Разработка эффективных методов расчета энергосберегающих режимов Часть 3

1 2 3

---

 

3. ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ И ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ ПРОИЗВОДСТВА СУШКИ ВОЛОКНИСТОГО МАТЕРИАЛА.

3.1 КРАТКИЙ ОБЗОР ИССЛЕДОВАНИЙ ПО НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКЕ, НЕЙРОННЫМ СЕТЯМ И ГЕНЕТИЧЕСКИМ АЛГОРИТМАМ

 

Большинство промышленных объектов является сложными слабо формализуемыми системами, это обусловливает необходимость применения инновационных методов моделирования в условиях неопределенности связи между входными и выходными переменными. На современном этапе развития сложных электроэнергетических систем становится особенно актуальным максимальное снижение затрат на решение задач, связанных с управлением, оптимизацией и планированием их режимов. Существующая вычислительная техника и новые методы и модели программирования позволяют реализовать довольно сложные, но в то же время эффективные алгоритмы.  Исследования и практический опыт показывают, что наиболее перспективным направлением в области прогнозирования на сегодняшний день являются [35]:

• нечеткая логика, которая точно описывает динамические свойства энергетических объектов;
• искусственные нейронные сетей (ИНС), позволяющие более точно моделировать и прогнозировать режим работы;
• генетические алгоритмы.

Один из видов интеллектуальных методов, предлагаемых к рассмотрению, это нечеткая логика. Она расширяет возможности классической логики, позволяя применять концепцию неопределенности в логических выводах. Аппарат нечеткой логики столь же строг и точен, как и классический, но вместе со значениями «ложь» и «истина» он позволяет оперировать значениями в промежутке между ними [36] (рис. 25).

 

Рисунок 25 — Пример работы аппарата нечеткой логики

 

Классический модуль нечеткого управления состоит из блока фаззификации, базы правил, блока вывода и блока деффаззификации (рис. 26)

Рисунок 26 — Классический модуль нечеткого управления

 

База правил- это множество нечетких правил , где =1,…, вида : Если ( Тогда  (

, где — количество нечетких правил, ,- нечеткие множества, 1,2,…,n- входные переменные нечеткой модели примем:

,       (22)

1,2,…,m- выходные переменные лингвистической модели примем:

.          (23)

 

Каждое правило состоит из части «Если» называемого посылкой и части «Тогда» называемой следствием. Посылка содержит условие, а следствие содержит вывод.

Блок фаззификации: система управления с нечеткой логикой оперирует нечеткими множествами, поэтому конкретное значение входного сигнала подлежит фаззификации, в результате которой ему будет сопоставлено нечеткое множество . Эта операция осуществляется с помощью вычисления функции принадлежности Гауссова, которая имеет вид:

.                       (24)

Блок выработки решений. Допустим, что на вход блока выработки решения подано нечеткое множество . На выходе этого блока также появится соответствующее нечеткое множество. На выходе блока выработки решения в соответствии с обобщенным нечетким правилом получаем нечетких множеств . При этом можно задать функцию принадлежности:

.                 (25)

 

Блок дефаззификации. На выходе блока выработки решения формируется нечетких множеств с функциями принадлежности Значение можно рассчитать следующими способами:

1. Метод дефаззификации по среднему центру

,                                              (26)

где, −точка в которой принимает максимальное значение.

 

1. Метод дефаззификации по сумме центров

.                                  (27)

1. Метод центра тяжести

.                                          (28)

 

Для построения нечетких регуляторов обычно используют П, И, ПИ и ПД ПД+И, ПИ+Д и ПИД-законы регулирования. В качестве входных сигналов для системы нечеткого вывода используют сигнал ошибки, приращение ошибки, квадрат ошибки и интеграл от ошибки. Разработка и реализация ПИД-регуляторов на базе нечеткой логики является перспективной областью развития автоматизации технологических процессов и производств.

Нейронные сети, как и нечеткая логика, используются в ПИД-регуляторах. Она обладает способностью «обучаться», что позволяет использовать опыт эксперта для обучения и настройки коэффициентов ПИД-регулятора [37].

В отличие от нечеткого регулятора, где эксперт должен сформулировать правила настройки в лингвистических переменных, при использовании нейронной сети от эксперта не требуется формулировка правил — достаточно, чтобы он несколько раз сам настроил регулятор в процессе «обучения» нейронной сети.

Нейронные сети были предложены в 1943 г. Мак-Каллоком и Питтсом как результат изучения нервной деятельности и биологических нейронов. Искусственный нейрон представляет собой функциональный блок с одним выходом y и  n входами x1, x2, …xn, который реализует в общем случае нелинейное преобразование [38]:

,                                    (29)

где, — весовые коэффициенты (параметры) при входных переменных x1; b — постоянное смещение;

— функция активации» нейрона, например, вида:

,                                          (30)

где, a — некоторый параметр.

Нейронная сеть, рис. 27, состоит из множества связанных между собой нейронов, количество связей может составлять тысячи [39]. Благодаря нелинейности функций активации и большому количеству настраиваемых коэффициентов нейронная сеть может выполнять нелинейное отображение множества входных сигналов во множество выходных.

