЗ = 9,5 м). Отклонение уровня в водосборнике от заданного значения (hУЗ = 9,5 м) в переходных режимах при изменении возмущения – притока воды в водосборник, по величине и длительности находится в технологически допустимых пределах. Так, при снижении притока на 30% в момент времени t=4000 с происходит снижение уровня до 7,8 м с последующим его увеличением до требуемого значения hУЗ = 9,5 м. Как было указано выше, по требованиям завода-изготовителя погружных насосных агрегатов, для обеспечения их устойчивого безкавитационного режима работы уровень в водосборнике должен быть не менее + 6 м. Также и при увеличении притока (на 40 % в момент времени t=7000 с) уровень достигает максимума в 11,6 м при допустимом +30 м (рис.7). Анализ графиков изменения притока в водосборник Qп и подачи насоса Q показывает их равенство в каждый момент времени, что соответствует режиму работы погружной водоотливной установки «на приток».

346

Рисунок 7 – Изменение основных параметров САУ уровнем воды в водосборнике погружной водоотливной установки В данном разделе выполнен синтез САУ уровнем воды в водосборнике погружной водоотливной установки угольной шахты. Показано, что получение необходимого качества управления рассматриваемым объектом возможно только при использовании двухконтурной структуры системы автоматического управления. Разработана структурная схема САУ уровнем в водосборнике погружной водоотливной установки. Полученные модели элементов САУ позволили осуществить выбор и настройку ПИ-регулятора подачи в контуре автоматического управления подачей погружной насосной установки, а также внешнего ПИ-регулятора уровня. Выполненное моделирование подтвердило эффективность применяемых типовых ПИрегуляторов и их полученных настроек для всех контуров управления в САУ погружной водоотливной установкой. Перечень ссылок 1. Указания по монтажу и применению в проектах систем шахтного водоотлива агрегатов насосных погружных шахтных АНПШ. Инструкция по эксплуатации АЭТА.062313.005.375.250ТО. ОАО Завод «Молот», 2010.- 40 с. 2. Гейер, В.Г. Шахтные вентиляторные и водоотливные установки. / В.Г. Гейер, Г.М. Тимошенко М.: Недра, 1987.- 270 с. 3. Лукас, В.А. Теория автоматического управления / Лукас, В.А.. – М.: Недра, 1990. – 416 с.

347

УДК 664.655.1 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ВЛАЖНОСТИ СРЕДЫ ХЛЕБОПЕКАРНОЙ КАМЕРЫ Татаренков Н.И., студ.; Жукова Н.В., доц., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Актуальность темы. В пищевой промышленности используются сложные и трудоемкие технологии, которые требуют разработки комплексной автоматизации данных предприятий. Внедрение прогрессивных технологий, механизации и автоматизации отдельных производственных процессов должно обеспечивать хорошее качество изделий, повышение производительности труда на хлебозаводах, экономию сырья и материалов. Одним из важных параметров, характеризующих качество процесса выпечки тестовых заготовок, является влажность среды пекарной камеры. С учётом вышесказанного, основной регулируемой переменной является: - влажность среды пекарной камеры, ∆М. Управляющей переменной: - расход пара, Fпара. Основным возмущающим воздействием является: - температура среды пекарной камеры, Tсреды. С учетом вышеприведенного, схема технологического процесса увлажнения среды хлебопекарной камеры в печи как объекта автоматического управления имеет вид, приведенный на рис.1

Рисунок 1 – Анализ технологического процесса увлажнения среды хлебопекарной камеры, как объекта управления Из данной схемы следует, что основными входными материальными потоками являются расход пара, который характеризуется такой информационной переменной, как расход пара на увлажнение. Данный поток относится к основному управляющему воздействию, влияющему на влажность в пекарной камере. Увеличение расхода пара повышает влажность в пекарной камере. Материальный поток – температура среды пекарной камеры является возмущением, который характеризуется такой информационной переменной, как расход газа, подаваемого на горелку. Поддержание заданной температуры осуществляется за счет изменения количества газа, подаваемого на горелку. Данный анализ позволит поставить задачу на управление объектом и построить систему автоматического управления процессом увлажнения среды в пекарной камере. Формализация концепции построения данной системы требует анализа существующей системы управления 348

влажностью в первой зоне пекарной камеры туннельной печи, с точки зрения определения их достоинств и недостатков, которые позволят улучшить результаты автоматизации, что является актуальной задачей. Методика решения задачи. Существующая система автоматического управления влажности среды пекарной камеры представляет собой одноконтурную систему для регулирования влажности с принципом управления по отклонению [1 - 2]. Для увлажнения тестовой заготовки пар подается в камеру от парогенератора по шести перфорированным трубкам. САУ содержит в себе подсистему управления уровнем циркулирующей котловой воды в парогенераторе. Наполнение, дозировка и слив воды в парогенераторе происходит в автоматическом режиме. Температура подаваемой воды колеблется в пределах от 40 до 60°С, так как она содержит значительно меньше химических соединений для возникновения „котлового камня” на нагревательном элементе парогенератора, что продлевает срок эксплуатации продукта. Сигнал низкого значения уровня останавливает циркуляционный насос, а сигнал высокого значения уровня останавливает насос питательной воды. Количество воды, подаваемой для парообразования, определяется перед началом работы печи и программируется на панели управления. Во избежание ухудшения парообразования, вследствие чрезмерного охлаждения парогенератора избытком воды, подаётся такое ее количество, которое испаряется полностью, при этом вода из отводящей трубы не вытекает. Вырабатываемый в нём пар по своим свойствам максимально отвечает требованиям технологических параметров гигротермической обработки тестовых заготовок, что позволяет уменьшить его расход на пароувлажнение [3]. Система обеспечивает автоматическое управление работой парогенератора и в целом системой пароувлажнения хлебопекарной камеры, поддерживающая оптимальный режим работы устройства по выработке пара. При этом излишки пара в атмосферу не сбрасываются, как это происходит в некоторых печах, использующих способ выработки пара в парогенераторе расположенных на стволе горелки, так как система управления печи исключает появление таких его излишков, а значит и ненужных тепловых потерь. Заданный оператором необходимый по технологическому режиму выпечки изделий расход пара поддерживается в автоматическом режиме с помощью регулятора, воздействующего на регулирующий орган элемента установки, влияющего на величину относительной влажности в хлебопекарной камере. Вода, использующаяся для питания парогенератора, предварительно подогревается за счет уходящих дымовых газов печи в теплоутилизаторах, установленных на дымовых трубах печи. Парогенератор установлен в первой зоне хлебопекарной камеры и вырабатывает необходимое количество пара, устанавливаемое по регулирующему прибору на панели управления парогенератором. САУ обеспечивает работу парогенератора в режиме частых пусков и остановок без ограничений, что позволяет вырабатывать контролируемый объем пара. Парогенератор может самостоятельно переключаться в режим ожидания с отключением горелочного и насосного оборудования. Обеспечивается возможность быстрой перенастройки системы увлажнения на различные виды выпускаемой продукции путем регулирования расхода пара и воды и расхода пароводяной среды из форсунок в целом. Транспортировка пара идет по минимальному расстоянию, а значит, нет его перегрева, минимальное количество конденсата, что значительно экономит энергоресурсы. Система управления содержит регулятор давления пара, который поддерживает необходимое значение постоянным. Требуемое значение давления пара вводится на регуляторе, а автоматический клапан сам его устанавливает. Давление пара остаётся стабильным в течение всего процесса выпечки и, таким образом, позволяет поддерживать неизменное и высокое качество выпечки. Влажность в камере измеряется, сравнивая требуемое значение влажности с текущим, регулятор влажности контролирует степень подачи пара в пекарную камеру. 349

Анализ функций существующей системы управления влажности среды хлебопекарной камеры показал, что для обеспечения сбора значений параметров технологического процесса парогенераторный агрегат и его технологическое оборудование должны быть оснащены датчиками влажности и расхода пара, а для управления параметрами – исполнительными устройствами. Для осуществления анализа значений контролируемых параметров, формирования управляющих воздействий, определения внештатных ситуаций используется вычислительное устройство – автоматический регулятор, обеспечивающий сравнение полученных значений параметров со значениями параметров нормального течения процесса пароувлажнения. Таким образом, проанализировав существующий способ управления можно выделить следующие недостатки: - малое быстродействие системы; - время и интенсивность пароувлажнения не регулируется, а контролируется. К достоинствам можно отнести точное регулирование давления пара и поддержание его заданного значения согласно требованиям технологического процесса, а также регулирование подачи газа на горелку. Схема автоматизации процесса выпечки тестовых заготовок в хлебопекарной печи туннельного типа приведена на рис. 2.

Рисунок 2 – Функциональная схема автоматизации процесса выпечки тестовых заготовок в хлебопекарной печи туннельного типа Итак, анализ существующих систем автоматического управления с точки зрения концепции построения приводит к выбору такого способа управления, который будет учитывать достоинства существующего решения автоматизации, к которому относится точное регулирование давления пара, поддержание его заданного значения, а также регулирование подачи газа на горелку. Анализ существующих САУ приводит к выбору каскадной системы автоматического управления влажностью, включающую следующие контуры регулирования: - система автоматического управления влажности среды хлебопекарной камеры; - система автоматического управления расхода подаваемого пара. Внешний контур влажности в зависимости от ее текущего значения будет формировать задание на расход пара.

350

Данная САУ будет повышать динамическую точность управления влажностью среды в зоне интенсивного увлажнения хлебопекарной камеры за счет реализации каскадной структуры САУ с принципом подчиненного регулирования. Концепция построения САУ ТП увлажнения среды хлебопекарной камеры приведена в виде структурной САУ влажности (рис.3).

Рисунок 3 – Структурная схема САУ процессом увлажнения среды хлебопекарной камеры На объект температура среды (Тср) действует как возмущение, приводящее регулируемую переменную М к изменению. Регулирование объектом управления осуществляется путём изменения управляющего сигнала (расхода пара). Регулируемая переменная M измеряется датчиком влажности и преобразуется в нормированный выходной сигнал (Мос), который в сравнивающем устройстве сравнивается с нормированным сигналом (задМ) в задатчике влажности и затем поступает на вход регулятора влажности. Предложенная САУ реализована по принципу подчиненного регулирования. Доказательство работоспособности выбранной концепции построения САУ влажности среды хлебопекарной камеры, а также ее достоинств, требует анализа динамических процессов, полученных методами математического моделирования разрабатываемой системы с каскадной структурой управления. Анализ динамики САУ влажности будет представлен авторами в следующих публикациях. Выводы. 1. В качестве объекта управления рассмотрен технологический процесс увлажнения среды хлебопекарной камеры. Выполнен анализ технологического процесса увлажнения среды хлебопекарной камеры с точки зрения основных материальных потоков и их информационных переменных, также анализ существующих решений автоматизации, который позволил сформулировать концепцию разработки САУ влажности среды хлебопекарной камеры. 2. Выполнено обоснование принятого решения автоматизации увлажнения среды хлебопекарной камеры в печи туннельного типа. Система автоматического управления имеет каскадную структуру, реализующую принцип подчиненного регулирования. Перечень ссылок 1. Бесекерский В.А., Попов Е.П. «Теория систем автоматизированного управления» СПб.: Профессия, 2003. 2. Благовещенская М.М. Автоматизация технологических процессов пищевых производств - М.: Пищевая промышленность, 1991 - 122 с. 3. Дьяченко С.В. Уточнение роли увлажнения среды при выпечке хлеба / С.В. Дьяченко, Н.Н. Малахов // Тезисы докладов 2-й Международной научно-практической конференции.Орел: Орел ГТУ, 1999. С.226.

351

УДК 681.5 СПОСОБ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ ПРОИЗВОДСТВА МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ БЕТОННЫХ СМЕСЕЙ Чиркин А.В., студ.; Чернышев Н.Н., доц., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Выбор варианта концепции системы управления. Выбор варианта концепции системы управления зависит от ее назначения, условий работы, возможностей получения необходимой рабочей информации, стабильности характеристик отдельных элементов и т.п. Поэтому на основании анализа технологического процесса производства многокомпонентных сыпучих бетонных смесей как объекта управления и особенностей его функционирования применим принцип обратной связи (рис. 1). ДВ1 ДВ Mзадцем

Элемент сравнения

Регулятор1 Регулятор

ИМ1 ИМ

Qком РО1 РО

Mтекцем

Lбет

ДВ2 ДВ Mзадпес

Элемент сравнения

Регулятор2 Регулятор

Задание рецепта

ИМ2 ИМ

РО2 РО

Mтекпес

ДВ3 ДВ Mзадщеб

Элемент сравнения

Регулятор3 Регулятор

ИМ3 ИМ

Смеситель

РО3 РО

Mтекщеб Qбет

ДВ4 ДВ Mзадвод

Элемент сравнения

Регулятор4 Регулятор

ИМ4 ИМ

РО4 РО

Mтеквод

Рисунок 1 – Функциональная схема системы автоматического управления технологическим процессом производства многокомпонентных сыпучих бетонных смесей На основании задания рецепта приготовления бетона формируются сигналы задания на массовый состав компонентов: Mзадпес песка, Mзадшеб щебня, Mзадцем цемента и Mзадвод воды. Дозирование компонентов осуществляется путем автоматического изменения положения регулирующих органов (РО) приводимых в движение системой управления исполнительными механизмами (ИМ). Для поддержания точного дозирования происходит измерение текущего количества загруженных компонентов с помощью датчиков веса или расхода и сравнение с заданными значениями. Сигнал рассогласования поступает на вход соответствующего регулятора управляющего исполнительными механизмами.

352

После загрузки происходит добавление воды и включение мешалки на время, определенное рецептом. Влажность бетонной смеси измеряется влагомером. Если она не соответствует заданному значению происходит коррекция рецепта по количеству поданной воды. Через заданное рецептов время происходит выгрузка готового бетона. За счет полной автоматизации процессов дозирования, перемешивания и выгрузки существенно повысится качество бетонной смеси. Синтез САУ. Под синтезом САУ понимают работу по расчету ее рациональной структуры и оптимальных параметров отдельных элементов. При решении задачи синтеза части структуры системы, такие как объект управления, регулирующие органы, средства измерения и т.д., известны. Неизвестной является регулирующая часть САУ технологическим процессом производства многокомпонентных сыпучих бетонных смесей. Задачей математического синтеза является определение оптимального, т.е. наилучшего в данных условиях, алгоритма или закона регулирования. Применим один из самых распространенных законов управления пропорционально (П) – интегрально (И) – дифференциальный (Д). Существующие на сегодня методы синтеза ПИДрегуляторов можно разделить на следующие группы: 1. Интуитивная настройка. 2. Характеристические методы (метод Зиглера-Никольса и пр.). 3. Аналитические методы (метод внутренней модели и пр.). 4. Оптимальные методы. В качестве регулятора положения вала электрического двигателя применим ПИ закон управления, регулятор дозирования будет функционировать по П закону. Воспользуемся методами оптимизации настройки ПИД-регуляторов с помощью специально разработанных для этого компьютерных программ, а именно Simulink Response Optimization в составе программы Matlab.

Рисунок 2 – Внешний вид блока Check Step Response Characteristics Применение методов оптимальной настройки параметров регулятора на основании заданного вида переходной характеристики значительно сокращает время на синтез. Созданы модель САУ дозирования компонентов бетона в Simulink (рис. 3) и проведена оптимизация параметров для каждого типа регулятора.

Рисунок 3 – Структурные схемы САУ дозирования в Simulink

353

Регулятор влажности на основании заданного рецептом марки бетона и текущего значения сигнала рассогласования влажности производит формирование сигнала для САР дозирования воды после прекращения подачи в емкость сыпучих компонентов бетона (рис. 4).

Рисунок 4 – Закон управления регулятора влажности Моделирование САУ. На рис. 5 приведена структурная схема системы автоматического управления технологическим процессом производства многокомпонентных сыпучих бетонных смесей.

Рисунок 5 – Структурная схема САУ технологическим процессом производства бетона в Simulink Для проверки работоспособности предложенных законов управления зададим рецепт приготовления бетона. Для приготовления обычного бетона можно воспользоваться 354

следующими пропорциями компонентов в бетонной смеси: 1:2:4:0,5, где компоненты расположены в следующем порядке: цемент/песок/щебень/вода Запустим процесс моделирования и получим графики переходных процессов (рис. 6 и 7).

Рисунок 6 – График изменения влажности бетона в емкости

Рисунок 7 – График изменения уровня бетона в емкости При этом, с учетом заданных значений начальных влажностей компонентов смеси, действительное значение количества воды, которое нужно использовать для приготовления бетона с влажностью 12% составило 187 л, вместо 180 л. Выводы. Анализ полученных результатов показывает, что предложенные алгоритмы управления технологическим процессом производства многокомпонентных сыпучих бетонных смесей являются работоспособными. Перечень ссылок 1. Барский Р.Г. Основы теории и построения систем автоматизированного управления процессами многокомпонентного дозирования строительных смесей.- М.: МАДИ. 1988. - 47 с. 2. Беляков Р., Ефимов Ю., Наранов К. АСУ ТП бетонного завода [Электронный ресурс] / СТА 3/2006. – С. 52-56. – Режим доступа: https://www.cta.ru/cms/f/342894.pdf - Дата обращения 07.05.2018 г. 3. Тихонов А.Ф., Королев К.М. Автоматизированные бетоносмесительные установки и заводы. М.: Высшая школа, 1990. – 192 с. 4. Рульнов А.А., Беркут А.И. Моделирование технологических процессов в производстве строительных материалов. М.: ВЗИСИ, 1991. - 84 с. 355

УДК 62-5 АВТОМАТИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ МЕТАНОЛЬНОЙ КОЛОННОЙ УСТАНОВКИ РЕКТИФИКАЦИИ МЕТАНОЛА Чован А.Н., студент; Федюн Р.В., к.т.н., доц. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Процесс ректификации относится к широко применяемым технологическим процессам химической технологии. Указанный процесс является достаточно гибким, с позиции получения промежуточных и конечных продуктов необходимого состава и качества, но, также, характеризуется достаточно низким КПД и сравнительно высокими удельными затратами энергии. Поэтому, снижение потерь сырья позволит частично решить данную проблему энергоэффективности, сократить финансовые затраты производства на дополнительную обработку вторичного сырья, повысить качество выпускаемого продукта. Объектом исследования в данной работе является метанольная (вторая) колонна установки ректификации метанола, укрупненная технологическая схема которой приведена на рис.1 [1]. Хладагент

GХЛ

GМ

GИ

ДТМ GД

hФ

GФ

tВ

GХЛ

РВ

GКП

hКП

GП

tН

ФЕ

PВ Питание колонныметанол

tВ

Флегма

GФ

Дистиллят товарный GД метанол

МК

GМ

GИ GП

hКП t H

Пар

КМ

GКП

Кубовый продукталлиловая фракция

Рисунок 1 – Укрупненная схема процесса разогрева промковша и его информационные переменные Из первой, ацетонистой, колонны раствор метанола поступает во вторую – метанольную колонну МК, где от метанола отделяют фракцию высших спиртов (аллиловую). Находящийся в кубе метанольной колонны метанол испаряется в выносном кипятильнике КМ, обогреваемым паром (рис.1), и в виде паровой фазы проходит вверх по колонне. Паровой поток, выходя из колонны, попадает в охлаждаемый хладагентом дефлегматор товарного метанола ДТМ, где пары метанола охлаждаются. Дефлегматор паров метанола, служит для получения целевого продукта – дистиллята (очищенного метанола), часть которого используется в виде флегмы на орошение колонны. Образовавшаяся жидкая фаза через флегмовую емкость ФЕ подается в верхнюю часть метанольной колонны на орошение в виде флегмы (рис.1). Основной показатель качества процесса ректификации метанола для метанольной колонны – состав дистиллята (очищенного метанола) – не контролируется из-за отсутствия соответствующих технологических датчиков, поэтому регулирование процесса, как правило, осуществляется по косвенным показателям, которые непосредственно влияют на 356

интенсивность процесса ректификации. Системы автоматизации ректификационных установок, в большинстве случаев, строят по принципу стабилизации основных показателей (температура, уровень, давление, расход) для непрерывного поддержания материального и теплового баланса соответствующей колонне [1,2]. Для метанольной колонны выходными управляемыми величинами, позволяющими максимально эффективно осуществлять второй этап процесса ректификации метанола, являются (рис.1.): уровень кубового продукта hКП(t); температура в нижней (исчерпывающей) части колонны tН(t); температура в верхней (укрепляющей) части колонны tВ(t); давление в верхней части колонны РВ(t); уровень флегмы во флегмовой емкости hФ(t). Управляющими воздействиями, позволяющими требуемым образом влиять на перечисленные управляемые переменные метанольной колонны, являются (рис.1): расход кубового продукта GКП(t); расход греющего пара, подаваемого в кипятильник метанольной колоны GП(t); расход флегмы, подаваемой в колонну из дефлегматора GФ(t); расход хладагента в дефлегматоре GХЛ(t); расход дистиллята (очищенного метанола) GД(t). Возмущающими воздействиями, оказывающими основное влияние на перечисленные управляемые переменные метанольной колонны, являются: расход пара, полученного испарением кубового продукта в метанольной колонне GИ(t); расход метанола, поступающего из ацетонистой колонны GМ(t). Структурная схема модели многоконтурной САУ параметрами метанольной колонны приведена на рисунке 2.

Рисунок 2 - Структурная схема модели САУ метанольной колонной 357

Для точного изменения расхода соответствующего материального потока предложено ввести в САУ каждым параметром метанольной колонны (tВ, tН, РВ, hФ, hКП) внутренний замкнутый контур регулирования соответствующего расхода (GФ, GП, GХЛ, GД, GКП), схема модели которого (для внутреннего контура управления расходом флегмы) приведена на рис.3.

Рисунок 3 – Схема модели внутреннего контура управления расходом флегмы В качестве регулятора расхода WРРФ (s) (рис.3) предлагается использовать ПИрегулятор, который хорошо зарекомендовал себя при управлении инерционными объектами [3]: WРРФ ( s ) = k П +

kИ , s

где kП – коэффициент пропорциональной составляющей ПИ-регулятора; kИ – коэффициент интегральной составляющей ПИ-регулятора. Настройка параметров kП и kИ ПИ-регулятора расхода флегмы (блок WРРФ на рис.3) выполнена с применением возможностей программного комплекса Matlab-Simulink. С использованием модели САУ расходом флегмы (рис.3) и полученных настроек регулятора выполнено моделирование при произвольном изменении задающего воздействия, результаты которого приведены на рис 4.

Рисунок 4 – Переходные процессы во внутреннем контуре управления расходом

358

Анализ результатов моделирования внутреннего контура управления расходом флегмы (рис.4) показал, что переходные процессы по основным переменным – расходу флегмы и величине перемещения вала исполнительного механизма не выходят за границы допустимых интервалов их изменения, которые определены техническими характеристиками. С использованием модели САУ метанольной колонной (рис.2) и найденных значений параметров ПИ-регуляторов расходов и ПИ-регуляторов внешних контуров получены графики изменения основных параметров нижней части метанольной колонны (рис.5, рис.6) под влиянием возмущающих воздействий – расхода пара, полученного испарением кубового продукта GИ(t) и расхода метанола GМ(t) при использовании одноконтурной структуры САУ и двухконтурной структуры САУ.

Рисунок 5 – Изменение уровня и расхода кубового продукта под влиянием возмущений при одноконтурном и двухконтурном управлении метанольной колонной Применение двухконтурной структуры САУ метанольной колонной позволяет улучшить переходные процессы по основным управляемым переменным нижней части метанольной колонны – уровню кубового продукта hКП (рис.5) и температуре нижней части tН (рис.6), а также повысить точность изменения соответствующих управляющих воздействий – расхода кубового продукта GКП(t) (рис.5) и расхода пара GП(t) (рис.6). Анализ приведенных кривых изменения основных управляемых параметров нижней части метанольной колонны при двухконтурном управлении ними (рис.5, рис.6) показывает их полное соответствие необходимым требованиям, предъявляемым к качеству управления ректификационными колоннами данного класса: установившаяся ошибка по основным управляемым переменным – уровню кубового продукта hКП и температуре нижней части tН 359

равна нулю при отработке как задающего, так и возмущающего воздействий. Перерегулирование и колебательность по основным управляемым переменным – уровню кубового продукта hКП и температуре нижней части tН отсутствуют (рис.5, рис.6). По всем основным управляемым переменным в разработанной двухконтурной САУ параметрами метанольной колонны время переходного процесса при отработке основных возмущающих воздействий – расхода пара, полученного испарением кубового продукта GИ(t) и расхода метанола GМ(t) находится в допустимых границах.

Рисунок 6 – Изменение температуры нижней части и расхода пара под влиянием возмущений при одноконтурном и двухконтурном управлении метанольной колонной Таким образом, анализ результатов моделирования (рис.5, рис.6) показывает существенное улучшение показателей качества по всем параметрам метанольной колонны при использовании двухконтурной схемы САУ по сравнению с одноконтурной схемой. Перечень ссылок 1. Розовский, А. Я. Теоретические основы процесса синтеза метанола / А. Я. Розовский, Г. И. Лин. – М.: Химия, 1990. – 272c. 2. Захарова А.А. Процессы и аппараты химической технологии. Учебное пособие для ВУЗов. ООО “ИД Академия”, 2006.- 528с. 3. Лукас В. А. Теория управления техническими системами. Учебный курс для вузов – Третье издание, переработанное и дополненное – Екатеринбург, Изд-во УГГГА, 2002. – 675 с.

360

УДК 004.021 ЧАТ-БОТ «ВКОНТАКТЕ» ИЛИ ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОМОЩНИК ДЛЯ ВУЗА Камынин К.В., студ.; Павлюков Д.А., студ.; Гарматий Н.И., студ.; Белай В.Е., аспирант, к.т.н., доц. Солёный («САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ», г. Санкт-Петербург, Россия) Жизнь современного человека ассоциируется с понятием виртуальной реальности, основу которой составляет Интернет. Это и не удивительно, ведь почти четверть жизни мы проводим в Сети. По статистике за 2019 год более 53% населения Земли имеют доступ к Интернету, из которых около 3.5 миллиарда человек зарегистрированы в социальных сетях. Люди используют Интернет не только для общения, но и для отслеживания актуальной информации, развлечения, покупки товаров/услуг, работы или учебы. Современные университеты предоставляют студентам возможность обучаться дистанционно посредствам различных информационных платформ и личных кабинетов, в которых есть вся необходимая информация для обучения: преподавательский состав, успеваемость, учебные и методические пособия и необходимые задания для выполнения в соответствии с учебным планом. В ГУАП также есть прототип личного кабинета, который сделан на отдельной web-странице, что имеет свои плюсы и минусы. Большая часть наших студентов использует социальную сеть «ВКонтакте», поэтому было принято решение написать «помощника», который будет давать возможность быстро получать актуальную интересующую пользователя информацию по части студенческой жизни. Больше не нужно заходить на еще один сервис, вводить данные и искать необходимую информацию, достаточно просто написать сообщение-запрос и получить ответ. Такими online-помощниками можно назвать чат-бота или виртуального ассистента. Чат-бот - специальная программа или интерфейс, который выполняет какие-либо действия через интерфейс, а также параллельные операции по расписанию или таймеру. Для того чтобы помочь студентам в поисках необходимой информации, было решено написать обычного чат-бота в социальной сети «ВКонтакте». Так как прописывание всех вариантов диалогов заняло бы огромное количество времени, был проведен опрос, где выяснилась информация, которую студенты хотели запрашивать у бота. На основании этого были разработаны и занесены основные функции, которые являлись необходимыми студенту в период его обучения. На рисунке 1 представлены основные функции данного бота. В течение месяца были получены новые статистические данные о пользовании студентов прописанными функциями. На первом месте оказались учебные и методические пособия по различным предметам. На втором месте – расписание группы, на третьем – режимы работы большого количества отделов вуза. На рисунке 2 можно видеть, как выглядит код чат-бота. В дальнейшем планируется его модернизация в полноценного ассистента, который будет предоставлять всю необходимую информацию обучающимся, позволяющую вести активную студенческую жизнь с первого курса.

361

Рисунок 1- Первое знакомство с чат-ботом

Рисунок 2- Первое знакомство с чат-ботом в коде на сервере Виртуальный ассистент - специальная программа или интерфейс, фактически исполняющий роль личного секретаря при пользователе. Он решает задачи планирования графика, организации и выполнения повседневных дел и контекстного поиска информации для нужд конкретного человека. Более совершенный или продуманный чат-бот умет выделять ключевые слова и имитировать диалог. Таких ботов создавали еще в 1960-е годы. Джозеф Вейценбаум создал «Eliza» — собеседника-психотерапевта, который даст фору многим современным ботам, а то и психологам. Она могла пародировать речь психотерапевта, перефразируя предложения, которые ей говорили. Иными словами, использовала технику активного слушания, выделяя в речи пациента ключевые слова. А если она не находила вариантов для ответа, то говорила «Понятно» и переводила разговор на другую тему. В 60-е годы подход к чат-ботам поменялся, и благодаря технологиям машинного обучения NLP мы можем научить чат-ботов понимать естественный язык и контекст. 362

Рассмотрим разницу между чат-ботом и ассистентом, представленную в таблице [1]. Таблица 1- Сравнение чат-бота и виртуального ассистента Чат-бот

Виртуальный ассистент

Поиск ключевых слов с целью понимания человека.

