Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых. 2012 год by Донецкий политехник (Донецкий национальный технический университет)

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ МОЛОДІ І СПОРТУ УКРАЇНИ ДЕРЖАВНИЙ ВИЩИЙ НАВЧАЛЬНИЙ ЗАКЛАД ДОНЕЦЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

ХIІ Міжнародна науково-технічна конференція аспірантів і студентів

АВТОМАТИЗАЦІЯ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ ТА ПРОЦЕСІВ. ПОШУК МОЛОДИХ Збірник наукових праць

м. Донецьк 17-20 квітня 2012 р.

УДК 681.51 Автоматизація технологічних об’єктів та процесів. Пошук молодих. Збірник наукових праць ХІI науково-технічної конференції аспірантів та студентів в м. Донецьку 17-20 квітня 2012 р. - Донецьк, ДонНТУ, 2012. – 491 с. До збірника увійшли матеріали доповідей, представлені на ХІI-й науковотехнічній конференції «Автоматизація технологічних об’єктів та процесів. Пошук молодих», що проведена факультетом комп’ютерних інформаційних технологій і автоматики ДВНЗ ”Донецький національний технічний університет”. Збірник призначений для студентів та аспірантів вищих технічних навчальних закладів, фахівців з автоматизації технологічних процесів та виробництв. Представлені результати досліджень та розробок молодих вчених із провідних технічних вузів та наукових закладів Україні (Донецьк, Маріуполь, Мелітополь, Харків), Росії (Ангарськ, Новочеркаськ, Ростов-на-Дону). Представлены результаты исследований и разработок молодых учёных из ведущих технических вузов Украины (Донецк, Мариуполь, Мелитополь, Харьков), России (Ангарск, Новочеркасск, Ростов-на-Дону). That is the collection of scientific articles of young researches from technical high schools of Ukraine (Donetsk, Mariupol, Melitopol, Kharkiv), Russia (Angarsk, Novocherkassk, Rostov-on-Don). Організаційний комітет: Турупалов В.В.– голова оргкомітету, Маренич К.М.– зам. голови оргкомітету, Нєєжмаков С.В. – відп. секретар, Зорі А.А., Бессараб В.І., Матюхін Є.О., Василець С.В., Вовна О.В., Тарасюк В.П., Ігнатенко Є.Г., Червинська Н.В., Прядко Л.О., Скоробогатова І.В.. Секретаріат оргкомітету: Артеменко О.М., Шалена С.В. Відповідальність за зміст, новизну та оригінальність наданого матеріалу несуть автори статей. Затверджено вченою радою факультету комп’ютерних інформаційних технологій і автоматики ДВНЗ ”Донецький національний технічний університет”. Протокол № 7 від 30.03.2012 р.

ДВНЗ «Донецький національний технічний університет», 2012 р.

Технічні засоби автоматики і телекомунікацій

Технические средства автоматики и телекоммуникаций Automation and Telecommunication Technologies УДК 004.8 ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ МЕТОД ВЕРИФИКАЦИИ БАЗ ДАННЫХ Галушка В.В., аспирант, ассистент; Молчанов А.А., к.т.н., ст. преподаватель (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) В современных средствах автоматизации и телекоммуникации для хранения данных обычно применяют базы данных (БД). Из практики известно, что с увеличением объема данных в БД повышается вероятность «вкрадывания» в БД недостоверных данных, не соответствующих действительности, которые при использовании могут привести к негативным последствиям (сбой системы, нарушение технологического процесса, выход из строя оборудования, принятие неоптимальных управленческих решений и т.д.), поэтому задача верификации – проверки содержащихся данных в БД на соответствие реальности – является актуальной. Для обеспечения достоверности хранимых данных в БД главным образом уделяют внимание механизмам работы ограничений целостности и способам их тестирования. В [1] приведен обзор методов и программных средств верификации реляционных БД, а также описывается программа, реализующая подход к обеспечению автоматизированной верификации ограничений целостности БД на основе проверки соответствия формальной спецификации БД и существующих в исходных кодах ограничений целостности и триггеров. Однако, целостность БД принципиально не в состоянии контролировать достоверность БД. Основными способами обеспечения достоверности информации БД является входной контроль вводимых данных со стороны системы управления БД или прикладного приложения с помощью триггеров или хранимых процедур либо со стороны человека, да и то в ограниченных масштабах, поскольку в ряде случаев люди не обладают полнотой знаний о реальном мире. В данной работе для определения достоверности вводимого кортежа (строки) в таблицу БД предлагается интеллектуальный метод, основанный на теории искусственных нейронных сетей [2]. Приведем постановку задачи в терминах реляционной алгебры [3]. Имеется БД, представляющая совокупность отношений. Рассмотрим n -арное отношение R , которое является подмножеством полного декартова произведения D1 × D2 × ... × Dn множеств доменов D1 , D2 , …, Dn ( n ≥ 1 ), не обязательно различных. Каждый элемент отношения R = {r1 , r2 , ..., rj , ..., rm } ( m ≥ 0 ) является кортежем, включающим в себя элементы множеств D1 , D2 , …, Dn : j -ый элемент отношения R равен a j , 1 , a j , 2 , ..., a j , n , a j , 1 ∈ D1 , a j , 2 ∈ D2 , ..., a j , n ∈ Dn . Отношение может быть представлено в виде таблицы, в которой столбцы (поля, атрибуты) соответствуют вхождениям 3

доменов в отношение, а строки (записи) – наборам из n значений, взятых из исходных доменов. Каждому элементу rj поставим в соответствие параметр d (rj ) – достоверность данного элемента такое, что 0 ≤ d (rj ) ≤ 1 . Необходимо для каждой новой строки rm +1 , заносимой в таблицу, оценить ее достоверность d (rm+1 ) . Для простоты описания метода определения достоверности вводимого кортежа ограничимся проверкой отношений, содержащих только числовые данные. В случае необходимости поля строкового типа могут быть исключены или заменены числовыми кодами. Первым этапом верификации является выявление кластеров – классов объектов похожих между собой в пределах группы и максимально отличающихся от объектов, принадлежащих другой группе. Для определения принадлежности элемента к кластеру будем использовать сеть Кохонена [2]. При этом, количество кластеров T соответствует количеству нейронов выходного слоя и определяется в соответствии с методикой, описанной в [4]. В качестве обучающей выборки используются строки БД, достоверность которых равна единице. Результатом кластеризации сетью Кохонена будут для каждого элемента rj пары (rj , Ck ) , где C k – кластер, к которому принадлежит элемент rj ( k = 1, 2, ..., T ). Полученное множество пар используется на следующем этапе верификации при обучении радиально-базисной нейронной сети. Для использования радиально-базисной нейронной сети определим количество нейронов во входном и выходном слое, количество скрытых слоев и нейронов в каждом из них, функцию активации нейронов. Количество нейронов во входном слое определяется количеством n столбцов анализируемой таблицы. Количество нейронов скрытого слоя определяется для каждого случая отдельно, однако проведенные ранее исследования показывают, что достаточным является количество в 1,5–2 раза превышающее количество нейронов в выходном слое [5]. Количество нейронов в последнем (выходном) слое соответствует количеству кластеров T , определённых на предыдущем этапе с помощью сети Кохонена. Текущее состояние нейрона определяется как взвешенная сумма его входов. Вы−1 ход нейрона будет определяться как логистическая функция вида f ( s ) = (1 + e −αs ) . В результате обучения радиально-базисной сети методом обратного распространения ошибки с использованием полученного множества пар (r j , Ck ) будет получена сеть, способная классифицировать объекты, информация о которых хранится в анализируемой таблице. Благодаря способности нейронных сетей к обобщению, т.е. распространению выделенных знаний на неизвестные ранее образцы, обученную сеть можно применять для классификации объектов, не входивших в достоверную БД. При этом степень уверенности в принадлежности образца, поданного на вход, к определённому классу определяется максимальным значением выхода нейронов выходного слоя. «Низкое» значение d означает, что поданный на вход образец не относится ни к одному из классов с достаточной степенью уверенности и, следовательно, может содержать ошибки или неточности. Данный параметр можно использовать в качестве значения оценки достоверности. Помимо рассмотренного случая, возможен вариант, когда имеется таблица, содержащая большое количество строк, достоверность которых неизвестна и её требуется оценить. Данный случай можно свести к описанному ранее, если в качестве подготовительного этапа верификации выбрать из таблицы некоторое число строк и про4

верить их вручную, получив, таким образом, достоверные строки, которые можно использовать в качестве обучающей выборки. Предложенная методика может применяться для решения задач верификации различных БД любого типа информационных систем. Перечень ссылок 1. Глухарёв М.Л., Косаренко А.П., Хоменко А.Д. Программа для автоматической верификации ограничений целостности баз данных. Программные продукты и системы. – № 1 – 2011. 2. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей: Пер. с англ. – М. : Издательский дом «Вильямс», 2001. – 287 с. ISBN 5-8459-0210-X 3. Райордан Р. Основы реляционных баз данных /Пер. с англ., М.: Издательскоторговый дом «Русская редакция», 2001, 384 с. 4. Галушка В.В., Фатхи Д.В. Методика определения оптимального числа нейронов выходного слоя сети Кохонена при решении задач кластеризации. Информационная безопасность регионов. – № 2 – 2011, с. 41-44 5. Галушка В.В., Фатхи В.А. Программная модель для исследования возможностей применения искусственных нейронных сетей в агропромышленном комплексе, Состояние и перспективы развития сельскохозяйственного машиностроения: материалы междунар. науч.-практ. конф. г. ДГТУ, Ростов н/Д, 2011

УДК 621.396.74 ПРОЕКТИРОВАНИЕ БЕСПРОВОДНОЙ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СЕТИ МОБИЛЬНОЙ СОТОВОЙ СВЯЗИ ДЛЯ Г.ИРБИД, ИОРДАНИЯ Аль Дарайсех Билал, студент (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) В современном мире в настоящее время наблюдается тенденции к увеличению требований абонентов к качеству предоставляемых услуг – скорость доступа к сети Интернет должна быть больше, чистота голосового трафика выше, время соединения меньше и т.д. Особенно это актуально для беспроводных сетей, где обеспечить такое улучшение сложнее. Кроме улучшения качества услуг абоненты также стремятся получить доступ к новым услугам – например, стремительно набирающая популярность услуга IPтелевидения, услуги видеозвонка и видеоконференции. Пользуются спросом услуги, основанные на определении местоположения объекта (к примеру, определение местонахождения, нахождения кратчайшего маршрута между двумя пунктами и т.д.). Актуальность этих услуг возрастает в курортных городах, где туристы пользуются услугами GPS для определения своего местонахождения и расположения туристических объектов и сооружений. Таким образом, наблюдающиеся в мире тенденции приводят к необходимости построения мобильных систем связи, способных удовлетворить спрос абонентов. Объектом исследования в статье является беспроводная телекоммуникационная сеть мобильной связи для г.Ирбид, Иордания. Город Ирбид – крупный туристический, культурный, деловой и научный центр страны. Его население составляет 660 тысяч человек, площадь города 204кв.км. Анализируя основные существующие сети мобильных операторов города (и всей страны в целом), можно отметить, что все они построены по технологиям стандарта телекоммуникационных сетей второго поколения GSM с надстройкой EDGE (2,75G). Эта концепция обеспечивает скорость доступа к сети Интернет не более 474кбит/с, что не позволяет предоставлять абонентам полноценный доступ к сети Интернет – фактически, абоненты могут только просматривать веб-страницы, не имея возможности смотреть в нормальном режиме мультимедиа контент. Услуги IPтелевидения, видеотелефонии и видеоконференцсвязи при таких условиях вообще невозможны. В городе также характерны высокие цены на услуги доступа к сети Интернет. Итак, в городе Ирбид планируется построение мобильной сотовой системы связи, которая будет предоставлять абонентам услуги высокоскоростного доступа к сети Интернет, видеотелефонии, видеоконференцсвязи, услуги, основанные на определении местоположения, наряду с предоставлением услуги IP-телефонии. Проектирование сети выполнено в несколько шагов. На первом этапе проведена оценка абонентского состава и рассчитаны информационные потоки в сети. Учитывая отсутствие полноценного мобильного доступа к сети Интернет в Иордании, можно предположить, что проектируемая сеть будет популярна среди населения. Кроме того, услуги видеотелефонии, видеоконференцсвязи заинтересуют деловых абонентов города, а услуги, основанные на местоположении, – туристов. 6

На основании этого сделано предположение, что количество абонентов сети будет составлять 20% от населения. Далее проведен анализ абонентского состава, все абоненты разделены на три категории: • активные; • квартирные; • деловые. Для каждой категории определен набор услуг, и в итоге, составлена информационная модель сети (рисунок 1). Телефония

Передача данных

Услуги навигации

Интернет

Видеотелефония

Видео конференция

Сеть

Активные абоненты

Квартирные абоненты

Деловые абоненты

Рисунок 1 – Информационная модель сети После этого заданы показатели нагрузки, определена удельная нагрузка на каждого абонента и рассчитаны информационные потоки в сети. На втором этапе стояла задача выбора стандарта связи, по которому будет строиться сеть. Эта сложное и ответственное решение, поэтому при выборе стандарта были учтены многие факторы. К примеру, в Украине сейчас наблюдается «UMTS-революция» – многие операторы мобильной связи различными способами пытаются расширить свою сеть за счет предоставления абонентам доступа к UMTS сети: надстраивая UMTS-сеть на сеть GSM или пользуясь подсетью других операторов. Но мобильный Интернет в Украине, основанный на доступе из UMTS-сети, не позволяет полнофункционально использовать все его возможности: видео-, аудиоконтент долго загружаются, а смотреть видеопоток в реальном времени не представляется возможным. Такая ситуация обусловлена, прежде всего, малым радиусом действия базовых станций UMTS, который, кроме того, уменьшается при увеличении количества абонентов, а качество услуг ухудшается. Таким образом, сеть на стандарте UMTS будет требовать большого количества базовых станций, а значит, будет экономически довольно затратной. Операторы, сделавшие свой выбор в пользу другого стандарта 3G сетей – CDMA2000 1X EV-DO Rev.A, сталкиваются с проблемой стыковки этой подсети с существующей сетью GSM. CDMA2000 – это в большей степени американский стандарт, то есть, более совместимый с D-AMPS. Вследствие этого, оператор получает две отдельных сети, плохо взаимодействующих друг с другом. К тому же, если с оборудованием для ПК и ноутбуков проблем нет (как правило, это обычный USB-модем), наличие мобильных телефонов и смартфонов, поддерживающих этот стандарт, как в Украине, так и в Иордании, немного.

Из всего вышеперечисленного можно сделать вывод, что для проектирования сети города Ирбид нужно выбирать стандарты связи поколения 4G – LTE или WiMAX. Сравнивая эти две технологии, можно отметить три важных для данного проекта обстоятельства [1]: • Во-первых, наличие большого количества абонентских устройств, поддерживающих стандарт WiMAX 802.16е. • Во-вторых, архитектура мобильного WiMAX более простая, схожая со структурой компьютерных сетей, здесь используется мало протоколов. • В-третьих, обе технологии имеют схожую спектральную эффективность, и нет ощутимой разницы в качестве параметров этих двух систем. Таким образом, в качестве стандарта проектируемой сети был выбран WiMAX 802.16e. На третьем этапе проектирования сети было рассчитано радиопокрытие сети. В процессе анализа существующих моделей распространения сигнала в различных условиях, была выбрана расширенная модель расчета средних потерь на радиотрассе Окумура-Хаты (или модель ECC-33) [2]. Особенность этой модели в том, что она рассчитана на диапазон частот выше 2ГГц, чего нет в модели COST-231 Хата, которая в основном используется при расчете радиопокрытия [2]. Задавшись необходимыми параметрами, был получен график зависимости мощности на входе приемного абонентского устройства в зависимости от расстояния между объектами (рисунок 2).

Рисунок 2 – График зависимости мощности сигнала на входе приемного абонентского устройства от расстояния между АС и БС Зная среднюю чувствительность абонентского устройства WiMAX, был определен радиус действия базовой станции (1,6км), на котором чувствительно абонентского устройства остается принятой На основании этого определена площадь соты одной базовой станции, рассчитано количество базовых станций и остального оборудования, составлены структурные и функциональные схемы сети. Функциональная схема сети представлена на рисунке 3.

Рисунок 3 – Функциональная схема сети WiMAX г.Ирбид В дальнейшей работе целесообразно добавить услугу IP-телевидения для абонентов сети, и строить сеть с учетом нагрузки по этой услуге. Также можно рассчитать сеть для всей мухафазы Ирбид, а не только для ее столицы. Перечень ссылок 1.И.Шахнович, Архитектура сети WiMAX: основные элементы и принципы, СПб.: BHV-Петербург, 2001.-256с. 2.Mohammad Shahajahan and A. Q. M. Abdulla Hes-Shafi, Analysis of Propagation Models for WiMAX at 3.5 GHz.

УДК 621.396 ДОСЛІДЖЕННЯ ДИНАМІЧНОГО ДІАПАЗОНУ SDR-ПРИЙМАЧА ПРЯМОГО ПЕРЕТВОРЕННЯ Бонебрюх К.К., магістрант (Донецький національний технічний університет, м. Донецьк, Україна) Програмно визначена радіосистема (Software Defined Radio, SDR) є однією з форм трансівера, в якому, обробка сигналів реалізується програмно і усі аспекти його роботи, визначаються за допомогою універсальних апаратних засобів загального призначення, що конфігуруються за допомогою програми. Ідеальне SDR повинно мати у своєму складі АЦП/ЦАП, антену та пристрій програмної обробки сигналів (рис. 1).

ЦАП

ПП

Програмна обробка сигналів

Ідеальний циркулятор АЦП

Рисунок 1 – Структурна схема ідеального SDR Однією із найважливіших характеристик SDR є його динамічний діапазон (ДД). Динамічний діапазон радіоприймача взагалі — це відношення максимальної потужності вхідного сигналу, відтворюваного пристроєм із задовільною якістю до порогової чутливості радіоприймача [1]. Зазвичай динамічний діапазон виражається у децибелах. Динамічний діапазон впливає на чутливість та вибірковість, а також на параметри радіосистем, такі як точність відтворення сигналів, пропускну здатність, електромагнітну сумісність тощо. Тому актуальною задачею радіоприймальної техніки є задача розширення ДД радіоприємних пристроїв та приведення його до відповідності з вхідними впливами в умовах реальних електромагнітних обставин. Динамічний діапазон приймача залежить від факторів, які впливають на рівні сигналів, що приймаються. Отже динамічний діапазон визначається декількома чинниками. Розглянуто основні з них: 1. Чутливість. Чутливість характеризує здатність пристрою приймати слабкі сигнали. 2. Динамічний діапазон за інтермодуляційними завадами (вільний від інтермодуляційних завад, Spurious Free Dynamic Range, SFDR). Дорівнює величині динамічного діапазону, за якого подальше збільшення амплітуди вхідного двотонового сигналу призводить до утворення їх продуктів інтермодуляції в смузі прийому. 10

SDR-приймачі для телекомунікацій найчастіше будуються за принципом прямого перетворення (ПП) (рис. 2).

Смугові підсилювачі АЦП 90о МШП

АЦП

Перестроюваний гетеродин Рисунок 2 – Структурна схема приймача прямого перетворення Приймач прямого перетворення є найпростішим, тому найкраще підходить до реалізації концепції SDR. Має в своєму складі мінімальну кількість вузлів, необхідних саме для прийому сигналів. Переваги такого SDR: 1) низька складність побудови; 2) придатність до побудови на інтегрованих схемах; 3) наявність одного гетеродина. Використовуючи ключові схеми перемішувачів, та балансні схеми включення дозволяє покращити динамічний діапазон SDR-приймача прямого перетворення. Прикладом схематичного рішення такого принципу може бути розробка [4]. Цю схему було обрано прототипом для створення моделі для досліджень динамічного приймача ПП у пакеті SystemView (рис. 3). Виявлено сильну залежність якості відтворення сигналу від порядку відтворюючого фільтру. Для цього дослідження побудовану модель (рис. 3) було спрощено. Вхідний сигнал до АЦП наводиться ідеальним, з ідеальним зсувом по фазі на 90о і частотою 10 кГц. Параметри АЦП було задано такими: частота дискретизації 200 кГц, розрядність 16 біт. Спектр відтвореного сигналу за використання ФНЧ Баттерворта 5-го порядку з частотою зрізу 100 кГц наведено на рис. 4. Спектр відтвореного сигналу за використання ФНЧ Баттерворта 15-го порядку з частотою зрізу 100 кГц наведено на рис. 5. 11

Таким чином, використання відтворюючого ФНЧ відносно низького порядку дозволяє покращити стан динамічного діапазону. Частотна характеристика відтвореного сигналу виглядає «ровнішою», що може стати ключовим моментом у прийнятті рішення щодо сигналу, що приймається.

Рисунок 3 – Модель для дослідження динамічного діапазону SDR-приймача прямого перетворення

13.01 -3.291

Out_Spectrum1_Power (dBm)

-19.592 -35.893 -52.194 -68.495 -84.796

-101.097 -117.398 -133.699 -150 -120

-96

-72

-48

-24 0 Frequency (KHz)

120

Out_Spectrum1_Power

Рисунок 1 – Спектр відтвореного сигналу за використання ФНЧ Баттерворта 5-го порядку 13.01 -3.291

Out_Spectrum1_Power (dBm)

-19.592 -35.893 -52.194 -68.495 -84.796

-101.097 -117.398 -133.699 -150 -120

-96

-72

-48

0 -24 Frequency (KHz)

120

Out_Spectrum1_Power

Рисунок 2 — Спектр відтвореного сигналу за використання ФНЧ Баттерворта 15-го порядку Перелік посилань 1. Горохов П.К. Толковый словарь по радиоэлектронике. Основные термины: около 6 000 терминов / Горохов П.К. – М.: Рус. яз., 1993. -246 стр. 2. Проектирование радиоприемных устройств. Под ред. А.П. Сиверса. Учебное пособие для вузов. М., «Сов. радио», 1976. 3. Software Defined Radio. Edited by Walter Tuttlebee. John Wiley & Sons, Ltd, 2002 4. HF SDR (Software Defined Radio) receivers [Електронний ресурс] / Tasic Sinisa – Режим доступу до ресурсу http://www.yu1lm.qrpradio.com/sdr%20rx%20yu1lm.htm

УДК 621.391 РОЗРОБКА МОДЕЛІ VAD В КАНАЛІ ЗВ’ЯЗКУ VOIP ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ ВЕЙВЛЕТ-ПЕРЕТВОРЕННЯ Будішевський Д.С., студент; Дегтяренко І.В., к.т.н., доц. (Донецький національний технічний університет, м. Донецьк, Україна) Основними специфічними проблемами при розгортанні мереж IP-телефонії стали проблеми шумозаглушення та придушення відлуння (ехопоглинання). Є також труднощі забезпечення параметрів QoS, але це проблема всієї IP-мережі та для її вирішення використовуються загальновідомі методи [1]. Для шумозаглушення використовується пристрій виявлення голосової активності (voice activity detection, VAD). VAD представляє собою апаратний або програмний модуль, який виявляє голос на вхідному акустичному каналі та відділяє його від фонового шуму або тиші.VADтакож сприяє економії ресурсів каналу: якщо мовний сигнал в даний момент часу не поступає, то дані в мережу не передаються. В іншому випадку, за відсутністю VAD, в мережу передаються дані о шумі, що збільшує обсяг переданої інформації в каналі. Область застосування детекторів мовної активності також включає пристрої для аудіо конференцій, слухові апарати, бортові системи безпеки польотів. Типова структурна схема VAD зображена на рисунку 1. Визначення спектра вхідного сигналу

f(t)

f’(t)

Визначення спектра шуму

Визначення наявності шуму

Рисунок 1 – Структурна схема VAD На вхід системи поступає вхідний мовний сигнал з мікрофону f(t). Елемент «Визначення наявності шуму» виявляє, чи є у вхідному сигналі шум. Ця процедура виконується за допомогою різноманітних алгоритмів виявлення порога шуму та мови. Прикладом є алгоритми, основані на інформаційному підході (застосування розрахунку ентропії сигналу) або статистичної моделі (постановка гіпотез о наявності шуму або мови). Після того, як шум виявлено, розраховується його спектр та відбувається віднімання спектра шуму від спектра вхідного сигналу.На виході системи отримуємо сигнал f’(t), який містить тільки мову. Загальною властивістю VAD-алгоритмів є те, що вони включають в себе навчання (обчислення характеристик шуму) і спектральне віднімання. Найчастіше в якості ознак, що визначають початок і кінець слова, обираються енергетичні та спектральні характеристики сигналу, а також число переходів через нуль [2-3]. Модель VAD з використанням вейвлет-перетворення була розроблена в середовищі matlab (Додаток А). Також використовувався wavelet toolbox даного

середовища. На вхід моделі поступає зашумлений звуковий wav сигнал з частотою дискретизації 44100 Гц – це слова «you’ll see very soon», вимовлені жіночим голосом. Тривалість сигналу – 3 секунді. Кожен фрейм містить 454 відліку (20 мс при частоті дискретизації 44100 Гц). В якості шуму в програмі використовується функція matlab awgn з варіативним рівним відношення сигнал-шум (SNR) (рис. 2) s(t)

Рисунок 2 – Зашумлений вхідний сигнал (SNR=35dB) Алгоритм роботи моделі виконується в три етапи (рис. 3) 𝑓𝑓(𝑡𝑡)

1. Навчання системи

2. Класифікація фреймів

3. Віднімання шуму з вхідного сигналу

𝑓𝑓′(𝑡𝑡)

Рисунок 3 – Схема роботи моделі На блок «Навчання системи» надходить вхідний зашумлений сигнал f(t). В якості шуму використовується Гаусів білий шум. Відомо, що перші п’ять фреймів сигналу не містять мови і являють собою шум. На цьому етапі визначається середнє значення спектральної ентропії 𝐻𝐻𝑓𝑓_𝑡𝑡ℎ𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟ℎ𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 перших п’яти фреймів і позначається як граничне. У блоці «Прийняття рішення» розраховується спектральна ентропія наступних фреймів і порівнюється за граничним значенням: де 𝑝𝑝(𝑘𝑘 ) =

|𝑋𝑋 𝑘𝑘 | 𝑁𝑁 −1 ∑𝑚𝑚 =0 |𝑋𝑋𝑚𝑚 |

𝐻𝐻𝑓𝑓 = − ∑𝑁𝑁−1 𝑘𝑘=0 𝑝𝑝(𝑘𝑘 ) log�𝑝𝑝(𝑘𝑘 )� ,

(1)

– спектральна щільність k-ої компоненти спектру, 𝑋𝑋𝑘𝑘 –

спектральні коефіцієнти БПФ, або вейвлет-коефіцієнти [4-5]. 𝐻𝐻𝑓𝑓_𝑡𝑡ℎ𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 ℎ𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 ≤ 𝐻𝐻𝑓𝑓 (𝑛𝑛) → 𝑛𝑛 ∈ 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁, 𝐸𝐸𝑓𝑓_𝑡𝑡ℎ𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟ℎ𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 > 𝐻𝐻𝑓𝑓 (𝑛𝑛) → 𝑛𝑛 ∈ 𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉,

де n – спектральна ентропія n-го фрейму.

(2)

(3)

В блоці «Фінальна обробка» відбувається віднімання деталізуючих коефіцієнтів шуму з вхідного сигналу. В якості критерію ефективності в роботі виступає ймовірність вірного визначення фрейму, що містить голос, при заданому рівні відношення сигнал-шум: 𝑃𝑃𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 =

𝑁𝑁 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣

𝑁𝑁 𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜

(4)

У ході експерименту змінювалось значення відношення сигнал-шум від 0 до 50 dBз кроком 5 dB. Результати дослідження зображені на рисунку 4. 0,9

0,8 0,7 0,6 0,5

P_wavelet

0,4

P_fft

0,3

SNR, dB

P_G.729

0,2 0,1 0 0

Рисунок 4 – Графік залежності ймовірності вірного визначення голосового фрейму P_voice від відношення сигнал-шум (SNR) Як видно з результатів дослідження, виграш застосування вейвлет-перетворення замість швидкого перетворення Фур’є в ентропійному методі розпізнавання мови становить до 20%. Цей виграш помічається при відносно шумному сигналі – при відношенні сигнал-шум менш, ніж 15 dB. Однак, більш комплексний підхід розрахунку порога детектора G.729 дає виграш до 20% над запропонованою в цієї роботі системою. Перелік посилань 1. Гольдштейн Б.С. IP-телефония./ Радио и связь. – Москва.–2001. – 335 с. 2. Kung-Ching Wang. Robust Voice Activity Detection Based on Discrete Wavelet./ Department of Information Technology & Communication. – Shin Chien University. – 2007. – 13 p. 3. R. Venkatesha Prasad, Abhjeet Sangwan, Vishal Guarav. Comparsion of Voice Activity Detection Algorithms for VoIP./ CEDT. – Indian Institute of Science. – 2002. – 6 p. 4. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам./ Регулярная и хаотическая динамика. – Ижевск. – 2001. – 464 с. 5. Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в Matlab./ - ДМК. – Москва. – 2005. – 304 с.

УДК 625.031.1 АНАЛИЗ РИСКОВ С ЦЕЛЬЮ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ БянкинаО.С., ст. преп.;ЭльхутовС.Н., к.т.н., зав. каф. ПЭиИИТ (Ангарская государственная техническая академия, г.Ангарск, Федерация)

Российская

Важнейшим показателем, от которого зависит бесперебойная работа железных дорог, является безопасность движения. Главным направлением деятельности ОАО «РЖД» в области безопасности движения является реализация положений «Функциональной стратегии обеспечения гарантированной безопасности и надежности перевозочного процесса» [1]. Под обеспечением безопасности движения на железнодорожном транспорте понимается деятельность органов железнодорожного транспорта, органов государственной власти и органов местного самоуправления, предприятий, учреждений и граждан, направленная на бесперебойное функционирование железных дорог и недопущение возникновения аварийных ситуаций в перевозочном процессе, а также на снижение последствий возможных аварий. В настоящее время в ОАО «РЖД» ведётся работа по прогнозированию возникновения рисков опасных состояний по пяти хозяйствам: пути, автоматики и телемеханики, локомотивному, перевозок, связи. Разработана методология факторного анализа, с помощью которой, с определённой периодичностью составляется рейтинг железных дорог. При обнаружении проблемной зоны, не дожидаясь возникновения аварийной ситуации, возможно принятие корректирующих мер. Планирование безопасности может быть осуществлено разными способами в зависимости от постановки вопроса, сложности системы, вида и степени рисков, а также имеющегося опыта. Их можно разделить на три вида: эмпирический, ориентированный на определенные мероприятия и ориентированный на риски. Два первых вида в планировании безопасности можно считать традиционными, способ ориентации на возможные риски содержит больше аналитических элементов(с учетом эмпирических или экономических показателей) и поэтому чаще применяется в случаях комплексной постановки вопроса. Систематическое планирование безопасности, выполняемое способом ориентации на риски, включает ряд последовательных этапов (рис. 1). Эти этапы объединены в три основные группы: анализ рисков, оценка рисков и планирование мероприятий. После определения границ системы и ее описания на первом этапе анализируют сопутствующие ей риски, а на втором оценивают с учетом имеющихся критериев. Базируясь на результатах первых двух этапов, если это необходимо, планируют дополнительные меры безопасности. При оценке технических рисков возможно использование следующих критериев: главные компоненты планирования безопасности, качественные или количественные методы, сценарные или системные способы рассмотрения. С точки зрения органов надзора, цель заключается в том, чтобы при отклонении от предписаний и известных технических норм уровень безопасности мог быть

единообразно оценен и подтвержден. С точки зрения железных дорог важно обеспечить безопасную эксплуатацию при оптимальных экономических условиях. Описание и определение границ системы

Анализ рисков

Идентификация опасностей

Частота и масштабы происшествий

Расчет рисков

Оценка рисков

Учет масштабности рисков

Критерии оценки в зависимости от категории рисков

ДА

Достаточен ли уровень безопасности?

НЕТ Планирование мероприятий

Выбор мероприятий

Эффективность мероприятий и затраты Уровень безопасности системы достаточен

Рисунок 1 – Отдельные этапы и главные компоненты планирования безопасности Для удовлетворения требований органов надзора оптимальным является метод оценки индивидуальных рисков и их сопоставления с заданным показателем. Для нужд железных дорог на передний план выступают оценочные методы, которые предусматривают оптимизацию на основе критериев расходов и эффективности. Таким образом, предлагаемый метод оценки обеспечивает максимальную безопасность при ограниченных капиталовложениях. Другие способы имеют тот

недостаток, что критерии эффективности затрат могут учитываться ими только в определенных узких областях. Следует различать три степени риска, которые отражают позиции индивидуума, коллектива и общества. Индивидуума, прежде всего, интересует степень его собственной безопасности, которая обозначается как индивидуальный риск r i и соответствует вероятности смертельного исхода для отдельно взятого человека (например, за год): 𝑟𝑟𝑖𝑖 = ∑𝑗𝑗 𝑤𝑤𝑗𝑗 𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖 𝜆𝜆𝑖𝑖𝑖𝑖 ,

где w j- вероятность события j; v ij- вероятность того, что человек i будет участником событияj; 𝜆𝜆 ij- вероятность того, что участник i при событии j погибнет. Коллективный риск R o отражает позицию общества и ориентирован на число жертв, которое можно ожидать при эксплуатации системы, например, в течение года. Коллективный риск соответствует значению, которое определяется по статистическим данным об авариях: R

𝑅𝑅0 = ∑𝑗𝑗 𝑤𝑤𝑗𝑗 𝐴𝐴𝑖𝑖𝑖𝑖 = ∑𝑗𝑗 𝑟𝑟𝑖𝑖 ,

где w j- вероятность того, что произойдет событие j; A j - число жертв при событии j. Это статистически ожидаемое значение ущерба идентично сумме индивидуальных рисков всех пострадавших. С точки зрения общества интерес представляет не только индивидуальная опасность для отдельных людей, а ущерб в целом, который может быть причинен при эксплуатации данной технической системы. Общественный (разновидность коллективного) риск R e дополнительно учитывает так называемую масштабность рисков: 𝑅𝑅в = ∑𝑗𝑗 𝑤𝑤𝑗𝑗 𝐴𝐴𝑗𝑗 𝜙𝜙(𝐴𝐴𝑗𝑗 ),

Посредством коэффициента масштабности j(A j ) оцениваются несчастные случаи с увеличенным числом жертв. Это особенно важно для оценки масштабов катастроф с большим числом жертв. Перечень ссылок 1. Волков А.Н. Безопасность движения на уровень международных стандартов // ЖД транспорт. – 2009. - №4. С. 14-25. 2. T. Oettli et al. EisenbahntechnischeRundschau, 1998, N 8-9, S.526-534.

УДК 681.324 ПРИМЕНЕНИЕ МЕХАНИЗМА ФАЗЗИ-ЛОГИКИ ДЛЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПОТОКОВ ТРАФИКА В ГЕТЕРОГЕННОЙ МУЛЬТИОПЕРАТОРСКОЙ СРЕДЕ Гришаева А.Д., студентка; Алтухов Д.С., студент; Дегтяренко И.В., доц., к.т.н. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) В современных условиях интенсификации обмена данными между мобильными устройствами и возрастания требований абонентов к качеству и спектру услуг возникает необходимость перехода к технологиям новых поколений, которые способны удовлетворить эти требования. Другим достоинством перехода на высокоскоростные беспроводные технологии является возможность решить проблемы обеспечения доступа к телекоммуникационным услугам в сельской местности, на железной дороге и автомагистралях. Однако отдельный мобильный оператор не способен быстро развернуть сеть нового поколения в национальных масштабах, что связано с нехваткой денежных средств, радиоресурсов, проблематичностью получения лицензии. Поэтому возникает необходимость в объединении усилий операторов с целью уменьшения капитальных и операционных затрат, а также увеличения совместного частотного ресурса для развертки сетей нового поколения. Примером такого объединения может стать создание компании виртуального оператора, который будет использовать ресурсы всех объединенных операторов, но предоставлять свои услуги. В результате объединения инфраструктур операторов будет получена мультиоператорская гетерогенная беспроводная сеть (МГБС), в которой каждый абонент (групповой или индивидуальный) сможет поддерживать множественные активные соединения, т.е. мультихоуминг. Если абонент перемещается в такой сети, то для поддержания неразрывного соединения возникает необходимость передачи управления от одной сети к другой, т.е. хэндовера. Причем если соседние сети относятся к одной технологии, то хэндовер называется горизонтальным и является процедурой стандартизованной. А хэндовер между сетями доступа различных технологий (вертикальный) является сложным и мало исследованным процессом. Таким образом, целью данной работы является повышение качества обслуживания абонентов в МГБС за счет разработки механизмов динамического распределения потоков запросов. Среди существующих алгоритмов распределения нагрузки наиболее часто используемым является критерий наименьшей загрузки. Его недостатком является то, что он не учитывает параметры качества сети, её стоимость, тип обслуживаемого трафика. Также известен критерий, основанный на так называемых функциях полезности, которые представляют собой зависимости количественной нормированной оценки от определенного параметра канала связи и определяются предельными значениями каждого из параметров и чувствительностью определенного типа трафика к изменению параметра [1]:

K ij = [U (QoS )] w1 ⋅ [U (C )] w 2 = [U (b) ⋅ U (τ ) ⋅ U (∆τ ) ⋅ U ( L)] w1 ⋅ [U (C )] w 2

(1)

где U(x) – функция полезности параметра x, x {b, τ, Δτ, L, C}; i – номер сетикандидата; j - тип трафика; b – пропускная способность сети; τ–задержка в сети; Δτ – джиттер в сети; L – потеря пакетов; С - стоимость единицы данных в сети; w1 и w2 – 20

вес, соответственно, параметров QoS и стоимости, определяемый политикой операторов (по умолчанию w 1 = w2 = 1). Сложность формирования критерия (1) заключается в определении параметров функций полезности. Пользователи сети оценивают качество услуг, опираясь не на численные значения параметров QoS, а на субъективные оценки. Поэтому предлагается использовать при формировании критерия аппарат фаззи-логики [3], который позволяет оценивать каждый из параметров QoS некоторыми лингвистическими переменными - «низкий», «средний», «высокий». Каждая из этих переменных представляет собой нечеткое множество, функции принадлежности к которому задаются на основании экспертных знаний и опыта пользователей (QoE, «метод эмпирических оценок»). Значение критерия - выход системы нечеткой логики, показывает насколько та или иная сеть подходит для данного типа трафика. Вычисление критерия, основанное на фаззи-логике, представлено на рис. 1. Блок фаззификации преобразует четкие величины, полученные из блока сбора информации, в нечеткие величины, которые описаны лингвистическими переменными в базе знаний. База знаний (лингвистические переменные, нечеткие правила) Параметры сетей

Блок фазификации

Блок решений

Блок дефазификации

Значение критерия

Рисунок 1 - Схема вычисления критерия Блок решений использует нечеткие условные (if - then) правила, заложенные в базу знаний, для преобразования нечетких входных данных в необходимые управляющие влияния, которые также носят нечеткий характер [2]. Блок дефаззификации превращает нечеткие данные с выхода блока решений в четкую величину, которая используется для управления объектом. Для оценки эффективности предложенного критерия была разработана имитационная модель в пакете MATLAB (см. рис. 2). Модель включает в себя три элемента: генератор трафика, генератор параметров сетей и блок, реализующий алгоритм принятия решений. Генератор трафика имитирует поведение группы из 36 абонентов, пользующихся услугами VoIP, IPTV и Internet( ). Предполагается, что абоненты находятся в поезде, движущемся со скоростью 90 км/ч. Генератор параметров сетей рассчитывает покрытие пяти различных мобильных сетей ( ) на основании моделей затухания радиосигнала COST231-Хата и SUI [3]. Кроме того, этот блок определяет параметры QoS (задержка, вероятность потерь, пропускная способность) для каждой сети в конкретной точке пространства. Блок принятия решений осуществляет распределение потоков трафика по различным сетям на основании описанных выше критериев. Результаты моделирования ( )представлены на рис. 3.

Рисунок 2 - Схема имитационной модели Таким образом, предложенный критерий на основе фаззи-логики позволяет более рационально использовать ресурсы оператора, снижать затраты абонентов на 30-40% и повышать качество услуг на 16-20% в условиях МГБС по сравнению с применяемым критерием наименьшей загрузки и на 8-10% улучшает эти же параметры по сравнению с критерием на функциях полезности.

Рисунок 3 - Результаты работы алгоритма Переченьссылок 1.CaoZ., ZeguraE. UtilityMax-Min: AnApplication-OrientedBandwidthAllocationScheme, // Proc. IEEE INFOCOM'99, March - 1999. 2.Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику. Винница: Издательство винницкого государственного техническогоуниверситета, 2001. – 198 с 3.WassellI.J., CrosbyD., SellarsM.P., BrownM.G. ComparisonofEmpiricalPropagationPathLossModelsforWirelessAccessSystems // 22

УДК 621.396.029

ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОЙ ТОПОЛОГИИ ТРАНСПОРТНОЙ СЕТИ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ МЕЖДУ КОНТРОЛЛЕРАМИ СЕТИ РАДИОДОСТУПА(RNC) И ЦЕНТРАМИ КОММУТАЦИИ(MSC) СЕТИ МОБИЛЬНОЙ СВЯЗИ СТАНДАРТА UMTS ДолгачёвС.И., студент; БессарабВ.И., к.т.н.,доц. (Донецкий национальный технический университет, Украина) Рассмотреныбазовые варианты топологий для сетей стандарта UMTS.Предложены новые варианты соединения узлов,c использованием транспортной сети NGSDH.Рассмотреныосновные преимущества таких топологиx решений. Стандарт мобильной связи 3-го поколения UMTS (UniversalMobileTelecommunicationSystem) или 3G - это большой шаг вперед в области ускорения передачи данных и обеспечения возможностей объединения речевого сигнала и данных на новом уровне, позволяющего предоставлять мультимедийные широкополосные услуги. В то же время UMTS ставит перед производителями и операторами подвижной связи большие проблемы, связанные со сложностью технической реализации и огромными затратами на инфраструктуру.[1] Node B ...

RNC

MSC/VLR

GMSC

PLMN PSTN ISDN ...

Node B RNS

HLR Node B ...

RNC

SGSN

GGSN

Интернет

Node B RNS UTRAN

Внешние сети

Рисунок 1 – Базовая архитектура сети UMTS[2] Сеть UTRAN состоит из совокупности радиосетевых подсистем (RadioNetworkSubsystem, RNS), соединенных с базовой сетью. Подсистема RNS включает контроллер RNC и одну или несколько базовых станций (Node B). Основной функцией Node В является реализация радиоинтерфейса (обработка радиосигнала, модуляция/демодуляция с расширением/сжатием спектра сигнала, кодирование/декодирование и др. Контроллер сети радиодоступа RNC управляет базовыми станциями и взаимодействует с центром коммутации сети MSC/VLR. Основными функциями RNC являются управление распределением радиоканалов, контроль соединений, регулирование их очередности, удаленная динамическая коммутация, а также контроль за распределением абонентской нагрузки. 2] Сеть между контроллером сети радиодоступа RNC и мобильным центром коммутации MSC, имеет топологию «дерево». У этой топологии есть недостаток: при обрыве линии или отказе оборудовании на одном из направлений, без связи 23

остаются все абоненты, привязанные к контроллеру радиодоступа (RNC), который оказался в зоне обрыва(Рис.2).

Рисунок 2 – Стандартная архитектура подсистемы радиодоступа. Для устранения данной проблемы, предлагается несколько иная архитектура организации подсети радиодоступа, которая позволяет увеличить надежность. В качестве основной транспортной технологии будет использована технология NGSDH. В отличии от обычной сети SDH, данная технология позволяет более рационально использовать опорную сеть, но сохраняет все преимущества исходной технологии. Одним из основных преимуществ технологии NGSDH является возможность такой организации сети, при которой достигается не только высокая надежность ее функционирования, обусловленная использованием волоконно-оптических каналов (ВОК), но и возможность сохранения или восстановления (за очень короткое время в десятки миллисекунд) работоспособности сети даже в случае отказа одного из ее элементов или среды передачи – кабеля. Такие сети и системы логично назвать термином самовосстанавливающиеся. Предлагается вариант архитектуры, при котором все узлы RNC буду объединеныс помощью сегмента транспортной сети(Рис. 3).

Рисунок 3- Архитектура подсистемы радиодоступа, при которой каждый RNC соединен с соседним При использовании такой архитектуры, при обрыве либо отказе оборудования в одном из узлов, появляется возможность организовать резервный путь. Это значительно повышает надежность подсистемы радиодоступа. 24

Наиболее часто применяемой топологией всетяхNGSDH, является смешанная топология с кольцами, различного уровня, состоящими из нескольких оптических волокон. Подобная архитектура для рассматриваемой системы имеет вид, представленный на рисунке 4.

Рисунок 4 - Архитектура подсистемы радиодоступа с использованием кольцевой топологии Топология также является более надежной нежели исходная, однако, имеет ряд недостатков. Рассмотренные архитектурные решения обеспечивают резервирование отдельных направлений передачи, однако, требуют наличие избытка пропускной способности направлений с учётом резервного трафика. Перечень ссылок

1.Режим доступа: www.syrus.ru/index.cgi?Template=docs&DeptId=1&TreeId=19950&DocId=70 2.Режим доступа:http://code.zp.ua/cellularsystems.php?p=7/%D0%90%D1%80%D1%85%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BA% D1%82%D1%83%D1%80%D0%B0+%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8+UMTS+H SPA 3.Н.Н. СлеповСинхронные цифровые сети SDH. Эко-трендз, Москва 1997–148с. 4.Х. Кааренен, А. Ахтиайнен, Л. Лаитинен, С. Найян, В. Ниеми, перевод с английского Н.Л. Бирюкова.СетиUMTS.Архитектура, мобильность, сервисы.Техносфера, Москва-2007.

УДК 004.492.2 АНАЛИЗ МОДЕЛИ УГРОЗ НАРУШИТЕЛЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ В БАНКОВСКИХ СИСТЕМАХ Дудин А.А. студент; ПеретякаА.О. студент; Губенко Н.Е., доц. (Донецкий национальный технический университет) Различные типы общества сегодня сменяют друг друга с неукротимой скоростью. На смену постиндустриальному пришел информационный и креативный. И на главенствующее место труда и капитала пришла информация, требующая сегодня особой защищенности от атак нарушителей. Сегодня этой проблемой занимаются крупнейшие международные организации и государственные структуры. Актуальность работы заключается в анализе одного из методов обеспечения информационной безопасности. В данной работе поставлена цель провести анализ модели угроз нарушителя в информационных системах банковских структур. [1] Адекватные модели угроз информационной безопасности позволяют выявить существующие угрозы, разработать эффективные контрмеры, повысив тем самым уровень ИБ, и оптимизировать затраты на защиту.

В работе модель нарушителя формируется в результате анализа следующих этапов: - определение источников угроз. - выявление критических объектов информационной системы. - определение перечня угроз для каждого критического объекта. - выявление способов реализации угроз. - оценка материального ущерба и других последствий возможной реализации угроз. [2]

Для того, чтобы модель нарушителя приносила максимальную пользу и была наиболее информативна, она должна быть сориентирована на конкретный объект защиты (модель не может быть универсальной), учитывать мотивы действий и социально-психологические аспекты нарушения, потенциальные возможности по доступу к информационным ресурсам различных категорий внешних и внутренних нарушителей на различных пространственно-временных срезах объекта защиты. Модель определяет нарушителей ИБ банковских систем как субъектов, действия которых могут привести к нарушению безопасности информации. Они могут быть как внешние, так и внутренние. Внешние источники могут быть случайными или преднамеренными и иметь разный уровень квалификации. К ним относятся: - криминальные структуры; - потенциальные преступники и хакеры; - недобросовестные партнеры; - технический персонал поставщиков телематических услуг; - представители надзорных организаций и аварийных служб; - представители силовых структур. Внутренние субъекты (источники), как правило, представляют собой высококвалифицированных специалистов в области разработки и эксплуатации программного обеспечения и технических средств, знакомых со спецификой решаемых задач, структурой и основными функциями и принципами работы программно-аппаратных средств защиты информации, имеющих возможность использования штатного оборудования и технических средств сети. К ним относятся: - основной персонал (пользователи, программисты, разработчики); - представители службы защиты информации; - вспомогательный персонал (уборщики, охрана); - технический персонал (жизнеобеспечение, эксплуатация). Следующим пунктом является определение критических объектов ИС. Целями несанкционированных действий нарушителя, способных привести к совершению НСД к защищаемым ресурсам ИС и нарушению принятых для ИС характеристик информационной безопасности, являются: - нарушение целостности защищаемых ресурсов; - нарушение конфиденциальности защищаемых ресурсов; - нарушение доступности защищаемых ресурсов; - создание условий для последующего проведения атак. Для внутреннего нарушителя это может быть сами каналы передачи информации, программно-аппаратные средства из состава ИС, каналы связи ИС, по которым осуществляется передача персональных данных. Для внешнего нарушителя это будут визуально-оптические каналы, носители информации, оставленные за пределами контролируемой зоны, общедоступные каналы связи, по которым осуществляется передача информации ограниченного доступа. Для ИС банковских систем актуальны следующие типовые угрозы: 1) угрозы, связанные с НСД к ПДн (в том числе угрозы внедрения вредоносных программ): - угрозы, осуществляемые при непосредственном физическом доступе к ТС ИС: - угрозы, осуществляемые с использованием протоколов межсетевого взаимодействия: 27

2) угрозы утечки по техническим каналам утечки информации: - просмотр информации на дисплее лицами, не допущенными к обработке ПДн; - просмотр информации на дисплее лицами, не допущенными к обработке ПДн с использованием технических (в т.ч. оптических) средств. [1] В ходе написания статьи была проанализирована модель угроз нарушителя ИБ банковских систем и были сделаны следующие выводы. К достоинствам модели можно отнести полное и структурированное описание источника угроз в лице внутреннего и внешнего нарушителя. Описаны каналы, по которым могут проводиться атаки на информационную систему, и угрозы, связанные с этими каналами, однако, на наш взгляд, необходима более полная информация о способах реализации угроз по представленным каналам. В качестве источника дополнения модели предлагаем использовать статистическую информацию о несанкционированных проникновениях в информационные системы, полученную от предприятий банковской сферы. Перечень ссылок 1.Ярочкин, В.И. Информационная сохранность. Учебник для студентов вузов / 3-е изд. - М.: Академический проект: Трикста, 2005.-544 с. 2.Барсуков, В.С. Современные технологии сохранности / В.С. Барсуков, В.В. Водолазский. - М.: Нолидж, 2000. - 496 с.

УДК 621.396.74 ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕЙ ПЕТРИ И ИНСТРУМЕНТА ИДЕМПОТЕНТНОЙ АЛГЕБРЫ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ СЕТИ МОБИЛЬНОЙ СВЯЗИ ТРЕТЬЕГО ПОКОЛЕНИЯ Дюба В.В., студент; Воропаева А.А., ассистент; Бессараб В.И., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Рассмотрены проблемы обеспечения заданных показателей качества услуг QoS при предоставлении услуг Triple Play сетью мобильной связи третьего поколения. Обоснована целесообразность разработки аппарата моделирования и оптимизации участка сети или всей сети в целом для упрощения решения задач проектирования и расширения сети и улучшения экономической эффективности функционирования. Рассмотрен алгоритм создания такого аппарата с помощью сетей Петри и инструмента идемпотентной алгебры. Предложены типовые критерии оптимизации сети мобильной связи третьего поколения. Введение В современном мире развитые страны переходят на новый уровень телекоммуникаций для удовлетворения потребностей абонентов в услугах Triple Play. Это особенно актуально для мобильных телекоммуникаций. Оптимальное решение этой задачи – переход операторов мобильной связи на стандарты 3G – UMTS, CDMA2000. Переход к новым сетям сопровождается возникновением проблем обеспечения показателей качества QoS, обеспечить которые сложнее, чем в фиксированных сетях. К тому же, новые услуги требуют большей пропускной способности каналов связи и аппаратуры, более сложных алгоритмов обработки информации, то есть, задача достижения необходимого качества услуг в значительной степени усложняется. 1 Постановка задачи Для того чтобы упростить решение задач проектирования и расширения сети, внедрения новых технологий, а также для улучшения экономической эффективности сети, необходим аппарат для проведения моделирования процессов в сети. Причем, применяемая модель должна быть как можно более близка к реальной – должны учитываться всевозможные нюансы, особенно характерные для мобильных сетей. Кроме того, должна быть возможность применения этого аппарата для оптимизации сети (или участка сети) по типовым критериям. 2 Пути решения задачи Решение поставленной задачи может быть достигнуто за счет применения аппарата сетей Петри при представлении топологии участка сети. Полученнную топологию можно использовать для проведения моделирования определенного процесса в сети, а также оптимизации этого участка по обоснованному критерию. Задача решается в три этапа: 1. Изучение представления топологии участка сети (или всей сети) в виде графа сети Петри; 2. Применение инструмента идемпотентной алгебры для моделирования и оптимизации сети; 3. Выбор и обоснование критерия оптимизации сети.

3 Сети Петри как инструмент исследования систем Существуют простые сети Петри, которые представляют сеть в виде графа с двумя типами вершин (места и переходы) и дугами, соединяющими места и переходы [1,2]. Места символизируют состояние системы, а переход – действия, происходящие в системе. Система, находясь в каком-то состоянии, порождает определенные действия, и наоборот, выполнение какого-то действия переводит систему из одного состояния в другое. Текущее состояние системы определяет расположение меток в местах сети. Выполнение действий в системе определяется как срабатывание переходов, что порождает новую маркировку, то есть новое размещение меток в сети. Но для телекоммуникационных сетей такая модель не дает числовых характеристик, определяющих состояние системы. Поэтому более рационально применять модель цветной сети Петри [1,2], которая позволяет добавить больше информации о сети: Метки представляют собой объект, который может содержать в себе один или более параметров, каждый из которых может принимать дискретный набор значений. Таким образом, метки отличаются по типам – метки разного цвета. К местам добавляется информация о типах меток, которые могут находиться в данном месте. 1. К дугам, исходящим из мест, добавляется информация о типах меток, которые могут участвовать в возбуждении переходов, инцидентных этим дугам. 2. К переходам может быть добавлена информация с предикатом возбуждения перехода, в зависимости от переменных, содержащихся в метках. 3. К дугам, исходящим из переходов, добавляется информация о типах меток, исходящих из перехода и о преобразовании переменных. 4. К начальной маркировке сети добавляется информация о значении переменных, содержащихся в метках. 4 Идемпотентная алгебра как основной аппарат оптимизационных задач Идемпотентная алгебра или макс-плюс алгебра – это математический аппарат, основывающийся на двух основных операциях – новое сложение, которое равно максимуму, и новое умножение, которое по сути совпадает со сложением. Идемпотентная математика является естественным аппаратом для решения задач оптимизации и оптимального управления [3]. Общий подход к оптимизации процессов в телекоммуникациях заключается в расчете оптимального значения некоторого параметра, который в данной задаче является критерием оптимизации. Пусть есть сеть, представленная в виде ациклического графа, где вершины графа – узлы сети, дуги – маршруты, по которым заявки могут передаваться по сети. В каждом узле есть устройство обработки заявок и буфер, в котором может происходить ожидание обработки в очереди. В структуре сети есть особые узлы – источники и приемники заявок. В начальный момент времени все устройства обработки заявок в сети свободные, очередь заявок в каждом узле-источнике имеет бесконечную длину, а очереди всех других узлов i содержат по некоторому количеству заявок, которые готовы к обслуживанию устройствами. Для формализации процесса вводятся следующие обозначения переменных: • τ ik – длительность обслуживания k-й заявки в i-м узле сети; • xi (k ) – момент времени завершения обслуживания k-й заявки в i-м узле сети; • ai (k ) - момент поступления k-й заявки в очередь на обслуживание в i-м узле сети. Предусматривается, что τ ik – неотрицательные случайные величины с некоторым математическим ожиданием для всех i=1,2…n, k=1,2…n 30

Для определённости задают дополнительные начальные условия процесса: xi (0) = 0 и xi (k ) = −∞ , для k<0 и i=1,2…n;

С учётом принятых обозначений и предположений, динамика любого узла сети описывается в терминах макс-плюс алгебры следующим уравнением: xi (k ) = τ ik ⊗ ai (k ) ⊕ τ ik ⊗ xi (k − 1)

(1)

Так будет рассчитываться время завершения обслуживания k-той заявки в i-м узле сети при различных маршрутах прохождения этой заявки. Это позволит, во-первых, провести моделирование процесса обслуживания заявки разными маршрутами, а во-вторых, оптимизировать это время, выбрав наименьший маршрут. 5 Анализ возможных критериев оптимизации для сети мобильной связи третьего поколения Применение идемпотентной алгебры и аппарата сетей Петри позволит решить задачи моделирования и оптимизации важных параметров обслуживания абонентов мобильной сети связи 3G. Приведенный выше алгоритм моделирования времени обслуживания заявки может быть использован для оценки времени ожидания принятия на обслуживания абонента, а также для его последующей оптимизации с целью минимизации [4]. Кроме этого, можно оценивать и оптимизировать такие параметры: 1. Задержка при голосовой и видеосвязи; 2. Пропускную способность канала связи при перегрузках сети (к примеру, для временных перегрузок – во время проведения различных массовых мероприятий); 3. Время осуществления хендовера в сети. Зная временные характеристики алгоритма работы контроллеров и базовых станций, можно оценить, как быстро произойдет передача обслуживания абонента, и как это отразится на качестве услуги, которой в момент хендовера пользуется абонент. Заключение Предложенный способ представляется удобным инструментом для анализа участков сети мобильной связи и всей сети в целом для различных целей. При внедрении или наращивании сети удобно составить ее модель и оценить характеристики услуг, которые предоставляются абонентам, а потом, в случае необходимости, оптимизировать сеть по определенному критерию. Это позволит значительно упростить процесс построения сети, так как можно будет избежать ошибочных или неоптимальных решений. Перечень ссылок 1.Jensen A., Kristensen L. Colored Petri Nets: modeling and validation of concurrent systems. – Springer-Verlag, 2009 2.Математичні основи теорії дискретно-безперервних систем: монографія/ В.І. Бессараб. – Донецьк: ДВНЗ «ДонНТУ», 2011. 3.Литвинов Г. Универсальные алгоритмы и идемпотентная математика // Компьютерные инструменты в образовании. - СПб.: Изд-во ЦПО "Информатизация образования", 2000, №6, С.12-18. 4.Механов В.Б. Применение сетей Петри для моделирования механизмов обеспечения QoS в компьютерных сетях // Материалы международного симпозиума “Новые информационные технологии и менеджмент качества (NIT&MQ’2010)” ФГУ ГНИИ ИТТ “Информика”. - М.: ЭГРИ, 2010.

УДК 004.7 ИССЛЕДОВАНИЕ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ АТАК И МЕТОДОВ БОРЬБЫ С НИМИ Дядин И.П., магистрант; Червинский В.В., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Одной из самых актуальных задач в сфере услуг предоставления информации является DDoS-атака (от англ. Distributed Denial of Service, распределённая атака типа «отказ в обслуживании»). Суть таких атак сводится к тому, чтобы всеми доступными способами уменьшить количество полезной нагрузки на ресурс, или вовсе сделать его недоступным. Отказ в обслуживании может быть достигнут при разных условиях, причинами могут служить: ошибки в программном обеспечении которое работает на атакуемом сервисе, недостатки сетевых протоколов и ограничения в пропускной способности канала связи, а так же непродуманная сетевая инфраструктура. Обычно DDoS-атака ведется с так называемого ботнета, это достаточно большое количество компьютеров, а также смартфонов, зараженных вредоносным программным обеспечением. По данным аналитического отчета компании «Лаборатория Касперского» – «DDoS-атаки второго полугодия 2011 года» очевидно, что лидерами по количеству источников DDoS-атак являются Россия и Украина. Отсюда можно сделать вывод, что вирусная активность и количество зараженных компьютеров в этих странах находятся на высоком уровне, так же это означает, что используется достаточно большое количество устаревшего программного обеспечения и злоумышленники могут использовать его критические уязвимости. Данные показатели так же обеспечиваются еще ростом количества семей, у которых появился доступ в Интернет и низкой компьютерной грамотностью. По данным компании Arbor 35% процентов атак были спровоцированы по идеологическим или политическим причинам, 31% были обоснованы как нигилизм (примером может послужить атаки на государственные ресурсы МВД Украины, администрации президента и других после закрытия ресурса ex.ua). Атакам так же подвергаются сервисы провайдеров услуг мобильной связи такие как электронная почта, доступ в интернет, были зарегистрированы атаки на клиентские устройства. Что касается каналов связи, новым стандартом в скорости поступления неполезной нагрузки на ресурсы стала скорость 10 Гбит/с. Максимальные зарегистрированные неполезные нагрузки 60 Гбит/с и 100 Гбит/с. Также в последнем отчете была выявлена первая атака с использованием протокола IPv6. Для выявления DDoS-атак используются следующие методы: статистический – основан на анализе отклонения статистических параметров трафика от средних значений; статический – основан на черных и белых списках, в том числе формируемых пользовательскими приложениями через API; поведенческий – основан на анализе соблюдения или несоблюдения спецификаций прикладных протоколов; сигнатурный: основан на анализе индивидуальных особенностей поведения ботов.[3] По сложности подавления, а так же по мотивации проведения DDoS-атаки можно разделить на такие категории как: вандализм – обычно это не распределенные атаки, а атаки которые ведутся с одного-двух хостов, злоумышленник скорее всего не получает от этого какой-либо выгоды, а делает это из-за обиды на владельцев какого32

либо ресурса, знания его в этой области ограничены простыми методами атак найденные в сети Интернет. Данные атаки отражаются достаточно легко, так как тоже не требуют высокой квалификации в области защиты компьютерных сетей от внешних атак, и зачастую решается блокированием конкретного IP или простой фильтрацией пакетов по замеченной закономерности; нигилизм – по сути, причины фактически идентичны причинам при вандализме, но действия происходят более целенаправленно, и это уже распределенная атака. В ней участвует группа людей, которая недовольна теми или иными информационными поводами. Обычно это простой bat-скрипт, в котором используется команда ping с большим размером проверочного пакета и перечислены атакуемые ресурсы, никаких знаний от пользователя не требуется, достаточно лишь запустить скрипт. Блокируется такая атака обычно достаточно легко, блокируется вся нагрузка полученная по протоколу ICMP; бизнес – злоумышленники используют данный вид атак, не только как средство для собственного обогащения, но и предоставляют DDoS-атаки как услугу. Рассмотрев причины возникновения и проблемы, которые нужно решать при борьбе с данным видом атак, можно определить методы решения данных проблем. Весь рынок решений по защите от DDoS-атак можно разделить на три части: программные решения – самое распространённое на рынке, зачастую представляет собой набор правил фильтрации трафика, которые составлены разработчиком на личном опыте. Так же существуют решения с открытым исходным кодом (например DDoS Deflate), но имеет очень простой статический метод фильтрации (белые и черные списки) по IP, на основе количества соединений от одного IP. Данное решение достаточно просто установить прямо на сервер на котором работает ресурс и поможет только от малозаметных атак вида вандализм. Решение совершенно неэффективно в масштабе дата-центров; аппаратные решения – используется для защиты масштабных сетевых инфраструктур, таких как: точки обмена трафиком, дата-центры и т.д. Типичная схема работы подобных решений представлена на рис.1.

Рисунок 1 – Cтандартная схема аппаратного решения защиты от DDoS-атак. Обычно схема состоит из двух устройств: это устройство анализа трафика, на которое дублируется весь трафик, который приходит в дата-центр, и устройство принятия решений, которое блокирует нежелательную нагрузку, на основе анализа данных полученных устройством сбора информации. Иногда данные решения 33

сочетаются в одном устройстве как например решения от Cisco, которое при отсутствие активных атак, работает в режиме накопления информации о полезной нагрузке, а в случае возникновения вредоносной активности изменяется маршрутизация и начинается фильтрация трафика. Поскольку анализ трафика и принятие решений является достаточно сложной задачей, некоторые компании запатентовали свои алгоритмы, например компания «Black Lotus» запатентовала алгоритм «Анализ поведения человека»(Human Behavior Analysis), который определяет кто генерирует данный трафик, человек или бот. Так же интересны решения от компании «Arbor», а именно продукт« PeakFlow» который кроме стандартных решений имеет сигнатурный подход к фильтрации нежелательного трафика, то есть устройства PeakFlow могут обмениваться между собой данными об атаке, такими как источники атаки, способы и какие-либо закономерности. Это позволяет решать данную проблему не на уровне дата-центра, а, например, на уровне провайдера, который предоставляет каналы данному датацентру; облачное решение — данный вид решений включает в себя как программные так и аппаратные решения, но так же использует все виды защит от DDoS-атак. Рассмотрим его на примере продукта «Лаборатории Касперского» – «Kaspersky DDoS Prevention». Данное решение является шлюзом, через который будет проходить весь трафик, который идет на Интернет-ресурс. Поскольку это облачное решение, это означает, что увеличение скорости атаки, не является проблемой(тогда как в аппаратных решениях, она упиралась в скоростные ограничения сетевой инфраструктуры в которой была установлена) так как решение масштабируется в случае увеличения неполезной нагрузки. Другое преимущество данного решения это алгоритмы которые принимают решение о том, что делать с той или иной нагрузкой не только на основе статистики, которая была накоплена за время атак, но и на основе того, что алгоритм знает об источниках DDoS-атак и их функционале. Выводы В статье рассмотрены причины возникновения DDoS-атак, их мотивация и способы создания, показано, что данная проблема на сегодняшний день актуальна и хоть существуют уже лидеры рынка в данной области, они предоставляют закрытые решения, которые защищены патентом или совсем не разглашаются. В отличие от решений с закрытым исходным кодом, открытые рекомендации позволяют привести методики и алгоритмы к единому стандарту, что позволит производителям оборудования и программных решений обмениваться средствами более эффективного решения данной проблемы. Перечень ссылок 1. Arbor Networks. (2012). Stopping & Preventing DDoS Attacks. Retrieved 4/9/2012, from DDoS Attack Protection | Stop DDoS Attacks | Arbor Networks: http://www.arbornetworks.com/stopping-&-preventing-ddos-attacks.html 2. Black Lotus. (2012). Behavior analysis techniques in DDoS mitigation. Retrieved 4/9/2012, from Black Lotus DDoS Mitigation Technology: http://www.blacklotus.net/learn/behavior-analysis-techniques 3. ЗАО «Лаборатория Касперского». (2011). DDoS-атаки второго полугодия 2011 года Securelist. Получено 9/4/2012 г., из http://www.securelist.com/ ru/analysis/208050745/DDoS_ataki_vtorogo_polugodiya_2011_goda 4. Arbor Networks, "Worldwide Infrastructure Security Report 2011 Volume VII", 2011. – 72 c. 34

УДК 621.396 СЕТЬ 3G C СИСТЕМОЙ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПОДВИЖНЫМИ ОБЪЕКТАМИ (AVL-СИСТЕМОЙ) В УСЛОВИЯХ РАЙОНА AL-ABDALI Етоом Язан, студент; Хорхордин А.В. к.т.н., проф. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Одной из важнейших составляющих существования любой отрасли является постоянное развитие. А для мобильной связи этот принцип особенно актуален – с одной стороны, существует большая заинтересованность со стороны абонентов в получении новых услуг, а, с другой, огромная конкуренция подталкивает операторов постоянно вносить новые предложения на рынок связи. Более того, сотовыми сетями покрыты огромные территории, а сама сотовая связь настолько прочно вошла в обиход, что на её основе можно реализовать огромное количество услуг и проектов, не имеющих непосредственного отношения к передаче речи. Системы позиционирования известны не первый десяток лет, но развитию связанных с ними пользовательских сервисов препятствовали дороговизна оборудования, сложность технической реализации и отсутствие массового спроса. Ситуация стала меняться с появлением услуги позиционирования в мобильных сетях 3G. Наибольший интерес представляет создание крупных систем местоопределения, зона действия которых охватывает какой-либо город или регион, а число контролируемых объектов может расширяться в широких пределах. При построении диспетчерских систем позиционирования, так называемых AVL – систем (Automatic Vehicle Location), с помощью которых осуществляется централизованный контроль за местоположением и перемещением подвижных объектов в определенной зоне, одну из наиболее сложных проблем представляет организация надежного канала связи между контролируемыми объектами и диспетчерским центром. Поэтому использование в качестве транспортной среды каналов систем сотовой связи стандарта 3G с уже реализованной инфраструктурой сети позволяет наиболее оптимально с экономической точки зрения решить данную проблему. Кроме того, сотовые сети поддерживают высокую интенсивность связи и имеют широкую зону охвата.

Целью данной работы является разработка телекоммуникационной сети 3G c системой позиционирования для управления подвижными объектами (AVL-системой) в условиях района Al-Abdali города Амман (Иордания). Al-Abdali является центральным районом с высокой плотностью населения и плотным уровнем застройки. Население района составляет 252000 человек. Площадь района составляет 25 км2.

Прогнозируемое число абонентов по данным оператора составляет 25% от численности населения района, т.е. 63000 абонентов. В г. Амман можно выделить четыре категории абонентов и соответствующие им 4 тарифных пакета: − эконом-абоненты (тарифный пакет – «3G-базовый»); − абоненты общественного сектора (тарифный пакет – «3G +»); − абоненты бизнес сегмента (тарифный пакет «3G-бизнес»); − активные абоненты (тарифный пакет «3G-актив»). 35

В сети 3G будут предоставлены следующие сетевые услуги: − услуги телефонии; − услуги Интернет; − услуги SMS&MMS; − услуги мобильного TV; − услуги хранения и передачи файлов (музыка, видео, фото, информация) на базе FTP сервера; − услуги Game-сервера; − услуги LBS, AVL. По результатам оценки трафика, нагрузка на сеть от абонентов различных категорий составит порядка 12,7 Гбит/с, в том числе в каналах UL=3,22 Гбит/с, в каналах DL=9,48 Гбит/с. Трафик на направлениях к серверам ядра составляет порядка 100-1000 Мбит/с, нагрузка на внешний канал Интернет – 5078 Мбит/с; нагрузка на серверы систем LBS&AVL – 82 Мбит/с. Суммарная нагрузка на оборудование передачи данных составляет 12185 Мбит/с. Общая нагрузка на оборудование коммутации голосового трафика сети составляет 514 Мбит/с. Для построения радиосети 3G была выбрана концепция UMTS, с базовой технологией WCDMA. Для построения транспортной сети выбрана технология Gigabit Ethernet/10 Gigabit Ethernet. Для реализации данной технологии оператором будет развиваться оптическая сеть. Для обеспечения предоставления услуг LBS/AVL в проектируемой сети 3G выбрана технологию E-OTD. Исходя из того, что пропускная способность сети CDMA ограничивается пропускной способностью прямого канала, расчет допустимого количества абонентов на БС был проведен именно для прямого канала и составило 390 абонентов. Проектная нагрузка на базовую станцию составляет 79 Мбит/с. Значит БС можно подключать к транспортной сети оператора каналами с пропускной способностью 100 Мбит/с (например, оптический Fast Ethernet). Выбранное число БС – 16. При этом площадь покрытия одной БС составит 2,22 2 км , радиус покрытия одной БС составит 0,840 км. При эксплуатации сети радиус зоны покрытия БС и их количество может изменяться в зависимости от нагрузки, параметров местности и влияния внешних факторов на распространение сигналов. В сети предполагается использовать оборудование, которое поставляется компанией Huawei – Huawei Node B 2525, так как характеристики БС этого производителя смогут обеспечить высокий уровень емкости, управляемости и масштабируемости сети при относительно невысокой цене. Также в радиоподсистему входит контроллер базовых станций RNC. Для обеспечения оптимальной интеграции Node B и RNC будем использовать оборудование RNC Huawei 3505. В качестве коммутационной платформы для обслуживания голосовых вызовов будем использовать Huawei SoftX3000. Для совместимости и эффективности интеграции в качестве оборудования передачи данных будем использовать Huawei SGSN 9810. Это же оборудование будем использовать для реализаций функций GGSN. Для реализации системы позиционирования, с учетом выбранного оборудования коммутации и передачи данных, в качестве оборудования предоставления услуг 36

LBS/AVL выбран сервер Huawei 5628 MLC Superior, разработанный для сервисов– провайдеров, которые стремятся к быстрому внедрению и поддержке крупномасштабных услуг нового поколения, требующих определения местоположения абонентов. На рис. 1 представлена схема разработанной телекоммуникационной сети 3G в условиях района Al-Abdali.

Рисунок 1 - Схема телекоммуникационной сети 3G в условиях района Al-Abdali Перечень ссылок 1.Попов В.И. Основы сотовой связи стандарта UMTS / В.В. Андреев. – М.: ЭкоТрендз, 2005. — 296 с. Олифер В. Олифер Н., Компьютерные сети. – Санкт– Петербург: Питер, 2003. 2.Управление и качество услуг в сетях UMTS / В.О. Тихвинский, С.В. Терентьев — М.: ЭкоТрендз, 2007. — 400 с. 3.Naworocki M. Understanding UMTS radio network. Moddelling, planning and automated optimization [текст]/ M. Naworocki, M. Dohler, A. Aghvami — Wiley, 2006. – 500 c.

УДК 621.396 МОДЕЛЮВАННЯ РОБОТИ ГЕТЕРОДИНУ SDR НА ОСНОВІ ПРОГРАМНОЇ ФАПЧ Зюмін С.А., магістрант (Донецький національний технічний університет, м. Донецьк, Україна) Сучасне телекомунікаційне обладнання, зокрема приймачі, конструюються за комбінованою схемою (рис. 1), що складається з апаратної частини (front end з полосовим фільтром (ПФ), аналого-цифрового перетворювача (АЦП)) та програмної частини – Software Defined Radio (SDR). Більш детально різні структури SDR приймачів описані в джерелі [1]. Програмна реалізація основних функцій приймача дозволяє впроваджувати нові алгоритми цифрової обробки сигналів (ЦОС) та розширювати функціональні можливості SDR приймачів. Сучасні телекомунікаційні стандарти висувають жорсткі вимоги до стабільності частоти, тому вимоги до гетеродинів SDR приймачів, які працюють в умовах атмосферних завад, багатопроменевого поширення та ефекту Допплера, теж жорсткі. ФНЧ 90° ПФ

ЦОС

АЦП ФНЧ ПФ

Програмна частина

Апаратна частина

Рисунок 1 – Спрощена структурна схема SDR приймача Для подолання проблеми нестабільності частоти несучого коливання в роботі запропоновано використовувати систему фазового автопідстроювання частоти (ФАПЧ) (рис. 2) в якості гетеродина програмної частини SDR. ФАПЧ складається з трьох основних елементів: фазового детектору (ФД), фільтра нижніх частот (ФНЧ) та генератора керованого напругою (ГКН), які необхідно реалізувати програмно. s(t)

p(t)

v(t)

ФНЧ

ГКН

e(t)

Рисунок 2 – Структурна схема контуру ФАПЧ На вхід помножувача надходять періодичні вхідний s(t) та синхронізований сигнал v(t). На виході фазового детектору формується сигнал різниці фаз між вхідним сигналом та сигналом ГКН p(t), за допомогою ФНЧ він перетворюється на керуючий сигнал ГКН e(t), миттєва частота сигналу на виході якого залежить від керуючої напруги, а повна фаза Ф(t) дорівнює: t

Ф(t ) = ω ⋅ t + K 0 ⋅ ∫ e(t )dt 0

де К 0 – коефіцієнт пропорційності ГКН, ω – опорна частота ГКН. 38

(1)

На практиці до гетеродину SDR висуваються вимоги не тільки по стабільності частоти, але й по стабільності фази, адже фазова ознака використовується для синхронізації та демодуляції прийнятого сигналу. Забезпечити стабільність фази контур управління ФАПЧ може, якщо його порядок астатизму не менше двох. ГКН є інтегруючим елементом і має перший порядок астатизму, отже потрібен ФНЧ теж з першим порядком, щоб контур в цілому мав необхідний порядок астатизму. [2] В джерелах [2, 3] наведено формулу для розрахунку коефіцієнтів (K i та K p ) фільтру першого порядку, що призначений спеціально для ФАПЧ, та методику перевірки системи ФАПЧ на стійкість. Програмна реалізація ФНЧ на кроці n має вигляд:

e( n ) = K p • p( n ) + K i • p( n − 1) + e( n − 1) − K p • p( n − 1)

(2)

Запропонована схема (рис. 1) містить фазообертач у програмній частині, що дозволяє отримувати синфазну (I) та квадратурну (Q) складові аналітичного сигналу. Це забезпечує можливість використовувати ФД, який не має на виході сумарних частотних компонент. Його реалізація має вигляд:

p (t ) = Q1 (t ) • I 2 (t ) − I1 (t ) • Q2 (t ) = sin(Φ1 (t ) − Φ 2 (t ))

(3)

де індекси ‘1’ та ‘2’ означають належність змінної до вхідного сигналу та сигналу з виходу ГКН відповідно. В ході даного дослідження було розроблено програмне забезпечення (ПЗ) (алгоритм на рис. 3), що дозволяє простежити поведінку програмного гетеродина на основі ФАПЧ при подачі на його вхід різних сигналів. ПЗ було розроблене в середовищі Microsoft Visual C++ 2010 з використанням стандартних бібліотек та бібліотеки швидкого перетворення Фур’є (ШПФ). Генерація аналітичного сигналу відбувалася за допомогою фільтра Гільберта. початок Ініціалізація змінних

Обробка триває?

+ Надходження блоку даних з буферу аудіопристрою Генерування аналітчного сигналу, ШПФ Вивід на екран інформації про вхідний сигнал Розрахунок значень сигналів з виходів ГКН, ФД, ФНЧ та сигналу помилки, ШПФ сигналу ГКН згідно з рівняннями 1-3 Вивід на екран інформації про синхронізований сигнал

Рисунок 3 – Алгоритм роботи ПЗ 39

кінець

В ході експериментальних досліджень на комп’ютері було відкрито розроблену програму, сигнали з генератору гармонічних сигналів подавалися на мікрофонний вхід звукової карти комп’ютера, яка виступала у ролі аналого-цифрового перетворювача (АЦП). У головному вікні програми (рис. 4) відображається форма вхідного сигналу (I та Q компоненти) та його спектру (ліворуч), форма вихідного сигналу та його спектру (праворуч).

Рисунок 4 – Вигляд головного вікна програми Окрім того, що програмний гетеродин добре слідкує за повільною зміною частоти вхідного сигналу, система ще й проявляє хороші фільтруючи властивості при слідкуванні за сигналом з низьким рівнем відношення сигнал/шум (рис. 5).

Рисунок 5 – Вигляд головного вікна програми В результаті дослідження було запропоновано використання програмної ФАПЧ в якості гетеродина SDR приймача та обрано структуру системи, що дозволить поліпшити якість прийому сигналу в умовах завад та нестабільності несучого коливання. У порівнянні із класичною схемою ФАПЧ, запропонований програмний гетеродин працює з аналітичним сигналом, це дозволяє використовувати поліпшений ФД. Розроблено ПЗ, яке в умовах обробки реального сигналу підтвердило можливість використання системи на практиці. Перелік посилань 1. Mike DeSimone, Software-Defined Radio: An Overview and Tutorial, 2009. – 54 с. 2. Теория и практика цифровой обработки сигналов [Електронний ресурс]/ – Режим доступу: http://dsplib.ru/ 3. Mohamed K. Nezami, RF Architectures & Digital Signal Processing Aspects of Digital Wireless Transceivers, 2003.– 513с. 40

УДК654.19 АЛГОРИТМ УПРАВЛЕНИЯ ДОСТУПОМ В РАДИОИНТЕРФЕЙСЕ HSDPA СЕТИ UMTS Красикова А. С., студентка; Воропаева В. Я., к. т. н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) На ранних стадиях развития UMTS было принято, что трафик передачи данных будет следовать тенденции, вынесенной из опыта сетей фиксированной связи, в которых доля трафика IPстановилась доминирующей. Стало очевидным, что для увеличения общей пропускной способности передачи данных в сети следует сфокусировать усилия на развитии сети доступа UTRAN и, в частности, на ее радиоинтерфейсе. В результате 5-я версия 3GPP установила требования к новой системе HSDPA для обслуживания пользователей с высокоскоростной передачей данных. Для достижения высокой пропускной способности, снижения времени задержки и выбросов интенсивности система доступа HSDPA использует: адаптивные методы кодирования и модуляции (AMC), гибридную автоматическую систему повторения запросов(HARQ), быстрое планирование пакета, быструю процедуру смены соты. Эффективная работа системы HSDPAс применением методов AMCи HARQ подразумевает, что цикл пакетного проектирования достаточно быстр для того, чтобы отслеживать кратковременные замирания сигнала мобильного терминала. Это особенно важно при отсутствии механизма быстрой регулировки мощности и управления переменным коэффициентом расширения спектра. Целью данной статьи является рассмотреть принцип работы стандарта HSDPA на уровне физических каналов и построить алгоритм механизма управления доступом. HSDPA определяет три различных физических каналов: два по нисходящему каналу и одинпо восходящему каналу. Все физические каналы HSDPA имеют более короткий фрейм, чем в традиционных каналах UMTS (в UMTS используется фрейм длиной 10 мс, а в HSDPA – 2 мс).[1] High Speed Physical Downlink Shared Channel(HS-PDSCH) – физический канал, который используется для передачи пользовательских данных в нисходящем канале, несет данных о сигнализации. HS-PDSCH имеет переменный коэффициент расширения (SF), максимальное значение которого равно 16. Изменения SF и мощности являются ключевыми для обеспечения различных скоростей передачи в UMTS.Таким образом, HS-PDSCH может использовать два типа модуляции: QPSK или 16-QAM. Хотя HS-PDSCH имеет SF=16, всего 15 кодов может быть выделено для каждого скремблированного кода. Это связано с тем, что один код необходим для общих каналов HS-SCCHи HS-DPCCH. Мобильный абонент (UE) поддерживает 5, 10 или 15 кодов. High Speed Shared Control Channel (HS-SCCH) – канал нисходящей. Этот канал поступает до 2-го слота HS-PDSCH, как показано на рис 1. HS-SCCH канал переносит данные сигнализации, связанные с транспортным каналом.HS-SCCH делится на две части. Первая часть, которая является более важной, содержит информацию о виде

модуляции и кодирования, которые используются вHS-DSCH.Вторая часть содержит информациюо HARQ. From/To MAC-d

MAC control

MAC-hs Управление потоком

Планирование и приоритет обработки

HARQ

Выбор TFRC

Associated uplink signaling

HS-DSCH

Associated downlink signaling

Рисунок 1 – MAC-hs архитектура Этот физический канал использует SF=128, а модуляция для этого канала используется QPSK. В отличие от HS-PDSCH, в HS-SCCH мощность канала может управляться. Сети настраиваются с однимHS-SCCHканалом, если технология HSDPAиспользует временное мультиплексирование. Однако, если в HSDPA используется кодовое мультиплексирование, то сети должны быть настроены с более чем одним HS-SCC Hканалом. При этом UE может контролировать не более четырех HS-SCC Hканалов. High Speed Dedicated Physical Control Channel (HS-DPCCH) – восходящий канал, который используется для передачи сигналов.Схему модуляции для этого канала BPSK и коэффициент расширения составляет 256, таким образом, этот канал имеет скорость 15 Кбит/с. Кроме того, мощность HS-DPCCH канала управляется.[2] Механизмы управления доступом принимают во внимание тот факт, что для технологии HSDPA также необходимо выделение определенного количества энергии.В основном существует два варианта распределения мощности HSDPA: зарезервированная часть от полной мощности базовой станции или неиспользованная мощность, т. е. динамическое распределение мощности. Выбор алгоритмов управления, а также алгоритмов нагрузки (перегрузки) должны быть адаптированы к выбранному механизму распределения мощности. На рис. 2 представлено разделение мощности базовой станции. Новый пользователь технологииHSDPA будет допущен только в том случае, если: Ptx ≤ Ptx _ t arg etHSDPA 42

Алгоритмконтроля перегрузками направлен на исключения возможности повышения мощности до , которая доступна в Node B. Механизм управления перегрузкой может остановить передачу некоторых пользователей, если: Как только первое уравнение будет выполняться, остановленные пользователи будут снова допущены на передачу данных.

Рисунок 2 – Разделение мощности Заключение. Из-за потребности в больших скоростях и в спектральной эффективности некоторые технологии, такие как LTE или WiMAX, предоставляют решения для обеспечения высокой скорости передачи данных. Для того чтобы конкурировать с этими технологиями и поддерживать новые потребности, UMTS добавила новую технологию под названием High Speed Downlink Packet Access (HSDPA) в 3GPP Release 5. Однако пакетный доступ также имеет свою изнаночную сторону, хотя и поддерживает совместимость с предыдущими версиями, но в сравнении с предыдущими версиями требует модернизации и обновление радиоинтерфейсов. Вносимые изменения можно обобщить следующим списком: – Физический уровень: новые методы адаптивной модуляции и кодирования предоставляют значительные возможности модификации структуры физичекого уровня; – Быстрое планирование означает более эффективную работу системы управления доступом к передающей среде МАС и ее более тесное взаимодействие с физическим слоем. Перечень ссылок 1.Кааранен Х. Сети UMTS. Архитектура, мобильность, сервисы ⁄ Х. Кааранен, А. Ахтиайнен, Л. Лаитинен, С. Найян, В. Ниеми. - М.: Техносфера, 2008 – 468 с. 2.Chevallier C. WCDMA (UMTS) Deployment Handbook.Planning and optimization ⁄ Christophe Chevallier – John Wiley & Sons LTD, England, 2006 – 390 p. 43

УДК: 621.39 ВИЗНАЧЕННЯ ОПТИМАЛЬНОЇ МЕТРИКИ ДЛЯ АНАЛІЗУ РОБОТИ ВЕЙВЛЕТ КОДЕРУ Лавров В. В., студент (Донецький Національний Технічний Університет, г Донецк, Україна) У сучасних мережах значну частину трафіку складає мультимедійний контент, великою частиною якого є графічні зображення. Для ефективного використання пропускного ресурсу при передачі зображень застосовують різноманітні кодери. Вони мають багато способів реалізації, а серед них виділяють кодери з апаратом вейвлет перетворень. Вейвлети дозволяють суттєво стиснути розміри зображення, з втратами, що непомітні для зору людини. При відтворенні стислих зображень виникає питання, як порівняти відтворене зображення та оригінал. Адже відомо, що людський зір та машинне бачення кардинально відрізняються один від одного. Високі характеристики машинної обробки зовсім не означають високу якість відтворення для людини, тому що зір людини володіє нелінійною поведінкою та суб’єктивністю. Саме тому існує велика кількість метрик, що аналізують зображення. Метою цієї статті є знайомство з ними та визначення найкращих для власного кодеру що використовує вейвлет перетворення. Для проектування кодера була обрана проста та ефективна модель, що базується на розкладі зображення на кольорові шари (R - червоний, G-зелений, B- блакитний) та обробці кожного шару двомірним дискретним вейвлет перетворенням. Для аналізу були обрані наступні метрики: PSNR, SSIM, MSE, Сorr, експертна оцінка людського зору. PSNR. PSNR, відношення сигналу до шуму (peak-to-peak signal-to-noise ratio - PSNR) найчастіше використовується для вимірювання рівня спотворень при стисненні зображень. Найпростіше його визначити через середньоквадратичне відхилення (MSE), що для двох монохромних зображень I і K розміру m × n, одне з яких вважається зашумленими наближенням іншого, обчислюється так: 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 = 20𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙10 (

𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀1

√𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀

де MAXI - це максимальне значення, прийняте пікселем зображення. Коли пікселі мають розрядність 8 біт, MAXI = 255 [1]. SSIM. Нещодавно було розроблене сімейство метрик структурної подібності, до якого відносяться наступні метрики: SSIM, MultiScale SSIM, 3-Component SSIM, SpatioTemporal SSIM. Для даної роботи обираємо метрику SSIM. Вона обчислюється складними алгоритмами, але враховує особливості сприйняття людиною. По-перше розг(i) лядається i-тий кадр розміромK×L и значеннями компонент яскравостіYk,l , k=1÷Kтаl=1÷L. Обирається вікноWтавага𝜔𝜔𝑗𝑗 для кожноїj-ої точки вікна, j=1÷J, J – кі𝐽𝐽 лькість пікселіву вікні. Вага𝜔𝜔𝑗𝑗 нормується на одиницю: ∑𝑗𝑗 =1 𝜔𝜔𝑗𝑗 = 1. Далі визначаютьсясередньоваговізначенняяскравісноїкомпонентивихідного и закодованоговікна (𝑖𝑖)

(𝑖𝑖) ′

(𝑌𝑌𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑘𝑘,𝑙𝑙 и 𝑌𝑌𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑘𝑘,𝑙𝑙 ), середньовагові дисперсії яскравісної компонентивихідного и 44

(𝑖𝑖) ′

(𝑖𝑖)

закодованоговікна (𝑌𝑌𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑘𝑘,𝑙𝑙 и 𝑌𝑌𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑘𝑘,𝑙𝑙 ), середньовагова коваріація між компонен(𝑖𝑖)

тами яскравостівихідного та закодованого вікон (𝑌𝑌𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑘𝑘,𝑙𝑙 ) за формулою: (i)

де Yk,l

(j)

(𝑖𝑖) 𝑌𝑌𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑘𝑘,𝑙𝑙

𝐽𝐽

(𝑖𝑖)

= � 𝜔𝜔𝑗𝑗 ∗ �Yk,l 𝑗𝑗 =1

(j)

(𝑖𝑖)

− 𝑌𝑌𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑘𝑘,𝑙𝑙 � ∗ �Yk,l

′

(j)

(𝑖𝑖) ′

− 𝑌𝑌𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑘𝑘,𝑙𝑙 �,

– значення компоненти яскравостіj-ой точки вікна, центр якогознаходиться в

точціз координатами (k,l) i-того кадру. Далі рахується значення метрики SSIM в точці: (𝑖𝑖) 𝑌𝑌𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑘𝑘,𝑙𝑙

(𝑖𝑖) ′

(𝑖𝑖)

�2 ∗ 𝑌𝑌𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑘𝑘,𝑙𝑙 ∗ 𝑌𝑌𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑘𝑘,𝑙𝑙 + 𝑐𝑐1 � ∗ �2 ∗ 𝑌𝑌𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑘𝑘,𝑙𝑙 + 𝑐𝑐2 �

2 (𝑖𝑖) 2 (𝑖𝑖) ′ �𝑌𝑌𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑘𝑘,𝑙𝑙 + 𝑌𝑌𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑘𝑘,𝑙𝑙 MAX Y )2 та𝑐𝑐2 = (𝑘𝑘2 ∗ MAX Y )2 .

+ 𝑐𝑐1 � ∗

(𝑖𝑖) 2 �𝑌𝑌𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑘𝑘,𝑙𝑙

(𝑖𝑖) ′ 𝑌𝑌𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑉𝑘𝑘 ,𝑙𝑙

+ 𝑐𝑐2 �

де 𝑐𝑐1 = (𝑘𝑘1 ∗ За замовчуванням коефіцієнти 𝑘𝑘1 = 0,01 и 𝑘𝑘2 = 0,03.[2] MSE. Ця міра належить до родини метрик що базуються на відхиленнях подібних пікселів двох зображень. До неї відносяться: MSAD, Delta, MSE. Де MSE- середньоквадратичне відхилення.[3] 𝑚𝑚 −1 𝑛𝑛−1

1 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 = � �|𝐼𝐼(𝑖𝑖, 𝑗𝑗) − 𝐾𝐾(𝑖𝑖, 𝑗𝑗)|2 𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑖𝑖=0 𝑗𝑗 =0

Corr. У данній роботи використовувався лінійний коефіцієнт кореляції Пірсона, що розраховується за формолою: 𝑛𝑛 ̅ � ∑𝑚𝑚 𝑖𝑖=0 ∑𝑗𝑗 =0(𝐴𝐴𝑚𝑚𝑚𝑚 − 𝐴𝐴)(𝐵𝐵𝑚𝑚𝑚𝑚 − 𝐵𝐵 ) 𝑟𝑟 = 𝑚𝑚 𝑛𝑛 𝑛𝑛 � 2 ̅ 2 �(∑𝑚𝑚 𝑖𝑖=0 ∑𝑗𝑗 =0(𝐴𝐴𝑚𝑚𝑚𝑚 − 𝐴𝐴) ) ∗ (∑𝑖𝑖=0 ∑𝑗𝑗 =0(𝐵𝐵𝑚𝑚𝑚𝑚 − 𝐵𝐵 ) )

де А- оригінальне зображення, а В - відтворене зображення.[3] Експертна оцінка людського зору. Це є суб'єктивний, але у деяких випадках, найбільш ефективний критерій. Оцінка робиться за п’ятибальним принципом. Оцінку "відміно" отримує відтворене зображення, що не відрізняється від оригіналу. Оцінку "добре" отримує відтворене зображення, що має незначні спотворення, але вони помітні лише при порівнянні відтвореного зображення та оригіналу. Оцінку "задовільно" отримує зображення що має невеликі спотворення. Оцінку "незадовільно" отримує зображення, що має значні спотворення. Оцінку "погано" отримує зображення, що важко піддається ідентифікації. Порівняння метрик ведеться на основі критерію оцінки людського зору. Дані виражаються у відносних одиницях та формують графіки залежності значення метрики від коефіцієнту стиску.

1,01 1,005 1 0,995 0,99 0,985 0,98 0,975 0,97 0,965 0,96 0,955 0,95 0,945 0,94 0,935 0,93 0,925

Corr PSNR SSIM Зір MSE

Рисунок 1 – Графік залежності метрики від коефіцієнту стиску Аналізуючи результати роботи,можливо дійти висновку, що найбільш адекватними крітеріями оцінки, графіки залежності яких нагадує графік залежності оцінки людського зору є PSNR та SSIM крітерії. Крітерій MSЕ навіть при малих коефіцентах стиску починає стрімко спадати, вказуючи на значні зміни у зображенні, що не є дійсністю. А критерій Corr не достатньо швидко реагує на зниження якості зображення при збільшенні коефіціенту стиску. Таким чином при аналізі результатів роботи кодеру, що базується на вейвлет перетвореннях, можливо використання різноманітних метрик оцінки. Приоитетними серед них є метріки PSNR та SSIM, друга з яких є точнішою але більш сдладною та вимогає більших витрат при розраховуванні. Перелік посилань 1. Илюшкина Н.,Чобану М. "Применение новых критериев оценки качества изображений после их сжатия с потерями", Проектирование и моделирование, №3, стр 6668, Ста-пресс, 2007 г. 2.Z. Wang, A. C. Bovik, H. R. Sheikh, E. P. Simoncelli, "Image quality assessment: From error visibility to structural similarity," IEEE Transactions on Image Processing, vol. 13, no. 4, pp. 600-612, Apr. 2004. 3.Ю.И. Монич, В.В. Старовойтов, "Оценки качества для анализа цифровых изображений", «Искусственный интеллект» №4, стр 376-386, 2008 г.

УДК 003.26 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ DRM В ЗАЩИТЕ АВТОРСКИХ ПРАВ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ Левитасова В.Б., студент; Кайдановский К.А., студент; Губенко Н.Е., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) По мере развития общества и повышения значимости информации интеллектуальная собственность постепенно стала утверждаться как один из наиболее важных нематериальных активов экономики. В субъективном смысле авторское право (АП) – те имущественные и личные неимущественные права, которые принадлежат лицам, создавшим произведения науки, литературы и искусства. Изначально идея защиты АП развивалась преимущественно как социальная и правовая система, поэтому долгое время она не имела того же значения для экономистов, как и патентная система в результате чего произошла недооценка экономической значимости защиты объектов АП [1]. Однако в настоящее время АП стало основой для развития многих отраслей промышленности, обеспечивая рост добавленной стоимости, рабочих мест и внешней торговли. Согласно некоторым оценкам, доля отраслей промышленности, основанных на АП, в мировой экономике составила порядка 7,3% (2,2 триллиона долларов) в начале нового тысячелетия, при этом рост в этих отраслях составил в среднем на 5% в год, что быстрее, чем средний рост экономики всей планеты [2]. В экономических системах используются общепринятые технические средства защиты АП (DRM – Digital rights management) – программные или программноаппаратные средства, которые затрудняют создание копий защищаемых произведений (в электронной форме), либо позволяют отследить создание таких копий. Кроме DRM-схемы, существуют также две распространенных технологии защиты – Watermarking (наложение цифровых "водяных меток") и Fingerprinting (нанесение, считывание и сравнение цифровых отпечатков файла) [3]. Из-за невозможности техническими средствами автоматически отличить «законное» копирование от «незаконного» DRM не допускают любое копирование, что вызывает их критику со стороны правозащитников. Поскольку DRM малоэффективны сами по себе, для них устанавливается правовая защита – законодатели многих стран ввели ответственность за обход DRM. Большинство современных систем DRM используют криптостойкие алгоритмы защиты, однако эти методы не могут использоваться полноценно, поскольку основаны на предположении, что для получения доступа к зашифрованной информации требуется секретный ключ. Однако в случае DRM типичной является ситуация, когда ограничения обходятся правомерным обладателем копии, который для возможности просмотра (воспроизведения) должен иметь и зашифрованную информацию, и ключ к ней, что сводит к нулю всю защиту. Поэтому системы DRM пытаются скрыть от пользователя используемый ключ шифрования, однако это нельзя осуществить достаточно надежно, поскольку применяемые ныне устройства воспроизведения (персональные компьютеры, видеомагнитофоны, DVD-проигрыватели) являются достаточно универсальными и находятся под контролем пользователей. В DRM-схеме, в основном, применяется принцип блочного симметричного шифрования AES (Advanced Encryption Standard) – расширенный стандарт 47

шифрования, в основе, которого лежит алгоритм Rijndael. Данный алгоритм преобразует блок данных длиной 128 бит в другой с помощью секретного ключа шифрования, который может быть длины 128 (AES-128), 192 (AES-192) или 256 бит (AES-256). Для шифрования в алгоритме AES (рис.1) применяются следующие процедуры преобразования данных: − ExpandKey – вычисление раундных ключей для всех раундов; − SubBytes – подстановка байтов с помощью таблицы подстановок; − ShiftRows – циклический сдвиг строк в форме на различные величины; − MixColumns – смешивание данных внутри каждого столбца формы; − AddRoundKey – сложение ключа раунда с формой [4].

Рисунок 1 – Схема шифрования по алгоритму AES Специфика DRM технологий защиты зависит от защищаемого объекта – электронного документа, книги, видео- и аудиоматериалов и т.д. Для защиты текста и электронных книг используют формат Adobe PDF, который поддерживает следующие методы защиты содержимого: − полное криптостойкое шифрование документа, требующее ввод пароля для любых операций с документом; − защита документа, определяющая, возможно ли копирование, извлечение текста, печать или изменение документа. Adobe DRM – технология защиты, используемая в Adobe Reader версии 6.0 и выше. Используется в различных книжных Интернет-магазинах, поддерживает привязку возможности просмотра к компьютеру пользователя или другому устройству (КПК, электронной книге), позволяет ограниченное количество раз копировать документ, позволяет запретить извлечение текста и печать документа, а также ограничить срок, в течение которого возможен доступ к документу. 48

Для защиты видеоматериалов от копирования используется система Advanced Access Content System – система DRM, используемая для защиты HD DVD и BluRay дисков, опубликованная в апреле 2005 г. и окончательно принятая 5 июня 2009 г. консорциумом AACS LA (AACS Licensing Administrator), включающим Disney, Intel, Microsoft, Panasonic, Warner Bros., IBM, Toshiba и Sony. Система использует цифровые водяные знаки для отслеживания взломанных ключей, водяные знаки компании Verance для звуковых дорожек к фильмам, позволяющие обнаруживать звук, записанный в кинотеатре («экранка»), и блокировать его воспроизведение [5]. Для защиты компьютерных игр от копирования DRM технологии применяются следующим образом: при запуске диск с игрой необходимо вставить в оптический привод, при этом проверяются низкоуровневые особенности лицензионных CD и DVD-дисков (топология диска), которые невозможно воспроизвести при копировании в домашних условиях, однако возможно эмулировать в специальных программах. Также подобные системы DRM часто устанавливают в систему драйвера для защиты от эмуляторов дисководов (например, DAEMON Tools и Alcohol 120%), а иногда требуют ввода ключа или регистрации через Интернет. Игровые приставки (Xbox 360 и PlayStation 3), также содержат систему проверки диска на наличие лицензии [6]. На данный момент ни один из используемых в системах DRM алгоритмов не является универсальным и надежным. В условиях все более обостряющегося противостояния в сфере распространения цифрового содержимого невозможно появление системы DRM, одновременно удовлетворяющей как правообладателей, так и потребителей. В случае принятия системы DRM в качестве стандарта в целой отрасли, ее методы будут обеспечивать защиту цифрового содержимого на каждом этапе его продвижения. В таком случае компьютеры автоматически определяют, что разрешено пользователю делать с данным цифровым содержимым. С точки зрения пользователей, наилучший компромисс может быть достигнут тогда, когда программисты каким-то образом смогут выразить количественно «принцип правомерного использования» для практического применения в компьютерах. Таким образом, можно сделать вывод о том, что, исходя из мировой практики, одним из наиболее применяемых подходов для защиты авторских прав в экономических системах являются DRM технологии. Они обеспечивают достаточно высокий уровень защиты, но имеют ряд недостатков. Таким образом, использование одних DRM технологий для защиты АП недостаточно, необходимо совмещать несколько алгоритмов (DRM, Watermarking, Fingerprinting) для более надежной защиты информации или пересмотреть подход к защите авторских прав в целом. Перечень ссылок 1 Авторское право_Свечникова И.В_Уч пос_2009 -206с. 2.Димитр Гантчев, главный советник ВОИС по авторским и смежным правам 3.Википедия— свободная энциклопедия. http://ru.wikipedia.org /Технические средства защиты АП. 4.Пан К.С., Цымблер М.Л. Алгоритм блочного симметричного шифрования Advanced Encryption Standard (AES). 5.Летюка И.А., Терещенко Т.М. Анализ технических средств защиты авторских прав. www.nbuv.gov.ua. Режим доступа: Анализ технических средств защиты АП 6.Луцкер А. П. Авторское право в цифровых технологиях и СМИ — М.: КУДИЦОБРАЗ, 2005. — С. 100-109. — 416 с.

УДК 654.19 ПРОЕКТУВАННЯ ОПТИМАЛЬНОГО ЦОД ДЛЯ ДИСПЕТЧЕРСКОЇ СЛУЖБЫ «112» В УМОВАХм.ДОНЕЦЬК Медведнікова Ю.С., студентка; Турупалов В.В., к.т.н., проф. (Донецький національний технічний університет, м.Донецьк, Україна ) Як друге за рівнем соціально-економічного розвитку місто України та одне з міст, яке буде приймати чемпіонат Європи з футболу в 2012 році, Донецьк потребує надійну чергово-діспечерську службу. В її якості представлена загальна служба порятунку «112». Її реалізація представляє собою сучасний Call-центр, серцем якого є центр обробки даних (ЦОД). ЦОД представляє з себе сукупність апаратного (сервери, СХД, ОС, система управління навантаженням, засобирезервування даних та система електропостачання) та програмногооздоблення, робота якого направлена на обробку та зберігання, резервного копіювання та надання для подальшого використання великих масивів інформації. Як центральна частина структури Call-центру, ЦОД поєднується з вузлами, де працюють оператори, та з зовнішньою мережею Інтернет та телефонною мережею загального використання через транспортну мережу. При цьому необхідно врахувати, що способи передачі інформації «ззовні»різні, тому перехідним елементом до Callцентру, де встановлений ЦОД, єІР-шлюз. Саме він буде конвертувати інформаційний потік з ТМзВ у ІР-формат.[1] Загальні вимоги до ЦОД є цілком зрозумілими: можливість поступової модернізації без зупинки його функціонування, використання найбільш передових та перспективних рішень та технологій, використання загальноприйнятих та стандартизованих технологій, що забезпечить в майбутньому незалежність від будьякого поставника обладнання. Для з’єднання обладнання ЦОД буде використано кілька способів. Так комутатори Ethernet/IP поєднанні між собою за технологією Ethernet, сервери CiscoIntelligentContactManager (ICM - центральний контролер, що складається з двох основних компонентів – маршрутизатора викликів та сервера баз даних), ICMPeripheralGateway (PG - сервер, що відповідаю за зв’язок між мережевими компонентами та ICM), ICMComputerTelephonyIntegration (CTI - сервер, що виконую передачу інформації на робоче місце оператора, на якому працюєCTI-агент), ICMAdminWorkstation (AW - надає адміністратору право опреділяти, змінювати та проглядати скріпти маршрутизації, змінювати конфігурацію внутрішньої мережі ЦОД, моніторинг виробничості всього ЦОВ, забезпечувати безпеку системи) поєднані за технологією IP/FC комутатором InfiniBand, а обладнання мережі зберігання даних (SAN) – лініями FibreChannel. [2] В якості обладнання SAN - модульна система зберігання даних DotHillR/Evolution 2722 FCз можливістю підключення 4 FibreChannel 4 Gbps. В якості комутаторів Ethernet/IP, що встановленні безпосередньо в ЦОД було обрано модель WS-C2960-24TC-L, яка встановлюється в стійку (кількістьпортів24 xEthernet 10/100 Мбит/сек та 2 xEthernet 10/100/1000 Мбит/сек). [3] Для поєднання комутаторів Ethernet/IP з зовнішньою мережею використано стандарт 1000BASE-LH (LongHaul). Для поєднання серверів між собою діє стандарт 50

1000BASE-T, що дозволяє встановлювати поєднання на невеликі відстані. Структурна схема ЦОД наведена на рисунку 1.

Рисунок 1 – Структурна схема ЦОД Заключення. Проектування центру обробки даних потребує точного визначення його призначення. Потоки даних, що циркулюють в інформаційних системах потребують особливої організації ІТ-інфраструктури. Вона повинна адоптуватися до вимог, що постійно змінюються, тобто повинна забезпечити постійний зріст виробничості рішень, що використовуються та максимальну ефективність експлуатації. Перелік посилань 1. Стаття«Побудову ЦОД»: http://www.sterling.zp.ua/serv/net/cod.htm 2. Контакт-центри в мультисервісних http://www.niits.ru/public/2002/200203.pdf 3. Центри обробки даних: стандарти в дії:http://citcity.ru/14587/

мережах:

УДК 654.19 УПРАВЛЕНИЕ ДОСТУПОМ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ К РЕСУРСАМ ЦЕНТРА ОБРАБОТКИ ДАННЫХ (ЦОД) Медведникова Ю.С., студентка; Турупалов В.В., к.т.н., проф. (Донецкий национальный технический университет, г.Донецк, Украина ) Поскольку центр обработки данных это целый комплекс инженерных и IT-систем, который является неотъемлемой частью множества телекоммуникационных структур, он должен обеспечить единый информационный ресурс с гарантированными уровнями достоверности, доступности и безопасности данных. Цель статьи – предложить один из способов контроля объемов запросов, которые поступают в ЦОД, и уравления распределением их на сервера. Пусть существуют разные типы запросов, за которыми стоит определенный ресурс. Запросы имеют свою последовательность, время обдумывания, то есть время между ответом web-сервера и новым запросом в пределах одной сессии. Здесь главной целью контроллера будет предоставление необходимых ресурсов для принятия запросов, на период времени достаточный для их обработки; при этом необходимо учитывать запросы от других групп пользователей и соответственно перераспределение между ними сетевого ресурса (в нашем случае серверов). Каждый новый запрос сессии будет поступать в очередь на вертуальный сервер, где после паузы снова обращается к системе в качестве нового запроса. Таким образом имеем k = 1,…K классов запросов, J сессий и ресурсов j = 1,..., J . Користувацькі сесії типу j надходять у l систему з інтенсивністю j й починаються із запиту класу k, де j = 1,..., J , пауза t j . [1]. Вероятность поступления повторного запроса от класса k (k') завершением сессии:

pk′k ′ , а выхода из системы с K

1 − ∑ p j kk ′ k ′=1

[ ]

.(1)

Матрица размерностью K × K P = pkk ′ - это матрица вероятностей переходов запросов по ресурсам ЦОД (рис.). Пусть время обслуживания для класса k одним сервером кластера i это независемая случайная величина Т i к с математическим ожиданием:

[ ]

ti = M Ti k . (2) Все серверы кластера i вместе обрабатывают запросы как единый сервер,

времяобработки t

/ N i . Тогда номинальная нагрузка клатера i равна:

qi = ∑ λik tik k =1

(3)

Тогда при количестве серверов N iнагрузка на один сервер кластера i будет:

pi = qi N i .(4) Для того, чтобы система быластационарной, необходимовыполнениеусловия N i > qi , где N = ( N1 , N 2 ,..., N n )это вектор распределенияресурсов.

Пусть mi этоколичествозапросов стационарном режиме, тога: k

класса

обрабатываемых

iв

кластером K

mi = ∑ mik k =1

(5)

количество классов запросов соответственно. Общее количество запросов k в системеmk. Запрос пренадлежит классу kс вероятностью:

pik / pi .

(6)

Где: k i

p =

λik tik

N i ,(7)

pi = ∑ pik k =1

.(8)

Находим:

M [mi ] =

pki Mm = 1 − pi .

[ ] k i

pi 1 − pi ; (9) (10)

Теперь можно найти время ответа на запрос класса k:

λik tik t = M [t ] = ∑ k i =1 λ N i − qi (11) k

где n –количество кластеров серверного комплекса; tk i – среднее время ответа на запрос класса k сервером кластераi. [3]

p k 2,1

p k n ,n−1

p k 3,2

p k 1,2

p k 2,3

p k n−1,n

p j k ,k' K

1− ∑ p

Віртуальнийсервер (час обмірковування)

k ,k '

k ' =1

Рисунок 1 - Модель серверного комплексаЦОДс учетом классов запросов как системы массового обслуживания. Заключение. Таким образом найден ключевой параметр – время ответа на запрос, исходя из которого главный контроллер будет принимать решение об оптимальности выделения системных ресурсов и о необходимости их перераспределения. Главным образом это будет зависеть от важности поступающих запросов и необходимой срочности их обслуживания. Перечень ссылок 1. Статья«Побудова ЦОД»: http://www.sterling.zp.ua/serv/net/cod.htm 2. Центри обробки даних: стандарти в дії:http://citcity.ru/14587/ 3. Статья «Транспортні технології сучасного ЦОД»: http://www.publish.ru/lan/240740/text/5577358.html

УДК 629.7.018.7 НОВОЕ В ПРАКТИКЕ НЕЛИНЕЙНОГО СГЛАЖИВАНИЯ ПРИ ОБРАБОТКЕ ДАННЫХ ТРАЕКТОРНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ Мильштейн А. В., аспирант; Дрозда И. В., студент; Паслен В. В., доц., Ph.D. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Траекторные измерения – это процесс измерения первичных параметров положения и движения объекта для определения траектории полета объекта на интервале измерений с прогнозированием его последующего движения на некотором отрезке времени. Поэтому важной является задача разработки и применения новых прикладных методов анализа траекторной информации, базирующихся на гибком использовании избыточных данных измерений для повышения точности и достоверности результатов. В работах [1–3] было отмечено, что для полиномиального описания стохастических траекторий при совместной реализации пространственной и временной избыточности вводится система базисных функций и вектор коэффициентов сглаживающего полинома, состав и величина которого подлежат определению в ходе обработки. В работах [2, 3] были определены две клеточноматричные структуры базисных функций для осуществления сглаживания путем совместной обработки данных ВТИ, обладающих пространственной и временной избыточностью. Первая структура: ϕ (t ) =

ϕ x (t )

0 0

ϕ y (t )

0 , ϕ z (t )

(1)

где ϕ l (t ) = (t − t 0 )1 ...(t − t 0 ) k ...(t − t 0 ) m ; l = x, y, z; m – степень сглаживающего полинома; t – текущий момент времени; t 0 – момент времени, соответствующий середине интервала сглаживания. С учетом (1) полиномиальное описание вектор-функции r(t), определяющей положение ЛА и ее координатных составляющих, будет иметь вид: mx

ϕ x (t ) r (t ) = ϕ (t ) A =

0 0

0 ϕ y (t ) 0

Ax ϕ x (t ) Ax 0 0 = Ay = ϕ y (t ) Ay = ϕ z (t ) Az ϕ z (t ) Az

∑a

ϕ kx (t )

x(t , Ax ) a kyϕ ky (t ) = y (t , Ay ) , ∑ k =0 z (t , Az ) mz ∑ a kzϕ kz (t ) k =0 my

(2)

k =0

где

AT = a0 x ...a mx a0 y ...a my a0 z ...a mz ; a ml – коэффициенты сглаживающего полинома соответствующей координатной составляющей вторичных параметров; l = x, y, z. 55

Вторая структура: ϕ 00 (t ,τ x )ϕ 01 (t ,τ x )ϕ 02 (t ,τ x )...ϕ m 0 (t ,τ x )ϕ m1 (t ,τ x )ϕ m 2 (t ,τ x ) ϕ (t ,τ ) = ϕ 00 (t ,τ y )ϕ 01 (t ,τ y )ϕ 02 (t ,τ y )...ϕ m 0 (t ,τ y )ϕ m1 (t ,τ y )ϕ m 2 (t ,τ y ) , ϕ 00 (t ,τ z )ϕ 01 (t ,τ z )ϕ 02 (t ,τ z )...ϕ m 0 (t ,τ z )ϕ m1 (t ,τ z )ϕ m 2 (t ,τ z )

(3)

где ϕ (t ,τ ) = (t − t 0 ) 0 τ l0 (t − t 0 ) 0 τ l1 (t − t 0 ) 0 τ l2 ...(t − t 0 ) m τ l0 (t − t 0 ) m τ l1 (t − t 0 ) m τ l2 ; τ l – вторая независимая переменная базисной функции. С учетом (3) полиномиальное описание вектор-функции r(t), определяющей положение ЛА и ее координатных составляющих, будет иметь вид: ϕ 00 (t ,τ x )ϕ 01 (t ,τ x )ϕ 02 (t ,τ x )...ϕ m 0 (t ,τ x )ϕ m1 (t ,τ x )ϕ m 2 (t ,τ x ) r (t ,τ , A) = ϕ (t ,τ ) A = ϕ 00 (t ,τ y )ϕ 01 (t ,τ y )ϕ 02 (t ,τ y )...ϕ m 0 (t ,τ y )ϕ m1 (t ,τ y )ϕ m 2 (t ,τ y ) ⋅ A = ϕ 00 (t ,τ z )ϕ 01 (t ,τ z )ϕ 02 (t ,τ z )...ϕ m 0 (t ,τ z )ϕ m1 (t ,τ z )ϕ m 2 (t ,τ z ) mx

∑∑ a

ϕ kl (t ,τ x )

ϕ (t ,τ x ) A = ∑∑ a kl ϕ kl (t ,τ y ) = ϕ (t ,τ y ) A , k =0 l =0 ϕ (t ,τ z ) A m 2 ∑∑ aklϕ kl (t ,τ z ) k =0 l =0 my 2

(4)

k =0 l =0

AT = a00 a01 a02 ...a k 0 a k 1 a k 2 ...a m 0 a m1 a m 2 ; a kl – коэффициенты сглаживающего полинома; l = 0, 1, 2; m – степень сглаживающего полинома. Следует обратить внимание на особенности описанных в (2) и (4) способов полиномиального представления стохастических траекторий: − при любом способе вектор-функция r(t) нелинейно зависит от времени и линейно от коэффициентов сглаживающего полинома; − в представлении (2) формирование x(t, A x ), y(t, A y ), z(t, A z ) происходит с участием различных составляющих вектора , объединенных соответственно в Ax, Ay, Az; − в представлении (4) каждая координатная составляющая x(t, τ x , A), y(t, τ y , A), z(t, τ z , A) формируется с участием всех компонентов вектора A. Стохастический характер траектории летательного аппарата (ЛА) вносит существенную особенность в решение задачи оптимальной оценки вектора A – коэффициентов сглаживающего полинома, которая состоит в том, что оптимальная оценка коэффициентов сглаживающего полинома должна быть увязана с определением их состава. Это приводит к необходимости получения статистически независимых оценок коэффициентов сглаживающего полинома. Ввиду того, что стохастический характер траекторий трудно совместим с их высокой априорной определенностью, прикладные методы обработки данных траекторных измерений целесообразно строить на основе статистических методов, не связанных с использованием априорной информации о распределении составляющих вектора A – коэффициентов сглаживающего полинома. В связи с тем, что векторы ξ-измерений и коэффициентов сглаживающего полинома являются многомерными случайными величинами, взаимное соответствие между ними определяется совместной где

плотностью вероятности. Из-за нелинейной зависимости вектора измерений от вектора коэффициентов сглаживающего полинома, решение задачи по определению максимально правдоподобной оценки (МПО) вектора Â целесообразно искать методом последовательных приближений. Для совместной реализации пространственной и временной избыточности данных измерений с целью определения статистической оценки (СО) вектора A – коэффициентов сглаживающего полинома и с учетом вышеизложенного, в работах [4, 5] получен универсальный итеративный алгоритм Aˆ v +1 = Aˆ v + ∆Aˆ v = Aˆ v + ( J vT ΛJ v ) −1 J vT Λ{ξ − ξ [r (t , Av )]} ,

(5)

где J – Якобиева матрица частных производных от измеряемых по вычисляемым параметрам; v – номер v-го приближения; J vT ΛJ v – основная матрица системы уравнений на v-ом шаге приближения; Λ – весовая матрица ошибок измерений. Из (5) следует, что СО достигается через ряд последовательных приближений, в которых основным моментом является решение линеаризованной системы уравнений с целью определения вектора поправки ∆Âv . Указанный алгоритм инвариантен к закону распределения ошибок траекторных измерений, что очень важно для его практической реализации. К законам распределения ошибок измерений остаются чувствительными лишь свойства полученной с помощью этого алгоритма СО: − при нормальном законе – это максимально правдоподобная оценка; − при других законах – это минимально квадратическая оценка. Перечень ссылок 1. Башков Е. А. Адаптивное нелинейное оптимальное сглаживание многопараметрических данных измерений / Е. А. Башков, В. В. Паслен // Университетские микроспутники – перспективы и реальность : междунар. науч.практ. конф. / НЦАОМ им. А. М. Макарова. – Днепропетровск, 2006. – С. 67. 2. Мильштейн А. В. Метод нелинейного сглаживания в обработке данных траекторных измерений / А. В. Мильштейн, В. В. Паслен // Зб. наук. праць Донецького інституту залізничного транспорту. – Донецьк : ДонІЗТ. – Випуск 28. – 2011. – С. 94–101. 3. Мильштейн А. В. Выбор структуры ортогональных базисных функций / А. В. Мильштейн, В. В. Паслен // Новітні технології в телекомунікаціях : V Міжнарод. наук.-техн. сімпозіум, 17–21 січня 2012 р. : зб. тез. – К., 2012. – С. 93–95. 4. Огоднийчук Н. Д. Исследования на ЭВМ свойств систем ЛНБФ и Λ-ОБФ как функции двух аргументов / Н. Д. Огоднийчук, В. В. Паслен, С. В. Велигдан // Радиоэлектронное оборудование летательных аппаратов. Вып. 3. – К. : КВВАИУ, 1989. – С. 90–93. 5. Огоднийчук Н. Д. Алгоритм совместной реализации пространственной и временной избыточности данных внешнетраекторных измерений / Н. Д. Огоднийчук, В. В. Паслен // Радиоэлектронное оборудование летательных аппаратов. Вып. 3. – К. : КВВАИУ, 1989. – С. 85–89.

УДК 003.26 АНАЛИЗ АТАК И МЕТОДОВ ЗАЩИТЫ ВО ВНУТРИПЛАТЕЖНЫХ БАНКОВСКИХ СИСТЕМАХ Мороз М.О., студент; Сазанов М.Ф., студент;Губенко Н.Е., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г.Донецк, Украина) В развитии рыночных отношений главенствующую роль играют коммерческие банки, аккумулирующие огромные финансовые потоки. Информационные банковские системы становятся одной из наиболее уязвимых сторон современного банка, притягивающие к себе злоумышленников, как из числа персонала банка, так и со стороны. Нарушение работы банковских систем приводит к потере не только конфиденциальной информации банка, но и к экономическому ущербу как банка, так и его клиентов, что создает общенациональную проблему. Целью статьи является анализ угроз информационных данных во внутриплатежных банковских системах (ВПБС), рассмотрение уже существующих моделей пассивной и активной атак, исследование основных направлений защиты ВПБС. Внутриплатежная банковская система представляет собой правила, организационные мероприятия, программно-технические средства, средства защиты, используемые банком для выполнения внутрибанковского и межбанковского перевода денег. Данная система относится к числу многоуровневых критических систем ,т. к. ее отказ, отступление от задаваемых ограничений либо изменения в работе подсистемы могут повлечь за собой серьезные последствия либо привести к краху всей системы в целом.[1] Для обеспечения защиты банковской информации в ВПБС на различных уровнях используются криптографические механизмы, однако бурный рост вычислительной техники, приводит к появлению новых угроз (активных и пассивных атак) и взлому подсистемы защиты ВПБС. Под угрозой понимается совокупность условий факторов, создающих опасность несанкционированного, в том числе случайного, доступа к информации, результатом которого может стать уничтожение, изменение, блокирование, копирование, распространение информации.[2] Подтверждением этому являются широко известные факты утечки информации: базы данных одного из крупнейших банков Великобритании – «Royal Bank of Scotland» в Атланте (9 млн. долл., 2009 г.); секретных документов и разработок Loсkheed Martin (ущерб более 1 млрд.долл., 2006 г.); Все источники угроз безопасности информации можно разделить на три основные группы: умышленные угрозы безопасности в ВПБС, стихийные бедствия и сбои. Одним из наиболее уязвимых мест в системе электронных платежей является пересылка платежных и других сообщений между банками, между банком и банкоматом, между банком и клиентом. Основным методом оценки возможностей злоумышленника при атаке есть создание модели атаки. Рассмотрим основные модели атак на ВПБС.

Пассивные модели угрозы вытекают из прослушивания и не связаны с какимлибо изменением информации. Суть атаки заключается в том, что при передаче криптограммы El в точку приема по некоторому каналу нарушитель выполняет мониторинг сети. При этом нарушитель (криптоаналитик) обязан владеть всеми открытыми параметрами и данными, которые используются субъектами s, выполняющими обмен данными. В таком случае криптоаналитик может провести криптоанализ протокола с целью определения сеансовых или долгосрочных ключей, которые используются субъектами – участниками протокола.[3]

Рисунок 1 – Обобщенная модель пассивных атак Таким образом, криптоанализ представляет собой решение математической задачи с целью определения самого сообщения или некоторых личных ключей субъектов – участников протокола. Более опасными с точки зрения экономического ущерба для ВПБС являются активные атаки. Существует несколько типов активных атак: атака на ВБПС с блокировкой передачи информации; атака на ВБПС с внесеним помех; атака на ВБПС «Маскарад». Суть атаки с блокировкой передачи информации заключается в том, что нарушитель, определив факт выполнения криптографического протокола, блокирует передачу информации, в результате чего криптограмма не достигает приемной стороны. Таким образом, при реализации данной атаки необходимые данные не достигают получателя, что приводит к потере конфиденциальной информации. Суть атаки с внесением помех заключается в том, что нарушитель, определив факт выполнения криптографического протокола, вносит некоторую ошибку е и передает в точку приема криптограму (El + е). На приемном конце с помощью обратного отображения i–1 (заданного ключом ) из криптограммы (El + е) восстанавливается недостоверная информація Ijе = i–1(Ki*, El + е) ,т. е. подразделение банка получает сообщение, отличное от исходного Ije ≠ Ij. Реализация данной атаки приведет к получению на приемной стороне ложной транзакции. Суть атаки «маскарад» заключается в том, что пользователь передает информацию от имени другого пользователя. Способы замены идентификатора могут быть разные, обычно они определяются ошибками и особенностями сетевых протоколов. Тем не менее, на приемном узле такое сообщение будет воспринято как корректное, что может привести к серьезным нарушениям работы ВПБС. Для предотвращения угроз на информационные ресурсы ВПБС рассмотрим основные направления защиты банковской информации,показанные на рисунке 2.