Рисунок 27 — Структура ПИД-регулятора с блоком автонастройки на основе нечеткой логики

 

Типовая структура системы автоматического регулирования с ПИД-регулятором и нейронной сетью в качестве блока автонастройки показана на рис. 28.

Нейронная сеть NN в данной структуре выполняет роль функционального преобразователя, который для каждого набора сигналов r, e, u, y

вырабатывает коэффициенты ПИД-регулятора K,Ti, Td.

 

Рисунок 28 — Структура ПИД-регулятора с блоком автонастройки на основе нейронной сети NN

 

Самой сложной частью в проектировании регуляторов с нейронной сетью является процедура обучения. «Обучение» состоит в идентификации неизвестных параметров нейронов wi, b и a. Для обучения нейронной сети обычно используют методы градиентного поиска минимума критериальной функции , зависящей от параметров нейронов. Процесс поиска является итерационным, на каждой итерации находят все коэффициенты сети, сначала для выходного слоя нейронов, затем предыдущего, и так до первого слоя (метод обратного распространения ошибки). Используются также другие методы поиска минимума, в том числе генетические алгоритмы, метод моделирования отжига, метод наименьших квадратов [39].

Процесс обучения нейронной сети выглядит следующим образом. Эксперту предоставляют возможность подстраивать параметры регулятора K, Ti, Td в замкнутой системе автоматического регулирования при различных входных воздействиях r(t).

Предполагается, что эксперт умеет это делать с достаточным для практики качеством. Временные диаграммы (осциллограммы) переменных r, e*, u*, y*, полученные в системе, подстраиваемой экспертом, записываются в архив и затем подаются на нейронную сеть, подключенную к ПИД-регулятору. После выполнения процедуры обучения параметры нейронной сети заносятся в блок автонастройки (рис. 29).

Рисунок 29 — Схема обучения нейронной сети в блоке автонастройки

В соответствии с теорией нейронных сетей, обученная нейронная сеть должна вести себя так же, как и эксперт, причем даже при тех входных воздействиях, которые не были включены в набор сигналов, использованных при обучении.

Длительность процесса обучения является основной преградой на пути широкого использования методов нейронных сетей в ПИД-регуляторах. Другими недостатками нейронных сетей являются невозможность предсказания погрешности регулирования для входных воздействий, которые не входили в набор обучающих сигналов; отсутствие критериев выбора количества нейронов в сети, длительности обучения, диапазона и количества обучающих воздействий.

Генетический алгоритм-это алгоритм позволяющий, найти решение аналитически не разрешимых задач, используя последовательный подбор и комбинирование исходных параметров с использованием механизмов, похожих на биологические. Существенным их достоинством является отсутствие проблем со сходимостью и устойчивостью. Эти методы используются для идентификации моделей объектов управления, для поиска оптимальных параметров регулятора и положений функций принадлежности в фаззи-регуляторах, а также для обучения нейронных сетей. Чаще всего генетические алгоритмы используются совместно с нейронными сетями и регуляторами с нечеткой логикой [40].

Недостатком генетических алгоритмов является большое время поиска экстремума.

Идею генетических алгоритмов применительно к решению математических задач сформулировал Дж. Холланд в 1962 г., используя понятия генов, хромосом, скрещивания, мутация, селекции, репродукции. Основной идеей является прямое подобие принципу естественного отбора, когда выживают наиболее приспособленные особи.

Для применения генетических алгоритмов необходимо преобразовать переменные, фигурирующие в условии задачи, в генетические переменные. Такое преобразование задается схемой кодирования. Переменные могут быть представлены в двоичной форме, в форме действительных десятичных чисел или в другой форме, в зависимости от смысла решаемой задачи.

Классический генетический алгоритм состоит из следующих шагов [41]:

1. Выбор исходной популяции хромосом размера N.
2. Оценка приспособленности хромосом в популяции.
3. Проверка условия остановки алгоритма.
4. Селекция хромосом.
5. Применение генетических операторов.
6. Формирование новой популяции.
7. Переход к п. 2.

Для работы алгоритма нужно задать нижнюю и верхнюю границы изменения искомых параметров, вероятность скрещивания, вероятность мутации, размер популяции и максимальное количество поколений.

Исходная популяция хромосом генерируется случайным образом. Приспособленность хромосом оценивается с помощью целевой функции в кодированной форме. Далее, хромосомы с лучшей приспособленностью собираются в группу, в пределах которой выполняются генетические операции скрещивания или мутации. Скрещивание позволяет получить от двух родителей перспективного потомка. Оператор мутации вносит изменения в хромосомы. В случае двоичного кодирования мутация состоит в изменении случайного бита в двоичном слове.

Пример кодирования трех коэффициентов ПИД-регулятора для применения в генетических алгоритмах приведен на рис. 30.

Рисунок 30 — Пример кодирования коэффициентов регулятора для использования в генетическом алгоритме

Рисунок 31 — Пример операции скрещивания

Операция скрещивания состоит в обмене генетическим материалом между хромосомами (родителями) для того, чтобы получить новую хромосому (потомка). Существует много различных форм операторов скрещивания. Один из них состоит в том, что в двух родительских хромосомах случайным образом выбирается некоторая позиция (рис. 31), затем происходит обмен генетической информацией, расположенной справа от выбранной позиции.

После выполнения генетического алгоритма производят декодирование двоичного представления в инженерные величины.