С целью понимания человека проводится «умное» сравнение и выбирается ближайшее намерение. Машинное обучение и алгоритмы NLP позволяют измерить расстояние между репликами, такой способ называется векторным представлением слов или word vectors — это численные представления слов, сохраняющие семантическую связь между ними. (например, фраза «космический корабль» ближе к «самолету», чем «самокату», а от «продажи почки» — далеко)

Подготовка: Для каждого намерения фиксируются ключевые слова (вино_под_мясо: стейк, мясо, гуляш, вино + мясо) Алгоритм: • Берутся слова из реплики пользователя («Посоветуй вино к стейку» → советовать, вино, стейк). • Выбирается намерение, в котором больше всего ключевых слов из реплики пользователя (вино_под_мясо). • Если бот не нашёл пересечений по ключевым словам — выбирается намерение «мы не поняли пользователя». • Выполняется действие, которое соответствует намерению.

Подготовка: Проводится обучение модели для «умного» сравнения Алгоритм: • Сравнение фразы пользователя с фразами из намерений с помощью «умного» сравнения. • Выбирается намерение с самыми близкими фразами • Если выбранное намерение недостаточно близко к реплике пользователя (не прошло установленный порог) — выбирается намерение «мы не поняли пользователя». • Выполняется действие, которое соответствует намерению.

Как улучшить: Чтобы сократить ошибки, нужно добавить команды и кнопки. В таком случае, общение пользователем перейдет к тривиальному нажиманию на кнопки. Такие улучшения приводят к ухудшению разговорного интеллекта чат бота

Как улучшить: С течением времени, когда будет иметься большая база данных слов, введенных пользователями и ответы виртуального ассистента, эти данные можно использовать для обучения с целью улучшения точности понимания ассистентом предложений и контекста. Такие улучшения приводят к совершенствованию разговорного интеллекта виртуального ассистента.

Заключение Таким образом, была выполнена поставленная цель, а именно: написание чат-бота для социальной сети «ВКонтакте» для студенческого пользования. Статистические данные продемонстрировали успешное использование пользователями, что повлияло на решение в дальнейшем усовершенствовать данный проект.

363

Можно отметить, что данный вид информационных «помощников» является востребованным не только в образовании, но и в коммерческой сфере. Они призваны заменить связь пользователя с физическим лицом или изучению объемных сайтов с целью экономии времени. Перечень ссылок 1. Callback API[Электронный ресурс] URL: https://vk.com/dev/callback_api (дата обращения: 20.06.2019). 2. Как написать чат-бота на PHP для сообщества ВКонтакте[Электронный ресурс] URL: https://habr.com/ru/post/329150/(дата обращения: 20.06.2019). 3. Бот на нейросетках: как работает и учится виртуальный ассистент [Электронный ресурс] URL:https://habr.com/ru/post/478572/ (дата обращения: 27.04.2020). 4. Word2Vec: как работать с векторными представлениями слов[Электронный ресурс] URL: https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/word2vec-vektornye-predstavlenija-slov-dljamashinnogo-obuchenija/(дата обращения: 27.04.2020).

364

Электронные и микропроцессорные устройства, информационноизмерительные технологии и системы

Electronic and microprocessor devices, information-measuring technologies and systems

УДК 004.932.2 ВНЕДРЕНИЕ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ В ПРОЦЕСС ПОВЕРКИ ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО ОБОРУДОВАНИЯ Бобрышов А.П. лаборант, Давудян А.У. лаборант, Солёная О.Я. доц., к.т.н., Кузьменко В.П. аспирант, Солёный С.В. доц., к.т.н. (Санкт-Петербургский Государственный университет аэрокосмического приборостроения, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация) Машинное зрение Техническое развитие человечества сопровождается передачей человеку все большего числа управляющих функций, позволяя ему все больше отдаляться от орудий труда и превращаться из исполняющего в управляющий орган системы производства. Такая трансформация роли человека приводит к замене физического труда умственным. Однако при этом значительно возрастает нагрузка на психику человека, которому приходится решать задачи оценки и прогнозирования эффективности работы оборудования и других людей, надежного взаимодействия с различными элементами социотехнической системы — производственного механизма. Более половины аварий в социотехнических системах связаны с человеческим фактором — из-за возрастания концентрации управляемой мощности в руках одного человека. В данной статье рассмотрен способ уменьшения влияния человеческого фактора путем внедрения машинного зрения. В качестве примера будет показана область автоматизированного фиксирования показателей тестируемых измерительных приборов. Задачей машинного зрения является заменить человека на этапе тестирования измерительных приборов, тем самым повысить производительность и снизить затраты. Одним из важных факторов является упрощение рабочего процесса, так как действия происходят по заданному алгоритму, что исключает ошибки и неточности. Не мало важным является возможность работы в местах повышенной опасности. Внедрение такого рода системы считывания информации в производственную деятельность человека обеспечит: снижение вероятности возникновения ошибки в ходе фиксирования и оценки показателей тестируемых измерительных приборов, увеличение работоспособности и качества выполняемых операций. Машинное зрение — это направление в области искусственного интеллекта, и причастные к нему технологии фиксирования изображений объектов реального мира, их обработки и использования считанных данных для решения различного типа задач [1]. Зрение машин работает на основе компьютерного. Компьютерное зрение или техническое зрение является теорией и технологией создания машин, которые способны обнаруживать, отслеживать, фиксировать и классифицировать объекты. Машинное зрение, своего рода, использует компьютерное для создания алгоритмов, анализа информации и её применения. Являясь ответвлением инженерной науки, она включает в себя процессы и устройства контроля оборудования. К главной особенности машинного зрения стоит отнести точность распознавания объектов, на данный момент она достигает 98 процентов. Объекты распознаются и 365

анализируется с высокой точностью. Еще одним преимуществом является концентрация, машина не отдает приоритеты различным участкам анализируемого объекта, она воспринимает и подвергает анализу полностью весь объект. Для сравнения, человек способен одновременно воспринимать до 7 участков анализируемого объекта. В качестве примера можно рассмотреть систему CenterVision, основанную на PowerAI Vision. Она использует нейронные сети для того чтобы распознать объект на производстве, точность распознавания составляет 98 процентов. CenterVision способна: распознать объекты в режиме реальном времени, сигнализировать об ошибке, формировать и отправлять отчеты. Использование умных камер позволяет распознать даже мелкие объекты, которые находятся на расстоянии до 70 метров. В машинное зрение входят следующие компоненты: • Аналоговые или цифровые камеры (цветные или черно-белые) с оптикой разного качества в зависимости от требуемого изображения; • Оцифровщик (для аналоговых камер) или программное обеспечение необходимое для изготовления изображений и их обработки; • Процессор (современный ПК c многоядерным процессором или встроенный процессор, например — ЦСП); • Программное обеспечение машинного зрения, предоставляющее инструменты для разработки отдельных приложений программного обеспечения • Оборудование ввода-вывода или каналы связи для доклада о полученных результатах • Умная камера: одно устройство, которое включает в себя все вышеперечисленные пункты • Специализированные источники света (светодиоды, люминесцентные и галогенные лампы и т. д.) • Специфичные приложения программного обеспечения, предназначенные для обработки изображений и обнаружения соответствующих свойств • Датчик для синхронизации частей обнаружения (часто оптический или магнитный датчик) для захвата и обработки изображений. • Приводы определенной формы, используемые для сортировки или отбрасывания бракованных деталей. Для получения и понимания информации с обрабатываемого изображения машинное зрение может использовать следующие методы: детектирование объекта, трекинг объекта, сегментация и оценка глубины [2]. Данные методы являются основными в способности системы видеть и понимать увиденное. Детектирование объектов Детектирование объектов – это метод нахождения экземпляров объекта на исследуемом изображении (Рисунок 1). При обработке устанавливается не только факт нахождения объекта, но и определяется его расположение.

Рисунок 1 – Определение объектов методом детектирования 366

При поиске уникальных объектов детектирование предусматривает сопоставление нескольких изображений, определяет объекты разной степени общности. Данный метод использует систему машинного и глубокого обучения, нарабатывая больше «опыта» распознавание объектов. Детектирование хорошо подходит для фиксирования данных измерительных устройств. Имея в базе нужные экземпляры изображения, соответствующие данным которые должны показывать исправные устройства, система машинного зрения сможет сопоставлять их и определять схожесть, тем самым выявляя неисправные устройства. Трекинг объектов Трекинг объектов – метод нахождения объекта его отслеживания и построения траектории движение. Данный метод может работать с несколькими камерами. Использование более одной камеры позволяет собрать об объекте больше информации. Для построения траекторий перемещения проводится последовательный анализ каждого кадра, на котором присутствуют исследуемый объекты. В общем случае, в одном кадре может присутствовать несколько движущихся объектов, поэтому программе необходимо не только определит траектории, но и различит эти объекты присвоив каждому свой идентификационный номер (Рисунок 2).

Рисунок 2 – Определение объектов методом трекинга Трекинг объектов так же хорошо подходит для фиксирования данных измерительных устройств, как и метод детектирования. Каждому изображению необходимого значению измерения будет присвоен свой трек, который сможет отслеживать система и тем самым выявлять неисправные устройства. Сегментация Основной принцип работы данного метода заключается в разделении изображения на области, для которых выполняется определенный критерий однородности, т.е. изображение разбивается на отдельные участки схожие по яркости, и каждому участку присваивается свое имя (Рисунок 3). Понятие области определяет группы элементов изображения, имеющих определенный общий признак.

367

Рисунок 3 – Определение зон объекта методом сегментации Одним из основных и простых приемов является построение сегментации при помощи порога. Порог - это свойство помогающее разделить искомый сигнал на классы. Операция порогового разделения заключается в сопоставлении яркости каждого пикселя изображения с заданным значением порога. Данный метод так же подходит для выявления неисправного устройства. Разделив изображение на участки схожести по яркости программа сможет сопоставить их с имеющимся шаблонным изображением и выявить неисправное измерительное устройство. Определение глубины изображения Суть данного метода заключается в определении глубины изображения и анализа полученной картины [3]. В основном данный метод используется для определение основных объектов на изображении (Рисунок 4), что помогает при обнаружении препятствий на пути следования. Данный метод распознавания изображения практически совсем не подходит в выполнении задачи выявления неисправного оборудования, поскольку определение глубины работает больше по физическому расположению объектов. Практически все фиксирующиеся изображения тестируемых измерительных устройств будут похожи друг на друга.

Рисунок 4 – Определение глубины изображения

368

Логика работы На данный момент нет единых устоявшихся стандартов или общепризнанной методики разработки алгоритмов в области машинного зрения. Это дает возможность использования различного рода вариаций исполнения [4]. Но также создает проблемы стандартизации и универсализации использования систем машинного зрения. Предполагается, что система машинного зрения будет работать совместно с автоматизированным стендом. Машинное зрение будет выполнять роль фиксирования данных (Рисунок 5) и обеспечение обратной связи с поверочным стендом о результате поверки.

Рисунок 5 – Фиксирование данных измерительного устройства системой машинного зрения Работа комплекса будет выглядеть следующим образом: • Первая стадия: манипулятор подключает тестируемый прибор к поверочному стенду; • Вторая стадия: производится поверка – машинное зрение фиксирует значения, выдаваемые тестируемым прибором, и сверяет их со стандартизируемыми значениями; • Третья стадия: в зависимости от результата система машинного зрения будет сигнализировать манипулятору о исправности или неисправности тестируемого прибора. Процесс индикации можно выполнить различными способами. Одним из таких способов – использование такую же систему машинного зрения для манипулятора. Установив на поверочный стенд сигнальный диод, загорающийся красным цветом при неисправном приборе и зеленым цветом при исправном, манипулятор будет фиксировать и отсортировывать исправный прибор от неисправного в зависимости от цвета диода. Как было сказано ранее, поскольку нет единой методики разработки алгоритмов, систему связи между машинным зрением и стендом, а так же способ их взаимодействия можно выполнить различными способами [5]. При этом необходимо учитывать особенности производства, в которое внедряется данная система. Настройка данной системы будет производиться внесением в базу данных машинного зрения шаблонных вариантов необходимых измерений. Система будет сверять показания приборов с шаблонами и выявлять неисправный аппарат. В зависимости от точности в систему машинного зрения можно будет добавить больше шаблонных вариантов, для поверки аппаратуры. Отладку можно будет производить внесением или заменой шаблонных вариантов. К недостаткам можно отнести настройку системы. При поверки нового типа аппаратов необходимо внести в базу шаблонные значения, эти значения необходимо снять с нового исправного оборудования, учитывая необходимую точность. Еще к одному из минусов стоит 369

отнести разнообразие поверочных установок. К каждой установке необходимо установить разную систему связи машинного зрения и стенда. Заключение Замена человека такой системой как машинное зрение сводит возникновение ошибки к минимуму, увеличивает качество и скорость выполнения поверки оборудования. Главной особенностью системы стоит отметить точность распознавания и концентрацию на всем исследуемом изображении. Разнообразие методов исследования изображения и фиксирования отдельных элементов дает широкий диапазон использования системы, но для задач фиксирования измерительных данных при поверке лучше всего подходит метод детектирования. Данный метод исследует изображение находит объект, именно этот набор операций и требуется в рассматриваемой системе машинного зрения. Трекинг и сегментация так же могут быть использованы, но в их функционале есть операции усложняющие процесс исследования изображения. Машинное зрение можно настроить на взаимодействие с различными поверочными стендами, но для каждого стенда система взаимодействия будет разная. Отдельной задачей все еще остается процесс обратной связи и стандартизации/унификации внедрения данной системы в процесс поверки. Перечень ссылок https://habr.com/ru/post/350918/

1. Habr «машинное зрение»: (дата обращения 25.04.2020); 2. Обзор алгоритмов глубокого машинного обучения: https://habr.com/ru/post/435968/ (дата обращения 21.04.2020); 3. Habr «основы стереозрения»: https://habr.com/ru/post/130300/ (дата обращения 21.04.2020); 4. Шапиро Л.Компьютерное зрение/ Л. Шапиро, Дж. Стокман (дата обращения 24.04.2020). 5. Обработка и анализ цифровых изображений с примерами на LabVIEW IMAQ Vision (дата обращения 23.04.2020);

370

УДК 681.121.7 СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖАНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО МИКРОКЛИМАТА КРАСИЛЬНОГО ЦЕХА Бондарцов А.А., магистрант; Борисов А.А., к.т.н., доцент (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Характерной особенностью красильного производства промышленных изделий является высокая загрязненности воздуха парами органических растворителей. Основным методом борьбы с данной проблемой является использование в красильных цехах приточно-вытяжной вентиляции. Однако интенсивное использование приточно-вытяжной вентиляции в холодный период года оказывает негативное влияние на температурный микроклимат красильного цеха, поддержание которого требует энергетических затрат. Таким образом, исходя из условия энергосбережения, для определённых условий конкретного красильного производства существует оптимальная кратность воздухообмена, обеспечивающая допустимую загрязнённость воздуха и оптимальная температура, обеспечивающая комфортные условия труда рабочим. Актуальность темы: В условиях широкого распространения лёгочных заболеваний, вызванных малоизученными штаммами вирусов и другими возбудителями, учитывая современные тенденции к энергосбережению и экономии природных ресурсов, становится актуальной задача поддержания оптимального микроклимата красильного цеха, а также подобных вредных производств, с оптимальными затратами на такую поддержку. Целью работы является совершенствование системы, выполняющей измерение загрязненности воздуха парами органических растворителей и температуры в помещении красильного цеха, и автоматическое поддержание, т. е. без участия оператора, заданных значений контролируемых параметров, согласно санитарным и производственным нормам. Для достижения цели поставлены следующие основные задачи: 1) изучить методы измерения загрязненности воздуха летучими органическими соединениями; 2) проанализировать математическую модель измерительного канала загрязненности воздуха парами органических растворителей; 3) развить динамическую модель системы поддержания основных параметров производственного микроклимата в условиях красильного цеха; 4) выполнить компьютерный анализ динамических свойств разрабатываемой системы. В результате анализа методов измерения уровня загрязненности воздуха летучими органическими соединениями было выяснено, что наиболее приемлемыми являются пламенноионизационный и фотоионизационный методы. Фотоионизационный метод имеет определённые преимущества перед пламенноионизационным, и поэтому выбран для измерительного дачка в системе. Работа фотоионизационного датчика (рис. 1) основана на измерении тока, вызванного ионизацией молекул газов и паров фотонами, излучаемыми источником ультрафиолетового излучения – вакуумной ультрафиолетовой лампой. Система дифференциальных уравнений, учитывающая поглощение фотонов имеет вид: v⋅ y′+ k ⋅z(x)⋅ y(x) = 0; c⋅ z′+ k ⋅ z(x)⋅ y(x) = 0, (1) где с – скорость света; v – скорость газа-носителя; y(x) – плотность пробы; z(x) – плотность фотонов; k – константа поглощения; x – координата, отсчитываемая от выходного окна лампы. Решение системы (1) при y(0) = y0 и z(0) = z0 имеет вид: y(x) = y0 ⋅(c⋅ z0 /v⋅ y0 −1)/[c⋅ z0 /v⋅ y0 ⋅exp(α⋅ x) −1], 371

z(x) = v ⋅ y(x)/c + z0 − v ⋅ y0 /c , где α = k ⋅(c ⋅ z0 − v ⋅ y0)/ v ⋅c .

Рисунок 1 – Принцип работы фотоионизационного датчика В предположении постоянства плотности фотонов, пренебрегая поглощением фотонов в объеме детектора при малых значениях концентрации органических загрязнений в пробе, из системы уравнений (1) следует, что амплитуда сигнала равна: Ar = ki ⋅S ⋅ y0 ⋅v⋅[1−exp(−k ⋅z0 ⋅l /v)]. (2) где S – площадь детектора; l – длина детектора; ki – константа ионизации Для цилиндрической аспирационной камеры с внутренним электродом существует определенная зависимость между геометрией камеры и количеством частиц, прошедших через нее за определенное время. Это учитывается с помощью объемной скорости М воздушного потока: м3

M=(𝑆2 − 𝑆1 ) ∙ 𝑉, [ с ] , (3) где 𝑆1 - площадь внутреннего электрода диаметром 𝑑1 , м2 ; 𝑆2 - площадь внешнего электрода диаметром 𝑑2 , м2 ; V - скорость воздушного потока на входе в аспирационную камеру, м/с. Скорость воздушного потока в (2)-(3) является постоянной и определяется воздуходувкой или вентилятором, способствующим просасыванию воздуха в камеру. Ток в аспирационной камере 𝐼 = 𝑛 ∙ 𝑀 ∙ 𝑒, [𝐴] , где n – количество лёгких ионов, е - элементарный заряд электрона, е = 1,6021019 Кл. Анализируя быстродействие данного метода [1-5] можно сделать вывод, что постоянная времени измерительного устройства, пропорциональная объёму аспирационной камеры и обратнопропорциональная скорости воздушного потока в ней, на порядки меньше постоянной времени цикла воздухообмена в цехе. Поэтому её учётом можно пренебречь. Система поддержания основных параметров производственного микроклимата в условиях красильного цеха может быть выполнена в виде отдельных замкнутых одномерных систем соответственно поддержания концентрации летучих веществ C и температуры T. Однако особый интерес представляет двумерная система, структурно учитывающая взаимное влияние этих параметров. Рассмотрим задачу поддержания микроклимата красильного цеха двумерной системой. Для этого необходимо разработать соответствующую двумерную математическую модель, которая должна быть достаточно адекватной, простой, реализуемой и служить только поставленной цели. Для стандартизации подхода желательно представить структуру модели в виде двумерной канонической структуры. Возможная Р-каноническая структура модели системы представлена на рис. 2. В матричной форме можно записать следующее выражение, соответствующее данной Р-канонической структуре:

372

C ( p) T ( p)

W11 ( p) W21 ( p) u C ( p)

(5)

W12 ( p) W22 ( p) uT ( p)

Для дискретной системы уравнения состояния, соответствующие данной модели, имеют вид:  x11 (k + 1)   A11 0 0 0   x11 (k )  b11 0   x (k + 1)   0 A12 0 0   x12 (k )  b12 0  u C (k )  12 = + ;  x 21 (k + 1)   0 0 A21 0   x 21 (k )  0 b21  uT (k )         0 0 A22   x 22 (k )  0 b22   x 22 (k + 1)   0

С (k ) c T (k )  =    0

T 11

0 T c12

T 21

 x11 (k )  0   x12 (k )  .  T  c 22  x 21 (k )     x 22 (k ) 

Определение матриц A(T) и векторов b(T) для одномерных объектов достаточно высокого порядка не представляет трудностей, например, при использовании программного обеспечения для научных и инженерных расчетов – MatLab.

u C ( p)

Рисунок 2 – Р-каноническая структура двусвязной модели системы Сравнительный анализ качества двусвязной и односвязных систем показал уменьшение разброса концентрации летучих органических веществ в воздухе при использовании двумерной системы на 15-20 % по сравнению с одномерной (рис.3). С 1

С 1

б Рисунок 3 - Разброс концентрации в одномерных а и двумерной б системах 373

На рис. 4 представлены переходные процессы в двусвязной системе поддержания основных параметров производственного микроклимата в условиях красильного цеха

uС

1.0

0.5

0 -0.5 1.5 1

0.5 0

Рисунок 4 – Переходные функции в двумерной системе Выводы 1. Постоянная времени датчика концентрации органических соединений, на порядки меньше постоянной времени замещения воздуха в красильном цехе. Поэтому её учётом можно пренебречь. 2. Система поддержания основных параметров производственного микроклимата в условиях красильного цеха может быть выполнена как в виде отдельных замкнутых систем соответственно поддержания концентрации летучих веществ и температуры, так и в виде более точной двухсвязной системы. 3. Определённый интерес представляет двухсвязная система, структурно учитывающая взаимное влияние основных параметров микроклимата в цехе. 4. Сравнительный анализ качества двусвязной системы показал уменьшение отклонения поддерживаемых параметров на 15-20 % по сравнению с одномерными. Перечень ссылок 1. Будович В.Л., Будович Д.В., Полотнюк Е.Б. Новые лампы вакуумного ультрафиолета для газоаналитической техники // Журнал технической физики. Т.76. Вып. 4. 2006. 2. В.П. Иванов, В.А. Рябов. Расчёт рабочей характеристики фотоионизационного детектора // Вестник СГТУ. 2012. № 1 (64). Выпуск 2 3. Будович В.Л, Будович Д.В., Газоразрядная ВУФ-лампа для фотоионизационного детектора. Патент на полезную модель № 121100. 4. Марусина М.Я., Ткалич В.Л., Воронцов Е.А., Скалецкая Н.Д. «Основы метрологии, стандартизации и сертификации». Учебное пособие. – СПб.: СПбГУ ИТМО, 2009. – 164 с. 5. Гайдук, А.Р. Теория автоматического управления в примерах и задачах с решениями в MATLAB: Учебное пособие. 3-е изд., стер / А.Р. Гайдук, В.Е. Беляев и др.. - СПб.: Лань, 2016. - 464 c.

374

УДК 621.38 ПУТИ КОМПЕНСАЦИИ ВЛИЯНИЯ НЕГАТИВНЫХ ФАКТОРОВ НА ПОКАЗАТЕЛИ ИНФРАКРАСНОГО ПИРОМЕТРА ПРИ ИЗМЕРЕНИИ ТЕМПЕРАТУРЫ РАСПЛАВЛЕННЫХ МЕТАЛЛОВ Деменко Д.А., магистрант (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) В процессе проведения исследования по данной теме, были не только выявлены положительные качества и преимущества бесконтактных средств измерений по сравнению с контактными, но и изучен процесс проведения измерений с помощью радиационного (или инфракрасного) пирометрического устройства. На результат, полученный после проведения измерений, влияют некоторые факторы, такие как температура окружающей среды, испарения влаги и т.д. Для компенсации воздействия температуры окружающей среды было решено использовать элемент термостабилизации (элемент Пельте) в структурной схеме измерительного устройства. Такой метод повышения точности потребует дополнительных затрат как на производство подобных измерительных устройств, так и на потребление измерительным устройством электроэнергии, но, в свою очередь, подобное решение позволит внести корректировки в результат измерений с целью уменьшения влияния данного фактора. В случае с учётом влаги и испарений в воздухе – ситуация несколько усложняется. Относительно данной проблемы внешних воздействий необходимо соблюдать множество рекомендаций, разработанных для того или иного случая применения инфракрасного пирометра, а также искать новые пути [1] для решения вопроса эффективных измерений температуры расплавленных металлов. Метод радиационной пирометрии [2] приводит соответствие яркости излучения объекта в зависимости от его температуры, поэтому, с помощью соответствующих бесконтактных приборов, измерив яркость объекта, мы можем с той или иной точностью измерить значение температуры. Следовательно, в радиационных (или инфракрасных) пирометрах ключевым элементом является приёмник излучения, позволяющий преобразовать приходящую на него энергию в электрические величины. увы, метод радиационной пирометрии обладает рядом недостатков. Основная проблема радиационной пирометрии – это зависимость результатов измерений от излучательной способности объекта. Прежде всего, следует подбирать устройство с возможностью настройки эффективной длины волны или уже предустановленным значением данной характеристики для проведения измерений в области металлургии, где температура расплавленных металлов достигает значений свыше 1000 °С. Соответствие параметра длины волны к измеряемой температуре представлено в таблице 1. Таблица 1 – соответствие длины волны к измеряемой температуре Длина волны, мкм Измеряемая температура, °С 1300 1400 1500 1600 1700 1800

0,65 0,85 1,0 1,6 2,2 3,43 Изменение показаний пирометра, °С 1,1 1,5 1,7 2,8 3,7 5,5 1,3 1,7 2,0 3,1 4,2 6,1 1,4 1,9 2,2 3,5 4,7 6,8 1,6 2,1 2,4 3,9 5,2 7,5 1,8 2,3 2,7 4,3 5,8 8,2 1,9 2,5 3,0 4,7 6,3 8,9

375

Изменение в индицируемой температуре соответствующее изменению принятого пирометром потока излучения рассчитывалось как: ∆𝑇 = |𝑇(|1 + 𝐵|𝐿(𝜆, 𝑇𝑆 ) − 𝐿(𝜆, 𝑇𝑟𝑒𝑓 )| + 𝐿(𝜆, 𝑇𝑟𝑒𝑓 )|) − 𝑇𝑆 |, где T (λ,L) – температура, соответствующая обратной функции Планка; L(λ,T) – спектральная светимость, соответствующая закону Планка; λ – длина волны; Ts – температура источника; Tref – опорная температура (температура пирометра); Tref = 23 °C; B = 1%. Из таблицы видно, что при правильном выборе длины волны в пирометрическом устройстве, изменение показаний будет колебаться в незначительных пределах, что, в свою очередь, должно минимизировать погрешность и положительным образом сказаться на конечном результате измерений. Отсюда следует, что всегда нужно подбирать пирометрическое устройство с самой короткой длиной волны, позволяющей провести необходимые измерения самой низкой температуры в заданном диапазоне. Кроме сложности учёта коэффициента излучения объекта, температуры среды, влажности и сопутствующих испарений, существует еще ряд факторов, влияющих на результат измерения: расстояние до измеряемого объекта, формы объекта, запыленности и загазованности промежуточной среды, наличия прозрачных объектов в поле зрения пирометра, бликов от различных поверхностей. Следовательно, необходимо учесть ряд рекомендаций [3], включающих применение комплекса защитно-предохранительных мер для частичной минимизации внешних воздействий на процесс измерения: – для снижения влияния влажности окружающей среды применить покрытие печатных плат и электронных компонентов влагостойким лаком; – для уменьшения влияния электромагнитных полей, создаваемых работающей электроэнергетической установкой предусмотреть экранирование от электромагнитных наводок, расчет параметров экранов выполнить на этапе конструкторско-технологического проектирования; – для уменьшения влияния от сетевых помех, создаваемых работающей энергетической установкой, в структуре электропитания контрольно-измерительной аппаратуры предусмотреть установку защитного сетевого фильтра; – уменьшение факторов, загрязняющих производственное пространство путём установки вытяжек для отвода газов и паров; – своевременная чистка помещений и оборудования от влияющего фактора пыли и грязи в воздухе – между измерительным устройством и объектом измерения; – поддержание оптимальной температуры в рабочих и производственных помещениях для уменьшения сырости и, вследствие этого, излишней влаги. – разработка конструктивных деталей для прибора, позволяющих уменьшить влияние потери плотности потока излучения и его рассеивания, а также уменьшить влияние световых бликов, отражённых от других поверхностей при проведении измерений (блинда); В ходе разработки устройства получена структурная схема, которая включает в себя (см. рис. 1): ОИ – объект измерения; ОС – оптическая система, представлена линзой на структурной схеме; ФП – фотоприёмник; ЭТ – элемент термостабилизации (элемент Пельтье); У – усилитель; ФНЧ – фильтр низких частот; АЦП – аналого-цифровой преобразователь; МК – микроконтроллер; БИ – блок индикации; ЦИ – цифровой интерфейс; БП – блок питания.