Рисунок 2 – Основне направления защиты банковской информации Анализ средств защиты показал, что большинство из них реализовано с помощью аппаратных, программно-аппаратных и программных систем и средств, на основе соответствующих криптографических алгоритмов. Достоинством аппаратных 59

средств является их простота реализации, недостатком – невозможность совершенствования и модернизации, возможность «обхода» злоумышленником . Достоинством программно-аппаратных средств является функция стирания секретной информации при попытках физического проникновения в аппаратную часть системы, возможность модернизации и совершенствования используемых криптоалгоритмов, недостатком – высокая стоимость по сравнению с программными средствами защиты. Учитывая экономическую эффективность системы обеспечения безопасности, чаще применяют только программные средства. Программные средства предоставляют гибкую, обеспечивающую достаточный уровень защиты,и в то же время незначительную по стоимости обслуживания программных комплексов систему.[4] На рисунке 3 приведена взаимосвязь основных направлений и средств защиты информационных ресурсов в ВПБС.

Рисунок 3 – Взаимосвязь основных направлений и средств защиты информационных ресурсов в ВПБС Проведенный анализ показал, что для обеспечения надежной защиты необходим комплексный подход, включающий в себя анализ общей структуры ВПБС, возможных угроз и реализованных атак; выбор ратифицированных стандартов для обеспечения аутентичности, целостности и конфиденциальности банковских транзакций. Перечень ссылок 1. Евсеев С. П. Построение атак на внутриплатежные банковские системы / Евсеев С. П. , Король О. Г., Гончарова А. И.Материалы из научной конференции «Радіоелектроніка, інформатика, управління. 2010. № 1.» 2. Глоссарий [электронный ресурс]. – Электрон. дан. Режим доступа: http://www.glossary.ru. 3. В. Столлингс. Криптография и защита сетей: принципы и практика : пер. с англ. – 2-е изд. – М. : Вильям. с.2001. – 672 с. 4. Кузнецов О. О. Захист інформації та економічна безпека підприємства : монография / О. О. Кузнецов, С. П. Євсеєв, С. В. Кавун. – Х. : ХНЕУ, 2008. – 360 с. 60

УДК 644.62 МОДЕРНИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ МЕСТНОГО ГОРЯЧЕГО ВОДОСНАБЖЕНИЯ Морозов А.В., студент; Борисов А.А., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Уровень развития цивилизованных отношений в государстве во многом определяется обеспеченностью его граждан горячим водоснабжением. Если человек не имеет возможности принять теплый душ в любое удобное для него время, то это свидетельствует о том, что его жилище не отвечает элементарным требованиям современной цивилизации. Нынешнее удручающе жалкое состояние систем горячего водоснабжения в Украине ни для кого не является секретом. Во многих населенных пунктах централизованные системы горячего водоснабжения просто перестали существовать, и об их восстановлении никто и не помышляет. В некоторых городах, где эти системы еще существуют, их полностью отключают на летний период, потому что котельные летом не работают. Лишь в немногих крупных городах сохранились вполне работоспособные системы, но и они в летнее время обязательно отключаются на различные сроки, иногда достаточно продолжительные. Потери энергии в центральных тепловых пунктах (ЦТП) и во внутриквартальных сетях горячего водоснабжения столь велики, что избавление от них, внедрившихся в жилые кварталы, нужно рассматривать как одну из самых актуальных задач модернизации теплового хозяйства городов [1]. Поэтому на современном этапе все больше используются местные системы горячего водоснабжения. Целью работы является модернизация системы местного горячего водоснабжения для экономии тепловой энергии. Системы горячего водоснабжения подразделяются по ряду признаков. По радиусу и сфере действия они делятся на местные и централизованные [1]. Местные системы устраиваются для одного или группы небольших зданий, где вода нагревается непосредственно у потребителя. Примером местных систем горячего водоснабжения может служить подогрев воды в газовых водонагревателях проточного типа или емкостных автоматических водонагревателях АГВ, установленных в квартирах. Местные установки используются при отсутствии источников централизованного снабжения теплотой. К положительным сторонам местных установок следует отнести: автономность работы; малые теплопотери; независимость сроков ремонта каждой в отдельности от сроков ремонта общих устройств. Централизованные системы горячего водоснабжения (ЦСГВ) связаны с развитием мощных источников теплоты (с появлением районных котельных, систем теплоснабжения). Возникновение ЦСГВ сопутствовало развитию районных систем теплоснабжения для отопления зданий. Для потребителей централизованные системы горячего водоснабжения более просты и гигиеничны. Получение горячей воды потребителям доступней, чем при подогреве воды в местных установках. Однако центральные системы горячего водоснабжения имеют ряд недостатков, а именно: - необходима сложная служба эксплуатации городского теплоснабжения;

- требуется значительно более высокая культура технического обслуживания трубопроводных систем, работающих при высоких давлениях и высоких температурах; - транспортировка теплоносителя на большие расстояния сопровождается большими теплопотерями; Рассмотрим работу местной одноконтурной системы горячего водоснабжения (рис.1). В бойлер поступает холодная вода из городской магистрали. В нем она нагревается и попадает в контур ГВС. Из контура же ГВС производится забор горячей воды потребителями, а неиспользованная вода возвращается в бойлер, где смешивается с холодной водой из водопровода. Нагрев воды ГВС осуществляется теплообменником, в котором циркулирует котловая вода. Для обеспечения движения воды по контуру для нагрева ГВС служит соответствующий циркуляционный насос. 4

К потребителю

3 Бойлер

VH RH

T1 Q

Вход холодной воды

Рисунок 1 – Cхема одноконтурной системы ГВС с управляющим и измерительным оборудованием: 1 – Встроенный теплообменник; 2 – Датчики температуры; 3 – Насос циркуляции контура ГВС (к потребителю и от потребителя); 4 – Система управления (контроллер); 5 – Насос контура подогрева воды на горячее водоснабжение; 6 – Клапан; 7 – Датчики расхода. VH – подающая линия теплоносителя греющего контура; RH – обратная линия теплоносителя греющего контура. Экономичная работа всей системы, а также ее узлов зависит прежде всего от затрат на производство и потребление тепловой энергии, необходимой для приготовления горячей воды. Необходимо подчеркнуть, что расход теплоты, потребляемой при подготовке горячей воды, – это не только расход теплоты, необходимой для подогрева воды, но и также расход теплоты для поддержания соответствующей температуры воды в распределительной системе. Наличие в системе циркуляции (кругооборота воды) гарантирует пользователю достаточно быстрое получение воды соответствующей температуры из водоразборной точки. Вследствие циркуляции происходит постоянное поступление теплоты к остывшей системе. Перемещение воды в системе приводит к тому, что после продолжительного перерыва в водоразборе пользователь получает горячую воду значительно быстрее, чем в системе без циркуляции. По статистике потребления горячей воды [2] в периоды малого водоразбора на поддержание температуры в бойлере тратиться тепловая энергия, которую можно 62

экономить. Поэтому для экономии энергии одним из возможных решений будет введение второго контура (рис.2) с бойлером меньшего объема ГВС и разработка системы автоматического управления двухконтурной системой ГВС. К потребителю

Q T2

Q T4

Рисунок 2 – Cхема двухконтурной системы ГВС с управляющим и измерительным оборудованием: 1,2 – Бойлеры нагрева; 3 – Насосная группа; 4,5 – Контуры подогрева воды на ГВС. Оптимальное использование двух бойлеров, в зависимости от уровня потребления горячего водоснабжения позволит экономить тепловую энергию, которая тратится на поддержание температуры в большом бойлере в период малого водоразбора. Двухконтурная система ГВС позволит сократить затраты на дорогостоящее топливо цены на которое продолжают расти. Перечень ссылок 1. Горячее водоснабжение [Электронный ресурс]. Общий доступ из сети интернет – http://ivik.donetsk.ua/news/publications/full/0/1243/ 2. Особенности нагрузки ГВС [Электронный ресурс]. Общий доступ из сети интернет – http://www.baurum.ru/_library/?cat=heat-consumption&id=4017 3. Адольф Мировски., Гжегош Ланге., Иренэуш Елень. Материалы для проектирования котельных и современных систем отопления, издание 1, Виссманн Польша 2005г.

УДК 621.396.74 РАЗРАБОТКА БЕСПРОВОДНОЙ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СЕТИ МОБИЛЬНОЙ СВЯЗИ СТАНДАРТА 3G ДЛЯ УСЛОВИЙ МУХАФАЗЫ АММАН, ИОРДАНИЯ Якуб Мухаммед, студент; Бойко В.В., старший преподаватель (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) В настоящее время в развитых странах наблюдается стремительный рост новых достижений в области телекоммуникаций – появляются новые услуги (IPтелевидение, видеосвязь, видеоконференции), новые устройства, поддерживающие такие услуги. Кроме того, наблюдаются тенденции к увеличению скоростей передачи информации, улучшению качества услуг, уменьшению стоимости предоставляемых услуг и снижению цен на абонентское оборудование. В таких условиях выигрывать будет тот оператор связи, который сможет наилучшим образом соответствовать этим тенденциям. Особенно сильно эта тенденция проявляется в мобильной связи – абоненты хотят получать возможность доступа к высокоскоростному Интернету и IPтелевидению, оставаясь при этом мобильными. Объектом исследования в данной статье является мухафаза Амман – центральная мухафаза Иордании, которая является культурным, туристическим, научным центром Иордании. На примере мухафазы Амман показана стратегия строительства беспроводной мобильной сети связи, которая удовлетворяет спрос потребителей на новые конвергентные услуги связи: телефония, IP-телевидение, высокоскоростной доступ к Интернету. Проектирование сети выполняется пошагово: 1. Анализ существующих систем связи, выявление их недостатков, выбор концепции построения сети. 2. Анализ абонентского состава, расчет информационных потоков в сети. 3. Выбор стандарта связи, позволяющей обслужить рассчитанные потоки. 4. Расчет покрытия беспроводной сети доступа. 5. Синтез структурной и функциональной схем сети. Шаг первый. Анализируя работу операторов мобильной связи мухафазы Амман, выяснено, что три наиболее крупных оператора (Zain, Orange и Umniah Mobile Company) построены по принципу GSM+EDGE – голосовая связь, передача SMS и MMS сообщений осуществляется в сети GSM, доступ к сети Интернет – с помощью надстройки EDGE. Такая схема не способна реализовать пропускную способность канала связи для предоставления конвергентных услуг. Таким образом, необходимо внедрение мобильной сети связи более высокого поколения (3G или 4G). Шаг второй. Для проектируемой сети определен набор услуг, которые будут предоставляться абонентам: голосовая связь, передача данных, доступ к сети Интернет, видеотелефония, IP-телевидение, онлайн-игры, услуги, основанные на местоположении. Проведена оценка абонентского состава сети – определено предполагаемое количество абонентов, абоненты разделены по категориям (деловые, активные абоненты, абоненты с низкой активностью), каждой категории поставлен в соответствие набор услуг. 64

После этого заданы характеристики предоставляемых услуг, рассчитана средняя удельная нагрузка на абонента каждой из трех категорий: 1. 274,04кбит/с – для абонента первой категории (деловой абонент); 2. 519,25кбит/с – для абонента второй категории (активный абонент); 3. 552,75кбит/с – для абонента третьей категории (абонент с низкой активностью). Зная оценочное значение количества абонентов, рассчитаны информационные потоки в сети, определена общая нагрузка на сеть – 90,98Гбит/с, осуществлено распределение нагрузки по направлениям. Шаг третий. В результате анализа существующих стандартов связи третьего поколения выделены два используемых стандарта: UMTS/WCDMA и CDMA2000 1X EV-DO Rev.A, которые получили наибольшее распространение в мире. Анализ особенностей этих двух стандартов дал следующие результаты: 1. CDMA2000 1X EV-DO Rev.A имеет преимущество в более узкой полосе частот, которая предоставляется пользователю: 1,25МГц по сравнению с 5МГц у UMTS. Чем уже абонентская частотная полоса, тем легче выделить оператору частотный диапазон. 2. UMTS/WCDMA совместим с сетями GSM, в то время как CDMA2000 является американской разработкой, и совместим с сетями D-AMPS. 3. В Иордании большое количество устройств, поддерживающих стандарт UMTS/WCDMA. Последнее обстоятельство является определяющим при выборе стандарта, поскольку оператор, предлагающий услуги мобильной связи, должен быть уверен в том, что на эти услуги будет определенный спрос. Если у абонентов нет возможности испытать возможности новой сети, подключение к этой сети становится невозможным. Таким образом, выбор сделан в пользу стандарта UMTS/WCDMA. Шаг четвертый. Проектирование мобильных сотовых сетей связи, кроме задач обеспечения необходимой пропускной способности каналов и выбора аппаратуры, решает ряд других задач: настройка уровня мощности абонентского терминала, обеспечение передачи обслуживания при перемещении абонента, поиск абонента по территории, обслуживаемой сетью и т.д. Процесс проектирования мобильной сети будет итерационным. В общем виде алгоритм проектирования мобильной сети можно представить так [1]: 1. Оценка количества базовых станций (БС). Расчет ведется двумя методами: 1.1 Исходя из требований покрытия территории. На территории не должно быть участков без покрытия, любой участок территории должен обслуживаться двумя или больше приемопередатчиками для передачи обслуживания абонента при перемещении. Для расчета покрытия нужно воспользоваться моделями распространения радиосигналов. 1.2 Руководствуясь расчетами емкости сети. Оборудование сети должно обеспечивать безотказную работу сети, а в случае временных перегрузок оборудование должно перестроить свою работу таким образом, чтобы обслужить всех абонентов с незначительным ухудшением качества предоставляемых услуг. 2. Использование специального программного обеспечения для оценки радиопокрытия территории с помощью рассчитанного количества БС. 3. Расчет емкости полученной сети. Если заданное количество станций не 65

может обслужить предполагаемую нагрузку, создаваемую абонентами, необходимо добавлять приемопередатчики или базовые станции. 4. Повторное проведение радиопланирования с помощью программного обеспечения. 5. Повторный расчет емкости полученной сети. 6. Процесс продолжается до тех пор, пока не удастся достичь оптимального решения. Руководствуясь составленным алгоритмом, проведены следующие исследования: 1. При проведении радиопланирования сети была использована модель Окамуры-Хата COST231-Хата, которая позволяет оценить потери сигнала на радиотрассе при распространении в различных условиях. Используя модель Окамуры-Хата, получено два значения количества базовых станций (для условий города и условий города с плотной застройкой): 1461 и 2154. Необходимое количество находится между этими двумя значениями. 2. При расчете оборудования для решения задачи обеспечения емкости сети, использована зависимость радиуса зоны от увеличения нагрузки в нисходящем канале (рисунок 1) [2].

Рисунок 1 – Зависимость радиуса соты от пропускной способности ячейки Радиус зоны обслуживания 2,2км, количество БС – 873. При таком расчете количество базовых станций меньше, чем при расчете по модели COST231-Хата. Тем не менее, нужно выбрать максимально возможное количество БС. 3. Использование программного обеспечения (ПО) для расчета покрытия и емкости сети затруднено в связи с ценой этого ПО. Но можно воспользоваться демоверсией одного из таких программных комплексов – RPS2. Программа позволяет задать параметры стандартов 2G/3G, выбрать места расстановки БС на предлагаемой карте и рассчитать некоторые характеристики участка сети (рисунок 2). Шаг пятый. На основании проведенных расчетов составлены структурная и функциональная схемы сети, определены используемые протоколы и интерфейсы (рисунок 3).

Рисунок 2 – Расчет покрытия территории с помощью программы RPS2

Рисунок 3 – Функциональная схема сети мухафазы Амман Перечень ссылок 1.Андрианов В., Соколов А. Средства мобильной связи.- СПб.: BHV-Петербург, 2001.-256с. 2.Маковеева М.М., Шинаков Ю.С. Системы связи с подвижными объектами: Учебное пособие для вузов. - Г.: Радио и свиязь, 2002. - 440 с. 67

УДК 681.3 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА SURF ПРИ ОБРАБОТКЕ 3D-СЦЕН Носенков Д.А., доцент; Гончаров А.Н., магистрант (Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Донской государственный технический университет», г. Ростов-на-Дону, Россия) Компьютерная обработка и распознавание изображений представляет собой быстро развивающуюся самостоятельную дисциплину, задачи которой являются актуальными в современной робототехнике и в системах интеллектуального управления. Многие методы распознавания 3D-сцен, сводятся к задаче распознавания плоских изображений их проекций. Такой подход объясняется относительной новизной задачи распознавания 3D-сцен, в то время как по задачам распознавания плоских изображений накоплен богатый опыт. Общая идея подобных алгоритмов заключается в переборе всех возможных комбинаций проекций эталонных объектов и выбора среди них наиболее подходящей к изображенной проекции распознаваемой сцены в соответствии с выбранной мерой сходства. Описанный подход характеризуется высокой вычислительной сложностью, поэтому в различных алгоритмах реализуются различные способы подбора проекций трехмерных объектов с целью уменьшения вычислений при сохранении качества распознавания.[1] К наиболее целесообразным методам распознавания трехмерных объектов можно отнести следующие алгоритмы: 1. Распознавание по контурному изображению проекции объекта. Здесь создается инвариантное по масштабу и углу поворота описание наблюдаемой проекции объекта по нескольким характерным точкам, лежащих на контуре объекта. Это описание позволяет сократить число перебираемых вариантов при распознавание трехмерных объектов. 2. Распознавание 3D-объектов по адаптированным эталонам. В данном алгоритме для совмещения проекций трехмерных объектов предлагается выполнять имитационное моделирование эталонного объекта, учитывая условия освещения и другие факторы. Это позволяет точнее сопоставить наблюдаемую проекцию объекта с его эталонным аналогом. К этому же методу можно отнести распознавание образов в условиях их неизвестной ориентации. 3. Алгоритмы распознавания образов по линиям контуров. Например, алгоритм распознавания и определения местонахождения повернутых объектов с измененным масштабом. В данном алгоритме формируется описание объекта на основе его контура [2]. Выделение информации об объектах 3D-сцены возможно из последовательности изображений полученных при перемещении одного видеодатчика — SLAM.[3] Другим часто используемым подходом является применение метода стереоскопии. Для получения 3D информации в этом случае используется изображения проекций – стереопары - полученные с помощью двух видеодатчиков, разнесённых в пространстве.[4] Возможно также применение сканирующих дальномеров для непосредственного формирования 3D образов. 68

При использовании стереоскопического метода, общий алгоритм включает следующие шаги: 1. Получение изображений. 2. Предварительная обработка изображений. 3. Выделение особых точек (вершин) на изображениях. 4. Построение дескрипторов сцены, содержащих трехмерные координаты вершин. 5. Распознание объектов сцены с помощью полученных дескрипторов. В данной статье предлагается использовать для решения задачи выделения вершин простых геометрических объектов на изображениях метод Speeded Up Robust Features (далее SURF). Наряду с аналогичными методами, такими как SIFT и GLOH, SURF решает две задачи – поиск особых точек изображения и создание их дескрипторов, инвариантных к масштабу и вращению. Что бы убедиться в эффективности использования данного метода при решении данной задачи, мы провели серию экспериментов по следующему плану. 1. Синтез произвольной стереоскопической проекции простой сцены. 2. Применение одной из программных реализаций метода SURF для определения и сопоставления особых точек. Для синтеза стереоскопической проекции было использовано программное средство Google SketchUp. Существует множество программных реализаций метода SURF, в основном это различные реализации на языке C++, C#, Java, Matlab. Для эксперимента была выбрана программа ImageJ, работающая на платформе Java и подключаемая библиотека, реализующая метод SURF. Эти средства были использованы, что бы получить особые точки на изображении.

Рисунок 1 – Найденные особые точки на одном изображении Из рисунка 1 видно, что SURF достаточно точно определяет вершины, однако помимо них детектирует лишние для нас точки. Данная проблема решается при точной настройке библиотеки. Получив особые точки в вершинах на двух изображениях, необходимо найти соответствие между точками на изображениях. Для этой цели также можно использовать SURF. В представленном инструментарии, SURF имеет возможность сравнивать изображения друг с другом, но он ограничен настройками, поэтому при сравнении он детектирует особые точки на двух изображениях и самостоятельно сопоставляет их дескрипторы, при этом некоторые вершины не детектируются. Это следствие ограниченности возможностей данной реализации, однако, оно дает качественное представление о SURF. На рисунке 2 изображен пример детектирования и сопоставления особых точек на стереоскопической проекции синтезированной сцены. 69

Рисунок 2 – Пример сравнения двух изображений Для сопоставления вершин целесообразно использовать другой алгоритм. Дескрипторы одной и той же точки на двух проекциях будут отличаться, но незначительно. Если при сравнении двух дескрипторов на проекциях, разница будет меньше определенного установленного порога, то точки данных дескрипторов можно считать сопоставленными и использовать эту пару точек для расчета трехмерных координат вершины многогранника в сцене. На основании серии экспериментов, результаты которых приведены в таблицах 1-3, можно судить о влиянии некоторых факторов на качество детектирования особых точек. Таблица 1 – Результаты теста № 1: изображение содержит эффект размытия. Правильных точек (%) 88 85 79 70 59

Коэффициент размытия 2 3 4 5 6

Таблица 2 – Результаты теста № 2: изображение содержит эффект поворота и масштабирования Правильных точек (%) 66 55 60 58 55

Коэффициент масштабирования (с поворотом) 1,2 (0о) 1,4 (45о) 1,8 (90о) 2,4 (180о) 2,8 (315о)

Таблица 3 – Результаты теста № 3: идентичное изображение, но с разным качеством сжатия JPEG. Правильных точек (%) Сжатие (%) 92 60 89 80 81 90 72 95 52 97 70

Резкое падение процента распознавания при увеличении угла обзора на 45 градусов связано с тем, что SURF не инвариантен к аффинным преобразованиям. Падение при размытии и высокой степени сжатия JPEG объясняется потерей информации в изображении при этих преобразованиях. Хороший и стабильный результат наблюдается при вращении и изменении масштаба изображения. Нужно отметить, несмотря на то, что SURF используется для поиска объектов на изображении, он сам работает не с объектами. SURF никак не выделяет объект из фона.[5] Таким образом, нами был рассмотрен метод SURF для детектирования особых точек на стереоскопической проекции сцены, в рамках решения задачи распознания объектов в 3D-сцене. Данный метод хорошо зарекомендовал себя в ходе экспериментов. Он является достаточно надежным и точным. Перечень ссылок 1. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р.Гонсалес, Р.Вудс; пер. с англ. – М.: Техносфера, 2005. 2. Васильев, К. К. Методы обработки сигналов: Учебное пособие / К. К. Васильев. Ульяновск, 2001. 3. Электронный ресурс http://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform. 4. К.Фу, Р. Гонсалес, К. Ли, Робототехника – М.:Мир 1989. 5. Herbert Bay, Andreas Ess, Tinne Tuytelaars, and Luc Van Gool. Speeded-Up Robust Features (SURF) (ftp://ftp.vision.ee.ethz.ch/publications/articles/eth_biwi_00517.pdf).

УДК621.396 МУЛЬТИСТАНДАРТНЫЙ ПРИЕМНИК НА ОСНОВЕ SDR Остапенко А.И., студент; ПолапаА.А., студент; Гусев И.В., студент Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина В последние годы наблюдается тенденция роста трафика в области видео и данных. И поэтому актуальной является не проблема развертки 3G, а переход к строительству сетей 4-го поколения для увеличения скорости и качества обслуживания абонентов. Согласно исследованиям WWRP(WirelessWorldResearchForum) в 2011 году насчитывалось 4 миллиарда пользователей мобильных устройств, а к 2017 году будет 7 трлн. беспроводных устройств,обслуживающих 7 миллиардов пользователей. Так же ожидается, что в 2015 году объем трафика повсему миру составит 23 экзабайта, это аналогично тому, что 6,3 миллиарда людей будутскачивать ежедневно по одной цифровой книге. Существующий раздел радиоспектрасоздает серьезные ограничения для обеспечения этого роста. Сегодня существует множество операторов использующих самыеразнообразные стандарты и технологии, для создания и реализации беспроводных сетей. И поэтому очень остро стоит вопрос о взаимодействии их между собой.Конечно же, существуют мультистандартныерадиотерминалы, а так же разнообразные композитныесети для обеспечения доступа к множественным услугам.Однако развитие средств и систем беспроводной связи происходит значительно быстрее процессов стандартизации. К тому же при развертке сетей новых поколений помимо проблем совместимости и ограниченности частотного ресурса, большую роль играет наличие необходимых инвестиций, которые не всегда есть у единичного оператора. Не говоря уже о необходимости в лицензии. Поэтому возникает необходимость в объединении усилий операторов с целью уменьшения капитальных и оперативных затрат, а также увеличения совместного частотного ресурса для развертки сетей нового поколения. Примером такого объединения может стать создание компании на базе модели MVNO (MobileVirtualNetworkOperator), использующей ресурсы всех объединенных операторов[1]. Подводя итог выше сказанному, можно сказать, что на данный момент существуют следующие основные проблемы: • Значительный рост мобильного трафика, при ограниченном частотном ресурсе • Фактическое отсутствие общепринятых стандартов • Необходимость объединении усилий различных операторов для развертки и эксплуатации сетей новых поколений Для дальнейшего эффективного развития и модернизации сетей мобильной связи целесообразно перейти к использованиюрадиоконфигурируемыхрадиоподсистем. Данное решение позволит решить проблему модернизации, позволяя непрерывно совершенствовать оборудование путем доработки только программного обеспечения, при практически неизменной аппаратной части. А так же даст возможность гибкой адаптации, к новым стандартам снимая вопрос совместимости.Учитывая, что при совместной работе 72

нескольких операторов, может понадобится не только оборудование позволяющее переключаться между несколькими стандартами, но и поддерживать множественные активные соединения с различными сетями, то наиболее оптимальным решением выступает технологияТехнологияSoftwareDefinedRadio (SDR) ставшая особенно популярной и востребованной в последние годы[2]. Цель статьи –предложить эффективную структуру мультистандартного приемника на основе SDR, поддерживающего множественные активные соединения в гетерогенной среде объединенных операторов. Функциональная схема устройства представлена на рис.1. LT E, WiMAX

ФНЧ ПФ ФНЧ π/2 Гетеродин

UMT S ФНЧ ПФ

DAS

АЦП1

МК1 Ядро

ФНЧ

АЦП2

МК2

π/2 Гетеродин

ФНЧ CDMA

ПФ ФНЧ π/2 Гетеродин

Рисунок 1 –Функциональная схема мультистандартного приемника на базе SDR Данный приемник поддерживает одновременный прием данных от четырех сетей одновременно.Частотный диапазон LTE и WiMAX позволяет использовать для их приема одну антенну, а стандарты CDMA и UMTS принимаются отдельно. Принятые сигналы обрабатываются полосовым фильтром и с помощью гетеродина происходит перенос на низкие частоты, в которых собственно и работает технология на данный момент SDR.Так же для подавления нерабочей боковой полосы используются сигналы I-синфазный сигнали Q-квадратурный сигнал, формируемые с помощью тех же гетеродинов и фазовращателей. Полученные квадратурный и синфазный сигналы в каждом из трех каналов пропускаются через фильтры низких 73

частот, для уменьшения помех, далее суммируются и оцифровываются с помощью АЦП.А после происходит уже работа программных средств. Отличие данной конфигурации от стандартного приемника заключается в наличии нескольких микроконтроллеров, один из которых обрабатывает суммарный сигнал I, а второй работает с суммарным сигналом Q. Переченьссылок

Andrés Suazo ROLL OUT //4G ROLL OUT. Experiences from Sweden, Estonia, Latvia and the Netherlands. М.: Стокгольм,2010.

2. Reconfigurable Radio Systems (RRS): Cognitive Pilot Channel (CPC) // ETSITR 102 683V1.1.1 (2009-09).

УДК 621.396+621.397 ДОСЛІДЖЕННЯТА ВДОСКОНАЛЕННЯ СИСТЕМИ РОЗПОДІЛУ РЕСУРСІВ КАНАЛУ ПРИ ПЕРЕДАЧІ SVC-ВІДЕО ЗА СХЕМОЮ „P-T-M” Патрушев С.С., магістрант; Хорхордін О.В., к.т.н., проф. (Донецький національний технічний університет, м. Донецьк, Україна) Постановка проблеми. У сучасних стільникових системахна базових станціях(у WiMAXта cdmaEV-DO) або на контролерах базових станцій (у HSDPA та LTE) працюють системи планування тайм-слотів спільного радіоканалу. Система планування для кожного тайм-слота вирішує, до якого абонента (або до якої мультикаст-групи) передавати дані в цьому тайм-слоті. У той же час устільникових системах набувають популярностівідеопослуги (наприклад,IPTV та VoD), відеопотоки в яких закодовані за стандартом h.264/SVC [1], що передбачає масштабування зображення за рівнями якості. Дані сервіси надаються в режимі пакетної комутації за схемою “p-t-M”(один-до-багатьох). Отже, є необхідність у розробці ефективних систем планування, що працюватимуть з SVC-відео та схемою передачі “p-t-M”.У дослідженні [2] було подано опис такої системи планування. Метою даної роботи є надання пропозицій щодо вдосконалення системи та оцінка ефективності вдосконаленої системи у порівнянні з базовою (описаною у роботі [2]).

Дані про термінали Дані про відеопотоки

Алгоритм планування

Номер групи Номер SVC-рівня

Дані про абонентські групи

Швидкість передачі

Дані про стан каналів

Рисунок 1 — Система планування ресурсів і Основна частина. Існує 3 альтернативні принципи вибору абонента (групи) для передачі: Max-C/I, RoundRobin, ProportionalFair [3]. Даніпринципи покладено в основу алгоритмів планування радіоресурсів у сучасних стільникових системах [2]. Система та алгоритм планування радіо ресурсів, описані в [2], побудованоза принципом ProportionalFair. Схему системи наведено на рис. 1. Зі встановленою регулярністю на вхід системи надходять дані про (1) відеопотоки: кількість рівнів, швидкості; (2) кількість груп та кількість абонентів в групах; (3) стан радіоканалів до абонентів; 75

(4) результати роботи системи на попередньому тайм-слоті. На основі отриманої інформації алгоритм планування для кожного тайм-слота подає на вихід системи: (1) номер групи, до якої передаватиметься відео; (2)номер SVC-рівня, дані якого передаватимуться; (3) швидкість, з якою здійснюватиметься передача. В даній роботі запропоновано вдосконалення цієї схеми та алгоритму, яке передбачає використання також інформації про параметри терміналів. Параметр терміналу 𝐿𝐿𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 означає кількість рівнів SVC-відео, які він здатний прийняти згідно з його технічними характеристиками. Інформація про параметри терміналів надходить на вхід системи (див. рис. 1) та береться до уваги алгоритмом. Аналіз статистики [4] для Росії показав, що для користування послугами мобільних мереж 3G (у тому числідля перегляду відео) абоненти здійснюють за допомогою терміналів 3 класів: мобільні телефони, смартфони та планшеті комп’ютери. У таблиці 1 показано параметри даних терміналів (у припущенні, що SVC-відео кодується трьома рівнями) та статистику їх використання населенням. Таблиця1— Дані про мобільні термінали Клас пристрою Мобільні телефони Смартфони 3G-планшети

Доля використання пристроїв даного класу для перегляду відео, % 4% 76% 20%

Параметр, 𝐿𝐿𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 1 2 3

Недосконалість систем планування без урахування параметрів терміналів проілюструємо дуже спрощеним прикладом. Припустимо, що у стільнику маємо 2 групи абонентів. В групі №1 переглядають відео абонент з мобільним телефоном та абонент зісмартфоном. В групі №2 інше відео переглядають 2 абоненти з планшетними комп’ютерами. Відеопотоки, що переглядаються, закодовані трьома SVC-рівнями. Вочевидь, система розподілу плануватиме передачу усіх трьох рівнів для обох груп. Але, беручи до уваги параметри терміналів (табл.1), робимо висновок, що для групи №2 передача третього рівня не має сенсу. Тобто, спостерігається недостатньо ефективне використання ресурсів спільного каналу (наприклад, каналу PMCHв технологіїLTE).Тому більш раціональним є застосування систем планування із запропонованими удосконаленнями. Для дослідження ефективності роботи запропонованої системи розподілу ресурсів радіоканалу та порівняння її з базовою необхідним є проведення імітаційного моделювання. З цією метоюнаписановідповідну програму мовою C#. За допомогою імітаційного моделювання зроблено спробу встановити залежності показника ефективності роботи алгоритмів від параметрів абонентської бази та від навантаження у стільнику. До параметрів абонентської бази віднесемо такі показники: • середнє арифметичне параметрів терміналів Laverage =

Sm ∑M m =1 ∑s =1 L max

∑M m =1 S m

(1)

де M — кількість мультикаст-груп, Sm — кількість абонентів у m -й групі. З табл. 1 робимо висновок, що за статистикою Laverage ≈ 1,85. 76

• середньоквадратичне відхилення середніх параметрів між групами σL = �

2 ∑M m =1(L m −L average )

(2)

де Lm — середнє арифметичне параметрів терміналів у групі m. Величина трафіка у спільному каналі залежить від кількості груп (та, відповідно, від кількості потоків відео, що передаються цим каналом) та від швидкостей цих потоків: 𝑅𝑅 = ∑𝐺𝐺𝑖𝑖=1 𝜌𝜌𝐺𝐺𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡

(3)

де G—кількість абонентських груп; сумарна швидкість потоку, що отримує i-та група, за всіма SVC-рівнями. Як міру ефективності роботи системи розподілу прийнято середнє значення абонентської корисності для тайм-слоту, яка усереднено характеризує якість відео, що отримують абоненти стільника: ρtot G —

𝑈𝑈 =

𝑆𝑆

𝑚𝑚 ∑𝑇𝑇𝑡𝑡=1 ∑𝑀𝑀 𝑚𝑚 =1 ∑𝑠𝑠=1 𝑢𝑢(𝑚𝑚 ,𝑠𝑠)

𝑇𝑇 ∑𝑀𝑀 𝑚𝑚 =1 𝑆𝑆𝑚𝑚

(4)

де 𝑇𝑇— кількість тайм-слотів, 𝑢𝑢(𝑚𝑚, 𝑠𝑠) — корисність потоку для абонента s групи m. Умови моделювання були такими: (1) величина вікна[1]Tc = 3; (2) кількість тайм-слотівT = 10000; (3) швидкість абонентів для кожного тайм-слоту змінюється за рівномірним законом за шкалою, прийнятою для стандарту HSDPA; (4) протягом моделювання дотримуватимемося Laverage ≈ 1,85 з метою наближення умов моделювання до реальних; (5) відеопотоки закодовані за стандартом h.264/SVCтрьома рівнями: базовим та двома рівнями покращення. Зміні підлягаливелични: (1) СКВ (див. форм. (2)):σL = 0. .0,286 (2) Величина трафіка (див. форм. (3)): G = 1. .5 => 𝑅𝑅 = 0.8. .4.2 Мбіт/с Як результат моделювання оцінювалася величина 𝑈𝑈 (див. форм. (4)) для обох систем: базової [1] та вдосконаленої, а також різниця 𝑑𝑑𝑑𝑑 = 𝑈𝑈2 − 𝑈𝑈1 ,

яка показує різницю між ефективністю алгоритмів №2 та №1. Важливі результати моделювання показано на рис. 2 (а,б,в). Тут алгоритм №1 — базовий [2], алгоритм №2 —запропонований. Аналіз результатів моделювання та графіків на рис. 2 дозволив дійти висновків: 1. Параметри абонентської бази впливають на ефективність роботи алгоритмів планування. Збільшення 𝐿𝐿𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 при постійному 𝜎𝜎𝐿𝐿 веде до зниження якості обслуговування в стільнику (рис. 2а); збільшення 𝑅𝑅при постійних 𝐿𝐿𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 та 𝜎𝜎𝐿𝐿 веде до зниження якості обслуговування для обох алгоритмів(рис. 2б). 2. Ефективність алгоритму №1не менша за ефективність алгоритму №2 за будьякого Laverage ,σL ., 𝑅𝑅. 3. Знайдено параметри абонентської бази, при яких алгоритм №1 демонструє найбільшийвиграш в абонентській корисності у порівнянні з алгоритмом №2, та параметри, коли алгоритм №1 працює з такою самою ефективністю, як і алгоритм 77

â&#x201E;&#x2013;2.

4. Đ&#x2014;ĐąŃ&#x2013;ĐťŃ&#x152;Ń&#x2C6;ĐľĐ˝Đ˝Ń? Đ˝Đ°Đ˛Đ°Đ˝Ń&#x201A;Đ°ĐśĐľĐ˝Đ˝Ń? Ń&#x192; Ń Ń&#x201A;Ń&#x2013;ĐťŃ&#x152;Đ˝Đ¸ĐşŃ&#x192; (đ?&#x2018;&#x2026;đ?&#x2018;&#x2026;) Đ˛ĐľĐ´ĐľĐ´Đž ĐˇĐ˝Đ¸ĐśĐľĐ˝Đ˝Ń? đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2018; (Đ´Đ¸Đ˛. Ń&#x20AC;Đ¸Ń . 2Đ˛).

Đ Đ¸Ń Ń&#x192;Đ˝ĐžĐş 2Đ° â&#x20AC;&#x201D; Đ&#x2014;Đ°ĐťĐľĐśĐ˝Ń&#x2013;Ń Ń&#x201A;Ń&#x152; đ??&#x201D;đ??&#x201D; Đ˛Ń&#x2013;Đ´ đ??&#x2039;đ??&#x2039;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161; ĐżŃ&#x20AC;Đ¸ đ?&#x203A;&#x201D;đ?&#x203A;&#x201D;đ??&#x2039;đ??&#x2039; = đ?&#x;?đ?&#x;?/đ?&#x;&#x2018;đ?&#x;&#x2018;

Đ Đ¸Ń Ń&#x192;Đ˝ĐžĐş 2Đą â&#x20AC;&#x201D; Đ&#x2014;Đ°ĐťĐľĐśĐ˝Ń&#x2013;Ń Ń&#x201A;Ń&#x152; đ??&#x201D;đ??&#x201D; Đ˛Ń&#x2013;Đ´ RĐżŃ&#x20AC;Đ¸ đ??&#x2039;đ??&#x2039;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161; = đ?&#x;?đ?&#x;?, đ?&#x;&#x2013;đ?&#x;&#x2013;đ?&#x;&#x2013;đ?&#x;&#x2013; đ?&#x203A;&#x201D;đ?&#x203A;&#x201D;đ??&#x2039;đ??&#x2039; = đ?&#x;?đ?&#x;?

Đ Đ¸Ń Ń&#x192;Đ˝ĐžĐş 2Đ˛ â&#x20AC;&#x201D; Đ&#x2014;Đ°ĐťĐľĐśĐ˝Ń&#x2013;Ń Ń&#x201A;Ń&#x152; đ?&#x2019;&#x2026;đ?&#x2019;&#x2026;đ??&#x201D;đ??&#x201D; Đ˛Ń&#x2013;Đ´ R ĐżŃ&#x20AC;Đ¸ đ??&#x2039;đ??&#x2039;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161;đ??&#x161; = đ?&#x;?đ?&#x;?, đ?&#x;&#x2013;đ?&#x;&#x2013;đ?&#x;&#x2013;đ?&#x;&#x2013; đ?&#x203A;&#x201D;đ?&#x203A;&#x201D;đ??&#x2039;đ??&#x2039; = đ?&#x;?đ?&#x;?

Đ&#x;ĐľŃ&#x20AC;ĐľĐťŃ&#x2013;Đş ĐżĐžŃ Đ¸ĐťĐ°Đ˝Ń&#x152; 1.H. Schwarz, D. Marpe, and T. Wiegand, â&#x20AC;&#x153;Overviewofthescalablevideocoding (SVC) extensionofthe H.264/AVCstandard,â&#x20AC;? IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology, Sep.2007 2. V. Vukadinovicand G. Garlsson â&#x20AC;&#x153;Multicastschedulingforscalablevideostreaminginwirelessnetworksâ&#x20AC;?, 2010. 3.3G Evolution: HSPAandLTEforMobileBroadband. ErikDahlman, StefanParkvall, JohanSkĂśldandPerBeming . Elsevier, 2008. 4. Đ&#x153;ĐžĐąĐ¸ĐťŃ&#x152;Đ˝Ń&#x2039;ĐšĐ&#x2DC;Đ˝Ń&#x201A;ĐľŃ&#x20AC;Đ˝ĐľŃ&#x201A; Đ˛ Đ ĐžŃ Ń Đ¸Đ¸. â&#x20AC;&#x201D;Đ ĐľĐśĐ¸ĐźĐ´ĐžŃ Ń&#x201A;Ń&#x192;ĐżĐ°: http://www.slideshare.net/ekozlov/ss-10631754

УДК 004.738 ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ БАЛАНСИРОВКИ НАГРУЗКИ В ГЛОБАЛЬНЫХ СЕТЯХ Петренко А.С., магистрант, Червинский В.В., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Экстенсивный рост трафика в Интернет приводит к увеличению количества запросов к популярным сайтам. В связи с этим пользователи могут ощущать длительные задержки при доступе к информации. Изменение инфраструктуры сайта на локальный кластер не обеспечивает полного решения проблемы так как канал между кластером и глобальной сетью может стать узким местом данной инфраструктуры. Более эффективным решением является распределение серверов географически так, чтобы они располагались в отдельных сетях. Роль балансировки нагрузки в таких сетях возрастает, потому что распределяющий объект может осуществлять ее на основе как загрузки сети и серверов так и на основе расстояния между клиентом и серверами. В данной статье осуществляется классификация подходов маршрутизации клиентских запросов на сервера сайта. Классификация архитектур распределенных Web-серверов в данной статье осуществляется преимущественно на основе объекта, который осуществляет распределение входящих запросов. Существует 4 класса методов балансировки нагрузки [1]: - клиентские; - на базе DNS; - диспетчерские; - серверные. В клиентских методах выбор сервера реализуется на стороне клиента либо случайным образом, либо с помощью механизмов интеллектуального выбора. В первом случае балансировка нагрузки и доступность серверов не может быть гарантирована, во втором же присутствует большая задержка, вызванная мониторингом состояния серверов клиентской программой. В связи с этим данный класс методов на практике практически не применяется. В методах на базе DNS распределение запросов осуществляется авторизированным DNS-сервером домена. Прозрачность архитектуры для пользователя реализуется на прикладном уровне – сайт имеет один URL. Однако, контроль распределения запросов со стороны DNS ограничен наличием между клиентом и DNS-сервером, осуществляющим балансировку, большого числа промежуточных DNS-серверов, которые могут кэшировать DNS-записи с целью уменьшения объема трафика. DNS-сервер, осуществляя разрешение имен, определяет период TTL, в течении которого кэш данной записи может храниться. В течении данного периода запросы, проходящие через сервера, хранящие кэш, не будут достигать авторизированного DNS-сервера кластера и балансировка нагрузки для них проводиться не будет, они будут направляться на сервер определённый в кэше. Контроль со стороны управляющего балансировкой DNS-сервера слабый, поскольку если он задает TTL близким к нулю ряд промежуточных серверов проигнорирует это значение.

В рамках методов на базе DNS существуют алгоритмы с постоянным значением TTL, которые, в связи с описанной проблемой, осуществляют контроль над очень малой долей запросов. Наряду с ними существуют алгоритмы с динамическим TTL [2], осуществляющие кроме балансировки выбор значения TTL для каждой записи (так меньшее значение TTL может быть присвоено запросам от доменов с большим количеством пользователей и запросам направляемым на менее производительный сервер). Алгоритмы первого типа в глобальных сетях не применяются, в отличие от динамических, которые легко масштабируются так как требуют наличия только информации которая может быть динамически получена DNS-сервером (частота запросов соответствующая каждому домену и производительность каждого сервера). Однако данные методы при выборе сервера не берут во внимание расстояние между клиентом и сервером. Политики динамического назначения TTL в совокупности с механизмом вычисления расстояния до клиента способны обеспечить лучшую производительность. Диспетчерские методы реализуют прозрачность для пользователя на сетевом уровне – каждому кластеру ставится в соответствие виртуальный IP-адрес, который является адресом специализированного устройства осуществляющего маршрутизацию запросов – диспетчера. Основываясь на механизме маршрутизации запросов в данной группе методов выделяют два подхода: - перезапись адресов в пакете; - перенаправление средствами HTTP – диспетчер посылает клиенту ответ, в котором указан выбранный сервер. Первый подход подразумевает большой уровень накладных расходов на изменение адресов, в то время как второй увеличивает число открытых TCP-сессий на стороне клиента. Серверные методы используют двухуровневый механизм балансировки запросов: изначально они распределяются по множеству серверов с помощью DNSсервера аналогично методам на базе DNS; затем каждый сервер способен перенаправить полученный запрос любому другому серверу. Данный подход позволяет преодолеть большинство ограничений наложенных на подходы на основе DNS. Перенаправление серверами реализуется теми же механизмами маршрутизации что и при диспетчерском подходе. В статье рассмотрена классификация методов балансировки нагрузки, перечислены недостатки каждого метода. Наилучшей масштабируемостью обладают методы на базе DNS и серверные. Для применения в глобальных сетях объект, осуществляющий балансировку, должен учитывать не только загрузку серверов, но также загрузку каналов связи и расстояние между клиентом и сервером. Таким образом должна применяться комплексная метрика при выборе конкретного сервера. Перечень ссылок 1. Таненбаум Э., Ван Стеен М. – Распределённые системы. Принципы и парадигмы. – СПб.: Питер, 2003. 2. M. Colajanni, P.S. Yu, V. Cardellini, “Dynamic load balancing in geographically distributed heterogeneous Web-servers”, Amsterdam, The Netherlands, May 1998.

УДК 621.391.883 ОСОБЕННОСТИ DOWNLINK И UPLINK В ТЕХНОЛОГИИ LTE Приходько А.С., студент. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Технология LTE – технология широкополосного доступа, поддерживающая гибкую несущую полосу частот, от 1,4 МГц до 20 МГц; частотный –FDD (FrequencyDivisionDuplex) и временной –TDD (TimeDivisionDuplex) дуплексы, схемы модуляции поднесущихна линии «вниз» – OFDMAи на линии «вверх» – SC-FDMA; обеспечение скорости до 100 Мбит / с в Downlink и 50 Мбит / с в Uplink. Целью является анализ преимуществ использования разных видов модуляции на линии «вверх» и «вниз» и их влияние на передаваемый сигнал. Стоит задача качественного анализа принципов модуляцииширокополосного сигнала, на основе возможностей технологии LTE. Потребности мобильных пользователей растут стремительно, что приводит к необходимости поиска путей решения проблем, связанных с увеличением пропускной способности, снижениемзадержек, качественнымприемомданных. Канал от БС к пользователю (downlink) OFDM (англ. Orthogonalfrequency-divisionmultiplexing– мультиплексирование с ортогональным частотным разделением каналов). Принцип OFDM заключается в передаче широкополосного сигнала путем независимой модуляции множества ортогональныхподнесущих, разнесенных в частотной области с определенным шагом.На линии «вниз» используется схема OFDMА (англ. OrthogonalFrequencyDivisionMultipleAccess – множественный доступ с ортогональным частотным разделением каналов). Использование OFDMA позволяет: 1) быть устойчивой к многолучевому распространению и межсимвольной интерференции, благодаря использованию циклического префикса (повторяющиеся биты данных в конце и начале символа); 2) справляться с временным рассеянием и устранять межсимвольные искажения, благодаря использованию защитного интервала между символами, что возможно при низкой символьной скорости; 3) значительное увеличение полосы пропускания радиоканала за счет улучшения спектральной эффективности, благодаря разделению одного частотного канала на множество ортогональныхподнесущих[1]. Для технологии LTE приняты такие параметры OFDM: − длина циклического префикса 4,69 мкс; − длина OFDM-символа до 66,7 мкс; − OFDM-сигнал используется более 2048 различныхподнесущих (поддерживать все поднесущие не обязательно, БС должна быть в состоянии поддерживать передачу 72 поднесущих); − разнесение поднесущих 15 кГц; − для модуляции поднесущих используется один из трех типов модуляции: • QPSK (4QAM) 2 бита на символ; • 16QAM 4 бита на символ; • 64QAM 6 бит на символ. 81

Недостаток OFDM состоит в высоком отношении пиковой мощности к средней мощности радиосигнала (PARP - PeaktoAveragePowerRatio).Для реализации высоких значений PARP необходимо использования дорогие и эффективные усилители мощности, предъявляющих высокие требования к линейности, что сказывается на росте стоимости терминалов и быстроте разряда батарей.Тогда, как питание для БС не является особой проблемой, для мобильного телефона является критической, поэтому для передачи в Uplink используют другую схему. Канал от пользователя к БС (uplink) Для канала «вверх», используется концепция – SC-FDMA (англ. SinglecarrierFDMA – множественный доступ с частотным разделением на базе одной несущей). В ее основе лежит OFDMA, но в SC-FDMA в один момент времени передается только один символ на поднесущую. Структура SC-FDMA-сигнала подобна структуре OFDM-сигнала. Использование SC-FDMA позволяет: 1) уменьшить пиковую и среднюю мощность передачи, что позволяет снизать расход энергии в пользовательских терминалах за счет использования одинаковой модуляции для поднесущих; 2) исключить взаимное влияние пользователей за счет введения циклических префиксов и использования эффективных эквалайзеров в приемных устройствах; 3) увеличение полосы пропускания радиоканала, благодаря разделению одного частотного канала на множество ортогональныхподнесущих[2]. Проведенный анализ показывает, что использование принципов модуляции широкополосного сигнала SC-FDMA и OFDMAна линии «вверх» и «вниз» соответственно обусловлено особенностями приемо-передающих станций, необходимостью обеспечения заявленного качества обслуживания, пропускной способности. Основным преимуществом OFDM является независимая модуляция множества ортогональныхподнесущих, разнесенных в частотной области с определенным шагом. Принцип OFDM используют в разных схемах модуляции, что позволяет сохранить положительные черты модуляции, а также снизить пиковую и среднюю мощность передачи, как в случае с SC-FDMA, или повысить устойчивость к многолучевому распространению и межсимвольной интерференции, как при OFDMA. Перечень ссылок 1.LTEOFDM, OFDMAandSC-FDMA[Электронный ресурс] Режим доступа:http://www.radio-electronics.com/info/cellulartelecomms/lte-long-termevolution/lte-ofdm-ofdma-scfdma.php 2.3GPP LTE: Introducing Single-Carrier FDMA[Электронный ресурс] Режим доступа: http://cp.literature.agilent.com/litweb/pdf/5989-7898EN.pdf

УДК 621.396 ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННАЯ КОРПОРАТИВНАЯ СЕТЬ ДЛЯ УСЛОВИЙ КОМПАНИИ JORDAN TECHNOLOGY GROUP Салах Моат, магистрант; Червинский В.В., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Множество современных компаний имеют структуру, распределенную по всей территории страны, а иногда и нескольких стран. Это обуславливает необходимость создания телекоммуникационной системы в такой корпоративной сети для передачи данных и обмена телефонным трафиком между филиалами компании. Основными задачами разработки корпоративных сетей на сегодняшний день является проектирование универсальных сетей, "прозрачных" для пользователей при предоставлении им разных видов услуг (телефония, видеотелефония, передача данных). Трафик, генерируемый различными службами, передается средствами одной телекоммуникационной сети и должен быть равномерно в ней распределен и оптимизирован по нагрузке. Цель данной работы – спроектировать современную телекоммуникационную корпоративную сеть для национальной компании «Jordan Technology Group» (Иордания) для предоставления телекоммуникационных услуг высокого качества: телефонной связи, передачи данных и доступа в Интернет Компания «Jordan Technology Group» занимается разработкой, сборкой и продажей высокотехнологичного оборудования, разработкой программного обеспечения и производством высокотехнологичной продукции для различных отраслей народного хозяйства. Головной офис компании находится в г.Амман. Филиалы компании находятся в следующих населенных пунктах: Amman, Ashrafiech, Ennueima, Reimun, Aofofa, Anjara, Abdali, Buweida, Ibbin, Samab, El Jiza, Jerash, Madaba, Naur, Nazal. Все офисы и производственные мощности предприятия необходимо объединить в единую телекоммуникационную инфраструктуру. Предполагаемая телекоммуникационная структура имеет двухуровневую архитектуру. Верхний уровень (ядро) – транспортная или магистральная сеть. Узлы ядра транспортной сети находятся в четырех городах (Amman, Ashrafiech, Jerash, Madaba). Второй уровень – уровень доступа, определяющий телекоммуникационную структуру отдельных филиалов. Каждый филиал содержит по несколько рабочих групп, которые будут составлять локальную сеть внутри филиала (количество групп зависит от размера филиалов). В модернизованной сети будут предоставлены следующие сетевые услуги: − услуги VoIP и видеотелефонии; − услуги Интернет; − услуги e–maіl (электронная почта); − услуги FTP (передача файлов, данных); − услуги DB (работа с базами данных). Все услуги являются стандартными для мультисервисной сети передачи данных, и требуют стандартных пропускных способностей. Расчет трафика показал, что на транспортном уровне доступа необходимы каналы 1 Гбит/с, на уровне ядра до 2,5 Гбит/с. Внешний телефонный канал 2*PRI, 83

внешний канал Интернет 2 Гбит/с. Для доступа к внутренним серверам и каналам пользователей на уровне рабочих групп филиала достаточно канала 100 Мбит/с. Магистральная сеть будет организована по принципу кольца, которое будет объединять маршрутизаторы ядра сети (Amman, Ashrafiech, Jerash, Madaba). Сеть доступа, в свою очередь будет представлена гибридной топологией дерево–кольцо: абоненты будут подключены к коммутаторам рабочих групп по древовидной структуре, коммутаторы в свою очередь включены к маршрутизаторам транспортных колец доступа. Проведенный анализ показывает эффективность транспортной сети на базе базы технологии Gіgabіt Ethernet и оптической среды передачи. Маршрутизаторы доступа соединяются в транспортное кольцо и включаются в маршрутизаторы ядра по технологии Gіgabіt Ethernet 1000BASE–SX. Маршрутизаторы ядра будут соединены poіnt to poіnt через Gіgabіt Ethernet 10GBASE–SW. Учитывая то, что для построения транспортной сети избранная технология Gіgabіt Ethernet, а также необходимость предоставления услуг VоIP будет рационально использовать на уровнях распределения и доступа сети технологию Fast Ethernet. В качестве базовой технологии построения локальной сети на территории филиалов принята технология Fast Ethernet 100 Base–TX. Для обеспечения радиодоступа в подсетях филиалов будет использоваться технологию Wі–Fі 802.11n. Базовая технология построения сети – Ethernet на базе протоколов TCP/ІP. Для оптимизации передачи данных в сети предполагается использовать протокол маршрутизации OSPF – протокол динамической маршрутизации. Для реализации услуг ІP–телефонии и видеотелефонии в сети будут установлены ІP–PBX на базе протокола Н.323. Для разрабатываемой телекоммуникационной корпоративной сети компании проведен синтез структурной, функциональной и структурированной кабельной схем. Укрупненная функциональная схема сети приведена на рис. 1. На рис. 1 приняты следующие сокращения: PSTN – public switched telephone network (телефонная сеть общего пользования), IP-BPX – АТС с поддержкой IP-телефонии, DMZ – demilitarized zone (демилитаризованная зона), FE – Fast Ethernet, GE – Gigabit Ethernet. Анализ оборудования показал, что для построения сети наиболее гибким и универсальным есть оборудования фирмы Cіsco, а именно: маршрутизаторы Cіsco 7500 на уровне ядра и Cіsco 2611 на уровне распределения. В качестве коммутаторов на уровне доступа будем использовать гибкие управляемые коммутаторы Catalіst 3560. Исходя из того, что сеть будет построена на оборудовании Cіsco, для совместимости оборудования и программного обеспечения будем использовать IP– PBX Cisco Call Manager 5.0 и VoIP–шлюз Cіsco AS5850. Для проверки результатов моделирования была построена в пакете Packet Tracer 5.3 модель сегмента сети, произведена настройка основных узлов, распределение IP– адресов, после чего были оценены ее основные характеристики функционирования. Максимальная задержка передачи пакетов для услуги VoIP без использования резервных спутниковых каналов составила 145 мс. Полученное значение задержки соответствует требованием к QoS сети для передачи VoIP трафика (до 150 мс).

Рисунок 1 – Укрупненная функциональная схема телекоммуникационной корпоративной сети компании «Jordan Technology Group» Перечень ссылок 1. А.Ретана, Д.Слайс, Р.Уайт. Принципи проектування корпоративних IP–мереж. "Вільямс", 2002. – 368 с. 2. Олифер В. Олифер Н., Компьютерные сети. – Санкт–Петербург: Питер, 2003. 3. Обзор продуктов и решений компании Cisco Systems/Г. Большаков и др. – Киев: Cisco Systems, 2002. –84с. 4. Руководство по технологиям объединенных сетей Internetworking Technologies HanDBook. — 4. — М.: «Вильямс», 2005. — С. 1040.

УДК 003.26 АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВЛОЖЕНИЙ В ИНФОРМАЦИОННУЮ БЕЗОПАСНОСТЬ Синяк А. А., студент; Губенко Н. Е., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г.Донецк, Украина) Сегодня в условиях рынка компания сосредоточена на поддержании своей конкурентоспособности – продуктов и услуг, конкурентоспособности компании в целом. В этих условиях качество и эффективность информационной системы влияют на конечные финансовые показатели через качество бизнес-процессов. В проигрыше оказываются те компании, где финансирование защиты информации ведется по остаточному принципу. К вложениям в информационную безопасность (ИБ) можно относиться как к затратам или как к инвестициям. Отношение к вложениям в ИБ как к затратам отдаляет компанию от решения стратегической задачи, связанной с повышением ее адаптивности к рынку. Если у компании есть долгосрочная стратегия развития, то она рассматривает вложения в ИБ как инвестиции [1]. Выделим наиболее известные методы оценки эффективности вложений в ИБ: • ROI (Return On Investments - коэффициент возврата инвестиций). Данный коэффициент показывает, какую прибыль получит компания от вложения денег в различные мероприятия. Наиболее распространенный метод вычисления ROI – дерево принятия решений. Суть анализа заключается в следующем: потенциальный доход от инвестиций умножается на вероятность получения этого дохода. В результате получаем «цену решения». Сопоставив пары "сумма инвестиций - цена решения" можем найти оптимальный вариант, когда вложенные деньги принесут максимальный эффект. Следует заметить, что руководители служб безопасности, использующие ROI для оценки будущих затрат столкнуться с проблемой подсчета дохода от внедрения системы. Использование метода дерева принятия решения дает приблизительный результат. Обычно параметр ROI используют для оценки маркетинговых мероприятий. ИБ имеет свои особенности, которые делают распространенные способы расчета ROI неэффективным • SAEM (Security Attribute Evaluation Method - метод оценки свойств системы безопасности). Метод был разработан в Carnegie Melon University, основан на сравнении архитектур систем ИБ для получения стоимостных результатов оценки выгод от внедрения системы ИБ. Объединив вероятность события и ранжировав воздействие окружающей среды, можно предложить проекты по ИБ с многовариантным влиянием окружающей среды на относительные затраты. Недостаток метода в том, что специалисты по ИБ редко имеют точные данные относительно выгод, приносимых технологией, поэтому они полагаются на опыт и интуицию [4] • LE (Loss Expectancy - метод ожидаемых потерь). Подход основывается на том, что вычисляются потери от нарушений политики безопасности, с которыми может столкнуться компания, и эти потери сравниваются с инвестициями в безопасность, направленными на предотвращение нарушений. Метод основан на эмпирическом опыте организаций и сведений о вторжениях, о потерях от вирусов, об отражении 86

сервисных нападений. Чтобы определить эффект от внедрения системы ИБ, нужно вычислить показатель ожидаемых потерь (Annualised Loss Expectancy – ALE). AS = ALE * E − AC ,

(1)

где:

 AS – ежегодные сбережения (Annual Saving),  E – эффективность системы защиты (около 85%),  AC – ежегодные затраты на безопасность (Annual Cost) • BCP (Business Continuity Management - планирование непрерывности бизнеса). Планирование непрерывности бизнеса – это комплекс мероприятий, направленных на снижение рисков прерывания бизнеса и их негативных последствий. Наиболее вероятные потенциальные опасности – это компьютерные угрозы. Эти угрозы имеют критический характер (вирус, поразивший бухгалтерию, наносит больший ущерб, чем пожар на складе). Оценка эффективности затрат основывается на статистических данных. При этом учитываются вероятность возникновения опасной ситуации и потери, которые понесет компания в этом случае. Использование принципов BCP доступно для крупных компаний, которые могут себе позволить значительные затраты, связанные с введением их в действие [3]. • ТСО (Total Cost Of Ownership - совокупная стоимость владения). Методика была предложена аналитической компанией Gartner Group. В этой модели затраты делятся на две категории: прямые и косвенные. Косвенные затраты – это скрытые расходы, возникающие при эксплуатации системы защиты информации (СЗИ). Под прямыми затратами понимают капитальные затраты и трудовые затраты. Методика ТСО компании Gartner Group позволяет: 1. Получить адекватную информацию об уровне защищенности распределенной вычислительной среды и совокупной стоимости владения корпоративной СЗИ; 2. Сравнить подразделения службы ИБ компании между собой и с аналогичными подразделениями других предприятий в данной отрасли; 3. Оптимизировать инвестиции на ИБ компании с учетом реального значения показателя ТСО [2]. Одно из преимуществ этого показателя состоит в том, что он позволяет сделать выводы о целесообразности реализации проекта в области ИБ на основании оценки только затрат. Другим преимуществом является то, что модель расчета ТСО предполагает оценку не только первоначальных затрат на создание СЗИ, но и затрат, которые могут возникнуть на различных этапах жизненного цикла системы [1] Таблица 1 - Сравнительная характеристика методов оценки эффективности затрат ROI BCP LE SAEM TCO Высокая стоимость + проведения Приблизительный + результат Простота + + ± ± реализации метода «Статический + + показатель» Сформулируем вывод. Оценка затрат на построение системы ИБ на сегодняшний день – это очень важная задача, без решения которой невозможно 87

построение надежных систем защиты коммерческой информации. На сегодняшний день существует множества методов оценки эффективности затрат в информационную безопасность, среди которых выделяют ROI, BCP, LE, SAEM, TCO. На основе анализа можно сделать вывод, что метод ожидаемых потерь (LE) и метод оценки свойств системы безопасности (SAEM) являются более предпочтительными Перечень ссылок 1. Ясенев В.Н. Информационная безопасность в экономических системах: Учебное пособие – Н. Новгород: Изд-во ННГУ, 2006 2. Оценка затрат компании на Информационную безопасность. Электронный ресурс. Режим доступа: http://citforum.ru/security/articles/ocenka_zatrat/ 3. Оценка затрат компании на ИБ. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.getinfo.ru/article682.html 4. Материал из СА – ежемесяного журнала. Электронный ресурс. Режим доступа: http://samag.ru/blog/art/No_number/16

УДК 681.3 S-АППРОКСИМАЦИЯ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ КАК УНИВЕРСАЛЬНЫЙ МЕТОД СЕГМЕНТАЦИИ Скляренко А.А., доц. (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) Введение. В настоящее время задача распознавания образов решается во многих отраслях, таких как медицина, металлография, геология и другие. Можно выделить множество практических задач, связанных с обработкой изображений. Например: медико-биологические исследования структуры биологических жидкостей человека, автоматический анализ структуры микрошлифа металла, определение плотности пористых структур, анализ геологических структур и другие. Большинство изображений, которые подвергаются распознаванию, являются цветными. При этом для решения конкретной задачи цвет не является информативным признаком. В связи с этим удобно преобразовать цветное изображение к полутоновому, что значительно позволит упростить его описание. В процессе такого преобразования образуется мультитоновое изображение, т.е. состоящее из множества тонов, которые в таком объеме не нужны для решения задачи и только усложняют распознавание изображения. S-аппроксимация. Учитывая вышесказанное, в практике распознавания графических образов возникает задача эффективной аппроксимации (упрощения) мультитонового изображения в более простую форму, позволяющую выделить набор необходимых информативных признаков, т.е. провести сегментацию изображений. Для полутонового изображения основной характеристикой является яркость, в связи с этим аппроксимация изображения сводится к получение упрощенного изображения, состоящего из s-яркостей. Поэтому данный процесс получил название s-аппроксимации, а упрощенное изображение – s-полутоновое. Основная цель sаппроксимации заключается в получении приближенного и упрощенного информативные признаки исходного изображения (рис. 1).изображения, которое должно сохранить как качественные, так и количественные

Рисунок 1 – Результат преобразования мультитонового изображения к 3тоновому Математическое описание S-аппроксимации. Мультитоновое изображение описывается в виде матрицы яркостей (1). H = {h ij}, iє[1..n], jє[1..m], 89

(1)

где n – количество пикселей по горизонтали, m – количество пикселей по вертикали, h ij – ярксоть пикселя, расположенного в i-ой строке, j-ом столбце. Аппроксимация заключается в замене h ij на опорную яркость hijk (2) S-тонового изображения по некоторому правилу (2) H  Hs

(2)

Задача оптимизации. При реализации алгоритмов s-аппроксимации возникает задача оптимизации s-аппроксимации, которая включает в себя две подзадачи: поиск оптимального количества аппроксимирующих тонов S и определение оптимального множества значений опорных яркостей. Для решения задачи оптимизации необходимо определить оценочный критерий, который определяет качество аппроксимации, т.е. отличие упрощенного изображения от исходного мультитонового. В результате анализа различных критериев был выбран оценочный СКО-критерий (3). σ 2a ( I m , I ms , s ) =

1 N

∑∑ (h i =1 j =1

− hijk ) 2 → min

(3)

Для аппроксимации мультитонового изображения было разработано несколько методов, которые основываются на делении гистограммы яркости. В связи с этим задача оптимизации сводится к оптимизации координат границ деления диапазона яркости и значений опорных яркостей. При выработке подхода к оптимизации s-аппроксимированного изображения для выбранного s целесообразно на опыт исследования разработанных эвристических алгоритмов. Анализ которых показал, что лучшие результаты аппроксимации наблюдаются при равноудаленности опорных яркостей от границ деления. Исходя из данного наблюдения задача оптимизации s-аппроксимации мультитоновых изображений сводится к s-параметрической оптимизации: − h – координата опорной яркости первого интервала; − ∆h = {∆h1 , ∆h2 ,..., ∆hs −1 } - расстояния от опорных яркостей до границ деления и от границы до опорной яркости для различных интервалов. Таким образом, оптимизация задачи s-аппроксимации является координатной задачей в s-мерном пространстве поиска. Исследование детерминированных методов оптимизации показало их не возможность применения для решения данной задачи изза сложного и многомерного пространства поиска. Подходящий метод был найден среди эвристических алгоритмов – это метод роящихся частиц, который по своей структуре наилучшим образом подходит для решения координатных задач. Была проведена адаптация метода роя для решения поставленной задачи, введен дополнительный механизм «Деление роев» для исследования многоэкстремальных пространств [1]. Вывод. Сравнение результатов работы эвристических и оптимизационных алгоритмов s-аппроксимации показало, что различие не столь велико, следовательно, они могут быть применимы в инженерной практике. Кроме этого было определено, что постулат «Ближе к опорной яркости» и «Равноудаленность опорных яркостей» оказались плодотворными и позволили построить алгоритм поисковой оптимизации s-аппроксимированного изображения.

Таким образом, s-аппроксимация позволяет проводить мультитоновую сегментацию, при этом совмещая в себе простоту методов, основанных на гистограмме яркости. Перечень ссылок 1. Деревянкина А.А., Нейдорф Р.А. Модификация и структурно-параметрическая оптимизация метода роящихся частиц для решения экстремальных задач// Международный симпозиум «Современные проблемы многоуровневого образования», Ростов-на-Дону, 2009 – т. 11.

УДК 004.492.2 АНАЛИЗ СПОСОБОВ ИЗМЕРЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ РИСКОВ В БАНКОВСКОЙ СФЕРЕ Супонина А.О., студент; Штанько Е.И., студент; Губенко Н.Е., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет г. Донецк, Украина) В функционировании банка при выполнении самых различных операций присутствует риск. К примеру, риски невозврата кредита, ликвидности, изменения текущих расходов и т.п. Но не стоит забывать о необходимости учета информационного риска, поскольку без него банк либо любое другое предприятие может обанкротится. Как мы видим, в настоящее время особенно актуальна проблема банковских информационных рисков и как следствие возникает необходимость управлять ими. Основными задачами статьи является рассмотрение двух методов измерения риска, их сравнительный анализ и определение функционального преимущества. Суть статистического способа измерения информационного риска заключается в том, что для расчета вероятностей возникновения потерь анализируются все статистические данные, касающиеся результативности осуществления банком рассматриваемых операций. При этом для повышения точности расчетов используют достаточно большую статистическую выборку. Частота возникновения уровня потерь находится по формуле: Р(х) = m/n,

(1)

где m - число случаев наступления конкретного уровня потерь; n - общее число случаев в выборке[1]. Графический способ оценки риска (рисунок 1) основан на том, что ЛПР определяет частоту возникновения потерь для каждой рисковой области и строит линию Лоренца. Отличительной особенностью является то, что она накопительная. Это означает, что уровень потерь, откладываемый на графике, от области к области суммируется[2].

Рисунок 1 - Типовая кривая распределения вероятности возникновения определенного уровня потерь 92

На рисунке 1 приняты следующие обозначения: Р - вероятность возникновения уровня потерь; Рр - полная вероятность потерь; Рд вероятность допустимого риска; Ркр - вероятность критического риска; Ркт - вероятность катастрофического риска; ΔПР - величина возможных потерь. Достоинством этого метода является возможность анализировать и оценивать различные «сценарии» реализации проекта и учитывать разные факторы риска в рамках одного проекта. А недостатком является то, что в нем для оценок и выводов используются вероятностные характеристики, что не удовлетворяет менеджеров проекта. Рассмотрим еще один метод анализа рисков метод аналогов. Анализ риска проекта предполагает тщательное изучение данных о последствиях воздействия неблагоприятных факторов других аналогичных проектов. В этом заключается суть метода аналогов. При его использовании создают базу данных, содержащую, информацию о риске аналогичных проектов, углубленные опросы менеджеров. Полученные таким образом данные обрабатывав для выявления зависимостей в заключенных проектах с целью учета потенциального риска при реализации новых проектов. ORC 3 = β 3 × m × LA 3 ,

(2)

где: ORC 3 — размер отчисляемого капитала по операциям с физическими лицами; β 3 — коэффициент для операций с физическими лицами; LA3 — общая сумма выданных кредитов (не взвешенных по степени риска), усредненные за последние три года; m — установленный коэффициент[3]. Этот метод не достаточно надежен, так как для большинства отрицательных последствий характерны определенные особенности и подготовить реалистический набор сценария срывов проектов достаточно трудно. Преимущества этого метода состоит в том, что опираясь на предыдущий опыт можно смоделировать ситуацию в будущем, какой ожидаемый уровень риска и ожидаемая доходность. Он также отличается своей простотой и прозрачностью. В заключении данной статьи подчеркнем то, что статистической метод более надежен, несмотря на его информационную избыточность, поскольку при отсутствии предыдущего опыта применение метода аналогий нецелесообразно. Метод аналогий используется лишь в том случае, если другие методы оценки риска неприемлемы. Перечень ссылок 1. «Народ» Электронный ресурс. Режим доступа к статье: http://sedok.narod.ru/inv_risk_calc.html - Оценка информационного риска проекта. Бессонов Д.А. 2. «Амулет» Электронный ресурс. Режим доступа к статье: http:www/amuletgroup.ru/page.html?id=30 –Страхование информационных рисков как метод защиты информации. Д.Дьяконов. 3. «Сит форум» Электронный ресурс. Режим доступа к статье: http:www/citforum.u/security/articles/risk – Методики и технологии управления информационными рисками. С. Петренко, С. Симонов.

УДК 004.492.2 АНАЛИЗ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫМИ РИСКАМИ Супонина А.О., студент; Штанько Е.И., студент; Губенко Н.Е., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Учет информационных рисков является основополагающим этапом при построении системы защиты любой организации, что делает тему данной статьи актуальной сегодня и в будущем. К примеру, в результате недоработки функционирования системы безопасности банка, риск возможного возникновения финансовых потерь увеличивается во много раз. Чтобы раскрыть тему данной статьи необходимо решить задачи связанные с определением существующих рисков, проведением сравнительного анализа качественных и количественных методов управления информационными рисками, определением их преимуществ и недостатков. Под риском реализации угрозы информационной безопасности предприятия понимается вероятность свершения события, ведущего к нарушению режима его функционирования и экономическому ущербу. С оценкой степени риска связывается получение вероятностной оценки экономического ущерба, который может понести защищаемое предприятие в случае реализации информационной угрозы его безопасности. Для определения способа оценки рисков следует выявить, какие риски существуют на данный момент времени. Это поможет в дальнейшем избежать неблагоприятных действий злоумышленников и сократить вероятность этого события. В зависимости от сферы возникновения источников угроз в банке существуют следующие типы рисков: внутренние, внешние и комбинированные источники угроз информационным активам банка. 1. К внутренним рискам относят технологический риск, включая бухгалтерский риск, риск неэффективности системы контроля внутренних процессов и процедур; а также риск, связанный с использованием информационных технологий, нежелательным состоянием автоматизированных систем банка (риск ошибок программ обеспечения); риск персонала, связанный с некомпетентностью, недостаточной квалификацией, превышением полномочий. 2. Внешний риск связан с противоправными действиями извне (несанкционированное проникновение в электронные системы банка). 3. Из-за несоответствия законодательным актам внутренних нормативных документов банка возникает правовой риск или комбинированный риск[1]. Существует два основных способа оценки информационных рисков: качественные и количественные. Качественная оценка рисков - процесс представления качественного анализа идентификации рисков и определения рисков, требующих быстрого реагирования. То есть это оценка условий возникновения рисков, таких как угрозы (субъект атаки на систему), уязвимости (обстоятельства, которые ослабляют систему перед атаками) и защитные мероприятия (системы, люди). Чаще всего используется основанные на субъективной оценке ожидаемых параметров деятельности. Его основная задача состоит в определении факторов 94

риска, выявлении направлений деятельности и этапов, на которых может возникнуть риск. Качественный анализ является наиболее сложным этапом в проведении общего анализа степени риска. Таким образом, на протяжении качественного анализа устанавливаются потенциальные области риска и после этого определяются все возможные риски. А так же, качественный анализ предполагает описание возможного ущерба, его стоимостной оценки и мер по снижению или предотвращению риска Но качественный метод расчета рисков является более субъективным, то есть он позволяет рассмотреть все возможные рисковые ситуации и описать все многообразие рисков, но получаемые при этом результаты оценки часто обладают не очень высокой объективностью и точностью. Качественный подход, не позволяющий определить численную величину риска инвестиционного проекта, является основой для проведения дальнейших исследований с помощью количественных методов, широко использующих математический аппарат теории вероятностей, математической статистики, теории исследования операций. Формула, которая используется при расчете рисков, представлена в виде произведения трех параметров: стоимость ресурса, мера устойчивости ресурса к угрозе, оценка вероятности реализации угроз. ALE = AV * EF * ARO

(1)

Величина AV- стоимость ресурса, характеризующая его стоимость, часто ранжируется в диапазоне от 1 до 3, где 1 – это минимальная стоимость ресурса, 2 – средняя стоимость ресурса, 3 – максимальная стоимость ресурса. По отношению к банку, его автоматизированная система, к примеру, имеет AV=3, а отдельный информационный киоск, предназначенный для обслуживания клиента – AV=1. Параметр EF- мера устойчивости ресурса к угроз. На сколько вероятна реализация определенной угрозы за определенный период времени показывает оценка угрозы ARO. Эти два параметра так же как и первый ранжируются от 1 до 3, от низкой до высокой соответственно[2]. Для расчета итоговых ожидаемых потерь от угрозы ALE используем формулу (1). Рассмотрим количественный метод, который позволит нам посчитать меру риска. С помощью этого метода можно с заданной точностью сказать о необходимых средствах и мерах защиты, а также о степени экономии денежных средств при их внедрении. Количественный учет угроз, исходящих из различных источников, производят применительно к потенциальным каналам несанкционированного распространения конфиденциальной информации, каждый из которых понимается как вариант несанкционированного доступа к ней. Поэтому целесообразность организации защиты конфиденциальной информации будет определяется размерами потенциального ущерба, причиняемому предприятию утечкой (разглашением, утратой) конфиденциальной информации по каналам несанкционированного доступа. I = k*L

(2)

где k – коэффициент, учитывающий допустимую величину затрат на организацию защиты конфиденциальной информации в долях от величины потенциального ущерба или упущенной выгоды (от 0,05 до 0,2). I это затраты на организацию защиты конфиденциальной информации

Потенциального ущерб, упущенная выгода предприятия от использования конфиденциальной информацией L. Но если невозможно определить параметр L, его заменяют на пропорциональную величину прибыли. Цель анализа риска состоит в выборе такой политики предприятия, которая позволит ему построить и реализовать оптимальный вариант собственной службы безопасности[3]. Сравнение подходов, их плюсов и минусов многократно приводилось ранее, но при этом, как правило, упускался тот факт, что при сравнении подходов наглядность, простота использования, удобство - это важные, но второстепенные критерии. Учитывая, что назначением анализа рисков является обоснование выделения финансовых средств на меры по обработке рисков, основным критерием должна быть степень полезности результатов для обоснования таких вложений. Таким образом, с одной стороны, качественные методы просты для понимания и использования, с другой - качественные методы не позволяют дать конкретную оценку, насколько выгодно применение комплекса контрмер и выгодно ли вообще. Действительно, разница в ущербе, например, между высоким и средним уровнем риска не очевидна. Если существует ряд внешних угроз с высоким уровнем возможного ущерба, то качественный анализ не дает обоснованного ответа на вопрос. Несмотря на распространенность качественных методов и построенных на них систем, таких как OCTAVE, RiskPAC , RA2, PRo Audit Advisor и им подобных, они фактически не дают ответа на вопрос как и насколько можно снизить затраты. Перечень ссылок 1.«Народ» Электронный ресурс. Режим доступа к статье: http://sedok.narod.ru/inv_risk_calc.html - Оценка информационного риска проекта. Бессонов Д.А. 2.«Амулет» Электронный ресурс. Режим доступа к статье: http:www/amuletgroup.ru/page.html?id=30 –Страхование информационных рисков как метод защиты информации. Д.Дьяконов. 3.«Сит форум» Электронный ресурс. Режим доступа к статье: http:www/citforum.u/security/articles/risk – Методики и технологии управления информационными рисками. С. Петренко, С. Симонов.

УДК 631.391 СЖАТИЕ КАК СРЕДСТВО ПОВЫШЕНИЯ ВЕРНОСТИ ИНФОРМАЦИИ Тебееа А., студент; Широков Ю.Д., ст. преп. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина). Известно [1, 2], что в информационных сетях около 50% ошибок в сообщениях происходит в каналах связи. Верность передаваемой «К - информации оценивается по вероятностному критерию Pош », определяемому по пуассоновской модели потока ошибок на интервале передачи Т с , на котором действуют импульсные помехи со средней частотой следования f П [1]: Pош = 1 − exp[− (k − 1) f П Tс ]

(1)

Практическое решение проблемы помехоустойчивости в существующих сетях обеспечивается введением в сообщение избыточности в виде контрольных символов, а такие дублированием сообщений. Уровень введения избыточности рассчитывается на выявление определенного количества ошибок. Данные методы приводят к уменьшению пропускной способности каналов связи. Анализ выражения (1) показывает, что величину Pош в системе передачи можно регулировать изменением основания кода «К» и длительности передачи сообщения Тс . Влияние параметра «К» на величину Pош при передаче блока длиной П с = 1500 бит , со скоростью V = 1Мбит / с (время передачи Tc = 1,5 мс ) при воздействии помех с частотой f П = 0,5 1с приведено в таблице 1. Таблица 1 - Зависимость Pош = ц (к ) Основание кода «К» Pош ⋅ 10 −3

0,766

1,532

2,298

3,063

3,827

4,59

5,353

6,116

6,878

Данные таблицы 1 показывают, что при увеличении основании кода растет вероятность ошибки Pош . Этот рост обусловлен одновременным воздействием помех на параметры кодовых каналов, равных основанию «К» кода. Изменение длительности передачи « Tc » при постоянной скорости передачи «V» может быть осуществления путем уменьшения длины блока « П с » до значения « П сж », т.е. применением операции сжатия. В этом случае вероятность ошибки Pош сж определяется в виде: Pош сж = 1 − exp[− (k − 1) f П Tс К сж ]

(2)

где К сш = П с П сж - коэффициент сжатия. Эффективность введения операции сжатия Е определяется отношением: E = Pош Pош сж

(3)

Влияние параметра К сж на вероятность передачи для вышеприведенных условий сообщений приведено в таблице 2. Таблица 2 - Эффективность введения сжатия сообщения K сж

Pош ⋅ 10 −5

76,6

15,3

7,67

5,11

3,83

3,07

9,99

14,98

24,97

Анализ данных таблицы 2 показывает, что: - введение операции сжатия существенно повышает верность информации с увеличением коэффициента сжатия; - уменьшается загруженность каналов связи; - искажение сжатого сообщения требует применение эффективных методов обнаружения ошибок. Перечень ссылок. 1. Советов Б.Я. Эффективность введения избыточности в системы передачи телемеханической информации. – Л. : Наука, 1970. – 130 с. 2. Ахатов А.Р. Программные методы контроля достоверности информации в структуре пакетов передачи данных систем электронного документооборота «вестник СибГУТИ», 2009, №2. – с3-18.

УДК 621.39 МОДЕЛИРОВАНИЕ СЕТЕЙMPLSC ПОМОЩЬЮ ПРОГРАММНОГО ПАКЕТА OPNETMODELER ТрикозВ.В., студент (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) База ресурсов сети программного пакетаOpnetModeler представляет собой набор моделей устройств различных производителей сетевого оборудования, таких как 3Com, CISCO и других (концентраторы, коммутаторы, маршрутизаторы, мосты и др.), а также технологий Ethernet, FDDI, TokenRing, STP, ATM, FrameRelay, VLAN, xDSL, WirelessLAN. В базе ресурсов также имеются наиболее распространенные и известные телекоммуникационные протоколы (IP, TCP и протоколы маршрутизации RIP, OSPF, BGP, EIGRP,IGRP, IS-IS). Также имеется возможность моделировать каналы связи, такие, как 10BaseT, 100BaseT, 1000BaseX,Frame Relay (T1, E1, T3), PPP, путем указания их пропускной способности и задержки распространения. Каждый ресурс имеет специфические для конкретного класса характеристики, которые включены в базу ресурсов. Так, например, для рабочей станции можно задать типы выполняемых приложений (Email, FTP, HTTP, Print, Database, RemoteLogin, VideoConference, Voice), причем не один, а несколько, производительность, время работы и т. д. Используемое приложение можно выбрать из уже готового набора приложений либо, задав соответствующие характеристики, создать требуемый нестандартный тип приложений. Для коммутатора можно задать количество портов, временные задержки, производительность. Для каждого приложения необходимо указать сервер, который выполнял бы соответствующие запросы. В данном случае один сервер выполняет все запросы приложений. Так как все процессы функционирования стохастические, для моделирования необходимо также указать законы распределений, сценарии моделирования, согласно которым генерируются заявки в сети. Для получения результатов до начала моделирования необходимо указать те характеристики, значения которых требуется получить в результате моделирования. Эти характеристики можно задать для всей сети, для отдельной рабочей станции, коммутационного оборудования. Также можно проследить трафик от одного объекта до другого, и необходимо задать время моделирования (1 час, 1 рабочая смена, 2 рабочие смены и т. д.). Моделирование требует больших ресурсов ПК, так прогон одного часа модельного времени занимает на ПК Celeron 1.7 380 Мб ОЗУ 20 минут. Также имеется возможность просмотра требуемых результатов моделирования, таких, как загрузка устройств, линий связи, количество принятых и отправленных бит коммутатором, сервером и т. д.[1] В рамках исследований, рассматриваемых в данной статье, собрана MPLS сеть в среде моделирования Opnet (рисунок 1).Для данной сети произведена настройка оборудования и трафика сети, кроме того настроены модули LSR, сконфигурированы параметры FEC, создано два профиля пользователей для отслеживания мультисервисности сети, которые используют несколько типов трафика.[2] 99

Рисунок 1 – Топология сети Исследованыхарактеристики пропускной способности канала между LER_2 и SERVER.Полученные результаты представлены на рисунке 2.

Рисунок 2- Пропускная способность канала между LER_2 и SERVER Анализ полученных результатов показывает, что трафик посылается с некой периодичностью, параметры которой были заданы. Передача мультимедийного трафика представлена импульсными посылками. Моменты времени, где амплитуда импульсной посылки увеличилась вдвое, свидетельствуют о передачи мультимедийного трафика одновременно двумя пользователями. Искажение импульсных посылок говорит о передачи по каналу других видовтрафика. Выполнен анализзадержки передачи трафика в канале между LER_2 и SERVER. Как видно из рисунка 3, задержки в канале не превышают 0,25мс, что является приемлемым для данного вида трафика. [3] Также исследована передача голосового трафика в сети. Для этого изменим параметры генерирования трафика и оставлен только голосовой трафик. Полученные результаты представлены на рисунке 4. Из рисунка 4 очевидно, что задержки припередачи голосового трафика не превышают 0,10 мс, что является приемлемым для донного типа трафика. [3]

100

Рисунок 3 – Задержки в канале между LER_2 и SERVER

Рисунок 4 – Задержки при передачи голосового трафика Таким образом, в результате исследований показано, что программный пакет OpnetModeler позволяет создавать модель сети в программной среде, а также предоставляет возможность изучить и собрать полезную статистику о сети, построенной с его помощью. Также стоит отметить, что моделирование в данном программном пакете обладает возможностями визуализации процесса работы системы вовремени, схематичного задания её структуры и выдачи результатов в графическом виде. Это позволяет наглядно представить полученное решение и донести заложенные него разработки сети. Перечень ссылок 1. Тарасов В.Н., КонновА.Л., Ушаков Ю.А. Анализ и оптимизация локальных сетей и сетей связи с помощью программной системы OpnetModeler - Вестник Оренбургского государственного университета, 2006. Т. 2. № 6. С. 197-204. 2. Irene KatzelaModeling and Simulating Communication Networks: A Hands-on Approach Using Opnet, Prentice Hall PTR Upper Saddle River, NJ, USA,1998. – 257 p. 3. Качество обслуживания в современных сетях [Электронный ресурс]: Часть 1; Режим доступа - http://www.hub.ru/archives/3110(18.03.2012) 101

УДК 654.19 АНАЛИЗ СТРАТЕГИЙ ПЕРЕХОДА ОПЕРАТОРОВ СОТОВОЙ СВЯЗИ К УСЛУГАМ ТРЕТЬЕГО ПОКОЛЕНИЯ Рами Факри, студент; Воропаева В.Я., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Мобильная связь развивается в мире стремительными темпами, непрерывно расширяя объем и качество предоставляемых услуг, делая их массовыми, общедоступными и приспособленными к индивидуальным потребностям пользователей. Реализация новых возможностей обеспечивается как за счет совершенствования существующих сетей, так и реализации новых технических решений, связанных с созданием гибкой сетевой инфраструктуры. Системы мобильной связи третьего поколения позволяют значительно расширить спектр предоставляемых услуг и повысить качество существующих услуг сети 2G.

В рамках концепции сетей 3G рассматриваются две основные стратегии перехода к услугам 3-го поколения: постепенный переход (эволюционная стратегия) и моментальный переход (революционная стратегия). В литературе эти подходы получили обозначение N (Narrowband) и W (Wideband) стратегии (рисунок 1) [1].

Рисунок 1 – Возможные стратегии перехода к системам 3-го поколения Рассмотрим преимущества и недостатки, которые присущи каждой из стратегий. Революционный подход предполагает внедрение новейших технологий и новых интерфейсов, однако предусматривает полную замену существующего оборудования и программного обеспечения, что сопряжено с большими капитальными затратами и определённым коммерческим риском. При революционном сценарии также требуется новый частотный ресурс, что проблематично для многих операторов в условиях нехватки частотных ресурсов и высокой конкуренции на рынке мобильных услуг. 102

Эволюционное внедрение сети 3G требует меньших капитальных затрат и предполагает плавную замену оборудования в зависимости от уровня спроса на конкретные виды услуг. Такой подход позволяет максимально использовать существующую инфраструктуру сети оператора, внедряя новые сетевые элементы в процессе последовательной модернизации. Основной недостаток эволюционного подхода – отсутствие возможности использования всех преимуществ новых технологий и организации глобального роуминга. Сравнение двух подходов представлено в таблице 1. Таблица 1 – Сравнение стратегий перехода операторов сотовой связи к услугам третьего поколения Характеристика

Эволюционный подход (N) Метод использования Работа в старых частотного ресурса диапазонах Принцип Постепенно предоставления услуг расширяемый ассортимент услуг Пропускная Постепенно способность наращивается Стратегия создания Медленный и сетевой инфраструктуры постепенный переход от 2G к 3G по мере появления спроса на услуги Технологический Новые технологии, уровень внедряемые в отдельных элементах Архитектура сети Максимальное использование существующей инфраструктуры Коммерческий риск Низкий Глобальный роуминг С ограничениями Капитальные затраты Незначительные

Революционный подход (W) Освоение новых диапазонов Новые услуги с начала развертывания

Изначально высокая Создание опытных районов («островков») с полным набором услуг Все технологии новейшие Новая Высокий Без ограничений Значительные

Как видно из приведенных в таблице 1 данных, для существующих операторов сетей 2G более привлекательным является эволюционный подход.

Эволюционному подходу характерны следующие этапы: − оснащение сетевой подсистемы 2G c коммутацией каналов ресурсами, как программными так и аппаратными, которые будут поддерживать услуги с пакетной передачей информации пользователей через радиоинтерфейс; − развертывание новых подсистем радиодоступа 3G, при этом структура сетевой подсистемы 2G не будет претерпевать значительных изменений; − увеличение пропускной способности транспортных каналов с постепенным переходом на IP-технологии;

103

− создание единой сетевой подсистемы на базе IP-технологии и расширение спектра услуг, предоставляемых пользователю, в частности, поддержка услуг на базе технологии мобильной мультимедиа. Отметим основные особенности этапов перехода от 2G к 3G [2]: − длительное, около 5-10 лет сосуществование с системами второго поколения (в отличие от активного вытеснения системами 2G систем первого поколения); − дальнейшее развитие и усовершенствование 2G и на дальнейших этапах создания сети 3G; − тесное взаимодействие и дополнение функциональных возможностей 2G и 3G друг друга; − дальнейшее поэтапное развитие сетей 3G в соответствии с создаваемыми блоками международных стандартов, в ходе которого эта система сможет поддерживать мультимедийные услуги. Таким образом, с началом развертывания оборудования сети 3G на базе существующей системы 2G создается, фактически, переходная система GSM (2G)-3G. Данный подход создания систем мобильной связи поколения 3G обеспечивает существенную экономию ресурсов (как технических, так и экономических) в сравнении с вариантом, когда система создавалась бы с «нуля». Сеть подвижной связи 3G будет предоставлять мультимейдийные услуги, такие, например, как потоковое видео, передача речи по протоколу IP (VoIP), видеоконференция и интерактивные службы. Часть сети, осуществляющая коммутацию каналов, будет заменена технологией пакетной передачи для поддержания более высоких скоростей передачи данных и повышения гибкости сети. Часть сети, осуществляющая коммутацию пакетов, останется без изменения, но будет добавлен новый пакетный домен: подсистема IP-мультимедиа (IMS) [3]. Таким образом, проведенный в статье анализ перехода операторов к сетям третьего поколения показал, что отличительной особенностью мобильных систем третьего поколения является возможность передачи мультимедийной информации с высоким качеством по широкополосным каналам. Тенденции развития подвижной связи позволяют прогнозировать существенное увеличение числа пользователей мультимедийных услуг. Для оператора, предоставляющего услуги в стандарте GSM оптимальным решением является эволюционный подход при переходе к 3G. Данный подход позволит оптимизировать финансовые и технические ресурсы при развертывании новой сети. Перечень ссылок 1.Невдяев Л. М. Мобильная связь 3-го поколения.-М.: Связь и бизнес, 2008.-208 с. 2.Маковеева М.М., Шинаков Ю.С. Системы связи с подвижными объектами: Учебное пособие для вузов. - Г.: Радио и свиязь, 2006. - 440 с. 3.Андрианов В., Соколов А. Средства мобильной связи.- СПб.: BHV-Петербург, 2010.-256 с.

104

УДК 648.23 ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННАЯ СЕТЬ СТАНДАРТА 3G ДЛЯ УСЛОВИЙ Г. АММАН (ИОРДАНИЯ) Хасан Амер, магистрант; Червинский В.В., к.т.н, доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Мобильная связь развивается в мире быстрыми темпами, непрерывно расширяя объем и качество услуг, делая их массовыми, общедоступными и приспособленными к индивидуальным потребностям пользователей. Реализация новых возможностей обеспечивается как за счет совершенствования существующих сетей, так и реализации новых технических решений, связанных с созданием глобальной сетевой инфраструктуры. Объектом исследования в данной работе является город Амман – столица Иордании. Мобильная связь покрывает почти всю территорию города и обеспечивает довольно надежную связь даже с отдаленными районами. Используемый стандарт связи - GSM 900/1800, плотность размещения базовых станций – высокая. Услуги мобильной связи в этом стандарте предоставляют "Zain", "Orange", "Jordantelecom– Amman". В этих сетях также обеспечивается передача данных по технологии EDGE. Услуги 3G в городе пока не предоставляются. Современные тенденции развития телекоммуникаций в г.Амман связаны с появлением новых мультимедийных услуг и сервисов, которые являются более требовательными к существующим сетям. Построение современной мультисервисной мобильной сети является очень удобным решением для существующих провайдеров, гарантируя привлечение еще большего количества абонентов, а значит и увеличение прибылей. Таким образом, разработка сегмента сети UMTS в г.Амман является актуальной проблемой, услуги, предоставляемые в сети 3 поколения будут востребованы. В соответствии с маркетинговыми исследованиями количество потенциальных абонентов на ближайшие 5–10 лет составляет 20% от населения города, т.е. около 500000 жителей. Всех абонентов сети предлагается разделить на 3 категории: − активные абоненты; − бизнесы–абоненты; − квартирные абоненты. Всем абонентам будет предоставляться следующий набор услуг: − сервис аудио/видеотелефонной связи HD Voice; − доступ к ресурсам Интернет; − мобильное TV; − видео по запросу; − другие услуги – передача файлов, игровые серверы, почтовые сервисы. Исходя из проведенных расчетов, средняя нагрузка от одного абонента сети при использовании одной услуги в радиосети доступа представляет: для DL=0,318 Мбит/с, для UL=0,058 Мбит/с. Максимальная скорость одного канала DL равняется 0,960 Мбит/c, UL=0,360 Мбит/с. Т.е., при таких объемах трафика в каналах радиочасти перегрузок быть не должно. При этом ресурс одного канала DL может быть распределен между 3 пользователями сети. Канал UL могут занимать до 6 пользователей. 105

Расчет нагрузки на систему коммутации дал следующие результаты: 21,46 Гбит/с или 178833 Эрл. Нагрузка в сторону телефонной сети общего пользования составляет 44708 Эрл или 2 канала STM–16. Нагрузка на внешний Интернет–канал составит 64,7 Гбит/с, нагрузка на серверы с контентом – 9,7 Гбит/с, в направлении серверов мобильного TV и VoD – 92,1 Гбит/с. Для подключения всех данных направлений необходимо использовать каналы 10 Gigabit Ethernet с агрегацией трафика. Максимальная пропускная способность базовой станции UMTS/HSPA 14,4Мбит/с*3=43,2 Мбит/с. Для обеспечения такой пропускной способности каждая БС (Node B) должна быть подключена к сети каналом STM–1 (при использовании существующей сети SDH) или Fast Ethernet (при использовании технологии All over IP). Для уточнения расчета трафика от базовых станций и выбора каналов от базовых станций к RNC и от RNC к оборудованию коммутации проведено радиопланирование сети и рассчитано проектное значение абонентов в одной соте БС, а также количество Node B. Средний радиус покрытия одной базовой станции составляет 600 метров и может варьироваться в зависимости от местности. Количество БС – 1485. Базовые станции – трехсекторные. Средняя высота поднятия антенн БС – 15 м. Направления секторов будут корректироваться при эксплуатации сети. Зона покрытия каждой соты составит 1,13 км2. С помощью 1485 БС мы сможем покрыть площадь 1680 км2. Таким образом, полученное при расчете количество БС удовлетворяет условию необходимой площади покрытия. Также было проведено территориальное распределение БС для центра города. Для сети радиодоступа выбрана технологии UMTS/HSPA. Данная технология полностью обеспечит требования к услугам сети и позволит легко внедрять новые услуги широкополосного доступа. Исходя из того, что в г.Амман существует хорошо развитая сеть SDH, то для уменьшения затрат на строительство сети рационально было бы использовать технологию EoSDH (по оптике) с постепенной заменой участок сети на оптический Gigabit Ethernet. Также был проведен выбор топологии сети. Для обеспечения масштабируемости и производительности, наиболее обоснованной выглядит топологии "кольцо" на транспортном уровне ядра (RNC, MGW, MGC, SGSN) и кольцевые соединения на транспортном уровне доступа между Node B. Технология EoSDH позволяет реализовать стандарты общей процедуры синхронизации кадров (Generic Framing Procedure, GFP), группы виртуальной конкатенации (Virtual Concatenation Group, VCG) и схемы настройки емкости канала (Link Capacity Adjustment Scheme, LCAS). В сегменте IP–сети работают протоколы TCP/IP, OSPF, RTP, RTSP, FTP, SMTP и другие, для обеспечения полной функциональности сервисов сети передачи данных. Проведен синтез структурной, функциональной и структурированной кабельной схем. Функциональная схема сети приведена на рис. 1. Анализ существующих решений для сетей 3G показал, что оптимальныи по всем параметрам в качестве поставщика оборудования является компания Ericsson. В качестве контролеров базовых станций предлагаются Ericsson RNC 3810, базовые станции Ericsson RBS 3418, концентратор сети доступа Ericsson RXІ 800. Для организации транспортной сети будут использоваться SDH– 106

мультиплексоры семейства WaveStar AM Plus DC 2xS–1.1.

Рисунок 1 - Схема сети стандарта 3G для условий г. Амман Анализ систем коммутации показывает, что 100% совместимость с выбранной радиоподсистемой без использования дополнительного оборудования сможет обеспечить система коммутации Ericsson Mobile Softswitch Solution (MSS) R5.0.2. Исходя из того, что сеть будет построена на оборудовании Ericsson для совместимости и эффективности интеграции в качестве оборудования передачи данных будем использовать Ericsson SGSN–MME MkVIII. Перечень ссылок 1. Андрианов В., Соколов А. Средства мобильной связи.- СПб.: BHV-Петербург, 2001.-256с. 2. Маковеева М.М., Шинаков Ю.С. Системы связи с подвижными объектами: Учебное пособие для вузов. - Г.: Радио и свиязь, 2002. - 440 с. 3. Шиллер Й. Мобильные коммуникации.: Пер. с англ. - М. :Издательский дом "Вильямс", 2002. -384 с. 107

УДК 519.24 МОДЕЛЬ ОШИБОК В СОСТАВНЫХ КАНАЛАХ СВЯЗИ Хашан Мохаммед, студент, Широков Ю. Д., старший преподаватель (Донецкий национальный технический университет г. Донецк, Украина) Оценка достоверности информации, передаваемой по каналам телекоммуникаций, производится по математическим моделям потоков ошибок и каналов связи. Разработано много моделей, учитывающих влияние отдельных факторов, характеризующих каналы связи, на достоверность передаваемой по ним информации: в [1] определяются распределение ошибок и интервалов между ними в фиксированные интервалы времени; в [2] устанавливается взаимосвязи параметров импульсных помех и занятого стационарного симметричного канала; в [3] определяются вероятностные характеристики информационного потока при различных физических состояниях канала; в [4] для определения потока ошибок используется сочетание линейной и нейросетевой модели, сводящихся к скрытой марковской модели; в [5] определяются зависимости возникновения потока ошибок от размера сообщений, модели группирования ошибок и др.[1] Эти модели не учитывают того, что транспортная система телекоммуникационной сети может объединять линии связи с различными физическими средами, технологиями передачи и источниками помех, то есть для обмена информацией формируется составной канал (СК). Целью данной работы является разработка модели потока ошибок в сообщении, прошедшим через звенья составного канала (СК) в телекоммуникационной сети, представительного на рис. 1. [2] ИП1

ИИ

ИП2

S 0 (t )

ИПj

f2 S 2 (t − τ 2 )

S1 (t − τ 1 )

S j −1 (t − τ j −1 )

ИПn

S j (t − τ j ) S n −1 (t − τ n −1 )

S n (t − τ n )

ПИ

Рис. 1 – Структура составного канала связи

Каждое звено СК характеризуется входным S j −1 (t − τ j −1 ) и выходным S j − (t − τ j ) сигналами заданной длины сдвинутыми во времени относительно входного сигнала СК S o (t ) на интервалы запаздывания τ j −1 и τ j , длительностью нахождения сигнала в звене T j , определяемой скоростью передачи и длиной сообщения наличием независимого от источников помех других звеньев источника импульсных помех (ошибок) ИП j ; генерирующего импульсных помех (ошибки), распределенные по пуассоновскому закону со средней частотой следования f j :

(f T ) P (i − T ) = j

i j!

⋅ exp(− f j T j ) ,

108

(1)

где P (i j − T j ) - вероятность появления i j ошибок на интервале T j от i - го источника помех. [3] Анализ прохождения сообщения через звенья СК показывает, что происходит накаливание ошибок и совокупность вносимых ошибок в каждом из звеньев, кроме первого, представляет много мерную случайную величину, закон распределения которой в силу независимости источников помех звеньев может быть найден через одномерный распределения (1) звеньев СК:  j  j (f T )k P (i1T1 , i2T2 ...i j T j ) = exp − ∑ f k Tk ∏ k k , ik  k =1  k =1 i

(2)

Для каждого звена СК с учетом (2) могут быть определены вероятностные характеристики сообщения. [4] Вероятность прохождения сообщения через звено без ошибок:  j  P (m j = 0, T j ) = exp − ∑ f k Tk  ,  k =1 

(3)

Вероятность появления m j ошибок с учетом их группирования:  j   ∑ f k Tk  k =1  P (m j , T j ) =  mj

⋅e

−

∑ f k Tk k =1

(4)

где m j = ∑ j k , ik = 0,1, 2 ... - суммарное количество ошибок в сообщении при k =1

передаче по «j» звеньям СК.[5] Двойные ошибки внесенные в разных звеньях СК в сообщении могут быть скомпенсированные, если они попадают на один бит. Вероятность этого события

[

]

Po (m j = 2, T j ) = P (m j −1 = 1, T j −1 ) ⋅ P (m j = 1,τ j ) = f j −1T j −1 f jτ j ⋅ exp − ( f j −1T j −1 + f jτ j ) ,

(5)

где τ j - длительность бита сигнала в j - м звене СК. Сравнительные значения, достоверности сообщения длиной N = 12550 бит, передаваемого по СК из двух звеньев, в которых действуют помехи с частотами (6) f1 = f 2 = 0.5 1 , c V1 ,V2 - скорости передачи в звеньях СК, Pб - побитовая вероятность ошибки.

Результаты исследования СК приведенных в таблице 1 Таблица 1 - Результаты эксперимента Звенья СК 1 2 СК СК СК СК

V1 ,

V2 ,

Показатели Po

Мбит/с Мбит/с 1,0 0,9994 0,5 0,9988 1,0 0,5 0,9982 0,5 0,5 0,9976 1,0 1,0 0,9988 0,5 1,0 0,9982

Poш ,×10 −4

P(1),×10 −4

P(2 ),×10 −7

P(2 ),×10 −10

P(2 ),×10 −8

6 12 18 24 12 18

5,996 11,985 17,967 23,942 11,985 17,967

1,799 7,191 16,171 28,73 7,191 16,171

5,98 11,97 2,996 5,98

4,997 9,987 14,94 19,95 9,987 14,97

109

На основании вышеизложенного следует. 1. Реальные телекоммуникационные каналы связи предоставляют собой совокупность отдельных последовательно соединенных каналов с различными параметрами передачи сообщений и источников помех. 2. Источники помех в звеньях СК формируют поток ошибок с одномерным пуассоновским распределением. 3. При передаче по СК сообщения в нем формируются групповые ошибки, потоки которых в каждом из звеньев СК описываются соответствующими многомерными пуассоновскими распределениями. 4. Предложенная модель позволяет более точно определить вероятностные характеристики ошибок сообщений. Перечень ссылок 1. Б.Е. Аесенов, А.М. Александров. Об одном методе исследования потоков ошибок в каналах связи. Сб. «Проблемы передачи информации». М – 1968 – Т4. – Вып. 4. – с.79-83. 2. М.В. Арсеньев. Повышение достоверности передачи служебной информации по занятым телефонным каналам. Автореферат на соиск. уч. Степени к.т.н. –М. – 2007. – с.21. 3. В.М. Деундяк, М.А.Жданова. Обобщенная марковская модель источника ошибок q - ичного цифрового канала нескольких физических состояний. Математика и ее приложение: ЖИМО. – 2010. – Вып. 1(7). – с.33-40. 4. В.Р. Чакрян. Многомерные стохастические и имитационные модели телетрафика и каналов передачи данных в условиях помех. Автореверат на соиск. уч. Степени к.т.н. – Ростов на Дону. – 2009. – с.17. 5. В.Я. Певнев, М.В. Цуранов. Экспериментальное определение распределения ошибок в канале связи. Электронный ресурс: http://www.nbu.gov.ua.

110

УДК 621.391 МАРШРУТИЗАЦИЯ В БЕСПРОВОДНЫХ MESH СЕТЯХ НА ОСНОВЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ЧабанныйА.А., студент (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Аннотация. В статье представлен алгоритм построения оптимального маршрута от отправителя к получателю для беспроводных mesh сетей на основе протокола маршрутизации OLSR. В предложенном алгоритме используется генетический алгоритм для нахождения оптимального маршрута. Ключевые слова: беспроводные mesh сети, генетические алгоритмы, протокол маршрутизации, фитнесс функция. В данной работе предлагается новый способ построения маршрутов для протокола маршрутизации OptimizedLinkStateRoutingProtocol (OLSR). Данный протокол используется как в беспроводных мобильных ad-hoc сетях, так и в беспроводных стационарных mesh сетях. В соответствии со стандартом [1] в данном протоколе используется в качестве метрики количество переприемов, а маршрут строится последовательно: сначала ксоседним узлам, а затем от соседей до их соседей и так далее. Это построение возможно, так как узлы имеют полную топологическую базу сети. В данной работе предлагается построение маршрута на основе генетических алгоритмов (ГА). В их основе лежит использование эволюционных принципов для оптимального решения[2]. Сам принцип ГА заключается в следующем: сначала формируется первоначальная популяция, затем к этой популяции применяются операции кроссинговера и мутации, после чего происходит формирование новой популяции. Так продолжается итерационно до тех пор, пока не будет выполнено заданное количество итераций или выполнено условие прекращения поиска. Кодирование маршрута. Каждая хромосома представляет собой существующий маршрут от источника к получателю. Каждый локус хромосомы содержит узел, принадлежащий выбранному маршруту. Пример представлен на рис.1, где S это источник, N1,…, Nk – узлы маршрута, D – узел назначения, l – порядковый номер локуса. S

Nk D

локус:

…

l-1

хромосома:

…

Рисунок 1 – Пример кодирования маршрута в хромосоме

111

Формирование хромосомы происходит случайным образом при этом первый узел хромосомы это источник. Последующие узлы выбираются на основе топологической базы при этом выбранный узел должен иметь непосредственное соединение с узлом являющимся последним в хромосоме на текущий момент. Все узлы выбранные в данную хромосому запрещены для дальнейшего выбора, это сделано для предотвращения формирования петель в маршруте. При достижении узла назначения формирование хромосомы заканчивается, а данный узел заносится в хромосому. При таком формировании путей хромосомы могут иметь переменную длину. Формирование первоначальной популяции происходит случайным образом, в результате чего формируется nхромосом то есть популяция. Фитнес функция. Для оценки качества пути используется следующая функция: ∑𝑚𝑚 𝑖𝑖=1 𝐷𝐷𝐷𝐷𝑖𝑖 𝑓𝑓𝑖𝑖 = 𝑚𝑚 ∏𝑖𝑖=1 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑖𝑖

где, DT i (DelayTime) задержка i линии данного маршрута, а TSR i (TransmissionSuccessRatio) доля успешно переданных пакетов через i линию данного маршрута. Чем меньше значение фитнесс функции тем лучшим считается маршрут. Оператор отбора(селекция) предназначен для формирования набора родительских хромосом для последующего кроссинговера.Отбор тем самым фокусируется на исследовании перспективных областей в пространстве решений. В данной работе выбрана турнирная селекция с размером турнира равным двум. Это способствует более случайному выбору родительских хромосом для кроссинговера. Из родительской популяции случайным образом выбираются две хромосомы и сравниваются и фитнесс функции, та хромосома у которой значение фитнесс функции меньше заносится в специальную базу из которой в дальнейшем может быть выбрана для кроссинговера. Кроссинговер. Кроссинговер предназначен для формирования новых маршрутов в результате обмена двух выбранных родительских хромосом частями маршрута. На рис. 2 представлен пример осуществления операции кроссинговера. N1

↓ S

кроссинговер

↓ N7

потенциальные точки кроссинговера

↓ N5

(3,3)

Рисунок 2 – Пример кроссинговера

112

В данном алгоритме предлагается использовать одноточечный кроссинговер. Механизм работы следующий: сначала из отобранных родительских хромосом, турнирным способом, выбираются случайно две хромосомы для кроссинговера; затем в выбранных хромосомах происходит поиск одинаковых узлов; после этого из набора найденных одинаковых узлов выбирается одна случайная пара для кроссинговера в результате чего получается две новых хромосомы. Это продолжается до тех пор пока не будет образовано n новых хромосом. В результате кроссинговера могут образовываться петли в новых хромосомах. Для исправления этого используется функция восстановления. Она начинает одновременно просматривать хромосому сначала и с конца, сравнивая узлы маршрута, если будет найдено два одинаковых узла, которые находятся в разных локусах, то все узлы между этими двумя одинаковыми узлами будут удалены, а они будут объединены в один узел. В результате в хромосоме удаляются петли. Популяция может с определенной вероятностью подвергаться операции мутации. Одна из хромосом, выбранная случайно, подвергается мутации в результате чего маршрут данной хромосомы меняется. Для формирования маршрута используется топологическая база сети. Механизм мутации осуществляется следующим образом: у выбранной случайным образом хромосомы также случайно выбирается любой из ее узлов за исключением первого и последнего; затем все узлы после выбранного удаляются, и происходит формирование нового маршрута на основе топологической базы. После осуществления всех выше перечисленных операций происходит формирование нового поколения. Для формирования нового поколения используется стратегия элитизма. В этом случае часть сформированного нового поколения с наихудшей фитнесс функцией заменяется частью родительских хромосом с наилучшей фитнесс функцией. Такая стратегия позволяет сохранять хорошиемаршруты даже в случае если в результате кроссинговера будут образовываться маршруты с плохим значением фитнесс функции. Выводы. В данной работе представлен алгоритм нахождения оптимального пути на основе ГА. В качестве критерия эффективности используется комбинированная функция задержки и доли успешно доставленных пакетов. В дальнейшем планируется реализация данного алгоритма в одном из пакетов моделирования для проверки и сравнения его эффективности с алгоритмом построения маршрута по умолчанию в OLSR. Перечень ссылок [Электронный ресурс].

1.Стандарт протокола OLSR http://www.ietf.org/rfc/rfc3626.txt 2.Luke S. Essentials of Metaheuristics. A Set Notes[Электронныйресурс]. September, 2009 – 237.

113

–

Режим

Undergraduate

доступа: Lecture

УДК 621.391+004.896 ДОСЛІДЖЕННЯ СИСТЕМИ ПРОГНОЗУВАННЯ НАВАНТАЖЕННЯ НА ЕЛЕМЕНТИ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНОЇ МЕРЕЖІ, ПОБУДОВАНОЇ НА ОСНОВІ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ПРЯМОГО ПОШИРЕННЯ Чекунков О. С., магістрант (Донецький національний технічний університет, м. Донецьк, Україна) Трафік у сучасних телекомунікаційних мережах є самоподібним, що дозволяє на основі статистики будувати його короткостроковий прогноз [1].Метою роботи є дослідження ефективності використання нейромережі для прогнозування трафікуз різним рівнем самоподібності. В процесі роботи проведений аналіз характеристик двох типів трафіку –трафіку передачі потокового відео (параметр Херста H = 0,852) та трафіку передачі даних(параметр Херста H = 0,643).Для вирішення задачі прогнозування розглянутий математичний апарат, який використовується у нейронних мережах прямого поширення, та аспекти навчання нейронних мереж методом зворотного поширення помилки. Структура нейронної мережі представлена на рисунку 1. Нейронна мережа побудована на основі багатошарового персептрону, та має три прошарки: вхідний, прихований та вихідний. 𝜃𝜃 (1) 𝜃𝜃 (2) +1

𝑥𝑥1 𝑥𝑥2

𝑥𝑥� ...

...

𝑥𝑥𝑡𝑡

Рисунок 1— Структура нейронної мережі У якості функції активації нейронної мережі використана раціональна сигмоїда: 𝑙𝑙 (𝑥𝑥 ) =

𝑥𝑥

|𝑥𝑥|+1

(1)

Причиною введення нелінійності у нейронній мережі є математично доведена можливість отримати як завгодно точне наближення будь-якої неперервної функції багатьох змінних, використовуючи операції додавання та множення на число, суперпозицію функцій, лінійні функції, а також одну довільну неперервну нелінійну функцію однієї змінної [2]. Сигмоїдальні функції використовують в якості функцій активацій завдяки їх здатності ефективно узагальнювати інформацію.Використання раціональної сигмоїди дозволяє збільшити швидкість функціонування нейронної мережі, оскільки її розрахунок вимагає найменшу кількість процесорного часу.

114

На вхід нейронної мережі подається 𝑡𝑡 кінцевих значень часового ряду𝑥𝑥. Прогнозне значення 𝑥𝑥�наступного елементу часового рядурозраховується згідно з алгоритмом прямого поширення сигналу, який у векторному вигляді може бути представлений як: 𝑎𝑎 (2) = 𝑙𝑙�𝜃𝜃 (1) 𝑥𝑥�;

(Ошибка! Зак

𝑥𝑥� = 𝜃𝜃 (2) 𝑎𝑎(2) .

(Ошибка! Зак

Навчання нейронної мережі полягає у підборі вагових коефіцієнтів синаптичних зв’язків𝜃𝜃 (𝑖𝑖) нейронної мережі. Критерієм якості навчання виступає функція помилки нейронної мережі, яка розраховується за методом найменших квадратів з додаванням регуляризаційної компоненти: 𝐽𝐽(𝜃𝜃 ) =

2𝑚𝑚

∑𝑚𝑚 � 𝑖𝑖 − 𝑎𝑎𝑖𝑖 )2 + �∑ ∑ 𝜃𝜃 (1) + ∑ ∑ 𝜃𝜃 (2) �. 𝑖𝑖=1(𝑎𝑎 2𝑚𝑚 (Ошибка! Закладка не определена.)

Навчання нейронної мережі виконується ітераційно, згідно з алгоритмом зворотного поширення помилки: (3)

𝛿𝛿𝑘𝑘

(3)

= �𝑎𝑎𝑘𝑘 − 𝑥𝑥𝑘𝑘 �; 𝑇𝑇

𝛿𝛿 (2) = �𝜃𝜃 (2) � 𝛿𝛿 (3) .∗ 𝑙𝑙 ′ �𝜃𝜃 (1) 𝑥𝑥�; (3)

𝑇𝑇

𝛥𝛥(𝑙𝑙) = ∑ 𝛿𝛿𝑘𝑘 �𝑎𝑎(𝑙𝑙) � ; 𝜕𝜕

(𝑙𝑙) 𝜕𝜕𝜃𝜃𝑖𝑖𝑖𝑖

𝐽𝐽(𝜃𝜃 ) =

𝑚𝑚

(𝑙𝑙)

𝛥𝛥𝑖𝑖𝑖𝑖 .

(2) (3) (4) (5)

При навчанні нейронної мережі виконується нормалізації вхідних даних та розділення вхідного набору на три частини: тренувальний набір,перехресної перевірки і тестовий набір.Параметри нейронної мережі визначаються на основі аналізу навчальних кривих, які будуються як залежність результуючої середньої квадратичної абсолютної помилки нейронної мережі на тренувальному наборі і наборі перехресної перевірки від оцінюваного параметру в єдиній системі координат.Приклад навчальної кривої наведений у рисунку 2. Блакитним кольором на рисунку позначена функція помилки нейронної мережі на тренувальному наборі, червоним кольором – функція помилки нейронної мережі на наборі перехресної перевірки.

115

Середня квадратична абсолютна помилка

0.09 0.085 0.08 0.075 0.07 0.065 0.06

40 60 80 100 Кількість нейронів у прихованому прошарку

120

140

Рисунок 2 — Приклад навчальної кривої

Оптимальним вважається набір параметрів нейронної мережі, при якому навчальні криві на обох наборах перетинаються або наближаються одна до одної, та одночасно досягається мінімум функції помилки нейронної мережі. У наведеному прикладі кількість нейронів у прихованому прошарку може бути обрана у діапазоні від 8 до 16. Оцінена ефективність прогнозування трафіку нейронною мережею. Для трафіку передачі відео відносна помилка прогнозування складає 12,2%, для трафіка передачі даних — 37,6%. Низька якість прогнозу у другому випадку є наслідком високої випадковості величини трафіку у обраному наборі даних, що виражається у низькій автокореляції між значеннями набору.Була порівняна ефективність прогнозування трафіку за допомогою нейронної мережі з прогнозуванням трафіку на основі стандартної авторегресивної моделі, параметри якої розраховуються за допомогою метода Юла-Уолкера. Розрахований порівняльний показник точності прогнозу, як відношення середньої квадратичної абсолютної помилки прогнозу оцінюваного та еталонного прогнозу. Прогноз на основі авторегресивної моделі був обраний за еталонний. Для трафікупотокового відео порівняльний показник точності прогнозу склав 0,915, для трафіку передачі даних - 1,024. Це свідчить про те, що використання нейронної мережі для прогнозування самоподібного трафіку дає кращий прогноз, ніж регресивний аналіз, у той час, як для трафіку з низьким рівнем самоподібності ці два методи дають приблизно однаковий результат. Особливу увагу слід приділити розділеній оцінці помилок першого та другого роду, внаслідок різного впливу на ефективність функціонування телекомунікаційної мережі – помилка першого роду призводить до неефективного використання пропускної здатності мережі, у той час як помилка другого роду призводить до відкидання трафіка, втрати інформації, що призводить до зниження якості обслуговування, повторній передачі втрачених пакетів і як наслідок – перевантаженню мережі. Доля помилок другого роду при прогнозуванні за допомогою нейронної мережі складає близько 50%, у той час як використання стандартної авторегресивної моделі збільшує долю помилок другого роду до 80%. Таким чином, використання нейронної мережі для прогнозування трафіку у телекомунікаційній мережі є більш ефективним і дозволяє зменшити помилку другого роду при прогнозуванні. Використання розглянутого метода прогнозування у телекомунікаційних мережах дозволить підвищити ефективність функціонування систем динамічної 116

маршрутизації та моделі QoS, за рахунок прогнозування необхідних ресурсів каналів зв’язку. Перелік посилань 1. Структура телетрафика и алгоритм обеспечения качества обслуживания при влиянии эффекта самоподобия / Петров В.В. – Москва, 2004. – 199 с. 2. Arbitrary nonlinearity is sufficient to represent all functions by neural networks: A theorem / VladikYa. Kreinovich - University of Texas at El Paso, USA, 1990.

117

УДК 621.396 СЕТЬ 3G C СИСТЕМОЙ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПОДВИЖНЫМИ ОБЪЕКТАМИ (AVL-СИСТЕМОЙ) В УСЛОВИЯХ РАЙОНА AL-ABDALI Етоом Язан, магистрант, Хорхордин А.В., к.т.н., проф (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Одной из важнейших составляющих существования любой отрасли является постоянное развитие. А для мобильной связи этот принцип особенно актуален – с одной стороны, существует большая заинтересованность со стороны абонентов в получении новых услуг, а, с другой, огромная конкуренция подталкивает операторов постоянно вносить новые предложения на рынок связи. Более того, сотовыми сетями покрыты огромные территории, а сама сотовая связь настолько прочно вошла в обиход, что на её основе можно реализовать огромное количество услуг и проектов, не имеющих непосредственного отношения к передаче речи. Системы позиционирования известны не первый десяток лет, но развитию связанных с ними пользовательских сервисов препятствовали дороговизна оборудования, сложность технической реализации и отсутствие массового спроса. Ситуация стала меняться с появлением услуги позиционирования в мобильных сетях 3G. Наибольший интерес представляет создание крупных систем местоопределения, зона действия которых охватывает какой-либо город или регион, а число контролируемых объектов может расширяться в широких пределах. При построении диспетчерских систем позиционирования, так называемых AVL – систем (Automatic Vehicle Location), с помощью которых осуществляется централизованный контроль за местоположением и перемещением подвижных объектов в определенной зоне, одну из наиболее сложных проблем представляет организация надежного канала связи между контролируемыми объектами и диспетчерским центром. Поэтому использование в качестве транспортной среды каналов систем сотовой связи стандарта 3G с уже реализованной инфраструктурой сети позволяет наиболее оптимально с экономической точки зрения решить данную проблему. Кроме того, сотовые сети поддерживают высокую интенсивность связи и имеют широкую зону охвата. Целью данной работы является разработка телекоммуникационной сети 3G c системой позиционирования для управления подвижными объектами (AVL-системой) в условиях района Al-Abdali города Амман (Иордания). Al-Abdali является центральным районом с высокой плотностью населения и плотным уровнем застройки. Население района составляет 252000 человек. Площадь района составляет 25 км2. Прогнозируемое число абонентов по данным оператора составляет 25% от численности населения района, т.е. 63000 абонентов. В г.Амман можно выделить четыре категории абонентов и соответствующие им 4 тарифных пакета: − эконом-абоненты (тарифный пакет – «3G-базовый»); − абоненты общественного сектора (тарифный пакет – «3G +»); − абоненты бизнес сегмента (тарифный пакет «3G-бизнес»); 118

− активные абоненты (тарифный пакет «3G-актив»). В сети 3G будут предоставлены следующие сетевые услуги: − услуги телефонии; − услуги Интернет; − услуги SMS&MMS; − услуги мобильного TV; − услуги хранения и передачи файлов (музыка, видео, фото, информация) на базе FTP сервера; − услуги Game-сервера; − услуги LBS, AVL. По результатам оценки трафика, нагрузка на сеть от абонентов различных категорий составит порядка 12,7 Гбит/с, в том числе в каналах UL=3,22 Гбит/с, в каналах DL=9,48 Гбит/с. Трафик на направлениях к серверам ядра составляет порядка 100-1000 Мбит/с, нагрузка на внешний канал Интернет – 5078 Мбит/с; нагрузка на серверы систем LBS&AVL – 82 Мбит/с. Суммарная нагрузка на оборудование передачи данных составляет 12185 Мбит/с. Общая нагрузка на оборудование коммутации голосового трафика сети составляет 514 Мбит/с. Для построения радиосети 3G была выбрана концепция UMTS, с базовой технологией WCDMA. Для построения транспортной сети выбрана технология Gigabit Ethernet/10 Gigabit Ethernet. Для реализации данной технологии оператором будет развиваться оптическая сеть. Для обеспечения предоставления услуг LBS/AVL в проектируемой сети 3G выбрана технологию E-OTD. Исходя из того, что пропускная способность сети CDMA ограничивается пропускной способностью прямого канала, расчет допустимого количества абонентов на БС был проведен именно для прямого канала и составило 390 абонентов. Проектная нагрузка на базовую станцию составляет 79 Мбит/с. Значит БС можно подключать к транспортной сети оператора каналами с пропускной способностью 100 Мбит/с (например, оптический Fast Ethernet). Выбранное число БС – 16. При этом площадь покрытия одной БС составит 2,22 2 км , радиус покрытия одной БС составит 0,840 км. При эксплуатации сети радиус зоны покрытия БС и их количество может изменяться в зависимости от нагрузки, параметров местности и влияния внешних факторов на распространение сигналов. В сети предполагается использовать оборудование, которое поставляется компанией Huawei – Huawei Node B 2525, так как характеристики БС этого производителя смогут обеспечить высокий уровень емкости, управляемости и масштабируемости сети при относительно невысокой цене. Также в радиоподсистему входит контроллер базовых станций RNC. Для обеспечения оптимальной интеграции Node B и RNC будем использовать оборудование RNC Huawei 3505. В качестве коммутационной платформы для обслуживания голосовых вызовов будем использовать Huawei SoftX3000. Для совместимости и эффективности интеграции в качестве оборудования передачи данных будем использовать Huawei SGSN 9810. Это же оборудование будем использовать для реализаций функций GGSN. 119

Для реализации системы позиционирования, с учетом выбранного оборудования коммутации и передачи данных, в качестве оборудования предоставления услуг LBS/AVL выбран сервер Huawei 5628 MLC Superior, разработанный для сервисов– провайдеров, которые стремятся к быстрому внедрению и поддержке крупномасштабных услуг нового поколения, требующих определения местоположения абонентов. На рис. 1 представлена схема разработанной телекоммуникационной сети 3G в условиях района Al-Abdali.