Оценка приспособленности хромосом в популяции для оценки коэффициентов ПИД-регулятора может быть выбрана, к примеру, как:

,                                            (30)

где, — текущее значение ошибки регулирования; t — время.

 

Селекция хромосом осуществляется методом рулетки. На колесе рулетки имеются секторы, причем ширина сектора пропорциональна функции приспособленности. Поэтому чем больше значение этой функции, тем более вероятен отбор соответствующей ей хромосомы.

Проведенный обзор охватывает наиболее перспективные интеллектуальные методы автоматизации технологических процессов и производств, такие как: нечеткая логика, нейронные сети и генетические алгоритмы.

Для частичной модернизации процесса сушки волокнистого материала (хлопка-сырца), автором предлагается применение регулятора напряжения на основе нечеткой логики, для повышения энергетической эффективности использования теплоносителя и технологического объёма сушильной камеры (СК), за счет совершенствования системы управления тепловыми потоками  на базе нечеткой логики. Предложенный интеллектуальный метод обладает высокой точностью процесса регулирования, что улучшит качественные показатели изучаемого технологического процесса [42].

 

3.2 ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЕТКОГО РЕГУЛЯТОРА В АСИНХРОННОМ ЭЛЕКТРОПРИВОДЕ СУШИЛЬНОГО АППАРАТА С ПАРАМЕТРИЧЕСКИМ УПРАВЛЕНИЕМ

 

Энергосберегающие режимы в сушильном аппарате обеспечивают параметрические электроприводы с асинхронным электродвигателем серии КПЭ с многофункциональным регулятором напряжения МРН 000.

Известно, что наибольший коэффициент полезного действия (КПД) и наименьшие потери в асинхронном двигателе (АД) при номинальном напряжении питания приходятся на область моментов нагрузки 75-85% от номинального момента АД. Вместе с тем в ряде отраслей промышленности, в том числе и текстильной, АД работает с меньшей нагрузкой и, следовательно, работает с низким КПД.

В установившемся режиме потери в АД при постоянной частоте питающего напряжения и заданном моменте нагрузки на валу полностью определяются магнитным потоком АД. Изменяя приложенное к АД напряжение статора, а следовательно, и ток намагничивания и поток, можно получить минимум потерь и максимум КПД для каждого значения момента нагрузки. Близким по энергетическим показателям к режиму минимальных потерь в АД является минимум действующего значения тока статора. Режим минимума действующего значения тока статора является оптимальным для реализации в системе тиристорный регулятор напряжения – асинхронный двигатель (ТРН — АД).

Асинхронный электродвигатель в системе ТРН – АД можно рассмотреть как объект управления, в котором регулируемой координатой является действующее значение силы тока статора (Is), управляющим воздействием – действующее значение напряжения статора (Us), а возмущающим воздействием – момент нагрузки (M). Расчетная зависимость Is = f(Us, M) для АД 4A112M4 без учета зависимости Lm(Im) показана на рис.40

Рисунок 32 — Характеристики двигателя Is = f(Us, M)

при различных моментах нагрузки

 

Представленная зависимость имеет явно выраженный экстремум — минимум, для отыскания которого необходимо использовать методы оптимизации [43]. Однако, не все методы оптимизации применимы, т.к. зависимость Is = f(Us, M) не задана аналитически и изменяется в процессе работы АД. Также невозможно применить методы оптимизации, требующие задания интервала поиска.

Для определения экстремума функций, представленных на рис. 32, возможно применение методов поиска, основанных на алгоритмах нечеткой логики [44,45].

При оптимизации энергетических характеристик электроприводов, построенных по системе тиристорный регулятор напряжения – асинхронный электродвигатель возможно два пути:

• построение системы управления с заранее заданной регулировочной характеристикой и обратной связью по возмущению;
• система с поиском экстремального значения регулируемой координаты.

Рассмотрим систему с поиском экстремального значения регулируемой координаты. Для системы ТРН – АД решение задачи оптимизации энергетических характеристик заключается в определении значения угла управления, которому соответствует минимальное значение действующего тока статора. Особенностью оптимизации энергетических характеристик в системах ТРН – АД является отсутствие четкого интервала значений углов управления [min    max], на которых производится поиск экстремума.

В качестве алгоритмов функционирования нечеткого логического вывода в настоящее время наиболее часто используются модели Мамдани, Такаги – Сугено [46]. Порядок синтеза нечетких регуляторов выполняется в соответствии с [47]. В данном случае синтез нечеткого логического регулятора выполнялся с использованием модели Мамдани.

База логических правил для нечеткого регулятора разрабатывается исходя из решаемой задачи. Исходными данными для построения базы правил является качественная (лингвистическая) информация.

На рис. 33 представлено разделение области рассуждения на подпространства с обозначенными правилами.

Рисунок 33 — Предварительное разделение области рассуждения на подпространства

 

Структурная схема нечеткого логического поискового регулятора показана на рис.34

Рисунок 34 — Структурная схема нечеткого логического поискового регулятора

 

Для точного расчета энергетических характеристик при работе на нелинейном участке зависимости Ψm(im) выполнена аппроксимация кривой намагничивания. Для проверки алгоритмов поиска было выполнено кодирование на языке С для устройства на базе микроконтроллера ATmega16 (ATMEL) [48]. Расчетная и функциональная схемы для проверки алгоритма оптимизации энергетических характеристик системы ТРН–АД представлены на рис.35

Рисунок35 — Функциональная схема системы ТРН-АД

 

На рис. 36 показаны потребляемый ток и потребляемая активная мощность АД в системе ТРН — АД при различных моментах нагрузки.