376

Рисунок 1 – Структурная схема устройства бесконтактного измерения температуры расплавленной стали Излучение от объекта измерения (ОИ), сфокусированное и собранное оптической системой (ОС) в узком потоке попадает на фотоприёмник (ФП) и фиксируется на чувствительной области детектора фотоприёмника. На фотоприёмнике установлен элемент термостабилизации (ЭТ) в виде элемента Пельтье для минимизации погрешности измерения от внешнего воздействия температуры окружающей среды. ИК излучение, попавшее на фотоприёмник (ФП) преобразуется в фототок, который с помощью фотоусилителя (ФУ) преобразуется в напряжение. Для доведения выходного сигнала ФУ входного формата АЦП используется нормирующий усилитель (У). Перед АЦП после усилителя рекомендуется поставить фильтр низких частот (ФНЧ), подавляющий помехи промышленной частоты. Аналого-цифровой преобразователь (АЦП) преобразует сигнал с выхода фильтра в цифровой код и подает его на микроконтроллер (МК). В микроконтроллере (МК) сигнал обрабатывается и на блок индикации (БИ) выдаётся результат проведённого устройством измерения. В схеме также присутствует блок питания (БП) для обеспечения работы устройства от промышленной сети с частотой 50Гц и током в 1А; и цифровой интерфейс (ЦИ) для возможности подключения различных электронно-вычислительных машин (ЭВМ) и передачи данных. Важно отметить, что элемент термостабилизации (ЭТ) в виде элемента Пельтье лишает возможности реализации пирометра в ручном виде, т.к. ЭТ энергозатратный и требует питания от сети переменного тока, следовательно, пирометр необходимо реализовать в стационарном виде. Управление работой элемента Пельтье осуществляется от микроконтроллера. С помощью математического моделирования получена зависимость (см. рис. 2) плотности потока излучения, исходящего от объекта измерения от температуры расплавленной стали.

Рисунок 2 – Мощность, излучаемая 1 см2 нагретого тела при разной температуре 377

Важно помнить, что коэффициент излучения зависит от длины волны, если длина волны короче – коэффициент излучения выше, [4]. Длина волны в условиях измерения бесконтактным инфракрасным пирометром температуры расплавленных металлов должна быть равной от 0,65 до 1,0 мкм, это также поможет обеспечить минимальную погрешность измерения. Также, с помощью математического моделирования, проведена оценка метрологических характеристик результатов моделирования. Погрешность нормирующего усилителя, которая обусловлена температурным дрейфом усилителя и приведена ко входу измерительного канала температуры устройства измерения расплава стали равна 0,010оС. Инструментальная погрешность, которая приведена ко входу аналогового измерительного канала прибора измерения температуры расплава стали равна 1,4%. Выводы Влияние температуры окружающей среды на процесс измерения пирометром расплавленного металла возможно компенсировать путём добавления элемента термостабилизации (элемента Пельтье) в конструкцию устройства. Подобное конструктивное решение помогает снизить разницу температур, охлаждая измерительное устройство, работающее в условиях повышенной температуры окружающей среды. Влияние влаги, прежде всего, учитывается правильным подбором измерительного устройства. Главный параметр в данном случае – узкая длина волны, работающая в строго определённом диапазоне, причём длину волны нужно подбирать в диапазоне, в пределах которого лежит спектральное окно с минимальным влиянием паров воды. Необходимо также, чтобы в полосе пропускания неравномерность спектральной характеристики была малой величиной, а за полосой пропускания – подавление было гораздо существеннее. Это обеспечивают оптические дисперсионные фильтры, они помогают выделить или подавить некоторый заданный участок спектра широкополосного оптического излучения. В этом расчете не были учтены некоторые другие вышеописанные внешние факторы, влияющие на результаты измерений. Приоритетной задачей для дальнейшей исследовательской деятельности является разработка математической модели, описывающей процесс поглощения излучения испарениями и частицами влаги, присущими в промежутке между объектом и средством измерения для возможности последующей корректировки результатов измерений. Перечень ссылок 1. Брамсон М.А. Справочные таблицы по инфракрасному излучению нагретых тел. Т.1. –М.: Наука, 1964 2. Излучательные свойства твердых материалов: Справочник / Под ред. Шейндлина А.Е. –М.: Энергия, 1974 3. Компания «Росприбор» – Рекомендации по использованию пирометров. [Электронный ресурс] – URL: https://www.rospribor.com/questions/rekomendacii-poispolzovaniyu-pirometrov/ (дата обращения: 08.04.2020) 4. Фрунзе. А., журнал «Фотоника» – Пирометры спектрального отношения: преимущества, недостатки и пути их устранения. [Электронный ресурс] – URL: http://www.photonics.su/files/article_pdf/2/article_2570_816.pdf (дата обращения: 16.05.2020)

378

УДК 519.651 АППРОКСИМАЦИЯ ПЕРЕХОДНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ ФОТОПРИЕМНОГО УСТРОЙСТВА ОДНОЛУЧЕВОГО ФЛУОРИМЕТРА Карповский А.Ю., аспирант; Кузнецов Д.Н., к.т.н., доцент (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР») В настоящее время на территории Донецкой области активно развивается сельскохозяйственное производство, в частности – выращивание различных видов культур. Для выращивания качественной продукции в требуемых объемах возникает необходимость в оперативной оценке состояния растений. Наиболее оперативным из ныне известных методов является метод оценки прохождения фотосинтеза путем измерения индукции флуоресценции хлорофилла (флуориметрический метод). Данный метод предусматривает применение приборов – флуориметров, способных измерить индукцию флуоресценции хлорофилла, с последующим выявлением стресс-фактора. В ходе проектирования однолучевого флуориметра, возникает задача описания определенных физических объектов и процессов путем создания их математических моделей. Однако зачастую при описании работы элементов цепей отсутствует информация о действительной функции преобразования сигналов, что усложняет формулирование матмодели. На практике данная задача решается путем аппроксимации исходных данных описания аналитического выражения характеристики функциональной зависимостью, максимально точно повторяющей исходную. Целью исследования является аппроксимация переходной характеристики фотоприемного устройства функцией, наиболее «точно» повторяющей форму исходного сигнала. Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи: 1) Аппроксимировать переходную характеристику фотоприемника некоторыми видами функций. 2) Оценить точность аппроксимантов, согласно заданному критерию, и сформулировать заключение о возможности их дальнейшего применения. Основной материал исследования. В структуре измерительного канала флуориметра [1] присутствует фотоприемник – TSL257, фиксирующий световой сигнал с последующим его преобразованием в напряжение. В работе фотоприемника TSL257 наблюдается нелинейность при преобразовании светового сигнала в напряжение. Данная нелинейность приведена на переходной характеристике (рисунок 1). Вид переходной характеристики фотоприемника TSL257, полученной эмпирическим путем, задан в виде таблицы со значениями, что позволяет построить график зависимости уровня сигнала от времени (рисунок 1).

Рисунок 1 – Переходная характеристика фотоприемника TSL257 379

Предварительно проанализировав переходную характеристику, наиболее подобными функциями для её описания выбраны – полиномиальная зависимость, а также функция вида:

(

)

y ( x) = A0  1 − e −bx .

(1)

В случае использования полиномиальной зависимости для аппроксимации экспериментальных данных необходимо обеспечить минимум среднеквадратической погрешности аппроксимации. В качестве метода аппроксимации используется метод наименьших квадратов, позволяющий осуществить рациональный выбор наиболее оптимальных точек, через которые должна проходить аппроксимирующая кривая. Поскольку априори известно, что полином первой степени не способен обеспечить высокую точность аппроксимации исследуемой зависимости, принято решение описать исходную зависимость полиномами степени m, где m = 2,3,4,5. После выбора класса аппроксимирующей функции f(xi, A, B, C, …), которая содержит один или несколько параметров A,B,C, … строится сумма следующего вида: n (2) Q =  [ f ( xi , A, B, C ,...) − yi ]2 , i=1 где суммирование проводится по всем индексам i=1,..n, т.е. по номерам пар исходных данных. Далее необходимо приравнять нулю выражения частных производных величины Q: Q / A = 0 , Q / B = 0 , Q / C = 0 , … .

(3)

При этом мы получаем систему уравнений для нахождения искомых значений параметров A, B, C, … - коэффициентов полинома[2]. Данную процедуру необходимо произвести для полиномов степени m, где m = 2,3,4,5. Получив систему уравнений параметров A, B, C, D, E, F, решение системы уравнений для полинома степени m = 2 возможно осуществить методом Крамера, а для полиномов степени m = 3 и выше - решение линейной системы уравнений целесообразно реализовать методом Гаусса. Для наглядности, найденные значения искомых параметров приведены в таблице 1. Степень полинома 2 3 4 5

A -6,1·10-3 24,199·10-6 -66,16·10-9 18,64·10-21

Таблица 1 – Параметры полиномов Параметр B C D E 3,92 166,2 − − -3 23,133·10 7,093 46,796 − -6 -3 86,358·10 41,829·10 9,0174 4,112 66,167·10-9 86,358·10-6 0,0418 9,0174

F − − − 4,118

Также, как и при аппроксимации полиномиальной зависимостью, проведем аналогичную процедуру для функции (1), воспользовавшись МНК. Составим величину Q, согласно выражению (2), затем дифференцируем функцию Q(A0, b) по переменным A0 и b, приравниваем частные производные нулю Q / A0 = 0 , Q / b = 0 и получим систему уравнений: n

i =1

A0  (1 − exp( −bxi )) 2 −  y i (1 − exp( −bxi )) = 0, n

i =1

A0  (1 − exp( −bxi )) xi exp( −bxi ) −  xi y i exp( −bxi ) = 0.

(4)

Выражая величину A0 из первого уравнения системы (4) и подставляя её во второе, получаем нелинейное уравнение для нахождения неизвестного b:

380

 y (1 − exp(−bx ))   (1 − exp(−bx ))x exp(−bx) i

i =1

−

(5)

−  xi yi exp(−bxi )   (1 − exp(−bxi )) = 0 2

i =1

После нахождения значения b, становится возможным вычисление коэффициента A0 из любого уравнения системы (4). В результате выполнения преобразований получены следующие коэффициенты для выражения (1): A0= 756,258, b = 0,0138. Для оценки точности аппроксимации, в качестве критериев оценивания выбраны: σε – СКО относительных погрешностей аппроксимации; εmax, -максимальное значение относительной погрешности. Относительную погрешность рассчитываем из выражения: x −x  i = i i ·100%, (6) xi где xi – численное значение измеренной величины; xi – значение, полученное по одной из аппроксимирущих формул. СКО относительных погрешностей рассчитаем согласно формуле (7): n 2  i   = i =1 , n −1 где n – объем выборки. Расчетные данные критерия точности аппроксимации приведены в таблице 2.

(7)

Таблица 2 – Расчет погрешностей аппроксимации Вид функции |εmax|, % σε, % Полином 2й степени 77,11 535 Полином 3й степени 20,35 142 Полином 4й степени 1,45 9,96 Полином 5й степени 1,45 9,96 − bx 1,96 3,56 A0  (1 − e ) Заключение. Анализируя погрешности аппроксимации, согласно заданному критерию - полиномы 2й и 3й степени не могут обеспечить достаточную точность. Поскольку полиномы 4й и 5й степени обеспечивают одинаковую точность аппроксимации, для упрощения расчетов принято применять полином 4й степени. Функция (1) также аппроксимирует исходную зависимость достаточно точно, с максимальной погрешностью, не превышающей 4%, что позволяет ее дальнейшее применение наравне с полиномом степени m=4. Окончательное решение об использовании конкретной функции в качестве аппроксиманта должно быть сформулировано при дальнейших исследованиях, в зависимости от «удобства» применения конкретной функции в пакетах математического моделирования, а также в зависимости от предъявляемых условий к математической модели. Перечень ссылок 1. Кузнецов Д.Н., доцент; Карповский А.Ю., аспирант; Прокофьев Д. Разработка однолучевого флуориметра для измерения и анализа флуоресценции хлорофилла в листьях растений. Сборник научных трудов ХIХ международной научно-технической конференции аспирантов и студентов «Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых». г. Донецк 21-23 мая 2019 г. - Донецк : ДОННТУ, 2019. – С.333-336. 2. Фаддеев М.А. Марков К.А. Численные методы: Учебное пособие. - Нижний Новгород: Нижегородский госуниверситет, 2010. - 158 с. 381

УДК 681.586.78 МАГНИТНЫЕ ПОЛЯ, ПРИМЕНЯЕМЫЕ В ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ИЗМЕРИТЕЛЯХ РАСХОДА Смешная А.В., магистрант; Коренев В.Д., доц. к.н.т. (ГОУВПО ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ, г. Донецк, ДНР) Применению постоянного магнитного поля в электромагнитных измерителях расхода (скорости), предназначенных для работы в потоках жидкостей с ионной проводимостью, препятствуют электрохимические процессы, протекающие на границе раздела двух сред «металл чувствительных электродов преобразователя – рабочая жидкость», и поляризация электродов преобразователя, обусловленная протеканием электрического тока в цепи электродов. Поэтому в расходомерах (измерителях расхода), предназначенных для работы в потоках жидкости с ионной проводимостью, постоянное магнитное поле не применяют. Постоянное магнитное поле можно применять для измерения расхода расплавленных металлов, имеющих электронную, а не ионную проводимость [1]. Использование переменного магнитного поля в электромагнитных расходомерах для жидкостей с ионной проводимостью, позволяет свести к минимуму влияние электродных процессов на работоспособность преобразователя расхода. Поэтому в таких приборах применяют не постоянное, а переменное магнитное поле: гармоническое, периодически линейно нарастающее и убывающее, импульсное [1 - 3]. Однако применение переменного магнитного поля в электромагнитном преобразователе расхода сопровождается появлением специфической индукционной помехи, которая отсутствует при использовании постоянного магнитного поля. Переменное магнитное поле в рабочей области преобразователя создается обмоткой возбуждения (электромагнитом, индуктором), питаемой переменным током. Создаваемый обмоткой переменный магнитный поток Ф пронизывает плоскость, в которой лежат чувствительные электроды преобразователя. В результате возникает магнитная связь между магнитным потоком и контуром с эквивалентной площадью S. Контур образуют внутреннее сопротивление жидкости между электродами преобразователя, входная цепь измерительного канала (усилителя) расходомера и провода, соединяющие электроды преобразователя со входной цепью усилителя. В этом контуре образуется индукционная помеха, которая в литературе получила название «трансформаторная э.д.с.». Гармоническое магнитное поле. Для измерения расхода жидкостей с ионной проводимостью в промышленных установках традиционно применяются электромагнитные расходомеры с гармоническим магнитным полем. Полезный сигнал, индуцируемый в электромагнитном преобразователе измеряемым расходом, оказывается знакопеременным и, как показывает практика, точность его измерения на фоне электродных процессов и помех значительно повышается [1 - 3]. В выходном сигнале электромагнитного преобразователя скорости, который формируется в переменном магнитном поле индукцией B = Bm×sint, вместе с полезным сигналом U = K Bm l V × sint, соответствующим измеряемой скорости потока V, содержится и трансформаторная э.д.с. ЕТР = − S  (dB / dt) = S    Bm cost . Эта э.д.с. не зависит от измеряемой скорости (расхода), сдвинута по фазе относительно полезного сигнала U на 90 º (квадратурная помеха), пропорциональна частоте  переменного магнитного поля и площади S витка, пронизываемого магнитным потоком. Выделение полезного сигнала скорости из выходного сигнала преобразователя обычно выполняют путем предварительной компенсацию трансформаторной э.д.с. на входе измерительного канала расходомера и дальнейшим окончательным подавлением ее с помощью фазового детектора [2, 3].

382

Следует отметить, что в преобразователе с переменным магнитным полем наряду с трансформаторной э.д.с. часто оказываются значительными помехи, обусловленные токами утечки с обмотки возбуждения преобразователя. Эти токи имеют емкостную и активную составляющие и вносимые ими помехи, как правило, имеют неопределенную фазу, что затрудняет выделение полезного сигнала скорости на фоне помех. Хорошая изоляция обмотки возбуждения преобразователя и применение дифференциального каскад на входе измерительного канала расходомера позволяют значительно уменьшить уровень помех [2 - 4]. Линейно нарастающее и убывающее магнитное поле. Создание в рабочей области электромагнитного преобразователя периодически линейно нарастающего и убывающего магнитного поля низкой частоты (~ 1 Гц) позволяет сравнительно просто устранить негативное влияния трансформаторной э.д.с., обеспечив высокую точность измерения полезного сигнала. Создание такого поля осуществляется подачей в обмотку возбуждения преобразователя периодического линейно нарастающего и линейно убывающего тока [2]. Индукция магнитная поля В (t ) в рабочей области преобразователя пропорциональна току I (t ) в его обмотке возбуждения. Поскольку полезный сигнал скорости U (t ) , равный разности потенциалов чувствительных электродов преобразователя, пропорционален значению индукции В (t ) , то он тоже будет периодически линейно нарастать и линейно убывать при периодическом линейно изменяющемся магнитном поле. В свою очередь, трансформаторная э.д.с. (индукционная помеха) пропорциональна производной dВ / dt . Поэтому при линейности тока I (t ) на полупериодах его изменения индукционная помеха будет представлять собой напряжение постоянного уровня положительной полярности при одном знаке производной dВ / dt и отрицательной полярности - при противоположном знаке. Равенство уровней напряжения помехи на полупериодах нарастания и убывания индукции В (t ) позволяет избавиться в выходном сигнале преобразователя от трансформаторной э.д.с., например, путем осреднения сигнала на периоде Т изменения тока. Временные диаграммы, поясняющие реализацию описанного выше способа подавления трансформаторной э.д.с. в выходном сигнале электромагнитного преобразователя с линейно нарастающим и убывающим магнитным полем, приведены на рис. 1. I

U t UТР t U + UТР t Uвыб

Uвыб 1

Uвыб 2

Uвыб 1 t

U вых t

Рисунок 1 – к устранению трансформаторной э.д.с. в преобразователе с магнитным полем, изменяющимся по линейному закону

383

Дифференциальный выходной сигнал электромагнитного преобразователя расхода (скорости), представляющий собой сумму полезного сигнала скорости U (t ) и трансформаторной э.д.с. U ТР (t ) , поступает на входы дифференциального усилителя измерительного канала расходомера. В интервалы времени, когда трансформаторная э.д.с. принимает установившиеся (постоянные) значения, в устройстве управления расходомера формируются импульсы выборки UВЫБ, которыми управляются два аналоговых запоминающих устройства УВХ 1 и УВХ 2, подключенные входами к выходу дифференциального усилителя. При поступлении импульса UВЫБ 1 на управляющий вход УВХ 1 в его память записывается значение выходного напряжения усилителя, равное U1 = U C1 + (−U ТР1 ) , где U C1 - значение сигнала измеряемой скорости в момент поступления импульса UВЫБ 1; U ТР1 - значение сигнала трансформаторной э.д.с. в момент поступления импульса UВЫБ 1. Это значение выходного напряжения усилителя хранится в памяти УВХ 1 вплоть до поступления импульса UВЫБ 2 на управляющий вход УВХ 2. При поступлении импульса UВЫБ 2 на управляющий вход УВХ 2 в его память записывается значение выходного напряжения измерительного усилителя, равное U 2 = −U C 2 + (−U ТР2 ) , где U C 2 - значение сигнала измеряемой скорости в момент поступления импульса UВЫБ 2; U ТР2 - значение сигнала трансформаторной э.д.с. в момент поступления импульса UВЫБ 2. По окончании импульса UВЫБ 2 напряжения U1 и U 2 поступают на входы разностного усилителя, на выходе которого формируется разность напряжений U1 и U 2 - выходное напряжение прибора, пропорциональное только значению измеряемой скорости, а напряжение трансформаторной э.д.с. оказывается подавленным. Импульсное магнитное поле. Помехи в электромагнитных измерителях расхода (скорости), обусловленные применением переменного магнитного поля, оказываются тем сильнее, чем выше частота поля. Поэтому, когда не нужно измерять быстро изменяющиеся расходы, целесообразно снижать рабочую частоту (обычно 50 Гц) магнитного поля. При этом, как правили, частоту поля принимают в целое число раз ниже частоты 50 Гц: 50:8 = 6,25 Гц; 50:16 = 3,125 Гц и даже 50:32 = 1,5625 Гц. Как будет показано ниже, это позволяет подавить внешние помехи, по частоте кратные промышленным частотам (50 Гц и 400 Гц). Кроме того, при уменьшении частоты существенно снижается негативное влияние собственных индукционных помех и емкостных токов утечки; уменьшается дрейф полезного сигнала и уровень собственных шумов; снижается потребление электроэнергии; упрощается изготовление преобразователя за счет исключения экранирования электродов и измерительных цепей [2, 4]. Одновременно со снижением частоты рационально переходить на применение в преобразователе расхода (скорости) импульсного магнитного поля, используя, например, для питания индуктора (обмотки возбуждения) источник импульсного тока. Это позволяет упростить как конструкцию измерительного преобразователя, так и схему измерительного канала расходомера [2, 3]. Применяют расходомеры с импульсным магнитным полем, у которых для питания обмотки преобразователя используют импульсы тока разной полярности без паузы, импульсы тока разной полярности с паузой между ними, однополярные импульсы тока. Последний вариант ввиду простоты технических решений является предпочтительным [2]. Он реализуется, например, путем последовательного поочередного отключения и подключения обмотки возбуждения преобразователя к источнику постоянного тока. При этом ток, питающий обмотку, можно представить в виде последовательности импульсов почти прямоугольной формы и создаваемое им магнитное поле можно рассматривать как суперпозицию постоянной и переменной составляющих. Как результат, применение в измерителе импульсного магнитного поля почти прямоугольной формы позволяет избавиться 384

от недостатков, присущих электромагнитному преобразователю расхода, как с постоянным магнитным полем (электрохимические процессы и э.д.с. поляризации электродов), так и с гармоническим магнитным полем (трансформаторная э.д.с. и помехи, обусловленные токами утечки) [2]. Ниже на рис. 2 представлены диаграммы, поясняющие процесс формирования сигнала скорости (расхода) в реальном электромагнитном измерителе с импульсным магнитным полем. На рис. 2 показаны зависимости от времени индукции В (t ) магнитного поля в рабочей области преобразователя и выходного сигнала электромагнитного преобразователя U (t ) при питании обмотки возбуждения однополярными импульсами напряжения Е. Е

B 0

UC + UП

Δt3

UП t

Рисунок 2 – К описанию принципа работы электромагнитного измерителя с импульсным магнитным полем Вследствие того, что обмотка возбуждения преобразователя имеет некоторую собственную индуктивность, форма тока в ней и, соответственно, индукции В магнитного поля в рабочей области преобразователя отличаются от прямоугольной. Соотношение между активным и индуктивным сопротивлениями обмотки возбуждения преобразователя выбирается таким, чтобы в каждом полупериоде тока возбуждения индукция магнитного поля В(t) достигала установившегося значения Вm (см. рис. 2) и сохраняла его в течение промежутка времени ∆t1 (и ∆t2, тоже). В течение промежутка времени ∆t1 (и ∆t2, тоже) происходит измерение разности потенциалов чувствительных электродов преобразователя. Причем, измеряемая разность потенциалов на указанном выше промежутке времени ∆t1 (и ∆t2, тоже) не искажается трансформаторной э.д.с., которая не индуцируется вследствие неизменности во времени магнитного потока в рабочей области преобразователя [2]. При отключении тока возбуждения индукция магнитного поля убывает и с течением времени становится равной нулю. Поскольку процесс «рассасывания» заряда на границе раздела «электрод - жидкость» является инерционным, то разность потенциалов чувствительных электродов преобразователя спустя промежуток времени, достаточный для окончания процессов, вызванных исчезновением магнитного поля, становится равной постоянному значению э.д.с. поляризации - помехи UП на рис. 2. Это значение измеряется на промежутке времени ∆t3 и передается в память измерительного устройства. Отметим, что на промежутке времени ∆t3 магнитное поле в рабочей области преобразователя неизменно отсутствует. Поэтому в это время трансформаторная э.д.с. не индуцируется (как и на промежутках времени ∆t1 и ∆t2) и не искажает измеряемую разность потенциалов. В начале следующего периода тока возбуждения в обмотку преобразователя вновь подается ток. Спустя некоторое время индукция магнитного поля снова принимает установившееся значения Вm. Измеряемая на промежутке времени ∆t2 разность потенциалов электродов преобразователя становится равной сумме помехи UП (э.д.с. поляризации) и 385

информативного сигнала UС, пропорционального расходу (скорости) потока. Напряжение, полученное при втором измерении на промежутке времени ∆t2, также передается в память измерительного устройства. Разность двух значений напряжений, измеренных на промежутках времени ∆t1 и ∆t3 (или ∆t2 и ∆t3), представляет собой полезный сигнал UС, содержащий информацию о расходе (скорости) потока [2, 4]. Если на входе преобразователя действует помеха промышленной частоты Uf, то она подавляется в измерительном канале прибора и не вносит вклад в его выходной сигнал. С этой целью частоту тока питания обмотки возбуждения преобразователя принимают меньше частоты 50 Гц в целое число раз, а длительности промежутков времени ∆t1, ∆t2 и ∆t3 выбирают равными целому числу периодов помехи промышленной частоты (см. рис. 3). При таком выборе среднее значение сигнала помехи на указанных промежутках времени будет равно нулю и помеха будет отсутствовать в выходном сигнале прибора [2]. Uf

B 0

Uf UC +UП

UП

Uf t

Рисунок 3 – К описанию способа подавлению помехи промышленной частоты Расходомеры с импульсным магнитным полем обеспечивают, как показывают исследования, более высокую точность измерения, чем расходомеры с иным переменным полем [2, 4]. Вывод. Результаты приведенного выше анализа показывают, что: - постоянное магнитное поле не может применяться в электромагнитных преобразователях расхода (скорости), предназначенных для работы в потоках жидкостей с ионной проводимостью; - использование гармонического магнитного поля позволяет избавиться от негативных явлений, препятствующие использованию постоянного поля; но при этом усложняется конструкция преобразователя и значительно снижается его чувствительность; - в настоящее время наиболее предпочтительно применение в электромагнитных преобразователях расхода (скорости) импульсного магнитного поля низкой частоты. Перечень ссылок 1. Шерклиф Дж. Теория электромагнитного измерения расхода/ Дж Шерклиф: Пер. с. англ. – М.: Мир, 1965. – 268 с. 2. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://elib.gstu.by/bitstream/handle/220612/11221/СИвПЭ%20Теория.pdf?isAllowed=n&se quence=11 3. Зори А.А. Методы, средства, системы измерения и контроля параметров водных сред. / А.А Зори, В.Д Коренев, М.Г. Хламов – Донецк: РИА ДонГТУ, 2000. – 388 с. 4. Кремлевский П.П. Расходомеры и счетчики количества веществ: Справочник: Кн. 2 – СПб.: Политехника, 2004. – 412 с / П.П. Кремлевский// Расходомеры и счетчики количества веществ: Справочник: Кн. 2 – СПб.: Политехника, 2004. – 412 с.