Рисунок 1 – Схема телекоммуникационной сети 3G в условиях района Al-Abdali Перечень ссылок 1. Попов В.И. Основы сотовой связи стандарта UMTS / В.В. Андреев. – М.: ЭкоТрендз, 2005. – 296 с. Олифер В. Олифер Н., Компьютерные сети. – СанктПетербург: Питер, 2003. 2. Управление и качество услуг в сетях UMTS / В.О. Тихвинский, С.В. Терентьев – М.: ЭкоТрендз, 2007. – 400 с. 3. Naworocki M. Understanding UMTS radio network. Moddelling, planning and automated optimization / M. Naworocki, M. Dohler, A. Aghvami – Wiley, 2006. – 500 c.

120

УДК 621.97 ПРЕОБРАЗОВАТЕЛИ ДАВЛЕНИЯ ООО НПП «ЭЛЕМЕР». Сандул А. Е., гл. инженер (ООО "ЭЛЕМЕР-Украина", г.Запорожье, Украина) С каждым годом рынок средств и систем технологического контроля предъявляет участникам все более высокие требования, в частности датчики давления должны соответствовать ряду важных параметров: качеству изготовления, ремонтопригодности, метрологическим характеристикам, многообразию применяемых сенсоров, наличию встроенных реле, функциональности и удобству индикатора, гарантийному сроку эксплуатации, межповерочному интервалу и др. Сложную задачу совмещения данных характеристик в одном изделии решили разработчики известного российского производителя средств и систем технологического контроля – ООО НПП «ЭЛЕМЕР». Продукция НПП «ЭЛЕМЕР» – представлена датчиками, блоками питания, регистраторами, разнообразной вторичной аппаратурой, метрологическим оборудованием, модулями УСО. Одно из магистральных направлений развития НПП «ЭЛЕМЕР» – производство интеллектуальных датчиков давления. В этой области на предприятии накоплен огромный опыт, выпускается несколько серий датчиков, которые успешно применяются на сотнях предприятий всех отраслей промышленности и энергетики. Электроконтактные (сигнализирующие) манометры (ЭКМ) можно назвать «классикой» КИП. ЭКМ-1У,2У; ВЭ-16Рб; ДМ2005Сг, ДМ2010Сг – самые распространенные представители, обладающие многочисленными недостатками, которые им присущи: - все, что связано с подвижными контактами: дребезг, подгорание, окисление, механический износ, залипание; при скачке давления стрелка иногда даже выходит из зацепления с контактной группой; - высокая погрешность измерения и срабатывания уставок; - низкая вибростойкость; - необходимость ежегодной поверки. Приборостроение, конечно же, не стоит на месте. Электроконтактные манометры тоже модернизируются. В первую очередь, изменения касаются повышения механической прочности прибора и надежности коммутирующего устройства. Для этого в ЭКМ устанавливаются дополнительные магниты, микровыключатели, дорабатываются узлы передаточных механизмов, усложняется их конструкция. Эти меры несколько улучшают эксплуатационные показатели манометров, хотя понятно, что не кардинально. НПП «ЭЛЕМЕР» запущены в серийное производство ЭКМ-1005 и ЭКМ-2005 электронные манометры нового поколения. Такой цифровой прибор функционально отличается от любого традиционного электроконтактного манометра, а по характеристикам не имеет равных себе ни в России, ни в СНГ. Новые ЭКМ уже успешно используются в системах автоматического контроля, регулирования и управления технологическими процессами. ЭКМ-1005 (ЭКМ-2005) состоит из цифрового измерительного преобразователя давления и специально разработанного многофункционального ЖК-индикатора, не имеет подвижных или трущихся элементов, в цепях сигнализации используются 121

современные мощные реле и эффективная защита от ложного срабатывания. Отличная вибро- и сейсмостойкость, высокий класс точности и отличное быстродействие, перегрузочная способность сенсора и стойкость к гидроударам, простота и удобство настройки, - все это выгодно отличает новое изделие от предшественников. Кроме того, имеется возможность использовать в качестве выходного унифицированный токовый сигнал 4..20 мА; индикатор ЭКМ отображает наименование единицы измерения давления; на лицевую панель прибора выведены кнопки, позволяющие конфигурировать изделие. Ниже приведены некоторые технические характеристики, которые являются общими для обеих моделей новых электронных манометров: - виды измеряемого давления: абсолютное, избыточное, давление-разрежение, дифференциальное; - классы точности: В (±0,25%), С (±0,4%), D (±0,6%); - быстродействие (время гарантированного включения реле) - 100 мс; - степень защиты от пыли и влаги - до IP 67; - вибростойкость - амплитуда виброускорения до 20 м/с2 в диапазоне частот 1..100 Гц; - количество реле/уставок - 2/2; - варианты присоединений к процессу: М20×1,5; G1/2”; «полуоткрытая мембрана» - M39×1,5; M24×1,5; - материал штуцера - нержавеющая сталь 12Х18Н10Т; - материалы мембраны - нержавеющая сталь 316L, керамика Al2O3; - межповерочный интервал - 2..5 лет (в зависимости от класса точности); - гарантийный срок эксплуатации - 5 лет. Специально для новых ЭКМ разработаны многофункциональные жидкокристаллические индикаторы, на характеристиках которых необходимо остановиться отдельно. Отображение значения измеряемого параметра производится не только в цифровом виде, для этого также используются графическая шкала, соответствующая рабочему диапазону прибора, и отметки о положении и номерах уставок. Таким образом, технологический персонал имеет возможность оперативной визуальной оценки состояния, в котором находится контролируемый параметр по отношению к полному диапазону измерений и уставкам. Индикаторы приборов имеют подсветку белого цвета, а индикатор ЭКМ-2005 имеет увеличенные габариты и выпускается в двух исполнениях: позитивном и негативном. Следует заметить, что модели с позитивной индикацией оснащены встроенным элементом питания, что делает возможным контроль давления при отсутствии питающего напряжения. На индиикаторе любого ЭКМ отображаются единицы измерения (Па, кПа, МПа, кгс/см2, бар, %) и информация о срабатывании реле. Кроме приведенных выше отличий индикаторов, ЭКМ-1005 и ЭКМ-2005 имеют и другие особенности. Это касается вариантов исполнения, параметров питающего напряжения и потребляемой мощности, характеристик встроенных реле и др. (см. таблицу) В приборах применены разные методы защиты от ложного срабатывания: в ЭКМ-1005 используется мажоритарный принцип, а в ЭКМ-2005 для этой цели предназначено реле, формирующее задержку управляющего сигнала на время от 0 до 250 с. Доступ к меню обоих приборов при необходимости защищается паролем, их конфигурирование осуществляется с кнопочной клавиатуры на лицевой панели, а ЭКМ-1005, кроме того, имеет «кнопки» на корпусе, дублирующие основную клавиатуру, находящуюся под защитной крышкой с окном. Воздействие на эти 122

кнопки осуществляется с помощью магнитного брелока, которым комплектуется прибор. Есть особенность и в конструктивном решении новых ЭКМ. Прибор состоит из двух самостоятельных модулей - блока сенсора и электронного блока управления, индикации и коммутации. Любой из этих модулей может быть при необходимости заменен на аналогичный даже в производственных условиях. Впрочем, в производстве новых ЭКМ используются так тщательно отработанные технологии, что этой возможностью, скорее всего, воспользоваться так и не придется (не случайно же для этих приборов установлен такой длительный гарантийный срок). Датчики давления АИР-30 имеют удобную функциональную клавиатуру (внутреннюю или внешнюю). Ударопрочный корпус с возможностью поворота на 270° обеспечивает максимальное удобство и эффективность применения датчика ЭЛЕМЕР АИР-30 в различных условиях эксплуатации. Вращающийся с шагом 90° цифро-графический дисплей содержит информацию о величине и единице измерения давления, положении и состоянии уставок. Различные варианты исполнения мембран, штуцеров, фланцев и уплотнительных колец делают датчики АИР-30 поистине универсальными средствами измерения давления для широкого круга задач. Многообразие используемых разъемов и кабельных вводов позволяет выбрать необходимый способ подключения. Под задней крышкой интеллектуального датчика давления АИР-30 находятся удобные безвинтовые клеммные колодки для коммутации электрических цепей и тестовые клеммы для проверки токового сигнала, а также – кнопка «RESET» для возврата к заводским настройкам.. Помимо одного или двух возможных унифицированных токовых выходов 0..5 или 4..20 мА, датчики АИР-30 поддерживают работу с современными АСУ ТП по HART-протоколу. Серия АИР-30 S1 - датчики с тензорезистивными сенсорами российского и бельгийского (BCM Sensor) производства для всех видов давления. Сенсоры имеют мембраны из коррозионностойких материалов, давление перегрузки 200-300 %, обладает высокими метрологическими свойствами, возможностью охватывать широкий диапозон по измерению давления 0,04 кПа до 60 МПа и супер высокой стойкостью к гидроударам. Серия АИР-30 S2 имеет емкостные сенсоры производства Бельгии (BCM Sensor) и Германии (Endress+Hauser) по технологии Rosemount, отличающиеся высокой перегрузочной способностью, улучшенной метрологической стабильностью и надежностью. Давление перегрузки 200-500 %, для низкопредельных датчиков – до 1000%. Серия АИР-30 S3 - датчики с тензорезистивными мультисенсорами. В них применяются дифференциальные модули производства Японии с компенсацией влияния рабочего избыточного (статического) давления. Сенсор имеет цельноблочную конструкцию без уплотнительных колец. Встроенный дополнительный сенсор позволяет осуществлять компенсацию влияния рабочего избыточного давления при измерении разности давления. Характеристики преобразователей давления дают нам четкое представление о том, насколько серьезно на ООО НПП «ЭЛЕМЕР» подходят к функциональности выпускаемой продукции, какое значение придается надежности, устойчивости, эргономическим параметрам приборов и удобству работы с ними. Нет сомнений, что использование современных «умных» и надежных приборов с маркой «ЭЛЕМЕР» сделает любое предприятие еще более технологичным и эффективным. 123

Автоматизація і електрообладнання енергоємних виробництв

Автоматизация и электрооборудование энергоёмких производств

Control Systems for Large-Capacity Production Facilities

УДК 66.096.5-932.2 DISCRETE PARTICLE MODELING OF THE SOLID PHASE OF GAS-SOLID FLUIDIZED BED OF THE PNEUMATIC-VIBRATION SEPARATOR Gavrilenko B. PhD, Loginov V. M.Sc (Donetsk national technical university, Donetsk, Ukraine) Gas-fluidized beds consist of granular particles that are subject to a gas flow from below, large enough so that the gas drag on the particles can outbalance gravity, and the particles fluidize. When in the fluidized state, the moving particles work effectively as a mixer, which results in a uniform temperature distribution and a high mass transfer rate, both of which are beneficial for the efficiency of many physical and chemical processes, such as coating, granulation, drying, and the synthesis of fuels and base chemicals [1]. Fluidized bed is also formed in pneumatic-vibration separator for coal treatment. In order to enhance efficiency of the separator it requires a sound understanding of the process of separation which means a need for proper mathematical model. However, the prime difficulty in modeling life-size fluidized beds is the large separation of scales: The largest flow structures can be of the order of meters, yet these structures can be directly influenced by details of particle-particle collisions and particle-gas interactions, which take place below the millimeter scale. We can classify these different models most conveniently by considering the possible models for the solid phase and the gas phase separately. The dynamics of each of these phases can be described by (a) considering the phase as a collection of discrete particles that obey Newton’s law, which requires a Lagrangian (L) type of model, or (b) adopting a continuum description of the phase, which is then typically governed by a Navier-Stokes-type equation, which requires a Eulerian (E) type of model. Based on these two options for each phase, we categorize the different models available for gas-solid flow: − Discrete bubble model. Gas phase – L, solid phase – E. Gas-solid coupling – drag closures for bubles. Scale – industrial (10 m) − Two-fluid model. Gas phase – E, solid phase – E. Gas-solid coupling – gas-solid drag closures. Scale – engineering (1 m) − Unresolved discrete particle model. Gas phase – E (unresolved), solid phase – L. Gas-solid coupling – gas-particle drag closures. Scale – laboratory (0.1 m) − Resolved discrete particle model. Gas phase – E (resolved), solid phase – L. Gassolid coupling – boundary condition at particle surface. Scale – laboratory (0.01 m)

124

− Molecular dynamics. Gas phase – L, solid phase – L. Gas-solid coupling – Elastic collisions at particle surface. Scale – mesoscopic (<0.001 m) A graphical representation of the models is shown in Figure 1. Loth [3] has made a similar classification in a more general context for engineering science (including bubbles and droplets). Only models 1–3 (the discrete bubble model, the two-fluid model, and the unresolved discrete particle model, respectively) are used for the simulation of actual gas-fluidized beds. Model 4 (the resolved discrete particle model) is used for small, representative parts of fluidized beds, whereas model 5 is only suitable for very small (colloidal) systems. The grid indicates the scale on which the continuum phase is solved. To achieve proper accuracy model for pneumatic-vibrating separator must be of type of the model 3 or 4 (table 1). In both cases the solid phase of the gas-fluidized bed is modeled using discrete element method.

Figure 1 – Graphical representation of the models In this paper we will define the particular model to use for our studies of granular material processed by pneumatic-vibration separator. The continuous increase in computing power is now enabling researchers to implement numerical methods that do not focus on the granular assembly as an entity, but rather deduce its global characteristics from observing the individual behavior of each grain [5]. Due to their highly discontinuous nature, one should expect that granular media require a discontinuous simulation method. Indeed, to date the Discrete Element Method (DEM) is the leading approach to those problems. Modeling is straightforward: the grains are the elements, they interact through local, pairwise contacts, yet are also subject to external factors such as gravitation or contacts with surrounding objects, and they otherwise obey Newton’s laws of motion. The DEM is a numerical approach where statistical measures of the global behavior of a phenomenon are computed from the individual motion and mutual interactions of a large population of elements. It is commonly used in situations where state–of–the–art theoretical knowledge has not yet provided complete understanding and mathematical equations to model the physical system. Developing a DEM software often causes scientists to focus on marginal problems not related to their scientific work, such as: program interface, input/output of data, mesh generation or visualization of results. One solution is to use existing scientific frameworks, and plug–in one’s own calculation algorithms (Abaqus, Dyna, Adina, PFC3D etc). However 125

these frameworks rarely give the possibility of combining together different modelling methods such as FEM, SPH, DEM or other custom simulations. The solution proposed in [4] is to use a framework named YADE–OPEN DEM which will provide a stable base for scientists to operate on. Using an open–source development model will allow direct feedback from authors and encourage the scientific community’s participation. By application of a proper software design the valuable work of others will be preserved and reused. The DEM chosen uses position, orientation, velocity and angular velocity as independent variables of simulated particles which are subject to explicit leapfrog time–integration scheme (Lagrangian method). The three–dimensional dynamics equations based on the classical Newtonian approach for the second law of motion are used. The track of forces and moments acting on each particle is kept at every time–step. Contact forces depend on the particle geometry overlap and material properties. The normal, tangential and moment components of interaction force are included. An example model has been created that illustrates abilities of the chosen DEM framework (Figure 2). The model includes 240 spheres of equal size that are subject to gravitational force. On the Fig.2 we can see the spheres falling down.

Figure 2 – A simple model of granular material Further studies will be devoted to setting YADE particularly for pneumatic-vibration separator and creating a valid model. References 1. Kunii D, Levenspiel O. 1991. Fluid Engineering. Butterworth Heinemann Series in Chemical Engineering. London: Butterworth Heinemann 2. Numerical Simulation of Dense Gas-Solid Fluidized Beds: A Multiscale Modeling Strategy M.A. van der Hoef, M. van Sint Annaland, N.G. Deen, and J.A.M. KuipersAnnu. Rev. Fluid Mech. 2008. 40:47–70 3. Loth E. 2000. Numerical approaches for motion of dispersed particles, droplets and bubbles. Prog. Energy Combust. Sci. 26:161–223 4. YADE-OPEN DEM: an open–source software using a discrete element method to simulate granular material J. Kozicki F.V. Donz´e 126

УДК 621.446 АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ТОПКОЙ НИЗКОТЕМПЕРАТУРНОГО КИПЯЩЕГО СЛОЯ Амброс Н.И., магистрант, Неежмаков С.В., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Одним из эффективных способов решения актуальной проблемы экономии топливных ресурсов является использование нетрадиционных технологий, таких, как сжигание высокозольного твердого топлива в низкотемпературном кипящем слое (НТКС). В частности, топка НТКС может быть использована как источник теплоносителя шахтной котельной установки [1]. Одним из сдерживающих факторов внедрения подобных установок является несовершенство системы автоматизированного управления данным технологическим объектом. Структура эксплуатируемой в настоящее время системы автоматизации топок НТКС представляет собой ряд обособленных контуров управления, выполненных на основе относительно низкоэффективных регуляторов типа Р-25 [2]. При постоянных параметрах сжигаемого топлива (зольности, крупности, влажности) система работает устойчиво. При использовании угля из разных источников возникает проблема адаптации настроечных коэффициентов регулятора по контуру «топливо», так как управление температурой кипящего слоя только изменением подачи угля имеет ограниченные возможности [3]. При рассмотрении топки НТКС как объекта автоматизации практический интерес представляют динамические свойства системы. При традиционном подходе к рассмотрению данного вопроса скорость отклика объекта на динамические возмущения описывается уравнением теплового баланса [4]:

dTs S s ρ s cs H = jТ QT S s (1 − q3 − q4 ) − , dt − S s ρ g c gU o (Ts − To ) − I З − I л

(1)

где - сg, сs – теплоемкость газа и материала слоя; - ρg, ρs – плотность газа и насыпная плотность материала слоя; - Ss – площадь зеркала горения; - Нs – высота слоя; - Тs, To – температура слоя и газа; - Qт – теплота сгорания топлива; - jт – расход топлива на 1 м2 площади зеркала горения, (кг/м2*с); - Uo – скорость газа через слой; - q3, q4 – доля химического и механического недожега; - Iз, Iл – потери теплоты с отводимой золой и излучением, что соответствует апериодическому звену первого порядка. Из анализа математической модели, произведенного в [5], следует необходимость дополнения рассмотренного апериодического звена звеном запаздывания, в результате чего передаточная функция топки по контуру «топливо» имеет вид:

127

W ( p) =

K e − pτ , pTs + 1

(2)

где - К – передаточный коэффициент кипящего слоя по контуру «топливо»; - τ – время запаздывания. Передаточная функция термопары имеет вид:

Wt ( p ) =

1 pTt + 1

(3)

Постоянная времени термопары Tt=120 сек. Структурная схема существующей системы управления температурой кипящего слоя представлена на рис. 1. В реальных условиях эксплуатации агрегата передаточный коэффициент может находиться в пределах 2≥K≥0.5 (при изменении зольности топлива от 20% до 80%), а время запаздывания – 200≥τ≥20 сек (при изменении крупности от 1 до 13 мм).

Рисунок 1 – Структура одноконтурной системы управления В схеме используется ПИД-регулятор с передаточной функцией вида R( s ) = K p + K i / s + K d s . Постановка задачи оптимизации в данном случае предполагает при заданных структуре объекта управления и неопределенностях его параметров поиск коэффициентов Кр, Ki и Kd регулятора, при которых в представленной замкнутой структуре переходный процесс будет иметь: максимальное перерегулирование — не более 20 %; время нарастания — не более 1000 с; длительность переходного процесса — не более 1600 с. Эта задача может быть решена средствами компьютерного моделирования. Начальные значения параметров выбраны в соответствии с методикой настройки ПИД-регуляторов Зиглера-Николса, согласно которой, коэффициенты Ki и Kd устанавливаются равными нулю, а коэффициент Кр увеличивается до тех пор, пока система не потеряет устойчивость. Предельное значение Кр обозначается, как Кu, а период автоколебаний — как Рu. Задаются следующие значения коэффициентов регулятора: Kp = 3 ⋅ Ku / 5 , Ki = 6 ⋅ Ku /(5 ⋅ Pu ) , Kd = 3 ⋅ Ku ⋅ Pu / 40 . Определение параметров производится для робастного управления при любых значениях К и τ из указанных выше диапазонов. Однако как показывают результаты моделирования (рис. 2), уже при нахождении переменных в пределах 1.3≥K≥0.7 и 90≥τ≥30 возможности по настройке ПИД-регулятора практически исчерпаны, и одноконтурная система управления температурой кипящего слоя теряет устойчивость на части диапазона используемых параметров топлива.

128

Рисунок 2 – Результаты моделирования одноконтурной системы управления На основании изложенного, предлагается использовать двухконтурную систему управления температурой кипящего слоя с коррекцией по воздуху (рис. 3). Передаточная функция кипящего слоя по контуру «воздух» имеет вид:

Wv ( p ) =

1 pTv + 1

(4)

В системе отсутствует звено запаздывания в данном контуре, что оказывает положительное влияние на её динамические свойства. Согласование контуров управления обеспечивается введением блока Transfer Fnc1 [3] для усиления взаимосвязи ПИД-регуляторов.

Рисунок 3 – Структура двухконтурной системы управления 129

Рисунок 4 – Результаты моделирования двухконтурной системы управления Первоначальная настройка параметров ПИД-регулятора по контуру «воздух» Kpv, Kiv и Kdv выполняется по методике, изложенной выше. Как показывают результаты моделирования, приведенные на рис. 4, при нахождении переменных в пределах 2≥K≥0.5 и 20≥τ≥200 возможности по настройке ПИД-регуляторов использованы лишь частично, при этом двухконтурная система управления температурой кипящего слоя обеспечивает устойчивость на всем диапазоне возможных параметров топлива. Проведенные исследования показали целесообразность использования для управления температурой кипящего слоя двухконтурной системы управления с коррекцией по воздуху, что позволит осуществлять устойчивую работу топки на всем диапазоне изменения параметров топлива. Актуальным направлением дальнейших исследований является обоснование аналитических зависимостей и структуры компьютерной модели процесса, предусматривающих эффективное использование двухконтурной системы автоматического управления топкой НТКС при динамичной смене сортности сжигаемого угля. Перечень ссылок 1. Ж.В. Вискин и др. Сжигание угля в кипящем слое и утилизация его отходов. – Донецк: «Новый мир», 1997 г. – 284 c. 2. Батицкий В. А., Куроедов В. И., Рыжков А. А. Автоматизация производственных процессов и АСУ ТП в горной промышленности; Учеб. для техникумов.— М.: Недра, 1991.— 303 с: ил. 3. Изерман Р. Цифровые системы управления: Пер. с англ. – М.: Мир, 1984. – 541 с. 4. Махорин К.Е., Хинкис П.А. Сжигание топлива в псевдоожиженном слое. –К.: Наукова думка, 1989. – 204 с. 5. Гавриленко Б.В., Неежмаков С.В. Математическая модель топки кипящего слоя шахтного автономного воздухоподогревателя в нестационарных условиях // Проблеми експлуатації обладнання шахтних установок: Збірник наукових праць. – 2005. – с. 297 – 304. 130

УДК 622.012 АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ТРАНСПОРТИРОВАНИЯ ПОРОДЫ НА ОТВАЛ Ананичев В.В., студент; Жовтобрух С.А., ассистент (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) На горнодобывающих предприятиях отвалы служат для складирования породы, имеют, преимущественно, коническую форму и оборудованные рельсовой канатной откаткой. Выбор системы транспортирования породы на отвал обосновывается техникоэкономическим обоснованием и производится исходя из местных условий: ситуационного плана, расстояния транспортирования, емкости, производительности и срока службы отвалов, влажности и крупности транспортируемой породы. В настоящее время уровень автоматизации породных отвалов остается достаточно низким, высокая доля ручного труда приводит к аварийности и большим материальным затратам. Поэтому, повышение уровня автоматизации породных отвалов с целью повышения производительности и снижения экономических затрат на их обслуживание, является актуальной задачей. Для учета производительности породных отвалов необходимо знать массу вывозимой породы на отвал. Знание этого параметра позволяет обеспечить: равномерное распределение породных масс в выработанном пространстве карьеров, зонах обрушений, ущельях, оврагах и т.п. с подветренной стороны населённых пунктов и промышленных площадок с целью уменьшения ущерба для окружающей среды; нормальную работу лебедки, так как при перегрузке вагонеток происходит чрезмерная нагрузка на двигатель и канат, что может привести к экономическим затратам на ремонт оборудования. Технологическая схема транспортирования породы на отвал представлена на рисунке 1. При достижении верхнего уровня в бункере 1 порода поступает в вагонетку 5 через затвор 2, который оборудован приводом 3 и пусковой аппаратурой 4, при достижении установленной максимальной массы, которая определяется весоизмерительной платформой 6, вагонетка направляется на отвал 13 за счет лебедки 11, которая оборудована приводным электродвигателем 10 и пусковой аппаратурой 9. Также предусмотрены концевые датчики: датчик наличия вагонетки на загрузочной площадке ДНВ и датчик положения вагонетки ДПВ, который предназначен для исключения переподъема вагонетки. Информация с датчиков поступает в блок контроля и управления 7, который обрабатывает полученную информацию и вырабатывает управляющие воздействия. Процесс транспортирования породы может осуществляться как автоматически с учетом всех параметров и формированием команд автоматического управления затвором бункера и движением вагонетки к местам погрузки и разгрузки, так и дистанционно диспетчером посредством кнопочного поста 8, либо с пульта горного диспетчера 14. Для реализации данного процесса транспортирования породы на отвал была разработана автоматизированная система управления, структурная схема которой приведена на рисунке 2. 131

КП

ВУ

8 ПГД

БКУ

14 9

7 11 НУ 3

Д2 13

5 Д1

6 Рисунок 1 – Технологическая схема транспортирования породы на отвал

ДКМ

БСА

ДКУ

КП

БУ

ДП

БСД

ДНВ

БП

К ЭД

ПЗ

БПИ

К ОПЕРАТОРУ

Рисунок 2 - Структурная схема системы управления транспортирования породы на отвал

132

Схема работает следующим образом: информация с датчика контроля уровня породы в бункере (ДКУ), датчика положения вагонетки (ДП) и датчика наличия вагонетки на загрузочной площадке (ДНВ) через блок согласования дискретных сигналов (БСД), а информация с датчика контроля массы (ДКМ) через блок согласования аналоговых сигналов (БСА) поступает на микроконтроллер в составе блока управления (БУ), где обрабатывается поступившая информация и вырабатывается управляющее воздействие, которое передает информацию о текущем состоянии процессов объекта диспетчеру через блок передачи информации (БПИ). В случае срабатывания ДКУ опрашивается ДНВ: если вагонетка отсутствует на загрузочной площадке, через пускатель включается лебедка и доставляет вагонетку на загрузочную площадку, подается сигнал на привод задвижки (ПЗ) бункера и вагонетка наполняется до тех пор, пока не сработает ДКМ, затем на ПЗ подается сигнал на закрытие шибера бункера. Включается лебедка и поднимает вагонетку на террикон. Для того, чтобы вагонетка не проехала место разгрузки, в конце подъема устанавливается ДП, который при срабатывании будет свидетельствовать, что вагонетка прибыла. Так же в схеме есть индикация (И) включающее в себя предупредительную сигнализацию о начале подъема/спуска вагонетки и различные светодиодные индикаторы, свидетельствующие о работе системы. Данным процессом можно управлять как непосредственно с кнопочного поста (КП), так и удаленно с пульта диспетчера. Таким образом, рассмотренная структурная схема позволяет комплексно охватить объекты, участвующие в процессе транспортирования породы на отвал, проконтролировать вес породы, загружаемой в вагонетку, что приведет к стабилизации усилий на приводном двигателе и подъемном канате. Это обеспечит снижение энергозатрат на транспортирование породы и равномерность распределения массы на отвале. Перечень ссылок 1.Транспорт на горных предприятиях. Под общей ред. проф. Б.А. Кузнецова. Изд. 2-е, перераб. и доп. М., «Недра», 1976, с. 552. Авт.: Б.А. Кузнецов, А.А. Ренгевич, В.Г. Шорин и др. 2.Автоматизация шахтных установок – Ю.Г. Авласенко, М.М. Ковалевский. Государственное издательство технической литературы УССР, Киев 1958. 296 с 3.ЕвстифеевА.В. – Микроконтроллеры AVR семейств Tiny и Mega фирмы ATMEL, 5е изд., стер. – М.: Издательский дом «Додэка-XXI», 2008. – 560с. 4.Гутников В.С. – Интегральная электроника в измерительных устройствах. – Л.: Энергия. Ленингр. отд-ние, 1980. – 248 с., ил.

133

УДК 624.1 АНАЛИЗ ГИДРАВЛИЧЕСКОГО РАСЧЕТА ТРУБОПРОВОДНЫХ СЕТЕЙ РАЗЛИЧНОЙ КОНСТРУКЦИИ Буслов И. В., студент; Качковский А. Д., студент; Пятышкин Г. Г., доц., к.т.н. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) На сегодняшний день проблемы транспортировки по трубопроводам, будь то сырье, топливо или теплоноситель, требуют значительных финансовых затрат. А если стоит необходимость снабжения одним источником нескольких потребителей, то на первый план выходят конструкция трубопроводной сети и ее эффективность. На современном этапе к сетям предъявляют все больше требований: минимальная протяженность, бесперебойность подачи ресурса потребителю в аварийном режиме, простое устранение аварийной ситуации без остановки работы сети, автоматическое распределение потоков в сети. Решение всех этих требований в большинстве случаев зависит от конструкции трубопроводной сети. В данной работе был произведен анализ гидравлического расчета тупиковой разветвленной и кольцевой сетей. Имея одинаковые параметры потребителей и их расположение на примере теплоносителя (вода), были получены данные о параметрах источника теплоносителя, а также надежность данных сетей в аварийном режиме. Также была определена возможность автоматизации сетей данной конструкции и легкость реализации данной возможности. Рассмотрим первой тупиковую разветвленную сеть (рисунок 1). Начальными данными являются длины трубопроводов l, диаметр трубопровода (d) рельеф местности (разность высот h), давление необходимое потребителю (Р), а также расход необходимый всем потребителям (Q).

Рст1 О Q

Рм

Рст2 А

Рст4

Q2 С

D Q4

Рст3 K

Рисунок 1 – Схема тупиковой разветвленной сети Так как общий расход в основном трубопроводе будет равен сумме расходов у каждого потребителя, то получим: Q = Q1 + Q3 + Q4 (1)

134

Записав уравнение Бернулли для точки разветвления трубопроводов и конечного сечения, например, первого трубопровода (пренебрегая разностью скоростных напоров), получим: , (2) где Σ Р пот – потери давления на трение и местные сопротивления Обозначив сумму первых двух членов через P cт и выражая третий член через расход, получим: P ст2 = P ст3 + K⋅Q 3 m P ст2 = P ст4 + K⋅Q 4 m Q2 = Q3 + Q4

(3)

K и m – определяются в зависимости от режима течения (числа Рейнольдса Re). Например, при турбулентном режиме: , m=2,

(4)

где К мс – коэффициент местных сопротивлений, λ – коэффициент трения. Таким образом, получаем систему четырех уравнений с тремя неизвестными: Q 3 , Q 4 и P ст2 . Такая система решается при помощи итерационного метода. После определения Р ст1 и Р ст2 аналогичным способом, определяется начальное давление Р м : P м = P ст1 + K⋅Q 1 m P м = P ст2 + K⋅Q 2 m Q = Q1 + Q2.

(5)

Так как в данном методе необходимо знать конечное давление у потребителей, то расчет ведется от конца к началу. Определяя начальное давление необходимое для такой сети и определенного расхода. Полученные данные расчета представлены в таблице 1. Таблица 1 – Результаты гидравлического расчета. l, м h, м d, м q, м3/с w, м/с ΔР, Па Р ст , Па Р нач , Па

O-A 250 -5 0,3 0,3 4,24 25117

A-B A-С С-K 150 180 150 7 0 -2 0,3 0,3 0,3 0,044 0,256 0,207 0,62 3,62 2,64 70878 39346 1563 10000 40000

С-D 200 3 0,3 0,049 0,69 31531 10000

106007

Теперь рассмотрим тупиковую кольцевую сеть (Рисунок 2) Начальные данные те же что и в первой схеме но теперь источник и потребители соединены кольцевой сетью, схема примет вид. Согласно схеме (рисунок 2) Q = Q5 + Q6 + Q7 (6) Величины Q, Q 5 , Q 6 , Q 7 заданы и они являются постоянными. Алгебраическая сумма потерь напора для любого замкнутого контура равна нулю. (7) ΣKQ2 = 0 135

Потом задаются расходами Q 1 , Q 2 , Q 3 , Q 4 Далее определяют величину невязки потерь давления в кольце уравнением: ΔР = ΣKQ2 = K 1 ∙ Q 1 2 + K 2 ∙ Q 2 2 + K 3 ∙ Q 3 2 + K 4 ∙ Q 4 2 (8) Если ΔР имеет знак +, то это означает, что перегружены участки в которых потери потоков направлены по часовой стрелке. Далее определяют ΔV ΔV = ΔР/(2∙ ΔKQ) (9) После определения величины невязки уточняют потери напоров. Потом определяют величину невязки для новых расходом и так пока ΔР не станет минимальной.

K Q5 Q1 A

Q6 E

Q3 Q7

F Рисунок 2 – Схема тупиковой кольцевой сети Полученные данные расчета представлены в таблице 2. Таблица 2 – Результаты гидравлического расчета l, м h, м d, м q, м3/с w, м/с ΔР, Па Р ст , Па Р нач , Па

O-A A-B A-D B-K 150 125 289 75 -5 0 0 7 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,1549 0,1449 0,044 4,24 2,19 2,05 0,62 - 49877 10016 20261 70394 10000 147270

B-C 289 0 0,3 0,1108 1,57 11834

D-C 125 0 0,3 0,062 0,88 1602

D-F 75 -2 0,3 0,207 2,93 - 9254 40000

С-E 100 3 0,3 0,049 0,69 32275 10000

При расчете сетей получены данные которые говорят о том, что кольцевые сети являются наиболее надежными для эксплуатации важного сырья потребителям. Кольцевая сеть обладает простотой в автоматизации потоков и распределении их потребителям. Также кольцевая сеть легко устраняет аварийный режим, так при разрыве любого участка кольца, сеть все равно будет снабжать всех потребителей тем же количеством ресурса. В разветвленной сети этого нет, при разрыве к примеру участка АС без источника останутся сразу два потребителя. Но есть отрицательная сторона, при одинаковых параметрах из-за большей протяженности гидравлическое сопротивление кольцевой сети на треть больше чем разветвленной, что требует большей мощности насосов у источника, а так же большие затраты на ее

136

строительство. Но для простого обеспечения автоматического регулирования расходов у потребителей можно рекомендовать применение кольцевой сети. Перечень ссылок 1.Николай Прядко Теплові мережі: [техническая и специальная литература, нергетика и электротехника, cтудентам ВУЗов.] / Алерта 2005. – 227с.

137

УДК 622.647.2 УСТРОЙСТВО СТАБИЛИЗАЦИИ ГРУЗОПОТОКА КОНВЕЙЕРНОЙ ЛИНИИ Бутко А.А., студент; Ставицкий В.Н., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) В угольных шахтах и рудниках для доставки полезного ископаемого из забоя, а также для транспортирования его по сборным штрекам, бремсбергам, уклонам и наклонным стволам в настоящее время широко применяются ленточные конвейеры. Расстояние транспортирования ленточными конвейерами достигает нескольких километров, а их трасса может иметь различную схему, что позволяет приспосабливать конвейеры к условиям производства и местности [1]. Основной особенностью конвейерного транспорта как объекта управления является высокая неравномерность грузопотока, вызванная тем, что конвейерная линия по своему технологическому назначению является транспортным объектом, обслуживающим очистной и подготовительный забой. А технологические паузы в работе механизмов (аварийная остановка лавы, периодические изменения скорости перемещения комбайна вдоль лавы и т.д.) являются причиной неравномерного грузопотока. Неравномерность поступления груза ведет к нерациональному использованию мощности привода (при недогрузке), а также чрезмерному износу тягового органа и снижению надежности АД (при перегрузе) [2]. В настоящее время существует 2 способа уменьшения неравномерности грузопотока: регулирование частоты вращения приводного электродвигателя конвейера и применение промежуточных накопительных бункеров. Однако использование частотно-регулируемого привода имеет ряд спорных моментов: диапазон регулируемой частоты для конвейеров ограничен и не приводит к экономии энергии; при уменьшении частоты вращения надо обеспечить рабочий момент на валу двигателя, к тому же длительная работа в режиме пониженных частот приведет к принудительному охлаждению как двигателя, так и преобразователя. Помимо этого данный подход не позволяет обеспечить выравнивание грузопотока для последующих конвейеров в цепи, что требует применения регулируемых приводов на каждом конвейере. Таким образом, с точки зрения повышения энергоэффективности, в шахте целесообразно регулировать не производительность конвейера, а поступающий на него грузопоток, приближая его к номинальному значению, тем самым предотвращая режим холостого хода и увеличивая КПД конвейерной установки. Это может быть достигнуто за счет применения аккумулирующих бункеров (бункеров-питателей), объем, и производительность которых будут определять, и выравнивать грузопоток на забункерной конвейерной линии [3]. Для учета производительности бункера необходимо знать состояние его загрузки (уровень угля в бункере). Зная этот параметр, а также массу породы на ленте забункерного конвейера, можно обеспечить равномерное распределение погонной нагрузки на ленту забункерного конвейера за счет регулирования положения шиберного затвора бункера. Таким образом, главной целью создания автоматизированной системы является повышение эффективности и надежности конвейерного транспорта за счет уменьшения неравномерности загрузки магистральных конвейеров.

138

Обобщенная структурная схема автоматизации объекта приведена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Обобщенная структурная схема автоматизации объекта На рисунке 1 приняты следующие обозначения: БУСГ – Блок управления стабилизацией грузопотока; УКЛ – Участковая конвейерная линия; МКЛ – Магистральная конвейерная линия; БП – Промежуточный бункер-питатель; Ш – Шиберный затвор; ВДУ – Весовой датчик уровня; КВ – Конвейерные весы; АУ – Аварийный уровень; 1 – загружаемая в бункер горная масса; 2 – информация горному диспетчеру о состоянии загрузки бункера (вес бункера с горной массой); 3 – горная масса, поступающая из бункера на МКЛ; 4 – информация, поступающая с конвейерных весов на пульт диспетчера; 5 – управление шибером бункера. Алгоритм работы устройства стабилизации грузопотока приведен на рисунке 2.

Рисунок 2 – Алгоритм работы устройства стабилизации грузопотока 139

На рисунке 2 приняты следующие обозначения: X1 – аварийный уровень; X2 – удельный вес угля на конвейерной ленте; X2max – максимально допустимый удельный вес угля на конвейерной ленте; X2min – минимально допустимый удельный вес угля на конвейерной ленте; X3 – срабатывание концевого выключателя КВ1 на полной открытие шибера бункера; X4 – срабатывание концевого выключателя КВ2 на полное закрытие шибера бункера; Y1 – включение двигателя шибера на открытие; Y2 – включение двигателя шибера на закрытие; ‘’Стоп’’ – выключение двигателя шибера бункера; HL1 – световой индикатор аварийного уровня; HL2– световой индикатор на срабатывание концевого выключателя КВ1 (полное открытие шибера бункера); HL3 – световой индикатор на срабатывание концевого выключателя КВ2 (полное закрытие шибера бункера). Система автоматизации работает следующим образом: информация с весовых датчиков уровня (ВДУ) и с конвейерных весов (КВ) поступает на блок управления стабилизацией грузопотока (БУСГ), где полученная информация обрабатывается и затем поступает сигнал на привод двигателя шибера (ДШ) бункера-питателя. Открытие/закрытие шибера бункера зависит непосредственно от уровня заполнения бункера, а также от количества породы на ленте конвейера. А именно: если с датчика уровня (ВДУ) поступает сигнал, что уровень бункера достиг аварийного, то необходимо опросить концевой выключатель КВ1 на полное открытие шибера бункера, и в случае, если КВ1 сработал и уровень по-прежнему аварийный, то необходимо остановить весь процесс и оповестить об аварии. В случае если уровень в бункере не достиг аварийного состояния, то следует проверить удельный вес угля на конвейерной ленте, т.е.: - удельный вес угля находится в оптимальном диапазоне (X2min<X2<X2max) – двигатель шибера выключается; - удельный вес угля превышает максимально допустимый – двигатель шибера выключается и включается на реверс (закрытие). После этого опрашивается концевой выключатель КВ2 на полное закрытие шибера бункера, и в случае, если КВ2 сработал, то двигатель шибера выключается и загорается световой индикатор, что шибер бункера полностью закрыт; - удельный вес угля меньше минимально допустимого – двигатель шибера включается на открытие, затем опрашивается концевой выключатель КВ1 на полное открытие шибера бункера, и в случае, если КВ1 сработал, то двигатель шибера выключается и загорается световой индикатор, что шибер бункера полностью открыт. Применение предлагаемой системы позволит снизить износ конвейерной ленты, уменьшить потери энергии в приводе конвейера за счет обеспечения более рационального режима работы магистрального конвейера. Перечень ссылок 1. Малиновский А.К. Автоматизированный электропривод машин и установок шахт и рудников. – М., Недра, 1987.-280с. 2. Толпежников Л.И. Автоматическое управление процессами шахт и рудников. – М.: Недра, 1985. –352 с. 3. Гаврилов П.Д., Гимельштейн Л.Я., Медведев А.Е. Автоматизация производственных процессов. Учебник для ВУЗов. М.: Недра, 1985. – 216с.

140

УДК 621.791.754 РАСЧЕТ СКОРОСТИ ПЛАВЛЕНИЯ ПРЕДВАРИТЕЛЬНО НАГРЕТЫХ ПРОВОЛОК РАЗЛИЧНОГО ХИМИЧЕСКОГО СОСТАВА ПРИ ДУГОВОЙ СВАРКЕ Варуха Е.Н.,Карченко О.И., Коробцов А.С. (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) Ключевые слова: сварка, плавящийся электрод, углекислый газ, обратная полярность, подогрев электрода, расчет скорости плавления электрода, эмпирическая формула, точность вычислений. Создание системы автоматического управления сварочными процессами должно базироваться на достаточно точных математических моделях элементах процесса и в том числе на эмпирических моделях. Известна эмпирическая формула [1], позволявшая до настоящего времени наиболее простым образом описывать зависимость скорости плавления (подачи) сварочной проволоки – V (кг/с), далее электрода, от параметров процесса сварки в углекислом газе током обратной полярности: V = AI + BI 2 d э−1 + СI 2 d э− 2 h ,

(1)

где I , d э и h - ток сварки, диаметр и вылет электрода; А, В, С – постоянные эмпирические коэффициенты. Недостатком формулы (1) является то, что величина входящих в нее эмпирических коэффициентов однозначно получена экспериментально только для одних конкретных условий сварки. Например, в работе [1] величины коэффициентов были получены только для электрода Св-08Г2С при условии равенства его температуры температуре окружающей среды – Т о =20оС. Чтобы определить новые значения коэффициентов для других температур предварительного подогрева Т п и других марок электрода каждый раз необходимо проводить многочисленные трудоемкие эксперименты. Поэтому целью настоящей работы явилось получение эмпирической формулы для расчета скорости плавления предварительно нагретых проволок различного химического состава при дуговой сварке в углекислом газе. Для определения исследуемых в настоящей работе зависимостей в качестве исходных данных были использованы данные расчетов скоростей подачи V электрода, полученные в работе [2] по численной модели зависимости V=f(I, d э , h, Т п ) для сварочных проволок Св-08Г2С, Св-06Х19Н9Т и Св-08. Обработка этих данных проводилась с помощью компьютерной программы Statistica, предоставляющая широкие возможности по описанию исследуемых зависимостей функциями или полиномами различного вида и определения входящих в них коэффициентов с помощью метода наименьших квадратов.

141

Тп

qм

2 Тм

qв h

Тв

qж-т

Тпл

Рисунок 1 - Схема источников нагрева, определяющих плавление электрода 1 - электрод; 2- токоподводящий наконечник; 3 - дуга; 4 - изделие.

Вид эмпирической формулы (1) аналогичен виду уравнения баланса мощностей (2), определяющих нагрев и плавление электрода (рис.1): V (H пл − Н п ) = qм + q ж − т + qв ,

(2)

где qм – часть мощности, выделяющейся в контактном переходе "токоподводящий наконечник – электрод" и поступающая на нагрев электрода от температуры электрода - Т п на входе в токоподводящий наконечник до температуры - Т м на выходе из токоподводящего наконечника, Вт; qв – мощность, определяемая нагревом вылета проходящим током в соответствие с законом Джоуля-Ленца и поступающая на нагрев электрода от температуры Т м до температуры – Т в , Вт; qж−т – мощность, обусловленная тепловым потоком через границу плавления из жидкого металла в твердый и определяющая нагрев электрода от температуры Т в до температуры плавления – Т пл и перевод электродного металла из твердого состояния в жидкое при температуре плавления, Вт; H пл - энтальпия жидкого электродного металла при температуре плавления. В свою очередь, qм = U м ⋅ I

(3)

где U м – часть падения напряжения в контакте "токоподводящий наконечник – электрод", определяющая тепловой поток qм . Мощность qв = I 2 ⋅ Rв

(4)

где R в – интегральное сопротивление вылета электрода, (Ом). q ж - т = qн + q L

(5)

где q н - часть мощности q ж-т , идущая на нагрев электрода от Т в до Т пл, Вт; q L – часть мощности qж−т , идущая на перевод металла из твердого состояния в жидкое при постоянной температуре Tпл , равная: qL = V ⋅ H L ,

(6)

где Н L – скрытая теплота плавления. По данным численной модели расчета скорости плавления V [2]:

(

)

′ + k к ⋅ I ⋅ d э−1 − k 2 ⋅ V , qн = I ⋅ U аэф 142

(7)

где U′ аэф – часть эффективного анодного падания напряжения U аэф , определяющая мощность, которая идет на нагрев электродного металла от Т в до температуры отделяющейся от электрода капли – Т к . Другая часть U аэф определяет мощность, расходуемую на потери энергии за счет излучения и испарения с поверхности формирующейся на торце электрода капли расплавленного металла. k к – постоянная, определяемая тепловыделением в капле расплавленного металла за цикл ее формирования от нагрева проходящим током, Ом·м; k 2 - постоянная, равная мощности, уносимой с электрода отрывающейся каплей. Обработка исходных данных с использованием (2) позволила установить общий вид эмпирического уравнения для расчета скорости плавления электрода:

[

]

′ ) / ∆H − А + (k к / ∆H − В ) ⋅ I / d э ⋅ I ⋅ exp(− θh / d э ) + V = { (U м + U аэф

(

+ АI + ВI / d э + СI h / d 2

2 э

)}

(8)

где . (9) ∆H = H пл − H п + k 2 − H L Величина констант, входящих в уравнения (8) и (9), для проволок разных марок представлены в табл. 1. Таблица 1 - Константы, входящие в уравнения (8) и (9) Константа

Св-08 1367,5

Н пл , кДж/кг Н L , кДж/кг U' аэф , В k к ·106, Ом·м k 2 , кДж/кг

858,3

Величина константы [2] Св-08Г2С Св-06Х19Н9Т 1383,0 1175,8 270,4 283,3 4,67 4,73 4,69 5,0 858,0 928,2

Таблица 2 - Коэффициенты уравнений (11)-(16) для разных диапазонов температур подогрева электродов Коэффициент n 1 ·106, кг/(А·с) n 2 ·1010, кг/(А·с·оC) n 3 ·1013, кг/(А·с·оC2) n 4 ·1012, кгм/(А2·с) n 5 ·1015, кгм/(А2·с·оC) n 6 ·1013, кгм/(А2·с) n 7 ·1016, кгм/(А2·с·оC) n8 n 9 ·103 u1, В u 2 ·105, В/оС u 3 ·106, В/ оС2 с 1 , кДж/кг·оС с 2 ·104, кДж/(кг·оС2) с 3 ·107, кДж/(кг·оС3)

Величина коэффициента для диапазона температур подогрева проволоки Св-08 Св-08Г2С [1] Св-06Х19Н9Т 0÷450оС 450÷600оС 0÷450оС 450÷600оС 0÷450оС 450÷600оС 2,417 1,763 2,400 1,934 2,509 2,330 4,000

1,800

6,100

1,510

9,000

1,300

-2,074

-2,700

1,843

1,995

2,204

1,600

1,400

5,518

6,450

8,1018

5,600

4,180

4,000

0,765 2,000 0,3874 -20 -1,4101 0,4714

0,465 1,260 0,3016 -3,897 -1,404 0,4490

0,284 0,200 0,1031 2,3147 -0,5584 0,4549

1,4453

-1,5563

143

В свою очередь, (10) Н п = сср ⋅ Т п , где с ср – средняя удельная теплоемкость электродного металла в интервале температур от 0оС до температуры подогрева проволоки Т п , Дж/(кг⋅оС), вычисленная для исследуемых электродов по данным работ [3, 4]. Расчетами также были установлены следующие зависимости эмпирических коэффициентов А, В, С, θ и параметра U м от температуры предварительного подогрева Тп:

U м = u1 + u2 ⋅ Tп + u3 ⋅ Tп2 , C ср = c1 + c 2Т п + c3Т п2 ,

(11) (12)

A = n1 + n2Т п + n3Т п2 ,

(13) (14) (15) (16)

B = n4 + n5Т п , C = n6 + n7Т п ,

θ = n8 + n9Т п .

Величины коэффициентов уравнений (11)-(16), полученные с помощью метода наименьших квадратов с доверительным интервалом 0,95, представлены в табл.2. В диапазоне температур Т п от 20оС до 600оС установлена высокая сходимость расчетных данных по формуле (8) с величинами, полученными по численной модели V=f(I, d э , h). В самом общем случае при вылетах проволоки h≥6 мм их расхождение не превышает ±1,5 %. Заключение. Результаты настоящей работы показали, что полученная эмпирическая формула обеспечивает практически равную точность расчетов скорости плавления предварительно нагретых электродов Св-08, Св-08Г2С и Св-06Х19Н9Т с расчетами по ранее верифицированной численной модели плавления проволоки при сварке в углекислом газе на токе обратной полярности. Перечень ссылок 1.Варуха Е.Н., Докторский Р.Я. Расчет скорости плавления электрода при механизированной сварке// Сварочное производство.- 1991.- № 6.- С.33-35. 2.Варуха, Е.Н. Нагрев и плавление электрода при дуговой механизированной сварке: дис. д-ра техн. наук. — Ростов-на-Дону, 1998. — С. 294. 3.Казанцев Е.И. Промышленные печи: Справочн. руководство для расчетов и проектирования. - М.: Металлургия, 1975.- 368с. 4.Физические свойства сталей и сплавов, применяемых в энергетике: Справоч-ник / Под ред. Б.Е. Неймарк. - М.-Л.: Энергия, 1967.- 471 с.

144

УДК.669.05 АВТОМАТИЗОВАНА СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМИ ПРОЦЕСАМИ БЕЗПЕРЕРВНОГО РОЗЛИВАННЯ СТАЛИ Гаман І.О., студент; Нєєжмаков С.В., к.т.н., доц., (Донецький Національний Технічний Університет, м. Донецьк, Україна) Пропонується до реалізації автоматизована система управління технологічними процесами (АСУ ТП) безперервного розливання стали поділяється на два основних рівня : - нижній рівень - рівень реалізації завдання на базі промислових контролерів (PLC); - верхній рівень - рівень реалізації завдання візуалізації процесів, що відбуваються при вторинному охолодженні. На нижньому рівні системою передбачається рішення наступних основних завдань: - збір первинної інформації з виконавчих вузлів системи керування; - аналіз зібраної інформації; - відпрацьовування логіки технологічного процесу при виплавці стали з обліком всіх сучасних вимог; - видача керуючих впливів на виконавчі пристрої. На верхньому рівні пропонується рішення таких завдань як: - візуалізація основних технологічних параметрів із системи керування (стан виконавчих органів, температура злитка, швидкість витягування й т.д.); - архівірування всіх параметрів процесу охолодження злитка; - видача команд на вплив виконавчими органами; - видача команд на зміну параметрів зовнішніх впливів; - розробка й зберігання інформації. До нижнього рівня входять локальні підсистеми, що здійснюють збір первинної інформації, управління технологічним устаткуванням і дистанційне управління технологічними параметрами процесу безперервного розливання стали. Верхній рівень містить підсистеми, що працюють по алгоритмах, заснованих на методах раціонального управління, і реалізується на базі ЕОМ. До основних завдань, що працюють на верхньому рівні автоматизованої системи управління, ставляться, зокрема, математичне моделювання процесу розливання металу, завдання видачі заданих значень витрати води по секціях зони вторинного охолодження (ЗВО) на автоматичні регулятори локальних систем, завдання автоматичного ведення документації. Управління процесом безперервного розливання з метою підвищення продуктивності і якості безупинно литий заготівлі вимагає одержання інформації про технологічні параметри процесу у реальному часі. Для здійснення реалізації контролю й управління розливанням пропонується розроблений варіант системи управління та технічних засобів. Крім устаткування, до складу даної системи управління вторинним охолодженням безперервно-литого злитка входить математична модель охолодження заготівлі. Система управління динамічним режимом охолодження злитків у МНЛЗ за допомогою математичної моделі в реальному часі призначена для забезпечення 145

заданої якості металу на виході із МНЛЗ (зниження дефектів у вигляді тріщин і неоднорідностей структури злитка) при заданій або максимально можливій продуктивності агрегату. Система управління динамічним режимом дозволяє в темпі із процесом здійснювати розрахунок завдань на витрати води по зонах вторинного охолодження при різних впливах, що обурюють. До числа впливів, що обурюють, ставляться зміни в часі геометричних параметрів злитка, температури й хімічного складу металу в проміжному ковші, швидкості лиття. Для проектування режимів охолодження й управління ними використовується адаптуєма у реальному часі модель затвердіння злитка на основі чисельного рішення нелінійного одномірного рівняння теплопровідності із граничними умовами другого й третього роду. Адаптація моделі виробляється на підставі температур поверхні злитка вимірюваних пірометрами. Система реалізована в складі комплексної АСУ ТП комбінованої двох-чотирьох струмковий МНЛЗ, призначеної для розливання слябів у два струмки й блюмів у чотири струмки. Система «Вторинне охолодження» призначена для керування режимами водо-повітряного охолодження злитка в зоні вторинного охолодження з метою забезпечення якості внутрішньої структури й поверхні злитка, що відливається безупинно. Ідеологія управління системою вторинного охолодження злитка полягає у тому, щоб, регулюючи витрати охолоджувальної води, що подається на кожну з 8 зон вторинного охолодження (по довжині злитка), забезпечити якість формування злитка через температуру його поверхні залежно від сортаменту й швидкості розливання. Система управління може працювати в наступних режимах: - інформаційний режим, у якому система керування одержує інформацію від об'єкта: геометричні параметри злитка, значення швидкості розливання, температуру й марку стали металу у проміжному ковші, витрати води у кристалізаторі й у зонах вторинного охолодження та на основі цієї інформації розраховує температурне поле і товщину кірки сляба по довжині МБЛЗ; - режим управління, у якому на відміну від інформаційного режиму розраховуються й видаються в систему управління завдання на витрати води по зонах регулювання, що забезпечують заданий за технологією режим охолодження злитка при різних впливах, що обурюють. І виконує наступні функції: 1) вимір витрат, тисків, температури води, що підводиться на охолодження; 2) вимір тиску повітря, використовуваного в кожній зоні для створення водоповітряної суміші; 3) вимір швидкості розливання; 4) стабілізація тиску води на загальному підведенні до зон вторинного охолодження; 5) регулювання витрат охолоджувальної води, що подається на кожну зону вторинного охолодження (ЗВО) залежно від сортаменту й швидкості; 6) допусковий контроль параметрів охолодження. 7) контроль температурного поля (розподілу температури по поверхні заготівлі); 8) функціонування системи як в інформаційному, так й у керуючому режимах. Управління витратами води на ЗВО здійснюється в наступних режимах: 1) автоматичного управління за завданням з рівня 2 з раціоналізацією охолодження злитка на основі математичної моделі; 2) автоматичного управління по твердій програмі для кожного сортаменту злитка, закладеної в контролери; 146

3) дистанційного управління, коли управління виконавчими пристроями здійснюється операторами з постів управління. У випадку збою в роботі рівня 2 АСУ ТП рівень 1 автономно здійснює управлінням на основі останніх даних, отриманих з рівня 2 або по твердих програмах, закладеним у контролери. Передбачається можливість уведення заданих величин обслуговуючим персоналом. На рис. 1 представлена структурна схема автоматичного управління вторинним охолодженням безперервно-литого злитка. Регулятори ПІД1 і ПІД2 стабілізують за допомогою виконавчих механізмів (ВМ1, ВМ2) витрату води й повітря, відповідно, на одну із зон вторинного охолодження, регулятор ПІД3 регулює швидкість витягування злитка, задані оператором на ЕОМ. Необхідні розрахунки для одержання заданних впливів локальних регуляторів виробляються на ЕОМ за допомогою математичної моделі охолодження. Мікроконтролер (МК) залежно від відхилення температури поверхні злитка, обмірюваної пірометром (ДТ), від установленої коректує завдання регуляторам ПІД1-ПІД3. При використанні пірометрів, що дозволяють вимірювати температуру поверхні в межах зон вторинного охолодження, доцільне створення декількох систем, подібних описаної вище. Так само на вхід мікроконтролера через блоки узгодження (БУ1..БУ4) будуть подаватися сигнали з датчика швидкості злитка й датчиків витрати води та повітря на охолодження злитка (діафрагма). У пристрої сигналізації та індикації (С/І) передбачений вивід попередження виходу значення температури за припустимий діапазон, видача поточних параметрів об'єкта управління (ОУ) (значення температури, швидкість витягування, витрати води й повітря). Пристрій узгодження з ЕОМ передбачає дистанційне управління розроблювальним пристроєм. Дистанційне управління має на увазі не тільки передачу вимірюваної інформації на пульт управління (ПУ), але й завдання опорного значення температури з пульта управління. Структурна схема дозволяє реалізувати математичну модель затвердіння заготівлі в розглянутому об'єкті й одержати параметри й характеристику перехідного процесу. Моделювання процесу дозволяє здійснювати автоматичне управління технологічним процесом у часі зі збільшенням продуктивності МБЛЗ.

147

1148

УДК 622.48 РАЗРАБОТКА БЛОКА УПРАВЛЕНИЯ НАТЯЖЕНИЕМ ЛЕНТЫ ШАХТНОГО КОНВЕЙЕРА Глазунов А.С., студент, НеежмаковС.В., к.т.н., доц. (Донецкий Национальный Технический Университет, г. Донецк, Украина) Ленточные конвейеры являются наиболее распространённым средством непрерывного транспорта благодаря высокой производительности, большой длине транспортирования, высокой надёжности, простоте конструкции и эксплуатации. В системе управления ленточным конвейером натяжение ленты является одним из главных параметров, поскольку он определяет срок службы ленты, а лента в свою очередь является одним из наиболее дорогих элементов ленточного конвейера. Контроль натяжения также позволяет давать четкие указания на включение или отключение лебедки натяжения, что позволит держать этот параметр на постоянном уровне. Это благоприятно сказывается на работе конвейера.

Рисунок 1 –Схема натяжной станции ленточного конвейера На рисунке 1 изображена схема ленточного конвейера с автоматической натяжной станцией с применением манометров. Контроль и управление натяжением ленты осуществляется устройством УКИ. Лебедка натяжения включитсякогда натяжение ленты будет соответствовать нижнему рабочему пределу, установленному на манометре 2МЭ. Лента начнет подтягиваться пока манометр 2МЭ не зафиксирует верхнее заданное натяжение ленты. Лебедка выключится. При срабатывании аварийного манометра 1МЭ блок БР устройства УКИ подает сигнал в блок БУ аппаратуры АУК.1М и конвейер отключается. При ремонтно – наладочных работах лебедка включается и выключается с кнопочного поста КП. Реверсирование двигателя лебедки натяжения осуществляется блокировочным разъединителем пускателя. Разрабатываемый блок будет выполнять функции по автоматическому регулированию натяжения ленты и автоматически отключать конвейер в случае слишком сильного или слишком слабого натяжения ленты. Работать он будет по тому же принципу, который осуществлен в аппарате УКИ, за исключением того, что электроконтактные манометры будут заменены на датчик измерения натяжения на основетензоэлементов. Это будет отличать его от предыдущего образца повышенным быстродействием и реакцией на изменения натяжения ленты, что позволит увеличить срок службы ленты, тем самым уменьшив себестоимость угля. Исходными данными для работы блока являются натяжение и скорость ленты (рис. 2),где Fmin – минимальное допустимое натяжение ленты; Fmax – 149

Начало 2

Fmax,Fmin, Vnom,∆t 3

T=0..30cek 4

V 5

V=0

1 6

V>=0.75Vnom

F<=Fmin

8 11

F>Fmax

T=0..∆t

9 12

L=1

A=1

3 10

V=0

L=0

Конец

Рисунок 2 - Алгоритм работы блока управления натяжением ленты максимально допустимое натяжение ленты; Vnom номинальная скорость ленты; А1аварийное отключение конвейера; L=1 – включение лебедки натяжения; L=0 – отключение лебедки натяжения,∆t – время, за которое лебедка подтягивает ленту, V – скорость ленты. В зависимости от этих величин алгоритмом предусматриваются следующие режимы работы: 150

ожидание. Режим, во время которого аппарат находится на самоблокировке ожидая когда конвейер разгонится до номинальной скорости (блоки 1- 6). режим нормальной работы. Аппарат контролирует натяжение ленты и подает сигнал на включение лебедки натяжения в случае недостаточного натяжения, затем отключается когда натяжение станет максимально допустимым (блоки 7-10). аварийный режим отключения. Аппарат отключает конвейер в случае слишком сильного натяжения ленты (блок 12). Структурная схема работает слейдующим образом: С датчиков скорости и натяжения через усилители поступает сигнал о нятяжении ленты и скорости ленты на микроконтроллер, в котором он обрабатывается и принимается решение на включение/отключение лебедки, включение аварийного режима или режима ожидания. Одновременно подаются сигалы на соответствующую индикацию для восприятия оператором. Оператор в свою очередь может вносить корректировку в работу блока с помощью устройства управления. Датчики скорости и натяжения, 2 согласующих устройства и микроконтроллер запитываются от блока питания. Устройство управления

Датчик натяжения Датчик скорости скорости Датчик

Согласующее Устройство 1

Микроконтроллер

Оператор

Индикатор

Согласующее Устройство 2 Исполнительный механизм Блок питания

Рисунок 3 – Структурная схема блока контролянатяжения ленты. В ходе исследований был разработан эффективный алгоритм работы блока управления натяжением ленты, позволяющий продлить срок службы коневейернойленты Перечень ссылок 1. Груба В.И., Никулин Э.К., Оголобченко А.С. технические средства автоматизации в горной промышленности. -Киев ИСМО 1998.- 373 с 2. Батицкий И. А. , Куроедов В. И. ,Рыжков А. А. Автоматизация производственных процессов и АСУ ТП в горной промышленности.-М. Недра, 1991.-303 с. 3.Расчет и конструирование горных транспортных машин и комплексов. Под общ. Ред. Проф. И.Г. Штокмана. М., “Недра”, 1975. 464 с. 4. Автоматизация процессов подземных горных работ. /Под ред. А. А. Иванова. – Киев: Вища школа, 1987. –328 с.

151

УДК 622.647.1-83 ОБОСНОВАНИЕ ПРИНЦИПА МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ В СИСТЕМЕ “КВАЗИЧАСТОТНЫЙ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЬ – АСИНХРОННЫЙ ДВИГАТЕЛЬ” Головатый М.В., студент;Маренич К.Н., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Эксплуатация шахтного скребкового конвейера отличается интенсивным разгоном тягового органа при пуске и значительными динамическими перегрузками при стопорении. Кроме этого, зачастую необходимо производить пуск груженого скребкового конвейера, что сопряжено с необходимостью преодоления повышенных моментов сопротивления. В результате, не редки случаи не состоявшегося пуска. Указанные обстоятельства обуславливают необходимость поиска новых технических решений в области управления пусковыми режимами привода, включая поддержание кратковременной ступени пониженной скорости (при работе в обоих направлениях) при повышении электромагнитного момента. Это позволяет реализовать алгоритм автоматическойрасштыбовки конвейера. Сопоставление известных способов управления скоростными режимами асинхронных электроприводов позволяет сделать вывод о приемлемости использования квазичастотного электропитания и целесообразности исследования процессов в системе “квазичастотный коммутатор – асинхронный двигатель”. Процесс квазичастотного управления заключается в чередовании по определенному закону групп включаемых тиристоров коммутатора. При этом на его выходе формируется трехфазная система напряжений пониженной частоты модуляции, состоящая из фрагментов синусоид напряжения сети [1]. Одним из приемлемых к применению является напряжение частоты модуляции f М = f С / 7 = 7,14 Гц (где f С = 50 Гц). С целью исследования процессов предлагается структура компьютерной модели (рис. 1). В данной схеме в качестве квазичастотного преобразователя выступают три пары встречно-параллельных моделей тиристорных коммутаторов (VS1 – VS6) подключенных к трехфазной сети (ACVoltageSource - ACVoltageSource2), фазы которых сдвинутыдруг от друга на 1200и управляемыми шестью блоками PulseGenerator1 – PulseGenerator6, которые подают сигнал на тиристоры в последовательности приведенной в табл. 1. В табл. 1 длительность одного интервала коммутациидля частоты 7,14 Гц рассчитывается по формуле:

где Т С – период напряжения промышленной частоты; n – число натурального ряда, определяемого количеством полуволн напряжения сети в полуволне квазисинусоидального напряжения в течении одного интервала включения тиристоров (для частоты 7,14 Гц n=7).

152

”

Рисунок 1 – Схема системы “квазичастотный преобразователь – асинхронный двигатель Тиристоры VS1, VS3, VS5 пропускают положительные полуволны напряжения, а VS2, VS4, VS6 – отрицательные. Таким образом, длительность одной полуволны квазисинусоиды составляет: Таблица 1 - Диаграмма последовательности включения тиристоров Включенныетиристоры

Интервалыкоммутации VS1

VS2

VS3

●

VS4 ●

● ●

●

● ●

VS6

●

III

VS5

●

Полученные в результате моделирования квазисинусоидальные напряжения и токи приведены на рис. 2.

153

Из рис. 2 видно, что в результате воздействия ЭДС вращения моменты коммутации тиристоров смещаются, что в конечном итоге обусловливает повышение потребляемого тока.

Рисунок 2 – Диаграммы квазисинусоидальных напряжений (слева) и токов (справа) фазы А, B, C,соответственно (f М = 7,14 Гц) Диаграмма угловой скорости асинхронного двигателя вквазичастотном режиме приведена на рис. 3.

Рисунок 3 – Диаграмма угловой скорости асинхронного двигателя в квазичастотном режиме (f М = 7,14 Гц), полученная при моделировании Полученные результаты позволяют оценить функциональные свойства квазичастотного управления асинхронным двигателем и должны быть учтены при проектировании соответствующих устройств. Перечень ссылок 1.Маренич К.Н. Асинхронныйэлектропривод горных коммутаторами. Донецк : ДонДТУ, 1997 - 64 с 154

машин

стиристорными

УДК 621.446 АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПРОТИВОПОЖАРНОЙ ЗАЩИТЫ ПОДЗЕМНЫХ ОБЪЕКТОВ УГОЛЬНЫХ ШАХТ ДиденкоА.А., студент (Донецкий национальный технический университет,г. Донецк, Украина) Общая постановка проблемы. Угольная промышленность Украины характеризуется сложностью горно-геологических условий и технологических процессов по добыче угля и, несмотря на принимаемые меры по совершенствованию техники безопасности, остается наиболее потенциально опасной по возникновению чрезвычайных ситуаций отраслью народного хозяйства. Особую опасность для угольных шахт представляют подземные пожары. На обслуживаемых ГВГСС Минтопэнерго Украины объектах за период с 1991 по 2007 гг. имели место 2856 аварий и аварийных ситуаций. Из имевших место за этот период аварий 925 (32,4%) составляют подземные пожары (711 экзогенных и 217 эндогенных), 54 (1,89%) взрывы газа и угольной пыли, 74 (2,6%)- внезапные выбросы угля и газа. Из общего числа аварий наибольший удельный вес занимают подземные пожары. Большая часть подземных объектов железорудных и угольных шахт имеют повышенную пожарную опасность. К таким объектам относятся: электровозные и дизелевозные гаражи, преобразовательные подстанции и зарядные камеры, центральные электроподстанции. Особенностями развития пожаров в указанных подземных объектах, осложняющих ход ведения горноспасательных работ, являются следующие[1]: - при пожарах на электроустановках с масляным заполнением (трансформаторы, масляные выключатели и др.) процесс горения быстро активируется, и в случае несвоевременного принятия мер по тушению таких пожаров они могут угрожать выходом в сопрягающие с объектом выработки; - в связи с тем, что гаражи, в основном, располагаются в околоствольных дворах воздухоподающих стволов, при возникновении таких пожаров создается угроза распространения продуктов горения по всем выработкам шахты; - незначительный объем объектов приводит к быстрому нарастанию температуры в камерах при интенсивном развитии пожара. Это исключает возможность активного тушения пожара первичными огнетушащими средствами; - наличие на объектах (преобразовательные и зарядные камеры электровозных гаражей, электромашинные камеры) электрооборудования, находящегося под напряжением, создает опасность поражения электротоком людей, занятых тушением пожара водой и пенной; - отсутствие на некоторых объектах постоянного дежурного персонала делает невозможным своевременное, активное тушение возникшего пожара первичными средствами; - в дизелевозных гаражах наличие большого количества ГСМ (дизельного топлива в пунктах заправки дизелевозов) создает опасность катастрофического распространения пожара и взрыва. Постановка задач исследования. Так как сравнительно небольшой объем подземных объектов позволяет использовать для противопожарной защиты 155

автоматические средства пожаротушения, то основной задачей исследования будет построение автоматизированной системы противопожарной защиты основанной на применении автоматической установки порошкового пожаротушения и современных технических средствах - программируемом логическом контроллере и датчиках, для более точной оценки обстановки на объекте и принятия необходимых мер в случае аварийной ситуации. Решение задачи и результаты исследований. Существующие системы автоматического пожаротушения, применяемые на отечественных шахтах, были созданы в 70-80х годах прошлого века, поэтому они давно технически и морально устарели и не соответствуют современным требованиям по безопасности и автоматизации, а большинство и вовсе давно сняты с производства. Предлагается использовать современные технические средства – контроллеры, датчики, источники питания, систему коммуникаций, а также АУПП. За последние годы в угольной промышленности накоплен опыт проектирования автоматизированных систем управления технологическими процессами, отработаны порядок и организация создания АСУТП, апробирован ряд методических и руководящих материалов, положенных в основу разработок, определены требования к построению информационной базы АСУТП, техническим средствам сбора, передачи и обработки информации, математическому обеспечению. В настоящее время в Украине УТАС – единственная система в Украине на базе, которой мы можем построить систему противопожарной защиты. Было бы рационально использовать стандарты и требования предъявляемые к системе УТАС, а также по возможности совместимые технические средства, для того чтобы впоследствии внедрить разрабатываемую систему противопожарной защиты в качестве подсистемы УТАС, что позволит сэкономить значительные средства как на внедрение системы, так и на её разработку. Система УТАС легко расширяема, модульного типа, поэтому внедрение системы противопожарной защиты пройдет безболезненно и не нарушит структуру и порядок функционирования других подсистем УТАС действующих на угольном предприятии. В результате принято решение, что создаваемая система противопожарной защиты должна выполнять следующие функции: - контроль температуры воздуха на объекте и на свежей струе; - контроль содержания метана на свежей струе на входе в объект (для шахт, опасных по газу); - контроль содержание кислорода на объекте; - контроль содержание оксида углерода на исходящей из подземного объекта струе воздуха и непосредственно внутри объекта; - контроль содержание водорода на исходящей из подземного объекта струе воздуха и непосредственно внутри объекта (для электровозных гаражей и зарядных камер); - контроль положения противопожарных дверей в камере гаража; - контроль давленияв автоматических установках порошкового пожаротушения (АУПП), защищающих объект; - запуск автоматический установок порошкового пожаротушения (УАПП); - запуск тревожной аудиовизуальной сигнализации (ТВАС); - отключение электроснабжения оборудования на объекте; - закрытие противопожарных дверей в случае необходимости; - контроль состояния системы и ведение базы данных. 156

В результате анализа существующих систем была сформирована функциональная схема Автоматической системы противопожарной защиты подземных объектов угольных шахт (рис.1).

Рисунок 1 – Функциональная схема автоматизированной системы противопожарной защиты подземных объектов угольных шахт УУ – устройство управления (контроллер); ДТШ – датчик тепловой шахтный; ДВШ – датчик водорода шахтный; ДОУШ – датчик оксида углерода шахтный; ДМШ – датчик метана шахтный; ДКШ – датчик кислорода шахтный; ДДУП – датчик давления установки пожаротушения; МБД – магнитный бесконтактный датчик положения противопожарных дверей; УРП – устройство ручного пуска;ПУ-12 – пусковое устройство; БП – устройство пусковое; МП – модуль порошковый; РТ – распределительный трубопровод с распылителями;ШЛС – шахтная локальная сеть; ППД – противопожарные двери, ТАВС – тревожная аудиовизуальная сигнализация; КЭ – контроллер электроснабжения. Выводы. Создание автоматизированной системы противопожарной защиты требует разработки аппаратного и программного обеспечения. Применение такой системы позволит существенно повысить уровень пожарной безопасности на взрывоопасных объектах. Также целесообразно включить разработанную систему в качестве подсистемы в унифицированную телекоммуникационную систему диспетчерского контроля и автоматизированного управления горными машинами (УТАС), внедряемую в настоящее время на шахтах Украины. Перечень ссылок 1.Ю.Н. Ющенко, канд. техн. наук, И.Ф. Дикенштейн, Н.С. Яковлева, В.М. Рясной, канд. техн. наук Автоматическая противопожарная защиты подземных пожароопасных объектов железнорудных и угольных шахт // Охоронапраці та навколишньогосередовища на підприємствахгірничо-металургійного комплексу. – 2008.– № 10. – С. 137-145.

157

УДК 622.6-05 УЗАГАЛЬНЕНА СТРУКТУРА ПРИСТРОЮ КОНТРОЛЮ ФУНКЦІОНУВАННЯ ШАХТНОЇ ПІДЙОМНОЇ МАШИНИ Дряпочка М.О., студент; Василець С.В., к.т.н., доц. (Донецький національний технічний університет, м. Донецьк, Україна) Підйомні установки шахт – найбільш складні і відповідальні об'єкти в загальному технологічному ланцюзі транспортування корисних копалин із забою на поверхню. Складність їх обумовлена тим, що електрична схема підйомної машини повинна виконувати безліч контрольних і захисних функцій і забезпечувати автоматичне управління потужним електроприводом постійного або змінного струму при значному, змінному за рівнем навантаженні для підтримання з достатньою точністю заданої тахограми швидкості на всіх ділянках руху [1]. Автоматизація підйомних машин дозволяє збільшити їх продуктивність у середньому на 10% за рахунок скорочення циклу підйому та усунення впливу кваліфікації машиніста. Скорочення циклу підйому дозволяє скоротити споживання електроенергії у середньому на 12%, а перехід на автоматичне керування й покращення профілактичного обслуговування дають можливість скоротити витрати на матеріали та запасні частини в середньому на 20% [2]. В загальному випадку для автоматизації підйомної машини необхідно організувати збір даних з датчиків технологічних параметрів, їх обробку та видачу управляючих сигналів на регульований електропривід. Наприклад, відомо про впровадження на Центральному руднику ОАО «Апатит» (Мурманська обл., РФ) системи ЗКДР управління та комплексного захисту шахтної підйомної установки (ШПУ), реєстрації та візуалізації режимів роботи [3], яка захищає ШПУ при виході значень параметрів за допустимі межі, контролює стан та положення обладнання ШПУ за сигналами відповідних датчиків, формує сигнал розузгодження фактичної та заданої швидкості руху, забезпечує візуалізацію роботи та технічного стану ШПУ та ін. Використання цифрових датчиків та засобів мікропроцесорної техніки для обробки та передачі інформації дозволяє з високою точністю контролювати достатню кількість параметрів шахтної підйомної машини, передавати дані на пульт диспетчера та на верхній рівень системи автоматизації, зберігати показання датчиків за тривалий період та аналізувати характер їх зміни у часі. Задача статті – обгрунтувати структуру пристрою автоматичного контролю функціонування шахтної клітьової підйомної машини, яка дозволяє передавати дані про її роботу на пульт оператора та головного диспетчера. Пропонована структура пристрою контролю функціонування шахтної підіймальної машини наведена на рис. 1, при цьому пристрій складається з двох частин, перша з яких розміщується у машинному залі та забезпечує збір та передачу даних з датчиків технологічних параметрів, друга частина пристрою, що розміщується на пульті диспетчера, приймає дані та відображає їх. На рис. 1 прийняті наступні позначення: ДН – датчик напруги, ДТ – датчик струму, ДТО – датчик температури обмотки електродвигуна (наприклад, типу ТСП9501, ТСМ9501, ТСП9502), ДВ – датчик вібрації (наприклад, типа VSA), BR – тахогенератор (наприклад ТГП-5, ТП20-4-0,2), БКВ – блок контролю напряму обертання барабана підіймальної машини, БЖ1, БЖ2 – блоки живлення, АЦП – аналого-цифровий перетворювач, МК – мікроконтроллер, РКІ – рідкок158

ристалічний індикатор, ГР – гальванічна розв’язка, ПУ – пристрій узгодження. Блок контролю напряму обертання барабана, що складається з магнітної мітки, розташованої безпосередньо на барабані і двох герконів, які при спрацьовуванні передають інформацію на мікроконтроллер. Датчики струму і напруги призначені відповідно для контролю навантаження та напруги живлення електропривода. Сигнал з даних датчиків передається на мікроконтроллер через гальванічну розв'язку та аналого-цифровий перетворювач. Сигнали з інших датчиків передаються на мікроконтроллер через пристрої узгодження, звідки далі по лінії зв'язку (А - В) через інтерфейс RS485 надходять до мікроконтроллера та виводяться на рідкокристалічний дисплей на пульті диспетчера. Всі елементи пристрою живляться трансформаторними блоками живлення БЖ1, БЖ2. В якості МК передбачається використання мікроконтролерів фірми Atmel [4]. ГР

ДН

АЦП

ДТ ДТО

RS485

ГР ПУ

ДВ

Лінія зв`язку (А-В)

ПУ

RS485

МК

БЖ2

РКІ

БКВ

Машинне приміщення

БЖ1

Пульт Диспетчера

Рисунок 1 – Структурна схема пристрою контролю функціонування підйомної машини Таким чином було спроектовано пристрій контролю функціонування шахтної підіймальної машини, яке дозволяє контролювати основні технологічні параметри процесу. Пристрій може функціонувати як самостійно, так і у складі системи автоматизації. Перелік посилань 1.Завозін Л.Ф. Шахтные подъемные установки / Изд. 2-е, переработ. и доп.- М.: «Недра», 1975. - 368с. 2.Стороженко М. А. Аппаратура управления и контроля рудничными подъёмными установками / М.А. Стороженко, А.Ф. Кирей. - М.: «Недра», 1980. 3.Система управления и комплексной защиты шахтной подъёмной установки / [Кащич А., Марищенко А., Божок Н. и др.] // Cистемная интеграция, добывающая промышленность. – 2005. - №2. – С.26-34. 4.Евстифеев А.В. Микроконтроллеры AVR семейств Tiny и Mega фирмы ATMEL, 5-е изд., стер. – М.: Издательский дом «Додэка-XXI», 2008. – 560с. 159

УДК 622.678.53 АВТОМАТИЧЕСКИЙ КОНТРОЛЬ ТЕПЛОВОГО РЕЖИМА ПОДШИПНИКОВЫХ УЗЛОВ ШАХТНОЙ ПОДЪЕМНОЙ УСТАНОВКИ Евсеева В.О., магистрант; Неежмаков С.В., к.т.н., доц. (Донецкий Национальный Технический Университет, г. Донецк, Украина) Подъемные установки шахт – наиболее сложные и ответственные объекты в общей технологической цепи транспортировки полезного ископаемого с забоя на поверхность [1]. Одним из важных параметров системы автоматического управления и контроля работы подъемной установки является температура подшипниковых узлов. На рисунке 1 приведен алгоритм выполнения тахограммы скоростей подъемного сосуда, которая, в совокупности с заполнением скипа определяет нагрузку на двигатель и, соответственно степень нагрева подшипников. Начало 1

10 -

Tax(a1,t1,v1)

Stop=0 2

t=0 1

3 +

Start

t<t1

tp=tp+1

V=a1*t+v1

Конец

Start=1

Stop

Reg=1 tp=0

tи,a1,v1

Stop

Reg=1

Start 1 9

Stop

Рисунок 1 - Алгоритм работы тахограммы скоростей подъемного сосуда Описание алгоритма: 1 - начало процедуры, задаем скорость, ускорение, длительность периода тахограммы; 2 – приравнивание длительности цикла к нулевому начальному значению; 3 – начало движения, отсчет времени цикла; 4 – задание скорости и ускорения участка тахограммы; 5 – введение действительных значений скорости и ускорения участка тахограммы; 6 – сравнение фактических параметров с заданными; 7 – 160

перевод машины в режим ручного управления; 8 – ручное управление параметрами тахограммы; 9 – контроль нажатия кнопки аварийной остановки; 10 – проверка ее состояния; 11 – если кнопка включена (Stop=1), то делаем переход на ручной режим управления; 12, 13, 14 – контроль включения кнопки восстановления движения Start и фиксация времени простоя в аварийном режиме; 15 – вычисление времени, оставшегося на участке диаграммы и задание значений параметров движения, отвечающего послеаварийным; 16 – выведение времени простоя установки; 17 – конец цикла. Для оценки динамических свойств объекта контроля разработана математическая модель нагрева подшипников на основе уравнения теплового баланса. На риcунке 2 приведен алгоритм моделирования. 1 10

Начало

P(t):=(M(t)·n(t))/9550 11

∆Pt(t,Θ)

d,r,H,B, µ,π,m,c 12

D(t,Θ) A:=3,14·H·(B+(H/2)) 13

Θ1, tn,tk

K:=5·0,00001·A 14

C=C·m 6

Fr(t); Vb(t)

S 16

S(t), P(t), n(t), M(t), Fr(t)

Fr(t):=0,0001·Fd 17

M(t):=µ·(Fr(t)·d)/2

Конец

9 n(t):=(30·i·Vb(t))/(r·π)

Рисунок 2 - Алгоритм моделирования Описание алгоритма: 1 – начало процедуры; 2 – введение постоянных величин; 3 – расчет внешней охлаждающей поверхности корпуса подшипника; 4 – расчет коэффициента охлаждения; 5 – расчет теплоемкости; 6 – задание функции увеличения усилий подъема и скорости вращения барабана в функции времени; 7 – расчет изменения 161

радиальной нагрузки в функции времени; 8 – расчет изменения момента трения в функции времени; 9 – расчет изменения скорости вращения подшипника; 10 – расчет изменения мощности трения в функции времени; 11 – расчет изменения температуры подшипника с помощью дифференциального уравнения; 12 – решение дифференциального уравнения; 13 – введение начальных условий для решения дифференциального уравнения; 14 – определение шага моделирования; 15 – решение дифференциального уравнения; 16 – построение основных графических зависимостей; 17–конец цикла. Алгоритм работы разработанного устройства изображен на рисунке 3. Начало N,Θуст 2 i=1..N Θср=Θ∑/N Θi -

+ Θср≥0,95Θуст

Θ∑=Θ∑+Θi

Θi≥Θуст

VD1..VDN

i=1..N

Ni Θi VDi

1 Stop

Конец

Θi>Θmax

max=i Θmax=Θi

Θmax≥0,95Θуст

+ dΘmax/dt>0

Ni VDi 2

Рисунок 3 – Алгоритм работы устройства 162

Описание алгоритма работы устройства: входными параметрами являются номер подшипника и температура уставки. Если датчик перегрелся, то на пульт оператора ЭВМ поступает сигнал с номером перегретого подшипника и загорается индикация. Если температурный режим находится в пределах нормы, то вычисляем среднюю температуру всех подшипников. Если она превышает 0,95Θуст, то появляется индикация. Если нет, то происходит поиск максимально нагретого датчика. После выполнения цикла опроса происходит сравнение Θmax c 0,95Θуст. Если максимально перегретый датчик приближается к заданной уставке, то происходит проверка возможности его нагрева. Если датчик нагревается, то включается индикация. В работе описаны алгоритм разработанного устройства, алгоритм выполнения тахограммы скоростей подъемного сосуда и алгоритм моделирования. В результате повышен уровень автоматизации и надежности скиповой подъемной установки. Перечень ссылок 1.Бежок В.Р., Дворников В.И., Манец И.Г., Пристром В.А./ Шахтный подъем: Научнопроизводственное издание. – Донецк: ООО «Юго-Восток,Лтд», 2007. – 624 с. 2.Батицкий В.А., Куроедов В.И., Рыжков А.А.: Автоматизация производственных процессов в АСУП в горной промышленности: учебник для техникумов.М.:Недра,1981.-320 с.

163

УДК 681.5.017 МЕТОДИ КОМП’ЮТЕРНОЇ ІНЖЕНЕРІЇ В ДОСЛІДЖЕННІ ДИНАМІЧНИХ ПРОЦЕСІВ В ЕЛЕКТРОПРИВОДАХ ПРОМИСЛОВИХ МАШИН ТА МЕХАНІЗМІВ Задорожня І.М., Натальченко А. (Донбаська державна машинобудівна академія) Вступ. Математичне моделювання динамічних режимів в електроприводах автоматизованих машин є одним з напрямів розвитку виробництва з метою збільшення об’ємів продукції, підвищення якості та зниження собівартості готової продукції. Мета роботи. За допомогою пакетів прикладних програм можливе дослідження процесів електромеханічної взаємодії електричної та механічної підсистем у складі двомасової електромеханічної системи з двигуном постійного струму та системою підлеглого керування. Матеріали дослідження. Для оцінки характеру перехідних процесів в електромеханічній системі було складено розрахункову схему на базі системи диференційних рівнянь. Згідно розрахунковій було складено структурну схему. Подальше дослідження динаміки виконувалось за передаточною функцію за керуючим впливом, знаменник якої визначає демпфуючу властивості електроприводу. Вигляд коренів характеристичного рівняння залежить від параметрів механічної та електричної підсистем, а для виявлення закономірностей використаємо нормовану форму запису параметрів [1]:

Q= p) Т γp (К

4 у

+К2γ (

ξ К+ γ ТВξpМ )

В Э

+2(γ К В ξ Э + γ ξ М )Т у p + 1 ,

3 у

+ [4ξ ЭξКМ γ

+Кγ (1 +Т pВ )]

2 у

+ (1)

де К В , ξ Э , ξ М , γ – обобщенные показатели. Згідно оптимальним параметрам [2] виконано розрахунок коренів характеристичного рівняння в середовищі пакета прикладних програмMathCADза допомогою функції polyroots (V), де V – вектор коефіцієнтів полінома (рисунок 1) та побудовано перехідний процес в електромеханічній системі координатиi я =f(t), форма якого визначається розташуванням коренів рівняння на площині.

Рисунок 1 – Розрахунок характеристичного рівняння в середовищі пакету MathCAD 164

Отримані корені є комплексними та кратними, тобто в електромеханічній системі простежується максимальна електромеханічна взаємодія з граничним демпфірування пружних механічних коливань та мінімальною тривалістю перехідного процесу [3] (рисунок 2). Дослідити динамічні режими більш детально можливо на математичній моделі, складеної у середовищі пакету MATLAB. Цей програмний продукт дозволяє використання в таких сферах як математика, розробка алгоритмів, обчислюваний експеримент, імітаційне моделювання, макетування, аналіз даних, візуалізація розрахунків, наукова інженерія, розробка графічного інтерфейсу.

Рисунок 2 – Побудова перехідних процесів в середовищі пакету MathCAD Додаток Simulink, як складова частина MATLAB, дозволяє проектувати, моделювати, тестувати системи електроприводу, аналізувати роботу системи вже на ранніх стадіях розробки проектів. Модель електроприводу постійного струму з системою підлеглого керування досліджуваної системи представлено на рисунку 3. Схема моделі в термінах пакету Simulink представлена такими елементами як регулятор швидкості, що забезпечує підтримання швидкості з заданою точністю, регулятор струму у складі контуру струму, що лінеарізує нелінійні характеристики перетворювача за умов обмеження струму в межах заданих параметрів, перетворювач, двигун постійного струму, зворотні зв’язки. На моделі було змодельоване замкнутий цикл роботи електроприводу. За виглядом перехідних процесів (рисунок 4) можна зробити наступні висновки, що максимально можливе демпфірування пружних коливань з оптимальними динамічними показниками набувається за умов електромеханічної взаємодії.

165

Рисунок 3 – Математична модель в середовищі MATLAB

Рисунок 4 – Перехідні процеси в електромеханічній системі електроприводу Згідно отриманим графікам можливо встановити важливі динамічні показники роботи електроприводу: логарифмічний декремент гасіння λ, ступінь стійкості η, коливальність μ, перерегулювання σ, час перехідного процесу t p , коефіцієнт динамічності К д . Вказані показники розраховано та результати зведено у таблицю 1. Таблиця 1 – Динамічні показники якості системи електроприводу Показники якості Значення

σ,%

t p ,с

Кд

5,06

34,4

1,24

42,8

0,18

1,42

166

Висновки. На основі пакетів прикладних програмMathCAD и MATLABSimulink можна досліджувати електромеханічні процеси та оцінувати якісні показники роботи системи, можна прогнозувати поведінку системи, попереджаючи аварійні або критичні ситуації. Перелік посилань 1.Задорожний Н.А. Оптимизация процессов преобразования энергии электромеханического взаимодействия в электроприводах с упругими связями / Н.А. Задорожний, И.Н. Задорожняя // Тематический выпуск «Проблемы автоматизированного электропривода. Теория и практика» научно-технического журнала «Электроинформ». – Львов: Экоинформ, 2009. – С 80-81. 2.Задорожний Н.А. Анализусловийпредельной степени демпфирования колебаний в электромеханической системе с упругими связями / Н.А. Задорожний, И.Н. Задорожняя // Вісник Національного технічного університету “Харківський політехнічний інститут”. – Харків: НТУ “ХПІ”, 2010. – Вип. 28. – С. 210 – 213. 3.Задорожний Н.А. Анализдемпфирующегодействияэлектропривода с упругимимеханическимисвязями при астатическомрегулировании / Н.А. Задорожний, И.Н. Задорожняя // Електротехнічні та комп`ютерні системи. – Київ: Техніка, 2011. – Вип. 03 (79). – С. 101 – 104.

167

УДК 622.678.53 УСТРОЙСТВО ЗАДАНИЯ И КОНТРОЛЯ СКОРОСТНЫХ РЕЖИМОВ ШАХТНОЙ МНОГОКАНАТНОЙ СКИПОВОЙ УСТАНОВКИ УЗКСР Задума С. В., магистрант; Гавриленко Б. В., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Шахтный скиповой подъем является важным и энергоемким процессом транспортировки угля. В [1] обосновывалась необходимость создания системы адаптивного управления производительностью подъемной установки. Соответственно, важным этапом создания системы управления объекта является выбор технических средств, реализующих решение данной задачи. Аппарат осуществляет управление движением и контроль его параметров с заданием различных в зависимости от режима величин скорости и ускорения тахограмм Разработанная аппаратура в системе автоматизации скипового подъема имеет связь с апаратами загрузки и разгрузки [2] и ЭВМ диспетчера шахты. Устройство предназначено для асинхронного привода с тиристорным каскадом (АТК) ввиду простоты алгоритма регулирования скорости и широкого диапазона регулирования параметров процесса движения подъемного сосуда, а также однозначности соответствия управляющего сигнала и выходного параметра при различных нагрузках, высокой экономичности и современной элементной базы. Составленная структурная схема устройства контроля скоростных режимов УЗКСР (рисунок 1) удовлетворяет решению поставленной задачи по автоматизации процесса подъема.

Рисунок 1 – Структурная схема устройства задания и контроля скоростных режимов УЗКСР Для структурной схемы устройства задания и контроля скоростного режима приняты следующие условные обозначения: БП – блок питания схемы апарата; БСО В – блок согласования параметров тормозного устройств, тиристорного блока; ДМ – датчик давления масла; 168

ДТ – датчики состояния тормозной системы; БС V,a – Блок согласования с датчиками скорости (ускорения); БС F – Блок согласования с датчиками натяжения каната; ИПД – интерфейс передачи данных; БС АВРС – Блок согласования c усовершенствованным автоматическим устройством разгрузки скипа; БС АЗКП - Блок согласования c автоматическим устройством загрузки скипа. Аппарат УЗКСР создан на базе новейших микроконтроллера Atmel Xmega 64. Он составляет основу устройства и обозначен на схеме как МК. Для связи с внешними датчиками предусмотрены блоки согласования входных параметров БС. Управление регулятором тиристорного блока асинхронно-тиристорного каскада осуществляется устройством развязки БС АТК. Для связи с ЭВМ диспетчера предусмотрен интерфейс передачи данных типа RS-485 ИПД. Питание схемы осуществляется стандартным блоком питания БП. Напряжение питания аппарата составляет 5 В. Сигналы от датчиков давлении масла и тормозного усилия ДМ и ДТ соответственно поступают через блок согласования второстепенных параметров БСО В поступают на микроконтроллер МК, где обрабатываются и передаются на ЭВМ. Данные параметры непосредственно не связаны с управляемым процессом, но контролируется их численное значение. Параметры скорости и ускорения контролируются посредством передачи сигнала от датчика скорости ДСК к блоку согласования БС V,a, а также предусмотрен контроль за натяжением подъемного каната многоканатной скиповой установки посредством датчика натяжения каната ДНК с блоком согласования силы натяжения БС F. Связь с ЭВМ диспетчера шахты осуществляется посредством интерфейса передачи данных ИПД RS-485. Также предусмотрена синхронизация работы аппарата с автоматическим устройством разгрузки скипа АВРС посредством блока согласования БС АВРС, а также c автоматическим устройством загрузки скипа АЗКП через блок согласования БС АЗКП. Управление асинхронно-тиристорным каскадом (АТК) осуществляет блок связи БС АТК с соответствующим ящиком контактов К АТК. Таким образом, разработанное устройство задания и контроля скоростных режимов УЗКСР позволит осуществлять задание и изменение параметров тахограммы скоростей движения подъемного сосуда с высокими показателями точности и быстродействия. Перечень ссылок 1. Задума С. В. Анализ способов управления производительностью скиповой подъемной установки/ С. В. Задума, Б. В. Гавриленко// «Донбас-2020: перспективи розвитку очима молодих вчених» :Cб. наукових праць. V науково-технічної конференції аспирантів та студентів у м. Донецку 24-26 квітня 2012 г. – Донецьк, ДонНТУ, 2012. 2. Задума С. В. Аппаратура учета производительности шахтной подъемной установки/ С. В. Задума, Б. В. Гавриленко// «Автоматизация технологических объектов и процессов. Поиск молодых» :Cб. научных трудов. XI научно-технической конференции аспирантов и студентов в г. Донецке 17-20 мая 2011 г. – Донецк, ДонНТУ, 2011. – 306 с.

169

УДК 621.446 ВЫБОР И НАСТРОЙКА РЕГУЛЯТОРА ТЕПЛОВОГО РЕЖИМА ТРЕХЗОННОЙ МЕТОДИЧЕСКОЙ НАГРЕВАТЕЛЬНОЙ ПЕЧИ Иванов Д. О., студент; Неежмаков С. В., к.т.н., доц (Донецкий Национальный Технический Университет, г. Донецк, Украина) Для прокатного цеха актуальными проблемами является высокий расход топлива, необходимого для сжигания и нагрева заготовок; выдача заготовок недогретыми, либо перегретыми, что влияет на качество выпускаемого продукта. В связи с этим процесс контроля расхода и температуры в зонах нагрева привлекает повышенный интерес. Целью работы является повышение эффективности работы методической нагревательной печи путем синтеза системы автоматизированного регулирования температуры по зонам с помощью изменения расхода сжигаемого топлива. Система должна отвечать следующим требованиям по времени переходного процесса и величине перерегулирования – t пп = 4000 − 4500(с);σ = 0 − 10%. [1].Без использования регулятора требования по величине перерегулирования 3 удовлетворяют предъявленным, но в то же время длительность ПП tпп = 25 ⋅ 10 с . Структурная схема системы регулирования приведена на рисунке 1:

Рисунок 1 – Структурная схема системы регулирования

W рег ( р ) – передаточная функция регулятора;

Wд ( р ) – передаточная функция асинхронного двигателя; Wз ( р ) - передаточная функция по каналу расход топлива- площадь перекрытия трубопровода; Wпечи ( р ) - передаточная функция методической нагревательной печи; Wтп ( р ) - передаточная функция термопары. Для определения параметров регулятора в пакете Simulink используется блок NCD-Outport, который задание динамических ограничений осуществляет в визуальном режиме. На базе этих ограничений NCD-Outport автоматически генерирует задачу конечномерной оптимизации так, чтобы точка экстремума в пространстве настраиваемых параметров соответствовала выполнению всех требований, предъявляемых к качеству процесса. Эта задача решается с привлечением специализированной процедуры квадратичного программирования из пакета Optimization Toolbox. Ход оптимизации контролируется на экране с помощью отображения графика контролируемого процесса и текущих значений 170

минимизируемой функции. По завершении процесса его результат фиксируется в рабочем пространстве Matlab. Принимается математическую модель процесса нагрева поверхности заготовки с использованием программного пакета MatLab 6.5 – рисунок 2:

Рисунок 2 - Математическая модель процесса нагрева поверхности заготовки Используя вышеприведенную методику получаем на выходе зависимость температуры от длительности нагрева заготовки в проходной методической печи:

Рисунок 3 – Вид оптимизированного переходного процесса нагрева поверхности заготовки в МНП

171

где: 1 – кривая, соответствующая номинальному режиму нагрева; 2,3 – кривые, соответствующие 5% отклонениям от номинального режима нагрева. Коэффициенты регулятора для данной модели построения имеют следующие значения: К п = 3,5; К и = 0,16; К д = 0 . Длительность переходного процесса составила t пп = 4200с , величина перерегулирования - σ = 0% , что свидетельствует о достижении поставленной цели вследствие применения ПИ-регулятора. В условиях работы стана с большим диапазоном изменения производительности (от максимальной до нулевой), при большом разнообразии марок металла, изменении его теплофизических свойств и геометрических параметров получение высокого качества металла обеспечивается установкой управляющих вычислительных машин.

Рисунок 4 – структурная схема автоматизации методической нагревательной печи На рисунке 4 представлена структурная схема системы оптимального управления нагревом металла в методической печи. Информация о состоянии печи, параметрах газа и воздуха, температуре поверхности металла поступает в УМВ, которая на основе методов динамического программирования вырабатывает управляющее воздействие в виде задания локальным системам регулирования температурного режима зон. Система слежения за прохождением слябов обеспечивает соответствующее изменение режима нагрева в зонах. БУТ (блок, который разрабатывается) – блок управления температурой. Вкратце сформулируем основные функции и технические требования к устройству: 1) регулирования положения заслонки, обеспечивая тем самым регулирование расхода газовоздушной смеси; 172

2) восприятие, анализ и обработка сигналов, поступающих с датчиков, благодаря использованию микроконтроллера; 3) приведение сигналов с датчиков к стандартному виду; 4) возможность перевода ручного задания температурной уставки. Структурная схема устройства представлена на рисунке 5:

Рисунок 5 – структурная схема разрабатываемого устройства На данном рисунке присутствуют следующие условные обозначения: БД – блок датчиков (термопар); КУ - коммутационное устройство (согласование амплитуды на выходе датчика с допустимым напряжением на входе ОУ); ОС – опорный сигнал для сравнения с фактической температурой; МК – микроконтроллер; СИГН – сигнализация о ручном или автоматическом режиме; РУ – ручное управление; ИП- источник питания; УВ – устройство визуализации информации о процессе нагрева; УИМ – управление исполнительным механизмом. Описание структурной схемы: один из сигналов (фактическая температура) поступает на микроконтроллер через коммутационное устройство, где сравнивается с заданной оператором температурой, после чего в зависимости от того, какая из температур больше, сигнал поступает исполнительный механизм для увеличения (уменьшения) расхода топлива, подводимого к горелкам. Устройство визуализации дает диспетчеру наглядную информацию о ходе процесса нагрева. Перечень ссылок 1. Глинков Г.М., Маковский В.А. Проектирование систем контроля и автоматического регулирования металлургических процессов. – М.: «Металлургия», 1986. – 376 с. 2. Буглак Л. И., Вольфман И. Б., Автоматизация методических печей. – М..: «Металлургия», 1981. – 282 с.

173

УДК 622.23.072 СИСТЕМА КОМПЕНСАЦИИ НАГРУЗКИ БУРИЛЬНОЙ УСТАНОВКИ Киселев И.С., студент; Киселев А.М.; Гавриленко Б.В., к.т.н., доцент (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Для бурения шпуров в породах различной крепости при проведении горных выработок, при строительстве тоннелей, а также при ведении очистных работ в рудниках применяются шахтные бурильные установки. По времени и трудоемкости работ бурение шпуров занимает от 25 до 40% общей продолжительности и трудоемкости проходческого цикла. Применение механизированного бурения позволяет увеличить скорость проходки на 20-25%, производительность труда — на 20—23% и снизить трудоемкость работ в 2—3 раза. Среднемесячная производительность бурильных установок составляет 580—700 м3 обуренной породы в массиве[1]. Анализ существующих систем автоматизации процесса бурения показал, что главными недостатками данных систем являются быстрое изнашивание исполнительного органа (бурильной коронки) и высокая нагрузка на двигатель при резком переходе бурения на более крепкую породу. Для решения этих проблемтребуется разработать систему автоматизированного управления и компенсации нагрузки на исполнительный орган. В основе данной системы лежит разработанное устройство автоматической компенсации нагрузки. Принцип работы устройства следующий. Вал, который приводит во вращение буровую коронку, состоит из двух частей – в одной имеются шлицы с внутренней стороны, в другой шлицы расположены на внешней стороне. Размер шлицов выполняется таким образом, чтобы одна часть вала «вкручивалась» в другую. Угол наклона шлицов рассчитывается в зависимости от требования, согласно которому максимальное вкручивание соответствует максимальной крепости массива, а максимальное выкручивание соответствует минимальной крепости массива (диапазон крепостей породы выбран заранее от 1 до 10). При бурении породы с малымкоэффициентом крепости (1 по шкале М.М.Протодьяконова[2]) происходит «выкручивание» буровой коронки благодаря центробежной силе и определенном угле наклона шлицов. При попадании коронки на породу с большим коэффициентом крепости(до 10) происходит «вкручивание», тем самым автоматически компенсируя изменение усилия на режущем органе. С другой стороны вала устанавливается дифференциальный трансформатор, сердечник которого связан с перемещающейся частью вала. Таким образом, изменение выходного напряжения трансформатора зависит от перемещения исполнительного органа внутри вала. Данное изменение напряжения используется в системе автоматизированного управления бурильной установкой как входной сигнал. Схема разработанного устройства компенсации нагрузки представлена на рисунке1. На рисунке 2 представлена структурная схема устройства преобразования усилия в напряжение на выходе дифференциального трансформатора.

174

Рисунок 1 – Схема разработанного устройства компенсации нагрузки на исполнительный орган бурильной установки САУ

F F

L L

U U

Uст

Рисунок 2 – Структурная схема устройства преобразования усилия в напряжение на выходе дифференциального трансформатора Изменение напряжения на выходе дифференциального трансформатора подается в САУ бурильной установки, построенной на основе микропроцессора. Выходной сигнал дифференциального трансформаторного преобразователя в виде разностной ЭДС определяется из выражения (1): ∆E = ω ⋅ I ⋅ w1 ⋅ w2 ⋅ g ⋅

b02 ⋅X l13

(1)

где: Х – величина изменения хода механического чувствительного элемента при контакте с массивом угля (породы); b o - площадь части якоря, через которую проходит поток, сцепляющийся со вторичными обмотками, при симметричном положении якоря; g - величина удельной проводимости на см длины якоря. Сравнение с нормирующим напряжением, полученным при бурении породы средней крепости,позволяет оптимально управлять скоростями резания и подачи. В случае, если напряжение больше нормирующего, то происходит автоматическое уменьшение скорости подачи и резания, если меньше – происходит автоматическое увеличение скорости подачи и резания. Структурная схема САУ бурильной машиной представлена на рисунке 3.

175

Рисунок 3 – Структурная схема системы автоматизированного управления бурильной машиной На рисунке 3 приняты следующие условныеобозначения:УП – устройство преобразования усилия в изменение напряжения;УС – блок согласования;МК – микроконтроллер;УП – устройство управления скоростью подачи;БП – блок питания; УУР – устройство управления скоростью резания. Данная система управления построена на новом устройстве, которое ранее не применялось. Применение данного устройства дает возможность системе быстро реагировать на изменение крепости массива при бурении, оперативно изменяя скорости резания и подачи. Таким образом, использование системы автоматизированного управления бурильной установкой, созданной на основеустройства компенсации нагрузки, позволит значительно(до 50%) увеличить срок службы как самой бурильной установки (отсутствие сильных нагрузок на двигатель), так и самого исполнительного органа за счет компенсации резкого изменения усилия. Перечень ссылок 1. Овсянников Ю.А., КоравлевА.А., Топорков А.А. Автоматизация подземного оборудования. Справочник рабочего. – М.: Недра, 1990. – 187с. 2. Паффенгольц. К. Н. Геологический словарь: в 2-х томах. — М.: Недра, 1978 3. Суханов А.Ф., Кутузов Б.Н. Разрушение горных пород взрывом. — М.: Недра, 1984. 4. Покровский Н.М. Комплексы подземных горных выработок и сооружений. — М.: Недра, 1987.

176

УДК 669.162.22:519.711.3 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ПОДГОТОВКИ ДОМЕННОГО ДУТЬЯ Кобыш Е.И., студентка; Симкин А.И., к.т.н.,доц. (Приазовский государственный технический университет, г. Мариуполь, Украина) Подготовка доменного дутья представляет собой сложный, многостадийный технологический процесс. Наиболее важной задачей, определяющей стабильность теплового режима доменной печи, является нагрев дутья до заданной температуры. Эта задача осуществляется на блоке доменных воздухонагревателей (кауперов), каждый из которых представляет собой теплообменный аппарат регенеративного типа. Для того чтобы нагреть дутье до необходимой температуры, воздухонагреватель в период своего нагрева должен получить определенное количество тепла, которое в последующем режиме работы воздухонагревателя, режиме нагрева дутья, будет передано доменному дутью. Модель работы каупера включает расчет горения топлива, оценку параметров газа-теплоносителя и насадки во время нагрева дутья, а также параметров воздуха и насадки в период нагрева воздуха. После нескольких циклов моделирования работы каупера модель доменного воздухонагревателя достигает установившегося режима. При расчете горения топлива определяют количество необходимого для горения воздуха, количество и состав продуктов сгорания, а также температуру горения [1]. Для определения теплоты сгорания доменного газа применяется формула:

р Qнд = 127,7 CO + 108 H 2 + 358CH 4 + 234 H 2 S

(1)

где СО и т.д. – процентное содержание горючих компонентов в топливе; 127,7 – теплота сгорания СО. Первая модель представлена системой уравнений, описывающих теплообмен в регенеративном воздухонагревателе в квазистационарном состоянии с учетом коэффициента массивности m j в безразмерных переменных [1]: (1 / τ j )

(1 / H j )

dυ j dτ

dP j dH

= Pj − υ j ,

(2)

= Pj − υ j

(3) ,

где Pj - безразмерная температура газовой среды; υ j - безразмерная температура кирпича насадки; τ j - безразмерный комплекс времени; H j - безразмерный комплекс поверхности. Безразмерный комплекс поверхности определяется по формуле: Hj =

Hα j Wjmj 177

(4)

где H - поверхность нагрева насадки; и α j - коэффициент теплоотдачи газов к насадке в режиме нагрева насадки насадки дутью в режиме нагрева дутья; W j - теплоемкость газа в режиме нагрева насадки или дутья в режиме нагрева дутья; m j - коэффициент массивности насадки. Безразмерный комплекс времени определяется по формуле: τj =

τα j ρ кч с кч m j Rэ

(5)

где τ - время нагрева насадки; Rэ - эквивалентная полутолщина кирпича насадки; ρ кч - плотность материала насадки;

скч - теплоемкость материала насадки.

Для решения данной задачи был избран численный метод конечных разностей, который позволяет учесть зависимость коэффициентов теплоотдачи и свойств материалов и газовых сред от времени и высоты насадки (различные зоны насадки), а также от температуры. При известных начальных и граничных условиях последовательно можно найти температуру газовой среды и насадки в любой точке по высоте в любой момент времени. У данной математической модели есть существенный недостаток: отсутствие возможности определения температуры по толщине кирпича. Устранить этот недостаток позволяет математическая модель, основанная на решении уравнений теплового баланса [2]. Насадка воздухонагревателя, как и в прежнем методе, разбивается по высоте на участки, для каждого из которых задача состоит в определении температуры кирпича по всей его толщине. Для газовой среды решается уравнение вида:

сρV

dTг = −αF (Tг − Т 1 ) , dτ

(6)

где α - коэффициент теплоотдачи газа; V - объем газа; ρ - плотность газа; с - теплоемкость газа; T - температура газа;

г Т1 - температура поверхности насадки.

Для поверхности теплообмена решается уравнение вида:

сρV

dT1

dτ

= αF1 (Tг − Т 1 ) +

χ (T2 − Т 1 ) F2 , δ

где χ - коэффициент теплопроводности кирпича насадки; δ - шаг по толщине насадки; F1 - поверхность теплообмена первого слоя с газовой средой; 178

(7)

F2 - поверхность теплообмена первого слоя с последующим слоем; T2 - температура следующего слоя по толщине насадки.

Далее для каждого i-того слоя по толщине решается уравнение вида:

сρV

dTi χ χ = Fi (Ti − 1 − Ti ) + (Ti + 1 − Ti ) Fi + 1 , dτ δ δ

Для последнего слоя по толщине теплоизолированным, решается уравнение:

насадки,

(8) который

χ сρV dT n = Fn (Tn−1 − Т n ) , dτ δ

считаем

(9)

Температура, С

Данная модель более детально рассматривает процесс теплообмена между насадкой и газовой средой, что позволяет отслеживать эффективность использования эквивалентной полутолщины кирпича, которая обычно для доменных воздухонагревателей составляет 19мм, при накоплении тепла и его отдаче нагреваемому воздуху в режиме нагрева дутья. 1400 1300 1200 1100 1000 900 800 700 600 500 400 0

Высота насадки, м

Модель №1

Модель №2

Рисунок 1 – Распределение температуры по высоте насадки Следует отметить, что во всех случаях важно учитывать ограничение температуры купола воздухонагревателя, которое составляет 13500С. Перечень ссылок 1. Шкляр Ф.Р., Малкин В.М. Доменные воздухонагреватели. Конструкция, теория, режимы работы. М.: "Металлургия", 1982.-176с. 2. Теплообмен и аэродинамика в металлургических агрегатах. М.: "Металлургия", 1967 (ВНИИМТ Сб. №13). 312с.

179

УДК 621.62(084.4) РЕГУЛИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ВЕНТИЛЯТОРНОЙ УСТАНОВКИ ОСЕВЫМ НАПРАВЛЯЮЩИМ АППАРАТОМ Коваленко А.С., студент, Никулин Э.К., к.т.н., с.н.с., Неежмаков С.В. к.т.н., доц. (Донецкий Национальный Технический Университет, г. Донецк, Украина) Характерной особенностью работы вентиляторной установки главного проветривания шахты является изменение сопротивления общешахтной вентиляторной сети и потребного количества воздуха, подаваемого в горные выработки. Это приводит к необходимости регулирования производительности вентилятора. В настоящее время используются три способа регулирования производительности работающего вентилятора: изменением угла установки лопаток осевого направляющего аппарата; изменением частоты вращения рабочего колеса вентилятора; дросселированием ветиляторной сети. В данной работе рассматривается первый способ регулирования, при котором изменению подлежит аэродинамическая характеристика вентилятора, работающего на неизменную сеть. Для исследования работы вентиляторной установки при изменении угла установки лопаток осевого направляющего аппарата рассмотрим изменение статических характеристик объекта регулирования, приведенных на рис. 1

PU2

1 ΔPC

PU1 PC=φ(Q)

PC(2)

1’

θ2

θ1

PC (1)

P2sv=Ψ(Q)

2’

ΔPSV(1)

P20

P1sv=f(Q)

ΔPSV(2)

PSV ; РС , Па P10

Q, м3/c

Рисунок 1. – Графики статических характеристик объекта регулирования Под влиянием упомянутого регулирующего фактора изменяется сопротивление входа в рабочее колесо, что приводит к изменению аэродинамической характеристики вентилятора и смещению рабочей точки, определяющей установившийся режим работы вентиляторной установки. Считаем, что до начального момента времени t 0 , осевой направляющий аппарат (ОНА) на всасе вентилятора был полностью открыт ( θ HA = 90  ), а в системе имел 180

место установившийся режим, параметры которого определились рабочей точкой 1, на пересечении аэродинамической характеристики вентилятора P1SV = f (Q) и характеристики сети PC = ϕ (Q) . При этом потеря давления в вентиляторной сети P1C была полностью компенсирована давлением P1SV , развиваемым вентилятором, и имело место равенство: P1SV = P1C , где P1SV и P1C - параметры вентилятора и сети в рабочей точке 1 (см. рис. 1). В момент времени t = t0 происходит мгновенное прикрытие направляющего аппарата, в результате чего потеря давления в ОНА возрастает на величину ∆P1SV (1) , а характеристика вентилятора изменяется с P1SV = f (Q) на P2 SV = Ψ (Q) . Поскольку характеристика сети остаётся при этом неизменной, то величина ∆PSV (1) в момент t = t0 оказывается не скомпенсированной приращением давления, развиваемым вентилятором. Этим объясняется появления фиктивной точки 11 , занимающей неустойчивое положение на новой характеристике машины P2 SV = Ψ (Q) . Неустойчивость положения рабочей точки 11 в момент времени t > t0 вызывает появление переходного режима работы установки, характеризующего замедлением воздушного потока в вентиляционной сети под воздействием инерционного давления PU до тех пор ( t = t0 ), пока точка 11 не займёт новое устойчивое положение 2 ,в котором потеря давления в сети PC ( 2) , будет полностью компенсирована давлением P2 SV , развиваемым вентилятором. При этом, начиная с момента времени t = t1 , в системе вновь возникает установившийся режим, параметры которого определяются рабочей точкой 2, в которой: Q2 < Q1 , P2 SV < P1SV , P2 SV = PC ( 2) . Для математического описания поведения системы в переходном режиме в промежутке от t 0 до t1 , воспользуемся основным уравнением механики, которое в случае замедления потока запишем в виде: 1

−m

dV = PU 1 ⋅ ω , dt

(1)

где m – масса воздуха в вентиляционной сети, кг: m = ρW Lω ; ρW – плотность воздуха: ρW = 1,2 кг

м3

; L – длина горных выработок, составляющих вентиляционную

сеть шахты, м; ω – площадь поперечного сечения выработки, м 2 ; PU 1 – инерционное давление, порождающее силу, под действием которой происходит замедление воздушного потока, Па; V – средняя по сечению выработки скорость воздушного потока, м с ; t – текущее время, с. Из графического построения (см. рис. 1) следует

PU 1 = ∆PSV (1) − ∆PC ,

(2)

где ∆PSV (1) – уменьшение давления при мгновенном изменении характеристики вентилятора P1SV = f (Q) за счёт изменения угла установки лопаток ОНА с θ1 на θ 2 , Па: ∆PSV (1) = bQ12 ,

где b – аэродинамическое сопротивление ОНА, определяющееся по формуле 181

(3)

b =ξ

ρW ; 2ω 2

(4)

Здесь ξ = f (Q) – коэффициент сопротивления ОНА. С учётом (4), уравнение (3) запишем в виде: ∆PSV (1)

ρW Q12 , =ξ 2ω 2

(5)

где Q1 – значение производительности вентилятора, соответствующее рабочей 3 точки 1, м с . Разность потерь давления в сети при перемещении 1 в точку 2 определим по формуле

∆PC = P1C − P2C

(6)

Как известно уравнение характеристики вентиляционной сети имеет вид PC = RQ 2 ,

(7)

где R – общее аэродинамическое сопротивления сети, зависящее от длины, формы горной выработки, а так же способа и вида крепления, Па 6 . м

с2

Уравнение (7) нелинейно относительно Q. С целью линеаризации этого уравнения разложим функцию PC = ϕ (Q) в окрестности точки 1 в ряд Тейлора: ϕ (Q) = RQ 2 = RQ02 + 2 RQ0 (Q − Q0 ) + R(Q − Q0 ) 2 .

Отбросив член второго порядка, находим: RQ 2 = RQ02 + 2 RQ0 (Q − Q0 )

Раскрыв скобки и проведя группировку членов, получим: RQ 2 = 2 RQ0 Q − RQ02 ,

(8)

где Q0 – производительность вентилятора в точке разложения: Q0 = Q1 = Const ; Q – текущее значение подачи: Q := Q(t ) ; R – сопротивление вентиляционной сети, может быть найдено графо-аналитическим путём из формулы: R=

PSV (1) Q12

(9)

где PSV (1) – давление вентилятора, соответствующее рабочей точке 1, Па; Q1 – 3 производительность в той же точке, м с . С учётом (6) и (8) окончательно имеем

∆PC = RQ12 − 2 RQ1Q + RQ12 = 2 RQ12 − 2 RQ1Q

(10)

После подстановки в уравнение (2) величин из уравнений (5) и (10) получим PU 1 = ξ

ρW Q12 − 2 RQ12 + 2 RQ1Q 2ω 2 182

(11)

вид:

Используя полученные выше соотношения, основное уравнение механики имеет −

 ρ Q2  ρW Lω dQ ⋅ = ω ξ W 21 − 2 RQ12 + 2 RQ1Q  , или dt ω  2ω 

ρW L dQ ρ Q2 ⋅ − 2 RQ12 + 2 RQ1Q = −ξ W 21 dt ω 2ω

(12)

Разделив левую и правую части уравнения (12) на 2 RQ , после преобразований найдём дифференциальное уравнение динамики замедления потока в виде T

где T =

dQ + Q − Q1 = −ξ ⋅ K n , dt

(13)

ρW L – постоянная времени, с; 2 RωQ1

3 ρW Q1 – передаточный коэффициент, м с . 2 4 Rω В уравнении (13) знак минус указывает на то, что с ростом ξ подача вентилятора уменьшается. Поэтому при выводе передаточной функции знак минус можно опустить.

Kn =

W( S ) =

Q( S )

ξ(S )

Kn TS + 1

(14)

Аналогично можно получить уравнение, описывающее динамику процесса ускорения потока в сети при переводе вентиляторной установки с точки 2 в точку 1. За счёт изменения угла установки лопаток ОНА с θ 2 на θ1 и соответствующие изменения аэродинамической характеристики вентилятора с P2 SV = Ψ (Q) на P1SV = f (Q) . В результате получаем передаточную функцию идентичную (14), отличающуюся величинами Т и K n из-за разного уровня производительностей Q1 и Q2 . Таким образом, вентиляторная установка, регулируемая осевым направляющим статером, в динамическом отношении представляет собой апериодическое звено первого порядка.

183

УДК 621.30 КОНТРОЛЬ СОСТОЯНИЯ ИНЖЕНЕРНОГО ОБОРУДОВАНИЯ СИСТЕМ ВЕНТИЛЯЦИИ И КОНДИЦИОНИРОВАНИЯ Куликов Е.И., студент; Коротков А. В., старший преподаватель (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Поддержание в здании требуемых санитарно-гигиенических условий, обеспечение его безопасности и защищенности возлагается на множество подсистем инженерного оборудования. Каждая отдельная подсистема может включать большой набор контролируемых технологических параметров и сигналов управления. Среди инженерных подсистем зданий можно выделить: • вентиляцию и кондиционирование воздуха (приточные и вытяжные системы, центральные кондиционеры, фанкойлы и др.); • теплоснабжение (котельные установки или тепловые пункты); • холодоснабжение; • водоснабжение; • пожарную и охранную сигнализации; • противопожарную автоматику; • электроснабжение и электроосвещение; • лифтовое и эскалаторное оборудование. Требования безопасности, энергосбережения и комфорта зданий в современном подходе ставят на новый уровень внедрение средств автоматизации, которые призваны решать широкий ряд вопросов, связанных с оптимизацией функционирования инженерного оборудования зданий. Одной из главных задач, которая ставится перед системами автоматизаций – контроль состояния инженерного оборудования.В современной автоматизации большая роль отводится системам диспетчеризации, которые служат для объединения систем управления инженерным оборудованием, выявлении неисправностей, аварий и прочих событий. Актуальность использования систем диспетчеризации в настоящее время очень велика. Общее количество контролируемых параметров и сигналов управления современного здания (комплекса зданий) может достигать нескольких тысяч. Поэтому в таких случаях не допустим подход, который применяется для небольших объектов, когда автоматизация контроля и управления строится на отдельных программируемых контроллерах не связанных в единую систему. В современных зданиях, одной из важных систем является система кондиционирования воздуха. Широкое применение получили системы, которые используют источники тепла и холода извне. Такие системы называются центральными системами кондиционирования воздуха (ЦКВ)[1]. Для управления инженерным оборудованием данной системы, проанализируем работуее отдельного элемента – вентилятора. Для управления и контроля работы вентилятора будем использовать дискретные сигналы: цифровой выходDO (DigitalOutput) и дискретные входы DI (DigitalInput) – DI1 и DI2. В соответствии со схемой подключения вентилятора (рис. 1) будем использовать: DO– сигналуправления вентилятора непосредственно из контроллера, DI1 – сигнал от датчика перепада давления и DI2 – сигнал состояния блок-контакта контактора 184

вентилятора. В зависимости от значений этих сигналов можно будет предоставить информацию для оператора о режимах работы вентилятора (табл. 1).

А В С Блок контакт КМ

}

DI 2

M Датчик перепада давления

}

∆P DI 1

Рисунок 1 – Схема включения вентилятора Таблица 1 – Контроль режимов работы вентилятора Сигналы Режим работы DO= 1 в течение 5 секунд Пуск вентилятора. DO= 1, DI1= 1, DI2= 1 Вентилятор работает нормально. Аварийный режим. Отсутствует перепад давления и DO= 1, DI1= 0, DI2= 0 сигнал с дополнительного контакта KM1. Аварийный режим. Отсутствует сигнал контакта KM1, DO= 1, DI1= 1, DI2= 0 что может свидетельствовать о неисправности силовой части схемы. Аварийный режим. Отсутствует сигнала с датчика DO= 1, DI1= 0, DI2= 1 перепада давления, что может свидетельствовать о неподвижном колесе вентилятора. Контроль работы вентилятора можно реализовать с помощью программного пакета TAC Menta (компания SchneiderElectric). Для наблюдаемых сигналов создаются функциональные блоки, с помощью которых возможно проанализировать работу вентилятора. А в системедиспетчеризацииTACVista, необходимо сослаться на данную программу. Таким образомможно реализовать контроль состояния вентилятора в системе ЦКВ. Аналогично можно разработать контроль над остальными участками схемы прямоточной ЦКВ (рис 2).Для управления элементами системы ЦКВ используются типы сигналов: UI (UniversalInput), DI (DigitalInput), AO (AnalogOutput) и DO (DigitalOutput).