Рисунок 36 — Потребляемый ток при различных моментах нагрузки

 

Анализ полученных результатов позволяет сделать вывод, что применение нечеткого регулятора тока оправдано для решения задачи оптимизации энергетических характеристик в системе ТРН — АД. Алгоритм нечеткого логического поиска сохраняет также свою эффективность при изменении параметров АД.

 

3.3 ПРОЕКТИРОВАНИЕ УЭТК ПРОЦЕССА СУШКИ ХЛОПКА-СЫРЦА

Осуществлен выбор электротехнических устройств, предназначенных для реализации САР теплового потока внутри сушильного агрегата   и скоростного режима центробежных вентиляторов, а так же двух сушильных барабанов для сушки волокнистого материала хлопка-сырца. При проектировании были использованы следующие устройства:

1. тиристорный регулятор напряжения ТРМ-ПИД;
2. электродвигатель типа КПЭ;
3. вентилятор;
4. преобразователь (датчик) частоты;
5. Промышленный калорифер;
6. промышленный датчик влажности.
7. Редуктор.

На рис. 37 представлена структурная схема САР скоростного режима и температуры, спроектированные на базе выбранных устройств.

Все устройства, приведенные выше, выпускаются отечественными заводами-изготовителями. Рассмотрим основные характеристики каждого из устройств.

 

1. Тиристорный регулятор напряжения ТРМ-ПИДв целом аналогичен по функциональности тиристорному регулятору мощности(ТРМ), но дополнительно комплектуется ПИД-регулятором температуры, выход которого воздействует на управляющий вход тиристорного регулятора. С помощью ПИД-регулятора можно непосредственно задавать параметры, требуемые технологическим процессом. ПИД-регулятор может управляться дистанционно по интерфейсу RS-485 (протокол Modbus).

На лицевой панели ПИД-регулятора отображается параметры задания и параметры, измеренные в месте установки датчика:

Рисунок 38 — Комплектация тиристорного регулятора напряжения ТРМ-ПИД

 

Как правило, используются два вида ПИД-регуляторов — ТРМ210 или ТРМ251. ТРМ210 — может лишь стабилизировать заданный параметр. ТРМ251 — способен не только поддерживать заданный параметр, но и выдерживать определенные временные интервалы, то есть работать по заранее заложенной в него программе технолога.

ООО «Силовая электроника» выпускает тиристорные регуляторы напряжения ТРМ-ПИД цена на которые колеблется от 40000 руб до 400000 руб в зависимости от комплектации.[49]

2. Электропривод типа КПЭ предназначен для регулирования частоты вращения производственных механизмов с линейно возрастающей механической характеристикой, с нелинейно возрастающей механической характеристикой, а также для кратковременной работы на пониженной частоте вращения с постоянным моментом. Электропривод типа КПЭ обладает высокой перегрузочной способностью, обеспечивает бесконтактное регулирование частоты вращения в диапазоне 1:10 и выше, имеет плавную регулировочную характеристику, высокий пусковой момент.

Отличается надежностью в эксплуатации и низкой ценой по сравнению с другими регулируемыми электроприводами.

Рисунок 39 — Асинхронный электродвигатель типа КПЭ

 

Конструктивно электропривод состоит из блока управления, блока переключателей и двигателя специального исполнения. Блок управления выполнен в виде ящика одностороннего обслуживания. Особенностью конструкции является применение группового охладителя и размещение тиристоров на диэлектрических теплопроводящих прокладках. Групповой охладитель осуществляет отвод тепла, выделяемого тиристорами, и является несущей частью конструкции, на которую крепится оболочка с поворотной крышкой. Резиновые и войлочные уплотнения, сальниковые вводы, а также специальные покрытия наружных поверхностей устройства обеспечивают степень защиты IР54 по ГОСТ 14354-80.

Гарантийный срок — 2 года со дня ввода электропривода в эксплуатацию. Цена 4000-300000  руб.

3. Вентиляторы на линии нагнетания и разряжения . К рассмотрению представлены четыре вида данных машин современного российского производства:

1. Радиальные (центробежные) вентиляторы;
2. Осевые вентиляторы;
3. Канальные вентиляторы;
4. Тягодутьевые машины.

Рисунок 40 —  Радиальный (центробежный) вентиляторы ВР 300-45

 

Радиальный (центробежный) вентиляторы ВР 300-45 (ВР 280-46, ВЦ 15-46) среднего давления – одни из самых востребованных на российском рынке благодаря универсальности, большому количеству вариантов исполнения, высокому качеству и надежности.

Модель ВР 300-45 (ВР 280-46, ВЦ 15-46) имеет все необходимые сертификаты качества. Вентилятор одностороннего всасывания ВР 300-45 (ВР 280-46, ВЦ 15-46) широко применяются в системах вентиляции, кондиционирования и отопления воздуха на объектах различного типа, а также перекачивании горячих воздушных сред в различных отраслях промышленности.