386

УДК 621.313.333 УСТРОЙСТВО ОБРАБОТКИ ВИБРОАКУСТИЧЕСКОГО СИГНАЛА Косарев Н.П., к.т.н., доцент; Граничный П.Д., студент (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ, г.Донецк, ДНР») Существует огромное количество механизмов циклического действия, в которых характер взаимодействия элементов подчиненный периодическому закону, связанному с вращательным движением. К такому роду механизмов относятся роторные механизмы, где периодическое нарушение в наиболее простом виде выявляется как сумма гармонических составляющих, кратных основной частоте возмущения, то есть в виде полигармонического колебания: y(t) = ∑𝑛𝑘=1 𝑎𝑘 · cos (𝑘 · 𝜔0 · 𝑡 + ф𝑘 ) В роторных механизмах одной из основных частот возбуждения является вращательная (роторная) частота: 𝜔 𝑓0 = 2·𝜋0 Где 𝜔0 – угловая частота вращения. На постоянных режимах спектр колебаний – дискретный с отсчетами в точках ω = k𝜔0 S(ω) = ∑𝑛𝑘=1 𝐴 (𝑘 · 𝜔0 ) · 𝛿(𝜔 − 𝑘 · 𝜔0 ) 2/2 Здесь 𝐴(𝑘 · 𝜔0 ) = 𝑎𝑘 – амплитуда спектрального компонента на k-той гармонике частоты 𝜔0 , δ – дельта-функция Дирака. Информативные параметры такой модели колебаний является значение спектральных амплитуд 𝐴(𝑘 · 𝜔0 ) и скорость их изменения при увеличении наработки механизма. Амплитуды колебаний на роторных частотах определяются чаще величиной дисбаланса, несоосностью валов, кинематическими погрешностями. Кроме вращательных частот, в спектре акустического сигнала роторного механизма присутствуют такие характеристики частоты, как: 𝑓𝑧 = 𝑘 · (𝑓0 · 𝑧) k = 1,2,3..n

где z – число элементов взаимодействия на окружности ротора. Модель полигармонического нарушения колебаний в роторных механизмах является удобной формой представления спектра колебательного процесса, который позволяет сконцентрировать внимание исследователя лишь на определенных частотах 𝑘𝑓𝐵 диагностируемого узла механизма. Первичный процесс локализации источников повышенной виброактивности конструкции механизма состоит именно в выявлении потенциальных источников нарушений, которые вызывают колебания на данной частоте. С развитием вычислительной техники все больше задач специальной обработки реализуется на средствах цифровой обработки. Такие системы более просты в настройке, более стабильны во времени и проще модернизируются. Причем , эта модернизация касается прежде всего методов и алгоритмов цифровой обработки исходного сигнала. Рассмотрим структуру подобной системы:

387

Рисунок.1 - Функциональная схема системы виброакустической диагностики где Д - датчик; БПО - блок предварительной обработки; УЗ - усилитель заряда; ФНЧ фильтр нижних частот; БК - блок компараторов; У - масштабирующий усилитель; МБ - микропроцессорный блок; УВХ/ АЦП - устройство выборки-хранения/ аналогово цифровой преобразователь; МК - микроконтроллер; ОЗУ - оперативно запоминающее устройство; БКИ - блок клавиатуры/ индикации. Для всестороннего анализа вибрации роторных механизмов в каждой измерительной точке должны быть сделаны измерения по трем ортогональным осям. В практических ситуациях та же информация может быть получена при измерении в одном - двух основных направлениях. Выбор местоположения и направление оси установления датчиков представляет собой ответственную операцию. Если начальный сигнал не содержит информации про состояние элемента механизма, который исследуется, то никакой сложный анализ не поможет определить состояние механизма. Механизм как акустическая система имеет очень сложную структуру, поэтому выразить какие ни будь конкретные рекомендации касательно выбора места, в котором нужно разместить датчик, невозможно. Уменьшить влияние помех можно разбитием механизма на более простые агрегаты с установкой датчиков как можно ближе к потенциальным источникам возбуждения колебаний. Важным параметром датчика является ширина их частотного диапазона. Она должна быть согласована с активной полосой спектра сигнала. Спектр акустических колебаний механизмов занимает достаточно большой интервал частот, поэтому датчики, которые используются в диагностической аппаратуре, а так же усилители должны быть широкополосными. Для этого собственная частота датчика должна быть высокой и, примерно, в 2 раза превышать верхнюю частоту сигнала. Наиболее оптимальные показатели имеют пьезоэлектрические акселерометры. Пьезоэлектрические материалы дают высокий уровень на выходе с очень малым отклонением, 𝐻 так как значение коэффициентов жесткости этих материалов лежит в пределах 104 ∗ 109 2 , м т.е. примерно равные коэффициентам жесткости многих металлов. Другими словами, чувствительные пьезоэлектрические элементы не имеют тенденции к искривлению и часто называются твердотельными элементами. Поэтому пьезоэлектрические датчики имеют высокую устойчивость к внешним воздействиям и отличную линейность на широком амплитудном диапазоне. Фактически, при работе с правильно сконструированным формирователем сигнала пьезоэлектрические датчики обычно имеют динамический диапазон порядка 120 дБ. Это означает, что один и тот же акселерометр может измерять уровни ускорения порядка 0,0001 g и настолько высокие как 100 g. Частотная характеристика акселерометра приведена на рисунке 2:

388

Рисунок. 2 - Частотная характеристика акселерометра Пиком характеристики является частота резонанса датчика. Ниже границ эффективного диапазона - низкая чувствительность и неравномерность характеристик. Выше неоднородность характеристик и нестабильность параметров. В центральной части выбирается эффективный диапазон, который имеет однородную характеристику, определяющую стабильную работу датчика в требуемом диапазоне частот. Сигнал пьезоэлектрического датчика в виде электрического заряда, пропорционального ускорению колебаний входного сигнала, поступает на вход усилителя заряда (УС), который преобразует заряд в пропорциональное значение напряжения.

Рисунок. 3 - Эквивалентная схема усилителя заряда Усилитель заряда представляет собой операционный усилитель, с емкостной обратной связью Чтобы обеспечить необходимый динамический диапазон, избегая при этом перегрузки входного канала, усиление УЗ автоматически регулируется микроконтроллером (МК) Если сигнал с УЗ выходит за пределы указанного диапазона, то блок сравнения (БК) сигнализирует об этом МК, и он уменьшает усиление УЗ до тех пор, пока сигнал не обеспечит полное заполнение тракта передачи. Блок компаратора представляет собой 2 компаратора, которые контролируют уровень отрицательного и положительного сигнала, выходы которого поступают на триггеры RS. Масштабированный выходной сигнал УЗ подается на фильтр нижних частот (фильтр нижних частот), где он фильтруется для подавления компонентов, которые находятся выше требуемого частотного диапазона. Этот диапазон определяется информативной составляющей сигнала, которая представляет интерес для дальнейшего анализа. Фильтр Баттерворта наилучшим образом соответствует идеальному отклику для диапазона низких частот. В качестве схемы реализации фильтра нижних частот вы можете выбрать схему фильтра для ИНУН (источника напряжения управляемого напряжением), который реализует неинвертирующее (положительный коэффициент) усиление.

389

Рисунок. 5 - Фильтр на ИНУН второго порядка После ФНЧ сигнал усиливается до полной загрузки динамического диапазона канала и уменьшения ошибки относительно квантования по уровню в АЦП. Коэффициент усиления усилителя устанавливается программно при помощи МК. Контроль выхода сигнала усилителя за заданные пределы контролируется БК. С выхода усилителя сигнал поступает на аналогово-цифровой преобразователь (АЦП). Простейшим вариантом является АЦП поразрядного взвешивания. Принцип работы этого класса преобразователей основывается на последовательном сравнении измеряемой величины с 1/2, 1/4, 1/8 (и т.д.) частями от ее возможного максимального значения. Это позволяет для Nразрядного АЦП последовательного приближения выполнить весь процесс преобразования за N шагов (итераций), вместо 2N-1 при использовании последовательного расчета и получать существенное преимущество в скорости преобразования. Так при N=10 можно выиграть в скорости до 100 раз, что позволяет получать при помощи такого АЦП до 105…106 преобразований в секунду. В это время статическая погрешность этого типа преобразователей обусловлена, в основном, использованным в преобразователе ЦАП и может быть очень малой, что позволяет реализовать разделительную способность до 18 двоичных разрядов. Упрощенная схема приведена на рисунке 6

Рисунок 6 Упрощенная схема АЦП Согласно теореме Котельникова частота дискретизации сигнала должна быть в 2 раза выше частоты самого сигнала. Разработано устройство вибродиагностики на основе пьезоэлектрического датчика. Система построена из стандартных доступных модулей, не содержит дорогостоящих компонентов и проста в повторении. Перечень ссылок 1. Баркова Н.А. - Современное состояние виброакустической диагностики машин. 2002. 2. Полищук Е.С. - Измерительные преобразователи. - Киев: Вища школа. Головное издво, 1981. - 296 с. 3. Техническое описание устройства УЗ-2. 4. Джонсон Д. Джонсон Дж. - Справочник по активным фильтрам. - М: Энергоатомиздат, 1983. - 128 с 390

УДК 621.397 РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ПОРТАТИВНОГО ТЕПЛОВИЗОРА НА ОСНОВЕ ИНФРАКРАСНОГО ДАТЧИКА MLX90640 Кузнецов Д.Н., к.т.н., доцент; Бондаренко Г., студент (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР») Тепловизор – это специальное устройство для контроля распределения температуры поверхности различных объектов. Эти приборы оборудованы экраном, на котором отображается исследуемая поверхность, раскрашенная в различные цвета. Каждый из них соответствует определенной температуре. Применение тепловизоров обусловлено необходимостью поиска горячих (иногда - холодных) мест на температурном поле, наличие которых говорит о нарушении нормального режима эксплуатации объекта или оборудования, опасных дефектах, потерях энергии и т.д. При этом тепловизор позволяет не только локализовать эти "горячие точки", но и измерить их температуру. Тепловизор используют для решения задач широкого спектра, в некоторых случаях этот измерительный инструмент является незаменимым. Основным сдерживающим фактором широкого применения тепловизоров является их дороговизна. В работе [1] предложен бюджетный вариант сканирующего тепловизора на базе пирометрического датчика серии MLX90614. Однако данный прибор имеет весьма большое время измерения. На получение одного кадра уходит несколько минут. Значительно сократить время измерений и получить приемлемое качество изображения позволяют новые инфракрасные (ИК) датчики серии MLX90640 и модули на их основе. Целью работы является создание недорогого портативного тепловизора на основе датчика MLX90640 и стандартных электронных модулей для решения широкого круга задач. Датчик MLX90640 выпускается в двух модификациях: ВАА имеет широкий угол обзора 110х75 градусов (для измерений на малых расстояниях); ВАВ – узкий угол обзора 55х35 градусов (удобен для измерений на больших расстояниях). В разработанном тепловизоре использован модуль GY-MCU90640, который кроме самого ИК датчика содержит линейный стабилизатор напряжения, расширяющий диапазон питающих напряжений, и микроконтроллер STM32F103, который упрощает работу с датчиком и обеспечивает получение данных о температуре непосредственно через интерфейс UART. При этом оригинальный интерфейс I2C MLX90640 сохраняется, и чип датчика может непосредственно управляться внешним микроконтроллером. Элементная база тепловизора приведена на рисунке 1. Тепловизор собран по модульному принципу из стандартных компонентов: - плата GY-MCU90640 с тепловым сенсором MLX90640BABB; - плата микроконтроллера Teensy 3.1; - цветной ТFT экран 2,2 дюйма с разрешением 320 на 240 пикселей; - Li-Ion аккумулятор 3,7 В 1000 мА•ч; - модуль повышающего DC-DC преобразователя с фиксированным выходным напряжением 5В. Измерительные данные считываются микроконтроллером Teensy 3.1, обрабатываются и отображаются на цветном TFT дисплее в виде цветного тепловизионного изображения поверхности исследуемого объекта. Технические характеристики тепловизора: - диапазон измеряемых температур, 0С от -40 до +300; - диапазон длин волн, регистрируемого излучения, мкм от 7 до 14; - разрешение, пикс. 32 на 24; - общее число пикселей 768; 391

- угол обзора, град. - цветовая гамма - размер экрана, дюйм - частота обновления экрана, Гц - погрешность измерений, 0С GY-MCU90640

55 на 35; радужная; 2,2. 4; ±2.

Teensy 3.1

TFT 2,2 дюйма

DC-DC 5В

Рисунок 1 – Элементная база тепловизора Дополнительно на экране можно включить отображение минимальной и максимальной температур в кадре и температуру в центре экрана (в прицеле). Так же реализован режим съемки кадра с усреднением по времени для уменьшения зашумленности картинки. Для отображения поля температур на экране тепловизора необходимо для каждого пикселя числовому значению измеренной температуры найти соответствующий цвет. Рассмотрим один из вариантов такого преобразования, реализованный в разработанном тепловизоре. На рисунке 2 приведен принцип преобразования значений температуры от 0 до 180 градусов в значения RGB. Диапазон разбит на 6 поддиапазонов. Для преобразования температуры всех пикселей в интервал [0,180] следует воспользоваться формулой

T = 180 

TPIXEL − TMIN , TMAX − TMIN

где TMIN и TMAX – соответственно минимальная и максимальная температуры в массивематрице температур датчика тепловизора. Принципиальная схема тепловизора представлена на рисунке 3. Обмен данными между тепловизионным сенсором MLX90640 и микроконтроллером Teensy 3.1 осуществляется по аппаратному интерфейсу UART1. Для выбора режима работы используются кнопки S1-S3.

392

255 120

255

235 G 60

255 140 B

80 10 0

120

150

180

Teensy 3.1 TX RX

S3 S2 S1 DC CS MOSI

GND 0 RX1 1 TX1 2 ~3 ~4 ~5 ~6 7 RX3 8 TX3 ~9 RX2 ~10 TX2 11 12

Vin AGND 3V3 A9 23~ A8 22~ A7 21~ A6 20~ SCL0 A5 19 SDA0 A4 18 A3 17 A2 16 A1 15 A0 14 LED 13

5V 3V3

CS 3V3 DC MOSI SCK 3V3

3V3

SCK

TX RX

1 2 3 4 5 6 7 8 9

VCC GND CS RESET DC/RS SDI/MOSI SCK LED SDO/MISO

TFT 2,2" 320x240

Рисунок 2 – Принцип преобразования значений от 0 до 180 в значения RGB

Vin Gnd MLX90640 TX RX S1

POW C1

DC-DC

Vbat 3,7В

Рисунок 3 – Принципиальная схема тепловизора Опытный образец тепловизора имеет бескорпусное исполнение. Все элементы смонтированы на односторонней печатной плате размером 90х60 мм. На рисунке 4 приведено 393

фото измерения температуры радиатора батареи отопления с помощью разработанного тепловизора. С использованием опытного образца были исследованы шумовые характеристики тепловизора. Получена выборка из 100 измерений температуры неподвижного объекта и определено среднее квадратическое отклонение (СКО) температуры выбранного пикселя. В результате получили СКО = 0,31 0С.

Рисунок 4 – Измерение температуры радиатора батареи отопления с помощью разработанного тепловизора Выводы Разработанный тепловизор выполнен из стандартных доступных модулей, не содержит дорогостоящих компонентов, прост в повторении и не требует настройки и калибровки. Опытный образец тепловизора обеспечивает измерение поля температур объектов в диапазоне от -40 до +300 0С с погрешностью не более ±2 0С и СКО порядка 0,3 0С. Скорость видеосъемки – 4 кадра в секунду. Перечень ссылок 1. Кузнецов Д.Н., Стеценко А. Исследование тепловизора на базе инфракрасного датчика температуры серии mlx90614 / Автоматизація технологічних об’єктів та процесів. Пошук молодих. Збірник наукових праць ХІV науково-технічної конференції аспірантів та студентів в м. Донецьку 22-24 квітня 2014 р. - Донецьк, ДонНТУ, 2014. – С.300-305. 2. GY-MCU90640 MLX90640 Module de caméra infrarouge à capteur thermométrique matriciel IR 32 * 24. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.skyurdut.com/index.php?main_page=product_info&products_id=208238 (дата обращения: 05.05.2020).

394

УДК 621.3.088 КОРРЕКЦИЯ ДИНАМИЧЕСКОЙ ПОГРЕШНОСТИ ФОТОПРИЕМНОГО УСТРОЙСТВА ОДНОЛУЧЕВОГО ФЛУОРИМЕТРА Кузнецов Д.Н., к.т.н., доцент; Карповский А.Ю., аспирант (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г.Донецк, ДНР») Повышение продуктивности сельского хозяйства Республики является важной народнохозяйственной задачей. Для оценки продуктивности сельскохозяйственных культур перспективным является флуориметрический метод оценки прохождения фотосинтеза путем измерения флуоресценции хлорофилла в листьях растений. Данный метод позволяет оценить и спрогнозировать влияние на жизнедеятельность растений целого ряда факторов: климатических условий, вносимых в почву веществ, вирусных инфекций, оросительных норм и т.п. Данный метод предусматривает применение приборов-флуориметров, которые облучают лист растения световым потоком, а затем фиксируют "отклик" растения с последующим анализом фиксируемых данных. В настоящее время применение флуориметрии затрудняется сложностью и дороговизной необходимого оборудования. Для преодоления известных сложностей в работе [1] разработан и предложен к применению простой и доступный однолучевой флуориметр для измерения и анализа флуоресценции хлорофилла в листьях растений. Для регистрации интенсивности флуоресценции хлорофилла в разработанном флуориметре используется фотоприемное устройство TSL257 - высокочувствительный малошумящий оптический преобразователь света в напряжение. В данном преобразователе фотодиод и трансимпедансный усилитель объединены в одной монолитной интегральной схеме, что позволило получить высокую чувствительность и стабильность при малом уровне шумов. Однако фотоприемник TSL257 обладает недостаточным быстродействием, что приводит к снижению точности регистрации стартового участка (быстрой фазы) индукционной кривой флуоресценции и числовых характеристических показателей при ее обработке. Целью работы является повышение точности однолучевого флуориметра путем коррекция динамической погрешности фотоприемного устройства TSL257. Рассмотрим индукционную кривую флуоресценции, приведенную на рисунке 1. Данная кривая отражает изменения эмиссии флуоресценции хлорофилла в фотосинтезирующем объекте. Ее можно разделить на быструю фазу, (около 1 с), и медленную фазу, продолжающуюся несколько минут. Важным числовым параметром, определяемым по кривой флуоресценции, является параметр F0 - начальная флуоресценция объектов, адаптированных к темноте. С участием этого параметра вычисляется ряд других параметров. Поэтому F0 нужно измерять как можно точнее. Однако на начальном участке сигнал флуоресценции изменяется максимально быстро и для повышения точности измерений параметра F0 необходимо выполнять коррекцию динамической погрешности фотоприемника. На рисунке 2 представлена переходная характеристика фотоприемного устройства TSL257, определенная экспериментально. По виду переходного процесса определено, что передаточная функция фотоприемника соответствует апериодическому звену первого порядка и описывается выражением [2]

W (s) =

k , T  s +1

где Т – постоянная времени фотоприемника (T~70 мкс). Уравнение переходной функции фотоприемника:

395

(1)

t −  h(t ) = A  1 − e T 

 ,  

(2)

Сигнал на входе x(t) и выходе y(t) фотоприемника связаны дифференциальным уравнением 1-го порядка: T

dy(t ) + y (t ) = x(t ) , dt

(3)

Сигнал флуоресценции

FТ

0,1

100

1000

10000

Индукционное время (мс)

Рисунок 1 - Вид кривой индукции флуоресценции хлорофилла

Рисунок 2 – Переходная характеристика фотоприемного устройства TSL257, определенная экспериментально Из уравнения (3) следует, что для компенсации динамической погрешности фотоприемника достаточно к выходному сигналу y(t) прибавить поправку ΔПОПР 396

x(t ) = y (t ) +  ПОПР = y (t ) + T 

Рассмотрим погрешности: 1) = y1. 2) 3)

dy(t ) , dt

(4)

алгоритм, реализующий данный способ коррекции динамической Запомнить предыдущее значение сигнала на выходе фотоприемника: y0 Получить новое значение сигнала y1 = y. Вычислить поправку  ПОПР =

T  ( y1 − y 0 ) , t

где Δt – период дискретизации. 4) Внести поправку в результат измерений: x = y1 + ΔПОПР. 5) Выдать результат в последовательный порт. Проверим работоспособность предложенного алгоритма коррекции динамической погрешности путем моделирования в программе Proteus ISIS. Для этого создадим модель схемы с микроконтроллером DD1 ATmega328 и апериодическим звеном первого порядка LP1 (см.рис.3). Коэффициент передачи и постоянную времени апериодического звена примем равными соответственно А=1 и τ=50 мс. Период дискретизации зададим равным Δt=10 мс. Результаты моделирования при поступлении на вход апериодического звена ступенчатого сигнала, приведены на рисунке 4.

DD1 12 13 14 15 16 17 7 8

LP1 A.

1 1 +

1° ORD : LP

23 24 25 26 27 28 29

PB0/ICP1/CLKO/PCINT0 PD0/RXD/PCINT16 PB1/OC1A/PCINT1 PD1/TXD/PCINT17 PB2/SS/OC1B/PCINT2 PD2/INT0/PCINT18 PB3/MOSI/OC2A/PCINT3 PD3/INT1/OC2B/PCINT19 PB4/MISO/PCINT4 PD4/T0/XCK/PCINT20 PB5/SCK/PCINT5 PD5/T1/OC0B/PCINT21 PB6/TOSC1/XTAL1/PCINT6 PD6/AIN0/OC0A/PCINT22 PB7/TOSC2/XTAL2/PCINT7 PD7/AIN1/PCINT23 PC0/ADC0/PCINT8 PC1/ADC1/PCINT9 PC2/ADC2/PCINT10 PC3/ADC3/PCINT11 PC4/ADC4/SDA/PCINT12 PC5/ADC5/SCL/PCINT13 PC6/RESET/PCINT14

AREF AVCC ADC6 ADC7

30 31 32 1 2 9 10 11

VCC

20 18 19 22

ATMEGA328P RXD TXD RTS CTS

Рисунок 3 – Модель схемы с микроконтроллером ATMega328 и апериодическим звеном первого порядка Для оценки качества восстановления входного сигнала была вычислена погрешность, как разность между восстановленными и действительными значениями входного сигнала. Получили, что погрешность восстановления сигнала не превышает 1 % (см.рис.5). 397

Рисунок 4 – Результаты моделирования: 1 – сигнал на выходе апериодического звена; 2 – восстановленный входной сигнал

Рисунок 5 – Погрешность восстановления сигнала Выводы Предложенный алгоритм коррекции динамической погрешности для измерительных преобразователей с характеристиками апериодического звена первого порядка позволяет эффективно восстанавливать входной сигнал путем программной обработки в микроконтроллере. Перечень ссылок 1. Кузнецов Д.Н., доцент; Карповский А.С., аспирант; Прокофьев Д. Разработка однолучевого флуориметра для измерения и анализа флуоресценции хлорофилла в листьях растений. Сборник научных трудов ХIХ международной научно-технической конференции аспирантов и студентов «Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых». г. Донецк 21-23 мая 2019 г. - Донецк : ДОННТУ, 2019. – С.333-336. 2. Идентификация звена 1-го порядка по переходной функции. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://studfile.net/preview/6235048/page:11/ (дата обращения: 05.05.2020).

398

УДК 62 ПОРТАТИВНЫЙ ОДНОКАНАЛЬНЫЙ КАРДИОМОНИТОР С БЕСПРОВОДНЫМ ИНТЕРФЕЙСОМ СВЯЗИ С КОМПЬЮТЕРОМ Кузнецов Д.Н., к.т.н., доцент; Король В.А, студент (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г.Донецк, ДНР») В настоящее время весьма актуальной является задача своевременной диагностики сердечно-сосудистых заболеваний, позволяющей на ранних этапах предупредить развитие болезней сердца, назначить эффективное лечение и рекомендовать режим и нагрузки. Для диагностики заболеваний сердечно-сосудистой системы используют электрокардиографы - приборы графической регистрации электрических потенциалов на теле человека возникающих при работе его сердца. В медицинских учреждениях широкое применение получили стационарные электрокардиографы, которые в идеале регистрируют одновременно 12 электрокардиограмм (отведений). В таких электрокардиографах электроды устанавливаются на конечности (их 3) и грудные отделы (их 6). Сегодня существует потребность в носимых электрокардиографах, которые позволяют мониторить состояние пациента круглосуточно. Так же актуальной является разработка мобильного электрокардиографа (ЭКГ) для спортсменов для определения состояния их сердечно-сосудистой системы при различных нагрузках и правильного планирования режима и характера нагрузки при тренировках. Здесь важно не число регистрируемых кардиограмм (достаточно и одной), а удобство использования, малый размер и масса, а также срок работы от батареи/аккумулятора. Таким образом, целью работы является разработка одноканального носимого электрокардиографа для диагностики состояния спортсменов на тренировках при различных нагрузках. Выделим основные требования к кардиомонитору: - малые размер и масса; - автономный режим работы; - одноканальный режим работы (минимальное число проводов и электродов); - запись информации в файл на электронный носитель; - беспроводный интерфейс связи с компьютером. Входные цепи кардиомонитора должны усиливать довольно слабый сигнал - в диапазоне напряжений 0,5–5 мВ в сочетании с постоянной составляющей величиной до ±300 мВ, которая возникает при контакте электрода с кожей (кожно-гальваническая реакция), плюс синфазная составляющая величиной до ±1,5 В между электродами и общим (земляным) проводом. Полоса частот, подлежащая обработке и анализу, составляет от 0,05 до 100 Гц. К тому же на сигналы ЭКГ могут накладываться различного рода шумы и помехи. Таким образом, сформулируем основные технические требования к кардиомонитору: - коэффициент усиления полезного сигнала - от 400 до 1000; - коэффициент ослабления синфазного сигнала помехи - не менее 100 дБ (100000 раз); - полоса усиливаемых частот - от 0,05 Гц до 100 Гц; - частота дискретизации – не менее 500 Гц; - погрешность, не более ± 5%; Структурная схема кардиомонитора представлена на рисунке 1. Сигналы с электродов обрабатываются микросхемой AD8232, на выходе которой формируется усиленный и отфильтрованный сигнал ЭКГ. Данный сигнал при помощи аналого-цифрового преобразователя, встроенного в микроконтроллер Ардуино, преобразуется в цифровой код и записывается в файл на SD карту памяти, а также при помощи блютуз модуля передается в компьютер для непосредственного визуального наблюдения в реальном масштабе времени. 399

Блютуз модуль ЭКГ модуль RC039 на базе AD8232

Адаптер SD-карты памяти

Микроконтроллерный модуль Arduino mini pro

Рисунок 1 – Структурная схема кардиографа AD8232 представляет собой интегрированный блок формирования сигнала для ЭКГ и других приложений измерения биопотенциала. Он предназначен для извлечения, усиления и фильтрации небольших биопотенциальных сигналов в присутствии шумов. AD8232 включает в себя функцию быстрого восстановления, которая уменьшает длительность длинных остаточных хвостов фильтра верхних частот. После резкого изменения сигнала, который рельсирует усилитель, AD8232 автоматически настраивается на более высокий уровень отсечки фильтра. Эта функция позволяет AD8232 быстро восстанавливаться и, следовательно, выполнять правильные измерения сразу же после подключения электродов к объекту [1]. AD8232 может реализовать двухполюсный фильтр верхних частот для устранения артефактов движения и потенциала полуэлементов электрода. Этот фильтр объединен с инструментальной архитектурой усилителя, что обеспечивает большой коэффициент усиления и фильтрацию верхних частот за один проход, тем самым экономя пространство и стоимость. На рисунке 2 приведена принципиальная схема разработанного кардиомонитора. Для визуализации кардиограммы на мониторе компьютера используется программа «PowerGraph». Данная программа предназначена для регистрации, визуализации, обработки и хранения аналоговых сигналов, записанных с помощью различных устройств сбора данных, и позволяет использовать персональный компьютер в качестве стандартных измерительных и регистрирующих приборов (вольтметров, самописцев, осциллографов, спектроанализаторов и др.) [2]. PowerGraph – это удобная система регистрация данных, которая обеспечивает: - поддержку любых скоростей записи; - неограниченный размер регистрируемых данных; - запись произвольного набора каналов (до 32); - программная и аппаратная синхронизация сбора данных (счетчики, таймеры, по уровню сигнала с записью пред- и пост-истории); - использование индивидуальных настроек для каждого типа измерений; - определение параметров сигналов по графикам с помощью скользящих маркеров;

400

- отображение полезной информации о записанных данных (дата и время начала записи, тип АЦП, размер данных); - эффективная система навигации по данным; - возможность редактирования данных. PowerGraph предоставляет так же обширный набор функций цифровой обработки сигналов. В состав программного обеспечения «PowerGraph» входит постоянно расширяемая библиотека функций обработки сигналов (более 200 функций). ARDUINO NANO Модуль AD8232

POWER

RESET 3V3 5V GND GND Vin

Модуль HC-06 Vcc Gnd TxD RxD +

ANALOG

0 1 2 3 4 5

DIGITAL

Gnd 3,3V OUTPUT LDLD+ #SDN

AREF GND 13 12 ~11 ~10 ~9 8 7 ~6 ~5 4 ~3 2 1 0

TX RX

7,4 В

Рисунок 2 – Принципиальная схема разработанного кардиомонитора Фото опытного образца разработанного кардиомонитора приведено на рисунке 3. Кардиомонитор смонтирован в небольшом пластиковом корпусе с откидывающейся верхней крышкой. Для питания используются две аккумуляторные Li-Ion батареи суммарным напряжением 7,4 В. На рисунке 4 приведены результаты регистрации кардиограммы разработанным кардиомонитором совместно с программой PowerGraph. Выводы 1. Благодаря использованию современной элементной базы удалось создать простой и дешевый кардиомонитор для диагностики состояния спортсменов на тренировках при различных нагрузках. Кардиомонитор имеет малые размеры и массу и обеспечивает запись кардиограммы в файл на microSD карту с одновременной передачей измерительных данных по беспроводному блютуз-интерфейсу на компьютер. 2. Использование свободно распространяемой версии программы PowerGraph для регистрации кардиограммы на компьютере существенно упростило задачу регистрации и ускорило процесс разработки. Обширный набор функций цифровой обработки сигналов, входящий в состав программы PowerGraph, открывает широкие возможности дополнительной фильтрации кардиограммы от наводок и помех.