185

Датчик перепада давления

Обслуживаемое помещение

Датчик перепада давления

Водяные теплообменники

Вытяжной вентилятор

Датчик температуры в помещении

Привод 3ходового клапана

Датчик температуры приточного воздуха

Приточный вентилятор

Привод 3ходового клапана

Дифференциальный датчик давления

Привод воздушной заслонки

Циркуляционный насос

Фильтр

Входная воздушная заслонка

Датчик температуры обратной воды контура обогрева

ΔP

UI AO DI DO Управляющий контроллер

Рисунок 2 – Схема автоматизации системы прямоточной ЦКВ с указанием используемых сигналов Внедрение систем автоматизации и диспетчеризации позволяет сократить штат обслуживающего персонала в здании, повысить комфорт, снизить затраты на энергоносители, обеспечить круглосуточный контроль и управление многочисленным инженерным оборудованием. Перечень ссылок 1. Нимич Г.В., Михайлов В.А, Бондарь Е.С. Современные системы вентиляции и кондиционирования воздуха. – К.: ТОВ «Видавничийбудинок «Аванпост-Прим», 2003 – 626с.

186

УДК 669.1:519.711.3 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ В АСУ ТП НАГРЕВАТЕЛЬНЫХ ПЕЧЕЙ Мальцев А. Е., студент; Симкин А. И., к. т. н., доц. (Приазовский государственный технический университет, г. Мариуполь, Украина) На сегодняшний день математическое моделирование методических нагревательных печей (МНП) как объекта автоматического управления является актуальной задачей, так как при создании новых систем автоматического управления требуются более точные модели, учитывающие весь спектр сложных процессов при тепловой обработке заготовок в печах. Экономическое обоснование данной точности выражается в минимизации затрат на расходы топлива, повышении качества готовой продукции и в увеличении долгосрочности эксплуатации МНП и прокатного стана. Поэтому в АСУ ТП МНП применяются несколько различных моделей, которые в совокупности полностью описывают процесс нагрева заготовок. Основными являются модели: 1) Геометрическая модель; 2) Оценка теплового состояния слябов (модель нагрева); 3) Оценка продолжительности нагрева; 4) Модель сжигания топлива; 5) Модель управления тепловым режимом печи. Геометрическая модель достаточно с требуемой точностью описывает реальную геометрию рабочего пространства печи. С помощью данной модели определяется местонахождение конкретной заготовки в данный момент времени. Обычно такая модель применяется в комплексе с моделью нагрева слябов. Использование для разработки мер по совершенствованию нагрева металла в методических печах расчетов на ЭВМ, а также внедрение АСУ ТП нагрева требует наличия адекватных математических моделей, позволяющих определять тепловое состояние металла в темпе с процессом нагрева. В основе таких моделей лежит совместное решение задач внешнего и внутреннего теплообмена и уравнений теплового баланса при разных исходных данных и краевых условиях. Разработанные математические модели нагревательных печей позволяют проводить как поверочные расчеты нагрева металла при заданном температурном режиме работы печи, так и определение с помощью ЭВМ температурного режима нагрева металла. Для описания процесса нагрева слябов используют модели не сложнее одномерного уравнения теплопроводности. При использовании двух- или трёхмерного уравнения теплопроводности сразу же возникает потребность распределённого контроля температуры рабочего пространства печи и всех участников теплообмена, что на практике весьма затруднительно, и, как правило, не применяется, в зонах печи обычно устанавливается один датчик температуры рабочего пространства [1, 2]. Следует отметить, что в практике моделирования методических печей принято рассматривать процесс нагрева металла, как правило, без явного учёта поверхностного слоя окалины. При этом предполагается, что влияние окалины на нагрев можно учесть соответствующей настройкой модели, выбором численного 187

значения коэффициентов внешнего теплообмена. Экспериментально установлено, что модель нагрева без явного учёта поверхностного слоя окалины может быть удовлетворительно настроена по данным реального нагрева окисляющихся слябов в печах [3]. В большинстве случаев в моделях внешнего теплообмена слябов используются только показания зональных термометров, т. е. считается, что влияние всех остальных участников теплообмена можно привести к температуре рабочего пространства в зоне печи. При этом, модель внешнего теплообмена может быть представлена в лучистой, лучисто-конвективной, или только в конвективной формах. Как известно, применение зонального метода расчёта в сочетании с экспериментальной настройкой (параметрической идентификацией) модели внешнего теплообмена индивидуально для каждой расчётной зоны позволяет определить температурное поле в слябе с любой заданной точностью для каждой из названных структур модели (за счёт увеличения числа расчётных зон). Обычно в пределах физической зоны печи выбирается несколько расчётных зон, для учёта неравномерности температуры рабочего пространства по длине зоны применяются различные способы «исправления» показаний зональных термометров в зависимости от координат по длине зоны. Уточнение истинного значения коэффициента суммарной теплопередачи, используемого в модели нагрева слябов, производится путем сравнения измеренных значений температуры поверхности металла в зонах с соответствующими рассчитанными значениями. Адекватность моделей реальному процессу осуществляется методами идентификации. В этом случае информация о температуре металла является источником оценки качества модели и разработки простых и надежных алгоритмов идентификации. Для прогноза времени нагрева заготовок используется оценка математического ожидания интервала времени между последовательной подачей на стан двух заготовок одной партии металла. Усовершенствование в технологии прокатки, изменения в условиях работы оборудования приводит к изменению этой оценки. Эффективность работы нагревательных устройств во многом зависит от качества подготовки топлива и воздуха перед подачей их в печь. В последнее время в связи с изменением сортамента и повышением требований к качеству проката на большинстве станов сократились объемы производства и, соответственно, уменьшились тепловые мощности печей. Поскольку геометрические размеры выходных отверстий газовых и воздушных сопел не изменились, факел получается вялым, коптящим, удлиненной формы, сгорание газа в конце факела происходит диффузионно из-за снижения скоростей газа и воздуха. Это приводит к перегреву горелочного тоннеля, его растрескиванию и последующему разрушению, а также к перерасходу газа из-за неэффективного сжигания и некачественному нагреву металла в печах с образованием чередующихся местных перегревов и "темных пятен" по длине заготовок. Неэффективное перемешивание газа и воздуха приводит к неполному сгоранию газа и повышенному содержанию кислорода в атмосфере печи, что увеличивает окалинообразование. Основная задача управления тепловым режимом нагрева слябов в нагревательных печах состоит в определении и в таком распределении между зонами тепловой мощности печи, при которой обеспечивается заданное тепловое состояние металла в момент его выгрузки из печи. Управление тепловым режимом 188

нагревательных печей включает также защиту поверхности заготовок и внутренней поверхности кладки от перегрева, защиту рекуператоров, предназначенных для подогрева воздуха, подаваемого на сжигание топлива, а также аварийное отключение горелочных устройств при нарушении подачи топлива или воздуха. Модель оптимального распределения теплового потока по зонам. Об оптимальном распределении теплового потока, а, следовательно, и температуры вдоль печи при некоторой производительности можно судить по достижении температурой греющей среды первой сварочной зоны максимально допустимого значения. Контроль температуры греющей среды в первой сварочной зоне и сравнение этого значения с рассчитанным позволит проводить коррекцию задачи оптимального управления. Перечень ссылок 1. Топоров Е. В., Панфёров В. И. // Изв. вуз. Чёрная металлургия. 1991. № 2. С.93-96. 2. Панфёров В. И. // Изв. вуз. Чёрная металлургия. 1996. № 8. С. 63-66. 3. Панфёров В. И. // Изв. вуз. Чёрная металлургия. 1994. № 10. С.52-55.

189

УДК 622.539 ОБОСНОВАНИЕ СТРУКТУРЫ ПОДСИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ ПАРАМЕРОВ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ НАСОСНЫХ УСТАНОВОК ГЛАВНОГО ВОДООТЛИВА ШАХТЫ Мед А.П., студент; Оголобченко А.С., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Насосные установки главного водоотлива шахт являются крупными электропотребителями (потребление составляет порядка 20% общего расхода электроэнергии по шахте) и относятся к электроприемникам 1 категории по бесперебойности электроснабжения. Кроме того, насосные установки имеют свободный цикличный график работы во времени и, при соблюдении требований правил безопасности в угольных шахтах, могут отключаться или переводиться на пониженное электропотребление в период максимальной нагрузки на систему электроснабжения шахты при наличии свободной емкости водосборника для аккумулирования воды на период остановки [1]. Поэтому в процессе эксплуатации насосных установок главного водоотлива важным является автоматический контроль параметров электроснабжения установок для принятия действий, соответствующих текущей технологической ситуации. К таким параметрам относятся: расход электроэнергии насосной установкой (для технического учёта), состояние коммутационной аппаратуры электродвигателя (включено – выключено) и состояние токовых защит электродвигателя (сработала защита или нет). Информация об указанных параметрах должна передаваться в диспетчерскую шахты в виде светоиндикации на пульте диспетчера и в центральную ЭВМ для анализа и выработки управляющих или «советующих» команд. В существующих системах контроля и управления насосными установками главного водоотлива, как правило, на базе аппаратуры автоматизации водоотливной установки типа ВАВ.1М, такие функции не предусмотрены. Оператор насосной станции и диспетчер шахты имеют возможность наблюдать только о состоянии насосов (включено – выключено) по индикации соответственно на блоке БУН.1М и СТВ.1М аппаратуры ВАВ.1М. Поэтому предлагается дополнить существующую систему автоматизации специальной подсистемой контроля параметров электроснабжения насосных установок главного водоотлива шахты (СКПЭ). На рисунке 1 приведена структурная схема технических средств системы контроля и управления насосными установками главного водоотлива шахты, где наряду с уже упомянутой аппаратурой ВАВ.1М обозначено: ЦДП – центральный диспетчерский пункт шахты; НС – насосная станция водоотлива, которая содержит m комплектов аппаратуры ВАВ.1М (один комплект на 3 насосных установки); БУН.1М – блок управления насосами; СТВ.1М – сигнальное табло водоотлива; УКМ – устройство контроля активной мощности, потребляемой приводным электродвигателем насоса; КИ – многоканальный концентратор информации; ЭВМ - промышленный компьютер диспетчера шахты. При реализации предложенной подсистемы важным является вопрос подключения устройства УКМ к измерительным трансформаторам высоковольтной ячейки, которая коммутирует силовые цепи приводного электродвигателя насоса. Как известно, для стандартного подключения контрольно-измерительных устройств контроля активной мощности (по схеме Арона), необходимо иметь выводы двух вторичных токов (0 – 5А) и двух линейных напряжений (0 - 100В). На действующих шахтах в качестве 190

коммутационной аппаратуры (КРУ) приводного электродвигателя насоса в основном применяют высоковольтные ячейки типа КРУВ-6В-УХЛ5 или КРУВ-6Д-УХЛ5 с электромагнитными или вакуумными выключателями. В ячейку встроен трансформатор напряжения TV (типа НОЛ.11-605) мощностью S н = 400 ВА, подключённый к двум фазам высоковольтной сети (U АС), соответственно имеется вывод только одного вторичного линейного напряжения U АС = 100В. При включённой ячейке КРУВ-6, нагрузка TV составляет 7 – 10% S Н, то есть режим близок к режиму холостого хода, и из этого следует, что относительная погрешность TV будет находиться пределах 0,5 – 1%. В ячейках КРУВ-6 также встроены два трансформатора тока TТ1 и ТТ2 (типа ТЛКИ-6), соответственно имеются выводы двух вторичных токов (I 2A = I 2C = 0 – 5А). Нагрузкой трансформаторов токов являются электромагнитные реле максимально токовой защиты, которые обладают индуктивным сопротивлением, а также имеющие последовательно включённый контакт переключателя для выбора уставки токовой защиты. Данная схема включения нагрузки приводит к значительному снижению стабильности и класса точности TТ, примерно составляет 2 – 3%, что не приемлемо для технологических контрольно-измерительных устройств контроля активной мощности, а следовательно расхода электроэнергии.

Рисунок 1 – Комплекс технических средств системы контроля и управления насосными установками главного водоотлива шахты Предлагается следующее техническое решение. Вводная высоковольтная ячейка КРУВ-6В-ВВ электроподстанции насосной станции главного водоотлива оснащается трехфазным измерительным трансформатором напряжения (ИТН), от которого к каждой высоковольтной ячейки отходящих присоединений КРУВ-6В-ОП подается трёхфазное напряжение U тр =100В (см. рисунок 2). Для повышения класса точности измерения силы тока (0,5 – 1,0%) в высоковольтной ячейке отходящих присоединений КРУВ-6В-ОП дополнительно, без существенного изменения конструкции ячейки, вмонтируются два малогабаритных тороидных трансформатора тока TТН, предназна191

ченных для электронных счётчиков электроэнергии, например, производителей OWL, Allegro, или Honeywell. Таким образом, количество первичных датчиков становится достаточным для подключения к высоковольтной ячейки устройства контроля активной мощности УКМ (по схеме Арона). КИ

УКМ Ia Ic

Ua Ub Uc

Uтн=100B ИТН К другим КРУВ - 6

Uc=6кB

QS1.1 БК

QF1 ТТ1 ТТН1

ТТ2

РТЗ

ТТН2

QS1.2 КРУВ – 6В-ОП

КРУВ – 6В-ВВ

Электродвигатель насоса

Рисунок 2 – Структурная схема подсистемы контроля параметров электроснабжения насосных установок главного водоотлива шахты Многоканальный концентратор информации КИ предназначен для сбора информации: от устройства УКМ – о величине активной мощности, потребляемой приводным электродвигателем насоса; от блок контактов БК – о включенном или отключенном состоянии ячейки и от контактов реле токовой защиты РТЗ – о срабатывание защиты от токов короткого замыкания, перегрузки и т.д.(по выбору). Один концентратор используется для каждой ячейки отходящих присоединений. Структурная схема концентратора приведена на рисунке 3. На рисунке 3 обозначено: ДА - датчик аналогового сигнала; ДД 1 , ДД 2 – дискретные датчики; МК – микроконтроллер; БИ – блок индикации и клавиатура; БП – блок питания; АК – акумулятор; П – блок памяти; АП – адаптер передачи информации; БС – блок сопряжения. Основным элементом устройства является микроконтроллер, который обеспечивает предварительную обработку и управление данными. Так как окончательная обработка данных осуществляется в компьютере, то это обстоятельство позволяет снизить требования к микроконтроллеру концентратора, задача которого в этом случае сводится к непрерывной оцифровке входных сигналов и трансляции получаемых кодов в блок памяти П и далее по требованию в компьютер. В настоящее время существует большое разнообразие микроконтроллеров. Например, могут быть использованы недорогие современные микроконтроллеры на ARM-ядре Cortex-M3 со следующими актуальными особенностями: оптимизированное потребление, большой объем внутренней памяти, высокая производительность, встроенный 12-разрядный АЦП, разви192

тые коммуникационные возможности [2]. Регистрация данных выполняется регулярно с периодом, равным двум секундам. Значение этого периода обеспечивается часами реального времени, встроенными в микроконтроллер. Блок сопряжения БС выполняет следующие функции: гальваническая развязки внутренних цепей устройства с внешними цепями контактных датчиков, защиту измерительного канала аналогового сигнала от перенапряжений, нормализацию входных сигналов и низкочастотную фильтрацию. Гальваническая развязка осуществляется применением оптопар. Нормализатор входных сигналов выполняется в виде пассивного делителя с источником смещения в половину диапазона преобразования встроенного однополярного АЦП [2].

КИ

БИ

АК

ДА ДД1

БС

МК

АП

ПК

ДД2 БП

Рисунок 3 - Структурная схема концентратора информации КИ Низкочастотная фильтрация входного аналогового сигнала осуществляется в два этапа: с помощью двухполюсного аналогового фильтра, а затем - посредством цифрового фильтра, реализуемого программно в микроконтроллере. Использование цифрового фильтра позволит снизить метрологические требования к пассивным компонентам аналогового фильтра. Точность выбранных номиналов резисторов не обязана превышать ±1%, а конденсаторов ±5%. Актуальные требования к используемым в ФНЧ операционным усилителям: рабочая полоса частот 0...1 МГц; скорость нарастания больше 500 мВ/мкс; малый входной ток; способность работать от однополярного напряжения; потребление меньше 100 мкА/канал. Как вариант может быть применен двухканальный усилитель AD8542. Работа концентратора КИ должна осуществляться непрерывно и в течение долгого времени. При этом присутствие пользователя необязательно, поэтому структура устройства не включает развитые средства взаимодействия с оператором (полноценные дисплей и клавиатура), которые ограничивают температурную область применения, усложняют, удорожают изделие, приводят в ряде случаев к существенному возрастанию тока потребления. Схема содержит только простые служебные органы взаимодействия (отдельные светодиоды и кнопки в блоке БИ). Что касается полноценного отображения получаемой измерительной информации, то это выполняется в

193

компьютере. Для этого в схеме предусмотрен адаптер передачи информации с использованием интерфейса RS 485. Аккумулятор предназначен для обеспечения непрерывной работы концентратора при исчезновении питающего напряжения от блока питания БП. В заключении следует отметить следующее. Выходные цепи встроенных в КРУ трансформаторов тока и напряжения являются искроопасными, и поэтому на шахтах опасных по газу или пыли необходимо осуществляться постоянное наблюдение за целостностью линий связи, их состоянием и обеспечивать непрерывный контроль содержания метана в рудничной атмосфере. Перечень ссылок 1. Данильчук Г.И., Шевчук С.П., Василенко П.К. Автоматизация электропотребления водоотливных установок - К.: Техника, 1981. - 102с. 2. Шатохин Александр, Макарычев Петр. Регистратор напряжений 3-фазных сетей переменного тока. //Информационно-технический журнал для разработчиков электроники «Новости электроники», 2010, №6.

194

УДК 621.3:658.011.56 СИСТЕМА АВТОМАТИЗОВАНОГО ПРОЕКТУВАННЯ ВНУТРІШНЬОГО ЕЛЕКТРОПОСТАЧАННЯ Мелешко О.М., студент; Шлепньов С.В., к.т.н., доц. (Донецький національний технічний університет, м. Донецьк, Україна) Більшість промислових підприємств отримують живлення на напрузі 35-110 кВ. Для внутрішньої системи електропостачання підприємства в більшості випадків обирається напруга 6-10 кВ [1]. Напругу 10 кВ обирають: − на великих підприємствах при наявності двигунів, які допускають безпосереднє приєднання до мережі; − при наявності заводської електростанції з напругою генераторів 10 кВ. Напругу 6 кВ застосовують: − при наявності значної кількості електроприймачів на цю напругу; − якщо вибір напруги 6 кВ обумовлюється вимогами поставки електрообладнання, техніко-економічними розрахунками; − на реконструйованих підприємствах, які використовували напругу 6 кВ в якості основної [2]. В залежності від категорії навантажень та від їх розташування розподільча мережа від одного чи двох незалежних джерел будується по радіальній, магістральній чи змішаній схемі. Магістральні схеми можуть бути поодинокими, наскрізними з двобічним живленням, кільцевими чи подвійними. Поодинокі схеми використовують для споживачів третьої категорії. При цій схемі потрібна найменша кількість ліній. Більш надійними є наскрізна з двобічним живленням та кільцева схеми. В нормальному режимі живлення підстанцій здійснюється поодинокими магістралями, а при виході з ладу будь-якої ділянки мережі включається перемичка. Схеми використовуються для живлення споживачів другої категорії. Радіальні мережі застосовують для живлення зосереджених навантажень чи потужних електродвигунів. Радіальні мережі надійніші та легше автоматизуються, але дорожчі в порівнянні з магістральними. Для споживачів першої і другої категорії передбачені двохцепні радіальні схеми, а для споживачів третьої категорії одноцепні схеми. Змішані схеми поєднують елементи магістральних та радіальних схем. Основне живлення здійснюється радіальними лініями, а резервне – одною магістральною лінією [1]. Була розроблена програма, яка дозволяє виконати техніко-економічне порівняння двох варіантів внутрішнього електропостачання. Користувачу запропоновано ввести напругу внутрішнього електропостачання, після чого необхідно описати ділянки електричної мережі, ввести їх довжину і потужність на цих ділянках. Після вводу всіх необхідних даних, програма розраховує струм в лінії в нормальному та післяаварійному режимах та обирає переріз кабельної лінії. Вибір 195

перерізу кабелю виконується за економічною щільністю струму з урахуванням перевантаження. При розрахунку економічних показників двох варіантів внутрішнього електропостачання враховуються: − капітальні витрати на кабельні лінії; − вартість обладнання, до якого входять вимикачі, вимикачі навантаження, комплектно-розподільчі пристрої; − амортизаційні витрати; − втрати електроенергії на кожній з ділянок. Вибір того чи іншого варіанта проводиться по приведеним витратам.

Рисунок 1 - Програма розрахунку варіантів внутрішнього електропостачання Перелік посилань 1. Сибикин Ю.Д. Электроснабжение промышленных и гражданских зданий: учеб. для студ. сред. проф. образования. – М.: Издательский центр «Академия», 2006. – 368 с. 2. Маньков В.Д. Основы проектирования систем электроснабжения. – Спб.: НОУ ДПО УМИТЦ «ЭлектроСервис», 2010 – 664 с. 3. Правила устройства электроустановок. - X.: Изд-во «Форт», 2009 – 704 с.

196

УДК 622.4 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПУЛЬСИРУЮЩЕЙ ВЕНТИЛЯЦИИ КАК СРЕДСТВА ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОВЕТРИВАНИЯ ГАЗООБИЛЬНЫХ ГОРНЫХ ВЫРАБОТОК Младзиевский С., студент; Синюкова Т.Б., ст.преподаватель (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Основным средством создания нормальных атмосферных условий в шахтах является проветривание. Роль вентиляции возрастает с увеличением производственной мощности шахт и переходом работ на глубокие горизонты, так как при этом повышается газоносность месторождений, растет число пластов, склонных к внезапным выбросам угля и газа, повышается температура горных пород, возрастает интенсивность выделения пыли, ухудшаются микроклиматические условия в горных выработках. В связи с этим в шахты необходимо подавать большее количество воздуха, некоторая часть которого при движении по горным выработкам теряется, в виде утечек. К утечкам воздуха в шахтах относятся все потери воздуха, которые происходят по пути его движения от поверхности до очистных и подготовительных забоев. Величина утечек зависит от следующих факторов: количества воздуха, поступающего в шахту; производственной мощности шахты; газообильности шахты; глубины ведения работ. Влияние других возможных факторов еще не исследовано в должной мере, что не позволяет с уверенностью говорить об их значительности. Различают утечки местные и непрерывно распределенные. К первым относятся утечки в околоствольном дворе и через вентиляционные сооружения (перемычки, вентиляционные двери, шлюзы, кроссинги, надшахтные здания и т.п.), ко вторам – утечки через выработанное пространство участка, бутовые полосы, ограждающие горные выработки и параллельные выработки. Величина утечек через выработанное пространство участка зависит от мощности разрабатываемого пласта, физикомеханических свойств боковых пород, обводненности месторождения, способа управления горным давлением, состояния воздухопроводящих выработок, величины общешахтной депрессии и т.п. Считается, что наиболее интенсивные утечки воздуха через выработанное пространство происходят на расстоянии 100 – 200 м от лавы. Правильный расчет количества утечек воздуха на газообильных шахтах имеет большое значение, т.к. выработанное пространство является не только местом утечки воздуха, но и коллектором большого скопления метана, который при определенных условиях может вызвать быстрое загазирование рабочего пространства и быть причиной взрывов. А.Ф. Милетичем была высказана идея, что утечки воздуха через вентиляционные двери могут быть полезными в том случае, если они способствуют проветриванию расположенных за ним выработок. Исходя из этого, имеет смысл более глубокое исследование утечек воздуха. Например, заслуживает изучения вопрос, нет ли возможности применить утечки для создания равномерной концентрации метана в выработанном пространстве. Исследования, проведенные на 32 пластах пологого, наклонного и крутого падения шахт Донбасса, при различных способах управления кровлей показали, 197

что режим движения утечек через выработанное пространство не является постоянным. Таким образом, из-за неравномерности распределения утечек по выработанному пространству, а так же из-за неравномерного распределения метаноносности в пласте, определение мест скоплений опасных концентраций является весьма сложной задачей. Надо отметить, что для обеспечения взрывобезопасности необходимо совершенствовать расчёт необходимого расхода воздуха и способ прогнозирования дебита метана. Дебит метана зависит от многих факторов, но основным является метаноносность источников его выделения. Для прогнозирования изменения метаноносности нужно знать физико-химические условия углеобразования на разрабатываемом участке пласта. Для обеспечения взрывобезопасности метановоздушной смеси на метаноносных пластах необходимо учитывать зависимость режима газовыделения и распределения потоков воздуха от технологических параметров выемочного участка. Можно предположить, что за счет использования утечек воздуха возможно повысить эффективность проветривания газообильных выработок для предотвращения и ликвидации опасных скоплений газа, а использование устройства, генерирующего импульсы давления (пульсатор), распложенного вблизи выработанного пространства, позволит усреднить концентрацию в нем, то есть позволит создать управляемый массоперенос для перемешивания газовоздушной смеси с метаном с целью управления концентрацией газа. Методика повышения перемешивающих свойств воздушного потока для предотвращения и ликвидации опасных скоплений газа в горных выработках и подземных сооружений использует энергию напора воздушного потока, создаваемого вентилятором местного проветривания (ВМП). Идея повышения перемешивающих свойств воздушного потока заключается в распространении в основном потоке воздушной струи слабых импульсов давления, изменяющих мгновенные значения средних скоростей воздушного потока. Импульсы давления генерируются пульсатором в инфразвуковом диапазоне. Это качественное изменение воздушного потока существенно увеличивает турбулентность потока и, собственно, его перемешивающие свойства. Для реализации данного режима в настоящее время разработаны и испытаны технические средства типа «Пульсатор». Установка пульсирующей вентиляции «Пульсатор» (рис. 1) была создана с учетом полученных результатов исследований процесса массопереноса при пульсирующей вентиляции в выработанном пространстве и предназначается для предупреждения образования и ликвидации, в первую очередь, скоплений метана в горных выработках шахт и выработанном пространстве. Данный пульсатор реализует принцип пульсирующего движения, заключающийся в создании воздушных импульсов в выработке, направленных поочередно по и против воздушного потока (рис. 2). Данный режим проветривания существенно повышает турбулентность воздушного потока в горной выработке и позволяет усреднить концентрацию метана за достаточно короткий срок (10-15 минут) в зоне влияния пульсатора, включая местные скопления (в том числе и слоевые). Радиус действия установки согласно практическим наблюдениям составил 200-250 м.

198

Набор из шести сменных лопаток Воздух, поступающий в пульсатор от ВМП

Выпускные патрубки

Направление движения воздуха из выпускных патрубков

Внутренний барабан

Корпус пульсатора

Рисунок 1 – Схема узлов и направление движения воздуха в установке «Пульсатор» Оптимальным решением при формировании импульсов давления является использование энергии сжатого воздуха, который подводится в каждую действующую горную выработку или подземное сооружение, в конечном итоге возможно применение современных видов компрессоров.

Воздух, поступающий из выработки в ВМП и далее в пульсатор

пульсатор

Вентиляционный рукав

ВМП

Рисунок 2 – Схема размещение элементов установки для создания пульсирующей вентиляции и направление движение воздуха в ней Перечень ссылок 1. Колесниченко И.Е., Колесниченко Е.А. Принципы обеспечения взрывобезопасности шахтной атмосферы при интенсивной выемке угля. // Горная промышленность, №6, 2004. 2. Милетич Ф.А. Утечки воздуха и их расчет при проветривании шахт. – М.: Недра, 1968. 3. Лидин Г.Л., Айруни А.Т., Клебанов Ф.С., Матвиенко Н.Г. Борьба со скоплениями метана в угольных шахтах. – 1961. 4. Патрушев М.А., Кондратов В.А. Утечки воздуха на глубоких шахтах Донбасса. – Донецк: Донбасс, 1972. 5. Филин А.Э. Средства повышения эффективности проветривания газообильных горных выработок. Журнал «Горная промышленность», №5, 2008.

199

УДК 68.004.94 СТРУКТУРНАЯ СХЕМА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БАЛАНСОМ АКТИВНОЙ МОЩНОСТИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ Мохно А.А., студент; Ковязин В.А., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) В настоящее время промышленно развитые страны производят основную часть электроэнергии централизованно на тепловых (ТЭС), атомных (АЭС) и гидроэлектростанциях (ГЭС). Одновременно с этим в мире набирает все большую популярность строительство электростанций (ЭС) альтернативной энергетики (в большей степени это солнечные (СЭС) и ветряные электростанции (ВЭС) ). Включение СЭС и ВЭС в электроэнергосистему (ЭЭС) страны влечет за собой снижение качества электроэнергии, т.к. вырабатываемая активная мощность солнечных батарей и ветрогенераторов зависит от неуправляемого энергоносителя и потребление электроэнергии носит вероятностный характер. В следствии чего, в ЭЭС возникают дисбалансы между производством и потреблением энергии. Для решения этой проблемы было предложено условно разделить ЭС на ЭС с управляемым энергоносителем (ТЭС, АЭС, ГЭС) и ЭС с неуправляемым энергоносителем (СЭС, ВЭС). Пример ЭЭС представлен на рис. 1.

Рисунок 1 – пример ЭЭС с разделением ЭС по управляемости энергоносителя Благодаря этому поддерживать баланс мощности в ЭЭС и тем самым сохранять качество электроэнергии на высоком уровне, можно за счет ЭС с управляемым источником энергии. 200

Математическая модель баланса активной мощности ЭЭС [1]: РНЕТР + РТР = РН

РНЕТР + РТР − РН = 0,

(1)

где: РНЕТР – активная мощность, вырабатываемая на ЭС с неуправляемым энергоносителем; РТР – активная мощность, вырабатываемая на ЭС с управляемым энергоносителем; РН – активная мощность нагрузки. На основании математической модели (1) получена структурная схема САУ баланса активной мощности ЭЭС. Структурная схема САУ представлена на рис. 2.

Рисунок 2 – Структурная схема САУ баланса активной мощности ЭЭС По структурной схеме разработана S-модель в Matlab САУ баланса активной мощности, представленную на рис. 3:

Рисунок 3 – S-модель управления активной мощностью в системе с нетрадиционными источниками электроэнергии Основные блоки S-модели [2]: а) Uniform Random Number – источник случайного сигнала с равномерным распределением, используется для формирования сигналаов, которые моделируют 201

активную мощность генераторов ВЭС и СЭС и активную мощность нагрузки потребителей; б) Constant – источник постоянного сигнала, используется для формирования сигнала активной мощности электрической системы; в) Sum – блок расчета суммы, используется для определения небаланса активной мощности. В ходе моделирования были получены осциллограммы, описывающие процессы регулирования в ЭЭС. Осциллограммы представлены на рис. 4:

Рисунок 4 – а) активная мощность, вырабатываемая ВЭС и СЭС в ЭЭС; б) активная мощность нагрузки; в) небаланс активной мощности в ЭЭС без ПИД регулятора ; г) небаланс активной мощности в ЭЭС с ПИД регулятора Вывод: S-модель подтвердила возможность поддержания баланса активной мощности путем регулирования режимных параметров ЭЭС с нетрадиционными источниками эл энергии. Перечень ссылок 1. Автоматичне регулювання в електричних системах: Підручник / О.С. Яндульский, І.П. Заболотний, В.П. Кобозев. – Донецьк: Видавництво «Ноулідж», 2010. – 189 с. 2. Моделирование электротехнических устройств в Matlab, SimPowerSystems и Simulink / И.В. Черных – М.: ДМК Пресс; СПб.: Питер, 2008. — 288 с.

202

УДК 681.5.015:669.162.252 МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ОХЛАЖДЕНИЯ ОТХОДЯЩИХ ГАЗОВ В СИСТЕМЕ ГАЗООЧИСТКИ УСТАНОВКИ «ПЕЧЬ-КОВШ». Павленко А.В., студент; Неежмаков С.В., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г.Донецк, Украина) В производстве стали с применением как устаревших (мартеновские печи, кислородные конвертора), так и более новых технологий (дуговые сталеплавильные печи) является перспективным применение установок внепечной обработки стали, которые позволяют ускорить технологический процесс путем снижения длительности плавки и повысить качество стали. Это неизменно приводит к снижению себестоимости продукции. Для нормального функционирования таких установок необходимо наличие установок газоочистки. Основным рабочим элементом таких установок являются мешочные фильтры, срок службы которых напрямую зависит от температурного режима системы фильтрации. Повышенные температуры приводят к преждевременному износу фильтров, что приводит к увеличению издержек и накладывается на себестоимость продукции[1]. В связи с этим возникает необходимость исследования процесса охлаждения отходящего газа воздухом, определения его математической модели и получения качественных характеристик, а также, на основе полученных данных, автоматизации данного процесса. При построении подсистемы управления температурой газа ан впуске фильтр учитываем, что зависимость между углом поворота заслонок приточного демпфера и температурой газа в фильтре можно выразить следующим аналитическим выражением[2]: tcм =

К ⋅ sin aд ⋅ tд + sin aв ⋅ tв , К ⋅ sin aд + sin aв

(1)

где К – усреднённый коэффициент, учитывающий отношение средних теплоёмкостей дымовых газов и воздуха; sinαд – синус угла открытия (степень открытия) дымовой заслонки; sinα в – синус угла открытия (степень открытия) воздушной заслонки; t см – температура дымовоздушной смеси; t д – температура дыма; t в – температура воздуха. Трубопровод может характеризоваться диаметром, объёмом, излучающей способностью и т.д. В данном случае нас интересует его инерционность, т.е. за какое время отходящий газ пройдет от точки разбавления до точки входа в фильтр. Исходя из этого соображения, будем считать его апериодическим звеном первого порядка. WT (t ) =

1 TT p + 1

(2)

Постоянные времени на различных участках трубопровода ТТ , определим зная среднюю скорость газового потока и длины данных участков: 203

TT =

(3)

l v

Структурная схема моделированная с использованием среды Matlab приведена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Структура модели охлаждения дымовых газов. Заслонки, вместе со своими электроприводами ограничивают скорости нарастания дымового и воздушного потока. Для упрощения анализа в данной системе будем считать их линейными функциями. Блоки математических операций реализуют зависимость (1). При помощи модели 1 получаем переходный процесс охлаждения дымового газа воздухом, приведенный на рисунке 2. tсм,0С

t,с Рисунок 2 – График переходного процесса системы охлаждения. На рисунке 2 отображен процесс установления температурного режима при запуске газа в систему фильтрации. Как видно из графика, установившееся значение (110 0С) является приемлемой рабочей температурой. Но так происходит далеко не всегда, так как реально в данной системе могут происходить резкие изменения температуры дымовых газов, что обусловлено работой системы поддержания постоянного горения дуги – регулирования электродов установки «Печь-Ковш» или изменения положения заслонки на газоходе УПК, управляемой системой аргоновой продувки и перемешивания. Возможное влияние данных факторов учтём при 204

последующем моделировании.Переходный процесс установления температуры в системе охлаждения, в данном случае, приведен на рисунке 3. tсм,0С

t,с Рисунок 3 – График переходного процесса системы охлаждения с учетом внешних возмущений. Колебания температуры в зоне установившегося значения не являются значительными, т.е. не приводят к аварийному превышению температуры, но всё же являются нежелательными, так как могут вызывать постоянные включения приводов заслонок без весомой на то причины, что повлечет за собой преждевременный отказ последних. С этой целью следует ввести нечувствительность системы к малым отклонениям температуры от установившегося значения. Ещё одной немаловажной проблемой является превышение допустимой рабочей температуры или излишнее её понижение. Первое влечет за собой повреждение мешков фильтра, а втрое – недогруз технологической установки и снижение её КПД. С учетом данных особенностей прейдем к моделированиюпроцесса охлаждения с использованием системы автоматического управления.

Рисунок 4 – Модель процесса охлаждения с использованием системы автоматического управления 205

Для сравнения подадим на вход модели 4 воздействия, аналогичные тем, результаты которых приведены на рисунке 3. Результат моделирования приведен на рисунке 5. tсм,0С

t,с Рисунок 5 – Автоматический запуск и установление температуры. Несмотря на небольшое превышение температуры, полученный график в большей степени удовлетворяет технологическим параметрам установки, т.к. установившееся значение находится вблизи требуемого по технологическим параметрам установки, чем обеспечивается оптимальная нагрузка привода вентилятора и повышается КПД технологического процесса. В данной работе рассмотрена задача автоматического регулирования температуры в фильтре системы газоочистки, и предложен один из вариантов её решения с обеспечением требуемых технологических показателей.Благодаря автоматизации с применением полученных в ходе проведенного исследования зависимостей, появляется возможность оперативного регулирования температуры. Тем самым будет обеспечиваться максимально-эффективная загрузка технологической установки, что приведет к сокращению потребления электроэнергии, а также продлит срок службы мешков фильтра системы импульсной фильтрации. Перечень ссылок 1. Руководтво по эксплуатации системы газоочистки УПК. – Д.: ЗАО «Донецксталь МЗ», 2003. – 465с. 2. А.В.Павленко, В.И.Ахонин, И.К. Юрченко Аналитическое определение температуры газов в фильтре системы газоочистки/ Прикладные задачи математики в механике, экономике, экологии: Материалы IX международной студенческой научной конференции. – Севастополь, 18-22 апреля 2011 г. – 175с., с. 85-88.

206

УДК 621 ОПТИМИЗАЦИЯ РАБОТЫ СИЛОВЫХ ТРАНСФОРМАТОРОВ И МЕРОПРИЯТИЯ ПО СНИЖЕНИЮ ПОТЕРЬ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ Петренко А.Ф., студент; Гридин С.В., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Применение трансформаторов приводит к потерям энергии. Путем правильного выбора оборудования и рабочего напряжения можно сократить число необходимых трансформаторов и уменьшить потери энергии. Потери энергии характерны для всех систем распределения электроэнергии главным образом благодаря потерям активной мощности и потерям в трансформаторах. Правильные проектирование и эксплуатация электрических систем позволяют не только свести к минимуму потери энергии, но и обеспечивают снижение затрат на электроэнергию. Потери энергии вызываются наличием включенных трансформаторов даже при отсутствии нагрузки. Неиспользуемое оборудование должно быть отключено. Низкие коэффициенты мощности в дополнение к значительным потерям напряжения в сети и увеличению размеров штрафов, налагаемых энергоснабжающими компаниями, могут привести к росту потерь энергии и стоимости электроснабжения. Необходимо провести исследования электроэнергетической системы. Параллельная работа трансформаторов с нагрузками, пропорциональными их номинальным мощностям, возможна при равенстве первичных и вторичных напряжений (равенстве коэффициентов трансформации), равенстве напряжений короткого замыкания и тождественности групп соединения обмоток. При параллельном соединении одноименные зажимы трансформаторов присоединяют к одному и тому же проводу сети . Наилучшее использование установленной мощности трансформаторов может быть только при равенстве напряжений короткого замыкания. Однако в эксплуатации допускается включение на параллельную работу трансформаторов с отклонением напряжения короткого замыкания от их среднего значения, но не более чем на ± 10%. Это допущение связано с возможным отступлением (в пределах производственных допусков) при изготовлении трансформаторов в размерах обмоток, влияющих на напряжение короткого замыкания. С точки зрения снижения расхода электроэнергии на собственные нужды подстанций необходимо обратить внимание в первую очередь на оптимизацию работы системы охлаждения силовых трансформаторов, автотрансформаторов и шунтирующих реакторов. В настоящее время разработаны микропроцессорные устройства, способные в зависимости от температуры воздуха и температуры масла в баках оптимизировать длительность работы охладителей и уменьшить расход электроэнергии на обдув электрических аппаратов. Существенное снижение потерь электроэнергии может дать выполнение некоторых профилактических работ под напряжением без их отключения, т.к. любой ремонтный режим, как правило, увеличивает потери в сети по сравнению с нормальным режимом.

207

Все мероприятия по снижению потерь могут быть условно разделены на три группы: организационные, технические, мероприятия по совершенствованию учета электроэнергии. К организационным мероприятиям могут относиться: -определение (выбор) точек оптимального деления сети 6 - 10 кВ; -уменьшение времени нахождения линии в отключенном положении при выполнении технического обслуживания и ремонта оборудования и линий; -снижение несимметрии (неравномерности) загрузки фаз; -рациональная загрузка силовых трансформаторов. К техническим мерам относят мероприятия по реконструкции, модернизации и строительства сетей. К ним относят: -внедрение колпачков КП 6-10 кВ, которые служат для фиксации штыревых изоляторов и крюков воздушных линий электропередач; -внедрение в работу устройств автоматического регулирования напряжения на трансформаторах и КП; -увеличение доли сетей на напряжение 35 кВ; В составе мероприятий по совершенствованию учета следует предусматривать: -применение приборов учета (электросчетчики, измерительные трансформаторы) более высокого класса точности измерения; -осуществление мер по предупреждению несанкционированного доступа к клеммам средств измерений; -внедрение автоматизированных систем учета, сбора и передачи информации; -проведение организационных и технических мероприятий по предупреждению выявления и устранению безучетного потребления электрической энергии. Необходимо заменять силовые трансформаторы и трансформаторы собственных нужд в случае, если они обладают большими потерями электроэнергии на перемагничивание сердечников, на трансформаторы с меньшими потерями, а также токоограничивающие реакторы на современные с большими индуктивными сопротивлением к токам К3 и меньшими потерями в нормальном режиме. При разработке рабочих проектов на реконструкцию и техническое перевооружение должно закладываться оборудование, отвечающее требованиям энергосбережения. Таким образом, снижение потерь электроэнергии в электрических сетях – это сложная комплексная проблема, требующая значительных капитальных вложений, необходимых для оптимизации развития электрических сетей, совершенствования системы учета электроэнергии, внедрения новых информационных технологий в энергосбытовой деятельности и управления режимами сетей, обучения персонала и его оснащения средствами поверки средств измерений электроэнергии и т. п. Перечень ссылок 1. Соколова Е.М. Электрическое и электромагнитное оборудование. Общепромышленные механизмы и бытовая техника / Е.М. Соколова. – М.: Академия, 2006. – 224с. 2. Быстрицкий Г.Ф., Кудрин Б.И. Выбор и эксплуатация силовых трансформаторов / Г.Ф. Быстрицкий, Б.И. Кудрин. - М.: Техническая литература, 2003. - 176с.

208

УДК 621.3-135.83 ОСОБЕННОСТИ РЕГУЛИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ВЕНТИЛЯТОРОВ ГЛАВНОГО ПРОВЕТРИВАНИЯ Помойницкий И., студент; Новиков Е.Н., доцент, к.т.н. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Производительность вентиляторов главного проветривания определяется рядом горно-технологических факторов, таких как интенсивность газовыделения, количество людей, одновременно работающих в шахте, характер и объем производимых взрывных работ и т.п. В процессе отработки выемочного поля горного предприятия происходит изменение его производительности, т.е. объема добычи полезного ископаемого, технологии горных работ» интенсивности газовыдаления из пластов при изменении геологических условий разработки или переходе на более глубокие горизонты [1, 2, 3]. Таким образом, большинство показателей, определяющих потребную производительность шахтных вентиляторов, не являются постоянными, что предполагает необходимость регулирования производительности. Изменение количества воздуха, подаваемого в подземные горные выработки, обычно происходит постепенно, однако может - возникнуть необходимость резкого увеличения производительности вентиляторов для форсированного проветривания рудных шахт после массовых взрывов [3] или возможность снижения производительности, связанная с распорядком работы шахт, например, в нерабочие дни, ремонтные смены [1]. Правила безопасности в угольных и сланцевых шахтах регламентируют предельное содержание метана в обще исходящей струе шахты, что также определяет необходимость регулирования производительности вентиляторов главного проветривания для поддержания концентрации метана не выше допустимой. Анализ вентиляционных режимов показывает, что за срок службы шахты потребное количество воздуха изменяется в 1,5-4 раза по сравнению с первоначальным [2]. В существующей практике производительность вентиляторов главного проветривания изменяется ступенчато по отдельным периодам работы горного предприятия, причем для данного периода вентиляторные установки работают с постоянной производительностью. Шахтные вентиляторы, работающие круглосуточно, являются весьма крупными потребителями электроэнергии. На проветривание шахт и рудников расходуется около 1,5 % электроэнергии, вырабатываемой в стране [1]. Поэтому постоянная работа о максимальной производительностью не экономична, так как связана с большим расходом электроэнергии. Одновременно с регулированием производительности возникает задача изменения напора шахтных вентиляторов. Напор и производительность связаны характеристикой вентиляционной сети, поэтому при изменении расхода воздуха необходимо менять также и напор вентилятора. Кроме того, даже при постоянной производительности вентиляторной установки необходимость регулирования напора вызывается изменением аэродинамического сопротивления шахтной вентиляционной сети. Это связано с изменением длины и сечений выработок при отработке шахтного поля, при переходе на новые участки иди горизонты [1, 4]. Возникают также и случайные изменения аэродинамических сопротивлений при открывании шахтных вентиляционных дверей и т.п. Чтобы обеспечить поддержание нормального 209

проветривания при изменении сопротивления вентиляционной сети, диапазон изменения напора должен составлять от 1:2 до 1:6 [4]. Регулирование напора и производительности шахтных вентиляторов может быть выполнено при постоянной скорости вращения рабочего колеса, т.е. аэродинамическими способами, а также путем изменения скорости вращения рабочих колес. При постоянной скорости вращения регулирование шахтных вентиляторов может быть выполнено поворотом лопаток направляющего аппарата или за счет дросселирования воздуха на всасывающей или нагнетательной стороне. Оба способа могут применяться без остановки вентилятора, однако оба способа, особенно второй, имеют очень малый диапазон экономичного регулирования, на рисунке 1 приведена зависимость изменения мощности, потребляемой приводом вентилятора, от производительности при регулировании дросселированием (рис.1, кривая 1) и поворотом лопаток направляющего аппарата (рис.6, кривая 2) . Из рис.1 видно, что при значительном уменьшении производительности потребляемая Рисунок 1 - Экономичность регулирования мощность остается весьма шахтных вентиляторов значительной. Поэтому регулирование путем дросселирования воздуха на главных вентиляторах не применяется, а поворот лопаток направляющего аппарата обычно применяется в сочетании с изменением угла установки лопаток рабочего колеса осевых вентиляторов или поворотом закрылков лопаток рабочего колеса у центробежных вентиляторов (например, у вентилятора ВЦ 3322 [4]. Последние изменения возможны при остановленном вентиляторе и могут выполняться лишь периодически, поэтому возможности оперативного регулирования производительности и напора вентиляторов и экономичная зона такого регулирования невелика. В результате значительная часть главных вентиляторных установок эксплуатируется с невысоким КПД, а некоторая часть имеет КПД ниже 0,6, который считается нижней границей экономичной работы главных вентиляторов [1, 4]. На рис.2 приведена кривая 1 распределения шахтных центробежных вентиляторов с нерегулируемым электроприводом, полученная по результатам обследования 50 вентиляторных установок Донбасса [12]. Согласно данным, приведенным в работе [12], только 40 % этих установок работали с КПД не ниже 0,6. Значительно более экономичным является регулирование вентиляторов путем изменения скорости вращения рабочего колеса, т.е, применение регулируемого 210

электропривода. На рис,6 приведена зависимость потребляемой мощности от производительности при использовании регулируемого привода по схеме машинновентильного каскада (кривая 4) и при реостатном регулировании асинхронного двигателя с фазовым ротором (кривая 3). Применение регулируемого привода позволяет заметно снизить потребление энергии при регулировании вентиляторных установок. На рис.2 (кривая 2) показана возможность повышения КПД действующих установок, ранее характеризуемых кривой 1, при оснащении их регулируемыми электроприводами. Возможность заметного улучшения техникоэкономических показателей Рисунок 2 - Распределение шахтных вентиляторных установок при вентиляторов по величинам их КПД использовании регулируемых электроприводов подтверждается технико-экономическими сравнениями. В настоящее время ведутся разработки регулируемых систем электропривода для вентиляторов главного проветривания. Разработаны электроприводы по системе асинхронного машинно-вентильного каскада для вентиляторов ВЦД 31,5М (ВЦД 32М) с двигателем мощностью 2500 кВт и ВЦД-47 с асинхронным двигателем мощностью 3200 кВт [4]. Перечень ссылок 1.Онищенко Г.Б. Электропривод турбомеханизмов, М., Энергия, 1972 2.Местер И.М. Электропривод и автоматика рудничных вентиляторов главного проветривания. М., Недра, 1964. 3.Рипп М.Г. Петухов А.И. Рудничные вентиляторные и водоотливные установки. М., Недра, 1998 4.Шахтные вентиляторные установки главного проветривания. Справочник / Г.А. Бабак, и др. - М., Недра, 1992

211

УДК 661.522.047.41:66 – 97/012/1 - 52 ИССЕДОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ УГЛА РАСКРЫТИЕ ЗОНТА ОТ ЧАСТОТЫ ВРАЩЕНИЯ В УЗЛЕ НАПЫЛЕНИЯ ПУЛЬПЫ НА РЕТУР В ПРОЦЕССЕ ПРОИЗВОДСТВА МИНЕРАЛЬНЫХ УДОБРЕНИЙ Рамзмев А.Г.,магистр;Байдюк А.П., доц., к.т.н. каф. АСУТПП (Южно-Российский государственный технический университет, г. Новочеркасск, Россия) При рассмотрении способа напыления пульпы на ретур в виде струи и в виде усеченного конуса можно убедиться в том, что способ напыления пульпы на ретур в виде усеченного конуса (зонта) имеет ряд преимуществ перед применяемым в тех же условиях(при постоянном значении давления пульпы в трубчатом распылителе, постоянной плотности пульпы, постоянном расходе ретура, и постоянной частоте вращения барабанного гранулятора - сушилки): высокую однородность гранул удобрения, высокую производительность по сравнению с прежней, уменьшение потерь тепла в головной части БГСа, возможность контроля косвенного параметра, который может характеризовать соответствие качество продукциик требованиям. Поскольку возможно определить возможность, то необходимо контролировать температуру в зависимости от угла раскрытия зонта который определяется частотой вращения двигателя привода установки распыления пульпы.Для того чтобы определить эту зависимость представим изменение температуры сушки в виде двух последовательных преобразований: частоты вращения двигателя в угол раскрытия зонта и в температуру в головной части барабанного граннулятора – сушилки (БГС). Зависимость температуры сушки от угла раскрытия зонта описана в материалах конференции ММТТ – 25. Для описания вышеуказанных зависимостей обратимся к конструкции узла напыления пульпы на ретур в процессе производства минеральных удобрений. Узел напыления пульпы на ретур в исполнении усеченного конуса представляет собой трубчатый распылитель с насадкой 2 в головной части БГС, связанный посредствам клиноременной передачи с приводом 1[1]. Трубчатый распылитель закреплен в подшипниковых узлах рис.1. При наличии у привода частоты вращения, одновременной подаче пульпы, в трубчатом распылителе с насадкой возникает центробежная силаС, за счет чего пульпа напыляется на ретур в виде зонта. Центробежная сила, действующая на вращающееся тело – трубчатый распылитель с насадкой, массой , будет иметь вид: , кг ,где – окружная скорость вращения трубчатого распылителя с насадкой, м/с; r – радиус вращения трубчатого распылителя с насадкой, м.

212

в Движение пульпы

Теплоагент 1

Рисунок 1 - Узел напыления пульпы на ретур в виде усеченного конуса Значит, центробежная сила распыления пульпы зависит от частоты вращения двигателя привода данного узла: (1) где – число оборотов в минуту [2].При распылении на ретур, зонт пульпы будет раскрываться под определенным углом. Рассмотрим, как будет зависеть угол от центробежной силы . Для этого рассмотрим, какие силы раскрытие зонта действуют на частицу пульпы при ее движении из распылительной насадки рис.2. Пульпа подается в трубчатый распылитель с определенным значение давления , значит, на внутреннюю поверхность насадки S будет действовать сила F, равная: 1 Вид

F 2

С1

Рисунок 2 - Вид В. Схема определения сил, действующих на частицу пульпы. 1 – трубчатый распылитель, 2 – распылительная насадка, 3 – частица пульпы. . Эта сила направлена вдоль оси трубчатого распылителя.Центробежная сила, будет направленаперпендикулярно этой оси. Значит между двумядействующими силами на частицу пульпы: силой, возникающей от давления пульпы в трубчатом распылителеF и центробежной силой , появиться сила . Направление этой силы будет определяться правилом параллелограмма, тогда угол раскрытие зонта , под действием центробежной силы будет образован между силамиFи , рис. 2. Исходя

их этого cos

, и выражение отражающее зависимость угла 213

раскрытие зонта пульпы от частоты вращения трубчатого распылителя будет иметь вид:cos .Поскольку адиус трубчатого распылителя , площадь сечения распылительной насадки и масса трубчатого распылителя с пульпой , являются постоянными величинами, их можно заменить одной постоянной с 0 , тогда угол раскрытие зонта, при напылении пульпы на ретур в виде усеченного конуса, при будет зависеть от частоты постоянном значении давления пульпы вращения трубчатого распылителя .Таким образом, регулируя частоту вращения двигателя привода узла напыления пульпы на ретур, можно осуществлять управляющее воздействие на зонт пульпы при напылении ее на ретур в виде усеченного конуса в процессе производства минеральных удобрений. Учитывая проведенные исследования, зависимость температуры сушки от угла раскрытия зонта будет иметь вид:

(2) Зависимость температуры в головной части БГС может быть использована в качестве косвенного параметра контроля для регулирования процесса напыления. Но в силу своей сложности требует дальнейшего экспериментального исследования. Перечень ссылок 1.Касаткин А.Г.Основные процессы и аппараты химической технологии / А.Г.Касаткин – М.: Госхимиздат,2001.- 832 с. 2. Гришаев, И.Г. Гранулирование фосфорсодержащих минеральных удобрений / И.Г Гришаев - М: НИИТЭХИМ, 1975. - 156 с.

214

УДК 62-5 РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ВИБРОПНЕВМАТИЧЕСКИМ СЕПАРАТОРОМ Розанов А.Ю.; Гавриленко Б.В., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет) В процессе пневматического обогащения происходит разделение материала, который находится на перфорированной рабочей поверхности машины, под влиянием воздушного потока и механического сотрясения [1]. При этом происходит рыхление и расслоение материала по слоям, по плотности и крупности зерен. Разделение материала на промышленные продукты осуществляется путем перемещения образованных слоев материала по рабочей поверхности машины в одном или нескольких направлениях. Машины для пневматического обогащения принято разделять на пневматические сепараторы и пневматические отсадочные машины [2]. Рассмотрим первый тип машин. Применение пневматических сепараторов позволяет производить разделение горной массы с высокой эффективностью и в широком диапазоне крупности. В вибропневматических сепараторах отделение образующихся слоев происходит постепенно на всей площади рабочей поверхности, что обеспечивает на разных участках различную концентрацию материала в зависимости от плотности и крупности зёрен. В настоящее время в процессе пневматического обогащения регулирование подачи воздуха на рабочую деку осуществляется в ручном режиме, что снижает эффективность получения промышленного продукта и увеличение затрат на электроэнергию. Недостатком вибропневматического сепаратора является также низкий уровень автоматизации. Большинство технологических параметров, таких как: расход воздуха, нагрузка питателя, частота колебаний короба деки, амплитуда колебаний короба регулируются вручную, при этом не осуществляется контроль фактических, режимных параметров работы установки. Главная машина установки – вибропневматический сепаратор – подвержен значительному времени простоя (привести значение времени) о причине отсутствия исполнительных механизмов для изменения технологических параметров [3]. На рисунке 1 представлена структурная схема системы управления вибропневматическим сепаратором. На рисунке 1 приняты следующие условные обозначения: ДНУ – датчик нижнего уровня бункера; ДВУ – датчик верхнего уровня; Д1 – датчик частоты вращения вала привода вентилятора системы пылеулавливания; Д2 – датчик высоты слоя; Д3 - датчик частоты вращения вала привода технологического вентилятора; Д4 датчик частоты вращения вала привода питателя; Д5 - датчик частоты вращения вала привода вибратора; ИМ1…ИМ5 – исполнительные механизмы; УРПВ – устройство регулирования подачи воздуха.

215

Рисунок 1 – Структурная схема системы автоматизированного управления вибропневматическим сепаратором Основная задача регулирования вибропневматических сепараторов состоит в выборе такого режима работы, при котором обеспечивается лучшее выделение побочных примесей из угля при минимальных его потерях в отходах. Регулирование сепаратора сводится к установлению оптимальных значений таких параметров как продуктивность питателя, общий расход воздуха при его равномерном распределении по деки сепаратора, частота колебаний короба. Алгоритм работы системы автоматизированного управления вибропневматическим сепаратором приведен на рисунке 2. На начальном этапе проверяется уровень материала в бункере при помощи датчика нижнего уровня (ДНУ). Так как необходимо обеспечить отвод запыленного технологического воздуха, то следующей операцией является включение вентилятора системы пылеулавливания (Вентилятор 1). При достижении горной массы верхнего уровня срабатывает датчик (ДВУ) прекращается работа питателя, горная масса не поступает на сепаратор, срабатывает индикация ''Стоп система''. Напряжение на исполнительные механизмы (ИМ) подается в следующей последовательности: привод вибратора (ИМ5); привод пульсаторов (ИМ2); технологический вентилятор ( ИМ3); привод дозатора питателя (ИМ4).

216

Рисунок 2 – Алгоритм работы системы автоматизированного управления вибропневматическим сепаратором После запуска вибропневматического сепаратора система переходит в режим обслуживания запросов от оператора. Индикация работы системы отображается на ЭВМ. Передача информации от микроконтроллера (МК) осуществляется при помощи интерфейса RS – 232. Таким образом, разработанная система автоматизированного управления вибропневматическим сепаратором позволяет сэкономить время запуска и остановки сепаратора, сокращает количество обслуживающего персонала. Использование ЭВМ обеспечивает визуализацию технологического процесса. Перечень ссылок 1.Б.Д.Бесов Аппаратчик пневматического обогащения углей. Справочное пособие для рабочих. М.: Недра, 1988, 77 с. 2.Справочник по обогащению углей. Под ред. И.С.Благова, А.М.Коткина, Л.С.Зарубина. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Недра, 1984, 614 с. 3.Автоматизація технологічних об'єктів та процесів. Пошук молодих. Збірник наукових праць. X науково-технічної конференції аспірантів та студентів в м. Донецьку 18–20 травня 2010 р.– Донецьк, ДонНТУ, 2010. (с. 160-162)

217

УДК 621.446 ИССЛЕДОВАНИЕ ЖЕСТКОСТИ МЕХАНИЧЕСКОЙ ЧАСТИ ПРИВОДОВ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ СИЛОВЫХ СВЕРЛИЛЬНЫХ ГОЛОВОК Рыжкин М.Н., аспирант (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) Современные системы управления сверлильными станками должны обеспечивать высокую точность и производительность. Как известно [1 - 3] динамика процесса резания является существенно нелинейной, по ряду определенных причин: незатянутые соединения и люфты в стыках и направляющих станка, отсутствие абсолютной жесткости, как заготовки (длинный нежесткий вал), так и обрабатывающего инструмента (длинное сверло), переходные процессы в приводах станка, при вариациях подачи и скорости резания. Поэтому, при синтезировании эффективных систем управления процессом сверления, необходимо разработать алгоритмы, учитывающие нелинейность процесса резания. Достижению поставленных целей способствует изучение жесткости механической части приводов сверлильных головок и на его основе разработка математической модели. При исследовании жесткости мы использовали экспериментальную установку, упрощенная структурная схема, которой, приведена на рисунке 1. , где через M1 и M2 обозначены двигатели приводов главного движения и подачи суппорта, на котором установлен шпиндель вращения сверла, соответственно, в нашем случае это двигатели постоянного тока; U1 и U2 – управляющие напряжения, подаваемые на соответствующие двигатели, а ω1и ω2 – частоты вращения валов соответствующих двигателей, ТУ –тензоусилитель, который усиливает сигнал с тензорезисторов, прикрепленных к тензобалке, ИТ – измеритель тока двигателя, АЦП – аналогоцифровой преобразователь, ПК- персональный компьютер.

Рисунок 1 – Упрощенная структурная схема силовой головки. Данная измерительная система предназначена для снятия показателей осевой силы и крутящего момента сопротивления, действующих на сверло во время процесса резания. Осевую силу мы измеряем посредством деформационных смещений тензобалки, за счет оказываемого на него давления со стороны шпинделя сверла. Сигнал поступает от тензорезистров на тензоусилитель, затем, после усиления, попадает в АЦП, оцифровывается и записывается в ПК. Крутящий момент мы измеряем посредством изменения тока двигателя привода главного движения, 218

основываясь на том, что ток потребляемый двигателем прямо пропорционален крутящему моменту на сверле и отличается на коэффициент, при помощи ИТ мы получаем пропорциональное напряжение измеренного тока двигателя, которое после оцифровки АЦП также записывается на ПК. В результате измерения этих характеристик мы получили следующие функциональные зависимости крутящего момента на сверле M (t ) и осевой силы F (t ) в зависимости от времени (t,sec) в условных единицах напряжения (U,V), при единичном заглублении (рис.2). Переход от условных единиц напряжения (U,V) осуществлялся в дальнейшем посредством умножения на соответствующий коэффициент.

M (t )

Fуст F (t )

Рисунок 2 – Функция изменения крутящего момента на сверле M(t) и осевой силы F(t) при единичном заглублении. Сверло Ø 6мм. Режимы: подача S=0.02, скорость резания V= 33м/мин. Как мы видим на рисунке 2, данные характеристики являются нелинейными, что существенно усложняет процесс моделирования. Следующим нашим шагом явилось вычисления функции жесткости C (t ) процесса резания на основе функции осевого усилия F (t ) . Исходя из зависимости (1)[3] (1) Cx = F , где x – деформационное смещение вершины сверла в осевом направлении относительно суппорта, F – сила, действующая на сверло и С - жесткость подсистемы. Зная функциональную зависимость F (t ) , можно вычислить C (t ) , для этого сначала мы вычислили из F (t ) , зависимость деформационного смещения вершины сверла в осевом направлении от времени x(t ) . Для удобства анализа заменим время t на обороты, таким образом, чтобы вычисления происходили только в промежуток времени, равный одному обороту сверла затем, на основе метода итераций, получили следующую формулу для вычисления (2) (2) ∆F (i ) x(i ) = + x(i − 1) , ρ где x(i ) – значение деформационного смещения вершины сверла относительно суппорта в момент i -го оборота, x(i − 1) – значение деформационного смещения сверла в момент ( i − 1 )-го оборота, i = 1,2,3...n – номер оборота, ∆F (i ) – разница между установившемся значением осевой силы Fуст (рис.2) и текущим значением осевой силы F (t ) в момент i -го оборота, ρ – коэффициент пропорциональности равный 219

отношению установившемся значением осевой силы Fуст к величине заданной подачи В результате вычислений мы получили следующую зависимость S. деформационного смещения вершины сверла относительно суппорта x(i ) (Рисунок 3«а»), на основе которого согласно формуле (1) вычислили жесткость подсистемы C (i ) (Рисунок 3«б»), где i = 1,2,3...n – номер оборота.

«а»

«б» Рисунок 3 – Зависимость от оборотов: «а» – x(i ) деформационного смещения вершины сверла относительно суппорта, «б» – C (i ) жесткость подсистемы. Сверло Ø 6мм. Режимы: подача S=0.02, скорость резания V= 33м/мин. В результате, на основе измерения осевой силы F (t ) нам удалось определить функцию жесткости механической части привода C (i ) , что позволяет в дальнейшем ввести ее при моделировании системы управления силовой сверлильной головки. Перечень ссылок 1. Кудинов В.А. Динамика станков. – М.: Машиностроение. 1976. -359 с. 2. Тлустый И. Автоколебания в металлорежущих станках. – М.: Машгиз, 1965 -395 с. 3. Заковоротный В.Л., Флек М.Б. Динамика процесса резания. Синергетический подход. – Ростов-на-Дону: «Терра», 2006.-876с. 220

УДК 669.18-658.011 АНАЛИЗ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДУГОВОЙ ПЕЧИ Сиренко И., студент; Новиков Е.Н., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) В настоящее время для массовой выплавки стали применяют дуговые электрoпечи (ДП ), которые питаются переменным током, индукционные печи и получающие распространение в последние годы дуговые печи постоянного тока. Первые из них получили более широкое применение в металлургической промышленности. Дуговые печи имеют емкость 3 – 80 т и более. В электрических печах можно получать очень высокие температуры (до 2000 °С ), расплавлять металл с высокой концентрацией тугоплавких компонентов иметь, иметь основной шлак, хорошо очищать металл oт вредных примесей, создавать восстановительную атмосферу или вакуум (индукционные печи) и достигать высокого раскисления и дегазации металла. Нагревание и расплавление шихты осуществляется за счет тепла, излучаемого тремя электрическими дугами. Электрические дуги образуются в плавильном пространстве печи между вертикально подвешенными электродами и металлической шихтoй. Дуговые печи, являющиеся плавильными агрегатами периодического действия, в основном используются для плавки стали, а в ряде случаев и чугуна в литейных цехах [1]. Технологический процесс плавки в дуговых печах предполагает необходимость осуществления автоматического зажигания дуги на различных стадиях технологического процесса плавки: первичном включении печи, обрыве дуги, ликвидации технологических коротких замыканий, возникающих при обвале шихты и т.д. Точность и быстродействие системы управления дуговой плавильной печью определяют её производительность и энергетическую эффективность. Регуляторы мощности ДП имеют относительно простую кинематику[2], однако они характеризуются нелинейностями[4] и разноплановым характером связей, затрудняющих определение параметров регуляторов [3]. Как показано в главе 1 рациональным следует считать применение гидравлического привода перемещения электродов. Принцип построения регулятора мощности ДП иллюстрируется функциональной схемой рис. 1. С помощью датчиков тока и напряжения ДТ и ДН выделяются сигналы обратной связи, которые поступают на блок измерения и сравнения БИС, после сравнения с заданием разность сигналов поступает на усилительно-регулирующее устройство УРУ, которое в соответствии с выбранной регулируемой величиной (по току, по напряжению, дифференциальный и т.д.) вырабатывает управляющее воздействие и при помощи системы управления СУ переключает ступени напряжения силового трансформатора Т переключателем ступеней напряжения ПСН или управляет механизмом перемещения электродов, состоящим из преобразователя частоты (ПЧ ), асинхронного двигателя (М ) и механизма перемещения электрода (Мех ). По технологическим причинам электрический режим ДП нестабилен в течение всей плавки и сопровождается постоянными колебаниями мощности, вводимой в печь. Отклонения электрического режима от номинального снижают её производительность и технико-экономические показатели [1]. Изменение мощности в ДП осуществляется путем перемещения электродов. Регуляторы мощности 221

выполняют отдельно для каждой из трех фаз питающей сети, что обеспечивает их независимую работу. Традиционно для перемещения электродов в ДП используются электрогидравлические или электрические приводы с двигателем постоянного тока независимого возбуждения [2]. Мощность двигателей, используемых для перемещения электродов в ДП, составляет 0,5—15 кВт. Структура электрогидравлического привода в течение длительного времени не претерпевает существенных изменений, в то время как номенклатура электрических приводов в последнее десятилетие существенно расширилась благодаря достижениям силовой полупроводниковой техники. Промышленностью широко выпускаются транзисторные преобразователи частоты, на базе которых освоены частотнорегулируемые приводы с асинхронными короткозамкнутыми двигателями, конкурентоспособные по регулировочным свойствам, массогабаритным показателям и стоимости с приводами постоянного тока. Всё большее применение получают тиристорные регуляторы напряжения, на базе которых выполняют устройства плавного пуска асинхронных двигателей [3]. Вносят свою специфику в управление приводами и современные микропроцессорные средства. Отмеченные тенденции делают целесообразным поиск новых структур регуляторов мощности ДП, в большей степени отвечающих современному состоянию электрических приводов. Замена в регуляторах мощности ДП двигателей постоянного тока, имеющих контактный коллекторно-щеточный узел, существенно ухудшающие эксплуатационные показатели двигателя, работающего в условиях высоких температур и запыленности среды, на асинхронные короткозамкнутые двигатели представляется важной народнохозяйственной задачей.

Рисунок 1 - Функциональная схема регулятора мощности дуговой печи Анализ и синтез рассматриваемой системы регулирования мощности ДП целесообразно проводить, методами структурного моделирования, используя, например, пакет прикладных программ MatLAB Simulink (рис. 2). 222

Приведенная на рис. 2 схема дает возможность проводить анализ системы в различных режимах работы ДП, включая автоматическое зажигание дуги, ликвидацию коротких замыканий, изменение питающего напряжения и уставки мощности. Исследование данной системы позволяет установить возможность достижения требуемых показателей точности и качества регулирования, а также определить параметры элементов и ширину зоны нечувствительности, при которых обеспечивается апериодический характер переходных процессов.

Рисунок 2 - Схема модели системы регулирования мощности ДП в пакете прикладных программ MatLAB Simulink. Исследования проводились путем расчета. На модели (рис. 2) рассчитывались переходные функции перемещения электрода lэ(t), тока дуги Iд(t) и напряжения на дуге Uд(t) для режима зажигания дуги из режима короткого замыкания, определяемого сигналами Uд=0; Iд=Iк и lэ=0. Режим автоматического зажигания дуги можно считать основополагающим для работы регулятора мощности ДП. Он обеспечивается определенной организацией сигналов обратной связи Iд и Uд. Как можно заметить, в регуляторе мощности (см. рис. 1) сигнал задания режима отсутствует в явном виде. Работа следящей системы, в частности режим автоматическое зажигание дуги, обеспечивается подачей на вход регулятора сигнала Uвх=ki*Iд-ku*Uд. Система приходит в равновесие при выполнения условия Uвх = 0. Перечень ссылок 1.Филиппов А. К., Крутянский М. М., Фарнасов Г. А. Использование электропечей постоянного тока в металлургии..Сталь. – 2002. -№1. - С. 33-41. 2.Сидиренко М. Ф., Косырев А. И. Автоматизация и механизация электросталеплавильного и ферросплавного производств. М. : Металлургия, 1975. 3.Лапшин И. В. Автоматизация дуговых печей. М. : Металлургия, 2004. 4.Пирожников В. Е. Автоматизация электросталеплавильного производства. М. : Металлургия, 1985.

223

УДК 621.771A22 ОСОБЕННОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ТЕРМИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКОЙ СЛИТКОВ В НАГРЕВАТЕЛЬНЫХ КОЛОДЦАХ Скоробогатова И.В., аспирант; Мухин А.А., студент (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Нагревательные колодцы являются печами садочного типа периодического действия с распределенными во времени параметрами. Задачей тепловой обработки металла в нагревательных колодцах является получение равномерно прогретых по сечению слитков с минимальным перепадом температур. Известно, что нагрев металла проходит в течение двух этапов: периода нагрева и периода выдержки до заданной температуры прокатки. В процессе нагрева металла расход топлива достигает максимального значения при постоянном тепловом потоке q = const , и снижается до минимальной величины во время выдержки слитков при постоянной температуре уходящих газов Td = const . Основными управляющими параметрами при нагреве слитков в нагревательных колодцах являются: расход газа на каждую ячейку, соотношение расходов газ-воздух, величина тяги. При работе в системе автоматического управления нагревом металла в печах садочного типа действует ряд следующих возмущающих воздействий: изменение производительности; колебание тяги; возмущения, связанные с загрузкой и выгрузкой слитков; изменение давления газа и воздуха, подаваемые в горелочные устройства. Режим работы нагревательного колодца характеризуется следующими выходными параметрами: температурой нагрева металла, давлением в печи, температурой подогрева газа и воздуха, экономичностью сжигания топлива, составом атмосферы в печном пространстве. Система автоматического управления тепловой обработкой слитков в нагревательных колодцах состоит из следующих подсистем: контроля температуры рабочего пространства ячейки, давления в рабочем пространстве, расходов газа и воздуха, температуры воздуха и газа до и после рекуператора, температуры продуктов сгорания дымового тракта, разряжения до и после рекуператора, содержания кислорода в продуктах сгорания [1]. Так как измерение температуры металла представляет сложную задачу, следовательно, одним из информативных параметров является температура рабочего пространства в нагревательном колодце. Передаточная функция процесса нагрева слитков в нагревательном колодце имеет вид:

K нк ⋅ e − pτ нк Wнк ( p ) = Tнк ⋅ p + 1

(1)

где K нк - коэффициент передачи, K нк = 1259 ; Tнк - постоянная времени при нагреве слитков, Tнк = 10850 с ; τ нк - запаздывание, τ нк = 2264 с Переходный 224

процесс по установлению температуры в нагревательном колодце, полученный при моделировании в пакете MATLAB представлен на рисунке 1.

Рисунок 1 – Переходный процесс по установлению температуры в нагревательном колодце Таким образом, решение задачи управления тепловой работой нагревательного колодца сводится к поддержанию температуры рабочего пространства в соответствии с заданной технологической картой процесса. Известно, что уменьшение начальной температуры слитка увеличивает время нахождения металла в нагревательном колодце. Анализ экспериментальных данных показал, что по каналу «температура - расход топлива» нагревательные колодцы имеют переменный коэффициент передачи. При этом коэффициент передачи в период нагрева составляет 1 − 1,4 0C / % хода исполнительного механизма, а в конце периода выдержки принимает значение – 2,4 0C / % [1]. W1 Задатчик расхода газа

Регулятор

Исполнительный механизм

Регулирующий орган

W4 W5 Задатчик расхода топлива

Регулятор

W9 Нагревательный колодец

W10 Датчик температуры

Датчик расхода газа

Исполнительный механизм

Регулирующий орган

Датчик расхода воздуха

Рисунок 2 – Структурная схема системы автоматического управления нагревом слитков в нагревательном колодце 225

На рисунке 2 представлена разработанная структурная схема системы автоматического управления нагревом слитков в нагревательном колодце. Основной задачей при проектировании и разработке системы автоматического управления нагревом слитков в нагревательном колодце, является получение динамических характеристик при возмущающих воздействиях. То есть для объекта с распределенными параметрами аналитическое получение точных передаточных функций составляющих процесса нагрева достаточно трудоемко. Следовательно, в настоящее время актуальны поиски общих методов для получения динамических характеристик в пространстве и времени [2]. Нестационарность статических и динамических характеристик (температуры нагрева металла, давления в печи, температуры подогрева газа и воздуха) обуславливает применение и настройку регуляторов непрерывного действия, работающих по П-, ПИ-, ПИД - законам регулирования. Известно, что в основном системы автоматического управления рассчитываются на определение заданного запаса устойчивости. Достоверное определение области устойчивости системы управления термической обработкой слитков в нагревательных колодцах имеет большое значение при расчете динамики системы [2]. Основной особенностью работы нагревательных колодцев является отсутствие средств измерения температуры поверхности слитка и ее распределения по сечению металла. Применяемые на практике системы управления нагревательными колодцами не учитывают этой особенности. Давление в рабочем пространстве нагревательного колодца является немаловажным фактором при определении интенсивности нагрева слитков, удельного расхода газа, величины угара, и должно поддерживаться на уровне 1-3 кПа. Стабилизация давления обеспечит возврат гидравлического режима печи к рациональному состоянию при всех видах возмущений [3]. Таким образом, требуется создание системы управления нагревом слитка в нагревательном колодце, которая будет постоянно отслеживать вид и параметры модели динамики процесса нагрева металла. Следовательно, такие системы способны обеспечить более высокие показатели качества переходных процессов по сравнению с обычными системами управления термической обработкой материалов в нагревательных колодцах. Перечень ссылок 1. Беленький А.М. Автоматическое управление металлургическими процессами.: учебник для вузов/ Беленький А.М., Бердышев В.Ф.– М.: Металлургия, 1989г. –384 с. 2. Шевяков А. А. Управление тепловыми объектами с распределенными параметрами. / Шевяков А. А., Яковлева Р.В. – М.: Энергоатомиздат, 1986. – 208 с. 3. Розенгарт Ю. И. Теплообмен и тепловые режимы в промышленных печах. /Розенгарт Ю. И. М.: Металлургия, 1986. – 296 с.

226

УДК 622.4 – 047.58 МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ АЕРОЛОГІЧНОГО СТАНУ ТУПІКОВОГО ВИРОБЛЕННЯ Ставицький В.М.., к.т.н., доц., Камінський І.О., студент (Донецький національний технічний університет, м. Донецьк, Україна) Аерологічний стан тупікового вироблення (рис.1) оцінюється концентрацією метану, яка утворюється в наслідок змішування деякої кількості метану, що потрапляє у вироблений простір з бічних порід, з чистим повітрям, яке надходить у вироблення вентиляційним трубопроводом під дією вентилятора ВМП. Збільшення кількості повітря у виробленні утворює підвищення тиску, під дією якого надлишок змішаного повітря витісняється до устя вироблення. Оскільки при цьому деяка кількість метану виходить з вироблення в складі змішаного повітря, це дозволяє зменшити концентрацію метану до безпечного рівня. Кількість свіжого повітря, що потрапило у вироблення трубопроводом, і кількість змішаного повітря, яке покинуло вироблення, дорівнюють одне одному. Отже, керованим параметром в даному випадку є концентрація метану у виробленні С м . Керуючим впливом виступає інтенсивність надходження свіжого повітря у вироблення Q п . Збурюючим, неконтрольованим впливом на стан повітря у

Qм Qзм

Рисунок 1 – Схема процесів в тупіковому виробленні

227

виробленні є інтенсивність виділення метану Q м . Кількість повітря у виробленні завжди є величиною постійною і дорівнює об’єму тупікового вироблення V т . Постійне надходження повітря і метану у вироблення разом з обмеженням сумарного об’єму всіх газів, що одночасно можуть знаходитись в ньому, обумовлює рух повітря від вибою до устя вироблення. При цьому кількість змішаного повітря, що виходить з вироблення, становить Q зм =Q п +Q м . Математична модель процесу провітрювання тупікового вироблення може бути отримана за умови використання наступних припущень: -процеси надходження свіжого повітря у вироблення, а також виділення метану з бічних порід є рівномірними на протязі короткого інтервалу часу Δt; -процес поширення і змішування чергової порції метану, який надійшов у вибій, та порції повітря, що потрапило у вироблення вентиляційним трубопроводом, є миттєвим, тобто потрапляння нової порції газу змінює концентрацію в усіх точках вироблення. Концентрація метану C м в тупіковому виробленні довжиною L і площею перетину S визначається співвідношенням (1): Cм =

Vм S⋅ L

(1)

де V м – об’єм метану у виробленні. Об’єм метану є змінною величиною, що залежить від початкового стану повітря у виробленні, від інтенсивності надходження метану з бічних порід, а також від кількості повітря, що надходить вентиляційним трубопроводом у вироблення. В дискретній формі ця залежність виглядатиме наступним чином: Vм j = Vм j−1 + ∆V+ м j − ∆V− м j

де Vм , Vм j

j−1

(2)

– об’єм метану у виробленні в поточний і попередній моменти;

∆V+ м j - об’єм метану, що додатково надійшов у простір вибою в поточний

момент часу в наслідок виділення газу з бічних порід; ∆V− м - об’єм метану, що вийшов з вибою в поточний момент часу в наслідок j

витіснення повітрям, яке надходить вентиляційним трубопроводом. Кількість метану, що надходить у вибій, визначається інтенсивністю виділення газу Q м за інтервал часу Δt: V+ м j = Q м j ⋅ ∆t

(3)

В свою чергу, частина метану, яка покинула вибій в наслідок його примусового провітрювання, визначається: V−м j = (V+м j + V+п j ) ⋅

Vм j−1 + V+м j S ⋅ L + V+м j + V+п j

= (Q м j + Q п j ) ⋅ ∆t ⋅

Vм j−1 + Q м j ⋅ ∆t S ⋅ L + (Q м j + Q п j ) ⋅ ∆t

(4)

де ∆V+ п - об’єм повітря, що надійшов у простір вибою від ВМП в поточний момент j

часу.

Об’єм метану у виробленні в попередній момент часу може бути визначений через відповідну концентрацію: Vм j−1 = Cм j−1 ⋅ S ⋅ L 228

(5)

Таким чином, рекурентна формула, що дозволяє змоделювати процес зміни концентрації метану в тупіковому виробленні в залежності від інтенсивності надходження метану з бічних порід і продуктивності ВМП, матиме наступний вигляд: Q м j ⋅ ∆t − (Q м j + Q п j ) ⋅ ∆t ⋅ Cм j = Cм j−1 +

Cм j−1 ⋅ S ⋅ L + Q м j ⋅ ∆t S ⋅ L + (Qм j + Q п j ) ⋅ ∆t

S⋅ L

(6)

Або, якщо перейти до кінцевих різниць концентрації: Qм j S ⋅ L + (Qм j + Qп j ) ⋅ ∆t ∆Cм j ⋅ + Cм j−1 − =0 (Q м j + Q п j ) ∆t (Q м j + Q п j )

(7)

∆Cм дає змогу отримати ∆t → 0 ∆t

Подальше перетворення з використанням ліміту lim

диференціальне рівняння, що всттановлює залежність концентрації метану у виробленні від часу в умовах надходження певної кількості повітря і виділення певної кількості метану з бічних порід: T⋅

де T =

dCм + Cм − Cм ст = 0 dt

(8)

S⋅ L - постійна часу (при незмінній інтенсивності надходження повітря і (Q м + Q п )

метану у вироблення); Cм ст =

Qм (Q м + Q п )

- стале значення концентрації метану (при незмінній

інтенсивності надходження повітря і метану у вироблення). Також існує можливість визначити усереднену швидкість руху повітряних мас у виробленні. Згідно з наведеним нижче співвідношенням (9) вона залежить від загального надходження всіх газів (метан, повітря) у вироблення, а також від площі його перетину: v=

Qм + Qп S

(9)

Результати моделювання процесів в тупіковому виробленні довжиною 100м і площею перетину 14м2 за умови надходження в його простір свіжого повітря в кількості 7м3/с від вентилятора місцевого провітрювання ВМ-6 при інтенсивності виділення метану 0.05м3/с представлені на рис.2. Перша діаграма (рис.2.а) ілюструє аерологічний стан вироблення в режимі нормального функціонування системи провітрювання. Діаграма на рис.2.б зображає зростання концентрації метану в результаті зупинки ВМП. Отримана модель може бути використана для вирішення наступних практичних задач: - обгрунтування параметрів ВМП, що задовільняють даним гірничотехнологічним і аерологічним умовам; - обгрунтування параметрів швидкодії засобів АГЗ в умовах заданого тупікового вироблення; - обгрунтування принципу контроля концентрації метану, який позбавлений недоліків існуючих систем (зокрема, можливості заблокувати роботу системи АГЗ 229

Концентрація СН4, %

а)

200

400

600

800

1000

t, c

Концентрація СН4, %

4 б) 2

200

400

600

800

1000

t, c

Рисунок 2 – Результати моделювання динаміки аерологічних процесів в тупіковому виробленні у випадку нормального провітрювання (а) і у випадку зупинки ВМП (б) шляхом умисної ізоляції датчика метану від навколишнього середовища). Зокрема, результати моделювання дозволяють зробити наступні висновки: - концентрація метану є головним, але не єдиним параметром, який потрібно контролювати в шахтних виробленнях; велике значення має швидкість повітря, яка, як свідчать результати моделювання, в разі нормального провітрювання в середньому повинна дорівнювати відношенню продуктивності ВМП до площі перетину вироблення. - контролювання одним датчиком комплексу аерологічних параметрів атмосфери вироблення (швидкість повітря і концентрація метану) дозволяє підвищити стійкість системи АГЗ від втручання зовні з метою заблокувати датчик метану від потрапляння до нього повітря з небезпечною концентрацією метану.

230

Швидкість повітря у привибійних просторах очисних і підготовчих вироблень повинна відповідати нормативним вимогам ПБ [1]. Відповідно до них, мінімально припустима швидкість руху повітря складає 0.25м/с. У той же час швидкість повітря в тупіковому виробленні не повинна перевищувати 4м/с, оскільки більш високе значення приводить до посилення пилоутворення. Отже запропонований спосіб контролю концентрації метану дає можливість не тільки підвищити надійність і захист від втручання зовні засобів АГЗ, але й дає змогу здійснювати комплексний контроль всіх См

См у

vmin

tmin minn

vmax ДКК

живл. інф.

команда блок.

шв. повітр.

АТ-1-1

УПІ

в лок. мережу

АПТВ

ГА

Рисунок 3 – Структурна схема реалізації запропонованого способу контроля концентрації метану найважливіших аерологічних параметрів вироблення з наступною передачею цієї інформації до центрального диспетчерського пункту. Структурна схема реалізації запропонованого способу контроля концентрації метану в складі системи АГЗ КАГІ представлена на рис.3. Замість стандартного термокаталітичного датчика метану (ДМТ, ДМВ і т.п.) пропонується застосувати датчик комплексного контролю (ДКК), який конструктивно об’єднує в собі вищезгаданий датчик метану і датчик швидкості повітря. Таке виконання виключає можливість ізоляції датчика від контрольованої середи (повітря вироблення), оскільки така спроба призведе до суттєвого зменшенння сигналу від датчика швидкості повітря. Вказана ситуація сприйматиметься як порушення режиму нормального провітрювання вироблення (зупинка ВМП), або як втручання в систему АГЗ. Будь-який варіант повинен призвести до відключення групового апарату (ГА), який керує подачею електроживлення на контрольовану дільницю. Перелік посилань 1. Правила безопасности в угольных шахтах.-К.: Основа, 1996.-421с.

231

УДК 621.928.48 СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ КОНЦЕНТРАЦИОННЫМ СТОЛОМ Степаненко Я.О., студент, Гавриленко Б.В., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) В последнее время для добычи угля используются широкозахватные комбайны, что значительно увеличивает выход мелких частиц угля. В процессе обогащение горной массы эти частицы отсеваются вместе с породой, что приводит к снижению экономического эффекта на шахте. Для устранения этой проблемы разработан концентрационный стол, с помощью которого из шлама извлекают оставшийся уголь. Для автоматического управления концентрационным столом необходимо контролировать одновременно несколько параметров (рис.1), некоторые могут быть изменены только при остановке оборудования, а изменение других незначительно повлияет на выходные величины. Важнейшим параметром при автоматическом управлении концентрационным столом является зольность питающей гидросмеси.

Рисунок 1 – Параметрическое описание объекта регулирования Этот параметр невозможно регулировать и он зависит исключительно от качества перерабатываемого шлама. В последнее время по этому параметру осуществляется ручное регулирование производственного процесса обогащения оператором. Для решения проблемы автоматизации концентрационного стола необходимо в реальном времени измерять зольность питающей гидросмеси и производить соответствующие регулировки параметров управляемого объекта. На рис.1 приведены следующие условные обозначения: 1 - поперечный угол наклона деки;2 – продольный угол наклона деки; 3 – расход воды; 4 – расход гидросмеси; 5 – амплитуда бигармонических колебаний; 6 – частота бигармонических колебаний. Рассмотрим непосредственное влияние зольности на процесс обогащения в концентрационном столе. От этого параметра зависит процентное содержание тяжелых и легких фракций. Основной задачей концентрационного стола является разделение в гидросмеси тяжелых и легких фракций для снижения зольности готового продукта. Поэтому, чем выше значение этого параметра, тем сложнее достичь требуемого к.п.д. при номинальной производительности. Для повышения к.п.д при высокой зольности исходного питания необходимо выполнять следующие действия: 232

- увеличивать колебательные характеристики объекта, что в режиме автоматического регулирования не представляется возможным, ввиду конструктивных особенностей установки; - изменять поперечный угол наклона деки, что затруднительно, ввиду необходимости установки пневмо или гидроцилиндров, дополнительного оборудования, что существенно усложнит систему управления. В связи с тем, что при максимальной производительности и высокой зольности достичь хорошего фракционного разделения очень тяжело, необходимо обеспечить такой режим функционирования установки, при котором будет происходить максимальная экономия воды, затрачиваемой на процесс обогащения. Контроль зольности производится по сигналу датчика текущей зольности в трубопроводе. Для определения зольности используется трансформаторный преобразователь с выходным сигналом по напряжению. Относительное значение зольности в трубопроводе можно вычислить из выражения:

ε= где

U d ⋅k ⋅100% , S

- значение напряжения на выходе датчика; K – корректирующий

коэффициент; S – площадь сечения трубопровода.

Рисунок 2 – Система автоматического управления концентрационным Система автоматического управления концентрационным столом (рис.2) должна выполнять функцию определения текущей зольности и процентного содержания тяжелых фракций в трубопроводе, с целью установления их отношения к общему потоку гидросмеси. Звено, имеющее на входе значения параметра зольности (А%), представляет собой апериодическое звено первого порядка. На рисунке 2 приняты следующие обозначения: W1(p) - передаточная функция, определяющая процентное значение зольности в трубопроводе; W2(p)- передаточная функция, определяющая расход воды; W3(p) передаточная функция, определяющая расход гидросмеси. Алгоритм работы системы автоматического управления концентрационным столом реализован в системе программного управления объектом (рис. 3).

233

Начало

Получение информации с датчика

Если зольность 0

Вычисление относительной зольности

Конец

Выбор программы управления

Рисунок 3 - Алгоритм системы управления Таким образом, контроль текущей зольности исходного питания позволяет достичь экономии воды и повысить к.п.д при определенных параметрах входящего питания концентрационного стола.

234

УДК 622.867.2 АВТОМАТИЧЕСКАЯ СТАБИЛИЗАЦИЯ ТЯГОВОЙ СПОСОБНОСТИ ЛЕНТОЧНОГО КОНВЕЙЕРА СульжукД.С., студент; Гавриленко Б.В.,к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Ленточные конвейеры являются в настоящее время основным средством непрерывного транспорта на шахтах и рудниках. В угольных шахтах рост нагрузок на очистной забой, происходящий благодаря совершенствованию технологий и применению высокопроизводительных механизированных комплексов и струговых установок, концентрации горных работ, совершенствованию схем вскрытия и подготовки, обусловил широкое применение конвейеров для транспортирования угля и сланца от очистных забоев. Эффективность использования ленточных конвейеров определяется сроком службы лент и надежностью узлов конвейера в сложных условиях горнодобывающих предприятий. Долговечность конвейерных лент в наибольшей степени зависит от свойств транспортируемого груза, от уровня динамических нагрузок, которые она испытывает в загрузочном пункте и при движении по роликоопорам. Одним из важных факторов является также отсутствие регулярных явлений проскальзывания ленты по приводным барабанам. В настоящее время этим вопросам уделяется недостаточное внимание. 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 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. Разработка натяжных устройств, позволяющих автоматически поддерживать соотношение натяжений ленты в точках набегания и сбегания на приводном барабане и сравнивать его с тяговым фактором, позволит во многих случаях исключить пробуксовку. Таким образом, одним из наиболее актуальных направлений исследований является поиск и научное обоснование новых конструктивных решений систем и устройств автоматического регулирования натяжения конвейерной ленты. При непрерывном регулировании скорости ленточного конвейера, натяжение на приводном барабане постоянно изменяется. Анализ [1] показал, что соотношение между натяжениями на набегающей и сбегающей ветвях не отвечают соотношению Эйлера (1), что приводит к пробуксовке ленты. Соотношение Эйлера имеет вид: 𝑆𝑆4 = 𝑆𝑆1 ∙ 𝑒𝑒 𝜇𝜇𝜇𝜇 235

(1)

Рисунок 1 – Изменение диаграммы натяжений при изменении скорости движения конвейера где 𝑆𝑆4 - натяжение на грузовой ветви, 𝑆𝑆1 - натяжение на порожней ветви, 𝛼𝛼 угол охвата барабана лентой, 𝜇𝜇 - коэффициент сцепления ленты с барабаном. В частности, при переходе с малой скорости на большую, дополнительное наб сб положительное, а 𝑆𝑆дин отрицательное. динамическое натяжение 𝑆𝑆дин Это приводит к уменьшению натяжения 𝑆𝑆1 и увеличению натяжения 𝑆𝑆4 . В этом случае, необходимая величина тягового фактора возрастает до значения,являющимся причиной возникновения пробуксовки на приводном барабане: 𝑒𝑒 𝜇𝜇𝜇𝜇 (𝑡𝑡) =

наб +𝑆𝑆 наб 𝑆𝑆ст дин сб −𝑆𝑆 сб 𝑆𝑆ст дин

> 𝑒𝑒 𝜇𝜇𝜇𝜇

(2)

Устранение пробуксовкивозможно за счет изменения этих натяжений.Таким образом, используя грузовое натяжное устройство и регулируя перемещение каретки натяжного устройства,мы добиваемся выполнения соотношения Эйлера (1). Для однодвигательного ленточного конвейера с углом охвата ленты барабана 𝛼𝛼 = 𝜋𝜋и 𝜇𝜇 = 0,4 отсутствие пробуксовки будет при выполнении условия𝑒𝑒 𝜇𝜇𝜇𝜇 ≤ 2,5. Управлять натяжением набегающей и сбегающей ветвей ленты можно изменяя положение каретки натяжного устройства. Для реализации этого в систему управления скоростью введен контур стабилизации тяговой способности привода. На рисунке 2 приведена структурная схема стабилизации погонной нагрузки движения ленты конвейера со стабилизацией тяговой способности привода, и приняты следующие условные обозначения: Q(t) - текущая величина грузопотока ;𝑣𝑣𝑄𝑄 (𝑡𝑡) - скорость пропорциональная величине грузопотока;𝑀𝑀пр (𝑡𝑡) - движущий момент привода;v(t) - реальная скорость вращения привода; w(t) - частота вращения ротора привода;𝐺𝐺ну (𝑡𝑡) - текущий усилие натяжного устройства;𝑒𝑒 𝜇𝜇𝜇𝜇 (𝑡𝑡) - текущее 𝛼𝛼𝛼𝛼 значение тягового фактора;𝑒𝑒0 - необходимое значение тягового фактора;𝛿𝛿ну (𝑡𝑡) - ход натяжного устройства ;Q`(t) - текущее нагрузка на ленте конвейера.

236

Рисунок 2 – Структурная схема стабилизации погонной нагрузки движения ленты конвейера со стабилизациейтяговой способности привода конвейера Управление натяжениемленты возможно при стабилизации, следовательно,необходимо определить натяжение в характерных точках конвейера. Натяжение в точках набегания и сбегания на приводной барабан определяются на основании измерений деформаций различных участков конвейерной ленты, которые вызваны изменением усилий в ленте. Для определения связи между деформацией и натяжением в заданных точках выполнено тарирование ленты конвейера. Cогласно процедуре тягового расчета, выполняемого методом обхода по контуру, при котором усилие в каждой следующей точке равно сумме усилия в предыдущей точке и сопротивления движению участка между этими точками, определены натяжения 𝑆𝑆1 и 𝑆𝑆4 (рисунок 1): 𝑆𝑆4 = 𝑓𝑓(𝛿𝛿1 ) = 4200∙ 𝛿𝛿1 + 28153 𝑆𝑆1 = 𝑓𝑓(𝛿𝛿4 ) = 4463∙ 𝛿𝛿1 + 129

(3) (4)

где 𝛿𝛿4 и 𝛿𝛿1 - деформации соответствующих участков. 𝛼𝛼𝛼𝛼 Зависимость между 𝑒𝑒 и уcилия, необходимого для поддержания требуемого значения тягового фактора имеет вид[1]: G(t) = F(𝐸𝐸

𝛼𝛼𝛼𝛼

)= 22230∙ 𝐸𝐸

𝛼𝛼𝛼𝛼 2

(t) - 149540∙ 𝐸𝐸

𝛼𝛼𝛼𝛼

(t) + 301380

(5)

Результирующая зависимость усилия создаваемым натяжным устройством и ошибкой перемещения каретки: S(Gну) = -0,0000161∙ Gну - 0,663

(6)

Таким образом полученные зависимости (3),(4),(5),(6)позволяют реализовать будут систему автоматической стабилизации натяжения, для устойчивой работы привода при переходе с одной скорости на другую. Перечень ссылок 1. Дмитриева В.В., Певзнер Л.Д. Автоматическая стабилизация погонной нагрузки ленточного конвейера 2004. 25 с. 237

УДК 621. 313. 333. 018 ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЕ СНИЖЕНИЯ НАПРЯЖЕНИЯ ПИТАНИЯ АСИНХРОННОГО ДВИГАТЕЛЯ НА ЕГО ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ Титов Р. Г., студент; Пеньков О. В., старший преподаватель. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) В различных отраслях промышленности технический прогресс связан с непрерывно усложняющейся технологией производства. Возрастает объем производства за счет повышения энерговооруженности применяемых производственных механизмов. Подавляющее большинство производственных машин оснащается различными видами регулируемых и нерегулируемых приводов. Электродвигатели являются обязательным элементом любого электропривода. На привод возлагается задача сложных линейных и угловых перемещений рабочих органов механизмов. Процесс реализации этих перемещений связан с различными динамическими режимами работы, которые напрямую определяют потребление энергии [1]. Так как область применения асинхронных машин расширяется и увеличивается разнообразие допустимых режимов их работы, то постоянно возрастает требование дополнительных теоретических обобщений, уточнение методов расчета и учета всевозможных электромагнитных явлений в машине. На стадии проектирования возникает необходимость варьировать различные параметры асинхронных машин, оценивать каждый раз энергетические характеристики, прогнозировать переходные и тепловые процессы, экономичность изготовления . На предприятиях горнодобывающего комплекса для привода различных механизмов используется нерегулируемый электропривод на базе асинхронного короткозамкнутого двигателя. В большинстве случаев пуск двигателя осуществляется прямым его подключением к питающей сети. Подача на обмотки статора полного напряжения сопровождается значительным потреблением электрической энергии и сокращением срока службы двигателя. Потребляемый при этом асинхронным двигателем реактивный ток остается практически постоянным при различной нагрузке и постоянстве питающего напряжения. На рис. 1 приведена зависимость Коэффициент мощности изменяется в cosφ=f(K н ) для двигателя 4А160М4У3. пределах от 0.1 до 0.88 в зависимости от нагрузочного момента. 1 0.8 0.6 cosφ( Kн ) 0.4 0.2 0 0

0.25

0.5

0.75 Kн

1.25

1.5

Рисунок 1- Зависимость cosφ=f(K н ) для двигателя 4А160М4У3

238

Расчеты показывают, что в режимах близких к холостому ходу, реактивная мощность может достигать до 0.85 P 2н . Одним из способов, применяемых на практике для ограничения расхода электрической энергии и улучшения энергетических показателей, является снижение величины питающего напряжения (переключение обмоток с соединения Δ на соединение Y, автотрансформаторный пуск). Полную потребляемую при пуске двигателем из сети мощность в общем случае можно представить следующим соотношением [2]: S=

( P 2 + Σp )

+ (Q г +Q р) , 2

(1)

где Р 2 и Σp – полезная механическая мощность на валу и суммарные потери мощности, Q г и Q р – реактивные мощности основного магнитного поля и магнитных полей рассеивания. На основании электромагнитных параметров схемы замещения асинхронной машины преобразуем соотношение (1) следующим образом:



 +3I '22( X 1( f 1) + X '2( f 2))   X µ (I µ ) 

[P 2+Σp] +  2

3U 12

(2)

где U 1 – напряжение на статорных обмотках; I’ 2 – приведенный ток ротора; Х 1 (f 1 ) и Х 1 (f 2 ) - индуктивные сопротивления обмоток статора и ротора; Х μ (I μ ) – ток и реактивное сопротивление контура намагничивания. Допущение о постоянстве параметров, используемое часто при моделировании асинхронных машин, значительно упрощает исследование, однако в некоторых случаях может привести к неверным результатам. Электромагнитные параметры асинхронного двигателя зависят от насыщения магнитной цепи и частоты питающего напряжения, изменяются за счет нагрева и эффекта вытеснения тока, что иллюстрирует соотношение (2). Из выражения (2) следует, что за счет снижения подводимого к двигателю напряжения можно влиять на уровень потребляемой двигателем реактивной мощности и тем самым на значение cosφ.Уменьшение напряжения приводит к уменьшению тока намагничивания и соответственно главного магнитного потока двигателя. Но при этом значительно увеличиваются токи в обмотках статора и ротора двигателя, что вызывает повышение потребления реактивной мощности Q р . Следовательно, снижение напряжения можно проводить только при снижении момента сопротивления на валу двигателя или режима близкого к холостому ходу. Изменение реактивной мощности в зависимости от коэффициента нагрузки двигателя Q=f(К н ) приведенные на рис.2. В качестве исследуемого асинхронного двигателя выбран двигатель 4А160М4У3 с номинальными каталожными данными: P 2н = 18.5 кВт, I1н =55.3/31.9 A, η n =0.893, cosϕ n = 0.88, U 1н = 220/380, Δ/Y. Расчетные кривые Q=f(К н ) были получены с учетом насыщения магнитной цепи статора Q1=f(К н ) и без учета насыщения Q=f(К н ) .

239

1.2 1.12 Q( Kн ) 1.04 Q1( Kн )

0.96 0.88 0.8 0

0.2

0.6

0.4

0.8

Kн

Рисунок 2 – Расчетные зависимости Q=f(К н ) Зависимости реактивной мощности Q=f(γ) асинхронного двигателя от величины питающего обмотки статора напряжения в диапазоне (0.6-1)U н при фиксированном моменте нагрузки приведены на рис. 3.

Q( γ ) Q1( γ ) Q2( γ )

Рисунок 3 – Расчетные зависимости Q=f(γ) при К н =1, К н =0.5, К н =0.1 Из анализа графических зависимостей, представленных на рис.2 и рис.3, следует, что потери реактивной мощности в асинхронном двигатели могут быть снижены. Следовательно, изменятся η и cosφ. Снижение напряжения в желательно производить в диапазоне (0.75-0.96)U н при коэффициенте нагрузки К н < 0.8. В режимах работы близких к холостому ходу К н < 0.1 питание статорных цепей должно осуществляться пониженным напряжением. Перечень ссылок 1.Пивняк Г. Г. Электрификация стационарных установок шахт: справочное пособие – М.: Недра, 1990.- 400 с. 2.Бычков М. Г. Новые направления развития регулируемых ЭП - Приводная техника, 1997. № 5

240

УДК62-55: 531.787.2 ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬЮ ШАХТНЫХ ВЕНТИЛЯТОРОВ ТурутаА.Н., студент; Гавриленко Б.В., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Прекращение проветривания приводит к остановке всего технологического комплекса шахты или рудника, к выводу людей на поверхность, прекращению работы всех машин и механизмов. От надежной, безотказной работы системы проветривания полностью зависит безопасность шахтного персонала. В настоящее время одной из актуальных задач являетсяповышение эффективности работы вентиляторных установок за счет разработки системы автоматического регулированияпроизводительностью шахтных вентиляторов. Анализ [1] показал, что производительность вентиляторной установки зависит от скорости вращения приводного двигателя,поворота закрылков лопаток рабочего колеса, поворота лопаток направляющего аппарата, применения поворотных заслонок, жалюзийных решеток, штор и задвижек. Схема модели процесса проветривания в шахте представлена на рисунке 1.

Xзад

Wпр(p)

Wв(p)

Wд(p)

Xвых

Рисунок 1 – Структурная схема модели общего процесса проветривания в шахте где Wпр – передаточная функция тиристорного преобразователя частоты;Wд передаточная функция двигателя;Wв – передаточная функция вентилятора. Передаточная функция тиристорного преобразователя по управляющему воздействию имеет вид: Wтпч (p) = k пр

e −τp

T y p+1

(1)

где 𝑘𝑘тпч - статический коэффициент усиления преобразователя;𝑇𝑇𝑦𝑦 = 0,006 ÷ 0,008 - постоянная времени системы импульсно-фазового управления; Передаточная функция вентильного преобразователя имеет вид апериодического звена 1-ого порядка: Wтпч (p) =

k тпч

(2)

(3)

T тпч p+1

где Tтпч = Ty + 1/2mf – постоянная времени преобразователя. Для полупроводниковых СИФУ Tтпч ≈ 0,01с[2].Примем k пр = 1 В качестве приводного двигателя для вентиляторной установки принимаем асинхронный двигатель типа ЭДКОФ53/4. Представим передаточную функцию асинхронного двигателя черезэлектромагнитную и механическую. Передаточная функция электромагнитной составляющей двигателя имеет вид: Wэдв(p) = 241

кдв

T э p+1

2.54

0.024p+1

гдеКдв – коэффициент передачи двигателя,Tэ = L``2 /R`2 –постоянная времени электромагнитной составляющей двигателя;L``2 = L`2 − L2m /L1 – эквивалентная приведенная индуктивность обмотки ротора;L`2 = 0.022Гн – полная эквивалентная индуктивность фазы ротора;L1 = 0.022Гн – полная эквивалентная индуктивность фазы статора;Lm =0.0205 – индуктивность главного полюса;R`2 = 0.017Ом – приведенное активное сопротивление ротора. Передаточная функция механической составляющей двигателя имеет вид: 𝑊𝑊мдв (𝑝𝑝) =

𝑇𝑇м 𝑝𝑝+1

(4)

0.07p+1

где 𝑇𝑇м = 𝐽𝐽Ω0 /𝑀𝑀п.ф. – механическая постоянная времени двигателя, J – момент

инерции двигателя; Ω0 – синхронная угловая скорость двигателя; фиктивное значение пускового момента; Mкр = k ∗ Mном

Mп.ф. =

2M кр S кр

–

– критический момент 9550

двигателя; k=3.5 – перегрузочная способность двигателя, Mном = Pном n2 номинальный момент двигателя; Pном = 110кВт - номинальная мощность двигателя;n2=1771об/мин - частота вращения ротора;Sкр = Sном ∙ (k + √k 2 − 1) – критическое скольжение двигателя; S ном =0.016 - номинальное скольжение двигателя. Передаточная функция вентиляторной установки имеет вид: Wву (𝑝𝑝) =

𝑘𝑘

T 1 p+1

(5)

где k=30. Постоянная времени вентилятора типа установка ВЦД-32: T1 =

𝐿𝐿𝑎𝑎 𝑙𝑙

RQ в +R в

(6)

где 𝐿𝐿𝑎𝑎 = 2461,12 нс2 /м5 – акустическая масса участка выработки; 𝑙𝑙 = 500 м 3 2 8 аэродинамическое - длина участка выработки; R = 56,4 ∗ 10 нс /м 3 сопротивление сети; Q в = 5,1 м /с - производительность вентилятора;R в = 56,4 ∗ 3 2 5 10 нс /м - внутреннее сопротивление вентилятора. Передаточная функция вентилятора в числовом выражении имеет вид: y

Wву (𝑝𝑝) =

4p+1

(7)

t, с Рисунок 2 – Переходный процесс общего процесса проветривания в шахте в пакете программы Micro-CAP График переходного процесса общего процесса проветривания в шахте 242

представлен на рисунке 2. Анализ рисунка 2 показал, что величина перерегулирования составляет 42,3%, время переходного процесса – t р =0,947c;время нарастания – t Н =0,13c. На рисунке 3 представлена структурная схема модели системы автоматическогорегулирования (САР) производительностью вентиляторной установки. Xзад

X Wрп(p)

Wэд(p)

Wтпч(p)

Wмд(p)

Wву(p)

Xвых

Xф Wдп(p)

Рисунок 3 – Структурная схема САР производительностью вентиляторной установки На рисунке 3 приняты следующие обозначения: где W рп (р) передаточная функция регулятора производительности вентилятора;W дп (р) передаточная функция датчика производительности, W эд (р) и W мд (р) - передаточные функции соответственно электромагнитной и механической составляющих двигателя;W ву(р) передаточная функция вентиляторной установки;W пр (р) - передаточная функция тиристорного преобразователя частоты. САРвентиляторной установки работает следующим образом: напряжение U ф , соответствующее фактической производительности вентилятора сравнивается с уставкойUз, и разность этих напряжений является заданием для регулятора. Затем регулятор вырабатывает сигнал управления и через тиристорный преобразователь частоты воздействует на двигатель.Таким образом, применение регулятора позволит оптимизировать режимы работы вентилятора. Передаточная функция И-регулятора: WИ ( p) =

1 TИ p

1 1 1 = = (2Tµ K ОБ ) p 2 ⋅ 4,104 ⋅ 76,2 р 625,45 р

где Т µ = ∑ Т i = 0.01 + 0.024 + 0.007 + 4 = 4,104c ;

(8)

(9)

i =1

К об = 2,54*30=76,2– передаточный коэффициент автоматизируемой системы. Передаточная функция ПИ-регулятора: W ПИ ( p ) =

К П (Т И р + 1) 0,25(4 р + 1) 0,0625(4 р + 1) = = 4р TИ p р

(10)

где Т И =Т 1 =4 с – наибольшая постоянная времени системы; КП =

Т1 4 = = 0.25 2 К ОБ ⋅ ∑ Т i 2 ⋅ 76,2 ⋅ (0,01 + 0,024 + 0,07) i =2

Передаточная функция ПИД-регулятора:

243

(11)

WПИД ( p ) =

К П (Т И р + 1)(Т Д р + 1) TИ p

0,772(4 p + 1)(0.07 p + 1) 4p (12)

где Т И =Т 1 =4 с – наибольшая постоянная времени системы;Т Д =Т 2 =0,07 с – постоянная времени следующая по величине после Т И ; КП =

Т1 4 = = 0,772 2 К ОБ ⋅ ∑ Т i 2 ⋅ 76,2 ⋅ (0.01 + 0,024) i =3

(13)

Результаты моделирования САР вентиляторной установки в пакете программы Micro-CAPпредставлены на рисунках 4,5,6 соответственно. y

Рисунок 4 – Переходный процесс САР вентиляторной установки с применением И-регулятора

t, с

Рисунок 5 - Переходный процесс САР вентиляторной установки с применениемПИ-регулятора.

244

t, с

t, с Рисунок 6 - Переходный процесс САР вентиляторной установки с применениемПИД-регулятора. В таблице 1 показан сравнительный анализ динамических характеристик САР вентиляторной установки с применением различного вида регуляторов. Таблица1 - Сравнительный вентиляторной установки

анализ

динамических

характеристик

САР

И - регулятор

ПИ - регулятор

ПИД - регулятор

Величина перерегулирования σ,%

5,5

3,9

Время переходного процесса t р , с

34,1

0,704

0,268

Время нарастания tН , с

16,4

0,383

0,12

Анализ динамических характеристик доказывает, что наилучшие показатели переходного процесса достигаются с применением ПИД-регулятора, так каквремя переходного процесса𝑡𝑡п = 0,947𝑐𝑐 в нерегулируемой системе уменьшается до величины 𝑡𝑡п = 0,268 𝑐𝑐, а перерегулирование с 𝜎𝜎 = 42,3% – до величины 𝜎𝜎 = 2%. Таким образом,применение ПИД-регулятора в САР процесса проветривания в шахте обеспечивает эффективное регулирование производительностью вентиляторной установки главного проветриванияпри отклонении режимов работы от нормального режима, а такжегарантируетстабилизацию режимов работы вентилятора, предотвращает перебои в проветривании, обеспечивает нормальные и безопасные условия труда. Перечень ссылок 245

1. БатицкийВ.А., Куроедов В.И., Рыжков А.А. Автоматизация производственных процессов и АСУ ТП в горной промышленности: Учебник для техникумов.-2-е изд., перераб. и доп. – М.: Недра, 1991.-303 с. 2. Автоматизация процессов подземных горных работ / Под ред. проф. А.А.Иванова. – К.; Донецк: Вища школа. Головное изд-во, 1987. – 328 с. 3. Гаврилов П.Д., ГимельшейнЛ.Я., Медведев А.Е. Автоматизация производственных процессов. - М.: Недра, 1985.-215 с. 4. Груба В.И, Никулин Э.К., Оголобченко А.С. – Технические средства автоматизации в горной промышленности – К.: ИСМО, 1998. – 373 с. 5. ТолпежниковЛ.И., «Автоматическое управление процессами шахт и рудников».Учебник для вузов., 2-е изд., перераб. и доп., М: Недра,1985. – 352 с.

246

УДК 621.339 ПРЕИМУЩЕСТВА ВНЕДРЕНИЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО УЧЕТА ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ

Хара С.А., студент; Олейник В.Г., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) На сегодняшний день в сфере украинской электроэнергетики различают две основные, наиболее важные проблемы. Первой из них является резкое непрерывное увеличение стоимости электроэнергии ( в 1991 году составляло 2 коп/кВт·ч до 10-15 коп/кВт·ч в 2000 году, и на данный момент составляет 67-87 коп/кВт·ч), кроме этого около 20 % всей выработанной электроэнергии расходуется на ТРЭ, небаланс и хищение. Второй не менее важной проблемой является неравномерность потребления электрической мощности в течение суток. Каждое утро и вечер энергосистема "задыхается" от дефицита генерирующих мощностей, а ночью в связи с резким уменьшением общей нагрузки вынуждены принудительно снижать мощность генераторов и даже отключать часть их на ЭС. Это приводит к резкому увеличению износа электрооборудования на ЭС, снижению надежности СЭС и увеличению потерь ЭЭ. В связи с этим возникает крайняя необходимость в кардинальном изменении отношения к организации энергоучета в промышленности и других энергоемких отраслях (транспорт и жилищно-коммунальное хозяйство). Под давлением условий рынка потребители приходят к пониманию той простой истины, что первым шагом в экономии энергоресурсов и снижении финансовых потерь является точный учет[1]. С этой целью, как поставщики, так и потребители создают на своих объектах автоматизированные системы контроля и учета энергоресурсов - АСКУЭ. При наличии современной АСКУЭ промышленное предприятие полностью контролирует весь свой процесс энергопотребления и имеет возможность по согласованию с поставщиками энергоресурсов гибко переходить к разным тарифным системам, минимизируя свои энергозатраты[2]. АСКУЭ представляет собой комплекс аппаратных и программных средств, обладающая гибкой структурой в схеме СЭС. Система обладает следующими возможностями: - точное измерение параметров потребления энергоресурсов с целью обеспечения расчетов за энергоресурсы в соответствии с реальным объемом их поставки/потребления и минимизации непроизводственных затрат на энергоресурсы, в частности, за счет использования более точных измерительных приборов или повышения синхронности сбора первичных данных; - диагностика полноты данных с целью обеспечения расчетов за энергоресурсы в соответствии с реальным объемом их поставки/потребления за счет повышения достоверности данных, используемых для финансовых расчетов с поставщиками энергоресурсов и субабонентами предприятия и принятия управленческих решений; - комплексный автоматизированный коммерческий и технический учет энергоресурсов и контроль их параметров по предприятию, интраструктурам (цеха, подразделения, субабоненты) по действующим тарифным системам с целью минимизации производственных и непроизводственных затрат на энергоресурсы; 247

- контроль электропотребления по всем точкам и объектам учета в заданных временных интервалах (5, 30 минут, зоны, смены, сутки, декады, месяцы, кварталы и годы) относительно заданных лимитов, режимных и технологических ограничений мощности, расхода с целью минимизации затрат на энергоресурсы и обеспечения безопасности энергоснабжения; - фиксация отклонений контролируемых параметров энергоресурсов, их оценка в абсолютных и относительных единицах для анализа как энергопотребления, так и производственных процессов с целью минимизации затрат на энергоресурсы и восстановление производственных процессов после их нарушения из-за выхода контролируемых параметров энергоресурсов за допустимые пределы; - сигнализация (цветом, звуком) об отклонениях контролируемых величин от допустимого диапазона значений с целью минимизации производственных затрат на энергоресурсы за счет принятия оперативных решений; - прогнозирование (кратко-, средне- и долгосрочное) значений величин энергоучета с целью минимизации производственных затрат на энергоресурсы за счет планирования энергопотребления; - автоматическое управление энергопотреблением на основе заданных критериев и приоритетных схем включения/отключения потребителей - регуляторов с целью минимизации производственных затрат на энергоресурсы за счет экономии ручного труда и обеспечения качества управления; - поддержание единого системного времени с целью минимизации непроизводственных затрат на энергоресурсы за счет обеспечения синхронных измерений[3]. Большинство действующих АСКУЭ промышленных предприятий в силу своих структурных и функциональных ограничений решают только часть рассмотренных задач. Таким образом, система контроля и учета электроэнергии, внедренная на любом объекте позволяет повысить достоверность и точность всех параметров при расчетах расхода энергоресурсов и мощности и потребляемой электроэнергии на объекте. Эта система позволяет выполнять оперативный контроль за всеми режимами электропотребления в соответствии с установленными тарифами, а также при возникшей необходимости предъявлять санкции за отклонение от договорных величин мощности потребления энергоресурсов. Качественная система АСКУЭ дает с одной стороны, экономический эффект, с другой – повышает ответственность потребителей за использование энергоресурсов в заданных пределах нормы, с целью чего на промышленных объектах проводятся мероприятия по сокращению энергопотребления. Перечень ссылок 1. А.Гуртовцев "Комплексная автоматизация энергоучета на промышленных предприятиях и хозяйственных объектах" журнал "СТА" №3, 1999 г. 2. Лапинин И.Г., Шестеренко А.В. Эффективность применения двухуровневой АСКУЭ в энергетике Украины// Энергетика и электрификация. — 2000. — № 7. 3. Лапинин И.Г., Шестеренко А.В. Контроль электропотребления в распределительных сетях // Вюник УБНТЗ. — 1998. — № 5.

248

УДК 622.86 МИКРОПРОЦЕССОРНЫЙ РЕГУЛЯТОР ДЛЯ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРИВОДОМ СКИПОВОГО ПОДЪЕМА Хорошко А.П., студент; Ставицкий В.Н., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Шахтный подъем является одним из наиболее важных и сложных процессов в технологической цепи добычи угля. Сложность этого процесса обусловлена тем, что электрическая схема подъемной машины должна выполнять множество контрольных и защитных функций и обеспечивать автоматическое управление мощным приводом постоянного или переменного тока при значительной, переменной по уровню нагрузке для поддержания с большой точностью заданной скорости сосуда на всех участках его движения [1]. Перегрузка данного транспорта приводит к уменьшению срока службы каната и всей установки в целом, недогруз же снижает эффективность данного транспорта. Поэтому невозможно переоценить значение автоматизации этого объекта для горной промышленности. Кроме того, сложность структуры систем автоматического управления подъемными установками зависит от технологических схем подъема (подъем с одного или нескольких горизонтов). Наибольшее число автоматизированных подъемных установок имеет в качестве подъемного сосуда скипы (опрокидные или с донной разгрузкой), что определяется двумя причинами: напряженным режимом работы таких установок и относительной простотой алгоритма управления. На рис.1 представлена схема скиповой подъемной установки с многоканатной машиной на копре.

Рисунок 1 - Схема скиповой подъемной установки с многоканатной машиной на копре 249

На рисунке 1 приняты следующие обозначения : 1 - ствол (железобетонное сооружение высотой 50-100 м); 2 - скип; 3 - канаты; 4 - лифт для перемещения обслуживающего персонала; 5 - мостовой кран для монтажа оборудования; 6 - подъемная машина со шкивом трения; 7 - Электродвигатель и электрическое оборудование подъема; 8 - башенный копер (с несколькими этажами); 9 - приемный бункер; 10 - вагонетка локомотивного транспорта. Система автоматизации должна обеспечивать бесперебойную работу всего комплекса скипового подъема (подъемной машины, оборудования для загрузки и разгрузки скипов, разгрузки вагонеток в приемный бункер), а автоматическое управление подъемной машиной – выполнение заданной диаграммы скорости и точную остановку подъемного сосуда с заданной точностью, что возможно при автоматическом определении режима работы электропривода для данного вида, регулировании по заданной программе частоты вращения подъемной машины Во в время выполнения каждого цикла, безопасности работы подъемной установки и сигнализации о режиме работы подъемной установки и причинах отклонений от заданного режима. Для обеспечения высокой производительности ШПМ перемещение скипа из первоначального в конечное положении должно производиться за минимальное время, с учетом наложенных ограничений. Такой режим обеспечивает диаграмма скорости (рис. 2).С целью минимизации времени перемещения из начального до конечного положения участок движения скипа со скоростью «дотяжки» должен быть максимально сокращен, что возможно только при программной коррекции точки начала замедления [2].

Рисунок 2 –Диаграмма скорости подъемной установки Современные средства автоматизации позволяют повысить надежность и долговечность оборудования, увеличить производительность, уменьшить расход энергии, оптимально отрабатывать заданную диаграмму скорости без аварийных бросков тока и момента привода, разрушающе действующих на оборудование подъема, обеспечить полный контроль за всеми необходимыми параметрами, влияющими на рабочее состояние установки, и соответствующую реакцию на их изменения. Из анализа условий работы ШПУ следует важность обеспечения заданной диаграммы движения, а также ограничением токовых и механических перегрузок при движении. Данная задача решается системой автоматического регулирования (САР) приводом подъема. Большинство из существующих САР привода ШПУ реализованы с применением устаревших аналогов схемотехники. Главным недостатком является нестабильность параметров работы системы, обусловленная зависимостью характеристик элементов от температуры, влажности, времени. В связи с этим актуальна задача разработки САР, устойчивой к подобным воздействиям и факторам. 250

Стремительное развитие микропроцессорной техники и разработок импульсных датчиков угла поворота с необходимыми показателями точности и надежности позволяют на современной элементной базе реализовать устройство контроля хода с высокими показателями, соответствующими современным требованиям. С этой целью, в процессе работы над этой проблемой был разработан блок автоматического регулирования скорости двигателя подъёма. Блок осуществляет контроль скорости вращения вала двигателя подъемной установки. Функциональная схема блока автоматического регулирования скорости двигателя подъёма, приведенная на рис. 3 и работает следующим образом: Сигналы от датчика тока АВ через фильтр Z2 поступает на микроконтроллер DD1. А сигнал от датчика скорости BV поступает на микроконтроллер DD1 через диодный мост Z6 и фильтр Z4. Сигнал с задатчика импульсов ЗИ проходит через фильтр Z1 и также подается на МК DD1. МК DD1 питается от сети через блок питания БП1, который состоит из фильтра Z5 и стабилизатора напряжения на стабилитронах STU1. Сигнал с МК подается на усилитель DA1, а затем на СИФУ. Z1 От ЗИ

DD1

DA1

На СИФУ

V U

STU1

От сети

Рисунок 3 – Функциональная схема блока автоматического регулирования К функциональной схеме блока автоматического регулирования скорости двигателя подъёма : AB – датчик тока; BV – датчик скорости; Z1, Z2, Z4, Z5 – фильтры; Z6 - диодный мост; DD1 – микроконтроллер; STU1 – стабилизатор напряжения на стабилитронах; DA1 – усилитель. Блок автоматического регулирования скорости двигателя подъёма позволяет обеспечить стабильную работу привода ШПУ с возможностью корректирования необходимых параметров, путем изменения программы микроконтроллера. Перечень ссылок

1. Толпежников Л. И. Автоматическое управление процессами шахт и рудников. –

М.: Недра, 1985. –352 с. 2. Завозин Л.Ф. Шахтные подъёмные установки. Изд. 2-е переработ.и доп. «Недра», 1975, 368 с. 251

М.,

УДК 621.311.1 ОЦЕНКА ВРЕМЕНИ СРАБАТЫВАНИЯ ВЫКЛЮЧАТЕЛЯ ПРИ ОТКЛЮЧЕНИИ ТОКОВ КОРОТКОГО ЗАМЫКАНИЯ Храмогина В.В., студент, Ковалёв А.П., д.т.н., проф. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Под наблюдением находилось n=10 выключателей напряжением 220 В, номинальный ток 25 А тип ВА 66-29. Испытание происходило следующим образом. При сквозном токе, протекающем через выключатель I к =250 А и I к =320 А фиксировалось время отключения выключателя токовым расцепителем. Времена отключения t i , i= 1,10 и и i= 1, 7 представлены в виде вариационного ряда и занесены в колонку 2 таблицы 1 (n=r=10) , а также в колонку 2 таблицы 2 (n=10, r=7, r – число интервалов времени срабатывания выключателя). Таблица 1 – Результаты испытания n=10 выключателей I н =25 А при Iк =250 А i

X i+1 -X i

1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

2 5,3 5,4 5,5 5,6 5,7 5,8 5,9 6 6,1 6,2

3 1,667707 1,686399 1,704748 1,722767 1,740466 1,757858 1,774952 1,791759 1,808289 1,824549

4 1,053606 0,559013 0,3991 0,32447 0,286163 0,269493 0,271645 0,300869 0,405316

5 0,018692 0,018349 0,018019 0,0177 0,017392 0,017094 0,016807 0,016529 0,016261

(X i+1 -X i) / Mi 6 0,017741 0,032824 0,045148 0,054549 0,060776 0,063432 0,061872 0,054939 0,040118

7 0,027331 0,040034 0,052496 0,065408 0,079263 0,094638 0,112414 0,134239 0,164178 0,230001

8 -0,072734 -0,077971 -0,077242 -0,071876 -0,061652 -0,045420 -0,020698 0,017927 0,085070 0,324597

Таблица 2 – Результаты испытания n=10 выключателей I н =25 А при Iк =320 А i

1 1 2 3 4 5 6 7

2 4,1 4,2 4,3 4,4 4,5 4,6 4,7

X i+1 -X i

3 1,410987 1,435085 1,458615 1,481605 1,504077 1,526056 1,547563

4 1,053606 0,559013 0,3991 0,32447 0,286163 0,269493

5 0,024098 0,02353 0,02299 0,022473 0,021979 0,021506

(X i+1 -X i) / Mi 6 0,022872 0,042093 0,057603 0,06926 0,076806 0,079802

7 -0,022198 -0,006909 0,013224 0,037994 0,068153 0,105164 0,804572

8 -0,124170 -0,126894 -0,118392 -0,100924 -0,073988 -0,035501 0,579858

Определить, не противоречит ли полученная при испытаниях статистика (таблица 1, колонка 2) функции распределения вероятностей Вейбулла по критерию согласия Манна. Определить параметры функции распределения вероятностей Вейбулла. 252

Манн и другие исследователи [1] разработали критерий согласия, предназначенный специально для распределения Вейбулла. Применяется этот критерий для случая, когда под наблюдением находится не более 25 однотипных единиц оборудования (n≤25). Пусть t 1 , t 2 , …, t r – первые r порядковых статистик наработки до отказа выключателя, полученные при прекращении их испытания в момент появления r-го отказа (r≤ n). Обозначим x i =lnt i, i= 1, r . Тогда статистика, которая лежит в основе критерия будет иметь вид: X i +1 − X i Mi +1 S ==i [r/2] , r −1 X i +1 − X i ∑ Mi i =1 r −1

∑

r 2

где [ ] - наибольшее целое число меньшее или равное частоте отделения

(1)

r . 2

Значение M i , а также критическое значение Sкр приводятся в таблицах

приложения 13 [2] в зависимости от величин n, r и α. Вычисляем значение x i =lnt i и результат заносим в таблицу 1 и таблицу 2, колонка 3. Значение коэффициента M i находим с помощью таблицы приложения 13 [2] для случая, когда n=10, i=10 и n=10, i=7, результат заносим в колонку 4, затем вычисляется (X i +1 − X i ) и

(X i +1 − X i ) . Результаты расчётов заносим в колонки 5 и 6 Mi

таблицы 1 и таблицы 2. В том случае, если получим, что S < Sкр , тогда гипотеза о том, что данная статистика не противоречит закону распределения Вейбулла принимается. Используя формулу (1) находим S для выключателей ВА 66-29 Iн =25 А при I к =250 А: X i +1 − X i ] Mi 0, 22036 i =6 S1 19 = = 0,51, = X − Xi 0, 431398 [ i +1 ] ∑ Mi i =1 9

∑[

r 2

где [ ]+1= [

10 ]+1=6. 2

Критическое значение Sкр = 0, 69 получено из таблицы приложения 13 для случая: n=10, r=10, α=0,95. Так, как S < Sкр гипотеза о том, что распределение Вейбулла не противоречит, приведенной в колонке 2 таблицы 1 статистики подтверждается. Используя формулу (1) находим S для выключателей ВА 66-29 Iн =25 А при I к =320 А: X i +1 − X i ] Mi 0, 225868 i=4 S2 = = = 0, 65, 6 X − Xi 0,348436 [ i +1 ] ∑ Mi i =1 6

∑[

253

r 2

7 2

где [ ]+1= [ ]+1=4. Критическое значение Sкр = 0,81 получено из таблицы приложения 13 для случая:

n=10, r=7, α=0,95. Так, как S < Sкр гипотеза о том, что распределение Вейбулла не противоречит, приведенной в колонке 2 таблицы 2 статистики подтверждается. Параметры функции распределения Вейбулла находим следующим образом [2]: t   = F(t) 1 − exp[−( )β ],  Θ

(2)

Весовые множители a i и c i для n=10 и r=10 и n=10 и r=7 находятся с помощью таблицы приложения 9 [2]. Полученные результаты заносим в колонки 7 и 8 таблицы 1 и таблицы 2. Используя данные таблицы колонок 2,7,8 находим: u1=

u 2=

∑ a i ⋅ x=i 1, 776166 и b1= i =1

∑ a i ⋅ x=i 1,542464 и b 2= i =1

∑ c ⋅ x= i =1

0, 046019;

∑ c ⋅ x= i =1

0, 052383.