Вентиляторы ВР 300-45 (ВР 280-46, ВЦ 15-46) изготавливаются по ТУ 4861-020-15185548-04 в различных исполнениях [50]:

1. общепромышленном,
2. коррозионностойком,
3. теплостойком,
4. взрывозащищенном
5. и исполнении для дымоудаления.

Условия эксплуатации агрегата ВР 300-45 (ВР 280-46, ВЦ 15-46): тропический или умеренный климат, температура воздуха от -40 до +40 Со. В рабочей зоне должны отсутствовать липкие, волокнистые и взрывоопасные вещества.

Рисунок 41 — Осевые вентиляторы ОСА 510

 

Осевые вентиляторы ОСА 510 применяются в системах воздушного отопления, приточно-вытяжной вентиляции, перекачке воздушных сред. Вентиляторы изготавливаются в десяти различных типоразмерах в общепромышленном исполнении с двумя вариантами входа, с фланцем и с коллектором.

Основными конструкционными элементами ОСА 510 являются сварное рабочее колесо, цилиндрический каркас, конический элемент, спрямляющий аппарат и асинхронный двигатель, который располагается в корпусе на специальной стойке. 16 листовых лопаток изготовлены из высокопрочного алюминиевого сплава и монтируются на втулке с углами в 18, 27, 38 и 46 градусов. Рабочее колесо имеет специальный входной кок, призванный для обеспечения безотрывного течения вблизи втулки. Каркас сделан в виде цилиндрической оболочки. Спрямляющий аппарат служит для раскручивания потока газовоздушных масс, которые выходят из колеса.

Условия эксплуатации:

1. согласно условиям эксплуатации, вентиляторы можно применять при умеренном (У); умеренно-холодном (УХЛ) и тропическом (Т) климате 1-й и 2-й категории размещения;
2. температура окружающей среды от — 45 до + 40°С для умеренного и умеренного-холодного климата, от — 10 до +50°С для тропического климата;
3. среднее значение виброскорости внешних источников вибрации в местах установки вентилятора не более 2 мм/с;
4. в перемещаемой газовоздушной среде не должно быть липких веществ, волокнистых инородностей и пыли (не более 100мг/м3).

Вентиляторы ВКК и ВКП – самые популярные канальные вентиляторы в России.

 

Рисунок 42 —  Вентиляторы ВКК и ВКП

 

Бесшумные вентиляторы ВКК и ВКП общего назначения широко используются в системах вентиляции и промышленных нуждах.

Корпус агрегата имеет класс защиты IP44, а значит надежно защищен от попадания влаги и пыли.

Производятся в двух вариантах исполнения корпуса:

ВКК – круглый корпус

ВКП – прямоугольный корпус

Канальные вентиляторы ВКК и ВКП используются в условиях умеренного климата по ГОСТ 15061 согласно 2-ой категории размещения.

Диапазон рабочих температур вентилятора составляет от -40 Со до +60 Со

Вентиляторы ВКК и ВКП удобны и просты в монтаже и подключении, а также надежны и долговечны в использовании.

Рисунок 43 — Вентиляторы вида ВД, ВДН и дымососы Д, ДН.

 

Тягодутьевые машины или радиальные дутьевые вентиляторы используются для подвода воздуха в топку котла или отвода из него продуктов сгорания, перемещении горячих воздушных сред в промышленных нуждах. Основными элементами тягодутьевых устройств являются электродвигатель, рабочее колесо и корпус-улитка. Наиболее популярными моделями являются вентиляторы серии ВДН и ДН.

Выделяют несколько типов данных агрегатов:

1. машины серии ВД и ВДН используются для подвода воздуха в промышленных нуждах. Максимально разрешенная температура воздушной смеси на входе в вентилятор не должна превышать +200°С.
2. радиальные дымососы одностороннего всасывания серии Д и ДН служат для отвода дыма, газов и воздуха из котельного оборудования. Максимально разрешенная температура воздушной смеси на входе в вентилятор не должна превышать +200°С. Для более долгой работы, толщина корпуса больше по сравнению с моделями серии Д.

Исходя из рассмотренных моделей и видов тягодутьевых машин из каждого вида были отобраны наиболее подходящие модели. Применительно к сушильным агрегатам барабанного типа, для сушки волокнистых материалов, подходит радиальный (центробежный) вентилятор ВР 300-45 (ВР 280-46, ВЦ 15-46) среднего давления [51].

4. Преобразователи (датчики) частоты для асинхронного двигателя.

Рисунок 44 —  Преобразователи (датчики) частоты для асинхронного двигателя

 

Данные датчики предназначены для управления частотой вращения трёхфазных асинхронных двигателей (АД) номинальной мощностью 15 кВт. Является представителем ряда частотных преобразователей для управления частотой вращения АД номинальной мощностью (11; 15; 18,6; 22; 30; 38; 45; 55; 80; 90 кВт).

Применяется для управления насосами, вентиляторами, компрессорами и другим оборудованием в жилищно-коммунальном хозяйстве, энергетике и т.д.