401

Рисунок 3 – Фото опытного образца разработанного кардиомонитора

Рисунок 4 – Результаты регистрации кардиограммы в окне программы PowerGraph Перечень ссылок 1. AD8232 модуль снятия ЭКГ. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://radioprog.ru/shop/merch/60 (дата обращения: 05.05.2020). 2. Программное обеспечение «PowerGraph». [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.powergraph.ru (дата обращения: 05.05.2020). 3. Кузнецов Д.Н., Кабашнюк В.Ю. Портативный шестиканальный электрокардиограф с беспроводным интерфейсом связи с компьютером. Збірка наукових праць по матеріалам міжнародної наукової конференції «Теоретичні і практичні аспекти наукових досліджень». Частина 2. м. Київ, 26 квітня 2011р. — Київ, НАІРІ,2011. — С. 12–16.

402

УДК 681.121 ОЦЕНКА ПОГРЕШНОСТЕЙ РАСХОДОМЕРА ВОЗДУХА ДЛЯ ДОНЕЦКИХ ОЧИСТНЫХ СООРУЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ НАПОРНОЙ ТРУБКИ АННУБАР Кузнецов Д.Н., к.т.н., доцент; Модебадзе Т.Г, магистрант (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР») Человек в процессе своей жизнедеятельности, для различных своих нужд использует воду. При ее прямом использовании она загрязняется, изменяется ее состав и физические свойства. Для санитарного благополучия людей данные стоки отводятся с населенных пунктов. Для того, чтобы не загрязнять окружающую среду, они подвергаются обработке на специальных комплексах – очистных сооружениях. Эффективным средством для очистки сточных вод с помощью биологической среды служит аэротенк - сооружение, через которое протекают сточные воды, перемешанные с активным илом. В этой ёмкости выполняется биохимическая очистка сточных вод. Аэротенк обязательно содержит аэратор, благодаря которому стоки с активным илом насыщаются кислородом, который жизненно важен для аэробных микроорганизмов. Для обеспечения высокой эффективности биологической очистки сточных вод необходимо насыщать активный ил кислородом путем закачки компрессором в аэротенк воздуха. Однако нет смысла насыщать кислородом смесь выше определенного показателя. Для обеспечения оптимального насыщения смеси кислородом необходимо контролировать объем подаваемого в аэротенк воздуха с помощью расходомера. В качестве основного для измерения расхода воздуха был выбран метод динамического напора с использованием напорной трубки Аннубар. При измерении расхода с помощью напорных трубок, как и при измерении расхода с помощью сужающих устройств, используется метод переменного перепада давлений. Данный метод достаточно прост и надежен, однако на результат измерений существенное влияние оказывают температура и давление измеряемого газа в трубе [1]. Целью работы является исследование влияния температуры и давления воздуха в трубе на результат измерений расхода воздуха и его погрешность. Основные задачи работы: 1) Получить зависимость расхода воздуха, учитывающую влияние температуры и давления газа в трубе. 2) Исследовать частные погрешности результата измерения расхода. 3) Найти предельные значения погрешностей прямых измерений температуры и давления воздуха в трубе. 4) Сформулировать метрологические требования к измерительным каналам расходомера. Усредняющая напорная трубка Annubar разработана с запатентованной Т-образной конструкцией датчика для улучшенного измерения расхода методом переменного перепада давления и встроенного измерения температуры процесса. Фронтальный плоский профиль Тобразного сечения сенсора обеспечивает фиксацию точки отрыва потока, что увеличивает сигнал перепада давления и позволяет производить измерения в более широком диапазоне расходов. Обратная часть датчика включает застойные зоны, предназначенные для уменьшения шума сигнала и сопротивления засорению, вызванному частицами процесса [2]. Профиль трубки Аннубар в потоке газа представлен на рисунке 1. Получим формулу для определения расхода воздуха с помощью напорной трубки Аннубар. Из уравнения Бернулли следует, что между скоростью потока  и перепадом давления на напорной трубке dP существует квадратичная зависимость:

403

 = 



 (PНАП − РТОРМ ) =  



 dP,

(1)

где  - коэффициент трубки, близкий к единице; ρ – плотность газа в трубе, кг/м3; РНАП и РТОРМ – соответственно давление напора и давление торможения, Па. Профиль трубки Аннубар

Поток

Гильза термометра

PНАП

PТОРМ

Рисунок 1 – Профиль трубки Аннубар в потоке газа Формула вычисления расхода воздуха в трубе:

Q =  S =   S 

2  dP



(2)

где S – площадь поперечного сечения трубы, м2. Плотность воздуха ρ зависит от температуры Т и давления Р и может быть вычислена с использованием уравнения Менделеева-Клапейрона [3]

 (T , P) =

M P  , R T

(3)

где R – универсальная газовая постоянная (8,3144 Дж/моль/К); М – молярная масса (29 г/моль для сухого воздуха). Подставим выражение (3) в (2) и получим зависимость результата измерения расхода воздуха Q от результатов прямых измерений перепада давления dP на трубке Аннубар, температуры Т и давления Р воздуха в трубе

Q = S 

2  R dP  T  . M P

(4)

Доверительную границу неисключенной систематической погрешности (абсолютной) результата косвенного измерения расхода ΔQ при доверительной вероятности Р можно вычислить по формуле [4]:

404

Q = k 

( ) + ( ) + ( ) 2

QdP

 Q   Q   Q  =k    dP  +   T  +   P  .  dP   T   P  2

(5)

где k – коэффициент, принимающий значение 1,1 при Р=0,95; ΔQdP, ΔQdP и ΔQT – частные погрешности, обусловленные погрешностями прямых измерений дифференциального давления, температуры и абсолютного давления воздуха; ΔdP, ΔT и ΔP – абсолютные погрешности результатов прямых измерений динамического давления, температуры и абсолютного давления соответственно. Выполним оценку погрешностей для режима номинального расхода по следующим исходным данным: - скорость потока:  = 10 м/с; - расход: Q = 2,8 м3/с; - предел относительной погрешности измерения расхода: δQ = 1%; - перепад давления на трубке Аннубар: dP = 60 Па; - абсолютная погрешность дифференциального манометра: ΔdP = 1 Па; - температура потока: T = 20 0C; - абсолютное давление: Р = 101,3 кПа. Определим предел абсолютной погрешности результата измерений расхода Q =

Q Q 100%

1 2,8 = 0,028 м3/с. 100

Выполним расчет частных производных, входящих в выражение (5), получим:

Q = 0,024 м3/(с·Па), dP Q = 4,8110−3 м3/(с·К), T Q = −0,014 м3/(с·кПа). P Частная погрешность дифференциального манометра

 QdP =

измерения

расхода,

обусловленная

погрешностью

Q   dP = 0,024 1 = 0,024 м3/с. dP

При дальнейшем расчете будем считать, что погрешности термометра и датчика абсолютного давления вносят одинаковый вклад в суммарную погрешность измерения расхода и  QT =  QP =  . С учетом этого выражение (5) примет вид Q = k 

( ) + (2   ) 2

QdP

Выразим Δ из (6), подставим значения, получим

405

(6)

 Q  k = 

  0,028   −  dP 2   − 0,0242 1,1   =  = 7,25 10−3 м3/с. 2 2 2

(7)

Предел абсолютной погрешности измерительного канала температуры воздуха в трубе:  7,25 10−3 T = = = 1,51 0С. Q 4,8110−3 T Предел абсолютной погрешности измерительного канала абсолютного давления воздуха в трубе:  7,25 10−3 P = = = 0,52 кПа. Q 0,014 P Предел относительной погрешности измерительного канала абсолютного давления воздуха в трубе:  0,52  P = P 100% = 100% = 0,51% . P 101,3 Таким образом, в результате расчета погрешностей получили предельные значения погрешностей измерительных каналов температуры и абсолютного давления воздуха в трубе. Выводы 1. В работе получена аналитическая зависимость результата вычисления расхода воздуха от результатов прямых измерений перепада давления на трубке Аннубар, температуры и абсолютного давления воздуха в трубе. 2. Предложена формула суммирования частных погрешностей результата косвенного измерения расхода воздуха. 3. Выполненный для номинального режима расхода расчет погрешностей позволил сформулировать требования к метрологическим характеристикам измерительных каналов температуры и давления воздуха в трубе. Соответственно получили ΔТ = 1,5 0С и ΔТР = 0,52 кПа. Перечень ссылок 1. Кремлевский П.П. Расходомеры и счетчики количества: Справочник. – 4-е изд., перераб. и доп. – Л.: Машиностроение. Ленингр. Отд-ние. 1989. – 701 с. 2. Принцип работы осредняющей напорной трубки Annubar. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://emersonexchange365.com/worlds/russia/b/weblog/posts/annubar/ (дата обращения: 30.04.2020). 3. Плотность воздуха. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Плотность воздуха. (дата обращения: 30.04.2020). 4. Марусина М.Я., Ткалич В.Л., Воронцов Е.А., Скалецкая Н.Д. «Основы метрологии, стандартизации и сертификации». Учебное пособие. – СПб.: СПбГУ ИТМО, 2009. – 164 с. 5. Кузнецов Д.Н. Исследование погрешностей определения скорости газа по методу измерения динамического давления для ИИС градуировки термоанемометров. Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: Обчислювальна техніка та автоматизація. Випуск 58 / Редкол.: Башков Є.О. (голова) та ін. – Донецьк: Вид-во ДонНТУ, 2003. – с.75-80.

406

УДК 543.68:621.3.084 ОБОСНОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА СТРУКТУРНОЙ СХЕМЫ ЭЛЕКТРОННОГО УСТРОЙСТВА КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ПРОМЫВОЧНОЙ ЖИДКОСТИ В УСЛОВИЯХ МОЛОКОЗАВОДА Морозов И.А., магистрант; Косарев Н.П. доц., к.т.н., доц.; Лыков А.Г., ст. преп. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Для обеспечения рентабельности производства молочной продукции производителям необходимо постоянно совершенствовать качество и эффективность производства. Основным фактором обеспечения высокого качества выпускаемого продукта во всех технологических процессах является выполнение санитарно-гигиенических требований, которое достигается только за счет правильно подобранных режимов мойки оборудования. Для промывки закрытых емкостей, трубопроводов технологического оборудования молокозавода используется CIP-мойка. Обеспечение удовлетворительных результатов CIP-мойки реализуется за счет контроля следующих параметров процесса – концентрация промывочного раствора (используются водные растворы каустической соды (NaOH), азотной кислоты (NHO3) и очищенная вода), температура промывочного раствора, продолжительность мойки [1]. Контроль качества промывочной жидкости в условиях молокозавода заключается в измерении ее удельной электропроводности перед подачей в трубопровод для определения концентрации промывочных растворов и доведения ее до нужного уровня при отклонении полученного значения от номинального. Для измерения электропроводности в состав разрабатываемого электронного устройства вводится соответствующий измерительный канал. Для получения результата с требуемой точностью необходимо устранить влияние внешних факторов на результат измерения. Одним из основных факторов является температура раствора, в котором производится измерение [1]. Таким образом, в состав устройства также следует ввести измерительный канал температуры. Полученные значения электропроводности и температуры раствора передаются в микропроцессорный блок, где выполняется определение концентрации промывочного раствора. Укрупненная структурная схема электронного устройства контроля качества промывочной жидкости в условиях молокозавода приведена на рисунке 1.

КИЭП МАС

МПБ

КИТ Рисунок 1 – Укрупненная структурная схема электронного устройства контроля качества промывочной жидкости в условиях молокозавода На рисунке 1 приведены: КИЭП – канал измерения электропроводности; КИТ – канал измерения температуры; МАС – мультиплексор аналоговых сигналов; МПБ – микропроцессорный блок. Для измерения удельной электропроводности предлагается использовать бесконтактный кондуктометрический метод, на основе которого строятся первичные преобразователи электропроводности индуктивного типа (рис. 2). Преимуществами данных преобразователей является отсутствие эффекта поляризации и, соответственно, ограничений при измерении

407

высокой проводимости, отсутствие чувствительность к отложениям среды.

электрического

контакта

со

средой,

малая

Рисунок 2 – Принцип работы первичного преобразователя электропроводности индуктивного типа На рисунке 2 приведены: 1 – первичная катушка; 2 – переменный электрический ток; 3 – вторичная катушка. В корпусе преобразователя, погружаемого в раствор, расположены две тороидальные катушки, которые установлены близко друг от друга. Для формирования тока высокой частоты используется генератор синусоидального сигнала, выходной сигнал которого подается на первичную катушку преобразователя. Катушка образует переменное магнитное поле в исследуемом растворе. Под влиянием этого поля образуется переменное магнитное поле во вторичной катушке преобразователя и, таким образом, образуется переменное напряжение вторичной катушки. Величина напряжения зависит от концентрации промывочных средств. Сопротивление витка исследуемого раствора упрощенно может быть описано выражением [2]:

Z 

2  a1 ,     R 02

(1)

где а1 – геометрические размеры первичной катушки; χ – удельная электропроводность раствора; R0 – минимальный радиус внутреннего отверстия преобразователя. Тогда зависимость модуля коэффициента передачи по напряжению от удельной электропроводности раствора описывается выражением: K 

 2  a 2 + b2 E 2m    C  b 2  n 2 =  ln E 1m 2  n1  Z  2  a 2 − b2

    C  b 2  n 2      R 02  2  a 2 + b2  =  ln 4  n1  a1   2  a 2 − b2

 , 

(2)

где а2 и b2 – геометрические размеры вторичной катушки; μС – магнитная проницаемость сердечника; n1 и n2 – число витков первичной и вторичной катушек; ω – частота входного сигнала. Выходной сигнал преобразователя усиливается усилителем. Для получения однозначных показаний АЦП следует преобразовать переменный сигнал в постоянный. Для выполнения этой функции в состав измерительного канала электропроводности вводится детектор сигнала, выпрямляющий его, то есть делает его однополярным. После этого с выпрямленного сигнала выделяется постоянная составляющая с помощью фильтра нижних частот. Полученная постоянная составляющая является мерой электропроводности промывочного раствора. Структурная схема канала измерения электропроводности раствора приведена на рисунке 3.

408

Гsin

ППЭП

УН

Рисунок 3– Структурная схема канала измерения электропроводности На рисунке 3 приведены: Гsin – генератор синусоидального сигнала; ППЭП – первичный преобразователь электропроводности; У – усилитель напряжения; Д – детектор; Ф – фильтр нижних частот. В качестве первичного преобразователя температуры используется проволочное термосопротивление, которое обладает достаточными точностными и конструктивными параметрами. Изменение сопротивления преобразователя от температуры описывается выражением: R (T ) = R 0  (1 +   T ), (3) где R0 – сопротивление при температуре 0 ° С; α – температурный коэффициент сопротивления; T– температура. Для преобразования сопротивления в напряжение используется резистивный мост. Сигнал на выходе резистивного моста при изменении температуры от от 0 до 100°С составлять десятки-сотни мВ. Данное напряжение должно быть преобразовано в цифровой код АЦП и подано на вход микроконтроллера. Напряжение на входе АЦП, как правило, может меняться от нуля до единицы Вольт. Итак, для приведения выходного напряжения резистивного моста к уровню входного напряжения АЦП в состав канала измерения температуры вводится усилитель. Структурная схема канала измерения температуры приведена на рисунке 4.

ИПН

ППТ

НРМ

УН

Рисунок 4 – Структурная схема канала измерения температуры На рисунке 4 приведены: ППТ – первичный преобразователь температуры; НРМ – неуравновешенный резистивный мост; УН – усилитель напряжения; ИП – источник постоянного напряжения. Опрос измерительных каналов осуществляется поочередно благодаря использованию в составе устройства мультиплексора аналоговых сигналов, управляемый от микроконтроллера и подключающий один из каналов ко входу АЦП. АЦП преобразует выходной сигнал измерительного канала в цифровой код для его дальнейшей обработки в микроконтроллере. Основные функции микроконтроллера заключаются в: - определении электропроводности и температуры промывочного раствора на основании выходных сигналов измерительных каналов; - определении концентрации промывочного раствора на основании выражения [1]: С(, T) =

 , k  (1 + a  (T − 25))

(4)

где k– коэффициент пропорциональности, зависящий от типа используемого промывочного раствора; a – температурный коэффициент удельной электропроводности; - вывод полученных результатов на индикацию; - обработка сигналов от клавиатуры; - принятие и передача данных в центральный компьютер. 409

Для индикации измеренных значений используется блок индикации. принятия/передачи данных от/в персональной компьютер используется блок связи. Структурная схема микропроцессорного блока приведена на рисунке 5.

Для

БС

МАС

АЦП

МК

БИ

Кл Рисунок 5 – Структурная схема микропроцессорного блока На рисунке 5 приведены: АЦП – аналого-цифровой преобразователь; МК – микроконтроллер; БС – блок связи; Кл – клавиатура; БИ – блок индикации. Таким образом, полученная полная структурная схема электронного устройства контроля качества промывочной жидкости в условиях молокозавода приведена на рисунке 6. БС Гsin

ППЭП

Ф МАС

ППТ

НРМ

АЦП

МК

БИ

УН Кл

ИПН

Рисунок 6 – Структурная схема электронного устройства контроля качества промывочной жидкости в условиях молокозавода Выводы. Разработанная структурная схема электронного устройства контроля качества промывочной жидкости в условиях молокозавода позволяет производить измерение концентрации подготовленного промывочного раствора с требуемой точностью. При этом встроенный микропроцессорный блок позволяет при необходимости производить перераспределение между концентрацией промывочного раствора и температурой в случае ограниченного количества моющих концентратов при сохранении качества мойки и дезинфекции. Перечень ссылок 1. Морозов И.А. Математическая модель определения качества промывочной жидкости в условиях молокозавода / И.А. Морозов, Н.П. Косарев Н.П., А.Г. Лыков // Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых: сборник научных трудов ХIX научно-технической конференции аспирантов и студентов в г. Донецке 21-23 мая 2019 г. Донецк : ДОННТУ, 2019. – 420 с., С.340 – 343. 2. Степанюк И.А. Океанологические измерительные преобразователи / И.А. Степанюк. – Ленинград: Гидрометеоиздат, 1986. – 272 с.

410

УДК 629.3.054.254: 621.3.084 РАЗРАБОТКА ПРИЕМНОЙ ЧАСТИ ОПТИЧЕСКОГО ИЗЛУЧЕНИЯ ЭЛЕКТРОННОГО УСТРОЙСТВА ИЗМЕРЕНИЯ КОНЦЕНТРАЦИИ ОКСИДА УГЛЕРОДА В ВЫХЛОПЕ АВТОМОБИЛЬНОГО ТРАНСПОРТА Попов С.В., магистрант; Винниченко Н.Г. доц., к.т.н.; доц.Лыков А.Г., ст. преп. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Для измерения концентрации оксида углерода в выхлопе автомобильного транспорта рекомендуется использовать газоанализаторы непрерывного действия, работающие по методу инфракрасной спектроскопии. Данные устройства содержат в своем составе источники оптического излучения, две оптических кюветы – рабочую и сравнительную, приемники излучения, блок обработки информации. Укрупненная структурная схема электронного устройства измерения концентрации оксида углерода в выхлопе автомобильного транспорта представлена на рисунке 1. ИПТ

ИИ1

ИК

ПИ1 БОИ

ИИ2

СК

ПИ2

Рисунок 1 – Укрупненная структурная схема электронного устройства измерения концентрации оксида углерода в выхлопе автомобильного транспорта На рисунке 1 приведены: ИПТ – источник постоянного тока; ИИ1 и ИИ2 – источники излучения; ИК и СК – измерительная и сравнительная кюветы; ПИ1 и ПИ2 – приемники излучения; БОИ – блок обработки информации. В качестве источников излучения выбран многомодовый инфракрасный лазерный диод, поскольку он обладает повышенной оптической мощностью, более узкой диаграммой направленности излучения, увеличенным соотношением сигнал-шум [1]. В качестве приемников излучения наиболее часто используются фотоприемники. Однако недостатком фотоприемников является небольшой спектральный диапазон, обусловленный наличием длинноволновой границы спектра чувствительности и низкая надежность. Для устранения представленных недостатков в качестве приемников излучения предлагается использовать тепловые приемники, чувствительные к длинам волн от 0,3 мкм до 20 мкм. Это позволяет расширить спектральный диапазон в сторону длинноволновой области, что при необходимости позволит определять концентрации других составляющих выхлопных газов без существенного изменения схемотехники измерительной части устройства. Кроме того повышается надежность устройства, вследствие большого срока службы тепловых приемников и высокой лучевой стойкости по сравнению с фотоприемниками [1]. Принцип работы теплового приемника основан на изменении электрического сопротивления при изменении его температуры под действием падающего оптического излучения. Приемник выполняется в виде металлической пленки, представляющий собой термосопротивление. При этом температура и электрическое сопротивление приемника при облучении связаны между собой соотношением [2]: R = R 0  (1 +  T  (T − T0 )), 411

(1)

где R0 – сопротивление проводника при температуре Т0; T – температурный коэффициент сопротивления. Таким образом, изменение сопротивления равно: R = R 0   T  T.

(2)

Основным недостатком данного способа является низкая чувствительность применяемой металлической пленки к изменениям температуры под действием падающего на него оптического излучения. Это обусловлено тем, что обычный металл имеет небольшой температурный коэффициент в широком диапазоне температур. Для повышения чувствительности тепловые приемники предлагается изготавливать из металлических пластин (пленок), претерпевающих мартенситное превращение в заданном интервале температур измерения, размещенные на диэлектрических подложках с малым коэффициентом теплопроводности [2]. Поглощение оптического излучения металлическими пластинами приводит к повышению их температуры на величину, пропорциональную интенсивности падающего излучения. Диэлектрические подложки выполняют функции тепловой и электрической изоляции. В ходе мартенситного превращения металлических пластин доля новой термодинамической фазы изменяется пропорционально изменению температуры. Процесс имеет атермическую кинетику – при прекращении изменения температуры прекращается изменение соотношению долей фаз. Указанное превращение заключается в перестройке кристаллической решетки с понижением (повышением) симметрии кристалла, что приводит к изменению электронно-фонового взаимодействия в системе и соответственно к изменению электрического сопротивления металлических пластин в целом [3]. В технике известны сплавы, в которых подобное изменение электрического сопротивления имеет отрицательный температурный коэффициент, по абсолютному значению в несколько раз больший, чем у обычных металлов. К таким сплавам относятся, например, квазибинарные соединения TiNi-TiCu с атомным содержанием меди от 15 до 28%. Фазовые переходы в этих сплавах, которые идут вблизи комнатной температуры, сопровождаются резким изменением сопротивления, при этом температурная зависимость близка к линейной. Приведенные сплавы отличаются высокой технологичностью, позволяющей получить тонкие пленки. Интервал температуры фазового перехода в них может быть легко смещен в ту или иную сторону по температурной шкале путем изменения соотношения концентрации компонент. Такой технологический прием позволяет получить датчики, действующие в широком диапазоне температур. Преимуществами таких сплавов также является отсутствие влияния числа рабочих циклов (измерений) на вид функции электрического сопротивления от температуры, то обеспечивается нулевым фазовым наклепом у этих сплавов; число рабочих циклов практически неограниченно, что также связано с особенностями фазового наклепа. Следует также отметить их высокую стойкость к агрессивным средам и механическую прочность [3]. На рисунке 2 приведена зависимость электросопротивления от температуры для одного из таких сплавов [3]. Область I соответствует обычным металлам, из которых изготавливают существующие датчики, а область II – предлагаемому способу. Сравнение зависимостей для областей I и II показывает, что изменение температуры на одну и ту же величину приводит к изменению сопротивления в области II в несколько раз больше, чем в области I. Отношение изменений сопротивлений для областей II и I составляет семь и более. Таким образом, использование металлических пластин (пленок) из TiNi-TiCu в области II позволяет повысить чувствительность тепловых приемников, что способствует созданию газоанализаторов с улучшенными характеристиками. При использовании двух кювет информация о концентрации оксида углерода в выхлопе автомобильного транспорта содержится в величине разности электрического сопротивления

412

двух металлических пластин. При этом изменение сопротивления составляет десятки-сотни мкОм, которое и подлежит измерению. R

ΔR1

ΔR2

Δt1

t,oC

Δt2

Рисунок 2 – Зависимость электросопротивления от температуры для квазибинарных соединения TiNi-TiCu Для измерения сопротивления наиболее простым является метод, заключающийся в измерении падения напряжения на неизвестном сопротивлении при протекании через него постоянного тока. Однако при малых значениях сопротивлений требуется большое значение постоянного тока, необходимое для создания падения напряжения на неизвестном сопротивлении, по уровню превышающем собственные шумы электронных компонент. Представленные недостатки можно устранить путем пропускания через неизвестное сопротивление модулированного тока с последующим усилением сигнала и преобразованием его в постоянный. Структура предлагаемого измерителя малых изменений сопротивления, работающего на переменном импульсном токе и входящего в состав блока обработки информации, представлена на рисунке 3. ГИ УК

ИПТ

ИУ1 МП1

ИУ2

СД

ФНЧ

АЦП

МП2

Рисунок 3 – Структура измерителя малых изменений сопротивления

413

На рисунке 3 приведены: ИПТ – источник постоянного тока; УК – управляемый ключ; МП1 и МП2 – металлические пластинки, изменяющие свое сопротивление под действием падающего на них лазерного излучения; ИУ1 и ИУ2 – инструментальные усилители; СД – сбалансированный демодулятор; ГИ – генератор прямоугольных импульсов; ФНЧ – фильтр нижних частот; АЦП – аналого-цифровой преобразователь. Для формирования переменного импульсного тока, протекающего через металлические пластины, используется источник постоянного тока с управляемым от генератора импульсов ключом. Импульс тока, протекая через металлические пластины, создает на последних неуловимо малое переменное разностное напряжение, которое поступает на первый инструментальный усилитель с большим коэффициентом усиления. Данный усилитель должен обладать низким уровнем собственных шумов. Второй инструментальный усилитель позволяет регулировать общий коэффициент усиления устройства. Для измерения уровня амплитуды сбалансированный демодулятор синхронно детектирует усиленный сигнал. Фильтр нижних частот выделяет информационный сигнал (постоянную составляющую) для подачи его на АЦП. АЦП преобразует измеренное значение напряжения в двоичный код для дальнейшей обработки микроконтроллером и получения значения концентрации оксида углерода в выхлопе автомобильного транспорта. Подобная структура измерителя малых сопротивлений, представленная в работе [4], позволяет получить чувствительность измерения сопротивлений 50 мВ/мОм при амплитуде импульсного тока 1 мА. Повышение амплитуды импульса тока в (10-20) раз позволит повысить чувствительность измерителя до значений (0.5-1) мВ/мкОм и тем самым реализовать возможность измерения разности электрического сопротивления двух металлических пластин, лежащей в диапазоне десятки-сотни мкОм, с требуемой точностью. Техническая реализация таких изменений не требует существенных аппаратных затрат. Выводы. Замена в электронных устройствах измерения концентрации оксида углерода в выхлопе автомобильного транспорта приемников излучения с фотоприемников на специализированные тепловые приемники, претерпевающие мартенситное превращение в заданном интервале температур измерения, позволяет сохранить достоинства тепловых приемников и при этом повысить их чувствительность. При этом актуальным вопросом является возможность измерения малых значений сопротивлений с требуемой точностью. Перечень ссылок 1. Попов С.В. Обоснование и разработка структурной схемы измерения концентрации оксида углерода в выхлопных газах автомобильного транспорта / С.В. Попов, А.Г. Лыков // Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых: сборник научных трудов ХIX научно-технической конференции аспирантов и студентов в г. Донецке 21-23 мая 2019 г. - Донецк : ДОННТУ, 2019. – 420 с., С.359 – 361. 2. Пат. 2345334 РФ, МПК G01J 5/58. Способ измерения мощности лазерного излучения/ В.Я. Ерофеев, П.В. Выборнов (Ru). – заявл. 03.09.2007; опубл. 27.01.2009. 3. Пат. 2421709 РФ, МПК G01N 21/61. Оптический абсорбционный газоанализатор/ П.В. Выборнов, В.Я. Ерофеев (Ru). – заявл. 08.06.2009; опубл. 20.06.2011. 4. EDN [Электронный ресурс]: Complete, low-cost, software programmable ohmmeter measures micro-ohms. – Электронные данные. – Режим доступа: https://www.edn.com/completelow-cost-software-programmable-ohmmeter-measures-micro-ohms/ – Дата доступа: февраль 2020. – Загл. с экрана.

