Pages Navigation Menu

ISSN 2227-6017 (ONLINE), ISSN 2303-9868 (PRINT), DOI: 10.18454/IRJ.2227-6017
ЭЛ № ФС 77 - 80772, 16+

DOI: https://doi.org/10.18454/IRJ.2015.41.055

Скачать PDF ( ) Страницы: 86-90 Выпуск: №10 (41) Часть 2 () Искать в Google Scholar
Цитировать

Цитировать

Электронная ссылка | Печатная ссылка

Скопируйте отформатированную библиографическую ссылку через буфер обмена или перейдите по одной из ссылок для импорта в Менеджер библиографий.
Николаев А. П. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АВТОМАТИЧЕСКИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ КОТЛОАГРЕГАТОМ / А. П. Николаев, А. Г. Бердников // Международный научно-исследовательский журнал. — 2015. — №10 (41) Часть 2. — С. 86—90. — URL: https://research-journal.org/technical/imitacionnoe-modelirovanie-avtomaticheskix-sistem-upravleniya-kotloagregatom/ (дата обращения: 28.09.2021. ). doi: 10.18454/IRJ.2015.41.055
Николаев А. П. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АВТОМАТИЧЕСКИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ КОТЛОАГРЕГАТОМ / А. П. Николаев, А. Г. Бердников // Международный научно-исследовательский журнал. — 2015. — №10 (41) Часть 2. — С. 86—90. doi: 10.18454/IRJ.2015.41.055

Импортировать


ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АВТОМАТИЧЕСКИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ КОТЛОАГРЕГАТОМ

УДК  681.5.62-6:51-74

Николаев А.П.1, Бердников А.Г.2

1Инженер-эксперт, 2Инженер-эксперт, ООО Научно-технический центр «Экспертиза»

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АВТОМАТИЧЕСКИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ КОТЛОАГРЕГАТОМ

 Аннотация

Рассмотрен алгоритм имитационного моделирования процесса горения в топке котла. Приведены результаты моделирования с помощью пакета прикладных программ MATLAB System Identification Toolbox.

Ключевые слова: математическая модель; имитационное моделирование, автоматизированная система управления; подсистема газорегуляторного пункта котла.

 

Nikolaev A.P.1, Berdnikov A.G.2

1Engineer-expert, 2Engineer-expert, Ltd. Scientific-Technical Center “Expertise”

SIMULATION OF AUTOMATIC CONTROL SYSTEMS BOILER UNIT

Abstract

An algorithm for the simulation of the combustion process in the boiler furnace. Simulation results using the software package MATLAB System Identification Toolbox.

Key words: mathematical model; simulation, automated control system; subsystem boiler gas control points.

 

Основная идея метода имитационного моделирования заключается в том, что исследуемый объект подвергается определенным воздействиям, характеристики которых заранее известны.  Последующая статистическая обработка входных и выходных величин объекта позволяет установить статистическую взаимосвязь между его входом и выходом. Аналитическое выражение этой взаимосвязи и есть имитационная или статистическая модель объекта. Очевидно, при имитационном моделировании используется экспериментальный подход к построению математической модели. Методологические принципы построения математических моделей изложены в работах [1-6]. В соответствии с этим подходом выделяются следующие три основных этапа его проведения:

  1. На входе объекта формируется случайная величина или процесс в виде числового или временного ряда с заранее заданными вероятностными характеристиками (при активном эксперименте используют специальные генераторы случайных величин, при пассивном эксперименте используются естественные шумы объекта).
  2. Регистрируется реакция объекта на эти случайные входные воздействия.
  3. Производится статистическая обработка входных и выходных величин объекта с целью получения его имитационной или статистической модели, характеристики которой должны соответствовать результатам эксперимента или статистических испытаний.
  4. Осуществляется проверка адекватности полученной модели экспериментальным данным [7, 8].

В зависимости от того, каким образом организуется воздействие на объект, возможно получение статической или динамической имитационной модели. В том случае если на входе объекта значения случайной величины изменяются через достаточно большие не обязательно равные промежутки времени, то, регистрируя выходную величину объекта после окончания переходного процесса, можно рассчитать его статическую характеристику. Так как рассчитанная в таком эксперименте статическая характеристика не зависит от времени, то ее расчет осуществляется по значениям числового ряда, подаваемого на вход объекта и представляющего собой выборку случайной величины. Для получения статистически значимых характеристик статической имитационной модели случайная величина должна иметь заранее заданные статистические характеристики, к которым в первую очередь относятся математическое ожидание, дисперсия и закон распределения случайной величины. При расчете статических (но не статистических) характеристик используются методы теории вероятностей, математической статистики, теории планирования эксперимента.

Исследуемый объект имеет два входа (подача топлива и подача воздуха)  и один выход (температура топочных газов), возмущением является отбор пара.

Построим имитационную модель, используя корреляционный метод идентификации для определения времени запаздывания, и приложение MATLAB System Identification Toolbox для построения многомерных имитационных моделей.

На рисунках 1 и 2 показаны взаимные корреляционные функции топливного и воздушного каналов регулирования.

06-11-2015 10-44-31

Рис. 1 – Взаимная корреляционная функция топливного канала

06-11-2015 10-44-48

Рис. 2 – Взаимная корреляционная функция воздушного канала

На рисунке 3 приведены результаты идентификации топливного тракта.