ПЧ-15 обеспечивает:

1. плавный пуск и останов АД;
2. управление частотой вращения АД в диапазоне 0-55 Гц;
3. поддержание заданной величины регулируемого параметра при работе в контуре САР с помощью встроенного ПИД-регулятора;
4. защиту АД от недопустимых режимов работы;
5. экономию электроэнергии и ресурса управляемых механизмов за счёт оптимизации режима работы АД.
6. Управление частотой вращения АД осуществляется:
7. с помощью внешних сигналов 0-10В, 0-20мА, 4-20мА;
8. заданием частоты вращения АД с панели управления ПЧ-15.
9. ПЧ-15 обеспечивает следующие виды защит:
10. от закрытия трубопровода;
11. от обрыва датчика (5-20 мА).
12. Для работы в составе информационных сетей или с интеллектуальными датчиками ПЧ-15 имеет интерфейс RS-485.

Технические характеристики:

1. напряжение питания 380 В + 10% — 15% — промышленной частоты;
2. потребляемая мощность при номинальной нагрузке не боле 500 Вт;
3. масса не более 20 кг, габариты не более 300х300х500мм.

Датчик частоты вращения ИКЛЖ.408123.004

Область применения. В системах автоматизации технологических процессов.

Рисунок 45 — Датчик частоты вращения ИКЛЖ.408123.004

Датчик частоты вращения (ДЧВ) состоит из индуктора ИКЛЖ.408123.001 или ИКЛЖ.408123.010, усилителя-формирователя (УФ) ИКЛЖ.468171.001, жгута ИКЛЖ.685521.020 или ИКЛЖ.685621.036 и жгута питания ИКЛЖ.685621.035.

Индуктор ИКЛЖ.408113.001 крепится к кронштейну или корпусу контролируемого объекта двумя гайками М20х0,75, а индуктор ИКЛЖ.408113.010 крепится через имеющиеся на корпусе индуктора отверстия.

При вращении зубчатого колеса, соединенного с валом агрегата, в обмотке индуктора наводится переменная э.д.с., которая преобразуется в УФ в последовательность прямоугольных импульсов тока уровнем (17±3) мА. Частота выходных импульсов пропорциональна частоте вращения контролируемого вала. УФ выполнен по двухпроводной линии связи. Выходным сигналом являются импульсы тока потребления УФ [52].

5. Калориферы серии КСПК [53]

Водяные калориферы. Калориферы на горячей воде используются в приточных вентиляционных системах круглого или прямоугольного сечения и монтируются в вентиляционных каналах. Водяные калориферы могут быть двух- или трехрядными. Воздух, проходящий через водяной теплообменник, не должен включать твердые, волокнистые или клейкие вещества.

Рисунок 46 — Водяной калорифер для приточной вентиляции

Паровые калориферы. По сравнению с водяными, паровые устройства используется нечасто,  обычно на промышленных предприятиях, где есть производство пара для технологических потребностей.

Рисунок 47 — Паровые калориферы

 

1. Преобразователь/датчик влажности (EE23)для промышленных применений

Рисунок 48 — Промышленный датчик влажности ЕЕ23

Серия ЕЕ23 отличается многофункциональностью, высокой точностью, простой установкой и обслуживанием.

Новая разработка водонепроницаемого корпуса датчика со степенью защиты IP65 состоит из трех частей:

— задняя часть, где размещены все элементы электрического присоединения;

— средняя часть с электроникой;

— крышка датчика, где опционально размещается дисплей.

Инновационная разработка электроники EE23 позволяет легко конфигурировать выходные сигналы по влажности.

Преимущества приведённого устройства в малых значениях гистерезиса, высокой устойчивости к загрязнениям окружающей среды, простоте установки, долговременной стабильности.

Промышленный датчик влажности ЕЕ23 нашел широкое применение в каких областях промышленности как системы ОВК, климатические камеры, сушильные аппараты, теплицы и т.д.

1. Промышленные редукторы.

Редукторы: общее описание и виды Редуктор (от лат. reductor – ведущий обратно) – это механизм, который предназначен для передачи и преобразования крутящего момента. Обычно редуктором называют устройство, преобразующее высокую угловую скорость вращения входного (быстроходного) вала в более низкую на выходном (тихоходном) валу, повышая при этом вращающий момент. Механизм, который преобразует низкую угловую скорость в более высокую называют мультипликатором. Редуктор со ступенчатым изменением угловой скорости – это коробка передач, с бесступенчатым – вариатор. Редуктор, работающий в режиме высокой скоростной нагрузки (в среднем15-90 тысяч оборотов в минуту) называется турборедуктором [54].

Рисунок 49 — Промышленные редукторы

Устройство редуктора Редуктор состоит из корпуса, в котором помещают элементы передачи (валы, зубчатые колеса, подшипники и т.д.). Корпуса промышленных редукторов должны быть прочными и жесткими.

Применение промышленных редукторов Промышленные редукторы широко применяются в подъемно-транспортных, лесозаготовительных установках, машиностроении, строительстве, нефтегазовой промышленности, металлургическом и горнодобывающем оборудовании, сельском хозяйстве и других сферах, поэтому существует большее число их разновидностей.