414

УДК 621.446 ЛАБОРАТОРНЫЙ СТЕНД ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ МЕТОДОВ ТЕНЗОМЕТРИИ Щербина С.В., инженер (ГОУ ВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Выполнение лабораторных работ на предмет исследования напряжений и деформаций конструкций и деталей механизмов и машин является важным элементом всесторонней подготовки квалифицированных специалистов по направлениям подготовки «Инженерная механика» и «Машиностроение». Общеизвестно, что лабораторные работы служат лучшему усвоению теоретического материала, получению практических навыков, совершенствуют инженерное мышление и фактически являются элементом научно-исследовательской деятельности обучающихся. Как правило, лабораторные работы начинаются с краткого ознакомления обучающихся с теоретическим материалом, например, с зависимостями изучаемых процессов, которые затем проверяются экспериментально с применением лабораторных стендов и контрольноизмерительных приборов, а завершаются оформлением результатов и подведением итогов. В соответствии с этим для эффективного проведения лабораторных работ необходимо иметь методическое обеспечение и материально-техническую базу. Методическое обеспечение в виде методических указаний включает описание целей, задач и порядка выполнения лабораторных работ, применяемого оборудования и контрольноизмерительных приборов, а также требований техники безопасности, что позволяет обучаемому глубже уяснить содержание работы, проследить логику метода научного исследования и понять физический смысл экспериментальных исследований. Данная работа является продолжением изысканий, начатых в работе [1] и посвящена разработке проекта и изготовлению лабораторного стенда для последующего изучения методов тензометрии как основы материально-технической базы лабораторных работ по исследованию напряжений и деформаций конструкций и деталей механизмов и машин. Рассматриваемый лабораторный стенд представляет собой по сути тарировочное устройство, т.е. устройство, позволяющее воспроизводить заданные деформации или напряжения для тарировки тензорезисторов в относительных деформациях, либо в напряжениях (для определенного материала). Стенд конструктивно выполнен в виде консольной балки равного сопротивления (далее – тарировочная балка) – рисунки 1 и 2, в которой изгибающий момент (рисунок 3) и момент сопротивления изменяются по линейному закону. Главным свойством такой тарировочной балки является то, что в любом ее поперечном сечении напряжения будут одинаковыми.

Рисунок 1 – Сборочный чертеж тарировочной балки 415

Рисунок 2 – Внешний вид тарировочной балки

Рисунок 3 – Расчетная схема тарировочной балки

Как видно на рисунках 1 и 3, на виде сверху балка имеет клинообразную форму, а высота сечения h сохраняется одинаковой по всей длине. В ряде случаев тарировочные балки изготавливают из низколегированной стали с последующим термоупрочнением. В рассматриваемом случае использовалась углеродистая сталь обыкновенного качества марки Ст3, без дополнительного термоупрочнения (модуль упругости E=2,06⋅105 МПа). Данное решение обусловлено тем, что сталь Ст3 (1045 – в США, S45C – в Японии) является самой распространенной маркой стали, которая нашла широкое применение в промышленности. Данную марку стали без дополнительного термоупрочнения используют для изготовления несущих элементов сварных и не сварных конструкций и деталей, работающих при положительных температурах. Кроме этого из Ст3 изготавливают ответственные детали (резьбовые соединения, рессоры и др.), работающие при циклических нагрузках. В лабораторном стенде используется тарировочная балка со следующими размерами: l=270 мм, b=49 мм, h=7 мм. Конструкция стенда позволяет в случае необходимости заменить балку, например, на балку, изготовленную из другой марки стали. Изгибающий момент в произвольном сечении тарировочной балки (рисунок 3): Mx = P x ,

где P – сила, приложенная к балке, Н; х – расстояние от точки приложения силы P до рассматриваемого сечения, мм. Момент сопротивления поперечного сечения в зависимости от координаты х равен Wx =

bx  h 2 K  x  h 2 , = 6 6

где коэффициент К=b/l=49/270. Напряжение в любой точке участка наклейки тензорезисторов (в МПа) равно

=

Mx 6P  x 6P = = = 0, 675 P. 2 Wx K  x  h K  h2

416

Теоретически относительная деформация крайних волокон такой балки, при действии на нее сосредоточенной силы P (рисунок 3), определяется по формуле

=

6P  l . E  b  h2

Для тарировочной балки (рисунок 1)  = 32,75·10-3 Р. Дальнейшим направлением изысканий является разработка контрольно-измерительной системы лабораторного стенда, включающей подбор готовых к применению тензорезисторов, усилителя напряжения, аналогово-цифрового преобразователя и специализированного программного обеспечения для персонального компьютера по регистрации и обработке экспериментальных данных. Задачами, которые ставятся при выполнении лабораторной работы по исследованию напряжений и деформаций с помощью тарировочной балки, являются: – изучение устройства и особенностей тарировочной балки; – изучение устройства и особенностей тензорезисторов, в том числе их монтаж на элементах конструкций и деталей механизмов и машин; – ознакомление с принципом работы контрольно-измерительной системы; – получение практических навыков выполнения тарировки тензорезисторов с помощью балки равного сопротивления. Выполнив лабораторную работу, обучающийся должен получить практические навыки: – правильно выбирать тип тензорезисторов для измерения деформаций и напряжений в конкретных элементах конструкций и деталей механизмов и машин; – правильно выполнять монтаж и тарировку тензорезисторов; – избегать ошибки измерения деформаций от температурного воздействия на исследуемую конструкцию. Представленная работа, как и работа [1], выполнены под руководством профессора Сотникова А.Л., внесшим, совместно с учениками и коллегами, значительный вклад в развитие таких дисциплин как «Динамика и прочность металлургических машин» [1,2], «Теория механизмов и машин» [3], «Начертательная геометрия» [4], «Монтаж промышленных машин» [5], «Виброакустическая диагностика машин», «Основы научных исследований и техника эксперимента» и др., преподаваемые обучающимся по направлениям подготовки «Машиностроение» и «Инженерная механика». Перечень ссылок 1. Родионов, Н.А. Изучение методов тензометрии в рамках лабораторных работ по дисциплине «Динамика и прочность металлургических машин» / Н.А. Родионов, А.Л. Сотников // Автоматизація технологічних об’єктів та процесів. Пошук молодих. Зб. наук. пр. ХІV наук.-тех. конф. аспірантів та студентів в м. Донецьку 22-24 квітня 2014 р. – Донецьк: ДонНТУ, 2014. – C. 309-312. 2. Родионов, Н.А. Лабораторный стенд для моделирования условий работы подшипников механизма качания кристаллизатора МНЛЗ / Н.А. Родионов, Д.Б. Кокорило, А.Л. Сотников, В.П. Цокур // VII науч.-прак. конф. «Донбасс-2020: перспективы развития глазами молодых ученых». – Донецк: ДонНТУ, 2014. – С. 371-376. 3. Онищенко, В.П. Состояние и перспективы развития учебной дисциплины «Теория механизмов и машин» в Донецком национальном техническом университете / В.П. Онищенко, А.Л. Сотников // Теория механизмов и машин. – 2010. – Т.8, №2 (16). – С. 80-84. 4. Шоломицкий, А.А. Перспективы развития дисциплины «Начертательная геометрия» / А.А. Шоломицкий, А.Л. Сотников, Е.С. Писанка // Современное машиностроение. Наука и образование. – 2013. – №3. – С. 179-184. 5. Сотников, А.Л. Монтаж промышленных машин. Учебное пособие для обучающихся образовательных учреждений. – Донецк: ООО «Университетские технологии», 2019. – 84 с.

417

УДК 621.38 ПУТИ КОМПЕНСАЦИИ ВЛИЯНИЯ НЕГАТИВНЫХ ФАКТОРОВ НА ПОКАЗАТЕЛИ ОПТИЧЕСКОГО АБСОРБЦИОННОГО МЕТАНОМЕТРА В УСЛОВИЯХ УГОЛЬНОЙ ШАХТЫ Савельев Д.А., магистрант (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Проанализировав средства контроля, основанные на оптико-абсорбционном методе измерения, был обнаружен ряд дестабилизирующих факторов: угольная пыль, наличие газов и пары воды, температура и атмосферное давление. Одним из основных дестабилизирующих факторов рудничной атмосферы является наличие угольной пыли в открытом оптическом канале измерителя, так как свет, проходя через пылегазовую среду, ослабляется в результате рассеяния и поглощения (абсорбции). Пыль также оседает на оптических элементах, и ведет к снижению метрологической надежности, ухудшается прозрачность оптических компонентов. Рудничная пыль составляет значительную часть воздушной смеси в шахте. Под ней понимают совокупность мелких минеральных частиц, размером менее 1 мкм, находящихся во взвешенном состоянии в воздухе шахтной выработки или осевшей на поверхностях [1]. Для компенсации влияния на показатели оптического абсорбционного метанометра наличия пленки пыли на оптических элементах и в открытом оптическом канале разработан алгоритм компенсации, включающий в себя использование двух светодиодов: один – с длиной волны, лежащей в полосе поглощения метана (3,3 мкм), второй – с длиной волны, находящейся вне полосы поглощения метана (2,7 мкм). Спектральное устройство, включающее в себя два светодиода, представлено на рисунке 1. Алгоритм работы следующий: два светодиода, находясь в одном оптическом канале, включаются попеременно микроконтроллером, который, в свою очередь, производит вычисление концентрации метана, основываясь на показаниях, полученных со светодиодов за один цикл измерения. Тем самым происходит исключение из показаний влияния угольной пыли на результат измерений путем нахождения разницы между показаниями двух светодиодов. Данная разница и является показанием концентрации метана.

LED 27

LED 332

Об1

ОК1

Пылегазовая среда

Пленка пыли

ОК2

Об2

ФД

ООК

Рисунок 1 – Оптическая система определения концентрации метана На схеме: LED 32, LED 29 – светодиод; ФД – фотодиод; ООК – открытый оптический канал; Об1, Об2 – объектив; ОК1, ОК2 – оптическая кювета. В качестве основного светодиода используется LED-332-NS [2], в качестве опорного – LED-270-NS [3]. Путем математического моделирования произведена оценка влияния на показания наличия пыли на оптических элементах, и в открытом оптическом канале. В математическую

418

модель оптического спектрального устройства введены дестабилизирующие факторы, такие как: толщина пленки пыли на окнах и количество пыли в открытом оптическом канале. Для учета влияния толщины пленки пыли н окнах в математическую модель введен коэффициент пропускания пленки, равный 8,816 ∙10-3, и формула учета влияния толщины пленки в результате измерения:

ТТпленки(h) = e −bch ,

(1)

где h – толщина пленки, мкм; bc – коэффициент пропускания пленки, равный 8,816 ∙10-3. При расчете потока излучения, ослабленного пленкой пыли на окнах, поток излучения светодиода умножается на результат, полученный из формулы 1. Для исследования влияния на результат измерения наличия пыли в открытом оптическом канале, в математическую модель введен расчет концентрации пыли:

D = − ln( 0,7) = 0,357 , D a = = 0,119 , 3 D(qп) = a  qп ,

TTdust(qп) = e − D( qп) .

(2)

При расчете потока излучения, ослабленного наличием пыли в открытом оптическом канале, поток излучения светодиода умножается на результат, полученный из формулы 2. Произведено описание спектра поглощения метана в виде интегральной модели с осреднением по расстоянию между линиями. Интегральный спектр поглощения метана представлен на рисунке 2. Из графика следует, что наибольшее влияние на интенсивность поглощения оказывает составляющая, лежащая в приделах длины волны, равной 3,32 мкм. Данная длина волны соответствует выбранному светодиоду.

Рисунок 2 – Интегральный спектр поглощения метана Произведено определение оптической плотности и коэффициента пропускания оптического канала ООК в зависимости от концентрации (см. рис. 3):

D(,C ,) = l  KCH 4полосыинтегр()  СМ (С ) + l  KH 2Ополосыинтегр()  СН 2ОМ () ,

Тп( ,С ,) = е − D ( ,С , ) . 419

Рисунок 3 – Коэффициент пропускания оптического канала при концентрации метана 5% Как видно из графика, из графика, спектр поглощения метана лежит в пределах длины волны излучения основного светодиода (Fled332), в то же время, как излучения опорного светодиода (Fled27) вообще не затрагивает полосу поглощения метана. Далее определена спектральная плотность на выходе открытого оптического канала, с учетом преломления и коэффициента пропускания входного окна и линзы. Спектральная плотность (3, 4) выходного оптического канала, в зависимости от концентрации метана, представлена на рисунке 4 в виде двух спектров излучения светодиодов, прошедших через открытый оптический канал.

Рисунок 4 – Спектральная плотность выходного оптического канала двух светодиодов при концентрации метана, равной 2,5% (3) FuвыхОК (, C, qn, h, ) = FuвхОК (, h )  Tп(, C, )  ТТdust( qп ) , FuвыхОК 2 (, C, qn, h, ) = FuвхОК 2 (, h )  Tп(, C, )  ТТdust( qп ) , (4) где FuвыхОК – спектр излучения светодиода в области поглощения метана;

FuвыхОК 2

– спектр излучения опорного светодиода; FuвхОК (, h ) , FuвхОК 2 (, h ) – спектр излучения на входе оптического канала, с учетом влияния пленки пыли на входном окне оптического канала и коэффициентов преломления и пропускания окна 420

и линзы; Tп(, C, ) – оптическая плотность спектра метана; ТТdust ( qп ) – уровень концентрации пыли в открытом оптическом канале; qп – концентрация пыли, мг/м3; h – толщина пленки на окнах, мкм; С – концентрация метана. В качестве фотоприемника выбирается фотодиод PD36-10-TEC [4]. На основании расчета спектрального согласия определен ток на выходе фотодиода, в зависимости от источника излучения:

Рисунок 6 – График тока на выходе фотоприемника, в зависимости от концентрации метана На графике: II – ток от излучения светодиода LED 332; II2 – ток от излучения светодиода LED 27. Произведен расчет погрешности измерения без устранения влияния угольной пыли на результат измерения, и с наличием алгоритма, описанного ранее. Графики оценки погрешности при различных величинах толщины пленки пыли на окнах и концентрации пыли в открытом оптическом канале приведены на рисунках 7 и 8, соответственно.

Рисунок 7 – График оценки погрешности влияния наличия пыли на окнах оптических элементов 421

Рисунок 8 – График оценки погрешности влияния наличия пыли в оптическом канале На графиках (см. рис. 7, 8): – погрешность результата измерения без использования алгоритма компенсации; – погрешность результата измерения с использованием алгоритма компенсации, описанного ранее. Выводы Усовершенствовано разрабатываемое устройство, путем добавления алгоритма компенсации угольной пыли. Разработанный алгоритм уменьшает погрешность, связанную с наличием пыли на окнах оптических элементов и наличием пыли в открытом оптическом канале, в 7 раз. Перечень ссылок 1. Рудничная пыль. Уголь Донбасса. [Электронный ресурс] URL: http://www.coal.in.ua/gornoe-delo/ventiljacija-osvewenie-i-vodootliv/2262-rudnichnayapyl.html 2. LED-332-NS. Техническая спецификация. [Электронный ресурс] URL: http://ibsg.ru/led/LED_Data/LED_PDF/LED_NS/LED-332-NS.pdf 3. LED-270-NS. Техническая спецификация. [Электронный ресурс] URL: http://ibsg.ru/led/LED_Data/LED_PDF/LED_NS/LED-270-NS.pdf 4. PD36-10-TEC. Техническая спецификация. [Электронный ресурс] URL: http://www.ibsg.ru/PDF_Data/PD36-10-TEC_RU.pdf

422

– – – –

УДК 62-529 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА АВТОМАТИЗАЦИИ ДВИЖЕНИЯ РОБОТА В ПРОСТРАНСТВЕ НА БАЗЕ ИНФРАКРАСНЫХ ДАТЧИКОВ Куликов А.Д. студ., Кузьменко В.П. аспирант, Солёная О.Я. доц., к.т.н., Солёный С.В. (Санкт- Петербургский Государственный университет аэрокосмического приборостроения, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация) Демченко Г.В., доц., к.т.н. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) В последние годы происходит роботизация буквально всех сфер человеческой деятельности. Диапазон применения робототехники чрезвычайно широк: - роботы вытесняют человека на производстве. Полная автоматизация многих процессов сводит участие людей в производстве к принятию важных решений и устранению возникающих неисправностей оборудования; - роботы используются при исследованиях космического пространства и океанских глубин; - с помощью роботов проводятся сложнейшие хирургические операции на мозг и сердце. Разработаны роботизированные протезы конечностей и некоторых внутренних органов; - военная техника становится все умней и самостоятельней – управление движением, контроль обстановки, прицеливание и поражение цели производит машина, а человеку остаются решение тактических задач и техническое обслуживание. Проектирование мобильных роботов (МР) является сложной задачей, требующей от проектировщика знаний в различных предметных областях, таких как проектирование встраиваемого программно-аппаратного обеспечения, проектирование оборудования, сенсорный отбор, проектирование систем управления и механических конструкций. Для повышения эффективности проектирования МР применяется различное программное обеспечение. Для создания автономного мобильного робота, позиционирование в пространстве которого, осуществляется путем считывания специальных цветных меток при помощи инфракрасных датчиков, либо датчиков поиска цвета, были поставлены и решены следующие задачи: 1. Выбрано необходимое электронное оборудование и программное обеспечение; 2. Выполнен анализ на перспективность применения для прототипирования платформы на базе чипа ATmega 328 и языков программирования С++, Java, Piton; 3. Проработана существующая элементная база и определены наиболее подходящие компоненты, позволяющие решить поставленные задачи; 4. Разработана принципиальная схема робота, его алгоритмы функционирования и написан программный код; 5. Разработана конструкция механической части робота; 6. Рассмотрены вопросы экологии и пожарной безопасности; Данный мобильный робот состоит из (рисунок 1). 1.Основа 2.Отсек для аккумулятров 3.Два приводных колеса 4.Шарнир 423

5.Два двигателя Робот приводят в движение двигатели, подключенные по одному на каждое колесо. Так же установлен независимый шарнир для опоры и маневров робота. Аккумуляторный отсек предназначен для питания робота.

Рисунок 1 – Робот Line finder Основная идея алгоритма: Алгоритм робота устроен таким образом (рисунок 2), что если в поле зоны видимости датчика до 3 см в высоту от поверхности по которой он движется, находится поверхность белого цвета, робот начинает искать поверхность черного цвета, путем приведения моторов в движение, то есть виляет вправо-влево. Если в зоне действия датчиков появляется поверхность черного цвета, робот начнет движение вперед до тех пор, пока поверхность не сменит свой цвет. Далее алгоритм повторяется циклично. Если поверхность черного цвета намного превышает площадь угла обзора датчиков, то он всегда будет ехать прямо. Таким образом, для реализации адекватного движения робота в пространстве, ширина черной поверхности должна быть соизмерима с углом обзора датчиков (15о).

424

Основная программа - loop

Начало

A Setup()

targetState left = !digitalRead(LEFT _SENSOR_PIN);

STATE_FORWARD: right = !digitalRead(RIGH T_SENSOR_PIN);

runForward(); break;

STATE_RIGTH:

left == right

steerRight(); break;

targetState = STATE_FORWARD;

left

STATE_LEFT:

steerLeft(); break;

targetState = STATE_LEFT;

targetState = STATE_RIGHT; Конец

state == STATE_FORWARD && targetState != STATE_FORWARD

currentSpeed > SLOW_SPEED

int brakeTime = 0

int brakeTime = currentSpeed

stepBack(brakeTim e, targetState);

Рисунок 2 – Блок-схема алгоритма Используется белое поле, и на нём чёрным нарисован трек для робота. Используемые датчики линии выдают логический ноль, когда «видят» чёрное и единицу, когда «видят» белое.

425

На прямой робот должен пропускать трек между сенсоров, то есть оба сенсора должны показывать единички. При повороте траектории направо, правый сенсор наезжает на трек и начинает показывать логический ноль. При повороте налево, ноль показывает левый сенсор. Таким образом получаем простую систему с тремя состояниями: - STATE_FORWARD — нужно ехать вперёд - STATE_RIGHT — нужно поворачиваться направо - STATE_LEFT — нужно поворачиваться налево На вход системы поступает информация с сенсоров. Получаем следующую логику переходов: Таблица 1 – Логика переходов Левый

Правый

Целевое состояние

STATE_FORWARD

STATE_RIGHT

STATE_LEFT

STATE_FORWARD

На рисунке 3 приведена принципиальная схема Line finder, которая состоит из: 1) 2) 3) 4) 5) 6)

Четырех микросхем Конденсатора Резисторов Аккумуляторного элемента Диодов Разъема на 6 входов

Рисунок 3 – Принципиальная схема Line finder 426

Преимуществом описанного в статье способа является относительно невысокая стоимость и сложность разработки, а также возможноть применения оборудования малых габаритов, что способствует развитию применения и удешевления производства робототехнических исследований в труднодоступных местах для человека. Данные разрабоки могут найти полезное применение как для служб МЧС, так и для крупных промышленных предприятий. Перечень ссылок 1. Бойко, В.И. Схемотехника электронных систем. Микропроцессоры и микроконтроллеры./ В,И. Бойко, А.Н. Гуржий и др. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. 268с. 2. Соммер У. Программирование микроконтроллерных плат Arduino/Freeduino. СПб.: БХВПетербург, 2012. – 256 с.: ил. – (Электроника). 3. Петин В.А. Проекты с использованием контроллера Arduino. – СПб.: БХВ-Петербург, 2014. – 400 с.: ил. – (Электроника). 4. Руководство по освоению Arduino. ARDX Руководство с открытым исходным кодом для Arduino. – SOLARBOTICS, 2013. – 33 с.: ил.

427

Инновационное развитие радиоэлектронных и технических средств защиты информации в современных условиях

Innovative development of radionics and technical means of data protection in modern conditions УДК 004.732 УГРОЗЫ БЕЗОПАСНОСТИ ИНФОРМАЦИИ В БЕСПРОВОДНЫХ СИСТЕМАХ И СЕТЯХ НА ПРИМЕРЕ СЕТИ WI-FI Куринный Ф.А., аспирант. (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Постановка проблемы Беспроводные системы и сети вошли и закрепились в нашей повседневной жизни. Они применяются в различных организациях для удобства сотрудников, а также могут использоваться в системах специального назначения, для связи центра мониторинга и передвижных единиц. Но в отличии от проводных сетей, где мы можем с высокой долей вероятности контролировать и ограничивать доступ несанкционированным пользователям, с беспроводными - возникает ряд затруднений. Удобство развертывания таких систем и сетей на открытой местности или в условиях города, а также удобство для санкционированных пользователей – оборачивается рядом угроз безопасности информации. С учетом уровня сигнала, а также чувствительности приемника и передатчика размываются границы периметра сети, и несанкционированный пользователь беспрепятственно получает доступ [1]. Нарушение политики безопасности, несанкционированное оборудование, подключаемое сотрудниками к сетям, а также несанкционированное создание дополнительных локальных сетей – угрозы, связанные с халатностью конечного пользователя. Конечные пользователи не являются экспертами по безопасности и могут не знать о рисках, связанных с беспроводными системами и сетями. Рассмотрим сети WI-FI. Уязвимости для информации в этих беспроводных сетях, можно найти в следующих факторах: — Применение, в алгоритмах авторизации, шифрования с высокой вероятностью вскрытия ключа; — Неграмотная конфигурация сети; — Большинство пользователей не меняют ключ точки доступа по умолчанию, который прописан на всех продуктах производителя; — Неотключенный WPS; — Некорректно сконфигурированные пользовательские устройства. Анализ последних исследований и публикаций Wireless Local Area Network (WLAN – беспроводная сеть) – это локальная вычислительная сеть (Local Area Network (LAN)), которая в своей работе для передачи данных между узлами использует высокочастотные радиоволны. Wi-Fi (Wireless Fidelity) («беспроводная точность») — стандарт беспроводной связи на оборудование Wireless LAN. Разработан консорциумом Wi-Fi Alliance на базе стандартов IEEE 802.11. К сожалению, этот стандарт имеет ограниченную поддержку и все еще не может обеспечить полную безопасность, конфиденциальность и конфиденциальность с помощью Wireless Equivalent Privacy (WEP) [2]. 428

Стандарты 802.11 были начаты в конце 1990-х годов, но настоящее развитие началось в 2000-2001 годах. 1. Протокол шифрования (WEP) IEEE 802.11 использует протокол Wired Equivalent Privacy (WEP) «безопасность, эквивалентная проводному соединению» для обеспечения безопасности от перехвата и других атак, которые применяются для взлома беспроводной сети, но, в протоколе все еще есть ряд недостатков/лазеек [3]. Wireless Equivalent Privacy (WEP) использует алгоритм RC4 и основывается на технологии безопасности канального уровня [3]. Первым недостатком WEP является то, что он использует секретный ключ пользователя, который называется базовым ключом в алгоритме RC4. Основной целью секретного ключа является шифрование данных по беспроводной сети и одновременно; Циклическая проверка избыточности (CRC) используется для защиты целостности пакетов [3]. WEP использует четыре разных типа базовых ключей. При 64-битном шифровании шифруются только 40 бит, а остальные 24 бита являются сгенерированными системой битами. Это большой недостаток алгоритма RC4, так как очень легко взломать 40-битный ключ. Точно так же при 128-битном шифровании 104-битное значение используется для шифрования, из 128[4]. Здесь уместно упомянуть, что отправители и получатели используют один и тот же секретный ключ. Чтобы сгенерировать зашифрованный текст в алгоритме шифрования RC4, происходит умножение XOR секретного ключа с простым текстом, и аналогичным образом компьютер получателя, который уже имеет тот же секретный ключ, расшифровывает зашифрованный текст для генерации исходного отправленного текста, как показано ниже [3].

Сообщение M



XOR

Ключ = RC4(v,k) Шифротекст

Рисунок 1 - Алгоритм шифрования WEP WEP2, усовершенствованние для WEP - использует 128-битное шифрование и последовательность IV для генерации зашифрованного текста. Значение IV велико в WEP2, и это является недостатком алгоритма WEP2. WEPplus также известен как WEP +, он обеспечивает лучшую безопасность, избегая недостатков Week IV. Чтобы получить полную эффективность WEP +, необходимо использовать его на обоих концах беспроводных подключений. Необходимо понимать, что сильные угрозы, такие как повторные атаки, могут сломать его. Wi-Fi Protected Access (WPA) «защищенный Wi-Fi доступ» был запущен для устранения недостатков существовавших в WEP. В этом алгоритме был принят новый метод, который называется протокол целостности временного ключа (TKIP), который используется для исправления лазеек аутентификации и шифрования в WEP [9]. Он использует функцию смешивания ключей для каждого пакета, проверку целостности сообщений (MIC), вектор инициализации с правилами последовательности и механизм 429

повторного ввода ключей. WPA представила один вариант, который известен как WPA Pre Shared Key, WPA (PSK). Он обеспечивает надежное шифрование и инкапсуляцию для аутентификации. Если мы объединим TKIP и WPA (PSK), то хакер будет испытывать большие трудности с поиском секретного ключа. Wi-Fi Protected Access 2 (WPA2) обеспечивает аутентификацию, конфиденциальность и целостность беспроводной сети. Для лучшей защиты он основан на уровне 2 модели OSI. Он использует контррежим с протоколом цепочки блоков шифрования MAC (CCMP). CCMP использует алгоритм шифрования Advance Encryption Standard (AES), а не слабый алгоритм шифрования RC4. Для повышения защиты от угроз, рекуомендуется применять WPA2 для шифрования и аутентификации. 2. Угрозы беспроводных сетей Как очевидно, беспроводная технология использует воздушное пространство, как среду для связи между санкционированными пользователями. Это, в свою очередь, делает беспроводные сети подверженным угрозам со стороны злоумышленников. В беспроводной безопасности существует два типа атак: • Активные атаки • Пассивные атаки В активных атаках злоумышленники меняют содержимое передаваемой информации, и генерируют ложную информацию в сети, чтобы разрушить сетевую защиту от несанкционированного доступа, посредством активного перехвата - атака Man in the Middle «человек в центре» (MITM), отказ в обслуживании (DoS). Находясь в режиме пассивных атак, злоумышленник просто «прослушивает» трафик сети, получает информацию из пакетов, не изменяя ее, и проводит анализ. Последний тип атак затруднителен для обнаружения.

Злоумышленник

Рисунок 2 - Угрозы беспроводных сетей 2.1 Несанкционированный доступ При несанкционированном доступе пользователь получает доступ к сети и может легко получать данные и использовать пропускную способность сети. Злоумышленник может нарушить конфиденциальность и целостность сетевого трафика, прослушивая пакеты, изменяя их в соответствии с поставленной им задачей, отправляя и получая сообщения [1]. 2.2 Отказ в обслуживании (DOS) Отказ в обслуживании (DoS) - это очень популярная атака для вывода из строя как беспроводной, так и проводной сети. Чтобы сломать сеть, злоумышленник отправляет огромный объём трафика на точку доступа, что выводит её из рабочего режима [3], [4].