Оценки параметров распределения Вейбулла находим, используя полученные значения u1 , u 2 и b1 , b 2 по формулам:  = e u1= 6 циклов, β= 1 = 22; Θ 1 1 b1  = e u2= 5 циклов, Θ 2 β2=

получим:

1  ,Θ  и β , β в формулу (2), = 19. Подставим полученные параметры Θ 1 2 1 2 b 2

t F1 (t) = 1 − exp[−( ) 22 ]; 6

(3)

t F 2 (t) = 1 − exp[−( )19 ]. 5

(4)

С помощью формул (3), (4) можно определить вероятность того, что время отключения выключателя при токах I к =250 А и Iк =320 А будет равно заданной величине t 1 . Перечень ссылок 1. Mann N.R., Fertig K.W., Scheuer E.M., Tolerance Bounds a New Goodness - of - Fit Test for Two-Parameter Weibull or Extreme - Value Distribution [with Tables for Censored Samples of Size 3 (1) 25], Aerospace Research Laboratories, , Wright Patterson Air Force Base, Ohio, ARL 71 - 0077, Contact No, AF 33 (615) – 70 – C – 1216, May 1971.

254

2. К. Канур, Л. Ламберсон. Надежность и проектирование систем. Мир. Москва, 1980. – 604 с.

255

УДК 622.012 РЕГУЛЯТОР НАГРУЗКИ ДЛЯ КОМБАЙНОВ С ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ВСТРОЕННОЙ СИСТЕМОЙ ПОДАЧИ Цуканов В.Г., студент; Ставицкий В.Н., доц., к.т.н. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Выемочные машины являются главным средством добычи полезного ископаемого, что требует значительного внимания в отношении их автоматизации и улучшения их качественных характеристик. Эффективность работы шахты напрямую зависит от эффективного использования добывающего оборудования. Очистной комбайн – комбинированная горная машина, одновременно выполняющая операции по разрушению угля и его погрузке на конвейер [1]. Эффективность работы шахты напрямую зависит от эффективного использования добывающего оборудования. Работа с более малыми по мощности пластами на больших горизонтах предполагает применение более производительного и надёжного добычного оборудования. Один из путей повышения эффективности очистных комбайнов связан с применением усовершенствованной системы подачи на базе частотно-регулируемого асинхронного электропривода. Одной из актуальных задач автоматизации новых комбайнов (УКД-400, КДК и т.п.) является усовершенствование средств регулирования нагрузки на привод. Существующие системы (УРАН, ИПИР) рассчитаны на работу с объемным гидроприводом, не могут быть использованы для работы с современными комбайнами с частотно-регулируемым приводом подачи, что подтверждает актуальность задачи исследования и разработки автоматической системы регулирования нагрузки и скорости подачи добычного комбайна с частотнорегулируемым приводом [2]. В связи с этим цель работы состоит в повышении эффективности технологического процесса добычи угля, за счет разработки системы автоматизации, включающей устройство регулирования нагрузки. Идея работы состоит в создании регулятора нагрузки добычного комбайна с частотно управляемым приводом подачи на основе современной микропроцессорной техники. В данном направлении ведутся активные исследования. В частности, в 2002 г. в ОАО «Автоматгормаш им. В. А. Антипова» разработан комплекс технических средств КС500Ч.УХЛ5, предназначенный для управления комбайнами 1КДК500, 2КДК500, КДК700, КДК400 с частотным приводом подачи, находящимся на очистном комбайне производства ЗАО «Горловский машиностроитель». В системе подачи применен преобразователь частоты ПЧЭ-120М производства ОАО «ЭЛМИС» (г. Киев), расположенный непосредственно на комбайне. Комплекс КС500Ч позволяет осуществлять управление комбайном в условиях подземных выработок шахт, опасных по газу или пыли, в том числе при выемке угля на выбросоопасных или угрожающих по выбросам пластах. Однако данная система предназначена сугубо для комбайнов указанного ряда и не может быть непосредственно использована совместно с другими добычными комбайнами с частотно-регулируемым электроприводом подачи (ЧРЭП), например УКД-400. 256

В связи с этим ниже предлагается более универсальная структура устройства регулирования нагрузки и скорости подачи, позволяющая автоматизировать любой из комбайнов, оснащенных электрической системой подачи совместно с частотным преобразователем.

Vп ПЧ ДС

МК

БС

АДп ДТ АДр БП

ТИ

ЗС

ЗН iр Рисунок 1 – Структурная схема регулятора нагрузки Работа регулятора заключается в следующем. Чувствительные элементы представлены в виде датчиков тока привода резания (ДТ) и датчика скорости подачи (ДС), через блок согласования (БС) соединяются с микроконтроллером. Питание подается через выпрямитель напряжения на МК. Задатчики присоединяются на вход МК, на основе программного алгоритма будет происходить сравнение текущего значения нагрузки электродвигателя через датчики тока и скорости, с заданным значением (уставочным). С выхода микроконтроллера подается управляющий сигнал на частотный преобразователь (ПЧ). Табло индикации (ТИ) позволяет визуально контролировать исправность аппаратуры.

257

Vп РН

ПЧ

АДп

iр

АДр

ТИ Рисунок 2 – Обобщенная схема процесса регулирования процесса нагрузки на привод добычного комбайна На рисунке 2 приняты следующие обозначения: РН – регулятор загрузки, ПЧ – частотный преобразователь, АДп – двигатель привода подачи, АДр – двигатель привода резания, ТИ – табло индикации. В данной схеме организована обратная связь по току привода резания и скорости подачи, что позволит автоматически регулировать нагрузку на привод добычного комбайна, а также при необходимости стабилизировать скорость перемещения. Перечень ссылок 1.Батицкий В.А., Куроедов В.И., Рыжков А.А. Автоматизация производственных процессов и АСУ ТП в горной промышленности: Учебник для техникумов.-2-е изд., перераб. и доп. – М.: Недра, 1991.– 303 с. 2.Автоматизация процессов подземных горных работ / Под ред. проф. А.А.Иванова. – К.; Донецк: Вища школа. Головное изд-во, 1987. – 328 с.

258

УДК 65.004.13 КОНТРОЛЬ И ДИАГНОСТИКА РАЗГРУЗОЧНОГО УСТРОЙСТВА ШАХТНОГО ЦЕНТРОБЕЖНОГО НАСОСА Шведченко С.С., студентка; Кондратенко В.Г., к.т.н., доц. (Красноармейский индустриальный институт государственного высшего учебного заведения «Донецкий национальный технический университет», г.Красноармейск, Украина) Известно, что одним из наиболее уязвимых узлов шахтных центробежных насосов является дисковое разгрузочное устройство [1]. Основной недостаток разгрузочного устройства заключается в коротком сроке его службы. Необходимость частых замен и регулировок элементов разгрузочного узла связано с разборкой и сборкой насоса. Такие действия требуют значительных расходов непродуктивного ручного труда обслуживающего персонала. Выход из строя разгрузочного устройства может привести к серьёзным поломкам насоса (к разрушению рабочих колёс и направляющих аппаратов). Контроль режима работы шахтного насоса осуществляется по его подаче и напору. С этой целью на насосных агрегатах устанавливается расходомер 10, манометр 8 и вакуумметр 9 (рис.1). Предлагается дополнительно осуществлять контроль за работой разгрузочного устройства с помощью расходомера 13, измеряющего расход воды через разгрузку и манометров, измеряющих давление воды в разгрузочной камере между кольцами розгрузки 11 и давление в камере за разгрузочным диском 12. Расход воды через разгрузочное устройство характеризует экономичность работы насоса, а изменение расхода воды в разгрузочной системе связано с изменением ширины торцевого зазора между кольцами разгрузки или с изменением ширины кольцевой щели между втулкой разгрузки и дистанционной втулкой. При этом величину торцевого зазора (от которой в значительной мере зависит надёжность и долговечность разгрузочного устройства) можно оценить по гидравлическому сопротивлению торцевой щели

аТ =

Р2 − Р3 gρQ р2

(1) ,

где аТ - гидравлическое сопротивление торцевой щели; P2 – давление в камере разгрузки; P3 – давление в камере за разгрузочным диском; p – плотность шахтной воды; QP – расход воды через разгрузочное устройство; g – ускорение свободного падения.

259

Рисунок 1 - Схема контроля ценробежного шахтного насоса и его разгрузочного узла 1 – насос, 2 – напорный трубопровод, 3 – всасывающий трубопровод, 4 – обратный клапан, 5 – задвижка, 6 – обратный клапан с приёмной сеткой, 7 – разгрузочный шланг, 8 – манометр на нагнетательном трубопроводе, 9 – вакуумметр, 10 – расходомер, 11 – манометр измеряющий давление в камере разгрузки, 12 – манометр измеряющий давление за разгрузочным диском, 13 – расходомер, измеряющий расход воды в разгрузке. Значения давлений P2, P3 и конструктивные размеры разгрузочных дисков позволяют определить осевую силу, величина которой значительно влияет на работоспособность насоса. Величину кольцевого зазора можно оценить по гидравлическому сопротивлению кольцевой щели

ак =

260

Р1 − Р2 gρQ р2

(2)

где P1 – давление измеряемое манометром 8. Уменьшение значения ak может быть вызвано износом втулок образующих кольцевую щель, а увеличение значения ak перекосом одной втулки относительно другой. Для контроля расхода воды через разгрузочное устройство рекомендуется применять датчик типа MID-EX-E, а для контроля давлений P2, P3 датчик PEMEXLC. Сигналы из указанных датчиков могут направляться в центральное устройство и обрабатываться согласно выражениям (1),(2). Предложенный метод контроля и диагностики позволяет вовремя обнаруживать неисправности в работе разгрузочного устройства и тем самым увеличить долговечность работы узла разгрузки и в целом всего насоса. Перечень ссылок 1. Кондратенко В. Г. Исследования дискового разгрузочного устройства шахтного насоса ЦНС 300 – 600 / Кондратенко В. Г. – Донецьк: ООО «Цифрова типографія», 2008. – 150 с. – (Зб. матеріалів регіональної наук. – практ. конференції Красноармійський Індустріальний Інститут ДонНТУ, 29 травня 2008р.).

261

Системи управління і автоматики

Системы управления и автоматики Control and Automation Systems УДК 621.771:65.011.56 ИНТЕГРИРОВАННЫЕ АСУ В ТОЛСТОЛИСТОВОМ ПРОКАТНОМ ЦЕХЕ Декунова М.В., студентка; Зайцев В.С., д.т.н., проф. (Приазовский государственный технический университет, г. Мариуполь, Украина) Интегрированные АСУ должны выполнять широкий круг задач по принятию решений, контролю и управлению: планирования, оперативного управления, слежения за ходом технологических процессов и управлению производством. В качестве основы для создания ИАСУ применяются многоуровневые иерархические распределенные структуры, эффективность которых подтверждена практикой. В настоящее время общепринятой является приводимая ниже иерархия функциональных уровней систем автоматизации : 1. Декомпозиция объекта /процесса, направленная на автоматическое управление системы. 2. Средства измерения и исполнительные механизмы. 3. Децентрализованная обработка данных (цифровое управление с целью стабилизации элементарных параметров процесса. 4. Децентрализованная координация (управление качеством продукции, смена режимов, диагностика). 5. Центральная координация (управление производством в целом, в т.ч. рентабельность и затраты на автоматизацию, безопасность процессов). 6. Организационное управление предприятием (распорядительный уровень, информатика, управление финансовыми и материальными потоками, энергоресурсами и кадрами). Основой систем управления любого уровня являются информационно– измерительные системы (ИИС), которые в принципе могут работать независимо от функций управления. Функции управления в этом случае выполняют операторы на основе информации, получаемой от ИИС. В настоящее время на большинстве металлургических комбинатов существуют ИИС с различными уровнями автоматизации сбора и обработки данных. Для создания ИАСУ в ТЛЦ необходимо выполнить все операции, перечисленные в п.п. 1-6. После взвешивания и нагрева в методических печах и гидросбива окалины заготовки поступают на участок клетей. Листовой раскат заданной толщины после чистовой клети поступает на ножницы поперечного реза, где удаляется передняя и задняя дефектные части, а годная полоса раскраивается на листы заданной длины. Необходимая ширина листов достигается с помощью кромкообрезных ножниц. Далее 262

годные листы поступают на дефектоскопию и отделочные участки, на которых осуществляется термообработка, нанесение антикоррозионных покрытий и т.п. После взвешивания годные листы отгружаются заказчикам. На толстолистовых станах прокатываются также плиты (толщина проката обычно больше 50 мм). Прокатка толстых листов и плит может осуществляться и из литых слитков стали, поступающих из сталеплавильных цехов.

263

УДК [669.189:621.746.047:621.771.222]-52 ОПТИМИЗАЦИЯ РЕЖИМОВ ВТОРИЧНОГО ОХЛАЖДЕНИЯ ПРИ НЕПРЕРЫВНОЙ РАЗЛИВКЕ СТАЛИ В СЛЯБОВЫЕ ЗАГОТОВКИ Симкин Б.А., студент; Чичкарев Е.А., к.т.н., доц.; Исаев О.Б., д.т.н., начальник лаборатории (Приазовский государственный технический университет, г. Мариуполь, Украина) Проблемы качества непрерывнолитой заготовки должны решаться в интегрированной информационной среде предприятия. Зависимость дефектов слитка от предыстории его получения и последующая трансформация при дальнейших переделах требуют комплексного учета технологических параметров процессов по всей производственной линии от сырья до готовой продукции. Данная работа посвящена разработке способов оптимального управления вторичным охлаждением при непрерывной разливке стали в слябовые заготовки. Оптимизация режима охлаждения в ЗВО производилась по ряду критериев: тепловому критерию, комплексному критерию с учетом требований снижения осевой макронеоднородности, комплексному критерию с учетом экспертной оценки качества заготовок. Для выбора оптимального распределения расходов воды по секциям зоны вторичного охлаждения слябовой МНЛЗ был использован критерий оптимальности: z max  J T ( )   { w1 |  ( z ) |2  w2 max(0,  ( z )   ) 2  w3 min(0,  ( z )   ) 2  0

 w4 | T * ( z )  T ( z ) |2  w5 max(0, T ( z )  T * ( z )) 2 

(1)

 w6 min(0, T ( z )  T * ( z )) 2 }dz   wi' (Ti  Ti ' )  min i 1

где w1…w6, w1...w9 – весовые коэффициенты;  ( z ) ,  , – текущее значение коэффициента теплоотдачи, его максимально и минимально допустимые значения, Вт/(м2·К); T , T * , T * , T * – текущая температура поверхности, оптимальная температура, максимально и минимально допустимая температура поверхности заготовки для данного сечения, К; Ti , Ti ' максимальная температура в секции ЗВО, температура в начальной точке секции, К; i – индекс секции ЗВО. Для уточнения теплового режима вторичного охлаждения с учетом требований по снижению осевой неоднородности было построено семейство более сложных комплексных критериев:

f k  f opt ckmax  ck J ( )  JT ( )   wk    wj  ck f norm k j 

где

wk

–

весовые



коэффициенты

для

минимизации

(2) химической

макронеоднородности по k-му элементу; ckmax , ck – максимальная и средняя концентрация k-го элемента в поперечном сечении заготовки, %масс.; f k , f opt , f norm – текущее, частное оптимальное и нормированное значение учитываемого критерия качества. 264

Целевая функция оптимизации рассчитывалась с использованием разработанной математической модели нестационарных процессов затвердевания и формирования химической неоднородности. Локальные температуры ликвидуса и солидуса и ассоциированные с ними энтальпии вычислялись по формулам:

TL  Tm   mi ci , H L    c  TL    L

(3)

TS  Tm   i

mi ci , H S    c  TS ki

(4)

где Tm – температура плавления железа, К; mi – коэффициент, определяющий влияние i-го элемента на тангенс угла наклона линии ликвидуса на линеаризованной фазовой диаграмме для исследуемой стали; ki – коэффициент распределения i-го элемента между жидкой и твердой фазами; HL, HS – энтальпия стали при температуре ликвидуса и солидуса, Дж/кг. Расчет доли твердой фазы 0<ψ<1 и значений температуры расчетной ячейки по величине энтальпии выполнялся на базе модели микронеоднородности с использованием линейной аппроксимации зависимости ликвидуса от химического состава жидкой фазы в дендритной ячейке: N

T  Tm    mli (C0 )i (1  yi )  mli (C0 )i yi (1   ) xi / yi  ,

(5)

i 1

где С0 – концентрация i-компонента в исходном расплаве, %масс; mli – наклон кривой ликвидуса в зависимости от концентрации i-го компонента; xi = 1- ki ; y i  1..2k i параметры модели микронеоднородности; ki – равновесный коэффициент распределения i-го компонента;  = 0;0,5;1 – параметр, изменяющийся в взависимости от варианта модели. Для проведения процедуры оптимизации использованы генетический методы оптимизации.Все расчеты выполнялись с использованием системы компьютерной математики SciLab. Проверка адекватности модели осуществлялась путем сопоставления результатов расчета с литературными данными и результатами контроля текущего производства слябов ККЦ ОАО «МК «Азовсталь». Установлено, что оптимизированный режим ЗВО обеспечивает снижение отсортировки листового проката по поверхностным дефектам, а также балла по внутренним трещинам и осевой неоднородности. В зависимости от выбранных требований к качеству заготовки расходы воды в секциях зоны вторичного охлаждения варьируются на 1525 % для одной и той же группы марок стали и сечения заготовок.

265

УДК 669.162.266.24:519.711.3 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ В АСУ ТП АГРЕГАТА КОВШ-ПЕЧЬ Бабаенко Д.А., магистрант; Симкин А.И., к.т.н., доц. (Приазовский государственный технический университет, г. Мариуполь, Украина) Установка «ковш-печь» (далее - УКП) предназначена для внепечной обработки стали в сталеплавильном цехе. Агрегат выступает в качестве буфера между процессом выплавки и разливки, в котором в жестко допустимых пределах можно регулировать температуру и химический состав стали. Основная цель АСУТП УКП – обеспечение максимальной производительности агрегата при минимальных затратах ресурсов, повышение качества выходного продукта и улучшение условий труда персонала. В структуре АСУТП УКП можно выделить следующие основные системы: - система управления продувкой металла инертным газом; - система управления электродами (перемещение электродов, управление печным трансформатором, управление процессом «зажигания дуги»); - система дозирования сыпучих материалов (бункерная эстакада и комплекс конвейерных лент); - система подачи проволоки (трайбаппараты); - система охлаждения агрегата; - система управления фурмой; - система управления вдуванием поршково-газовой смеси; - система управления копьем отбора температуры и пробы. К дополнительным подсистемам следует отнести систему подачи смазки, гидравлическую подсистему и систему управления сталевозами. Работа отдельных подсистем осуществляется как с пульта управления, так и с главного пульта управления (удаленный режим). В свою очередь, удаленный режим включает в себя работу различных подсистем как в ручном, так и в автоматическом режиме работы. При рассмотрении УКП как математического объекта, его работа делится на следующие подсистемы: - модель расчета подачи легирующих; - модель теплового режима УКП; - модель перемешивания металла; - модель расчета атмосферы над поверхностью металла. Данные модели работают не изолированно, а взаимодействуют друг с другом. Основной режим работы – режим советчика (выдает технологу рекомендации по проведению плавки, прогнозируя возможный результат). Модель расчета подачи легирующих предназначена для определения количества материалов, необходимых для доведения стали до заданного химического состава. Входными параметрами модели являются: - целевая марка стали; - текущий химический состав (поступает из лаборатории); - сортамент легирующих материалов и их химический состав; - текущая и максимально допустимая масса расплава; 266

- способы ввода веществ. Для упрощения модели не учитываем влияние футеровки и порядок введения материалов. Кроме того, считаем, что, во-первых, состав расплава одинаковый по всему объему печи, и, во-вторых, температура одинаковая во всем пространстве печи. В результате проводимых расчетов модель выдает следующие данные: - масса легирующих, которые необходимо отгрузить; - прогнозируемый химический состав стали; - поправка на температуру, измененную в результате отгрузки. Модель теплового режима УКП предназначена для определения оптимального времени нагрева металла для достижения целевого значения. Основные факторы, влияющие на тепловые процессы печи следующие: - нагрев электрической дугой; - теплообмен с окружающей средой; - легирование стали; - продувка инертным газом. Теплообмен с окружающей средой происходит через поверхность шлакового слоя и стенки и днище ковша. Теплоотдача через слой огнеупоров осуществляется посредством конвекции и излучения. Через стенки и днище печи, наблюдается нестационарная теплопередача:

1 ∂U ∂ 2U = 2 , ∂x a ∂τ

(1)

где U – температура в точке с координатой х во время τ; а – коэффициент температуропроводности. Краевые условия устанавливают распределение температуры в теле в определённый момент времени, например в нулевой момент. Они характеризуют тепловые условия на поверхности тела, которые должны быть известны в любой момент времени. Конвективная теплоотдача при условии, что скорость потока воздуха ниже 5м/с:: α конв = 16.7 + 4.19VB ,

(2)

где V в – скорость обдувающих потоков воздуха; α конв – коэффициент конвективной теплоотдачи. Коэффициент теплоотдачи излучением: 4

α изл

4  Tпов   Tср   −   100   100   Вт  = C пр  2 0 , Tпов − Tср м С

(3)

где С пр – приведенный коэффициент излучения, Вт/(м2*К4); Т пов и Т ср – температуры, соответственно, поверхности стенки ковша и окружающей среды. Потери тепла через поверхность шлака происходят за счет теплопередачи через слой шлака и теплоотдачу посредством излучения (конвекцией, в данном случае, можно пренебречь в связи с ее малой долей вносимых изменений). Значительная доля тепла уносится также отходящими газами.

267

Тепловые процессы при легировании стали зависят от типа реакций, происходящих в пространстве печи. При присадке легирующих материалов учитываются следующие изменения энтальпии стали, отнесённые к единице массы: - нагрев и плавление присадок, происходящие с затратой тепла ΔНн ; - разложение интерметаллических соединений, происходящее с подводом тепла ΔНр ; - поглощение (ΔНм > 0) или выделение (ΔНм < 0) тепла при смешении расплавленной присадки с жидкой сталью; - окисление присадки содержащимся в стали кислородом, с выделением тепла реакции ΔНв. Изменение температуры стали в результате присадки: ∆U =

(

)

x ∆H H + ∆H P + ∆H M + ∆H B 100 * c ,

(4)

где с – удельная теплоемкость стали, х – процентное содержание сплава, введенного в сталь. Наиболее значительное влияние на температурные процессы в УКП оказывает нагрев стали электродами, который протекает следующим образом: электрическая дуга, возникающая между металлом и погруженными в шлак электродами, нагревает слой шлака. В результате интенсивного перемешивания расплава инертным газом весь объем стали соприкасается со слоем шлака, что ускоряет процесс теплопередачи и усредняет температуру стали. При продувке стали инертными газами тепло расходуется на нагрев самого газа. Т.о., можно сказать, что количество потерь тепла равно разностной энергии входящего и выходящего газового потоков. Теплота, затрачиваемая на нагрев инертного газа, определяется по формуле: Qг = Vг

Tкон

∫ Сг (Т )dT

T =Tнач

(5)

где Vг – объем продуваемого в единицу времени газа, м3/с; Т нач и Т кон –начальная и конечная температуры газов соответственно; Сг – объёмная теплоёмкость газа, Дж/м3. Модель теплового режима УКП использует следующие входные параметры: - целевая температура; - присаживаемые легирующие (количество и химический состав); - параметры продувки; - текущая масса расплава. В результате расчетов, модель предоставляет данные: - текущая температура стали; - тепловой баланс ковш-печи; - прогнозируемое необходимое время нагрева металла. Модель расчета атмосферы над поверхностью металла служит для введения поправки на расход инертного газа, предназначенного для продувки, с целью недопущения попадания воздуха в пространство между шлаком и сводом ковш-печи. Т.к. в процессе эксплуатации ковшей их поверхность становится неровной – изменяется количество неконтролируемого выхода отходящих газов. Данная задача решается использованием адаптивной модели, которая вводит поправку на количество отходящих газов, основываясь на плотности прилегания свода к ковшу. 268

УДК 628.8 ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕПЛОУТИЛИЗАТОРА РОТОРНОГО ТИПА КАК ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ Бегенев Д.С., магистрант; Коротков А. В., старший преподаватель (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Введение. Объектом исследования в данной работе является теплоутилизатор роторного типа, который представляет собой поверхностный теплообменник «воздухвоздух» и относится к регенеративным теплообменникам-утилизаторам. В регенераторах теплообмен происходит за счет обдува вращающегося теплообменника встречными потоками приточного и вытяжного воздуха. Эффективность регенерации зависит от скорости вращения – чем быстрее вращается ротор регенератора, тем больше эффективность регенерации, что подразумевает установку регулируемого привода роторного регенератора. Однако, существует предельная скорость, свыше которой эффективность теплообмена падает. Обычно, эта скорость является максимальной, и, как правило, составляет 10-15об/мин. Для теплоутилизаторов роторного типа характерны взаимные перетоки воздуха как в канал вытяжного воздуха, так и в канал приточного, что может быть недопустимо по санитарным нормам для определенного типа зданий. Цель работы. Анализ особенностей работы теплоутилизатора роторного типа, разработка его математического описания как объекта управления. Материалы и результаты исследований. Одна из возможных функциональных схем автоматизации центрального кондиционера с роторным регенератором представлена на рис. 1.

Датчик температуры приточного воздуха

Дифф. датчик давления

Приточный вентилятор

∆P Дифф. датчик давления

Термостат Двухходовой привод клапана

Дифф. датчик давления

Датчик температуры вытяжного воздуха

Регулятор скорости вращения регенератора

Вытяжной вентилятор

Датчик температуры удаляемого воздуха

Дифф. датчик давления

∆P Дифф. датчик давления

Датчик температуры наружного воздуха

∆P

Трехходовой привод клапана

∆P

Помещение

∆P

UI AO DI DO Управляющий контроллер

Рисунок 1 – Функциональная схема центрального кондиционера с роторным регенератором с указанием типов используемых сигналов

269

Схема включает в себя входные и выходные заслонки, воздушные фильтры, приточные и вытяжные вентиляторы, секции нагрева и охлаждения, роторный регенератор с приводом, а также датчики температуры и перепада давления. Типы сигналов для датчиков и исполнительных механизмов выбираются в соответствии с используемым оборудованием. Для управления элементами системы центрального кондиционера используются следующие типы сигналов: универсальный вход (UI), который может использоваться как дискретный вход (DI), аналоговый (AI), либо термисторный (TI). Так же используются аналоговый выход (AO) и дискретный выход (DO) [1]. Регулирование производительности секций нагрева и охлаждения осуществляется приводами трехходовых клапанов, а регулирование производительности регенерации тепла – скоростью вращения ротора. Эффективность регенерации (η) зависит от скорости вращения ротора, и в общем виде зависимость имеет вид рис. 2 [2]. η, %

100 90 80 70 60 50 40 30 20 10

ω/ωном ,%

100

Рисунок 2 – Зависимость эффективности теплообмена от скорости вращения ротора При рассмотрении роторного регенератора (рис. 3) с точки зрения управления можно отметить, что выходными параметрами выступают температура приточного воздуха после регенератора t прит , температура вытяжного воздуха t выт , перетечки наружного воздуха в канал вытяжного воздуха v L, перетечки приточного воздуха в канал отработанного воздуха v P, а также перепад давления ΔР. Управляющими воздействием выступают задание на скорость вращения ротора ω, давление приточного воздуха в канале после ротора Р прит и давление вытяжного воздуха в канале после ротора Рвыт . В качестве возмущений выступают температура наружного воздуха t нар , температура отработанного воздуха t отр , расход отработанного воздуха V отр и расход наружного воздуха V нар . Учитывая вышесказанное, можно изобразить функционально роторный теплоутилизатор (рис. 4). Если поддерживать расходы приточного и отработанного воздуха постоянными, то величины Vотр , V нар , Рприт , Р выт , ΔР становятся константами, а на процесс переноса теплоты влияет только температура отработанного воздуха, температура

270

наружного воздуха и скорость вращения ротора. При этом температура приточного воздуха рассчитывается, как: t прит = t нар +η(t отр –t нар ), где η – эффективность теплообмена, являющаяся функцией скорости (рис. 2). Наружный воздух

Приточный воздух

Рнар, Vнар, Тнар

Рприт, Vприт, Тприт

Вытяжной воздух

Отработанный воздух Ротр, Vотр, Тотр

Рвыт, Vвыт, Твыт

Рисунок 3 – Принципиальная схема работы роторного теплоутилизатора

∆P t прит tвыт vp vL

ω Pприт

Pвыт

tотр t нар Vотр Vнар Рисунок 4 – Обобщенная функциональная схема роторного теплоутилизатора Выводы: 1. В теплоутилизаторах роторного типа в системах с постоянным расходом воздуха температура приточного воздуха зависит только от температуры наружного воздуха, температуры отработанного воздуха и также скорости вращения ротора. 2. При использовании теплоутилизатора роторного типа в системах с переменным расходом воздуха следует учитывать объёмы воздуха, проходящего через ротор и давления в воздуховодах, как следствие – скорости воздуха. Перечень ссылок 1. Нимич Г.В., Михайлов В.А, Бондарь Е.С. Современные системы вентиляции и кондиционирования воздуха. – К.: ТОВ «Видавничий будинок «Аванпост-Прим», 2003 – 626с. 2. Н.И.Ватин, М.В.Смотракова Технико-экономическое обоснование применения систем вентиляции с роторной рекуперацией тепла: моногр. – СПб, 2003. –75с.

271

УДК 621.77.01 ДОСЛІДЖЕННЯ ТА РОЗРОБКА БАГАТОРІВНЕВОЇ САУ ЧОРНОВОЇ ГРУПИ КЛІТЕЙ ДЛЯ ЕНЕРГОЗБЕРІГАЮЧИХ ТЕХНОЛОГІЙ ВИРОБНИЦТВА ДРІБНОГО СОРТУ Р.І. Біндюг, студент (Донецький національних технічний університет, м.Донецьк, Україна) Загальна постановка проблеми Сучасне виробництво у прямому сенсі залежить від енергоспоживання, тому чим меньше витрати на енергоспоживання, - тим вище прибуток підприємства. Енергозбереження – одна з найголовніших задач модернізації металлургійних технологій, яка в суміщенні процессів безперервного лиття та безперервної прокатки від рідкого металу, до кінцевого прокату. У даній технологічній схемі тепло рідкого металу не губиться, а використовується у подальших переділах після безперервного лиття. Тому сьогодні питання в проектуванні та впровадженні литейно-прокатних модулів є актуальним. Практичне втілення цієї технології для дрібносортного виробництва і виробництва катанки не було виконано так популярно, через відсутність оптимальної конструкції клітей. Безперервна прокатка найоптимальніша, якщо основний обтиск металу здійснюватиметься у прокатних клітях, де максимальний витяг відбувається за один прохід в одній кліті. В цій статті розглядається математична модель САУ чорнової группи клітей а також їй структурна схема та динаміка перехідних процессів у цій кліті. Рішення задачі Електропривід гвинтової кліті включає два електродвигуни, які зв'язані через систему передач з валковим і корпусним механізмами. Перший двигун (головний) використовується для обертання валків, цей двигун виконує основну роботу з деформації металу. Корпус кліті з розташованими в ньому валками приводиться в рух навколо вісі прокатки додатковим двигуном. Частота обертання корпусу кліті регулюється по відношенню до частоти обертання робочих валків так, щоб усунути обертання прокату. Запишемо математичну модель двигуна постійного струму з незалежним збудженням за допомогою системи диференціальних рівнянь:

dI (t ) U (t )= I (ω ⋅ + + C ( ); ) t t R L  dt  (t )  J dωМ = C ⋅ I (t ) − с (t),  dt

(1)

Лінійна диференціальна система рівнянь (1) перетворюється на лінійну систему алгебраїчних рівнянь у перетвореннях Лапласа:  I = (U − Cω ) ( R + Lp ) ;  ωСI( M− cJp) . =

Після необхідних перетворень наша система набуде вигляду:

272

(2)

dI K (t )  U К (t ) = I K (t ) ⋅ RK + LK dt + C K ω К (t );   J dω К (t ) = C ⋅ I (t ) − М (t); K K CK  K dt  t    1 U к (t ) = K ТП  K П ⋅ ε к (t ) + ∫ ε к (t )dt ; Tи 0    ε (t ) = ω (t ) ⋅ K B OCω − ω К (t ) ⋅ K OCω .  К

(3)

Математична модель для системи управління електроприводами першої планетарної тривалкової кліті ПГП приведена в системі рівнянь (4) в інтегродиференційному вигляді. dI B (t )  U В (t )= IωB (t )t ⋅ RB + LB dt + CB B ( );   J dω B (t ) = CB ⋅ I B (t ) − CB (t); B М  dt  t   1 U (= ⋅ + t K K t t dt ε ε ) ( ) ( )  ; В ТП П В В ∫  Tи 0    ε B (t= ) α 3 B (t ) − ωB ⋅ K OC ωB ;  ) α П (t ) − ωB ⋅ K OC П ; ε П (t=  U К (t )= IωK (tt) ⋅ RK + LK dI K (t ) + CK К ( );  dt  dω (t )  J K МК = CK ⋅ I K (t ) − CK (t); dt  t    1 U к (= t ) KТП  K П ⋅ ε к (t ) + ∫ ε к (t )dt  ; Tи 0     ε К (t ) = ωB (t ) ⋅ K OCω − ωК (t ) ⋅ K OCω .

(4)

Побудуємо структурну схему системи управління електроприводами першої планетарної тривалкової кліті ПГП, ґрунтуючись на отриманій математичній моделі (4). Структурна схема САУ ЕП чорнової группи клітей зображена на рис.1.

Рисунок 1 – Структурна схема САУ ЕП чорнової группи клітей

273

Моделювання структурної схеми (рис.1) проводилось для номінальних параметрів за допомогою пакету прикладних програм MatLab-Simulink 6.5. Отримані у результаті моделювання перехідні процеси характеризують роботу системи.

Рисунок 3 – Швидкість обертання електроприводувалків кліті

Рисунок 2 – Результати продуктивності, швидкість виходу металу із кліті

Із графіків видно, що швидкість виходу заготівлі із кліті, прямо залежить від швидкості обертання валків кліті. Швидкість входу заготівлі була встановлена в 0,1 м/с. На виході її швидкість зросла до 0,9 м/с. Тобто рух металу збільшився в 9 разів, що дорівнює коєффіцієнту витягу кліті. Графік обертання корпусу кліті зображено на рис.4.

Рисунок 4 – Швидкість обертання електроприводу корпусу кліті Графік доводить, що швидкість обертання корпусу дорівнює швидкості обертання валків, тобто можно допустити, що відстуній рух металу навколо вісі прокатки на виході з кліті.

274

УДК 625.739:65.011.56 АВТОМАТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ДОРОЖНЫМИ РАЗВЯЗКАМИ. Гульков Е.О., студент; Добровольская Л.А., к.т.н., доц. (Приазовский государственный технический университет, г. Мариуполь, Украина) Недавние достижения в области технологий интеллектуального привода, предполагают, что в скором будущем они станут вполне реальной заменой существующим на наших дорогах. Нынешняя транспортная инфраструктура не позволяет в полной мере использовать возможности автономных систем управления приводами. Однако эти достижения вполне возможно использовать для решения таких важных транспортных проблем, как регулирование транспортных развязок, которые являются бичем всех мало-мальски крупных городов мира. Далее будет рассмотрен комплекс разработок MTI, направленный на создание системы управления перекрестками с использованием только лишь ботовых компьютеров, а так же некоего планировщика, привязанного к каждому конкретному перекрестку. На верхнем уровне управления перекрестком стоит предложенная Drenser и Stone система, предназначенная для управления перекрестками, под названием Autonomous Intersection Management (AIM). Она занимается резервированием для каждого конкретного автомобиля места при прохождении перекрестка. Также рассмотрены возможности оптимизации работы этого менеджера и существующие недостатки. Наряду с использованием AIM пропускную способность многополосных автострад можно повысить путем введения на них динамической смены количества полос. Это возможно благодаря тому, что согласно статистическим данным по одной и той же дороге в разных направлениях в зависимости от времени суток, дня недели передвигается различное количество транспортных средств. Подвергая анализу, количество входящих, на каком то контрольном пункте средств передвижения мы сможем динамически менять количество полос на автостраде, тем самым, меняя её пропускные способности. Нынешнее использование реверсивных автострад не является оптимальным, а системы с перекладкой межполосных барьеров не обеспечивают достаточной мобильности. На нижнем уровне управления непосредственно приводом целевого автомобиля. Текущие параметры автомобиля отсылаются планировщику, а он в свою очередь возвращает уставку, которая передается управляющим ПИД-контроллерам привода, управляет режимом его работы, для прохождения перекрестка по заранее разработанной схеме. Планировщик уставок разработан для управления приводом на основе Austin Robot Technology, который имеет возможность автономного запуска. Планировщик получает данные с одометра (счетчика пройденного пути), а так же спидометра и вычисляет скорость заданного автомобиля, как уставку в ПИДконтроллере, которая контролирует положение тормоза и дросселя. В заключении представлено ПО, которое занимается симуляцией работы перекрестка или перекрестков с различными типами регулирования, а так же настраиваемыми параметрами дорожного потока. Это ПО позволяет сравнить пропускные способности перекрестков при различных регулированиях и нагрузках, а также отследить поведение привода автомобиля при получении им уставок от менеджера уставок. 275

УДК 65.0 (075.8) ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА ПРОИЗВОДСТВА ХЛЕБА Игнатьев В.М., к.т.н., доц.; Семенченко М.Ю. (Южно-Российский государственный технический университет, г. Новочеркасск, Россия) Использование методов повышения качества производства хлеба рассмотрим на примере ЗАО «Хлеб» г. Новочеркасска. Номенклатура составляет более 80-ти наименований. Объектами применение методов повышения качества являются продукция, процессы и система управления, функционирующая на предприятии. На качество производства влияет множество факторов, их перечень и последовательность влияния, согласно технологии производства, приведены в причинно-следственной диаграмме на рис. 1. Среди основных групп факторов расположены группы, составляющие технологический процесс производства хлеба: приём и хранения сырья, подготовка сырья, приготовление теста, разделка теста, выпечка, хранение продукции и отправка её в торговую сеть [1]. Среди основных дефектов формового хлеба наблюдаются: деформация формы (63,6 %), пригорание (27,3 %) и непропечённость (9,1 %). В 2007-2008 гг. были установлены две линии по выработке хлеба формового и батона. В настоящее время выработка хлеба составляет 25 т в сутки, а батона – 12 т. Разделка теста давала наибольшее количества бракованной продукцию Брак был значительно снижен при установке разделочных линий. Дефекты: пригорание и непропечённость – возникают на этапе выпечки изделий. Это четвёртый этап технологического процесса производств формового белого хлеба, где возникает наибольшее количество брака. Временной ряд температур хлебопекарной печи дал график автокорреляции процесса, приведённый на рис. 2, который имеет явно возрастающее значение. Значение автокорреляции равно ρ = 0,526. Точки расположенные внизу справа являются выбросами. Остальные точки составляют направленное облако с положительной линейной зависимостью. Для определения устойчивости температурного режима оценим его методом Дарбина-Уотсона. Рассчитываются остатки ряда данных. Остатки температурного процесса рассматриваются как данные с равномерным законом распределения с нулевым постоянным математическим ожиданием и постоянным среднеквадратичным отклонением. Условием гомоскедастичности для процесса является постоянство вариации для всех точек выборки. Если вариация остатков различна и превышает заданное значение, то процесс обладает условием гетероскедастичности и процесс является неустойчивым. Метод использует автокорреляцию ρ. Статистика Дарбина-Уотсона, равная n

∑ (ei − ei −1 ) 2 i =2

∑e i =1

2 i

сравнивается с табличными значениями d L и d U [2]. При ρ > 0 существует три варианта выбора. 1. Если d < d L, то статистика d значима и остатки гетероскедастичны. 2. Если d > d U , то статистика d незначима и остатки гомоскедастичны. 3. Если d L ≤ d ≤ d U , то определённый вывод сделать нельзя. 276

(1)

Данные проверки на гетероскедастичность с помощью метода Дарбина-Уотсона приведены ниже. Табличные значения для уровня значимости в 1 % и числа элементов ряда n = 99 равно d L = 1,52 и d U =1,56 [2]. Значение статистики Дарбина-Уотсона, рассчитанное по формуле (1), равно d = 25838 / 28197,56 = 0,91632. Используем пункт 1 при проверке, где d < d U (0,91632<1.52). Прием и хранения сырья Экономика

опыт работы квалификация

вода дрожжи соль

внимательность

мотивированность

расстойные шкафы разделочное оборудование просеиватели поддоны топливо, газ, эл. энеггия

цены

финансовое состояние инвестиции

жир яйца

профпригодностъ ответственность дисциплинированность

оборотные средства

Хранение и отправка в торговую сеть длительность доставки

спрос налоги

стабильность

сахар ресурсы мука затраты дрожжи разрыхлители СПЭПфакторы тестосмесительные машины ярусная люлечная

конверторная

степень автоматизации

Персонал

вода

замес теста дозирование сырья

глубокое замораживание обертка плёнкой освежение

Качество хлеба

обминка теста брожение

хранение при 60 ◦С

деление теста первая расстойка

формирование

режимы прогрев

обжарка продолжительность

определение вторая готовности ротарная расстойка Выпечка печь хлебодрожжи дежи соль Разделка теста пекарнаяная прессованные Оборудование Подготовка сырья Приготовление теста рецептура

Рисунок 1 – Причинно-следственная диаграмма влияния факторов на качество хлеба Значения остатков температуры равны е i = x i – х’, i = 1, n − 1 , где х’ – среднее значение температуры. Проверка на гетероскедастичность даёт положительный результат (0,91632<1.52). Поэтому температурный процесс выпекания не находится в пределах 1 % значимости и наблюдается тенденция к возрастанию температуры процесса. Временной ряд температур не соответствует равномерному закону распределения. Поэтому температурному режиму при выпечке хлеба необходимо обратить внимание на процесс выпечки или устанавливать новую печь.

277

220

210

200

190

180

170

160

150 150

160

170

180

190

200

210

220

Рисунок 2 – Автокорреляционный график значений температуры Качество формового белого хлеба определяется по мякишу ГОСТом [3]. Был проведён анализа записей лаборатории ЗАО «Хлеб» для определения качества хлеба, где фиксировались три параметра мякиш хлеба: пористость (Z), кислотность и влажность мякиша. В результате обработки результатов определили однородность выборок. Это дало возможность построить линейно-регрессионное уравнения следующего вида Z = 86,9517 + 5,84K - 0,0097V, (2) где K – кислотность; V – влажность; коэффициент корреляции R = 0,6124. Коэффициент корреляции значим на 5 % уровне по критерию Стьюдента. По уравнению (2) построена плоскость рассеивания, представленная на рис. 3. Уравнение (2) позволяет уменьшить число замеров для определения качества готового хлеба в лаборатории завода.

Рисунок 3– Плоскость рассеивания Перечень ссылок 1.Ауэрман Л.Я. Технология хлебопекарного производства. – СПб.: Профессия, 2003. – 416 с. 2.Дрейпер Н.Р., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. – М.: Вильямс, 2007. – 912 с. 3.ГОСТ 26987-86. Хлеб белый из пшеничной муки. 278

УДК 004.94:681.5 СИСТЕМА КЕРУВАННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМИ КОМПЛЕКСАМИ ВИРОБНИЦТВА КОМБІКОРМІВ НА ОСНОВІ МЕРЕЖ ПЕТРІ Кашкарьов А.О., асистент (Таврійський державний агротехнологічний університет, м. Мелітополь, Україна) Постановка проблеми та її актуальність. Виробництво комбікормів на власній кормовій базі господарств може забезпечити відродження тваринництва України та його сталий розвиток [1 - 3]. Беззаперечним є вплив рівня механізації та автоматизації технологічного процесу (ТП) виробництва комбікормів (ВК) на ефективність діяльності господарств різних форм власності. Складнощі модернізації діючих технологічних комплексів (ТК) обумовлені розглядом технологічного процесу ВК у контексті неперервності завантаження устаткування або як випуск дискретного продукту. Такий розгляд ТП ВК та умов роботи обладнання у складі сучасних ТК є антагоністичним. Аналіз останніх досліджень та публікацій. ТП ВК на сучасних ТК необхідно розглядати як дискретний у просторі. Це пов’язано з тим що більшість з них працює за порційним принципом дії та дискретним режимом роботи технологічного обладнання (рис. 1). Для розробки систем регулювання таке представлення ТП ВК є тривіальним, однак при розробці автоматичних систем керування (АСК) воно представляється доволі перспективним, оскільки дає модель придатну для оцінки ТП в цілому.

Рисунок 1 - Сучасні ТК для ВК в умовах господарств Мета статті. Забезпечення керованості, моніторингу етапів технологічного процесу та стану ТК ВК з можливістю розширення інформаційних та керуючих функцій. Викладення основного матеріалу. Вирішенню поставленого завдання сприяє тенденція комп'ютеризації та автоматизації сільськогосподарського виробництва, послідовно підвищується організаційна і технологічна гнучкість ТК ВК [2]. Сучасні ТК складаються з програмно-керованого технологічного обладнання, засобів керування, збору та обробки інформації. З-за особливостей ТП та чисельності керуючих впливів та збурень алгоритм функціонування АСК має складну розгалужену структуру. Необ279

хідно зазначити, що зв’язки між обладнанням та етапами ТП різні за походженням та складністю [3]. Також, функції АСК повинні забезпечити моніторинг поточного стану елементів ТК та потоків ресурсів, що обумовлює зв’язки між ТП та обладнанням [2]. Для адаптації параметрів моделі АСК нами використано апарат мереж Петрі (МП), який дозволяє формалізувати структурну ідентифікацію ТК та побудову АСК ним [2, 5]. Контроль алгоритму роботи ТК ВК або окремого етапу ТП протоколюється за допомогою часових діаграм. Такий спосіб опису процесів, громіздкий, та має певні недоліки часового представлення процесів асинхронних систем:  у більшості систем необхідно враховувати стан усіх компонентів при зміні її загального стану, що робить модель та протокол громіздкими, особливо у випадках локальної зміни невеликого фрагменту мережі;  зникає інформація про причинно-наслідковий зв’язок між подіями;  у асинхронних системах події можуть відбуватись у межах невиправдано великих інтервалів часу, доладно або неможливо прогнозувати більш точний час початку, кінця та тривалості події. Пошук нових форм представлення процесів, які б були позбавлені вказаних недоліків, призвів до формалізації процесів у вигляді структур мережевого типу. При такому визначенні процес представляє собою клас еквівалентності часових протоколів, в якому еквівалентні протоколи характеризуються схожими причиннонаслідковими відношеннями між діями та умовами, що відбиватиметься матрицями інцедентності та алфавітом термінальної мови [2, 5]. З цією метою, спираючись на роботи Діордієва В.Т. [2] та Єгорова Б.В. [3] та тенденцій до об’єктного представлення ТК, нами реалізовані мережні моделі типових технологічних модулів відповідно до їх принципу дії компоновки у цілісний ТК ВК та побудови комплексної АСК (рис. 2, 3). Отже, завданням системи керування є координація спрацювань ТМ, з урахуванням технологічної схеми комплексу ВК, рецепту комбікорму та показань датчиків контролю якості ТП. Таку АСК будуємо на основі дворівневої мережної структури, що забезпечить можливість регулювання рівня деталізації та глибини протоколювання процесів за допомогою часових діаграм, а також дозволити зберегти інформацію про причинно-наслідкові зв’язки між подіями. Керування за допомогою мережних моделей ТМ реалізується таким чином [1, 5]: включення та відключення виконавчих механізмів, очікування та запити на отримання стану системи - переходи мережі; індикативні функції – вузли. Робота ТК починається з надання оператором або АСК маркеру (дозвіл на виконання) вузлу P on ; зупинка – маркер знаходиться у Poff . Всі мережні моделі є ординарними та обмеженими. Стандартні ТМ, з огляду на АСК, можна класифікувати за наявністю функцій системи керування: дискретне спрацювання виконавчих елементів без функції регулювання (рис. 2) та з регулюванням (рис. 3). На основі представлених моделей технологічних модулів можна побудувати будь-яку технологічну схему комплексу для ВК в умовах господарств. Це саме стосується і АСК ТК. Приведені вище моделі є безпечними та не містять петель, то матрична форма матиме вигляд [4] C = d i , j − bi , j ,

(1)

де b i,j =A(p i ,t j), d i,j =В(t j, p i ) – елементи множини дуг, i = 1, m , j = 1, n ; p, t – елементи скінченних множин позицій Р та переходів Т. 280

Таке представлення (1) описує ТК ВК єдиною матрицею, елементи якої можуть звертатись до більш складних мереж з іншими методами побудови, відображення та виконуваних функцій [1, 5].

Рис. 2. Мережні моделі типових простих технологічних модулів для ВК

Рис. 3. Мережні моделі типових технологічних модулів для ВК з функцією регулювання

Запропонована методика синтезу АСК та її адаптації до виробничих умов забезпечує спрощене матричне відтворення пропонованих алгоритмів із фіксованою розмірністю простору змінних без втрати гнучкості та функціональності АСК. Чітка формалізація та гнучкість апарату мереж Петрі і модульний підхід до проектування АСК ТК ВК дозволить забезпечити надійність, керованість, зручність налагодження системи керування та забезпечує внесення змін до алгоритму роботи оператором. Перелік посилань 1. А.с. 36841 України Комп’ютерна програма "MiniAPCSCombi" / В.Т. Діордієв, А.О. Кашкарьов / Заявник та власник ТДАТУ. - № 37087; заявл. 08.12.2010; опубл. 08.02.2011. 2. Діордієв В.Т. Таймінг датчиків технологічного комплексу виробництва комбікорму як сервісна функція автоматизованої системи управління на базі мереж Петрі / В.Т. Діордієв, А.О. Кашкарьов// Технічна електродинаміка, – 2010. – Ч. 2. – C. 169-173. – Режим доступу: fel.kpi.ua/ppedisc/doc/s5/5_8.pdf 3. Егоров Б.В. Эволюция комбикормовых технологических систем / Б.В. Егоров // Хранение и переработка зерна, - №7, - 2008. – С. 33-42. 4. Зайцев Д.А. Математичні моделі дискретних систем: Навч. посібник / Д.А. Зайцев. – Одеса: ОНАЗ ім. О.С. Попова, 2004. – 40 с. 5. Пат. №54511 Україна. МПК9 A23N 17/00, G06Q 10/00. Спосіб автоматизованого керування технологічним процесом виробництва комбікорму / Діордієв В.Т., Кашкарьов А.О.; заявник та власник патенту ТДАТУ. - № u201006332; заявл. 25.05.2010; опубл. 10.11.2010, бюл. № 21/2010. 281

УДК 681.513.1 СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ РАСХОДОМ ВОЗДУХА В ОТДЕЛЕНИИ СУШКИ КРИСТАЛЛОВ СЕЛИТРЫ Литвинова Е.В., студентка; Федюн Р.В., к.т.н., доцент (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Объектом исследования является система вентиляции технологического процесса сушки селитры. Отделение сушки расположено в 2-х этажном здании на территории ЗАО «Северодонецкое объединение Азот». Выделяющиеся вредности: влага, тепловыделения, пары нитрата натрия. Задача вентиляции состоит в том, чтобы поддерживать в помещении состав воздуха, удовлетворяющий гигиеническим требованиям и технологическому регламенту сушки кристаллов селитры. Система вентиляции приточно-вытяжная с механическим побуждением, представленная приточной системой П1 и вытяжными: одной общеобменной В1 и двумя местными В2 и В3. Вентиляторы в приводятся в действие асинхронными двигателями. Воздушный баланс обеспечивается совместной работой приточной и вытяжных систем, производительность которых должна изменяться одновременно. В рассматриваемой системе вентиляции используются асинхронные электроприводы (АД), питаемые трехфазным напряжением U с частотой f, которые обеспечивают заданную частоту вращения n центробежных вентиляторов (ЦВ). Центробежные вентиляторы обеспечивают подачу Q, соответствующую аэродинамической характеристике вентилятора на соответствующей частоте n [1]. Передаточная функция асинхронного двигателя находится как отношение частоты вращения ротора к частоте питающего напряжения. В [1] предлагается эту передаточную функцию разбить на две составляющих — «момент/частота вращения» и «частота напряжения/момент». Передаточная функция асинхронного электродвигателя по управляющему воздействию в относительных единицах имеет вид: W ( p ) АД

γ  =  v

1 (TЭМ

γ  p + 1)TМ p +   v

k АД Т ЭМ TМ p + TМ p + k АД 2

(1)

где Тм - механическая постоянная времени двигателя, Тэм — электромагнитная постоянная времени двигателя, γ = U 1a / U 1aн - относительное напряжение статора (к номинальному), ν = Ω1 / Ω1н - относительная частота напряжения статора (к номинальной). Данная передаточная функция справедлива для случая, когда потокосцепление статора есть величина постоянная, т.е. одновременно с изменением частоты питающего напряжения изменяется и его величина в соответствии с выражением: U 1a / ω1 = const; что обеспечивается в современных преобразователях частоты. Вычислен коэффициент (γ v) 2 . Рассматриваемые двигатели рассчитаны на напряжение 380В с частотой 50Гц. Тогда, переходя к абсолютным величинам: 282

 γ   U   380  2 2  = 57.76 B c .   =   =   ν   f   50  2

(2)

С учетом выражений (1) и (2) получены передаточные функции асинхронных электродвигателей всех вентиляторов: П1 ( p) = W АД

57,76 , (0,14 p + 1)37,54 p + 57,76 57,76 В2 ( p) = W АД , (0,13 p + 1)25,99 p + 57,76

В1 ( p) = W АД

57,76 , (0,14 p + 1)23,1 p + 57,76 57,76 В3 ( p) = W АД . (0,05 p + 1)11,55 p + 57,76

(3) (4)

Введем коэффициент усиления электродвигателя, который будет характеризовать соответствие частоте вращения ротора в установившемся режиме частоте питающего напряжения. Согласно справочным данным, при частоте питающего напряжения 50 Гц частота вращения ротора составляет 1000 об/мин (для двигателей АИР 180 М6, АИР 112 МА6, АИР 112 МВ6) и 3000 об/мин (для двигателя АИР 63 В2). Как известно, n2 =

60 f1 (1 − s ) , p

(5)

где f1 — частота питающего напряжения, p — число полюсов, s — скольжение. В процессе работы двигателя величина скольжения изменяется, однако в устойчивом режиме не превышает 2–5%, поэтому ею можно пренебречь. Тогда: k П1 =

n2 уст( П1)

kВ2 =

n2 уст( В 2 )

f1 уст( П1)

f1 уст( В 2 )

1000 = 20 , 50

k В1 =

1000 = 20 , 50

k В3 =

n2 уст ( В1) f1 уст ( В1)

n2 уст ( В 3 ) f1 уст ( В 3 )

1000 = 20 , 50

3000 = 60 . 50

Как правило, вентилятор и воздуховод рассматривают как один объект, и с определенной долей точности аппроксимируют общую передаточную функцию в виде апериодического звена без запаздывания (длина воздуховода не превышает 8 м): WQ ( p ) =

kQ T1 p + 1

(6)

Используя характеристики вентиляторов [2], определили коэффициент усиления по расходу k Q каждого вентилятора: k QП1 =1,8 м3/(об/мин); k QВ1 = 0,85 м3/(об/мин); k QВ2 =0,95м3/(об/мин); k QВ3 = 0,7 м3/(об/мин). На основании результатов моделирования в Matlab сделан вывод о выдувании воздуха на обоих этажах и больших динамических нагрузках на технологическое оборудование. Присутствовала значительная статическая ошибка по каналу задания и отсутствие компенсации возмущающих воздействий. Для устранения вышеописанных недостатков в систему (рис. 1) вводятся ПИрегуляторы для каждой из подсистем управления притоками и вытяжками и ПИДрегулятор для подсистемы соотношения расходов. Определены следующие настройки регуляторов: K=0,75, Ти=0,06, Тд=0, 411(для системы П1); K=0,6, Ти=0,12 (для системы 283

В1); K=0,3, Ти=0,1 (для системы В2); K=0,158, Ти=0,0525 (для системы В3); K=0,1, Ти=0,1 (для первого этажа); K=0,1, Ти=0,1 (для второго этажа).

Рисунок 1 – Структурная схема системы вентиляции отделения сушки селитры Результаты моделирования динамических процессов в САУ при действии возмущающих воздействий приведены на рис.2. Наблюдаем поддержание соотношения приточного и вытяжного воздуха на этажах – разность между приточным расходом воздуха и вытяжным равна нулю. Статическая ошибка отсутствует, переходные кривые имеют апериодическую форму. Из рис.2 видно, что возмущение расходом воздуха на первом этаже компенсируется САУ для первого (рис.2,а) и второго этажей (рис. 2,б).

а)

б)

где а – первый этаж; б – второй этаж. Рисунок 2 – Изменение соотношения приточного и вытяжного расходов воздуха в разработанной САУ при возмущении на первом этаже. Использование ПИ-регуляторов на нижнем уровне (управление расходом воздуха вентиляторов) и ПИД-регуляторов на верхнем (управление соотношением расходов приточного и вытяжного воздуха) позволило устранить статическую ошибку, улучшить динамические показатели качества и скомпенсировать возмущающие воздействия. Перечень ссылок 1. Башарин А.В., Новиков В.А., Соколовский Г.Г. Управление электроприводами: учебное пособие для вузов. — Л.: Энергоиздат. Ленингр. отд-ние, 1982. — 392 с., ил. 2. Соломахова С.С. Центробежные вентиляторы: Справочник.- М: Машиностроение, 1990- 263с. 284

УДК 681.3.06 РАЗРАБОТКА СТРУКТУРНОЙ СХЕМЫ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ГИБКИХ ВОЗДУШНЫХ ЛЭП ВЫСОКОГО НАПРЯЖЕНИЯ Мохно А.А., студент; Горин В.Я., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) В настоящее время наблюдается значительный рост потребления электрической энергии как в промышленной, так и в социальной сферах, что требует дальнейшего увеличения объемов выработки электроэнергии, развития электроэнергетических систем, строительства новых генерирующих источников, распределительных, транспортных и межсистемных линий электропередачи. К электросетевым объектам и в первую очередь к линиям электропередачи (ВЛ) выдвигаются новые требования повышения эффективности их работы, снижения капитальных вложений в строительство, уменьшения эксплуатационных затрат, снижения экологического влияния на окружающую среду. Поэтому актуальность использования систем автоматизированного проектирования (далее САПР) является важнейшей задачей для организаций, которые занимаются проектированием воздушных линий электропередач (далее ВЛ). К категории ВЛ нового поколения на современном этапе отнесены одноцепные и многоцепные ВЛ повышенной по сравнению с ВЛ традиционного типа пропускной способностью, оснащенные современными регулирующими устройствами типа FACTS, отвечающими всем наперед заданным техническим и экономическим характеристикам и режимным параметрам. Такие ЛЭП получили название управляемых гибких линий электропередач переменного тока (ГВЛ). К ГВЛ относятся: - компактные трехфазные одноцепные ВЛ (ОКВЛ); - компактные многоцепные трехфазные ВЛ (МКВЛ); - управляемые двухцепные и многоцепные самокомпенсирующиеся ВЛ (УСВЛ); - комбинированные управляемые ВЛ, включающие компактные ВЛ (ОКВЛ и/или МКВЛ) и УСВЛ. ГВЛ предусматривают, прежде всего, создание компактных конфигураций расположения фаз с минимально допустимыми расстояниями между ними, выбор оптимальной конструкции расщепления фаз и линейной изоляции, применения новых типов опор, позволяющих создать компактные конструкции линии с минимально допустимыми расстояниями между фазами и обеспечить совместно с междуфазными изоляционными элементами, устанавливаемыми в пролётах, механическую устойчивость линии в целом при воздействии неблагоприятных климатических факторов. В работе рассмотрена система автоматизированного проектирования ГВЛ (САПР ГВЛ). САПР ГВЛ состоит из технической и документальной систем: Техническая система содержит линейную и строительно-монтажную подсистемы. Система автоматизированного проектирования ГВЛ (САПР ГВЛ) состоит из технической и документальной систем. Техническая система содержит линейную и строительно-монтажную подсистемы. В линейной подсистеме выполняются такие виды расчетов: — расчет механической прочности ГВЛ; 285

— расстановка опор по продольному профилю трассы ГВЛ; — расчет пересечений с инженерными сооружениями, искусственными преградами ГВЛ. В строительно-монтажной подсистеме выполняются следующие процедуры: — расчет нагрузок и выбор фундаментов опор ГВЛ; — выбор фундаментов или типичных креплений опор ГВЛ; — расчет и выбор устройств, которые заземляют опоры ГВЛ; — определяются монтажные стрелы провеса проводов ГВЛ. Документальная система состоит из девяти единиц, каждая из которых содержит отчеты с информацией о проделанных работах. Структурная схема САПР ГВЛ представлена на рис. 1.

САПР ГВЛ Техническая система

Документальная система

Линейная подсистема

Строительно-монтажная подсистема

УИ САПР ГВЛ

Расчет нагрузок и выбор фундаментов для опор ГВЛ

Расчет на механическую прочность ГВЛ

Выбор фундаментов или типовых креплений для опор ГВЛ

Расстановка по продольному профилю трассы ГВЛ Расчет пересечений с инженерными сооружениями и искусственными преградами ГВЛ

Расчет и выбор устройств для заземления опор ГВЛ Монтажные стрелы провисания проводов ГВЛ

Д1. Журнал расстановки опор ГВЛ Д2. Ведомость пересечений Д3. Чертеж продольного профиля трассы Д4. Чертеж пересечений ГВЛ Д5. Ведомость опор и фундаментов ГВЛ Д6. Ведомость устройств для заземления Д7. Ведомость гасителей вибрации Д8. Ведомость гирлянд изоляторов Д9. Монтажные таблицы

Рисунок 1 – Структурная схема САПР ГВЛ Перечень ссылок 1. Алагулова А.В., Хворостяненко М.А. Современные подходы к разработке систем автоматизированного проектирования воздушных линий электропередачи высокого и сверх высокого // Вестник кафедры «Электротехника». – Донецк: ДонНТУ, 2010. – 67с.

286

УДК 621.783 МОДЕЛИРОВАНИЕ ПЕРЕХОДНОГО ПРОЦЕССА НАГРЕВА МЕТАЛЛА С ПОМОЩЬЮ СРЕДЫ РАЗРАБОТКИ MICROSOFT VISUAL STUDIO Поливанчук А.С., студент; Василец С.В., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Нагрев металла – это один из важнейших этапов в производстве проката металлургической отрасли. Термическая обработка слябов перед прокаткой или ковкой в проходных методических печах (МП) выполняется с целью доведения материала до требуемой температуры на поверхности и по сечению заготовки при соблюдении технологического режима нагрева, придания материалу необходимых пластических и технологических свойств [1]. Температурный режим в зонах горения методической печи зависит от многих факторов: от конструкции методической печи, кладки, количества и расположения горелок, также от толщины заготовок, марки стали, температуры металла на выходе из печи и др. В ряде случаев температура в томильной зоне методической нагревательной печи составляет (1260–1280) °С. Температура заготовок в процессе нагрева колеблется от 1180 °С до 1230° С в зависимости от марки стали. Минимальная продолжительность нагрева составляет в среднем 2 часа [2]. Качественный нагрев металла характеризуется следующими показателями: 1. Температура поверхности заготовки, в среднем по ее длине на выходе из печи соответствует заданному значению с точностью ± (10–15) °С. 2. Заготовки должны быть прогреты в достаточной мере, так чтобы перепады температур по толщине заготовок не превышали допустимых значений, величина которых составляет (10–20) °С, а в местах соприкасания заготовок с донными трубами (30–50) °С. 3. Перепады температуры по длине заготовок соответствуют принятой технологии прокатки. Данные требования существенно влияют на процесс нагрева и как следствие на прокат заготовок. Главным параметром который требуется корректировать в данном случае является время нахождения заготовок в МП, с целью выравнивания температур по сечению заготовки. Увеличение времени нагрева приводит к повышению расхода газо-воздушной смеси, как следствие – увеличение общей себестоимости конечного продукта, а также снижению продуктивности комплекса «МП – прокатный стан» вцелом. В следствие чего появляется необходимость моделирования переходного процесса нагрева металла в проходной МП [3]. Целью работы является моделирование переходного процесса нагрева МП для трех величин от времени: Tм (τ ) – температура металла, температуры центра Tц (τ ) и поверхности Tпов (τ ) заготовки. Тепловой баланс по металлу и по газу соотвектсвенно имеет вид:

dTм α ⋅ k1 ⋅ (Tд − Tм ); = dτ m ⋅ S ⋅ ρ ⋅ cм

(1)

dTд α ⋅ k1 = ±W ⋅ (Tд − Tм ), dτ m ⋅ S ⋅ ρ ⋅ cм

(2)

287

где W = ( П ⋅ c м ) /( Bд ⋅ ρ г ⋅ c д ) – отношение водяных чисел, α

– коэффициент

теплоотдачи; k1 – коэффициент материальной нагрузки; ρ г – плотность метана при начальных условиях; П – секундный расход материала; c м – теплоемкость материала; Bд – секундный расход газа; cд = 2134 – теплоемкость газа. Объединим балансы по металлу и по газу в общую систему уравнений

α ⋅ k1  dTм = ⋅ (Tд − Tм ),  dτ m ⋅ S ⋅ ρ ⋅ cм  dT α ⋅ k1  д = ±W ⋅ (Tд − Tм ).  dτ m ⋅ S ⋅ ρ ⋅ cм

(3)

После преобразования получим следующее выражение

α ⋅ k1 α ⋅ k1  dTм = − ⋅ T + ⋅ Tд , м  dτ m ⋅ S ⋅ ρ ⋅ cм m ⋅ S ⋅ ρ ⋅ cм  dT α ⋅ k1 α ⋅ k1  д = W ⋅ Tм ± W ⋅ Tд.  dτ m ⋅ S ⋅ ρ ⋅ cм m ⋅ S ⋅ ρ ⋅ cм

(4)

Произведем замену в выражении (4):

α ⋅ k1 α ⋅ k1 ; b1 = ; m ⋅ S ⋅ ρ ⋅ cм m ⋅ S ⋅ ρ ⋅ cм α ⋅ k1 α ⋅ k1 ; b2 = ±W ⋅ ; a2 = W ⋅ m ⋅ S ⋅ ρ ⋅ cм m ⋅ S ⋅ ρ ⋅ cм a1 = −

Получим:

 dTм  dτ = a1 ⋅ Tм + b1 ⋅ Tд ,  dT  д = a2 ⋅ Tм + b2 ⋅ Tд .  dτ Представим данную матричной форме:

d Tм   a1 = ⋅ dt  Tд  a2 Рисунок 1 – Окно для ввода исходных данных

Полагая

(5)

систему

b1  Tм  , ⋅ b2   Tд 

T  Y =  м,  Tд 

a A= 1  a2

(6)

b1  , b2 

получим дифференциальное уравнение:

dY / dt = A ⋅ Y = f (Y ) .

(7)

Дифференциальное уравнение (7) решим численным способом с помощью метода Рунге–Кутты четвертого порядка:

Yn +1 = Yn + ( K1 + 2 ⋅ K 2 + 2 ⋅ K 3 + K 4 ) / 6 , 288

(8)

1 2 3 4

Рисунок 2 – Окно расчета температурного режима печи

K1 = h ⋅ A ⋅ Yn ; K 2 = h ⋅ A ⋅ (Yn + 0,5 ⋅ K1 ) ; K 3 = h ⋅ A ⋅ (Yn + 0,5 ⋅ K 2 ) ; K 4 = h ⋅ A ⋅ (Yn + K 3 ) ; h – шаг сетки. Начальные условия имеют вид

где

Y0 = [Т м 0 Т д0 ]Т .

Данная математическая модель реализована в виде прикладной программы с использованием среды разработки Microsoft Visual Studio, что позволило провести моделирование переходного процесса нагрева металла в шестизонной противоточной методической печи №1 листопрокатного цеха ЗАО «Донецксталь». Окно для ввода исходных данных представлено на рис. 1, а окно расчета температурного режима печи для шести зон – на рис. 2. Кривая 1 на полученных диаграммах отвечает температуре Tд дымовых газов, которая увеличивается при движении заготовок по зонам, причем поскольку рассматривается прямоточный режим, то в каждой из зон Tд снижается экспоненциально, стремясь к нарастающей средней температуре металла (кривая 3). Кроме того, с использованием известных зависимостей (1) определены кривые изменения температуры центра (кривая 4) и поверхности металла (кривая 2). Результаты расчета могут быть сохранены в текстовом файле. Также в данной программе возможно моделирование переходного процесса как для прямоточного движения дымовых газов, так и противоточного, что позволяет проследить разницу по времени нагрева металла до требуемой температуры на поверхности и по сечению заготовки, для двух схем движения дымовых газов. Перечень ссылок 1. М.П. Ревун Высокотемпературные теплотехнические процессы и установки в металлургии: [учебн. пос.] / М.П. Ревун, Б.Б. Потапов, В.М. Ольшанский, А.В.Бородулин. – Запорожье: ЗГИА. – 2002. - 443 с. 2. Кравцов А.Ф. Расчет автоматических систем контроля и регулирования металлургических процессов / Кравцов А.Ф., Зайцева Е.В., Чуйко Ю.Н. – К., Донецк: Вища школа. – 1981. – 320 с. 3. Кривандин В.А Металургическая теплотехника в двух томах. 2. Конструкция и работа печей: Учебник для вузов./ Кривандин В.А., Неведомская И.Н., Кабахидзе В.В. и др. – М.: Металлургия, 1986. – 592 с. 289

УДК 621.446 АВТОМАТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА СЛЕЖЕНИЯ ЗА СОЛНЦЕМ Тараненко А.Ю., студентка, Берчук С.С. ,студентка, Илющенко В.И. доцент (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Для повышения эффективности солнечных батарей (коллекторов) создана автоматическая система слежения за Солнцем, которая учитывает множество факторов влияющих на коэффициент полезного действия солнечных установок. Назначение системы слежения заключается в согласовании оптической оси установки с направлением падающего потока излучения.[1] Выбор оптимальной ориентации солнечных панелей является одним из важнейших вопросов при практическом использовании солнечных установок любого типа. Угол падения лучей на поверхность сильно влияет на коэффициент отражения, а следовательно, на долю невоспринятой солнечной энергии. Ещё важнее так называемая эффективная площадь панели, т.е. перекрываемое ею сечение потока. Она равна реальной площади панели, умноженной на синус угла между её плоскостью и направлением потока. Поэтому, если панель перпендикулярна потоку, её эффективная площадь равна её реальной площади, если поток отклонился от перпендикуляра на 60° — половине реальной площади, а если поток параллелен панели, её эффективная площадь равна нулю. Таким образом, существенное отклонение потока от перпендикуляра к панели не только увеличивает отражение, но снижает её эффективную площадь, что обуславливает очень заметное падение выработки. Наиболее эффективна постоянная ориентация панели перпендикулярно потоку солнечных лучей. На практике, солнечные панели должны быть ориентированы под определенным углом к горизонтальной поверхности. Угол между горизонтальной плоскостью и солнечной панелью обычно называют углом наклона. Зимой солнечный свет, не достигает того же угла наклона, что и летом. Таким образом, солнечные панели должны летом располагаться более горизонтально чем зимой. Поэтому угол наклона для работы летом выбирается меньше, чем для работы зимой. Для весны и осени оптимальный угол наклона равен значению широты местности. Для зимы к этому значению прибавляется 10 -15º, а летом от этого значения отнимается 10 -15º. Также эффективность солнечных панелей зависит от величины атмосферной массы. Атмосферная масса - это длина пути, который проходит свет через атмосферу, отнесенная к кратчайшему возможному пути (когда Солнце находится в зените). Атмосферная масса показывает на сколько уменьшилась спектральная плотность потока излучения после прохождения через атмосферу и поглощения воздухом и пылью. Атмосферная масса определяется, как АМ = 1 /cos(θ)

(1)

где θ - это угол, отсчитываемый от вертикали (зенитный угол). Когда Солнце находится прямо над головой, θ = 90 и атмосферная масса равна 1. Атмосферная масса представляет собой отношение атмосферного пути, проходимого светом, к кротчайшему из этих возможных путей, и равняется Y/X. 290

Солнечные элементы генерируют максимальную энергию, только когда они располагаются точно перпендикулярно направлению солнечных лучей, а это может случиться только один раз в день. В остальное время эффективность работы солнечных элементов составляет менее 10 %. Если поворачивать солнечную батарею в течение дня так, чтобы она всегда была направлена непосредственно на солнце, мы бы повысили полную отдачу от солнечных элементов приблизительно на 40 %, что составляет чуть ли не половину вырабатываемой энергии. Это означает, что 4 ч полезной солнечной интенсивности автоматически превращаются почти в 6 ч. Азимут Солнца – угол между горизонтальной проекцией солнечного луча и линией, направленной на юг в северном полушарии. Склонение Солнца δ – угловое положение Солнца относительно плоскости земного экватора. Ось вращения Земли наклонена на угол 23,5º относительно плоскости орбиты вращения вокруг Солнца. δ = 23,5sin(2πd/365)

(2)

d – количество дней, прошедших с момента весеннего равноденствия. φ – широта В моменты равноденствия склонение Солнца равно нулю. Высота Солнца h – угол между направлением на Солнце и горизонтальной поверхностью в заданном месте на Земле. h = 90 – φ + δ

(3)

АМ = 1 /cos(θ)

Азимут:

Sin(a) = cos(δ)∙sin(τ)/cos(h)

(4)

τ – ряд значений угла, характеризующих угловое перемещение Солнца относительно его положения в полдень в зависимости от времени t после полудня. τ = 15∙ t

(5)

Описанный алгоритм лег в основу для разработки программы, по которой вычисляется высота и азимут Солнца по заданной географической широте местности, местному времени, дате. На рисунке 1 изображена схема автоматической системы слежения. 1 2

3 4

Рисунок 1 – Схема автоматической системы слежения за Солнцем 1 – солнечная батарея, 2 – исполнительные механизмы, 3 – программный блок, 4 – контроллер, 5 – корректор по атмосферной массе.

291

Схема системы слежения содержит поворотный механизм (позиционер по двум осям) и электропривод с редукторами. Блок управления (контроллер) выполняет автоматическое слежение за Солнцем с учетом широты местности и времени года и суток. Благодаря этому, солнечные батареи всегда ориентированы оптимально и солнечная энергия используется максимально. Поворотное устройство предназначено для слежения по азимуту и углу возвышения за Солнцем такими объектами как солнечная панель, солнечный концентратор, солнечный водонагреватель (гелиосистема) и плоское зеркало (гелиостат). Принцип работы заключается в том, что электронная часть следящего устройства выдает ведущему механизму информацию о положении Солнца. По электронной команде панель устанавливается в нужном направлении. Как только Солнце сместится к западу контроллер запустит электродвигатель до тех пор, пока снова не восстановиться нужное направление панели на Солнце. Программный блок и вычисляет угол поворота, а корректор влияет на работу контроллера внося поправки по атмосферной массе. - Диапазон угла азимута 180º (опционально 360º) - Диапазон угла возвышения 65º (опционально 90º) - Повторяемость позиций 0,2º - Скорость перемещения 4º в секунду (опционально 16º) Контроллер – управляющее устройство, применяемое для автоматизации системы слежения. Программный блок предназначен для астрономических вычислений и нацеливания на Солнце, вырабатывает команды управления, следит за выполнением действий. В основе работы программного блока лежит алгоритм описанный в этой статье, также он отображает множество динамической рабочей информации: режим работы, угол азимута, склонение Солнца, высоту Солнца и прочее. Корректор вносит в работу контроллера поправки, при которых атмосферная масса АМ ≈ 1. Даная система слежения обеспечивает оптимальное положение установки, т.е. Солнце всегда перпендикулярно батареи, так как обеспечивается точное отслеживание солнечного перемещения. Программы в пределах блока управления используют комбинацию солнечных алгоритмов перемещение, которые регулируют вращательное перемещение оси. Перечень ссылок 1. Захидов Р.А., Зеркальные системы концентрации лучистой энергии – Ташкент: 1986 – 176 с.

292

УДК 004.93 ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА РОЯЩИХСЯ ЧАСТИЦ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ЧигвинцевА.В., студент; Скляренко А.А., доц. (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) Задача обучения нейронной сети в контексте парадигмы обучения с учителемхарактеризуется специфическими ограничениями, выделяющими обучение нейросетей из общих задач оптимизации: астрономическое число параметров, необходимость высокого параллелизма при обучении, многокритериальность решаемых задач. При этом даже при решении относительно простых задач необходимо учитывать, что адаптивный рельеф (график оценки как функции от подстраиваемых параметров) сложен, может содержать много локальных минимумов. Методы обучения должны учитывать эти ограничения и по возможности минимизировать их влияния на конечный результат. На данное время существует довольно большое разнообразие методов решающих задачу оптимизации параметров обучения с разной степенью успешности. Тем не менее, большинство методов обучения нейронных сетей являются локальными. Они ведут к одному из локальных минимумов целевой функции, лежащему в окрестности точки начала обучения. На данный момент не существует метода, который безоговорочно превосходил бы по эффективности и низкой вычислительной сложности все остальные. Рассматриваемый в данной работе метод роящихся частиц относится к поведенческим методам решения задачи глобальной безусловной оптимизации. Метод имеет широкую сферу применения. В частности одним из практических приложений метода является оптимизация параметров нейронной сети в контексте задачи обучения нейронной сети [1]. Нейронную сеть можно рассматривать, как некоторую многомерную функцию F: X→Y.Пусть далее имеется обучающая выборка (𝑋𝑋 𝛼𝛼 ,𝑌𝑌 𝛼𝛼 ), 𝛼𝛼 = 1..p.Полная ошибкаE, нейронной сети в состоянии Wиз пространства состояний 𝑊𝑊𝑎𝑎 определяется выражением: 𝐸𝐸 = 𝐸𝐸(𝑊𝑊 ) = ∑𝑎𝑎 ∑𝑖𝑖 [𝐹𝐹𝑖𝑖 (𝑋𝑋 𝛼𝛼 ; 𝑊𝑊 ) − 𝑌𝑌𝑖𝑖𝛼𝛼 ]2 ,

(1)

где 𝐹𝐹𝑖𝑖 −i компонент преобразования Fвектора 𝑋𝑋 𝛼𝛼 . В обученном состоянии W*, в котором сеть не делает ошибки на обучающей выборке, функция E(W)принимает нулевое значение. Таким образом задача обучения нейронной сети является задачей поиска минимума функции ошибки E(W) в пространстве состояний 𝑊𝑊𝑎𝑎 , и, следовательно, для ее решения могут применяться методы теории оптимизации. Рассмотрим схему применения метода роящихся частиц для задачи минимизации функции ошибки E(W) в N-мерном пространстве состояний𝑊𝑊𝑎𝑎 , где N определяется количеством связей в нейронной сети:

min𝑤𝑤 ∈𝑊𝑊𝑎𝑎 𝐸𝐸 (𝑊𝑊 ) = 𝐸𝐸(𝑊𝑊 ∗ ).(2)

Множество частиц (рой частиц) обозначим 𝑆𝑆 = {𝑃𝑃𝑖𝑖 , 𝑖𝑖 ∈ [1. . 𝑀𝑀]}, где M количество частиц в рое (размер популяции). На итерации t=0,1,…,T координаты отдельной частицы 𝑃𝑃𝑖𝑖 определяются вектором коэффициентов синаптических связей скорость - вектором нейронной сети 𝑊𝑊𝑖𝑖,𝑡𝑡 = 𝑤𝑤𝑖𝑖,𝑡𝑡,1 , 𝑤𝑤𝑖𝑖,𝑡𝑡,2 , . . . , 𝑤𝑤𝑖𝑖,𝑡𝑡,𝑁𝑁 , а 293

𝑉𝑉𝑖𝑖,𝑡𝑡 = 𝑣𝑣𝑖𝑖,𝑡𝑡,1 , 𝑣𝑣𝑖𝑖 ,𝑡𝑡,2 , … , 𝑣𝑣𝑖𝑖,𝑡𝑡,𝑛𝑛 . Начальные координаты и скорости частицы 𝑃𝑃𝑖𝑖 равны 𝑋𝑋𝑖𝑖,0 = 𝑋𝑋𝑖𝑖0 , 𝑉𝑉𝑖𝑖,0 = 𝑉𝑉𝑖𝑖0 , соответственно. Координаты частицы роя 𝑃𝑃𝑖𝑖 , 𝑖𝑖 ∈ [1. . 𝑀𝑀] на итерации t+1 определяются выражением: 𝑊𝑊𝑖𝑖,𝑡𝑡+1 = 𝑊𝑊𝑖𝑖,𝑡𝑡 + 𝑉𝑉𝑖𝑖,𝑡𝑡+1 .

Скорость 𝑉𝑉𝑖𝑖,𝑡𝑡+1 на итерации t+1 рассчитывается согласно выражению: 𝑏𝑏 − 𝑊𝑊𝑖𝑖,𝑡𝑡 � +∪ [0, 𝛾𝛾] ∗ �𝑊𝑊𝑔𝑔,𝑡𝑡 − 𝑊𝑊𝑖𝑖,𝑡𝑡 �, 𝑉𝑉𝑖𝑖,𝑡𝑡+1 = 𝛼𝛼𝑉𝑉𝑖𝑖,𝑡𝑡 +∪ [0, 𝛽𝛽 ] ∗ �𝑊𝑊𝑖𝑖,𝑡𝑡

(3)

(4)

где U[a,b] представляет собой n-мерный вектор случайных чисел, равномерно распределенных в интервале [a,b]; *− символ покомпонентного умножения 𝑏𝑏 − вектор координат частицы 𝑃𝑃𝑖𝑖 с наилучшим значением целевой векторов;𝑊𝑊𝑖𝑖,𝑡𝑡 функции E(W) за все время поиска; 𝑊𝑊𝑔𝑔,𝑡𝑡 − вектор координат соседней с данной частицы с наилучшим за время поиска значением целевой функции E(W); 𝛼𝛼, 𝛽𝛽, 𝛾𝛾 − свободные параметры метода. Важной особенностью математической модели метода применительно к задаче обучения нейронной сети является многокритериальность задачи выбора лучших частиц. Данная особенность объясняется тем, что при использовании метода роящихся частиц нейронная сеть обучается всей выборке примеров (𝑋𝑋 𝛼𝛼 ,𝑌𝑌 𝛼𝛼 ), 𝛼𝛼 = 1..p параллельно и ошибка на каждом примере 𝐸𝐸𝑘𝑘 (𝑊𝑊 ), 𝑘𝑘 ∈ [1: 𝑝𝑝] является частным критерием оптимальности. Таким образом, критерий оптимальности E(W) в общем случае раскладывается в вектор частных критериев оптимальности 𝐸𝐸𝑘𝑘 (𝑊𝑊 ), 𝑘𝑘 ∈ [1: 𝑝𝑝], где p определяется как размерность обучающей выборки 𝑋𝑋 𝛼𝛼 . Задача определенная выражением min𝑤𝑤 ∈𝑊𝑊 𝑎𝑎 𝐸𝐸 (𝑊𝑊 ) = 𝐸𝐸(𝑊𝑊 ∗ ) в общем виде преобразуется в задачу минимизации каждого из частных критериев оптимальности 𝐸𝐸𝑘𝑘 (𝑊𝑊 ) в одной и той же области допустимых значений𝐷𝐷𝑊𝑊 ∈ 𝑊𝑊𝑎𝑎 : min𝑤𝑤 ∈𝑊𝑊 𝑎𝑎 𝐸𝐸𝑘𝑘 (𝑊𝑊 ) = 𝐸𝐸𝑘𝑘 (𝑊𝑊 ∗ ).

(5)

Ставится задача введения дополнительных критериев оптимальности𝐸𝐸 𝑠𝑠 (𝑊𝑊)для вырождения фронта Парето пространства критериев {E} в точку. От правильного выбора дополнительных критериев оптимальности во многом зависит эффективность применения метода роящихся частиц в задаче оптимизации вектора состояния W.Например, в простейшем случае в качестве дополнительного критерия оптимальности 𝐸𝐸 𝑠𝑠 (𝑊𝑊 ) можно использовать E(W). Таким образом, совместное использование критерия E(W) и его разложения в ряд частных критериев 𝐸𝐸𝑘𝑘 (𝑊𝑊 )позволит свести фронт Парето пространства критериев {E} в точку. На рисунке 1 схематично показан процесс обучения нейронной сети с использованием метода роящихся частиц. Наложение нейронных сетей на рисунке 1 показывает движение роя в процессе обучения к идентичным значениям варьируемых параметров в частности весовых коэффициентов связей. В отличие от алгоритма обратного распространения ошибки, который используется в задачах оптимизации с непрерывной или дифференцируемой функцией от подстраиваемых параметров метод может использоваться для оптимизационных задач с разрывной областью решения. Кроме того, нет ограничений на функцию активации нейрона, так что не дифференцируемая функция может быть выбрана для выполнения различных специальных задач. 294

Обучающая выборка данных

нс

Совокупность различных реакций нейронных сетей

Реакция нейронной сети наиболее соответствую щая эталонной

Обучающая выборка данных

нс нс нс

Пространство состояний

Рисунок 1 - Процесс обучения нейронной сети методом роящихся частиц Также данный метод не только способен оптимизировать веса связей, но и любые параметры сети, которые могут быть переменными. Это означает, что метод может быть использован для оптимизации всех параметров сети: количество слоев, входных нейронов, скрытых нейронов, тип передачи функций и т.п. С целью экспериментальной проверки возможности применения метода роящихся частиц для оптимизации параметров нейронной сети было разработано программное средство проектирования и обучения нейронных сетей прямого распространения. В частности была поставлена задача прогнозирования отказов и сбоев датчиков железнодорожной сортировочной горки по данным за предыдущее время работы. Полученные результаты прогноза оказались сопоставимы с результатами использования распространенных методов обучения нейронных сетей.Причиной является достаточная простота запоминания обучающей выборки нейронной сетью и сложность дальнейшего прогнозирования на основе этих данных в виду сложной нелинейной зависимости и слабой периодичности во временном ряду данной задачи. Результаты обучения нейронных сетей под задачу аппроксимации периодических функций показали, что ошибка на обучающей выборке при применении метода роящихся частиц кратно меньше чем при примененииметодов, таких как метод сопряженных градиентов, метод обратного распространения ошибки, квазиньютоновскийBFGS-метод, градиентный модифицированный ParTanметод.Таким образом, использование метода роящихся частиц при обучении под задачу аппроксимациипозволилоболее эффективно избавиться от локальных минимумовфункции ошибки E(W). Также стоит отметить, что недостатком данного метода является ухудшение его работы в больших нейронных сетях. Способом преодоления этого ограничения является добавления случайных скоростей исследования или же использование многороевого метода роящихся частиц, что позволяет за счет увеличения времени оптимизации уменьшить ошибку на обучающей выборке данных. Перечень ссылок 1. Приближенное построение множества Парето в задаче многокритериальной оптимизации методом роя частиц [Электронный ресурс] http://technomag.edu.ru/doc/141969.html.

295

УДК 519.876.2 ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ РЕЖИМОВ И УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ САУ ТЕХНИЧЕСКИМИ ПАРАМЕТРАМИ ОЧИСТНЫХ СООРУЖЕНИЙ Шамина В. А., студентка (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Загрязнение воды в настоящее время – это проблема номер один во всем мире, так как вода одна из самых главных составляющих всего человечества. Основной причиной разработки и исследования системы автоматического управления очистными сооружениями является значительное потребление электроэнергии, для уменьшения расхода электроэнергии требуется разработать более совершенный алгоритм управления электродвигателем в технологическом процессе очистки сточных вод. Необходимо исследование процессов протекающих в контуре подачи воздуха, а именно в компрессорной установке. Компрессорная установка состоит из асинхронного электродвигателя (М), частотного преобразователя (ЧП), центробежного компрессора (К). Принцип управления компрессорами является грубым и из-за этого осуществляется с большим запасом подаваемого сжатого воздуха. Это не является эффективным способом использования компрессоров и ведет к неоправданному перерасходу электроэнергии. Для устранения данного недостатка САУ, требуется провести синтез компрессорной установки и, с помощью моделирования системы добиться – подачи требуемого количества воздуха, при этом, не расходуя лишнюю энергию. Функциональная схема компрессорной установки представлена на рис. 1.

Рисунок 1 - Функциональная схема компрессорной установки Компрессоры приводятся в действие асинхронными электродвигателями. Для регулирования скорости асинхронных электродвигателей с короткозамкнутым ротором применяют преобразователи частоты. Основное назначение преобразователя частоты — это получение переменного по частоте и амплитуде напряжения для управления трехфазным асинхронным двигателем. На преобразователь частоты нужно подавать управляющий сигнал, который будет задавать режим работы электродвигателя и компрессора. От компрессора есть три отвода труб, на них стоят два обратных клапана и приводная задвижка, 1 - приводная задвижка ставится для того, что бы избавиться от избытка сжатого воздуха, который сбрасывается при открытии этой задвижки, а также является антипомпажной защитой компрессора, а именно от нестационарного автоколебательного режима работы компрессора с частотой колебаний давления и 296

расхода воздуха. Положение задвижки определяется датчиком положения, а регулируется исполнительным устройством – электроприводом; 2 – ставится на всасывание компрессором воздуха из вне для открытия всасывания атмосферного воздуха или прекращения. 3 - обратный клапан, который служит для предотвращения обратного потока сжатого воздуха из системы при остановке или разгрузке компрессора. Устанавливаем измерительные приборы (соответственно: Дд2, Дт3 и Др3), для контроля параметров воздуха, а также выше описанных, не штатных ситуаций, например – помпаж. Также разработана защита АД от перегрева, которая представлена тепловым реле. После обратного клапана 3 устанавливается три датчика, для определения параметров сжатого воздуха: Др2 – датчик расхода воздуха, Дд2 – датчик давления воздуха, Дт3 – датчик температуры воздуха, на основании этих данных определяется нужное количество «продукта» для процесса биохимической очистки воды. Принцип управления компрессорами осуществляется контроллером и позволяет давать меньшую нагрузку на компрессор, а, следовательно, и меньше использовать электроэнергии при подаче сжатого воздуха. Это является более эффективным способом использования компрессора. Рассмотрим математическую модель компрессорной установки по второму конутру – воздуха. Следовательно, стабилизировать на основании уставки будем – расход воздуха, на данном этапе модель представлена без учета задвижек и второго контура по давлению, а также перегрева АД, так как это реализуется аппаратно с помощью теплового реле, таким образом, исследован изотермический процесс. Передаточная функция асинхронного двигателя в упрощенном варианте, при γ    = 1: ν  2

∆M ( p) 1 750 = = ∆ω1 ( p) − ∆ω ( р) Tэл р + 1 1,033 р + 1

(1)

Вторая часть передаточной функции АД: ∆M ( p) 1 1 = = ∆М ( p ) − ∆М с ( р ) Tм р 0,0145 р

(2)

Где Tм , Т эл. - механическая и электромагнитная постоянная времени двигателя, соответственно. Компрессорная машина представляет собой центробежный агрегат для производства сжатого воздуха и действует аналогично центробежному насосу. Работа центробежных сил на пути от входа в меж лопастные каналы до выхода из них приводит к увеличению энергии потока. Простейшая теория компрессорных машин, обладающая приемлемой точностью, основывается на термодинамике идеального газа. В данном случае используется закон Бойля-Мариотта, то есть объем газа пропорционален давлению при постоянной температуре, запишем используемый закон, выражающий изотермический процесс: PV = const , T = const

(3)

При изотермическом сжатии затрачивается наименьшее количество энергии в компрессорном процессе. Имеем: PV = P1V1 = P2V2

(4)

Для реализации центробежного компрессора в одиночных трубопроводах 297

используется апериодическое звено второго порядка, однако в большинстве случаев принимается во внимание еще и запаздывание, но так как труба не имеет большой длины и разветвлений в данной системе запаздывание нет смысла ставить запаздывание. Таким образом, передаточная функция компрессора выглядит следующим образом: (5) где T1 ,T2 - постоянные времени, которые выбираются в зависимости от конкретного технологического оборудования. В данном случае расчет постоянных времени приводится для компрессора 750-23-4. Постоянные времени ПФ компрессорной машины: T =5, T =7, k =3. В системе рассчитывается давление, которое не должно превышать Р=1 атм, или Р=98066,5 Па. Однако уставка давления задается в пределах от 0 до 0,6 атм (или 0 до 60795 Па), из-за разной возможности выдерживания давления в трубах. Давление рассчитывается на основе формулы (4), а именно: 1

(6) где:

- это уставка давления, причем p ≤ 98066,5, Па ; v - это уставка требуемого объема воздуха на выходе системы; v - это количество воздуха на выходе системы. Частотный преобразователь задаем константой, со значением равным единице исходя из соображений, что он, пропуская через себя напряжение питания, выдает 100%, соответственно, 1. Воспользуемся пакетом Matlab и построим схему моделирования в Simulink, которая представлена на рис. 2. p1

60795 60802.41 уставка давления Р1 0...60795 Па (0...0.6 атм)

500

PID(z)

Q-уставка количества воздуха

Discrete PID регулятор

1 ПЧ

u_pid

137.5678

время1

Мс

Divide

у2

750

0.02s+1

1.033s

5s2 +7s+1

АД

АД1

Компрессор

t Clock

время

Значение давления Р<101325 (Р<1атм)

y Переходной процесс системы, Q - требуемое количество воздуха

у1

Рисунок 2 – Модель компрессорной установки

Настройка дискретного ПИД-регулятора, который подразумевает собой контроллер, производится, с помощью параметрической идентификации, то есть когда структура известна, а ищутся параметры регулятора – это можно сделать с помощью возможностей Matlab. ПИД-регулятор подстраивается, и находятся параметры, которые идеально подходят для стабилизации заданного процесса расхода воздуха. Для аэротенок требуется 500 м / с или 750 м / с , представим результаты переходных процессов для заданных уставок. Уставка отработана на 100% без перерегулирования, с Т = 32с , рис.3. 3

пп

298

Переходной процесс системы управления производительностью компрессора 800

700

600

Q,m3/с

500

400

300

200

100

25 t,сек

Рисунок 3 - Переходный процесс системы, для аэротенок (Q=750 м Уставка отработана на 100% без перерегулирования, с

Т пп = 25с ,

/ с ).

рис.4.

Переходной процесс системы управления производительностью компрессора 500

450

400

350

Q,m3/с

300

250

200

150

100

25 t,сек

Рисунок 4 - Переходный процесс системы, для аэротенок (Q=500 м

/ с ).

В системе используется дискретный ПИД – регулятор, который обеспечил апериодический вид процесса на выходе, без перерегулирования и со временем переходного процесса около 30 секунд в обоих случаях, также был произведен расчет давления по зависимости давления от объема воздуха, которая приведена и описана в математических моделях асинхронного двигателя и компрессора. Система отрабатывает значения уставок по производству объема сжатого воздуха. Перечень ссылок 1. Жмур Н.С. Технологические и биохимические процессы очистки сточных вод на сооружениях с аэротенками. М., АКВАРОС, 2003.- 512с. 2. Черкасский В.М. Насосы, вентиляторы, компрессоры: Учебное пособие для вузов. – М: Энергоатомиздат, 1984. – 316с. 3. Штерн Л.Я. Регулирование и автоматизация воздуходувных и компрессорных станций: Учебное пособие для вузов. – М: Металлургиздат., 1963. – 378с.

299

Електронна техніка, засоби автоматизації, діагностики і компютерно-інтегрованого управління

Электронная техника, средства автоматизации, диагностики и компьютерно-интегрированного управления Electronic Devices of Computer-Based Control Circuits, Applied for Automation and Diagnosing Purposes

УДК 621.791.14 СВАРКА ТРЕНИЕМ С ПЕРЕМЕШИВАНИЕМ РАЗНОРОДНЫХ МЕТАЛЛОВ. Бубенок Е.С., аспирант. (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) В различных изделиях современной техники характерным является использование значительного числа разнородных по свойствам металлов. Используемые в одном изделии разнородные металлы повышают коррозионную стойкость в различных средах, жесткость и прочность, уменьшают вес изделия, экономят драгоценные и дефицитные металлы. Поэтому одной из проблем сварочного производства является разработка эффективных и надежных технологических процессов качественного соединения разнородных металлов. В современном машиностроении многократно повысилась потребляемая электроэнергия, что в свою очередь изменило требования к проводникам. В результате чего появилась необходимость получать соединения меди с алюминием. Наиболее распространенные болтовые соединения имеют ряд недостатков: - уменьшается сечение детали, что приводит к снижению прочности; - болтовое соединение не может полностью исключить влияние окружающей среды и соединение в месте контакта постепенно окисляется, что приводит к увеличению сопротивления. Всего этого можно избежать, если использовать сварные соединения. Однако для получения надежных сварных соединений меди и алюминия также существует ряд препятствий: - значительное различие физико-химических свойств алюминия и меди; - образование хрупкой интерметаллидной фазы; - необходимость очистки меди и нанесения активирующего покрытия на нее. Для того, чтобы преодолеть вышеперечисленные препятствия, было предложено использовать отлично зарекомендовавшую себя сварку трением с перемешиванием (СТП). Данный способ позволяет получать соединения в твердой фазе, что позволяет преодолеть препятствия по соединению разнородных металлов. Сущность процесса состоит в следующем (рис.1).

300

Рисунок 1 – сущность процесса СТП. Вращающийся инструмент определенной геометрии погружается в металл и перемещается по направлению стыка. Инструмент имеет особую геометрию. Причем по данным некоторых исследователей ось инструмента должна быть наклонена на 20 относительно нормали к свариваемой поверхности. Инструмент должен быть наклонен в сторону сваренного шва. В нижней части инструмента имеется штырь (шип), который может быть различной формы (цилиндрический, овальный, сплошной, с вырезами и т.д.), на нем может быть резьба, насечки, выбор инструмента зависит от соединяемого материала и вида процесса. Штырь переходит в цилиндрическую часть большего диаметра, эта часть называется заплечиками (могут быть плоскими, вогнутыми, с насечками и без). Во время сварки штырь погружается в материал, в то время как заплечики скользят по поверхности. Теплота выделяется при трении заплечиками инструмента о поверхность металла и при перемешивании металла штырем. Перемешивание металла приводит к установлению металлических связей между соединяемыми деталями. Данная технология была применена также для получения нахлесточных соединений из меди и алюминия (Рис.2). Твердосплавной инструмент погружается в алюминий таким образом, чтобы пин незначительно вошел в медь. Инструмент заплечиком разогревает алюминий, а пином медь. После чего включается продольная подача инструмента. После получения шва заданной длины инструмент выводят из алюминия.

Рисунок 2 – схема нахлесточного соединения меди с алюминием. 301

Преимуществами данного способа сварки по сравнению со сваркой плавлением являются: -температура соединяемых металлов не достигает температуры плавления; -значительное упрощение процесса получения соединения; -преимуществом перед болтовым соединением является более плотное прилегание соединяемых деталей, следовательно более низкое контактное сопротивление. Результатом проведения исследований стало получение надежного соединения алюминия и меди (рис. 3).

Рисунок 3 – сварное соединение меди с алюминием, полученное способом СТП. На кафедре «МиАСП» ДГТУ в настоящее время ведутся дальнейшие исследования, направленные на снижение контактного сопротивления в соединениях разнородных металлов. А также увеличение прочностных характеристик данных соединений. Перечень ссылок 1.Котлышев Р.Р. Современное состояние соединения металлов способами сварки трением с перемешиванием / Р.Р. Котлышев, А.Г. Артеменко // Сварочное производство: сб. тр. молодых учёных / ДГТУ. – Ростов н/Д, 2008. – С. 12-16. 2.Дзекцер Н.Н. Многоамперные контактные соединения / Дзекцер Н.Н., Висленев Ю.С. // Энергоатомиздат – Ленинград, 1987. 3.Моисеенко В.П. Материалы и их поведение при сварке / В.П. Моисеенко – Ростов н/Д, Издательский центр ДГТУ, 2008.-236 с.

302

УДК 616-073.213:664.143.1 РАЗРАБОТКА СТРУКТУРЫ КАНАЛА ИЗМЕРЕНИЯ ВЯЗКОСТИ САХАРНОГО СИРОПА В ЭЛЕКТРОННОЙ СИСТЕМЕ КОНТРОЛЯ ПАРАМЕТРОВ КАЧЕСТВА СИРОПА В ПРОИЗВОДСТВЕ КАРАМЕЛИ Бей С.В., магистрант; Коренев В.Д., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Общая постановка проблемы Карамель по объему производства среди различных видов кондитерских изделий занимает одно из первых мест. Существующие способы получения карамельной массы состоят из двух самостоятельных стадий: приготовление сиропа и уваривание его до получения массы требуемой влажности (концентрации). Свойства карамельной массы определяются прежде всего составом и свойствами карамельного сиропа. [1] Продукцию высокого качества можно выпустить только при соблюдении технологического режима производства и своевременном исправлении всех возможных отклонений. Для этого нужна постоянная оперативная информация о ходе технологического процесса.[4] Процесс приготовления сиропа состоит из 2-х операций: растворение сахара и уваривание полученного сиропа до нужной концентрации.[1] Большое значение в карамельном производстве имеет вязкость сиропа. Вязкость сиропа подчиняется закону внутреннего трения Ньютона, который связывает касательное напряжение внутреннего трения τ (вязкость) и изменение скорости среды

в пространстве ∂v / ∂n (скорость деформации): τ = η ⋅

∂v . [3] ∂n

Чем выше вязкость сиропа, тем меньше карамель подвержена кристаллизации при остывании – засахариванию. Высокая вязкость способствует поддержанию карамельной массы в аморфном состоянии.[1] Поэтому важно контролировать именно этот параметр для получения продукта высокого качества. Постановка задачи исследования При большом многообразии существующих методов для измерения вязкости сахарного сиропа наиболее подходит ротационный способ измерения. К его преимуществам относятся: достаточно простая конструкция, воплощающая метод, пригодность для работы в широких интервалах температур и давлений, а также возможность автоматизировать процесс. Вискозиметры, работа которых основана на этом методе, позволяют производить измерения в диапазоне до 103 Па ⋅ с . Сущность ротационных методов заключается в том, что исследуемую жидкость помещают в зазор между двумя поверхностями правильной геометрической формы. Одна из поверхностей приводится во вращение с постоянной скоростью. При этом вращательное движение передается жидкостью к другой поверхности. Согласно методу предполагается отсутствие проскальзывания жидкости у поверхностей. Момент вращения, передаваемый от одной поверхности к другой, является мерой вязкости жидкости.[2] В настоящее время наиболее распространены вискозиметры электроротационные: цилиндр, погруженный в вязкую среду, приводится во вращение электродвигателем. Вращающийся с постоянной скоростью ротор вискозиметра при погружении в жидкость или расплав встречает сопротивление равномерному 303

вращательному движению, на валу двигателя возникает тормозящий момент, прямо пропорциональный вязкости среды, что вызывает соответствующее изменение характеристик работы двигателя. Решение задачи, результаты исследований В электро-ротационных вискозиметрах чаще всего используют постоянную скорость вращения, но при таком измерении момент прямо пропорционален вязкости, которая может изменяться в несколько десятков раз: М = η ⋅ К ⋅ω ,

(1)

где К – коэффициент для разных типов, рассчитывается один раз и остается неизменным, ω – угловая скорость вращения ротора. Изменение момента может вызвать нестабильную работу электродвигателя, что повлечет нарушение ламинарного потока и вызовет повышения касательного напряжения τ . Поэтому для поддержания постоянного момента необходимо изменять скорость вращения с изменением вязкости. Так, при больших вязкостях скорость должна понижаться, а при малых вязкостях – повышаться. В качестве чувствительного элемента можно использовать асинхронный исполнительный микродвигатель АД с тахогенератором ТГН. Двигатель через редуктор РЕД вращает ротор в измеряемой жидкости. Контроль частоты вращения ротора осуществляется с помощью тахогенератора, сигнал с тахогенератора поступает на АЦП и идет на контроллер К. Изменение частоты вращения осуществляется с помощью частотного преобразователя ЧП и преобразователя напряжения ПН. Для того чтобы момент двигателя при изменении частоты вращения оставался постоянным, контроллер изменяет частоту f и напряжение U закону: U = const. f

(2)

Если регулировать частоту тока и напряжения, соблюдая указанное условие, то механические характеристики двигателя будут оставаться жесткими, а максимальный момент - почти не зависящим от частоты (он существенно изменится лишь при относительно низких частотах). Крутящий момент двигателя вычисляется как отношение полезней мощности Р пол к скорости вращения ротора (6): М =

Р:

Рпол

(3)

Полезная мощность равна произведению КПД и полной потребляемой мощности Рпол = η КПД ⋅ Р

(4)

Скорость вращения ротора асинхронного исполнительного двигателя зависит от частоты электрического тока f и от скольжения двигателя s: ω=

f ⋅ 60 ⋅ (1 − s ) p

(5)

где p – число пар полюсов двигателя. Учитывая, что потребляемая мощность равна IU, и подставляя выражения (4) и (5) в (3), получим 304

М =

P ⋅ η КПД ⋅ U ⋅ I f ⋅ 60 ⋅ (1 − s )

(6)

Ток нагрузки измеряется измерительным регистрируется контроллером (рис. 1).

преобразователем

ИПТ

АЦП ТХГ ЧП К

АД ПН РЕД ИПТ

Рисунок 1 – Структурная схема канала измерения вязкости Приравнивая (1) и (6) и выражая вязкость, получим η=

p ⋅ η КПД ⋅ U ⋅ I 60 ⋅ (1 − s ) ⋅ K ⋅ f ⋅ ω

(7)

Контроллер К, меняя скорость вращения ротора с помощью частоты тока и напряжения, измеряет ток и поддерживает постоянный момент; вязкость он определяет путем измерения скорости вращения ротора тахогенератором. Выводы 1. Разработана структурная схема канала измерения вязкости. 2. При измерении вязкости для поддержания постоянного момента необходимо изменять скорость вращения с изменением вязкости, меняя частоту тока f и напряжение U. Перечень ссылок. 1. Лурье И.С. Руководство по технологическому контролю в кондитерском производстве. — М.: Пищевая промышленность. — 1978.— 278 с. 2. Кузнецов О.А. Реология пищевых масс: Учебное пособие. / Волошин Е.В., Сагитов Р.Ф. – Оренбург: ГОУ ОГУ, 2005. - 106 с.

3. Степанова И.В. Вязкость жидких сред: учебное пособие. / Тарасов А.В. – СПб.: Петербургский государственный университет путей сообщения – 2006. – 37 с. 4. Кузнецова О.Н. Автоматизированная система контроля параметров сахарных растворов кондитерского производства // Наукові праці Донецького державного технічного університету. Серія: Обчислювальна техніка та автоматизація, випуск 3. / Коренев В.Д., Зори А.А. — Донецьк: ДонНТУ, 1999. — С.370–375.

305

УДК 621.3.064.4 ВЫБОР УСТАВОК ИСКРОБЕЗОПАСНОГО ИСТОЧНИКА ПИТАНИЯ ПОСТОЯННОГО ТОКА ПО ДОПУСТИМЫМ ПАРАМЕТРАМ НАГРУЗКИ Кравец Е.А., студент; Бершадский И.А., доц., к.т.н. (Донецкий национальный технический університет, г. Донецк, Украина) На современных предприятиях горнодобывающей и химической промышленности из-за применения в технологических процессах взрывоопасных и токсических веществ существуют участки с наличием взрывоопасной среды или есть вероятность появления этой среды в случае аварийной ситуации. Повышение надежности управления технологических процессов взрывоопасных производств является важной задачей при разработке новых технологий и модернизации существующих. В настоящее время реализация этой задачи возможна с помощью «интеллектуальных» барьеров искробезопасности, особенность которых заключается в наличии дополнительных функций, направленных на: диагностику линий связи и датчика; контроль работоспособности основных блоков барьера; анализ полученных значений с точки зрения искробезопасности; адаптацию к изменениям параметров подключенного оборудования. Благодаря этим функциям повышается надежность в работе устройств взрывоопасных производств, уменьшается человеческий фактор. Недостатком использования является его настройка по графикам, регламентируемым ГОСТом, в цепи с линейным ограничителем. С этой целью проведено исследование системы DART в программе Micro-Cap, при использовании которого рассчитываются нужные параметры (табл. 1); нет необходимости в использовании графиков допустимых значений, что значительно снижает уровень погрешности и расширяет область применения «интеллектуальных» устройств искробезопасности. Исследования проведены на примере коммутации активно-индуктивной нагрузки искробезопасного источника питания типа ИПИ-24-3 (номинальное выходное напряжение 24 В, сила номинального выходного тока 3 А) с маркировкой взрывозащиты Иb по ГОСТ 12.2.020-76, выполненного по комбинированной схеме (рис. 1): с токовой отсечкой и c отключением по производной силы тока нагрузки. ИПИ-24-3 состоит из двух функциональных узлов: преобразователя напряжения сети 127…220 В в напряжение постоянного тока 12 В или 24 В и барьера искрозащиты. Барьер искрозащиты состоит из двух силовых ключей с независимым управлением, обеспечивающим дублирование, шунта для измерения силы тока нагрузки источника и схемы управления. Для обеспечения требуемого быстродействия при ограничении силы тока на заданном уровне используются две независимые схемы сравнения, которые переводят ключи в линейный режим работы. Ограничение силы тока достигается за счет управления электрическим сопротивлением ключей. Быстродействие схем гарантирует ограничение силы тока в случае короткого замыкания за время 2...3 мкс. Сигнал от шунта подается также на схемы дифференцирования и сравнения, реализующие компараторы. При превышении модулем скорости изменения силы тока нагрузки заданного значения 1 А/мс они воздействуют на соответствующие силовые ключи и разрывают цепь питания нагрузки. Быстродействие схем – не менее 5...7 мкс. Таким образом, при 306

коммутации цепи нагрузки энергия источника питания почти полностью рассеивается в сопротивлениях силовых ключей и не выделяется в электрическом разряде. Контроллер переводит барьер во включенное состояние и обеспечивает плавное включение ключей со скоростью изменения силы тока, меньшей, чем порог срабатывания схем сравнения, следит за тепловой нагрузкой ключей, не допуская их перегрева, а также контролирует напряжение на нагрузке. Он может приоритетно отключать силовые ключи и включать их, если нет запрета на это со стороны схем сравнения. Анализируя входные сигналы, контроллер вычисляет мощность тепловой нагрузки силовых ключей и при необходимости отключает их на время паузы. Расчетная схема цепи барьера искрозащиты показана на рисунке 1. Цепи дублирования и сервисных функций микроконтроллера не показаны, поскольку в коммутации нагрузки они не участвуют. В схеме имеются основной V1 (24 В) и вспомогательные источники напряжения V2 и V3 (5 В) для питания цепей защиты. Транзисторный ключ Х3 на полевом MOSFET-транзисторе IRL205_IR представлен корректной SPICE-моделью. Узел токовой защиты моделируется транзистором Q4, компараторы X1 и X2 обеспечивают в течение 4,7 мкс подачу отключающего сигнала на ключ Х3. Нагрузка индуктивностью LH и сопротивлением RH отключается в момент времени c_br. Модель разряда в цепи состоит из ключа SW1, управляемого по времени, резистора RD, сопротивление которого отражает динамическую инерционную модель слаботочного разряда [2], и вспомогательной цепи (источника EI и индуктивности LI=1 Гн, рисунок 1). Резистор R0 используется для контроля силы выходного тока источника, а резистор R2 - для устранения коллизий в программе при подключении индуктивности к источнику напряжения. Иследование показало, что увеличивая ток уставки, можно подключать большую индуктивность, тем самым увеличивая длину линии. На стадии проектирования и разработки целесообразно применять метод бескамерной тепловой оценки искробезопасности схем с требуемыми искробезопасными параметрами, применение которого актуально при сопоставлении различных способов обеспечения искробезопасности, в частности, измерительных органов узлов отключения при коммутации, в том числе источника питания типа ИПИ 24-3. Таблица 1 - Результаты исследования I уст , А

I, А

R, Ом

3.3 2.5 2 1.5 1 0,5

4.95 3.75 3 2.25 1.5 0,75

5.5 6.5 8.65 11.5 17.5 35

L 0MAX, мкГн 95 105 180 290 611 1900

T, мкс

W, мДж

W мДж

Pср, Вт

19.5 20.4 17 18 19 35,7

649 664 738 662 603 474

698 679 753 714 625 478

13.6 12.8 12 10.4 8.71 6,28

307

Рисунок 1 – Схема расчетная по разрядам размыкания барьера искрозащиты источника питания типа ИПИ-24-3 Перечень ссылок 1.Бершадский И.А., Дубинский А.А. Тестирование метода бескамерной тепловой оценки искробезопасности схемы источника питания // Взрывозащищенное электрооборудование: сб. науч. тр. УкрНИИВЭ. - Донецк: УкрНИИВЭ, 2011.- С.230240. 2.Ковалев А.П. Моделирование параметров разряда и расчетная оценка искробезопасности при размыкании электрической цепи / А.П. Ковалев, И.А. Бершадский, З.М.Иохельсон // Электричество.– 2009.- №11.– С. 62-69.

308

УДК 536.24:621.359 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ПО ИССЛЕДОВАНИЮ ТЕМПЕРАТУРНОГО СОСТОЯНИЯ ЭЛЕКТРОДОВ ЭЛЕКТРОФИЛЬТРОВ Боев Ю.А., ассистент; Качковский А.Д., студент; Пятышкин Г.Г., к.т.н. доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) В настоящее время остро встают вопросы экологической безопасности и охраны окружающей среды. Одним из основных загрязняющих агентов в промышленности остаются дымовые газы. В энергетике, металлургической, химической и других отраслях особо актуальной является их очистка от золы, пыли, дисперсных включений. Наиболее современными и совершенными в техническом плане аппаратами для золо- и пылеулавливания являются электрофильтры. Жесткие требования предъявляют к проектированию данных аппаратов. Они должны выдерживать высокие температуры рабочих сред, воздействие неоднородных электрических и магнитных полей, быть устойчивыми к абразивному и химическому износу и т.д. Всем вышеперечисленным факторам подвержены и основные рабочие элементы электрофильтров – их электроды. Целью данной работы является численное исследование температурного состояния электродов электрофильтров в нестационарных условиях, например, при пусках или остановах агрегата. Принципиальная схема простейшего электрофильтра представлена на рисунке 1. А

–

А–А

+ 1

εк

α, Tср ρк = const, ρэ к(Tк), Cp к(Tк)

I W

λср, ρср, Cp ср = const ρо = const, ρэ о(Tо), Cp о(Tо)

a εо l

Tср

Рисунок 1 – Схема простейшего электрофильтра Принцип действия аппарата детально описан в [1]. Здесь же мы ограничимся лишь рассмотрением тепловых процессов, протекающих в электрофильтре. 309

Он состоит из двух основных элементов: коронирующего 1 и осадительного 2 электродов, помещенных в герметичный корпус 3 [1]. Коронирующий электрод представляет собой длинный проводящий стержень длиной l и диаметром d. Осадительным электродом является тонкая проводящая пластина толщиной a, длиной l и шириной b. Коэффициенты теплопроводности коронирующего и осадительного электродов λ к и λ о , а электрические сопротивления R к и R о соответственно. Оба электрода обтекаются запылённым потоком дымовых газаов с постоянной скоростью W и температурой T ср , которые проходят через газораспределительные решетки 4. Через электроды проходит электрический ток I. Электроды помещены в объём, граница которого поддерживается при температуре T ср . Степень черноты материалов, из которых изготовлены электроды ε к и ε о (рисунок 1). Примем следующее допущение – пусть электроды прогреваются равномерно, т.е. λ → ∞ (например, электроды изготовлены из меди), что соответствует термически тонкому телу, и изменением температуры по координатам можно пренебречь. Таким образом, можно записать систему уравнений теплопроводности для коронирующего (к) и осадительного (о) электродов, которая будет иметь вид:

ρк C p к ⋅

ρо C p о ⋅

dTк Π Qк = [α к ⋅ (Tср − Tк ) + ε к ⋅ σ 0 ⋅ (Tср4 − Tк4 ) + ε пр ⋅ σ 0 ⋅ ϕ к −о ⋅ (Tк4 − Tо4 )]⋅ к + dτ Fк Fк ⋅ l к

dTо Π Qо = [α о ⋅ (Tср − Tо ) + ε к ⋅ σ 0 ⋅ (Tср4 − Tо4 ) + ε пр ⋅ σ 0 ⋅ ϕ о −к ⋅ (Tо4 − Tк4 )]⋅ о + dτ Fо Fо ⋅ l о

(1)

где ρ к , ρ о – плотность материала соответствующего проводника, кг/м3; C p к , C p о – удельная массовая теплоемкость материала соответствующего проводника при постоянном давлении ( p = const ), Дж/(кг ⋅ К); l к , l о и Π к , Π о – длина и периметр соответствующего проводника, м; F к , F о – площадь поперечного сечения соответствующего проводника, м2; −1 ε пр = [((1 / ε к ) − 1) ⋅ ϕ к −о + ((1 / ε 0 ) − 1) ⋅ ϕ о −к + 1] – приведенная степень черноты для двух поверхностей; ϕ к−о , ϕ о−к – угловые коэффициенты системы, состоящей из двух поверхностей;

σ 0 = 5,67 ⋅10 −8 Вт/(м2 ⋅ К4) – постоянная Стефана-Больцмана; Вт.

Q к = I к2 ⋅ R к , Q о = I о2 ⋅ R о – джоулево тепло для соответствующего проводника,

Коэффициенты теплоотдачи α к и α o определяются отдельно для каждого электрода из соответствующих критериальных уравнений [2]: − для коронирующего электрода:

Nu к =

αк ⋅ d = C ⋅ Re m ⋅ Pr 0,33 , λг

где λ г – коэффициент теплопроводности дымовых газов, Вт/(м ⋅ К); Re = (W⋅d)/ν г – критерий Рейнольдса; νг – коэффициент динамической вязкости дымовых газов, м2/с; Pr = νг /a г – критерий Прандтля; a г – коэффициент температуропроводности дымовых газов, м2/с; 310

(2)

C, m – коэффициенты, зависящие от режима течения. − для осадительного электрода:

αо ⋅ b = 0,664 ⋅ Re 0,5 ⋅ Pr 0,33 λг α ⋅b Nu о = о = 0,037 ⋅ Re 0,8 ⋅ Pr 0,33 λг

при Re о < 5 ⋅10 5 :

Nu о =

при Re о > 5 ⋅10 5 :

(3) (4)

Теплофизические и электротехнические свойства материала, из которого изготовлены электроды, также зависят от искомой температуры (рисунок 1). Эти зависимости приводится в соответствующих справочниках. Система дифференциальных уравнений (1) переписывалась таким образом, чтобы слева оставались только первые производные и, поставленная задача решалась численно при помощи метода Рунге-Кутта-Мерсона 5-го порядка точности. В качестве начальных условий использовались следующие значения: 0 0 t к τ=0 = t о τ=0 = 50 С. Остальные данные брались следующими: t ср = 200 С; I = Iк = I о = 250 мА; W = 1 м/с; d = 5 мм; a = 2 мм; b = l к = l о = 2 м; ε к = ε о = 0,78. В результате исследований получено распределение температур электродов с течением времени, которое представлено на рисунке 2. t, 0С

∆t = t к - t о

250

60 50

200 tср tк

150

40 30

to tк - to

100 10 50 0

200

400

600

800

0 1000 τ, с

Рисунок 2 – Изменение температур коронирующего t к и осадительного t о электродов, а также их разности ∆t с течением времени. Таким образом, описанная математическая модель нестационарного распространения тепла даёт вполне достоверные результаты и может быть применена для автоматизации управления тепловыми режимами исследуемых золоулавливающих установок, а также на стадии их расчёта и проектирования. Перечень ссылок 1.Алиев Г.М.-А. Агрегаты питания электрофильтров. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Энергоиздат, 1981. – 136 с. (Б-ка электромонтера. Вып. 517). 2.Уонг Х. Основные формулы и данные по теплообмену для инженеров: Пер. с англ. / Справочник. – М.: Атомиздат, 1979. – 216 с.