ВЫВОДЫ

 

1. Проведенный анализ интеллектуальных методов управления процессами сушки волокнистого материала позволил определить направления частичной модернизации УЭТК сушильной камеры. В частности, выбрано нечеткое управления энергосберегающими режимами, т.к. нечеткий регулятор обеспечивает лучшие динамические свойства системы управления, чем классический ПИД-регулятор.
2. Разработана структурная схема САР скоростного режима и температуры для сушки хлопка-сырца.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

Результаты выполненных исследований и разработок свидетельствуют о достижении  поставленной цели выпускной квалификационной работы:

1. Осуществлен электротехнологический анализ энергоемкого сушильного оборудования с целью определения объекта исследования.
2. Проведенный обзор патентной информации позволяет определить  основные направления повышения эффективности управления процессом сушки волокнистых материалов.
3. При участии автора модернизировано, ранее запатентованное на кафедре автоматики  и промэлектроники, устройство для управления электроприводом аппарата сушки пряжи в паковках.
4. Разработаны функциональная и структурная схемы модернизированной автоматизированной системы управления температурными режимами аппарата сушки пряжи в паковках (бобинах).
5. Осуществлен расчёт, проектирование и моделирование усовершенствованного управляемого электротехнического комплекса сушки волокнистых материалов в паковках и бобинах.
6. Определены основные технологические аспекты интенсификации процесса сушки хлопка-сырца.
7. При участии автора разработаны функциональная и структурная схема модернизированного способа сушки хлопка-сырца. Составлена и направлена в Роспатент заявка на предложенный патент на полезную модель «Устройство для управления тепловыми потоками процесса сушки синтетических волокон и нитей»

Осуществлены исследования качественных показателей усовершенствованной системы автоматического регулирования, обеспечивающей энергосберегающие режимы процесса сушки, а также повышение производительности технологического оборудования.

 

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

 

1. Поляков А.Е., Дубовицкий В.А., Филимонова Е.М. Повышение эффективности управления энергосберегающими режимами технологического оборудования: монография. — М.: ФГБОУ ВПО «МГУДТ», 2015. – 265 с.
2. Лыков А.В. Теория сушки, издательство-Энергия, 1968-472 с.
3. Лыков А.В. Тепло и массообмен в процессах сушки,- М.: Госэнергоиздат, 1956. — 464 с.
4.  Сажин Б.С. Сушилки кипящего слоя с механическими побудителями, — М.: ЦИНТИХимнефтемаш, 1974. – 49 с.
5. Романков П.Г., Рашковская Н.Б. Сушка во взвешенном состоянии, Изд. 3-е, лерераб. и дол. — Л.: Химия, 1979. — 272 с.
6. Побединский В.С. Активирование процессов отделки текстильных материалов энергией электромагнитных волн ВЧ, СВЧ и УФ диапазонов: Монография. — Иваново: ИХР РАН, 2000. — 128 с.
7. Гордеев В.А., Волков П.В. Ткачество. Учебник для вузов. — 4-е изд., перераб. и доп. — М.: Легкая и пищевая промышленность, 1984. — 488 с.