430

В беспроводной сети, DoS-атака - осуществляется только при наличии достаточно мощного приемопередатчика, при этом создается шумоподобная помеха, чтобы остановить работу сети. 2.3 Активное «прослушивание» Основная угроза беспроводной сети - это «прослушивание» трафика, в момент, когда данные в форме сигналов передаются с клиентской рабочей станции на точку доступа. При активном прослушивании злоумышленник вводит свои данные в сетевые сигналы, чтобы взломать секретный ключ. Цель этой атаки – определить содержание сообщения. Атакующий может частично получить доступ к части открытого текста, такой как исходный IP-адрес, IP-адрес назначения и т.д, или к содержимому всего трафика [1] [3]. Злоумышленник использует недостатки WEP, при котором в CRC используется только для проверки целостности данных, а не всего другого содержимого пакета, такого как IP-адрес назначения и источника. Следовательно, изменения совершенные атакующим, в этих параметрах, не могут быть обнаружены [4]. IP Spoofing является примером активного перехвата, в котором злоумышленники изменяют IP-адрес назначения хоста, которым он управляет. 2.4 Человек посередине Человек посередине - очень опасная атака, при которой атакующий подслушивает сообщение и модифицирует его перед отправкой [5]. Несмотря на то, что организация внедрила меры безопасности VPN, SSH, IPSec, но эти меры можно взломать с помощью атаки MITM, поскольку эти меры могут защитить только атаку конфиденциальности данных. Злоумышленник подключается к точке доступа в качестве пользователя и к пользователю в качестве аутентичной точки доступа, как показано на рис. данные, но также может изменять данные, вставлять вирусы в загружаемые файлы, легко изменять настройки веб-страниц. IP Spoofing и Masquerading - это методы, которые используются, чтобы обмануть пользователя. Кроме того, шифрование не воспроизводит правило безопасности между точкой доступа и клиентским пользователем. 2.5 Пассивное прослушивание В пассивных атаках подслушивания - злоумышленник использует конфиденциальность и информацию жертвы. Если пакет зашифрован, то злоумышленник должен прервать шифрование, чтобы получить открытый текст или требуемую информацию из пакета [4]. WEP имеет различные уязвимости, поскольку имеет небольшое количество векторов инициализации (IV) последовательности и это сделало его уязвимым для атаки. Быстрое повторное использование той же IV и делает поток менее уязвимым, но также может быть взломан. WPA2 использует строгие алгоритмы шифрования AES и 3DES для шифрования текста, и при наличии этих алгоритмов пассивное прослушивание очень сложно. Это возможно только в том случае, если пакеты не зашифрованы. 4. Контрмеры Несмотря на то, что в алгоритме WEP есть различные недостатки, но все же пользователи могут защитить свои соответствующие беспроводные сети. Для устранения вышеупомянутых угроз безопасности рекомендуется использовать следующие методы, чтобы минимизировать риски безопасности, связанные с беспроводной сетью. 4.1 Обучение и обучение пользователей Первым шагом в безопасности беспроводной сети является обучение пользователей правилам защиты сети. Часто отмечается, что конечные пользователи не знают, как реализовать безопасность и оставляют злоумышленникам различные лазейки. Если пользователи будут хорошо осведомлены о конфигурациях/настройках беспроводных 431

инструментов и о том, как защитить свою сеть, тогда вполне возможно снизить риски безопасности. 4.2 Аудит беспроводных сетей Это мощная техника для защиты беспроводной сети. Пользователь должен сканировать свою сеть через сетевой сканер, чтобы узнать о деятельности сети [4]. Несколько бесплатных программ для сканирования сети, таких как NetStumbler и Kismet, доступны через Интернет. 4.3 Отключите AP, когда вы не будете использовать его Если пользователь отключает свой маршрутизатор/точку доступа беспроводной сети, когда он не использует его, мы можем ограничить время его взлома [4]. 4.4 Изменение предустановленного пароля маршрутизатора При каждом изготовлении беспроводного маршрутизатора/точки доступа устанавливаются имя пользователя и пароль по умолчанию. Если пользователь не изменяет его, то это очень приятный торт для злоумышленника, поскольку злоумышленник просто сканирует точку доступа и получает к ней доступ по умолчанию с помощью имени пользователя и пароля. Поэтому настоятельно рекомендуется, чтобы пользователь сначала изменил имя пользователя и пароль по умолчанию. 4.5 Изменить SSID Каждая точка доступа имеет идентификатор по умолчанию, и злоумышленник может легко найти точку доступа, введя идентификатор по умолчанию. Все устройства, которые подключаются к беспроводной сети, используют один и тот же SSID. Если пользователь не меняет SSID по умолчанию, то все равно, что оставить пароль по умолчанию. Кроме того, рекомендуется также изменить SSID в течение 30 дней или раньше. 4.6 Отключить SSID-трансляцию Точка доступа использует технологию вещания SSID, чтобы показать свое присутствие в среде, в которой она работает. Отключив функцию вещания SSID, злоумышленнику очень сложно сканировать сеть [4]. Поэтому рекомендуется отключить эту функцию, если это позволяет маршрутизатор. 5. Выводы Беспроводная технология очень известна во всем мире из-за ее качеств и простоты в установке, несмотря на многочисленные недостатки безопасности, она захватывает рынок. В работе рассмотрены уязвимости Wireless Equivalent Privacy (WEP), угрозы и атаки беспроводной безопасности, инструменты взлома, которые бесплатны и доступны в Интернете, для атаки беспроводной сети, а также описаны различные методы контрмер для защиты беспроводной сети. Осознавая эти методы атак, а также меры противодействия, можно получить представление о рисках и способы их снижения. Указано несколько существующих бесплатных актуальных хакерских утилит, которые реализуют методы атаки, используя слабые места в алгоритмах протоколов авторизации. Кроме того, указано несколько лучших мер, которые могут смягчить проблему безопасности. Перечень ссылок 1. А IEEE Standard association, ANSI/IEEE 802.11n-2009 – IEEE Standard for Information technology – Local and metropolitan area networks – Specific requirements – Part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications Amendment 5: Enhancements for Higher Throughput [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://standards.ieee.org/findstds/standard/802.11n-2009.html. 2. Беделл, П. Сети. Беспроводные технологии. / П. Беделл. – М. : НТ Пресс, 2008. – 448 с. 3. Пролетарский, А.В. Беспроводные сети Wi-Fi. / А.В. Пролетарский, И.В. Баскаков, Д.Н. Чирков. – М. : БИНОМ, 2007. – 178 c. 4. Столлингс, В. Беспроводные линии связи и сети: Пер. с англ. / В. Столлингс. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. – 640 с. 432

УДК 621.396.67:539.23 МОДЕЛИРОВАНИЕ РУПОРНОЙ АНТЕННЫ НА ОСНОВЕ ТОНКИХ ПЛЕНОК КАРБИДА ТИТАНА В ПРОГРАММЕ CST MICROWAVE STUDIO Колесник А.В, студ.; Паслён В.В., доц., к.т.н., зав. каф. РТЗИ (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Антенная техника находит широкое применение в повседневной жизни каждого человек. Без антенн невозможно представить существование мобильной и спутниковой связи, различных видов телевидения, систем глобальной навигации, интернета и т.д. Антенны также являются одним из основных компонентов радиолокационных и радионавигационных систем оборонной промышленности, систем радиоуправления. На данном этапе развития антенной техники приобретают актуальность исследования по применению различных материалов для создания антенн. Внедрение новых более эффективных материалов поможет преодолеть ограничения, устанавливаемые физическими характеристиками и особенностями металлов, используемых в качестве единственного материала для антенн. Применение металлов обусловлено необходимостью высокой электрической проводимости для приема и излучения радиоволн. Лимитирующим фактором для тонких металлических антенн является параметр, называемый глубиной скин-слоя, которая представляет собой толщину материала, где электрический ток высокой частоты протекает с наибольшей эффективностью. Глубина скина является частотно-зависимым параметром, соответственно, чем выше частота тока, тем меньше глубина проникновения. Для того чтобы обеспечить достаточное пространство для протекания электрического тока, толщина проводника должна иметь значение в несколько раз (приблизительно в 4 – 5 раз) превышающее глубину скин-слоя. Таким образом, для уменьшение массогабаритных характеристик антенн необходимо применение альтернативных материалов с малой глубиной скин-слоя, например наноматериалов. Таким материалом, широко известным на данный момент, является графен. В исследованиях, проводимых в 2013 году, было показано, что применение графена в микрополосковой антенне значительно ухудшает ее характеристики по сравнению с медью [1]. Были сделаны выводы, что для большинства антенн, работающих в микроволновом диапазоне графен, не обеспечивает миниатюризации, что касается механической гибкости или оптический прозрачности, они становятся неактуальными, если какая-то часть изготовлена из металла или если удаление графена позволяет повысить производительность. Среди всех рассматриваемых двумерных материалов, которые сейчас известны, MXene пленки карбида титана (Ti3C2) имеют самую высокую удельную электрическую проводимость (до 5000 ÷ 10 000 См/см) [2], что выше, чем у других двумерных материалов, известных на данный момент. В исследованиях 2018 года учеными университета Дрекселя были созданы первые гибкие дипольные антенны MXene с толщиной от 62 нм до 1,4 мкм, распыленные на листах полиэтилентерефталата (ПЭТ), работающие в полосах частот Wi-Fi и Bluetooth (2,4 ГГц). Основные характеристики дипольной антенны толщиной 1,4 мкм: сопротивление листа напыленной пленки R=0,77 Ом/кв; коэффициент усиления G=1,7 дБ; коэффициент обратных потерь S11=-36 дБ [2], что превосходит графен размером 12 мкм или печатные серебряные чернила. Проведенное учеными электродинамическое моделирование показало совпадение моделируемых параметров антенны с полученными экспериментально. Механические характеристики пленок карбида титана на данный момент не изучены до конца, однако имеются некоторые исследования, в которых приводится экспериментально полученное значение эффективного модуля Юнга. Именно модуль Юнга является своеобразной количественной характеристикой, позволяющей судить о прочности того или 433

иного материала. Согласно данным исследования, модуль Юнга одного слоя Ti3C2 составляет 0,33 ± 0,03 ТПа [3] (для сравнения модуль Юнга стали составляет 0,21 ТПа). Касаемо устойчивости Ti3C2 к условиям окружающей среды следует знать, что одиночные хлопья со слоем Ti3C2 MXene (~ 1 нм) устойчивы в инертной атмосфере (Ar), но медленно деградируют на воздухе из-за окисления. Фильтрованная пленка Ti3C2 стабильна на воздухе при хранении в течение 30 дней, что можно объяснить его компактной сложной морфологией, которая защищает внутренние нанослои от взаимодействия с влажным воздухом. Чтобы полностью исключить окисление MXene, необходимо ламинировать конечные устройства или включить их в защитные полимерные матрицы [2]. В силу наличия большого числа программ имитационного компьютерного моделирования имеется возможность в необходимом объеме исследовать антенны, созданные на основе нанопленок Ti3C2 без создания физической модели, а также значительных временных и финансовых затрат. На кафедре радиотехники и защиты информации в программном продукте CST Microwave Studio была разработана модель рупорной антенны, стенки которой представляют

Рисунок 1 – Модель рупорной антенны в программе CST Microwave Studio собой тонкие пленки Ti3C2, внешний вид которой представлен на рис. 1. Возбуждение волновода производилось волноводным портом с мощностью источника, равной 0,456 Вт на частоте 3,6 ГГц. В ходе работы производилось изменение толщины стенок волновода и рупора и сопротивления листа соответственно. Результаты моделирования приведены в табл. 1. Диаграммы направленности (ДН) в 3D для рупорных антенн из пленок Ti3C2 с толщинами 0,102 мкм и 1,4 мкм, а также для рупорной антенны из идеального проводника представлены на рис. 2, 4, 6 соответственно. Графики, иллюстрирующие потери мощности в материале рупорной антенны при толщинах стенки, равных 102 мкм и 1,4 мкм

Рисунок 2 – ДН рупорной антенны на основе пленки Ti3C2 с толщиной стенки 0,102 мкм представлены на рис. 3, 5 соответственно.

434

Рисунок 3 – График потерь мощности в материале рупорной антенны с толщиной стенки 0,102 мкм

Рисунок 4 – ДН рупорной антенны на основе пленки Ti3C2 с толщиной стенки 1,4 мкм

Рисунок 5 – График потерь мощности в материале рупорной антенны с толщиной стенки 1,4 мкм

435

Рисунок 6 – ДН рупорной антенны на основе идеального проводника с толщиной стенки 1,63 мм Таблица 1 – Результаты моделирования рупорной антенны с различной толщиной стенки Толщина Сопротивление, Потери Материал КУ, ед. стенки, мкм Ом/кв мощности, Вт Ti3C2 8 0,02 0,000465 14,6 Ti3C2 1,4 0,77 0,0176 13,8 Ti3C2 0,448 4,13 0,085 11,6 Ti3C2 0,102 25,6 0,305 4,05 Ti3C2 0,062 47 0,35 1,78 PEC 2000 – – 13,7 В результате работы было установлено, что при уменьшении толщины стенки происходит увеличение потерь мощности в материале антенны, а также уменьшение коэффициента усиления (КУ) антенны. При толщинах стенки от 1 мкм, КУ антенны приближается к КУ антенны из идеального проводника (PEC). Сравнивая эффективность антенн из пленки Ti3C2 и медной пленки – для достижения КУ, стремящегося к КУ антенны из идеального проводника, толщина медной пленки должна быть не менее 6,5 мкм, в тоже время толщина пленки Ti3C2 может быть равна 1 мкм [2]. Таким образом, рупорная антенна, спроектированная на основе нанопленок карбида титана при толщинах пленки от 1 мкм и выше, что уже является достаточно малым значением толщины, показала эффективность сопоставимую с традиционными антеннами из металла. Можно сделать вывод, что применение нанопленок карбида титана для уменьшения массогабаритных характеристик антенн может быть реализовано на практике. Однако необходимо дальнейшее проведение исследований касаемо механических свойств таких антенн и устойчивости в различных условиях окружающей среды. Перечень ссылок 1. J. Perruisseau-Carrier. Can Integration and Reconfigurability Compensate for the Loss? / J. Perruisseau-Carrier, M. Tamagnone, J. S. Gomez-Diaz, and E. Carrasco // ResearchGate. – 2013. 2. Asia Sarycheva. 2D titanium carbide (MXene) for wireless communication / Asia Sarycheva, Alessia Polemi, Yuqiao Liu, Kapil Dandekar, Babak Anasori, Yury Gogotsi // Science Advances. – 2018. – Vol. 4, No. 9. 3. Alexey Lipatov. Elastic properties of 2D Ti3C2Tx MXene monolayers and bilayers / Alexey Lipatov, Haidong Lu, Mohamed Alhabeb, Babak Anasori, Alexei Gruverman, Yuri Gogotsi, Alexander Sinitskii // Science Advances. – 2018. – Vol. 4, No. 6.

436

УДК 598.2.734/735 (470.341) СИСТЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОРНИТОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ АЭРОПОРТА Резникова К.С., студ; Паслен В. В., доц., к.т.н., зав. каф. РТЗИ (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНP) На сегодняшний день bird strike (международно принятое обозначения столкновения с птицами) считается одним из наиболее опасных типов инцидентов происходящих в воздушном пространстве, отвечающих каждый год за большой материальный ущерб, причиняемый самолетам, и порой за трагические утраты людских жизней. Первое зарегистрированное столкновение летательного аппарата с птицей случилось в 1912 г., когда в Калифорнии из-за попадания чайки в рулевое управление воздушное судно потерпело крушение и привело к смерти пилота. Прошло еще полстолетия, пока авиационная орнитология развилась в отдельную науку, которая выявляет закономерности столкновения птиц с самолетами и описывает биологические, а также научно-технические методы уменьшения угрозы подобных столкновений [1]. Международная организация гражданской авиации (IСAO) каждый год фиксирует примерно 5500 столкновений воздушных судов (ВС) с птицами. В период 1995 – 2019 гг. изза столкновений самолётов с птицами во всём мире повреждено 183 летательных аппаратов, а также погибло 214 человека. Количество птиц, населяющих городскую черту, в том числе на территориях аэропортовых комплексов каждый год увеличивается. Этот аспект считается серьезной предпосылкой к авиационным инцидентам, по этой причине, ему посвящены специальные нормативные документы, а также различные научные исследования. Был подсчитан риск столкновений ВС с птицами в зависимости с высоты полета [2]: до 100 м риск составляет 45,8%; 101–400 м – 28%; 401–1000 м – 12,7%; 1001–2000 м – 7,5%; 2001–5000 м – 5,2%; свыше 5000 м – 0,8%. Наглядно видно, что более «птицеопасным» этапом полета считается пребывание ВС на высоте 400 м, при выполнении которого полет совершается продолжительное время на высотах вероятного скопления птиц. На современных самолетах применяют разнообразные технологии и уловки с целью избежания столкновений с птицами. Составление плана мероприятий по орнитологическому обеспечению полетов выполняется, как правило, в промежуток от 1 до 3 лет. План мероприятий разрабатывается начальником авиапредприятия с привлечением нужных экспертов аэропорта и местных биологических институтов. План мероприятий обязан учитывать организацию и выполнение: - работ по выявлению и ликвидации условий, способствующих скоплению птиц на аэродроме и его окрестностях; - визуального и радиолокационного контроля за орнитологической ситуацией; - мер по оперативному отпугиванию птиц с аэродрома; - анализа орнитологического обеспечения полетов; - проведение обучения сотрудников аэропорта по авиационно-орнитологической теме; - других мероприятий, обусловленных спецификой деятельность аэропорта и местной орнитологической ситуацией. Любое мероприятие по устранению обстоятельств, способствующих скоплению птиц, разделяются на две категории: проводимые на аэродромах и на приаэродромной территории. К числу главных мероприятий, проводимых на аэродромах, относятся [3]: 437

- вырубка зарослей кустарников в пределах территории аэродрома, также сенокос травы на летном поле до приемлемой высоты; - исключение вероятности попадания птиц в аэродромные сооружения (в особенности ангары) путем загораживания существующих технологических проемов и отверстий проволочными либо нейлоновыми сетками; - высушивание влажных и заболоченных зон на территории аэродрома, путем их дренирования либо засыпки; - минимизация доступа птиц к пищевым отходам самолетных и аэродромных кухонь, организация хранения пищевых остатков в закрытых контейнерах, а также полная утилизация остатков в закрытых от птиц помещениях; - ликвидация городских свалок промышленных и продуктовых остатков на расстоянии меньше 30 километров от зоны аэропорта с целью изменения путей миграции птиц от мест гнездования на кормежку и обратно; - уменьшение возможности гнездования птиц на аэродромных сооружениях (ангарах, командно-диспетчерских пунктах и иных зданиях и постройках) путем спиливания верхних веток деревьев, на которых находятся гнездовые колонии птиц, а кроме того в период самого начала гнездования птиц – сбивание гнезд с помощью водомета; - запрет применения территории аэродрома с целью посева аграрных культур, привлекающих птиц; - одновременное использование нескольких методов отпугивания птиц (к примеру, воспроизведение криков бедствия и стрельба из ракетниц и ружей) при соблюдении их периодического чередования с целью увеличения эффективности. Орнитологическая угроза зависит также от вида птиц, пребывающих в зоне аэропорта. Чаще всего на таран самолета идут чайки – 45%, дневные хищные птицы – 12%, совы – 10%, воробьиные и кулики – по 7% и прочие птицы – 12%. Таким образом необходимо принимать во внимание орнитологическую ситуацию в периоды годовой активности птиц: 1. Зимний период (декабрь-февраль) – период невысокой активности птиц, бедного видового состава, относительно обычный и устойчивый орнитологической ситуации; 2. Весенний период (март-май) – промежуток массовой миграции птиц; 3. Летний период (май-август) – делится на 2 периода: гнездование многих разновидностей птиц и промежуток массового вылета птенцов; 4. Осенний период (сентябрь-ноябрь) – промежуток массовой миграции птиц В зависимости от класса аэропорта, который определяется годовым объемом перевозок и годовой интенсивностью движения самолетов, предъявляются разные требования к нужному оснащению и персоналу. Данные требования регламентированы в руководстве по орнитологическому обеспечению полетов в гражданской авиации (РООП ГА-89) [4]. В РООП ГА, в качестве мер борьбы с птицами, предлагаются разные типы отпугивающего птиц оборудования, более популярными из которых считаются: 1. Биоакустические отпугиватели, которые представляют собой мобильный комплекс, генерирующий тревожный сигнал по алгоритмам специальной программы. Это самые гуманные приборы, могут помочь прогнать птиц с насиженной территории с помощью комбинации специальных звуков. К минусам относится то, что данное оборудование узконаправленное, то есть отпугивает только один вид птиц в единицу времени[3]; 2. Громпушка, отпугивает птиц, издавая мощный акустический хлопок, похожий на гром. Прибор настраивается таким образом, чтобы не спровоцировать привыкание к звукам. Одной из отличительных черт пушки считается ее всепогодность; 3. Противоприсадные струны. Они подходят для многих видов птиц и создают непреодолимое препятствие для посадки. Устанавливается в местах дневного и ночного отдыха и наблюдения птиц, местах устройства гнезд. Представляет собой стальной оцинкованный трос диаметром до 1 мм. Растягивается на одинарных кронштейнах-стойках в одну линию и на трехстоечных кронштейнах-гребенках – в три линии. 438

4. Надувные виниловые шары с нарисованными на них глазами хищной птицы оказывают отпугивающее действие на птиц, безупречны для охраны от уток и прочих водоплавающих птиц. Шары надуваются обычным воздухом и фиксируются в таком месте, чтобы птицы имели возможность их видеть издали; 5. Противоприсадные шипы. Так как птицам нужно проводить свободное время в безопасных местах с превосходным обзором, оборудование подобных мест противоприсадными шипами сокращает привлекательность для птиц территории в целом. Кроме того, сейчас изобретены и используются отпугиватели, никак не регламентированные в РООП ГА-89, такие как: 1. Ультразвуковой отпугиватель, принцип воздействия, которого основан на том, что колебание ультразвуковых частот порождает у птиц боязнь возможной угрозы, и инстинкт самосохранения не дает возможность им устроиться на данном месте. Главным минусом считается небольшая площадь отпугивания. 2. Лазерные отпугиватели, принцип действия, которых базируется на том, что птица принимает как опасность для существования яркий стремительно перемещающийся луч. В основном используются в аэропортах Европы, Америки и Азии. Оборудование произведено на основе лазеров красного либо зелёного цветов. Эффективная рабочая дистанция - 800 м. К минусам относится небольшая результативность в дневное время суток. 3 Хищные пернатые также массово используются для борьбы с орнитологической опасностью. Их основная цель напугать птиц своим пребыванием. Подобным образом, важной проблемой является создание рекомендаций для аэропортов разных категорий по использованию оборудования, не предусмотренного в РООП ГА. Использование современных технологий отпугивания птиц даст возможность уменьшить орнитологическую угроза и улучшить безопасность полётов. Орнитологическое обеспечение полетов в гражданской авиации, одно из наиболее важных пунктов в структуре обеспечения безопасности полетов, также относиться к нему необходимо с не меньшей значимостью, чем к остальным видам деятельности осуществляющих безопасность движения воздушных судов гражданской авиации. По этой причине данная сфера нуждается в непрерывном обновлении с учетом развития науки, техники и практики, и с соответствующим обновлением нормативно-правовой базы. На кафедре радиотехники и защиты информации ведутся работы по выявлению причин столкновения птиц с самолетами и разработки рекомендаций по защите аэропортов от пернатых (с нанесением их минимальных повреждений). Перечень ссылок 1. Птицы против «птиц» [Электронный ресурс] URL: http://avia-simply.ru/ptici-protivptic/. 2. Руководство по орнитологическому обеспечению полетов в гражданской авиации (РООП ГА-89) [Электронный ресурс] URL: http://otpugivanie.narod.ru/documents/ROOP_GA89.pdf. 3. А.И. Рогачев А.М. Лебедев. Орнитологическое обеспечение безопасности полетов. М.: Транспорт, 1984. 4. В.В. Паслён, В.В. Янголь. Повышение надежности системы орнитологического обеспечения безопасности полетов самолетов коммунального предприятия «Международный аэропорт Донецк» / В.В. Паслен, В.В. Янголь [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://masters.donntu.org/2012/frt/yangol/diss/index.htm

439

УДК 621.396.67:539.23 МОДЕЛИРОВАНИЕ ЛИНЗОВОЙ АНТЕННЫ В ПРОГРАММНОМ ПРОДУКТЕ ANSYS HFSS С ПРИМЕНЕНИЕМ СЦЕНАРНЫХ ЯЗЫКОВ ПРОГРАММИРОВАНИЯ Тертышный О.И., студ.; Паслён В.В., доц., к.т.н., зав. каф. РТЗИ (ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР) Развитие современной техники объемной печати из синтетических материалов позволяет создавать сложные модели для различных отраслей науки и техники. В связи с этим возникает вопрос практического применения 3Д печати для применения в антенной технике. В мире проводились исследования по применению антенн, созданных посредством 3Д печати. Линзовые антенны такого типа применяются в системах распознавания препятствий для автомобилей с автономным роботизированным управлением. Однако это исследование охватывает всего один диапазон и однотипную структуру строения линзы [1]. Существенной проблемой остается адаптация и конструирование моделей антенн под разные диапазоны частот с различными параметрами диапазона рабочих частот, а соответственно, с различными геометрическими размерами. Метод, который предлагается в данной работе основан на универсальном (для разных диапазонов) способе построении геометрической модели линзовой антенны. Суть метода заключается в формировании элементарных ячеек объемной антенны с различной степенью заполнения ячейки диэлектрическим материалом. В масштабе системы, когда ячейка в N раз (N больше 10) меньше длины волны, группы ячеек образуют относительно-однородную среду с некоторым значением диэлектрической проницаемости. Соответственно, изменяя заполненность элементарной ячейки системы можно сформировать, из одного и того же материала, среду с диэлектрической проницаемостью от 1 (минимальное заполнение материалом элементарной ячейки) до максимального значения диэлектрической проницаемости материала (полное заполнение материалом элементарной ячейки). Для формирования модели линзовой антенны (Рисунок 1) был применен алгоритм, написанный на сценарном языке программирования. Суть алгоритма заключается в виртуальном разбиении конечной модели на сегменты с фиксированными координатами. Для сферической линзы центром системы координат является центр сферы. Такая привязка удобна для формирования однородной линзы-сферы (по типу линзы Люнеберга и линзы Максвелла). В соответствии с координатами ячейки рассчитывается вектор расстояния до центра линзы и определяется размер заполняющего элемента элементарной ячейки. В данном примере это сферическое заполнение, однако можно использовать, кубические, цилиндрические элементы, если того требует технологический процесс (например, гораздо проще печатать цилиндры на 3D принтере, чем сферы). Заполнение элементарной ячейки определяет её диэлектрическую проницаемость, а привязка к положению, относительно центра линзы формирует слои из элементарных ячеек с различной диэлектрической проницаемостью (от большего к меньшему – от центра линзы к краю). Стоит отметить, что также был промоделирован опорный каркас линзы (тонкие цилиндры, по трем осям формируют сетку и используются для визуализации элементарных ячеек, а также, как каркас при 3D печати реальной модели). Пересечения элементов каркаса являются центрами миниатюрных сфер, заполняющих условные элементарные ячейки, что позволит произвести качественную объемную печать. При расчете необходимой степени заполнения элементарных ячеек принимается коэффициент поправки на толщину стержней каркаса (это значение основывается на минимально-возможной толщине печатающего сопла принтера). Об эффективности полученной линзовой антенны можно судить по графикам расчетного коэффициента усиления антенной системы и характеру диаграммы направленности. 440

Рисунок 1 – Модель линзовой антенны

Рисунок 2 – Диаграмма направленности рупора-облучателя (сверху) и рупора с линзовой антенной (снизу)

441

Изменения в форме и характере диаграммы направленности антенной системы после добавления линзы представлено на рисунке 2. Изменения характера поля ближней зоны антенной системы представлено на рисунке 3.