311

УДК539.215 ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ПАЯЕМОСТИ НИКЕЛЕВЫХ ПОКРЫТИЙ КОНТАКТНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ. Бубликов Е.И. доц., КулиничВ.И.доц., Сережникова В.С., студент (Донской государственный технический университет, Ростов на Дону, Россия) Применение в изделиях автоматики, радио, электротехнической и электронной промышленности.никелевых электролитических покрытий контактов, сдерживается недостаточнойпаяемостью. Одним из параметров, характеризующих паяемость, является растекание припоя по паяемой поверхности с использованием соответствующих флюсов. Предпочтение отдается органическим флюсам, не проявляющим сильных кислотных свойств. Другим критерием паяемости является ее сохранение во времени или после ускоренного старения - климатических испытаний. Длительность сохранения паяемости в течении одного года удовлетворяет требованиямэксплуатации. Легированный углеродом никель с низким переходным сопротивлением, полученный электролизом из водных сульфатных растворов, содержащих органические вещества, обладает большим коэффициентом растекания чем из стандартного электролита.[1]. В зависимости от вида добавки и условий электрокристаллизации, коэффициент растекания достигает значения в пределах от 1,1 до 3,0 С цельюизучения природы воздействия состава электролита на паяемость и создания модели процесса, было исследовано влияние некоторых органических добавок в растворе электролита на коэффициент растекания. Применение кетон – радикала тетраметилпиперидина и бутандиола – 1,4 дают меньшее растекание, чем этиленгликоль (рис.1).

Рисунок 1- Зависимость коэффициента растекания припоя от концентрации органических добавок в электролите: этиленгликоля (1), кетон – радикала тетраметилпиперидина (2) и бутандиола – 1,4 (3).

312

Введение в состав электролита этиленгликоля позволило существенно расширить диапазон концентраций добавки, при которых достигается коэффициент растекания значительно превышающий значения, получаемые с применением других, ранее использованных компонентов: глицерина, тетраметилпиперидина.Коэффициент растекания припоя ПОС-61 на никелевом покрытии, осажденном из электролита с этиленгликолем достигает значения 4,3. Меньшему значению переходного сопротивления соответствует большее значение коэффициента растекания. Использование этиленгликоля в электролите способствует включению углерода в покрытие. Углерод препятствует формированию оксидной пленки,что подтверждают электронографические исследования поверхности покрытия. Расчет толщины пленки по экспериментальным значениям сопротивлений показывает, что она не превышает 1 нм. Оксидная пленка, как и другие пленки на поверхности металла, является причиной плохой паяемости и низких коэффициентов растекания. Таким образом, отсутствие поверхностной оксидной пленки на никеле или ее незначительная толщина способствует как уменьшению переходного сопротивления покрытия, так и увеличению коэффициента растекания припоя. Корреляция переходного сопротивления и коэффициента растекания припоя не случайна и является следствием электрических и структурных свойств пленки. Оптимизируя один из этих параметров, мы вправе ожидать достижение оптимального значения другого. Внедрение атомов углерода в оксидную пленку изменяет характер электропроводности пленки, препятствуя проникновению атомов кислорода к металлу. Кроме того стандартный потенциал Ni/NiО относительно нормального водородного электрода равен + 0,08 Вв жидкой среде.Передача электрона ионуNi осуществляется при потенциале минус 0,25 В. Поэтому при этих потенциалах Ni/NiО электрода в кислотосодержащей среде может происходить передача электронов атомами кислорода. Они могут превращаться в ионы и адсорбироваться на поверхности образовавшихся оксидов.Проникновение ионов кислорода через пленку оксида стимулируется при этом положительным потенциалом NiO. Толщина пленки оксида никеля, содержащего углерод, оказывается на порядок меньше, чем у оксида без углерода. Это связано с тем, что отрицательный потенциал Ni, оказывается достаточным для того, чтобы затруднить подход иона кислорода к атомам металла через оксидную пленку.Приведенная модель не противоречит тому, что оксидная пленка никеля с дырочной проводимостью, вызванной легированием никеля, соответствующими компонентами, тоже тоньше, чем без них. В этом случае недостаток электронов на поверхности оксида не обеспечиваетионизацию атомов кислорода и проникновение их к металлу сквозь пленку. Проведенные исследования позволяют создать математическую модель структуры пленки на поверхности никеля с низким переходным сопротивлением, обеспечивающей улучшение паяемости никеля. Перечень ссылок 1.Раствор для электролитического получения никелевых покрытий Бондаренко А.В. Бубликов Е.И. Уфимцева А.с.1320263, СССР МКИ С 25 Д 3/12.−Заявл. 17.09.85, Опубл. 26.08.87, Бюл. № 17

313

УДК 621.313 ФОТОВОЛЬТАИКА ЛОКАЛЬНОГО ОБЪЕКТА Вакула Б.В., студ.; Чашко М.В., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г.Донецк, Украина) Работа посвящена применению солнечной батареи для электропитания дачи, фермы и т.п. В настоящее время в мире развивается применение возобновляемых источников энергии, главным образом солнечных батарей и ветрогенераторов, для замены традиционного электропитания от централизованных источников по линиям электропередач [1]. Особенностями солнечных батарей является зависимость от внешних условий (положения солнца над горизонтом и наличия облачности), сравнительно невысокое выходное напряжение, постоянный ток на выходе. Они обусловливают необходимость применения в системах питания аккумулятора и электронных регулирующих устройств. Цель работы – предложить устройства, обеспечивающие электропитание локального объекта от солнечной батареи. Материалы и результаты исследования. Исходные положения таковы. Солнечная батарея является источником тока, значение которого зависит от потока света. Батарея выполнена из элементов, соединенных последовательно в ветви – для получения достаточного выходного напряжения, а ветви соединены параллельно – для получения достаточного тока. Напряжение выходное батареи не может быть очень высоким во избежание пробоя солнечного элемента на подложку. Ограничений же по суммарному току нет – количество параллельных ветвей может быть как угодно большим. Локальный объект содержит потребители электроэнергии: освещение, нагрев и охлаждение, насосы и вентиляторы, сравнительно удаленные объекты, например, флигели, птичники и т.п. На основании изложенного предложены схемы согласования солнечной батареи и электропотребителей. Для освещения, нагрева и охлаждения применено напряжение однофазного переменного тока стандартного значения, например, 220 В. Для возможности применения обычного оборудования, рассчитанного на это напряжение. Непосредственным источником энергии должна стать аккумуляторная батарея, постоянное напряжение которой преобразуется в переменное напряжение промышленной частоты и стандартного значения. Электрическая схема устройства представлена на рис. 1. dc/dc

AБ

dc/ac

CБ

Рисунок 1 – Устройство преобразования энергии солнечной батареи. 314

Ориентировочное значение напряжения, на которое следует выбирать аккумулятор и полупроводниковые преобразователи, определяются из следующих соображений. Амплитудное значение первой гармоники напряжения вида прямоугольных знакопеременных импульсов длиной половина периода [2, с.551]

U1 A = 4U АБ π ,

(1)

где U 1A – амплитуда 1й гармоники выходного напряжения инвертора, В; U AБ – напряжение аккумуляторной батареи, В. Относительно действующего значения

U 1 A = 2U Д ,

(2)

где U Д – действующее значение выходного напряжения инвертора, В. Отсюда следует, что U АБ ≈ 1,1 U Д . В частности, для напряжения 220 В необходимое напряжение батареи составляет приблизительно 250 В. Следующая группа потребителей – ирригация и отдаленные объекты. Их особенности в применении трехфазных электрических двигателей стандартного напряжения и частоты, например, 380 В 50 Гц, а для передачи электроэнергии на расстояние целесообразно применить более высокое напряжение – для уменьшения потерь при передаче. Непосредственным источником энергии также является аккумуляторная батарея, заряжаемая от солнечной батареи. Напряжение батареи преобразуется в трехфазное напряжение промышленной частоты и стандартного значения. Электрическая схема устройства представлена на рис. 2.

CБ

dc/dc

dc/ac

AБ

Рисунок 2 – Преобразование солнечной энергии в 3-х фазное напряжение. Она содержит солнечные батареи СБ, dc/dc конверторы каждой батареи, аккумулятор АБ, инвертор. При работе устройства конверторы повышают напряжение солнечной батареи до значения, обусловленного стандартным напряжением переменного тока. Этим напряжением заряжается аккумулятор. Инвертор преобразует напряжение аккумулятора в трехфазное переменное. Напряжение аккумулятора определяется амплитудным значением линейного напряжения, так что:

U АБ = 2U Д .

(3)

Например, для напряжения переменного тока 380 В U АБ приблизительно 540 В. 315

Ток, на который должны быть рассчитаны полупроводниковые ключи, определяется мощностью нагрузки. Он может быть определен по формуле

I ПП = РН 3U АБ ,

(4)

где I ПП – среднее значение тока полупроводниковых ключей, А; Р Н – мощность на выходе инвертора, Вт. Площадь СБ определяется из следующих соображений. Плотность солнечного излучения 1 кВт/м2. КПД промышленного солнечного элемента 16%. Тогда площадь СБ

S СБ =

РН , η СБ ПС γ

(5)

где η СБ – КПД СБ, 16%, П С – плотность солнечного излучения, кВт/м2, γ – относительная продолжительность солнечного времени в течение суток. Для мощности нагрузки 10 кВт и продолжительности солнечной части суток 12 часов необходимая площадь солнечной батареи ≈ 130 м2. Это приблизительно площадь наклонной крыши дома периметром 10х10 м. Объем аккумулятора. Емкость аккумулятора определяется мощностью нагрузки и интервалом времени, в течение которых солнце не освещает СБ. Если аккумулятор отдает энергию в течение t часов с нагрузкой Р Н , необходимый объем аккумуляторной батареи

VAБ = PH t pV ,

(6)

где V АБ – объем аккумулятора, м3; t – длительность работы батареи между зарядами, час; р V – удельная емкость аккумулятора, кВт·ч/м3. Например, при нагрузке Р Н =10 кВт, t = 12 час и р V = 80 кВт·ч/м3 [3], V АБ = 1,5 м3, что составляет менее 1% от объема дома указанного выше периметра. Выводы. Современная полупроводниковая техника и схемотехника обеспечивают электропитание солнечной энергией объекта, удаленного от магистралей электропередач. Площадь солнечной батареи, размещенной на крыше дома, достаточна для обеспечения электропотребителей локального объекта. Необходимый объем аккумуляторной батареи составляет незначимую величину в объеме строения. Перечень ссылок 1. Каргиев М. В. Распределенная генерация энергии с использованием возобновляемых источников энергии/ Каргиев М. В. // Еnergy fresh, 2010, № 1, С. 42 – 46. 2. Бронштейн И.Н. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов/ И.Н. Бронштейн, К.А. Семендяев– М.: Наука, 1981, -720 с. 3. Аккумуляторные батареи тяговые ТАБ. – http://www.zeus.ua/catalog/15/.

316

УДК 62.83 К ВЫБОРУ РАЦИОНАЛЬНОГО ЭЛЕКТРОПРИВОДА НАСОСОВ ПРИ МОДЕРНИЗАЦИИ ВОДОНАПОРНЫХ СТАНЦИЙ ГОРОДА Вербицкий Л.И.,студент (Донской государственный технический университет, г.Ростов-на-Дону, Россия) Ряд водонапорных станций города оборудован насосами с вентильноиндукторными двигателями (ВИД). Эти двигатели отличаются простотой конструкции ротора и статора, отсутствием обмоток на роторе. У ВИД имеется возможность активной регулировки мощности. Однако, в процессе работы преобразователей частоты (ПЧ) в комплекте с ВИД были выявлены недостатки в работе индукторных приводов. Моноблочность исполнения конструкции (ПЧ в одном корпусе с ВИД) приводит к тому, что в случае отказа одного из компонентов вся система выходит из строя. По результатам энергоаудита установлено, что для привода с ВИД номинальной мощностью 5,5 кВт зарегистрирована максимальная потребляемая активная мощность 3,37 кВт, при этом фактический КПД насосной установки составил 7,7%. Это говорит о недостаточности диапазона регулирования частоты (1200-3000 об/мин), что не позволяет реализовать в должной мере функцию энергосбережения. Пример суточного графика потребления активной мощности, кВт, электроприводом насоса с ВИД водонапорной станции показан на рисунке 1.

Рисунок 1 – потребление активной мощности водонапорной станции Насосный агрегат невозможно запускать в работу по байпасной схеме из-за особенностей двигателя-ВИД, способного питаться только от специализированного ПЧ. Это существенно снижает надежность водоснабжения города. Предлагается, в процессе капитальных ремонтов насосных агрегатов заменить ВИД приводами переменного тока с асинхронными двигателями и ПЧ. Стоимость ПЧ «ТРИОЛ» со степенью защиты IP 54 в диапазоне мощностей 15 … 75 кВт сопоставима с фактически затрачиваемыми средствами на ремонт ВИД-приводов в течение двух лет. 317

УДК 621.314 КОРИДОРНОЕ ОСВЕЩЕНИЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РЕЛЕ ВРЕМЕНИ Вишневский Д. Т., студент; Бершадский И. А., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Управлять освещением учебного корпуса не простая задача. Для более эффективного использования электроэнергии свет необходимо включать в определенное время, то есть тогда когда он необходим. А так как один человек проследить за всем этим не может (так как учебный корпус очень большой) поэтому в управлении освещением нам поможет интеллектуальное реле Moeller. С помощью данного реле Moeller возможно осуществить множество различных задач в осуществлении энергосбережения учебного корпуса. Освещение коридорных участков и лестничных холлов с участием реле Moeller и недельного таймера. С помощью “EASY” нам необходимо разделить освещение на три секции и включать освещение лестничного участка, и две секции коридорного участка. Главной особенностью данной программы является, включение и выключение освещения автоматически без участия человека, а также возможностью ручного управления светом в любое время суток. Для этого был предусмотрен ключ S1 – осуществляющий выбор режима. При ручном режиме нет ограничения времени (напр., праздничные дни, пожар). При автоматическом режиме освещение предусмотрен следующий режим работы коридорного участка: понедельник-суббота с 7.05 до 8.15; 9.20 – 10.05; 11.10 – 11.55; 13.00 – 13.45; 14.50 – 15.25 по окончанию циклов включения и выключения в 15.20 звучит сирена, сообщающая об окончании работы. В 15.25 выключается освещение в секциях 1 и 2 в то время когда свет выключен, работают датчики движения, которые будут включать несколько ламп по присутствию человека для небольшого освещения коридорных участков. Секция 3 лестничного участка срабатывает через датчик освещения, который подключен к нашему реле и срабатывает в темное время, начиная с 7.00 до 20.00 т.к. до закрытия университета лестничные проходы должны освещаться полностью по окончанию рабаты в 19.30 звучит сирена, сигнализирующая полному отключению освещения. Подключение 1. Входные сигналы I1 – Переключатель S1 (Автоматика ВКЛ/ВЫКЛ) I2 – выключатель S2 (секция H1) I3 – выключатель S3 (секция H2) I4 – выключатель S4 (секция H3) I5 – выключатель S5 (секция H1-Н2-Н3) В1 – аналоговый вход измерения силы света 2. Выходные сигналы Q1 – освещение Н1 (Секция 1) Q2 – освещение Н2 (Секция 2) Q3 – освещение Н3 (Секция 3) Q4 – сирена E1 3. Параметры Т1 – время импульса сигнала сирены 318

1 время освещения секции 1+2 2 время освещения секция 3 3 время включения сирены E1

Рисунок 1 – Фрагмент программы (аналоговый вход измерения силы света)

Рисунок 2 – Схема подключения запрограммированного реле Moeller 319

По предварительным расчетам, данный способ позволит сэкономить очень много денег, ведь количество потребленной электроэнергии в год уменьшится на 44% [4]. Уровень освещенности учебного корпуса осуществляемся машиной, а это в свою очередь как мы все уже давно знаем, что лучше чем человек, может выполнить только заранее запрограммированная машина. Внедрение данного источника экономии электроэнергии требует определенную сумму денег, но по предварительным подсчетам было рассчитано, что данное оборудование окупит себя через 2,5-3 месяца. Перечень ссылок 1. EASY – Примеры использования управляющего реле – с. 6. 2. Научно – технический журнал «EASY – это просто» – с. 69. 3. Журнал «Программируемый логический контроллер easy Contol EC4-200» – c.18 http://www.moeller.ru 4. Всеукраинскую научно-техническую конференцию студентов: “Электротехника, электроника и микропроцессорная техника”. [Энергосбережение учебных корпусов с помощью интеллектуальных реле Moeller.] Д. Т. Вишневский. Донецк – 2012г.

320

УДК 621.314 ЭНЕРГОСБЕРЕГАЮЩИЕ МЕРОПРИЯТИЯ В ОСВЕТИТЕЛЬНЫХ УСТАНОВКАХ Вишневский Д. Т., студент; Бершадский И. А., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) С целью экономии электроэнергии в осветительных установках технического университета (ТУ) были рекомендованы следующие мероприятия: 1) Замена люминесцентных ламп на лампы меньшей мощности в холле и коридоре. Замена люминесцентных ламп на лампы меньшей мощности производится по мере их перегорания и не требует дополнительных денежных затрат. Величина экономии при этом составит 7,5% от годового потребления. При годовом потреблении люминесцентными лампами на 4 этаже 8 учебного корпуса в коридоре 1642кВт*ч/г и в холле 410кВт*ч/г общая сумма экономии электроэнергии составит 153,9 кВт*ч/г, умножая на 8 этажей мы получим полное электропотребление всех холлов и коридоров 8 учебного корпуса 1231,2 кВт/г. В финансовом выражении составляет В = 1071,14 грн/г. Срок окупаемости модернизации системы освещения: РВ = I0 /В = 0/1071,14 = 0.

(1)

Чистый дисконтированный доход: грн./г, (2) где

n=10лет,

(3)

где r - реальная процентная ставка; n - экономический срок службы мероприятия. nr - номинальная процентная ставка (соответствует заемной процентной ставке банка); b - уровень инфляции. Так как мероприятие является беззатратным и дает значительную годовую экономию, то оно является прибыльным и рекомендуется к осуществлению. 2) Замена ламп накаливания эконом лампами. В настоящее время в 8 учебном корпусе на 4 этаже число ламп накаливания составляет 284 из них 114 штук ламп накаливания ( мощность каждой лампы 100 Вт), и 170шт. эконом которые в расчете учитываться не будут. Как и в предыдущих расчетах умножая на 8 получим полное электропотребление. Данное решение выбрано потому как лампы перегорают довольно быстро, и невозможно сделать точного расчета. Светоотдача ламп накаливания 10 лм/Вт, эконом ламп 24 Вт 75 лм/Вт. Реальные данные эконом ламп значительно ниже, поэтому рекомендуется 100 Вт лампы накаливания заменять 24 Вт лампами эконом в соотношении 1:1. Следовательно, мощность эконом ламп, необходимых для замены ламп накаливания равна 91200 Вт, т. е. 912 светильника с эконом лампами по 24 Вт. (21888Вт). Для более точных расчетов необходимо добавить к с – коэффициент спроса 321

для 100кВт к с = 0,75; Для 25кВт к с =0,85; Получим 68400 Вт для ламп накаливания и 18604,8 Вт для эконом ламп. Стоимость одной лампы 20грн. а ) Установка 912светильников обойдется в: грн.;

(4)

Данное мероприятие позволяет сэкономить 49,8 кВт*ч электроэнергии что в финансовом выражении составляет В = 43,32 грн/час. На сегодняшний момент в гривнах расчетная номинальная процентная ставка банков n r =33%, а уровень инфляции b = 8%. На основании шестидневного в неделю рабочего графика (с учетом заочной формы обучения) была подсчитана длительность часов работы в год всех ламп, и аудиторное освещение составило 600ч/г. Срок окупаемости модернизации системы освещения: РВ = I0 /В = 18240 / (43,32*600) = 0.7 лет.

(5)

Чистый дисконтированный доход: грн., (6) где

; n=10лет;

(7)

Индекс доходности: NPVQ = NPV/I0 = 80 503,60/18240= 4,41

(8)

б) Установка светильников с электронным ПРА обойдется в: I 0 = n * g;

(9)

где n – количество светильников (холл, коридор); g – стоимость ПРА. ;

(10)

Электронный пускорегулирующий аппарат позволяет экономить 20% от потребляемой электроэнергии, т. е. можно получить экономию еще больше чем в случае 1. Данное мероприятие позволяет экономить 328,4 кВт *ч в коридоре, и 82 кВт/ч в холле. Что в финансовом выражении составляет Вк =65,70 грн/ч. Вх = 16,4грн/ч. На период расчета в гривнах расчетная номинальная процентная ставка банков n r =33%, а уровень инфляции b = 8%. Срок окупаемости модернизации системы освещения: лет.

(11) грн., (12)

где

; n=10лет;

(13)

NPVQ = NPV/I0 =536 825,85/39 680=13,53

(14)

322

Из произведенных расчетов можно сделать вывод, что мероприятие прибыльное как при внедрении люминесцентных ламп с обычным электромагнитным ПРА, так и с электронным ПРА. 3) Автоматизация управления освещением Внедрение автоматизации управления освещением даст годовую экономию электроэнергии на освещение 40% в коридорах и холлах 8 учебного корпусам или 820,8 кВт*ч/г * 8 этажей получим 6566,4 кВт*ч/г денежном выражении это составит В = 5712,80 грн. Затраты на данное мероприятие составят I 0 = 4500 грн. (Стоимость реле 1700грн, промежуточные реле 3шт*8эт*10грн=240грн, кабель 500грн, программирование оборудования 1000грн, установка оборудования 1000грн, соединители 60грн) Срок окупаемости модернизации системы освещения: РВ = I0 / В = 4500/ 5712,80 = 0,78лет.

(15) грн., (16)

где

; n=10лет;

(17)

NPVQ = NPV/I0 =17202,93/4500 = 3,82.

(18)

Из произведенных расчетов можно сделать вывод, что мероприятие является прибыльным, несмотря на большие капитальные вложения. Перечень ссылок 1. Электронный журнал по энергосбережению: - 14ст. http://esco-ecosys.narod.ru/ 2. Всеукраинская научно-техническая конференция студентов: “Электротехника, электроника и микропроцессорная техника”. [Энергосбережение учебных корпусов с помощью интеллектуальных реле Moeller.] Д. Т. Вишневский. Донецк – 2012г. 3. Научно - технический журнал «EASY – это просто» – с. 69.

323

УДК 519.63 (075.8) МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПЕРЕХОДНОГО ПРОЦЕССА В ВЫХОДНОЙ ЦЕПИ УПРАВЛЯЕМОГО ЭЛЕКТРОХИМИЧЕСКОГО СОПРОТИВЛЕНИЯ С КОМПЛЕКСНОЙ НАГРУЗКОЙ. Герасименко Е.Ю.; Герасименко Р.Ю.; Голованов А.А. (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) Управляемое электрохимическое сопротивление (УЭХС) представляет собой цилиндрический проводник (подложку) длиною l прямоугольного сечения a × r , изготовленный из стеклографита. Если на боковую поверхность УЭХС наносить электрохимическим способом тонкий слой металла, то сечение слоеного проводника будет увеличиваться, а его сопротивление уменьшаться. Зависимость выходного сопротивления УЭХС от тока в цепи управления определяется формулой ρ0 ρ ml

R(t ) =

ρ0

k ∫ I y (t )dt 0

γ ml

+ ρ m ar

где I y (t ) - ток управления, ρ 0 - удельное сопротивление подложки, ρ m - удельное сопротивление осаждаемого металла, k - электрохимический эквивалент осаждаемого металла, γ m - объемная плотность осаждаемого металла. Требуется рассчитать переходной процесс в выходной цепи УЭХС с комплексной нагрузкой R0 − L0 − C0 (рис. 1) при включении на постоянную э.д.с. E0 .

Рисунок 1 - Включение R(t ) с комплексной нагрузкой Второй закон Кирхгофа для приведенной на рис. 1 схемы имеет вид t

i (t ) R(t ) + i (t ) R0 + L0

di (t ) 1 i (t )dt = E 0 . + dt C 0 ∫0

324

(1)

Для получения дифференциального продифференцируем (1) по t .

уравнения

относительно

di (t ) dR (t ) di (t ) d 2 i (t ) 1 R (t ) + i (t ) + R0 + L0 + i (t ) = 0. dt dt dt C0 dt 2

i (t )

(2)

Уравнение (2)после преобразований приобретает вид L0

d 2 i (t ) di (t ) 1 dR(t ) + ( R0 + R(t )) +( + )i (t ) = 0. 2 dt C0 dt dt

(3)

Получим начальные условия для дифференциального уравнения (3) По законам коммутации для схемы на рис. 1 можно записать i (0 − 0) = i (0 + 0) = 0 ,

(4)

u C0 (0 − 0) = u C0 (0 + 0) = 0.

(5)

Из (4) следует, что i (0) = 0 .

(6)

С помощью (4) и (5) для начального момента t = 0 + 0 из (1) можно получить di (0) L0 = E 0 , откуда имеем dt

di (0) E 0 . = dt L0

(7)

Дифференциальное уравнение (3) – уравнение второго порядка с переменными коэффициентами. Поэтому в общем случае оно аналитически не разрешимо. Для решения задачи Коши (3), (6), (7) используем численный метод Эйлера. Введем в рассмотрение функции di (t ) dx (1) . = x (t ) = i (t ) , x (t ) = dt dt (1)

( 2)

С учетом введенных функций задача Коши (3), (6), (7)сводится к задаче Коши для системы нормальных уравнений

 dx (1) (t ) = x (2) (t )   dt  (2) 1 1 dR (t ) (1) R (t ) R0 (2)  dx (t ) = −( + + ) x (t ) ) x (t ) − (  dt L0C0 L0 dt L0 L0

(8)

с начальными условиями x (1) (0) = 0 ,

x ( 2 ) (0) =

E0 . L0

Введем в рассмотрение следующие векторы:

325

(9) (10)

__  f ( x (1) (t ); x ( 2 ) (t ); t )  __  x (1) (t )  __  x (1) (0)   , X (0) =  , X (t ) =  ( 2 )  , F ( x (1) (t ); x ( 2 ) (t ); t ) =  1 (1)  x ( 2 ) (0)   f ( x (t ); x ( 2 ) (t ); t )  ( ) x t       2

где f1 ( x (1) (t ); x ( 2 ) (t ); t ) = x ( 2 ) (t )

f 2 ( x (1) (t ); x ( 2 ) (t ); t ) = −(

1 1 dR(t ) (1) R(t ) R0 ( 2 ) + ) x (t ) − ( + ) x (t ) . L0 C 0 L0 dt L0 L0

Введенные векторы позволяют задачу (8)-(10) записать в векторной форме: __

d x (t ) __ (1) = F ( x (t ); x ( 2 ) (t ); t ) dt

(11)

с начальным условием  x (1) (0)  X (0) =  ( 2 )  .  x (0)  __

(12)

Задачу Коши (11), (12) будем решать методом Эйлера в векторной форме [1] __

j +1

= X j + h F ( X (j1) ; X (j 2 ) (t ); t j ) , __

где X 0 = X (0) , h=

(13) (14)

t max . n

Векторному итерационному процессу (13), (14) соответствуют два скалярных процесса (1) (1) (2)  x (1) +1 x j + hf1 ( x j ; x j ; t j )  j=  (2) (2) (1) (2)  x= j +1 x j + hf 2 ( x j ; x j ; t j )

(15)

при начальных условиях

x0(1) = 0 ,

x0(2) =

326

E0 . L0

(16) (17)

Рисунок 2 - График эквивалентности i (t )

) I= При C0 = 10−2 Ф, R0 = 10 Ом, L0 = 10−2 Гн I y (t= 0 0,010 А, E0 = 1 В была рассчитана зависимость тока i (t ) (рис. 2) в схеме, представленной на рис. 1. Перечень ссылок 1.Герасименко Е.Ю., Скакунова Т.П., Герасименко Р.Ю. Математическое моделирование переходного процесса в выходной цепи УЭХС. Вестник ДГТУ, 2012 г, №3, г. Ростов-на-Дону.

327

УДК 621.317.61:622.012.2 МОДЕЛЮВАННЯ К.З. В МЕРЕЖІ АСИНХРОНОГО ДВИГУНА Дулін І.А., студент; Ковальова І.В., асистент (Донецький національний технічний університет, м. Донецьк, Україна) Електротехнічний комплекс шахтної дільниці представляє собою сукупність кабельних ліній, асинхронних двигунів (АД) споживачів, комутаційної апаратури та дільничної трансформаторної підстанції (ТП) (рис. 1). Тяжкі умови експлуатації – обмежені розміри виробок, висока вологість, значний зміст вугільного пилу в атмосфері, а також не стаціонарність роботи технологічного обладнання – призводять до частих механічних ушкоджень кабелів живлення, що, у свою чергу, є причиною виникнення таких небезпечних аварійних станів, як короткі замикання (к.з.). Струм короткого замикання, обумовлений напругою джерела, обмежується активними та індуктивними опорами джерела і ділянки електромережі (наприклад, кабелю) до точки к.з. З огляду на те, що зазначені опори мають украй малі значення, величина струму к.з. може досягти декількох тисяч Ампер. А існуюча тенденція до підвищення номінальної напруги живлення та зниження електричного опору силових кіл електрообладнання (застосування трансформаторних підстанції та АД підвищеної потужності, гнучких кабелів підвищеного перерізу) ще більш сприяє збільшенню струмів короткого замикання. Виділена при цьому теплова енергія може не тільки призвести до пошкодження електрообладнання, але й викликати пожежу або вибух метано-повітряної суміші.

Рисунок 1 – Принципова схема дільничної мережі Засоби максимального струмового захисту, якими оснащена вся комутаційна апаратура шахтної дільниці, виконують захисне відключення у час, відповідно до нормативних документів [1]. Проте аварійний стан при цьому продовжує підтримуватись зворотною ЕРС обертання АД раніш ввімкнених споживачів, які переходять до режиму вибігу. Сучасна теорія короткого замикання не враховує процеси, які протікають у кабелі живлення асинхронного двигуна після захисного відключення напруги живлення зі сторони трансформаторної підстанції. Тому дослідження перехідних процесів при виникненні к.з. в живлячому кабелі АД з урахуванням впливу його зворотно ЕРС обертання представляється актуальним. Практичний інтерес представляє процес зміни струму в місці пошкодження кабеля живлення за наявності наступних видів замикань: трифазне симетричне к.з., двофазне к.з. та однофазне замикання на землю. На рис.2 наведена схема заміщення дільничної мережі, прийнята для моделювання: Ea, Eb, Ec – ЭДС фаз трансформатора; Ia, Ib, Ic – струми фаз 328

трансформатора; Zтр – повний опір фази трансформатора; Zk – повний опір фази кабельної лінії; Zн – повний опір фази навантаження.

Рисунок 2 - Схема заміщення найпростішої дільничної мережі Процеси, що відбуваються в мережі АД при короткому замиканні, можуть бути досліджені засобами комп'ютерного моделювання. Скористаємося розширенням SimPowerSystem системи MATLAB. На рис. 3 представлена відповідна SimPowerSystem-модель, що складається з наступних частин: 1. Вторинна обмотка рудничної трансформаторної підстанції - ТСВП–630 (Rтр = 0,017Ом, Хтр = 0,0776 Ом); 2. Кабельна лінія довжиною 200 м (кабель марки КГЕШ 3*50, Rk = 0,394Ом/км, Lk = 0,26*10-3 Гн/км, Ck = 0,67*10-6 Ф/км); 3. Асинхронний двигун(1ЭКВ3,5-200, Uн = 660В, Рн = 200кВт); 4. Автоматичний вимикач (tср = 2мс).

Рисунок 3 - SimPowerSystem-модель дільничної мережі, прийнята для дослідження перехідних процесів при виникненні коротких замикань Були промодельовані 3 види к.з. і отримані відповідні залежності зміни струму в місці ушкодження: 1. Трифазне к.з. – струм к.з. у фазі А виміряний амперметром А1 (рис. 4); 2. Двофазне к.з. між фазами А і В - струми к.з. виміряні: у фазі А – амперметр А1, у фазі В – амперметр А3, та фазі С – амперметр А5(рис. 5); 3. Однофазне к.з. (фаза А) на землю - струм к.з. в колі замикання виміряний – амперметром А7 (рис. 6). 329

Рисунок 4 – струм к.з. у фазі А при трифазному к.з. (амперметр А1)

Рисунок 5 – струм к.з. у фазах А, B, C при двофазному к.з. між фазами А і В (амперметри А1, А3, А5)

Рисунок 6 – струм к.з. в аварійному колі при однофазному к.з. фази А на землю (амперметр А7) В результаті виконаних досліджень комп’ютерної моделі шахтної дільничної мережі встановлений характер зміни складової струму к.з., обумовленої дією ЕРС обертання АД, що був ввімкнений в аварійному приєднанні. Перехідний процес супроводжується інтенсивним підвищенням струму в місці пошкодження з подальшим зниженням за амплітудою (за експоненціальним законом) та частотою. Наведена модель дозволяє аналізувати процеси при зміні параметрів об’єкта дослідження (довжина кабельної лінії, потужність ТП і АД та ін.). Перелік посилань 1.Правила безпеки у вугільних шахтах: затверджено наказом Державного комітету України з промислової безпеки, охорони праці та гірничого нагляду 22.03.2010 N 62. – К., 2010. 330

УДК 621.31 ПЕРЕДАЧА СОЛНЕЧНОЙ ЭНЕРГИИ В ЭЛЕКТРИЧЕСКУЮ СЕТЬ Захарченко А. А., студент, Чашко М.В., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г.Донецк, Украина) Работа посвящена использованию солнечной батареи (СБ) как элемента электрической системы. В настоящее время в мире развивается концепция Smart Grid, интеллектуальной энергосистемы, предполагающей объединение в одну электрическую сеть различных источников электроэнергии, в частности, солнечных батарей [1]. Особенность работы СБ на сеть состоит в необходимости поддерживать максимально возможный КПД и постоянное напряжение, равное напряжению сети, при изменении условий освещения. Цель работы – предложить устройства, обеспечивающие согласование параметров СБ как генератора электроэнергии с системой электропередачи. Материалы и результаты исследования. Исходные положения таковы. Напряжение выходное СБ сравнительно невысоко и не может быть повышено последовательным соединением элементов из-за опасности электрического пробоя. Напряжение же системы, в которую передается энергия – тысячи вольт. Отсюда задача – повысить напряжение СБ до напряжения высоковольтной сети средствами электроники. СБ преобразует энергию солнечного света в энергию постоянного электрического тока. А в системе, в которую передается энергия, она циркулирует в виде трехфазного переменного тока. Отсюда следующая задача – преобразовать ток СБ в переменный трехфазный. СБ является источником тока, который зависит от потока света. С изменением освещенности изменяется мощность СБ, КПД же ее желательно поддерживать максимально возможным. Поэтому следующая задача – с изменением условий освещенности так изменять ток нагрузки, чтобы КПД было максимально возможным. Структура устройства передачи энергии СБ в сеть представлено на рис. 1.

сеть

инвертор

СБ

dc/dc

трансформатор

Рисунок 1 – Преобразование энергии солнечной батареи для передачи в сеть. Устройство содержит солнечную батарею, повышающий напряжение dc/dc конвертор, инвертор и повышающий трансформатор. При работе устройства солнечная батарея преобразует солнечное излучение в электрический ток напряжением несколько десятков вольт. Dc/dc конвертор повышает напряжение до сотен вольт и передает на инвертор. Инвертор выполняет функции преобразования постоянного тока в переменный трехфазный и управления током, передаваемым в сеть. трансформатор по331

вышает выходное напряжение инвертора до напряжения сети. В результате энергия солнечного излучения передается в сеть высокого напряжения. Электрическая схема преобразования показана на рис. 2. dc/ac dc/dc CБ Устройство управления

Рисунок 2 – Преобразование солнечной энергии в 3-х фазное напряжение. В качестве силовых элементов преобразователя применены транзисторы IGBT, работающие в ключевом режиме. Устройство управления обеспечивает необходимую частоту и скважность их переключения. Для поддержания максимально возможного КПД необходимо сравнивать мощность, передаваемую в сеть, с текущей мощностью СБ и поддерживать их отношение максимальным:

η=

PC = ηmax , PCБ

где η – КПД устройства передачи энергии; Р С – мощность, передаваемая в сеть, ВА; Р СБ – мощность, преобразованная СБ из солнечного излучения, ВА. Соответственно, устройство управления преобразованием энергии солнечной в электрическую должно 1. определять РСБ и Р С ; 2. отношение РС к Р СБ ; 3. изменять Р С так, чтобы при изменении Р СБ КПД оставался максимально возможным для текущего значения Р СБ . Выводы. Современная полупроводниковая техника обеспечивают возможность передачи солнечной энергии в магистраль электропередачи. Для обеспечения максимального использования солнечной батареи необходимо измерять мощность солнечного излучения и мощность электрической энергии, передаваемой в сеть. Реализация алгоритма максимизации КПД обеспечивается изменением угла включения ключей инвертора. Перечень ссылок 1. Каргиев М. В. Распределенная генерация энергии с использованием возобновляемых источников энергии/ Каргиев М. В. // Еnergy fresh, 2010, № 1, С. 42 – 46.

332

УДК 621.313 СРАВНЕНИЕ СПОСОБОВ ФОРМИРОВАНИЯ ТОКА ВЕНТИЛЬНОГО РЕАКТИВНОГО ДВИГАТЕЛЯ ПРИ ИЗМЕНЕНИИ УПРАВЛЯЮЩИХ ПАРАМЕТРОВ Згарбул А.В., студент; Лужнев А.И., аспирант (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Вентильный реактивный двигатель (ВРД) является двигателем управляемым током[1,2]. Поэтому способ формирования фазных токов в ВРД оказывает существенное влияние на его энергетические характеристики и эффективность работы. В данной статье исследуется влияние параметров управления, а именно углов включения (θ t0 ) и отключения (θ t1 ) фаз, на токи двигателя и его электромагнитный момент при разных способах формирования токовой волны. Рассмотрены два способа формирования фазного тока. Первым способом является ограничение значения тока на определенном уровне (уставке тока), вторым способом - формирование тока фазы по кривой тока насыщения ВРД, предложенный в [3]. На рисунке 1 приведен ток фазы ВРД при разных способах его формирования. Целью статьи является сравнение способов формирования тока по эффективности преобразования энергии в электромеханическом преобразователе ВРД при различных управляющих параметрах.

а) б) Рисунок 1 – Форма тока фаз ВРД. а) формирование по току насыщения; б) формирование по уставке. Исследование проведено методом математического моделирования для двух четырехфазных ВРД конфигурации 8/6, параметры которых приведены в табл. 1. Таблица 1 — Параметры исследуемых двигателей ЭДС Частота Номинальный Номинальный Индукция Мощность питания, вращения угол включения угол выключения насыщения P, кВт В n ном , об/мин θ t0 , град. θ t1 , град B, Тл 0,13

100

1500

-22,5

-7,5

1,6

130

615

-22,5

-7,5

1,7

Моделирование выполнено в диапазоне частот вращения, при которых фазный ток при включении успевает достичь значения, определяемого кривой тока насыщения. Управляющие параметры — углы включения θ t0 и отключения θ t1 изменяются в пределах от -30° до -20° и от -10° до-5° соответственно. 333

Результаты моделирования приведены на рис. 2–4. M, Н·м 1,8

M, Н·м 1,6

1,6

1,4 1,2

1,4

1,2

0,8

0,6

0,8 -32,5

-30

-27,5

-25

-22,5

θ, ° -17,5

-20

0,4 -32,5

-30

-27,5

-25

-22,5

-20

θ, ° -17,5

формирование тока по насыщению формирование тока по уставке

а) б) Рисунок 2 — Графики зависимости M = f(θ t0 ) для ВРД 130 Вт при θ t1 =-7,5° а) 500 об/мин; б) 1500 об/мин. M, Н·м 900

M, Н·м 800

800

700 600

700

500

600

400

500

300

400

200

300

100

200 -32,5

θ, ° -30

-27,5

-25

-22,5

-20

0 -32,5

-17,5

-30

-27,5

-25

-22,5

-20

θ, ° -17,5

формирование тока по насыщению формирование тока по уставке

а) б) Рисунок 3 — Графики зависимости M = f(θ t0 ) для ВРД 15 кВт при θ t1 =-7,5° а) 300 об/мин; б) 600 об/мин. M, Н·м 1,4

M, Н·м 0,85

1,35 0,8

1,3 1,25

0,75

1,2

0,7

1,15 0,65

1,1 1,05 -12,5

-10

-7,5

-5

θ, ° -2,5

0,6 -12,5

θ, ° -10

-7,5

-5

-2,5

формирование тока по насыщению формирование тока по уставке

Рисунок 4 — Графики зависимости M = f(θ t1 ) для ВРД 130 Вт при θ t0 =-22,5° а) 500 об/мин; б) 1500 об/мин. Критерием

сравнения

выступает 334

электромагнитный

момент

механическаямощность P мех двигателя при одинаковых средних токах фаз Iф.ср за период коммутации. При формировании по уставке тока, уставка подбирается такой, чтобы средний ток фазы равнялся соответствующему среднему току при формировании по току насыщения. Из графиков видно, что при увеличении угла включения средний момент двигателя существенно возрастает, а при увеличении угла отключения уменьшается, но в меньшей степени. Это связано с тем, что максимум тока смещается в область более эффективного формирования момента двигателя. На большинстве диапазонов частот вращения и углов коммутации при равных средних токах фаз электромагнитный момент ВРД принимает большие значения при формировании тока по кривой насыщения. Исключением, как видно из рис. 2, являются большие углы включения при малых скоростях вращения. Это обусловлено тем, что в этих случаях ток фазы успевает достичь максимального тока насыщения до того, как проводимость магнитного зазора начнет существенно изменяться, чтобы создать вращающий момент, а соответственно механическую мощность. Данный режим работы неэффективен для обоих способов формирования тока, но позволяет создать дополнительный момент в случае формирования тока по уставке. Из сравнительного анализа способов формирования токовой волны можно сделать вывод о преимуществе формирования по кривой тока насыщения при скоростях и параметрах управления близких к номинальным. Больший электромагнитный момент и развиваемая мощность при том же токе, а соответственно и потерях позволяют получить больший КПД, снизить коммутационную нагрузку на силовые элементы. Формирование тока по кривой насыщения предполагает меньшую частоту коммутаций, а следовательно и высокочастотных пульсаций момента, но больший размах их колебаний. Перечень ссылок 1. Бычков М.Г. Вентильно-индукторный электропривод: алгоритмы и системы управления // М.Г. Бычков. «Рынок Электротехники», № 1, 2008 г. с. 130-137 2. Красовский А.Б. Получение максимальной выходной мощности вентильноиндукторного электропривода средствами управления // А.Б. Красовский «Электричество», №9, 2002. - C. 22-29 3. Васильев Л.А. Повышение эффективности вентильно-реактивного двигателя. // Л.А. Васильев, Ю.В. Мнускин. В зб. наукових праць ДонДТУ. Серія: „Електромеханіка і енергетика”, вип. 17: Донецьк: ДонДТУ, 2000. – С. 102-105.

335

УДК 621.791.14 НЕРАЗЪЕМНЫЕ СОЕДИНЕНИЯ КОНСТРУКЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ, ПОЛУЧАЕМЫЕ ПЛАСТИЧЕСКИМ ДЕФОРМИРОВАНИЕМ С РОТАЦИОННЫМ НАГРЕВОМ ТРЕНИЕМ Крамской А.В., аспирант. (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) В настоящее время получение неразъемных соединений из однородных материалов, как правило, не вызывает большой сложности. В то время как получение соединений разнородных материалов (например, соединений сталь-алюминий, медьалюминий, алюминий-керамика) является довольно сложной, а зачастую невыполнимой технической задачей. Наиболее часто для выполнения таких соединений применяются заклёпочные соединения. Процесс создания клепаного соединения имеет ряд серьезных недостатков, наиболее существенными из которых являются: – высокая трудоёмкость; – ослабление сечения деталей; – отсутствие герметичности соединения; – снижение электропроводности соединения. Для устранения этих проблем в данной статье рассматриваются современные инновационные способы соединения разнородных материалов. Анализ отечественной и зарубежной литературы показал, что в промышленно развитых странах все большее применение для получения неразъемных соединений находит технология STIR-LOCK [1]. Схема получения соединения представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Схема технологии STIR-LOCK Основной отличительной особенностью получаемого по технологии STIR-LOCK является то, что, тело заклепки образуется за счет основного металла, который при более низких температурах переходит в вязкопластическое состояние. Процесс получения соединения заключается в следующем: При заглублении вращающегося инструмента в тело расположенной сверху более лекгоплавкой детали (на рис.1 в технический алюминий) в результате трения инструмента о деталь, происходит её нагрев, и материал пластифицируется, а за счет перемещения инструмента, установленного под углом, перед ним возникает волна пластически деформированного металла, который заполняет заранее подготовленные цилиндрические отверстия. К основным параметрам технологического процесса получения соединения относятся: 336

- скорость вращения инструмента, ω; - скорость сварки, Vсв ; - угол наклона инструмента, α; - глубина погружения инструмента, l, или осевое усилие, Рz ; - конструкция инструмента. К преимуществам технологии можно отнести: - Высокую производительность. - Низкую трудоемкость. - Простота автоматизации процесса, низкая квалификация персонала. - Экологичность процесса. - Полученные соединения хорошо работают при телескопическом соединении труб, когда обеспечивается работа соединений на срез. Вместе с тем процесс имеет ряд недостатков: - Требуется жесткое закрепление соединяемых деталей. - Низкая прочность соединения при работе на отрыв. Для повышения механической прочности соединений при работе на отрыв на кафедре «МиАСП» ДГТУ была разработана и запатентована технология получения неразъемного соединения пластическим деформированием с ротационным нагревом трением. Схема процесса представлена на рисунке 2.

Рисунок 2 – Схема процесса получения неразъемного соединения пластическим деформированием с ротационным нагревом трением Соединение осуществляется следующим образом: На детали 2, выполненной из тугоплавкого материала, например, стали, перфорируют отверстия, на внутренней поверхности которых выполняют метрическую или коническую резьбу. На стол фрезерного станка укладывают деталь 2, сверху устанавливают деталь 3, например, из алюминиевого сплава. Эти детали жёстко закрепляют на столе. После чего, к ним подводят вращающийся инструмент 1, заглубляют его в деталь 3 и осуществляют перемещение вдоль отверстий. За счет трения торца цилиндрического инструмента 1 о деталь 3 происходит нагрев соединяемых деталей. А за счёт наклона инструмента 1 и его движения возникает давление. При этом более пластичный материал детали 3 заполняет отверстия с резьбой в детали 2, образуя неразъемное резьбовое соединение. Механические испытания образцов показали увеличение несущей способности соединения примерно в 2 раза (см. таблицу 1). [2] В ходе дальнейших исследований была рассмотрена возможность получения комбинированных паяно-заклепочных соединений. Технический результат достигается за счет того, что в способе получения соединения деталей из разнородных материалов включающем выполнение в детали 337

из более тугоплавкого материала отверстий и воздействие на деталь из более легкоплавкого материала вращающимся цилиндрическим инструментом, между деталями предварительно наносят подслой из материала с температурой плавления ниже температуры плавления используемых материалов. При воздействии на деталь из более легкоплавкого материала вращающимся цилиндрическим инструментом формируется заклёпка из более легкоплавкого материала за счёт создаваемого инструментом давления и нагрева. Одновременно с этим материал подслоя расплавляется и образует паяное соединение. Действие изгибающего момента на такое соединение уменьшается. В результате чего образованное соединение выдерживает более высокие нагрузки. Механические испытания экспериментально полученных образцов показали увеличение несущей способности в среднем до 1200 кг (табл. 1), а разрушение происходит по стальной пластине. Еще одним перспективным видом неразъемного соединения разнородных материалов, разработанным на кафедре «МиАСП», является комбинация при использовании болтового или винтового соединения, совместно с СТП. Сущность процесса заключается в следующем. Вначале в пластине из алюминия или алюминиевого сплава сверлятся сквозные отверстия. Затем эти отверстия зенкуются таким образом, чтобы в них утопали головки саморезов на 0,4-0,5 мм глубже поверхности пластины. После этого алюминиевая пластина соединяется саморезами с пластиной из любого другого материала. Пластины закрепляются. Затем вращающийся инструмент в виде цилиндра с плоским торцом, установленный под углом (1-5)о по отношению к вертикальной внедряют в алюминиевую пластину на глубину 0,1 - 0,3 мм. При этом происходит нагрев и пластифицирование алюминиевой детали, а инструмент перемещается вдоль отверстий углом вперёд. При этом пластифицированный металл, перемещающийся над головками винтов или болтов, заполняет пустоты и «закрывает» винты или болтывнутри пластины. Таким образом, образуется механическое, герметичное соединение винтами или болтами, защищенное от внешней коррозионной среды. [3] Таблица 1 - Результаты испытания контрольных образцов на статическое растяжение Тип образца Соединение по технологии STIR-LOCK Соединение с заклепками в М6 Паяно-заклепочные соединения

Максимальное усилие до среза, кгс 400 750 1200

Перечень ссылок 1.Котлышев Р.Р. Современное состояние соединения металлов способами сварки трением с перемешиванием / Р.Р. Котлышев, А.Г. Артеменко // Сварочное производство: сб. тр. молодых учёных / ДГТУ. – Ростов н/Д, 2008. – С. 12-16. 2.Пат.2443526 Российская Федерация, МПК51 В23К 28/02, В23К 20/12. Способ получения соединения разнородных материалов/ В. Ф. Лукьянов, Ю.Г. Людмирский, Р. Р. Котлышев, А. В. Крамской, С. А. Гунин, Е. С. Бубенок. - № 2010135322/02; заявл. 23.08.10; опубл. 27.02.12, Бюл. №6. – 7 с. 3.Крамской А.В. Неразъемные соединения, получаемые сваркой трением с перемешиванием // Сварочное производство: сб. тр. молодых учёных / ДГТУ. – Ростов н/Д, 2011. – С. 18-22. 338

УДК 622.23 СТРУКТУРА СИСТЕМИ АВТОМАТИЧНОГО КОНТРОЛЮ ОСНОВНИХ ПАРАМЕТРІВ ВУГЛЕДОБУВНОГО КОМПЛЕКСУ Лахам С.А., студент; Василець С.В., доц., к.т.н. (Донецький національний технічний університет, м. Донецьк, Україна) Вугледобувний комплекс технологічної дільниці вугільної шахти складається з вугледобувного комбайна, скребкового конвеєра, гідравлічного кріплення, маслостанції та інших допоміжних механізмів [1]. Актуальність розробки системи автоматичного контролю основних експлуатаційних та технологічних параметрів машин та механізмів, що входять до складу вугледобувного комплексу, обумовлена необхідністю підвищення показників надійності, продуктивності та безпеки роботи вугледобувної дільниці шахти [2]. Система автоматичного контролю основних параметрів добувного комплексу може працювати як самостійно з видачею інформації на пульти оператора та гірничного диспетчера, так і у складі системи безлюдної виїмки вугілля. Розрізняють дві групи способів безлюдної виїмки: з кріпленням та без кріплення привибійного простору. У першому випадку присутність людей у вибої допускається тільки під час профілактичних і ремонтних робіт, монтажу та демонтажу обладнання, тобто при зупинці робіт з виїмки, у другому - людина за умовами технології робіт і безпеки не може або не повинен перебувати в забої. Безлюдна виїмка з кріпленням привибійного простору включає відпрацювання пластів механізованими комплексами або агрегатами. В процесі виїмки люди перебувають поза очисного забою і керують виїмковими машинами і перерозподілом кріплення дістанціонно [3]. Безлюдна виїмка без кріплення привибійного простору проводиться буровими і шнекобуровимі установками, комбайнами, віброустройства, буровибуховим способом. До цієї групи належать також стругова виїмка, шахтна гідромеханізація та ін. З метою скорочення втрат і збільшення навантаження на забій застосовують технологію з розбурювання свердловин при зворотному ході. Перспективний напрямок розвитку безлюдної виїмки - створення кібернетичних автоматизованих систем виїмки, що дозволяють вести її в автоматичному режимі з урахуванням даних систем спостереження та аналізу інформації про стан робіт в очисному вибої. Головним об’єктом у вибої є комбайн, який оснащується засобами автоматизації, такими як, автоматичний регулятор навантаження, що забезпечує необхідний режим роботи, системою керування положення ріжучих органів та iншими. Також забiй має наступнi апарати автоматизації, до яких можно вiднести апаратуру керування двигунами комбайна і конвеєра, апаратуру автоматичного управління кріпленням, апарат захисту електродвигунів при перекиданні та вiд пуску, що не відбувся, і тому подібне. Для якісного управління процесом добичі вугілля необхідно контролювати наступні основні параметри: напруга і струм електродвигунів систем подачі та різання комбайна, привода скребкового конвеєра, температура обмоток електродвигунів, частоти обертання їх роторів; визначення положення видобувного комбайна та його робочих органів; визначення продуктивності; визначення кордону «порода-вугілля»; контроль концентрації метану, контроль ланцюга скребкового конвеєра, тощо. 339

340

Витая

Маслостанция 2

Гидравлическая крепь

Сливной трубопровод крепи

Маслостанция 1

Нагнетательный трубопровод крепи

RS485

БП

МК2 Т

ДДЭ

УС

ДДЭ

УС

пара

ДН

ДРЭ

ГР

ДРЭ

ГР

ДТОД

ДТ

БП

УС

АЦП

УС

ГР

УС

ГР

RS485

ДГУ

БП

МК1

ВСП

УС

ГР

УС

ГР

УС

ДТОД

ДТ

ДТОД

БКПК

ДН

КВ

ДН

Ленточный конвейер

БП

ГР

БП

УС

ГР

ДМ

Скребковый конвейер

ГР

УС

ГР

Добычной комбайн

Рисунок 1 – Структурна схема системи контролю автоматичного контролю основних параметрiв вугледобувного комплексу

ЖКИ

Пульт диспечера

Контроль вказаних параметрів є невід'ємною частиною системи автоматизованого керування вугледобувним комплексом, впровадження якої дозволить підвищити показники надійності роботи гірничого обладнання за рахунок раннього прогнозування відмов, збільшити продуктивність, знизити тривалість простоїв забійного обладнання, знизити імовірність травмування робітників. Таким чином мета роботи – обгрунтувати структуру системи автоматичного контролю основних параметрів вугледобувного комплексу. На рис. 1 наведена структурна схема пропонованої системи, де прийняті наступні позначення: ДН - датчик напруги; ДТОД - датчик температури; ДТ датчик струму обмоток двигуна; АЦП - аналогово-цифровий перетворювач (наприклад, типу TLC542C); Т – тахогенератор; ГР - гальванічна розв'язка; УС пристрій узгодження; ДМ - датчик метану (наприклад, ДМ-4); ДГУ - датчик кордону вугілля (радіоізотопний); КВ - конвеєрні ваги; ДРЭ - датчик витрати емульсії; БП - блок живлення; ДДЕ - датчик тиску емульсії; ЖКИ – рідкокристалічний індикатор; МК - мікроконтролер; БКПК - блок контролю положення комбайна, що передбачає використання датчика Холла для вимірюванні кількість обертів приводний зірочки, за яким обраховується місце розташування комбайна. Система передбачає використання мікропроцесорної техніки для зчитування, обробки, зберігання та передачі даних за допомогою інтерфейсу RS485 на пульт оператора, де вони виводяться на рідкокристалічний індикатор в режимі реального часу. Також, можливо організувати зберігання даних і видачі параметрів за певний час, наприклад за місяць, для аналізу протікання процесів в очисному забої та внесення коригувань в його роботу. В якості мікроконтролера, призначеного для збору даних, і подальшої передачі інформації використовується ATmega16 [4]. Для обробки сигналів з аналогових датчиків використовується зовнішній 8-бітний АЦП [5] (наприклад, типу TLC542C), який передає дані у мікроконтролер по послідовному інтерфейсу. В якості мікроконтролера, що приймає і передає дані на елемент індикації, використовується ATtiny2313. Дана галузь досить перспективна і в майбутньому планується створити систему, в якій можна було б зовсім виключити роботу людини, крім налагоджувальних робіт, і тих, які неможливо зробити без людини. Планується постійне оновлення елементної бази, коректування системи в ході проведення випробувальних робіт. Перелік посилань 1.Квантовіч Л.І., Гетопанов В.Н. Гірські машини: Підручник для технікумів. М.: Недра, 1989. 304 с. 2.Інноваційний розвиток Донецького регіону: стан та перспективи / Амітан В.Н., Філатов Д.Є. - Донецьк, ТОВ "Південно-Захід". 2002. -182с. 3.Автоматизация очистного оборудования для выемки угля без постоянного присутствия людей в забое: Учеб. пособие / Силаев В. И., Оксенгендлер М. Э., Черняк З. А. – М.: 1984. – 120с. 4.Евстіфеев А.В. - Мікроконтролери AVR сімейств Tiny і Mega фірми ATMEL, 5-е изд., Стер. - М.: Видавничий дім «Додека-XXI», 2008. - 560С. 5.Опадчій Ю. Ф., Глудкін О.П. Аналогова та цифрова електроніка. - М., 2002.

341

УДК 621.316.311.017 О КОМПЕНСАЦИИ РЕАКТИВНОЙ МОЩНОСТИ В СИСТЕМЕ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ДОННТУ Луговская И.В., студент; Ищук В.C., студент; Солёный С.В., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Необходимость энергосбережения становится все более актуальной. Это обусловлено все большим дефицитом и увеличением стоимости энергоресурсов, ростом объемов производства и инфраструктуры городов. Большинство потребителей электроэнергии наряду с активной мощностью потребляют и реактивную мощность, которая расходуется на создание электромагнитных полей и является бесполезной. Наличие в низковольтной электрической сети (НЭС) реактивной мощности снижает качество электроэнергии, приводит к увеличению платы за электроэнергию, дополнительным потерям и перегреву электропроводов, перегрузке подстанций, необходимости завышения мощности силовых трансформаторов и сечения кабелей, просадкам напряжения в системе электроснабжения. В НЭС при чисто активной нагрузке протекающий ток не опережает и не запаздывает от напряжения. При индуктивной нагрузке ток отстает от напряжения, при емкостной – опережает напряжение. При работе электродвигателей, компрессоров, электромагнитов и др., что наиболее типично для большинства потребителей нагрузка имеет индуктивный характер и в общей потребляемой мощности присутствует реактивная мощность. В этом случае снижается коэффициент мощности и для его повышения необходимо подключать емкостную нагрузку, которая компенсирует индуктивную составляющую. Результирующая нагрузка приближается к чисто активной и коэффициент мощности приобретает максимальное значение. Для компенсации реактивной мощности применяются конденсаторные батареи, в автоматизированном режиме повышающие коэффициент мощности и тем самым, снижающие общие потери потребителя. В частности, при повышении cosφ с 0,5 до 0,9 реактивная мощность снижается на 44 %. Применение конденсаторных батарей позволяет снизить объем потребляемой реактивной мощности и добиться экономического эффекта в вопросах энергосбережения [1-3]. Таким образом, идея работы состоит в снижении потребления реактивной мощности в НЭС учебных корпусов ДонНТУ путем применения автоматизированной системы компенсации реактивной мощности. Цель работы – разработать автоматизированную систему компенсации реактивной мощности в НЭС учебных корпусов ДонНТУ. В качестве объекта компенсации реактивной мощности выбрана однолинейная схема электроснабжения одного из учебных корпусов ДонНТУ (рис. 1). Компенсация реактивной мощности особенно необходима для потребителей, имеющих низкий коэффициент мощности. В частности, это касается потребителей с большим числом эксплуатируемых асинхронных двигателей (cosφ=0,7), особенно в режиме их недозагрузки (cosφ=0,5) – подъемно-транспортные механизмы и др. Анализ (рис. 1) показывает, что к однолинейной схеме электроснабжения учебного корпуса подключаются следующие потребители (присоединения) с пониженным cosφ: освещение всего учебного корпуса (люминесцентные лампы, компактные люминесцентные лампы и др.); силовое электрооборудование лифтов 342

(асинхронные двигатели и др.); насосы подачи воды (асинхронные двигатели и др.); вентиляция (асинхронные двигатели и др.); также в учебном корпусе находится множество специфических учебных лабораторий с потребителями, имеющими пониженный cosφ (двигательные генераторные нагрузки, автоматика, компьютерная техника и др.). ВВГ 3х(3х120+1х30)

Ввод № 1 от тр-ра № 1

Ввод № 2 от тр-ра № 2

Панель № 15

Панель № 1 Т-0,66 400/5

Wh Панель № 8

СА4У-И672М № 783405

Wh СА4У-И672М № 056038

Контактор АВМ-16 1500 А привод ПВИГ 220 В расцеп АР8АВ 220 В

Панель № 2

Панель № 14

Секция II

Секция I

Панель № 3

Панель № 4

Панель № 5

А 3716 А 3716 160 А 160 А

Панель № 6

Панель № 9

Панель № 7

Панель № 10

Панель № 11

Панель № 12

ПН-2 400 А

АВВГ 4х50 42

ПН-2 400 А

ПН-2 250 А

АВВГ 4х25

ПН-2 100 А

АВВГ 4х50

ПН-2 250 А

АПВ 2х(3х10+1х4)

ПН-2 100 А

АВВГ 2х(4х50)

ПН-2 250 А

АВВГ 4х50

ПН-2 250 А

АВВГ 2х(4х50)

ПН-2 400 А

АВВГ 2х(4х50)

ПН-2 250 А

АВВГ 2х(4х50)

ПН-2 250 А

АВВГ 2х(4х50)

АПВ 3х70+1х35

АПВ 3х35+1х25

ППВ 3х50+1х25

АПВ 2х(3х25+1х16)

ПН-2 250 А

АПВ 3х10+1х4

КГ 3х70+1х50 21

А 3716 А 3716 А 3716 А 3716 160 А 160 А 160 А 160 А

ПН-2 400 А

АПВ 3х70+1х35

ПН-2 250 А

ПН-2 100 А

АПВ 3х10+1х4

АПВ 3х70+1х35

ПН-2 100 А

АВВГ 4х50

А 3716 160 А

ПН-2 250 А

АВВГ 2х(3х6+1х4)

ПН-2 250 А

АПВ 3х70+1х35

ПН-2 400 А

АПВ 2х(3х70+1х35)

3х70+1х35

АПВ 3х50+1х35 8

ПН-2 250 А

АПВ 2х(3х70+1х35)

ПН-2 250 А

АПВ 2х(3х70+1х35)

ПН-2 100 А

КГ 4х10 мм

ПН-2 250 А

АПВ 10 мм

3хАПВ 10 мм

ПН-2 250 А

АВВГ 3х50+1х16

ПН-2 250 А

АВВГ 2х(4х50)

ПН-2 250 А

АВВГ 2х(4х50)

ПН-2 250 А

АПВ 3х70+1х35

А 3716 А 3716 А 3716 А 3716 160 А 160 А 160 А 160 А ПН-2 250 А

АВВГ 3х(4х50)

Т-0,66 400/5

АВВГ 3х35+1х50

ВВГ 3х(3х120+1х30)

Панель № 13

Рисунок 1 – Однолинейная схема электроснабжения одного из учебных корпусов Приблизительные затраты на реактивную мощность электрооборудованием учебного корпуса составляют в год:

потребленную

З годпр = 12 ⋅ ( З1 + З 2 ) = 12 ⋅ (657,73 + 415,80) = 12882,36 , грн.,

где З1 = 657,73 , З 2 = 415,80 – стоимость потребленной реактивной мощности, грн. (сведения предоставлены отделом главного энергетика ДонНТУ за сентябрь месяц). Согласно [3] необходимая мощность конденсаторных батарей рассчитывается по формуле: QКБнеобх. =

WQ Ввод № i Tраб.мес.

(1)

где WQ Ввод № i – потребленная реактивная мощность по вводу № i, квар.час; Tраб.мес. = n ⋅ t p = 20 ⋅ 10 = 200 – время работы конденсаторной батареи в месяц, час/мес, где n = 20 – число рабочих дней в месяц; t p = 10 – длительность работы электрооборудования в сутки (считаем, что она равна длительности рабочего дня приблизительно с 700 до 1700). На ночь, то есть в нашем случае на 14 часов конденсаторные батареи необходимо отключать иначе будет перекомпенсация, а за нее предусмотрены штрафные санкции. Пользуясь формулой (1) рассчитаем необходимую емкость конденсаторной батареи для вводов № 1 и № 2. Ввод № 1: Q КБнеобх.Ввод № 1 =

WQ Ввод № 1 Tраб.мес.

343

21328 = 106,64 , квар. 200

Ввод № 2: QКБнеобх.Ввод № 2 =

WQ Ввод № 2 Tраб.мес.

13483 = 67,415 , квар. 200

Принимаем, что на каждом вводе будет установлена нерегулируемая конденсаторная батарея мощностью 100 квар. Схема автоматизированной системы РВ управления конденсаторными батареями R К представлена на рис. 2, она состоит из реле времени (РВ), контактора (К) и конденсаторной R батареи (КБ). Особенностью данной схемы является то, что необходимо использовать специализированный контактор для коммутации КБ. В момент включения КБ, КБ происходит практически короткое замыкание Рисунок 2 – Схема цепи и ток в ней достаточно велик. Значение автоматизированной системы тока определяется величиной переменного управления КБ напряжения, импедансом выводов КБ, соединяющих кабелей, и обмоток силового трансформатора. При индивидуальной компенсации пик зарядного тока может превышать в 30 раз номинальный ток КБ. Такой значительный ток проходя через обычный контактор может повредить его и КБ. Поэтому необходимо: ограничивать зарядный ток КБ подключением токоограничивающих резисторов R (рис. 2); использовать специализированные контакторы коммутации емкостной нагрузки. Токоограничивающие резисторы включаются параллельно основным контактам специализированного контактора и замыкаются на 4 мс раньше при замыкании и размыкаются на 4 мс позже при размыкании. Это позволяет существенно ограничить выброс напряжения, который происходит при коммутации КБ. В программное РВ необходимо заложить следующую программу: оно должно включиться сразу после начала отработки программы и отключиться через 10 часов, а также должно работать в циклическом режиме с периодом 14 часов. Внедрение автоматизированной системы компенсации реактивной мощности в однолинейной схему электроснабжения учебных корпусов ДонНТУ позволит уменьшить размер оплаты за электроэнергию, обеспечить подачу электроэнергии по кабелю с меньшим сечением (при реконструкции), увеличить срок эксплуатации электрооборудования вследствие его меньшего нагрева, улучшить качество электроэнергии, избежать штрафов за снижение качества электроэнергии пониженным коэффициентом мощности, уменьшить уровень высших гармоник в системе электроснабжения. К секции I и II схемы рис. 1

К секции I и II схемы рис. 1

РВ 1.1

К 1.1

К 1.2

Перечень ссылок 1. Правила устройства электроустановок. – Х.: Изд-во «Форт», Харьков, 2009. – 704 с. 2. Геворкян М.В. Современные компоненты компенсации реактивной мощности (для низковольтных сетей). – Издательство: Додэка-XXI. 2003 г. – 64 стр. 3. Константинов Б.А., Зайцев Г.З. Компенсация реактивной мощности. – Л.: Энергия. Библиотека электромонтера. Выпуск 445. 1976 г. – 104 стр.

344

УДК 620.92 ВІТРОТЕПЛОВА ЕНЕРГОУСТАНОВКА ДЛЯ ДОМОГОСПОДАРСТВА Лучанінов В.Ю., член МАН; Просвірін Д.М., студент; Жарков В.Я., к.т.н., доцент (Таврійський державний агротехнологічний університет, Мелітополь, Україна) Вітроенергетика - це галузь, що має один з самих високих темпів розвитку. За даними світової вітроенергетичної асоціації (WWEA) щорічний приріст світової потужності ВЕУ становить 25…30%. Сумарна потужність ВЕУ у 2011 році досягла 239 ГВт. Лідерами світової вітроенергетики за 2005 - 2011 роки є п’ятірка країн: Китай, США, Німеччина, Іспанія, Індія. Продовжується тенденція щодо подвоєння світової потужності вітроенергетичної галузі кожні три роки. Найвищий у світі темп зростання у 2010 р. продемонструвала Румунія – у 40 разів, на другому місці Болгарія –112%. Китай – практично подвоює свою потужність 5-й рік поспіль. Світове виробництво вітрової електроенергії за 2010 р. становило 430 ТВт.год., і досягло в деяких країнах значної частки від загального: в Данії - 21%, Португалії – 18%, Іспанії – 16%, Німеччині – 9% [1]. Україна, хоча і є лідером з вітроенергетики серед країн СНД, займає 36-те місце в світі, і за останні роки в цій галузі практично нічого не змінила. На кінець 2010 р. в Україні нараховувалося 154 МВт потужностей. Це, в основному, вітроустановки USW56-100, виготовлені в Україні за американською ліцензією, застарілої конструкції – 70-х років. На впровадження ВНДЕ спрямована Державна цільова економічна програма [2]. Проте без використання ВНДЕ, і зокрема енергії вітру, для автономного енергозабезпечення новостворених фермерських господарств на сучасному етапі не обійтися.

Рисунок 1 – Будова ВТУ 345

Значний вклад в енергозабезпечення селянських домогосподарств можуть внести присадибні вітротеплові установки (ВТУ) з безпосереднім перетворенням енергії вітру в теплоту [3]. Нами запатентовано присадибну ВТУ (рис.1), що містить поворотну головку 1 з вітроколесом 2 на горизонтальному валу 3, хвіст 4, жорстко закріплений на кінці хвостової ферми 5 для установки вітроколеса 2 на вітер, встановлені на вершині ґратчастої вежі 6, горизонтальний вал 3 вітроколеса 2 через конічну пару шестерень 7,8 і вертикальний трансмісійний вал 9, з'єднаний кінематично з вихідним валом 10 індукційного перетворювача 11. Лопаті 12 закріплені на маточині 13, жорстко з'єднаній з горизонтальним валом 3 вітроколеса 2. Головка 1 закріплена на поворотному крузі 14, що складається із нижнього кільця 15 і верхнього поворотного кільця 16, між якими вільно встановлені кульки 17, нижнє кільце 15 жорстко закріплене на вершині ґратчастої вежі 6, а на верхньому поворотному кільці 16 закріплений редуктор з конічною парою шестерень 7,8 [4].

Рисунок 2 – Будова ІПЕВТ На вихідному валу 10 індукційного перетворювача 11 (рис.2) жорстко закріплений металевий дисковий ротор 18 з можливістю вільного обертання між нерухомими, співвісно розташованими дисковими магнітопроводами 19, 20 з зубчастою будовою прилеглих дзеркально розташованих торцевих поверхонь. Індукційні обмотки 21 розташовані в кільцевій канавці 22 зубчастого торця кожного магнітопроводу 19, 20. Металевий дисковий ротор 18 виконаний із маловуглецевої сталі з високою магнітною проникливістю, покритий з обох боків шаром матеріалу з високою електропровідністю і оснащений радіальними 346

лопатями 23. Магнітопроводи 19,20 і дисковий ротор 18 установлені співвісно і поміщені в циліндричний резервуар 24 з вхідним 25 та вихідним 26 патрубками. Резервуар 24 виготовлений із немагнітного матеріалу, наприклад із термопластика, і заповнений рідиною. Радіальні лопаті (умовно не показані) розташовані симетрично на ободі металевого дискового ротора 18 під кутом до спільної вертикальної осі з робочим зусиллям в напрямку до вихідного патрубка 26. В прилеглих торцях дискових магнітопроводів 19, 20 виконані дзеркально розташовані радіальні пази 27 з постійним кроком і шириною утворених радіальних зубців 28, рівною ширині пазів 27. Пристрій працює таким чином. Від вітрового потоку вітроколесо 2 зі своїми лопатями 12, закріпленими на маточині 13, разом з горизонтальним валом 3 обертається і передає обертовий момент через кінематично з'єднані конічну пару шестерень 7,8, вертикальний трансмісійний вал 9 і вихідний вал 10 індукційного перетворювача 11 на дисковий ротор 18. При зміні напряму вітру хвіст 4 разом з хвостовою фермою 5 повертає головку 1, закріплену на верхньому поворотному кільці 16 поворотного круга 14, чим установлює вітроколесо 2 на вітер. Дискові магнітопроводи 19, 20 намагнічуються магнітним полем збудження в одному напрямі. Із-за зубчастої будови торців магнітопроводів 19, 20 магнітний потік в зазорі буде неоднорідним. Більша його частина замикатиметься через зубці 28, а менша - через пази 27 магнітопроводів 19, 20. Таким чином, металевий диск при обертанні буде переміщатися в неоднорідному магнітному полі. Радіальні лопаті на ободі металевого дискового ротора 18 збільшують його тепловіддачу і створюють примусову циркуляцію нагрітої рідини. Магнітна індукція в зазорі між магнітопроводами 19, 20 матиме пилковидний характер: між зубцями 28 максимальне значення B max , a між пазами 27 - мінімальне значення B min . Таким чином, при обертанні в неоднорідному магнітному полі, індукція в дисковому роторі 18 пульсує, не змінюючи знака від B max до B min . Її можна представити в вигляді двох складових: змінної, з амплітудою (1) В =0,5 (B max- B min ), і постійної, рівної (2) В =0,5 (B max + B min ). Змінна складова магнітного поля індукує в дисковому роторі 18, а переважно у зовнішньому покритті із матеріалу з високою електропровідністю, ЕРС і вихрові струми частотою f=Zn, де Z - кількість пар зубців; n - частота обертання дискового ротора, с-1. Вихрові струми за законом Джоуля-Ленца нагрівають дисковий ротор 18, переважно його поверхню, а від нього нагрівається рідина в ємності 24, яка може використовуватися для обігріву споруд, парників та теплиць. Постійна складова магнітного потоку ніяких е.р.с. не індукує, тому ця частина магнітного потоку не приймає участі в перетворенні енергії вітру в теплоту. Присадибна ВЕУ побудована із типових конструктивних елементів [5]. Як вежа 5 використана нижня частина опори ЛЕП-154 кВ. Поворотний механізм в вигляді поворотного круга 14 взятий від двовісного автотракторного причепа, наприклад, причепа 2ПТС-6, а конічна пара шестерень 7,8 - від мобільного кормороздавача РММ-5,0. Як горизонтальний вал 3 взято напіввісь заднього моста автомобіля з маточиною 13 на кінці, що вільно обертається в підшипниках панчохи заднього моста автомобіля ГАЗ-53Б, жорстко закріпленій на зварній рамі.

347

Висновок. Впровадження відновлюваних джерел енергії, і зокрема ВТУ, сприяє зменшенню витрат викопного палива – вугілля, нафти, газу, а отже зменшенню викидів парникових газів, що забруднюють атмосферу і призводять до потепління клімату на Землі, економить кошти на енергозабезпечення домогосподарства. Перечень ссылок 1. http//worldwindenergyreport2010_s.pdf. [Електронний ресурс]. 2. Державна цільова економічна програма енергоефективності на 2010—2015 роки. Затверджено постановою Кабінету Міністрів України від 1 березня 2010 року, №243. 3. Жарков В.Я. Від вітроенергетики комерційної до присадибної/ В.Я. Жарков // Проблеми енергозабезпечення та енергозбереження в АПК України: Вісник ХНТУСГ.– Харків, 2010.- Вип. 102. - С. 48-49. 4. Пат. 61502 Україна, МПК (2011.01) F03D1/06, F03D9/00. Присадибна вітротеплова установка/ В.Я. Жарков, В.Ю. Лучанінов.- Заявл. 06.12.2010; Опубл. 25.07.2011.Бюл.№14. 5. Лучанінов В.Ю. Присадибна вітроенергоустановка/ В.Ю. Лучанінов, А.В. Власенко, В.Я. Жарков //Автоматизація технологічних об’єктів та процесів. -Донецьк: ДонНТУ.- 2011.- С.88-91.

348

УДК 622:621.3 ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТИ ЭЛЕКТРОПОРАЖАЮЩЕГО ФАКТОРА ОТКЛЮЧЕННОЙ ОБМОТКИ ДВУХСКОРОСТНОГО АСИНХРОННОГО ДВИГАТЕЛЯ ПРИ ЕГО ЭКСПЛУАТАЦИИ В ШАХТНОЙ ЭЛЕКТРОСЕТИ Мартынюк Л.В., студент; Маренич К.Н., к.т.н., доц (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Двухскоростной асинхронный двигатель (АД) применяется в составе различных технологических установок. В горной промышленности такие двигатели используются в электроприводе скребковых конвейеров (СК). Что позволяет получать два уровня фиксированной скорости (номинальную и пониженную). Номинальная скорость применяется в нормальном режиме работы СК, а пониженная скорость необходима для доставочных операций. Наличие двух статорных обмоток с разным числом полюсов на одном магнитопроводе АД создает предпосылки появления трансформаторного эффекта при включении одной из обмоток, что создает потенциально опасные состояния. В условиях лабораторного стенда осциллографированием выявлены параметры ЭДС в отключенной обмотке статора при подключении к сети другой статорной обмотки (рис. 1). Так при работе АД с номинальной скоростью в обмотке пониженной скорости генерируется трехфазная ЭДС частотой 1650 Гц, а при подключении к сети обмотки пониженной скорости, в обмотке номинальной скорости генерируется ЭДС частотой 650Гц.

Рисунок 1 – Осциллограммы ЭДС статора двухскоростного АД на неподключенных обмотках «пониженной скорости» (а) и «номинальной скорости» (б)

349

Специфическим условием эксплуатации двигателя в шахте является наличие активных и емкостных проводимостей изоляции гибкого кабеля, что создает опасность электротравматизма при касании человеком фазы сети с изолированной нейтралью. Интерес представляет изучение процесса формирования ЭДС в отключенной обмотке статора при условии применения наиболее распространенных марок кабеля с учетом их длины, сечения и возможных активных сопротивлений изоляции. Емкостные сопротивления изоляции в данном случае определяются сечением и протяженностью конкретного кабеля. Рассмотрим ситуацию, когда СК работает на номинальной скорости, т.е. в обмотке пониженной скорости возникает ЭДС частотой 1650 Гц, марка кабеля КГЭШ сечением 25÷70 мм² и длиной 10÷300 м. Активные сопротивления изоляции зависят от ее физического состояния. Примем такие их значения: 100 кОм/фазу (идеальное состояние кабеля), 50 кОм/фазу и 31 кОм/фазу (предельно допустимое сопротивление изоляции в сети 660 В). Исходя из анализа формы ЭДС (рис. 1), процесс формирования трехфазной ЭДС отключенной обмотки статора можем представить в виде последовательного соединения соответствующих фазных источников электропитания с различной частотой. Этим будет моделироваться воздействие на процесс зубцовой ЭДС ротора. Примем активное сопротивление утечки тока равное 1 кОм. Структура компьютерной модели процесса представлена на рис. 2.

Рисунок 2 – Структура компьютерной модели исследования тока утечки на землю в отключенной обмотке пониженной скорости двухскоростного АД Виртуальный осциллограф отображает следующий результат (рис. 3). ЭДС состоит из двух составляющих: несущей частоты и частоты заполнения. Измеряя параметры по осциллограмме, вносим их в структуру модели и получаем следующие обобщенные данные (рис. 4). 350

Рисунок 3 – Фрагмент осциллограммы с виртуального осциллографа

Рисунок 4 – Результирующий график утечки тока Анализ результатов моделирования позволяет сделать вывод об опасности электропоражения человека при касании к фазе отключенной обмотки пониженной скорости работающего двухскоростного АД. Существенное влияние на процесс оказывают емкостные проводимости изоляции кабеля. 351

УДК 621.793 НАНЕСЕНИЕ АМОРФНЫХ ИЗНОСОЖАРОСТОЙКИХ ЗАЩИТНЫХ ПОКРЫТИЙ МЕТОДОМ ЭЛЕКТРОАКУСТИЧЕСКОГО НАПЫЛЕНИЯ Мигель А.Н., студент; Кочетов А.Н., к.т.н. (Донской государственный технический университет, г.Ростов-на-Дону, Россия) Проблема получения нанокристаллических структур в виде поверхностных пленок и увеличение ресурса работы изделий машиностроения и формообразующего инструмента неотъемлемо связаны между собой. Среди всего многообразия новейших высокоэффективных технологических процессов особое место занимает метод электроакустического напыления (ЭЛАН). Данный метод является инновационным, позволяет формировать нанокристаллические защитные плёнки на любых токопроводящих подложках. В основе этой технологии лежит использование комплексной энергии электрической искры и мощного продольно-крутильного ультразвукового поля. Целью работы является оптимизация процесса получения нанокристаллических защитных поверхностных пленок на основе массопереноса материала электрода и последующего формирования структур с прогнозируемыми физико-механическими свойствами методом электроакустического напыления. Для достижения выше указанной цели разработана физическая модель процесса нанесения тонких износожаростойких защитных нанокристаллических пленок методом электроакустического напыления, проведен широкий спектр исследований, которые потребовали использования специально разработанных для этих целей установок. Установка электроакустического напыления тонких нанокристаллических пленок и износожаростойких защитных покрытий схематически представлена на рис.1.

5 4 (+) 6 3

1 7

(-)

Рисунок 1 - Структурная схема установки электроакустического напыления: 1- волновод с закрепленным на его конце электродом; 2- упрочняемая деталь; 3датчик обратной связи; 4- акустическая система; 5- ультразвуковой генератор; 6система управления; 7- электронный ключ; 8- источник питания; C- накопитель энергии. 352

Физическая модель процесса нанесения тонких пленок и упрочнения изделий машиностроения и формообразующего инструмента изображена на рисунке 2.

Рисунок 2 – Физическая модель электроакустического напыления: G1 , G12 , G2 , G3 , G4 – соответствующие модули сдвига; Aп – вектор амплитуды продольных колебаний; Ak – вектор амплитуды крутильных колебаний; A р – результирующий вектор колебаний. Сначала подается высокочастотный сигнал с ультразвукового генератора на магнитострикционный преобразователь, который совершает колебания с частотой подаваемого сигнала. Волновод, совершающий продольно-крутильные колебания, прикреплен к концентратору колебательной скорости. Система управления опрашивает датчик обратной связи так, чтобы на электрод, совершающий продольнокрутильные колебания, был подан разрядный импульс на определенном расстоянии от поверхности упрочняемого образца. В момент подачи разрядного импульса поверхность электрода разогревается приблизительно до 5000 0С, при этом в пространстве между электродом и поверхностью упрочняемой детали образуется мельчайшая «капелька» вещества электрода, находящегося в квазижидкой фазе. На «капельку» действует электрическое поле, которое заставляет двигаться ее по направлению к катоду. При этом в момент ее отрыва от электрода, активная площадь взаимодействия ее с окружающей средой равна S0 . В связи с тем, что электрод совершает продольно-крутильные колебания с ультразвуковой частотой, «капелька» распыляется на еще более мелкие, тем самым, увеличивая активную площадь (S0 ) взаимодействия материала электрода с окружающей средой. При этом из окружающей среды в реакцию вступают такие элементы как азот, углерод и т.д. Искровой процесс при электроакустическом напылении очень сложен и зависит от многих факторов, таких как: атмосферное давление, температура окружающей среды, запыленность помещения, материалов и площади электродов. В течение полупериода происходит перенос вещества электрода на подложку, т.е. на поверхность упрочняемой детали. В химическом составе напыленного слоя мы имеем большое количество карбидов, нитридов, карбонитридов и т.д. За счет диспергирующего воздействия ультразвука в поверхностном слое образуются

353

интерметаллиды, т.е. вещества со сверх свойствами, получение которых в обычных условиях затрудненно. На следующем этапе процесса электроакустического напыления происходит удар электрода о поверхность детали. В связи с тем, что электрод совершает продольно-крутильные колебания наносимый удар можно классифицировать как удар со сдвигом, вызывающий при этом высокочастотную микропластическую деформацию, как поверхности напыленного слоя, так и подложки. По истечении следующего полупериода происходит отход электрода от поверхности детали. Произведем объединение слоев в соответствии с их физикомеханическими свойствами. Исходя из вышеизложенного, мы предполагаем, что процесс упрочнения электроакустическим напылением детали происходит на барьерном уровне. Первый барьер, препятствующий выходу дислокаций на поверхность, будет образован слоями G4 и G12 , второй барьер слоями G3 и G 2 . Исследование фазового состава слоев, полученных методом ЭЛАН на различных сталях, показало, что помимо стабильных фаз вследствие действия плазмы искрового разряда, сверхвысоких скоростей нагрева и охлаждения, а также высокочастотного электромагнитного поля и комплексных УЗК в слое наблюдаются метастабильные промежуточные фазы сложного состава. Идентификация рентгеновских дифрактограмм позволила выявить ряд новых фаз, не зарегистрированных в каталогах ведущих стран. Физическая модель получения тонких нанокристалических поверхностных пленок методом электроакустического напыления позволяет анализировать физические процессы и явления, а также механизм образования двойного барьера, препятствующего выходу дислокаций. Наиболее приемлемым объяснением упрочнения кристаллов являются поверхностные пленки, имеющие нанокристалические структуры, которые предотвращающие выход дислокаций на поверхность, т.е. наблюдается эффект подавление скольжения. Процесс ЭЛАН позволяет получить «двойной барьер», препятствующий выходу дислокаций на поверхность. Первый барьер обусловлен микропластической деформацией приповерхностного слоя упрочняемого изделия, а второй барьер – напыленной пленкой имеющей комбинированный состав нанокристаллических структур и аморфных включений.

354

УДК 621.316.176 ОЦЕНИВАНИЕ ЭМС ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ ПРИ РАБОТЕ ДУГОВОЙ СТАЛЕПЛАВИЛЬНОЙ ПЕЧИ Паркис О.С., студент; Дмитриева Е.Н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Системы перемещения электродов в дуговой сталеплавильной печи работают независимо друг от друга. Поэтому токи фаз не равны между собой, что создаёт несимметрию напряжений в сети электроснабжения. Несимметрия больше всего сказывается на трёхфазных асинхронных и синхронных электродвигателях (АД и СД). В стандарте [1] нормируются трёхсекундные коэффициенты несимметрии в точках общего присоединения, которые используются в коммерческих расчётах за потребляемую электроэнергию и выявления источников нарушения ЭМС. Однако по ним нельзя оценить негативное влияние несимметрии на АД и СД. Целью работы является построение графиков напряжения U 2 обратной последовательности по экспериментальным записям мгновенных значений фазных напряжений, выполненным к.т.н. Лютым А.П., а также оценка дополнительных потерь активной мощности, увеличения температуры перегрева двигателей и сокращения срока их службы. Фазные напряжения u A , u B и u C представлены решётчатыми функциями с шагом квантования Δ = 0,0005 с. Переход к линейным напряжениям осуществляется по формулам: u AB = u A – u B,

u BC = u B – u C ,

u CA = u C – u A.

(1)

Действующие значения U определялись среднеквадратичным осреднением (СКО) процессов (1) на интервале 0,02 с в начале, середине и конце плавки. Была выполнена проверка формулы (Б.18) из [1] для напряжений U 2 . Оказалось, что эта формула иногда даёт комплексные величины или деление на нуль. Причина последнего очевидна: в формуле в знаменателях слагаемых есть величина U AB. При обрыве дуги в фазе A или B она обращается в нуль. Причина первой ошибки заключается в том, что нарушается условие замкнутости треугольника линейных напряжений, принятое при выводе этой формулы. Для устранения отмеченных недостатков предложено либо применять общий метод симметричных составляющих либо производить корректировку. Отработка программ вычислений выполнялась на примере графиков тока ДСП из [2]. По полученному графику I 2 (t) тока обратной последовательности при мощности КЗ 600 МВА и номинальном напряжении 35 кВ осуществлён переход к графику K 2U (t) коэффициентов несимметрии, показанный на рисунке 1. Проверка по критерию Пирсона подтвердила возможность принятия гипотезы о нормальном распределении процесса K 2U (t). Корреляционная функция является экспоненциальной, что свидетельствует об отсутствии колебаний перемещения электродов. Путём СКО коэффициентов несимметрии на интервале 3 с с интегральной вероятностью 0,95 было получено максимальное значение 1,2% трёхсекундного коэффициента несимметрии, которое меньше нормы 2% из [1]. Для мощных электродвигателей оценка ЭМС производится по схеме замещения АД по обратной последовательности, что позволяет определить токи статора и рото355

% K 2U 3 2 1 t

0 0

Рисунок 1 – Изменение коэффициента несимметрии во времени ра, а следовательно, и дополнительные потери активной мощности в сети и двигателе. Процесс изменения температуры превышения рассчитывается в предположении, что двигатель является идеальным тепловым телом с известной постоянной времени. В этом случае температура и квадрат тока обратной последовательности связаны дифференциальным уравнением первого порядка, легко решаемым. Максимальное расчётное значение температуры берётся с интегральной вероятностью 0,95. Сокращение срока службы АД рассчитывается по эффективному току обратной последовательности. Для укрупнённых расчётов большой группы электродвигателей ЭМС оценивается по эмпирическим зависимостям потерь мощности и сокращения срока службы от квадрата эффективного значения коэффициента несимметрии [3, 4]. Рассчитаны предложеные в [4] показатели ЭМС – дозы несимметрии, которые оценивают тепловой износ и превышение температуры «стандартного» АД. В отличие от трёхсекундных коэффициентов несимметрии дозы имеют физический смысл. Выводы. 1. Формула (Б.18) из ГОСТ 13109-97 не является универсальной – вместо неё целесообразно использовать метод симметричных составляющих. 2. Статистическая обработка графиков токов ДСП и напряжений сети для действующих предприятий позволяет оценить допустимость несимметрии, а также ущерб от негативного влияния несимметрии напряжений на двигатели. Полученные статистические характеристики тока обратной последовательности могут быть использованы в проектировании сетей электроснабжения с аналогичными ДСП. Перечень ссылок 1. ГОСТ 13109-97. Межгосударственный стандарт. Электрическая энергия. Совместимость технических средств электромагнитная. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения общего назначения. – Введ. в Украине с 01.01.2000. 2. Ермилов А.А. Основы электроснабжения промышленных предприятий. – М.: Энергоатомиздат, 1983. – 208 с. 3. Кузнецов В.Г., Куренный Э.Г., Лютый А.П. Электромагнитная совместимость. Несимметрия и несинусоидальность напряжения. – Донецк: «Норд-Пресс», 2005. – 250 с. 4. Куренный Э.Г., Дмитриева Е.Н., Лютый А.П., Сидоренко О.А. Оценка и нормирование несимметрии напряжений в системах электроснабжения общего назначения // Электричество, 2008, №4. – С. 18-26.

356

УДК 621.316.933 СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ И ЗАЩИТЫ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СЕТИ ПИТАНИЯ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОЙ МУФТЫ СКОЛЬЖЕНИЯ Петрушин Е.И., студент; Дубинин С.В., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г.Донецк, Украина) Кабельная электрическая сеть питания электромагнитной муфты скольжения (ЭМС) привода горной машины является наиболее повреждаемым звеном в системе автоматизации. Повреждения кабеля могут вызвать такие аварийные ситуации, как короткое замыкание электрических цепей, утечку тока на землю, повреждение элементов системы автоматизации. Одним из эффективных методов предотвращения развития аварийной ситуации является автоматический контроль и защита от утечки тока на землю в цепях питания ЭМС. Электрическая сеть питания ЭМС привода горной машины является комбинированной сетью переменного и постоянного токов с использованием полупроводниковых преобразователей напряжения. Современные системы контроля и защиты подобных сетей (РКУ-Зар1М, БЗК и др. [1,2]) имеют область применения, ограниченную общей протяженностью кабельной сети – 50…200 м. Тенденция увеличения длины современных лав угольных шахт до 300…350м обуславливает необходимость дополнительных исследований с целью обоснования эффективного способа и разработки новых систем контроля и защиты от утечки тока на землю в комбинированных сетях питания ЭМС. В результате критического анализа способов определения эквивалентного сопротивления изоляции комбинированной электрической сети относительно земли, был выбран метод вспомогательных проводимостей, подключаемых к полюсам преобразователя напряжения (полупроводникового управляемого выпрямителя)[3]. Суть метода заключается в поочерёдном подключении двух вспомогательных проводимостей к цепи постоянного тока с целью выявления возможной утечки на землю. Измеряя разность напряжения смещения искусственной нейтралиUсм,при поочередных подключениях вспомогательных проводимостей к полюсам, можно однозначно судить о величине эквивалентного сопротивления утечки на землю Rэ. С целью определения уточненной зависимости Uсм = f (Rэ), проведено компьютерное моделирование с использованием пакета MULTISIM. Принципиальная схема исследуемого участка сети приведена на рисунке 1. На схеме обозначены элементы: Uc – трёхфазная обмотка низшего напряжения силового трансформатора; R1- R7 – сопротивления образующие искусственную нейтраль; Ry1-Ry3 – сопротивления утечек; DC– трёхфазный управляемый выпрямитель по схеме Ларионова; ion – управляемые проводимости; EMS – электромагнитная муфта скольжения. Буквами A, B, C – обозначены места имитации утечек в сети; К1– управляемый ключ, с помощью которого к сети подключается ЭМС. В ходе моделирования были получены графики изменения напряжения смещения искусственной нейтрали, фрагменты которых представлены на рисунке 2. 357

Рисунок 1 – Схема исследуемого участка электрической сети Установлено, что амплитуда переменного напряжения смещения нейтрали однозначно соответствует эквивалентной проводимости электрической сети относительно земли при всех возможных комбинациях снижения проводимости (симметричных трехфазных, двухполюсных, однофазных, двухфазных и однополюсных).

Рисунок 2 – Графики изменения напряжения смещения искусственной нейтрали 358

Аналитическая зависимость напряжения смещения нейтрали от эквивалентного сопротивления (1) была получена методом наименьших квадратов в пакете SigmaPlot при помощи аппроксимации зависимости, полученной при компьютерном эксперименте (рисунок 3). Uсс ( Rэ) = 0,175 +

2,794 ⋅ Rэ (1) 26,137 + Rэ

На рисунке 2 представлены следующие графики изменения напряжения смещения искусственной нейтрали: а) напряжения смещения нейтрали без утечек тока; б) напряжения смещения нейтрали при однофазной утечке; в) напряжения смещения нейтрали при однополюсной утечке.

Рисунок 3 – Зависимость напряжения смещения нейтрали от эквивалентного сопротивления Полученная зависимость позволяет получить исходные данные для разработки новой системы контроля и защиты электрической сети питания ЭМС привода горной машины. Перечень ссылок 1. ЩуцкийВ.И. Повышение надежности и безопасности электромеханических систем с ПЧ. М.:Недра, 1996 – 167 с. 2. А.С. 1273547, МКИ Е 21 С 35/24. Тиристорное устройство управления и защиты электромагнитной муфты скольжения привода горной машины / ДубининС.В., ГриньК.А., СидоренкоИ.Т. –Опубл. 30.11.86; Бюл. №44. 3. ШуринЕ.С. Определение параметров изоляции фаз относительно земли в сети с изолированной нейтралью. М.:Электричество, 1984. №9 – 74 с.

359

УДК 621.316.925 ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНАЯ ЗАЩИТА С УРАВНОВЕШЕННЫМИ НАПРЯЖЕНИЯМИ СИЛОВОГО ТРАНСФОРМАТОРА Проус В.Р., к.т.н., доц. (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) В автономных электроэнергетических системах (АЭС) в качестве первичных преобразователей тока устройств релейной защиты и автоматики (РЗА) находят применение разъемные трансреакторные преобразователи с магнитодиэлектрическими магнитопроводами (МПТ) [1]. Последние работают в режиме близком к холостому ходу, что обеспечивает им некритичность к длине и сечению соединительных линий связи и малые массогабаритные параметры. С учетом этого также дифференциальная защита с МПТ строится по схеме равновесия их выходных напряжений. Распределительная сеть АЭС выполняется, как правило, с изолированной нейтралью, а силовые трансформаторы применяются без масляного заполнения, что продиктовано специфическими условиями эксплуатации. Дифференциальная защита силового трансформатора с соединением обмоток по схеме звезда-треугольник 11 (Y̸∆-11) может быть выполнена в двухфазном односистемном исполнении. Компенсация углового сдвига между вторичными напряжениями достигается путем попарного соединения выходных обмоток МПТ, установленных на стороне высшего напряжения с выходными обмотками МПТ разноименных фаз, установленных на стороне низшего напряжения соответственно [2]. Причем выходные обмотки МПТ могут быть соединены последовательно встречно или согласно, важно лишь, чтобы соединение выходных обмоток их было одинаковым для обеих пар преобразователей. Векторные диаграммы выходных напряжений МПТ, пропорциональных токам на стороне высшего напряжения (звезды) и на стороне низшего напряжения (треугольника), представлены на рисунке 1 а и б. UA

UA UA

-UC UC

-UB

UВ

UВ UВ

-UA

UC UC

UВ

UС UC

а) б) Рисунок 1 – Векторные диаграммы напряжений силового трансформатора в режимах внешнего а и внутреннего б КЗ 360

Для анализа примем, что выходные обмотки МПТ соединены между собой последовательно и встречно. Тогда векторная диаграмма соответствует режимам силового трансформатора: нормальному эксплуатационному и внешнему трехфазному симметричному коротким замыканиям (КЗ) (рисунок 1 а); внутреннему симметричному трехфазному КЗ (рисунок 1б). Суммарные векторы напряжений для фаз А и С U АYC∆ и U СYА∆ соответственно находятся или в противофазе при КЗ вне зоны (рисунок 1а), или совпадают при внутренних замыканиях (рисунок 1б). Соединенные выходными обмотками пары преобразователей МПТ1- МПТ2 и МПТ3- МПТ4 подключены к первичным обмоткам разделительных трансформаторов напряжения Т1 и Т2 соответственно (рисунок 2). Концы вторичных обмоток трансформаторов Т1 и Т2 подключены к входам двухполупериодного выпрямительного моста М1, подсоединенного выходами относительно земли к входам пороговых органов ПО1 и ПО2, выходы которых через логический элемент (Н) «неравнозначность» (исключающее ИЛИ) подключены к элементу выдержки времени ЭВВ.

МПТ4

МПТ1

МПТ3

C МПТ2

Т1

Т2

М1 ПО1

ЭВВ

Откл.

ПО2 Рисунок 2 – Дифференциальная защита силового трансформатора Компенсация неравенства первичных токов силового трансформатора достигается соответствующим выбором коэффициентов преобразования пар МПТ1, МПТ2 и МПТ3, МПТ4. Вторичная обмотка разделительного трансформатора Т2 выполнена понижающей в 2 cos15° раза. С учетом этого в нормальном эксплуатационном режиме силового трансформатора на входах моста М1 присутствуют сигналы, находящиеся в противофазе. При этом срабатывают ПО1 и ПО2 и на входы логического элемента Н поступают сигналы, соответствующие логической единице «1». Поэтому на выходе элемента Н присутствует сигнал, 361

соответствующий логическому нулю «0». В режиме внутреннего КЗ сигналы на входах моста М1 совпадают по фазе, в результате в каждый момент времени в сработанном состоянии находится один из пороговых органов. Поэтому на выходе элемента Н будет присутствовать логическая единица «1» и через выдержку времени произойдет аварийное отключение силового трансформатора. Для отстройки от бросков намагничивающего тока силового трансформатора использован времяимпульсный принцип, применение которого эффективно, вследствие близости к нулю угловых погрешностей МПТ [3].

Перечень ссылок 1. Темирев А.П. Разработка и создание элементов интегрированных корабельных электроэнергетических систем. – Ростов-на-Дону: Изд-во Ростовского университета, 2005. – 546 с. 2. А. с. 1145403 СССР. Устройство для дифференциальной защиты силового трансформатора / Е.Н. Габов, А.С. Дордий, В.Р. Проус. Опубл. 15.03.85. Бюл. № 10. 3. Проус В.Р., Цыгулев Н.И. Метод оценки погрешности работы первичных трансреакторных преобразователей тока. Изв. вузов Электромеханика.– 2008. Специальный вып. С. 110-112.

362

УДК 622.48 СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬЮ ВЕНТИЛЯТОРА ГЛАВНОГО ПРОВЕТРИВАНИЯ РыбачокТ.Н., студентка; НеежмаковС.В.,к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г.Донецк, Украина) Работа вентилятора главного проветривания (ВГП) шахты зависит от параметров вентиляционной сети: общего аэродинамического сопротивления, необходимого количества воздуха, подаваемого в шахту для проветривания, естественной тяги сети и др.[3]. Эти величины совместно с техническими характеристиками вентилятора определяют рабочий режим последнего. Не все рабочие режимы ВГП являются технически и экономически целесообразными. Это обусловлено рядом особенностей работы вентилятора: продолжительным режимом работы, редкими, но тяжелыми для электропривода установки пусками,малыми пусковыми моментами и др. Неустойчивые режимы сопровождаются неравномерной производительностью ВГП, а также вызывают перегрузку двигателя и являются причиной поломки вала вентилятора [3]. С целью исключения неустойчивой работы вентилятора его рабочие режимы должны располагаться на нисходящей ветви напорной характеристики, т.е. депрессия вентилятора не должна превышать 90% от максимального значения.С точки зрения экономичности рабочий режим должен обеспечивать КПД вентилятора более 70% от максимального значения. Для решения такого рода задач ВГП должен быть оборудован системой автоматического управления подачей вентилятора (САУПВ). Управление производительностью осуществляется за счёт аэродинамического регулирования или путём регулирования скорости вращения вала вентилятора [2]. Исследование работоспособности и эффективности функционирования САУПВ представляет сложную задачу, решение которой возможно лишь с применением методов алгоритмизации и моделирования на ЭВМ. В работе [1] рассмотренаСАУПВ, принцип функционирования которой заключается в автоматическом регулировании угла установки лопаток направляющего аппарата (НА) вентилятора, т.к. данный способ наиболее применим в установках большой мощности при регулировании с поддержанием постоянной производительности. Объектом управления в системе является «вентилятор - сеть» ВС, который состоит из двух звеньев: вентиляционной сети шахты С и собственно вентилятораВ.Выходной параметр объекта — количество воздуха, поступающеев шахту за счёт работы вентиляторной установки. Измерение количества воздуха, подаваемого в шахту, производится датчиком расхода воздухаД Р В . Возмущающее воздействие на объекте - это эквивалентное отверстие сетиА(t), которое изменяется во времени. Диапазон изменения эквивалентного отверстия сети может изменяться в пределах 0,3-4,2 м2. Входное воздействие — угол установки лопаток направляющего аппарата φ – формируется в результате перемещения приводного кольца НА. Для управления приводом НА используются пускатели бесконтактные реверсивные.Пускатель (реле) получает команды от управляющего устройства, которое представляет собой электронный блок, выполненный на базе микроконтроллера. На вход блока поступают сигналы с измерительных датчиков, 363

сравниваются, формируется сигнал рассогласования фактической и требуемой подачи воздуха. Далее сигнал посредством регулятора преобразуется у управляющее воздействие, которое поступает на вход пускателя привода НА. Результаты моделирования показали, что при изменении требуемого количества воздуха, подаваемого в шахту, переходный процесс в вентиляционной сети будет длиться 120-130с с перерегулированием 10%, а ВГП перейдет в устойчивое состояние через 6с с перерегулированием 14% [1]. Полученные показатели качества являются оптимальными для данной системы. На основании результатов моделирования можно перейти к технической реализации САУПВ. Структурная схема САУПВ приведена на рисунке 1, на котором обозначено: - ДПВ – датчик производительности вентилятора; - ДДВ – датчик давления вентилятора; - ДРВ – датчик расхода воздуха; - УС – узел согласования; - БП – блок питания; - МК – микроконтроллер; - ЖКД – жидкокристаллический дисплей; - БУПВ – блок управления подачей вентилятора; - RS – интерфейс передачи данных; - ПСИ – панель светодиодной индикации; - ИР – исполнительное реле; - БРП – блок реверсивных пускателей; - ЭД – приводной электродвигатель направляющего аппарата (НА). -

Рисунок 1 – Структурная схема системы автоматического управления производительностью вентилятора (САУПВ) Первичные приборы (датчики расхода воздуха, производительности и давления вентилятора) предназначены для непосредственного измерения расхода и давления 364

воздуха и преобразования их значений в пропорциональный электрический сигнал с последующей передачей его в блок управления подачей вентилятора БУПВ. Производительность вентиляторных установок с центробежными вентиляторами замеряется устройствами нескольких типов. Наибольшее распространение получили измерительные вставки типа сужающего устройства, датчик типа «крыло» и осредняющие насадки. Для передачи электрических сигналов, формируемых датчиками, в блок БУПВ предназначен узел согласования УС. Датчики отбора и передачи информации в БУПВ являются аналоговыми, поэтому для их согласования необходимо использовать операционные усилители. В состав УС входят три операционных усилителя, два из которых работают в режиме компарации. Панель светодиодной индикации ПСИ предназначена для визуализации работы блока БУПВ и управления системой САУПВ с пульта горного диспетчера. ПСИ состоит из четырёх светодиодных индикаторов: «Работа схемы», «Подача воздуха в норме», «Уменьшить подачу», «Увеличить подачу». Также на панели находится кнопа «Разрешить автоматическую стабилизацию подачи», при нажатии которой диспетчер дает согласие на автоматическую стабилизацию подачи. Для управления приводным электродвигателем НА в САУПВ предназначено исполнительное реле ИР типа РЭС43. Реле пылебрызгозащищённое, герконовое, одностабильное постоянного тока, которое предназначено для коммутации электрических цепей постоянного и переменного тока частотой до 10 кГц. БлокБУПВ является основным функциональным узлом САУПВ. Блок состоит из микроконтроллера типа ATmega8, жидкокристаллического дисплея типа ВС1602АGP и блока питания БП.Для связи БУПВ с управляющей ЭВМ применён интерфейс передачи данных типа RS485. В компьютерах, специально предназначенных для промышленного применения, по стандарту RS485 выполнены входные и выходные цепи одного из коммуникационных портов (СОМ1 или СОМ2). На рисунке 2 представлен алгоритм работы САУПВ, который объясняет её принцип действия. Основными оперативно-контролируемыми величинами являются количество воздуха, подаваемого в шахту, и производительность ВГП. От датчиков (ДДВ, ДПВ, ДРВ станции контроля) поступают электрические сигналы о значении давления и производительности ВГП, а также количества воздуха, подаваемого в шахту. Далее сигналы от каждого датчика отдельно воспринимаются операционными усилителями, которые преобразуют первичные сигналы в унифицированные выходные электрические сигналы 0-5 мА и передают их в микроконтроллер, которыйв соответствии с заложенной в его память программой управляет исполнительными элементами, подключёнными к его портам ввода/вывода, а именно: светодиодными индикаторами на панели ПСИ и исполнительным реле для включения/отключения привода НА. Питание схемы напряжением +5 В осуществляется от трансформатора напряжением 12 В. Переменное напряжение преобразуется в постоянное диодным выпрямителем и подаётся на схему через стабилизатор напряжения, выполненный на микросхеме аналогового типа. Для повышения помехоустойчивости питающего напряжения в блоке питания предусмотрен фильтр. Система работает в двух режимах: нормальном режиме и режиме автоматической стабилизации подачи (рис. 2).В нормальном режиме работы при подаче питания на схему производится непрерывный контроль давления, производительности вентилятора и расходавоздуха. При этом исполнительное реле 365

начало

2 Инициализация портов МК 3 Qp, Qв, Qф А 4

да

нет

Qф=Qр

5 HL1=0 HL2=1 HL3=0 HL4=0

да

Qф<Qр

нет 17

9 HL3=1

6 Вывод на ЖКД: «Подача воздуха соответствует норме» Qв, Qф

да

10 SB1=1

HL4=1

11 Формирование управляющего сигнала в МК 12 К1.1=1 13 HL1=1 HL2=0 HL4=0 14 Вывод на ЖКД: «Увеличение подачи вентилятора»

7 конец

да

15 Qв=Qр

да

нет

18 SB1=1

19 Формирование управляющего сигнала в МК 20 К1.2=1 21 HL1=1 HL2=0 HL3=0 22 Вывод на ЖКД: «Уменьшение подачи вентилятора» да 23

нет

нет Qв=Qр

16 HL3=0 HL2=1

HL4=0 HL2=1

Рисунок 2 – Блок-схема алгоритма функционирования САУПВ 366

нет

обесточено, на дисплей LCD блока выводятся численные значения контролируемых величин и сообщение «Подачавоздуха соответствует норме», а на пульте горного диспетчера загораются светодиодный индикатор «Подача воздуха в норме». При отклонении фактического значения подачи от требуемого схема переходит в режим автоматической стабилизации подачи. Но перед этим оператор (горный диспетчер) должен подать управляющий сигнал в БУПВ нажатием кнопки«Разрешить автоматическую стабилизацию подачи». При поступлении сигнала с ПСИ микроконтроллер формирует команду управления, которая передаётся на исполнительное реле. Реле срабатывает и в зависимости от изменения требуемого количества воздуха (больше или меньше) замыкает первыйили второй контакты, которые включены в цепи блока реверсивных пускателей. Пускатель подает команду на включение электродвигателя в приводе НА. Параллельно с работой исполнительных механизмов на ПСИ отключается светодиодный индикатор «Подача воздуха в норме»и включаются индикаторы «Автоматическая стабилизация подачи» и «Увеличить подачу»(или «Уменьшить подачу» в зависимости от увеличения или уменьшения производительности ВГП). На ЖКД выводятся сообщения: «Уменьшение подачи» или «Увеличение подачи». Когда производительность вентилятора будет соответствовать требуемому количеству подаваемого в шахту воздуха вновь включается светодиод «Подача воздуха в норме». Схема возвращается в нормальный режим работы. Применение нового устройства позволит оптимизировать работу вентиляторной установки.Применение микроконтроллера ATmega8 в схеме значительно упрощает работу блока и сопряжение его с аппаратурой автоматизации. В блоке предусмотрены элементы ввода уставок по требуемой производительности и по расходу воздуха, что значительно упрощает управление вентиляционным режимом. Оперативное управление с пульта горного диспетчера позволяет быстро и точно производить стабилизацию подачи вентилятора в зависимости от требуемого расхода воздуха. Это очень важно, потому что вентиляторная установка является одним из наиболее мощных электроустановок шахты. А рациональное регулирование производительностью позволит экономить электроэнергию, затрачиваемую на работу ВГП. В этом заключается техникоэкономический эффект использования разработанного блока БУПВ. Элементная база, с помощью которой разработан блок БУПВ, представляет собой в основном элементы электроники, которые обладают более высокой надежностью и быстродействием по сравнению с релейными элементами. При этом электронные элементы намного дешевле. Например, микроконтроллер ATmega8, который является основным управляющим элементом блока БУПВ, стоит ок. 90 грн. Поэтому реализация разработанного блока не составит больших затрат, а экономический эффект от использования будет на несколько порядков выше. Список ссылок 1. Шахтные вентиляторные установки главного проветривания: /справочник/ Г.А. Бабак и др. – М.: Недра, 1982. 2. Ковалевская В.И., СпивакВ.А., Фальков Б.С. Эксплуатация шахтных вентиляторов. – М.: Недра, 1983. 3. Технические средства автоматизации в горной промышленности: Учебное пособие /В. И. Груба, Э. К. Никулин, А. С. Оголобченко. – К.: ИСМО, 1998.

367

УДК 620.92:621.383.51 ОСВІТЛЕННЯ АВТОМОБІЛЬНОГО ТУНЕЛЮ ЗА РАХУНОК ФОТОПЕРЕТВОРЮВАЧІВ ТА СВІТЛОДІОДІВ Сельоткін В.О., член МАН; Михайлик М.В., студент; Жарков В.Я., к.т.н., доц. (Таврійський державний агротехнологічний університет, Мелітополь, Україна) У фотоелектричних установках здійснюється перетворення сонячного випромінювання в електричну енергію. Пристрої, де відбувається фотоефект, називаються фотоелектроперетворювачами (ФЕП). ФЕП виготовляються у вигляді монокристалів або тонкоплівкових елементів (при товщині кулі напівпровідника 50 мкм і складається з двох пластинок: кремнію nтипу і кремнію р-типу, які закриті з опромінюваного боку плівкою діоксиду кремнію. З протилежного боку до напівпровідникових пластин приєднані електроди. Елементи ФЕП з'єднуються в стандартні модулі, з яких зручно вмонтовувати сонячні батареї будь-якої потужності і конфігурації [1]. Кремнієві ФЕП мають широкий спектр дії, а тому вони найбільш прийнятні для виробництва сонячної електрики. Добувають кремній із піску, із нього отримують найбільш дешеві ФЕП. Їхній недолік – низький ККД (14-16%), до того ж він падає при зростанні температури. Кремнієві ФЕП можна використовувати в повсякденному житті, наприклад, для освітлення будівель або освітлення дороги в темний час. В АР Крим з таких ФЕП у 2011 році побудована електростанція потужністю 100 МВт, а в Бельгії від ФЕП працює електропоїзд в тунелі. Світлодіод — напівпровідниковий пристрій, що випромінює некогерентне світло, при пропусканні через нього електричного струму (ефект, відомий як електролюмінесценція). Сучасні світлодіоди можуть випромінювати світло від інфрачервоної ділянки спектру до близької до ультрафіолету. Існують методи розширення смуги випромінювання і створення білих світлодіодів. На відміну від ламп розжарювання (ЛР), які випромінюють світловий потік широкого спектру, рівномірно у всіх напрямках, звичайні світлодіоди випромінюють світло певної довжини хвилі і в певному напрямі. Досягнення в галузі оптоелектроніки сприяли створенню світлодідних джерел світла (ДС) з енергоефективністю, що в 8-12 разів перевищує енергоефективність ЛР. Застосування таких джерел дає змогу значно зменшити витрати електроенергії на освітлення та обслуговування електромережі, підвищити рівень екологічної безпеки, спростити створення автоматизованих систем керування мережами освітлення та світлосигнальною апаратурою. Світлодіоди – найбільш економні ДС (табл.1). Таблиця 1 - Порівняльна характеристика ламп різних типів Тип ламп Світлова Яскравість віддача (у скільки разів яскравіше лм/Вт ніж ЛР тієї ж потужності) Лампа розжарювання 18-22 1 Галогенні лампи 25-30 1,5 Люмінесцентні лампи 50-60 3,5 Ртутні лампи 45-55 2,5 Натрієві лампи 90-130 5,5 Світлодіоди 100-120 8 368

Середній термін експлуатації, годин 1000 2000-3000 8000-15000 12000-15000 10000-20000 до 100000

В Україні прийнята Державна цільова науково-технічна програма, метою якої є розроблення і організація виробництва світлодіодних джерел та освітлювальних систем на їх основі для суттєвого зменшення витрат електроенергії на освітлення, підвищення його якості, зниження рівня забруднення навколишнього природного середовища [2]. За розрахунками фахівців НАУ, заміна в Україні 30% ЛР на світлодіодні ДС дасть можливість заощадити близько 13,8 млрд. кВт.год. електроенергії на рік та зменшити обсяг викидів вуглецю в атмосферу на 7,8 млн.т [2]. Для боротьби з глобальним потеплінням і, зокрема, з парниковим ефектом, необхідно відмовитись від звичайних ЛР. Треба замінити їх на світлодіодні ДС, які є більш надійними, довговічнішими, потребують менше енергії та мають високий ККД. Також ми вважаємо за потрібне запроваджувати автономні системи освітлення на окремих ділянках дороги [1]. На рисунку 1 зображена запатентована нами система аварійного освітлення автомобільного тунелю на базі ФЕП, що освітлюються від фар автомобілів [3].

Рисунок 1 – Автономна система аварійного освітлення автомобільного тунелю: 1 - фотомодулі під тупим кутом до руху автомобілів; 2 - фотомодулі на в’їзді до тунелю; 3 - ФЕП; 4 - контролер; 5- акумуляторна батарея; 6- світлодіод; 7 - електронне фотореле; 8 - оптрон; 9 -фотодатчик, 10 - теплопровідний матеріал.

369

Наша система представлення кількома фотомодулями 2 на в'їзді до тунелю та фотомодулями 1, які закріплені на бокових стінах тунелю під тупим кутом до машин, що рухаються. Автономна система аварійного освітлення автомобільного тунелю працює таким чином. Кожен ФЕП фотоелектричних модулів 1 під дією оптичного випромінювання від фар автомобілів (умовно не показаних), що рухаються по тунелю, генерують ЕРС. На фасаді в’їзду до тунелю закріплені додаткові модулі 2. Модулі додаткових ФЕП генерують ЕРС під дією сонячного випромінювання, а якщо в’їзд до автомобільного тунелю виходить на північ, то під дією оптичного випромінювання фар автомобілів, що в’їжджають до автомобільного тунелю. Кожен фотоелектричний модуль 1,2 через контролер 4 з широтно-імпульсною модуляцією струму заряджають акумуляторну батарею 5 до максимальної 100%-ї ємності. При аварійному вимкненні світла від централізованої системи електропостачання фотодатчик 9 подає сигнал на електронне фотореле 7, і те своїм оптроном 8 приєднує світлодіоди 6 до акумуляторної батареї 5. Закріплення ФЕП на бокових стінах автомобільного тунелю на теплопровідній основі 10, збільшує інтенсивність їхнього охолодження, а отже підвищує їхній ККД. Наша система є енергоекономною, проте досить дорогою, а тому енергію, яка накопилася, згідно «Зеленого тарифу», можна продавати з коефіцієнтом 4,4-4,8 до роздрібної ціни на електроенергію для виробництва. Висновки. Глобальне потепління – це проблема, яка потребує негайного вирішення, головним чинником якого є збільшення вмісту СО 2 в атмосфері нашої планети. ФЕП кремнієвого типу найбільш прийнятні для виробництва фотоелектрики. Новизна запропонованої нами системи аварійного освітлення автомобільного тунелю захищена патентом України №64434 [3]. Впровадження автономних систем освітлення на базі ФЕП і світлодіодних ДС – один з надійних шляхів до зменшення вмісту СО 2 в атмосфері та зменшенні дії парникового ефекту. Перелік посилань 1.Сельоткін В.О. Аналіз фотоперетворювачів для живлення освітлювальних приладів/ В.О. Сельоткін, В.Я. Жарков //Автоматизація технологічних об’єктів та процесів. Пошук молодих.-Донецьк: ДонНТУ.-2010.- С. 48-50. 2.Державна цільова науково-технічна програма "Розробка і впровадження енергозберігаючих світлодіодних джерел світла та освітлювальних систем на їх основі". Затверджена постановою Кабінету Міністрів України №632 від 9 липня 2008 року. 3.\Пат. Україна 64434, МПК (2011.01) B60Q1/02, H02N 6/00. Автономна система аварійного освітлення автомобільного тунелю/ В.Я.Жарков, В.О. Сельоткін, М.В. Михайлик. - Заявл. 04.04.2011; Опубл. 10.11.2011. Бюл. №21.

370

УДК 614.841.332 АВТОМАТИЧНА СИСТЕМА ДІАГНОСТУВАННЯ ОПЕРАТИВНИХ ЛАНЦЮГІВ ПРИСТРОЮ ІСКРОЗАХИСТУ Сольона О.Я., аспірант; Ковальов О.П., д.т.н., проф. (Донецький національний технічний університет, м. Донецьк, Україна) У роботі [1] описано пристрій іскрозахисту (ПІ), який призначено для відключення споживачів від низьковольтної електричної мережі (НЕМ) при появі ознак старіння в електричних контактних з'єднаннях (ослаблення, окислювання, деформація і ін.). Проведений у роботі [2] аналіз показав, що для ПІ [1] наробіток на відмову становить 12857,933 годин, це приблизно дорівнює 1,5 року безперебійної роботи. Згідно ПУЕ [3] наробіток на відмову захисно-комутаційних апаратів НЕМ повинен становити до 20 років безперебійної роботи. Таким чином, була сформульована та поставлена задача розробки ПІ, у якому за рахунок нових конструктивних рішень та їхніх зв'язків забезпечується автоматичне самодіагностування оперативних ланцюгів ПІ, що призведе до скорочення часу знаходження його у відмовленому стані та збільшить наробітку на відмову. Поставлена задача вирішується за рахунок того, що ПІ [1] додатково забезпечується: обмежуючим активним опором та з'єднаною послідовно з ним кнопкою «Тест 1», ці елементи включаються між генераторним нульовим робочим провідником та навантажувальним фазним провідником первинної обмотки диференціального трансформатора струму, блоком генерування високочастотних сигналів із кнопкою «Тест 2», яка підключається до первинного операційного підсилювача (ОП), а між детекторно-селекторним пристроєм та блоком автоселекції високочастотних сигналів включений блок контролю та індикації із двокольоровим світлодіодним (червоний-зелений) індикатором. Можлива реалізація ПІ з автоматичною системою самодіагностування оперативних ланцюгів представлена на (рис. 1). Він складається з двох окремих блоків – блок ПІ та блок пристрою захисного відключення (ПЗВ). Блок ПІ складається з: 1 – датчик струму, замкнутий на опорний резистор; 2 – первинний ОП; 3 – фільтр високих частот (ФВЧ) третього порядку; 4 – вторинний ОП; 5 – детекторно-селекторний блок; 6 – блок автоселекції високочастотних сигналів; 11 – блок генерування високочастотних сигналів із кнопкою «Тест 2»; 12 – блок контролю та індикації із двокольоровим світлодіодним (червоний-зелений) індикатором. Блок ПЗВ складається з: 9 – диференціальний трансформатор струму; 10 – обмежуючий активний опір та з'єднана послідовно з ним кнопка «Тест 1». Елементи, які поєднують блок ПІ та блок ПЗВ в єдиний ПІ з автоматичною системою самодіагностування оперативних ланцюгів: 7 – блок АБО; 8 – система автоматичного відключення. Запропонований ПІ із автоматичною системою самодіагностування оперативних ланцюгів працює аналогічно ПІ, описаному в роботі [1]. Автоматична система самодіагностування оперативних ланцюгів ПІ здійснюється блоками 10-12, які працюють наступним чином. Блок 10 являє собою обмежуючий активний опір та з'єднану послідовно з ним кнопку «Тест 1», при натисканні цієї кнопки з'являється тестовий виток струму на 371

землю, це приводить до появи тестового сигналу на вторинній обмотці диференціального трансформатора струму 9. Це провокує тестове спрацьовування системи автоматичного відключення 8, тобто виконується перевірка працездатності ланцюга диференціальний трансформатор струму 9, блок АБО 7, система автоматичного відключення 8. НЕМ

Aг

Nг

ПІ із автоматичною системою самодіагностування оперативних ланцюгів 8

Rогр 10 «Тест 1»

4 5 12

2 1

Rопор «Тест 2» 9

Aн

11 7

Nн

НЕМ, яка захищається

Рисунок 1 – ПІ із автоматичною системою самодіагностування оперативних ланцюгів Блоки 11 та 12 працюють спільно. Блок 11 є генератором прямокутних імпульсів тривалістю 1 мс із змінним періодом їхнього проходження. Період змінюється кнопкою «Тест 2». Блок контролю та індикації із двокольоровим світлодіодним (червоний-зелений) індикатором 12 є тимчасовим дискримінатором, який при надходженні на його вхід імпульсів із заданим періодом проходження включає зелений світлодіод, а при відсутності таких імпульсів - червоний світлодіод. Блок 11 постійно виробляє прямокутні імпульси тривалістю 1 мс із періодом проходження імпульсів 20 мс, при натисканні кнопки «Тест 2» починають вироблятися імпульси періодом проходження 1 мс. При віджатій кнопці «Тест 2» відбувається самодіагностика (справний – зелений світлодіод, несправність – червоний світлодіод) ланцюга первинний ОП 2, ФВЧ третього порядку 3, вторинний ОП 4, детекторно-селекторний блок 5. Натискання кнопки «Тест 2» призведе до тестового спрацьовування системи автоматичного відключення 8, тобто до перевірки працездатності ланцюга первинний ОП 2, ФВЧ третього порядку 3, вторинний ОП 4, детекторно-селекторний блок 5, блок автоселекції високочастотних сигналів, блок АБО 7, система автоматичного відключення 8. Якщо запланувати та регулярно здійснювати самодіагностику ПІ (згідно ПУЕ [3] та рекомендацій виробників, варто щомісяця перевіряти працездатність захиснокомутаційних апаратів НЕМ), то строк його служби можна збільшити в кілька разів. Запропонована автоматична система самодіагностування оперативних ланцюгів ПІ дозволить скоротити час знаходження його в невиявленому відмовленому стані, а це дозволить підвищити надійність таких захисних систем.

372

Перелік посилань 1. Патент на Корисну модель України № 30720, МПК(2006) Н02Н 3/16. Пристрій для захисного відключення електричної мережі / Сольоний С.В., Ковальов О.П., Сольона О.Я.; власник Донецький національний технічний університет. – № u200712197; заявл. 05.11.07; опубл. 11.03.08, Бюл. № 5. 2. Солёный С.В. Разработка рекомендаций к защите от возгораний изоляции электрической проводки жилых объектов / С.В. Солёный, Г.В Демченко // Вісник Кременчуцького державного політехнічного університету імені М. Остроградського. – Випуск 4 (63). – частина 1. – Кременчуг, 2010. – С. 79-82. 3. Правила устройства электроустановок. – Х.: Изд-во «Форт», Харьков, 2009. – 704 с.