8. Чесунов В.М., Захарова А.А. Оптимизация процессов сушки в легкой промышленности. – М.: Легпромбытиздат, 1985. – 192 с.
9. Данилов О.Л., Леончик Б.И. Экономия энергии при тепловой сушке. – М.: Энергоатомиздат, 1986. – 157 с
10. Ошейко В.А. Исследование процессов сушки хлопчатобумажной пряжи. /Диссертация на соискание ученой степени канд. тен. наук. – Киев. — 1974. – 185 с.
11. Морозов Г.Н. Теоретические и экспериментальные исследования проницаемости и сушки продувкой слоя текстильных материалов. /Диссертация на соискание ученой степени доктора техн. наук. – Кострома. – 1967. – 385 с.
12. Поляков А.Е., Поляков К.А. Устройство для управления процессом сушки пряжи в паковках. Патент РФ № 27320. Опубл.20.01.2003.Бюл. № 2.
13. Поляков А.Е., Дубовицкий В.А., Филимонова Е.М. Повышение эффективности управления энергосберегающими режимами технологического оборудования: монография. — М.: ФГБОУ ВПО «МГУДТ», 2015. – 265 с.
14. Поляков А.Е., Поляков К.А. Устройство для управления процессом сушки пряжи в паковках. Патент РФ № 27320. Опубл.20.01.2003.Бюл. № 2.
15. Поляков А.Е., Филимонова Е.М. Разработка, исследование и проектирование сложных многомерных управляемых электротехнических комплексов технологического оборудования с применением интеллектуальных технологий: монография. /А.Е.Поляков, Е.М.Филимонова: под ред. профессора Полякова А.Е. —  М.: РГУ им. А.Н.Косыгина, 2017. – 229 с.
16. Максудов И.Т., Нуралиев А.Н. (ред.). Справочник по первичной обработки хлопка. Книга 1, Ташкент: Мехнат, 1994. — 575 с.
17. Джабаров Г.Д. и др. Первичная обработка хлопка, Учебник. — Москва: Легкая индустрия, 1978. — 430 с.
18. Ерматов А.С., Хабибулла И.Е. Разработка и исследование рабочих органов сушильных агрегатов для обработки волокнистых материалов,  Диссертация.-
    Кострома, 1980.-170 с.
19. Шестьдесят шестая всероссийская научно-техническая конференция студентов, магистрантов и аспирантов высших учебных заведений с международным участием 2013, Электронный сборник тезисов докладов. -Ярославль: Изд-во ЯГТУ, 2013. —-840 с.
20. Иброгимов Х.И. Совершенствование теории и технологии подготовки хлопка-сырца к процессу джинирования для сохранения природных свойств волокна и семян, Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук: 05.19.02 – Технология и первичная обработка текстильных материалов и сырья; 05.02.13 – Машины, агрегаты и процессы (легкая промышленность). — Костромской государственный технологический университет. — Кострома, 2009. — 55 с.
21. Т.Б. Калыдаев, Т.У. Тогатаев, Г.Ю. Калдыбаева, А.А. Утебаев Разработка технологии сушки хлопка-сырца с режимами работы   Южно-Казахстанский государственный университет им. М.О. Ауезова,  Казахстан-158 с.
22. Свириденко П.А., Шмелев А.Н. Основы автоматизированного электропривода. М.- Высшая школа, 1970- 391 с.
23. Носов С.В. Разработка системы управления электропривода постоянного тока для вентиляции сушильно-очистительного цеха хлопкозавода: Диссертация, Ташкент 2013- 62 с.
24. Поляков А.Е., Волков А.А., Кирсанов А.А., Старов И.И. Технические решения, обеспечивающие энергосберегающие режимы электро — технических комплексов технологического оборудования. Дизайн, технологии и инновации в текстильной и легкой промышленности (ИННОВАЦИИ-2016): сборник материалов Международной научно-технической конференции. Часть 1. – М.: ФГБОУ ВО «МГУДТ», 2016. – с.261-264.
25. Ланген А.М., Красник В.В. Электрооборудование предприятий текстильной промышленности. М. Легпромбвтиздат. 1991- 317 с.
26. Першин В.Ф., Однолько В.Г., Першина С.В. Переработка сыпучих материалов в машинах барабанного типа, М.: Машиностроение,2009. — 220 с.
27. А.А. Кирсанов, А.Е. Поляков  Разработка, исследование и проектирование усовершенствованного способа управления процессом сушки хлопка-сырца, ФГБОУ ВО «РГУ им. А.Н. Косыгина», 2017- с. 255.
28. Мирошенко Г.И. Оборудование и технология производства первичной обработки хлопка. Иваново 1998.-275 с.
29. Кадыров А.А. Автоматика и автоматизация производственных процессов текстильной промышленности. Т. Укитувчи, 1985- 354 с.
30. Назарова М.В., Романов В.Ю. Автоматизация технологических процессов в текстильной промышленности, Учебное пособие. – Волгоград: ИУНЛ ВолгГТУ, 2014. – 160 с.
31. Лазарев Ю. Моделирование процессов и систем в MATLAB, Учебный курс. – СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2005. – 512 с.
32. Хрущёв Ю.В. Передаточные функции и частотные характеристики линейных систем, Томский политехнический университет. Хрущёв Ю.В. Лекции для студентов по направлениям «Электроэнергетика» и «Электроснабжение» ,2012г.
33. Андрейченко Д.К., Чурсова Ю.В., Кононов В.В., Супрун Д.В. Основы работы в среде Matlab, Саратов: СГУ им. Н.Г. Чернышевского, 2012. — 110 с.
34. Лазарев Ю. Моделирование процессов и систем в MATLAB, Учебный курс. – СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2005. – 512 с.
35. Усков А.А., Круглов В.В. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечеткой логики, Монография. — Смоленск: СГТ, 2003. — 177 с.
36. Асадуллаев Р.Г. Нечеткая логика и нейронные сети, Учебное пособие. — Белгород: БелГУ, 2017. — 309 с.
37. Денисенко Виктор. ПИД-регуляторы: вопросы реализации, Статья: СТА. В записную книжку инженера. – 2007, №4, С. 86-97; 2008, №1, С.86-99.
38. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры и их применение. Книга 5. Нейронные сети — история развития, М.: Издательское предприятие редакции журнала «Радиотехника», 2001. — 840 с.
39. Пупков К.А., Егупов Н.Д. Методы современной теории автоматического управления. Том 5, Учебник в 5-и тт.; 2-е изд., перераб. и доп. — Москва: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004. — 784 с. — (Методы классической и современной теории автоматического управления).
40. Мэтьюз Д.Г. Численные методы. Использование MATLAB, 3-е издание. Пер. с англ. / Д.Г.Мэтьюз, К.Д.Финк. – М.: Изд. дом «Вильямс», 2001. – 720 с.: ил.
41. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. -\–Спб.: БХВ-Петербург, 2003. – 736 с.:ил.

42 Шваяков А.В. К вопросу использованию нечетких регуляторов в системах управления электроприводом // Информационные технологии, энергетика и экономика: Материалы докладов межрегиональной н/т конференции студентов и аспирантов. – Смоленск, 2004. – С. 91-94.

43. Компания «Звезда электроника». Производитель и разработчик электрооборудования: тиристорные регуляторы мощности, устройства плавного пуска и др. http://www.zvezda-el.ru
44. Компания «Арктика».Системы вентиляции, отопления и кондиционирования воздуха. http://www.arktika.ru
45. Компания «Армавент». Производство вентиляционного и отопительного оборудования. http://armavent.ru
46. Компания ООО «Полтраф СНГ». Производство контрольно-измерительного оборудования и автоматизация технологических процессов. http://www.poltraf.ru

---

1 2 3