Рисунок 3 – Поле ближней зоны рупора-облучателя (сверху) и рупора с линзой (снизу) Расчеты и моделирование проводились на частоте 5 ГГц, однако описанный выше способ создания линзовой антенны актуален для любого диапазона и имеет ограничения по нижней минимальной частоте, обусловленное максимальным размером печатаемой линзы (при соблюдении условия: диаметр линзы больше длины волны в 3 раза), а по верхней частоте граница обусловлена минимальным размером печатающего сопла, для создания качественной модели линзы. Предложенный метод автоматизации проектирования имеет большое преимущество по сравнению с ручным проектированием. Перестройка под нужный диапазон рабочих частот заключается в корректировке алгоритма, отвечающего за создание виртуальной модели в программном продукте ANSYS HFSS. При желании модель готовой линзы можно экспортировать из програмной среды, также, если экспорт в программную среду 3D принтера не поддерживается, то можно использовать изначальный скрипт или адаптировать его под любой удобный язык программирования. Перечень ссылок 4. Bilal T. Malik1, Viktor Doychinov1, Syed Ali Raza Zaidi1, Ian D. Robertson1, Nutapong Somjit // ResearchGate. – 2013

442

УДК 621.371.399:533.951 ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ РАСПРОСТРАНЕНИЯ РАДИОВОЛН РАЗЛИЧНОЙ ЧАСТОТЫ ЧЕРЕЗ ПЛАЗМУ Энговатов Д. С., студ.; Паслён В. В., доц., к.т.н., зав. кафедрой РТЗИ ГОУВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ», г. Донецк, ДНР Исследования в области взаимодействия электромагнитных волн с плазменной средой являются актуальными для сфер радиофизики и электроники. Антенны, основанные на плазме, обладают свойствами и особенностями, которые перспективны для многих отраслей радиотехники. В природе плазмы существует много особенностей, и все их сложно перечислить, однако можно выделить некоторые особенно значимые для распространения электромагнитных волн [1]. К первой особенности можно отнести то, что значения параметров плазмы отличается огромным разнообразием, и с этим же связана вторая особенность, зачастую плазма обладает существенной неоднородностью. Для плазмы типичным является плавные, однако значительные изменения параметров среды. Подобные изменения порой бывают столь велики, что параметр диэлектрической проницаемости меняет знак. Еще одной особенностью плазмы является то, что, используя плазму, можно без особых усилий добиться диэлектрической проницаемости вещества равной нулю или близкое к этому значение, а также обеспечить слабое поглощение. Четвертая особенность заключается в сильной частотной дисперсии плазмы (зависимость проницаемости от частоты). Пятая особенность состоит в том, что параметры плазмы сильно меняются под воздействием постоянного магнитного поля. Таким образом даже слабые магнитные поля существенно меняют характер распространения электромагнитных волн в плазме. Шестой особенностью является то, что электромагнитные свойства плазмы проявляют нелинейность в сравнительно легко достижимых полях. Это приводит к явлениям нелинейного взаимодействия волн, которые распространяются в плазме, в отличие от других веществ, где добиться нелинейности параметров можно лишь в очень сильных полях. Плазма имеет заряженные частицы, электроны и ионы, следовательно, обладает проводимостью. Плазменная антенна – это устройство, имеющее различные преимущества в области связи, основное преимуществом является то, что такая антенна может быть отключена и включена электрически. Путем изменения рабочих параметров, например, рабочего давления, частоты возбуждения, входной мощности, радиуса диэлектрической трубки, материала газа одиночную плазменную антенну можно преобразовать в матричную плазменную антенну, спиральные антенны. Это демонстрирует возможность реконфигурации антенн, основанных на плазме. Изменение плотности и проводимости плазмы меняет собственную частоту плазмы, поэтому имеется возможность перенастройки одной плазменной антенны для разных частот. При использовании плазменной антенны можно электронно управлять излучением в различных направлениях [2]. Плазма с точки зрения электромагнитных свойств неоднородная, нелинейная и дисперсионная среда. Магнитная и диэлектрическая проницаемость и проводимость в плазме могут варьироваться в зависимости от частоты и других параметров, что делает плазму особой средой. В результате для любой частоты падающей волны и любой плотности ионизации, существует один конкретный отклик. Следует различать понятие частоты плазмы и рабочей частоты плазменной антенны. Частота плазмы – это частота продольных колебаний пространственного заряда в плазме, а рабочая частота плазменной антенны такая же, как и рабочая частота металлической антенны. 443

Частота плазмы зависит от массы ионов и электронов, и от плотности плазмы. Чем выше плотность плазмы, тем выше ее частота. Когда электромагнитная волна падает на объем плазмы, плазма реагирует в соответствии с соотношением частоты волны и частоты плазмы. Если частота электромагнитной волны выше частоты плазмы, волна беспрепятственно проходит через плазму, в ином случае плазма отражает волну как проводящий материал.

Исследование прохождения радиоволн через плазму, проводилось при помощи компьютерного электродинамического моделирования. В программе моделирования CST Studio Suite была смоделирована область плазмы на основе водорода, с концентрацией свободных зарядов 2,472·1017 м-3. Собственная частота плазмы при этом равна приблизительно 4,467 ГГц. На рис.1 представлена программная модель плазмы для исследования прохождения радиоволн. Исследование проводилось получением диаграммы направленности падающей волны на область плазмы. Сначала были смоделированы две падающие волны с частотой 1 и 4 ГГц, которые меньше собственной частоты плазмы (рис. 2).

Как видно из полученных результатов волны с частотами меньшими, чем частота плазмы отражаются от нее, то есть плазма в этом случае обладает свойствами подобными металлу. Затем был смоделирован случай, когда частота падающей волны приблизительно равна частоте плазмы. Результат моделирования представлен диаграммой направленности изображенной на рис. 3.

444

Из рисунка 3 видно, что частично волна способна пройти через объем плазмы, однако значительная часть энергии все еще отражается от него.

Далее было смоделировано прохождение радиоволн с частотой превышающей частоту плазмы. На рис. 4 представлены диаграммы направленности с частотами 5 и 10 ГГц.

Из полученных диаграмм видно, что при частоте радиоволны превышающей частоту плазмы плазма уже практически не оказывает отражающего действия. При частоте мало превышающей частоту плазмы наблюдается незначительное отражение части энергии падающей волны, а при частоте, заметно превышающей частоту плазмы, отражения уже практически отсутствует. Таким образом, видно, что плазма меняет свои свойства для радиоволн различной частоты, отражает волны с частотой меньшей, чем ее собственная, и пропускает волны, превышающие ее собственную частоту. И меняя плотность плазмы, меняя ее частоту, можно управлять прохождение волн различных частот, или зная параметры плазмы, вычислить частоты необходимые для преодоления плазменного слоя. Перечень ссылок 1. Гинзбург, В. Л. Распространение электромагнитных волн в плазме / В. Л. Гинзбург. – М.: Наука, 1967. – 684 с. 2. Prince Kumar, Rajneesh Kumar, «Simulation of Plasma Antenna Parameters», International Journal of Engineering Technology, Management and Applied Sciences, Vol. 4, Issue 5, ISSN 23494476, May 2016.

445

УДК 621.313.333:213.34. ТЕПЛОВЫЕ ТРУБЫ ВО ВЗРЫВОЗАЩИЩЕННЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ МАШИНАХ: ПЕРСПЕКТИВЫ, ГИПОТЕЗЫ, ПУТИ РЕШЕНИЯ Севостьянов В.А., канд. тех. наук, член- корреспондент Международной академии наук Экологии и Безопасности жизнедеятельности (МАНЭБ) (г. Донецк, Донецкая Народная Республика) Рассмотрены принципиальные недостатки традиционных систем воздушного охлаждения взрывозащищенных двигателей ограничивающие дальнейшую интенсификацию их охлаждения. Для сохранения преемственности интенсификации охлаждения разработана новая теория охлаждения и показаны перспективы применения ТТ и термосифонов. В процессе выполнения работы преодолены трудности в охлаждении взрывозащищенных электрических машин, которые ранее считались принципиально неустранимыми и непреодолимыми. Впервые решено ряд основообразующих фундаментальных задач по совершенствованию воздушного охлаждения электрических машин. Описан ряд изобретений и патентов, определены наиболее перспективные конструктивные решения теории независимого и раздельного охлаждения. Разработаны теоретические аспекты, критерии оценки и области эффективного применения ТТ в роторе и статоре. Создан новый подкласс двухфазных термосифона и ТТ– двухфазный трансформатор тепла и коаксиальная ТТ. Представлены результаты экспериментальных исследований опытных образцов двигателей постоянного и переменного тока с вращающимися ТТ в роторе. Выдвинута гипотеза дальнейшего совершенствования и расширения сферы применения ТТ во взрывозащищенных электрических мощностью 2000 кВт и выше. Разработанная концепция объективно устанавливает предел возможного воздушного охлаждения взрывозащищенных электрических машин массовых серий на ближайшую 100 летнюю перспективу. - парадигма нового поколения ЭМ заключается в использовании нетрадиционных конструкторско – технологических решений на основе ТТ; - разработаны новая теория, принцип и конструкции раздельного и независимого экономичного воздушного охлаждения электромоторов постоянного и переменного тока; - разработаны новая теория, принцип и конструкции раздельного и независимого экономичного воздушного охлаждения электромоторов постоянного и переменного тока; -впервые изучены и обобщены основные физические закономерности теплопередачи новых конструкций вращающихся трансформаторов тепла ротора, которые обобщены критериальными уравнениями и использованы в методиках теплового расчета, оптимизации и проектировании двигателей; -разработано для мотора модификация термосифона и введено понятие–двухфазный трансформатор тепла (вращающийся и гравитационный). Выводы Решена новая значимая задача охлаждения взрывозащищенного двигателя, заключающаяся в непосредственном охлаждении наружным воздухом тепловых труб ротора, статора и корпуса. В результате достигнута эффективность охлаждения взрывозащищенного двигателя, приближающаяся к эффективности охлаждения двигателя открытого исполнения (1Р23), чем достигается качественно новый научно-технического уровень развития электрических машин. Предлагаются к инвестированию разработанные приоритетные инновации: Электродвигатели нового поколения- евродвигатели ХХ1 и ХХ11 веков. А. Низковольтные асинхронные евродвигатели мощностью от 0,75 до 315 кВт:

446

-первая серия асинхронных евродвигателей без наружных вентиляторов мощностью от 0,75 до 55 кВт (аналоги двигателей серий АИМ, АИУ, 3В, ВР, 7А и др.); -первая серия малогабаритных асинхронных транспортных евродвигателей для гибридных и электромобилей мощностью от 5 до 315 кВт с минимальным ресурсом пробега 1 млн км: -серия краново-металлургических двигателей с фазным и с к. з ротором без вентиляторов мощностью от 1,4 до 55-75 кВт (двигатели серии 4МТН, 4МТКН). Б. Серия высоковольтных компактных евроАД мощностью от 200 до 1000 и 2000 кВт. в оребренном обдуваемом исполнении без внутренней вентиляции (аналоги двигатели серий ВАО7, ДАЗО4 и др.). Приведенный список исполнений АД не исчерпывает всех возможностей применения разработанных систем охлаждения. Потенциальный объем продаж: Мировой рынок новых электродвигателей составляет 7 млрд. в год, столько же находится в ремонте, при этом износ парка составляет порядка 6080%. Перечень ссылок 1. Тепловые трубы в электрических машинах /В.М.Петров, В.А. Севостьянов и др.; Под ред. В. М. Петрова. М. Энергоатомиздат, 1987. – 152с.

447

СОДЕРЖАНИЕ с. СЕКЦИЯ 1. ИНФОРМАЦИОННЫЕ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ...………………………………………………………………………… 1. Ромашка Е.В., Ливенский Н.А. Разработка веб сайта предоставления услуг бронирования билетов в сети Интернет.…….…… ….…….…….…….…....……. 2. Кошелева Е.О. Методика переключения каналов для услуги IPTV….…….…... 3. Косенко А.П., Молоковский И.А. Исследование метода по определению структурной надежности инфокоммуникационных сетей….…….…….…….….. 4. Коленнков Д. Н., Червинский В.В. Анализ задач планирования локальных беспроводных сетей для университетских городков….…….…….…….…….…. 5. Зюзгин Р.Р, Яремко И.Н., Лозинская В.Н. Алгоритм определения времени инициирования хэндовера в сетях WIMAX….…….…….…….…….…….……… 6. Дворников Д.Ю. Построение веб-ориентированного табличного редактора на основе SPA-архитектуры….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…. 7. Воробьев Н. А., Червинский В.В. Исследование методов маршрутизации в беспроводных сенсорных сетях систем автоматизации зданий….…….…….… 8. Литвиненко А А., Червинский В.В. Инфокоммуникационная сеть многофункционального жилого комплекса на территории уральского приборостроительного завода….…….…….…….…….…….…….…….…….….. 9. Лысенко Н. А., Червинский В.В., Лозинская В.Н. Исследование протоколов на PLC в системах мониторинга и управления энергопотреблением в «умных» домах….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….. 10. Максимов М.А. Влияние поправочного коэффициента на методику определения помехоустойчивости с сингулярным разложением канальной матриц….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….……. 11. Максимов А.А., Дзюба А.В., Червинский В.В. Исследование передачи данных реального времени в мобильных сетях четвертого поколения….……… 12. Миронов А.П., Яремко И.Н. Исследование эффективности функционирования беспроводных устройств малого радиуса действия….……. 13. Мужецкий Д.Е. Исследование условий доступа к глобальным сетям для комплекса малоэтажной застройки….…….…….…….…….…….…….…….… 14. Нетяга А.М., Червинский В.В. Инфокоммуникационная сеть производственного объединения «ЖЕЛЕЗОБЕТОН» Г. Астрахань….……..… 15. Новиков А.А., Яремко И.Н. Методы множественного доступа в беспроводных сетях связи….…….…….…….…….…….…….…….…….…….… 16. Олейник Д.С., Жукова Н.В. Концепция построения системы автоматического управления процессом подготовки железорудного сырья в условиях агломерационного производства….…….…….…….…….…….…….…….……… 17. Рожок Н.В., Лозинская В.Н. Методика определения связности в беспроводной сенсорной сети….…….…….…….…….…….…….…….…….… 18. Ткаченко И.О., Червинский В.В. Исследование и модификация методик планирования пассивных оптических сетей доступа нового поколения….…… 19. Рожок Н.В., Лозинская В.Н. Моделирование трафика беспроводной сенсорной сети….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….… 20. Камынин К.В., Солёная О.Я., Белай В.Е, Солёный С.В. Решение задач с применением нейронных сетей в различных типах производств….…….…….… 21. Голега Е.В. Анализ и исследование имитационных моделей радиоканалов LTE-сетей….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…

448

4 4 6 10 14 19 24 27

44 48 52 57 62 67

72 76 80 85 90 95

СЕКЦИЯ 2. АВТОМАТИЗАЦИЯ, ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЕ И КОМПЬЮТЕРНО-ИНТЕГРИРОВАННЫЕ СРЕДСТВА УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГОЕМКИХ ПРОИЗВОДСТВ ……………………………………………............. 1. Батурин Д. С., Гавриленко Б. В. Регулирование тепловой производительности котлоагрегата с топками низкотемпературного кипящего слоя….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….… 2. Боженко А.В., Гавриленко Б.В. Обоснование критериев автоматического управления прямолинейностью очистного забоя….…….…….…….…….……. 3. Бозоев С.В., Ткаченко А.Е., Демченко О.А. Моделирование системы автоматического регулирования положения исполнительного органа очистного комбайна по гипсометрии угольного пласта….……..….…….…….… 4. Горячев Н.В., Хранцев А.А, Ткаченко А.Е. Разработка и исследование математической модели системы автоматического управления и диагностики конвейерного транспорта шахты….…….…….…….…….…….…….…….……... 5. Жила В.В., Ткаченко А.Е. Разработка системы автоматического управления процессом проветривания тупиковой выработки шахты….…….…….…….…… 6. Захаров В.А., Неежмаков С.В. Разработка устройства автоматического управления подачей аргона в установке «печь-ковш» ….…….…….…….……. 7. Золотарев Е.В., Маренич К.Н. Применение системы автоматического ограничения перенапряжений в схеме управления коммутационными аппаратами шахтной участковой трансформаторной подстанции (КТП) ….…… 8. Карпов А.А., Неежмаков С.В. Управление предохранительным торможением шахтной подъемной установки….…….…….…….…….…….…….…….…….…. 9. Кладницкий Е.А., Синицкая Е.И., Ткаченко А.Е. Разработка экспериментальной автоматизированной установки по культивированию микроводорослей для производства биодизельного топлива….…….…….……. 10. Клименко Д.Л., Гавриленко Б.В. Моделирование работы магистрального конвейерного транспорта шахты….…….…….…….…….…….…….…….…….. 11. Корепов А.А., Буленков Е.А. Оформление элементов дополненной реальности в производственой среде….…….…….…….…….…….…….…….. 12. Дмитренко А.В., Саламатин А.В., Чуваев П.А. Разработка системы управления на базе ПЛК серии I–7000….…….…….…….…….…….……..…… 13. Максимчук А.А., Ткаченко А.Е. Обоснование и разработка алгоритма работы системы автоматического управления температурным режимом установки «печь-ковш» ….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…… 14. Матвиенко В.В, Ткаченко А.Е. Разработка устройства автоматической температурной защиты приводного барабана ленточного конвейера….…….… 15. Немов Г.Ю., Неежмаков С.В., Фёдоров В.В. Система автоматизации макета гидромонтора….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….….. 16. Овдей В.С., Ткачев Р.Ю. SP-идентификация объектов управления при линейно нарастающем входном воздействии….…….…….…….…….…….…… 17. Осмоловский В.В., Ткаченко А.Е. Разработка системы автоматического управления котлоагрегатом низкотемпературного кипящего слоя….…….……. 18. Павлюков Д.А., Петрова Л.А., Квас Е.С., Рысин А.В. Гибриды в машиностроении….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….……. 19. Пугач Н.А., Неежмаков С.В., Дубинин С.В. Разработка системы автоматизации погрузочного комплекса поверхности шахты….…….…….……. 20. Крыгин Д.А., Лаппо П.В., Ткаченко А.Е. Разработка искробезопасных генераторных устройств аппаратуры автоматизации электроразведки….……. 21. Солёный С.В., Демченко Г.В., Солёная О.Я., Анищик С.А. Алгоритм обработки изображения для технических эндоскопов с системой помощи принятия решения….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….….… 449

99 102

105

110 115 119

124 129

133 137 144

146

149 154 157 161 165 170 174 178

181

22. Решетняк С.Ю., Неежмаков С.В. Математическая модель процесса продувки аргоном установки «печь-ковш» ….…….…….…….…….…….…….…….…… 23. Тарасенко Д.В., Оголобченко А.С. Система автоматического управления водоотливным комплексом с погружными насосными агрегатами ликвидируемой шахты….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….. 24. Ткачев М.Ю. Синергетический эффект при комплексной модернизации машины непрерывного литья заготовок….…….…….…….…….…….…….……. 25. Хоменко Д. А., Лаппо П. В., Неежмаков С.В. Разработка устройства автоматического регулирования соотношения «топливо-воздух» шахтной котельной установки….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….… 26. Хранцев А.А, Ткаченко А. Е. Разработка устройства автоматического контроля пробуксовки ленточного конвейера….…….…….…….…….…….…… 27. Саламатин А.В., Сорокин А.В. Математическое моделирование асинхронного пуска синхронного двигателя в пакете MATLAB SIMPOWERSYSTEMS….…….…...…….…...…….…...…….…...…….…...……. 28. Худайбердина А.Р., Исаков К.С., Шишков К.О., Гарматий Н.И., Павлюков Д.А., Кузьменко В.П., Солёный С.В., Солёная О.Я. Разработка системы переработки пластика для 3D-печати….…….…….…….…….…….…... 29. Мирошниченко Н.Н., Рак А.Н., Саулин В.К. Пути повышения эффективности когенерационных установок при утилизации шахтного метана….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….……. 30. Пасиченко М.А., Неежмаков С.В., Демченко О.А. Автоматическое управление натяжной станцией ленточного конвейера шахты…………….….… 31. Стрюк Г.А., Неежмаков С.В., Дубинка Е.С. Принцип моделировaния кaлориферной уcтaновки при cтaбилизaции темперaтуры в cтволе шaхты путем регулировaния количеcтвa воздухa,...….…….…….…….…….…….…..…. СЕКЦИЯ 3. АВТОМАТИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ И ПРОИЗВОДСТВАМИ ...…………………………………………... 1. Воличенко И.Н., Жукова Н.В. Концепция построения системы автоматического управления напорным ящиком с воздушной подушкой в условиях бумажного производства….…….…….…….…….…….…….…….…… 2. Витушинский Д.С., Чернышев Н.Н. Имитационное моделирование систем управления с использованием MATLAB&SIMULINK и OPC сервера CODESYS V3.5….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….… 3. Войтюшенко Б.C. Разработка монитора качества воздуха для жилых и офисных помещений….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….… 4. Брыков О.Д., Федюн Р.В. Городской водопроводный узел как объект автоматического управления….…….…….…….…….…….…….…….…….……. 5. Бурда И.В., Жукова Н.В. Модернизация системы автоматического управления процессом химической очистки воды в условиях ТЭЦ….…….…… 6. Головащенко А.Г., Хорхордин А.В. Исследование и разработка системы автоматического управления движением шара по наклонному желобу с использованием WEB-камеры….…….…….…….…….…….…….…….…….…. 7. Гребенюков И.М., Жукова Н.В. Разработка системы стабилизации инверсного маятника на площадке….…….…….…….…….…….…….…….…… 8. Денисов Г.О. Разработка концепции САУ подъемной установкой….…….…… 9. Богданов А.Ю., Федюн Р.В. Автоматическое управление узлом предварительного охлаждения конвертерных газов….…….…….…….…….…... 10. Берлов В.О., Попов В.А., Федюн Р.В. Особенности автоматического управления барботажным абсорбером аммиака….…….…….…….…….…….… 11. Долгих Е.А., Суков С.Ф., Жукова Н.В. Анализ динамики САУ режимом нагрева насадки в доменном воздухонагревателе….…….…….…….…….……. 450

183

186 193

198 202

206

209

213 216

221 225

225

230 233 237 242

247 250 255 258 263 268

12. Доронин А.Н., Жукова Н.В. Концепция построения системы автоматического управления тепловым режимом хлебопекарной камеры….…….…….…….…… 13. Иванников Д.Д., Суков С. Ф. Управление ветроэнергетической установкой по критерию максимальной быстроходности….…….…….…….…….…….…… 14. Кавелин А.С., Федюн Р.В. Особенности автоматического управления колонной дистилляции карбамида….…….…….…….…….……….…….……..... 15. Карлов В.А. Анализ процесса флотационной очистки промышленных сточных вод как объекта управления….…….…….…….…….…….…….…….… 16. Ковалько В.Т., Жукова Н.В., Хорхордин А.В. Моделирование динамики САУ процессом редуцирования газа в условиях одной нитки редуцирования….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….… 17. Курашев В.Е. Алгоритмы управления лабораторным стендом «робот манипулятор с шестью степенями свободы»..….…….…….…….…….…….…… 18. Куропятник И.В., Попов В.А., Федюн Р.В. Система автоматического управления давлением пара парового угольного котла….…….…….…….……. 19. Кутерин А.Ю., Волуева О.С., Федюн Р.В. Анализ котла-охладителя конвертерных газов как объекта автоматизации….…….…….…….…….…….… 20. Миронов Д.Н., Суков С.Ф., Федюн Р.В. Дуговая сталеплавильная печь как объект автоматизации….…….…….…….…….…….…….…….…….…….……… 21. Недеря М.О. Автоматическое управление разрежением при разогреве промежуточного ковша МНЛЗ….…….…….…….…….…….…….…….…….… 22. Шкабура М.В., Хорхордин А.В. Исследование влияния длины факела горелки на распределение температуры в зоне обжига в трубчатой вращающейся печи….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….… 23. Рогозин В.И., Волуева О.С., Федюн Р.В. Анализ кислородной фурмы конвертера как объекта автоматизации….…….…….…….…….…….…….……. 24. Росляков М.С., Жукова Н.В. Анализ динамики системы автоматического управления технологическим процессом переработки оборотного брака….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….… 25. Садовниченко И.И., Волуева О.С., Федюн Р.В. Автоматическое управление влажностью угольного шлама барабанной сушильной установки ТЭС….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….… 26. Скопюк К.В., Волуева О.С., Попов В.А. Автоматическое управление температурой сетевой воды промышленного водогрейного угольного котла….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….… 27. Скиданов Н.Е., Суков С.Ф. Система технического зрения на основе искусственной нейронной сети в пакете прикладных программ MATLAB….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….… 28. Степанин А.А., Хорхордин А.В., Федюн Р.В. Автоматическое управление водоотливной установкой ликвидируемой угольной шахты….…….…….……. 29. Татаренков Н.И., Жукова Н.В. Разработка системы автоматического управления влажности среды хлебопекарной камеры….…….…….…….…….… 30. Чиркин А.В., Чернышев Н.Н. Способ управления технологическим процессом производства многокомпонентных бетонных смесей….…….…….… 31. Чован А.Н., Федюн Р.В. Автоматическое управление метанольной колонной установки ректификации метанола ….…….…….…….…….…….…….…….…... 32. Камынин К.В., Павлюков Д.А., Гарматий Н.И., Белай В.Е., Солёный С.В. Чат-бот «ВКОНТАКТЕ» или информационный помощник для ВУЗа….…….… СЕКЦИЯ 4. ЭЛЕКТРОННЫЕ И МИКРОПРОЦЕССОРНЫЕ УСТРОЙСТВА, ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ ……… 1 Бобрышов А.П., Давудян А.У., Солёная О.Я., Кузьменко В.П., Солёный С.В. Внедрение машинного зрения в процесс поверки измерительного 451

273 278 281 285

288 293 296 301 306 311

316 319

324

329

334

339 342 348 352 356 361 309

оборудования….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…… 2. Бондарцов А.А., Борисов А.А. Совершенствование системы поддержания оптимального микроклимата красильного цеха….…….…….…….…….…….… 3. Деменко Д.А. Пути компенсации влияния негативных факторов на показатели инфракрасного пирометра при измерении температуры расплавленных металлов….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…... 4. Карповский А.Ю., Кузнецов Д.Н. Аппроксимация переходной характеристики фотоприемного устройства однолучевого флуориметра….…… 5. Смешная А.В., Коренев В.Д. Магнитные поля, применяемые в электромагнитных измерителях расхода….…….…….…….…….…….…….…… 6. Косарев Н.П., Граничный П.Д. Устройство обработки виброакустического сигнала….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….……. 7. Кузнецов Д.Н., Бондаренко Г. Разработка и исследование портативного тепловизора на основе инфракрасного датчика MLX90640….…….…….…….… 8. Кузнецов Д.Н., Карповский А.Ю. Коррекция динамической погрешности фотоприемного устройства однолучевого флуориметра….…….…….…….……. 9. Кузнецов Д.Н., Король В.А. Портативный одноканальный кардиомонитор с беспроводным интерфейсом связи с компьютером….…….…….…….…….…… 10. Кузнецов Д.Н., Модебадзе Т.Г. Оценка погрешностей расходомера воздуха для донецких очистных сооружений на основе напорной трубки аннубар….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….……. 11. Морозов И.А., Косарев Н.П. Лыков А.Г. Обоснование и разработка структурной схемы электронного устройства контроля качества промывочной жидкости в условиях молокозавода….…….…….…….…….…….…….…….…... 12. Попов С.В., Винниченко Н.Г., Лыков А.Г. Разработка приемной части оптического излучения электронного устройства измерения концентрации оксида углерода в выхлопе автомобильного транспорта….…….…….…….…… 13. Щербина С.В. Лабораторный стенд для изучения методов тензометрии….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…… 14. Савельев Д.А. Пути компенсации влияния негативных факторов на показатели оптического абсорбционного метанометра в условиях угольной шахты….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….. 15. Куликов А.Д., Кузьменко В.П., Солёная О.Я., Солёный С.В., Демченко Г.В. Разработка алгоритма автоматизации движения робота в пространстве на базе инфракрасных датчиков….…….…….…….…….…….…….…….…….……. СЕКЦИЯ 5. ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ РАДИОЭЛЕКТРОННЫХ И ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ …………………………………………………………………………………........... 1. Куринный Ф.А. Угрозы безопасности информации в беспроводных системах и сетях на примере сети WI-FI….…….…….…….…….…….…….…….…….….. 2. Колесник А.В, Паслён В.В. Моделирование рупорной антенны на основе тонких пленок карбида титана в программе CST MICROWAVE STUDIO….….. 3. Резникова К.С., Паслен В. В. Системы обеспечения орнитологической безопасности аэропорта….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…… 4. Тертышный О.И., Паслён В.В. Моделирование линзовой антенны в программном продукте ANSYS HFSS с применением сценарных языков программирования ….…….…….…….…….…….…….…….…….…….…….… 5. Энговатов Д.С., Паслён В.В. Исследование зависимости распространения радиоволн различной частоты через плазму….…….…….…….…….…….…….. 6. Севостьянов В.А. Тепловые трубы во взрывозащищенных электрических машинах: перспективы, гипотезы, пути решения ….…….…….……….…….…..

452

365 371

375 379 382 387 391 395 399 403

407

411 415

418

423

428 428 433 437

440 443 446