373

УДК 621.313 АЛГОРИТМ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ГЕНЕРАЦИИ Стойчев С.В., студ.; Чашко М.В., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г.Донецк, Украина)

Интенсивность солнечного излучения

Скорость ветра

Устройство управления К1

ВГ

ПЭ К2

СБ

К3

К5

К4

К6 АК

Резервный источник

Работа посвящена взаимодействию между генераторами и потребителями электрической энергии при использовании возобновляемых источников энергии. Актуальность ее обусловлена возможностью отказаться от использования нефти, газа, угля для выработки электричества и возможностью отказаться от централизованного электроснабжения объектов, удаленных от линий электропередач. В настоящее время в мире развивается концепция Smart Grid [1], предполагающая переход от выработки электроэнергии централизовано на крупных электростанциях и передаче ее потребителям на расстояния десятки и сотни километров к выработке ее вблизи потребителей (ферм, жилых домов и т.п.) из возобновляемых источников (ветер, солнечная батарея). Государства Европейского Союза планируют к 2020 году довести часть производства электроэнергии из альтернативных источников энергии до 20%. В этих странах серьезно обсуждается вопрос отказа от ископаемых видов топлива к 2050 году и построения энергетического комплекса, исключительно на основе альтернативных, возобновляемых источников энергии. Особенностью альтернативных источников [2] является неравномерная и неуправляемая интенсивность потока энергии во времени, как правило, не совпадающая с интенсивностью, необходимой потребителю. Для согласования генерируемого и потребляемого потоков энергии используется аккумулятор. Очевидна необходимость управления потоками энергии между ветрогенератором, солнечной батареей, аккумулятором и потребителем, обеспечивающего надежное и бесперебойное электропотребление, независимое от состояния внешних потоков – ветра и солнца. Современная электроника способна обеспечить коммутацию и преобразование параметров электроэнергии, но для управления ею нужен алгоритм Ц е л ь р а б о т ы – предложить алгоритм управления потоками электроэнергии, учитывающий ее неравномерную генерацию из окружающей среды – в зависимости от скорости ветра и интенсивности солнечного излучения. М а т е р и а л ы и р е з у л ь т а т ы и с с л е д о в а н и я . Схема исследуемого объекта изображена ниже (рис. 1).

Рисунок 1 – Объект с распределенной генерацией: – энергия, – информация и управление 374

Объект представляет собой локализованный в пространстве потребитель электроэнергии (ПЭ), соединенный электрически через ключи или преобразователи (К1÷К6) с солнечной батареей (СБ), ветрогенератором (ВГ), аккумулятором (АК) и резервным источником, которым может быть дизель-генератор или линия электропередачи от централизованного источника. При работе системы распределенной генерации устройство управления сравнивает потоки энергии от внешних по отношению к потребителю источников с мощностью, необходимой потребителю. В зависимости от значений этих потоков потребитель подключается к тому или иному источнику энергии. Ниже (рис. 2) представлена блок-схема, реализующая алгоритм работы устройства управления. -

РВГ = 0; РСБ = 0 РАБ ≥ РП

+ К4

К6

РВГ = 0; РСБ = 0 РАБ ≤РП

РВГ = 0; РСБ < РП РАБ ≥ РП –

+ К3+К 4

К1+ К3 + К2 + К5

5 РВГ + РСБ ≥ Р

РВГ < РП; РСБ = 0 РАБ ≥ РП –

К1+ К3

К1+К 4

РВГ < РП; РСБ < РП РВГ + РСБ ≥ РП

Рисунок 2 – Блок-схема устройства управления распределенной генерацией. На схеме обозначено: Р ВГ – мощность ВГ; Р СБ – мощность СБ; Р АБ – мощность АК; Р П – мощность нагрузки. Если нет ветра и солнца, но аккумулятор заряжен в достаточной степени, чтобы обеспечить необходимую потребителю мощность (ситуация 1 на блок-схеме), устройство управления дает команду на включение К4, которым потребителю подается энергия от аккумуляторной батареи.

375

К4 представляет собой инвертор, преобразующий напряжение постоянного тока в трехфазное напряжение стандартной частоты, если в составе потребителя есть асинхронные двигатели. Если электроэнергия нужна потребителю только для обогрева, освещения и т.п., К4 представляет собой регулятор напряжения, согласующий параметры энергии аккумулятора с параметрами потребителя. Если нет ветра и интенсивность солнечного излучения такова, что СБ не может обеспечить мощность, необходимую потребителю (ситуация 2 на блок-схеме), включаются К3 и К4, так чтобы потребитель питался от солнечной батареи и аккумулятора. Устройство К3 обеспечивает работу СБ при максимально возможном КПД. Если нет солнца и скорость ветра такова, что ВГ не может обеспечить мощность, необходимую потребителю (ситуация 3 на блок-схеме), включаются К1 и К4, так чтобы потребитель питался от ветрогенератора и аккумулятора. Устройство К1 преобразует напряжение ветрогенератора к значению, необходимому потребителю. Если скорость ветра и интенсивность солнечного излучения таковы, что ВГ и СБ каждый в отдельности не могут обеспечить мощность потребителя (ситуация 4 на блок-схеме), работают устройства К1 и К3, так что потребитель питается одновременно от обоих источников, К1 и К3 согласуют параллельную работу источников, так чтобы энергия не перетекала от одного к другому. Если скорость ветра и интенсивность солнечного излучения таковы, что ВГ и СБ генерируют бòльшую мощность, чем мощность потребителя (ситуация 5 на блоксхеме), включаются устройства К1, К2, К3 и К5, так чтобы обеспечить энергией потребителя, а избыток энергии идет на зарядку аккумуляторной батареи. Указанные устройства обеспечивают энергетически рациональный режим генераторов и аккумулятора. Если скорость ветра и солнечное излучение не обеспечивают мощность потребителя, а аккумуляторная батарея разряжена (ситуация 6 на блок-схеме), дается команда на включение резервного источника устройством К6. Резервным источником может быть дизель-генератор или линия электропередачи. При реализации описанного алгоритма необходимо сочетать динамические параметры генераторов электроэнергии с периодом работы устройства управления: если, например, снижение мощности солнечной батареи произойдет раньше, чем устройство управления его обнаружит и компенсирует, потребитель будет обесточен или вынужден снизить потребляемую мощность. Выводы. При распределенной генерации возможно обеспечить потребителя необходимым потоком энергии при использовании предложенного выше алгоритма. Устройство управления для реализации алгоритма должно иметь динамические параметры, соответствующие параметрам генераторов. Непременное условие распределенной генерации – генерируемое за год количество энергии должно быть не меньше количества энергии, полученной потребителем за тот же период. Перечень ссылок 1. Распределенная генерация электроэнергии - важное условие развития альтернативной энергетики. http://www.alterenergy.info/interesting-facts/123-the-distributedgeneration/ 2. Распределенная генерация. http://www.alterenergy.info/. 376

УДК 621.867 К ОБОСНОВАНИЮ РАЦИОНАЛЬНОГО ИНФОРМАЦИОННОГО ПАРАМЕТРА ДЛЯ ЗАЩИТЫ СКРЕБКОВОЙ ЦЕПИ КОНВЕЙЕРА ОТ ПЕРЕГРУЗОК Терентьев Д. Ю., студент;Маренич К.Н., доц., Ph.D. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Скребковый конвейер является многофункциональной транспортной установкой, поскольку применяется не только для перемещения горной массы из очистного забоя шахты, но и служит базой для перемещения очистного комбайна. Такие специфические условия эксплуатации конвейера вызывают частые стопорения его тягового органа, что приводит к порывам цепи и обусловливает необходимость создания соответствующей защиты. При этом, защитное устройство не должно существенно усложнять конструкцию электропривода. В связи сизложенным, практический интерес представляет выяснение свойств известных способов выявления стопорения привода конвейера: - по интенсивности изменения угловой скорости двигателя; - по интенсивности изменения тока потребляемого двигателем. Структура компьютерной модели объекта представлена на рис. 1.

Рисунок 1 –Структурная модель асинхронного двигателя скребкового конвейера Основу модели составляет блок AsynchronousMachineSIUnits в котором заданы параметры конкретного асинхронного двигателя. Кроме этого, компьютерная модель содержит источник трехфазной ЭДС с параметрами, соответствующими трансформатору комплектной подстанции участка шахты. Данная структура позволяет моделировать электромеханические параметры привода (в частности, параметры угловой скорости и тока двигателя) при разных уровнях момента сопротивления. Его величина задается функциональным блоком Step. При этом, возможности модели позволяют изменять величину момента сопротивления как скачкообразно, так и плавно (последовательным ступенчатым увеличением уровней нагрузки в течение заданного интервала времени). 377

Результаты моделирования представлены в виде диаграмм параметров на рис. 2. Их анализ позволяет сделать вывод о неприемлемости использования сигнала о величине потребляемого тока в качестве информационного, поскольку скорость изменения тока при скачкообразном увеличении нагрузки на валу двигателя существенно отстает от параметра снижения угловой скорости вала двигателя. Следовательно, устройство защиты скребкового конвейера от динамических перегрузок должно быть ориентировано на использование датчика скорости в качестве устройства формирования информационного параметра.

Рисунок 2 – Диаграммы изменения фазных токов и угловой скорости асинхронного двигателя при скачкообразном увеличении момента сопротивления в 10 раз в момент времени t 1 =0,4 с Перечень ссылок 1.Лазарев Ю. Моделирование процессов и систем в MATLAB. Учебный курс.СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2005.-512c.: ил.

378

УДК 621.791.76 МЕТОД БАГАТОРАЗОВОГО ВИПАДКОВОГО ВИБОРУ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ ПІКОВИХ СТРУМІВ І ВТРАТИ НАПРУГИ В МЕРЕЖІ ЖИВЛЕННЯ ГРУПИ МАШИН КОНТАКТНОГО ЗВАРЮВАННЯ Удовіченко К.А., студент; Погрібняк Н.М., доц., Ph.D.; Мухін В.В., магістр. (Донецький національний технічний університет, м. Донецьк, Україна) Перевагами контактного зварювання є надійність з'єднань, високі рівень автоматизації та продуктивність процесу. Саме з цих причин область застосування контактного зварювання надзвичайно велика. Машини контактного зварювання (МКЗ) досить потужні і працюють з малим коефіцієнтом ввімкнення. В разі одночасного включення, вони створюють значні пікові навантаження, відхилення і коливання напруги. Основною умовою вибору елементів схеми живлення машин контактного зварювання є забезпечення необхідного рівня напруги на їх виводах, та як це впливає на якість зварювання. В діючих Керівних вказівках [1], як і в попередній їх редакції [2, 3], за умови неможливості точного розрахунку функцій розподілу пікових струмів і втрати напруги, максимальні розрахункові значення цих величин визначаються наближеними методами, що завищують результат. Це призводить до необґрунтованого збільшення капітальних витрат на мережу живлення. Рішення задачі може бути отримано за функціями розподілу, що можуть бути розраховані шляхом перебору всіх варіантів одночасного включення зварювальних машин (ЗМ) та розрахунку пікових струмів та втрат напруги за алгоритмом, запропонованим в [4], але це можна здійснити тільки для невеликої кількості машин через великий обсяг розрахунків. Існує метод «Граничних функцій розподілу» (ГФР) [5], за яким можна знайти діапазон максимальних розрахункових значень пікових струмів і втрат напруги. Для зменшення кількості ступенів функції розподілу всі ЗМ розділяються на 7 груп в залежності від кількості фаз і того, до яких фаз підключена машина. При розрахунку функції розподілу розглядаються всі можливі комбінації включення різної кількості машин з груп. Максимальні функції розподілу отримуємо, вибираючи з кожної групи (на кожному кроці) необхідну кількість ввімкнутих ЗМ найбільшої потужності, мінімальні - найменшої. За мінімальними функціями розподілу не можна вибрати живильну мережу, а при виборі за максимальними буде істотний запас. Тому для отримання більш достовірних результатів розроблений метод «Випадкового вибору» [5]. Згідно з ним, ЗМ, як і в методі ГФР, розділяються на групи, але, на відміну від метода ГФР, при розрахунку кожної сходинки функції розподілу необхідна кількість ввімкнених ЗМ з кожної групи обирається випадковим чином. Після обробки всіх можливих варіантів, будуються функції розподілу, за якими визначаються максимальні розрахункові значення, які не будуть перевищені із заданою граничною ймовірністю e x = 0,001. Для зменшення обсягу розрахунків, крім розподілу зварювальних машин по групам, виконується розрахунок тільки ділянки кожної функції розподілу для діапазону значення функції розподілу від нуля до досягнення ймовірності 1 − e x + ∆e . Запас ∆e враховує те, що при більшій кількості ввімкнених ЗМ інколи можуть бути отримані менші ве379

личини пікових струмів і втрати напруги, ніж при меншій через обрання при розрахунку чергової сходинки ЗМ меншої потужності. Таке обмеження, з огляду на низькі значення коефіцієнтів ввімкнення ЗМ, суттєво зменшує обсяг розрахунків. Для підвищення точності методу «Випадкового вибору» пропонується розрахунок декількох функцій розподілу однієї і тієї ж величини з подальшим усередненням їх абсцис. Цей метод отримав назву «Багатократного випадкового вибору» (БВВ). Виконаємо порівняння методів ГФР, ВВ та БВВ на прикладі розрахунку втрати лінійної напруги АВ для головної ділянки розгалуженого шинопровода до якого підключені 55 ЗМ різної потужності. На рис. 1, 2 представлені максимальна (крива 1) та мінімальна (крива 2) функції розподілу за методом «ГФР», максимальні розрахункові значення втрати напруги, визначені за ними. На рис. 1 тонкі лінії 3 - це 60 функцій розподілу, отриманих методом ВВ. На рис. 2 криві 3 - усереднені функції розподілу, отримані за методом БВВ при кількості усереднених функцій розподілу від 10 до 60.

F (∆U AB )

∆U AB , В

Рисунок 1 – Функції розподілу втрат лінійної напруги АВ

F (∆U AB )

∆UАВ Рисунок 2 – Функції розподілу втрати лінійної напруги AB , В На рис. 3 показана залежність максимального розрахункового значення втрати лінійної напруги ∆U AB від кількості осереднених функцій розподілу (крива 3), максимальні розрахункові значення, визначені за максимальною (пряма 1) та мінімальною (пряма 2) функціями розподілу. Ординати точок: 4- втрата напруги за діючими Керівними вказівками; 5 - за Керівними вказівками 1974 р. Отримані результати свідчать, що якщо кількість осереднених функцій розподілу перевищує 20, результуючі функції 380

розподілу мало відрізняються одна від одної. При цьому максимальне розрахункове значення втрати напруги, визначене за ними, майже не змінюється.

∆U AB , В

n методами Рисунок 3 – Втрата лінійної напруги АВ , визначена різними

Збіг осереднених випадкових функцій розподілу пікових струмів і втрат напруги при збільшенні кількості функцій розподілу, що осереднюються, та за умови неможливості точного визначення функцій розподілу пікових струмів і втрати напруги при великій кількості машин контактної зварки, дає підстави вважати метод «Багатократного випадкового вибору» найточнішім з розглянутих. Для більшої обґрунтованості цього висновку будуть виконані розрахунки точних функцій розподілу для невеликої кількості МКЗ та порівняння з відповідними функціями, визначеними методом БВВ. При використанні методу «Багатократного випадкового вибору» та його модифікацій ми отримаємо суттєво менші значення пікових струмів і втрат напруги, що дозволить істотно зменшити капітальні витрати мережу електропостачання. Перелік посилань 1. Справочник по проектированию электроснабжения/ Под ред. Ю.Г. Барыбина и др. – М.: Энергоатомиздат, 1990. – 576 с. 2. Теоретические основы аналитического метода максимальных токов и потерь напряжения в сетях контактной электросварки. / Г.М. Каялов, В.П. Муха, А.А. Бадахян, Л.Б. Годгельф // Инструктивные указания по проектированию электротехнических промышленных установок. – Москва.: ГПИ Тяжпромэлектропроект. 1976. - №3. - С. 3-9. 3. Справочник по проектированию электроснабжения/ Под ред. В.И. Круповича, Ю.Г. Барыбина, М.Л. Самовера – М.: Энергия, 1980. – 456 с. 4. Погрібняк Н.М., Мухін В.В. Розрахунок струмів і напруг в мережі електропостачання групи машин точкової контактної зварки // Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: “Електротехніка і енергетика”, випуск 11 (186). - Донецьк: ДВНЗ «ДонНТУ», 2011. – С. 301-304. 5. Мухин В.В., Погребняк Н.Н., Болотнов Д.В. Методы расчета пиковых нагрузок и потерь напряжения в сети питания группы машин точечной контактной сварки // Вісник кафедри «Електротехніка» за підсумками наукової діяльності студентів. – Донецьк, ДонНТУ, 2011 – 181 с. – С. 84-85.

381

УДК:622.62:681.3 УСТРОЙСТВО УПРАВЛЕНИЯ ТЕПЛОВОЙ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬЮ ТОПКИ НИЗКОТЕМПЕРАТУРНОГО КИПЯЩЕГО СЛОЯ (НТКС) НА БАЗЕ МИКРОКОНТРОЛЛЕРА KLASCHKA Цуканов В.С., студент; Гавриленко Б. В., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Основным условием технологического процесса сжигания топлива в НТКС является регулирование и стабилизация температуры слоя с учетом сортности в диапазоне от Т СЛmin до Т СЛmax (700…10000С). Нижний предел температуры обусловлен снижением устойчивости горения топлива и возможным прекращением горения, а верхний предел характеризует температуру начала размягчения золы, что приводит к зашлаковке топки и аварийным ситуациям. Регулирование температуры кипящего слоя и связанной с ней тепловой производительностью в ручном режиме затруднительно, а низкая надёжность и качество регулирования существующей аппаратуры автоматизации «Контур» не обеспечивает требуемых режимных параметров горения топлива. В системе «Контур» [1] регулирование температуры производится изменением подачи топлива в слой при постоянной подаче воздуха, что неэффективно из-за высокой инерционности топки и изменении условий горения топлива. Изменение условий горения топлива в системе с постоянной подачей ожижающего воздуха приводит к работе регулятора подачи топлива с ошибкой. Более эффективным способом регулирования тепловой производительности является изменение подачи топлива и одновременного пропорционального изменения подачи воздуха, что обеспечивает поддержание постоянного коэффициента избытка воздуха α и сохранение режима горения топлива. Регулирование температуры слоя осуществляется изменением скорости движения пластинчатого питателя и вариацией подачи воздуха в топку пропорционально поданному количеству топлива в слой в зависимости от температуры слоя [2]. Измерение температуры слоя осуществляется термоэлектрическим преобразователем, выходной сигнал которого подаётся на регулятор управления электрическими исполнительными механизмами забрасывателя и направляющего аппарата дутьевого вентилятора. Подача воздуха лимитируется условиями псевдоожижения слоя, то есть скорость воздуха подаваемого в слой должна быть достаточной для псевдоожижения, но не превышать скорости уноса топливных частиц из топки. Применение пропорционально-дифференциального (ПД) закона регулирования подачи твердого топлива создает эффект упреждения и позволяет в значительной мере скомпенсировать инерционность объекта управления. Так как ПД регулятор реагирует не только на величину рассогласования, но и на скорость изменения сигнала рассогласования, это позволяет производить упреждающее управление даже в тех случаях, когда регулируемая величина только начинает изменяться под действием тех или иных факторов. В этом случае работа разработанного устройства управления подачей твердого топлива в топку НТКС основана на применении модели управляемого объекта в контуре регулирования и заключается в следующем. Программно определяется необходимое количество теплоты для нагрева теплоносителя до температуры выбранной уставки регулирования: 382

Q = mB C p (t y − tc + ∆t )

(1)

где Δt – ошибка регулирования. При этом для получения необходимого количества теплоты должно сгореть определенное количество топлива:

mT =

Q QHГ

(2)

С учетом вышесказанного необходимый расход топлива составляет:

mT =

V ⋅ ρ ⋅ cP (t hy − tc + (t hy − t h )) QHГ ⋅η

(3)

где η – КПД теплогенератора. Для управления топкой НТКС по контуру «топливо», в устройстве управления программно выбирается плавающая уставка температуры кипящего слоя, значение которой определяется из выражения: Th y =-50Tc+14223

(4)

с ограничением в диапазоне температур 1050–1200ºК, что соответствует 777–925ºС (рис.1).

ºС

с Рисунок 1 – Изменение уставок температуры НТКС от температуры окружающей среды. Полученный массовый расход топлива преобразуется в соответствующий угол установки поворотной пластины в узле топливоподачи. Алгоритм работы устройства управления подачей топлива приведен на рисунке 2. 383

1 НАЧАЛО 2

Ввод q, A , Wp, Tc, Vog p

Вычисление Thy=f(Tc) GT=f(q, Ap, Wp, Tc, Vog) 4 Измерение Th

5 Корректировка G’T=f(Thy – Th) 6

Вычисление αу=f(G’T) 7

Ввод α 8

нет 9

α < αу

да 10 включение пускателя МЭО «БОЛЬШЕ»

α = αу±0,1

да

нет

11 включение пускателя МЭО «МЕНЬШЕ»

12 отключение пускателя МЭО

13 КОНЕЦ Рисунок 2 – Алгоритм работы блока управления подачей твердого топлива

384

На рисунке 3 приведена структурная схема устройства регулирования тепловой производительности топки НТКС со следующими условными обозначениями: УУ – устройство управления; БИ – блок индикации; БИП – блок измерения параметров технологического процесса; БС – блок сигнализации; БСД – блок сопряжения датчиков; БСИ – блок сопряжения исполнительных механизмов; БСМ – блок сопряжения механизмов; СД – блок согласования сигналов датчиков; СИМ – блок согласования исполнительных механизмов; БУМ – блок управления механизмами; БД – блок датчиков; БИМ – блок исполнительных механизмов; БДП – блок двигателей приводов.

КОНТРОЛЛЕР БИ

УУ БИП

БСД

СД

БД

БСИ

СИМ

БИМ

БСМ

БУМ

БМ

БС Рисунок 3 – Структурная схема устройства регулирования тепловой производительности топки НТКС Сигналы с датчиков БД согласуются в блоке СД с необходимым уровнем входного сигнала блока БСД, где далее преобразуются в цифровую форму. В блоке УУ происходит обработка принятых сигналов, и на основании алгоритма управления происходит выдача управляющих воздействий на блоки БДП и БИМ через блоки преобразования и управления, а так же формирование информации на блоке индикации, а в случае возникновения аварийных ситуациях - на блок сигнализации. Для индикации параметров технологического процесса служит блок БИ. Данным блоком осуществляется индикация таких параметров, как температура КС, подача топлива, подача воздуха, коэффициент избытка воздуха, а также визуализация изменения температуры КС во времени. Блок БИП служит для задания и изменения параметров работы топки, таких как Т СЛ и α, а также для задания и изменения характеристик топлива. В блоке БСД происходит преобразование аналоговых сигналов датчиков в цифровые сигналы для обработки их блоком УУ. В блоках БСИ и БСМ преобразуются цифровые управляющие сигналы блока УУ в сигналы управления соответственно исполнительными механизмами

385

(направляющими аппаратами дымососа и дутьевого вентилятора) и двигателями приводов вентилятора, дымососа и питателя топлива. Блок СД служит для согласования сигналов датчиков с блоком БСД. Блоки БУМ и БУД служат для непосредственного управления исполнительными механизмами (МЭО) и двигателями приводов вентилятора, дымососа, питателя и др. Для аппаратной реализации блоков УУ, БИ, БИП, БСД, БСИ, БСМ в устройстве управления применен промышленный контроллер немецкой фирмы KLASCHKA (SECONA). На функциональной схеме (рис.3) приведены следующие обозначения: ДРВ– датчик расхода воздуха, подаваемого в топку; ДР – датчик разрежения в топке; ДТС– датчик температуры КС; ДРТ – датчик расхода топлива; ДВС – датчик высоты КС;У1, У2, У3, У4, У5 – усилители сигналов датчиков; ИДВ – исполнительный механизм направляющего аппарата дутьевого вентилятора; ИДС – исполнительный механизм направляющего аппарата дымососа; ИПТ – исполнительный механизм питателя топлива; ПТ – питатель топлива; РЗ – разгрузчик золы качающегося типа; ДВ – дутьевой вентилятор; ДС – дымосос; КЗ - конвейер золоудаления; БУ1, БУ2, БУ3, БУ4, БУ5, БУ6, БУ7, БУ8 – блоки управления двигателями приводов и исполнительными механизмами; К – контроллер с панелью индикации и клавишами управления; БАЦП – блок аналогово–цифровых преобразователей (входит в состав контроллера в качестве модуля расширения); БЦАП – блок цифро–аналоговых преобразователей (входит в состав контроллера в качестве модуля расширения); БС – блок сигнализации; U1,U2,U3,U4,U5 – аналоговые сигналы с датчиков; U1’,U2’,U3’,U4’,U5’– усиленные аналоговые сигналы с датчиков; U1’’,U2’’,U3’’,U4’’,U5’’–усиленные аналоговые сигналы с датчиков преобразованные в цифровую форму; Uc – сигнал на включение сигнальной сирены; K1,K2,K3,K4,K5,K6,K7,K8 – сигналы контроллера на включение–выключение двигателей приводов и управление исполнительными механизмами; K1’,K2’,K3’,K4’,K5’,K6’,K7’,K8’ – сигналы с блоков управления на включение– выключение двигателей приводов и управление исполнительными механизмами. Перечень ссылок 1. Батицкий И.А. и др. Автоматизация производственных процессов и АСУ ТП в горной промышленности. – М.: Недра, 1991 г. 2. Вискин Ж.В. и др. Сжигание угля в кипящем слое и утилизация его отходов. – Донецк: «Новый мир», 1997 г.

386

387

Рисунок 4 – Функциональная схема устройства автоматического управления тепловой производительностью топки НТКС

УДК 621.316.925 ИДЕНТИФИКАЦИЯ ОДНОСИСТЕМНОЙ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ЗАЩИТЫ ДВУХКОНЦЕВЫХ ЭЛЕКТРОУСТАНОВОК Цыгулев Н.И., д.т.н., проф., Проус В.Р., к.т.н., доц. (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) В автономных электроэнергетических системах (АЭС) подвижных объектов в качестве первичных преобразователей тока устройств релейной защиты и автоматики находят применение трансреакторные преобразователи с магнитодиэлектрическими магнитопроводами (магнитодиэлектрические преобразователи тока – МПТ) [1, 2]. Последние имеют разъемную конструкцию и малые массогабаритные параметры по сравнению с традиционными трансформаторами тока с замкнутыми ферромагнитными сердечниками, что позволяет устанавливать их в распредустройствах без демонтажа токопроводов. Распределительные сети судовых АЭС, как правило, выполняются с изолированной нейтралью. Это позволяет для двухконцевых элементов сети (например, синхронных генераторов) реализовать дифференциальную защиту по схеме с уравновешенными напряжениями в двухфазном односистемном исполнении, т.е. содержащую одну измерительную и одну логические части. На рисунке 1 приведена схема односистемной дифференциальной защиты синхронного генератора с алгоритмом формирования тормозного сигнала – торможение максимальной разностью потенциалов F1 -F3 [2], а на рисунке 2 представлена схема замещения ее измерительной части, с учетом кольцевой схемы замещения МПТ. На схеме замещения приняты следующие обозначения: i 1 , i 2 – токи в цепях первичной и вторичной обмоток разделительного трансформатора (T); e 1 - e 4 – э. д. с. первичных МПТ; r 1 - r 4 – активные сопротивления вторичных обмоток МПТ; L 1 - L 4 – индуктивности рассеивания МПТ; R 1 , R 2 , L T, L д – активные сопротивления и индуктивности первичной и вторичной обмоток разделительного трансформатора; u 1 , u 2 , u 12 – напряжения на входах выпрямительного моста М1. При разработке математической модели дифференциальной защиты приняты следующие допущения и начальные условия. Сопротивление тормозного резистора принимается высокоомным (R Т ≥ 20 кОм), поэтому контур АВС схемы замещения (см. рисунок 2) рассматривается как гальванически не связанный с другими контурами, т.е. по цепи этого контура протекает один и тот же ток i 1. Э.д.с. преобразователей МПТ1–МПТ4 определяются в соответствии с законом электромагнитной индукции как di dB ej = k j⋅ , j ∈1,4 , dt dH

где i j – первичные токи в цепях фаз генератора (см. рисунок 1); k – коэффициент, учитывающий конструктивные параметры МПТ.

388

(1)

МПТ1

i11

МПТ2

М1

МПТ3

i13

2 i12

МПТ4

i14 3

4 u12

М1

LT R2

RT F1

Lд

РО

М2

Откл.

Rд

r3 e3

e1 L2 r2

Рисунок 1 – Односистемная дифференциальная защита синхронного генератора

L4 r4

Рисунок 2 – Схема замещения измерительной части защиты

Характеристика намагничивания магнитопровода МПТ аппроксимирована выражением: В=

Н , α +γ Н

где a = 65,1; γ = 0,331 – коэффициенты аппроксимации [2]. Первичные токи с учетом условий i 13 = i 11 , i 14 = i 12 – при КЗ в зоне защиты; i 13 = - i 11 , i 14 = - i 12 – при КЗ вне зоны защиты, определяются следующими выражениями:    t  = i11 I1m cosϕi exp  −  − cos (ω t + ϕi )  ;  T1      t  2   = i12 I1m cosϕi exp  −  − cos  ω t + ϕi − π   . 3    T1  

где I 1m – амплитуда периодической составляющей тока КЗ; φ i – начальная фаза первичного тока; Т 1 – постоянная времени первичной цепи. Принято также, что напряжение небаланса дифференциальной защиты в номинальном режиме работы генератора равно нулю (u 12 = 0). В соответствии с этим начальные условия являются нулевыми i 1 (0) = i 2 (0) = 0. С учетом вышеизложенного математическая модель измерительной части защиты определяется выражением (1) и уравнениями Кирхгофа, составленными для контуров с токами i 1 и i 2 схемы замещения (см. рисунок 2) di di (2) i1 ( 4r + R1 ) + ( 4 L + LT ) 1 + M 2 = e1 + e2 − e3 − e4 , dt dt di di i2 ( R2 + Rд ) + Lд 2 + M 1 = 0, dt dt где М – коэффициент взаимоиндукции разделительного трансформатора; 389

r 1 = r 2 = r 3 = r 4 = r; L 1 = L 2 = L 3 = L 4 = L. Решение системы уравнений (2) было получено на ЭВМ численным методом Рунге-Кутта. Расчеты производились при следующих значениях элементов схемы замещения и параметров МПТ: число витков вторичной обмотки МПТ – w2 = 2760; средняя длина и сечение его магнитопровода соответственно – l 0 = 0,332 м, S = 102∙10-6 м2; активное сопротивление и индуктивность вторичной обмотки – r = 40 Ом, L = 0,02 Гн; активные сопротивления нагрузки дифференциальной и тормозной цепей R д = R Т = 20 кОм; сопротивления первичной и вторичной обмоток разделительного трансфориатора R 1 = R 2 = 100 Ом; соответственно их индуктивности L Т = L д = М/к св ; коэффициент связи разделительного трансформатора к св = 1; начальная магнитная проницаемость сердечника магнитопровода МПТ – μ н = 1,5360983∙10-5 Гн/м; Т 1 = (0,01÷0,1) с; угловая частота – ɷ = 314,159 рад/с. Принято также, что коэффициент возврата реагирующего органа (РО) защиты равен единице. На рисунке 3 в качестве примера представлены результаты расчетов сигналов измерительной части дифференциальной защиты в виде кривых мгновенных значений в режиме внутреннего КЗ (рисунок 3 а). По полученным кривым построены временные диаграммы работы РО защиты (рисунок 3 б), срабатывание которого происходит за время 1,6 мс. смещения входного напряжения РО в нормальных эксплуатационных режимах.

Рисунок 3 – Сигналы защиты в режиме внутреннего КЗ при φ i = 0; I 1m = 20 кА; Т 1 = 0,1 с; к Т = 0,4 а) расчетные кривые мгновенных значений дифференциального u д , тормозного u Т и сигнала на входе РО u вх ; б) диаграммы сигналов на выходе РО при начальной уставке U 0 = - 5 В В режиме внешнего КЗ напряжение небаланса близко к нулю при любой кратности реального первичного тока. С учетом этого торможение в схеме односистемной дифференциальной защиты необходимо для обеспечения требуемой помехоустойчивости за счет положительного Исследование защиты с помощью математической модели показали, что при коэффициенте торможения к Т = 0,4 обеспечивается распознавание токов КЗ, превышающих 0,5I ном , за время (1÷3) мс. Расчетные данные согласуются с экспериментальными данными, полученными при испытании дифференциальной защиты двухконцевых электроустановок 390

(синхронных генераторов, двигателей и силовых кабельных линий) на реальной электродинамической модели АЭС. Погрешность совпадения амплитудных значений сигналов с учетом визуальной обработки осциллограмм не превышала 12%. Неправильных действий дифференциальной защиты во всех режимах не наблюдалось; распознавание КЗ в минимальном режиме синхронного генератора происходило за время, не превышающее расчетное. При обрыве соединительных линий связи МПТ1-МПТ4 с реле защита блокируется за счет разрыва дифференциальной цепи (см. рисунок 1). В этом случае она будет находиться в состоянии скрытого отказа. Автоматическая диагностика скрытого отказа может быть выполнена с помощью технического решения, описанного в [3]. Перечень ссылок 1. Темирев А.П. Разработка и создание элементов интегрированных корабельных электроэнергетических систем. – Ростов-на-Дону: Изд-во Ростовского университета. – 2005. – 546 с. 2. Михайлов В.В., Проус В.Р. Применение в дифференциальной защите преобразователей тока с магнитодиэлектрическими магнитопроводами // Изв. вузов – «Энергетика». 1987. – № 7. – С. 27-32. 3. Лукъянов В.Г., Проус В.Р., Цыгулев Н.И. Повышение эксплуатационных характеристик дифференциальной защиты электроустановок. – Электрические станции. – 2004. – № 4. – С. 57-61.

391

УДК 621.316.925 РАСЧЕТ ХАРАКТЕРИСТИКИ НАМАГНИЧИВАНИЯ ОБРАЗЦОВ МАГНИТОДИЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕРДЕЧНИКОВ Цыгулев Н.И., д.т.н., проф., Проус В.Р., к.т.н., доц. (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) В автономных электроэнергетических системах (АЭС) в качестве первичных датчиков тока устройств релейной защиты и автоматики находят применение трансреакторные преобразователи с магнитодиэлектрическими магнитопроводами шинного типа (магнитодиэлектрические преобразователи тока – МПТ) [1]. Последние имеют разъемную конструкцию и работают в режиме близком к холостому ходу, что обеспечивает им некритичность к длине и сечению соединительных линий связи и значительно меньшие массогабаритные параметры по сравнению с традиционными трансформаторами тока с замкнутыми ферромагнитными магнитопроводами. На рисунке 1 представлены осциллограммы выходных напряжений МПТ в режиме короткого замыкания при различных первичных токах и постоянной времени сети Т 1 = 0,025 с.

Рисунок 1 – Осциллограммы выходных напряжений МПТ при различных первичных токах Характеристика намагничивания сердечника образцов МПТ В серд (Н серд ) отличается от характеристики намагничивания материала В(Н), приводимой в справочной литературе. Тем не менее, при расчетах параметров выходных сигналов датчиков защитных устройств, как правило, пользуются методами теории цепей, допуская, что при любой форме реальных первичных преобразователей, характеристики В(Н) и В серд (Н серд ) не отличаются друг от друга. Такое допущение приводит к погрешности расчетов, но из-за сложности получения характеристики В серд (Н серд ) разработчики устройств РЗА вынуждены идти на это допущение. Погрешность не учета формы магнитопроводов первичных измерительных преобразователей компенсируется поправочными коэффициентами, что не обеспечивает точности расчетов в полной мере. Магнитодиэлектрики на основе порошков карбонильного железа марок Р-10, Р20, Р-100 или ПС изготавливают холодным прессованием по методике [2]. При этом 392

они обладают очень узкой петлей гистерезиса, что позволяет не делать различий по видам характеристик намагничивания и считать, что все они совпадают. Характеристику намагничивания указанных магнитодиэлектриков аппроксимируют однозначной функциональной зависимостью [3]:

В=

Н , α +γ Н

(1)

где a и γ – коэффициенты аппроксимации. В режиме холостого хода МПТ является реальным нелинейным дифферецирующим звеном и его выходное напряжение u 2 в момент прохождения тока i 1 = I 1 m sinωt, где I 1 m – амплитуда, ω – угловая частота, через нуль достигает максимального значения U 2 m . При этом может быть определен коэффициент a с учетом условия:

dB = µн , H → 0 dH

(2)

lim

где μ н – начальная абсолютная магнитная проницаемость магнитодиэлектрика [4]. Подставляя (1) в (2), имеем a = 1/μ н . Выходное напряжение МПТ в режиме холостого хода определяется в соответствии с законом электромагнитной индукции, как dB d = u2 w= w2 S 2S dH dH

  H  ,  + a H γ  

(3)

где напряженность магнитного поля Н может быть найдена по закону полного тока при заданной средней силовой линии магнитопровода l 0 . Из (3) имеем ∆t

1 B= u2 dt. w2 S ∫0 При прохождении первичного тока i 1 через нулевое значение для момента времени t 1 = 0 имеем: i 11 = 0, Н 1 = 0, В 1 = 0. Для момента времени t 2 = Δt будем иметь: i 12 = I 1m sinωΔt; Н 2 = i 12 /l 0 ; u 2 = u 21 ;

B2 =

1 ∆t u21 . 2 w2 S

Для момента времени t n = nΔt по аналогии можно записать: i 1n = I 1m sinωnΔt; Н n = i 1n /l 0 ; u 2 = u 2n ; 1 ∆t Bn = u2 n . 4) w2 S 2 Таким образом, если получить оцифрованные осциллограммы выходного напряжения МПТ и первичного тока, то можно по выражениям (4) определить в каждой точке n значения индукции и напряженности магнитного поля и по ним построить характеристику В серд (Н серд ). После этого несложно определить коэффициенты аппроксимации α и γ характеристики намагничивания образца магнитодиэлектрического сердечника. Обработку осциллограмм, аналогичных приведенным на рисунке 2, можно производить ручным способом в увеличенном масштабе, либо же получить 393

осциллограммы i 1 и u 2 с помощью цифровых регистраторов аналоговых сигналов, применяющихся в настоящее время в энергетике. Проверка предложенного метода показала, что кривая намагничивания сердечников прямоугольной формы для магнитодиэлектриков на основе карбонильных порошков В серд (Н серд ) лежит ниже характеристики В(Н), полученной с помощью вибрационного магнитометра, например, для магнитодиэлектрика на основе карбонильного порошка Р-10 [4]. При этом оценка точности расчетов характеристик выходных сигналов МПТ с использованием кривой В серд (Н серд ) показала, что погрешность может быть снижена на 5-10%. Перечень ссылок 1. Темирев А.П. Разработка и создание элементов интегрированных корабельных электроэнергетических систем. – Ростов-на-Дону: Изд-во Ростовского университета, 2005. – 546 с. 2. ГОСТ 13610-68. Железо карбонильное радиотехническое. – М.: Государственный комитет стандартов Совета Министров СССР. 1972. 3. Рабкин Л.П. Высокочастотные ферромагнетики. – М.: Физматгиз. 1960. – 528 с. 4. Михайлов В.В., Проус В.Р. Анализ работы преобразователей тока с магнитодиэлектрическим магнитопроводом. – Электричество, 1981, № 3. С. 60 – 62.

394

УДК 621.446 ПОГРЕШНОСТИ ИМИТАЦИИ ПРЯМОУГОЛЬНЫХ И ГАРМОНИЧЕСКИХ КОЛЕБАНИЙ НАПРЯЖЕНИЯ Шевченко Д.А., студент; Куренный Э.Г., проф. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) В стандартах [1, 2] на электромагнитную совместимость (ЭМС) нормируются прямоугольные и синусоидальные колебания напряжения. Однако их воспроизвести невозможно. Целью работы является построение фактических колебаний (символ ~) и оценка погрешностей использования идеализированных колебаний при оценивании ЭМС по универсальному показателю – дозе фликера напряжения. Колебания определяются по процессу изменений действующих значений U напряжения, которые получаются путём среднеквадратического осреднения (СКО) мгновенных значений u напряжения на интервале θ = 0,01 с. Даже при скачкообразных изменениях Δu процесса u(t) вследствие сглаживающего действия СКО ординаты фактического процесса Ũ(t) не могут измениться скачком. Идеализированные колебания характеризуются размахом δU в % и частотой λ в Гц. Если в периоде колебаний tλ = 1/λ размещается целое число циклов tf = 0,02 с синусоиды 50 Гц, то процесс Ũ(t) будет периодическим с частотой λ. Идеализированный процесс имеет две ступени U1 и U2 с одинаковыми длительностями tλ/2. В проектировании среднее значение процесса U(t) принимается равным номинальному Uн = 100%. В этом случае U1 = Uн + δU/2 = Uн(1 + m),

U2 = Uн(1 – m),

где m = δU/200 – коэффициент модуляции. В [1] верхний предел частоты колебаний принят равным 35 Гц. Однако СКО на интервале 0,01 с, а не 0,02 с, как обычно, приводит к тому, что могут появляться колебания напряжения с частотой 50 Гц. На рисунке пунктиром показаны прямоугольные колебания с λ = 50 Гц и периодом tλ = tf = 0,02 с. На большей ступени U1 располагается только один полупериод синусоиды 50 Гц с амплитудой 2 U1, а на меньшей – U2 с амплитудой 2 U2 (тонкие линии). Обозначим через

1 t  x(t )  4m   sin 2t  ,   2  где ω = 100π – угловая частота синусоиды 50 Гц. Выполнив СКО, получим фактический процесс (утолщенная линия)

 2  U н 1  m  x(t )   U (t )   U н 1  4m  m 2  x(t )   2 U н 1  8m  m  x(t ) 395

 при 0  t  , 2  3 при  t  , 2 2 3  t  2, при 2

(1)

который в наибольшей мере отличается от идеализированного. При меньших частотах в графике Ũ(t) появляются ступени величиной U1 и U2, длительности которых тем больше, чем меньше частота, но во всех случаях фактический график не имеет скачков. u ,U ,U U1

U u 0

t 1

Рисунок 1 – Имитация колебаний напряжения частотой 50 Гц Если в периоде tλ не помещается целое число циклов по 0,02 с, то график Ũ(t) будет иметь больший период Tλ. Например, при частоте 23 Гц цикл Tλ = 1 с. В нем помещается 23 цикла длительностью по tλ и 50 циклов по 0,02 с. Скачки от U1 до U2 и наоборот происходят в моменты времени, когда синусоиды не проходят через нуль. Поэтому в эти моменты времени процесс u(t) будет иметь скачки Δu, разные в разных циклах по tλ. Качественно аналогично обстоит дело и с идеализированными гармоническими колебаниями

U (t )  U н  m sin λ t

(2)

с угловой частотой ωλ = 2πλ. Для имитации таких колебаний обычно используется формула [3, 4]

u (t )  2U н sin t (1  m sin λ t )   2U н sin t  0,5m cos      t  0,5m cos      t  .

(3)

В предельном случае колебаний с частотой 50 Гц, когда ωλ = ω, после СКО процесса

u (t )  2U н (sin t  0,5m cos 2t ) получим фактический процесс

1 3m 2 2m  1   U (t )  U н    sin t  sin 3t  ,   2 4 3 

(4)

существенно отличающийся от (2). С уменьшением частоты погрешность имитации уменьшается. 396

Если же, как на рисунке, имитацию выполнить двумя полуволнами синусоид, то фактический процесс совпадет с (1), что свидетельствует о неоднозначности такого способа имитации. Знания размаха и частоты еще не достаточно для оценки колебаний напряжения. Например, на рисунке фактический и идеализированный графики имеют одинаковые размахи и частоты, но первый из них меньше сказывается на человеке. В связи с этим ЭМС необходимо оценивать по дозе фликера. Соответствующая фликермодель [2] состоит из трёх блоков. Блок взвешивающих фильтров (ВФ) моделирует источник света и реакцию Y(t) на входной процесс U(t). Блок квадратичного инерционного сглаживания (КИС) моделирует зрительное ощущение S(t) человека. В последнем блоке выполняется статистическая обработка процесса S(t) и вычисляется доза. Реакция и входной процесс связаны между собой линейным дифференциальным уравнением (д.у.) 11 порядка. Для его решения был использован метод парциальных реакций [4], согласно которому ВФ заменяется 11 инерционными звеньями первого порядка. Тем самым решение сводится к сумме 11 решений д.у. первого порядка. В блоке КИС реакция возводится в квадрат и пропускается через инерционное звено первого порядка. В силу периодичности процесса S(t) статистическая обработка выполняется за время цикла Tλ. Доза фликера от процесса U(t) будет больше, чем от Ũ(t). Отношение доз определяет степень завышения требований к ЭМС при использовании идеализированных графиков. Индуктивность сети сглаживает колебания, что приводит к еще большему расхождению между идеализированными и фактическими графиками. В связи с этим предложено использовать идеализированные графики входных проводимостей электроприёмников, создающих колебания. Вывод. Для исключения завышения требований к ЭМС в проектировании в качестве исходных данных необходимо использовать идеализированные графики входных проводимостей, а не электрических нагрузок электроприёмников. Перечень ссылок 1. ГОСТ 13109-97. Межгосударственный стандарт. Электрическая энергия. Совместимость технических средств электромагнитная. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения общего назначения. – Введ. в Украине с 01.01.2000. 2. IEC 61000-4-15. Electromagnetic compatibility. Part 4: Testing and measurement techniques. Section 15: Flickermeter – Functional and design specifications. – Geneva, 1997. 3. Бессонов Л.А. Теоретические основы электротехники. – М.: Высшая школа, 1964. 4. Flicker responses of different lamp types / R. Cai, J.F.G. Cobben, J.M.A. Myrzik, J.H. Blom, W.L. Kling. – IET Generation, Transmission and Distribution, 2009, v. 3. 5. Eduard G. Kourennyi, Victor A. Petrosov, Lidiya V. Chernikova. Linear Filtration of random processes in EMC models: the “partial reactions” method // Electromagnetic Compatibility 2000, part II, Fifteenth International Wroclaw Symposium on Electromagnetic Compatibility. – 2000. – P. 587-589.

397

УДК 621.316.1 АВТОМАТИЗАЦІЯ ПРОЦЕСІВ СПОЖИВАННЯ, КОМПЕНСАЦІЇ ТА ОБЛІКУ РЕАКТИВНОЇ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ В БАГАТОПОВЕРХОВИХ НАВЧАЛЬНИХ КОРПУСАХ В СЕРЕДІ SIMULINK Шевченко І.І., студент; Шлепньов С.В., к.т.н., доц. (Донецький національний технічний університет, м. Донецьк, Україна) Електрична мережа багатоповерхових навчальних корпусів дуже розгалужена. Від мережі живиться велика кількість електроприймачів, які також можуть споживати реактивну енергію. Найбільш потужним обладнанням, що споживає реактивну електроенергію є лабораторне обладнання та двигуни ліфтових установок. Згідно з [1] враховується активна та реактивна електроенергія, що отримується споживачем від енергопостачальної компанії. Першим очевидним способом зниження витрат на електроенергію є встановлення пристроїв компенсації реактивної потужності. Такі заходи знижують втрати реактивної потужності та знижують навантаження на мережу. Основними компенсуючими пристроями є конденсаторні батареї, синхронні машини та синхронні компенсатори [2]. Конденсаторні батареї – це спеціалізовані ємнісні компенсуючі пристрої, що призначені для вироблення реактивної потужності. К перевагам конденсаторних батарей відноситься їх дешевизна та простота в експлуатації та обслуговуванні. Але при зниженні напруги в мережі видача реактивної потужності пропорційна квадрату зниження напруги. Регулювання потужності батарей здійснюється тільки ступенями, а не плавно і потребує встановлення дорогої комутаційної апаратури. Синхронні машини можуть генерувати і споживати реактивну потужність, тобто впливати на мережу як ємнісне та індуктивне навантаження. При перезбудженні синхронної машини генерується реактивна складова струму статора, значення якої зростає при збільшенні струму збудження. Регулювання реактивної потужності за допомогою синхронних машин носить плавний і автоматичний характер. Синхронні компенсатори являють собою синхронні електричні машини, що працюють в режимі двигуна без навантаження на валу. Вони передбачені спеціально для генерації реактивної потужності. Синхронні компенсатори рекомендовано застосовувати при великому дефіциті реактивної потужності, а також при наявності різко змінного реактивного навантаження. До недоліків синхронних компенсаторів відносяться підвищені втрати активної потужності, більша маса і вібрації при роботі, необхідність водневого чи повітряного охолодження, неможливість, на відміну від конденсаторних батарей, нарощування потужності в процесі росту потужностей [2]. Існує декілька схем компенсації, які відрізняються місцем розташування компенсуючих пристроїв. 1. Загальна схема компенсації. Компенсуючі пристрої підключаються на вводі в корпус або на шинах ТП. Таку схему компенсації рекомендується використовувати при великій кількості дрібних (малопотужних) споживачів. 2. Індивідуальна схема компенсації. Компенсуючі пристрої встановлюються біля кожного або невеликої кількості електроприймачів. Завдяки компенсації реактивної енергії безпосередньо біля її споживачів, зникають перетоки

398

реактивної потужності, знижуються струм та втрати електроенергії в складній мережі корпусу. 3. Змішана схема компенсації. Частина компенсуючих пристроїв підключається до найбільш потужних споживачів реактивної енергії, а інша частина підключається на вводі в корпус для компенсації залишку реактивної потужності [3]. Іншим можливим способом зниження рахунків за електроенергію є встановлення сучасних лічильників електроенергії на інтегральних мікросхемах, що дозволяють окремо враховувати активну та реактивну складові. Облік електроенергії можна розділити на комерційний та технічний. При комерційному обліку використовуються більш точні лічильники, а показники передаються в енергопостачальну компанію. При технічному обліку дані лічильників використовуються лише в межах навчального закладу, що дозволяє використовувати лічильники з нижчим класом точності. Сучасні пакети прикладних програм дозволяють значно спростити розрахунки, збільшити кількість варіантів, а також враховувати більше чинників, що впливають на мережу. Використовуючи середу Simulink, що входить до пакету прикладних програм MatLab була змодельована схема електропостачання восьмого навчального корпусу ДонНТУ, а також варіанти цієї схеми із різними способами підключення компенсуючих пристроїв. За допомогою елементів вимірювання струму, напруги а також блоку if можна розглядати автоматизований процес компенсації реактивної потужності. При перевищенні заданого рівня споживання реактивної потужності, включаються компенсуючі пристрої. Також при моделюванні контролюється відхилення напруги в межах ±5% і при перевищенні допустимого рівня напруги передбачено відключення компенсуючих пристроїв. Встановлення автоматичних компенсуючих пристроїв досить дороге і не завжди їх встановлення економічно ефективне. Доцільність встановлення компенсуючих пристроїв, а також схеми їх підключення, використання інтелектуальних лічильників для комерційного та технічного обліку електроенергії вирішується за результатами техніко-економічного розрахунку. Перелік посилань 1. Правила устройства электроустановок. – X.: Изд-во «Форт», 2009. - 704 с. 2. Сибикин Ю.Д. Электроснабжение промышленных и гражданских зданий: учеб. для студ. сред. проф. образования. – М.: Издательский центр «Академия», 2006. – 368 с. 3. Красник В.В. Автоматические устройства компенсации реактивной мощности. – М.: Энергоатомиздат, 1983. – 134 с.

399

УДК 621.313.333 КОНТРОЛЬ ИСПРАВНОСТИ ОБМОТОК КОРОТКОЗАМКНУТЫХ АСИНХРОННЫХ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ Ясинский А.В., студент; Полковниченко Д.В., к.т.н., доц. (ГВУЗ «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк, Украина) Методы диагностики технического состояния асинхронных электродвигателей, основанные на выполнении мониторинга потребляемого тока с последующим выполнением специального спектрального анализа полученного сигнала, получили в последнее время широкое распространение [1,2]. В Донецком национальном техническом университете предложено [3] для контроля состояния обмоток короткозамкнутых АД использовать функциональные зависимости мгновенных значений фазных токов статора или их соотношений, например зависимость і 1 (t)=f[і 2 (t)]. При этом і 1 и і 2 определяются как

i1 (t ) = ia (t ) + ic (t ) ; i2 =

ia (t ) − ic (t ) , 3

где і а (t), і с (t)– мгновенные значения токов фаз А и С. Использование токов фаз А и С обусловлено тем, что на большинстве присоединений электродвигателей трансформаторы токи устанавливаются лишь в этих двух фазах. На рис.1 приведены зависимости і 1 (t)=f[і 2 (t)], которые получены путем математического моделирования для исправного двигателя и при наличии в нем дефектов обмоток статора и ротора. Моделирование выполнялось для АД типа АНЗ16-36-12 мощностью 1000 кВт, который имеет сто тридцать два паза обмотки короткозамкнутого ротора, а его фазные обмотки статора выполнены из двух параллельных ветвей. Согласно [4] для этого двигателя несимметрия токов при обрыве одного стрежня короткозамкнутого ротора составляет 5 %, а при обрыве одной параллельной ветви обмотки статора - 25 %. При этом частота тока обратной последовательности f ОП , вызванного обрывом стрежней короткозамкнутого ротора АД, является функцией скольжения s, и определяется по выражению f ОП =f 1 (1-2s), где f 1 – частота питающего напряжения. Исходя из этого, наличие дефекта короткозамкнутого ротора вызывает пульсации тока во всех фазах обмотки статора, а дефекты обмотки статора вызывают несимметрию амплитуд в поврежденной и "здоровых" фазах [5]. Анализ полученных зависимостей показывает, что для полностью исправного двигателя зависимость і 1 (t)=f[і 2 (t)] представляет собой правильную окружность (рис.1,а). При возникновении дефекта происходит ее искажение. Так возникновение дефекта короткозамкнутого ротора приводит к образованию кольца, толщина которого согласно зависимости і 1 (t)=f[і 2 (t)] пропорциональна току обратной последовательности и зависит от степени дефекта короткозамкнутого ротора АД (рис.1,б). При возникновении дефекта обмотки статора зависимость і 1 (t)=f[і 2 (t)] представляет собой эллипс (рис.1,в). При этом по виду эллипса можно определить не только наличие дефекта, а и вид дефекта, его степень и поврежденную фазу. Так 400

степень развития дефекта можно определить по изменению диаметров большой и малой осей эллипса, а от того какая фаза повреждена зависит направление наклона зависимости.

Результаты, полученные путем математического моделирования, подтверждены экспериментальными исследованиями, которые были проведены в лаборатории кафедры "Электрические станции" Донецкого национального технического университета. Исследование витковых замыканий в обмотке статора проведены на экспериментальном АД 0,4 кВ типа 4А112Г4У3 мощностью 5,5 кВт с выведенными в фазе А отпайками, которые позволяют имитировать замыкание витков. На рис.2,а приведена зависимость і 1 (t)=f[і 2 (t)] при наличии замыкания 16 % витков фазы обмотки статора АД. Для исследования режимов работы АД при обрыве стрежней короткозамкнутого ротора использовался экспериментальный АД 0,4 кВ типа 4А132Г6У3, ротор которого модернизован с целью обеспечения возможности имитации обрывов стрежней обмотки. Для этого на вынутом роторе отрезаны и заменены боковые короткозамыкающие кольца, а во всех стрежнях с двух сторон выполнены отверстия с резьбой. Выполненная модернизация позволяет имитировать обрывы стрежней короткозамкнутой обмотки ротора. Для этого с помощью отвертки через отверстия в боковых крышках вывинчиваются болты, которые соединяют стрежень с 401

короткозамыкающими кольцами. На рис.2,б приведена зависимость і 1 (t)=f[і 2 (t)] при наличии трех оборванных стрежней короткозамкнутого ротора АД. Для внедрения предложенного способа не нужны ни дополнительные датчики, ни сложные устройства и алгоритмы его реализации. Особенно удобным является использования цифровых осциллографов, которые в последнее время широко внедряются на промышленных предприятиях. В этом случае выполняют запись фазных токов двигателей с помощью токоизмерительных клещей, а затем воссоздают функциональные зависимости і 1 (t)=f[і 2 (t)] на мониторе компьютера.

Перечень ссылок 1. Петухов В.С. Диагностика состояния электродвигателей. Метод спектрального анализа потребляемого тока / В.С. Петухов, В.А. Соколов // Новости электротехники. – 2005. - № 31. - С. 50-52. 2. Assaf T. A spectral method for on-line computation of the harmonics of symmetrical components in induction machines / T. Assaf, H. Henao, G.-A. Capolino // International conference on electrical machines (ICEM-2002), Old St. Jan Conference Center, Brugge, Belgium, Conference Record. 3. Патент на винахід № 83226 (Україна) Спосіб контролю справності стрижнів короткозамкненої обмотки ротора асинхронного двигуна/ В.Ф. Сивокобиленко, Д.В. Полковніченко. – Бюл. № 12, 2008. 4. Полковниченко Д.В. Математическое моделирование установившихся режимов работы асинхронных электродвигателей при наличии в них дефектов / Д.В. Полковниченко // Сборник научных трудов ДонГТУ. Серия: электротехника и энергетика, выпуск 28. - Донецк: ДонГТУ. – 2001. – С.100-102. 5. Сивокобыленко В.Ф. Диагностика состояния ротора асинхронного электродвигателя на основе контроля параметров рабочего режима / В.Ф. Сивокобыленко, Д.В. Полковниченко // Сборник научных трудов ДонГТУ. Серия: электротехника и энергетика, выпуск 41. - Донецк: ДонГТУ. – 2002. – С.41-45.

402

Наукові, аналітичні та екологічні прибори і системи

Научные, аналитические и экологические приборы и системы

Special-Purpose Instrumentation and Controls Used in Research, Survey and Environment Protection Areas УДК 547.333 СПЕКТРОФОТОМЕТРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ КОМПЛЕКСОНАТОВ ДЛЯ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА БАББИТОВ Ксанке Т.В., студент; Кутырева О,В., магистрант; МакаренкоВ.Г.,к.т.н, доц. (Южно - Российский государственный технический университет(НПИ), г.Новочеркасск, Россия) Из практики использования баббитов известно сильное влияние на его качественные характеристики наличие в нем сплавов свинца, причем это влияние сказывается уже в десятых долях процентного содержание его в сплаве. Таким образом, точное определения содержания сплавов свинца в баббитовых изделиях становится залогом их создания с высококачественными, заранее требуемыми характеристиками. Для определения свинца в различных сплавах разработан достаточно широкий набор методикего анализа.В основном предлагаемые [1,2] методикианализа свинца требуют предварительного отделения его от мешающих ионов других металлов. Лишь для некоторых сплавов свинца без его отделения от мешающих элементов рекомендуют атомно-абсорбционный метод с электротермическойатомизацией (ГОСТ 851-93). Однако из-за низкой чувствительности этого метода не всегда достигается достоверность и воспроизводимостьполученных результатов использующих данные методики анализа свинца. Цель данной работы разработка методики определения свинца в дополнение атомно-абсорбционному методу без предварительного отделения егоот мешающих элементов. В работе исследована возможность определения свинца спектрофотометрическим методом в УФ – области спектра при λ =240 нм в присутствии меди, кадмия, алюминия, железа, висмута и сурьмы с использованием этилендиаминотетраацетата натрия. Установлен интервал оптимальных значений рН (1,5-6) растворов с концентрацией комплексонатов элементов 0,004 мг/см3, при которых наблюдается стабильное значение оптической плотности (D) (рис. 1).

403

D 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

Pb Cu Cd Al Fe Bi

рН 7

Рисунок 1 - Зависимость оптической плотности растворов комплексонатов различного состава от значений рН Для создания требуемого значения рН использовали растворы соляной кислоты и гидроксида аммония. Измерение оптической плотности проводилось с помощью спектрофотометра СФ-26. Установлено, что выполнение основного закона поглощения для комплексоната свинца наблюдается в пределах концентраций от 2·10-3 мг/см3 до 23·10-3 мг/см3. При рН от 1,5 до 6 и концентрации элементов0,004 мг/см3 определению свинца мешают комплексонаты железа, меди, висмута и сурьмы (рис. 1). Следовательно, необходимо уменьшить концентрации данных элементов до значений при которых они не будут оказывать мешающее действие на определение свинца. В ходе исследования установлено, что при λ =240 нм не поглощают излучениекомплексонаты следующих элементов: Bi с концентрацией 0,002 мг/см3, Cu с концентрацией 0,001 мг/см3, Sb с концентрацией 0,0004 мг/см3, Fe с концентрацией 0,00004 мг/см3 Данные полученные в ходе исследования могут быть применены для определения свинца в баббитах марки БК2. Перечень ссылок 1. Полянский Н. Г. Свинец. Аналитическая химия элементов М.: Наука, 1986. – 356 с. 2. Марченко З., Бальцежак М. Методы спектрофотометрии в УФ и видимой областях в неорганическом анализе: пер. с поль. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. – 711 с.

404

УДК 544.723 ДИАГНОСТИКА ТЕПЛОВОЙ РАБОТЫ РЕАКТОРА СИНТЕЗА УГЛЕРОДНЫХ НАНОМАТЕРИАЛОВ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ОГРАНИЧЕННОГО ЧИСЛА ДАТЧИКОВ Алехина Н.В., студент; Гнитиев П.А., студент; Бирюков А.Б., к.т.н., доцент (Донецкий национальный технический университет, Донецк, Украина.) Имеется множество сведений о синтезе углеродных наноматериалов (УНМ), в частности углеродных нанотрубок (УНТ), при помощи различных методов (электродуговое осаждение, CVD-синтез, каталитический пиролиз на поверхности подложек с катализатором и т.д.) [1]. При обилии информации о результатах применения каждого из методов в различных модификациях сложно определиться с выбором оптимальных условий работы каждого конкретного реактора. Применение систем диагностики позволяет исследовать влияние различных технологических параметров на интенсивность протекания процесса образования УНМ: - вид углеводорода или состав углеводородной смеси; - доля инертных разбавляющих газов в случае добавки последних; - температура в реакционной зоне; - характер подачи газов в реактор (скорость истечения, параметры пульсации и т.д.); -.состояние подложки с катализатором (неподвижное, кипящий слой, виброожиженное состояние и т.д.). Постановка задачи исследования В данной работе усилия сосредоточены на разработке алгоритма работы экспертной системы для анализа тепловой работы реакторов пиролитического синтеза УНМ, основанной на построении моментальных тепловых балансов, не имеющей в своем составе газоанализатора для определения содержания компонентов в газообразной среде, покидающей реактор (рис. 1). Изложение основных материалов исследования и результатов Согласно работе [2] моментальный тепловой баланс работы реактора составляется на основании сигналов датчиков при помощи определения энд , которая определяет уравновешивание моментального теплового величины Qрасх баланса. энд исх угл эл нагр газ прод пот реак . Qрасх = Qпр + Qпр − Qрасх − Qрасх

Изменение величины расхода тепла на покрытие эндотермического эффекта энд реакций во времени Qрасх (τ ) позволяет судить об истощении реакционной способности катализатора. пот реак определяется при помощи расчетной модели с учетом Величина Qрасх геометрических и теплофизических характеристик ограждения реакторов и замеряемого значения температуры в реакционной зоне. Вторым вариантом определения этой величины может служить обработка сигналов термопар, заделанных в стенках реактора, позволяющих идентифицировать величины потоков теплопотерь. 405

1 2

1 1

5 2 ≈ U,

Рисунок 1 – Структурная схема системы диагностики тепловой работы реактора УНМ: 1 – реактор; 2 – электрический нагреватель; 3 – контроллер; 4 – термопара в реакционной зоне; 5 – датчики диэлектрической проницаемости реакционного пространства; 6 – реостат, для управления тепловой мощностью, выделяемой на нагревателе реактора; 7 – прибор для замера мощности, потребляемой нагревателем; 8 – патрубок подвода углеводорода; 9 – патрубок отвода газообразных продуктов; 10 – расходомеры; 121– термопары; 1-1, 2-2, 3-3, 4-4, 5-5 – сигналы от соответствующих чувствительных элементов. Основным компонентом газовой смеси, покидающей реактор, является водород, остальные компоненты представлены недоразложенными углеводородами, в случае добавления в исходную газовую смесь инертных газов последние полностью уходят с газовым потоком, покидающим реактор. Для значительной части существующих реакторов стационарный газоанализатор для изучения состава газообразной среды, покидающей реактор, не установлен. В данной работе создан алгоритм, позволяющий определять величину теплового потока для реакторов, не имеющих в составе КИП стационарного газоанализатора, в которых пиролитическое разложение исходного углеводорода протекает по следующей схеме: Cm H 2 n → mCУНТ + n ⋅ H 2 ,

и при этом не образуются никакие другие продукты. Сущность алгоритма заключается в сопоставлении расходов исходного и покидающего реактор газов. В общем случае, полагая, что каталитическому разложению подвергается только часть углеводорода, а остальная в своем начальном состоянии переходит в конечный состав газов, покидающих установку, имеем: – для случая подачи чистого углеводорода конечный газ характеризуется наличием двух компонентов (исходного углеводорода и водорода) и имеет следующий процентный состав: %Cm H 2 n =

1− χ χ ⋅n ⋅100; % H 2 = ⋅100 ; 1 + χ ⋅ (n − 1) 1 + χ ⋅ (n − 1)

– для случая использования в качестве начального сырья смеси исходного углеводорода и инертного газа в составе конечного газа имеем исходный 406

углеводород, инертный газ и водород при следующем процентном соотношении: %Cm H 2 n = %Г =

(1 − χ ) ⋅ (1 − γ ) χ ⋅ n ⋅ (1 − γ ) ⋅ 100; % H 2 = ⋅ 100; (1 + χ ⋅ (n − 1) ) ⋅ (1 − γ ) + γ (1 + χ ⋅ (n − 1) ) ⋅ (1 − γ ) + γ

(1 + χ ⋅ (n − 1) ) ⋅ (1 − γ ) + γ

⋅ 100.

Доля прореагировавшего углеводорода определяется как: χ=

Vк − Vн . (n − 1) ⋅ Vн

Для обоих рассмотренных случаев расход исходного потока газов установлен на уровне 100 л/мин (1.67⋅10-3 м3/с). В первом случае рассматривается пиролитическое разложение метана при отсутствии инертного газа, а во втором случае рассматривается изменение долей метана и водорода в зависимости от расхода газа, покидающего реактор. Необходимым условием правильности полученных данных является выполнение условия равенства суммы долей компонентов смеси ста процентам при любом значении расхода уходящих газов в диапазоне от V н до 2⋅V н . Получение информации о составе газов, покидающих реактор, позволяет определять значение теплоемкости уходящих газов c(t газ прод ) :

(

c(t газ прод ) = 0.01 ⋅ c CmH2n (t газ прод ) ⋅ %Cm H 2 n + c H2 (t газ прод ) ⋅ % H 2 + c Г (t газ прод ) ⋅ % Г

где c CmH2n (t газ прод ) , c H2 (t газ прод ) , c Г (t газ прод ) – теплоемкости компонентов газовой смеси, покидающих реактор, взятые при соответствующей температуре. Для автоматической работы предлагаемой системы диагностики необходимо наличие библиотеки зависимостей теплоемкостей газовых компонентов от температуры, для газов, которые могут присутствовать во входящем и выходящем газовых потоках. Такие зависимости могут быть либо найдены в справочной литературе в функциональном виде, готовом к использованию, либо в табличном виде [3]. Использование современных вычислительных пакетов типа MathCAD позволяет сравнительно просто получить функциональные зависимости на основании обработки табличных данных. Выводы Разработаны подходы для работы экспертной системы, нацеленной на управление тепловой работой реакторов каталитического синтеза УНМ, в аппаратной части которой не используются стационарные газоанализаторы. В основе предложенных решений лежит углубленная интерпретация информации о расходах газообразных сред на входе и выходе из реактора. Перечень ссылок 1. Раков Э.Г. Нанотрубки и фуллерены: Учебн. Пособие. – М.: Университетская книга, Логос, 2006.– 376 с. 2. Бирюков А.Б., Кравцов В.В., Новикова Е.В., Алехина Н.В. Системы диагностики тепловой работы лабораторных, полупромышленных и промышленных реакторов синтеза углеродных наноматериалов Промышленная теплотехника .– Выпуск (3).– с. 75-80 3. Казанцев Е.И. Промышленные печи: Справочное руководство для расчета и проектирования, 2-е издание дополненное и переработанное.– М.: Металлургия, 1975.– 368 с. 407

УДК 669.18:621.746 ИЗМЕРЕНИЕ УДАРНОЙ НАГРУЗКИ МЕЖДУ ПОДВИЖНО СОПРЯЖЕННЫМИ ЭЛЕМЕНТАМИ МЕХАНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ Бабак К.Ю., студент; Яковлев Д.А., ассистент. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) В металлургии за последнее десятилетие нашли применение новые машины и устройства, представляющие собой механические системы, расчет энергосиловых параметров которых требует учета особого характера передачи нагрузки между подвижно сопряженными элементами, входящими в их состав. В частности, к таким системам следует отнести шиберные затворы, отсекающие конечный технологический шлак при выпуске стали из кислородных конвертеров, а также устройства для быстрой замены стаканов-дозаторов промежуточных ковшей сортовых МНЛЗ, обеспечивающие стабильность скоростных режимов истечения жидкой стали в кристаллизаторы в условиях реализации непрерывной разливки металла длинными сериями. При функционировании таких систем процессы перекрытия выпускного канала плавильного агрегата или смены вышедшего из строя стакана-дозатора новым (резервным) весьма скоротечны, так как длятся не более 0,3 с [1, 2]. Особенности динамических явлений, наблюдаемых во время работы указанных устройств, обусловлены не только возникновением больших ударных ускорений, а и тем обстоятельством, что перемещаемые по направляющим керамическая плита или стакан-дозатор находятся в защемленном состоянии, поскольку прижаты к базовым огнеупорным плитам блоками витых или тарельчатых пружин, развивающими усилие, достаточное для обеспечения надежного контакта между рабочими поверхностями керамических элементов. В силу указанных обстоятельств становится невозможным использование для расчетов динамических нагрузок в узлах дозирующего устройства как теоретических зависимостей, рассмотренных в классической механике для случаев абсолютно упругого, не вполне упругого и абсолютно неупругого ударов свободно движущихся тел с различной массой [3], так и результатов ранее проведенных экспериментальных исследований процессов ударного взаимодействия несвободных тел, протекающих при забивке свай и работе буровых машин. Экспериментальное изучение физических явлений, сопровождающих ударный процесс, требует не только разработки оригинальных методик лабораторных исследований, наличия современных контрольно-измерительных средств, а и строгого соблюдения ряда условий по организации опытов и подготовке аппаратуры к их проведению. Условия проведения лабораторных экспериментов и вводимые при этом ограничения должны в максимальной мере соответствовать физике исследуемого процесса и способствовать уяснению сути сопутствующих ему явлений. В теоретическом плане независимо от того, является удар упругим или пластическим, главными параметрами, позволяющими оценить характер взаимодействия и состояние соударяющихся тел, считают длительность непосредственного контакта между ними, возникающие в них деформации и напряжения, а также ускорения, развиваемые при их движении. Поэтому методика 408

планировавшегося эксперимента предполагала получение достоверной информации в первую очередь об указанных физических величинах в условиях имитации функционирования изучаемых шиберных устройств. Экспериментальные исследования проводили на специальном стенде, устройство которого поясняет схема, приведенная на рис.1. В его состав входит коробчатая рама 1 с направляющими 2, между которыми размещены неподвижно закрепленная опорная плита 14 и имеющий возможность относительного продольного перемещения брусок 13, прижимаемый пластиной 12. Силу прижатия бруска 13 пластиной 12 обеспечивали комплектом грузов 11, закрепленных на большем плече рычага 10, посредством шарниров соединенного с пластиной 12 и кронштейном 3. Для создания силы принудительного перемещения бруска 13, защемленного между опорной плитой 14 и пластиной 12, служил молот 5, соединенный с нижним концом маятника 6, подвешенного на перемычке 7, которую крепили на двух вертикальных колоннах 8. Силовое взаимодействие между молотом 5 и бруском 13 осуществляли посредством промежуточного элемента 9, установленного в направляющих втулках 4.

а б Рисунок 1 – Общий вид (а) и схема лабораторного стенда (б) для исследования процесса ударного взаимодействия тел Благодаря такому конструктивному исполнению стенда обеспечивали варьирование в широких пределах характеристики ударного импульса как за счет изменения скорости молота в момент удара по бруску, так и изменением отношения их масс. При этом масса бруска была постоянной (6 кг), а массу молота дискретно изменяли за счет комплекта грузов, и она составляла 9,6, 14,4 и 19,2 кг. Для контроля параметров исследуемого процесса ударного взаимодействия между рабочими элементами лабораторного стенда применили измерительную систему, включающую тензорезисторный преобразователь, четырехканальный усилитель переменного тока УТ4-1 ТУ 25.06.1377-82, двухкоординатный акселерометр ADXL 210 фирмы ANALOG DEVICES и IBM- совместимый компьютер с установленной на его шине платой L-1250 12-тиразрядного многоканального аналого-цифрового преобразователя (АЦП) фирмы L-CARD. Тензорезисторный 409

преобразователь размещали на промежуточном звене, а акселерометр, позволяющий фиксировать линейные ускорения в пределах от – 10g до +10g при частоте записи сигнала 1 – 10 кГц, крепили к бруску. Требуемую частоту опроса акселерометра назначали исходя из условия: f н ≤ 1/Т ≤ f в , где Т – длительность импульса, составляющая 0,0002 – 0,001 с. Обработку цифрового представления сигналов, поступающих от тензорезисторного преобразователя и акселерометра, выполняли на ЭВМ в реальном масштабе времени при помощи прикладной программы PowerGraph 2.0. В ходе проводившихся лабораторных экспериментов изучали характер изменений усилия, соотношения статических и динамических нагрузок, действующих в системе при соответствующих перемещениях зажатого бруска; сопоставляли значения указанных физических величин, которые регистрировали в условиях передачи энергии удара через промежуточные элементы, имеющие различную динамическую жесткость. Анализ формы и амплитуды регистрируемых сигналов (рис. 2) показал, что кажущийся однократный удар молота, вызывавший перемещение зажатого бруска, проявляется в виде нескольких последовательных соударении, в процессе которых происходит импульсная передача ему энергии [4].

а б Рисунок 2 – Вид сигналов при контроле ускорения (а) и силы контактного взаимодействия (б) при передаче ударной нагрузки Таким образом, полученные данные послужат основой уточненным теоретическим положениям, позволяющим более успешно решать практические задачи, связанные с расчетом и конструированием современных разливочных устройств, используемых в сталеплавильном производстве. Перечень ссылок 1.Теория и практика непрерывного литья заготовок / А.Н. Смирнов, А.Я. Глазков, В.Л. Пилюшенко и др.- Донецк: ДонГТУ, ООО «Лебедь», 2000.- 371 с. 2.Еронько С.П., Быковских С.В. Разливка стали. Оборудование. Технология.- К.: Технiка, 2003.- 216 с. 3.Пановко Я.Г. Введение в теорию механического удара.- М.: Наука, 1977.- 220 с. 4.Инженерные методы исследования ударных процессов / Г.С. Батуев, Ю.В. Голубков, А.К. Ефремов и др. - М.: Машиностроение, 1977.- 240 с.

410

УДК 661.721 ДИАГНОСТИКА ТЕПЛОВОЙ РАБОТЫ СОВРЕМЕННЫХ РЕАКТОРОВ СИНТЕЗА МЕТАНОЛА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СИГНАЛОВ СТАНДАРТНОГО НАБОРА ДАТЧИКОВ Бирюков А.Б., к.т.н., доц.; Манойлов Д.В.; Дробот С.Г. (Донецкий национальный технический университет, Донецк, Украина) Среди продуктов, получаемых при помощи химического синтеза, значительная доля приходится на метанол. Принципиально технологический процесс получения метанола включает ряд операций, которые обязательны для любой технологической схемы синтеза.[1,2] В данной работе решается задача создания концептуальных и алгоритмических основ систем диагностики тепловой работы водоохлаждаемых реакторов синтеза метанола. Задача решается за счет разработки методики составления теплового баланса реактора и ее использования для определения важных технологических параметров на стадии проектирования (максимальные и номинальные расходы пара и питательной воды) и создания алгоритма для оперативной диагностики тепловой работы реактора путем определения доли расходования монооксида углерода в реакциях синтеза и соответственно вынесения суждения об истощении каталитической способности катализатора. Схема водоохлаждаемого реактора синтеза метанола с предложенным набором элементов КИП и АСУ ТП для диагностики тепловой работы представлена на рисунке 1.[3] Составление теплового баланса водоохлаждаемого реактора необходимо как на стадии его проектировании, так и для создания алгоритма управления и мониторинга.На стадии проектирования сепаратора необходимо знать номинальный и максимальный расходы пара, которые будут образовываться в реакторе. Энтальпия питательной воды выбирается в зависимости от ее давления и температуры, а насыщенного пара – в зависимости от заданного уровня давления в водо-паровом пространстве из термодинамических таблиц, описывающих свойства воды и водяного пара, [4] или соответствующих интерполяционных зависимостей. Эти величины могут быть определены при помощи следующего комплекса зависимостей: Q

=ξ ⋅

СО V 1 ⋅ ⋅ ⋅Q , 100 3600 22.4 м

(1)

где Q p – тепловыделение в реакторе синтеза метанола. Вт; ξ – доля расходования монооксида углерода в реакциях синтеза; СО – процентное содержание монооксида углерода в синтез-газе, % V – объемный расход синтез-газа, м3/ч; Q м – тепловой эффект образования метанола, Дж/кмоль; G

пар

Qр i нп − i пв

где G пар – расход пара из сепаратора, кг/с;

411

(2)

i нп , i пв – энтальпия насыщенного пара на выходе из реактора и питательной воды соответственно, Дж/кг.

Рисунок 1 – Системы диагностики тепловой работы реактора синтеза метанола: (1 – водоохлаждаемый реактор, 2 – сепаратор, 3 – исполнительные механизмы, регулирующие органы) Энтальпия питательной воды выбирается в зависимости от ее давления и температуры, а насыщенного пара – в зависимости от заданного уровня давления в водо-паровом пространстве из термодинамических таблиц, описывающих свойства воды и водяного пара, [4] или соответствующих интерполяционных зависимостей. Давление в водо-паровом пространстве выбирается исходя из условия обеспечения заданной температуры кипения воды, что и определяет стабилизированное значение температуры в реакционном пространстве. Для определения максимально возможного выхода пара в качестве аргументов для зависимостей (1) и (2) используются максимально возможные по технологии расход синтез-газа и произведение содержания синтез газа на долю его усвоения в реакции. Для определения номинального значения этой величины аргументы устанавливаются на проектном уровне. Для проектирования системы снабжения реакторов питательной водой должны быть определены номинальное и максимальное значения этой величины. Для каждого из характерных режимов работы реактора массовый расчетный расход питательной воды равен соответствующему расчетному выходу пара. Диагностику протекания реакций и анализ истощения реакционной способности катализатора предложено вести на основании анализа величины расходования монооксида углерода в реакциях синтеза, рассчитанной в зависимости от текущего расхода питательной воды: ξ=

G в ⋅(i нп − i пв ) ⋅100⋅3600⋅ 22,4 СО ⋅ V ⋅Q м

412

(3)

Наличие такой информации необходимо для принятия решения о приостановке процесса для замены или регенерации катализатора. Накопление этой информации и ее анализ совместно со статистикой изменения других важных производственных факторов позволяют углубить представления о процессе и подобрать условия, позволяющие расширить временные рамки использования катализаторов. Использование предложенной зависимости представлено на рисунке 2.

Рисунок 2 – Зависимость доли прореагировавшего монооксида углерода от расхода питательной воды (1 – для расхода синтез-газа 10000 м3/ч, 2 – 15000 м3/ч, 3 – 18000 м3/ч) Обоснована целесообразность разработки систем диагностики тепловой работы водоохлаждаемых реакторов синтеза метанола, позволяющих на основании непрерывного анализа теплового баланса выносить суждение об истощении реакционной способности катализатора. Предложена конкретная схема диагностики тепловой работы водоохлаждаемых реакторов синтеза метанола и алгоритм ее использования в рамках систем АСУ ТП участка синтеза метанола. Перечень ссылок 1. Химическая технология ТГИ / Под ред. Г.Н. Макарова, Г.Д. Харламповича. – М.: Химия, 1986. – 496 с. 2. Печуро Н.С. Химия и технология синтетического жидкого топлива и газа / Н.С. Печуро, В.Д. Капкин, О.Ю. Песин. – М.: Химия, 1986. – 352 с. 3. Мещеряков Г.В. Химическая технология неорганических и органических веществ, теоретические основы / Г.В. Мещеряков // Химия и химическая технология .– 2009.– №6.– 86-88 4. Ривкин С.Л. Термодинамические свойства воды и водяного пара. Справочник. - 2-е изд., перераб., и доп. / С.Л. Ривкин, А.А. Александров – М.: Энергоатомиздат, 1984. – 80 с. 5. Казанцев Е.И. Промышленные печи: Справочное руководство для расчета и проектирования, 2-е издание дополненное и переработанное.– М.: Металлургия, 1975.– 368 с.

413

УДК 622.28 КОНТРОЛЬ ТЕМПЕРАТУРЫ ПОДШИПНИКОВЫХ СОЕДИНЕНИЙ ПОДЪЕМНОЙ УСТАНОВКИ Бурак П.В., студент; Неежмаков С.В., к.т.н., доц. (Донецкий Национальный Технический Университет, г. Донецк, Украина) В настоящее время существует множество систем для измерения и контроля температуры. Они различаются по огромному ряду параметров, например: конструктивное исполнение, среда использования, диапазон температур, и т.д. В данной статье будет рассмотрена аппаратура контроля температуры типа КТТ-1. Она предназначена для контроля температуры различных узлов автоматизированных подъемных, вентиляторных, компрессорных, калориферных и других стационарных установок шахт. К основным функциям данной аппаратуры можно отнести: • одновременный контроль температуры восьми узлов оборудования, на которые установлены термодатчики; • сигнализация при превышении температуры установленного предела срабатывания. Предел контролируемых температур зависит от датчика (в основном от 40 до 170ºС); • диспетчерский контроль состояния узлов оборудования [1]. Для увеличения эффективности контроля температуры была разработана система контроля температуры подшипниковых соединений, структурная схема которой представлена на рисунке 1. В данной системе в качестве термодатчиков использованы термопреобразователи сопротивления (терморезисторы), принцип действия которых основан на изменении электрического сопротивления проводников и полупроводников в зависимости от температуры. ИМ

КП

ТД1

МК

ТД6

БС

ЗС

БП

ПУ В САУ

БИ

Рисунок 1 – Структурная схема системы контроля температуры 414

1 Начало 2

Ввод T,Tmax, Tp

3 Tn=0 4 i=1...6

да

нет Tn<Ti

6 Tn=Ti

нет

да 9

да

Tn>Tp

∆T >0 ∆t нет

8 Tn<Tmax

нет 11

да

Sm=1

12 Sp=1

IM=1

13 Вывод Tn 14 Конец

Рисунок 2 – Алгоритм работы системы контроля температуры 415

На рисунке 1 представлены следующие блоки: БП – блок питания; ТД1-ТД6 – термодатчики; У – усилитель напряжения; КП – карта памяти; МК – микроконтроллер; ПУ – пульт управления; БИ – блок индикации; БС – блок согласования; ИМ – исполнительный механизм; ЗС – звуковая сигнализация. Разработанная схема работает следующим образом: сигнал с термодатчиков, установленных в подшипниковых соединениях, через усилитель, поступает на микроконтроллер. Был выбран микроконтроллер Atmel Atmega16. Далее, информация о температуре выводится на LCD дисплей, сохраняется на карту памяти формата MicroSD, а также посредством интерфейса RS485 передается на ЭВМ. LCD дисплей желательно расположить рядом с кнопочным пультом диспетчера, который, при необходимости, может вручную воздействовать на исполнительный механизм включения или выключения двигателя подъемной установки. В случае, если температура на одном из термодатчиков будет выше максимально допущенной, микроконтроллер пошлет сигнал на блок согласования, после чего включится звуковая сигнализация, а также сработает исполнительный механизм, который отключит двигатель. Алгоритм работы разработанной схемы приведен на рисунке 2. Он работает следующим образом: сначала в блок 2 вводится текущая температура датчиков, а также повышенная и максимально допустимая температуры датчиков. Далее, в блоках 4, 6 и 7, проверяется температура каждого датчика в

отдельности. После определения самого нагретого датчика, его температура сначала сравнивается с повышенным пределом температуры, в блоке 8, и если она выше его, то происходит сравнение с максимально допустимым значением, в блоке 9. В случае, если значение выше максимального – срабатывает исполнительный механизм (блок 13), отключающий двигатель, а также звучит соответствующая звуковая сигнализация (блок 12). В противном случае, происходит еще одно сравнение в блоке 10. В нем мы определяем, увеличивается или уменьшается температура перегретого датчика со временем. Если температура постепенно возрастает - включается звуковая сигнализация, говорящая диспетчеру о том, что температура одного из датчиков в скором времени может достигнуть критической отметки. Информация о перегретом датчике также выводится на дисплей. В результате выполненной работы удалось увеличить уровень автоматизации, а также эффективность контроля температуры подшипниковых соединений подъемной установки. Перечень ссылок Методические указания к выполнению лабораторных работ по курсу «Автоматизация технологических процессов и производств» Сост: Оголобченко А.С., Саулин В.К., - Донецк: ДонНТУ, 2011. - 88с.

416

УДК 543.27.08 РАЗРАБОТКА ПРИБОРА КОНТРОЛЯ КОНЦЕНТРАЦИИ ФОРМАЛЬДЕГИДА ДЛЯ СИСТЕМ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА Вовна А.В., к.т.н. (Ph.D.), доц., Павленко А.А., студентка (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Общая постановка проблемы. Высокий уровень загрязнения окружающей среды в крупных промышленных городах Украины приводят к ряду экологических проблем. В настоящее время особое внимание заслуживает автомобильный транспорт, количество которого в Украине возрастает ежегодно. При сохранении тенденции массового перехода автомобилей с обычного топлива на метан, выявлено, что образование формальдегида при сжигании метана значительно превышает аналогичные показатели у бензиновых двигателей (0,177 мг/м3 у двигателей на газе; 0,057 – при сжигании бензина А-80, 0,074 – А-95) [1]. Формальдегид обладает токсичностью, негативно воздействует на генетический материал, репродуктивные органы, дыхательные пути (астма), глаза, кожный покров (экзема), вызывает аллергические дерматиты. Предельно допустимая концентрация (ПДК) формальдегида в воздухе: в воздушной среде помещений 0,01 мг/м3; максимально разовая – 0,035 мг/м3; среднесуточная – 0,003 мг/м3. Поэтому контроль концентрации формальдегида в атмосферном воздухе является одной из важных задач для систем экологического мониторинга. Постановка задачи исследования. Для проведения количественного анализа атмосферного воздуха на содержание в нем формальдегида используется методика ионохромотографического анализа. Данная методика позволяет установить концентрацию формальдегида в диапазоне от 0,0015 до 0,75 мг/м3 с относительной погрешностью изменений ± 25 % при доверительной вероятности 0,95. Поэтому целью работы является повышение точности измерителя концентрации формальдегида в атмосферном воздухе. При анализе существующих методов и средств контроля концентрации формальдегида с точки зрения повышения точности и оперативности контроля выявлено, что наиболее пригодным для осуществления данного анализа является спектрофотометрический метод контроля. Для достижения поставленной цели в работе сформулированы и решены следующие задачи: – разработка математической модели измерительного канала прибора на основе спектрофотометрического метода контроля; – анализ результатов моделирования и постановка технических требований к измерительным каналам прибора; – обоснование и разработка структуры измерительного прибора контроля концентрации формальдегида для системы экологического мониторинга. Решение задачи и результаты исследования. Функционально проектируемый измерительный канал прибора, основанный на базе спектрофотометрического метода, состоит из оптоэлектронного и аналогового блока. Для выбора оптоэлектронных компонент измерителя необходимо провести анализ спектра поглощения формальдегида по интенсивности и частоте колебательно-вращательной структуры и определить дестабилизирующие факторы, которые влияют на процесс измерения концентрации формальдегида. Для аналогового блока измерителя необходимо выбрать и обеспечить режим работы фотоприемника оптического излучения и выполнить нормирование характеристик преобразования оптоэлектронного блока измерителя к унифицированно417

му виду для дальнейшего преобразования и обработки в цифровой форме. Входной поток оптического излучения Ф ВХ ОК , который формируется источником излучения, поступает в оптический канал (ОК). Поглощение оптического излучения в ОК описывается законом Бугера-Ламберта-Бера [2], который связывает интенсивность поглощения с длиной пути и концентрацией исследуемого газового компонента и описывается выражением:

I ВЫХ ОК = I ВХ ОК ⋅ е − k (λ )⋅H CO⋅l , 2

(1)

где I ВХ ОК и I ВЫХ ОК – интенсивности падающего и прошедшего оптического излучения, Вт/срад, величины которых пропорциональны входному ФВХ ОК , Вт и выходному ФВЫХ ОК , Вт потоку оптического излучения; H 2CO – концентрация формальдегида в измерительном канале, мг/м3, l , м – толщина анализируемого слоя вещества равная длине измерительного канала; k (λ ) – коэффициент сечения спектра поглощения оптического излучения формальдегида. Для выбора оптимальных параметров открытого оптического канала рекомендуется использовать комплексный параметр D – оптическая плотность измерительного канала, определяемый как:

D(H 2CO, λ , l ) = k (λ ) ⋅ H 2CO ⋅ l.

(2)

Как видно из выражения (2), коэффициент передачи оптического канала является нелинейной функцией трех переменных, три из которых: Н 2 СО – концентрация формальдегида, λ – длина волны спектральных линий поглощения формальдегида, l – длина измерительной базы оптического канала (конструктивный параметр). Эффективная работа оптоэлектронного блока определяется максимально возможным коэффициентом передачи оптического канала, для его определения необходимо выполнить следующие исследования: оценка характеристик спектра поглощения формальдегида и выбор оптимальной длины волны и ширины спектра поглощения; выбор оптимального конструктивного параметра l – длины измерительной базы канала. Коэффициенты сечения спектра поглощения формальдегида рассчитаны по экспериментальным данным, которые получены при высокой разрешающей способности анализатора спектрального состава газовой атмосферы [3]. Относительное среднеквадратичное отклонение экспериментальных значений от результатов математического моделирования сечения спектра поглощения формальдегида в ИК-области и не превышает 1 %. В качестве источника ИК-излучения в работе предложено использовать светоизлучающий диод (СИД) LED34 [4], который имеет максимум излучения на длине волны 3,3 мкм и шириной спектра равной 0,5 мкм. В качестве приемника ИКизлучения изготовителем оптоэлектронных компонент рекомендуется использовать фотодиод (ФД) PD36 [4], так как, его спектральные характеристики наиболее близкие и согласованные со спектральными характеристиками выбранного СИД LED34. При проведении моделирования получена характеристика преобразования оптоэлектронного блока измерительного прибора. Для расчета и обоснования конструктивного параметра измерителя – длины базы оптического канала ( l , м) выполнен расчет относительного изменения выходного тока ФД. Данное изменение ( δIФД (l ) ) определяется как разность между значениями выходного тока ФД при минимальной ( Н 2СО = 0 мг/м 3 ) и максимальной ( Н 2СО = 1 мг/м 3 ) концентрациями формальдегида в 418

измерительном канале, приведено к значению тока при минимальной концентрации ( Н 2 СО = 0 мг/м 3 ), и может быть рассчитано по соотношению:

I ФД (Н 2СО = 0 мг/м 3 , l ) − I ФД (Н 2СО = 2 мг/м 3 , l ) δIФД (l ) = ⋅ 100. IФД (Н 2СО = 1 мг/м 3 , l ) Из результатов проведенных исследований следует, что при длине измерительной базы l =0,5 м относительное изменение тока ФД составляет 0,3 %, при увеличении длины до 6 м величина δI ФД возрастает до 2,9 %. Следовательно, для увеличения чувствительности измерителя концентрации формальдегида необходимо увеличить длину измерительной базы. Авторами рекомендуется для обеспечения необходимой длины измерительного канала использовать в проектируемом приборе шаровой фотометр, который обеспечивает при диаметре 0,15 м длину измерительного канала более 6 м [5]. При данной величине l чувствительность измерителя составляет 8,6 мВ/(мг/м3), что обеспечивает отношение сигнал/шум на уровне 20/1. Аналоговый блок измерительного прибора выполняет функцию преобразования токового сигнала ФД, содержащий информацию про концентрацию формальдегида, к унифицированному виду для его преобразования и цифрой обработки в МПС. Выводы. Разработаны и обоснованы требования к проектированию измерительного прибора контроля концентрации формальдегида. Разработана математическая модель измерительного канала, анализ результатов моделирования показал, что для обеспечения необходимой чувствительности измерительного канала необходимо обеспечить длину измерительного канала более 6 м. Данный показатель технически достижим только при использовании шарового фотометра, который при диаметре 0,15 м обеспечит длину оптического канала более 6 м. Чувствительность измерительного канала концентрации формальдегида составляет более 8,6 мВ/(мг/м3), что обеспечивает отношение сигнал/шум на уровне 20/1. Обоснована и разработана структура измерительного прибора контроля концентрации формальдегида. Перечень ссылок 1.Супруненко О. Метан – это не только ценное топливо, и источник канцерогенов / О. Супруненко // «Зеркало недели». – № 21 от 07.06.2008 г. – Электронные данные. – Режим доступа: http://zn.ua/articles/53887. – Дата доступа: март 2011. – Загл. с экрана. 2.Бреслер П.И. Оптические абсорбционные газоанализаторы и их применение / П.И. Бреслер. – Л.: Энергия, 1980. – 164 с. 3.NASA [Электронный ресурс] /Virtual Planetary Laboratory. – Электронные данные. – Режим доступа: http://vpl.astro.washington.edu/spectra/h2co.htm. – Дата доступа: январь 2012. – Загл. с экрана. 4.Ioffe Physico-Technical Institute [Электронный ресурс] / Mid-IR Diode Optopair Group (MIRDOG). – Электронные данные. – Режим доступа: http://mirdog.spb.ru. – Дата доступа: январь 2012. – Загл. с экрана. 5.Петрук В.Г. Спектрофотометрія світлорозсіювальних середовищ (теорія і практика оптичного вимірювального контролю) / В.Г. Петрук. – Вінниця: Універсум – Вінниця, 2000. – 207 с.

419

УДК 625.031.1 ПРОГРАММА ДЛЯ СБОРА, ХРАНЕНИЯИ НАЧАЛЬНОГО АНАЛИЗАПАРАМЕТРОВ ВЕРХНЕГО СТРОЕНИЯ ПУТИ Ворошилова А.И., студент;ЭльхутовС.Н., к.т.н., зав. каф. ПЭиИИТ (Ангарская государственная техническая академия, г.Ангарск, Россия) При прохождении подвижного состава по рельсовой колее, на контактирующих с колесами поверхностях рельсов возникают усталостные и износные повреждения. В прямых участках пути и в пологих кривых эти повреждения обусловлены преимущественно вертикальной нагрузкой на рельсы. В кривых малого радиуса большое влияние на развитие повреждений оказывают горизонтальные силы взаимодействия колес с рельсами. Эти силы в точках контакта с рельсами поверхностей катания колес нарушают целостность рабочей поверхности головок рельсов за счет локального изгиба и сдвига волокон поверхностного слоя. В местах соприкосновения с рельсами гребней колес горизонтальные силы вызывают боковой износ головок рельсов за счет проскальзывания гребней по их поверхности. Переменное боковое воздействие колес на рельсы приводит к горизонтальным изгибным деформациям рельсовых нитей, вызывая накопление в них дополнительных усталостных повреждений. Как следствие этого, снижается надежность работы железнодорожного пути, сокращается срок службы рельсов [1]. Своевременный контрольпараметров верхнего строения пути (ВСП) позволяет предупреждать аварийные ситуации, которые могут возникать вследствие эксплуатационного износа рельса, а также планировать сроки проведения профилактических и ремонтных работ. Для сбора параметров ВСП могут применяться различные технические средства [2], например путеизмерительные тележки или вагоны - путеизмерители. Для анализасобранной информации о состоянии ВСП, а также оценки рисков, связанных с эксплуатацией ЖД пути разрабатывается программный комплекс [3], в состав которого входит подсистема хранения и начальной обработки первичных данных. Основные функции разработанного программного обеспечения следующие: импорт и структурированное хранение первичных данных (информация от путеизмерительных устройств), управление структурой хранения данных, навигация по базе данных и визуализация измерений. Разработанное программное обеспечение состоит из пяти взаимосвязанных между собой модулей, расположенных в серверной и клиентской частях.База измерений расположена в серверной части и предназначена для хранения первичных данных и состоит из группы взаимосвязанных таблиц. Модуль импортапервичных данных, как и все остальные модули, расположен в клиентской частии обеспечивает ввод информации с путеизмерительных устройств (поддерживает ЦНИИ-4 иКВЛ-П-2). Модуль доступа к данным обеспечивает взаимодействие клиентской части с сервером базы данных. Модуль «Структура пути» предназначен для выполнения пользовательских операций над «базой измерений». Модуль «График» предназначен для отображения выбранного измерения. Структурная схема разработанного программного обеспечения приведена на рисунке 1.

420

Структура пути Источник первичныхданных

График

Модуль импорта данных

ADO

БД измерений

Рисунок 1 - Структурная схема программного обеспечения База измерений состоит из группы таблиц, связи которых представлены на рисунке 2. База данных реализована в MSSQLServer 2008.Связующим звеном между таблицами служит строчка «код пути».

Рисунок 2 -Схема данных базы измерений Таблица «расстояние», является главной базе измерений.Таблица «ширина колеи» содержит данные о ширине колеи, также указывается дата снятия данных и километр. Следующая таблица «неровности продольного профиля», структура таблицы аналогична предыдущей.Таблица «высота рельсов» содержит информацию о высоте рельса на данном участке.Так же имеется таблица «уклон продольного профиля». В данную таблицу входит дата снятия параметра, сам параметр и участок на котором зафиксирован данное значение. Каждому параметру ВСП в базе измерений соответствует своя таблица, поэтому добавление нового параметра не приводит к перестройке программного обеспечения. Графический интерфейс разработанного ПО состоит из окна «Структура пути» и вызываемых из него окон «Визуализация измерений». Окно «Структура пути» в иерархической древовидной структуре представляет пользователю содержимое базы данных измерений. Используется следующая иерархия: железная дорога – перегон – километр – пикет – путь – рельс. Окно «Структура пути» предназначено для импорта 421

первичных измерений в базу данных, создания и редактирования структуры ЖД пути, а также вывода интересующего измерения в окно «Визуализация измерений». В левой части окна «Структура пути» отображается собственно древовидная структура, а в правой – список вложенных объектов выбранного элемента. Кроме функций навигации по базе измерений, окно «Структура пути» предоставляет функции редактирования базы измерений.Пользователю доступны операции «создать», «изменить», «удалить» для объектов, содержащих вложения и «просмотр», «удалить» для собственно измерений, являющихся конечными элементами «структуры пути». Внешний вид окна «Структура пути» представлен на рисунке 3.

Рисунок3 -Окно «Структура пути» Сохраненные в базе измерения можно представить в графическом виде с помощью окна «Визуализация измерений». При этом по горизонтальной оси может отображаться как расстояние, так и время, а по вертикальной оси – контролируемый параметр. Перечень ссылок 1.Краковский Ю.М., НачигинВ.А. Прогнозирование остаточного ресурса рельсов // Путь и путевое х-во. 2010, №5. с. 15-17 2.Эльхутов С.Н. Современные средства мониторинга и диагностики технического состояния верхнего строения пути // Сборник научных трудов. – Ангарск: Издательство АГТА, 2010. с. 131 – 138. 3.Средства обеспечения безопасности на железнодорожном транспорте // ВестникАГТА. – 2011. - №5 – С.75 – 80.

422

УДК 536.21 ВЫЧИСЛЕНИЕ ПОЛЯ ТЕМПЕРАТУР СТЕНКИ СФЕРИЧЕСКОЙ ФОРМЫ Григоренко К.С., студент; Пятышкин Г.Г., доцент. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Одной из важнейших задач теплотехники является контроль процессов тепломассообмена. Для того чтобы управлять данными процессами, необходимо точно знать каким образом они происходят. Многие задачи тепломассообмена, с которыми приходится сталкиваться инженеру, не поддаются аналитическому решению, и единственная возможность их теоретического анализа – получение численного решения. Одной из наиболее распространенных форм стенок, применяемых в технике является сферическая. Это обусловлено тем, что среди множества геометрических тел она имеет наименьшую площадь, а следовательно, и теплоотдачу в окружающую среду. Стенки такой формы используют для контейнеров хранения сжиженного газа, для куполов в кауперах доменных печей, а так же различных строительных конструкций. Для того чтобы контролировать процесс теплоотдачи было рассчитано нестационарное поле температур по неявной конечно-разностной схеме для сферической стенки. Имеем исходное уравнение теплопроводности:

∂t ∂t  1 ∂  k = ± qv (ξ ,τ ) ( , ) ρС p ξ λ ξ τ ∂τ ξ k ∂ξ  ∂ξ 

(1)

Данное уравнение описывает множество явлений теплопроводности. Чтобы из этого множества выделить конкретное решение задачи и дать ему полное математическое описание, к уравнению (1) нужно добавить условия однозначности: 1. Геометрические условия – определяют форму и размеры области, в которой протекает данный процесс. Внутренний радиус стенки R 1 =80 мм; толщина стенки составляет δ=30 мм.

Рисунок 1 – Геометрия стенки

423

По заданию коэффициент в уравнении теплопроводности k=2,ξ≡r; внутренние источники тепла отсутствуют, т.е.q v(r,τ)=0. Тогда из (1) имеем сферическую систему координат:

ρС p

∂t 1 ∂  2 ∂t  = 2  r λ (r ,τ )  ∂τ r ∂r  ∂r 

(2)

Данную сферическую стенку разбиваем на пространственно-временную сетку. Число разделений по координате N r =7.Задачу решаем для семи временных слоёв. 2. Физические условия – задаются физическими свойствами вещества, которое заполняет исследуемую область: λ=45 Вт/(м•К); ρ=7900 кг/м3, Ср=455 Дж/(кг•К); λ, ρ, Ср=const. 3. Временные условия – содержат распределение искомой величины (температуры) в исследуемой области в начальный момент времени.Коэффициенты распределения температуры внутри стенки по координате в начальный момент t H принимаем равным 0˚С; 4. Граничные условия – это условия, которые определяют особенности протекания процесса на границе. Граничные условия слева: t 1 =500˚C; справа: t 2 =800˚C; На рисунке 2представлена пространственно-временная сетка сферической стенки. Здесь пространство, ограниченное точками w и e – контрольный объём. Разбиение стенки на элементарные объёмы и определение значений температуры в точках W, M, E называется «методом контрольного объёма».

Рисунок 2 – Пространственно-временная сетка Далее проводят дискретизацию задачи и аппроксимацию граничных условий. После чего осуществляется прямая и обратная прогонка в каждой точке пространства и времени. Для реализации данных действий была написана программа в среде Delphi. На рисунке 3 представлен компонент программы с результатами работы. 424

Рисунок 3 – Результаты расчета программой Delphi Данные результата представлены в виде графиков на рисунке:

Рисунок 4 – Диаграмма результатов расчета Разработанная программа может быть использована при теплотехническом проектировании теплообменного оборудования, а так же для других сходных задач. Перечень ссылок 1.Патанкар С.В. Численное решение задач теплопроводности и конвективного теплообмена при течении в каналах: пер. с английского. Е.В. Калабина, под ред. Г.Г. Янькова. – М.: Издательство МЭИ, 2003. – 312 с. 2.Патанкар С.В. Численное решение задач теплопроводности и конвективного теплообмена при течении в каналах: пер. с английского под ред. В.Д. Виоленского. – М.: Издательство г.Москва, ЭНЕРГОАТОМИЗДАТ, 1984. – 124 с.

425

УДК 681.5 СИСТЕМА КОНТРОЛЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ПРОЦЕССА, ПРОИСХОДЯЩЕГО В ДЕАЭРАЦИОННОЙ УСТАНОВКЕ Демьяненко Е.В. студент; Тарасюк В.П., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г.Донецк, Украина) Коррозионное оборудования наносит большой ущерб тепловым электростанциям, промышленным котельным, тепловым сетям и другим теплоэнергетическим объектам. Исключительно важное значение имеет предотвращение коррозии паровых котлов высокого давления. Эти котлы являются наиболее ответственным оборудованием тепловых электростанций. Коррозионная активность воды зависит в основном от содержания в ней растворенного кислорода. Поэтому на тепловых электростанциях, особенно на станциях высокого давления, уделяется большое внимание снижению содержания кислорода в питательной воде. На рисунке 1 приведен график влияния концентрации кислорода, растворенного в воде на скорость коррозии стали. Главным направлением защиты тепг/м2×ч лоэнергетического оборудования от кор1,2 розии является термическая деаэрация воды. Путем термической деаэрации уда0,9 ляются из воды все растворенные газы. Однако, на данный момент, существует 0,6 проблема автоматизации и контроля параметров процесса деаэрации. 0,3 Изменившиеся в последнее время О экономические условия, в частности, рез2 кое удорожание топливно-энергетических 2 4 6 0 ресурсов и нехватка средств для замены мг/кг Рисунок 1 – Влияние концентрации ки- изношенного оборудования, сделали весьма актуальной проблему повышения слорода, растворенного в воде, на скоэнергетической и эффективности технорость коррозии стали логических процессов деаэрации, а так же предотвращение типичных нарушений в работ деаэраторов. Оптимальным можно считать такой способ работы деаэратора, при котором автоматически обеспечиваются требуемые эксплуатационные параметры и в деаэрационной колонке, и в барботажном баке при минимально необходимом количестве выпара. Для повышения энергетической и экономической эффективности технологий термической деаэрации воды необходимо владеть информацией о протекании процесса деаэрации, его регулируемых параметрах. Это можно осуществить за счет разработки электронной системы контроля технологических параметров процесса, происходящего в деаэрационной установке. Основные факторы, влияющие на качество работы деаэратора и качество деаэрированной воды: расход воды и его стабильность; температура химочищенной воды; давление в деаэраторе; расход пара в деаэрационную колонку; расход пара на барботаж в баке; уровень воды в баке. 426

Согласно существующим нормам, содержание растворенного кислорода в воде, питающей паровые котлы, давлением выше 98 бар (100 ат), не должно превышать 10 мкг\кг 15 (0,01 мг\кг), соответственно для котлов давлением 39-98 бар (40-100 ат) – не выше 20 мкг\кг, давлением 10-38 бар (10-39 ат) – не 10 выше 30 мкг\кг, давлением до 10 бар ( 10 ат) – 12 не выше 50 мкг\кг. Содержание кислорода в 8 10 5 воде, питающей испарители, паропреобра6 4 зователи и тепловые сети, не должны превы2 шать 50 мкг\кг. На рисунке 2 приведен график 0 20 40 60 80 100 t, ºC растворимости кислорода в воде в зависимости Рисунок 2 – Растворимость кислоро- от ее температуры при различных давлениях да в воде в зависимости от ее темпе- воздуха над водой [2]. ратуры при различных давлениях Поэтому для получения установленного воздуха над водой в кгс/см2 1 – 0.1; нормами качества деаэрированной воды необ2 – 0.2; 3 – 0.3; 4 – 0.4; 5 – 0,5; 6 – 0.6 ходимо обеспечить: подачу в деаэратор пара в O2, мг/кг

количестве, необходимом для подогрева до температуры насыщения, соответствующей давлению в нем, поступающих потоков воды (поддержание постоянного давления);поддержание требуемого расхода пара на барботаж (для барботажных деаэраторов) и расходы выпара; поддержание равенства между расходами воды, подводимых и отводимых из деаэратора потоков. На зависимости растворенных газов в воде от температуры и давления основана работа термического деаэратора. Т.е. для удаления из воды газов необходимо создать в деаэраторе такое соотношение давления и температуры, чтобы растворимость газа стала равной нулю. Основным регулируемым параметром процесса деаэрации является давление в деаэрационном баке (см.рис.3). Для качественной работы деаэратора давление в деаэраторе необходимо поддерживать постоянным. В схемах блочных конденсационных электростанций обычно применяют деаэраторы повышенного давления (6-7 кгс/см2). Рассмотрим само деаэрационное устройство. Оно представляет из себя деаэрационную колонку, в которой подогреваемая вода стекает сверху вниз, а навстречу ей снизу подается греющий пар. Деаэрационная колонка устанавливается на бак-аккумулятор питательной Рисунок 3 – Принципиальная схема уста- воды, куда стекает продеаэрированная вода. новки термического деаэратора На рис. 3 обозначено: 1 – охладитель выпара, 2 – колонка деаэратора, 3 – бакаккумулятор, 4 – гидрозатвор; 5 – водоуказательное стекло. Согласно ГОСТ 16860-88 при измерении давления в деаэрационном баке используют пружинные манометры с точностью 0,6. При проектировании системы контроля технологических параметров процесса, происходящего в деаэраторе, маномет-

427

ры будут заменены пьезоэлектрическими датчиками, что существенно увеличит точность показаний давления и упростит задачу контроля. Устройство должно состоять из датчика установленного в баке деаэратора, масштабного усилителя (МУ), фильтра (Ф), аналого-цифрового преобразователя (АЦП), микропроцессора (МП), устройства отображения информации (УОИ), персонального компьютера (ПК), исполнительного устройства (ИУ) и объекта управления (ОУ). В объекте управления (ОУ) установлен пьезодатчик, сигнал из которого поступает в масштабный усилитель (МУ). Масштабный усилитель необходим для того, чтобы привести диапазон изменения выходного сигнала датчика ко входному диапазону АЦП. Рисунок 4 – Структурная схема системы контроля После масштабного усидавления в деаэраторе лителя сигнал поступает на фильтр (Ф), для ограничения верхних частот сигнала. Это необходимо для исключения эффекта алиасинга. После преобразования уже цифровой сигнал поступает на микропроцессор, где подлежит обработке. Из микропроцессора информация поступает на устройство отображения информации (УОИ) и персональный компьютер (ПК). В объекте управления (ОУ) установлен пьезодатчик, сигнал из которого поступает в масштабный усилитель (МУ). Масштабный усилитель необходим для того, чтобы привести диапазон изменения выходного сигнала датчика ко входному диапазону АЦП. После масштабного усилителя сигнал поступает на фильтр (Ф), для ограничить верхних частот сигнала. Это необходимо для исключения эффекта алиасинга. После преобразования уже цифровой сигнал поступает на микропроцессор, где подлежит обработке. Из микропроцессора информация поступает на устройство отображения информации (УОИ) и персональный компьютер (ПК). Персональный компьютер связан с микропроцессором через интерфейс, например, RS232 - UART. Персональный компьютер необходим для обработки показаний и соответствующего воздействия на ОУ, также при его помощи оператор воздействует на систему контроля. Из персонального компьютера сигнал управления поступает на микропроцессор и откуда поступает на исполнительное устройство (ИУ). ИУ связано с объектом управления (ОУ). При его помощи производится воздействие на объект управления, чем контролируется параметр процесса деаэрации – давление. Предложенная система контроля улучшает контроль деаэрации за счет автоматизации процесса управления. Также повышается качество процесса деаэрации за счет большей точности регулирования, соответственно уменьшает экономические потери за счет качественной деаэрации. Перечень ссылок 1. Вакуумные деаэраторы для питательной и подпиточной воды/ И.И. Оликер, В. А. Пермяков. – М.: НИИинформтяжмаш, 1971 2. Термическая деаэрация воды в отопительно-производственных котельных / И.И. Оликер. – Ленинград, 1972

428

УДК 681.5.08 ИЗМЕРИТЕЛЬ ДИНАМИЧЕСКИХ НАГРУЗОК НА БАЗЕ АКСЕЛЕРОМЕТРА ММА7260Q Лавриненко В.В., студент; Руденко В.И., к.т.н., доц.; Ошовский В.В., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г.Донецк, Украина) Эксплуатация металлургических машин сопровождается воздействием динамических нагрузок, которые в значительной степени определяют сроки службы элементов оборудования. Напряжения, обусловленные действием динамических сил, могут превышать пределы прочности материалов деталей и при многократном циклическом повторении вызывают зарождение и развитие в них трещин, приводя к разрушению. Одной из металлургических машин, элементы которой подвергаются динамическим нагрузкам, является рабочий рольганг блюминга. В процессе эксплуатации рабочих рольгангов на ролики и их подшипниковые опоры действуют высокие динамические нагрузки, возникающие из-за ударов при кантовках слитка и выходах слитка из клети в процессе прокатки. Несмотря на то, что при проектировании рольгангов выполняются прочностные расчеты их деталей для проверки необходимых запасов прочности при действии динамических нагрузок, отказы рольганга из-за разрушений подшипников роликов и самих роликов по цапфе происходят. Знание нагрузок, фактически действующих, на узлы и детали рольганга, позволит по известным методикам [1] прогнозировать ресурсы деталей и своевременно выполнять их замены, не допуская аварийных отказов. Авторами [2] приведен опыт измерения прогибов ролика рольганга с помощью датчика ускорения в лабораторных условиях. В данной работе представлены конструкция и принцип работы измерителя динамических нагрузок (рисунок 1) для роликов рабочего рольганга.

Рисунок 1 – Принципиальная схема измерителя нагрузок Измеритель базируется на акселерометре серии ММА фирмы Freescale Semiconductor – ММА7260Q, позволяющем регистрировать ускорения в диапазоне 0…±6g (g=9,81 м/с2) по трем осям координат (X, Y, Z). Схема и характеристики акселерометра приведена на рисунке 2 и в таблице. Аналоговые сигналы с выходов акселерометра, соответствующие составляющим ускорения, передаются в микроконтроллерный вычислительный блок, который может быть реализован на базе микросхем известных производителей, например, AVR (Atmel), PIC (Microchip) или микроконтроллерных систем типа Arduino, PicKit, LaunchPad. В микроконтроллерном блоке выполняются следующие функции: получение и фильтрация аналоговых сигналов, поступающих от акселерометра; оцифровка сигналов с определенной частотой дис429

кретизации с помощью АЦП; использование внутренней памяти для хранения выборки полученных значений; математическая обработка сигнала (сглаживание, интегрирование, расчет по заданным формулам). К микроконтроллерному блоку может присоединяться жидкокристаллическая панель для индикации текущих оперативных замеров и клавиатура для настройки параметров работы измерителя. Блок беспроводной передачи данных обеспечивает возможность дистанционного контроля и сбора результатов измерения. Из известных схемных решений с данными микроконтроллерными вычислительными системами могут быть использованы следующие известные беспроводные технологии - BlueTooth, ZigBee, WiFi. Причем, в последнем случае есть возможность на любой компьютерной системе, как портативной (ноутбук, смартфон, планшетный компьютер), так и стационарной рабочей станции, с использованием интернет-технологий иметь доступ к данным измерений из произвольного место расположения оператора-диагноста. Таблица 1 – Описание входов и выходов датчика ММА7260Q

Рисунок 2 – Схема акселерометра ММА7260Q с обозначением входов и выходов и направления рабочих осей Номер 1 2 3 4 5-11 12

Обозначение g-Select1 g-Select2 VDD VSS N/C Sleep Mode

13 14 15 16

Z OUT Y OUT X OUT N/C

Описание Логический вход для выбора уровня g Логический вход для выбора уровня g Вход электропитания Общий провод Остаются несоединёнными Логический вход, чтобы разрешить использование датчика или выбрать режима «сна» Выходное напряжение по оси Z Выходное напряжение по оси Y Выходное напряжение по оси X Остаётся несоединённым

Принцип действия измерителя основан на том, что при кантовке слитка на рольганге происходит его взаимодействие с роликом. В результате чего ролику сообщается ускорение, отличающегося от ускорения свободного падения, при этом на выходах акселерометра, соответствующих его рабочим осям, формируется напряжение, которое передается на вход соответствующих каналов АЦП. После обработки формируется значение динамической силы: Pдин = С рол. ⋅ y max 430

(1)

где C рол. – жесткость ролика; y max – максимальный прогиб ролика, который определяется на основании зависимости y (t ) = ∫∫ aY (t )dt , T0

где а Y (t) – изменение ускорения ролика в вертикальном направлении; T 0 – время регистрации сигнала (длительность кантовки слитка). Так как измеритель силы невозможно расположить непосредственно на бочке ролика, то в качестве места его установки предложен участок ролика за подшипниковой опорой с приводной стороны. Тогда, максимальный прогиб ролика определяется по уравнению изогнутой оси на основании значения, измеренного в сечении ролика на котором установлен датчик. При кантовке слитка положение акселерометра может быть произвольным, поэтому ускорение ролика в вертикальном направлении а Y(t) определяется по значениям составляющих a y (t) и a z (t), соответствующих рабочим осям акселерометра. Работа измерителя силы выполняется в следующей последовательности. 1. Проводится настройка измерителя на геометрические параметры ролика и место установки датчика. 2. Измеритель автоматически включается для регистрации при остановке рольганга для кантовки слитка, окончание записи сигнала происходит при включении привода рольганга. 3. Регистрация сигнала выполняется по двум осям датчика Y и Z, т.е. формируется два массива напряжений U y =f(t) и U z =f(t). 4. Переход от зависимостей U y,z =f(t) к зависимостям a y,z =f(t) (составляющие ускорения ролика при ударе слитка). При этом текущее значение ускорения a i вычисляется по формуле: ai = − g (U i − U 0 ) dU , где U i – текущее значение напряжения; dU=0,2 В/g – чувствительность датчика; U 0 =1,8 В – значение напряжения на выходе акселерометра, при действии ускорения свободного падения (нулевая отметка); g=9,81 м/с2 – ускорение свободного падения. 5. Вычисление вертикальной составляющей ускорения ролика а Y (t). 6. Выделение из полученного массива a Y =f(t) участка первой полуволны колебаний ролика, соответствующего максимальному прогибу ролика при кантовке слитка. 7. Двойное интегрирование выделенного участка по времени, расчет прогиба ролика в месте установки измерителя и максимального прогиба ролика при кантовке слитка y max . 8. Вычисление динамической силы по (1). 9. Запись полученного значения в банк данных. В конце смены все полученные данные передаются в службу диагностики цеха для прогнозирования остаточных ресурсов деталей рольганга. Перечень ссылок 1.Гребеник В. М., Цапко В. К. Надежность металлургического оборудования: Оценка эксплуатационной надежности и долговечности. – М.: Металлургия, 1989. – 590 с. 2. Руденко В.И., Ошовская Е.В., Ошовский В.В., Степанов В.В. Использование датчика ускорения для измерения прогиба ролика рольганга // Вибрация машин: измерение, снижение, защита. – №4. – 2009. – С.25-30. 431

УДК 621.38 ОБОСНОВАНИЕ СТРУКТУРНОЙ СХЕМЫ ЭЛЕКТРОННОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ ПАРАМЕТРОВ ГИДРАВЛИЧЕСКОГО УДАРА В УСЛОВИЯХ ТЕПЛОВОЙ ЭЛЕКТРОСТАНЦИИ Киселев С.В., магистрант; Авраменко С.В., аспирант; Тарасюк В.П., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Общий анализ проблемы и постановка задачи исследований. В настоящее время топливно-энергетический комплекс Украины переживает сложное состояние, связанное с мировым кризисом, низкими инвестициями в энергетику, старением энергетического оборудования и общим падением промышленного производства. Тепловые электростанции (ТЭС), призванные решать проблемы тепла и электроснабжения, были построены в середине прошлого века и давно выработали свой ресурс, 76% всех ТЭС имеют возраст более 30 лет, 90% всех действующих турбин имеют возраст более 15 – 20 лет. Актуальной задачей стало прогнозирование гидравлического удара, для предотвращения высокого количества аварий на ТЭС. Гидравлическим ударом называется резкое повышение или понижение давления в напорном трубопроводе в результате изменения скорости движения жидкости в нем. Повышение или понижение давления зависит от: схемы трубопровода, длины, поперечного сечения и скорости распространения ударной волны, на каждом однородном участке, установившегося напора, величины и характера изменения пропускной способности регулирующего органа или органов в зависимости от времени. Цель работы. Актуальность проблемы развития автоматизированного контроля за технологического процессом, протекающим в трубопроводных системах возрастает по мере интенсивности их работы и давности эксплуатации. Оперативное отслеживание режимов работы трубопроводных систем и прогнозирование гидравлического удара на основе полученных результатов методами математического моделирования являются одной из центральных задач, и даст возможность предупредить множество аварий на ТЭС. Обзор существующих исследований. К началу шестидесятых годов прошлого столетия основные физические и гидродинамические процессы, протекающие в элементах трубопроводных систем при гидравлическом ударе, были в основном изучены. Важным вкладом в методику расчета гидравлического удара было создание «графического» метода, изложенного лучше всего в монографии Л. Бержерона. В последнее время, все чаще отказываются от аналитических и графических методов в пользу численных, что повлекло начало массового использования ЭВМ. Их внедрение и массовое использование позволило проводить расчеты практически без ограничения сложности сетей [2]. Выбор метода. Волны гидравлического удара распространяются по системе со скоростью звука в воде около 1000 м/с и могут многократно повторяться, пока энергия удара не израсходуется на работу сил трения и деформации трубопроводов или не будет погашена в специальных устройствах, ограничивающих распространение гидравлического удара (воздушные колпаки, резервуары и другие

432

устройства). Наибольшую амплитуду изменения давления имеет обычно первая волна удара, которая является наиболее опасной. Наиболее интересны два параметра гидравлического удара - во-первых, его мощность (либо степень повышения давления) и, во-вторых, длительность стадий сжатия и расширения заглушки вместе с мощностью определяющих общую энергию гидравлического удара. Давление гидравлического удар может быть определено на основе закона импульсов:Изменение количества движения равно импульсу силы: G (w + a) = p y f ,

где G=f w ρ 2 - массовый расход воды кг/c; w - скорость воды до торможения м/c; a - скорость звука в воде м/с; f - площадь сечения трубы м 2 ; p - плотность воды кг ; p y - давление гидравлического удара. м3 p y = aw ρ - известная формула Жуковского предложенная им в 1899 г.[1]

Повышение давления при гидравлическом ударе равно: ∆ΡУД = ρ ⋅ ∆v ⋅ а

ΔP уд - скачок давления; ρ - удельная плотность жидкости; Δv - произошедшее изменение скорости (при полной остановке - скорость потока перед остановкой); а скорость распространения ударной волны. Н.Е. Жуковским была получена формула для расчета величины скорости распространения ударной волны. a=

Eв / ρ 1+

Ed E

cт

, d s

где Ев - модуль упругости воды, равной 2 *108 Па; Eст - модуль упругости материала стенок трубопровода; d ,s - диаметр и толщина стенки трубопровода. Длительность стадии сжатия заглушки не зависит от силы гидроудара, а определяется лишь временем распространения ударной волны по трубе, поэтому у заглушки она длится время, необходимое для прохода ударной волны по трубе «туда» и «обратно»: tсс = 2 · L / c

где t cз - длительность стадии сжатия возле заглушки; L - длина трубы от входа до заглушки; с - скорость распространения ударной волны. При слабых гидравлических ударах длительность стадии разрежения равна длительности стадии сжатия. Однако если силы гидроудара достаточно для возникновения отрыва жидкости от заглушки и образования области вакуума, то длительность стадии расширения равна: tpз = t cз ⋅ ∆Pуу / P0 = 2 · L · ρ · v0 / P0

где t pз - длительность стадии разрежения возле заглушки; t cз - длительность стадии сжатия возле заглушки; ΔP уд - повышение давления на стадии сжатия при гидроударе, вычисляемое по формуле Жуковского; P 0 - исходное давление до начала 433

гидроудара (давление вне трубы); L - длина трубы от входа до заглушки; ρ удельная плотность жидкости; v0 - скорость потока перед остановкой. Решение задачи. Приведенная математическая модель характеризует параметры, которые описывают гидравлический удар. В данном случае к контролируемым параметрам относим давление при гидравлическом ударе, изменение скорости воды при ударе и плотность потока в трубопроводе. Микропроцессорная система на основе микроконтроллера управляет блоками взаимодействия с измерительным устройством, датчиками, блоком коммутации, преобразованием сигнала с помощью АЦП, устройствами ввода-вывода: графическим дисплеем, интерфейсом для интеграции с персональным компьютером RS232. Структурная схема электронной системы приведена на рис.1

Д1

Объект исследования Д2

Источник питания.