06-11-2015 10-45-03

Рис. 3 – Выходные сигналы моделей и объекта

Как видно по осциллограммам выходных сигналов наименьшую ошибку дает ОЕ – модель.

По параметрам модели была получена дискретная передаточная функция топливного тракта

Для моделирования процесса горения в реальном времени была поучена дискретная модель в пространстве состояний.

На рисунке 4 показана ошибка моделирования, возникающая при расчете выходного сигнала. Как видно эта ошибка пренебрежимо мала.

image004

Рис. 4 – Ошибка моделирования

На основе полученной модели топливного тракта была построена зависимость «температура – топливо – воздух» (рисунок 5) хорошо совпадающая с аналогичной экспериментальной зависимостью.

В процессе моделирования в результате многократного подбора был выбран шаг поиска равный 48, 3 м3/час. Как видно из рисунка 5, использование разработанного алгоритма обеспечивает устойчивую работу системы в области максимальных значений температуры.

image005

Рис. 5 – Расчетная зависимость температуры топочных газов от подачи топлива и воздуха

ВЫВОДЫ

Рассмотренный алгоритм имитационного моделирования процесса горения в топке котла, основан на корреляционном методе идентификации для определения времени запаздывания, и реализован в приложении MATLAB System Identification Toolbox для построения многомерных имитационных моделей, связывающих вход и выход системы.

Доказано, что оценку параметров этих моделей, а, следовательно, и оценку технического состояния функциональных подсистем целесообразно производить с использованием ОЕ-моделей. Проверка предложенного алгоритма имитационного моделирования процесса горения в топке котла проводилась на реальном теплоэнергетическом объекте (подсистема газорегуляторного пункта). Сравнительный анализ переходных характеристик моделей ГРП и результатов имитационного моделирования процесса горения в топке котла позволяет определить оптимальные параметры функционирования газораспределительного оборудования и управляющих воздействий, обеспечивающих устойчивую работу системы в области максимальных значений температуры.

Литература

  1. Казакевич В.В., Родов А.Б. Системы автоматической оптимизации. – М.: Энергия, 1977. – 288 с.
  2. Методологические принципы выбора оптимальных наполнителей композиционных материалов / Прошин А.П., Данилов А.М., Королев Е.В., Смирнов В.А., Бормотов А.Н. // Известия высших учебных заведений. Строительство. – 2004. – № 10. – С. 15-20.
  3. Исследование реологических свойств композиционных материалов методами системного анализа / Бормотов А.Н., Прошин И.А. // Вестник Тамбовского государственного технического университета. – 2009. – Т. 15. – № 4. – С. 916-925.
  4. Многокритериальный синтез композита как задача управления / Бормотов А.Н. // Вестник Тамбовского государственного технического университета. – 2010. – Т. 16. – № 4. – С. 924-937.
  5. Имитационное моделирование деструкции и метод прогнозирования стойкости композиционных материалов / Бормотов А.Н., Прошин И.А., Королев Е.В. // Вестник Ижевского государственного технического университета. — №4. – С. 113-118.
  6. Методология построения математических моделей наномодифицированных композитов по экспериментальным данным / Бормотов А.Н., Прошин И.А., Васильков А.В. // Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2011. – Т. 7. – № 6. – С. 28-34.
  7. Семенов А.Д., Коновалова И.И. Оценка экономичности процесса горения в топке котла по регулируемым параметрам этого процесса / Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов, 2008, №45. – С.179-182.
  8. Алгоритм настройки адаптивных регуляторов / Коновалова И.И., Селезнёва С.В., Коновалов А.Н., Бормотов А.Н. // В мире научных открытий. – 2013. – № 6 (42). – С. 22-33.

 

References

  1. Kazakevitch VV, Rodov AB. Automatic system optimization. – Moscow: Energiya, 1977. – 288 p.
  2. Methodological principles for selecting the optimum filler composite materials / Proshin AP, Danilov AM, Korolev, EV, Smirnov VA, Bormotov AN // Proceedings of the higher educational institutions. Building. – 2004. – № 10. – рр. 15-20.
  3. The study of the rheological properties of composite materials by means of system analysis / Bormotov AN, Proshin IA // Bulletin of Tambov State Technical University. – 2009. – V. 15. – № 4. – pp. 916-925.
  4. Multi-criteria synthesis of the composite as a task management / AN Bormotov // Bulletin of Tambov State Technical University. – 2010. – V. 16. – № 4. – pp. 924-937.
  5. Simulation of destruction and prediction method of resistance of composite materials / Bormotov AN, Proshin IA, Korolev EV // Bulletin of Izhevsk State Technical University. – 2010. – №4. – pp. 113-118.
  6. Methodology of mathematical models of nano-modified composites based on experimental data / Bormotov AN, Proshin IA, Vasilkov AV // Bulletin of the Voronezh State Technical University. – 2011. – T. 7. – № 6. – рр. 28-34.
  7. Score efficiency of the combustion process in the boiler furnace on adjustable parameters of the process / Semenov AD, Konovalova II. // Journal of scientific publications graduate and doctoral students. – 2008, №45. – рр.179-182.
  8. The algorithm tuning adaptive controllers / Konovalova II, Seleznev SV, Konovalov AN, Bormotov AN // In the world of scientific discoveries. – 2013. – № 6 (42). – рр. 22-33.

Рецензент: Бормотов А.Н., д.т.н., доцент, профессор кафедры «Технология машиностроения» цикла «Автоматизация и управления» Пензенского государственного технологического университета.

Оставить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.