Д3

R S 232 Блок преобразования

Блок индикации

МКПС

АЦП

Блок управления Источник питания.

Рисунок 1 - Структурная схема электронной системы Выводы. 1. Аргументирована необходимость оперативного отслеживания состояния параметров гидравлического удара в условиях ТЭС. 2. Предложена структура электронной системы прогнозирования гидравлического удара на основе микрокопроцессорной системы Перечень ссылок 1. Жуковский Н.Е. О гидравлическом ударе в водопроводных трубах. М.-Л., Гостехиздат, 1949. 103 с. 2. Клименко А.В.. Теплоэнергетика и теплотехника: Общие вопросы: Справочник/ В.М. Зорина - МЭИ, 2000. 3. Фокс Д.А. Гидравлический анализ неустановившегося течения в трубопроводах. М, 1981. 4. Соколов Е.Я. Теплофикация и тепловые сети: Учебник для вузов. - 7-е изд., стереот. - М: Издательство МЭИ, 2001. - 472 с: шт.

434

УДК 621.446 СНИЖЕНИЕ ДИНАМИЧЕСКОЙ ПОГРЕШНОСТИ ТЕРМОКАТАЛИТИЧЕСКОГО ИЗМЕРИТЕЛЯ КОНЦЕНТРАЦИИ МЕТАНА ДЛЯ УГОЛЬНЫХ ШАХТ Кушнаренко Т.Н., студентка; Вовна А.В., к.т.н., доц., Зори А.А., д.т.н., проф. (Донецкий национальный технический университет,г. Донецк, Украина) Причины большого числа аварий на угольных шахтах, связанных с взрывами метана и угольной пыли, объясняется недостаточной метрологической надежностью используемых существующих средств контроля. Существующие методы и средства не обеспечивают необходимое быстродействие и требуемую точность измерителей концентрации метана в рудничной атмосфере горных выработок угольных шахт. Измеритель должен быть малоинерционным с широким динамическим диапазоном и нечувствительным к влиянию основных возмущающих факторов рудничной атмосферы угольных шахт. Цель работы является повышение быстродействия измерителей концентрации метана на основе термокаталитического метода с использованием аппаратноалгоритмической избыточности. Постановка задачи. При работе измерителя концентрации метана в условиях запыленности рудничной атмосферы угольных шахт увеличивается погрешность измерения концентрации метана. Для получения необходимых показателей точности измерителя газовую смесь прокачивают через фильтры очистки. Используются металлокерамические фильтры очистки с постоянной времени фильтра порядка 1 с., при этом необходимое быстродействие измерителя концентрации метана должно быть не более 0,8с.[1], что приводит к ухудшению динамических свойств измерителя. Для снижения динамической погрешности измерителя концентрации метана необходимо уменьшить постоянную времени фильтра, что приводит к запылению измерительной системы. В основе предложенного способа поставлена задача усовершенствования способа измерения концентрации метана [2] в условиях угольных шахт, в котором за счет использования фильтров очистки достигаются необходимые статические показатели точности измерения концентрации газа, а для компенсации динамической погрешности используются программные методы цифровой обработки результатов измерений. Основная часть. Динамическая погрешность измерений зависит от постоянной времени измерительного преобразователя концентрации метана, а также скорости изменения концентрации метана. Компенсация динамической погрешности является обратной задачей к восстановлению входного сигнала с известной информацией об аппаратной функции (W) измерительного преобразователя [3]. Рассмотрим задачу изменения мгновенных значений концентрации метана С(t), которая преобразовывается измерительным преобразователем в сигнал U(t) на его выходе (см. рис. 1). При динамических измерениях интерес представляет не выходной сигнал напряжения или тока измерительного преобразователя U(t), а концентрация метана С(t). Поэтому задачей обработки результатов является определение значений концентрации метана С(t) по выходному сигналу U(t) и оператору W, который описывает динамические свойства измерительного преобразователя, является решением задачи коррекции его аппаратной функции. Проще такая задача решается 435

реализацией оператора W–1, который является обратным оператору W, с использованием корректирующей цепочки (КЦ) (см. рис.1) в аппаратном или программном виде, который обрабатывает сигнал U(t).

ИП

W2 W1 C(t) C'(t) k1 1 k2 1+ τ p 1 1 W= k1k21+ τ p = kПР 1+ τ p

КЦ

U(t)

W−1=

CKOM(t)

= k (1+ τ p) ПР

Рисунок - 1. Структура термокаталитического измерителя метана с динамической коррекцией погрешности измерений В связи с этим корректное решение обратной задачи при измерении динамических параметров может быть выполнено, если предположить определенное запаздывание в формировании значений сигнала С КОМ (t) на выходе корректирующей цепи, что не требует реализации функции прогноза. Инерционный измерительный преобразователь имеет передаточную функцию, которая соответствует передаточной функции апериодического звена первого порядка [2]: U ( p) k ПР (1) = W ( p) = C( p) 1 + τ ⋅ р где k ПР ,В/об.% – коэффициент преобразования измерителя из значения электрического сигнала, например напряжения, в значение концентрации метана; τ , с. – постоянная времени измерительного преобразователя с фильтром очистки анализируемой газовой смеси от пыли; р – оператор Лапласа. Дифференциальное уравнение, описывающее этот измерительный преобразователь, имеет следующий вид: dU (t ) (2) τ⋅ + U (t ) = k ПР ⋅ C (t ). dt Передаточная функция (1) устанавливает зависимость между выходным и входным сигналами, которые произвольно изменяются во времени. Преобразованная передаточная функция (1) позволяет упростить формулу для числовых последовательностей, поэтому имеет место следующее преобразование: ~ z{U (tk )} = W ( z ) ⋅ z{C (tk )}, где z – преобразование входной последовательности. Выходная последовательность получена путем соответствующего обратного преобразования Лапласа: U ( z ) = k ПР ⋅ C ( z ) − τ ⋅ z −1 ⋅ U ( z ). Используя описание цепи задержки z −1 в дискретной области U k = U k −1 [2], полученная рекуррентная формула для расчета выходной последовательности сигнала измерителя концентрации метан в дискретные моменты времени: U (3) U k +1 = k ПР ⋅ Ck +1 − τ ⋅ k , ∆t где ∆t , с. – шаг дискретизации во времени выходных электрических сигналов. При заданных начальных условиях U (t0 ) = 0 и C (t N ) = 0 , соотношение (3) можно использовать как рекуррентную формулу для расчета выходной последовательности 436

измерительного преобразователя. Передаточная функция корректирующей цепи принимает следующий вид: C ( p) 1 (4) = ⋅ (1 + τ ⋅ p ). W −1 ( p ) = КОМ U ( p) k ПР Таким образом, корректирующая цепочка должна реализовывать функцию дифференцирования выходного сигнала измерителя концентрации метана U (t ) и сложение его производной с самим исходным сигналом (см. рис. 2).

τp C(t)

kПР 1+ τ p

1 kПР

U(t)

CKOM(t)

1 Рисунок - 2. Структурная схема корректирующего цепи измерителя концентрации метана Разностное уравнение корректирующей цепи в дискретные моменты времени имеет следующий вид [2]: U  1  (5) ⋅ U k +1 + τ ⋅ k . Ck +1 = ∆t  k ПР  Выводы. 1. Использование компенсации динамической погрешности с помощью программных методов цифровой обработки результатов позволяет выполнять измерение концентрации метана в квазиреальном масштабе времени. 2. Предложенный способ позволяет повысить быстродействие измерителей концентрации метана при необходимой точности измерения. За счет использования фильтров очистки достигаются необходимые статические показатели точности измерения концентрации метана, а для компенсации динамической погрешности используются программные методы цифровой обработки результатов измерения. 3. Использование разработанного способа в стационарных измерителях концентрации метана позволяет увеличить достоверность выявления и контроля взрывоопасных концентраций при внезапных выбросах метана в угольных шахтах. Перечень ссылок 1. Приборы шахтные газоаналитические. Общие требования, методы испытания: ДСТУ ГОСТ 24032:2009. – [Действующий от 2009-02-01]. – К.: Держспоживстандарт, 2009. – 24 с. 3. Вовна О.В. Спосіб компенсації динамічної похибки інфрачервоного вимірювача концентрації метану для вугільних шахт / О.В. Вовна, А.А. Зорі, М.Г. Хламов // Вестник НТУ «ХПИ». Сборник научных трудов «Электроэнергетика и преобразовательная техника». – Харьков, 2010. – № 12. – С. 65 – 70. 3. Таланчук М.П. Средства измерения в автоматических информационных и управляющих системах: [учебник] / П.М. Таланчук, Ю.А. Скрипник, В. Дубравный. М.: Радуга, 1994. – 672 с.

437

УДК 621.384.3:622.412 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗАГРЯЗНЕНИЯ ПОВЕРХНОСТНЫХ ВОД НЕФТЕПРОДУКТАМИ ПО ИХ ОСНОВНЫМ КОМПОНЕНТАМ Лапыгина А.А., студентка (Донецкий национальный технический университет, г.Донецк, Украина) С каждым днем необходимость количественного определения нефтяных загрязнений повышается, так как нефть и нефтепродукты являются одними из наиболее распространенных загрязняющих веществ антропогенного происхождения. Загрязнение окружающей среды и ее объектов происходит в процессе добычи, транспортировки и использования нефти и продуктов ее переработки (растворителей, масел, смазок и т.д.). Наряду со специфическими загрязнителями шахтных сточных вод (высокая засоленность и каменноугольная пыль) в этих водах также присутствуют нефтепродукты. Нефтепродукты поступают в шахтные воды в результате проведения мероприятий по обеспыливанию: при аэрации рабочих зон и поверхностей, на которых осаждается каменноугольная пыль. В том числе и с поверхностей горношахтного оборудования, покрытых смазочными материалами. Вместе с шахтными водами эти нефтепродукты поступают по системе водоотлива в поток поверхностных сточных шахтных вод. Сюда же поступают сточные воды, формируемые на поверхностном шахтном комплексе. Среди различных источников присутствует и автомобильный транспорт, который используется, например, на шахте им.Засядько для перевозки на работу и с работы рабочих с разных районов города. Из всего разнообразия нефтепродуктов для контроля выбран один представитель – дизельное топливо. Углеводородный состав дизельных топлив гораздо сложнее автомобильных бензинов и реактивных топлив и в зависимости от сырья и метода его переработки углеводородный состав может изменяться в широких пределах массовых процентов. Преобладающими компонентам здесь являются насыщенные углеводороды (алканы и цикланы – 50-90 мас.%), которые составляют основную долю и именно по их процентному составу определять концентрацию дизтоплива в целом.[1] Проблема определения концентрации нефтепродуктов с малой концентрацией заключается в том, что при моделировании параметра объекта контроля возникает неоднозначность количественных оценок содержания нефтепродуктов, обусловленных вариациями состава нефтепродуктов и все это без учета влияющих факторов. Для получения точного значения концентрации измеряемого вещества необходимо учитывать эти влияющие факторы и по возможности уменьшить их либо вовсе исключить. К таким влияющим факторам относятся: температура пробы, величина водородного показателя – рН, состав исследуемой пробы. При определении концентрации нефтепродуктов наиболее распространенными и точными являются оптические методы. Одним из таких методов был выбран экстракционно-фотометрический метод. Он основан на определении концентрации вещества по характерному для него спектру поглощения электромагнитного излучения. После прохождения луча от источника через фильтр в излучении остаются только те длины волн, которые поглощаются измеряемым веществом и не

438

поглощаются другими компонентами пробы. Такой пучок света проходит через пробу и поглощается исследуемым компонентом пропорционально его концентрации. [2] Так как ранее измерения концентрации нефтепродуктов проводились на приборе-прототипе оператором вручную, для автоматизации процесса была предложена структурная схема измерительного канала – канала контроля наличия нефтепродуктов в поверхностных сточных водах промышленных предприятий, в основу которого была положена оптическая схема прототипа с некоторыми дополнениями.

МАХ

УУИ

КЮВЕТА

ФП

ПУФТ

НУ

УВХ

МП

АЦП

Рисунок 1 – Структурная схема измерительного канала Предложенная структурная схема реализует выбранный метод и позволяет проводить измерения нефтепродуктов без учета влияющих факторов. Пробоподготовка – основная проблема в процессе измерения. Для точного определения концентрации для выбранного метода необходимо поддерживать рН пробы на уровне 8.8-9.4, т.к. это наиболее подходящий уровень для распознавания основных компонент нефтепродуктов. Для этого в пробу добавляется реагент – четыреххлористый углерод. [1] Постоянство протекания реакции в пробе можно обеспечить с помощью помещения в пробу катализатора. При добавлении реагента температура пробы может измениться, поэтому необходимо предусмотреть датчики контроля температуры. Сразу достичь необходимого уровня рН невозможно, поэтому до окончательного результата температура может несколько раз поменяться. Это влияет на показания, и таким образом получаем первые два влияющих фактора – температура и рН. А так как и состав нефтепродуктов переменный, то этот фактор сказывается на результатах. Поэтому предполагается в предложенную структурную схему добавить еще два измерительных канала – канал измерения температуры и канал измерения рН пробы. Спектры нефтепродуктов тесно соприкасаются, длины волн расположены очень близко друг к другу. Для выделения длины волны конкретного элемента необходимо применять в измерительном канале узкополосные фильтры. С помощью спектрофотометрического анализа можно исследовать многокомпонентные системы. В нашем случае воспользуемся спектрофотометрическим анализом двухкомпонентной системы (имеется в виду, что одним компонентом будут алканы, вторым – цикланы). Как уже оговаривалось, длины волн компонентов расположены очень близко друг к другу. В том случае, когда кривые светопоглощения обоих веществ перекрываются по всему спектру, концентрации C1 и C 2 раствора находятся при двух длинах волн по уравнениям:

 Aλ1 = ε 1λ1 ⋅ C1 ⋅ l + ε 2 λ1 ⋅ C2 ⋅ l ,   Aλ2 = ε 1λ2 ⋅ C1 ⋅ l + ε 2 λ21 ⋅ C2 ⋅ l 439

(1)

где ε iλ – молярный коэффициент светопоглощения вещества і при длине волны λ; l – толщина поглощающего слоя, см; C i – концентрация поглощающего вещества, моль/л. [3] Значения молярных коэффициентов светопоглощения берут либо из таблиц, либо, что чаще всего делается, определяют экспериментально. Полученные значения коэффициента светопоглощения подставляю в систему уравнений (2) и решают ее относительно двух неизвестных C1 и C 2 [3]:

 (ε 2 λ2  С 1 =    (ε 1λ1  С 2 =

Aλ1 l Aλ2 l

− ε 2 λ1 − ε 1λ2

Aλ2 l Aλ1 l

) (ε 1λ1 ε 2 λ2 − ε 2 λ1 ε 1λ2 ) .

(2)

) (ε 1λ1 ε 2 λ2 − ε 1λ2 ε 2 λ1 )

При этом чтобы относительная погрешность была наименьшей, значения

Aλ1

должны лежать в интервале 0,3 – 1, а ε 1λ1 / ε 2 λ1 и ε 2 λ2 / ε 1λ2 должны быть максимальными. [3] Влияние мешающих веществ можно устранить с помощью такого способа измерения оптической плотности раствора как фотометрирование раствора в узком интервале. Этот способ корректен в случае, когда спектры поглощения окрашенных соединений определяемого и мешающего ионов известны и их максимумы поглощения находятся на различных длинах волн. [3] Для определения одного из двух веществ, у которых разная область поглощения, можно использовать узкополосные фильтры с областью пропускания определяемого вещества или проводить измерения с помощью спектрофотометров в этой же области. Измеряя оптическую плотность в этом интервале длин волн окрашенной смеси наших двух компонентов, практически измеряем оптическую плотность лишь одного вещества, так как второе вещество не поглощает указанные лучи длин волн. [булатов] Выводы: выбрана стратегия и намечены пути реализации определения загрязнения поверхностных вод нефтепродуктами по их основным компонентам. Предложена структурная схема, позволяющая проводить измерения нефтепродуктов с учетом влияющих факторов.

Aλ2

Перечень ссылок 1. Коренман И.М. Фотометрический анализ. Методы определения органических соединений. Издание 2-е, пер. и доп. М., «Химия», 1975. 360 с., 68 табл.; список литературы 1740 ссылок. 2. Золотов Ю.А., Иванов В.М., Амелин В.Г. Химические тест-методы анализа. – М.: Едиториал УРСС, 2002. – 304 с. 3. Булатов М.И., Калинкин И.П. практическое руководство по фотометрическим методам анализа. – 5-е изд., перераб. – Л.: Химия, 1986. – 432 с. 4. Хохловкин Д.М. Водоотлив при проведении вертикальных стволов шахт. – М.: Углетехиздат, 1956. – 132 с.

440

УДК 658.562.5(075) ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ ПЕРЕХОДНЫХ ПРОЦЕССОВ ПРИ ОЦЕНКЕ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ Лытаев А.В., студент; Сидоров В.А., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Состояние электромеханической системы, включающей двигатель – соединительный элемент – исполнительный механизм, характеризуется значительным количеством диагностических параметров. Постоянный контроль диагностических параметров и оценка технического состояния требуют разработки многомерных диагностических моделей. Постановка диагноза в многомерном пространстве диагностических признаков может быть адекватна при учете всех влияющих факторов. Увеличение числа элементов приводит к снижению параметров надежности системы диагностирования. Возможное решение – определение диагностических параметров переходных процессов при оценке технического состояния электромеханических систем. Практическое применение – повышение надежности и точности диагноза систем контроля технического состояния. Информативность переходных процессов известна [1, 2, 3], потому что именно в них проявляются скрытые дефекты и зарождающиеся повреждения машины. Оценивая диагностические параметры в момент перехода узлов механизма в нагруженное состояние, можно сделать заключение о происходящих разрушающих процессах. Измерения, проводимые на разных точках механизма, позволяют локализовать места возможных повреждений, а пиковые значения показателей оценить характер и степень деформаций в машине. Исследование закономерностей изменения диагностических параметров при переходных процессах позволит выявить объективные критерии оценки технического состояния машины. Особенностью диагностирования механических систем является преобладание процедур измерения над процедурами контроля. Наиболее характерным диагностическим параметром для механического оборудования является измерение вибрационного сигнала, имеющего непрерывное значение. Поэтому, в виброметрии основная задача диагностирования заключается в определении границ различения технических состояний. Практический опыт эксплуатации и технического обслуживания указывает на значительное взаимное влияние электрической и механической частей привода. Это требует рассмотрения технического состояния электромеханической системы с единых теоретических позиций. В данном аспекте наиболее перспективным является рассмотрение переходных процессов запуска, остановки, изменения нагрузки в работе механизма. Диагностирование состояния переходных процессов является трудной задачей [4, 5]. Сложность заключается в идентификации зафиксированных изменений диагностических параметров и технического состояния. Формирование диагностического пространства как части многомерной диагностической модели позволит выполнять диагностирование неисправностей в начальной стадии. В настоящее время широко используются средства автоматического слежения за оборудованием, представляющие собой аппараты, способные контролировать, запоминать и анализировать различные диагностические параметры в нескольких 441

контрольных точках машины одновременно. Системы подобного класса позволяют принимать и анализировать вибрационные, токовые и прочие характеристики исключительно при постоянной работе машины. То есть, управляющее воздействие автоматики происходит лишь после анализа среднеквадратичного сигнала с датчика, что не может в достаточной мере удовлетворить эксплуатационные требования, потому что при этом не учитывается ряд других важных параметров. К таким параметрам можно отнести вид временного вибрационного сигнала при переходном процессе. Нормальному состоянию оборудования при разгоне соответствует плавное увеличение вибрации (рис. 1 – кривая 1). При этом не происходит явных динамических процессов, ударов. В случае если разгон сопровождается неравномерным увеличением вибрации, как на рисунке 1 – кривые 2 и 3, то это говорит о наличие в механизме повреждений. Наличие плавного перехода (соответствует второй кривой на рисунке) свидетельствует о том, что повреждение еще не достигло критической фазы, и механизм может какое то время самостоятельно компенсировать возникающие внутри него повреждения. Если же разгон происходит с резкими скачками вибрации, практически полным отсутствием переходных участков во временном сигнале (кривая 3 на рисунке) – механизм не способен поглощать и передавать на фундамент динамические нагрузки – требуется срочная диагностика и ремонт. При этом среднеквадратичное значение может остаться в пределах допустимого уровня.

Рисунок 1 – Примеры изменения вибрационного сигнала при переходных процессах Данная методика применима при оценке технического состояния мощных энергетических и металлургических машин. Данные механизмы обладают большим коэффициентом демпфирования, поэтому измеряемый на подшипниковых опорах вибропараметр не всегда является объективным показателем процессов, происходящих в механизме. Но, при этом, характер изменения параметра по времени остается неизменным и позволяет судить о реальном состоянии механизма. Одним из возможных вариантов диагностирования может служить оценка изменения характера колебаний при изменении нагрузки. Например – открытия заслонки или изменения частоты вращения. Поведение исправных узлов

442

(подшипников скольжения эксгаустера) при увеличении нагрузки показано на рисунке 2. Этот характер изменения виброскорости может служить эталонным.

Рисунок 2 – Изменение виброскорости исправных подшипников эксгаустера при изменении нагрузки (степени открытия заслонки) Интересным наблюдением является то, что изменение виброскорости неисправных узлов (подшипников скольжения двигателя) практически идентично изменению токовых характеристик (рисунок 3).

Рисунок 3 – Изменение виброскорости неисправных подшипников двигателя при изменении нагрузки (степени открытия заслонки) Внедрение в составе систем автоматического управления системы оценки технического состояние по характеру изменения временного сигнала диагностического параметра позволит значительно увеличить объективность оценки технического состояния электромеханического оборудования. Перечень ссылок 1. Биргер И.А. Техническая диагностика. – М.: «Машиностроение», 1978. – 240 с. 2. Электромеханические системы автоматизации стационарных установок (под общ. редакцией проф. Борисенко В.Ф.). – Донецк: ДонНТУ, НПФ «МИДИЭЛ», – 2005. – с. 208-211. 3. Кравченко В.М., Сидоров В.А., Седуш В.Я. Техническое диагностирование механического оборудования: Учебник. — Донецк: ООО «Юго-Восток, Лтд», 2009. – 459 с. 4. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. - 464 с. 5. Математичне моделювання в електротехніці і енергетиці: Навч. посібник / В.Ф. Сивокобиленко – Донецьк: РВА ДонНТУ, 2005. – 350 с.

443

УДК 681.5.08 ПРИМЕНЕНИЕ ЭНКОДЕРОВ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КРУТЯЩИХ МОМЕНТОВ В ВАЛАХ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ МАШИН ОйматоваК.Г., студентка; БедаревС.А., к.т.н., доц., Руденко В.И., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет,г.Донецк, Украина) Металлургическая промышленность характеризуется наличием большого количества механизмов и машин, в которых присутствуют длинные валы для передачи крутящего момента. Поломка таких деталей: шпиндельных валов прокатных клетей, трансмиссионных валов вращающихся распределителей шихты и различных манипуляторов, промежуточных валов механизмов передвижения кранов и крановых тележек и др. влечет за собой большие материальные затраты, связанные с простоем технологического оборудования в цехе. В связи с этим, актуальной является задача измерения и учета реальнодействующих на такие детали нагрузок, а именно крутящего момента [1], для дальнейшего прогнозирования сроков службы. Согласно закону Гука [2] при кручении стержней круглого сечения, крутящий момент М, возникающий по длине вала можно рассчитать по углу его закручивания (1) где l – длина вала; G – модуль сдвига материала, из которого изготовлен вал; J p – полярный момент инерции поперечного сечения вала. Для измерения углов закручивания используют энкодеры [3], поэтому приборы для регистрации крутящих моментов могут быть собраны на их основе. В данной статье описана измерительная система для регистрации углов закручивания валов, использованная при выполнении исследований лабораторных промышленных образцов металлургического оборудования. Измерительная система для контроля значений угла закручивания горизонтального трансмиссионного вала состоит из двух инкрементальных энкодеровDKS 40 (рис.1) производства фирмы SICK/STEGMANN и счетчика импульсов, имеющего выход TTL (Linedrive) для подключения к частотному преобразователю. Техническая характеристика энкодераDKS 40 представлена в таблице 1. Энкодеры устанавливаются на переднем и заднем концах вала. Принцип действия энкодера заключается в преобразовании кругового перемещения в контрольные единицы. Относительное угловое смещение двух контрольных точек, лежащих на одной образующей цилиндрической поверхности вала, соответствующее углу закручивания вала, может быть определено как разница импульсов двух энкодеров, т.е. ϕ = ϕ 2 − ϕ1 = n2 − n1 .

(2)

Предложенная измерительная система была использована для измерения крутящих моментов на опытном образце манипулятора для ввода отсечных элементов поплавкового типа в ванну кислородного конвертера (рис.2) [4]. 444

а) б) Рисунок 1 – ЭнкодерDKS 40 со счетчиком импульсов: а) в разобранном виде; б) в собранном виде Таблица 1 – Основные характеристики энкодераDKS 40 Показатель

Значения

Число импульсов на оборот Масса, кг Момент инерции ротора, г·см2 Максимум выходной частоты, кГц Скорость вращения, об/мин Ускорение, рад/с2 Рабочий момент, Н·см Стартовый момент, Н·см Допустимая радиальная нагрузка, Н Допустимая осевая нагрузка, Н Диапазон рабочих температур, ˚С Допустимая влажность, %

1…1024/2048 0,18 6 TTL–200, HTL–200 6000 3,6·10-5 0,15 0,2 40 20 0…+60 90

Рисунок 2 – Опытный образец манипулятора для ввода отсечных элементов в ванну кислородного конвертера В процессе лабораторного эксперимента оба энкодера закрепляли на кронштейне вблизи подшипниковых опор трансмиссионного вала, как показано на 445

фото, приведенных на рис. 3. При этом валы энкодеров посредством шкивов и ремней были кинематически связаны с передним и задним концами трансмиссионного вала, а их разъемы с помощью кабелей подключены к счетчику импульсов. Контроль угла закручивания вала осуществляли в режиме реального времени в течение всего рабочего цикла манипуляционной системы.

а б Рисунок 3 – Размещение энкодеров у переднего (а) и заднего (б) концов трансмиссионного вала манипулятора В процессе тестовых испытаний контролировали значения угла закручивания, которые затем по формуле (1) пересчитывали в значения крутящего момента, преодолеваемого приводным двигателем, при рабочем и холостом ходе манипулятора. Для условий эксперимента с помощью методики расчета энергосиловых параметров привода манипулятора был выполнен расчет крутящего момента. Сравнение результатов, полученных теоретическим и экспериментальным путем, показали хорошую сходимость (расхождение не превышало 10 %). Таким образом, предложенная измерительная система на основе энкодеров пригодна для контроля крутящих моментов при выполнении исследований лабораторных образцов оборудования и может выступать прототипом для разработки контрольно-измерительного прибора для регистрации крутящих моментов на валах металлургических машин в режиме реального времени в условиях производственных цехов. Такой прибор позволит на основании регистрируемых ею сигналов получать спектры нагрузок, фактически действующих на валы, за цикл работы машины и выполнять оценку их использованного ресурса для своевременного выполнения ремонтов и технического обслуживания. Перечень ссылок 1. Руденко В.И., ОшовскаяЕ.В., НижникН.В. Обоснование рационального выбора конструкции шпиндельного соединения // Металлургические процессы и оборудование. - 2006. - № 1. - С. 28-32. 2. Миролюбов И.Н. Пособие к решению задач по сопротивлению материалов /И.Н. Миролюбов. – М.: Высшая школа, 1969.– 481 с. 3. http://www.sick-automation.ru 4. Пристрійдлявідсіченняшлаку при випускусталі з конвертера. Патент України 83727 / С.П.Єронько, О.М.Смірнов, С.В. Мечик, С.О. Бєдарєв // Бюл. 2008.- № 15.

446

УДК 621.3: 622.412 МОДЕЛИРОВАНИЕ ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ ЧАСТИ ЭЛЕКТРОННОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ ИНДЕКСА ИЛА Петрова Е.Э., магистрант; Тарасюк В.П., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г.Донецк, Украина) Общий анализ проблемы и постановка задачи исследований. Сложная экологическая ситуация, которая создается в результате сбросов загрязненных сточных вод в окружающую среду, обусловливает поиск технического решения проблемы. На сегодняшний день один из актуальных вариантов – очистка сточных вод. Оптимальным из существующих методов является аэробная биологическая очистка, в основе которой работа аэротенка с биологической массой активного ила. Несовершенство технологического режима приводит к систематическим нарушениям условий работы аэротенков, поэтому для улучшения качества очистки вод актуальным является использование автоматизированных систем контроля и прогнозирования условий работы аэротенка. Обзор существующих исследований. Автоматизация управляемых процессов биохимической очистки сточных вод развивается в двух направлениях: 1. Контроль качества поступающей воды (характер загрязнения, присутствие ПАВ, значение рН, присутствие токсинов); 2. Контроль технологического процесса очистки (температура, содержание растворенного кислорода в иловой смеси, иловый индекс и др.). В условиях повышения интенсивности использования биологического метода очистки сточных вод важным является разработка электронной системы контроля параметров активного ила с возможностью дальнейшего прогнозирования состояния биологической среды аэротенков, поскольку состояние бактерий ила, их активность и адаптивность к экологическим условиям аэротенков определяет устойчивость и эффективность биохимического окисления загрязняющих веществ, присутствующих в сточных водах, и как следствие, степени и качества очистки загрязненных вод. Целью работы является обоснование структурной схемы электронной системы контроля индекса ила, поскольку нарушения в режиме эксплуатации сооружений в первую очередь сказывается на седиментационных характеристиках ила. Выбор метода. Аналитический расчет индекса ила осуществляется по формуле

V 0.5 , d

(1)

где V0.5 – доза ила по объему после полуторочасового отстаивания, см3/дм3; d – доза ила по массе, г/дм3. [1] Присутствие в аналитическом выражении (1) дозы ила по объему указывает на преимущество использования измерительного устройства в виде сосуда сознательно известного объема, в котором необходим расчет дозы ила V проводился бы бесконтактным способом во избежание взбалтывания исследуемой пробы. [2] Поставленному требованию удовлетворяет оптический метод анализа мутных сред, основанный на измерении интенсивности поглощенного ими света, лишь в незначительной степени уступающий аналитическим методам. К преимуществам метода также можно отнести его чувствительность и скорость. 447

Таким образом измерительный преобразователь в предлагаемой системе контроля индекса ила [2] реализует оптический метод анализа мутных сред, а именно фотопреобразование рассеянного от частиц ила света. Решение задачи. Предлагаемая электронная система контроля индекса ила состоит из измерительной части системы преобразования и управления на основе микропроцессора. Измерительная часть представлена седиментационным сосудом, по всей длине которого расположены фотопреобразователи на основе фотодиодов, а в верхней части сосуда светоизлучатель. Датчик уровня жидкости срабатывает при заполнении необходимого объема пробы, сигнал от которого поступает в микропроцессорную систему, где формируется сигнал остановки электромеханизма забора пробы. После заполнения емкости исследуемая жидкость отстаивается в течение 30 минут, причем каждые 3 минуты включается освещение и производится измерение освещенности по всей длине сосуда с помощью фотоприемников, судя по которой можно сделать вывод о плотности осадка по всей длине измерительной емкости. Структурная схема системы контроля индекса ила представлена на рис. 1.

Рисунок 1 – Структурная схема электронной системы В предлагаемой структурной схеме УВХ – устройство выборки и хранения, МКПС – микропроцессорная система, блок коммутации – мультиплексор аналоговых сигналов. Освещенность по всей длине сосуда можно описать совокупностью уравнений освещенности на каждом измеряемом уровне от дна сосуда E = {E1, E2 ,..., En }. Объем осадка (2) определяется по уровню освещенности фотодиодов E1 ≥ E2 ≥ ... ≥ Em >> Em+1 ≥ Em+ 2 ≥ ... ≥ En , где E1 – фотодиод у дна сосуда, En – фотодиод вверху сосуда, Em >> Em+1 – граница осадка и осветленной воды;

Vосадок = m ⋅ l ⋅ π ⋅ d сосуд 2 ,

(2)

где l – расстояние между фотодиодами, m – число фотодиодов, зарегистрировавших наличие осадка, d сосуд – диаметр сосуда. Напряжение на выходе i фотопреобразователя определяется выражением: U

где

фп вых i

= f ( Eвх фп i (C )) ,

(3)

Eвх фп i (C ) = Ei – освещенность на i уровне измерения, зависимость от

концентрации ила. 448

На рис. 2 приведены промоделированные зависимости концентрации от времени отстаивания и высоты, на рис. 3 – напряжения на выходе фотопреобразователя от концентрации ила.

Рис. 2 – Зависимость концентрации активного ила от времени и высоты от дна

Рис. 3 – Зависимость напряжения на выходе фотопреобразователя от концентрации

Из результатов, приведенных на рис. 2 и рис. 3, следует, что при изменении концентрации ила по длине сосуда, а значит и индекса ила, в диапазоне от 0 до 2 мг/л выходное напряжение преобразователя для этих концентраций изменяется от 4.7 до 4.8 В. Выводы. 1. Аргументирована необходимость оперативного отслеживания состояния активного ила в аэротенках. 2. Показано, что использование оптического метода позволяет разработать электронную систему контроля илового индекса. 3. Промоделирована измерительная часть системы, что позволило получить зависимости концентрации активного ила от времени осаждения и расстояния от дна сосуда и выходного напряжения фотопреобразователя от концентрации ила. Перечень ссылок 1. Жмур Н.С. Технологические и биохимические процессы очистки сточных вод на сооружениях с аэротенками. – М.: АКВАРОС, 2003 г. – 512с. 2. Петрова Е.Э., Тарасюк В.П. Обоснование структурной схемы электронной системы контроля илового индекса в аэротенке // Сборник Интернет-конференции «Інформаційні і керуючі системи в промисловості, економіці та екології.», 2011», 20 листопада – 31 грудня 2011г. – Технологічний інститут Східноукраїнського національного університету ім. В.Даля (м. Сєвєродонецьк), 2011. – Электронные данные. – Режим доступа: URL: http://193.108.240.69/moodle/file.php/1/conf3/Statji/ SISTEMY_KONTROLYA_ILOVOGO_INDEKSA.doc – Дата доступа: декабрь 2011. 449

УДК 621.384.3:622.412 ОПРЕДЕЛЕНИЕ НИТРАТОВ В ПРИРОДНЫХ ВОДАХ ЭЛЕКТРОХИМИЧЕСКИМИ МЕТОДАМИ Сагайдак И.С., студент; Хламов М.Г., к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Загрязнение водоемов угрожает здоровью человека, окружающей среде, ограничивая дальнейшее развитие человеческого общества. Темпы развития технологий велики, что одноразовое использование запасов воды для производственных нужд - роскошь. Ученые заняты разработкой новых технологий, чтобы решить проблему защиты водоемов от загрязнений. Перспективы развития ионометрии в создании новых электродных систем многообещающие. Способность ионоселективных электродов измерять не концентрацию, а активность ионов является в большинстве случаев их важным преимуществом по сравнению с другими методами физико-химического анализа. Главным достоинством ионоселективных электродов является то, что они не оказывают влияния на исследуемый раствор, портативны, пригодны для прямых определений и в качестве индикаторов в титриметрии. Для определения состава различных соединений используются химические, физические и физико-химические методы анализа. Целью работы является изучение электрохимических методов анализа определения нитратов в природных водах электрохимическими методами. Методы анализа химического состава воды, основанные на измерении электрохимических свойств компонентов - окислительно-восстановительного потенциала, электрической проводимости, силы полярографического тока. Простота определений, легкость автоматизации, высокая чувствительность делают эти методы очень перспективными. Электрохимические методы делятся на 3 группы: потенциометрические; кондуктометрические; полярографические. Потенциометрический метод анализа основан на использовании зависимости электродвижущей силы электрохимической цепи от активности (концентрации) анализируемого иона. Суть метода - нитраты в исследуемом растворе определяют по изменению ЕРС цепи, которая состоит из нитрат-селективного электрода, электрода сравнения, измерительные ячейки с исследуемым раствором и лабораторного рН-метра, или иономер. Метод применяют при определении массовой концентрации нитратов от 50 к 500 мкг / . Нижний предел выявления составляет 25 мкг / . Потенциометрические методы (см. рис. 1) основаны на измерении потенциала электрода, погруженного в раствор, который анализируется, что изменяется в результате химических реакций и зависит от t0 и концентрации раствора. [1] При потенциометрическом (электрометрическом) методе определения активности ионов в растворе необходима электродная система, состоящая из двух электродов: - измерительный (стеклянный) электрод, который погружается в исследуемый раствор, изменение состава которого сказывается на потенциале этого электрода, - вспомогательный электрод (сравнения), имеющий постоянный потенциал. Чаще всего на практике используют пару электродов, один из которых имеет постоянную величину потенциала (электрод сравнения). А в качестве 450

ионоселективного используется электрод, потенциал которого зависит от концентрации того или другого иона в растворе.[2] Ионоселективным электродом называется индикаторный или измерительный электрод с относительно высокой специфичностью к отдельному иону или типу ионов. Ионоселективные делят на: стеклянные, твердые из гомогенной и гетерогенной мембраной, жидкие, газовые. Е

Внутренний Электрод Сравнения

Внутренний раствор

Анализируемый раствор

ИонСелективная Мембрана

Внешний электрод

Индикаторный

Рисунок 1 - Принципиальная схема потенциометрических методов анализа Разработка ионометрической методики состоит в выборе электрода, который бы позволил бы проводить ионометрические измерения в выбранном диапазоне концентраций в присутствии мешающих анализу примесей. Примеси, входящие в состав пробы, не должны оказывать сильного влияния на результат анализа. Они также могут влиять на результаты анализа, искажая аналитический сигнал ионоселективного электрода. В этом случае несложно произвести расчет погрешности определения от влияния мешающих анализу примесей.[3] Относительная погрешность анализа от действия каждой примеси можно рассчитать по следующей формуле (1): z

δ =(

( KC m zm )

451

) ⋅ 100 %

(1)

Где C - концентрация определяемого иона; Z - заряд определяемого иона; C m концентрация мешающего иона; Z m - заряд мешающего иона; K - коэффициент селективности. Выводы: Практически все поверхностные источники воды подвергаются воздействию вредных антропогенных загрязнений. Природная чистая вода становится важнейшим источником национального достояния. Намечены пути реализации определения концентрации нитратов в природных водах, а также будет разработана структурная схема, позволяющая проводить измерения концентрации нитратов с учетом влияющих факторов. Перечень ссылок 1.(Корыта И., Штулик К. "Ионоселективные электроды": Пер. с чешск. - М.: Мир,. 1989. -272 с.) 2.Никольский Б.П., Матерова Е.А. Ионоселективные электроды. - Л: Химия, 1980.- 206 с.; 3.http://www.novedu.ru/buildion.htm 4.Агасян П.К. Основи електрохімічних методів аналізу.М.: Хімія,1984.168 с.

452

УДК 669. 02 /. 09 : 658. 58 СТАЦИОНАРНАЯ СИСТЕМА ДИАГНОСТИКИ ПРИВОДА ПРОКАТНОЙ КЛЕТИ И ТРЕБОВАНИЯ, ПРЕДЪЯВЛЯЕМЫЕ К НЕЙ Серебров А.Л., аспирант; Сидоров В.А., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) В современной металлургической промышленности все большее применение находят высокоскоростные непрерывные прокатные станы, технологический процесс в которых полностью автоматизирован [1]. Однако и такие мощные и современные агрегаты подвержены аварийным отказам. Как правило, перед тем как возникает отказ, происходит резкое увеличение вибрации, вызванное развитием повреждения. Характерный отказ произошел на вертикальном редукторе привода прокатной клети №18 среднесортного прокатного стана. Вертикальный редуктор, из-за неисправности системы подачи смазки, проработал более двух часов без смазывания, после резко возросла вибрация. За время, необходимое обслуживающему персоналу для аварийного отключения электропривода (несколько минут), произошло разрушение конической передачи, и, как следствие, - аварийный простой всего цеха. Очевидно, что для предотвращения аварийных отказов необходим постоянный мониторинг технического состояния оборудования. Это не может быть реализовано при помощи переносных средств (виброметров, анализаторов спектра вибрации, пирометров), так как при этом оценка технического состояния происходит дискретно, для отдельного механизма в конкретный промежуток времени [2]. Для того чтобы обеспечить постоянный контроль состояния оборудования необходимо использование стационарных систем диагностирования, которые позволяют непрерывно наблюдать за техническим состоянием механических систем, отслеживать изменение и развитие во времени [3]. Такой подход позволяет, во-первых, постоянно контролировать значение возникающей вибрации, а, следовательно, и вести историю изменения, что дает информацию о жизненном цикле оборудования. Во-вторых, есть возможность отслеживания резкого изменения виброактивности, связанной с переходом системы из одного технического состояния в другое, что позволяет быстро и адекватно реагировать на процессы, происходящие в механической системе, применяя ремонтные воздействия или использовать полученную информацию как повод для дополнительного исследования технического состояния отдельных машин. Необходимо заметить, что для повышения информативности необходимо использовать не только измерение вибрации, но и измерение температуры, контроль токовых характеристик двигателя. Для измерения температуры используют стационарные термодатчики, установленные на подшипниковых узлах, регистрирующие резкое увеличение температуры в том случае, если повышается вредное сопротивление в подшипнике – заклинивание, повреждение сепаратора и т.д. Для получения полной температурной картины используется тепловизионная техника, как портативная, так и стационарная. Преимуществом такой техники является то, что можно оценить состояние оборудование в целом, а не только температуру подшипниковых узлов, на которые установлены термодатчики, таким образом можно выявлять не только повреждения в 453

подшипниках, а, например, задевания рабочих органов за корпусные детали, так как в этом случае так же будет локально повышаться температура. Контроль токовых характеристик позволяет отслеживать значение крутящего момента приводного двигателя, а из-за регулятивности электромеханической системы, оценивать и моменты сопротивления в механизмах. Использование средств, перечисленных выше, позволяет реализовывать комплексный подход к оценке технического состояния приводов прокатных клетей. То есть можем отследить такие параметры как: виброактивность механического оборудования, момент сопротивления в редукторе, температурные режимы работы машин. Это позволяет разработать решающие правила, которые определяют алгоритм действия стационарной системы, те управляющие воздействия, которые она создает. Например, при повышении вибрации более чем на 10 мм/с, температуры более чем на 20°С, тока двигателя более чем на 20% - должно происходить включение аварийной светозвуковой сигнализации и остановка стана. Однако, разрабатывать такие правила стоит с большой аккуратностью и точностью, так как ложные остановки оборудования – недопустимы, потому что они могут привести к большим потерям производства. Также возможен вариант, когда система лишь выдает свои рекомендации, которые оцениваются обслуживающим персоналом, проверяются при помощи портативной техники и визуальных осмотров, а затем уже принимается решение о дальнейшей работе системы. И у этого подхода есть свои недостатки, обусловленные человеческим фактором, психофизическим переутомлением операторов, наблюдающих за работой системы диагностирования, задержками в реакции на рекомендации системы, что тоже может приводить к аварийным отказам, несмотря на то, что система диагностирования сработала верно. Обобщая вышесказанное, можно сформировать требования к составу стационарной системы диагностирования: 1. Вибродиагностическая часть – пьезоэлектрические акселерометры или другие вибродатчики, установленные на оборудование. Сигнал с них отображается в реальном времени на мониторе оператора стана, а также записывается в хранилище данных, для того, чтобы можно было просматривать историю изменения вибрации оборудования. 2. Температурная часть – термодатчики, установленные на подшипниковые узлы, передают информацию на монитор оператора. Возможно, информация должна быть визуализирована, а не подаваться в цифровом виде, это должно быть решено при эргономической проработке места оператора. 3. Часть, контролирующая токовые характеристики двигателей – токовые характеристики записываются в хранилище данных, а в случае повышения вибрации или температуры, выводятся на экран оператора. 4. Решающая часть – та часть системы, которая выдает рекомендации, которые или немедленно выполняются или обрабатываются оператором. Главное требование к системе – её поведение должно быть прозрачным и легко понятным. В случае, если это будет «черный ящик», который постоянно отключает питание стана по каким-то непонятным соображениям, такая система не будет работать долго, так как возникнет недоверие к ней, уверенность в том, что она лишь мешает механическому оборудованию работать верно. И, как следствие, - отключение или блокировка системы.

454

Перечень ссылок 1. Неразрушающий контроль: Справочник: В 7 т. / Под общ. ред. В.В. Клюева. Т. 7: Кн.2: Вибродиагностика. / Ф.Я. Балицкий, А.В. Барков, Н.А. Баркова и др. М.: Машиностроение, 2005. 829с.: ил. 2. Электромеханические системы автоматизации стационарных установок (под общ. редакцией проф. Борисенко В.Ф.). – Донецк: ДонНТУ, НПФ «МИДИЭЛ», – 2005. – с. 208-211. 3. Вибродиагностика в системах технического обслуживания по фактическому состоянию оборудования металлургических производств / Сушко А.Е., Демин М.А. – Вибрация машин: измерение снижение защита -2005. - №1 – С. 6- 9.

455

УДК 669.02/09:658.58 СИСТЕМА КОНТРОЛЯ УРАВНОВЕШЕННОГО СОСТОЯНИЯ МЕХАНИЗМА КАЧАНИЯ КРИСТАЛЛИЗАТОРА МНЛЗ Сотников А.Л., к.т.н., доц.; Родионов Н.А., аспирант. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Механизм качания кристаллизатора (МКК) является неотъемлемой составной частью современных машин непрерывного литья заготовок (МНЛЗ). Назначение механизма качания заключается в обеспечении колебательного движения кристаллизатора МНЛЗ в соответствии с заданными параметрами. В процессе непрерывной разливки стали на МНЛЗ из-за изменений скорости разливки, условий взаимодействия кристаллизующегося слитка с рабочими гранями гильзы кристаллизатора, а также изменения технического состояния механизма качания происходит искажение заданных параметров колебательного движения кристаллизатора. В результате появляются поверхностные дефекты на непрерывнолитой заготовке, повышается вероятность прорыва жидкого металла на выходе из кристаллизатора и ускоряется износ узлов МКК из-за возрастания динамических и статических нагрузок. Мониторинг и диагностика рычажных механизмов качания кристаллизаторов (МКК) машин непрерывного литья заготовок (МНЛЗ) выполняется при помощи различных автоматизированных систем как иностранного, так и отечественного производства [1-3]. Диагностика технического состояния МКК осуществляется либо в режиме холостого хода, либо непосредственно в процессе разливки стали. Как правило, при этом регистрации и мониторингу подлежат параметры вибрации (виброперемещения, виброскорости и виброускорения). Для этого используются в качестве первичных преобразователей акселерометры, устанавливаемые по периметру стола качании (выходного звена механизма качания на котором установлен и закреплен кристаллизатор с дополнительным оборудованием) либо на промежуточных звеньях и механизмах привода МКК. Для оценки условий взаимодействия слитка с рабочими гранями гильзы кристаллизатора используются датчики вертикального перемещения и тензометры. Мониторинг регистрируемых параметров позволяет определить степень отклонения фактических параметров режима работы ММК от заданных значений. Полученная при помощи систем мониторинга и диагностики информация позволяет производить оценку технического состояния узлов и механизмов привода МКК, а также относительную оценку условий взаимодействия кристаллизующегося слитка с рабочими гранями гильзы кристаллизатора. При этом не уделяется достаточного внимания прогнозированию качества непрерывнолитой заготовки и распознаванию на ранних стадиях неисправностей механизма качания. Кроме этого, существующие системы мониторинга и диагностики, не предоставляют однозначной информации необходимой для обеспечения путем регулировки уравновешенного состояния МКК, т.е. не являются в прямом смысле системами контроля. Регулирование уравновешенности механической системы рычажно-шарнирного ММК становится необходимым из-за периодических изменений технологических нагрузок и технического состояния ММК в процессе непрерывной разливки стали на МНЛЗ [4]. Целью настоящей работы является обобщенная разработка системы контроля, которая позволит реализовать оптимальную методику уравновешивания рычажно456

шарнирных МКК с учетом конструктивных и кинематических параметров механизма, а также с учетом зависимости уравновешивающего усилия от технологических нагрузок. Уравновешивание рычажной системы МКК осуществляется при помощи пневматических амортизаторов создающих уравновешивающее усилие пропорциональное усилию вытягивания слитка из кристаллизатора. Разрабатываемая авторами система контроля ММК предполагает оперативное изменение уравновешивающего усилия P, создаваемого поддерживающими пневматическими амортизаторами, с целью корректировки положения общего центра масс механизма качания, обуславливающего степень его уравновешивания. С учетом того, что необходимое динамическое уравновешивание МКК в настоящий момент может осуществляться только косвенным способом, необходимо осуществлять мониторинг кинематических и динамических характеристик его входных и выходных звеньев. Контроль закона колебательного движения кристаллизатора s(t), в разрабатываемой системе контроля, предполагается осуществлять с помощью акселерометров по изменению временных форм ускорения, скорости и перемещения. Акселерометры устанавливаются по периметру стола качания. Изменение крутящего момента на валу двигателя М дв контролируется при помощи установки на валу двигателя тензодатчиков с токосъемным устройством либо магнитоупругих датчиков перекрестного типа (тордукторов) [5]. Зная оптимальные расчетные значения момента на двигателе М дв р, перемещения кристаллизатора s(t) кр р и радиус-вектора общего центра масс МКК r s p , производится регулировка уравновешивающего усилия из условия максимального приближения реальных значений контролируемых параметров (r s , М дв и s(t) кр ) к их оптимальным значениям. В результате обработки полученных при помощи датчиков данных на промышленном (управляющем) компьютере системы контроля МКК, уравновешивающее усилие пневматического амортизатора определяется как зависимость: p ). P = f (rs → rsp , M дв → M двp , s (t ) кр → s (t ) кр

Схема работы системы контроля уравновешенного состояния МКК выглядит следующим образом (рисунок 1): данные датчиков, установленных на звеньях механизма качания, поступают на промышленный компьютер, где происходит их сопоставление со статической информацией (т.е. заданной), обработка и вывод на монитор в виде числовых и графических зависимостей для обслуживающего персонала МНЛЗ. По результатам расчетов определяется необходимое уравновешивающее усилие и осуществляется соответствующее ему автоматическое регулирование давления в пневмоамортизаторах. Следует отметить, что современные рессорные конструкции МКК (как правило, оборудованные гидравлическим приводом) также оснащаются системами контроля, работа которых базируется на регистрации параметров колебательного движения кристаллизатора, скорости вытягивания слитка и равномерности нагрузки в горизонтальных направлениях. При этом конструкция рессорных ММК также требует контроля и регулировки уравновешенного состояния механической системы с учетом воздействия динамических нагрузок, что частично удается компенсировать упругими свойствами рессор. Поэтому разрабатываемые алгоритмы и способы контроля режима работы рычажно457

шарнирного ММК также могут быть применены и для рессорных механизмов качания.

Рисунок 1 – Структурная схема системы контроля МКК: ЦМ – центр масс; P – уравновешивающее усилие пневмоамортизаторов Разрабатываемая система контроля рычажно-шарнирного МКК позволяет поддерживать уравновешенное состояние механизма качания в процессе непрерывной разливки стали на МНЛЗ, обеспечить относительное постоянство параметров колебательного движения кристаллизатора и крутящего момента на валу двигателя привода механизма качания. Это позволит стабилизировать нагрузки, возникающие в узлах механической системы МКК и снизить износ его отдельных деталей. Вместе с тем, пневматические амортизаторы, как и другие средства уравновешивания рычажных механизмов, не могут в полной мере обеспечить компенсацию динамической неуравновешенности, а способны только минимизировать ее. Кроме этого в настоящий момент нет однозначных методик динамического уравновешивания МКК в частности, и рычажных механизмов в общем, что требует проведения дополнительных теоретических и экспериментальных исследований. Перечень ссылок 1.Сидоров В.А., Сотников А.Л. Анализ систем контроля и диагностирования механизмов качания МНЛЗ / Наукові праці ДонНТУ. Металургія. Випуск 102 / Редкол.: Мінаєв О.А. (голова) та інш. – Донецьк: ДонНТУ, 2005. – С. 46-55. 2.Mould guidance checker – TMS. Measuring System Development. – Linz: Voestalpine Mechatronics GmbH, 2004. - 15 p. 3.Mold Oscillator Test Cast Study. – Westlake: PRES, Inc., 2004. - 1 p. 4.Оптимизация режимов работы кристаллизаторов МНЛЗ / Г.Н. Еланский, И.Ф. Гончаревич // Сталь. - 2006. - N 10. - С. 18-21. 5.Жук А.Я., Малышев Г.П., Желябина Н.К., Клевцов О.М. Техническая диагностика. Контроль и прогнозирование. Монография. – Запорожье: Запорожская гос. инженерная академия, 2008. – 500 с.

458

УДК 662.74 УСТАНОВКА ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СВОЙСТВ УГЛЕРОДНЫХ МАТЕРИАЛОВ В ПРОЦЕССЕ ПИРОЛИЗА Степаненко А.Д., студент; Ошовский В.В., к.т.н. доц.; Швец И.И, к.т.н., доц. (Донецкий национальный технический университет, г. Донецк, Украина) Автоматизированные системы научных исследований (АСНИ) в настоящее время получили широкое распространение, однако для задачи определения изменений электрических характеристик шихты в процессе коксования не применялись. Процесс прохождения угля через все стадии образования кокса можно исследовать, наблюдая изменения электрических свойств угля. Фиксация сопротивления через короткие промежутки времени дает дополнительную информацию о стадии деструкции угля. Температура является одним из основных факторов, определяющих изменение удельного сопротивления угля и сланцев. При проведении испытания одновременно с нагревом, наблюдается большее влияние температуры на уменьшение сопротивления, чем при испытании после охлаждения [1]. Зависимость между электропроводными свойствами угля и его влажностью, зольностью, выходом летучих и другими характеристиками до сих пор остается неисследованной в достаточном для практического применения объеме. Отсутствие широкого практического применения определяется, прежде всего, отсутствием единой обоснованной методики определения сопротивления. Определение электрических параметров каменного угля связано с рядом трудностей методологического характера, в числе которых подготовка угольных образцов до исследования. Определение удельного сопротивления кокса имеет большое прикладное значение и должно быть внедрено в практику работы коксохимических и металлургических заводов как экспресс метод для определения качества кокса и контроля за режимом коксования. Несмотря на ценность указанного параметра, его определение в настоящее время не проводится. Это объясняется исключительно тем, что лаборатории не располагают стандартным методом [2]. Исходя из специфики измерения электрического сопротивления во время пиролиза каменного угля, следует заметить, что прибор должен обеспечивать равномерность прогрева по всему слою навески угля и возможность контроля температуры в процессе пиролиза. Измерение электрического сопротивления выполнялось с помощью мультиметра UT70D, имеющего возможность подключаться к компьютеру через СОМ-порт и протоколировать данные. Измерение температуры происходило с использованием термопары, подключенной к устройству контроля температуры ОВЕН УКТ38-Щ4. Прибор ОВЕН УКТ38-Щ4 предназначен для контроля температуры, давления, влажности, уровня или другой физической величины в нескольких зонах одновременно (до 8-ми) и аварийной сигнализации о выходе контролируемых параметров за заданные пределы, а также для регистрации измеренных параметров на ЭВМ.

459

Рисунок 1 - Функциональная схема устройства контроля температуры восьмиканального с аварийной сигнализацией ОВЕН УКТ38-Щ4. Программным обеспечением, предназначенным для осуществления связи ПК с приборами производства фирмы ОВЕН, подключенными через адаптер сети АС2 или преобразователь RS-232 - RS-485, является SCADA-система OWEN PROCESS MANAGER (OPM), . ОРМ используется для разработки описаний технологических процессов, сохранения этих описаний для дальнейшего использования. Исполнение предусматривает опрос всех приборов с периодичностью, отдельно задается для каждого прибора, отображение результатов этого опроса, а также сохранение указанных пользователем значений в файлы протокола. OPM предоставляет возможность моделирования сети, сбор информации, ведения постоянного контроля работы приборов и регистреции данных на ПК,, отображения текущих показаний приборов в цифровом или графическом виде. Для подключения приборов с интерфейсом RS-485 используется преобразователь RS-232/RS-485 Ас3. Без использования средств усиления сигнала преобразователя Ас3 к нему можно подключать до 32 приборов, с использованием усилителя - до 256. Таким образом, созданная установка, за счет автоматизации процесса получения и обработки данных повышает эффективность процесса исследования, хотя и имеет пока только лабораторное применение, но даже это открывает широкие возможности для более детального исследования процесса коксования, что дает 460

возможность для внесения изменений в процесс производства и, как следствие, повышение экономической эффективности. Разработанная установка по изучению электрических и теплофизических свойств а также методика их измерения позволила более детально изучить стадии процесса пиролиза углеродных материалов и на основе полученных данных создать модель коксования шихты, которая хорошо согласовывается с практическими результатами. Перечень ссылок 1.Агроскин А.А., Петренко И.Г. Электросопротивление сланцев и углей при нагревании// Изв. АН СССР. ОТН. –1950. –№1. С.89-100. 2.Обуховский Я.М. Об определении электропроводности кокса//Заводская лаборатория. – 1945. Т. 11. № 9. С.822-825.

461

УДК 622.83 СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ РЕЖИМОВ РАБОТЫ НИЗКОВОЛЬТНЫХ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЕЙ НА БАЗЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ДАТЧИКА ТОКА Черевко Е.А., аспирант; Зайцев В.С., д.т.н., проф. (ГВУЗ «Приазовский государственный технический университет»,г. Мариуполь, Украина) Постановка проблемы. В условиях постоянного роста потребления электроэнергии (ЭЭ) в промышленности и в быту и усиления государственной политики энергосбережения большое значение приобретает снижение так называемых коммерческих потерь электроэнергии в электрических сетях. Значительную часть коммерческих потерь составляют хищения электроэнергии, приобретающие в последние годы угрожающие масштабы. Наибольшее число хищений и наибольшие объемы похищаемой ЭЭ имеют место в бытовом секторе. Причинами этого являются, с одной стороны, постоянный рост тарифов на электроэнергию при одновременном возрастании объема ее потребления и снижении платежеспособности населения, а с другой стороны – относительная доступность и простота осуществления того или иного способа хищения электроэнергии, несовершенство конструкций приборов учета и схем их коммутации, неудовлетворительное техническое состояние измерительных трансформаторов тока (ТТ) и трансформаторов напряжения (ТН), отсутствие правовой базы для привлечения к ответственности расхитителей электроэнергии и т.д. Подробная информация о способах хищений ЭЭ и способах борьбы с этими хищениями содержится в [1]. Достаточно подробно эта ситуация изложена в патенте на полезную модель [2], где предложены способ и система защиты электрических сетей при хищениях ЭЭ путём наброса на провода, отходящие к потребителю до приборов учёта (точка А на рисунке 1), а также при набросе проводов на провода общей линии (точка В). Данное техническое решение основано на использовании датчиков тока, которые располагаются определенным способом на линии электропередачи. ТП ДТ

Сч i1

ДТ1

ДТ3

ДТ5

i(n-1)

i(n+1)

B ДТ4

ДТ2 i2

A Сч

ДТ6

ix Сч

i6 Сч

Сч

Рисунок 1 – Структурная схема определения мест несанкционированного отбора электроэнергии: ТП – трансформаторная подстанция; ДТ – датчик тока; Сч – счетчик электроэнергии 462

При несанкционированном отборе мощности на участке между датчиком тока и счетчиком признаком отбора (увеличения нагрузки) является дисбаланс между величинами токов (максимальным, зафиксированным ранее, и фактическим), при этом показания счётчика не изменяются, либо уменьшаются. При подключении к проводам общей линии признаком наличия несанкционированного отбора является разница в суммарных расходах ЭЭ, т.е. нарушение баланса между показаниями счетчиков, установленных у индивидуальных потребителей, и показаниями счетчика, установленного на ТП и измеряющего ЭЭ, подаваемую в рассматриваемую линию. Для удобства сбора информации с датчиков тока и счётчиков у потребителей предлагается использовать радиосистему считывания данных со счетчиков и датчиков, имеющих соответствующий выход. Цель статьи – разработка усовершенствованного датчика переменного тока для определения, преобразования в цифровую форму и передачи по радиоканалу величини тока в контролируемых участках линии электропередачи с использованием современных электронных компонентов и систем. Анализ существующих датчиков тока показывает, что: 1. ДТ не должен иметь первичную обмотку, включаемую последовательно в силовую цепь, поскольку реализация способа контроля в соответствии с [2] представляется весьма громоздкой при врезке датчиков тока в силовые цепи в местах подключения потребителей. Кроме того, наличие большого количества соединений снижает надёжность работы системы и усложняет обслуживание распределительных сетей. 2. Необходимо решить задачу получения, обработки и передачи информации в цифровой форме о величине тока на обрабатывающий центр (сервер). 3. Необходимо выбрать вид интерфейса датчика для двухсторонней связи с центральным управляющим устройством (УУ), располагаемым обычно на диспетчерском пункте. На первом этапе работы был выполнен анализ способов связи ДТ с УУ. Для анализа и сравнения был выбраны две технологии передачи данных: технология передачи данных по электросетям и беспроводная технология. Учитывая, что протяжённость поселковых распределительных электрических сетей обычно превышает 200 метров, а проходимость радиосигналов в СВЧдиапазонах практически не ограничена различными экранирующими сооружениями, авторами был сделан выбор в пользу радиоинтерфейса для ДТ. Кроме того, отпадает необходимость в дополнительных источниках питания электронной схемы ДТ, поскольку необходимая энергия может быть обеспечена путём отбора от контролируемой сети. Авторами разработан съёмный датчик тока (рис. 2), который легко монтируется и демонтируется на токопроводящем проводе в любом месте. Проводник 1 с измеряемым током J (рис. 2, а) охватывается магнитопроводом, состоящим из двух ферритовых полуколец 2. На верхнем полукольце располагаются две обмотки, одна из которых W1 обеспечивает работу выпрямителя, а вторая W2 является измерительной. Выпрямитель обеспечивает питание всей схемы датчика напряжением от 2,5 до 5 В. В состав ДТ входят приёмо-передающая антенна, приёмник управляющего сигнала, блок питания датчика, первичный преобразователь, ключ, операционный усилитель, выпрямитель, АЦП, микроконтроллер с радиопередатчиком. 463

Рисунок 2 – Датчик тока: а – преобразователь величины тока в напряжение; б – вид датчика тока с торца В состав УУ входят приёмо-передающая антенна, блок управления датчиком, включающий в себя микроконтроллер с радиопередатчиком, усилитель мощности в области сверхвысоких частот УМ СВЧ, приёмник информации, передаваемой датчиком. При подаче команды управления начинает работать радиопередатчик УУ, излучая электромагнитные колебания в диапазоне нелицензируемых частот, которые усиливаются УМ СВЧ. Эти колебания электромагнитного поля воспринимаются полосковой антенной датчика и после обработки подаются на высокоомный вход ключа. После его срабатывания происходит подача питания на входы остальных блоков, входящих в состав датчика тока. Аналоговый сигнал, поступающий с измерительной обмотки преобразователя, выпрямляется, усиливается, преобразуется в цифровую форму и поступает на вход радиопередатчика и передаётся на приёмник УУ также на нелицензируемой частоте. Расчеты и эксперименты на модели датчика показали, что класс точности ДТ не хуже 1 %. Разъёмный корпус датчика (рис. 2, б) должен изготавливаться из диэлектрического, диамагнитного материала. На рисунке 2, б приняты обозначения: 1 – верхняя часть составного корпуса; 2 – нижняя часть составного корпуса; 3 – отверстия для крепёжных деталей; 4 – отверстия для проводника с током; 5 – герметизирующая прокладка между верхней и нижней частями корпуса. Вся электронная часть датчика располагается в верхней части составного корпуса. В нижней части располагается только нижнее полукольцо тороидального магнитопровода. Геометрические размеры датчика тока: D – от 60 мм до 80 мм, d – в зависимости от сечения провода линии электропередачи, В – от 90 до 110 мм. Длина датчика – до 120 мм. Количество крепёжных отверстий – 4. В датчике могут быть использованы любые встраиваемые микроконтроллеры, АЦП, приёмопередающие и другие ИМС с подходящими характеристиками. При выборе авторами способа обмена информацией датчика тока с управляющим устройством рассматривался также способ передачи информации по силовым проводам. Перечень ссылок 1. Красник В.В. 101 способ хищения электроэнергии / В.В. Красник. – М.: Ростехэнергонадзор, 2009. – 107с. 2. Пат. 09592 Україна, МПК G 02 J 13/00. Структурна схема визначення місць несанкціонованого підключення до лінії електропередачі / Л.О. Добровольська, О.О. Черевко // № 47879; заявл. 18.09.2009; опубл. 25.02.2010. – бюл. № 4. – 4 с. 464

УДК 681.518.5 + 621.18 СИСТЕМА КОМПЛЕКСНОГО ТЕХНІЧНОГО ДІАГНОСТУВАННЯ КОТЛОВОГО ОБЛАДНАННЯ Черніков М.В., студент; Дегтяренко І.В., к.т.н. доц. (Донецький національній технічний університет, м. Донецьк, Україна) Під час роботи парового котла, більшість його компонентів знаходяться під тиском. У таких умовах експлуатації завжди є ризик виникнення дефектів, які можуть призвести до аварійних ситуацій. Наприклад, дефекти зварних з’єднань, як тріщини, непровари чи пори, можуть призвести як до витоку повітря чи води у найкращому випадку, так і до витоку газу, розриву паропроводу, чи навіть вибуху у найгіршому випадку. Дефекти барабана можуть призвести до зниження рівня води у барабані, що може викликати ланцюг непередбачених подій, які можуть мати дуже погані наслідки. Проблеми, пов'язані із забезпеченням контролю якості, стають особливо актуальними в умовах сучасної економіки, коли на перше місце починає виходити надійність устаткування і безпека працюючого персоналу. Для завчасного запобігання аварійних ситуацій необхідний регулярний технічний контроль складових частин парового котла. Підвищити рівень якості технічного обслуговування парових котлів можна за рахунок розробки системи комплексного технічного діагностування котлового обладнання. Мета роботи: підвищення достовірності технічної діагностики котлового обладнання за рахунок комплексного використання декількох методів неруйнівного контролю. Завданнями роботи є: вибір методів технічного контролю; розробка функціональної схеми системи; вибір параметрів системи; рекомендації щодо використання системи. Найбільш доцільно використовувати методи неруйнівного контролю основних робочих властивостей і параметрів об'єкту або окремих його елементів/вузлів, що не вимагає виведення об'єкту з роботи або його демонтажу [1]. З даного класу методів найбільш поширеними та ефективними є методи акустичного контролю (АК). Це обумовлене наступними перевагами: акустичне дослідження не руйнує і не ушкоджує досліджуваний зразок, що є його головною перевагою. АК дає можливість проводити контроль виробів з різноманітних матеріалів, як металів, так і неметалів. Крім того, можна виділити високу швидкість дослідження при низькій вартості і небезпеці для людини (в порівнянні з рентгенівською дефектоскопією) і високу мобільність устаткування. Для роботи були обрані наступні методи АК: активний метод – метод ультразвукової дефектоскопії, та пасивний –метод віброакустичної емісії [1,2]. У системі, що розроблюється, технічний контроль буде здійснюватися по трьом напрямках: ультразвуковий контроль зварних з’єднань, вимірювання товщини металу та дефектоскопія металу. Система технічного контролю буде поєднувати у собі сім функціональних блоків – блок вводу/виводу, блок обробки інформації, блок обчислення інформації, блок вибору режиму, блок керування, генератор тактових імпульсів (ГТІ) та блок виводу інформації. Функціональна схема технічних засобів комплексної системи технічного контролю наведена на рисунку 1.

465

Котлове обладнання Барабан

Трубопроводи

Пароперегрівач

Інше

Датчики Прибор технічного контролю Блок вводу/виводу Блок обробки інформації

Блок виводу інформації

Генератор тактових імпульсів

Блок обчислення інформації

Блок вибора режиму

Блок керування

Рисунок 1 – Функціональна схема комплексної системи технічного контролю Вагомим плюсом системи, є комплексність досліджень, які можуть бути проведені з її допомогою. Послідовно провівши дослідження на якісь із складових частин парового котла, оператор буде бачити більш повну картину технічного стану об’єкта. Також, за рахунок того, що усі методи досліджень відносяться до одного класу, мається можливість поєднати їх у одній системі, за рахунок чого вона буде коштувати менше ніж три окремих прибори для схожих досліджень. Вибір параметрів для роботи системи проводився на основі аналізу параметрів приборів-прототипів [3,4]. При роботі системи у режимах товщиноміру та контролі зварних з’єднань, імпульс, що виробляє ГТІ, має амплітуду не менш ніж 180 В, та тривалість 80 нс. Випромінюється цей сигнал у контрольований виріб із частотою 2.5 МГц. Фільтр, через який пропускається відбиття цього сигналу також налаштований на 2.5 МГц. При роботі системи у якості дефектоскопу датчики приймають сигнал з частотою 280 кГц, фільтр налаштований на відповідну частоту. Виводи: у зв'язку з вимогами безпеки працюючого персоналу і надiйностi устаткування, що постійно підвищуються, проблеми технічного контролю якості стають особливо актуальними. Найбільш ефективним методом контролю якості є неруйнівний контроль, оскільки він не впливає на характеристики досліджуваного об'єкту. В роботі запропоновано комплексне використання методів акустичного контролю в рамках однієї системи технічного контролю. Система реалізована на даних принципах, може мати широке застосування в області технічного діагностування парових котлів за рахунок більш точних результатів досліджень, рахунок комплексності вимірів, а також вигідно виглядати на тлі поточних приладів за рахунок співвідношення ціна/якість. Можливе використання 466

систем комплексного технічного діагностування для інших подібних об’єктів, що використовують водо- та парамагістралі. Перелік посилань 1. Технические средства диагностирования: Справочник/В.В. Клюев, П. П. Пархоменко; под общ. Ред. В.В. Клюева.— М.:Машиностроение,1989. — 672 с. 2. Неразрушающий контроль: справочник: В 7т. Под общ. ред. В. В. Клюева. Т. 2: В 2 кн.-М.:Машиностроение, 2003.-688 с. 3. Руководство по эксплуатации УД2-70 [Элекстронный ресурс]. Загальний доступ із мережі Інтернет – http://www.luch.ru/pasport/ruk_ud2-70.pdf 4. Руководство по эксплуатации ТТ 100 [Элекстронный ресурс]. Загальний доступ із мережі Інтернет – http://ndtprom.ru/download/tt100.pdf

467

УДК 621.446 УСТРОЙСТВО СБОРА И НАКОПЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ ДАННЫХ В СИСТЕМАХ ТЕПЛОВОГО КОНТРОЛЯ Щербань Г.О., студент; Рак О.М., к.т.н., доц.; Саулін В.К., ст. викл. (Донецький национальный технический университет, Донецк Украина) В статье рассмотрено устройство на микроконтроллере, осуществляющее сбор и накопление данных о тепловых перегрузках в процессе эксплуатации электродвигателей (Data-logger). В процессе эксплуатации электродвигатели шахтных подъемов подвергаются систематическим тепловым перегрузкам, связанным с причинами как объективного, так и субъективного характера. Поэтому с целью своевременного выявления неисправностей и принятия соответствующих решений необходимо постоянно получать информацию и ее накапливать. В данной статье рассмотрено устройство на микроконтроллере, осуществляющее сбор и накопление данных о тепловых перегрузках в процессе эксплуатации электродвигателей (Data-logger). Данные, получаемые от встроенного в микроконтроллер аналого-цифрового преобразователя, сохраняются на карте памяти microSD с файловой системой FAT32 в формате CSV. Устройство позволяет отслеживать 8 аналоговых каналов (именно столько имеет АЦП микроконтроллера), т.е. пользователи могут подключить к устройству до 8 аналоговых сенсоров. В нашем случае, к одному из каналов подключен датчик температуры, остальные используются для измерения напряжения. Устройство имеет часы реального времени с резервным источником питания, что позволяет записывать, помимо данных с АЦП, время получения данных. Такая функция может быть полезна при анализе данных и составления статистики отказов. Настройка системы является очень простой и производится с персонального компьютера по интерфейсу RS-232. После настройки системы в подключении по RS232 нет необходимости, однако данный интерфейс может использоваться для отладки. Основой устройства является 8-разрядный микроконтроллер Atmel AVR ATmega32, имеющий 32КБайт Flash-памяти, 2КБайт SRAM и богатую периферию. В данном устройстве микроконтроллер работает от внешнего кварцевого резонатора на частоте 16МГц. Для реализации функции записи времени регистрации данных применена микросхема часов реального времени DS1307 с интерфейсом I2C. Следует отметить, что необходимо проверить правильность подключения часов реального времени к микроконтроллеру, иначе микроконтроллер может "зависнуть" на этапе получения данных по интерфейсу I2C. Для подключения карты памяти к микроконтроллеру использовался специальный модуль с установленным слотом под карту. Кроме того, модуль имеет установленный LDO регулятор напряжения 3.3В (LDO – с низким падением напряжения на регуляторе), микросхему преобразователя логических уровней 5В - 3.3В и некоторые защитные элементы. Данный модуль предоставляет более стабильный интерфейс и повышает надежность системы.

468

Рисунок 1 – Внешний вид устройства

Рисунок 2- Модуль памяти microSD

Принципиальная схема системы сбора и накопления данных представлена на рис.3.

Рисунок 3 - Принципиальная схема системы сбора и накопления данных 469

На схеме видны два светодиода и кнопка. Светодиоды предназначены для индикации наличия питания и активном режиме записи данных, кнопка предназначена для запуска и остановки регистрации данных. Нормальный режим работы (сбор и накопление данных): подключите питание к системе; зеленый светодиод свидетельствует о наличии питания; для старта процесса сбора данных нажмите кнопку; красный светодиод индицирует о том, что запись данных ведется; для остановки записи нажмите кнопку снова, красный светодиод отключится, свидетельствуя об остановке записи; для чтения сохраненных данных можно использовать ПК, имеющий устройство считывания карт памяти SD, а также данные можно получить по интерфейсу RS-232 в отладочном режиме. Как видно, работа с устройством очень проста – используется лишь одна кнопка и индикация светодиодом. При возникновении любых ошибок в процессе доступа к карте памяти – красный светодиод непрерывно мигает. Данные сохраняются с интервалом 5 секунд. Данный интервал пользователи могут изменить самостоятельно, подкорректировав исходный код (main.c) и перекомпилировав проект. Рассмотрим последовательность действий при различных режимах работы системы. Надписи на схеме: Power Supply - источник питания LED2 (Green) – Power ON Indicator LED2 (зеленый); индикатор включения питания LED1 (Red) – Recording ON Indicator LED1 (красный); индикатор включения записи S1 – Start/Stop Recording Button S1; кнопка пуска/останова записи ADC Connector Разъем АЦП microSD module Connector; разъем модуля microSD RS232 DB9(F) Connector; разъем RS-232; гнездо DB9F. Для питания микроконтроллера и периферии установлен регулятор напряжения 5В LM7805. По интерфейсу I2C к микроконтроллеру подключена микросхема часов реального времени с резервным источником питания (батарея типа CR2032). Для преобразования логических уровней интерфейса RS232 применена специализированная микросхема MAX232 в стандартном включении. Датчик температуры LM35 подключен к каналу 0 АЦП (ADC0). Остальные каналы выведены на коннектор с целью придания системе универсальности и подключения различных датчиков.

470

Дистанційні технології навчання в інженерній освіті

Дистанционные технологии обучения в инженерном образовании Distance Learning Methods and Techniques Used in Educational Programs for Engineers УДК 621.336 ПРОБЛЕМЫ ПОДГОТОВКИ ИНЖЕНЕРНЫХ КАДРОВ В РОССИИ Истомина И.М., аспирантка; КошкаревБ.Т., к.т.н., доцент (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) Появление и стремительное развитие высоких технологий, рост уровня технической оснащенности производств, обеспечение высоких темпов развития науки и техники, обусловленные необходимостью достижения конкурентоспособности отечественного производства и сферы услуг, требуют наличия квалифицированных инженерно-технических кадров и соответствующей системы их подготовки. В условиях модернизации российской промышленности на инновационной основе, приоритетной задачей ставится создание условий для подготовки специалистов, способных обеспечить конкурентоспособность российской продукции и технологий на внутреннем и международном рынках, что актуализирует проблему формирования высокоэффективной системы подготовки инженерных кадров. Анализ результатов образовательной деятельности показывает, что существует ряд проблем подготовки специалистов инженерного профиля: 1. Отсутствие заинтересованности в получении профессии инженерного профиля. Известно, что за последние 20 лет престиж инженерных специальностей упал и на сегодняшний день только около 4% медалистов идут на инженерные специальности, поэтому одна из первых проблем, которую необходимо решить – это повышение престижа инженерного труда и обучения по инженерным специальностям. 2. Невысокий базовый уровень подготовки. Уровень довузовской подготовки студентов непосредственно определяет их успеваемость в вузе. Существенные пробелы в школьной программе вынуждают вузы проводить для студентовпервокурсников адаптивные курсы по математике, физике, а также черчению, так как данный предмет зачастую в школе не преподается. Исторически работа по улучшению качества подготовки специалистов высшей квалификации шла следующими путями: - повышение уровня общеобразовательной базы комплектования вузов; - повышение требований к уровню общеобразовательной подготовки, введение вступительных экзаменов для всех категорий абитуриентов и конкурсного отбора; - улучшение качественного состава и повышение квалификации преподавателей. Сегодняшняя доступность высшего профессионального образования обусловливает падение престижа высшего образования среди населения, вследствие 471

чего ухудшаются условия отбора а, следовательно, и исходные условия подготовки специалистов. Формирование контингента студентов – первый этап высшего образования рассматриваемого как процесс [1]. 3. Существенные изменения в педагогической теории и практике учебновоспитательного процесса. Происходит модернизация образовательнойсистемы предлагаются иное содержание, подходы, поведение, педагогический менталитет, новые педагогические технологии. 4. Недостаточное финансирование высшего образования (вузов). Материальнотехническое обеспечение вузов не отвечает требованиям современного производства. Сегодня для усиления практической составляющей образования необходимы:полная компьютеризацияучебных классов, наличиеактуального программного обеспечения, комплектациялабораторий современным оборудованием. Очевидно, что каждая проблема настолько значима, что заслуживает отдельного рассмотрения. Отметим основные направления, по которым должно развиваться техническое образование: 1. Создание системы непрерывного образования на базе высших учебных заведений и повышение эффективности управления данной системой непрерывного технического образования и подготовки кадров. 2. Популяризация профессии. Необходимо уделять большее внимание раннему профессиональному ориентированию, начиная со старших классов школы. 3. Совершенствование учебного процесса в вузе путем внедрения современных методик преподавания, направленных на активизацию познавательной деятельности студентов: - внедрение компетентностно-деятельностного подхода, который предполагает освоение студентами необходимого объема информации в процессе активной деятельности и приобретение ими в результате такой деятельности определенных компетенций, определяемых как готовность студента к их применению в процессе будущей профессиональной деятельности; - повышение роли самостоятельной работы студента в области информационных технологий; - освоение преподавателями и применение в образовательном процессе методов активизации образовательной деятельности (методы IT, кейс-метод, деловая игра, проблемное или эвристическое обучение, контекстное обучение, междисциплинарные связи, опережающее обучение); - использование метода проектов, позволяющего специалистам овладеть методами поиска новых технических решений [2]. 4. Учитывая существующий дефицит в инженерных кадрах, следует развивать их целевую подготовку по заказам и финансированию предприятия. Проведение вышеперечисленных мероприятий необходимо для привлечения студентов к инженерной деятельности, повышения качества подготовки специалистов. Перечень ссылок 1.Зюзин Д. И. Качество подготовки специалистов как социальная проблема / Д.И. Юзин. – М.: Наука, 1978. – 165 с. 2.Денисова Н.А. Проблемы организации образовательного процесса на кафедре машиностроения и пути их решения//Технология машиностроения. 2010.№ 9. С.72-75. 472

УДК 378 «БИБЛИОТЕКА ВИДЕОЛЕКЦИЙ» В СИСТЕМЕ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ ДГТУ Алейников Д.В., студент-дипломник; Захарова О.А., к.п.н., рук. ЦДО и ПК (Донской государственных технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) Жизнь современного человека сегодня во многом зависит от информационных технологий и телекоммуникаций. Одним их наиболее ярких примеров положительного и отрицательного влияния на жизнь является всемирная сеть Интернет. Трудно перечислить все возможности, которые дает этот ресурс: возможность выбирать и приобретать товары и услуги, не теряя при этом времени и средств, отслеживать движение товаров и транспортных средств, общаться с друзьями и родственниками, получать новую информацию, присоединятся к группам своих единомышленников, производить сложные финансовые операции, переводить средства с одного счета на другой и много других возможностей. Теперь стало возможным получать с помощью информационнокоммуникационных технологий полноценное дистанционное образование. Обучение в дистанционной форме проходит достаточно интенсивно, временами по загруженности не уступая очной форме. Дистанционное образование впервые появилось довольно давно, в 18 веке. После этого оно только развивалось, вместе с прогрессом и развитием каналов сообщения. Сама идея была проста – обучающемуся высылался учебный материал (текст, иллюстрации), студент его самостоятельно изучал и постигал гуманитарные и технические науки. В некоторой степени, дистанционная форма похожа на заочную, и, в некоторых случаях, заочное и дистанционное образование можно даже отождествить, но схожесть исчезает в эру информационных технологий. Важнейшим преимуществом дистанционной технологии обучения является возможность обучаться в удобном для обучающегося месте. Это же относится и к преподавателю, который будет проводить обучение или курсы повышения квалификации. Вторым по значимости преимуществом дистанционного обучения является удобное время лекций. Эта проблема достаточно просто решается с использованием видеолекций, которые выдаются обучающимся в виде раздаточного материала. Самым большим недостатком дистанционного обучения – отсутствие живого общения, которое, как известно, «… ничто не сможет заменить». Этот довод верен лишь отчасти, поскольку живое общение можно заменить виртуальным: изображение передавать через систему видеосвязи, формулы выводить на электронной доске, проводить опросы, тесты, электронную почту использовать для организации системы обратной связи, для консультаций и разъяснений сложного материала преподавателем, и т.д. Все эти функции в настоящее время уже реализованы, и их эффективность доказана. Следующим отрицательным фактором противники дистанционного обучения называют отсутствие у обучающегося достаточно сильной мотивации, чтобы обучаться продуктивно без надзора преподавателя. С этим доводом трудно не согласиться. В то же время, дистанционное обучение – это зачастую обдуманный и взвешенный шаг, на который идет взрослый человек, который платит за это 473

собственные деньги, а это уже – достаточно высокий показатель стремления обучаться. В случае, когда за дистанционное обучение сотрудников платит компания, которая заинтересована в повышении квалификации своего специалиста, то она сама контролирует успеваемость и, в случае нужды, принимает меры по повышению мотивации работника. Не последним условием для дистанционного обучения является технический аспект: компьютер и качественный доступ в интернет. В настоящее время в Донском государственном техническом университете (ДГТУ) разработана система поддержки учебного процесса для студентов очной, заочной и сокращенной форм обучения, названная «СКИФ» (система комплексная, информационная, формирующая). Данная система включает в себя несколько подсистем: электронная библиотека (http://de.dstu.edu.ru), сайт ассоциации выпускников ДГТУ (http://da.dstu.edu.ru), автоматизированная подсистема дистанционного обучения (http://moodle.dstu.edu.ru) и др. В процессе эксплуатации происходит постоянная доработка и модернизация этой системы, чтобы более полно использовать потенциальные возможности дистанционной формы обучения. В ЦДО и ПК ДГТУ имеется необходимое оборудование для проведения видеоконференций, которое соответствует самым современным требованиям, на нем было проведено несколько сеансов видеосвязи. Внедрение подсистемы видеоконференций в образовательную практику ДГТУ позволит проводить дистанционные лекции для филиалов университета. Такая возможность особенно актуальна для инженерного образования, поскольку немало студентов приезжают для его получения из других городов или областей. Подсистема позволяет проводить видеолекции, опросы, тестирование, взаимодействие преподавателя и студентов. Она реализована на основе открытого сервера видеоконференций Openmeetings. Данная подсистема позволяет хранить видеолекции на сервере портала ЦДО и ПК, а также обеспечивает возможность добавления видеофайлов различных форматов. Библиотека поддерживается популярными браузерами (Internet Explorer, Opera, Firefox). В библиотечную коллекцию можно добавлять учебные материалы, удалять или редактировать их описание. В ней реализована возможность разделенного доступа для разных категорий пользователей. В подсистеме предусмотрено использование механизма обратной связи с пользователями видеоколлекции, для получения отчетов о востребованности материала, его усваиваемости и качестве. Перечень ссылок. 1. Царева А.А. Дистанционное обучение. Преимущества и недостатки дистанционного обучения: статья – http://cmet4uk.ru/publ/5-1-0-67 2. Трайнев В. А. Дистанционное обучение и его развитие: учебн. пособие [для студ. высш. учебн. завед.] / Трайнев В. А., Гуркин В. Ф., Трайнев О. В. – М.: Дашков и Ко, 2006. – 296 с. 3. Ибрагимов И. М. Информационные технологии и средства дистанционного обучения. – М.: Академия, 2007. – 336 с.

474

УДК 378.126 МОДЕЛЬ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ СПЕЦИАЛИСТОВ В ОБЛАСТИ РЕКЛАМЫ (ВЗГЛЯД РАБОТОДАТЕЛЯ) Родина А.И., старший преподаватель (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону, Россия) Введение образовательных стандартов третьего поколения (ФГОС СПО) ставит перед вузами ряд проблем по выполнению их требований, среди которых выделяется проблема выбора методов и технологий обучения, обеспечивающих процесс формирования у студентов профессиональных компетенций. Основная образовательная программа (ООП) бакалавриата по направлению подготовки 031600 Реклама и связи с общественностью предусматривает изучение следующих учебных циклов: − гуманитарный, социальный и экономический циклы (ГСЭ); − математический и естественно-научный цикл (ЕН); − профессиональный цикл (ОПД). Каждый учебный цикл имеет базовую (обязательную) часть и вариативную (профильную) устанавливаемую вузом. На рис. 1 приведена схема распределения компетенций в учебном цикле основной образовательной программы.

Рисунок 1 – Распределение компетенций Основная часть общекультурных компетенций – 42%, приходится на гуманитарный, социальный и экономический циклы, 39% математический и естественно-научный цикл, 19% относится к профессиональному циклу. В профессиональных компетенциях – 85% естественно-научный цикл, 15% гуманитарный, социальный и экономический циклы, 0% профессиональный цикл (вариативная составляющая образовательной программы). Актуализировать требования к компетентности выпускников со стороны работодателей и других заинтересованных сторон можно с помощью методики формирования прогнозной модели специалиста. Прогнозная модель помогает получить информацию о возможных состояниях объекта в будущем и (или) путях и сроках их осуществления. Актуальность каждой компетенции выпускника определяется в ходе исследования прогнозной модели специалиста. Для важных компетенций в ООП вуза

475

необходимо запланировать высокий уровень их освоения, для желательных продвинутый, для неважных – пороговый [1]. Прогнозная модель специалиста представляет собой перечень общекультурных и профессиональных компетенций (в соответствии с ФГОС ВПО), обеспечивающих выпускнику востребованность на рынке труда, компетентность и способность на высоком уровне выполнять свои профессиональные обязанности, а также своевременную адаптацию в быстро меняющихся условиях современного производства. С целью формирования профессиональных компетенций в области ИКТтехнологий у выпускников-бакалавров специальности «Реклама и связи с общественностью» нами было проведено анкетирование специалистов рекламных предприятий. ИКТ-компетенции формируются у студентов специальности «Реклама» при изучении следующих дисциплин: − информационные технологии в рекламе; − компьютерная поддержка презентаций в рекламе; − реклама в компьютерных сетях [2]. Используемая нами методика оценки важности компетенций состоит из двух этапов: сбора информации путем проведения мониторинга и обработки полученных результатов с целью установления важности компетенций и их ранжирования. В качестве основных респондентов выступают работодатели и выпускники, имеющие стаж работы в данной профессиональной области: обладатели компетенций, полученных в ходе освоения ООП по данному направлению при соответствующем уровне подготовки. В табл. 1 приведена сумма оценок поставленная участниками, важность владения компетенцией оценивалась по десяти бальной шкале. Таблица 1 – Оценка ИКТ компетенций в профессиональной деятельности. Компетенции

Разделы

Сумма ответов в десятибальной системе 1 2 3 4

Иметь основные навыки 1 0 0 0 10 использования компьютера. Уметь создавать документацию в 0 2 0 4 15 текстовом процессоре. ПК24 Уметь составлять медиаплан. 1 0 0 4 25 ОК12

Уметь составлять отчетную документацию Проводить рекламные кампании ПК28 и маркетинговые исследования Уметь использовать программы ПК6 для ведения деловой переписки. Умение работать с ПК14 презентациями Знать способы продвижения ОК13 рекламы в сети Интернет.

8 9

Сред. балл

14 48 45 220 8,89

72 54 160 8,42

18 28 8 36 190 8,16

0 0 3 0 10

1 2 0 4 10

42 56 18 180 8,24

1 2 0 0 15

12 7

1 0 3 4 10

14 48 99 130 8,29

1 0 3 0 10

21 56 54 170 8,45

476

24 45 250 9,08

32 72 180 8,45

Анализ полученных результатов среди специалистов в области рекламы позволил разработать на ее основе централизованное хранилище данных, состоящее из следующих баз данных: «Выпускники», «Руководители рекламных предприятий», «Статика» и «Отчеты». Согласно стандарту профессиональные компетенции не включают изучение профессиональных дисциплин, также в стандарт не включено изучение информационно - коммуникационных технологий касающихся профессиональной деятельности выпускника – рекламиста, а, значит, данный раздел является вариативной (профильной) частью, которая остается на рассмотрение вузом. Предварительный опрос респондентов помог определить область знаний, необходимых выпускнику. По результатам анализа проделанной работы была скорректирована более подробная анкета для определения важности изучения различных разделов курса «информационные технологии в рекламе» с учетом профессиональной области работы будущего бакалавра. В новую анкету включены вопросы изучения следующих разделов: − устройство компьютера, использование съемных носителей информации; − основные навыки работы на компьютере; − использование текстовых редакторов; − редакторы электронных таблиц; − технология создания презентаций; − использование текстовых редакторов; − использование Интернет - технологий для продвижения товаров и услуг; − коммуникационные технологии в сети Интернет. Получение более точных сведений о необходимых компетенциях позволит разработать вариативную часть программы для обучения специалистов в соответствии с требованиями рынка [3]. Перечень ссылок 1. Бульбович Р.В., Зайцев Н.Н., Столбова И.Д. Анализ компетенций выпускника высшей школы в области аэрокосмической техники // Инновации в образовании. – 2010. № 04. С. 4-15. 2. Захарова О.А., Родина А.И. Формирование профессиональных компетенций по специальности «Реклама» средствами ИКТ // Современные проблемы многоуровневого образования средствами ИКТ. Ростов-н/Д.: Издательский центр ДГТУ , 2010. С. 210-215. 3. Родина А.И. Прогнозная модель специалиста в сфере рекламной деятельности //Автоматизацiя технологiчних об'єктів та процесiв. Донецк: ДонНТУ, 2011. С. 282285.

477

УДК005.6(075.8)+658.562. РАЗРАБОТКА ТЕСТОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ ДЛЯ АТТЕСТАЦИИ УЧАЩИХСЯ УЧЕБНОГО ЦЕНТРА «ПРОФИЛЬ» ТемниковаЕ.А., аспирант; АсламоваВ.С., проф. (Ангарская Государственная Техническая Академия, г. Ангарск, Россия) В настоящее время проблема промышленной безопасности с каждым годом становится все более актуальной. Постоянно усложняющийся характер производства, использование новых видов оборудования, освоение новых источников энергии содержит в себе все возрастающий фактор опасности, увеличивается вероятность аварийных ситуаций различного уровня тяжести, техногенных аварий и катастроф. В связи с этим задача своевременного и качественного обучения рабочих и инженернотехнических работников, задействованных в структуре производства, приобретает при этом все больший приоритет. Автономная некоммерческая организация Учебный центр (УЦ) «Профиль» была основана в 2005 году для оказания услуг дополнительного профессионального образования в области промышленной безопасности.В учебном центре «Профиль» ежемесячно обучается более 1000 слушателей. В рамках системы менеджмента качества предусмотрен постоянный мониторинг учебного процесса и анализ качества обучения. Данный тест автоматизированного контроля позволяет оценить знания в области техники безопасности на автогазозаправочных станциях (АГЗС). В результате проведенного анализа учебного материала и нормативных документовбылисоставлены вопросы разных уровней сложности. Тест автоматизированного контроля позволяет: • адекватно и точно определять уровень знаний, полученных студентами за период обучения в УЦ «Профиль»; • оценивать знания по пятибалльной шкале, а также в процентном соотношении, которое отображается на круговой диаграмме; • автоматически получать результат пройденного теста, что значительно ускоряет процесс анализа знаний, полученных учащимся в процессе обучения; • избавлять от бумажной волокиты, упрощать составление и редактирование теста, а также его прохождения; • автоматически сохранять результаты пройденного теста. Основой для создания теста автоматизированного контроля послужил редактор тестов «MyTestX». Пример процесса создания теста в редакторе MyTestEditorотображен ниже на рис.1 и рис.2.

478

Рисунок 1 –Форма окна редактора теста

Рисунок 2 –Создание вопроса в редакторе теста При прохождении теста учащийся регистрируется, что позволит запустить программу и в дальнейшем сохранить полученные результаты.

Рисунок 3 –Окно приветствия

479

Ответ на вопрос теста автоматизированного контроля состоит из следующих альтернатив: выборки одного ответа, сопоставление вариантов ответов, приведенных в двух столбцах, множественной выборки ответа. Ниже на рис.4 приведен пример вопроса на сопоставление вариантов ответа.

Рисунок 4 –Пример прохождения теста После ответа на все вопросы аттестующийся и преподаватель могут сразу же проанализировать полученный результат (см. рис. 5).

Рисунок 5 –Полученный результат Перечень ссылок 1. Сорокин А.А., НичаевА.С., Бряков Ю.Г. и др. Правила безопасности при эксплуатации автомобильных заправочных станций сжиженного газа (ПБ 12-527-03). Серия 12. Выпуск 5/Колл.авт. – М.:Государственное унитарное предприятие «Научнотехнический цент по безопасности в промышленности Госгортехнадзора России», 2003. – 96с.

480

УДК 378.147.227; 378.147.88 СТРУКТУРА ДИСТАНЦИОННОГО КУРСА «АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ РАЗРАБОТКА РЕМОНТНОЙ ДОКУМЕНТАЦИИ» ТкачевМ.Ю., студент;Ченцов Н.А., Pf.D., проф. (Донецкий национальный технический университет, г.Донецк, Украина) Одним из путей повышения качества обучения является облегчения доступа студента к методическим материалам курсов лекций и практических занятий. Вторым направлением можно считать широкое использование самостоятельного тестирования для оценки степени освоения изученного материала и полученных практических навыков. Для эффективного решения таких задач используется дистанционное обучение реализованное в Internete, например, на базе программного продукта MOODLE 2.0[1]. Средства MOODLE 2.0 использованы для повышения качества изучения предмета «Автоматизированная разработка ремонтной документации». В рамках предмета изучается теория подходов и решений по разработке ремонтной документации на промышленном предприятии. Получение практических навыков по использованию этих решений осуществляется в среде демонстрационной версии комплекса eMantr (разработка НПО Доникс), применяемого в условиях реального ремонтного производства в цехах металлургических предприятий. Для этого студент имеет возможность инсталлировать и использовать комплекс eMantr на личном компьютере или выполнять работы в компьютерной лаборатории каф. МОЗЧМ (ауд. 6.207). Параллельно с изучением курса по его материалам выполняется курсовая работа. В организации изучения и освоения курса можно выделить две компоненты. Первая предполагает использование традиционного подхода, в рамках которого лекции читаются в аудитории для потока студентов. Практические занятия, в виде лабораторных работ, выполняются в локальной сети компьютерной лаборатории или на ноутбуках студентов. Вторая предполагает параллельное использование средств формализованного представления курса, разработанного в среде MOODLE 2.0. Согласно его идеологии ядром курса являются недели обучения, структура которых формируется разработчиком самостоятельно в соответствии с его представлениями, рисунок 1.

Рисунок 1 – Структура материалов одной недели На рисунке виден период недели, наименование изучаемого раздела – «Разметка ремонта» и его аннотация. Материалы недели разбиты на три части: 481

• Изучить, где изложены теоретические основы в виде содержания лекции (Теория) представленной текстовым файлом, перечнем ее разделов (7.Разметка ремонтов) и новых терминов (Глоссарий - …); • Выполнить – (Знакомство с разметкой) методические указания, представленные текстовым файлом, к выполнению задания в среде eMantrобеспечивающее получение соответствующих навыков. По результатам выполнения задания формируется отчет высылаемый преподавателю средствами MOODLE 2.0для оценки знаний и умения студента; • Мониторинг освоения – предполагает выполнение студентом теста. По каждому тесту выставляется оценка, и указываются замечания преподавателя. Дополнительно в рамках мониторинга студент имеет возможность высылать преподавателю части выполненной курсовой работы. По каждой из них преподаватель делает замечания и предложения по их устранению. Для построения тестов среда MOODLE 2.0 предлагает специальный инструмент включающий использование следующих видов вопросов: множественный выбор; Верно/Неверно; короткий ответ (текстовый); числовой; вычисляемый; эссе (большой текст); и др. по всем видам вопросов, за исключением эссе, оценка выставляется автоматически. В случае эссе преподаватель анализирует его содержание и выставляет оценку.

Рисунок 2 – Тестовый вопрос №4 В примере теста, приведенном на рисунке 2, использовано 9 тестовых вопросов. Ответы на все правильные, однако на 4й вопрос правильный ответ был получен только со второй попытки, что привело к снижению количества баллов за него. В результате за тест получена оценка 9, 89 из 10 возможных. Используя подобную бальную систему оценивания, преподаватель самостоятельно, из результатов анализа индивидуальных заданий, выставляет их оценки. Такие оценки могут лежать в интервале от 1...100. Особенностью индивидуальных заданий является то, что после его оценивания невозможно выслать исправленный вариант. Это свойство не позволяет выполнить повторную пересылку исправленной курсовой работы. Для устранения этого препятствия исправленные варианты высылаются преподавателю используяeMail. 482

Результаты и оценки по всем выполненным тестам и заданиям всех студентов могут быть автоматически представлены в виде файла в текстовом формате, рису-нок 3.

Рисунок 3 – Результаты освоения курса В рамках дистанционного обучения каждый студент работает под своим логином и заходит в него с указанием пароля, что обеспечивает защищенность его данных. Также каждый студент может вывести перечень заданий и тестов сосвоими оценками. Таким образом, совместное использование традиционного и дистанционногоподходов к обучению приводит к изменению бизнес процесса обучения. В целом бизнес процесс может быть представлен следующими частями. 1.До начала лекции студент, дома используя Internet,открывает содержание лекции, и печатает его. 2.Во время лекции, которую читает преподаватель,студент не конспектирует ее, а делает собственные отметки в ее распечатанной версии. Это обусловлено тем, что объем вербального материала, сообщаемого преподавателем во время лекции, значительно превышает распечатанную версию лекции. 3.В течении недели после окончания лекции студент, для самостоятельной оценки своих знаний, должен выполнить тест по ее материалам, для чего можно использовать любые материалы. 4.По окончании недели преподаватель закрывает тест и дальнейшее его прохождение возможно только на консультации в процессе личного общения. 5.Каждую неделю, используя соответствующие методические указания, студент в собственной версии eMantr осваивает метод решения указанной задачи, выполняет индивидуальное задание и отсылает его преподавателю для оценки. 6.Дважды в семестр студенты проходят контрольное тестирование в присутствии преподавателя без использования дополнительных материалов. Контрольный тест открывается преподавателем только на время его выполнения и выполняется одной частью группы.В это время вторая часть выполняет обычную контрольную работу по той же теории, что и тестирование. 7.В конце семестра по результатам тестирования и контрольных работ проводится зачет. Использование дистанционного обучения облегчает доступ студентов к знаниям и обеспечивает простое выполнение самоконтроля. Перечень ссылок 1. SilvinaP. HillarMoodle 2.0 MultimediaCookbook: Birmingham – Mumbai: Packt Publishing, 2011. – 256c.

483

№

1 2 3 4 5 6

8 9

10 11

12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

Зміст СЕКЦІЯ 1. ПРОБЛЕМАТИКА УДОСКОНАЛЕННЯ ТЕХНІЧНИХ ЗАСОБІВ АВТОМАТИКИ І ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙ Галушка В.В., Молчанов А.А. Интеллектуальный метод верификации баз данных Аль Дарайсех Билал Проектирование беспроводной телекоммуникационной сети мобильной сотовой связи для г.Ирбид, Иордания Бонебрюх К.К. Дослідження динамічного діапазону sdr-приймача прямого перетворення Будішевський Д.С., Дегтяренко І.В. Розробка моделі VAD в каналі зв’язку VOIP із застосуванням вейвлет-перетворення Бянкина О.С., Эльхутов С.Н. Анализ рисков с целью обеспечения безопасности на железнодорожном транспорте Гришаева А.Д., Алтухов Д.С., Дегтяренко И.В. Применение механизма фаззи-логики для распределения потоков трафика в гетерогенной мультиоператорской среде Долгачёв С.И., Бессараб В.И. Выбор оптимальной топологии транспортной сети для обеспечения взаимодействия между контроллерами сети радиодоступа (RNC) и центрами коммутации (MSC) сети мобильной связи стандарта UMTS Дудин А.А., Перетяка А.О., Губенко Н.Е. Анализ модели угроз нарушителя информационной безопасности в банковских системах Дюба В.В., Воропаева А.А., Бессараб В.И. Применение сетей Петри и инструмента идемпотентной алгебры для моделирования и оптимизации сети мобильной связи третьего поколения Дядин И.П., Червинский В.В. Исследование распределенных информационных атак и методов борьбы с ними Етоом Язан, Хорхордин А.В. Сеть 3G c системой позиционирования для управления подвижными объектами (AVL-системой) в условиях района AlAbdali Зюмін С.А. Моделювання роботи гетеродину SDR на основі програмної ФАПЧ Красикова А. С., Воропаева В. Я. Алгоритм управления доступом в радиоинтерфейсе HSDPA сети UMTS Лавров В. В. Визначення оптимальної метрики для аналізу роботи вейвлет кодеру

С.

Левитасова В.Б., Кайдановский К.А., Губенко Н.Е. Использование DRM в защите авторских прав в экономических системах Медведнікова Ю.С., Турупалов В.В. Проектування оптимального ЦОД для диспетчерскої службы «112» в умовах м. Донецьк Медведникова Ю.С., Турупалов В.В. Управление доступом пользователей к ресурсам центра обработки данных (ЦОД) Мильштейн А. В., Дрозда И. В., Паслен В. В. Новое в практике нелинейного сглаживания при обработке данных траекторных измерений Мороз М.О. Сазанов М.Ф. Губенко Н.Е. Анализ атак и методов защиты во внутриплатежных банковских системах Морозов А.В., Борисов А.А. Модернизация системы местного горячего водоснабжения Якуб Мухаммед, Бойко В.В. Разработка беспроводной телекоммуникационной сети мобильной связи стандарта 3G для условий Мухафазы Амман, Иордания

484

3 6 10 14 17 20

26 29

32 35

38 41 44

50 52 55 58 61 64

22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38

1 2 3 4

Носенков Д.А., Гончаров А.Н. Использование метода SURF при обработке 3D-сцен Остапенко А.И., Полапа А.А., Гусев И.В. Мультистандартный приемник на основе SDR Патрушев С.С., Хорхордін О.В. Дослідження та вдосконалення системи розподілу ресурсів каналу при передачі SVC-відео за схемою „P-T-M” Петренко А.С., Червинский В.В. Исследование методов балансировки нагрузки в глобальных сетях Приходько А.С. Особенности DOWNLINK и UPLINK в технологии LTE

Салах Моат, Червинский В.В. Телекоммуникационная корпоративная сеть для условий компании JORDAN TECHNOLOGY GROUP Синяк А. А., Губенко Н. Е. Анализ методов оценки эффективности вложений в информационную безопасность Скляренко А.А. S-аппроксимация полутоновых изображений как универсальный метод сегментации Супонина А.О., Штанько Е.И., Губенко Н.Е. Анализ способов измерения информационных рисков в банковской сфере Супонина А.О., Штанько Е.И., Губенко Н.Е. Анализ методов управления информационными рисками Тебееа А., Широков Ю.Д. Сжатие как средство повышения верности информации Трикоз В.В. Моделирование сетей MPLS c помощью программного пакета OPNET MODELERТ Рами Факри, Воропаева В.Я. Анализ стратегий перехода операторов сотовой связи к услугам третьего поколения Хасан Амер, Червинский В.В. Телекоммуникационная сеть стандарта 3G для условий г. Амман (Иордания) Хашан Мохаммед, Широков Ю.Д. Модель ошибок в составных каналах связи Чабанный А.А. Маршрутизация в беспроводных MESH сетях на основе генетических алгоритмов Чекунков О.С. Дослідження системи прогнозування навантаження на елементи телекомунікаційної мережі, побудованої на основі нейронної мережі прямого поширення Етоом Язан, Хорхордин А.В. Сеть 3G c системой позиционирования для управления подвижными объектами (AVL-системой) в условиях района AlAbdali Сандул А. Е. Преобразователи давления ООО НПП «ЭЛЕМЕР». СЕКЦІЯ 2 АВТОМАТИЗАЦІЯ, ЕЛЕКТРООБЛАДНАННЯ І КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ЗАСОБИ УПРАВЛІННЯ ЕНЕРГОЄМНИХ ВИРОБНИЦТВ Gavrilenko B., Loginov V. Discrete particle modeling of the solid phase of gassolid fluidized bed of the pneumatic-vibration separator Амброс Н.И., Неежмаков С.В. Автоматизация управления топкой низкотемпературного кипящего слоя Ананичев В.В., Жовтобрух С.А. Автоматизация процесса транспортирования породы на отвал Буслов И. В., Качковский А. Д., Пятышкин Г. Г. Анализ гидравлического расчета трубопроводных сетей различной конструкции

485

72 75 79 81

85 89 92 94 97 99 102 105 108 111 114

118

121

124 127 131 134

5 6

7 8 9

10 11 12 13

14 15 16 17 18

19 20 21 22 23

24 25 26

Бутко А.А., Ставицкий В.Н. Устройство стабилизации грузопотока конвейерной линии Варуха Е.Н.,Карченко О.И., Коробцов А.С. Расчет скорости плавления предварительно нагретых проволок различного химического состава при дуговой сварке Гаман І.О., Нєєжмаков С.В., Автоматизована система управління технологічними процесами безперервного розливання стали Глазунов А.С., Неежмаков С.В. Разработка блока управления натяжением ленты шахтного конвейера Головатый М.В., Маренич К.Н. Обоснование принципа моделирования процессов в системе “квазичастотный преобразователь – асинхронный двигатель” Диденко А.А. Автоматизированная система противопожарной защиты подземных объектов угольных шахт Дряпочка М.О., Василець С.В. Узагальнена структура пристрою контролю функціонування шахтної підйомної машини Евсеева В.О., Неежмаков С.В. Автоматический контроль теплового режима подшипниковых узлов шахтной подъемной установки Задорожня І.М., Натальченко А. Методи комп’ютерної інженерії в дослідженні динамічних процесів в електроприводах промислових машин та механізмів Задума С. В., Гавриленко Б. В. Устройство задания и контроля скоростных режимов шахтной многоканатной скиповой установки УЗКСР Иванов Д. О., Неежмаков С. В. Выбор и настройка регулятора теплового режима трехзонной методической нагревательной печи Киселев И.С., Киселев А.М., Гавриленко Б.В. Система компенсации нагрузки бурильной установки Кобыш Е.И., Симкин А.И. Математическое моделирование процесса подготовки доменного дутья Коваленко А.С., Никулин Э.К., Неежмаков С.В. Регулирование производительности вентиляторной установки осевым направляющим аппаратом Куликов Е.И., Коротков А. В. Контроль состояния инженерного оборудования систем вентиляции и кондиционирования Мальцев А. Е., Симкин А. И. Использование математических моделей в АСУ ТП нагревательных печей Мед А.П., Оголобченко А.С. Обоснование структуры подсистемы контроля парамеров электроснабжения насосных установок главного водоотлива шахты Мелешко О.М., Шлепньов С.В. Система автоматизованого проектування внутрішнього електропостачання Младзиевский С., Синюкова Т.Б. Использование пульсирующей вентиляции как средства повышения эффективности проветривания газообильных горных выработок Мохно А.А., Ковязин В.А. Структурная схема системы управления балансом активной мощности электроэнергетической системы Павленко А.В., Неежмаков С.В. Моделирование процесса охлаждения отходящих газов в системе газоочистки установки «печь-ковш». Петренко А.Ф., Гридин С.В. Оптимизация работы силовых трансформаторов и мероприятия по снижению потерь электрической энергии

486

138 141

145 149 152

157 158 160 164

168 170 174 177 180

184 187 190 195 197

200 203 207

27 28

29 30 31 32 33 34 35 36 37

38 39 40 41 42

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Помойницкий И., Новиков Е.Н. Особенности регулирования производительности вентиляторов главного проветривания Рамзмев А.Г., Байдюк А.П. Исседование зависимости угла раскрытие зонта от частоты вращения в узле напыления пульпы на ретур в процессе производства минеральных удобрений Розанов А.Ю., Гавриленко Б.В. Разработка автоматизированной системы управления вибропневматическим сепаратором Рыжкин М.Н. Исследование жесткости механической части приводов в системах управления силовых сверлильных головок Сиренко И., Новиков Е.Н. Анализ системы управления дуговой печи Скоробогатова И.В., Мухин А.А. Особенности управления термической обработкой слитков в нагревательных колодцах Ставицький В.М., Камінський І.О. Математична модель аерологічного стану тупікового вироблення Степаненко Я.О., Гавриленко Б.В. Система управления концентрационным столом Сульжук Д.С., Гавриленко Б.В. Автоматическая стабилизация тяговой способности ленточного конвейера Титов Р. Г., Пеньков О. В. Исследование влияние снижения напряжения питания асинхронного двигателя на его энергетические характеристики Турута А.Н., Гавриленко Б.В. Исследование динамических характеристик системы автоматического регулирования производительностью шахтных вентиляторов Хара С.А., Олейник В.Г. Преимущества внедрения автоматического учета электроэнергии на промышленных предприятиях Хорошко А.П., Ставицкий В.Н. Микропроцессорный регулятор для системы автоматического управления приводом скипового подъема Храмогина В.В., Ковалёв А.П. Оценка времени срабатывания выключателя при отключении токов короткого замыкания Цуканов В.Г., Ставицкий В.Н. Регулятор нагрузки для комбайнов с электрической встроенной системой подачи Шведченко С.С., Кондратенко В.Г. Контроль и диагностика разгрузочного устройства шахтного центробежного насоса СЕКЦІЯ 3. СУЧАСНІ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ І АВТОМАТИКИ Декунова М.В., Зайцев В.С. Интегрированные АСУ в толстолистовом прокатном цехе Симкин Б.А., Чичкарев Е.А., Исаев О.Б. Оптимизация режимов вторичного охлаждения при непрерывной разливке стали в слябовые заготовки Бабаенко Д.А., Симкин А.И. Использование математической модели в АСУ ТП агрегата ковш-печь Бегенев Д.С., Коротков А. В. Исследование теплоутилизатора роторного типа как объекта управления Біндюг Р.І. Дослідження та розробка багаторівневої САУ чорнової групи клітей для енергозберігаючих технологій виробництва дрібного сорту Гульков Е.О., Добровольская Л.А. Автоматическая система управления дорожными развязками.

209 212

215 218 221 224 227 232 235 238 241

247 249 252 256 259

262 264 265 269 272 275

Игнатьев В.М., Семенченко М.Ю. Повышение качества производства хлеба 276 Кашкарьов А.О. Система керування технологічними комплексами 279 виробництва комбікормів на основі мереж Петрі Литвинова Е.В., Федюн Р.В. Система автоматического управления расходом 282 воздуха в отделении сушки кристаллов селитры 487

11 12 13 14

1 2

3 4 5 6 7 8 9 10

11 12 13 14

15 16 17 18

Мохно А.А., Горин В.Я. Разработка структурной схемы системы автоматизированного проектирования гибких воздушных ЛЭП высокого напряжения Поливанчук А.С., Василец С.В. Моделирование переходного процесса нагрева металла с помощью среды разработки MICROSOFT VISUAL STUDIO Тараненко А.Ю., Берчук С.С., Илющенко В.И. Автоматическая система слежения за солнцем Чигвинцев А.В., Скляренко А.А. Применение метода роящихся частиц для обучения нейронной сети Шамина В. А. Исследование динамических режимов и усовершенствование САУ техническими параметрами очистных сооружений СЕКЦІЯ 4. ЕЛЕКТРОННА ТЕХНІКА В ЗАСОБАХ АВТОМАТИЗАЦІЇ, ДІАГНОСТИКИ І КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНОГО УПРАВЛІННЯ Бубенок Е.С. Сварка трением с перемешиванием разнородных металлов Бей С.В., Коренев В.Д. Разработка структуры канала измерения вязкости сахарного сиропа в электронной системе контроля параметров качества сиропа в производстве карамели Кравец Е.А., Бершадский И.А. Выбор уставок искробезопасного источника питания постоянного тока по допустимым параметрам нагрузки Боев Ю.А., Качковский А.Д., Пятышкин Г.Г. Постановка задачи по исследованию температурного состояния электродов электрофильтров Бубликов Е.И., Кулинич В.И., Сережникова В.С. Построение модели паяемости никелевых покрытий контактных элементов. Вакула Б.В., Чашко М.В. Фотовольтаика локального объекта Вербицкий Л.И. К выбору рационального электропривода насосов при модернизации водонапорных станций города Вишневский Д.Т., Бершадский И.А. Коридорное освещение с использованием реле времени Вишневский Д.Т., Бершадский И.А. Энергосберегающие мероприятия в осветительных установках Герасименко Е.Ю., Герасименко Р.Ю., Голованов А.А. Математическое моделирование переходного процесса в выходной цепи управляемого электрохимического сопротивления с комплексной нагрузкой. Дулін І.А., Ковальова І.В. Моделювання к.з. в мережі асинхроного двигуна Захарченко А. А., Чашко М.В. Передача солнечной энергии в электрическую сеть Згарбул А.В., Лужнев А.И. Сравнение способов формирования тока вентильного реактивного двигателя при изменении управляющих параметров Крамской А.В. Неразъемные соединения конструкционных материалов, получаемые пластическим деформированием с ротационным нагревом трением Лахам С.А., Василець С.В. Структура системи автоматичного контролю основних параметрів вугледобувного комплексу Луговская И.В., Ищук В.C., Солёный С.В. О компенсации реактивной мощности в системе электроснабжения ДонНТУ Лучанінов В.Ю., Просвірін Д.М., Жарков В.Я. Вітротеплова енергоустановка для домогосподарства Мартынюк Л.В., Маренич К.Н. Исследование возможности электропоражающего фактора отключенной обмотки двухскоростного асинхронного двигателя при его эксплуатации в шахтной электросети Мигель А.Н., Кочетов А.Н. Нанесение аморфных износожаростойких

488

285

287 290 293 296

300 303

306 309 312 314 317 318 321 324

328 331 333 336

339 342 345 349

352

20 21 22 23 24 25 26 27

30 31 32 33

1 2

3 4

5 6 7

защитных покрытий методом электроакустического напыления Паркис О.С., Дмитриева Е.Н. Оценивание ЭМС электродвигателей при работе дуговой сталеплавильной печи Петрушин Е.И., Дубинин С.В. Система автоматического контроля и защиты электрической сети питания электромагнитной муфты скольжения Проус В.Р. Дифференциальная защита с уравновешенными напряжениями силового трансформатора Рыбачок Т.Н., Неежмаков С.В. Система автоматического управления производительностью вентилятора главного проветривания Сельоткін В.О., Михайлик М.В., Жарков В.Я. Освітлення автомобільного тунелю за рахунок фотоперетворювачів та світлодіодів Сольона О.Я., Ковальов О.П. Автоматична система діагностування оперативних ланцюгів пристрою іскрозахисту Стойчев С.В., Чашко М.В. Алгоритм распределенной генерации Терентьев Д.Ю., Маренич К.Н. К обоснованию рационального информационного параметра для защиты скребковой цепи конвейера от перегрузок Удовіченко К.А., Погрібняк Н.М., Мухін В.В. Метод багаторазового випадкового вибору для визначення пікових струмів і втрати напруги в мережі живлення групи машин контактного зварювання Цуканов В.С., Гавриленко Б.В. Устройство управления тепловой производительностью топки низкотемпературного кипящего слоя (НТКС) на базе микроконтроллера KLASCHKA Цыгулев Н.И., Проус В.Р. Идентификация односистемной дифференциальной защиты двухконцевых электроустановок Цыгулев Н.И., Проус В.Р. Расчет характеристики намагничивания образцов магнитодиэлектрических сердечников Шевченко Д.А., Куренный Э.Г. Погрешности имитации прямоугольных и гармонических колебаний напряжения Шевченко І.І., Шлепньов С.В. Автоматизація процесів споживання, компенсації та обліку реактивної електроенергії в багатоповерхових навчальних корпусах в середі Simulink Ясинский А.В., Полковниченко Д.В. Контроль исправности обмоток короткозамкнутых асинхронных электродвигателей СЕКЦІЯ 5. НАУКОВІ, АНАЛІТИЧНІ ТА ЕКОЛОГІЧНІ ПРИБОРИ І СИСТЕМИ Ксанке Т.В., Кутырева О.В., Макаренко В.Г. Спектрофотометрическое исследование комплексонатов для контроля качества баббитов Алехина Н.В., Гнитиев П.А., Бирюков А.Б. Диагностика тепловой работы реактора синтеза углеродных наноматериалов при использовании ограниченного числа датчиков Бабак К.Ю., Яковлев Д.А. Измерение ударной нагрузки между подвижно сопряженными элементами механической системы Бирюков А.Б., Манойлов Д.В., Дробот С.Г. Диагностика тепловой работы современных реакторов синтеза метанола с использованием сигналов стандартного набора датчиков Бурак П.В., Неежмаков С.В. Контроль температуры подшипниковых соединений подъемной установки Вовна А.В., Павленко А.А. Разработка прибора контроля концентрации формальдегида для систем экологического мониторинга Ворошилова А.И., Эльхутов С.Н. Программа для сбора, хранения и начального анализа параметров верхнего строения пути 489

355 357 360 363 368 371 374 377

379

382

388 392 395 398

400

403 405

408 411

414 417 420

8 9 10 11

13 14 15 16 17 18 19 20 21

22 23

1 2 3 4 5

Григоренко К.С., Пятышкин Г.Г. Вычисление поля температур стенки сферической формы Демьяненко Е.В., Тарасюк В.П. Система контроля технологических параметров процесса, происходящего в деаэрационной установке Лавриненко В.В., Руденко В.И., Ошовский В.В. Измеритель динамических нагрузок на базе акселерометра ММА7260Q Киселев С.В., Авраменко С.В., Тарасюк В.П. Обоснование структурной схемы электронной системы контроля параметров гидравлического удара в условиях тепловой электростанции Кушнаренко Т.Н., Вовна А.В., Зори А.А. Снижение динамической погрешности термокаталитического измерителя концентрации метана для угольных шахт Лапыгина А.А. Определение загрязнения поверхностных вод нефтепродуктами по их основным компонентам Лытаев А.В., Сидоров В.А. Диагностические параметры переходных процессов при оценке технического состояния электромеханических систем Ойматова К.Г., Бедарев С.А., Руденко В.И. Применение энкодеров для определения крутящих моментов в валах металлургических машин Петрова Е.Э., Тарасюк В.П. Моделирование измерительной части электронной системы контроля индекса ила Сагайдак И.С., Хламов М.Г. Определение нитратов в природных водах электрохимическими методами Серебров А.Л., Сидоров В.А. Стационарная система диагностики привода прокатной клети и требования, предъявляемые к ней Сотников А.Л., Родионов Н.А. Система контроля уравновешенного состояния механизма качания кристаллизатора МНЛЗ Степаненко А.Д., Ошовский В.В., Швец И.И. Установка для изучения электрических свойств углеродных материалов в процессе пиролиза Черевко Е.А., Зайцев В.С. Система автоматического контроля режимов работы низковольтных распределительных электрических сетей на базе интеллектуального датчика тока Черніков М.В., Дегтяренко І.В. Система комплексного технічного діагностування котлового обладнання Щербань Г.О., Рак О.М., Саулін В.К. Устройство сбора и накопления информации данных в системах теплового контроля СЕКЦІЯ 6. ДИСТАНЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ НАВЧАННЯ В ІНЖЕНЕРНІЙ ОСВІТІ Истомина И.М., Кошкарев Б.Т. Проблемы подготовки инженерных кадров в России Алейников Д.В., Захарова О.А. «БИБЛИОТЕКА ВИДЕОЛЕКЦИЙ» в системе дистанционного обучения ДГТУ Родина А.И. Модель профессиональных компетенций специалистов в области рекламы (взгляд работодателя) Темникова Е.А., Асламова В.С. Разработка тестов автоматизированного контроля знаний для аттестации учащихся учебного центра «профиль» Ткачев М.Ю., Ченцов Н.А. Структура дистанционного курса «автоматизированная разработка ремонтной документации»

490

423 426 429 432

435

438 441 444 447 450 453 456 459 462

465 468

471 473 475 478 481

ООО "МЕСКОН" - официальный дистрибьютор торговой марки "Метран"(г. Челябинск, Россия) на территории Украины и Молдовы, а также деловой партнер компании EmersonProcessManagement в области промышленной автоматизации.Промышленная группа "Метран" - ведущая российская компания по разработке и серийному производству датчиков давления, функциональной аппаратуры, метрологического оборудования, термометрии, комплектным поставкам средств автоматизации технологических процессов, автоматизированных систем коммерческого учета энергоресурсов. Промышленная группа "Метран",входящая в состав международной компании EmersonProcessManagement, являетсялидером в России и СНГ, признанным за высокое качество в области инновационных средств измерений и инженерных решений, которые обеспечивают высокую ценность для заказчика. ПГ "Метран", является базой для развития на территории СНГ и стран Балтии современных разработок, производства и продаж продукции любых дивизионовEmerson Process Management. Также создаются средства измерений совместного производства, что позволяет адаптировать лучшие мировые технологии для российских условий; развиваются проекты посборке самих востребованных приборов компании EmersonProcessManagement на территории России и СНГ, что позволяетсократить срок поставкиоборудования и обеспечивает заказчикам полную техническую поддержку. В 2006 году на базе ПГ "Метран" созданный Центр поддержки Заказчиков, которым установлены стандарты взаимоотношений с Заказчиками для обеспечения эффективного консультирования по вопросам выбора продукции, статуса заказов, документального оформления и так далее. Цель проекта - значительно повысить уровень обслуживания Заказчиков за счет снижения времени ответа на запросы, сокращения цикла обработки запроса/заявки, повышения качества обрабатывания запросов.Компания имеет широкую сеть региональных представительств. Консультанты Метран и Emerson работают в 25 городах России и СНГ(Украина, Беларусь, Казахстан, Азербайджан), действует сеть сервисных центров. Основными потребителями нашей продукции являются крупные предприятия Украины, такие как: Мариупольский металлургический комбинат им.Ильича, Азовсталь, Енакиевский металлургический завод, Авдеевский коксохимический завод, Ясиновский коксохимический завод, Укрнафта, Укртатнафта, Укртрансгаз, Новокраматорский машиностроительный завод, СМНПО им. Фрунзе и многие другие предприятия Украины.Сотрудники ООО «МЭСКОН» всегда готовы оперативно оказать квалифицированную помощь для оптимального выбора необходимой аппаратуры, а также введению ее в эксплуатацию. Контактный телефон представительства ООО «МЭСКОН» в г.Донецке: (062) 348-45-95, (062) 348-45-96. Е-mail: u-vostok@meskon.com.ua 491